隨著深圳市工業和信息化局正式印發《深圳市加快打造人工智能先鋒城市行動計劃（2025—2026年）》，這座科技創新之都再次以務實舉措錨定發展新坐標。根據規劃，到2026年，深圳人工智能企業數量將突破3000家，產業規模年均增速超20%，并聚焦“城市+AI”場景應用、智能算力供給、源頭技術自主創新等核心領域全面發力。值得注意的是，在行動計劃明確提出“推動深圳數據交易所打造國家級數據交易所”“培育重點行業可信數據空間”的背景下，數據要素的價值挖掘與合規管理已成為企業參與這場人工智能變革的必答題。

人工智能進階與數據資產化的交叉點 深圳此次行動計劃中，全域AI應用場景的落地將成為推動城市治理與產業升級的重要引擎。從政務服務的智能化升級到智能制造、金融服務等領域的AI賦能，企業的核心競爭壁壘正在從傳統生產要素向數據要素轉移。以鵬城云腦Ⅲ、超算中心二期為代表的智能算力基礎設施，以及數據跨境流動機制的探索，將加速數據資源的規模化積累和流通。然而，根據國家發改委相關文件，“數據資產入表”已被定義為數據要素市場化的關鍵一步，即通過將企業合法控制的數據資源確認為資產負債表中的無形資產或存貨，實現其經濟價值的顯性化。
這一趨勢對企業的財務合規與技術能力提出了雙重挑戰。例如，在“智能產品矩陣”與“具身智能數據集”建設中，大疆無人機巡檢、智能駕駛等場景產生的海量數據資源，如何在滿足會計準則的前提下轉化為可量化的企業資產？如何評估數據資源在產業鏈協同中的貢獻度？深圳數據交易所的升級將進一步推動數據交易標準化，而企業的當務之急是建立數據資產的識別、確權、評估與核算全流程管理體系。

數據資產化浪潮催生專業人才需求 面對數據資源管理與入表的復雜性，“數據資產會計師”這一新興職業應運而生。他們不僅是傳統財務職能的延伸，更兼具數據治理、技術合規與價值挖掘的復合能力。根據金杜律師事務所的研究，需入表的數據資源既包括企業內部生產流程生成的業務數據，也涵蓋通過交易所購得的第三方數據資源，其會計處理需嚴格遵循《企業數據資源相關會計處理暫行規定》中關于無形資產與存貨的確認標準。在深圳行動計劃提出“構建活躍投資生態”“推進企業梯度培育”的背景下，具備數據資產核算能力的人才，將成為企業優化資產負債表、提升融資估值的關鍵角色。
以智能家居行業為例，智能家居產品每日產生數十萬條用戶行為數據。在未實現數據資產入表前，這些數據的采集、存儲成本僅能作為費用支出列報；而通過數據資產會計師的專業分析，企業發現其中符合“商業價值可計量”“預期產生經濟利益流入”條件的數據集，可按無形資產進行資本化處理，直接提升凈資產規模。

數據資產會計師認證體系構建產業人才標準 為滿足企業對數據資產核算人才的迫切需求，“數據資產會計師”職業能力評價體系已完成系統化建設。根據考試規劃，能力評價分為高級、中級和初級三個層級，申報者可依據從業經驗與知識儲備直接報考任意級別，無需逐級晉升。考試內容涵蓋《數據資產會計管理理論》與分級實務教材《數據資產會計管理實務》，前者系統解析數據資源確權、估值模型及國際會計準則銜接，后者針對不同層級要求設計案例分析，例如初級聚焦數據資源識別與分類，高級考核跨境數據資產合并報表等復雜場景。
考試采取線下模式，覆蓋全國35個重點城市。考生需在考前一周通過官網下載打印準考證，憑有效證件參加實務操作與理論結合的閉卷評測。值得關注的是，數據資產入表將使企業的資產結構發生本質變化，而專業人才的缺口可能導致入表進程滯后。因此，這一評價體系不僅服務于個人職業發展，更是為企業構建“數據資產負債管理”能力提供適配的人才支撐。

從合規到增值：數據資產會計師的核心價值 在深圳加快推進“智能算力服務普惠泛在”“培育可信數據空間”的進程中，數據資產會計師的職責已超越傳統的賬務處理。他們需要深度參與企業數據戰略制定，例如結合政府發放的“訓力券”政策優化算力采購的資產化路徑，或在布局邊緣智算中心時評估數據資源的地理分布對資產攤銷的影響。與此同時，《數據資產入表十問十答》中強調的“全鏈路合規”要求其必須具備風險管控能力，例如識別數據跨境流動中的法律沖突，確保滿足深圳試點的新型監管要求。
更深層的意義在于，當行動計劃提出“支持企業梯度培育”“加強投補貸聯動”時，數據資產的顯性化將直接影響金融機構對企業的信用評級。據行業測算，完成數據資產入表的企業在股權融資中估值平均提升8%-12%，而數據資產會計師的報告成為投資者驗證數據價值真實性的重要依據。這正是深圳打造“人工智能先鋒城市”不可忽視的微觀基礎——只有當數據資源的市場價值被準確計量，資本與技術的協同效應才能最大化釋放。
深圳人工智能先鋒城市建設不僅需要頂尖算法工程師與硬件開發者，更需要貫通財務、數據與合規的復合型人才。數據資產會計師的能力認證體系，本質上是在為這座城市的創新生態構筑“數據資本化”的基礎設施。隨著超80E FLOPS智能算力集群的落地、100個政務場景的AI化改造，企業如何將數據資源轉化為戰略資產，將決定其是否能在這場城市級創新競賽中搶占先機。而對于從業者而言，掌握數據資產核算的核心能力，無疑是在AI與數字經濟融合浪潮中錨定自身價值的最佳選擇。