2025国际可信数据空间发展现状与趋势研究报告

【摘要】 本报告系统剖析了欧盟、美国与亚洲在可信数据空间建设上的三大主流模式，深入探讨了其技术路线、治理机制与生态特征的差异与融合。报告强调，中国应立足国情，构建“政府引导、市场驱动”的特色发展路径，在突破关键技术、完善法律法规、培育多元生态等方面持续发力，以期在全球数据治理新格局中占据主动。

📜 引言：数据新大陆的曙光——可信数据空间的全球竞逐

在数字文明的浪潮之巅，数据已然超越了传统生产要素的边界，成为驱动经济增长、社会创新乃至国家竞争力的核心引擎。然而，这片蕴藏着无尽价值的“新大陆”并非坦途。**“数据孤岛”的壁垒森严，“数据滥用”的阴影徘徊，“数据主权”**的博弈激烈，共同构成了一道“信任赤字”的鸿沟，严重掣肘了数据价值的自由流动与深度释放。

正是在这一时代背景下，**可信数据空间（Trusted Data Space）**作为一种革命性的数据基础设施和流通范式，应运而生，并迅速从一个前沿概念演变为全球数字战略的必争之地。它并非一个物理的“空间”，而是一个由共同规则和标准定义的逻辑联邦，旨在确保数据在保持所有者主权的前提下，实现安全、可信、可控的共享与利用。这不仅是一场技术革命，更是一次深刻的治理变革，预示着一个全新的数字信任体系正在构建。

放眼全球，大国间的战略布局已然展开。欧盟以其深厚的法治传统，高举“数据主权”大旗；美国凭借其强大的市场力量，引领着平台化与API经济的潮流；而亚洲各国则在政府的审慎引导下，探索着符合自身国情的混合式路径。三足鼎立，各有千秋，共同描绘出2025年国际可信数据空间波澜壮阔的发展图景。

本文旨在拨开纷繁复杂的表象，深入剖析这三大主流模式的内在逻辑、技术内核、治理哲学与生态形态，洞察其未来的演进趋势，并为中国在这场关乎未来的全球竞逐中，如何走出一条自主、创新、开放的特色发展之路，提供兼具深度与广度的战略思考。

🌍 一、 全球三分天下：三大主流模式的深度解构

国际可信数据空间的建设，并非铁板一块，而是呈现出鲜明的区域特色。欧盟的“规则先行”、美国的“市场驱动”与亚洲的“政府引导”，共同构成了当前全球数据空间发展的三大主流范式。

1.1 🇪🇺 欧盟模式：联邦式的“规则乌托邦”

欧盟是全球可信数据空间理念的策源地和最积极的推动者。其模式的核心，根植于对公民基本权利和数据主权的坚定捍卫，试图构建一个去中心化、多方协同治理的“规则乌托邦”。

1.1.1 政策与法律：立法先行，框架为王

欧盟的战略基石是其**“立法先行”**的顶层设计。一系列具有里程碑意义的法案，共同构筑了全球最为严密和完善的数据治理法律框架：

• 《欧洲数据战略》（A European strategy for data）：这是总纲领，明确提出要在欧盟境内建立一个单一的数据市场，并通过创建覆盖关键行业的“共同欧洲数据空间”来实现这一目标。

• 《数据治理法》（Data Governance Act, DGA）：该法案为数据共享提供了新的规则，设立了“数据中介”这一新型可信实体，旨在促进数据在安全、中立的环境下流通，是构建信任的制度基石。

• 《数据法》（Data Act）：作为DGA的补充，该法案聚焦于数据的访问权和使用权，特别是物联网（IoT）设备产生的数据，旨在打破数据垄断，赋予用户和中小企业更多的数据控制权。

这一系列立法，共同传递了一个清晰的信号：在欧盟，数据流动必须以尊重数据主权、保障个人权利和确保公平竞争为前提。

1.1.2 技术架构：联邦去中心，主权在源头

与法律框架相匹配，欧盟的技术路线坚定地选择了联邦式、去中心化的架构。其核心理念是**“数据不动，价值动”**。数据保留在各自所有者的系统中，不进行物理汇聚，而是通过一套标准化的技术组件和协议，实现可控的访问和计算。

• GAIA-X：它并非一个云平台，而是一个旨在实现欧洲数据基础设施联邦化的倡议。它定义了一套开放、透明的技术规范和服务标准，确保不同的云服务和数据服务能够在一个统一的信任框架下互联互通，从而为用户提供多样化、可信赖的选择，避免对单一云巨头的依赖。

• 国际数据空间协会（IDSA）：IDSA则提供了实现这一愿景的具体“蓝图”。其核心是IDS参考架构模型（RAM），定义了包括“IDS连接器”（Connector）在内的关键组件。这个连接器如同一个智能的“数据海关”，安装在数据所有方，负责执行数据使用策略、记录数据交换日志，确保每一次数据交互都遵循预设的规则。

1.1.3 代表项目：从蓝图到实践

欧盟的战略并非纸上谈兵，一系列旗舰项目正在将蓝图变为现实：

• Catena-X：这是汽车行业数据空间的标杆，宝马、奔驰、博世、西门子等行业巨头共同参与，旨在构建一个覆盖整个汽车价值链（从设计、生产到回收）的安全数据交换网络，以提升供应链韧性、实现碳足迹追溯。

• 欧洲健康数据空间（EHDS）：旨在促进欧盟范围内的健康数据安全共享，支持精准医疗研究、公共卫生决策和公民个人健康管理，是数据空间在公共服务领域应用的典范。

• 数据空间支持中心（Data Spaces Support Centre, DSSC）：作为“赋能者”，DSSC为各行业数据空间的建设提供统一的设计蓝图、工具箱和方法论，确保不同空间之间的协同与互操作性。

1.1.4 治理与生态：多元共治，价值网络

欧盟模式的治理机制是其法律与技术理念的自然延伸，呈现出**“法律框架支撑、行业自律、用户参与”的多方协同治理特征。生态上，它并非由单一巨头主导，而是由政府、研究机构、行业协会、大型企业和中小企业共同参与，形成了一个复杂的价值网络**。其商业模式也超越了简单的平台抽成，更侧重于通过数据协作创造新的服务和产品，实现网络内所有参与者的共赢。

1.2 🇺🇸 美国模式：市场驱动的“平台共和国”

与欧盟的顶层设计截然不同，美国的可信数据空间发展呈现出典型的市场驱动、自下而上的特征。这里没有统一的国家级数据空间战略，而是由强大的科技企业和活跃的行业联盟，构建起一个以云平台和API经济为核心的“平台共和国”。

1.2.1 政策与市场：监管为辅，市场主导

美国政府的角色更像是一个“舞台搭建者”而非“总导演”。通过**《联邦数据战略》等政策，政府致力于推动公共数据的开放和利用，为市场创新提供原始燃料。然而，在商业领域，政府采取了相对宽松的监管姿态，将规则制定和基础设施建设的主导权交给了市场。这种模式下，政府的作用并非缺位，而是以辅助和监管**的形式存在，在确保国家安全和反垄断等底线的前提下，为市场创新提供最大空间。行业自律在其中扮演了至关重要的角色。

1.2.2 技术架构：云原生与API经济

美国的技术路径是其实用主义和商业效率的体现。其核心是两大支柱：

• 云平台：亚马逊（AWS）、谷歌（GCP）、微软（Azure）等云巨头，凭借其强大的计算、存储和数据分析能力，成为了事实上的数据基础设施。它们提供的“数据市场”（Data Marketplace）等服务，使得数据发现、订阅和集成变得异常便捷。

• API经济：开放应用程序接口（API）是连接数据供需双方的“高速公路”。通过标准化的API，不同系统和服务之间可以轻松实现数据交换和功能调用。这种以微服务架构和开源生态为基础的模式，极大地降低了数据共享的技术门槛，催生了蓬勃的应用创新。

1.2.3 代表项目：行业联盟的崛起

在美国，数据空间的具体形态往往是垂直行业的数据共享联盟：

• 金融数据交换（FDX）联盟：这是一个非营利组织，汇集了超过200家金融机构、金融科技公司和数据聚合商。FDX制定了一套通用的开放金融API标准，让消费者可以安全、便捷地授权第三方应用访问其银行账户数据，从而享受个性化的财务管理服务。

• 医疗信息交换（HIE）网络：遍布各州的HIE网络，旨在实现不同医院、诊所和保险公司之间的电子健康记录（EHR）互操作，以支持临床决策、减少重复检查，提升医疗服务质量。

这些项目充分体现了美国模式的特点：由行业内的关键参与者自发组织，共同制定标准，通过市场化运作解决实际问题。

1.2.4 治理与生态：巨头引领，平台经济

美国的治理机制以行业自律为主，政府监管为辅，市场在规则制定中发挥着决定性作用。其生态特征是大型科技公司主导，它们不仅提供底层技术，也通过平台效应吸引了海量的开发者和用户，形成了强大的网络效应。商业模式则以典型的平台经济为核心，平台通过提供服务、撮合交易来获取收益，生态内的参与者则围绕平台进行创新。

1.3 🌏 亚洲模式：政府引导的“混合探索者”

亚洲各国，特别是中、日、韩、新等东亚国家，在数据空间建设上走出了一条独特的政府主导、混合式发展的道路。这种模式既吸收了欧美模式的元素，又紧密结合了自身国情，呈现出强烈的战略规划性和安全优先的特点。

1.3.1 政策与规划：顶层设计，安全为先

与美国不同，亚洲各国政府在数据空间发展中扮演了核心规划者和引导者的角色。它们通过制定国家级数字战略、投入巨资建设数据基础设施，并强调数据安全与合规，为本国数据产业的发展设定了清晰的航向。

• 日本：积极倡导**“可信数据自由流动圈”（Data Free Flow with Trust, DFFT）的国际理念，并在国内推出了DATA-EX**平台作为实践载体。同时，其“数据银行”模式，即由可信第三方机构集中管理和运营个人数据，是一种典型的混合式探索。

• 韩国：大力推动国家级数据中心和“数据大坝”（Data Dam）项目，旨在汇聚公共和私营部门的数据，并通过政府支持的数据凭证计划，刺激数据交易和利用。

• 新加坡：作为全球领先的数字经济体，新加坡政府推出了SGFinDex，这是一个国家级的金融数据共享平台，允许公民一站式查看自己在不同银行和政府机构的财务信息。其数据信托（Data Trusts）机制的探索，也为数据治理提供了新的思路。

1.3.2 技术架构：集中与联邦的混合体

亚洲模式的技术架构往往是集中式与联邦/去中心化架构的混合体。一方面，政府倾向于建设国家级的集中式数据基础设施（如数据湖、数据中心），以确保对关键数据的掌控和高效利用。另一方面，在具体的应用层面，也积极引入联邦学习、多方安全计算等隐私保护技术，以在保障安全的前提下促进数据融合。

1.3.3 治理与生态：政策引导，产业协同

亚洲的治理机制带有鲜明的政府主导色彩，注重政策引导和试点先行。政府不仅是规则的制定者，也是市场的培育者和监管者。其生态是在政府的引导下，由大型企业、研究机构和初创公司共同构成的产业生态。商业模式也多为混合服务模式，既有市场化的商业服务，也有政府购买的公共服务，政策性引导在其中发挥着重要作用。

⚙️ 二、 技术路线图：构建信任的基石

可信数据空间的本质，是通过技术手段在数字世界中建立信任。尽管三大模式的宏观架构各异，但其底层的关键技术却呈现出趋同与融合的态势。

2.1 共性技术：数字信任的“工具箱”

无论路径如何，所有数据空间都依赖于一个共同的技术“工具箱”，以解决身份、规则、过程和责任这四大信任难题。

• 身份认证与访问控制：这是数据空间的第一道门。需要建立一套可靠的数字身份体系（如去中心化身份标识DID），确保每一个参与者（人、组织、设备）的身份都是可信的，并能根据预设策略进行精细化的访问授权。

• 数据确权与使用控制：通过区块链、数字水印等技术，为数据资产提供可追溯的“数字身份证”，明确其所有权、使用权和收益权。更重要的是，通过智能合约和IDS连接器等技术，实现对数据使用目的、时长、方式的事前约定和事中控制。

• 隐私增强技术（PETs）：这是实现“数据可用不可见”的核心。包括**多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）、同态加密（HE）、可信执行环境（TEE）**等技术，它们允许在不暴露原始数据的情况下，对多方数据进行联合分析和建模，是平衡数据利用与隐私保护的关键。

• 区块链与智能合约：区块链的不可篡改、公开透明和可追溯特性，使其成为记录数据交易、执行使用规则和进行价值分配的理想技术。智能合约则能将复杂的治理规则代码化，实现自动、可信的执行。

• 人工智能（AI）：AI不仅是数据空间的主要“消费者”（通过分析数据产生价值），也是其“管理者”。AI可以用于数据分类分级、异常行为检测、智能合约审计等，提升数据空间的安全性和运营效率。

2.2 架构对比：不同路径的选择

下表清晰地对比了三大模式在技术架构上的侧重点：

这种选择并非偶然，而是其背后战略意图的直接体现。欧盟的去中心化是为了打破垄断、保障主权；美国的平台化是为了追求效率、激发创新；亚洲的混合式则是为了在保障安全可控与促进产业发展之间寻求平衡。

⚖️ 三、 治理与规则：数字世界的“交通法”

如果说技术是修建道路，那么治理机制就是制定交通法规。一个健康的数据空间，离不开清晰、公平、高效的规则体系。

• 欧盟：法治为纲，协同共治
  欧盟的治理体系是**“强法律、重协同”。其特点是法律法规与行业自律的紧密结合**。DGA和Data Act等法律划定了不可逾越的红线，明确了数据主体的各项权利（如访问权、可携权）。在此基础上，各行业数据空间可以制定更具体的行为准则和技术标准。整个治理过程强调透明度、可追溯性与跨域互信，旨在构建一个以权利为本的治理范式。

• 美国：市场自律，合规驱动
  美国的治理体系是**“弱干预、重自律”。其核心是行业自律主导，政府监管为辅**。FDX等联盟制定的标准，虽不具法律强制性，但因其代表了市场共识，而具有事实上的约束力。政府的监管则更多是事后的、底线性的，聚焦于反垄断、消费者保护和国家安全等领域。这种模式强调在创新效率与合规成本之间取得平衡。

• 亚洲：政府掌舵，安全优先
  亚洲的治理体系是**“强引导、重安全”。其特征是政府主导，强化安全、合规与公共利益**。政府不仅制定宏观政策，还深度参与标准的制定和试点项目的推进。安全审查、数据出境评估等机制被置于突出位置。这种**“政策引导+试点先行”**的模式，旨在以一种审慎、可控的方式，稳步推进数据空间的建设。

🌳 四、 生态与商业：价值如何创造与分配

技术与治理最终要落脚于充满活力的生态和可持续的商业模式。

• 欧盟：共建共享的“价值网络”
  欧盟的生态是多元主体协作的典范。科研机构提供前沿理论，GAIA-X和IDSA等产业联盟制定标准，监管机构确保合规，而大中小企业则在这一框架内进行应用创新。其商业模式超越了简单的买卖关系，更像是一个价值网络。例如，在Catena-X中，一家轮胎制造商共享其产品的碳足迹数据，可以帮助整车厂满足环保法规，从而提升整个供应链的价值，这种价值会通过更稳定的订单、更好的品牌声誉等方式回馈给轮胎制造商。

• 美国：巨头引领的“平台经济”
  美国的生态是典型的平台经济模式。AWS、Google等科技巨头构建了底层平台，吸引数据提供方和数据消费方入驻。平台通过提供便捷的数据发现、集成、分析工具和安全的交易环境，撮合数据供需对接与应用创新，并从中收取服务费或交易佣金。这是一个由大型科技公司与行业联盟共同推动的、高度市场化的生态系统。

• 亚洲：政策拉动的“产业联盟”
  亚洲的生态则呈现出政府引导下的产业协同特征。政府通过项目投资、税收优惠、应用示范等政策工具，从供给侧（鼓励企业开放数据）和需求侧（创造数据应用场景）双向拉动。商业模式也因此呈现出混合服务的特点，既有面向市场的商业化数据服务，也有大量由政府买单的、服务于公共治理和产业升级的项目。

🚀 五、 未来展望：交汇与演进的十字路口

展望2025年及以后，国际可信数据空间的发展将进入一个加速融合与创新的新阶段。

5.1 技术趋势：从连接到智能

• 去中心化与联邦化架构成为主流：即使是平台化的美国模式，也在越来越多地引入联邦学习等技术，以应对数据隐私和主权的挑战。纯粹的“数据搬家”模式将逐渐式微。

• 隐私增强技术（PETs）深度融合：PETs将不再是“附加选项”，而是数据空间设计的“内置属性”。**可信计算（如TEE）将与隐私计算（如MPC、FL）**深度融合，提供从硬件到软件的全栈可信保障。

• 区块链与智能合约的应用深化：应用场景将从简单的存证溯源，扩展到复杂的数据资产化、价值自动化分配和跨链互操作，成为数据空间治理的核心基础设施。

• AI与数据空间的双向赋能：AI将成为数据空间的“智能大脑”，而数据空间则为AI模型提供了前所未有的高质量、多样化的“数据燃料”，形成良性循环。

5.2 治理趋势：从规则到伦理

• 法律法规与技术标准协同发展：未来的治理，将是法律的“硬约束”与技术标准的“软实现”的结合体。代码即法律（Code is Law）的理念将在数据空间中得到更广泛的实践。

• 多层次治理模式成为共识：全球（如DFFT）、国家、行业、平台、应用等不同层级的治理规则将并存并相互协调，形成一个复杂的立体治理网络。

• 数据伦理与价值导向治理兴起：除了合规性，数据的使用是否公平、是否符合社会福祉、是否会加剧偏见等伦理问题，将被纳入治理框架，成为衡量数据空间“善治”的重要标准。

5.3 生态趋势：从孤岛到星辰

• 垂直行业数据空间加速落地：继汽车、健康、金融之后，制造、能源、物流、农业等更多数据密集型行业将涌现出自己的数据空间。

• 跨空间互联互通成为焦点：当各个行业数据空间建成后，下一个挑战将是如何实现它们之间的互联互通与规则/身份互认。例如，将金融数据空间与物流数据空间打通，可以创造出更精准的供应链金融服务。

• 商业模式创新与价值网络构建提速：简单的“卖数据”模式将被淘汰，基于数据协作的**“数据即服务”（DaaS）、“洞察即服务”（Insight as a Service）**等创新商业模式将成为主流，整个生态将从零和博弈走向价值共创。

🇨🇳 六、 中国之路：特色路径与战略抉择

面对全球数据空间建设的澎湃浪潮，中国既是积极的参与者，也必须是创新的引领者。结合自身独特的制度优势、市场规模和技术积累，中国需要走出一条具有自身特色的发展道路。

6.1 战略路径：政府引导与市场驱动的“双轮驱动”

中国最适合的路径，无疑是**“政府引导、市场驱动”**的“双轮驱动”模式。

• 政府引导：发挥我国的制度优势，由政府在顶层设计、战略规划、标准制定、法律法规建设以及公共数据开放等方面发挥主导作用。这能确保数据空间的发展符合国家战略方向，并能高效整合资源，攻克重大难题。

• 市场驱动：充分发挥我国超大规模市场的优势和企业主体的创新活力。鼓励各类市场主体，特别是平台企业、行业龙头和科技公司，积极参与数据空间的建设、运营和应用创新，通过市场竞争发现真实需求，探索可持续的商业模式。

6.2 政策牵引与试点先行

国家数据局于近期启动的2025年可信数据空间创新发展试点工作，正是这一战略思想的体现。该试点聚焦于企业、行业、城市三类空间，其核心目标在于：

• 探索多元主体协同机制：如何让政府、企业、研究机构有效协同。

• 验证数据安全流通模式：在真实场景中检验各类技术和规则的有效性。

• 培育可持续的运营生态：探索可行的商业模式和价值分配机制。

• 形成可复制推广的经验：为全国一体化数据市场的建设提供实践样板。

6.3 关键技术突破：铸造“自主可控”的信任之基

要构建强大的数据空间，必须掌握核心技术。中国需要集中力量，在以下关键环节实现自主创新：

• 身份与信任管理：建立自主的、与国际兼容的数字身份认证体系。

• 跨域互操作技术：研发支持异构数据空间互联互通的协议和标准。

• 数据主权与使用控制：强化基于国产密码技术的数据加密、签名和访问控制能力。

• 隐私计算与可信计算：推动国产隐私计算框架和可信硬件的发展与应用。

• 可审计合规与价值分配：发展基于区块链的、透明可信的审计与清结算技术。
  同时，要积极拥抱开源，构建开放、活跃的技术社区，形成“自主创新+开放协作”的技术生态。

6.4 法律法规与标准体系：织密“良法善治”的保障之网

技术的发展离不开制度的保障。中国需加快完善相关法律法规与标准体系：

• 完善法律规则：在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的基础上，加快出台针对数据产权界定、分类分级、合规流通、跨境治理和收益分配的实施细则和司法解释。

• 协同标准制定：推动国家标准、行业标准与团体标准的协同发展，确保标准的科学性与适用性。

• 推动国际互认：积极参与全球数据治理与标准制定，推动中国的标准与国际主流标准（如IDSA）的互认与兼容，为中国企业“走出去”和数据跨境流动铺平道路。

6.5 生态培育与商业模式：激发“万物生长”的创新之源

一个繁荣的数据空间生态，需要多元化的市场主体和可持续的商业模式。

• 培育多元主体：

  • 平台企业与行业龙头：鼓励它们发挥引领作用，率先建设行业级数据空间。

  • 中小企业：降低其参与门槛，让它们成为数据应用创新的“毛细血管”。

  • 第三方专业服务商：大力培育数据经纪、数据托管、合规评估、审计清算等新兴业态，形成完善的产业服务链。

• 探索创新商业模式：

  • 推广**“先用后付、按效付费”**等模式，降低数据使用方的初始成本。

  • 探索基于多方贡献度的**“应用分成”**等收益分配模型，激励数据提供方。

  • 通过“数据信托”、“数据保险”等金融创新，增强生态的活力与可持续性。

6.6 行业与区域示范：打造“星火燎原”的应用之光

数据空间的价值最终体现在应用上。应选择数据密集、协同需求迫切的领域先行先试：

• 重点行业：在智能制造、新能源、智慧物流、精准医疗、普惠金融等行业，打造一批标杆性的数据空间应用，如跨企业的供应链协同、产品数字护照、新药协同研发等。

• 重点区域：结合京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域一体化发展战略，建设城市级和区域级数据空间，促进公共数据与企业数据的深度融合，赋能城市精细化治理和区域产业升级。

🌐 七、 终极协同：数字信任体系的构建

归根结底，可信数据空间并非一个孤立的技术系统，它是构建未来数字信任体系的核心支柱。二者高度协同，互为表里。

可信数据空间通过一系列技术闭环，实现了身份可信、规则可信、过程可信，从而保障了数据共享的可控、可证、可溯、可责。而数字身份、隐私保护、区块链等构成数字信任体系的底层技术，正在通信、金融、工业等场景中加速应用，它们共同为可信数据空间内的可信交互与合规流通，提供了坚实的技术底座。

构建可信数据空间的过程，本身就是构建数字信任体系的过程。这要求我们不仅要关注技术，更要关注治理；不仅要关注效率，更要关注公平；不仅要关注当下，更要着眼未来。

📜 总结：开启数据价值释放的新纪元

国际可信数据空间的发展，正处在一个百花齐放与殊途同归并存的时代。欧盟的规则、美国市场和亚洲的引导，共同构成了这场全球数据变革的多元动力。技术与治理的创新融合，正以前所未有的速度重塑着数据流动的范式。

对于中国而言，这既是挑战，更是前所未有的历史机遇。把握住政策的窗口期，坚定不移地走**“政府引导、市场驱动”的中国特色发展道路，以自主可控的关键技术为矛，以完善的法律法规体系为盾，以多元共生的产业生态**为土壤，我们完全有能力在这场全球竞赛中后来居上。

从试点先行到全面铺开，从行业深耕到跨域融合，通过建设可信数据空间，并将其与数字信任体系的构建深度协同，中国不仅能够彻底释放数据要素的磅礴力量，推动数字经济实现高质量发展，更有望为全球数据治理贡献中国智慧和中国方案，共同开启一个安全、开放、繁荣、可持续的数据价值新纪元。

📢💻 【省心锐评】

数据空间，本质是信任空间。谁能率先用技术和规则构建起数字世界的信任，谁就能掌握下一代数字经济的主动权。