🌆 城市级可信数据空间：公共数据与社会数据融合的治理新模式

【摘要】城市级可信数据空间正成为智慧城市和数据产业生态培育的关键基础设施。本文系统梳理其技术、制度、生态创新路径，深度剖析典型案例与未来挑战，全面展现公共数据与社会数据融合的治理新模式。

引言

在数字经济浪潮席卷全球的今天，数据已然成为城市治理、产业升级和社会服务创新的核心驱动力。然而，数据孤岛、壁垒分割、流通受限等问题，长期制约着数据要素价值的释放。随着国家数据局等部门的顶层设计和地方政府的积极探索，城市级可信数据空间应运而生，成为打通公共数据与社会数据壁垒、推动多元主体共建共治共享的新型基础设施。本文将以详实的案例、前沿的技术、系统的政策梳理，深度剖析城市级可信数据空间的创新机制、实践成效与未来展望，助力行业同仁全面理解这一数字治理新范式。

一、🌐 城市级可信数据空间的背景与战略意义

1.1 数据要素驱动下的城市治理变革

1.1.1 数据成为城市核心生产要素

• 数据已与土地、资本、劳动力并列为新型生产要素，成为城市创新、治理和服务优化的基础。

• 智慧城市、数字政府、产业数字化等战略的推进，均离不开高质量数据的流通与融合。

1.1.2 “数据孤岛”制约数字化转型

• 公共数据、企业数据、社会数据长期分散，缺乏有效的流通机制。

• 数据壁垒导致资源浪费、创新受限，影响城市治理的智能化和精细化水平。

1.2 城市级可信数据空间的提出与发展

1.2.1 概念界定

• 城市级可信数据空间是指以城市为单元，整合公共、企业、社会等多元数据资源，通过技术、制度和生态创新，构建安全、合规、高效的数据流通与治理平台。

1.2.2 战略意义

• 推动数据要素市场化配置，释放数据价值，培育新兴产业生态。

• 支撑智慧城市建设，实现城市治理现代化和服务智能化。

• 促进公共数据与社会数据的深度融合，提升城市整体竞争力。

二、🔗 数据融合机制的创新与实践

2.1 打破“数据孤岛”的核心路径

2.1.1 “一站式服务基地”模式

• 吸引数据企业、专业服务机构、科研院所等多元主体入驻，形成共建共治共享的生态链。

• 以北京金融数据空间为例，已覆盖330万市场主体，开放金融信用数据与企业经营数据，赋能中小微企业融资、风险评估等场景。

2.1.2 “管住一级、放活二级”创新机制

• 一级由政府集约运营公共数据，保障数据安全与合规。

• 二级市场则融合非公共数据，开发场景化应用，激发数据要素市场活力。

• 成都“数据公园”模式，吸引144家数商入驻，上线264款数据产品，成为国家数字经济创新典型案例。

2.1.3 多元主体协同共治

• 政府、企业、社会组织、个人等多元主体共同参与数据空间的建设与治理。

• 通过市场化运营机制，培育数据交易、合规评估、隐私计算等新兴服务业态。

2.2 技术驱动下的数据安全与合规保障

2.2.1 区块链与隐私计算的应用

• 区块链技术实现数据流通全流程可追溯、不可篡改，提升数据可信度。

• 隐私计算技术保障数据“可用不可见”，在不泄露原始数据的前提下实现数据价值流通。

• 杭州“城市大脑”通过隐私计算优化交通信号灯配时，主城区通行效率提升15%。

2.2.2 数据脱敏与安全沙箱

• 数据脱敏处理，保障敏感信息不被泄露。

• 安全沙箱环境下，数据可控可计量，满足合规要求。

• 深圳“医疗数据空间”试点，允许医院与科研机构在隐私保护下共享数据，推动智慧医疗研究。

2.2.3 数据流通全流程安全体系

• 建立数据采集、存储、传输、使用、销毁全流程安全管理体系。

• 引入第三方安全评估与合规审计，提升数据空间整体安全水平。

2.3 制度创新与标准化建设

2.3.1 国家政策与地方立法协同推进

• 国家数据局出台《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，明确到2028年建成100个以上可信数据空间。

• 地方政府通过立法（如《广州市数据条例》）、司法保障（如广州互联网法院相关意见），完善数据权属保护、交易规则、安全责任、争议解决等制度体系。

2.3.2 标准化与互联互通

• 鼓励基于国际数据空间协会（IDSA）架构探索互联互通标准，推动数据空间跨域协同。

• 浙江省一体化智能化公共数据平台通过统一数据标准，破解跨层级共享难题。

2.3.3 数据确权与收益分配机制

• 明确数据权属，保障数据提供方、使用方、加工方的合法权益。

• 探索数据收益分配机制，激励多元主体积极参与数据共享与流通。

2.4 产业生态与人才培育

2.4.1 数据产业生态的孵化与壮大

• 设立专项基金，支持数据采集、加工、交易等环节的技术创新。

• 鼓励企业开发垂直领域的数据解决方案，培育数据清洗、标注等产业链环节。

2.4.2 校企联合与产学研用一体化

• 校企联合培养数据专业人才，推动产学研用深度融合。

• 建立数据科学、数据安全、数据治理等多层次人才培养体系。

2.4.3 市场化运营与新兴服务业态

• 通过市场化运营机制，培育数据交易、合规评估、隐私计算等新兴服务业态。

• 推动数据空间成为数据产业生态的创新孵化器。

三、🏙️ 典型案例与实践成效

3.1 城市级数据空间的多元实践

3.1.1 北京金融数据空间

• 覆盖330万市场主体，开放金融信用数据与企业经营数据。

• 支持中小微企业融资、风险评估、信用管理等多元场景。

• 通过政务数据授权运营，向金融机构开放脱敏社保数据，提升信贷风控能力。

3.1.2 成都“数据公园”与“管住一级、放活二级”模式

• 融合公共与非公共数据，开发“蓉易贷”“信用就医”等场景应用。

• 吸引144家数商入驻，上线264款数据产品，成为国家数字经济创新典型案例。

3.1.3 杭州“城市大脑”交通治理

• 实现跨部门交通数据共享，优化应急车辆优先通行系统。

• 主城区通行效率提升15%，成为智慧城市数据协同的标杆。

3.1.4 深圳医疗数据空间试点

• 允许医院与科研机构在隐私保护下联合研究，推动电子病历跨院互通。

• 为敏感数据流通提供范本，助力智慧医疗研究和公共卫生政策制定。

3.1.5 广州城市可信数据空间

• 首批涵盖12个产业专区、37个高价值场景，推动医疗、金融、交通等领域的数据共享与创新。

• 通过“1个城市枢纽+N个产业专区”模式，满足不同产业、场景的数据需求。

3.1.6 数秦科技浙江金融数据空间

• 打通60余个政府部门，服务200余家金融机构和数百万小微企业。

• 成为数据要素高效流通的行业范例，推动金融服务创新与风险管理升级。

3.1.7 保险行业“政府+行业+企业”数据空间项目

• 提升风险减量能力和降本增效水平，已服务60余家保险公司。

• 成为数据空间赋能金融服务的获奖案例。

3.2 典型案例对比分析表

3.3 典型应用场景流程图

四、🚀 技术创新与标准化体系建设

4.1 技术创新驱动数据空间发展

4.1.1 区块链技术的可信保障

• 区块链实现数据流通全流程可追溯、不可篡改，提升数据可信度。

• 支持数据确权、合规流通和多方协作。

4.1.2 隐私计算与联邦学习

• 隐私计算保障数据“可用不可见”，在不泄露原始数据的前提下实现数据价值流通。

• 联邦学习支持多方数据联合建模，提升数据分析与应用能力。

4.1.3 数据脱敏与安全沙箱

• 数据脱敏处理，保障敏感信息不被泄露。

• 安全沙箱环境下，数据可控可计量，满足合规要求。

4.1.4 智能合约与自动化治理

• 智能合约实现数据流通规则自动执行，提升治理效率。

• 支持数据交易、收益分配等自动化管理。

4.2 标准化体系建设

4.2.1 国际与国内标准协同

• 基于国际数据空间协会（IDSA）架构，推动数据空间互联互通标准建设。

• 国家和地方标准协同推进，提升数据空间的兼容性与扩展性。

4.2.2 数据质量与安全标准

• 建立数据采集、加工、流通、使用等全流程质量标准。

• 制定数据安全、隐私保护、合规管理等标准体系。

4.2.3 互联互通与跨域协同

• 推动数据空间之间的互联互通，实现跨域数据流通与协同应用。

• 浙江省一体化智能化公共数据平台通过统一数据标准，破解跨层级共享难题。

五、🏗️ 制度创新与生态培育

5.1 制度创新保障数据空间健康发展

5.1.1 数据权属与合规管理

• 明确数据权属，保障数据提供方、使用方、加工方的合法权益。

• 建立数据合规管理体系，防范数据滥用与泄露风险。

5.1.2 收益分配与激励机制

• 探索数据收益分配机制，激励多元主体积极参与数据共享与流通。

• 建立数据价值评估体系，合理分配数据流通收益。

5.1.3 法律法规与争议解决

• 完善数据权属保护、交易规则、安全责任、争议解决等法律法规体系。

• 引入第三方仲裁与司法保障，提升数据空间治理能力。

5.2 产业生态与人才体系建设

5.2.1 数据产业生态的孵化与壮大

• 设立专项基金，支持数据采集、加工、交易等环节的技术创新。

• 鼓励企业开发垂直领域的数据解决方案，培育数据清洗、标注等产业链环节。

5.2.2 校企联合与产学研用一体化

• 校企联合培养数据专业人才，推动产学研用深度融合。

• 建立数据科学、数据安全、数据治理等多层次人才培养体系。

5.2.3 市场化运营与新兴服务业态

• 通过市场化运营机制，培育数据交易、合规评估、隐私计算等新兴服务业态。

• 推动数据空间成为数据产业生态的创新孵化器。

5.3 多元主体协同与生态激励

5.3.1 多元主体参与机制

• 鼓励政府、企业、科研机构、社会组织、个人等多元主体共同参与数据空间的建设与治理。

• 通过开放平台、数据竞赛、创新孵化等方式，激发各类主体的数据创新活力。

5.3.2 生态激励与合作模式

• 建立多层次激励机制，包括政策支持、资金补贴、税收优惠、荣誉表彰等，吸引更多主体参与数据空间生态建设。

• 推动跨行业、跨领域的合作模式，促进数据资源的互补与协同创新。

5.3.3 生态协同的典型案例

• 以广州城市可信数据空间为例，首批涵盖12个产业专区，吸引了医疗、金融、交通等多个行业的龙头企业和创新型中小企业共同参与，形成了多元主体协同创新的良好生态。

• 数秦科技在浙江金融数据空间的实践中，通过与政府、金融机构、科技企业的深度合作，实现了数据资源的高效流通和创新应用。

六、🌍 持续挑战与未来展望

6.1 技术层面的持续攻关

6.1.1 数据安全与隐私保护

• 随着数据流通规模的扩大，数据安全与隐私保护面临更高要求。

• 需持续推进隐私计算、联邦学习、数据水印等前沿技术的研发与应用，提升数据空间的安全防护能力。

6.1.2 数据标准与互操作性

• 不同城市、行业、平台之间的数据标准不统一，影响数据空间的互联互通和协同应用。

• 需加快制定和推广统一的数据标准和接口规范，推动数据空间的标准化和模块化发展。

6.1.3 智能化与自动化治理

• 随着数据空间规模和复杂度的提升，传统的人工治理方式难以满足高效管理需求。

• 需引入人工智能、大数据分析、智能合约等技术，实现数据空间的智能化、自动化治理。

6.2 制度与政策层面的完善

6.2.1 数据确权与收益分配

• 数据确权难、收益分配机制不完善，影响多元主体参与积极性。

• 需完善数据确权、收益分配、数据资产评估等制度，保障各方合法权益。

6.2.2 法律法规与合规监管

• 现有法律法规对数据流通、跨境传输、数据安全等方面的规定尚不完善。

• 需加快数据相关法律法规的制定和修订，建立健全数据空间的合规监管体系。

6.2.3 跨域协同与争议解决

• 数据空间涉及多部门、多行业、多地区，跨域协同难度大，争议解决机制不健全。

• 需建立高效的跨域协同机制和争议解决平台，提升数据空间的治理能力。

6.3 生态与产业层面的深化

6.3.1 产业生态的持续培育

• 数据空间作为新兴产业生态的孵化器，需持续引入创新企业和服务模式。

• 鼓励数据驱动型企业、平台型企业、专业服务机构等多元主体深度参与，推动产业链协同创新。

6.3.2 人才体系的完善

• 数据空间建设对高端数据人才、复合型人才需求旺盛。

• 需加强数据科学、数据安全、数据治理等领域的人才培养和引进，完善人才激励与发展机制。

6.3.3 国际合作与经验借鉴

• 随着数据空间建设的深入，国际合作与经验借鉴日益重要。

• 积极参与国际标准制定和跨境数据流通合作，借鉴欧美等发达国家的数据空间建设经验，提升我国数据空间的国际竞争力。

七、📈 未来趋势与战略建议

7.1 可信数据空间的未来发展趋势

7.1.1 数据空间将成为城市数字化转型的“数据血脉”

• 随着数据空间建设的深入，数据资源将像水电一样自由流动，成为城市数字化转型的基础设施。

• 数据空间将支撑智慧城市、数字政府、产业数字化等多元场景的创新应用。

7.1.2 技术创新驱动数据空间智能化升级

• 人工智能、区块链、隐私计算等前沿技术将持续赋能数据空间，推动其向智能化、自动化方向升级。

• 数据空间将实现从数据流通平台向智能数据服务平台的转型。

7.1.3 制度创新保障数据空间可持续发展

• 完善的数据确权、收益分配、合规监管等制度，将为数据空间的可持续发展提供坚实保障。

• 数据空间将成为数据要素市场化配置和数字经济高质量发展的重要支撑。

7.1.4 产业生态与人才体系协同发展

• 数据空间将催生数据交易、合规评估、隐私计算等新兴服务业态，推动数据产业生态的繁荣发展。

• 多层次、复合型数据人才体系将为数据空间建设提供源源不断的智力支持。

7.2 战略建议

7.2.1 加强顶层设计与统筹规划

• 国家层面应加强对数据空间建设的顶层设计和统筹规划，明确发展目标、路径和重点任务。

• 地方政府应结合自身实际，制定切实可行的数据空间建设方案，推动数据空间与城市发展深度融合。

7.2.2 推动技术创新与标准化建设

• 加大对隐私计算、区块链、人工智能等前沿技术的研发投入，提升数据空间的技术创新能力。

• 加快制定和推广统一的数据标准和接口规范，推动数据空间的标准化、模块化发展。

7.2.3 完善制度体系与合规监管

• 完善数据确权、收益分配、合规监管等制度，保障多元主体的合法权益。

• 建立健全数据安全、隐私保护、跨域协同等合规监管体系，提升数据空间的治理能力。

7.2.4 培育产业生态与人才体系

• 鼓励创新型企业、平台型企业、专业服务机构等多元主体深度参与数据空间建设，推动产业链协同创新。

• 加强数据科学、数据安全、数据治理等领域的人才培养和引进，完善人才激励与发展机制。

7.2.5 加强国际合作与经验借鉴

• 积极参与国际标准制定和跨境数据流通合作，提升我国数据空间的国际竞争力。

• 借鉴欧美等发达国家的数据空间建设经验，推动我国数据空间建设迈向更高水平。

结论

城市级可信数据空间作为公共数据与社会数据融合的治理新模式，正逐步成为智慧城市、数据产业生态培育和数字经济高质量发展的关键基础设施。通过技术创新、制度完善和生态培育，城市级可信数据空间不断释放数据要素价值，推动城市治理向更加智能、高效、可持续的方向迈进。未来，随着国家政策的持续推进和地方实践的不断深化，可信数据空间将在更多城市落地生根，助力数字中国建设和城市治理现代化。行业各方应携手共进，持续创新，共同开创数据驱动的美好未来。

📢💻 【省心锐评】

“可信数据空间是城市数字化的‘血脉’，技术与制度双轮驱动方能释放数据价值，未来需聚焦标准化与激励机制！”