从效率提升50%到成本降低1.2亿｜可信数据空间，长虹的数字信任新基建

【摘要】聚焦长虹集团实践，剖析其如何通过自研“虹雁”可信数据空间，融合区块链与隐私计算等技术，构建“数据可用不可见”的数字信任体系。文章详述了该模式在质量追溯、供应链金融等场景的应用，阐明其提升效率50%、降低融资成本1.2亿背后的核心机制、商业价值与产业意义，为实体经济的数字化转型提供了一个可供借鉴的范本。

引言

在数字经济浪潮席卷全球的今天，数据已然成为驱动增长的核心生产要素。然而，一座无形的壁垒横亘在产业协作的道路上，那就是“数据孤岛”与“信任赤字”。企业间的敏感数据如同深锁的宝箱，谁都不愿轻易开启，担心商业机密泄露；金融机构面对中小企业的融资需求，又因无法核实其运营数据的真实性而踌躇不前。这种困境，极大地限制了产业链的协同效率与整体价值。

长虹集团，作为中国制造业的巨擘，也曾深陷其中。复杂的供应链网络，成千上万的合作伙伴，任何一个环节的数据不透明，都可能引发质量追溯的“蝴蝶效应”或融资链条的“中梗阻”。面对这一挑战，长虹没有选择修修补补，而是构建了一套全新的基础设施——可信数据空间（Trusted Data Space）。

这不仅仅是一次技术升级，更是一场关于“信任”的重构。通过这套数字信任新基建，长虹实现了质量追溯效率提升50%的惊人飞跃，并帮助整个供应链生态降低了高达1.2亿元的融资成本。这背后究竟隐藏着怎样的技术密码与商业逻辑？这套“长虹方案”又将为中国制造业的未来带来何种深远启示？本文将层层剥茧，深度解读长虹的可信数据空间。

一、 ⚙️ 核心机制剖析

长虹的成功，根植于其自研的“虹雁”可信数据空间产品。它并非单一技术的堆砌，而是一个融合了多种前沿技术的复合型架构，旨在打造一个安全、可信、可控的数据流通环境。其核心目标，是实现那句充满想象力却又无比精准的描述——“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”。

1.1 多技术融合，保障数据可信流通

要让数据在不同主体间安全流动，首先要解决信任的根基问题。长虹的方案，如同搭建一座精密的信任桥梁，其四大技术支柱各司其职，缺一不可。

1.1.1 区块链，信任的基石

区块链技术在这里扮演着“公证员”和“书记员”的角色。它的核心价值在于提供了一个不可篡改、可追溯的共享账本。

在长虹的供应链体系中，从一块原材料的批次号，到生产线上的加工记录，再到质检报告的结论，乃至最终的物流运单信息，所有关键的业务数据都会被加上时间戳，通过加密算法生成独一无二的“数字指纹”（哈希值），然后被记录在分布式账本的区块中。一旦上链，任何单方面都无法修改这些记录。

这就从根本上解决了传统协作中的“公说公有理，婆说婆有理”的扯皮问题。当出现质量纠纷时，不再需要翻阅成堆的纸质单据或在不同系统间反复核对，只需在链上回溯，所有环节的责任归属便一目了然。它为所有参与方（长虹、供应商、物流商、银行）提供了一个统一且可信的数据源。

1.1.2 隐私计算，价值释放的钥匙

如果说区块链解决了数据的“可信”问题，那么隐私计算则破解了数据流通过程中最大的障碍——“隐私保护”。这正是实现**“数据可用不可见”**的灵魂技术。

长虹主要运用了两种主流的隐私计算技术。

• 多方安全计算（MPC）
  它允许多个参与方在不暴露各自原始数据的情况下，共同完成一项计算任务。举个供应链金融的例子，银行需要评估一家供应商的信用风险，其风控模型需要供应商的生产良品率、订单交付准时率等核心数据。在传统模式下，供应商绝不会将这些商业机密直接交给银行。而通过MPC，供应商的数据可以在本地加密，银行的风控模型也进行相应的拆分和加密处理，双方在加密世界里完成计算，最终银行只得到一个信用评分结果（比如“85分，风险低”），却完全接触不到供应商的任何原始生产数据。

• 联邦学习（FL）
  它同样遵循“数据不动模型动”的原则。比如，长虹希望联合多家供应商的数据，训练一个更精准的次品预测AI模型。通过联邦学习，模型训练在各个供应商的本地服务器上进行，它们只将加密后的模型参数（梯度）上传至中央服务器进行聚合更新，形成一个全局模型。整个过程，任何一方的原始数据都没有离开自己的“地盘”。

隐私计算技术的应用，巧妙地平衡了数据价值利用与隐私安全保护之间的矛盾，让数据共享从“零和博弈”变成了“正和游戏”。

1.1.3 数据沙箱与访问控制，安全的“隔离病房”

数据即便在加密状态下流动，也需要一个安全可控的运行环境。数据沙箱（Data Sandbox）技术为此提供了一个安全隔离的计算环境。

当外部机构（如银行）需要调用数据进行分析时，他们并非直接访问数据库，而是在一个受严格限制的“沙箱”环境中执行预设的分析代码。这个环境与底层数据完全隔离，任何操作都受到严密监控和审计。结合零信任（Zero Trust）架构，系统对每一次数据访问请求都进行严格的身份验证和权限检查，确保“最小权限原则”，即只授予完成任务所必需的最低权限。这套机制，为数据流通再加了一道坚固的“防火墙”。

1.1.4 智能合约，规则的自动执行官

智能合约是将商业逻辑代码化，部署在区块链上，并能自动执行的程序。它将传统的纸质合同，升级为一套自动、透明、不可干预的数字化契约。

在长虹的体系中，采购订单、质量标准、付款周期等都被编写成智能合约。例如，一份合约可以这样设定。

IF (物联网设备上传的“货物已入库”信号 == TRUE) AND (质检系统上传的“质检报告” == '合格') THEN (自动向上游供应商的数字钱包支付80%的货款)

这个过程完全自动化，排除了人为拖延或操作失误的可能，极大地提升了业务流转效率，也减少了商业纠纷。供应商可以明确预期回款时间，资金周转效率显著提高。

为了更清晰地展示这个流程，我们可以用一个流程图来概括。

1.2 标准化与合规监管，构建行业高速公路

技术再先进，如果各家自成体系，最终只会形成新的“技术孤岛”。长虹深谙此道，从一开始就将标准化和合规建设放在了战略高度。

1.2.1 标准制定，从企业实践到行业共识

长虹不仅是技术的使用者，更是行业规则的推动者。它积极参与并牵头制定了**《可信数据空间接口规范》，更重要的是，其经验和实践被融入了国际标准IEEE 3158-2024**。

这有什么意义？这意味着长虹定义的接口和数据格式，未来可能成为行业通用语言。就像USB接口统一了所有外设一样，统一的数据空间标准能够打破不同平台间的壁垒，让数据在跨企业、跨领域的协作中实现真正的互联互通，这为构建更大范围的产业互联网奠定了基础。

1.2.2 三位一体监管体系，让数据流通戴上“紧箍咒”

数据的合规使用是生命线。长虹构建了一套**“法律规范+技术防护+过程监管”**的三位一体监管框架。

• 法律规范，确保所有数据活动都严格遵守《网络安全法》、《数据安全法》等国家法律法规。

• 技术防护，即前述的区块链、隐私计算、数据沙箱等技术手段，从技术层面保障数据安全。

• 过程监管，通过区块链的全程可追溯特性，对数据的每一次采集、访问、使用都进行记录，形成不可篡改的审计日志。一旦出现违规操作，可以精准定位，严肃追责。

这套体系，确保了数据在整个生命周期内都是合规、可控、可追溯的，极大地提升了社会与合作伙伴的信任度。其建立的数据流通信任评估与认证机制，甚至已被国家数据局纳入典型案例库，成为行业标杆。

1.3 数据资产化与金融创新，点石成金的魔法

当数据变得可信、可控、合规之后，它便具备了从“资源”向“资产”转变的先决条件。

1.3.1 数据确权与资产入表

通过区块链技术，每一份有价值的数据（如一份高质量的生产工艺参数）都可以被清晰地确权，明确其归属。在此基础上，通过专业的价值评估模型，这些数据可以被量化其经济价值，并最终作为一种无形资产，被记入企业的资产负-债表，即**“数据资产入表”**。

这在会计和金融领域是一个里程碑式的突破。它意味着企业的数据不再是沉睡的成本，而是可以被估值、交易、甚至抵押的“真金白银”，为后续的金融创新打开了广阔空间。

1.3.2 供应链金融的范式革命

这是长虹可信数据空间最直观、最震撼的价值体现。传统的供应链金融，银行主要看核心企业（长虹）的信用，或者要求中小供应商提供足额的抵押物。

现在，银行的风控逻辑彻底改变了。它们可以直接基于链上那些真实、动态、不可篡改的生产和交付数据，来评估一家供应商的经营状况和还款能力。一家持续稳定地向长虹高质量供货的企业，其链上记录就是最硬的“信用证明”。

长虹的实践成果是惊人的，已实现单一数据产品质押融资1.2亿元，整个生态累计完成的供应链融资额超过40亿元，而中小企业的平均融资成本，更是实实在在降低了2.3个百分点。这1.2亿的成本节约，是整个产业链共享的红利。

下表清晰地总结了各项关键技术及其应用场景。

二、 📈 核心价值彰显

技术机制的精妙最终要通过商业价值来体现。长虹的可信数据空间，为产业链上的每一个参与者都带来了实实在在的利益。

2.1 提升运营与协同效率

• 质量追溯效率提升50%
  这是一个令人印象深刻的数字。过去，当一个批次的产品出现质量问题，追溯过程可能需要几天时间，涉及多个部门、多家供应商的反复沟通和文件核对。现在，通过链上数据，从终端产品批号反向追溯到具体的原材料供应商、生产班组、甚至设备运行参数，整个过程可以从几天缩短到分钟级。同样，物料的出入库信息同步，也由传统的隔日对账，压缩至秒级响应。

• 产业链协同效率提升40%
  标准化的接口和实时共享的数据，打通了研发、采购、生产、物流等各个环节。长虹可以更精准地预测上游供应情况，优化生产计划；供应商也能提前了解长虹的需求变化，减少库存积压。这种高效协同，使得整个产业链的数字化转型成本降低了25%。

2.2 降低供应链融资成本，赋能中小企业

这或许是长虹模式中最具温度的价值。它成功破解了长期困扰中小企业的融资难题。

在可信数据空间里，中小企业的每一次准时交付、每一次高质量的产出，都在为自己的“信用账户”充值。这些运营数据，通过技术手段转化为了可信的“信用资产”。银行乐于为这些信用记录良好、经营稳定的企业提供更低利率、无需抵押的贷款，因为风险变得更低、更可控。这不仅帮助中小企业渡过难关，也增强了整个供应链的稳定性和韧性。

同时，作为“链主”的长虹，通过开放其数据空间能力，为生态内的中小企业提供了普惠的数据服务，降低了它们自行数字化转型的门槛和成本，实现了真正的生态共赢。

2.3 激活数据要素价值，推动产业升级

长虹的实践，生动地演绎了数据如何从“资源”向“资产”的华丽转身。

数据资产化不仅支撑了数据质押融资这类金融创新，更为一个全新的市场——数据要素市场，提供了基础设施。未来，经过脱敏和标准化处理的数据产品，可以在合规的框架内进行交易和服务。比如，一家企业可以购买某个行业的整体消费趋势分析报告，来指导自己的产品研发，而这份报告正是基于可信数据空间中多方数据融合计算得出的。这为企业开辟了新的收入来源，也推动了整个产业的智能化升级。

2.4 促进数字经济与实体经济深度融合

长虹的案例，标志着企业数字化进入了一个新阶段，即从单个企业的内部信息化，跃迁至整个产业生态的数字化协同。它用一条可信的数据链，将数字经济与实体制造紧密地捆绑在一起，实现了“数实融合”。

更宏观地看，这套自主可控的数据治理体系，为我国建设全国一体化的数据要素市场提供了宝贵的实践经验，也提升了我国在全球数据治理格局中的话语权和主动权。

三、 🌍 深远意义与启示

长虹的探索，其意义已远远超出一个企业的成败，它为整个制造业乃至数字经济的发展，提供了深刻的启示。

3.1 破解数据流通与信任困局

长虹模式的成功，证明了通过技术手段，完全可以有效解决数据孤岛、信任赤字、标准不一、合规困难等长期困扰行业的痛点。它提供了一个兼顾安全、效率与合规的系统性解决方案，为数据要素的顺畅流通扫清了障碍。

3.2 重塑制造业价值逻辑

传统的制造业更多是“生产-销售”的线性模式，对市场需求的响应存在滞后性。而基于可信数据空间的产业生态，能够实现需求的实时感知和生产的柔性响应。通过数据驱动，企业可以从被动地执行生产订单，转型为主动地洞察市场需求，进行产品创新和模式创新，价值创造的逻辑被彻底重塑。

3.3 支撑国家战略的“样板间”

可信数据空间，本质上是**新型基础设施（新基建）**的重要组成部分。它与5G、工业互联网等技术设施相辅相成，共同构成了支撑数字经济发展的底座。长虹的实践，为国家数据战略的落地提供了一个可复制、可推广的范式，为中国制造业在全球竞争中抢占数字化高地，提供了坚实的支撑。

四、 👣 落地过程复盘

罗马非一日建成。长虹可信数据空间的构建，是一个循序渐进、持续迭代的系统工程。

4.1 顶层设计与技术研发（2021年起）

一切始于对痛点的精准识别。长虹明确了**“质量追溯”和“供应商融资”**这两个最迫切、价值最高的场景作为突破口。随后，组建了由业务、技术、法务等部门构成的跨职能项目组，并联合外部技术服务商、核心供应商和合作银行，共同绘制了业务蓝图和技术架构。与此同时，启动了可信数据空间相关核心技术的自主研发，并从一开始就积极参与国际、国内相关标准的制定工作，抢占话语权。

4.2 产品开发与能力建设

理论必须转化为可用的工具。长虹集中资源，自主研发出**“虹雁”可信数据空间产品**。在开发过程中，重点构建了**“数据沙箱+隐私计算+区块链存证”**三位一体的核心技术体系，以确保数据安全与合规。产品成型后，积极参与行业权威测评，并成功成为我国可信数据空间生态链TDMC首批通过功能测试评估的产品，获得了“国家队”的认可。

4.3 生态合作与场景孵化

一个平台的力量取决于其生态的繁荣。长虹深知单打独斗无法成功，因此采取了开放合作的策略。

• 联合创新，与中国信通院、深圳数据交易所等国家级机构组建创新实验室，共同推动技术的产品化和商业化应用。

• 资本助力，设立了高达10亿元的数据要素产业基金，用于投资和孵化有潜力的场景解决方案，目前已成功孵化出包括供应链金融、智慧物流在内的20余个应用。

• 人才培养，在内部建立了数据专业职称体系，并与多所高校合作，定向培养既懂技术又懂业务的工程化数据人才，为长远发展储备力量。

4.4 试点与规模化推广

从点到面，稳步推进。项目首先在长虹智慧显示工厂等企业级场景进行试点，验证了数据可信采集与实时共享的可行性，实现了物料出入库信息同步压缩至秒级的初步成果。

试点成功后，应用范围迅速从企业内部扩展至整个电子信息行业，并进一步向城市级、国家级的多层面数据空间应用迈进，成功入选了国家数据局2025年创新发展试点名单。在商业模式上，积极推动数据资产入表、数据质押融资、数据信托等新型金融产品的落地，逐步形成了可持续的盈利模式。

4.5 持续创新与未来展望

长虹的脚步并未停止。面向未来，公司计划投入200亿元，重点攻关AI大模型轻量化、边缘计算等下一代关键技术，并计划在全球设立AI研发中心，构建一个**“中国技术+全球场景”**的宏大创新网络。其目标是持续拓展更多高价值的应用场景，推动数据要素市场和数字经济的规模化发展。

总结

长虹集团的可信数据空间案例，为我们描绘了一幅数字时代产业协作的全新图景。它并非一个遥不可及的技术概念，而是一个已经落地生根、并创造出巨大商业价值的生动实践。

通过融合区块链、隐私计算等多种技术，长虹不仅解决了企业自身的管理难题，更重要的是，它构建了一个基于“技术信任”的产业新生态。在这个生态中，数据得以安全、合规地流动，并被转化为驱动效率提升、成本降低和模式创新的核心动力。中小企业获得了公平发展的机会，金融机构找到了服务实体经济的新路径，核心企业则巩固了其产业链的领导地位。

这套“长虹方案”，其价值已经超越了技术创新本身，它代表了一种思维的跃迁，一种从零和博弈走向多方共赢的商业智慧。它为中国制造业的数字化转型提供了一条清晰、可行的路径，也为全球数字经济的治理贡献了富有建设性的中国方案。

📢💻 【省心锐评】

长虹此举，妙在不谈虚无缥缈的“赋能”，而是用技术构建了一个信任成本极低的商业环境。当信任不再是奢侈品，效率和价值便会自然涌现。