可信数据空间：三大核心能力与关键应用场景解析

【摘要】剖析可信数据空间三大核心能力，深入企业供应链、智慧城市、个人健康等关键场景，揭示其激活数据要素价值的底层逻辑与实践路径。

引言

数据，作为数字经济时代的核心生产要素，其价值潜力早已成为共识。但一个现实的悖论长期困扰着我们，一方面是海量数据沉睡在各个“孤岛”之中，价值难以释放；另一方面，数据泄露、滥用事件频发，让数据共享之路布满荆棘。企业和个人普遍面临“不敢共享、不愿共享、不会共享”的困境。数据要素市场的发展，迫切需要一种能够平衡“开放利用”与“安全可控”的新型基础设施。

正是在这样的背景下，**可信数据空间（Trusted Data Space）**应运而生。它不是一个简单的数据库或平台，而是一个基于共同规则和技术标准，由多方参与者共同构建和治理的数据流通利用生态。它通过技术与机制的创新组合，试图从根本上重塑数据共享的信任基础，让数据在安全、合规的前提下，实现跨主体、跨领域的高效流通和价值创造。这不仅是一次技术范式的演进，更是一场关乎数据生产关系重构的深刻变革。

本文将系统性地解析可信数据空间的三大支柱性能力，深入探讨其在企业供应链、城市治理、个人健康等领域的典型应用，并结合南方电网等前沿实践，为你描绘一幅数据要素价值被全面激活的未来图景。

一、🧩 可信数据空间的三大核心能力

可信数据空间之所以“可信”，其根基在于三大相互支撑、缺一不可的核心能力，它们共同构成了数据安全流通、高效交互与价值共创的完整闭环。

1.1 数据可信管控能力

数据可信管控是整个数据空间的基石，它要解决的是最根本的信任问题。如果参与方连数据的安全和合规都无法保证，那么后续的一切交互与创造都无从谈起。这项能力的核心目标是，确保数据在全生命周期内的安全、合规与可追溯。

1.1.1 主体与资源的可信认证

进入数据空间的第一步，是验明正身。空间必须具备一套严格的身份认证机制，确保每一个参与者（无论是企业、政府机构还是个人）的身份都是真实可信的。同样，进入空间流通的每一份数据资源、每一个数据产品或服务，也需要经过注册、审核与认证，明确其来源、权属和合规性。这就像一个高规格的俱乐部，只有通过认证的会员和合规的物品才能入场，从源头上杜绝了假冒伪劣和非法数据的混入。

1.1.2 流通全过程的动态管控

数据一旦开始流通，管控就必须如影随形。数据可信管控能力支持对数据从发布、查询、授权、使用到销毁的全过程进行动态监控和审计。每一次数据访问、每一次计算分析，都会被精准记录。

这里，区块链技术扮演了关键角色。其去中心化、不可篡改的特性，为数据流通提供了天然的“信任账本”。

• 操作存证，每一次数据操作（如谁在何时、以何种方式、访问了哪个数据）都会被记录在区块链上，形成无法抵赖的证据链。

• 智能合约，可用于自动执行预设的数据使用规则和授权协议，减少人为干预，确保规则的刚性执行。

• 结果追溯，一旦出现数据滥用或泄露等问题，可以沿着区块链上的记录迅速追溯到责任方，为监管和追责提供强有力的技术支撑。

1.1.3 “可用不可见”的技术保障

这是数据可信管控能力中最具革命性的一环，它旨在实现一个看似矛盾的目标，让数据的使用价值得以释放，同时保护数据本身不被泄露。这背后是一系列前沿技术的支撑，其中以隐私计算和数据沙箱为代表。

• 隐私计算（Privacy-Preserving Computation, PPC）
  隐私计算是一系列技术的总称，其核心是在不暴露原始数据内容的前提下，完成对数据的计算和分析。常见的技术包括：

  • 多方安全计算（MPC），允许多个互不信任的参与方协同计算一个函数，而任何一方都无法获取其他方的原始数据。例如，多家银行可以在不共享各自客户信贷数据的情况下，联合计算出一个客户的整体信用风险。

  • 联邦学习（FL），这是一种分布式的机器学习范式。各参与方将数据保留在本地，仅交换和聚合加密后的模型参数来共同训练一个全局模型。这样既利用了各方数据提升了模型效果，又保护了各方的数据隐私。

  • 同态加密（HE），允许直接对密文进行计算，计算结果解密后与对明文进行相同计算的结果一致。虽然性能开销较大，但在某些高安全要求的场景下具有不可替代的价值。

• 数据沙箱（Data Sandbox）
  数据沙箱则提供了另一种实现“可用不可见”的路径。它构建一个与外界隔离、受到严格管控的计算环境。数据需求方只能将自己的分析代码或模型提交到沙箱内运行，沙箱环境会严格限制代码的行为，禁止其进行数据拷贝、网络外传等恶意操作。数据方可以全程监控代码的运行过程，最终只允许需求方带走脱敏后的统计结果或分析模型，而原始数据始终没有离开数据方的控制范围。

下表对比了这几种关键技术在数据空间中的应用特点。

通过这些技术的组合应用，可信数据空间真正实现了数据“所有权”与“使用权”的分离，让数据提供方吃下“定心丸”，从而破解了数据共享中的信任难题。

1.2 资源交互能力

如果说可信管控解决了“敢不敢”的问题，那么资源交互能力就是要解决“通不通”和“好不好用”的问题。它像一个高效的“数据路由器”和“翻译官”，确保来自不同主体、格式各异的数据资源能够在空间内被顺畅地发现、理解和调用。

1.2.1 统一的数据标识与目录

在浩瀚的数据海洋中，如何快速找到自己需要的数据？这需要一套统一的“导航系统”。可信数据空间通过建立统一的数据标识（Data Identifier）体系，为每一份注册的数据资源分配一个唯一的、全局通用的“身份证号”。这类似于学术论文的DOI（Digital Object Identifier），无论数据存储在哪里，都可以通过这个标识精确定位。

与此配套的是统一的数据目录服务。它将空间内所有的数据资源、产品和服务的元数据（描述数据的数据，如数据来源、格式、更新频率、质量评估等）进行汇集和标准化管理，形成一个可供所有参与方检索的“数据资源地图”。用户可以通过这个目录，像在电商平台搜索商品一样，快速发现和了解自己感兴趣的数据。

1.2.2 跨越壁垒的语义互操作

找到了数据，但可能“听不懂”。不同机构、不同系统产生的数据，其格式、标准、编码方式千差万别。A公司的“客户编号”和B公司的“用户ID”可能指的是同一个实体，但机器无法自动识别。

语义转换与互操作技术正是为了解决这个问题。它通过构建行业或领域的知识图谱、本体库（Ontology），定义一套公共的“数据语言”。当不同来源的数据进入空间时，可以通过映射和转换，将其统一到这套公共语言体系下。这样，即便原始数据格式各异，在空间内也能实现无障碍的理解和融合，真正打破了数据格式的壁垒，为后续的数据分析和应用奠定了基础。

1.2.3 跨空间的身份互认与服务共用

随着数据空间建设的推进，未来不会是单一的、垄断性的数据空间，而是一个由多个行业、区域数据空间互联互通构成的网络。资源交互能力必须支持跨空间的身份互认和服务共用。

这意味着，一个在“医疗健康数据空间”完成身份认证的用户，当他需要访问“金融数据空间”的相关服务时，无需再次进行繁琐的注册和认证。他的数字身份可以在这个网络中被信任和传递。同样，一个在“能源数据空间”中开发的数据分析服务，也可以被授权给“智慧交通数据空间”调用。这种互联互通极大地提升了数据流通的广度和效率，避免了重复建设，促进了整个数据要素市场的繁荣。

下面这个流程图，简要展示了一次跨主体数据交互的过程。

1.3 价值共创能力

有了安全可信的环境和高效的交互通路，最终的目标是让数据产生价值，并且让所有参与者都能从中获益。价值共创能力关注的是数据空间的经济模型和生态建设，解决的是“愿不愿”参与的问题。

1.3.1 公平透明的收益分配机制

数据共享不能只谈奉献，不谈回报。可信数据空间必须建立一套公平、透明、可自动执行的收益分配机制。当一份数据被使用并创造了价值（例如，支撑了一个金融风控模型的开发），数据提供方、技术服务方、平台运营方等所有贡献者，都应该按照事先约定的规则获得相应的收益。

这种机制的设计可以非常灵活，例如：

• 按次计量，每次数据调用或计算服务收取固定费用。

• 按价值分成，根据最终数据产品或服务的销售收入，按比例分配给各贡献方。

• 订阅模式，用户支付固定费用，在一定期限内访问指定范围的数据服务。

智能合约在这里再次发挥作用，它可以将这些复杂的分配规则代码化，一旦满足触发条件，便自动完成收益的清分结算，过程公开透明，杜绝了“黑箱操作”和利益纠纷。

1.3.2 多方参与的共赢生态

一个繁荣的数据空间，绝不仅仅是数据提供方和需求方的二人转，它需要一个多元化的服务生态。价值共创能力旨在吸引和培育各类服务商参与其中，共同做大蛋糕。

• 数据开发商，他们擅长数据清洗、建模分析，可以将原始数据加工成高价值的数据产品或AI模型。

• 数据经纪商，他们熟悉市场需求和数据资源，可以撮合数据交易，提供合规咨询。

• 数据托管商，提供专业的数据存储和安全管理服务。

• 技术服务商，提供隐私计算、区块链等底层技术解决方案。

通过明确的规则和激励机制，数据空间鼓励这些角色各司其职，协同创新。数据提供方可以安心地提供“原材料”，而专业的服务商则负责“精加工”和“市场推广”，最终形成一个多方共建、共治、共赢的良性循环，全面释放数据要素的乘数效应。

二、🚀 可信数据空间的关键应用场景

理论的魅力最终要通过实践来检验。可信数据空间的应用场景极为广阔，它正从企业、行业、城市等多个维度，深刻地改变着数据的利用方式。

2.1 企业供应链协同

现代供应链的竞争，本质上是数据驱动的效率之争。但上下游企业之间存在天然的信任壁垒，核心的生产、库存、销售数据被视为商业机密，不愿轻易共享。这导致了严重的“牛鞭效应”，需求信息在传递过程中被逐级放大和扭曲，造成了库存积压和资源浪费。

可信数据空间为破解这一难题提供了理想的解决方案。

• 实现方式，由供应链中的龙头企业或“链主”牵头，构建一个面向整个产业链的数据空间。上下游的中小企业可以作为参与方加入。

• 核心价值，通过“数据可用不可见”机制，各企业可以在不暴露自身敏感经营数据的前提下，共享订单、产能、库存、物流、质量等关键信息。例如，下游零售商的实时销售数据，可以安全地提供给上游生产商用于精准排产，而生产商无需知道具体的门店销售细节。

• 应用成效，实现整个供应链的需求预测、库存优化和生产协同，大幅提升供应链的响应速度、韧性和整体运行效率。

典型案例：南方电网能源数据空间
南方电网作为能源行业的“链主”，面临着保障电网安全稳定运行的巨大挑战。变压器等关键设备的健康状况直接关系到电网安全。过去，设备厂商虽然拥有设备的设计和制造数据，但缺乏设备在电网中实际运行的海量工况数据；而电网方拥有运行数据，但对设备内部机理的理解不如厂商深入。

通过构建能源数据空间，南方电网与设备厂商实现了创新的协同。

1. 数据不出域，电网的实时运行数据（如负荷、温度、电压等）保留在电网内部，不直接提供给厂商。

2. 模型联合优化，设备厂商将其故障诊断模型部署到数据空间的沙箱环境中，利用电网提供的海量运行数据进行训练和优化。

3. 价值共享，优化后的模型能够更精准地预测设备故障，提升了变压器的运行可靠性，降低了故障率。南方电网获得了更安全的电网，设备厂商则提升了其产品的竞争力和服务水平，实现了双赢。

此外，像南京钢铁集团等企业也在积极探索利用数据空间，打通从采购、生产到销售的全链条数据，实现供应链的协同创新。

2.2 城市智慧交通与治理

城市是一个复杂的巨系统，交通、能源、环境、公共安全等各个部门都掌握着海量的数据，但这些数据往往被“部门墙”所割裂，形成了“数据烟囱”。智慧城市的建设，迫切需要打破这些壁垒，实现数据的融合与共享。

可信数据空间为城市数据的高效治理和应用提供了新的范式。

• 实现方式，以政府的公共数据为牵引，构建城市级的可信数据空间，吸纳交通、公安、气象、环保以及相关企业（如网约车公司、公交集团）的数据接入。

• 核心价值，在保障数据安全和市民隐私的前提下，实现跨部门、跨领域数据的融合分析。例如，将交通流量数据、天气数据、大型活动数据进行融合，可以实现对城市交通拥堵的精准预测和智能疏导。将水、电、气等生命线数据与城市应急数据打通，可以在灾害发生时，为应急指挥提供全局视图。

• 应用成效，提升城市规划的科学性、交通出行的便捷性、应急管理的响应速度以及城市治理的精细化水平。

典型案例：郑州可信数据空间试点
郑州在城市治理中引入了可信数据空间的理念。通过构建网格化管理平台，将城市划分为多个精细的网格单元。当市民通过APP上报问题（如井盖丢失、垃圾堆积）时，信息会迅速流转到对应网格的负责人。更进一步，平台通过融合分析历史问题数据、人口密度数据、基础设施数据，可以提前预警某些区域的高频问题，实现从“被动响应”到“主动预防”的转变，让城市治理跑出了“加速度”。

2.3 个人健康数据流通

个人健康数据是价值密度最高，也最为敏感的数据类型之一。它对于精准医疗、新药研发、公共卫生决策具有不可估量的价值。但由于其高度的隐私性，其流通和利用一直受到严格的限制。

可信数据空间为个人数据的“自愿、合规、有偿”使用开辟了新路径。

• 实现方式，构建以个人为中心的数据授权管理机制。个人用户可以在数据空间中，清晰地看到自己的哪些健康数据（如体检报告、电子病历、可穿戴设备数据）被哪些机构持有，并可以自主决定是否、向谁、在何种条件下授权使用这些数据。

• 核心价值，将数据权利真正交还给个人。个人不再是被动的数据提供者，而是主动的管理者和受益者。例如，个人可以授权医疗机构使用自己的健康数据，以获得更精准的个性化诊疗方案；也可以授权给科研机构用于新药研发，并在其中获得一定的收益回报。

• 应用成效，在严格保护个人隐私的前提下，激活个人数据的价值，推动精准医疗、健康管理等产业的发展，同时保障个人的数据权益。

典型案例：贵州、北京等地的个人数据授权试点
这些地区正在探索建立个人数据银行或授权管理平台。用户可以通过平台，对自己的政务数据、医疗数据、金融数据进行统一管理和授权。当需要办理某项业务时，可以直接授权平台将所需的数据“点对点”地提供给业务部门，免去了重复提交纸质材料的麻烦，也确保了数据流转的可控、可追溯。这为未来更大范围的个人健康数据流通提供了宝贵的实践经验。

2.4 行业数据协同与创新

除了上述场景，可信数据空间在推动整个行业的数字化转型和协同创新方面也展现出巨大潜力。无论是金融、制造、还是物流行业，都存在着产业链上下游、跨机构之间的数据协同需求。

以南方电网的能源数据空间为例，其应用远不止于设备优化。目前，该空间已经围绕新能源消纳预测、电碳市场联动、电动汽车车桩网供需互动、碳足迹核算等打造了30余个典型应用场景。

• 新能源消纳预测，通过融合气象、遥感、电网负荷等多源数据，更精准地预测风电、光伏的发电量，帮助电网提前调度，减少“弃风弃光”。

• 碳足迹核算，帮助企业精准核算其产品全生命周期的碳排放，为参与碳交易、实现绿色低碳发展提供数据支撑。

这些应用不仅提升了南方电网自身的运营效率，更带动了整个能源产业链的协同创新和绿色转型，提升了行业的整体竞争力。

2.5 跨境数据流通与国际合作

在全球化日益深入的今天，数据已经成为一种跨越国界的生产要素。跨国科研、全球供应链协同、国际金融服务等，都离不开数据的跨境流动。然而，不同国家和地区的数据法规（如欧盟的GDPR）差异巨大，合规风险高，使得跨境数据流通困难重重。

可信数据空间为安全、合规的跨境数据流通提供了一种潜在的技术解决方案。

• 实现方式，在自贸试验区等政策高地，探索构建符合多方法规要求的跨境数据空间。

• 核心价值，利用数据沙箱、多方安全计算等技术，实现“数据不出境，价值可跨境”。例如，一家欧洲车企想要利用其在中国市场的车辆运行数据，来优化其自动驾驶算法。通过跨境数据空间，欧洲的算法工程师可以将模型代码提交到位于中国境内的数据沙箱中进行训练，最终只带走优化后的模型参数，而中国的原始车辆和用户数据始终没有离开国境。

• 应用前景，这种模式有望在满足各国数据主权和监管要求的前提下，促进国际科技合作和全球数字贸易的发展，在全球数据治理中扮演越来越重要的角色。

三、🌐 技术架构与落地挑战

要将可信数据空间的蓝图变为现实，需要坚实的技术架构和清晰的实施路径，同时也要正视其在落地过程中面临的挑战。

3.1 逻辑技术架构

一个典型的可信数据空间在技术上可以分为几个层次。

• 基础设施层，提供底层的计算、存储、网络资源，可以是云平台、数据中心等。

• 核心能力层，这是数据空间的大脑和中枢，包含了实现三大核心能力的关键技术组件。

  • 可信基础组件，包括分布式数字身份、区块链、隐私计算引擎、数据沙箱等。

  • 资源交互组件，包括数据标识服务、统一数据目录、语义互操作引擎、API网关等。

  • 价值共创组件，包括智能合约引擎、计量计费模块、收益清分服务等。

• 运营管理层，提供数据空间的运营支撑，包括参与方管理、数据资源管理、服务上架审核、安全监控、运营分析等。

• 应用服务层，面向最终用户和各类应用场景，提供数据产品、分析模型、API接口等，支撑上层的具体业务应用。

3.2 面临的挑战与展望

可信数据空间的推广和落地并非一蹴而就，它是一项复杂的系统工程，依然面临诸多挑战。

1. 标准与规范的统一，不同行业、不同区域的数据空间需要遵循统一的技术标准和协议，才能实现互联互通。这需要政府、行业协会、龙头企业共同推动。

2. 法律与监管的完善，数据产权、流通交易、安全责任等方面的法律法规仍需进一步明确和细化，为数据空间的健康发展提供制度保障。

3. 商业模式的成熟，如何设计出能够持续激励多方参与、实现商业闭环的模式，是数据空间能否长久运营的关键。

4. 信任生态的构建，技术可以解决一部分信任问题，但参与方之间商业信任的建立，需要一个长期的过程，需要成功的案例和标杆来引领。

尽管挑战重重，但可信数据空间所指引的方向是明确的。它代表了数据要素市场从野蛮生长走向规范发展的必然趋势。

总结

可信数据空间，通过其数据可信管控、资源交互、价值共创三大核心能力，为我们描绘了一种全新的数据利用范式。它不再试图将数据进行物理上的集中，而是通过构建一套可信的“交通规则”和高效的“基础设施”，让数据在保持其原始位置和所有权不变的前提下，安全、高效地流动起来，并在这个过程中创造出新的价值。

从南方电网的产业链协同，到智慧城市的精细化治理，再到个人健康数据的授权使用，这些生动的实践已经证明，可信数据空间并非遥不可及的空中楼阁，而是解决现实问题、推动数字经济高质量发展的强大引擎。未来，随着技术、法规和商业模式的不断成熟，一个由无数个可信数据空间互联互通构成的价值网络将逐渐形成，成为支撑数字中国建设不可或缺的基石。

📢💻 【省心锐评】

可信数据空间，本质是技术构建的信任契约。它不求拥有数据，但求赋能流通，通过重塑生产关系，让数据真正从“资源”变为驱动增长的“资产”。