可信数据空间“1+5”能力框架解读｜标准化引领数据要素市场新生态

【摘要】解读《可信数据空间 能力要求》团体标准，深入剖析其核心的“1+5”能力框架。该框架以可持续运营为驱动，协同场景应用、数据资源、生态主体、规则机制与技术系统五大要素，为构建数据要素市场新生态提供了标准化的路径。文章通过详尽的框架拆解与案例分析，展示了标准如何推动数据全生命周期可信管理与多方协作，最终实现数据空间的自我造血与合规发展。

引言

数据，作为数字时代的“石油”，其价值释放正深刻改变着产业格局与社会运行的方式。但是，横亘在数据价值面前的，始终是“不敢、不愿、不会”共享流通这三座大山。“不敢”源于对数据泄露和隐私侵犯的担忧；“不愿”在于数据权属不清、价值难以衡量、利益分配不明；“不会”则体现在技术路径复杂、合规门槛高、操作标准缺失。这些难题共同构成了一个“数据孤岛”的困局，严重制约了数据要素市场的健康发展。

为了破局，行业一直在探索一种能够兼顾安全、信任与效率的全新范式。正是在这样的背景下，**可信数据空间（Trusted Data Space）**应运而生。它并非一个简单的技术平台，而是一个集技术、规则、生态于一体的综合性治理框架。

2025年7月1日，一个标志性的时刻到来。由可信数据空间发展联盟（TDSA）牵头，联合118家产业链上下游单位共同制定的《可信数据空间 能力要求》团体标准（TDSA/A-001-2025）正式发布。这份标准，是我国首部系统化定义可信数据空间框架及其核心能力要求的指导性文件。它的出现，为数据要素市场的建设者和参与者们提供了一份详尽的“施工图”和“说明书”。

这份标准的核心，便是其创新性提出的**“1+5”能力框架**。它如同一座灯塔，为数据要素市场的航船指明了方向。本文将对这一框架进行深度解读，不仅剖析其结构与内涵，更将探讨其如何通过标准化力量，引领数据要素市场走向一个协同、共赢、可持续的新生态。

一、 📜 标准的诞生·时代呼唤与行业共识

任何一项影响深远的标准，都不是凭空出现的，而是时代需求与行业智慧的结晶。《可信数据空间 能力要求》标准的诞生，正是对当前数据要素市场核心痛点的精准回应。

1.1 直面“数据孤岛”的现实困境

长期以来，数据流通面临着一系列根深蒂固的挑战。

• 信任赤字。数据持有方担心数据在共享过程中被滥用或泄露，导致商业机密或用户隐私不保。这种不信任感是数据共享的最大障碍。

• 权责模糊。数据的权属界定复杂，涉及所有权、使用权、经营权等多个层面。在流通过程中，一旦出现问题，责任难以追溯，纠纷解决成本极高。

• 价值与成本失衡。数据处理、脱敏、合规等都需要投入巨大成本，但数据价值却难以精确评估和定价。很多时候，投入与产出不成正比，打击了数据供给方的积极性。

• 技术与标准不统一。不同机构采用的技术架构、数据格式、安全协议五花八门，形成了事实上的“技术烟囱”，使得跨机构、跨领域的数据互联互通异常困难。

这些问题相互交织，使得数据要素市场始终未能形成规模化、产业化的良性循环。市场迫切需要一个统一的、公认的框架来建立信任、明确规则、统一标准。

1.2 标准化·构建信任的基石

标准化在现代经济体系中扮演着至关重要的角色。从集装箱的尺寸统一，到互联网的TCP/IP协议，标准化的力量在于降低交易成本、提升协作效率、保障质量与安全。

在数据要素领域，标准化的意义尤为重大。

• 建立通用语言。标准定义了关键术语、技术要求和管理流程，让不同背景的参与者能在同一个话语体系下沟通与协作。

• 设定安全底线。标准明确了数据安全、个人信息保护等方面的基本要求，为所有参与者划定了不可逾越的合规红线，这是建立信任的前提。

• 促进互联互通。通过规范接口、协议和数据模型，标准为不同数据空间之间的互操作性奠定了基础，为未来构建全国乃至全球的数据流通网络铺平了道路。

• 提供评估依据。标准提供了一套可量化的能力要求，使得数据空间的建设方、使用方和监管方有了一把共同的“尺子”，可以客观评估一个数据空间的成熟度与可信度。

因此，《可信数据空间 能力要求》标准的出台，其核心使命就是通过标准化的力量，为市场注入确定性，为参与者建立信心，从而真正激活数据要素的潜能。

二、 🧭 “1+5”能力框架·可信数据空间的构建蓝图

标准的核心灵魂，是其提出的“1+5”能力框架。这个模型结构清晰，逻辑严谨，系统性地回答了“如何建设和运营一个成功的可信数据空间”这一核心问题。它不是一个纯粹的技术框架，而是一个融合了商业、治理、技术与生态的综合性模型。

模型中的“1”代表可持续运营，是整个框架的核心驱动力，如同数据空间的心脏，为其提供源源不断的动力。“5”则代表五个相互支撑、协同运作的核心要素，分别是场景应用、数据资源、生态主体、规则机制和技术系统。它们共同构成了数据空间的骨骼、血肉与神经系统。

2.1 “1”个核心驱动力·可持续运营

过去很多数据平台项目之所以失败，一个重要原因就是重技术、轻运营，最终沦为无人问津的“僵尸平台”。标准将可持续运营置于核心地位，正是吸取了这一教训，强调数据空间必须具备自我造血、良性循环的能力。

2.1.1 战略与治理

一个成功的可信数据空间，首先需要一个清晰的顶层设计。

• 明确的战略定位。数据空间是服务于特定行业，还是面向特定区域？其核心价值主张是什么？标准要求运营者必须制定清晰的发展战略和阶段性目标，避免盲目建设。

• 科学的KPI体系。如何衡量数据空间的成功？不能仅仅看技术指标，更要关注业务指标，如数据产品交易量、场景应用落地数、生态伙伴活跃度等。科学的KPI体系是战略落地的指挥棒。

• 完善的治理结构。需要建立一个高效的组织架构，明确决策、执行和监督的职责。同时，必须配套完善的安全管理体系，确保数据空间在安全的轨道上运行。

2.1.2 资源与激励

“天下熙熙，皆为利来”。一个无法让参与者获益的生态，注定无法长久。

• 资源保障。这包括了启动资金、技术人才、市场渠道等多方面的资源投入，是数据空间冷启动的必要条件。

• 生态激励机制。这是实现“自我造血”的关键。标准强调建立合理的利益分配机制，让数据提供方、技术服务方、应用开发方等所有贡献者都能分享到数据价值释放带来的红利。这可能涉及按次计费、订阅服务、收益分成等多种商业模式。

• 合规发展。激励机制的设计必须在法律法规的框架内进行，确保所有商业活动都合规合法，这是长期发展的生命线。

2.1.3 优化与迭代

市场在变，需求在变，技术也在变。数据空间必须具备持续进化的能力。

• PDCA闭环管理。标准引入了经典的PDCA（Plan-Do-Check-Act）管理循环理念。运营者需要定期规划新功能、新服务（Plan），执行落地（Do），评估效果（Check），并根据反馈进行调整优化（Act）。这种持续迭代的机制，确保了数据空间能够紧跟市场步伐，不断提升服务质量和用户体验。

• 经济与制度可持续性。这超越了单纯的技术迭代，更强调商业模式和治理规则的演进。例如，随着生态的成熟，是否需要从中心化运营转向更加分布式的社区共治模式？定价策略是否需要根据市场供需动态调整？这些都是保证长期可持续性的重要考量。

2.2 “5”大核心要素·协同构建可信流通体系

如果说可持续运营是心脏，那么五大核心要素就是支撑身体运转的各个器官系统，缺一不可，且必须协同工作。

2.2.1 场景应用·价值释放的最终出口

数据本身不是目的，应用才是。数据只有在具体的业务场景中被使用，才能创造价值。

• 业务场景牵引。标准强调，数据空间的建设不能“为了数据而数据”，必须从实际的业务需求出发。例如，在智慧城市治理领域，需要融合交通、气象、人流等多源数据，以优化交通信号灯配时、预测拥堵；在产业链金融场景中，需要打通核心企业与上下游中小企业的订单、物流、仓储数据，为银行提供更精准的信贷风控依据。

• 数据产品化与服务化。原始数据往往难以直接使用。运营者需要具备将原始数据加工成标准化的数据产品或API服务的能力。这包括数据清洗、建模分析、可视化呈现等一系列过程。

• 供需匹配与运营推广。数据空间需要建立高效的供需对接机制，让数据需求方能快速找到所需的数据产品。同时，还需要通过市场推广活动，不断拓展应用场景和用户群体，形成“数据-应用-价值”的闭环。

2.2.2 数据资源·可信流通的坚实基础

数据是数据空间的“原材料”，其质量和合规性直接决定了整个空间的价值上限。

• 全生命周期管理。标准对数据进入空间后的每一个环节都提出了明确要求，构建了一个完整的可信链条。

  • 数据接入登记。明确数据来源、权属和原始状态，做好“身份登记”。

  • 分类分级。根据数据的重要性和敏感程度，进行分类分级管理，这是实施差异化安全策略的基础。

  • 脱敏处理。采用假名化、泛化、加密等技术手段，对个人信息和商业秘密等敏感数据进行处理，确保“可用不可见”。

  • 发布发现。形成标准化的数据元数据和数据目录，方便用户检索和理解。

• 高质量数据体系。强调构建高质量的数据集，不仅要求数据本身准确、完整，还要求其具备清晰的业务含义和应用价值。这为后续的数据定价和价值评估提供了坚实的基础。

2.2.3 生态主体·多元协作的参与网络

可信数据空间不是一个独角戏的舞台，而是一个多方参与、共建共治的生态系统。

• 明确角色与权责。标准清晰地定义了生态中的几类核心主体。

  • 数据提供方。拥有数据的原始权益，是价值创造的源头。

  • 数据使用方。通过利用数据创造新的应用和价值。

  • 数据服务方。提供技术、模型、合规咨询等专业服务，是生态的“润滑剂”。

  • 运营方。负责平台的日常运营、规则执行和生态维护。

  • 监管方。对数据流通活动进行监督，确保合规性。

• 构建协作机制。为了让这些多元主体能够高效协作，标准要求建立一系列机制。

  • 主体接入审核。对所有想加入生态的主体进行资质审核，确保其合法合规。

  • 数据治理协同。建立跨主体的沟通渠道，共同制定和遵守数据质量、数据安全等方面的规范。

  • 履约审计。通过技术和流程手段，对数据使用行为进行审计，确保各方遵守约定，防止数据滥用。

2.2.4 规则机制·有序治理的制度基石

如果说技术是“硬”约束，那么规则就是“软”治理。一个没有规则的系统，必然会陷入混乱。

• 可验证、可执行的规则体系。标准强调规则不能只停留在纸面上，必须能够通过技术手段或流程机制进行验证和强制执行。

  • 接入审核规范。明确主体和数据进入空间的门槛和流程。

  • 互联互通标准。为不同数据空间之间的对接提供统一的技术和业务规范。

  • 数字合约管理。利用智能合约等技术，将数据使用权限、期限、用途、收益分配等条款代码化，实现自动执行和不可篡改，极大降低履约成本和信任成本。

  • 收益分配模型。设计公平、透明的算法或模型，根据各方贡献度自动计算和分配收益。

  • 纠纷解决机制。建立线上仲裁、专家评审等高效的纠纷解决渠道，快速处理生态内的矛盾。

2.2.5 技术系统·能力落地的坚实底座

上述所有能力，最终都需要一个稳定、安全、高效的技术系统来承载。

• 分层解耦的架构。标准推荐采用“中间服务平台 + 用户节点”的架构。

  • 中间服务平台。提供目录管理、身份认证、数字合约、存证溯源、计量计费等公共服务，是整个数据空间的中枢。

  • 用户节点。部署在数据提供方和使用方的环境中，负责数据接入、本地计算和可信管控，确保数据“可用不可见、可控可计量”。

• 集成前沿数据技术。为了实现安全与效率的平衡，技术系统需要深度集成一系列前沿技术。

  • 隐私计算（PPC）。如多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）、可信执行环境（TEE）等，是实现数据“可用不可见”的核心技术。

  • 区块链。利用其去中心化、不可篡改、可追溯的特性，用于身份认证、操作存证、智能合约执行，为数据流通提供可信的“日志系统”。

这些技术系统共同构成了可信数据空间的“骨架”，为上层的规则执行、生态协作和价值创造提供了坚实的基础保障。

三、 🚀 协同创新·标准引领下的新生态

“1+5”能力框架的真正价值，不在于五个要素的简单叠加，而在于它们之间的协同创新。这种协同，催生了一个能够自我进化、合规发展的新生态。

3.1 全生命周期管理与多元主体协作的融合

在传统模式下，数据治理是企业内部的事情。但在可信数据空间中，数据治理变成了一项跨主体的协同任务。数据提供方、使用方、服务方需要共同参与数据分类分级、制定质量标准、评估应用效果。这种协作，通过标准化的全生命周期管理流程得以实现，确保了数据在每一次流转中都保持着高质量和可信度。

3.2 技术与规则的深度协同

这是可信数据空间最具创新性的地方。它不是简单地用技术去实现预设的规则，而是让技术与规则深度融合，相互赋能。

• 智能合约就是最典型的例子。它将法律条款和商业逻辑代码化，由区块链技术保证其自动、强制执行。这使得复杂的收益分配、数据使用权限控制等规则，能够以极低的信任成本得以实现。

• 隐私计算技术与数据分类分级规则相结合。高敏感度的数据必须通过更高安全等级的隐私计算技术进行处理，实现了技术手段与合规要求的精准匹配。

这种“代码即法律”（Code is Law）的理念，极大地提升了数据流通的安全性、合规性和效率。

3.3 自我造血与合规发展的双轮驱动

标准通过强调可持续运营，将商业闭环的构建放在了首位。

• 生态激励机制是实现“自我造血”的核心。当数据提供方因为共享数据而获得收益，当应用开发者因为创造价值而得到回报时，整个生态就有了持续运转的内生动力。

• 完善的规则机制则是“合规发展”的保障。它为所有商业活动划定了清晰的边界，确保生态在追求商业利益的同时，不会触碰法律和伦理的红线。

这两个轮子相互驱动，推动数据空间从一个依赖外部输血的“项目”，转变为一个能够自我造血、自我发展的可持续“生态”。

四、 💡 从蓝图到现实·标准的落地与实践

一份标准，只有被广泛应用，才能体现其价值。可信数据空间发展联盟已经规划了一系列举措，推动标准从纸面走向实践。

4.1 标准宣贯与推广

联盟将组织一系列的专题培训、技术研讨会和专家解读，帮助产业界，无论是技术开发者、企业决策者还是政府监管人员，都能准确、深入地理解标准的内涵和要求。这有助于在行业内形成共识，统一思想。

4.2 标准应用验证

“是骡子是马，拉出来遛遛”。联盟将邀请成员单位，特别是行业龙头企业，率先开展标准的试点应用。在真实业务场景中检验标准的适用性和可操作性，通过实践收集反馈，对标准进行持续的修订和完善。

4.3 典型案例集梳理

榜样的力量是无穷的。通过总结和梳理一批标杆性的实践案例，形成可复制、可推广的经验模式，将为后续更大规模的推广应用提供宝贵的参考。

目前，可信数据空间的应用已经从企业级、行业级到城市级多点开花。

• 企业级应用。以长虹集团为例，它通过构建可信数据空间，一方面实现了订单生产数据与核心客户的安全共享，提升了供应链协同效率；另一方面，将供应链上的物流、仓储等数据脱敏后，提供给金融机构用于融资增信，帮助上下游中小企业解决了融资难题。

• 行业级应用。在能源领域，南方电网牵头建设的行业数据空间，推动了发电设备制造商与电网运营企业之间的数据共享。设备商可以获取设备的真实运行数据，用于优化产品设计和预测性维护；电网企业则能提升设备管理效率和电网运行的稳定性，实现了行业整体的降本增增效。

• 城市级应用。上海、广州等地正在积极探索建设城市级的可信数据空间。通过汇聚政务、交通、医疗、商业等多源数据资源，在保障数据安全和隐私的前提下，服务于城市精细化治理、公共服务优化和区域产业发展，展现了巨大的社会价值。

这些案例生动地证明了“1+5”能力框架的实践价值，也为标准的进一步推广奠定了坚实的基础。

结语

《可信数据空间 能力要求》标准的发布，不是终点，而是一个全新的起点。它所描绘的“1+5”能力框架，为我们构建一个安全、高效、公平、可持续的数据要素市场新生态，提供了一份极具操作性的行动指南。

从长远看，随着越来越多遵循统一标准的可信数据空间建成并实现互联互通，一个广泛互联、资源集聚、生态繁荣、价值共创、治理有序的数据空间网络将逐步形成。这或许就是我们所期待的“数据互联网”的雏形。它将像今天的互联网一样，成为数字经济不可或缺的关键基础设施，为我国经济社会的高质量发展注入源源不断的新动能。这条路充满挑战，但也充满希望。而标准，正是我们在这条路上行稳致远的最可靠的罗盘。

📢💻 【省心锐评】

标准不是枷锁，是共识的凝结。这份“1+5”框架，核心是把数据流通从“技术博弈”拉回“商业理性”和“规则治理”的轨道，让数据空间真正能跑起来、活下去。