企业可信数据空间的技术架构与实施路径

【摘要】企业可信数据空间以“1+5+N+1”架构为核心，融合区块链、隐私计算、智能合约、AI智能体等前沿技术，推动数据要素高效流通与资产化，助力数字经济高质量发展。本文系统梳理政策背景、技术体系、实施路径与典型案例，深度剖析其技术架构与未来趋势。

引言

在数字经济时代，数据已成为企业创新、产业升级和国家竞争力提升的核心要素。随着国家数据局等权威机构的顶层设计不断推进，企业可信数据空间的建设已上升为国家战略。2024年11月发布的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》提出，到2028年建成100个以上可信数据空间，支撑全国一体化数据市场。这一目标不仅为企业数据流通、资产化和价值释放提供了坚实基础，也为我国数字经济高质量发展注入了强劲动力。

本文将围绕企业可信数据空间的“1+5+N+1”总体架构，系统梳理其政策背景、技术体系、关键技术、标准分层、实施路径及典型案例，深入探讨其面临的挑战与未来发展趋势。通过丰富的案例和详实的技术分析，力求为技术从业者、管理者和政策制定者提供一份兼具深度与广度的参考。

一、政策背景与发展趋势

1.1 国家战略高度与政策驱动

2024年11月，国家数据局发布的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》成为我国数据要素市场建设的里程碑。该计划提出，到2028年建成100个以上可信数据空间，形成广泛互联、资源集聚、生态繁荣、价值共创、治理有序的可信数据空间网络。政策文件强调：

• 分类施策推进企业、行业、城市、个人、跨境五类空间建设；

• 推动数据要素合规高效流通；

• 促进数字经济高质量发展。

与此同时，全国数据标准化技术委员会发布的《可信数据空间 技术架构》为行业提供了明确的技术标准和实施指引，推动了数据空间的标准化、规范化发展。

1.2 行业趋势与市场需求

随着数据成为新型生产要素，企业对数据安全流通、资产化管理、跨域协同的需求日益迫切。行业普遍关注以下趋势：

• 数据要素市场机制加速完善，数据资产化、数据交易逐步落地；

• 数据安全与合规要求提升，隐私保护、跨境流通成为焦点；

• AI、大模型等新技术驱动数据治理、价值挖掘能力跃升；

• 行业、城市、跨境等多元场景对数据空间提出更高要求。

1.3 国际对标与合作

在全球范围内，欧盟GAIA-X、国际数据空间协会（IDSA）等标准体系不断完善。我国积极对接国际标准，推动数据空间的国际互通与合规流通，为跨境电商、国际科研等场景提供坚实支撑。

二、“1+5+N+1”总体架构详解

2.1 架构总览

企业可信数据空间采用“1+5+N+1”总体架构，具体包括：

• 统一技术架构

• 五类空间（企业、行业、城市、个人、跨境）

• N个应用场景

• 互联互通网络

2.1.1 架构流程图

2.2 统一技术架构

以统一的技术标准和管理规范为基础，确保各类数据空间的互联互通和兼容性，支撑全国一体化数据市场。该架构强调：

• 技术标准统一，便于跨平台、跨行业、跨区域协作；

• 管理规范一致，保障数据流通的安全与合规。

2.3 五类空间

2.3.1 企业级空间

• 龙头企业牵头，带动上下游企业接入；

• 聚焦供应链协同、数据共享与产业链效率提升；

• 典型场景：制造业供应链、金融风控、智能制造等。

2.3.2 行业级空间

• 多主体联合建设，打破行业壁垒；

• 实现行业数据融合与共用（如医疗、汽车、新能源等）；

• 典型场景：行业大数据分析、行业级AI模型训练等。

2.3.3 城市级空间

• 以公共数据为牵引，推动城市全域数据融合；

• 赋能智慧城市和数字治理；

• 典型场景：城市交通、公共安全、环境监测等。

2.3.4 个人级空间

• 保障个人数据可控管理；

• 探索个人数据合规流通新模式；

• 典型场景：个人健康档案、教育数据、信用数据等。

2.3.5 跨境级空间

• 对接国际标准（如欧盟GAIA-X、DSP）；

• 支持跨境电商、科研等场景的数据合规流动；

• 典型场景：跨境供应链、国际科研合作、跨境金融等。

2.4 N个应用场景

涵盖供应链协同、智能制造、医疗健康、金融风控、智慧城市、碳足迹管理等，推动数据要素在各行业释放价值。部分典型应用场景如下表所示：

2.5 互联互通网络

通过统一目录标识、身份认证、接口规范，实现各类数据空间的互联互通，支持跨空间、跨区域、跨行业的数据流通。互联互通网络的核心能力包括：

• 统一身份认证与授权

• 数据目录与元数据管理

• 标准化API与协议适配

• 跨域数据流通与合规审计三、技术体系与关键技术深度融合

三、技术体系与关键技术

3.1 数据安全基础设施与平台架构

3.1.1 加密技术与动态加密

• 保障数据在存储、传输、使用过程中的机密性和完整性；

• 支持对称加密、非对称加密、同态加密等多种加密方式；

• 动态加密与全链路操作留痕，提升数据安全性和可追溯性。例如，北电数智“红湖空间”采用逻辑数仓技术，实现数据全生命周期的动态加密与操作留痕。

3.1.2 访问控制与数据沙箱

• 细粒度权限管理，确保数据仅被授权主体访问；

• 支持基于角色、属性、策略的多维度访问控制模型；

• 数据沙箱为数据开放利用提供隔离环境，实现“可用不可见”，支持数据分析、建模等操作在沙箱内安全执行，防止数据泄露。

3.1.3 分层平台架构

可信数据空间平台通常采用分层架构设计，包括：

• 基础设施层：提供计算、存储、网络、安全等底层资源。

• 数据安全与流通层：集成加密、访问控制、区块链、隐私计算等核心技术。

• 数据运营与服务层：实现数据目录、资产管理、智能合约、AI治理等功能。

• 应用层：面向不同行业和场景，提供定制化数据服务和解决方案。

3.1.4 服务平台与接入连接器

• 服务平台：作为数据空间的“管理中枢”，集成身份管理、目录管理、合约管理、数据使用控制等功能，支持多租户、多角色、多业务场景的灵活配置。

• 接入连接器：为企业、行业、城市等多元主体提供标准化接入接口，支持多系统、多平台的数据互操作，并预留国际协议转换能力，便于与国际数据空间标准对接。

3.2 区块链与智能合约的深度应用

3.2.1 区块链：数据确权、溯源与跨链协同

• 数据确权：每一份数据的归属、生成、流转过程都被记录在链上，确保数据权属清晰，防止数据被篡改或盗用。

• 数据溯源：通过区块链的时间戳和哈希机制，任何数据的历史变更都可被追溯，便于合规审计和责任追究。

• 跨链与多链协同：通过跨链网关、原子交换等技术，企业可实现多链数据的安全流通和价值协同。

案例：上海数据交易所采用区块链存证技术，将企业和公共数据的交易过程全流程上链，确保数据交易的真实性和可追溯性，有效防范数据造假和纠纷。

3.2.2 智能合约：自动化与合规性

• 自动化数据流通规则：智能合约可根据预设规则自动执行数据访问、交易、收益分配等操作。例如，企业间的数据共享协议、收益分配机制可通过智能合约自动结算，减少人为干预和信任成本。

• 合规审计与风控：智能合约的执行过程全程可追溯，便于合规审计和风险监控。结合区块链技术，可实现数据流通全过程的合规性验证和异常行为预警。

3.3 隐私计算的关键技术与实践

3.3.1 联邦学习

• 联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多方在不共享原始数据的前提下协同训练模型。其核心优势在于数据不出域、合规性强，适用于医疗、金融等对数据隐私要求极高的行业。

• 案例：在医疗健康数据空间中，多家医院通过联邦学习联合训练AI诊断模型，实现了数据价值共享与隐私保护的双赢。

3.3.2 安全多方计算（SMPC）

• 安全多方计算允许多个数据持有方在不泄露各自数据的情况下，协同完成计算任务。常见应用包括联合风控、联合征信等。

3.3.3 同态加密与差分隐私

• 同态加密：支持在加密数据上直接进行计算，结果解密后与明文计算一致，适合高安全场景。

• 差分隐私：通过在数据分析结果中引入噪声，防止敏感信息泄露，广泛应用于统计分析和数据开放。

3.4 AI智能体在数据空间的创新应用

3.4.1 自动化数据治理

• AI智能体可自动完成数据清洗、分类、标签化、异常检测等任务，极大提升数据质量和治理效率。例如，AI可自动识别数据中的敏感信息并进行脱敏处理，保障数据合规流通。

3.4.2 智能监控与合规审计

• AI可实时监控数据流通过程，自动识别异常访问、违规操作等风险行为，并触发预警或自动阻断，提升数据空间的安全性和合规性。

3.4.3 智能数据资产评估

• AI结合大数据分析和机器学习算法，可对数据资产进行动态价值评估，支持数据交易定价、资产入表等创新业务。

3.5 国际互通与跨境合规

• 通过国际空间互通网关，可信数据空间可与欧盟GAIA-X、DSP等国际标准兼容，实现数据跨境流通的合规与安全，支撑跨境电商、国际科研等场景。

四、实施路径与典型案例

4.1 实施路径

4.1.1 顶层设计

• 制定统一政策、标准和技术规范，明确各参与方职责；

• 建立多层次治理体系，保障数据空间的有序发展。

4.1.2 标准先行

• 以《可信数据空间技术架构》等国家标准为基础，推动分层设计和功能落地；

• 加强标准宣贯与培训，提升行业整体技术水平。

4.1.3 试点先行

• 优先在企业、行业、城市等领域开展试点，积累可复制推广经验；

• 通过试点项目验证技术可行性与商业模式，降低大规模推广风险。

4.1.4 生态共建

• 政府主导、企业协同、第三方运营，形成“政策-技术-应用”闭环；

• 鼓励龙头企业、数据服务商、科研机构等多元主体协同共建，形成多方共治的生态体系。

4.1.5 能力建设

• 加强数据安全、隐私保护、合规管理等能力建设；

• 完善人才培养和技术创新体系，提升行业整体竞争力。

4.2 典型案例

4.2.1 长虹企业可信数据空间

• 推动生产制造、供应链、金融等数据在客户、金融机构、供应商间安全流通；

• 实现中小微企业信用增值，提升供应链金融服务能力。

4.2.2 红湖·可信数据空间

• 集成隐私计算、数据沙箱、区块链等技术，为AI产业、政务、医疗等场景提供高质量数据服务；

• 助力大模型训练与行业落地，提升数据利用效率。

4.2.3 上海数据交易所

• 利用区块链存证技术，实现公共数据与企业数据融合交易；

• 建立动态价值评估模型，推动数据资产化与市场化流通。

4.2.4 粤澳健康码跨境互认系统

• 依托区块链实现数据可审计传输，支持跨境健康数据流通；

• 保障数据安全与合规，提升跨境公共卫生协同能力。

4.2.5 广州市卫生健康行业可信数据空间

• 发布高质量医疗数据集，促进医疗数据共享与创新应用；

• 支持医疗AI模型训练、临床研究等多元场景。

4.2.6 江苏跨境数据科技有限公司

• 通过区块链和隐私计算，实现跨国科研合作和供应链协同中的数据安全流通；

• 支持国际合作项目的数据合规管理与价值释放。

4.2.7 沈阳市城市级可信数据空间

• 提出全要素接入认证、全过程动态管控、全场景存证溯源；

• 构建多角色参与的数据流通生态，提升城市治理智能化水平。

结语

企业可信数据空间作为数字经济时代的新型基础设施，正以“1+5+N+1”总体架构为核心，融合区块链、隐私计算、智能合约、AI智能体等前沿技术，推动数据要素的高效流通与价值释放。政策引领、标准先行、技术创新和生态共建共同驱动着数据空间的快速发展。未来，随着标准体系的不断完善、关键技术的持续突破和国际合作的深入推进，企业可信数据空间将在更多行业和领域释放更大价值，成为数字经济高质量发展的重要引擎。对于企业和行业而言，积极拥抱可信数据空间，不仅是顺应时代潮流的选择，更是实现数字化转型和创新发展的关键路径。

📢💻 【省心锐评】

“可信数据空间不是技术秀场，而是生产关系重构。谁能打通‘政策-技术-场景’闭环，谁就掌握数据要素市场化制高点。”