技术融合创新，可信数据空间实现“可用不可见”与智能管控

【摘要】技术融合驱动可信数据空间发展，通过“服务平台+接入连接器”架构与“管控+隐私+信任”技术体系，实现数据“可用不可见”与智能管控，赋能多行业应用。

引言

数据，无疑是数字时代的“新石油”。但是，这股强大的能源却常常被困在各自为政的“数据孤岛”之中。企业和机构手握海量数据，一方面渴望通过数据协作挖掘巨大价值，另一方面又对数据泄露、隐私侵犯和滥用风险心存忌惮。这种“想用又不敢用”的矛盾，构成了数字经济发展中一道难以逾越的鸿沟。信任的缺失，让数据流通举步维艰。

为了破解这一困局，一个全新的概念应运而生，那就是可信数据空间（Trusted Data Space, TDS）。它不是某一项单一的技术，而是一个综合性的解决方案，一个旨在实现数据在多方之间安全、合规、高效流通的新型数据基础设施。

它的核心承诺听起来颇具颠覆性，即实现数据的**“可用不可见”与“可控可计量”**。这意味着，数据可以在不暴露原始内容的前提下被使用，并且整个使用过程都将被精确记录和严格控制。这不再是天方夜谭，而是通过技术融合创新正在逐步实现的现实。本文将深入剖-析可信数据空间如何通过其独特的架构设计、三位一体的技术体系以及多技术协同的创新范式，将这一宏伟蓝图变为现实，并推动医疗、工业、金融等关键行业迈向一个更智能、更可信的未来。

一、🏛️ 顶层设计与双层架构，奠定互联互通的基石

任何宏伟的建筑都需要坚实的地基和清晰的蓝图。可信数据空间的建设同样如此，它始于国家层面的顶层设计和一套精巧的架构模式，为未来的互联互通奠定了基础。

1.1 政策先行，标准引路

可信数据空间的建设并非空中楼阁，而是得到了国家战略层面的高度重视。近年来，相关政策和标准的密集出台，为其发展提供了明确的方向和规范。

国家数据局等部门发布的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》明确提出要“加快数据空间、数据交易等基础设施建设”。紧接着，《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》更是设定了具体目标，计划到2028年建成100个以上具有影响力的可信数据空间。

与此同时，一系列技术标准的发布，为技术落地和互联互通提供了“通用语言”。这些标准文件共同构成了可信数据空间建设的“说明书”，确保不同厂商、不同行业的数据空间能够遵循统一的规则，最终实现跨空间的无缝对接。

表1：可信数据空间关键政策与标准概览

这些政策与标准的协同推进，不仅为可信数据空间的建设提供了顶层设计，更重要的是，它传递了一个清晰的信号，即数据流通正在从野蛮生长走向规范化、标准化的新阶段。

1.2 “服务平台+接入连接器”的双层联邦模式

为了兼顾全局管控的统一性和参与方接入的灵活性，可信数据空间普遍采用了**“服务平台+接入连接器”**的双层架构。这是一种集中式与分布式相结合的联邦模式，巧妙地平衡了中心化管理与去中心化协作的需求。

我们可以把它想象成一个高度智能化的“国际机场系统”。

• 服务平台（Service Platform） 就像是机场的“中央塔台和运营中心”。它不直接接触旅客（原始数据），但负责制定飞行规则（数据流通策略）、管理航班时刻表（数据目录）、进行身份验证（参与方身份管理）以及监控整个机场的运行状态（合规监管与运营监测）。它确保所有进出港的航班都遵循统一、安全的规则。

• 接入连接器（Access Connector） 则像是每个航空公司的“专属登机口和智能安检通道”。它是一个部署在数据提供方或使用方本地的“智能插头”。数据持有方通过这个连接器，将自己的数据资源“注册”到服务平台的数据目录中，但原始数据始终保留在本地。当数据交易发生时，连接器负责执行来自服务平台的指令，对数据进行加密、脱敏，并在本地的安全环境中完成计算，最后只将计算结果安全地传输给数据使用方。

下面这个流程图清晰地展示了这种双层架构的协作模式。

这种架构的精妙之处在于，它严格遵循了国家数据基础设施**“三统一”的原则，即统一目录标识、统一身份登记、统一接口要求**。通过标准化的连接器，不同行业、不同区域的多元主体都能以统一的方式接入，为未来构建一个全国乃至全球互联互通的数据流通网络打下了坚实的基础。

1.3 四大核心能力，构建闭环管理体系

在双层架构之上，可信数据空间集成了四大核心能力，共同构建了一个从身份认证到使用控制的全流程闭环管理体系。

表2：可信数据空间的四大核心能力

这四大能力环环相扣，形成了一个完整的信任链条。首先，通过分布式数字身份确认参与方的合法性。然后，通过数据目录发现所需数据。接着，通过数字合约明确双方的权利和义务。最后，在数据使用过程中，通过数据使用控制技术来保障合约的严格执行。整个过程的记录最终还可以通过区块链等技术进行存证，形成一个**“规则+执行+审计”**的完美闭环。

二、🛠️ “管控+隐私+信任”三位一体，构筑技术护城河

如果说架构是骨架，那么技术体系就是血肉。可信数据空间的技术体系并非单一技术的堆砌，而是围绕**“管控+隐私+信任”**三大支柱，将区块链、隐私计算、数据沙箱等多种前沿技术进行深度融合，共同构筑起一道坚不可摧的技术护城河。

2.1 信任支柱，用技术重塑互信

信任是数据流通的基石。在传统的模式下，信任依赖于品牌、合同或第三方担保，成本高且效率低。可信数据空间则试图用技术手段来构建一种机器信任，让信任变得可计算、可验证。

2.1.1 区块链与智能合约

区块链技术在这里扮演了“信任的锚点”的角色。它的分布式账本特性，意味着所有数据流通的关键操作，如授权、使用、计费等，都会被记录在一个由多方共同维护、不可篡改的账本上。这为事后审计和追溯提供了铁证。

而智能合约则是“规则的执行官”。它将数字合约中的条款（如“数据A只能用于模型训练，使用次数不超过10次”）转化为代码，并部署在区块链上。一旦触发条件满足，合约将自动执行，无需人为干预，确保了规则的刚性执行。

2.1.2 分布式数字身份（DDI）

前面提到的DDI技术，是信任支柱的另一个关键组成部分。它让每个参与方都能拥有并控制自己的数字身份，这个身份可以被其他方在不依赖中心化认证机构的情况下进行验证。这大大提升了多方协作时的互认效率和安全性，尤其是在跨机构、跨行业的复杂场景中。

2.1.3 链上存证与安全增强

为了进一步强化信任体系，可信数据空间还引入了链上存证机制，将数据操作日志的哈希值上传到区块链，确保了审计日志的完整性和不可否认性。同时，结合国密算法进行端到端加密，以及引入**零信任（Zero Trust）**安全理念，对每一次访问都进行动态的身份验证和权限评估，从而构建起一个纵深防御、持续验证的空间级可信体系。

2.2 隐私支柱，实现“可用不可见”

“可用不可见”是可信数据空间最具魅力的承诺，它旨在解决数据价值利用与隐私保护之间的核心矛盾。这一目标的实现，主要依赖于隐私计算和数据沙箱两大核心技术。

2.2.1 隐私计算技术（Privacy-Preserving Computation）

隐私计算是一系列技术的总称，其核心目标是在不泄露原始数据内容的情况下，完成对数据的计算和分析。

• 多方安全计算（MPC） 就像几个互不信任的人，每个人心里有一个数字，他们想知道这些数字的总和，但又不想让别人知道自己心里的数字是多少。MPC提供了一套精巧的加密协议，让他们在不透露各自数字的情况下，共同计算出最终的总和。

• 联邦学习（FL） 则更适用于机器学习场景。比如，多家医院希望联合训练一个更精准的AI诊断模型，但又不能将各自的病人数据汇集在一起。通过联邦学习，各家医院可以在本地用自己的数据训练模型，只将加密后的模型参数（而不是原始数据）上传到一个中心服务器进行聚合，然后将聚合后的新模型下发给各方。整个过程，数据不出本地，却实现了模型的共同进化。

2.2.2 数据沙箱（Data Sandbox）

如果说隐私计算是“算法层”的保护，那么数据沙箱就是“环境层”的隔离。它为数据使用者提供一个安全隔离的计算环境。

想象一下，数据提供方将自己的珍贵数据锁在一个特制的“保险箱”（沙箱）里，然后把这个保险箱连同使用说明书一起交给数据使用者。使用者只能按照说明书上的指示，通过保险箱预留的几个小孔（API接口）伸入工具（代码）进行操作，但绝对无法打开保险箱，也无法将里面的数据拿出。所有计算都在这个受控的环境中完成，最终使用者只能带走计算产生的结果（如分析报告、训练好的模型），而原始数据始终不出域。

2.2.3 数据最小化原则

无论是隐私计算还是数据沙箱，其设计都遵循了数据最小化这一基本原则。即在满足业务需求的前提下，尽可能少地暴露数据。这种理念不仅是技术要求，更是合规要求，它确保了数据的使用兼顾了分析效能与法律法规的遵从性。

2.3 管控支柱，确保“可控可计量”

仅仅保护隐私是不够的，数据提供方还需要确保数据的使用过程完全在自己的掌控之中，并且每一次使用都能被精确计量，以便进行计费或权益分配。这就是管控支柱要解决的问题。

2.3.1 数字合约与使用控制

数字合约定义了“什么能做”，而数据使用控制则确保“只做允许做的事”。通过动态策略引擎，服务平台可以根据数字合约的内容，实时生成并下发访问控制策略。例如，合约规定用户A只能在周一到周五的上班时间访问数据B，那么策略引擎就会在连接器层面强制执行这一规则。任何超范围、超权限的访问都会被立即阻止和记录。

2.3.2 履约存证与全流程审计

每一次数据的使用，从授权、访问、计算到结果返回，其关键环节的操作日志都会被加密记录下来。这些记录的哈希值会被上传到区块链进行履约存证。

这带来两个好处。第一，可控，数据提供方可以随时审计数据被使用的全过程，确保一切行为都合规。第二，可计量，基于这些不可篡改的记录，可以精确地统计数据被调用的次数、计算消耗的资源等，为后续的计费结算提供了可靠依据。这就像给数据装上了一个“智能水电表”，用了多少，一目了然。

三、🤝 多技术协同创新，释放1+1>2的化学反应

可信数据空间的强大之处，在于它不是各项技术的简单叠加，而是通过多技术协同，形成了一套“规则定义-隐私计算-存证审计-智能决策”的全链条保障体系，产生了1+1>2的化学反应。

3.1 “区块链 + 隐私计算”的黄金组合

这是可信数据空间中最经典的组合。区块链负责解决“信任”和“规则”问题，隐私计算负责解决“隐私”和“安全”问题。

• 场景示例 假设两家银行A和B希望联合进行反欺诈分析，识别同时在两家银行申请贷款的欺诈用户，但双方的客户名单都是核心商业机密，绝不能共享。

  1. 规则定义 双方通过智能合约约定，只对申请贷款的用户名单进行交集计算，并明确结果的使用方式和费用。

  2. 隐私计算 采用隐私集合求交（PSI）技术，在不泄露各自全部用户名单的情况下，计算出同时存在于两个名单中的用户（即交集）。

  3. 存证审计 整个计算的发起、执行和结果交付过程，其关键信息都被记录在区块链上，确保了过程的透明和可追溯。

在这个过程中，区块链确保了合作规则的刚性执行和事后审计的可靠性，而隐私计算则保护了双方的数据隐私，二者相辅相成，缺一不可。

3.2 “数据沙箱 + AI”的智能引擎

随着人工智能，特别是大语言模型（LLM）的发展，数据与模型的结合变得愈发紧密。这一组合为敏感数据的智能分析和模型训练打造了一个安全可信的环境。

• 场景示例 一家医药研发公司希望利用多家医院的临床数据来训练一个更先进的疾病预测AI模型。

  1. 安全环境 医院将脱敏后的临床数据放置在本地部署的数据沙箱中。

  2. 模型训练 医药公司将自己的AI模型训练代码发送到沙箱中执行。代码可以访问沙箱内的数据进行模型训练，但无法将原始数据带出。

  3. 价值获取 模型训练完成后，医药公司只能取回更新后的模型参数，而原始临床数据始终保留在医院内部。

反过来，AI技术也能赋能数据空间本身的智能化。例如，可以利用AI智能体（Agent）自动完成数据资源的梳理、打标和目录生成，或者根据用户需求智能推荐和创建数据产品，极大地降低了数据流通的技术门槛，形成了“数据—模型”相互促进的飞轮效应。

3.3 “国密/零信任 + 连接器”的内生安全

安全是数据空间所有功能得以实现的前提。这一组合构建了一个从接入端开始的内生安全体系。

• 国密算法 确保了数据在传输和存储过程中的加密强度，符合国家安全标准。

• 零信任架构 颠覆了传统“内外有别”的边界安全思想，强调“从不信任，永远验证”。无论访问来自何处，连接器都会对每一次请求进行严格的身份认证和动态权限评估。

• 连接器 作为安全策略的执行点，将这些安全能力固化在数据流动的入口处，实现了端到端的加密、最小权限的访问和持续的信任评估。

表3：多技术协同创新范式

四、🚀 行业场景落地，从蓝图走向现实

理论的价值最终要通过实践来检验。可信数据空间已经不再是一个停留在纸面上的概念，它正在医疗、工业、金融、城市治理等多个领域加速落地，展现出巨大的应用价值。

4.1 医疗健康领域

医疗数据因其高度敏感性和巨大价值，成为可信数据空间应用的绝佳试验田。

• “医保+商保”一站式结算 过去，患者在商保理赔时需要手动提交大量医疗单据，流程繁琐且易出错。通过构建医保行业可信数据空间，商保公司可以在获得患者授权后，通过隐私计算等技术，与医保系统进行数据核验，实现理赔款的自动计算和快速支付，极大提升了理peí效率和用户体验。

• AI驱动新药研发 新药研发需要海量的临床数据。通过可信数据空间，多家医疗机构可以在不共享原始病历数据的前提下，联合训练药物筛选模型，加速新药的发现和上市进程。

• 精准“数据定价” 保险公司可以利用多维度的健康数据（在合规和授权前提下），通过可信数据空间进行建模分析，开发出更具个性化和竞争力的商业健康险产品，实现精准定价。

4.2 工业制造领域

在工业4.0时代，数据是驱动智能制造的核心引擎。

• 供应链协同与金融 核心制造商可以通过数据空间，安全地与上下游供应商共享生产计划、库存等数据。一方面可以优化整个供应链的效率，另一方面，银行等金融机构可以基于这些可信的生产数据，为中小供应商提供更便捷的供应链金融服务。

• 跨企业产品质量追溯 当产品出现质量问题时，可以通过数据空间追溯其在整个生产链条中（从原材料到组装）的所有环节数据，快速定位问题根源，而无需暴露各家企业的核心工艺参数。

• 全链协同研发 汽车、航空等复杂产品的研发需要主机厂与成百上千家供应商协同。通过数据空间，可以在保护各方知识产权的前提下，共享设计参数、仿真数据，共同进行虚拟测试，大大缩短研发周期。

4.3 金融服务领域

金融行业是数据密集型行业，对安全和风控的要求极高。

• 跨机构联合风控 多家银行和金融科技公司可以通过可信数据空间，对信贷申请人进行联合风险评估。例如，通过多方安全计算判断一个用户是否在多家机构存在多头借贷行为，而无需共享各自的客户借贷信息，有效防范了金融风险。

• 普惠金融服务 针对缺乏传统信贷记录的中小微企业，银行可以联合税务、工商、电力等部门，通过数据空间安全地利用这些企业的经营数据进行信用画像，从而为其提供更精准的普惠金融服务。

4.4 城市治理与民生服务

政府部门掌握着海量的社会数据，通过数据空间可以打破部门壁垒，提升城市治理水平。

• 南昌“数安通”平台 这是一个典型的城市级可信数据空间应用案例。该平台已经接入了住建、交通、能源等多个部门的数据。

  • 房地产行业分析 平台融合了房产交易、人口、地理信息等多维度数据，在保护隐私的前提下，为政府部门提供精准的房地产市场分析，辅助决策。

  • 智慧停车与新能源充电 通过整合全市的停车位数据和充电桩数据，为市民提供实时的车位查找和充电引导服务，有效缓解了停车难和充电焦虑问题。

4.5 海洋治理与经济

这是一个相对新颖但潜力巨大的应用领域。海洋数据来源多样（气象、船舶、环境监测等），格式各异。通过部署海洋可信数据空间连接器，可以实现多源异构数据的标准化接入、全链路加密传输和合规审计，为海洋环境保护、航运安全、渔业资源管理等提供安全、可信的数据支持。

五、🧭 实施路径与未来展望

可信数据空间的建设是一项系统工程，需要循序渐进，步步为营。

5.1 实施建议，步步为营

1. 对齐标准，夯实底座 建设之初，应优先对齐国家和行业标准，特别是“三统一”要求。首先建设好统一的身份认证、数据目录和接口规范，这是保障未来跨空间互联互通的先决条件。

2. 构建核心能力体系 重点打造“隐私计算/数据沙箱—数字合约/使用控制—区块链/分布式身份”三位一体的核心技术能力，确保“可用不可见、可控可计量”的核心目标能够真正落地。

3. 场景驱动，以点带面 采用“先场景后规模”的策略。优先选择医疗、工业、金融等数据价值高、流通需求刚性的行业作为突破口，打造可复制、可推广的标杆应用。通过解决具体问题形成标准化模板和成熟生态，再横向复制到更多行业，纵向扩展到更多地区。

4. 培育生态，协同发展 可信数据空间的成功离不开一个繁荣的生态系统，包括技术提供商、服务运营商、数据提供方、数据使用方以及监管机构。需要各方共同努力，协同推进。

5.2 未来展望，构建数字经济新基建

展望未来，可信数据空间将不仅仅是一个数据流通工具，它将成为支撑整个数字经济高质量发展的关键基础设施。

• 与更强AI的深度融合 随着大语言模型和AI智能体技术的成熟，未来的数据空间将变得更加“智能”。数据产品的创建、交易和消费过程将高度自动化，数据和模型之间的飞轮效应将更加显著。

• 赋能跨境数据安全流动 在全球数据安全法规日趋严格的背景下，基于可信数据空间的技术框架，有望为跨境数据的合规、安全流动提供一套可行的技术解决方案。

• 成为价值互联网的基石 如果说今天的互联网是“信息互联网”，那么未来的互联网将是“价值互联网”。可信数据空间通过为数据这一核心生产要素提供确权、定价、流通和监管的闭环体系，将成为构建价值互联网不可或缺的底层基础设施。

总结

数据孤岛与信任缺失，是长期束缚数据要素价值释放的两大枷锁。可信数据空间，以其“服务平台+接入连接器”的精巧架构，和“管控+隐私+信任”三位一体的技术内核，为我们提供了一把解锁这两大枷锁的钥匙。

它通过融合区块链、隐私计算、数据沙箱、人工智能等多种前沿技术，创造性地实现了数据“可用不可见”与“可控可计量”的全新范式。这不仅是一次技术的革新，更是一场数据治理理念的深刻变革，它标志着我们正在从粗放的“数据持有”时代，迈向精细化的“数据安全使用”时代。

从医疗健康到工业制造，从金融风控到城市治理，可信数据空间正在将理论蓝图一步步变为可触可感的现实应用。虽然前路依然充满挑战，但方向已经明确。随着政策、标准和技术的协同推进，可信数据空间必将成为数字经济时代最重要的新型基础设施之一，为释放数据要素的无穷价值，开辟一条前所未有的安全、高效、可信的康庄大道。

📢💻 【省心锐评】

可信数据空间的核心，不是技术炫技，而是重构了数据协作的信任范式。它让数据从“私有财产”变为“可信服务”，真正盘活了沉睡的数据资产。