数据要素赋能新质生产力：可信数据空间应用探索

壹（01）可信数据空间基本释义 

（一）何为可信数据空间

可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。

基于共识规则：可信数据空间建立在多方主体共同认可的规则之上，这些规则涵盖数据的接入、使用、共享等方面，保障数据流通的合法性、合规性和有序性。

联接多方主体：它能够将数据拥有方、提供方、使用方、开发方等不同主体连接起来，打破数据孤岛，促进数据在不同主体之间的流通和共享，实现数据资源的整合与优化配置。

实现数据资源共享共用：可信数据空间提供了一个安全可靠的环境，使得各方能够在保护数据隐私和安全的前提下，将自己的数据资源共享出来，并共同使用其他主体的数据资源，充分发挥数据的价值。

核心在于“可信”：通过对接入主体、数据、产品及服务等资源进行接入认证，利用隐私计算、使用控制、区块链等技术，保障数据资源管理权责清晰，数据流通使用全过程行为受到实时管控，确保各方数据权益得到切实保障。

• 专家形象比喻

（二）可信数据空间基本内涵

可信数据空间是解决数据要素提供方、中间服务方和数据使用方等主体之间安全与信任问题的分布式关键数据基础设施，保障数据要素能够在安全可信的环境中汇聚、共享、开放和应用，助力数据要素实现高效的流通，充分发挥数据要素价值。

一是为数据提供者提供出域后的控制能力，如数据适用对象、范围、方式等，消除流通顾虑，释放数据供给。

二是为数据使用方提供数据要素流通的中间服务，便利供需对接，促进应用场景和数据价值化配置。

三是保障数据流通全生命周期可信、可用、可控及审计，通过数据流通处理的日志存证，提供内外部合规记录，实现数据资源有效管理。

• 数据共享与流通问题

提升共享意愿：通过技术手段保障数据安全和权益，让数据拥有者放心共享，如使用控制、区块链等技术确保数据“可用不可见，可控可计量”。

• 数据安全与隐私问题

保护隐私：在数据共享流通中保护各方隐私，如隐私计算技术可在不暴露原始数据的情况下实现数据价值挖掘。

• 数据开发利用问题

提供技术支撑：为数据开发利用提供统一平台化系统和工具，以及标准化流程，降低操作难度，提高效率，如数据治理、清洗、价值评估与定价等流程，帮助企业将数据转化为可流通的数据资产。

促进深度挖掘：汇聚多源数据，为数据挖掘分析提供更丰富资源，如在科技创新领域推动新药研制、新材料研发等场景的数据汇聚，挖掘数据价值。

• 跨境数据流动问题

保障数据跨境安全：确保跨境数据流动的可信可控，对数据跨境传递监控、存证备案、出境管控，如构建数据跨境传递监控等能力体系，支持自由贸易试验区探索数据跨境便利化机制。

促进国际合作：支撑跨国科研联合创新等应用场景，推动国际间的数据流通与合作。

贰（02）可信数据空间的基本组成与关系 

（一）可信数据空间的关键组成部分

可信数据空间以场景需求为牵引，吸引数据提供方、使用方共享共用数据资源，推动服务方等生态主体联合开发数据产品，以共识规则机制和技术系统为支撑保障，推动数据可信流通与高效利用。可信数据空间包含：参与主体、数据资源、应用场景、核心技术、规则机制等。

• 参与主体

• 数据资源

• 应用场景

• 核心技术

主要包含数据主权和隐私保护技术，如隐私计算、高性能密态计算等，确保数据在使用和共享时的安全性和隐私性；还有数据标识、语义发现、元数据智能识别等数据互通技术，实现数据的有效整合和流通；以及智能合约、数字身份等可信管控技术，保障数据使用的合规性和可追溯性。

• 规则机制

可信数据空间的规则机制至关重要。它涵盖数据接入认证规则，确保主体合法；分类分级与权限管理规则，严控访问；使用流通规则，规范数据应用；还有安全隐私、存证溯源、交易分配等规则，全方位保障数据可信、有序流通及价值创造。

（二）与数据基础设施的关系

国家数据局印发的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》中明确指出，可信数据空间是一种数据流通利用基础设施，其重点在于实现数据资源的规模化流通与共享利用，是构建全国一体化数据市场的关键载体。传统数据基础设施在数据流通利用方面存在不足，如数据共享难、使用不受控等问题。而可信数据空间通过构建可控、可追溯的数据流通网络，解决了这些痛点，为数据基础设施增加了可信管控、资源交互、价值创造等核心能力，推动数据要素价值的最大化释放。数据基础设施中的网络设施、算力设施等是可信数据空间运行的基础。网络设施保障了数据的高速传输，使数据能够在不同主体之间快速流动；算力设施则为数据的处理和分析提供了强大的计算能力，支持可信数据空间中的各种数据应用和服务。

可信数据空间与数据基础设施相互配合，能够加速数据要素的市场化配置，促进数据资源的高效利用，催生更多的数据产业新业态，为数字经济的高质量发展提供有力支持，推动经济社会的数字化转型。

（三）与政务数据开放平台的区别

• 定位与目标

可信数据空间是一种通用的数据流通利用基础设施，旨在联接多方主体（包括企业、社会组织、个人等各类主体），基于共识规则实现数据资源的共享共用以及价值共创，服务范围更广，侧重于打造数据要素流通生态。

政务数据开放平台主要聚焦于政务数据的开放，目标是将政府部门所掌握的各类数据按照规定和流程向社会公众、企业等开放，以提升政务透明度、促进社会创新和经济发展，有较强的政务属性。

• 参与主体

可信数据空间涉及众多参与主体，如数据拥有方、数据使用方、数据加工方、第三方服务机构以及监管方等，各方围绕数据资源开展多元协作与互动。

政务数据开放平台核心参与主体主要是政府部门（作为数据提供方）以及申请获取政务数据的社会主体（如企业用于商业创新、科研机构用于学术研究等）。

• 数据类型与范围

可信数据空间汇聚的数据类型极为丰富，涵盖企业经营数据、个人数据、公共数据等来自不同领域和来源的数据，数据来源多元化。

政务数据开放平台主要以政府在履行职责过程中收集、产生的政务数据为主，例如人口信息、经济统计数据、行政审批数据等，数据集中于政务相关范畴。

• 功能重点

可信数据空间着重构建可信管控、资源交互、价值共创等功能，要通过多种技术手段保障数据流通的全流程可信，促进数据在不同主体间安全、高效流转并挖掘价值。

政务数据开放平台重点在于数据的发布展示、申请审核、下载使用等功能，确保政务数据能够合规、有序地对外开放，更关注政务数据的开放流程管理。

叁（03）可信数据空间的应用实践探索 

（一）智能制造业领域

• 案例背景

某大型汽车制造集团，旗下拥有众多零部件供应商以及遍布各地的经销商。以往各环节间数据流通不畅，导致生产计划与零部件供应难以精准匹配、库存积压、对市场需求响应缓慢等问题。集团希望通过构建可信数据空间，打通产业链数据壁垒，提升整体供应链协同效率以及产品全生命周期管理水平。

• 数据整合与接入

将集团内部的生产管理系统、研发设计数据，以及供应商的原材料库存、生产进度数据，经销商的销售数据、市场反馈数据等进行梳理和标准化处理后，接入到可信数据空间平台。例如，供应商可将实时的零部件库存数据上传，汽车制造集团能依据此数据及时调整生产计划，避免因零部件短缺导致的生产线停滞。

• 构建应用场景

供应链协同优化：基于平台实现了实时的需求预测和生产计划协同。当市场上某款车型销量出现波动时，经销商的销售数据实时反馈到平台，汽车制造集团迅速调整生产计划，并将零部件需求信息同步给供应商，供应商提前备好所需物料，大大缩短了交付周期，库存成本降低了约20%。

产品质量追溯：整合了产品从设计图纸、零部件生产质量检测到整车装配、售后维修等全生命周期的数据。一旦车辆出现质量问题，通过可信数据空间快速追溯到是哪个零部件、哪个生产环节出了问题，精准定位责任主体，便于及时改进工艺、召回问题产品，提升了产品质量和品牌信誉。

（二）智能交管领域

• 案例背景

某大型城市面临着日益严重的交通拥堵问题，交通管理部门虽然掌握了部分路况监测数据、公交地铁运营数据，但各数据分散独立，与网约车平台、停车场等运营主体之间缺乏有效的数据共享机制，难以实现交通资源的高效调配和交通拥堵的精准治理。通过构建可信数据空间，整合多源交通数据，提升交通管理的智能化水平，缓解拥堵状况，提高市民出行效率。

• 数据接入与整合

将交通部门的道路摄像头监测到的实时路况数据、电子警察记录的交通违法数据，公交、地铁运营公司的车辆位置与载客量数据，网约车平台的实时订单数据以及各商业停车场的车位空闲情况数据等进行统一接入和标准化处理。例如，把不同格式、不同坐标系下的车辆位置数据统一转换，使其能在平台上准确融合展示。

• 构建应用场景

智能交通信号调控：通过对多源交通数据的实时分析，可信数据空间平台能精准掌握各个路口不同时段的车流量、人流量情况。据此，交通管理系统自动调整信号灯时长，优化路口通行效率。在部分试点区域，车辆平均等待时间缩短了约30%，道路拥堵指数明显下降。

交通流量动态优化与诱导：借助平台整合的数据，为市民提供实时的交通路况信息以及最优出行路线推荐。同时，当出现交通拥堵点时，及时引导网约车、私家车等选择其他畅通道路，平衡区域内的交通流量。比如在工作日早晚高峰时段，根据实时路况动态调整导航建议，使更多车辆避开拥堵路段，有效缓解了主干道的交通压力。

（三）公共服务领域

• 案例背景

某市正在积极推进智慧城市建设的中型城市，希望能够更精准地了解市民对各类公共服务的需求，以优化公共资源配置，提升市民生活满意度。但此前，政务服务数据、社区反馈数据以及公共设施使用数据等分散在不同部门和系统中，缺乏协同分析和利用的机制，难以实现公共服务的精准化供给。通过构建可信数据空间来整合这些数据，打造以市民需求为导向的公共服务体系。

• 数据接入与整合

构建城市公共服务可信数据空间平台。运用数据加密、身份认证等技术确保数据在采集、传输和存储过程中的安全性。然后，将政务服务大厅的业务办理数据、社区收集的居民意见建议数据、图书馆及体育馆等公共设施的使用频次和人流数据等汇聚到平台上，形成了一个涵盖多维度城市公共服务信息的大数据资源池。在可信数据空间平台内，通过大数据分析和人工智能算法对海量数据进行深度挖掘。例如，分析不同区域居民对各类文化活动的参与度、不同年龄段人群对公共体育设施的偏好等，从而精准洞察市民对公共服务的需求特点和趋势。

• 构建应用场景

公共设施规划与布局优化：根据数据分析结果，合理规划公共设施的建设和布局。如发现某新城区年轻人居多且对健身运动需求旺盛，但周边体育场馆较少，便在后续的城市建设规划中优先考虑在此区域新建体育馆、户外健身场地等设施。经过一段时间的调整，市民对公共体育设施的满意度提升了约25%。

政务服务个性化推荐：为市民提供个性化的政务服务推荐，依据其过往办理业务的类型、咨询问题的领域等信息，主动推送相关的办事指南、政策解读以及便民服务信息。这使得市民办理政务业务时更加便捷高效，政务服务的好评率从原来的80%提高到了90%左右。