國家數據基礎設施 可信數據空間區塊鏈技術隱私保護計算技術數場數聯網數據元件聯合出品單位目錄數據產業正快速發展成為數字經濟社會的主導產業數據基礎設施正逐步成為數據高效流通的可信安全環境全球將形成三種數據基礎設施主流技術路線數據基礎設施將實現人工智能大模型的“數據平權”73前言2024年7月18日，黨的二十屆三中全會審議通過了《中共中央關代化的決定》，明確提出“建設和運營國家數據基礎設施，促進數據共享”。202公廳、國務院辦公廳發布《關于加快公共數據開發利用的意見》，提出“加強數據基礎設施建設，推動數據據局、工業和信息化部發布《國家數據基礎設施建設指引》，正式按下國家數據基礎設施建設的啟動鍵，開國家數據基礎設施建設是一項前無古人的偉大創新事業，從實現目標上要形成數據高上要實現供給方、需求方和服務方等數據主體基于共識規則基礎上的價值共創。具有極大的挑戰性，至今還未形成成熟的技術路線。《國家數據基礎設施建設指引》充分考慮國內外技術最新發展趨勢，結合我國各地方各行業具體探索實踐，提出了隱私保護計算、區塊鏈、可信數據空間、數場、數聯網、數據元件等六條技術路線，選擇了北京、天津、上海等18個城市圍繞以目前，《指引》提出的六條技術路線成熟度還不高，還不能完全實現安全可信基礎上的數據大規模流通，全國各地方各行業特別是開展試點示范的18個試點范圍、應用情況、發展趨勢等方面有迫切需求。非試點地區和行業也對數據基礎設施的試點建設進展高度關注。基于此，北京化工大學聯合北京市政務服務和數據管理局、上海市數據局、天津市數據局、重慶市大數據應用發展管理局、福州市數據局、杭州市數據資源管理局、西安市數據局、武漢市數據局、成都市數據局、蘇州市數據局、青島市大數據發展管理局、大連市數據局、上海數據交易所、贛州市數字產業集團有限公司、北京交通大學、北京物資學院、螞蟻技術研究院、安恒信息技術股份有限公司、中國移動研究院、湖南天河國云科技有限公司、浪潮云信息技術股份有限公司起成立“數據基礎設施技術路線專題研究組（WG6-SG1）”,并先期開展了“國家數據基礎設施技術路線研知識社會工業社會農業社會土地勞動力資本技術數據按照人們生產生活的空間劃分，人類社會7000多年的文明史可以7000多年的絕大多數時間都生活在一個三維的物理空間中，人們的生產生活學習等所有活動都在這個物理空間中開展；第類社會的工作、學習和生活等逐漸從物理空間向網絡空間遷移；第三階段是計算空間時代。2000年以后，隨著移動終端、智能汽車等都成為數據生產設備，并實現7×24小時不間斷地采集匯聚各種數據。但是，在全部數據資源中，只有兩成左右通起來的結構化數據只有4%，而其他16%的圖片、音頻、視頻等多模態非結構化數據，受限于技術瓶頸，尚可穿戴設備工業互聯網自動感應裝置道路監控設備智能家電廣度擴展道路監控設備深度擴展深度擴展國家機密數據國家機密數據私域數據私域數據個人隱私數據企業秘密數據企業秘密數據數據生產方式正在發生巨大變化。2022年人工智能大模型的異軍突起，對數據資源的需求陡增。據京數智科技研究成果，預計到2028年全球可流通數據將完全耗盡。數據生產方式將從互聯網上采集結構化數據的傳統方式向數據資源的廣度和深度兩個方向拓展：第一個方向是向廣度拓展，即從互聯網爬取數據向物聯網自動生成數據的方向拓展數據安全流通要求新型數據基礎設施的建立。人類社會不同發展階段對統籌發展和安全提出了不同的要求。在信息化、網絡化發展階段，數據具有的要素價值還未被廣泛充分認識，數據安全成為關注的重點，即必須確保信息和網絡的絕對安全，甚至為了保障數據安全，往往采取分級保護、等級保護、認證保護、密碼保護、隔離保護等技術手段，限制數據不僅對數據提出大規模、高通量、快速率的流通要求，充分發揮數據的要素價值作用，同時對數據安全也提出了新的、更嚴格的要求，即要確保數據在大規模、高通量、快速率的流通過程中的安全。數據安全發展到了動態全過程安全階段，這時不僅需要更加強大的連接和算力功能，對數據更大規模、更快速率、更高通量流通利用的需求更強烈，而使用控制、隱私計算、區域鏈、數據沙箱、智能合約、數據標識、語義發現、元數據智能識別等可信安全的數據流通技術正在成為數據《通用數據保護條例》安全法》《數據治理法案》《數據法案》《健康保險流通和責任法》安全法》11個領域出臺了隱私保護《數字市場法案》《數字服務法案》任法》（HIPPAA）等。美國至今沒有一部保覆蓋企業全部供應鏈、生產鏈、Databricks、Snow?ake、Palantir鏈和生態鏈的完善數據整合與協作體系；二是專業公司的數據分析平臺。以Databricks、Snow?ake、Palantir為代表的數據平臺公司，構建起云原生架構數據分析處理平臺；三是經紀商的數據交易平臺。以Acxiom、Corelogic、Factual、BigQuery平臺通過EDC組件并嵌入聯邦學習，可以提供數據存儲、數據處理、數據分析等全流程服務，以實現數據的是否流通、流通給誰、如何流通、何時流通、以何種價格流通等權限的控制權。BigQuery數據流通平臺的技術特點有以下消費者可以將數據發送到BigQuery中，服務提供商則通過EDC進行訪問和分析，而無需直接共享自身數據，最終將處理后護和互操作性需求的基礎上，幫助歐洲客戶和合作伙伴SageMaker，用戶可以通過在數據空間的更大組合數據可承襲AWS提供的全面的合規性控制，且AWS支持98項安全標準和合規性認證，包括PCI-DSS、HIPAA/HITECH、在Azure數據空間中，系統自動為每個模擬Snow?ake醫療等多個領域市場。Palantir擁有獨特的數據清洗和整合技術、數據可視化和分析技術、數據建模和預測技術、安全與隱助客戶有效地向數據提問并給出客戶可理解的答案。主要用于國防安全領域、反恐和情報分析，廣泛評估美國情報界Palantir的數據基礎設施擁有強大的數據處理和分析能力、廣泛適用的服務模式以及嚴格的數據安全和隱私保護等特點。首先，Palantir具有多源數據整合能力。其Gotham和Foundry平臺能整合來自各種來源的數據，并通過先進的算法進行深度分析發現數據價值，使得Palantir能夠跨越不同行業，為各種客戶提供定制化的數據服務。其次，Palantir產品服務具有廣泛的跨行業適用性。無論是政府部門還是商業企業，無論是能源、金融還是醫療需求提供相應的數據服務。此外，Palantir具有高度的安全可靠性。Palantir非常注重數據安全和隱私保護，采用“不變日2.DatabricksDatabricks成立于2013年，由美國加州大學伯克利分校AMP實驗室的Spark大數據處理系統商業化項目孵化而成。是一個開源的大數據計算框架。Spark設計用于處理大規訪問和處理的數據密集型任務。Sprak集成了多種前沿計格式。被廣泛應用于金融分析、科學計算、商業智能、社交網絡分析和許多其他需要快速迭代數據處理和探索性分析的領性、一致性、隔離性和持久性（ACID）的事務支持，可伸縮的元數據處理，統一批處理流處理等，幫助解決數據湖中數據Databricks創新了新型商業模式，根據客戶每秒消耗的計算資源量收費，并打造了獨有的DBU作為衡量單位。Databricks是開源生態的積極推動者，其主要產品線都可以免費使用，當客戶需要獲得更高級的功能和支持時，可以選擇Databricks的企業產品。Databricks現有云基礎設施中，建立起了強大的合作伙伴網絡。此外，Databricks還與Informatica、Tableau和Capgemini等軟件和3.Snow?akeSnow?ake成立于2012年，總部位于美國加利福尼亞州圣馬特奧，2020年在紐交所上市，是一放生態及AI融合，Snow?ake已成為全球數據基礎設施的主要提供商，其產品主分析與BI場景，以及AI驅動創新的優化預測分析和自然語言處理等場景。截至2025年3月，Snow?ake已擁有542個年收入Snow?ake通過云原生架構提供數據存儲、分析、共享及AI驅動的Snow?ake的數據基礎設施產品有數據倉庫即服務、數據集成與共享（DWaaS）能提供高性能、彈性的云數據倉庫，支持大規模數據處理與復雜查詢。數據集成與共享通過Snow?akeSnow?ake與AWS、Azure、GCP等云服務商深度合作，支持跨云數據存儲與計算，提升靈活性；Snow?ak聯合Anthropic、Datavolo等企業組成技術聯盟，擴展AI與數據集成能力；Snow?ak通過開發者社區推動第三方工具集成，提升平臺的性能、成本與AI整合能力，已成為Snow?ak領先于Databri升平臺的性能、成本與AI整合能力，已成為Snow?ak領先于Databri更低成本方式采集、處理、交易和應用數據Streamr、Factual為代表的一大批專門從事數據交易的數據經紀商。這些數據經紀商通過在政府數據開放平臺、從信用卡經紀商數據平臺都擁有獨特的數據技術。如Acxiom的大數據精準畫像技術，Datalogix的大數據關聯技術，eBureau的“eScores”分值算法技術，Streamr的區塊鏈技術，Factual的用戶畫像技術和地理圍欄技術，Inforchimpsr的經紀商數據平臺都擁有海量數據資源。如Acxiom公司擁有美國1.9億人、1.26億個家庭、經紀商數據平臺提供通用數據產品和定制數據產品兩種服務。如：Factual提供的數據產品和服務有面向所有用戶的全求和具體應用場景進行定制。此外，經紀商數據平臺都提供數據免費下載和數據產品付費使用兩種方式。如InfoChimps以等10個建設領域，后來又將建設領域擴大到18個。歐洲共同數據空間將歐盟構建成一個單一數據市場，通過快捷方便的訪1、多領域布局：形成語言、工業、汽車、文化遺產、金融五大核心數據空間，覆蓋全2、技術架構統一：采用聯邦學習（語言）、IDS架構（工業）、數據連接器（汽車）、3D/XR平臺（文化）等核心技術，確3、治理體系完善：設立CELT（語言）、構，推行雙認證、主權控制（如GDPR合TEFs測試設施等基礎設施，整合博世、寶1、主權優先：通過數據本地化、自主模型（如XLM-RoBERTa）強化數字主權，降低2、場景驅動：聚焦供應鏈追溯（汽車）、多語言保護（語言）、文化遺產數字化（文3、標準引領：推動IDS架構、ESAP（金融）等成為國際標準，主導數據空間規則制4、經濟賦能：預計至2027年降低語言服務歐盟2022年啟動金融數據空間建設，以開放金融（基于PSD2指令和FIDA框架實現B2B/B2C數據共享）、ESAP（2027年建成的中小企業信息開放平保障、標準化監管數據共享及AI測試支持，推動金融創新，促進跨境投融通過CELT協調多國構建多模態語言數據生態系統，部署與數據確權難題，預計2027年降低語言服務成本25億歐元/年，創造5萬崗歐盟2021年11月啟動文化遺產數據空間計劃，基于Europeana（含5500萬數字對象）構建統一平臺，由CEDCHE專家組協調27國推進。聚焦3D/XR技na（多語言AI模型訓練）等項目，提供數字化工具與培訓，促進文化遺產資期推進數字化協作：一期實現質量監控與循環經濟，二期布局數字孿生與模塊化制造，三期擴展敏捷制造。已構建寶馬、博世、西門子等參與的產業生態，打通端到端數據鏈，提升生產要素配置效率20%以上，支撐歐盟汽車業則”架構（業務/功能/流程/信息/系統層+安全/認證/治理），通器與雙認證機制實現跨境安全流通。IDSA聯合130余家企業構建生態持研發，整合GAIA-X云架構，開源GitHub測試平臺。現已形成60+交通用例，促成日荷供應鏈數據互通，部分標準獲國際認可，加速全球工業數據可2022年5月3日，歐盟委員會宣布啟動歐洲健康數據空間（EHDS）建設，并發布了《關于歐洲健康數據空間條例》提案，提供法律保障。EHDS將通過構建一個由規則、共創新、政策監管等活動釋放醫療數據的潛力EHDS的創新者和決策者等主體能以可信安全方式使用這些數據，并確保數據隱私安全。歐盟委員會通過實施EU4Health、歐洲單一訪問點（ESAP）是一個免費向歐盟數字金融平臺是為歐盟和其各成員國監管機構，提供準確、一致和即時數據的一個監管平臺，由一致和標準化數業和公民提供更準確的自動翻譯、智能助手或聊天機器人等創新性人工智能語言技術。歐洲語言數據空間的招標工作已于（CELT）是語言數據空間的治理機構，旨在設施聯盟（EDIC）是語言數據空間的技術支持機構，協助CELT部署多模態語言數據收集和模型基礎設建設機構有多家，如德國人工智能研究中心（DFK譯、轉錄、總結、自動語音轉文本等語言服務（即eLangTech服務，包括eTranslation和其他語言技術服務），這將支持語言數據空間的成功部署離不開與其他歐洲共同數據空間的集成和持續工作，包括“數據空間支持中心”（DataAITEFs提供大規模測試和試驗人工智能解決方案（文化遺產數據空間建設進展歐盟2021年11月啟動文化遺產數據空間建設，依托Europeana數字圖書館基礎設施，由27國專家教科文組織參與監督。項目20222月實施，旨在加速文化遺產數字化，推動多模態資源（如3D/XR內容）共享與復用，促進跨領域Europeana自2008年開放，整合37國3500機構資源，至2023年累積5500萬旨在構建統一平臺，集能力，提供高質量內容及可復用數據集，支撐歐盟文化遺產數據空間核心項目包括：EUreka3D（安全存儲3D藏品、兼容Europeana模型、集成EOSC）、AI4Europeana（多語言AI工具及數據集），項目，推進3D/XR技術應2021年11月，歐盟委員會發布了《關于歐洲文化遺產共同數據空間的建議》，鼓勵成員國加快文化遺產資產的數字歐盟各國在歷史文化遺產資源數字化加工方面已有一定基礎。2006年年底已完成6萬冊圖書的數字化處理，2007年完文化遺產數據空間的建設內容主要包括四方面應的框架、工具和技術；二是在數據空間中提供高質量的3（特別是3D數據集）以開展科學研究、保存和修復，供文化、創意以及教育等其他領域重復使用；四是為文化遺產機構提AI4Europeana是文化遺產數據空間的人工智能平臺。AI4Europeana將圍繞文化遺產機構在掃描文檔中的多語言文本和測試人工智能模型公開標記的數據集等人工智能相關資源池、一組可部署可重復使用的工具和能力，以及定制平臺的組件，以便重復使用。AI4Europeana的所Catena-X汽車數據空間充分利用數字技術，實現汽車產業鏈的跨國家、跨地區的網絡化協作，基于數字化平臺、通過數據共享實現汽車產業鏈生產要素的有序流動、資產高效配置、市場深度融合。CATENA-X最初是SAP的Ariba團隊與寶馬其中供應鏈管理、質量管理、需求和產能管理、循環經濟、碳數據交換在Catena-X整個汽車價值鏈中建立端端數據鏈，將基于云網絡向德國和歐洲汽車行業的所有公司及全球合作伙伴開空間行動，弗勞恩霍夫研130余成員推動。2017年級為國際數據空間參考架五層三原則：業務/功能/流程/信息/系統五層架構，安全/認證/治互操作，分內外連接器（預處理/），多角色治理：四類主體（核心/中分層化（認證+角色分工），驅動1、德國2014年啟動工業數據空間行動連接130多家成員公司，共同推動工業數據空間的行業應用和全球化推廣。2017年，工業數據空間參考架構模型發布，IDS架構設計了一套針對參與者和核心組IDS架構將其參與者分為四類主體，包括都有一定的權利和義務。此外，IDS架構從合規協作的角度明確了各個角提供500萬歐元的項目資助，支持完成IDS架構搭建，并實施基于該架構的跨部門應用案例驗證，以解決工業數據共享和流通難題。二是加大基礎研究資金投入，為IDS持續研發創新提供切實保障。德國政府部門按照弗勞恩霍夫研究院年度合同據戰略》，明確提出建立環境、醫療健康、移動交通、農業等領域的公共數據空間。同時，德國和法國聯合發起GAIA-X計造開源創新生態，加強IDS組件的開發維護。IDSA在GitHub上建立了I一是開展應用需求分析，促進用例迭代。IDSA組建了跨行業的工作組和同行業的社區組，對各個行業的場景用例進行評估測試，分析各類場景對IDS的不同需求，從而產生大量產品和解決方案。如，IDSA創建的多式聯運、無事故駕駛等方面實現了60多個用例。二是拓展IDS應用，鼓勵市場參與者利用IDS向市場提供軟件產品和服務，不斷優化IDS的產品生態。如，海爾海外洗衣機工廠基于IDS技術，實現消費者洗衣機傳感器的洗衣數據與其卡奧斯試；認證組負責創建并維護IDS認證流程，包括認證操作環境和核心組是廣泛吸納外部力量，促進數據空間的長效運營。I可通過搜索引擎訪問的公共網站（例如維基百科），受保護的網站、數據庫和內聯網，無法通過搜索引擎訪問（例如電子郵件帳戶、政府資源、醫療數據、學），提供完全匿名性的加密網絡，需要特殊軟件、配置和近年來，隨著人工智能大模型的異軍突起，市場對數據資源的需求陡增，據京數智科技研究成果，預計到2028年全球E?ectivestock(numberoftokens)E?ectivestock(numberoftokens)14Llama313StockofStockofdataMediandateoffullstockutilizationFalcon180B1212Mediandateoffullstockutilization（5Mediandateoffullstockutilization（5xovertraining)11政務政務國家數據基礎設施是從數據要素價值釋放的角度出發，面向社會提供數據采集、匯聚、傳輸、加工、流通、利用、運設施在國家統籌下，由區域、行業、企業等各類數據基礎設施共同構成。網絡設施、算力設施與國家數據基礎設施緊密相國家數據基礎設施網絡和算力設施是底座，安全設施是保障。數據流通利用設施為數據流通利用提供安全可信環境，包括可信數據空間、數應用層功能層設施層 工業制造現代農業數字金融智慧交通跨境物流智慧醫療航運貿易數字文化綠色低碳工業制造智慧醫療航運貿易數據采集數據匯聚數據加工數據流通數據利用數據運營數據采集數據采集數據匯聚數據加工數據流通數據利用數據運營數據采集業務功能網絡編排高速傳輸運行監控算力調度管理功能數據傳輸算力監測數據流通利用設置數據流通利用設置網絡支撐算力底座網絡支撐算網融合算網融合算網融合監測處置安全保障安全防護......物流基礎設施車厘子自由加工冷庫配送冷庫冷鏈溫控系統存儲冷庫冷鏈車厘子自由加工冷庫配送冷庫冷鏈溫控系統存儲冷庫冷鏈冷鏈數據自由 使用控制數由器數由平臺數據沙箱 隱私計算數由器數據自由 使用控制數由器數由平臺數據沙箱 隱私計算數由器數由器數據流通利用基礎設施驗，圍繞重要行業領域和典型應用場景，基本建成國家數據基礎設施底座。數網、數算融合更加充分，數據跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的高效可信流通利用的到2027年，總結試點經驗做法，形成國家數據基礎設施建設機制、路徑和方案的共識，完成國家數據基礎設施建設頂層設計，提出國家數據基礎設施建設的具體技術路線和路徑，正式啟動國家建設形成橫向打通、縱向貫通、協調有力的國家數據基礎設施，用、規范可信的數據公共服務體系，為國家數據基礎設施運營體制機制和全國統一數據市場建設第一階段為試點試驗階段。一方面組織國家重大科技專項，對隱私保護計算、區塊鏈、控制技術、可信數據空間、數當前，國家數據基礎設施建設處于第一階段試點試驗的前期。2024年10月，國家數據海、南京、蘇州、杭州、溫州、合肥、福州、南昌、贛州、青島、鄭州、武漢、深圳、重慶、成都、西安、哈密等18個城當前，國家數據基礎設施建設處于第一階段試點試驗的前期。2024年10月，國家數據隱私保護計算技術是在保護數據隱私的前提下實現數據價值流通的關鍵技術，有兩方面突出共性數據可用不可見：全流程加密/脫敏處理，避免明安全度高但效率低；聯邦學習計算效率高于技術實現：聯邦學習通過加密聯合建模，同態加密支持密文計算（分部分/全同態），TEE依托硬通信優化：參數壓縮（剪枝/量化）與異步調度減合約等多種技術集成的新型數據庫軟區塊鏈技術作為一種分布式賬本技術，在去中心3、合規化（監管科技/CBDC）及數字資產化4、在重構信任機制的同時突破“不可能三角”約1.可信管控（隱私計算/智能合約+沙箱防護/區塊）；2.資源交互（統一數據標識/聯邦目錄/邊緣計算架構）；3.價值共創（知識圖譜/AI分析/API工具鏈/算力調度/智能合約動態分賬）。通過區塊鏈、隱私計算等技術融合，形成“安全管控-高效流通-價值共創”閉環，支撐跨域數據安全共享與智能協作，構建合規化、高價值的新型數字基礎一、優化隱私計算性能，通過提升通信效率及減二、構建統一數據標識、語義互通與聯邦目錄標三、完善開發工具鏈、動態利益分配等技術支三措并舉構建安全高效的數據流通生態，驅動數座，構建"點-線-面-場-安全"五位一體數場構建多技術融合底座，集成區塊鏈（存證溯源）、隱私計算（可用不可見）、數聯網（數據標識定位）等技術，形成標準化安全框架，遵循全鏈條服務，實現數據登記、交易、存證，依托深度協同AI大模型，雙向賦能實現數據資源供給與智能應用降本增效，驅動數據要素安全流通與一、技術深化與標準化建設。通過統一數據標識、接口規范和安全協議，數場將與可信數據空間、區塊鏈等技術深度融合；強化聯邦學習與同態加密等隱私保護計算技術的結合，提升數據脫二、場景創新與生態擴展。數場將在跨境數據流通、人工智能大模型訓練等高端場景廣泛應用，三、區域協同與政策支持。促進跨區域數據互聯互通，形成全國性數據流通網絡。支持非試點城數據元件是一種將原始數據進行標準化、安全化處理后形成的可流通數據單元，具有技術協同支撐、標準化封裝、安全分級與動態控制、輕量化技術端深化隱私計算（融合聯邦學習/同態加密防逆向攻擊）與統一跨行業接口協議，提升安全性通過技術標準化與場景創新雙向驅動，激活數據安全保障安全保障密算PaaS密算PaaS隱私保護計算技術是在保護數據隱私的前提下實現數據價值流通的關鍵技術，有兩方面突出共性技術2需要高數據共享以實現4數據共享高，隱私需求），硬件層，引入可信執行環境（TEE）如英特爾SGX，隔離敏感計算過程應用層合約層激勵層共識層數據層分布式網絡確保數據在多個節點上同步，智能合約共識可信可追溯加密技術使用率碼學來保護數據，防止多中心化消除單一故障點，提不可篡改確保數據一旦記錄就不一是去中心化架構。區塊鏈網絡由多個節點共同維護，不依賴單一中心化機構或服務器，節點間通過共識機制協同運區塊鏈網絡由多個節點維護，算法確保所有節點對賬本狀態區塊鏈使用哈希和率碼學簽名來2綠色區塊鏈通過低能耗4合規化通過監管科技數據服務方數據運營方協同合作數據托管方協同合作數據開發方授權托管供需撮合委托/聯合開發授權托管供需撮合 > >數據產品/服務數據資源供給數據使用方數據提供方數據數據 數據使用方數據提供方數據數據 >提供 提供>>>>存證溯源接入認證全程動態控制管理存證溯源接入認證空間發展監測管理空間發展監測管理可信數據空間運營方可信數據空間運營方術，確保數據在全生命周期流程中的安全性和合規性。其中，隱私計算是采用多方安全計算、聯邦學習等技術，實現數據“可用不可見”，在保護隱私的前提下支持聯合建模與分析；智能合約與數據沙箱是通過智能合約自動化執行數據使用規則，結合沙箱技術隔離數據使用環境，防止數據泄露或濫用；數字身份與動態管控是基于區塊鏈實現去中心化身份認證（DID確保參與方身份可信，并通過動態權價值共創能力。通過數據融合與知識圖譜、開發工具鏈與算力調度、動態利益分配機制等技術工具鏈降低數據開發門價值數據產品；開發工具鏈與算力調度提供標準化API、模型訓練工具及算力調度服務通過數據共享促進通過數據共享促進研究和個性化治療通過數據驅動的羽通過數據驅動的羽察力增強普惠金副和風險管理通過我據驅動的實踐優化農業和多村發展通過數據共享優化通過數據共享優化生產和供應鏈通過數據融合提升通過數據融合提升城市效率和協同在科研領域，主要應用于科研數據協作場景。通過建設科研大裝置數據共享平臺通過可信數據空間實現跨機構數據協人、程序、數、行為數場是一種依托開放性網絡及算力支撐和隱私保護計算、區塊鏈等各類關聯功能設施，面向數據要素提供線上線下資遵守國家標準以確保安多技術融合架構。數場通過整合區塊鏈、隱私保護計算、數據使用控制、數聯網等多種前沿技術，構建了一個綜合性標準化與安全性框架。數場引領并遵守數據基礎設施參考框架、數據基礎設施互聯互通基本要求、數據基礎設施數字高效的數據流通功能。數場提供數據資源登記與交易流通、存證溯源等從供需匹配到開發利用的全鏈條服務。在數據資源登記與交易流通方面，通過線上線下一體化平臺，實現與人工智能的深度協同。數場可以通過人工智能大模型提供高質量數據資源，同時人工智能大模型能降低智能化應用應用現狀盡管數場已形成較完整的頂層設計框架，但是仍然存在技術融合與標準化不足、數據安全與隱私風險、應用場景深度政務數據開放涉及高數據教育數據交易平臺促進高數場設計靈活，已在政務、金融、醫療、教育等領域實現初步應用。在政務領域，數場主要應用于推動政務數據開放一是技術深化與標準化建設。通過統一數據標識、接口規范和安全協議，數場將與可信數據空間、區塊鏈等技術深度三是區域協同與政策支持。促進跨區域數據互聯互通，形成全國性數據流通網絡。支持非試點城市的基礎設施建設，四是與人工智能協同賦能。利用大模型提升數據匹配與價值挖掘效率，降低智能化應用成本。通過開源人工智能工具數聯網由數據流通接入終端、數據流通網絡、數據流通服務平臺構成，提供一點接入、廣泛連接、標準交付、安全可數據流通服務提供方數據提供方數據資產登記公共數據授權運營平臺數據流通接入終端認證入網數據接入數字對象數據發布數據交付計量計費數據交易平臺......數據流通服務平臺主體接入管控數據交付管控跨域互聯互通數據提供方數據資產登記公共數據授權運營平臺數據流通接入終端認證入網數據接入數字對象數據發布數據交付計量計費數據交易平臺......數據流通服務平臺主體接入管控數據交付管控跨域互聯互通數據尋址數據托管數據目錄監管溯派數據流通網絡數據流通接入終端認證入網認證入網數據發現數據發現價值探查價值探查數據訂購數據訂購數據驗收數據驗收計量計費計量計費...技術融合整合隱私計算、區塊鏈和低代碼技術以實現安全高效的數據流通。根據數據敏感性提供定制的數全鏈路安全實施全面的安全措施以保護數據流通的各個階段。標準化架構通過標準化接口協議確保跨行業的致據互操作性。融合計算能力和網絡基礎設施以實現高效的數據處理。支持開放標準和合作以促進創新和數據共享。標準化架構。數聯網總體架構涵蓋接入、網絡、流通、業務等層次，通過標準化接口協議解決行業互通難題。在接入TEE等隱私計算技術，實現數據全程加密計算，適用于金融風控、醫沙箱技術，限制數據使用范圍，適用于企業內部數據共享；低密數據交付采用加密API共享等場景，通過隱私計算實現政務數據開放共享；在金融領域，主要應用于金融風控、信貸服務、反詐等領域，實現企業和個人信用評估數據的跨域聯合建模，提升風控效率；在醫療健康領域，主要應用于醫療數據流通，支持精準醫療和健康檔案共享，并通過區塊鏈確保數據可追溯；在工業制造領域，主要應用于智能制造場景中，助力提升風控和信提升風控和信數據合規流通與標準化數據合規流通與標準化確保數據安全和公平分配跨平臺互通能力促進數據交換和網絡建設跨平臺互通能力促進數據交換和網絡建設提高效率和保護提高效率和保護安全保障安全保障確保數據元件的標實施數據元件的提供對數據元件的數據元件提供統一標準、自主可控、安全可靠、全程監管的數據存儲和加工服務，支持采用標準化工序完成數據產品規確保數據元件的標實施數據元件的提供對數據元件的技術協同支撐。通過聯邦學習、多方安全計算、同態加密等隱私保護計算技術，對原始數據進行脫敏處理，實現數據“可用不可見”；通過數據脫敏技術，對敏感字段進行泛化、遮蔽或加密，保留數據統計特征但隱藏個體信息；最小化處理，僅提取業務場景必需的數據字段，避免全量數據暴露；通過區塊鏈增強可信性。元件生成、授權、使用記錄均上鏈存JSON、XML等通用格式，適配不同系統接口；分級分類是根據數據通過隱私保護技術確保數據安通過細粒度權限管理和區塊鏈確保數據元件的統一格式