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　　可信数据空间是数据可信流通领域的重要基础设施，也是一个多方主体进行价值共创的应用生态。随着AI时代的到来，全球可信数据空间正与AI深度融合，AI应用已率先在高端制造、能源电力等价值场景加速落地。　——敖立

　　近日，中国信息通信研究院副院长、可信数据空间发展联盟秘书长敖立在题为《可信数据空间最新进展及其AI融合路径》的主旨演讲中指出，可信数据空间是数据可信流通领域的重要基础设施，全球可信数据空间正与AI深度融合。

　　可信数据空间发展提速

　　什么是可信数据空间？敖立表示，最早的定义为基于共识规则连接多方主体、强调数据资源共享共用、实现可信管控的数据流通基础设施。尤为值得注意的是，可信数据空间也是一个多方主体进行价值共创的应用生态。可信数据空间具备价值创造、资源交互和可信管控三大能力，同时通过场景、数据、生态等核心要素，以规则加技术推动空间运营，实现可持续、可闭环的场景建设。

　　当前，聚焦可信数据空间，我国在政策和产业层面均进行了大量的探索和实践。从政策层面来看，可信数据空间发展行动计划在2024年底启动，2025年遴选出首批63个试点单位。从产业层面来看，早在2020年就有东方电气、中国铁建、长虹电器等企业率先探索；2026年4月，13个试点项目集中发布上线；截至2026年6月，36个试点项目上线。

　　敖立指出，可信数据空间实践主要呈现两个特点。一是行业应用集中度不断提高，全国试点项目中医疗健康、物流、装备制造、能源电力等五个行业项目占比超过40％；二是重点场景已实现价值变现和商业闭环，例如南方电网公司围绕充电桩融合数据提供负荷预测，使充电桩利用率提升1倍。

　　在AI时代，可信数据空间不仅扮演着基础设施的角色，还会依托规则、技术与运营构建多主体信任协同机制。它支撑数据交易流通与汇聚连接，在保障各方收益的基础上形成数据资源价值实现的完整闭环，并持续沉淀高价值数据资源；它不局限于单一平台或场景，未来必然走向跨行业、跨区域的生态互联。可信数据空间最核心的要素是高价值数据资源。敖立认为，高价值数据资源按照来源可分为三类。第一类是依托公共数据，通过政府授权和公共服务形成的权威数据资源；第二类是依托业务沉淀数据，基于行业龙头企业和专业机构的业务积淀形成外部难以复制的持续更新数据；第三类是依托专业领域知识沉淀数据，如制造领域能耗、专家经验等，具备来源独特、持续供给和长期绑定三个特点。

　　高水平运营能力是可信数据空间成功的关键。可信数据空间的运营包括场景运营、资源运营、生态运营和商业运营四个维度。其中，场景运营是以场景承接具体需求，通过识别真实需求来扩大多方用户规模；资源运营是以资源支撑场景落地，持续获取更大规模数据；生态运营的目标是实现多方协同的共建共治，包括主体招引、数商培育、第三方服务介入；商业运营则通过收益分配形成闭环，例如可采用先用后付、收益分成、动态评价等方式。

　　与AI深度融合正当时

　　从全球来看，可信数据空间正与AI深度融合。例如，欧盟、美国、英国、日本等均在各自实践中推进空间与AI融合创新。

　　“在AI时代，数据价值创造的基本逻辑发生了新的变化。”敖立表示。变化主要来源于两个方面：其一，人工智能价值形态持续演进，从技术大模型进行实时问答，到行业大模型微调，再到行业大模型加RAG实现向量检索与外部知识融合，进而到智能体加Skill实现主动发现和复杂任务处理，最终走向智能体互联网时代多智能体交互协同解决跨领域复杂问题；其二，人工智能驱动数据资源向全面结构化的多模态数据和私域数据开放、专业知识沉淀及实时数据构建等方向演进。

　　AI应用率先在可信数据空间的高价值场景加速落地，包括高端制造、能源电力、城市治理、医疗健康、科学发现、金融风控、绿色低碳这七大领域。据不完全统计，目前近一半的可信数据空间探索了AI融合应用，孵化出大量高质量数据集、模型和智能体。

　　与AI的融合创新引发了可信数据空间的一系列变化。在数据治理层面，从以模型为中心到以数据为中心的转变正在发生：数据采集从被动到主动，数据形态从单一结构到多源融合，数据标注从人工处理到智能识别，数据质量评估从静态校验到动态反馈，数据交互从固定交付到灵活交付。

　　从机制来看，传统可信数据空间形成的从身份管控、资源流通、行为管控到价值变现的规则体系，必然会因为AI而发生改变。与AI的融合创新，令可信数据空间需要考虑一系列新的“变量”，包括多主体协同网络中的角色定义、基于任务需求的数据智能调用、AI智能体场景化组织与编排、词元贡献的计量方式等，都离不开产业界各方的持续发力。

　　在AI时代，可信数据空间正从探索价值运营转向集聚高价值数据资源。AI重塑了数据流通和利用的逻辑，用数主体、流通需求、开发模式、可信边界、价值实现等方面均发生了系统性变化。可信数据空间将围绕赋能模型、助力智能体价值创造和实现应用落地持续拓展边界。　（遥歌）