獨辟蹊徑，可信數據空間構建統一數據要素市場

可信數據空間是重塑數字時代生產關系的制度性工程，將重構我們對數據主權的認知邊界。在這場數權革命中，提前布局者可望獲得定義未來商業規則的戰略主動權

2024年國家發改委發布的《可信數據空間建設指南》顯示，我國數據要素流通綜合成本高出美國42%，但價值轉換率僅為其67%。在此背景下，通過技術架構重塑、規則體系銜接與場景價值共創的三維路徑，可以有效構建可信數據空間，推動統一數據要素市場的形成和發展，促進數據資源的優化配置和價值實現。

全球數據主權競爭與市場格局重塑

數字經濟時代，數據主權的爭奪已超越技術范疇，演變為國家間綜合實力的戰略博弈。2023年全球數據要素市場規模突破5000億美元（IDC，2024），而數據創造的地緣政治價值遠超這一數字——美國通過《云法案》《出口管制條例》構建“數據霸權”，歐盟以GDPR塑造“規則話語權”，中國則以“數據要素市場化”探索第三條道路，全球數據治理呈現出“管制—合規—流通”三軌并行的競爭格局。

美國“數據霸權”：技術主導與司法輸出

美國的全球數據戰略以技術壟斷為基礎，通過立法擴張司法管轄權。2018年頒布的《云法案》明確可跨境調取存儲于海外服務器上的數據，其中微軟愛爾蘭數據中心案件成為典型案例——美國政府以反恐為由要求微軟提供其愛爾蘭服務器中的用戶郵件，盡管歐盟以數據主權反對，但美國法院最終依據《云法案》強制執行。截至2024年，全球排名前50的云計算服務商中，43家總部位于美國或由其資本控制，亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌云占據全球72%的公有云市場份額（Synergy Research，2023），這種技術優勢支撐著美國對跨境數據流的實質控制。在亞太地區，美日韓“數字貿易協定”明確禁止數據本地化存儲，迫使東南亞國家80%的互聯網數據經美國資本控制的海底光纜傳輸（IMF，2024）。更值得警惕的是，美國商務部工業與安全局（BIS）通過出口管制將數據控制權武器化：2023年對中國企業劃定“高級AI訓練數據”出口限制名單，涵蓋自動駕駛、生物醫藥等12類敏感數據。

歐盟“規則立國”：標準引領與價值輸出

歐盟選擇以監管規則定義數據主權邊界，其構建的GDPR（通用數據保護條例）體系已成為全球數據治理的“黃金標準”。GDPR通過“長臂管轄”覆蓋所有處理歐盟居民數據的機構，2023年開出的罰單總額達42億歐元，涉及Meta、谷歌等美國科技巨頭。在產業層面，歐盟推動“數字單一市場”戰略，27個成員國間數據自由流動的規則統一將企業合規成本降低38%（歐盟委員會，2024）；同時通過《數字市場法案》《數字服務法案》建立“守門人”制度，強制蘋果、亞馬遜等平臺向歐盟企業開放數據接口。且其標準化競爭尤為突出，歐盟主導的GAIA-X云服務標準聯盟已有350家成員，其“數據主權標簽”體系已在醫療、金融領域認證超1.2萬個合規產品（GAIA-X，2024）。在跨境流動規則上，歐盟憑借GDPR的域外效力撬動國際規則制定權——日韓、新加坡等11國采納GDPR等效性原則，形成覆蓋全球12億人口的“數據流通圈”（布魯蓋爾研究所，2023）。

中國“突圍路徑”：市場創新與制度平衡

與其他國家不同，中國探索以“數據要素市場化”平衡安全與發展。2017年發布的《網絡安全法》首次明確數據本地化存儲要求；截至2024年，全國已建成32家數據交易所，形成覆蓋數據確權、交易、應用的全流程市場體系。政策設計方面，北京國際大數據交易所的“數字資產合約”模式創新解決數據產權難題：通過區塊鏈存證將數據所有權、使用權、收益權分置定價，支撐某銀行完成首筆數據質押貸款15億元；深圳數據交易所則打通跨境流動堵點，其“數據經紀人”制度促成某新能源汽車企業與德國供應商共享電池工況數據，模型訓練效率提升40%。技術標準方面，中國信通院發布的《數據要素流通標準化白皮書》提出“三權分置”確權框架，并被國際電聯（ITU）納入數據治理參考模型。面對美歐壓力，中國通過多邊機制尋求突破：在RCEP框架下與東盟達成數據互認協議，首批開放跨境電商、航運物流等8個領域；向WTO提交《跨境數據流動非歧視原則》提案，聯合67個發展中國家抵制單邊數據封鎖（商務部，2024）。

新型競爭格局下的全球數據治理重構

當前全球數據主權爭奪呈現三個結構性轉變：

技術控制從中心化向分布式遷移：美國云計算巨頭面臨歐盟GAIA-X、中國“東數西算”工程的挑戰，2023年非美地區數據中心投資占比首超50%（Gartner，2024）。

規則博弈從單邊制裁轉向聯盟對抗：美歐日“貿易與技術委員會”（TTC）2023年聯合發布《可信數據流通原則》，試圖對中國AI訓練數據實施“俱樂部式封鎖”；而中國—東盟“數字絲綢之路”建設已完成19個數據中心互聯節點。

價值范式從“資源掠奪”轉向“生態構建”：歐盟通過“數字羅盤”計劃投入1300億歐元建設本土數據空間；中國“數據要素×”行動計劃則推動在工業制造、綠色能源等12個領域形成萬億級市場（國家數據局，2024）。

中國數據要素市場的進階之路

在全球數據主權重構與技術變革的交匯點，中國憑借制度創新與技術突破，正走出一條具有中國特色數據要素市場化道路。截至2024年，全國數據交易規模突破6300億元，數據要素對經濟增長貢獻率達1.8%（國家統計局），這一成果背后是多維支撐體系的系統性構建、產業實踐中的持續突破，以及以DeepSeek為代表的大模型技術對數據價值鏈的關鍵賦能。

數據要素市場化進階的關鍵支撐

中國數據要素市場的快速發展，依托于政策、技術與生態協同構建的“三角支撐框架”。從政策維度來看，“數據二十條”奠定的所有權、使用權、收益權“三權分置”制度框架，解決了數據流通的產權難題；2024年《數據資產入表指引》進一步明確數據資產的會計確認規則，已有超4000家企業通過數據資產表外融資獲得資金超1200億元。從技術維度來看，以DeepSeek為代表的多模態大模型展現出強大突破：其多模態數據理解能力可快速解析衛星影像、工業傳感器日志等非結構化數據，將原始數據轉化為可用資產的效率提升80%；通過生成式AI生產合成數據，幫助金融機構合規獲取訓練樣本，隱私計算架構下的數據流通成本降低60%。從生態維度來看，北上廣深四地數據交易所差異化定位漸成體系。

數據要素釋放的實踐成效

在制度與技術的雙重驅動下，中國數據要素市場展現出多元應用價值。產業智能化升級層面，大模型與工業數據深度融合：助力三一重工構建“設備健康大腦”，通過挖掘30萬臺工程機械的運行數據，將液壓系統故障預測準確率提升至92%，節約維護成本超7億元/年；在農業領域，結合農村土地確權數據生成種植優化方案，使江蘇萬畝試驗田畝產提高21%。普惠金融創新層面，“企業數據畫像系統”聚合工商、稅務、供應鏈等40類數據源，幫助微眾銀行實現小微企業信用評估全覆蓋，使融資審批周期從15天縮短至2分鐘，2024年服務中小微企業數量同比增加43%。社會治理優化層面，杭州市依托大模型構建“城市數據大腦”，整合170億條政務、物聯、社交數據，實現交通信號燈配時動態優化，高峰期路網通行效率提升37%；醫保局通過數據沙箱分析藥品報銷記錄，精算模型迭代速度提升14倍，推動320種創新藥加速納入醫保目錄。

技術重構下的未來圖景

面向2025，數據要素市場化將迎來制度深化與技術突破的“雙重革命”。從制度突破方向來看，數據產權登記制度或于年內落地，部分市已先行試點“數據確權區塊鏈平臺”，完成15萬項企業數據資產登記；科研等機構研發AI數據資產評估系統，基于大模型動態預測數據收益現金流，使估值誤差率從35%降至8%以內。從技術融合趨勢來看，以“大模型＋隱私計算”為核心的新一代數據基礎設施正在成型：聯邦學習框架實現百億參數模型在加密數據上的分布式訓練，推動上海AI實驗室腫瘤篩查模型準確率突破96%；自主可控的國產算力集群加速建設，開發的智能數據標注平臺，使遙感影像處理效率提升5倍。從市場拓展維度來看，數據要素與垂直領域的深度融合催生新賽道：在ESG領域，“碳足跡”追蹤模型整合企業能耗、供應鏈數據，幫助企業減少碳配額缺口7.2億元。

未來三年的三大趨勢

未來三年，首先是產權制度與要素定價的標準化進程加速；其次是跨境數據流動的制度性突破，依托大模型的自動合規審查系統可將跨境數據風險評估時效從14天壓縮至小時級別；最后是“數據要素×”戰略的縱深推進，預計2027年數據要素市場規模將達2.3萬億元，占GDP比重突破3%。在這輪產業變革中，以DeepSeek為典型的大模型技術不僅重塑數據應用范式，更催生“數據煉金師”“AI合規官”等新興職業，為數字經濟高質量發展注入持續動能。

數據要素市場發展的挑戰與核心問題

在數字經濟發展邁向深水區的今天，中國數據要素市場規模已突破萬億元，但與土地、資本等傳統要素相比，數據要素的流通效率僅為其35%（國家發改委，2024）。這一差距暴露出深層次的結構性矛盾——行業性壁壘、領域性割裂、地域性藩籬構成了數據要素市場化發展的“三重門”，而可信數據空間作為國家戰略級創新工具，正是在此背景下被賦予突破困局的歷史使命。

數據要素流通的現實三大梗阻

行業性壁壘：標準孤島與信任赤字。不同行業的數字化轉型進程差異形成了天然數據鴻溝。醫療領域因《個人信息保護法》要求患者數據匿名化程度需達99.99%，而工業領域設備日志數據則需要保留完整時間戳和工況參數，標準差異導致跨行業數據融合成本陡增。例如某智能車企試圖整合醫院腦電圖數據優化自動駕駛感知系統，但醫療數據的脫敏標準與汽車行業數據標注規范無法兼容，項目開發周期被迫延長18個月。更深層的障礙在于行業間數據權益分配機制缺失，金融與電信行業聯合建模時，雙方對模型收益分成比例爭議曾導致某省級政務大數據平臺項目停滯9個月。

領域性割裂：數據主權與價值沖突。公共數據、企業數據、個人數據三大領域因權屬特征形成流通“斷點”。政務數據開放長期面臨“不愿開”“不敢開”難題，2023年某直轄市開放數據集總量僅占可開放資源的7.3%；企業間數據交易因擔心核心商業機密泄露，約63%的中型以上企業僅愿在封閉聯盟鏈內共享數據；個人數據的“控制權—收益權”分離更催生數據黑市——第三方平臺非法爬取的社交數據價格比合規數據低70%，但交易風險卻高4.2倍（中國信通院，2024）。這種割裂直接導致數據要素市場“正規軍”與“游擊隊”并存，據測算，僅在消費領域就有超3000億元隱性數據交易游離于監管之外。

地域性藩籬：制度差異與基礎設施失衡。地方保護主義與數字基建差距形成區域流通屏障。長三角某市曾出臺政策要求本地新能源汽車數據必須存儲于市內算力中心，導致某車企跨省供應鏈數據協同成本增加1200萬元/年；中西部省份數字基礎設施投入僅占東部的28%，某農業大省因缺乏邊緣計算節點，農田物聯網數據傳至省級平臺后可用率不足40%（工信部，2023）。這種地域分化在跨境場景下進一步加劇，深圳數據交易所的國際業務因國內數據出境安全評估標準與歐盟GDPR存在17項沖突條款，實際撮合成功率僅為32%。

上述結構性矛盾導致數據要素市場陷入“低水平均衡陷阱”：首先是交易成本畸高，數據清洗、脫敏、標注等預處理環節占交易總成本的65%，而跨境數據流動合規成本更是突破單筆交易額的40%；其次是要素定價失靈，工業設備數據因缺乏統一質量評估標準，同類數據集在不同交易所價格差達8倍；最后是價值釋放受限，全國政務數據潛在價值超10萬億元，但實際開發利用度不足5%（國家數據局，2024）。

“三重梗阻”下的市場困局，正在引發“負向螺旋”——數據質量問題降低市場信心，低價競爭壓縮合規投入，進而加劇數據濫用風險。

可信數據空間的破局邏輯及落地舉措

隨著數據要素市場化進入深水區，傳統數據流通模式面臨的“信任缺失、算力冗余、價值耗散”等矛盾日益尖銳。2024年國家發改委發布的《可信數據空間建設指南》顯示，我國數據要素流通綜合成本高出美國42%，但價值轉換率僅為其67%。在此背景下，可信數據空間作為國家戰略性基礎設施，通過技術、制度和生態三重創新，正成為重構數據要素市場規則的關鍵抓手。

可信數據空間（Trusted Data Space，TDS）是以分布式技術架構為基礎，實現數據“可用不可見、可控可計量”的新型基礎設施體系。其核心特性體現在三個方面：可信互認，基于區塊鏈的分布式數字身份系統，實現跨域主體的可信互認，深圳可信數據空間已實現92家金融機構與科技企業的身份互認互通；安全協同，融合聯邦學習、機密計算等技術，支持數據不動模型動，上海AI實驗室基于TDS完成3PB醫療數據跨院建模，原始數據零出域；價值閉環，內置智能合約自動拆分收益，某工業互聯網平臺通過TDS完成設備數據交易，收益分配速度從人工處理的7天縮短為鏈上15秒。

相較于傳統數據中臺模式，TDS在數據主權保障（企業數據調用全程可追溯）、流通效率（跨域數據對接效率提升4—8倍）、合規成本（跨境數據流通審計成本降低75%）等方面展現突破性優勢。

可信數據空間的戰略價值，集中體現在對數據要素流通三大困境的“破冰”：首先，重塑數據信任體系。針對行業性標準壁壘，TDS通過構建跨行業元數據規范（已覆蓋制造、金融等8大行業），實現設備震動數據和信用評分數據的統一語義映射，合肥數據交易所案例顯示跨行業數據匹配效率提升300%。其次，降低流通摩擦成本。傳統模式下數據清洗標注占總成本65%，TDS接入的AI預處理平臺可將非結構化數據自動標注率提升至82%，使合肥某智能制造企業數據交易成本下降65%。最后，釋放要素乘數效應。醫療領域基于TDS的聯邦學習機制，例如某頭部藥企聯合20家醫院完成阿爾茨海默癥藥物研發，模型訓練周期從18個月縮短至30天，數據價值轉化效率提升17倍。

三位一體的系統性破局路徑

可信數據空間的構建必須通過技術、制度、生態三個維度形成有機閉環。這三重架構的深度協同，構成了“基礎設施重塑＋規則體系重構＋要素網絡重建”的立體化改造工程，其具體展開路徑如下：

技術突破：構建高維價值載體

核心價值流通層設計，融合區塊鏈的信用傳遞機制與隱私計算的數據控制權分離技術，構建“數據可用不可見”的價值交換管道。通過設計鏈上數據指紋與鏈下數據沙箱的協同計算架構，實現原始數據物理隔離的同時確保分析結果真實可信，形成類似SWIFT系統的全球性數據流通協議。

彈性配置基礎設施，研發數據動態產權分配引擎，將所有權、使用權、收益權進行原子化拆分。采用NFT技術對數據權益進行鏈上映射，支持分鐘級的數據權限組合、轉讓與交易，使單一數據集可同時支撐工業預測、金融風控、醫療研究等多領域價值釋放。

智能合約價值中樞，建立可編程的經濟規則模塊，通過預置120個標準化的數據收益分配算法模板，實現從數據調用、加工到應用場景的價值閉環自動結算。引入基于聯邦學習的價值評估模型，動態調整各參與方的收益權重，破解傳統數據流通中的“價值黑箱”問題。

制度重構：編織信任規則網絡

標準化體系。構建“數據質量認證（L1）—處理合規審計（L2）—流通安全評級（L3）—跨境合規審查（L4）—交易糾紛仲裁（L5）”的五級制度框架。其中L3級安全認證已推動制造企業數據交易糾紛率下降65%，成為市場信任建設的核心支柱。

分層監管沙盒機制。針對不同敏感度數據建立“紅/黃/綠”三色通道體系，如綠色通道允許自動駕駛數據實時互聯，黃色通道對金融數據設置24小時冷靜期，紅色通道對基因數據采用零知識證明技術授權訪問。某自貿區試點中，生物醫藥數據流通效率提升200%。

全域資產登記系統。開發數據要素“數字孿生”入表系統，通過數據資源成本計量和未來收益折現的雙重核算模型，形成資產負債表中的獨立資產科目。配合數字貨幣的智能合約支付通道，現已支持數據租金、質押融資等7類新型金融服務。

生態協同：激活網絡協同效應

空間網絡基礎設施，按照“主干鏈＋行業子鏈＋區域節點”的三層架構布局：國家主干鏈負責基礎協議和跨鏈互認，汽車、醫療等12條行業子鏈制定垂直領域標準，30個重點區域節點提供邊緣計算支持。該架構使跨行業數據交互響應速度從小時級降至秒級。

場景共生進化體系，設計“數據飛輪”驅動模型：在新能源汽車領域，動力電池數據通過空間流通驅動保險創新，形成的UBI新型險種數據又反哺電池效能優化。此類交叉賦能已在8大重點行業形成數據價值倍增效應，部分案例顯示行業協同價值達單體應用價值的3—5倍。

復合收益分配機制，打造數據要素“收益四維模型”：時間維度，按數據保鮮度動態調整權重；空間維度，基于使用地域經濟水平差異化定價；場景維度，商業應用按收益比例分成，科研應用享流量補貼；主體維度，原始提供者、加工方、平臺方按貢獻度鏈上分潤。

三位一體的推進框架本質上在構建數字時代的“數據生產關系操作系統”——技術層如同芯片架構決定運算能力，制度層如同操作系統定義運行規則，生態層則像應用生態釋放場景價值。當三者完成適配調優，可信數據空間將進階為數字經濟的新型社會化生產工具，開啟生產要素配置效率的指數級躍遷。

可信數據空間：開啟數權文明的新范式

可信數據空間的本質是對數字時代生產要素運行規律的重新定義。當數據突破行業孤島與地域藩籬實現全域流通，當智能合約替代人工協商成為價值分配準則，當數據資產化從會計科目轉化為實體經濟的造血機制，人類社會正在經歷從土地賦權、資本賦權到數權賦權的歷史性躍遷。這種變革不僅將數據要素生產力釋放幅度提升1—2個數量級，更重要的是構建起數字經濟時代的新型生產關系——既保障數據主體的核心權益，又實現要素價值的普惠共享。未來十年，可信數據空間將演化出數據聯邦、算力聯盟、算法共同體等創新形態，最終支撐起真正的數權社會基礎架構。在這幅數字文明圖景中，提前完成可信數據空間布局的主體，必將成為新規則體系的定義者與紅利的優先獲得者。

截至2024年中期，我國已建成16個國家級可信數據空間節點，連接數據資源超600EB，帶動數據要素市場規模同比增長139%。但這場變革才剛剛邁出第一步——當TDS與數字孿生、Web3.0技術深度融合時，將真正實現數據要素的全域流通、全程可信和全鏈增值。未來三年需要政府引導投入超1000億元新型基礎設施建設資金，推動100個重點領域可信空間落地。

可信數據空間不是技術烏托邦，而是重塑數字時代生產關系的制度性工程，它將重構我們對數據主權的認知邊界。在這場數權革命中，提前布局者可望獲得定義未來商業規則的戰略主動權。

（作者系中國特色數字化轉型方法論創始人。暢銷書《精益數據方法論——數據驅動的數字化轉型》唯一作者，中國計算機學會數字化轉型與企業架構SIG主席、數字產業創新研究中心副主席、公眾號《凱哥講數字化》作者，為企業提供數字化轉型咨詢培訓輔導教練服務。）