（圖片來源：攝圖網）

（記者　陳洲）日前，國家數據局官網發布了《2025年可信數據空間創新發展試點名單公示》。名單顯示2025年可信數據空間創新發展試點項目共63個，其中城市可信數據空間方向13個，行業可信數據空間方向22個，企業可信數據空間方向28個。隨著可信數據空間在多領域加速落地，一系列現實挑戰也逐漸凸顯：隱私計算效率不足、跨平臺兼容性差、數據確權難、中小企業參與度不高等等……

各地掀起可信數據空間建設熱潮

可信數據空間是基于共同規則構建的數據共享平臺，其核心價值在于讓企業、政府、機構等主體在嚴格保護數據隱私與安全的前提下，實現數據資源的高效流通與協同利用，最終達成“數據可用不可見、可控可計量”的目標。這一創新模式打破了傳統數據共享中的信任壁壘，為數字經濟的深入發展提供了關鍵支撐。

目前，各地已掀起推進可信數據空間建設的熱潮，紛紛出臺政策規劃為其發展保駕護航。湖北省數據局印發的《湖北省推進可信數據空間發展行動方案》明確提出，到2028年要建成30個以上資源集聚、價值共創的可信數據空間，開發不少于300個應用場景，上架2000個以上數據產品，構建完善的技術、運營、生態、標準和安全體系。廣東省則聚焦制造業，計劃在汽車、電子信息等重點產業打造行業可信數據空間，推動產業鏈上下游數據共享，助力產業升級。上海市依托數據交易所優勢，探索建立跨區域可信數據空間互聯機制，促進長三角地區數據要素自由流動。

在多領域的落地應用中，可信數據空間的價值得到充分彰顯。如，在醫藥行業，北京“藥品可信數據空間”實現了藥監局、醫院、藥企的數據互聯，患者在不同醫院的檢查結果可跨院調取，避免了重復檢查帶來的資源浪費；在電力行業的可信數據空間打通了發電企業、供電公司與用電用戶的數據鏈路，通過實時監測全鏈條碳排放數據，為“雙碳”目標達成提供精準支撐；教育領域的數據空間匯聚了全國1PB優質教學語料，涵蓋從小學到高中的各類課程資源、教學案例和題庫素材，鄉村學校通過標準化接口即可調用這些資源，有效縮小了城鄉教育差距；在農業領域，茶業數據空間構建了從種植到銷售的全鏈條溯源體系，消費者掃碼就能查看茶葉的種植基地環境、施肥用藥記錄、加工工藝參數以及物流運輸軌跡……

這些場景的成功實踐，印證了可信數據空間在激活數據要素價值、賦能實體經濟方面的強大潛力。

可信數據空間面臨多重挑戰

可信數據空間作為數字經濟時代數據流通的重要載體，雖被寄予推動數據要素市場化的厚望，但在實踐中仍面臨技術、規則、生態等多重挑戰，這些難題制約著其規模化落地。

在技術層面，隱私計算效率與跨平臺兼容性成為核心瓶頸。當前主流的隱私計算技術，在處理大規模高維度數據時，往往需要付出數倍于傳統計算的時間成本，部分場景下甚至出現效率下降10倍以上的情況，難以滿足實時性業務需求。更關鍵的是，不同企業研發的隱私計算框架采用差異化技術標準，如同“信息孤島”般難以互聯互通，嚴重阻礙數據跨域流動。此外，數據加密與解密過程中的算力消耗、異構系統間的數據格式轉換誤差等問題普遍存在。

規則層面的數據確權模糊與定價機制缺失，直接推高了數據交易成本。數據作為新型生產要素，其所有權、使用權、收益權的界定始終存在爭議——用戶生成的數據經企業加工后權屬如何劃分？公共數據開放后的商業利用邊界在哪里？這導致企業在數據交易中普遍存在“不敢交、不愿交”的情況。與此同時，數據價值評估缺乏統一標準，同一批消費行為數據在零售、金融領域的估值可能相差5-8倍，買賣雙方的定價博弈往往使交易周期延長至3個月以上。

生態層面，中小企業參與門檻高以及數據資產化能力薄弱，則阻礙了可信數據空間的生態平衡。構建可信數據空間需要前期投入大量資金用于技術部署、合規審計等，一套基礎級別的數據安全管理系統成本高達數百萬元，遠超中小企業的承受能力。更重要的是，多數中小企業缺乏數據資產化思維，既不懂如何將業務數據轉化為可交易的資產，也難以評估自身數據的商業價值。能力的斷層使得數據空間生態呈現“頭部企業主導、中小玩家邊緣化”的失衡格局，難以形成多元主體共贏的良性循環。

多維度創新，護航行業規模化發展

可信數據空間的規模化發展，需要以技術創新打破壁壘、以規則構建明晰邊界、以生態培育激活活力，三者協同發力方能推動可信數據空間真正成為普惠性基礎設施。

技術創新需聚焦效率提升與標準統一。針對隱私計算效率不足的問題，可通過“硬件加速+算法優化”雙輪驅動——采用專用加密芯片將訓練效率提升3-5倍，同時開發輕量化隱私計算框架，降低中小機構的部署門檻。更關鍵的是建立跨行業技術標準，參考63個試點項目經驗，在金融領域統一賬戶數據加密格式，在醫療領域規范電子病歷脫敏標準，通過“行業標桿+強制適配”機制，推動80%以上的隱私計算平臺實現互聯互通。

規則構建要實現確權分級與定價市場化。基于試點經驗建立數據權屬“三分法”：用戶保留所有權、機構享有使用權、收益按貢獻分配，同時對數據進行安全等級劃分，明確不同級別數據的流通范圍。在定價機制上，推廣“基礎價值+場景溢價”的動態模型——醫療數據可按病例數量確定基礎價，結合AI藥物研發等場景附加值調整最終價格。可借鑒數據交易所的“掛牌-競價”模式，引入第三方評估機構，將交易周期壓縮至1個月內，同時建立爭議仲裁機制，降低交易摩擦成本。

生態培育需打造普惠體系與業態創新。針對中小企業參與難的問題，應推出 “數據科學即服務”(DSaaS) 模式，通過云化部署將入門成本降低。在金融、醫療等試點領域培育數據經紀商，幫助中小企業完成數據資產化轉型，同時催生合規審計、安全評估等新業態，形成“技術服務商+數據經紀商+監管沙盒”的生態閉環。

隨著各領域標準化范式的形成，可信數據空間將逐步實現“像水電一樣即用即取”。這種數據自由流動的格局，不僅會重構產業競爭邏輯，更將推動全社會進入“數據驅動”的創新紀元。