报告概述
本报告以AI赋能可信数据空间为主线，系统研究了可信数据空间的发展态势、面临的挑战以及人工智能技术如何从价值共创生态化、资源交互智能化、可信管控动态化三个维度赋能其建设。报告提出了AI与可信数据空间融合的体系架构，并涵盖国际国内发展现状、技术方案、典型实践案例及未来展望，为政府、企业及科研机构推动数据要素市场化配置与数据基础设施建设提供参考。
报告的核心结论
可信数据空间是数据基础设施的重要技术路线
报告指出，国家已明确将可信数据空间作为数据基础设施的关键组成部分，通过标准体系建设、试点项目推进等方式加速落地。截至2025年，我国已发布4项关键技术标准，并在8个城市部署建设，遴选63个试点项目，覆盖城市、行业、企业三层维度，成为破解数据孤岛的核心策略。
AI从价值共创、资源交互、可信管控三方面深度赋能可信数据空间
报告提出AI与可信数据空间相互依托、双向赋能的技术循环。在价值共创层，AI-native数据开发套件、多模态大模型、大模型机密计算等提升数据产品生产效率与安全；在资源交互层，语义互操作引擎与智能推荐系统实现跨域数据精准对接；在可信管控层，零信任智能体、安全智能体及合规审计引擎实现动态安全防护与合规监管。
可信数据空间建设面临数据融合、合规、安全、价值释放四大挑战
报告系统梳理了当前主要挑战：多源异构数据融合能力不足，跨域流通合规复杂，安全防护压力增大，以及价值释放效率偏低。这些挑战制约了数据空间从“可信共享”向“数智共生”的跨越，亟需AI技术提供智能化解决方案。
AI驱动可信数据空间将向安全智能化、资源交互智能化、要素供给智能化发展
未来，AI将使安全防护从被动响应转向动态自适应防御；通过语义理解打破行业边界，促进跨域协同创新；同时优化数据治理与质量，形成数据-算法-应用闭环，推动可信数据空间成为数字经济的核心基础设施。
报告回答的关键问题
什么是可信数据空间？
可信数据空间是一种新型数据基础设施，旨在实现数据‘可用不可见、可控可追溯’的安全流通。它通过统一的信任机制、规范的数据治理规则和灵活的技术适配框架，为多主体提供安全可控的数据流通环境，破解‘不愿共享、不敢共享、不会共享’的难题，是数据要素市场化配置的关键支撑。
AI如何赋能可信数据空间？
AI通过三大路径赋能：在价值共创上，AI-native开发套件和多模态大模型实现数据智能生产与深度认知，大模型机密计算保障隐私安全；在资源交互上，语义互操作引擎和智能推荐系统打通跨域语义壁垒，实现供需精准匹配；在可信管控上，零信任与安全智能体实现动态权限与自动化安全运营，智能合规审计引擎实现全链路追溯。
可信数据空间面临哪些主要挑战？
报告指出四大挑战：一是数据融合能力不足，多模态异构数据难以深度互操作；二是跨域流通合规复杂，需同时满足多法域监管要求；三是安全防护压力增大，传统边界防护失效；四是价值释放效率偏低，数据产品开发周期长，中小企业参与门槛高。这些挑战共同制约了数据空间规模化发展。
可信数据空间目前在我国发展如何？
我国已进入快速发展阶段。顶层设计上，发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，明确其作为数据基础设施重要技术路线。技术上，已形成4项关键技术标准，并主导3项国际标准立项。应用上，2025年遴选63个试点项目，覆盖城市、行业、企业，在医疗、物流、制造等领域实现跨主体数据协作。
报告中的代表性数据
全球数据空间案例数量
截至2025年3月，据IDSA统计，全球已形成约190个数据空间案例，其中欧洲占据主导地位，显示出数据空间建设在全球范围内的积极布局。
我国可信数据空间试点项目数量
2025年7月，2025年7月国家数据局公布试点名单，共遴选63个项目，覆盖城市、行业、企业三个维度，标志着我国可信数据空间建设进入规模化推进阶段。
已发布的可信数据空间关键技术标准数量
截至2025年，包括《可信数据空间技术架构》《数字合约技术要求》《使用控制技术要求》及《技术能力评价规范》，为空间的可信互操作与安全治理提供核心支撑。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 可信数据空间发展态势：分析国际（欧洲、美国、日本）和我国的发展现状，包括政策、标准、技术、应用生态等，为读者提供全景式背景。
- 发展挑战深度剖析：从数据融合、跨境合规、安全防护、价值释放四个维度系统阐述可信数据空间建设面临的难题，揭示AI赋能的必要性。
- AI赋能体系架构：提出AI与可信数据空间融合的完整框架，详细阐述价值共创层（AI-Native套件、多模态大模型、模型管理、智能体开发、机密计算）、资源交互层（多模态数据湖、语义引擎、推荐系统）、可信管控层（零信任、安全智能体、合规审计）的技术方案与成效。
- 典型实践案例：包含4个落地案例——端云协同智能座舱升级、跨境数据网关破解监管难题、辅助驾驶模型性能升级、医疗影像AI联合训练，展示技术方案在实际场景中的应用效果。
- 发展展望与趋势：展望AI驱动下可信数据空间向安全防护智能化、资源交互智能化、要素供给智能化演进，强调其作为数字经济发展引擎的战略意义。
- 附录与编制信息：报告编制团队名单（火山引擎与国家数据发展研究院联合），以及版权声明等辅助信息。
本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。
