随着数字经济的快速发展，数据已成为新的生产要素。可信数据空间作为一种新型的数据基础设施，正在城市、行业及企业层面发挥重要作用。通过促进数据的安全、可信、高效流通，可信数据空间不仅提升了数据资源开发利用水平，还推动了各行业的数字化转型和高质量发展。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，可信数据空间的价值将更加凸显。本文将通过剖析多个案例，探讨可信数据空间在不同领域的应用及其价值。
《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》提出支持城市可信数据空间建设，围绕城市规划建设、交通出行规划等典型场景，推动公共数据、企业数据、个人数据融合应用，解决城市各行业、部门数据开放和信息共享程度受限的问题，提升数据资源开发利用水平。
《行动计划》明确以装备、新能源汽车等行业应用为重点，促进工业数据资源高效对接、跨域共享、价值共创，提高产业生态整体竞争能力，支持供应链协同、行业研究分析、政策制定实施等。在农业农村领域，以育种研发、农业生产、农产品追溯等典型场景为重点，促进多源涉农数据融合创新和流通应用，提升预警、监管、治理和决策水平。
上海数据集团携手华为云联合打造的城市级数据空间基础设施，通过“天机·智信”平台实现了城市数据的安全、可信、高效流通，同时与“浦江数链”平台和“数字信任”平台协同联动，在上海已初具应用规模。深圳数据交易所通过三方合作，通过可信数据空间技术应用，达成国内首笔基于数据空间技术的场内数据业务合作，实现质量数据可信流通，提升客户满意度，促进质检前置。四川长虹建立工业数据空间，打通测试、生产、库存、应付账款、供应商资信等数据，促进产业链、供应链高质量协同发展，赋能产值超90亿元。
01 政策支持与现状需求
国家层面出台了《“数据要素x”三年行动计划(2024-2026年)》、《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等政策文件，强调公共数据授权运营的重要性。地方政府也积极响应，出台了多项政策文件，为公共数据授权运营提供政策支撑和法规保障。
各地在探索公共数据授权运营时缺乏可借鉴的经验和模式，平台功能单一、数据整合能力不足，无法满足多样化的数据应用需求，难以有效挖掘和利用公共数据的价值。如何高效化、精细化、科学化招引和管理数商生态是持续性问题。
智能驾驶、车联网、智能座舱等技术的不断突破，推动智能网联汽车向更高水平发展。智能驾驶技术的发展需要依赖于大量的数据进行训练和测试，数据共享流通难以保护数据所有者利益，易导致数据被二次利用甚至滥用。智能驾驶造成事故难定责，车主对车险的需求日益多样化，保险公司需要深入了解消费者需求，提供更加灵活和个性化的保险产品。
而农业新质生产力的发展，要面对养殖模型不科学，企业营收过单一，融资路径缺抓手，农业补贴需监管，地方品牌需溯源。如传统渔业养殖方式主要靠养殖师傅的经验，需要构建科学的数字化养殖模型。渔业养殖企业的资产估值困难，金融机构在评估贷款抵押物价值时面临较大困难。
02 城市数据空间：公共数据应用案例剖析
基于机制完善、基础建设、权益设计、生态运营四步曲奠定，形成公共数据授权运营好的开端。通过数据要素供给、开发、交易及利用等形成的数字化活动税收、运营收入税收、交易收入税收以及产业数字经济税收，快速助增地方数据财政收入。基于城市数据空间的标准协议以及灵活拓展性，有效对接其它城市数据空间，形成区域数据空间以及国家数据空间。
通过全国先行地方实践经验沉淀，基于本地现状以及特色分析，制定其符合本地的授权模型以及运营主体的授权途径，同时完善其管理办法、实施方案、实施细则等制度规范以及场景申报、数据产品合规审查等地方标准规范。
紧紧围绕“最小必要、一场景一申报、数据可用不可见”等原则，综合各地授权运营相关管理办法，在理清数据需求方、数据提供方、数据管理方、数据运营方、产品开发商各个角色分工职能的基础上，基于可信数据空间形成了城市数据空间，同时展开数据分类分级、数据脱敏、数据基件等高质量数据治理服务，并围绕本地特色进行外部数据引入，从而更加夯实运营基础。
地方在开展公共数据授权运营时，对于数据使用方收费策略如何制定、数据提供方如何通过利益补偿形成配合、数据运营方相应的收益模型有哪些等问题需要设计相应权益模式，基于多地实践总结，形成了相应解决方案，从而助力地方更加畅通展开运营事宜。
基于多地公共数据授权运营实践基础，围绕数商招引、场景打造形成了相应生态体系以及银行、保险、医疗健康、商超运营等各行业场景案例，能够面向地方快速进行复制落地以及基于本地特色定向指引和场景谋划，同时可根据地方发展规划，为产业园落地进行赋能。
03 行业数据空间：智能网联汽车应用案例剖析
基于行业数据空间，为数据供给方提供数据使用对象、范围、方式的控制能力，满足了车企对数据可用不可见、可用不可存、可控可计量的需求，消除流通顾虑。为数据处理者提供数据流通处理的日志存证，提供内外部合规记录，实现数据资源有效管理。为数据供需双方提供中间服务，便利供需对接，促进汽车行业数据要素资源的价值转换。
通过消除供需流通顾虑、保障流通过程透明和促进供需高效对接，提升智能驾驶算法研发和城市交通安全效率。基于车载智能终端、RSU、OBU等车路协同重要系统及组件采集的可信存证数据能够有效进行可信检测和事故责任划分。
基于区块链、隐私计算等技术搭建行业数据空间，实时数据存证破除信任危机，贯穿事故追溯降低核查成本，多方数据融合提升车主感知。降低交通事故核查成本，深化用户服务价值体验，助力深化车险综合改革。
04 企业数据空间：农业新质生产力发展应用案例剖析
融合区块链、大数据、AI、IoT等技术打造企业数据空间，数据分析挖掘提升养殖效能，养殖模型变现产生增值收益，流程追踪溯源增加消费信心，实时数据感知降低金融风险，数据资产评估扩充融资来源。降低养殖扩大经营成本，推动一二三产业有机融合，助长农业新质生产力发展。
在农业新质生产力发展的企业数据空间应用中，数据分析挖掘通过收集、整合和分析养殖过程中的各类数据，帮助养殖场更加精准地了解鱼的生长状况、饲料利用情况、环境条件等。具体来说，通过各类智能养殖设备系统，如水质监测系统、水下视频监控系统等，采集养殖过程中的各类数据，包括水温、溶解氧、pH值、光照、养殖品种的生长情况、健康状况等。将收集到的数据进行整合和分析，构建科学合理的养殖模型，如水质监测模型、饵料投喂模型、鱼类生长模型等。
数据分析挖掘可以发现养殖过程中的瓶颈和问题，提供科学的养殖策略建议，如优化喂食计划、调整水质参数、改善养殖环境等。这些改进措施可以提高养殖效率和质量，降低养殖成本，增强鱼类的抗病能力和生长速度，从而提升整体的养殖效能和经济效益。同时，不断迭代优化科学养殖模型，并将这些模型对外出售数据使用权，进行数据变现，产生增值收益。
来源：《零数可信数据空间白皮书（2024）》，本篇针对应用案例章节由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
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