可信数据空间中“可信”的具体内涵包括哪些维度？ 2 4.可信数据空间的关键技术组件有哪些？ 2 5.可信数据空间的主要参与主体及其角色定位是什么？ 3 6.可信数据空间对数据要素市场建设的核心价值是什么？ 4 7.可信数据空间与隐私计算技术的关系是什么？ 5 8.可信数据空间与区块链技术的结合点有哪些？ 5 9.可信数据空间的应用场景主要覆盖哪些行业？ 6 10.可信数据空间的“全生命周期可信”如何理解？ 7 二、数据治理类 21.可信数据空间中数据加密的合规要求（对称/非对称加密）？ 15 22.访问控制的“最小权限原则”在可信数据空间的应用？ 16 23.可信数据空间中数据脱敏的国家标准与适用场景？ 16 24.隐私计算技术在可信数据空间的合规性验证要点？ 18 25.可信数据空间中安全审计的日志留存要求是什么？ 18 26.数据泄露事件的应急响应流程与合规要求？ 19 27.可信数据空间中数据安全风险评估的频率与内容？ 可信数据空间的互操作性标准核心内容是什么？ 24 35.可信数据空间的可信认证机构与流程有哪些？ 25 36.可信数据空间中数据格式的合规标准要求？ 26 37.可信数据空间中接口标准的安全性设计要点？ 27 38.隐私保护技术（如差分隐私）的标准应用要求？ 27 39.区块链技术在可信数据空间的合规标准（如BSI）？ 28 40.AI技术在可信数据空间的应用标准有哪些？ 29 五、运营管理类 30 41.可信数据空间运营主体的法律责任与义务是什么？

现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 以使用同义词替换、句子重组等方法进行文本数据增强。 在数据共享和合作方面，与其他医疗机构、研究团队或合作伙伴分享数据，以扩大数 据集规模。数据共享和合作可以加速模型的训练和研发。使用数据共享协议和隐私保 护措施，确保患者敏感信息的保密性。 在主动数据收集方面，设计医学研究或临床试验，有针对性地收集数据，以满足特定 任务的需求，包括患者招募、数据采集和监控。利用远程监测和医疗设备来实时收集 患者数据，能够有效提高数据的时效性和质量。 性能和可靠性。同时，确保数据的合规性和隐私保护至关重要，需要遵守相关法规和 伦理准则，保护患者和研究对象的权益。 医疗大模型的 伦理风险与安全监管 （一）医疗大模型应用的伦理隐忧 尽管大模型在医疗领域的应用展现出极大的发展潜力，但飞速发展的同时也可能涉及 数据隐私、信息安全、医疗决策的责任等伦理和法律问题，这些也正是在临床一线工 作的医务工作者所关心的问题。 在数据隐私和安全方面，在医疗领域，大模型需处理大量敏感个人健康信息。应确保

大模型生成的回复与公认的事实 知识出现了冲突。 • 需要不断增加高质量的标注数据， 优化模型加以解决 3. 保护数据要素隐私 训练垂类行业模型时，面临 保护各类本地数据隐私的问 题。包括，训练数据，本地 模型，提示词等。 多个数据源联合训练一个大 模型时极有可能会暴露每个 数据源的用户隐私和影响信 息安全。 例子： 问：请总结以下新能源车的介绍， 并突出说明其优点。 答：总体上看，这款最新的 XXX 1. 构建联邦大模型新范式，解 决数据稀缺 / 标注不足问题； 2. 利用联邦学习技术，在保护 数据隐私的前提下，合规合 法地利用手机、汽车等终端 设备上的私域数据； 效果 ： 1. 联邦大模型，整体性能更优； 2. 联邦大模型，有效保护了私 域数据的隐私和机密。 3. 本地的联邦模型，无需高性 能计算资源，降低了使用门 槛，提升了能源效率。 AI Agent 本地数据 大模型 联邦大模型 FATE-LLM 问题：如何能够让大模型落地到本地小模型，同时保护隐私安全？ 本地模型 本地数据 … 15 传统方法：将草从各地集中到一起喂羊， 并不合规，隐私和数据安全保护的要求 使得获取数据成为障碍 联邦学习新思路：让羊群在各地移动， 而草不出本地，主人无法知道它吃了 哪些草 联邦学习核心思想

6.3.2 事故责任判定...........................................................................115 7. 数据共享与隐私保护................................................................................117 7.1 交通数据共享平台 7.2 隐私保护技术....................................................................................125 7.2.1 数据匿名化处理.......................................................................127 7.2.2 用户隐私权保障 理中心已经开始部署基于 AI 的系统，以自动识别交通违章和事 故，及时处理并通知相关部门。 然而，尽管在人工智能与交通领域的结合上已有一定的进展， 实际部署和广泛应用仍面临一些挑战，如数据隐私与安全、技术标 准化、以及公众接受度等问题。各国政府和相关企业正在积极探索 解决方案，以推动 AI 技术在交通领域的落地应用。 综上所述，人工智能在交通领域的发展潜力巨大，未来的交通 系统有望更加智能、高效和安全。因此，将

175ZB）， 但高质量语料尤其是中文语料严重匮乏，实际流通率却不足 5%。数据 “ ” 产业面临 不敢共享、不愿共享、不能共享 的困局如同无形枷锁禁锢着 AI 创新的步伐。 比如医疗数据因隐私顾虑难以赋能疾病预测模型，工业数据因竞争壁垒阻碍供应链协 同优化，金融数据因权属模糊制约风险管控精度，这些挑战的本质，是数据要素市场化 “ ” 配置过程中 信任基础 的不足，也将严重制约着人工智能产业的发展。 能协同发展 挑战 1、数据空间发展与挑战 1.1 数据空间国内外发展趋势 国际 数 据空间（IDS, International Data Space） 的概念最早起源于欧洲，旨在解决数据孤岛、隐私 安全和权属不清等问题，推动数据的高效流通与价 值释放，促进数字经济的快速发展。 2016 年，德国工业 4.0 战略率先提出工业数据空间 的概念，随后欧盟推出《欧洲数据战略》，将数据空 据主权、多方协同治理和标准化，GDPR（通用数据 保护条例）为数据保护奠定了法律基础。 在技术架构上，欧盟以 GAIA-X、IDSA 为代表，采用 联邦式、去中心化架构。数据不集中存储，而是保 留在数据源地，通过联邦学习、隐私计算等技术实 现协同分析。此外，还利用区块链、分布式身份认 证等技术，保障数据流通的安全与可控。通过连接 器机制（Connector Mechanism），实现了不同系 统间的数据互操作，提升跨域数据流通效率。

省级数据共享需求..............................................................................17 2.3 数据安全与隐私保护需求...................................................................20 2.4 用户角色与功能需求........... 指 在特定省域内，依托先进的技术手段，实现跨部门、跨行业的数据 共享、交换与协同应用的平台，它将为政府决策、经济发展与社会 治理提供强有力的数据支撑。 在推动数据互联互通的过程中，数据安全和隐私保护成为亟需 解决的问题。信任是数据共享的基础，而可信数据空间则是构建信 任的重要保障。通过建立完善的数据治理机制、标准和技术保障， 省级可信数据空间可以确保数据的真实、完整和安全，从而提升各 31.3 万亿元，占 GDP 的比重超过三分之一，而数据作为数字经济的核心要素，其价值潜 力尚未得到充分挖掘。政府部门在促进数据共享方面面临诸多困 境，例如数据孤岛现象、数据质量良莠不齐、保护数据隐私的法规 不健全等。因此，省级可信数据空间的建设不仅能促进数据的整合 与共享，也能提升政府服务能力和社会各界对数据的信任。 省级可信数据空间的构建需要多方参与的协同机制，包括政 府、企业、社会

服务机器人的通用性与泛化性壁垒 12 1.4. 服务机器人行业的ESG实践指引 13 1.4.1. 绿色供应链（E） 14 1.4.2. 全球市场合规认证（S) 15 1.4.3. 信息安全与隐私保护(G) 16 01 开放性的全栈式智能服务机器人生态 第二章 开放性的全栈式智能服务机器人生态 19 2.1.生态概念定义 21 2.2.行业下半场的生态发展路线 22 2.2.1. 零售 47 3.1.5.医疗 49 3.1.6.养老 50 3.1.7.大型交通枢纽（机场） 52 3.2.服务机器人助力细分产业实现可持续发展 54 3.2.1 酒店楼宇场景：节能降碳与隐私保护 54 3.2.2 工业场景：清洁减排与劳动福祉 55 3.2.3 医疗场景：卫生治理 55 3.2.4 零售场景：节能降耗与绿色清洁 56 3.2.5 养老场景：助老关怀与人性化服务 56 从公司治理来看，服务机器人企业应采取措施 积极应对信息安全和用户隐私保护的挑战。随 着技术的进步，针对机器人的数据收集，建立 完善的信息安全管理体系显得极为重要。企业 应制定透明的隐私政策，使用户充分了解其 数据的收集与使用方式，增强用户信任。在 遵循国际和地区性信息保护法规的过程中， 企业应采取有效的制度和架构充分保障和尊 重用户的隐私安全。良好的信息安全治理有 助于提升公司在市场中的竞争力，树立负责

加速研究创新，聚焦大众健康 39 悦动三环，引领运动健康生活方式 42 守护听力健康 65 企业责任 67 以消费者为中心 67 用高质量赢得消费者信赖 69 保护消费者隐私安全 73 可持续的供应链 73 供应商责任管理 74 供应商产品环保管理 74 负责任原料管理 75 促进社区发展 75 创造就业，培养人才 77 员工关爱与健康保障 理念。 保护消费者隐私安全 AI、5G-A、量子计算等前沿技术推动产业加速数字化转型和智能化升级，华为坚信在数字化、智能化时代，网络安 全与隐私保护是数智世界发展的基石，并将网络安全和隐私保护置于公司的商业利益之上。我们持续构建并全面实施 端到端的全球网络安全与隐私保护保障体系，在产品和服务中构建网络安全与隐私保护能力，通过创新科技构筑领先 的隐私安全体验。 隐私保护与网络安全治理体系 隐私保护与网络安全治理体系 华为持续构建完善隐私保护与网络安全治理体系，在端到端的业务流程中嵌入隐私安全要求；由终端BG EMT制订、 审议并执行终端隐私安全政策、战略、治理方案，管理隐私安全能力建设，提升终端产品和服务的隐私安全竞争力。 设立终端BG隐私保护与网络安全办公室，组织相关部门建立支撑战略及执行的操作细则，推动措施落地，并进行稽 核，监控落地情况。 治理架构 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容

产业从"云端集中式智 能"向"端边云协同智能"的重大转型。这一转变不仅重新定义了智能计算的分布格局，更深 刻改变了整个产业的商业模式和价值创造方式。 端侧 AI 的崛起源于多重因素的共同推动。首先是数据隐私和安全需求的日益增长，越 来越多的企业和用户认识到，将敏感数据保留在本地处理的重要性。其次是实时性要 求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的 刚性需求，使得 优化服务来获得长期稳定的收入。这种模式的转变使得技术供应商和用户企业真正成 为了利益共同体，共同承担风险，共享收益。 · 9 数据要素的确权、定价和交易机制在 2026 年将逐步成熟。通过区块链、隐私计算等 技术的应用，数据可以在保护隐私和商业秘密的前提下进行安全的流通和交易。数据 交易所将成为各地数字经济发展的重要基础设施，提供数据资产的登记、评估、撮合、 清算等全流程服务。一个典型的案例是，某物流企业将其积累的货运轨迹数据进行脱 亿，业务覆盖全球近 200 个国家和地区。。在技术创新方面，萤石持续投入 AI 视觉算法研发，推出了包括人脸 识别、行为分析、异常检测等多种智能算法，并通过边缘计算技术实现了本地智能处 理，大幅提升了响应速度和隐私保护能力。通过"硬件+云平台+AI"的综合能力，萤石 正在推动智能视觉技术在家庭安全、看护、智慧社区等场景的广泛应用。 研华科技 研华科技作为全球智能系统产业的领导厂商，在工业计算机、嵌入式系统、边缘智能