可信数据空间合规100问 2025年9月 目录 一、基础概念类 1 1.可信数据空间的核心定义及本质特征是什么？ 1 2.可信数据空间与传统数据平台的核心区别体现在哪些方面？ 1 3.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？ 数据流通的反垄断合规要求（如禁止数据垄断）？ 63 88.数据跨境交易的合规流程与安全评估？ 64 89.数据流通的税务合规（如增值税、所得税）？ 65 90.数据流通争议的解决机制（如调解、仲裁）？ 65 十、风险防控类 66 91.可信数据空间的风险识别框架与维度？ 66 92.数据合规风险的评估方法（如定性/定量）？ 67 93.风险预警的技术实现（如AI监测、阈值触发）？ 67 94.风险处置的流程合规（如分级响应、记录）？ D ID）、统一元数据标准（如DCAT）实现数据来源、权属、血缘的全 链路追溯，为可信体系奠定基础；其次是数据安全与隐私保护，依 托同态加密、零知识证明、差分隐私等密码学工具，结合细粒度访 问控制（ABAC），保障数据“可用不可见”；第三是可信数据交换协 议，如跨域互操作框架（GAIA-X、ISO/IEC 20547）与智能合约，标 准化交换接口并自动执行权责规则；第四是数据治理与合规引擎，

/集约化的分布与程度 2. 业努覆盖全面 • 覆盖企业运营的不同层次 ，如 ：集团、 事业部 • 覆盖业砮运营的不同领域 ，如 ：业砮价值链、管理管控职能 □ 对组织 ：指导组织架构设计 ，即先定义 ”书十 么” 、 再定义 "由谁干帮助企业建立流程化 3. 体现业努差异 ■ 对于业务价值链流程 ，告种业努塥景模式下需要不同 的业务能力/流程模块 组织 □ 对TT: 对IT架构的建设提供关键指导 《诊断报告》 确定《诊断根 咨询 顾问 组织总结 讨 讨 if L寸 告》 _ 与耐 KPI问讀 _ 认流程图和 司國点 副总 确定綱框架 _ 与耐 舰诊断报吿 _ 与硏讨 ，插 定问國和_ 点 !§M司國 KP【问题 _ 与册守 』确 定问题和痛点 迫织问题 KPI问题 参与耐 KPI问讀 部校 結册寸 防步狐 [ 报 参与耐 結刪 客户 _ 与耐，编 写L3'流程图 打通供应商喘数据椹〔供应商库存、 计划■认i 物流isi信房、 釆购周朗獅 更短的交付罔期 支持实现打造 "粞氙 双轮驱动的供应链目标 等) 交 货 计 切 通 过 系 统 发 跟 踪 成品交货i十划与物流控制能力a®1: 筚三方物流与总滿数挺BSI通，物 Siii皂透明< > 来料品釓 , 分折与 做 sm 商改菩_ 的_ 追 .. 流 程 闭w建 设 卜 洲 ’ 更好的产品质星

关的场景（例如， 开发模型和预测）或进行基础设施评估。交通主管部门可以使用人 工智能来简化其运营（例如，目标维护） 尽管人工智能潜力巨大，但其部署也将带来一系列社会经济、制度 和政治挑战。本文包含十条建议，供政策制定者参考，以包容、公 平、透明、安全和负责任的方式设计、使用和监管交通运输领域的 人工智能。 01 明确交通政策要实现的社会目标，评估人工智能如何帮助实 现这些目标，部署人工智能技术的清单采购和使用。 ，当局应努力使法规既可机器读取又可人类阅读，通过将法规转 换为算法系统可使用的机器可读代码来实现。为行业利益相关者 定义一组最低限度的数据进行匿名标准报告。 算法。 一个用于算法问责的治理框架应确保算法系统能够按 预期运行。在问责框架下，负责部署算法系统的人员对其决策 应承担法律后果。这一方面将尤其对于准备在路上部署自动化/ 自动驾驶汽车至关重要，这将需要与包括保险业在内的多个社 会参与者进行对话。

(LLM) 推理的城 市 级建筑年龄信息增广 设计问答范式“ [ 某市 ][ 某区 [ 某街道 ] 有一栋 [ 某类型建 筑 ], 请估测它的建设年代， 无需 给出详细解释” 脚本批 量问 答 收集答案 + 抽样验 证 + 数据集导 入 一建筑高度 建筑投影面积 一建筑外观形态 一建筑功能分类 一建筑年代 住宅 3 类 公共服务 商业 办公 工业 交 通 多元 - 海量 Caglar Gulcehre 等提出 1997 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 提出 an 引入了自注意 力机制，提高 处理效率 解决梯度消失 问 题，可以处理更长 序列的数据 脱 磨 1989 Yann LeCun 等人 在 贝尔实验室开发 - an k- u LSTM i 卤 BP 网络 时间 1 6 式 9g d 十 有实际意义的天气和负荷数据 上 16 I 02214

...................95 9.3 性能优化与升级.............................................................97 十、风险管理............................................................................99 10.1 风险识别与评估... 多模态大模型部署、数据治理工具链、可信管控系统、 智能应用开发平台等。 国产算力资源池要统筹提供多元化的国产算力能 力，满足不同大模型和应用场景的算力需求；多模态 大模型部署模块要实现对 DeepSeek、通义千问、智 谱等通用大模型的统一部署和管理，支持各类智能应 用的调用；数据治理工具链要提供数据清洗、脱敏、 标注、知识图谱构建等功能，提升数据质量；可信管 控系统要实现对数据的身份认证、权限管理、安全审 能应用提供知识支撑。 通过这些功能，形成高质量的公共数据集，为大 模型和智能体的训练和应用提供可靠的数据基础。 2.2.2 模型管理 平台要具备强大的模型管理功能，能够实现对 DeepSeek、通义千问等通用大模型的统一管理。包 括模型的导入、部署、更新、版本控制等。要支持模 型的训练和优化，能够根据政务领域的语料和知识， 对通用大模型进行微调，提高模型在政务场景下的应 用效果。 同时，要提供模型性能监控和评估功能，及时发

台 系 统 建 设 为 核 心 ， 筹 备 建 设 一 个 具 备 能 耗 在 线 监 测 、 碳 排 放 监 测 报 告 核 查 、 节 能 减 排 指 标 预 警 预 测 、 节 能 减 排 问 题 诊 断 、 污 染 源 监 控 管 理 和 节 能 减 排 技 术 交 流 服 务 于 一 身 的 能 源 和 碳 排 放 管 控 云 平 台 ， 为 园 区 低 碳 发 展 和 节 能 减 《 苏 州 工 业 园 区 节 能 降 耗 、 低 碳 发 展 行 动 计 划 》 ， 将 各 项 节 能 低 碳 管 理 的 具 体 工 作 分 解 落 实 到 各 责 任 单 位 。 实 施 问 责 和 表 彰 奖 励 制 度 ， 对 在 节 能 目 标 责 任 考 核 中 等 次 为 “ 完 成 ” 或 “ 超 额 完 成 ” 的 单 位 给 予 通 报 表 扬 ， 在 年 度 单 位 为 园 区 低 碳 节 能 服 务 单 位 提 供 最 大 一 个 亿 的 银 行 信 贷 支 持 ， 解 决 了 一 直 困 扰 低 碳 节 能 服 务 企 业 发 展 “ 融 资 难 ” 的 问 题 。 积 极 打 造 的 光 伏 特 色 小 镇 — — 嘉 兴 秀 洲 工 业 园 区 （ 一 ） 园 区 基 本 情 况 浙 江 嘉 兴 秀 洲 高 新 技 术 产 业 开 发 区 （ 原

...............128 9.2 社会效益................................................................. 129 十、 经结论与展望............................................................ 131 一 、引言 1.1 新材料产业发展现状与挑战 新材料产业作为现代产业体系的重要基石， 展， 在部分关 键材料技术上实现了突破， 产业规模稳步增 长， 但与发达国 家相比， 仍存在一定差距。 从研发视角来看， 新材料研发面临着严峻的挑战 。研发周期 漫长， 通常需要数年甚至数十年的时间， 期间投入巨大且风 险极高 。据统计， 一款新型高性能材料从基础研究到实现产 业化，平均研发周期长达 10 - 15 年，研发投入高达数亿元。 实验数据分散于各类科研机构 、高校以及企业内部， 将来自不同数据源的 数据整合到一个统一的数据平台中 。采用联邦数据库 、数据 仓库 、主数据管理等多种技术手段实现数据集成 。联邦数据 库通过建立虚拟数据库， 对多个数据源进行统一管理和访 问， 用户可以通过联邦数据库的统一接口， 透明地访问分布 在不 同地理位置 、不同类型数据源中的数据， 无需关心数 据的实 际存储位置和物理结构 。数据仓库则将数据进行集 中存储和 管理，

货币 贬值 贸易战 影 响 人力成 本上涨 环保 稽查 制造企业 如何转型 税制 改革 原料 涨价 1 1 1 个目标： 制造强国 2 化融合：信息化、工业化融合 3 个十年： 2025 、 2035 、 2045 4 项原则： 市场主导、政府引导；立足当前，着眼长远； 全面推进、重点突破；自主发展，合作共赢。 5 条方针： 创新驱动、质量为先、绿色发展、 结构优化、人才为本。 用 ● 德国工业 4.0 本身也在探索中前行 ● 我们并不期待在 2030 年之前完全实现工业 4.0,” 西门子工业 4.0 办公室主任维根 纳 说。 “但是，我们必须充分利用下一个五年到十年，以便作好准备。” ● 避免生搬硬套拿来主义 ● 工业 4.0 最容易掉进去的坑，就是“设备升级陷阱”。大笔专项资金被工业 4.0 引到 另外一条设备升级的路上 ● 工业 4.0 对 Starplex Scientific 3 9 实在是无法形容 Epicor 有多么地至关重要。它 不能为你解决问题，但是在你解决问题之前你 必须知道自己有问题， Epicor 就是告诉我们问 题 的工具。 Epicor 帮助我们集中策略和资源。 这 对于企业绝对非常关键。 Sam Mahon, Production Control Manager,Chrysler

借助人工智能赋能新型电力系统可持续蓬勃发展 背景 3—— 人工智能赋能新型电力系统发 展 中华人民共和国中央人民政府 ww. govco 中 华 人 民 共 和 国 国民 经 济 和 社 会 发 展 第 十 四个五年规划和 2 0 3 5 年 远 景 目 标 婀 要 第 四 章 强 化 国 家 战 略 科 技 力 量 专祖 2 科技前造健城破炎 01 新一代人三智热 首语买地理论 1 、数据生成：纯文本数据制作管 线 构建高效的 半自动化数据制作管线，为预训练和下游任务微调提供大规模、高质量的电力领域文本数据支撑 15/37 质量考核 数据清洗 存储高质量数据 提示词 十 种子数据 提供自动 化标注 提供高质 量数据 指令 回答 数据 标注 构建层次丰富、多样性好、知识粒度细的电力场景大规模多模态数据集，构建了 8 大类数据量 超 1 0 0 万 PPO 调整策略 二 回答 1 人工标注 A= 提示词 指令微调模型 指令微调 模型 回答 2 收集人工选择数据 微调 预训练模型 奖励值 · 奖励模型 十 指令微调 模型 文本 图像 … 参 数 同 步 提示词 国产集群适配 大模型训练流程 训练数据集 电力运维通用模型