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？ 100.风险事件的复盘流程与改进要求？ 72 一、基础概念类 可信数据空间的核心定义及本质特征是什么？ 1. 可信数据空间是数字经济时代以数据可信流通与价值转化为核心目 标，通过隐私计算、区块链等技术手段，融合法律规范、行业标准 及多元主体协议，由政府、企业、个人等共同构建的新型数字生态 载体。其本质特征体现为“可信筑基、主权保障、协同创值、动态演 化”的逻辑统一：一方面，“可信”是底层支撑——既依靠技术实现数 术架构与治理 规则，随技术迭代、法规完善持续优化，始终保持“可信”与“价值释 放”的平衡。 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？ 2. 可信数据空间与传统数据平台的核心区别，本质是从“中心化数据管 理”向“可信生态协同”的范式跃迁。传统数据平台以技术架构为核 心，聚焦单一组织内部数据的存储、处理与分析，依赖权限管控保 障安全，数据主权多由平台主导，跨系统、跨主体的交互因信任缺

········· 第一章 13 15 16 20 韧性DC的关键特征及成熟度模型 ·············································· 韧性的本质：故障即常态、恢复即本能 韧性DC关键特征 数据中心韧性成熟度模型与发展框架 ·································································· 海量需求与洪峰流量冲击 2025年1月27日，DeepSeek公司发布大模型 R1版本后，用户单日访问量激增至 4900万 次，远超服务器并发承载极限，导致大量用户 无法使用服务。 韧性的本质：故障即常态、恢复即本能 美国软件工程研究所（SEI）提出，系统韧性表现 为对关键功能的动态保护能力，涵盖在压力环境下 维持核心操作、快速识别异常，以及通过适应性调 整实现功能恢复的综合能力；国际灾难恢复协会 L4：数据驱动 行业引领 L5：智慧演进 图 2 - 3 数 据 中 心 韧 性 成 熟 度 模 型 D R M M 的 五 个 等 级 DRMM成熟度模型的演进路径表明：从被动响应 到智慧演进的跨越，本质是技术革新、流程再 造、文化重塑三要素协同突破的结果。 DRMM L3：管理量化 已形成可重复的标准制度，建立对故障的主动 防御，主动发现故障，主动安全防护，可实现 分钟级资源弹性扩容。具体表现为：设立韧性

系统的必由之路， 电力人工智能系统 (AI EPS) 的本质是电力系统的“超级大脑”。 电 力 人 工 智 能 系 统 对 电 网 运 行 进 行实时、精确地控制与管理，实现全面 可见、可知、可控的透明化。 电力人工智能系统 AI EPS “ 超级大脑”一智能软件系统 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 本质 30 电力人工智能的研究和思考 ■ 2023

资源配置优势：通过价格机制和竞争机制，实现资源的高效配置  风险分散优势：通过投资多个企业和项目，有效分散风险  创新激励优势：采用股权投资方式，与企业形成利益共同体 风险分析  短期逐利风险：资本的本质是追求利润最大化，可能导致投资行为短期化  估值泡沫风险：投资者对相关企业的估值可能过高，形成泡沫  退出机制风险：资本投资的最终目的是实现退出并获取回报，如果退出渠道不畅， 可能导致资本滞留

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。 国家数据局重磅出台《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》，以国家战略方 式推动可信数据空间的加速建设，预计 在数据语料供给方与行业大模型消费方会存在多方 身份不可信、数据来源不可信、数据使用过程不可信、 数据传输不可信、数据 AI 不可控等关键挑战。 · 参与方身份不可信：是阻碍数据要素高效流通的 核心瓶颈，其本质在于传统身份验证机制无法适配 数 据跨域流通的复杂场景。一方面，不同机构 / 平台采 用异构身份管理系统，缺乏统一的元数据标准和互 操作协议，另一方面，动态身份管控难，数据离开持 有方安 由布局，轻松实现数据分析和报表搭建，快速定制 专属数据大屏。 三、智能用数 Data Agent 通过生成式 AI “ ” 将自然语言转换为可智能化执行的端到端数据自助分析与决策呈现，成为 智能用数 的 核心载体，其本质是以 AI 为引擎，大幅降低数据使用门槛，使业务人员直接驱动数据从资源转化为行动依据。用 户只需提出分析需求，agent “ 智能化完成数据到洞察报告的端到端流程，将传统 提需求 - ” 等开发

编写人员 吴志刚 张 朝 袁晓庆 孙 刚 宋颖昌 管 桐 磊 靖 王 刚 姚 徐 前 言 一、白皮书编写背景 当前， 以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次 工业革命正在兴起。工业互联网作为新一代信息技术与制造 业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起 全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服 务体系， 么样的工业互联网平台。从技术视角看， 工业互联网平台包 括边缘层、 IaaS 、工业 PaaS 和工业 APP ，本质上是构建 “数 据 + 算力 + 模型 + 应用”的整体解决方案，提供描述、诊 断、预 测、决策不同应用深度的服务。 联网平台的价值究竟是什么。从价值视角看，工业互联网平 台的本质是通过工业全要素、全价值链和全产业链的连接、 解耦和重构，实现对企业成本、质量、效益的优化和新技术、

出现一幅展示更为宏大的科学结构 的图谱。 在 这 个 领 域 Garfield 并 不 孤 单。同期，物理学、科学史学家 Derek J. de Solla Price 也在试图探 寻科学研究的本质与结构。作为耶 鲁大学的教授，他首先使用科学计 量方法对科学研究活动进行了测 量，并且分别于 1961 年与 1963 年 出版了两本颇具影响的书，证明了 为什么 17 世纪以来无论是研究人 当时的情景：“我从 ISI 计算机房 的剪裁板上取得了这些数据” [8]。 1965 年，Price 发表了“科学研究 论文网络”一文，文中利用了大量 的引文分析数据描述他所定义的” 科学研究前沿”的本质 [9]。之前， 他使用“研究前沿”这个词语时采 125 用的是其字面意思，即包括那些卓 越科学家在科学的最前沿所进行的 领先研究。但是在这篇论文中，他 以 N- 射线研究为例 ( 该研究领域 常常被漏针编织成小块儿或者小条 儿。 这些‘条’被客观描述成‘主 题’，对‘主题’的描述虽然随着 时间推移会发生巨大变化，但是作 为智力活动的内在含义保持了相对 稳定性。如果有人想探寻这些‘条’ 的本质，也许就会指向一种勾勒当 前科学论文‘地形图’的方法。这 种‘地形图’形成过程中，人们可 以通过期刊、乃至国家、作者或单 篇论文在地图中所占据的位置以及 在‘条’中的战略中心地位来识 别它们的共同及各自相对的重要

卫生纸品产业：“数字云工厂+集采”闭环模式 卫多多深耕浆纸及卫生用品垂直产业，以“数字化采购+云工厂改造” 为核心手段，打通从“原料集采→生产制造→成品分销”的全链条。 打通纵向一体化产业链深度协同 纵向一体化产业链深度协同，本质是打破传统“产、供、销”各环节间的壁垒，构建一个以终端需求实时驱动上游生产与资源配置的 数字化闭环，贯通从原材料、制造、流通到销售的全链路数据与业务协同。通过数据这一新生产要素的流动与优化，改变传统链式结 拉动生态共创、以“快制 造”模式优化供应链响应能力，打造了“小批量、多批次、多品类、高频次、半定制”的敏捷供应链，通过规模化SKU和产品的高频 迭代满足全球用户及时和多层次需求。SmallRig模式本质上是一种以用户需求为起点、以供应链能力为支撑、以生态协同为延伸的系 统性组织方式，不仅重塑了影像配件行业的价值逻辑，也为中国产业出海提供了可复制的“生态型创新”样本。 500+ 款/年 新品诞生

项目实施时可能有 些岗位的关键人员 还没有到位或没有 确定 管理变革 难推动 人员保障 不足 项目管理 经验不足 实施效果 不达标 目标偏离 初衷 方案实施 风险 应对措施 数字化本质上是企业管理和 业务的变革过程，难免遇到 种种阻力，是“一把手工程”， 也是“全员工程” 关键用户需要处理大量 日常工作，数据质量也 可能不到位，多方面因 素影响项目效果 • 加强数字化领导

可信时间戳提供者——可信时间戳服务中心必须按照有关标准和规定运营 并由国家法定授时机构负责标准时间的授时及守时，保障并保持时间源的绝对 可靠性，并进行实时监测。根据国际电子时戳标准规范《RFC3161》，可信时间 戳服务的本质是将用户的电子数据的 Hash 值和权威时间源绑定，在此基础上通 过时间戳服务中心数字签名，产生不可伪造的时间戳文件。 6.1.3. 载体检测技术 目前在档案界得到普遍应用的载体主要是硬盘、DVD