新宝配资梅宏院士：可信数据空间是数据治理的载体和支撑

　　8月29日，2025中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”)“电算筑基.可信互联：构筑电碳算协同与能源数据要素流通新范式”交流活动在贵州省贵阳市举行。该活动由中国南方电网有限责任公司主办，可信数据空间发展联盟、贵州电网有限责任公司、南方电网数字电网集团有限公司、南方电网数字传媒科技有限公司承办。

　　中国科学院院士梅宏出席活动，并作题为《从数据治理视角看数据空间》的主旨演讲。

　　梅宏指出，可信数据空间是数据治理的载体和支撑，是基于共识、连接多方主体共同实现数据资源共享、共用的数据流通基础设施，也是数据要素价值共创的应用生态，更是支撑全国一体化数据市场的载体。从架构来看，数据治理的核心内容是如何推进共享利用、保护安全隐私，并建立相应的安全体系，基于价值共创能力释放数据要素价值，基于资源交互能力、管控能力保障安全隐私，基于制定空间的标准规范构建相应的管理体系，最终形成应用生态循环，稳固数据资产地位。

　　当前，数字化转型带来了一系列治理挑战。例如，互联网公司若存在垄断行为，该如何监管？传统工业时代的垄断定义是否适用于现在的数字平台？互联网舆情该如何有效监管？数据安全和隐私保护如何落到实处？此外金融数字业务监管也出现了不少问题；还有区块链等新兴技术出现后，如何实施有效管控？另外，大数据、AI等新技术应用还带来了社会和伦理问题。

　　在此背景下，传统治理体系已不再完全适合当前的治理需求，全球数字治理体系已然提上日程。从现实情况来看，G20、WTO、国际货币基金组织等都在探讨、加强数字化相关话题，双边和区域层面也在强化数字治理合作，均在强调对数字变革的适应。我国也高度重视数字治理，积极参与全球治理体系改革和建设。

　　虽然数字化带来的治理问题已成为学术界研究热点，但目前仍存在不少问题，特别是在概念上没有完全形成共识，对内涵的认知存在差异。

　　数字治理范畴宽泛，涵盖数字化社会的治理，以及治理过程中的数字化，二者相互交叠。参与主体包括政府、企业、公民等各类市场主体，大到国家层面，小到社会、城市，再到具体领域，都能形成相应的治理议题。数据治理是以数据为对象，在保障安全和个人隐私的前提下，建立健全规则体系，理顺各方参与者在数据流通过程各环节的权责关系，形成多方参与者良性互动、共建共享共治的格局。

　　数据治理在当下是数字治理在资源层面和技术层面的支撑，涉及数据资产地位、数据管理体制机制共享开发利用、数据安全和隐私保护。任何数字治理都离不开数据这一最有效的资源和技术工具，数据治理是数字治理的技术和资源支撑。

　　目前对数据治理的研究有很多，相关定义也不少。尽管定义尚未完全达成共识，但核心焦点基本一致，即明确数据治理的内涵和外延。数据治理涉及几方面内容，包括要确立数据的资产地位等。这些工作既需要国家层面推进，也需要行业层面、组织层面落实，三个层面的工作相互衔接，才能构建起全国统一的数据治理体系。

　　数据空间的概念源于工4.0时代，当时强调网络化，2014、2015年工业数据空间概念被提出，后来这项工作进一步延伸，从制造业向其他行业扩展，形成国际数据空间体系，这就是当前国际数据空间的来源。后续，国际数据空间协会(IDSA)提出国际数据空间参考架构模型，定义数据空间的组成结构。IDSA的核心成果包括三部分：参考架构模型、规则手册、空间协议，其中仅第三部分涉及技术内容。总体来看，国际数据空间本质是一套治理架构。

　　若参考2022年最新的4.0版本国际数据空间参考架构模型，其目标是实现跨组织的安全、可控和权属保留的数据共享，涉及系统层、信息层、功能层、业务层等一系列定义。但抛开具体框架，我认为数据空间更多是一种治理架构，技术只是辅助手段，不能指望靠技术解决所有问题。很多地方将可信数据空间建设等同于技术实施，把它当成一种工具，但技术无法解决数据权属等问题。

　　我认为，应先构建由数据对象构成的网络，即数联网。在互联网基础上，将数据作为独立可交换、可流通的对象，与业务系统分离，这是数据要素化的基本前提。在数联网基础上，围绕物理世界数字化需求，面向具体领域和业务场景，按照数据对应自然世界、物理实体的结构与关系进行管理和组织，使数据实体、数据活动等及相应关系形成现实的数字孪生，这便是数据空间。

　　我国正推进可信数据空间建设，提出到2028年建成100个以上可信数据空间的目标，覆盖不同领域、行业。对此，我有几点认识：一是数据空间是网络空间的新延展、新形态，是推动数据价值最大化释放的基础；二是可信数据空间是畅通数据资源循环的重要的载体；三是可信数空间是面向数据要素市场化配置改革的中国方案。

　　可信数据空间是数据治理的载体和支撑，它是基于共识、连接多方主体共同实现数据资源共享、共用的数据流通基础设施，也是数据要素价值共创的应用生态，更是支撑全国一体化数据市场的载体。

　　从架构来看，数据治理的核心内容是如何推进共享利用、保护安全隐私，并建立相应的安全体系，基于价值共创能力释放数据要素价值，基于资源交互能力、管控能力保障安全隐私，基于制定空间的标准规范构建相应的管理体系，最终形成应用生态循环，稳固数据资产地位。

　　文丨本报记者杨梓/整理

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