文章核心观点 - 宁波市通过《宁波市数据应用促进条例》，旨在培育数据要素市场、促进数据合法高效应用、推动数字经济发展和建设数字宁波 [1] - 条例以“供得出、流得动、用得好”为目标，构建贯穿数据全生命周期的应用管理体系 [1] - 条例具有强化数据应用突出流通性、深化产业培育突出特色性、完善制度保障突出创新性三大特色 [1] 数据管理与流通 - 条例明确公共数据以共享为原则、不共享为例外 [1] - 市和区(县、市)数据主管部门需对公共数据实行统一目录管理，并编制公共数据目录和共享责任清单 [1] - 协调推进公共数据跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务共享 [1] - 设专章规定权益保护，明确数据处理者权益，并对衍生数据及数据衍生产品权益作出规定 [1] 产业培育与生态建设 - 条例对制定培育政策、建立企业培育库、分类培育企业、搭建生态孵化平台等作出规定 [2] - 推动各行业数据多维度融合应用 [2] - 支持构建高质量数据集和语料库，推进人工智能大模型开发和训练 [2] 可信数据空间建设 - 市数据主管部门应推动建设可信可管、互联互通、价值共创的城市可信数据空间 [2] - 发挥公共数据引领作用，融合应用各类数据，实现数据合规使用、安全开发、可信交付 [2] - 鼓励企业参与城市可信数据空间建设，支持企业建设企业可信数据空间、行业可信数据空间等 [2]

公司技术研发动态 - 公司积极进行前沿技术研究 [1] - 公司在后量子密码技术领域持续开展相关技术研究工作 [1] - 公司在可信数据空间领域持续开展相关技术研究工作 [1]

无锡市发布可信数据空间管理服务平台 - 无锡市在12月18日举行的推进大会上发布了可信数据空间管理服务平台，并有一批可信数据空间正式入驻该平台 [1] 国家政策与无锡市建设目标 - 国家数据局在2025年初印发的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》提出，到2028年全国要建成100个以上的可信数据空间 [1] - 无锡市瞄准国家建设方向，聚焦本地特色产业，积极推动具有无锡特色的可信数据空间建设工作 [1] 可信数据空间概念与应用案例 - 可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的数据流通利用基础设施，依靠分布式架构、融合隐私计算与区块链技术保障“可信” [2] - 行业专家举例说明，早餐店可将销售数据汇总至可信数据空间，从而在不泄露各自商业机密的前提下，获得共享数据以分析市场容量和产品受欢迎程度，为市场决策提供依据 [1] - 装备制造企业可联合上下游搭建该空间，让设计图纸等敏感数据安全流通，既保障数据主权，又能推动数据协同与价值挖掘 [2] 无锡市首批特色可信数据空间 - 在推进大会上，无锡市现场发布了3个特色数据空间：无锡城市可信数据空间、锡山区启动民营经济可信数据空间和深远海装备可信数据空间 [1] - 无锡城市可信数据空间将在城市治理、经济发展、民生保障等领域促进数据规模化流通应用 [2] - 锡山区民营经济可信数据空间聚焦电动车、汽车零配件、高端纺织服装等无锡特色产业，旨在加快推动行业数字化转型 [2] - 深远海装备可信数据空间由深海技术科学太湖实验室启动，旨在海洋科技领域推动深海探测、深海开采、海洋工程装备等场景培育，加快打造深海科技创新策源地 [2] 管理服务平台与首批试点 - 无锡市发布的可信数据空间管理服务平台，旨在精准掌握数据空间运营开发利用情况，加强安全监管，推动数据安全有序流动，并为数据空间商业化运营和生态繁荣打下基础 [3] - 该平台迎来了首批20个数据空间试点，覆盖制造业、服务业、政务与公共数据、创新探索类等四大重点方向 [3] - 其中，新药研发、跨境气象导航等7个无锡特色空间已入选江苏省可信数据空间“123+”项目库，入选数量居全省第二 [3]

无锡市数据产业系统布局与战略推进 - 无锡市举行数据产业暨可信数据空间发展推进大会 旨在深化落实国务院批复的苏南重点城市要素市场化配置综合改革试点要求 系统布局数据产业发展生态 务实推进可信数据空间建设应用 促进数据要素合规高效流通利用 为建设开放共享安全的“中国数码头”注入强劲动能 [1] - 大会汇集了政府部门、学术机构、行业协会、数据企业等120位各界代表 旨在高位推动 凝聚数据要素发展共识 [1] 产业集聚区与协同机制建设 - 中国数码头数据产业集聚区（新吴区）和中国数码头数据产业集聚区（锡山区）揭牌 新吴区和锡山区作为先行试点区 将在数据要素集聚、数据企业引育、资源优化配置和技术创新与产业链协同等方面作出更大产业探索 [1] - 江苏省数字化协会数智产业专业委员会、无锡数智产业发展联盟揭牌成立 旨在构建数据产业政产学研用协同机制 携手构建开放共享的数智产业生态 促进数智技术转化和企业合作共赢 [1] 数据产业图谱与企业培育 - 《无锡市数据产业图谱》正式发布 该图谱首次系统性梳理了无锡数据产业的宏观框架与微观生态 全市首批具有挖掘潜力的数据企业达到2100家 [2] - 大会发放了首批无锡市数据企业入库培育证书 《无锡市数据产业图谱》中的10家企业获得证书 涵盖6类数据企业类型 [2] - 无锡在全省先行探索数据企业认定 加强数据企业摸排 建设数据企业培育库 [2] 公共数据资源开发与供给 - 大会发布了无锡高质量公共数据集供给清单 涵盖医疗卫生、健康养老、不动产登记、地理信息、环境监测、城市管理、智慧农业等7大类型共28个高质量数据集 旨在加快高质量数据集供给 推动数据要素赋能人工智能发展 [2] - 无锡在省内率先向入选市数据产业图谱的数据企业以及国内行业龙头企业发放了公共数据“样本先行券” 获得该券的企业可优先申请获取公共部门提供的鲜活、足量、高质的数据样本 旨在降低企业的用数创新成本、加速释放公共数据价值 [3] 合作签约与示范场景建设 - 大会举行了多项签约仪式 包括雄安新区未来城市公共服务研究院与长三角（无锡）数据创新研究院签约 无锡数据集团、无锡市医疗健康集团、无锡数智产业发展联盟和各市（县）区数据公司进行了共建签约 [3] - 中国数码头·锡山数据创新坊正式启用 发布了一系列锡山区数据产业孵化载体 首批生态企业正式入驻 [3] - 大会发布了无锡公共数据“跑起来”示范场景建设成果 [3] 经验分享与未来规划 - 数据经验分享环节 新吴区数据局分享了数据产业集聚区建设思路 无锡数据集团详细解读了公共数据授权运营计划 为数据要素市场化配置改革提供了无锡样本 [3] - 下一步 无锡将以国务院批准的苏南重点城市要素市场化配置综合改革试点为契机 以建设“中国数码头”为战略引领 持续优化数据产业生态 创新打造可信数据空间 促进数据要素合规高效流通利用 [4] 无锡市数字经济发展现状 - 2025年前三季度 无锡市数字经济核心产业规上企业2166家 实现营业收入4365.72亿元 “规模以上数字经济核心产业企业营业收入占比”发展指数、综合指数双双全省领先 [4]

行业现状与挑战 - 中国是全球数据大国，但数据留存率仅2.8%，面临海量数据存不下、存储成本高和能耗大的技术难题 [1][4] - 行业高质量数据稀缺，以医疗模型为例，中国模型训练数据量仅为西方领先国家的10%左右 [1][4] - 大量城市与企业数据仍储存在“孤岛”上，数据共享率不足25% [1][4] - 全球年度数据泄露量已达惊人的471.6亿条，数据泄露成为当前数据跨境流动的核心命题 [1][4] 发展趋势与市场动态 - 用于AI的数据量同比增长41% [3] - 数据资源共享日益活跃，更多行业和技术企业选择进入数据市场，通过扩充数据资产的规模、精度与多样性来取得竞争优势 [3] - 高质量数据集建设提速，截至目前中国已建成超过500PB高质量数据集 [3] - AI的快速发展推动传统IT架构从“以算力为中心”向“以数据为中心”转变 [3] 公司战略与实践（城市层面） - 建议发挥城市枢纽作用，打造先进存力中心，推动公共数据和行业数据的汇聚、治理和可信流通 [4] - 实践案例：已助力一些城市汇聚50PB公共数据，服务超60家本地企业 [4] - 实践案例：帮助部分城市构建高质量汽车行业数据集，支持智能网联汽车发展 [4] - 实践案例：通过“聚数、治数、供数、用数”，打造了环京津数据要素产业园，带动地方经济增长 [4] 公司战略与实践（行业层面） - 建议建设数据共享协作平台，推动数据从分散利用到智能融合，让高质量行业知识库赋能生态 [5] - 实践案例：帮助某国家级育种实验室构建全国一体化育种数据基础设施，管理百PB跨域数据 [5] - 通过统一数据标准和一站式数据工具链，将数据标注和模型微调效率提升4倍，打造智慧育种智能体 [5] 公司战略与实践（企业层面） - 建议助力企业建设AI数据湖底座，加强全域数据共享、高效管理与敏捷使用 [5] - 以自动驾驶为例，通过AI数据湖整合路测、仿真、高精地图等多样数据 [5] - AI数据湖提供百万车辆数据高速接入、EB级数据高效管理、全球站点数据跨域流动等关键能力，支持多种智能体协同 [5] 未来技术投入与方向 - 公司将加大投入，迭代并引领AI数据湖发展方向，助力解决收数、存数、治数、用数问题 [6] - 具体方向一：继续完善并开源开放端到端的AI工具集，丰富中国AI工具生态 [6] - 具体方向二：依托全局数据管理技术，深入研究可信数据跨域流通过程中的合规治理、安全流转与跨境审计 [6] - 具体方向三：推动数据存储技术发展，降低向量、标量等新型数据存储范式的储存成本 [6]

公司产品与技术进展 - 太极股份研发的太极可信数据空间V2 0已通过中国信通院数据空间平台能力专项测试 [1] - 太极可信数据空间V2 0已应用于政务、交通等领域 [1] 公司业务合作与项目落地 - 公司与四川易方智慧科技有限公司携手打造的可信数据空间项目取得重要进展 [1] - 项目成功落地首笔数据交易——高精度地图生产服务，并产生实际应用成效 [1] - 此举标志着可信数据空间建设进入实践验证新阶段 [1]

行业市场概况与增长动力 - 2024年中国医疗AI解决方案市场规模为164亿元，预计到2030年将扩大至353亿元，期间年复合增长率为13.63% [1] - 行业正从单一学科应用转向计算机、工业、医学等多学科的深度融合 [1] - 2025年行业两大显著变化是大模型的突破式演变与医疗机构的规模化参与 [1] - 政策支持力度加大，例如《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》提出24个重点应用方向，目标到2027年形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用 [6] - 行业在资本、政策、医生协同的红利下，预计至少在未来3年内维持高速发展 [6] 大模型技术发展与医院应用 - 2025年初DeepSeek发布的DeepSeek-R1通过参数高效微调、混合专家架构等创新降低了医院部署大模型的门槛 [1] - 截至2025年5月，国内排名前100的医院已全部完善大模型部署，其中38家医院进一步研发了55个垂直医疗模型，包括22个专科模型 [1] - 医生对大模型的实操热情远超传统AI，部分医生甚至通过申请科研项目的方式绕过算力采购限制，坚持进行临床科研探索 [2] - 非Transformer架构的AI在临床中的应用也愈发深入，特别是在手术机器人崛起后，大量应用开始出现在治疗场景 [3] 专科大模型应用案例 - 北京协和医院开发了全国首个罕见病领域人工智能大模型“协和·太初” [3] - 复旦大学附属中山医院与上海科学智能研究院合作开发了深耕心血管专科的医疗大模型“观心” [3] - 华中科技大学同济医学院附属同济医院开发了“术问智能术前访视系统”，帮助麻醉医生完成术前评估与术后随访 [3] - 中山大学附属第一医院与神州医疗合作开发了全国首个腹膜透析大模型 [3] - 上海交通大学医学院附属仁济医院与蚂蚁集团合作开发了泌尿专科精确导诊的“RJUA智能体” [3] - 山东大学齐鲁医院与华为、润达医疗合作开发了“齐鲁·心肇急性胸痛大模型” [3] - 首都医科大学附属北京天坛医院与北京理工大学合作开发了“龙影”大模型，可基于MRI图像在0.8秒内生成上百种疾病的诊断意见 [3] 临床价值与医生反馈 - 在涉及手术的科室（如胸外科、神经外科、心内科、骨科），超过90%使用过相关AI的医生给予正向反馈，证实AI能够提升手术精准度并显著降低并发症发生概率 [4] - 在胸外科诊断阶段，基于低于100层CT影像的人机协作模式，可将医生判别肺结节的时间从5-10分钟缩短至1.6-2.2分钟，效率提升56%-84% [18] - 东北某三甲医院肺外科引入AI后，整体诊断效率提升约73%，科室门诊量在约4年内提升约40% [18] - 在AI辅助穿刺中，某三甲医院数据显示，使用AI赋能的机器人组在调整不超过2次的定位成功率（76.5% vs. 25.0%）、穿刺平均调整次数（1.62±1.71次 vs. 4.39±3.69次）、患者接受的CT扫描次数（5.47±2.59次 vs. 8.39±4.69次）方面均显著优于传统人工穿刺组 [20] - 哈尔滨医科大学附属第一医院引入AI实现精准肺段切除后，患者3年生存率提升约20%，并发症显著减少（顽固性咳嗽下降约40%、疼痛下降约20%、并发症下降约30%），平均住院日从12天缩短至5天，效率提升约58.3% [21] 商业化挑战与价值分歧 - 医疗AI作为独立产品形态，其商业化面临挑战，核心在于不同部署环境下产生的价值不一致，医院难以精准核算效益 [7] - 应用AI产生的诊疗效益未必能转化为医院价值，采购决策可能更倾向于符合管理者利益而非服务于医生或患者的应用 [7] - 短期来看，医院和医生的利益大部分不一致：例如，在科室未出现患者排队时，AI使医生工作更轻松但不会为医院带来短期效益；医院以评级为目的采购AI可能忽视医生看重的应用能力和互操作性 [8][9] - 部分医生反感用自身数据训练院内模型，因为将自身能力赋予AI不符合其短期利益 [9] - 长期来看，医院和医生利益在提升手术质量与科研方面趋向一致，但AI的规模化使用可能降低医院对医生数量的需求，对医生岗位构成潜在威胁 [10][11][12] - 在患者支付方面，AI优化流程可能降低治疗花费，但也可能因改变编码或减少科室协助而降低科室收入，导致患者与科室利益不一致 [14] - 在当前医院普遍现金流紧张的环境下，管理者倾向于投资回收期短的创新技术，因此虽能接受AI落地，但难以为其支付费用 [14] 胸外科AI商业价值分析 - 胸外科AI的商业价值体现为三种模式：增效、提质、优化流程 [21] - 增效模式主要为科室带来价值，但受制于木桶原理，整体效率提升上限由最薄弱环节决定 [21] - 提质模式对患者价值提升明显，对科室价值的提升视情况而定：当床位饱和且诊疗成本低于DRG付费标准时，缩短平均住院日能增加医保支付结余；若床位有空余，则价值较为有限 [22] - 优化流程模式可能具备极大的患者价值，但不利于DRG下的科室绩效考核，例如AI三维重建技术可能简化诊疗流程、降低患者总花费，却导致医院报销费用减少，短期内难以实现其商业价值 [23] 数据资产化与成本控制 - 数据作为生产要素，其治理效率直接影响医疗AI的研发成本与应用范畴 [24] - 将原始数据转变为可供交易的医疗健康数据资产，供给方通常需要完成数据清洗、律所评估、资产确权等环节 [27] - 以影像数据资产为例，三甲医院医生标注一张胸部CT的成本约为50-60元，一个包含1000例患者的数据集治理成本约为5万-6万元 [27] - 单次数字资产评估费用约为5万-6万元，资产确权费用在数千元内，三个环节综合成本约10万元 [28] - 目前大多数医院对数据交易持观望态度，因为单个数据资产的交易收益可能无法覆盖其生产成本及所承担的风险 [28] - 可信数据空间作为一种数据流通利用基础设施，旨在联接多方主体，在遵循共同规则的基础上安全共享数据，但目前整体发展尚处于起步阶段，“大模型+数据空间”的结合因技术复杂度和成本约束，应用案例较为稀缺 [30][32]

行业背景与政策方向 - 中国数据要素市场正从“资源积累”向“高效利用”转型，可信数据空间是破解“数据孤岛”与“信任缺失”的新型基础设施和核心载体 [1] - 国家数据局发布的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》提出，到2028年将建成100个以上可信数据空间，以形成广泛互联、资源集聚、价值共创的数据生态体系 [1] 公司产品技术认证与标准 - 公司“红湖·可信数据空间v2.0”首批完成中国电子技术标准化研究院（电子四院）赛西实验室的权威检测 [2] - 检测依据全国数标委技术文件TC609-6-2025-01《可信数据空间 技术架构》，该标准由国家数据局指导，联合160余家产学研用单位共同制定 [2] - 检测全面覆盖可信数据空间服务平台、接入连接器、安全要求三大核心模块，产品在接入连接器兼容性、安全防护能力等关键环节全项通过评估 [2] 产品核心解决方案与架构 - 产品聚焦“安全-效能-成本”三位一体，解决行业三大核心痛点 [3] - 针对“信任缺失”，通过“技术+制度”双闭环设计，结合可信执行环境（TEE）、联邦学习及区块链技术，实现原始数据“可用不可见”和全流程计算行为记录，满足“数据最小化移动”合规要求 [3] - 针对“数据算力错位”，其创新的“数算一体”引擎支持算力资源灵活适配，允许数据在供需双方认可的算力环境中高效运行，实现算力与数据的精准匹配 [3] - 针对中小企业“能力断层”，平台提供预配置的行业工具链，涵盖数据合成、知识工程、AI问数等功能模块，以降低企业落地成本 [3] - 技术架构为“1个可信底座+2大系统平台+N个行业适配”的全景体系 [4] - 可信底座整合动态数据沙箱、弹性数据库、数据价值运营平台等核心组件，支持跨机构数据协作与全生命周期管理 [4] - AI数据流工作台（DataOps）作为“工具链智能组装车间”，可实现数据处理流程的可视化编排与自动化执行 [4] - 数据价值运营平台提供合规管理、计量计费、订单跟踪等功能，支撑数据要素市场化交易 [4] 行业应用与标杆案例 - 产品已深度渗透医疗、工业、政务、科研、文娱等领域 [4] - 在医疗领域，协助三甲医院构建专病数据空间，实现多模态医疗数据的安全共享与大模型训练 [4] - 在工业领域，为高端制造企业提供工业模型算力安全解决方案，打通企业数据与外部工具的可信链接 [4] - 具体医疗案例：与北京市某三甲医院合作，分三阶段推进 [5] - 1.0阶段：搭建医疗可信数据空间与专病大模型，实现20余个科室高质量数据集的规范化管理 [5] - 2.0阶段：基于数据空间开发数据产品，推动医疗数据资产化 [5] - 3.0阶段：探索医疗数据可信开放模式，促进多领域融合创新，已实现医疗数据定向开放与AI辅助诊疗落地 [5] - 该医疗合作项目使相应科室诊疗时间缩短20%，病历书写效率提升75%，病历质量提升45% [5] - 具体工业案例：某头部高端制造企业借助产品构建工业数据协同体系，实现企业内部数据、工业模型与外部算力资源的安全联动，解决了跨部门数据共享难题，带动生产协同效率提升30%以上 [5] 公司定位与行业影响 - 公司是北京电控旗下AI原生国有企业，凭借技术创新与实践突破成为可信数据空间领域的重要力量 [1] - “红湖·可信数据空间”已率先达到国家可信数据领域产品能力建设标准，为行业提供了技术合规与安全可靠的实践参考 [2] - 可信数据空间不仅是技术创新的载体，更是推动产业变革的重要力量 [5] - 公司以该产品为支点打破数据流通壁垒，释放数据要素价值，未来有望在国家数据基础设施建设中扮演更重要角色，助力行业从“数据可用”向“数据可优”“数据可创”跨越 [5]

公司动态 - 浪潮智慧科技（天津）有限公司作为联合申报单位之一，成功入选天津市“2025年天津市可信数据空间创新发展试点名单”中的“企业可信数据空间创新发展试点” [1] - 此次入选体现了公司在数据可信流通与要素市场化配置方面的技术实力与实践能力获得权威认可 [1] - 浪潮智慧科技凭借与天津东疆星链数字科技有限公司等合作方的协同优势，成功获得试点资格 [3] - 此次入选是浪潮智慧科技与浪潮云协同发力、共拓数据要素市场的重要里程碑 [3] 试点项目内容与目标 - 试点工作旨在聚焦可信数据空间在多行业、多企业层面的创新应用场景与可持续运营模式 [3] - 试点目标是打破数据流通壁垒，保障数据安全有序流动，充分释放数据要素核心价值 [3] - 公司将与合作伙伴共同开展企业级可信数据空间的试点建设 [3] 未来发展规划 - 未来，浪潮智慧科技与浪潮云将进一步深化协作，联合各界合作伙伴，深耕企业可信数据空间的多元应用场景 [3] - 公司将积极探索数据资产化与资本化的创新路径 [3] - 公司致力于为天津市构建健康繁荣、安全可控的数据要素市场生态贡献力量 [3] 行业与政策背景 - 本次试点工作是天津市深化数据要素市场化改革的重要举措 [3] - 试点旨在助力天津数字经济高质量发展 [3]

政策文件发布 - 中国工业和信息化部等七个部门联合印发了《产品碳足迹因子数据库建设工作指引》[1] 技术应用与创新 - 政策鼓励使用人工智能等技术来提升产品碳足迹因子数据库的建设效率和质量，并提升数据的代表性和可靠性[1] - 政策探索可信数据空间等解决方案在数据库建设中的应用场景，并鼓励先行先试[1]