城市可信数据空间行业丨研究报告 核心摘要： 城市可信数据空间是可信数据空间中以政府为主导建设的数据基础设施，促进城市数据资源开发利用的关键 载体。本报告从城市可信数据空间的发展驱动因素和核心价值出发，对其总体架构、核心能力、产业链及竞 争格局进行系统性分析，并以当前落地较为成熟的政务服务、普惠金融场景为例进行案例研究，致力于为行 业玩家及政府机构提供有价值的参考。 城市可信数据空间概念界定 由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，保障数据可信、安全、合规地流通 利用 在城市化发展与数字化转型的背景下，数据已成为城市治理体系中的核心资源。城市可信数据空间 是可信数据空间中以政府为主导建设的数据基础设施，促进城市数据资源开发利用的关键载体。城 市可信数据空间作为联通数据供给与数据应用的桥梁，一方面将整合分散在各领域的城市维度的数 据资源，为数据提供可信、安全、合规流通利用的通道，支撑城市规划、建设、管理和服务，另一 方面通过为行业、企业的数据可信流通，为产业发展赋能。 城市可信数据空间发展驱动因素：政策 基于数据要素市场化改革的主线，鼓励城市建设可信流通的基础设施 自 2019 年首次提出培育数据要素市场以来 ...

城市可信数据空间概念与核心价值 - 城市可信数据空间是由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，旨在保障数据可信、安全、合规地流通利用，是促进城市数据资源开发利用的关键载体[2] - 该空间作为联通数据供给与应用的桥梁，整合分散在各领域的城市维度数据资源，为城市规划、建设、管理和服务提供支撑，同时为行业和企业数据可信流通赋能[2] - 核心价值在于打破数据流通困境，激活数据要素潜能，通过推动公共数据开发利用提升政府公共服务普惠化与城市治理精细化水平，并成为城市全域数字化转型与数字经济创新活力的重要支撑[11] 发展驱动因素 - 政策驱动：基于数据要素市场化改革主线，国家出台一系列顶层设计，如《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》提出鼓励创建城市可信数据空间，目标到2028年建成100个以上可信数据空间，形成全国性网络，目前首批13个城市试点名单已公布[4][5] - 技术驱动：隐私计算技术让原始数据不离开控制方，仅允许处理后的"知识"流出，促进数据敢共享；区块链通过行为存证不可篡改和规则自动化执行，建立可信协作机制，推动数据愿共享，共同解决数据可信流通难题[5] - 需求驱动：2024年中国数据生产总量超过40ZB，但存储量仅约生产总量的3%，存储数据中未被使用数据占比约四成，城市作为数字中国建设载体面临数据资源开发利用不足问题，可信数据空间是盘活数据资源的关键[8] 总体架构与核心能力 - 总体框架围绕一个底座、两大平台构建：以政务云基础设施为基石，构建包含安全存储、加密传输等能力的数据流通支撑底座；数据运营管理平台负责资源目录、主体准入等，数据开发利用平台聚焦数据产品加工、交易等，共同服务政务、金融、医疗等多元场景[13] - 核心能力由三部分组成：可信管控能力保障数据流转过程实时管控与全程追溯；资源交互能力提供统一数据发布发现机制与互操作规范，助力跨系统互联互通；价值共创能力通过构建安全开发环境、明晰运营规则与收益分配机制，形成数据服务新生态[16] 产业链与竞争格局 - 产业链涉及五类主体：运营方通常为各地数据集团或大数据公司；数据提供方和使用方参与数据流通；数据服务方包括技术服务商和生态服务商；监管方为政府主管部门或授权第三方，进行合规审查与风险防范[21] - 竞争格局中技术服务方包括综合型和专业型厂商，ICT背景的云服务商如浪潮云凭借技术、产品、服务等综合实力占据领先地位，可作为总集成商承接项目；专业型厂商多作为被集成方发挥垂直领域优势[24] 应用场景分析 - 政务服务场景：通过构建可信安全环境，明确数据共享权责规则，破解政府各部门数据标准不一、"部门墙"问题，促进"一网通办"与"一网统管"高效落地，为政务大模型训练提供高质量合规数据基础[27] - 普惠金融场景：在空间中设立金融数据专区，融合政府公共数据与金融机构数据，在不共享原始数据前提下支撑金融机构安全调用多方数据接口，构建动态风险评估模型，精准判断信用状况，推动普惠金融发展[30] 实践案例研究 - 张家口案例：采用"一空间四平台一体系"架构，由张家口数字集团运营、浪潮云提供技术支持，通过"共识治理"机制吸引多方参与，在政务、医疗、金融等多领域促进政府与企业数据融合应用，推动公共数据授权运营高效化[33][35][36] - 上海案例：作为国家首批试点项目，依托区块链算力底座和共性能力构建，满足超大城市复杂生态需求，现已进入试运行阶段，加入企业近300家，汇聚数据资源上万个，开发数据产品超300个，累计数据调用数以亿计，在金融、医药等领域形成创新数据产品[37][39] 未来发展趋势 - 技术趋势：AI for Data技术将数据治理从人工规则驱动转向自动化智能化，在数据资源化阶段自动分类分级，在资产化阶段进行动态脱敏与授权，提升数据治理效能[42] - 应用趋势：从单一试点向协同生态发展，遵循"试点-示范-推广"路径实现全国推广，未来将建成从城市节点到区域枢纽再到全国网络的一体化生态格局，吸引行业企业入驻探索垂直领域应用[44][45]

合作概述 - 蚂蚁集团与浙江大学正式成立“浙江大学-蚂蚁集团 大数据认知计算联合研究中心” [1] - 中心聚焦“AI for Data”前沿方向，致力于全链路技术攻坚，旨在打造通用化、自动化数据智能解决方案 [1] - 此次合作是双方在数据与智能领域持续深化的里程碑，未来将以中心为平台推动技术突破、生态共建与人才共育 [3] 合作核心方向 - 第一，数模结合，共建智能化的数据基础设施，研发面向未来的智能数据库与数据服务平台 [3] - 第二，构建开放协同的数据生态，推动跨领域数据的合规融合与创新应用，促进数据要素价值发挥 [3] - 第三，建立产学研一体的人才培养体系，通过专家互聘、项目实习等方式形成创新人才培养机制 [3] 战略意义与背景 - 合作紧密契合国家“十五五”规划关于数字中国建设和数据要素基础制度的核心方向 [1] - 标志着产学研联合攻关数据智能关键技术迈出实质性一步 [1] - 旨在为构建开放共享的数据要素市场、推进数字中国建设提供可复制的技术范式与行业实践 [3]

城市可信数据空间核心观点 - 城市可信数据空间是由政府主导、多方协作共建的数据基础设施，旨在促进城市数据资源可信、安全、合规地流通利用，是联通数据供给与应用的桥梁[1][2] - 该空间通过整合分散的城市数据资源，一方面支撑城市规划、建设、管理和服务，另一方面为行业和企业的数据可信流通赋能，促进产业发展[2] - 其核心价值在于打破数据流通困境，激活数据要素潜能，推动公共数据开发利用，提升政府公共服务普惠化与城市治理精细化水平，并成为城市全域数字化转型的重要支撑[11] 发展驱动因素 - **政策驱动**：基于数据要素市场化改革的主线，国家出台一系列顶层设计鼓励城市建设可信流通基础设施，如《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》提出鼓励创建城市可信数据空间，并设定了到2028年建成100个以上可信数据空间的目标[4][5] - **技术驱动**：隐私计算技术让原始数据不离开控制，仅允许处理后的"知识"流出，促进数据敢共享；区块链技术通过行为存证的不可篡改和规则自动化执行，建立可信协作机制，推动数据愿共享[5] - **需求驱动**：2024年中国数据生产总量超过40ZB，但存储量仅约生产总量的3%，存储数据中未被使用的数据占比约四成，城市作为数字中国建设载体，面临数据资源开发利用不足的问题，可信数据空间是盘活数据资源的关键[8] 总体架构与核心能力 - **总体架构**：以政务云基础设施为基石，构建包含安全存储、加密传输等能力的数据流通利用支撑底座，包含数据运营管理平台和数据开发利用平台，服务于政务服务、普惠金融、医疗健康等多元化应用场景[13] - **核心能力**：由可信管控、资源交互与价值共创三部分组成，可信管控保障数据流转过程的实时管控与全程追溯，资源交互提供统一的数据发布发现机制与互操作规范，价值共创通过构建安全开发环境、明晰运营规则与收益分配机制，形成数据服务新生态[16] 产业链及竞争格局 - **产业链主体**：涉及运营方、数据提供方、数据使用方、数据服务方和监管方五类主体，运营方通常为各地数据集团或大数据公司[21] - **主要玩家**：技术服务方包括综合型和专业型厂商，ICT背景的云服务商如浪潮云凭借技术、产品、服务、生态和经验等综合实力占据领先地位[24] 应用场景案例 - **政务服务场景**：通过构建可信、安全的运行环境，明确数据共享与流通中的权责规则，为跨部门数据互联互通提供保障，促进"一网通办"与"一网统管"高效落地，并为政务大模型训练提供高质量、合规数据基础[27] - **普惠金融场景**：在空间中设立金融数据专区，融合政府公共数据与金融机构数据，在不共享原始数据前提下支撑金融机构安全调用多方数据接口，构建动态风险评估模型，精准判断企业和个人信用状况，推动普惠金融发展[30] - **实践案例-张家口**：采用"一空间四平台一体系"架构，是河北省内首个城市级数据要素流通基础设施，通过"共识治理"机制促进政府与企业数据在政务、医疗、交通、金融等多场景融合应用[33][35][36] - **实践案例-上海**：作为国家数据局首批试点项目，依托区块链算力底座和共性能力构建，满足超大城市复杂生态需求，已进入试运行阶段，加入企业近300家，汇聚数据资源上万个，开发数据产品超300个，累计数据调用数以亿计[37][39] 未来发展趋势 - **技术趋势**：AI技术正成为驱动数据治理效能提升的关键，AI for Data将传统高度依赖人工的治理方式转变为自动化、智能化、动态化的治理策略，如在数据资源化阶段自动进行数据分类分级和标注[42] - **应用趋势**：当前处在试点先行阶段，未来将遵循"试点-示范-推广"路径实现全国推广，并积极吸引行业和企业入驻，探索垂直领域数据应用，最终建成从城市节点到区域枢纽再到全国网络的一体化生态格局[44][45]

城市可信数据空间概念与核心价值 - 城市可信数据空间是由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，旨在保障数据可信、安全、合规地流通利用 [2] - 该空间作为联通数据供给与应用的桥梁，整合分散的城市维度数据资源，为城市治理和产业发展赋能 [2] - 核心价值在于打破数据流通困境，激活数据要素潜能，促进政府公共服务普惠化与城市治理精细化水平提升 [11] 发展驱动因素：政策 - 国家层面围绕数据要素市场化配置出台一系列顶层设计，包括《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（"数据二十条"）和《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》 [4] - 《可信数据空间发展行动计划》提出到2028年建成100个以上可信数据空间的目标，并鼓励创建城市可信数据空间 [4] - 2025年4月数据局组织开展企业、行业、城市可信数据空间试点工作，旨在形成可复制推广的经验模式 [4] 发展驱动因素：技术 - 隐私计算技术让原始数据在物理或逻辑上不离开控制，仅允许处理后的"知识"流出，促进数据敢共享 [5] - 区块链技术通过行为存证的不可篡改和规则自动化执行，建立可信协作机制，推动数据愿共享 [5] - 两项技术共同解决数据可信流通的难题，推动数据敢共享、愿共享 [5] 发展驱动因素：需求 - 2024年中国数据生产总量超过40ZB，但存储量仅约生产总量的3%，存储数据中未被使用的数据占比约四成，数据要素价值有待释放 [8] - 城市作为数字中国建设的综合载体，面临数据资源开发利用不足的问题 [8] - 城市可信数据空间通过整合分散的公共数据资源，提供安全合规的流通环境，提升城市治理效能并赋能数字经济创新 [8] 总体架构与核心能力 - 总体框架围绕一个底座、两大平台构建，以政务云基础设施为基石，允许各类数据通过连接器可信接入 [13] - 数据运营管理平台负责数据资源目录、主体准入等，数据开发利用平台聚焦数据产品加工、交易等，共同服务于多元应用场景 [13] - 核心能力由可信管控、资源交互与价值共创三部分组成，保障数据流转过程的实时管控与全程追溯，并提供统一的数据发布发现机制 [16] 产业链及竞争格局 - 产业链涉及运营方、数据提供方、数据使用方、数据服务方和监管方五类主体 [21] - 运营方通常为各地数据集团或大数据公司，数据服务方包括技术服务商和生态服务商 [21] - 技术服务商中，ICT背景的云服务商（如浪潮云）凭借技术、产品、服务等综合实力占据领先地位 [24] 应用场景：政务服务 - 通过构建可信、安全的运行环境，明确数据共享权责规则，为跨部门数据互联互通提供保障 [27] - 促进"一网通办"与"一网统管"等应用高效落地，为政务大模型训练提供高质量、合规的数据基础 [27] 应用场景：普惠金融 - 在空间中设立金融数据专区，融合政府公共数据与金融机构数据，支撑安全调用多方数据接口 [30] - 通过汇聚政府侧人社、住建、纳税等信息与金融侧数据，构建动态风险评估模型，推动普惠金融发展 [30] 实践案例：张家口 - 是河北省内首个城市级数据要素流通基础设施，采用"一空间四平台一体系"架构 [33] - 采用"共识治理"机制，建立共建共治、责权清晰的运营规则，吸引多方参与 [35] - 在政务、医疗、交通、金融等多场景应用，推进公共数据授权运营服务高效化 [35] 实践案例：上海 - 作为国家数据局首批试点项目，已进入试运行阶段，加入企业近300家，汇聚数据资源上万个，开发数据产品超300个，累计数据调用数以亿计 [37] - 在金融领域开发"用电波动指数""物流履约率"等数据产品，在医药领域开发中药安心达可信数据空间 [39] 技术趋势 - AI for Data将传统依赖人工的数据治理转变为自动化、智能化、动态化的治理策略 [42] - 在数据资源化阶段自动进行数据分类分级，在数据资产化阶段进行动态脱敏与授权，提升治理效能 [42] 应用趋势 - 未来将遵循"试点-示范-推广"路径，实现全国范围内推广，并建成从城市节点到区域枢纽再到全国网络的一体化生态格局 [45] - 空间建成后将积极吸引行业和企业入驻，挖掘数据价值，探索垂直领域应用，共同推动城市数字化转型 [45]

产品核心发布 - Oracle AI Database 26ai发布，将AI架构融入数据管理的核心，标志着公司“AI for Data”愿景的里程碑[1] - 新产品旨在帮助客户安全地将AI应用于所有数据，无论数据位于多云还是本地环境，以实现突破性洞察、创新和生产力提升[1] - 该版本为长期支持版本，取代Oracle Database 23ai，客户可通过应用2025年10月的发布更新进行过渡，无需数据库升级或应用程序重新认证[4] 核心AI能力与战略 - 数据库内置AI能力提供广泛的选择自由，支持Apache Iceberg、MCP协议、行业领先的大语言模型、流行的智能体AI框架以及ONNX嵌入模型[2] - 战略是开放和普适的，其关键任务功能可安全、高效、可靠地将AI带给数据，无论数据位于Oracle云、主流超大规模云、私有云还是本地环境[2] - 实现了NIST批准的抗量子算法（ML-KEM）来加密传输中的数据，结合对静态数据的抗量子加密支持，旨在防止黑客当前窃取数据并在未来使用量子计算机解密[3] 企业级AI与分析 - Oracle Autonomous AI Lakehouse支持Apache Iceberg开放表格式，现已在OCI、AWS、Azure和Google Cloud四大主流云上可用，并与同云上的Databricks和Snowflake互操作[5] - Autonomous AI Lakehouse提供Exadata驱动的性能和按使用量付费的无服务器扩展能力[6] - 支持构建、部署和管理数据库内AI智能体，使用包含预构建智能体的无代码可视化平台[4] 基础AI技术 - 统一混合向量搜索将AI向量搜索与关系、文本、JSON、知识图谱和空间搜索相结合，允许检索相关文档、图像、视频、音频和结构化数据[9] - 支持MCP服务器，使由大语言模型驱动的AI智能体能够访问组织数据库，使用迭代推理来回答问题[9] - 内置数据隐私保护在数据库中强制执行复杂的安全、隐私和合规规则，包括最终用户特定的行、列、单元格级数据可见性以及未授权数据的动态掩码[9] AI应用开发 - 统一数据模型将关系、JSON和图数据模型统一，实现大规模简化，加速开发人员生产力[9] - Select AI智能体通过简单、安全、可扩展的数据库内框架，在Oracle Autonomous AI Database内构建、部署和管理AI智能体[9] - AI Private Agent Factory提供无代码AI智能体构建器和部署框架，这些智能体受益于Oracle AI Database融合数据架构的全部能力[9] - 计划交付下一代APEX开发工具，使用自然语言界面为用户问题提供可信答案并生成企业级业务应用[9] 关键任务创新 - Oracle Exadata for AI通过软硬件协同工程加速大规模AI，可将AI向量查询卸载到Exadata智能存储以显著加速[9] - Private AI Services Container为运行AI模型（如嵌入模型、开放权重大语言模型）的私有实例提供预构建和测试环境，可部署在客户选择的任何环境以增强安全性[9] - 与NVIDIA合作加速AI数据库，支持与NVIDIA NeMo Retriever微服务集成，并设计为未来支持使用NVIDIA加速计算进行向量嵌入和索引生成[9] - 其他创新包括Globally Distributed Database支持超可扩展性和数据主权，True Cache提供应用透明的中间层缓存，SQL Firewall提供针对未经授权SQL活动和注入攻击的可扩展保护[16]

城市可信数据空间概念与核心价值 - 城市可信数据空间是由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，旨在保障数据可信、安全、合规地流通利用 [2] - 该空间作为联通数据供给与应用的桥梁，整合分散的城市数据资源，为城市治理和产业发展赋能 [2] - 其核心价值在于打破数据流通困境，激活数据要素潜能，促进城市治理现代化升级 [11] 发展驱动因素：政策 - 基于数据要素市场化改革的主线，国家鼓励城市建设可信流通的基础设施 [4] - 关键政策包括《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（"数据二十条"）、《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》等 [5] - 《可信数据空间发展行动计划》提出到2028年建成100个以上可信数据空间的目标 [5] - 首批13个城市可信数据空间试点名单已公布，建设将迈向规模化落地 [4] 发展驱动因素：技术 - 隐私计算和区块链技术解决数据可信流通的难题，推动数据敢共享、愿共享 [5] - 隐私计算让原始数据不离开控制方，仅允许处理后的"知识"流出 [5] - 区块链通过行为存证的不可篡改和规则自动化执行，建立可信协作机制 [5] 发展驱动因素：需求 - 2024年中国数据生产总量超过40ZB，但存储量仅约生产总量的3%，存储数据中未被使用的数据占比约四成 [8] - 城市作为数字中国建设的综合载体，面临数据资源开发利用不足的问题 [8] - 可信数据空间是盘活数据资源的关键，通过整合公共数据资源提升城市治理效能 [8] 总体架构与核心能力 - 总体框架围绕一个底座、两大平台构建，以政务云基础设施为基石 [13] - 数据运营管理平台负责数据资源目录、主体准入等，数据开发利用平台聚焦数据产品加工、交易等 [13] - 核心能力由可信管控、资源交互与价值共创三部分组成 [16] - 可信管控保障数据流转过程的实时管控与全程追溯；资源交互提供统一的数据发布发现机制；价值共创通过构建安全开发环境和收益分配机制激发数据要素价值 [16] 产业链及竞争格局 - 产业链涉及运营方、数据提供方、数据使用方、数据服务方和监管方五类主体 [21] - 运营方通常为各地数据集团或大数据公司；数据服务方包括技术服务商和生态服务商 [21] - 技术服务商包括综合型和专业型厂商，其中ICT背景的云服务商（如浪潮云）综合实力领先 [24] 应用场景：政务服务 - 促进政府各部门间数据互联互通，赋能"一网通办""一网统管" [27] - 通过构建可信、安全的运行环境，明确数据共享权责规则，破解政务数据碎片化难题 [27] - 为政务大模型的训练与应用提供高质量、合规的数据基础 [27] 应用场景：普惠金融 - 在城市可信数据空间中设立金融数据专区，融合政府公共数据与金融机构数据 [30] - 在不共享原始数据的前提下，支撑金融机构安全调用多方数据接口构建动态风控模型 [30] - 通过汇聚政府侧人社、住建、纳税等信息与金融侧数据，精准判断信用状况，推动普惠金融 [30] 实践案例：张家口可信数据空间 - 采用"一空间四平台一体系"架构，是河北省内首个城市级数据要素流通基础设施 [33] - 由张家口数字集团建设运营，浪潮云提供技术服务 [33] - 采用"共识治理"机制，促进政府与企业数据在政务、医疗、交通、金融等多场景融合应用 [35] 实践案例：上海城市可信数据空间 - 作为国家数据局首批试点项目，已进入试运行阶段，加入企业近300家，汇聚数据资源上万个，开发数据产品超300个，累计数据调用数以亿计 [37] - 依托区块链算力底座和共性能力，满足超大城市、复杂生态需求 [37] - 在金融、医药等领域形成数据产品和服务，如金融领域的"用电波动指数""物流履约率"等，医药领域的中药安心达可信数据空间 [39] 技术趋势 - AI for Data技术正驱动数据治理效能提升，从数据资源化到数据资产化 [42] - AI技术将数据治理从高度依赖人工转变为自动化、智能化、动态化的治理策略 [42] 应用趋势 - 当前处于试点先行阶段，未来将遵循"试点-示范-推广"路径实现全国推广 [45] - 以长三角为代表的区域已率先开展区域内数据安全可信流通合作建设 [45] - 未来将建成从城市节点到区域枢纽再到全国网络的一体化生态格局，吸引行业和企业入驻探索垂直领域应用 [44][45]