可信数据空间应用案例集（数据共享与垂域大模型方向）

一、可信数据空间的范式突破

可信数据空间（Trusted Data Space）作为数据要素流通的新型基础设施，正在重构人工智能时代的算法研发范式。

通过区块链、隐私计算、数字身份认证等技术构建的可信环境，实现了数据”可用不可见”的共享机制。

根据IDSA（国际数据空间协会）的统计，2023年全球可信数据空间节点数量已突破50万个，支撑了超过1200个行业数据生态的建设。

这一技术突破直接推动了垂域大模型（Vertical Domain Large Models）的演进。

传统大模型的”通才”训练模式遭遇数据瓶颈：一方面通用数据质量参差不齐，另一方面专业领域数据难以合法获取。

可信数据空间通过建立分层的访问控制机制，使得医疗、工业、金融等领域的专有数据得以合规流通，为垂域大模型提供了高质量的训练燃料。

本文将从可信数据空间应用的两个方向数据共享（API）和垂域大模型分别介绍其应用基本思路、技术方法和典型应用案例分析为行业提供参考。

二、数据共享（API）方向

可信数据空间通过API接口实现数据安全流通，解决“不愿共享”“不敢共享”的难题，推动跨主体协作。

1、基本思路

可信数据空间通过构建安全可控的数据流通环境，以API为技术桥梁，解决跨主体数据共享中的信任缺失、隐私泄露、标准不统一等问题。核心目标是实现“数据供得出、流得动、用得好”，具体包括

数据主权保障：通过区块链技术实现数据确权与溯源，明确数据所有权和使用权。

隐私安全保护：利用隐私计算（如联邦学习、同态加密）确保数据“可用不可见”，降低泄露风险。

标准化与生态协作：推动API接口标准化，搭建分层分类的数据市场，促进多方主体高效协作。

2、技术方法

区块链+隐私计算：结合区块链的不可篡改性和隐私计算的数据保护能力，保障数据全生命周期安全。

动态API网关：支持实时数据交互与动态密钥管理，适应跨境、跨行业等复杂场景。

数据沙箱与脱敏工具：在数据不出域的前提下，通过沙箱环境完成数据加工与调用。

3、典型场景与案例

（1）工业制造供应链协同管理

案例主体：天河国云优享·可信数据空间

应用场景：针对铁建重工、镭目科技等链主企业，构建供应链数据共享通道，实现上下游敏捷协同制造。

技术方案：通过区块链技术保障数据确权与溯源，隐私计算确保数据“可用不可见”，动态API接口支持实时数据交互。

成效：采购成本节约3.43%，效率提升13.2%，质量数据线上采集率达100%。

场景价值：打破上下游数据孤岛，支持敏捷制造与质量追溯。

（2） 跨境数据合规流通

案例主体：深圳数据交易所（深数所）通过可信数据连接平台

应用场景：跨境传输供应链数据时，通过可信空间加密传输，动态密钥管理确保合规性。

技术方案：同态加密技术+API网关，实现数据“可用不可出境”。

成效：满足欧盟GDPR等跨境数据法规要求，降低合规风险。

场景价值：解决跨境数据流动中的主权争议与法律风险。

（3）政府公共数据开放服务

案例主体：深圳市福田区政府

应用场景：将户籍、教育、医疗等公共数据脱敏后接入可信空间，支持社会机构通过API调用分析人口分布与公共资源匹配。

技术方案：数据脱敏工具+低代码开发平台，提供一键生成图表功能。

成效：提升数据利用率30%，支持智慧城市建设决策。

场景价值：推动智慧城市建设与普惠服务。

（4）保险行业数据金库与流通

案例主体：中国电子数据产业集团等联合项目

应用场景：整合保险公司高价值数据，构建安全可信的保险数据空间，支持车险、新能源汽车电池风险减量服务。

技术方案：通过数据元件标准化加工，结合区块链与隐私计算，实现跨机构数据共享API。

成效：降低数据应用成本20%，减少非必要赔付10%以上。

（5） 医疗健康数据共享平台

案例主体：某省级三甲医院联合区域医疗机构

应用场景：构建区域医疗数据空间，支持跨院患者病历调阅与科研数据协作。

技术方案：基于FHIR标准的医疗API接口，结合隐私计算保护患者隐私。

成效：跨机构诊疗效率提升25%，科研数据调用时间缩短50%。

三、垂域大模型方向

基于高质量行业数据集训练细分领域智能体，释放数据要素价值，提升行业智能化水平。

1、基本思路

聚焦细分领域的高质量数据集，通过可信数据空间构建“数据-模型-场景”闭环，解决大模型训练中的数据合规性、多样性与安全性问题。核心路径包括：

数据要素融合：整合行业多源数据（如工业传感器、医疗病历、气象卫星），形成标准化训练集。

模型轻量化部署：在可信环境中完成模型训练与推理，确保原始数据不泄露。

场景化智能体开发：结合领域知识图谱与AI决策引擎，输出可落地的行业解决方案。

2、技术方法

联邦学习与数据沙箱：在数据不出域的前提下联合训练模型，如数安港通过可信空间与DeepSeek模型融合，支持可控大模型服务。

多模态数据融合：整合文本、图像、时序数据，提升模型泛化能力（如气象灾害预警模型）。

智能合约与收益分配：基于区块链的自动化合约，保障数据贡献方权益。

3、典型场景与案例

（1）新能源汽车电池风险减量模型

案例主体：中保协与保险公司联合项目

应用场景：整合电池检测数据，训练动力电池寿命预测模型，优化承保与理赔策略。

技术方案：使用数据元件构建标准化数据集，结合联邦学习训练行业大模型。

成效：降赔减损案件发现率提升23%，赔付成本降低3.9%。

场景价值：提升风险预测精度，推动保险产品创新。

（2）工业设备故障预警智能体

案例主体：长虹集团与深圳数据交易所

应用场景：长虹集团基于可信数据空间“虹雁”系统，利用产线传感器数据训练设备健康管理模型，实现故障预测与维护建议。

技术方案：区块链保障数据真实性，边缘计算结合大模型实时分析。

成效：设备停机时间减少40%，维护成本降低18%。

场景价值：实现预测性维护，降低工业运维成本。

（3）大模型语料合规流通

案例：深数所联合华为云等构建可信数据空间，支持哈尔滨工业大学与瑞莱智慧的语料数据场内交易，保障数据权益与合规性。

场景价值：解决大模型训练中的数据滥用与确权难题。

（4）农业产业链智能决策系统

案例主体：惠农网

应用场景：整合种植、气象、市场数据，训练农产品价格预测与供应链优化模型。

技术方案：可信空间内融合多源数据，构建农业知识图谱与AI决策引擎。

成效：农户收益平均提升15%，库存周转率提高20%14。

（5）智慧能源负荷预测模型

案例主体：某省级电网公司

应用场景：基于电力消费与气象数据，训练区域负荷预测模型，优化电网调度。

技术方案：数据沙箱内完成模型训练，结果输出后自动销毁原始数据。

成效：预测精度提升12%，减少冗余发电成本约1.2亿元/年。

（6）气象服务精细化预报模型

案例主体：上海气象局

应用场景：融合卫星、雷达与地面观测数据，训练区域气象灾害预警模型。

技术方案：可信空间内完成多模态数据融合，模型输出支持防灾决策。

成效：台风路径预测误差降低10%，应急响应时间缩短30%。

四、趋势总结与启示

技术融合加速创新：区块链、隐私计算与API技术的结合成为可信数据空间的核心竞争力，例如天聚地合通过“区块链+隐私计算+AI模型”构建工业数据流通生态。

标准化建设：需推动数据元件、接口协议等标准制定，降低跨系统对接成本。

垂直领域深度渗透：从工业制造向农业、气象、医疗扩展，如惠农网通过农业知识图谱优化供应链。

政策与生态协同：国家计划至2028年建成100个可信数据空间，推动跨行业数据网络互联（如上海市“五类可信空间”建设路径）。

政府、企业、第三方平台需共建可信数据空间生态，例如湖南省数据局通过公开征集推动行业数据集建设。

场景创新：从供应链、金融向智慧城市、跨境贸易等场景扩展，释放数据乘数效应。

实践建议：企业需结合自身业务场景选择技术路径——数据密集型行业优先布局API共享（如金融、政务），而模型驱动型行业（如制造、能源）可聚焦垂域大模型开发，同时积极参与标准化建设与生态协作，例如加入可信数据空间创新实验室。

通过上述案例可见，可信数据空间正成为释放数据要素价值、驱动产业智能化的关键基础设施，其应用深度与广度将持续扩展。

来源：中科儒钧数据，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/LmFc9O_jM_cfS6o3A_s_3g