在当前数据要素市场化配置和人工智能产业快速发展的背景下，可信数据空间与高质量数据集成为支撑数据流通和价值释放的两大核心要素。二者既相互独立又紧密关联，共同构成了数据要素市场的基础设施和核心资源。

一、核心概念定义

1.1 可信数据空间

可信数据空间（Trusted Data Space）是一套软硬件结合的技术系统，通过区块链、隐私计算等技术手段，建立数据流通的规则体系和安全保障机制，实现数据”可用不可见、可控可计量”的流通目标。

1.2 高质量数据集

高质量数据集（High-quality Dataset）是经过清洗、标注、治理后的标准化数据集合，具有准确性、完整性、场景适配性等特征，主要用于AI大模型训练、决策分析等价值挖掘活动。

二、核心区别对比分析

三、两者之间的内在联系

3.1 双向赋能关系

可信数据空间与高质量数据集之间形成了一种”双向赋能”的共生关系：

基础设施赋能数据资源

l可信数据空间为高质量数据集提供安全流通环境

l通过”可用不可见”技术保障数据安全

l解决数据共享的信任和安全问题

数据资源激活基础设施

l高质量数据集为可信数据空间注入价值活力

l数据集是空间里流动的”血液”和交易的”商品”

l决定空间的吸引力和活跃程度

3.2 协同作用机制

二者协同作用，形成了”基础设施+核心资源”的黄金组合模式：

1.安全保障机制：空间确保数据集在流通过程中安全合规

2.价值释放机制：数据集在空间中实现价值挖掘和变现

3.生态构建机制：共同构建数据要素市场化配置的完整生态

四、典型应用场景分析

4.1 医疗健康领域案例

场景描述：三甲医院与AI科技公司合作开发癌症筛查模型

传统模式问题：

l医院不敢直接传输原始数据

l患者隐私泄露风险高

l数据价值无法有效释放

可信数据空间解决方案：

l双方接入统一的可信数据空间平台

l医院提供经过脱敏的”癌症病理图像数据集”

lAI公司通过联邦学习技术共建模型

l实现”数据不出域，模型可共建”

4.2 产业发展现状

政策驱动：国家数据局将二者结合列为发展重点

实践进展：全国已建成超10万个高质量数据集

应用成效：在汽车、能源、医疗等32个行业大类中拓展900多个应用场景

五、发展趋势与建议

5.1 发展趋势

1.融合发展加速：二者结合成为数据要素市场的主流模式

2.标准化进程推进：跨空间互联互通标准逐步统一

3.商业化模式成熟：数据收益分配机制日趋完善

4.应用场景拓展：从试点示范向规模化应用转变

5.2 实施建议

对于基础设施建设者：

l优先考虑与高质量数据集的兼容性

l建立完善的数据接入标准

l构建开放的生态合作体系

对于数据资源开发者：

l选择安全可靠的可信数据空间

l确保数据集的质量和合规性

l探索多元化的商业变现模式

六、结论

可信数据空间与高质量数据集项目在数据要素市场中扮演着不可替代的角色。前者作为”路”和”车”，提供安全可控的数据流通环境；后者作为”货”，承载着数据的核心价值。二者的有机结合，不仅解决了数据流通的安全信任问题，更为数据价值的深度挖掘提供了坚实基础。

在数字化转型的关键时期，应当充分认识二者既相互独立又紧密关联的特点，在项目规划和实施中统筹考虑基础设施建设和数据资源开发，共同推动数据要素市场的健康发展和数字经济的繁荣壮大。

来源：数链工坊，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/2otpJyySmUZl9le4ESLHaQ