可信数据空间是一种基于共识规则、连接多方主体、实现数据资源共享共用的数据流通基础设施。它通过构建安全、可信、可控的环境，旨在解决数据“不敢共享、不愿共享、不能流通”的核心痛点。目前，国家试点项目已拓展至超过900个应用场景，服务于32个国民经济行业大类，正从概念验证加速迈向实践落地。
7.1.1 工业制造 #
工业制造是数据密集型行业，也是可信数据空间应用最活跃的领域之一，其核心在于打破企业间“数据孤岛”，实现价值链的透明与协同。
1、供应链协同
（1）传统痛点
供应链上下游企业间信息不透明，存在“牛鞭效应”。主机厂难以实时获取供应商的库存、产能、质量数据，导致排产计划不准、应急响应慢。
（2）可信数据空间解决方案
构建一个涵盖原材料商、零部件商、整车厂/主机厂的供应链可信数据空间。每个参与方通过部署连接器，在保留数据主权的前提下，选择性共享关键数据。
（3）典型数据流
二级供应商将原材料库存状态和生产进度以加密方式发布；一级供应商在获得授权后，可融合自身数据与二级供应商数据，向主机厂提供零部件预计交付时间；主机厂则能结合订单数据，向核心供应商共享中长期的预测性采购计划。
（4）核心价值
实现供应链的端到端可视化，大幅提升供应链韧性。主机厂可进行更精准的生产规划，供应商可进行更科学的备料与排产，整体降低库存成本，提高资金周转率。
2、预测性维护
（1）传统痛点
设备制造商（OEM）难以获取设备在客户现场的实时运行数据，无法提供精准的增值服务；设备使用方则面临非计划停机风险，维护成本高。
（2）可信数据空间解决方案
在OEM与客户之间建立设备数据协作空间。客户在保障自身生产数据隐私的前提下，授权OEM在特定范围内访问设备的传感器时序数据、报警日志。
（3）典型数据流
设备数据通过客户侧连接器上传，在数据空间内，OEM的算法模型（以Data APP形式）在客户同意的隐私计算环境（如TEE）中运行，分析数据并生成设备健康度评分、剩余使用寿命预测和维护建议报告。原始数据不离开客户域，仅输出分析结果。
（4）核心价值
OEM从“卖产品”转向“卖服务”，开创服务化延伸（XaaS） 新商业模式。客户则享受到主动、精准的维护服务，减少非计划停机，提升设备综合效率（OEE）。
【链接】工业生产制造类行业（企业）可信数据空间的应用场景有哪些？
7.1.2 金融行业 #
金融业对数据依赖极深，但受制于隐私合规，数据融合应用挑战巨大。可信数据空间为金融数据在合规前提下“安全流动”提供了基础设施。
1、联合风控
（1）传统痛点
银行在向中小微企业或个体工商户提供信贷时，缺乏有效的风控数据，主要依赖抵押物。企业的经营流水、税务、用电等数据分散在不同机构，难以安全合规地汇聚使用。
（2）可信数据空间解决方案
由地方政府、金融监管机构或行业协会牵头，构建涵盖商业银行、税务局、电网公司、物流平台等多方的普惠金融可信数据空间。
（3）典型数据流
在获得企业用户明确授权后，商业银行通过空间发起联合风控查询。各数据源方的连接器在安全多方计算（MPC） 或 联邦学习框架下协作，在不暴露原始数据的情况下，共同计算出该企业的信贷评分或风险等级。银行仅获得最终评分，用于辅助信贷决策。
（4）核心价值
破解中小微企业融资中的信息不对称难题，助力银行实现精准滴灌，降低不良贷款率。同时，该模式严格遵循“数据不动模型动”或“数据可用不可见”原则，满足《个人信息保护法》关于个人信息处理的合规要求。
2、客户画像
（1）传统痛点
金融机构对客户的了解局限于自身金融交易数据，画像单薄，难以开展精准的交叉营销和产品推荐。
（2）可信数据空间解决方案
金融机构与合规的消费场景方（如大型零售商、航空公司、线上平台）建立数据协作联盟。
（3）典型数据流
金融机构将匿名的客户群体ID与消费场景方的匿名群体ID，通过隐私集合求交（PSI） 技术进行安全匹配，找到共同客户群。随后，在联邦学习环境下，双方在不交换原始数据的情况下，共同训练一个增强版的客户偏好预测模型，用于识别高潜力的营销对象。
（4）核心价值
在充分保护用户隐私的前提下，实现跨场景的客户洞察深化，提升营销响应率与客户满意度，同时避免数据违规共享的风险。
7.1.3 医疗健康 #
医疗健康数据高度敏感，其科研与临床价值只有在安全可控的共享中才能最大化。
1、医疗研究协作
（1）传统痛点
新药研发、罕见病研究需要多中心、大样本的临床数据，但医院间因数据隐私、所有权和安全顾虑，数据共享壁垒极高。
（2）可信数据空间解决方案
构建区域性或专科性的医疗科研可信数据空间。各参与医院将脱敏后的临床诊疗数据、基因组学数据以标准化格式发布在空间内。
（3）典型数据流
研究机构在空间目录中发现所需数据集，提交研究方案并通过伦理审查后，获得授权。数据分析在指定的可信数据沙箱或联邦学习平台中进行。研究人员可将算法送入沙箱，在数据本地进行计算，仅获得聚合后的统计分析结果，无法接触任何可识别个人身份的原始数据。
（4）核心价值
极大地加速了多中心临床研究的进程，促进医学发现。同时，通过严格的技术手段保障了患者隐私，符合《人类遗传资源管理条例》等法规要求。
2、健康数据管理
（1）传统痛点
个人健康数据散落在不同医院、体检机构、可穿戴设备中，形成“数据碎片”，个人无法有效整合和利用自身数据。
（2）可信数据空间解决方案
探索建立以个人为主导的健康数据空间。个人通过数字身份将来自不同来源的健康数据授权归集到个人数据空间（PDS）中。
（3）典型数据流
个人可以自主选择将整合后的健康档案，在特定目的和时限下，授权给保险公司进行个性化保费测算，或授权给互联网医院专家进行远程诊疗。所有授权记录通过区块链存证，确保可追溯、不可篡改。
（4）核心价值
赋予个人对自身健康数据的管理权和收益权，推动健康医疗模式从“以医疗机构为中心”向“以个人为中心”转变，并催生个性化的健康管理、保险等创新服务。
7.1.4 智慧农业 #
1、场景描述
融合气象、土壤、农机作业、供应链等多元数据，提升农业生产与流通效率。
2、可信数据空间解决方案
构建农业产业可信数据空间，连接农户、农机服务商、农科院所、农产品加工企业和流通平台。
3、具体应用
精准农机调度：农户发布作业需求与地块数据，农机服务商共享农机实时位置与状态。空间通过隐私计算匹配需求与资源，实现跨区域的最优农机调度。
育种研究：多种子公司与科研机构在联邦学习环境下，利用分布在各试验基地的作物生长数据联合优化育种模型，加速新品种培育。
4、核心价值
降本增效，促进农业数据要素市场化，保障粮食安全。
7.1.5 绿色低碳 #
1、场景描述
应对“双碳”目标，需要精确追踪产品全生命周期碳排放，并促进绿色能源消纳。
2、可信数据空间解决方案
构建覆盖能源生产、传输、消费及产品制造全链条的绿色数据空间。
3、具体应用
产品碳足迹追踪：产业链各环节企业（原材料、制造、物流）在空间内共享经过核查的环节碳排放数据，通过隐私计算汇总出产品的全生命周期碳足迹，并生成不可篡改的区块链存证证书。
绿电消纳与交易：用电企业将可调节负荷数据（在保护商业机密前提下）与电网的绿电供应数据在空间内进行安全匹配与优化，促进绿色电力直接交易与消纳。
4、核心价值
为建立全国统一的碳排放统计核算体系提供可信数据底座，赋能绿色金融，推动能源结构转型。
7.1.6 能源与交通物流 #
该领域关系国计民生，但数据割裂问题突出。可信数据空间通过建立安全可信的数据共享生态，能有效破解这些难题。
1、传统痛点
能源与大宗物流产业链涉及矿山、电厂、运输公司、港口、金融机构等多方，数据标准不一、系统互不相通，形成“数据烟囱”。这导致无法对整个供应链进行可视化监控和全局优化，应急响应慢，且中小企业因缺乏可信数据支撑难以获得金融服务。
2、解决方案
以山西国际物流的“数联产聚”项目为例，其核心是构建大宗物流可信数据空间。该方案统一了数据标准，并融合了“可信数据空间+大模型”技术。物理上采用“云-边-端”协同架构，云端处理调度，边缘端处理实时数据，终端（如车辆、传感器）负责采集，保障了数据流通的先进可靠。
3、典型数据流
（1）智能调度：运输车辆的GPS位置、货物温湿度、场站装卸进度等数据，经加密后汇聚到数据空间，经AI分析后生成最优调度指令。
（2）供应链金融：物流公司的真实运单、货物轨迹、交易结算等数据，在获得授权后提供给银行，作为发放贷款的信审依据，助力其成功获得山西省首笔大宗供应链数据资产授信。
4、核心价值
实现了产业链的透明化、智能化运营。山西国际物流的项目使运输效率提升10%，物流成本降低30%，仓储利用率提高18%。更重要的是，它为保障国家能源供应链韧性、降低全社会物流成本提供了可复制的数字化方案。
7.1.7 科技创新 #
科研创新高度依赖数据，但数据共享是长期难题。可信数据空间为跨组织、跨地域的科研协作搭建了桥梁。
1、传统痛点
材料、生物等领域的研发数据往往散落在高校、科研院所和企业内部，格式各异。由于缺乏安全可靠的共享机制和利益分配规则，数据“不愿共享” ，导致重复实验、研发周期漫长，制约了重大科技问题的联合攻关。
2、解决方案
通过构建面向特定科研领域的可信数据空间，建立分布式数据资源体系。例如，中国钢研打造的新材料产业链可信数据空间，利用区块链和隐私计算技术，确保数据在“可用不可见”的前提下进行价值对接。参与方可以共同定义数据使用合约，明确权责利，从而打消共享顾虑。
3、典型数据流
在破解“卡脖子”材料研发中，中国石化的应用场景数据与中国钢研的材料性能数据、上下游数十万家企业的产品数据，在数据空间内进行安全匹配和联合仿真计算。研究人员无需获得原始数据，即可筛选出最优的材料成分方案。
4、核心价值
极大提升了科研效率和创新能力。上述案例将新材料研发周期从传统的2年缩短至4个月。这标志着科研范式从“经验试错”向“数据驱动”的转变，有力支撑了基础科学重大攻关和新材料研发，赋能科技自立自强。
7.1.8 文化旅游 #
文旅行业正从“资源驱动”转向“数据驱动”，可信数据空间是整合资源、提升服务质量的关键基础设施。
1、传统痛点
文旅数据涉及政府监管、OTA平台、景区、酒店、交通等多个主体，标准不一且相互隔离。这导致游客体验割裂，企业运营无法精准施策，管理部门也难以掌握全局态势，数据价值难以释放。
2、解决方案
以贵州省的实践为例，其核心是建设 “旅游可信数据空间” ，编制统一的数据标准，并创新建立“省-市-企业”三级数据流通机制。技术上结合区块链、联邦学习等，确保数据流通安全可控。在此基础上，打造了 “黄小西”旅游服务智能体，作为面向游客的统一服务出口。
3、典型数据流
（1）智能服务：游客向“黄小西”提出需求，它调动数据空间内的景区门票、酒店房态、交通接驳、美食评价等数据，生成个性化行程。
（2）运营管理：数据空间整合高铁票务、酒店预订、高速卡口等数据，构建预测模型，帮助千岛湖景区在“五一”假期精准预测客流高峰，提前做好服务准备。
4、核心价值
对游客，实现“一站式”全旅程智慧服务；对企业，通过智能体承接客户高频咨询，大幅降本增效；对行业，则构建了 “数据可信、产业互联、服务智能” 的新生态。
