人工智能应用加快走向行业深处，高质量数据、加工工具、算力和模型服务的需求也日益交织。跨主体的数据如何进入模型研发流程？不同主体建设的能力又如何在具体场景中协同起来？这正成为可信数据空间发展中的新课题。
9月，欧洲数据空间支持中心（DSSC）发文，提出推动数据空间、AI工厂与数据实验室之间的连接。其中，数据空间支持各方按照共同规则共享和使用数据；数据实验室提供数据准备、清洗、增强等服务；AI工厂汇聚模型研发所需的算力、设施与专业能力。DSSC已设置专项任务探索三者协同，并将技术架构、治理方式和商业安排列为下一步的重点议题。
模型研发所需的数据往往分散在不同主体手中，格式、质量和使用条件也各不相同。要让这些数据发挥作用，需要从具体任务出发，明确数据需求，再组织跨主体供给、加工、授权和质量验证。
国内政策已对此作出部署。国家数据局印发的《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》提出，建立数据资源清单和数据集需求清单，运用可信数据空间等能力开展数据集可信流通、高效应用，并通过模型应用反馈推动数据集持续优化。
【实践观察】南京城市可信数据空间整合多模态临床数据，形成一批高质量、标准化、可授权使用的医疗卫生数据集，用于支持人工智能企业在慢病管理领域开展AI模型研发与训练。同时通过空间提供的数据沙箱与模型训练环境，心血管疾病等慢性病AI辅助诊断模型的研发周期缩短了20%以上。
【启示】评价数据空间对AI的支撑，除了看汇聚了多少资源，还应看数据是否匹配具体任务、能否按约定进入加工和验证环节，以及模型应用的反馈能否推动数据持续改进。
数据空间不一定需要独自建设所有算力和模型能力。对于专业性强、数据来源多的行业，更现实的做法可能是明确不同设施的分工，通过服务对接，让数据治理能力与已有的算力、工具和模型资源共同支撑应用。
【实践观察】海洋资源环境行业可信数据空间整合了全国海洋实测、遥感、预报等167类数据，并基于海洋可信数据空间提供的全流程服务能力。在AI能力方面，该空间嵌入智能体构建流水线，并与算力服务平台对接，整合数据和算力优质资源，目前已接入杭州智算中心开源模型2个，集成48类大模型服务能力。
【启示】协同的价值最终体现在应用环节：数据能否在明确条件下被调用，算力和模型服务能否回应行业任务，相关能力能否随场景需求持续迭代。
数据提供方、加工服务方、算力与模型服务方、应用方可能分属不同机构。一次项目可以通过专项协调完成对接；要形成持续服务，还需回答谁承担数据治理成本、如何记录使用情况、怎样分配服务收益等问题。
【实践观察】金域医学企业可信数据空间基于多方协同机制，构建涵盖准入、交互、共享、收益、安全等环节的规则体系；已上线21款数据产品，包括疾病筛查分析算法模型、病原监测预测分析报告等。空间还与15家药企、保险公司签订长期合作协议，建设线上服务平台，提供检测报告智能解读、科普教育等服务，支持药物研发与保险产品创新。
【启示】DSSC将治理模式和商业安排列为后续探索议题，说明设施之间的连接只是协同的起点。可信数据空间要让数据、加工和模型服务长期发挥作用，还需在具体场景中形成清晰的职责分工、服务方式和价值回报机制，让一次项目合作逐步发展为持续的数据与AI服务。
从“有数据、有算力、有模型”，走向“数据能够按需供给、能力能够协同调用、成果能够持续应用”，是数据空间与AI基础设施协同发展的关键。可信数据空间发展联盟将继续跟踪相关实践，关注不同主体如何围绕真实场景形成更有效的分工与合作，推动数据供给和人工智能应用相互促进。
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关于联盟
可信数据空间发展联盟是由国家数据局指导，中国信息通信研究院、国家数据发展研究院联合19家央企、30家研究院所和龙头企业发起成立的跨行业、开放性、公益性组织，首届轮值理事长由中国信息通信研究院院长余晓晖担任。联盟以推动可信数据空间落地实践、探索数据要素规模化流通路径为核心目标，落实《可信数据空间发展行动计划(2024-2028年)》工作部署，凝聚产业合力，共同打造一批示范成效显著的可信数据空间，助力构建繁荣活跃的全国一体化数据市场。目前，联盟成员已达892家！
下一步，联盟将积极组织开展资源对接、专题研讨等活动，推动成员在标准研制、场景创新、互联互通等方面深化合作，发挥平台优势，围绕相关政策、实践案例和研究成果开展宣传推广，着力推动可信数据空间生态繁荣发展。
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