可信数据空间通用架构图全解：打破数据孤岛，实现安全互信

 想象一下，企业、政府等不同机构都拥有自己的宝贵数据。过去，若要进行数据合作，往往面临两难选择：要么直接拷贝数据，带来极高安全风险；要么将数据集中到某个平台，却又担心数据被滥用或失控。

可信数据空间彻底改变了这一局面。它在各个“数据城堡”之间，构建起一个高度互信、规则透明的“经济特区”，具备以下特点：

• 数据主权保障：数据始终由提供方掌握，你拥有绝对控制权；

• 规则共治机制：所有成员共同制定并遵守治理框架，确保合作公平合规；

• 安全价值交换：数据可在受控环境下安全流通与融合，激发新价值。

    下方这张可信数据空间架构图（二级图），正是这一“数据特区”的具体建设蓝图，更详细的三级结构图见文末。

该架构蓝图可划分为三个主要部分：

第一部分：为架构图左右两侧的灰色模块，分别代表数据提供方、数据消费方以及相应的数据连接器。

第二部分：是位于图右侧的紫色支柱，对应“治理、风险与合规”，作为贯穿所有技术层级的基础性规范框架。

第三部分：为图中由L1至L4构成的四层技术架构，依次包括数据服务层、可信机制层、数据空间基础层以及基础设施与运营层。

下文将对这一架构进行详细说明，并附上一个基于可信数据空间的联合建模实例：

第一部分：核心参与方

• 数据提供方：包括企业、政府机构、医疗机构、工业物联网平台等数据拥有者，期望在安全合规的前提下实现数据价值的释放。

• 数据消费方：涵盖业务应用系统、数据分析平台及AI/ML平台等，旨在通过外部数据优化业务流程、提升模型能力。

• 连接器：部署于各参与方的关键组件，可视为设立在“数据特区”边界的“海关”。其职责包括策略执行、安全通信和日志记录，是保障数据主权的技术基础。

第二部分：治理支柱

    架构图右侧的紫色支柱代表“治理、风险与合规”，作为贯穿各技术层级的基础性治理框架，其作用可视为整个数据空间的“根本大法”。具体包括以下方面：

• 法规遵从与政策：确保符合数据安全法、GDPR等国内外法律法规要求；

• 标准与认证体系：采用国际通行的技术与管理标准，并对成员进行资质认证；

• 生态治理与仲裁：由治理委员会制定协作规则，并负责争议协调与处理；

• 风险管理与审计：实现全流程风险监控与合规审计，保障持续合规运行。

该治理支柱将商业信任与法律信任转化为系统可执行的技术信任，为数据空间的可信协作提供制度性保障。

第三部分：四层技术架构

• L1 数据服务层

L2 可信机制层

L3 数据空间基础层

L4 基础设施与运行环境

实战案例：AI精准医疗的联合建模

    一家药企想训练AI模型预测新药疗效，但需要两家三甲医院的患者数据。问题来了：医院不能把病历直接给药企，这违法！怎么办？

答案就是下面这张流程图展示的"可信数据空间"方案。

流程图配色说明

在开始之前，先认识图中的"演员"：

蓝色方框 = 医院A

紫色方框 = 医院B

红色方框 = 药企

蓝色虚线 = 控制面（身份验证、授权指令）

绿色实线 = 数据面（真正的数据流动或计算）

五步详解：数据如何"可用不可见"

步骤1：准备与发布

通俗理解：医院"摆摊"上架商品

关键技术：
调用L1层的"数据产品管理"功能，在符合《个人信息保护法》的框架下完成发布。

步骤2：发现与协商

通俗理解：买家找货、讨价还价、签合同

关键技术：
合约内容会被区块链存证，确保不可篡改。

步骤3：身份验证与授权（控制面）

通俗理解：三方亮"身份证"，门卫查验通行证

重点：整个过程只是"握手"和"验证身份"，一个字节的患者数据都没动！

这就是控制面与数据面分离的精髓——先谈好规矩，再办事。

关键技术：
分布式身份（DID）+ 策略引擎自动判断

步骤4：安全计算执行（数据面）

通俗理解：数据留在家里，只让"计算"出门

技术黑话翻译：
这个过程叫"联邦学习"（Federated Learning），整个计算还可以在"可信执行环境"（TEE，一种加密芯片）里进行，就像给保险箱再套一层金库。

关键成果：数据可用不可见！

步骤5：结果获取与审计

通俗理解：拿成果、留证据

关键技术：
区块链存证 + 审计日志，确保"事后可追溯"

核心价值：四个"可"

通过这五步，可信数据空间实现了：

✓ 数据主权：医院始终掌控数据，药企无法接触
✓ 数据可用不可见：数据价值被利用，但数据本身不出域
✓ 使用可控可计量：智能合约自动执行，每次使用都有记录
✓ 流通可信可追溯：全程加密、存证，监管无忧

可信数据空间不仅是技术框架，更是一种全新的、基于信任的数据协作哲学。理解并拥抱可信数据空间，将是开启下一个数据价值时代的钥匙。

附录：三级架构蓝图