核心主题：数据要素可信流动核心技术——数据场的理论、体系与架构

主讲人：赵春玉，合肥中国科学技术大学国家科学中心数据空间研究院

一、发展背景：数据作为新型生产要素的演进路径

1. 生产要素的历史演变

在不同经济形态下，主导性的生产要素不断更迭：

• 农业经济时代：土地与劳动力构成核心资源；
• 工业经济时代：随着第一次至第三次工业革命推进，资本和技术逐渐成为关键驱动力；
• 数字经济时代：互联网广泛普及促使数据规模呈指数增长，流通成本显著下降。十九届四中全会正式将数据列为与土地、劳动力、资本、技术并列的核心生产要素。

2. 数据要素化的两个发展阶段

阶段	核心特征	流通范围	技术支撑	应用模式
1.0时代	以功能为导向，数据被视为“资源”	局限于组织内部小范围流通	依赖传统硬拷贝归集和系统内安全防护机制	ERP、MATS、Skama等传统功能性软件系统
2.0时代	以数据为核心，数据被认定为“资产”	实现跨域、分布式连接与共享	依托新型数据基础设施与跨域安全保障技术	融合“数据+智能体”，支持按贡献分配价值收益

核心结论：从1.0到2.0的跃迁，释放数据价值的关键在于构建支持“跨域安全流通”的新型基础设施，其中数据场技术是实现该目标的重要方向之一。

二、数据场的基础理论：揭示数据空间中的“场域”运行规律

1. 数据场的概念溯源与本质定义

（1）从物理场到数据场的类比延伸

在实体空间中，具有质量的物体形成引力场，带电粒子产生电磁场，这些“场”作为媒介驱动物质有序运动；类似地，在数据空间中，“有价值的数据”可形成一种抽象的数据场，作为信息流动的媒介，推动无序数据实现有序流转，并持续释放其潜在价值。

（2）数据场的核心定义

数据场是对数据空间中各类要素及其相互作用关系的抽象建模与动力学表达，能够刻画数据在时间与空间上的分布特征，描述其运动规律，最终达成“无序数据有序流通，有序数据持续创造价值”的目标。

2. 数据场的构成逻辑与分类体系

构成逻辑：数据场由“人—机—物”三元协同所产生的多元数据构成，覆盖数据生成、变换、聚合与使用全过程。通过引入统计场论方法（如配分函数、重整化群），建立微观个体数据与宏观整体价值之间的关联模型。

两大类型划分：

• 近数据场：表现为静态且稳定的基础数据集合，由局部范围内数据要素间的相互作用形成“场力”，为数据流通提供基础支撑环境；
• 感应数据场：属于动态响应型场域，由外部交互触发，反映数据与外界环境的实时互动状态，可与近数据场共同演化，构建完整的数据流动框架。

3. 数据场的三大核心特性

• 价值连接性：贯穿数据全生命周期——包括产生、治理、流通、价值实现及安全保障环节，形成完整的价值链条，促进价值增值；
• 动态流通性：具备时空维度上的动态变化能力，支持数据在不同时间点、地理位置和结构维度之间高效迁移，确保价值及时释放；
• 协同互联性：各数据要素并非孤立存在，而是通过场域效应形成高度协同的整体系统，从而放大聚合后的综合价值。

4. 理论假设与研究意义

核心假设：数据场需满足“结构完整性、公理一致性、动力学规则适配性”三项基本条件，对应于物理世界中电磁场（电流生磁）、引力场（质量弯曲时空）等自然规律。

理论意义：

• 指导数据流动机制研究：将数据封装为“标准化数据件”，作为数据场中的基本单元，实现最小粒度下的可流通性；
• 推动价值自然涌现：构建统一的价值抽象与度量框架，引导供需双方达成动态竞价均衡；
• 开拓新研究方向：为跨域数据流通、隐私保护计算等领域提供坚实的理论基础。

三、数据场的技术体系：支撑数据要素流通的五大关键技术模块

该技术体系覆盖数据要素从生成到价值实现的全生命周期，旨在实现“无序数据有序流通，有序数据创造价值”，主要包括以下五个核心部分：

1. 原子化封装技术：打造数据流通的“标准集装箱”

（1）技术背景

由于数据来源多样、格式各异，导致跨系统流通效率低下。借鉴物流行业中“标准化集装箱”的理念，提出对数据进行原子化、标准化封装的技术路径。

（2）主要功能

• 标准化封装：将异构数据统一转化为“数据件”，定义通用表征模型、描述语言与语义规范，实现“机器可读、低冗余存储”；
• 高效存储优化：采用适配的数据结构设计，提升存储与访问效率；
• 内置安全机制：集成同态加密、差分隐私、权限控制等技术，保障数据件自身安全性；
• 价值增强能力：支持数据可度量、语义一致化、快速检索等功能，助力大规模广域流通。

2. 跨域数据治理技术：破解“数据孤岛”难题的信任基石

（1）跨域场景分类

• 跨空间域：指地理区域上的分离，例如跨省、跨国数据交换；
• 跨管辖域：涉及行业或管理主体差异，如金融、交通、自然资源等部门间的数据协同；
• 跨信任域：当数据超出原始授权或信任边界时，需建立新的安全与信任机制。

（2）核心技术方向

• 跨域语义融合：解决不同系统间术语不一致问题，构建统一语义模型（如医疗领域防止因数据误解引发事故）；
• 跨域查询优化：针对异构数据源提供资源匹配与性能调优策略，实现“查得快、查得准”；
• 跨域可信协作：基于算子级协同计算方法，在不暴露原始数据的前提下完成多方联合分析与决策。

3. 低熵化流通技术：构建有序高效的数据交易生态

通过“需求引导、价格调控、供需撮合”三大机制降低数据流通过程中的混乱程度（即“熵值”），实现高效率、高质量的数据流转。

关键技术组成：

• 场景化数据定价：针对数据易复制、时效性强、价值依赖应用场景等特点，建立基于使用场景的动态定价模型，实现价格可视化与透明化；
• 交互式需求挖掘：[此处为图片1]

4. 安全可控的流通执行技术

确保数据在流通过程中始终处于受控状态，结合访问审计、行为追踪、权限动态调整等手段，实现全流程可追溯、风险可预警、操作可干预。

5. 数据价值度量与反馈闭环技术

建立科学的数据价值评估体系，结合使用频次、贡献度、影响范围等指标进行量化分析，并将结果反馈至前端，优化后续数据封装与流通策略，形成正向循环。

四、数据场技术架构：从“点线面”到“场”的系统化设计

1. 数据场的定位与核心目标

定位：作为数据要素基础设施六大核心技术路线之一，数据场与可信数据空间、数联网、隐私计算、区块链、数据元件协同发展，形成融合互补的技术生态。其不仅承担基础支撑功能，更致力于推动多源异构数据的高效整合与价值转化。

核心目标：实现数据的“可建、可达、可用、可控、可追溯”，确保数据在全生命周期中具备高可用性与强安全性。

核心特征：突出融合性、开放性与拓展性，支持跨行业、跨区域、跨系统的灵活接入与持续演进。

2. 架构核心逻辑：由“点-线-面”演化为“场”

基于“数据源于人机物，服务于人机物”的闭环理念，构建四级递进式架构体系：

点：接入连接器
定义：作为连接各类数据节点（人、机、物）的核心入口，提供差异化版本以适配不同场景需求，包括基础版、标准版、拓展版和增强版。
连接对象：涵盖政府机构、企业单位、个人用户等多元主体，依据数据规模、安全等级与业务复杂度匹配相应接入模式。

线：高速数据连接
定义：承担“点与点”、“点与面”之间的数据传输通道角色。
核心载体：依托高速数据网络与分布式数据分发网络，保障低延迟、高带宽、高可靠的数据流通能力。

面：平台体系
构成部分包括数据场管理平台、数据流通利用平台及技术支撑平台。
核心功能：覆盖数据登记、封装处理、跨域治理、供需撮合、计费计量等关键环节，实现全流程数字化支撑。

场：价值释放层
定义：面向实际应用场景的数据价值落地层级。
服务领域广泛，涉及城市治理、应急管理、公共健康、普惠金融、工业服务等多个重点行业。

3. 系统分层架构设计：接入层-功能层-业务层-管理层

层级	核心组件	核心功能
接入层	数据场接入连接器（基础/标准/拓展版）	实现身份认证、权限控制、数据接入、记录与交付；拓展版额外支持数据登记、探查、分类分级等高级能力
功能层	数据场技术支撑平台	提供统一身份、目录与标识管理，支持数据登记、连接器运维、运行监测，并对接国家全域节点
业务层	数据流通利用平台	支撑数据交易、开发与运营，集成区块链服务、隐私计算、存证审计等功能，服务供需双方
管理层	数据场管理平台	对接国家级数据基础设施监管平台，实现全过程、穿透式管控

4. 典型场景应用案例：医疗健康数据融合利用

接入阶段
通过部署数据场接入连接器，整合医疗机构（数据提供方）、科研机构（数据使用方）以及监管部门等多方参与主体，完成初始身份认证与权限配置。

连接阶段
借助专用数据网络与虚拟数据网络构建可信通信环境，确保传输链路的安全隔离与可控访问。

处理阶段
在获得合法授权的前提下，遵循既定安全策略，将原始医疗数据进行标准化封装，生成“医疗数据件”。同时完成语义映射与安全环境初始化工作。

[此处为图片1]

计算阶段
采用协同计算与可信计算技术，在不暴露原始数据的前提下实现多源数据联合分析，提升模型训练效率与准确性。

价值释放
基于融合分析结果，构建疾病诊疗辅助模型、智能问诊系统等应用，服务于医学研究与临床实践。

收尾阶段
完成数据产品的合规审查，并在使用结束后执行安全销毁流程，杜绝数据残留风险，保障全生命周期安全管理。

五、关键技术体系解析

1. 原子化封装与跨域治理

针对数据供需双方认知差异导致的需求表达模糊问题，引入原子化封装机制，对数据资源进行细粒度拆解与标准化描述，提升语义一致性。结合跨域治理框架，打通制度、标准与技术壁垒，实现多主体间的高效协作与精准匹配。

2. 定制化供需匹配机制

基于买方具体需求与卖方数据资产描述，建立智能化匹配算法模型，动态识别潜在价值关联，优化资源配置路径，显著提升数据流通效率与交易成功率。

3. 穿透式安全技术：全链路安全保障

直面数据流通过程中的信息安全挑战，构建覆盖事前预防、事中监控、事后追溯的全周期防护体系，达成“数据安全可追溯、计算安全可验证、模型安全可解释”的目标。

多模态数据指纹与隐私检测
为每一份数据添加唯一数字指纹，支持全链路行为追踪；同步集成隐私信息识别引擎，自动检测并清除违规内容，确保符合《个人信息保护法》等相关法规要求。

多场景隐私计算
构建“支撑层-算子层-应用层”三层技术架构，兼容比较电路、随机置换、不经意传输等多种密码学原语，满足多方参与下的隐私保护计算需求。

全链路安全管控
集成穿透式黑盒解释机制、跨域访问控制策略与全链路渗透检测手段，全面防范数据泄露、篡改与滥用风险，保障从数据生成到最终使用的端到端安全。

4. 巨量数据处理技术：数据价值的量化与释放

面对复杂交易环境下的估值难题，融合多种前沿方法实现数据资产的价值度量与潜力挖掘。

广域化数据融合
适应多样化市场条件，提供通用型数据估值模型，支持跨行业、跨区域的数据定价参考。

层级化信息博弈
对买家行为模式与竞价机制进行建模分析，提出分层级的竞价策略方案，优化市场出清效率。

协同化计算框架
搭建模拟交易环境，结合博弈论与智能体仿真技术，探索多主体交互下的均衡状态，指导真实场景中的资源配置决策。

六、总结

数据场技术以“场域理论”为思想内核，依托五大核心技术体系——原子化封装、跨域治理、低熵化流通、穿透式安全与巨量数据处理，构建起“点-线-面-场”一体化的完整架构。该体系有效破解了长期存在的数据孤岛问题，在确保安全合规的基础上，推动数据要素实现跨域流动与深度价值释放。

未来，数据场将进一步融合可信数据空间、数联网等新兴技术路径，逐步成长为支撑千行百业数字化转型的核心基础设施，广泛应用于城市治理、医疗健康、金融服务等领域，助力构建高效、可信、可持续的数据要素市场生态。