导语

可信数据空间是在现有信息网络上搭建数据集聚、共享、流通和应用的分布式关键数据基础设施，通过体系化的技术安排确保数据流通协议的确认、履行和维护，解决数据要素提供方、使用方、服务方等主体间的安全与信任问题，进而实现数据驱动的数字化转型。

★ 可信数据空间★

系列科普

Q1 工业数据可信流通的主要场景有哪些？

推进数据空间的过程中，处于数字化转型中的行业企业不断挖掘研究数据空间中数据可信流通过程中内涵和价值，以解决实际需求和痛点为出发点，已经探索出了一批兼具示范效应和推广价值的数据流通应用场景。

各场景通过数据空间纵向打通个人、企业内外、政府间数据可信流通、汇聚及协同，横向贯穿设计、生产、物流、销售、服务整个产品全生命周期中多业务、多领域环节，开展应用改造和创新，形成具有工业数据可信流通的三大层级，包含产品数字化交付、生产集中管控、供应链协同优化、设备资产全生命周期管理等主要场景，推动企业实现业务流程和商业模式的改造或重构，带动企业实施转型升级，实现降本提质增效减存，并不断催生新的增长点。具体工业数据流通场景情况见图1。

图1：典型工业数据流通应用场景

Q2 工业数据的主要流通模式是什么？

工业数据流通的场景，有众多的场景因子。从目前众多工业企业的实践来看通常包括如下场景因子:数据的类型、数据的采集方式、数据的交换模式、数据的使用主体、数据处理的软件能力类型以及数据流通基础设施环境等。以上因子的组合，在企业内、企业间、生态系统内等场景形成数据价值闭环。

1，复杂组织内部高密高价值数据流通

复杂组织内部通常分工侧重点明显，不同部门之间对应不同的业务流程和业务作业领域，如研发部门负责产品研究及设计、采购部门负责各个部门的部件采购、营销对口CRM等，不同业务部门所管理业务产生的核心数据构成了企业核心竞争力，业务域之间的有效协同通常也会涉及高密高价值数据，依赖数据可信交换流通。通常是基于结构化数据集，通过系统集成/人工上传方式，使用通用的数据加工软件进行简单的分析计算提取有价值信息。

2，跨组织支持业务协同的数据流通

从企业内扩展到企业间，同样存在高密高价值的数据交换，通常是通过数据的价值再造(探索新的商业模式、业务创新、产品改进等)，由消费方主导，提供方协同，双方是协作关系，如采购与供应商之间的报价信息交换、企业间的技术合作材料交换、审计领域的审计原始材料管控等。跨组织高密数据传输，通常包含了一些专业数据处理软件或者AI提取技术以获取有价值信息。

3，大型组织主导的生态圈内数据流通

大型企业或者产业领头者越来越多的将平台模式及其周围的生态系统构建作为战略重心。在此场景下，生态链链主与成员之间，既有生态圈内业务协作场景下数据流通，又有对各生态成员之间的数据泄漏担忧。因此，也取需一套可控数据交换系统来支持生态的安全和持续发展。生态内的场景差异更多的体现在数据的交换模式和基础设施环境。

4，基于可信服务方的数据增值服务

随着互联网、IOT等产业的兴起，大量企业拥有某产业独特的海量数据但自身缺乏强大的算力，也不具备数据价值挖掘和增值的解决方案设计能力。同时也有一些深耕该产业的产品和服务提供商，虽拥有强大算力和解决方案，但缺乏真实的数据进行算法和解决方案验证。双方无法形成有效握手也是因为数据拥有者缺乏有效的数据安全流通方案，数据处理者通常也缺乏具有公信力的可信流通平台。产业数据流通中场景因子更多是通过传感器采集大量的物联网数据使用强大的软件平台和专业设备等进行计算和提取。