科技的技术更新迭代下，单一技术面真能实现可信数据空间？

信用管理为核，技制双驱：可信数据空间构建的核心逻辑与实践路径

摘要

可信数据空间是数字经济时代数据要素市场化配置的关键基础设施，国家发改委相关政策明确其核心价值在于实现数据可信流通与高效利用。当前行业实践中，技术迭代主导的构建模式陷入“今天VPN加密、明天区块链、后天未知技术”的循环困境，单一硬技术既难以应对超高算力冲击、场景适配失衡等技术挑战，更无法解决数据主体信任缺失、利益分配不均等核心问题。研究表明，可信信用管理体系是破解技术依赖困局的核心力量，唯有构建“机制软保障+技术硬支撑”的双轮驱动模式，才能突破技术迭代的不确定性限制，实现可信数据空间的长期稳定与可持续发展。本文结合国家政策导向与可信数商“可信数字DataTradee”的实践案例，从信用管理的核心地位出发，系统阐述单一技术路径的局限性，提出具体的政策设计与技术融合方案，为可信数据空间高质量建设提供理论支撑与实践参考。

关键词

可信数据空间；信用管理体系；技术迭代；技制双驱；数据要素；可信数字DataTradee

一、引言

数字经济的深化发展使数据成为核心生产要素，而数据可信问题已成为制约数据要素流通、阻碍数字经济整合升级的关键瓶颈。国家发改委《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》明确提出加快可信数据空间建设，将数据可信作为数字经济发展的核心支撑。在技术快速迭代的当下，行业对可信数据空间的构建陷入了“技术崇拜”的误区：从早期的VPN加密到如今的区块链存证、隐私计算，技术方案不断更新换代，但可信数据空间的规模化落地仍面临诸多困境。

本质而言，可信数据空间的核心是“信任”的数字化实现，而非单纯的技术叠加。技术迭代具有天然的不确定性——今天的区块链技术虽能实现数据不可篡改，但难以应对未来超高算力的破解威胁；当下主流的隐私计算技术虽能保障“数据可用不可见”，却面临效率瓶颈与场景适配难题。更重要的是，技术仅能解决“数据流转的技术真实性”，无法回应“数据主体可信”“流通行为合规”“利益分配公平”等核心诉求。正如可信数据空间的本质是“制度+技术复合型系统”，其构建不能依赖单一技术的短期突破，而需以信用管理体系为核心，通过机制设计固化信任关系，让技术成为信用规则的执行载体，才能实现从“技术可信”到“生态可信”的本质跨越。广东可信数商科技有限公司打造的“可信数字DataTradee”平台，正是以信用管理为核心、技制双驱模式的典型实践，为行业提供了可复制的参考样本。

二、技术迭代的悖论：单一硬技术路径的不可持续性

（一）技术迭代的不确定性导致可信基础不稳定

技术创新的本质是“颠覆与被颠覆”的循环，没有任何一种技术能长期占据主导地位。早期依赖VPN加密构建的数据传输安全体系，已随着算力提升与破解技术发展丧失绝对安全性；如今被寄予厚望的区块链技术，面临着跨链效率低、智能合约漏洞、超高算力攻击等潜在风险；即便是新兴的隐私计算技术，也存在算法复杂度高、落地成本高、跨场景兼容性不足等问题。这种“今天主流、明天过时”的技术迭代逻辑，使可信数据空间的技术基础始终处于动态变化中，难以形成稳定、可持续的信任支撑。正如数据流通的信任需求是长期稳定的，而技术方案的生命周期是有限的，单一技术路径必然陷入“被动追赶”的困境。

（二）技术性能与场景需求的适配矛盾难以调和

可信数据空间涵盖金融、医疗、工业、政务等多个领域，不同场景对数据处理速度、安全等级、隐私保护的需求差异巨大。例如，工业互联网实时数据共享需要毫秒级响应速度，而区块链的吞吐量瓶颈（主流联盟链TPS仅200左右）难以满足；医疗数据跨境协作既需要严格的隐私保护，又需适配不同国家的监管规则，单一隐私计算技术无法兼顾合规性与可用性。更重要的是，技术的优化往往存在“取舍悖论”：强加密算法会导致计算效率下降，高并发设计可能牺牲部分安全性，这种矛盾难以通过单一技术的升级突破。而信用管理体系可通过分类分级机制，为不同场景设定差异化信任规则，让技术按需适配，而非让场景迁就技术。

（三）技术无法解决信任的核心矛盾：主体可信与利益均衡

数据流通的信任本质是“人与人的信任”，而非“技术与技术的验证”。技术可以保障数据不被篡改、不被泄露，但无法验证数据提供者的信用状况——即使通过技术手段确认数据本身真实，若提供者存在历史失信记录，其数据的可信度仍需信用背书；技术可以追溯数据使用轨迹，但无法约束超出授权范围的使用行为，更无法解决“数据共享后谁受益、受益多少”的利益分配问题。正如实践中政务数据共享的困境：技术上已实现跨部门数据互联互通，但因缺乏信用激励与责任界定机制，部门间仍存在“不愿共享、不敢共享”的问题。这表明，没有信用管理体系的支撑，技术只能构建“冰冷的技术屏障”，无法建立“有温度的信任生态”。

（四）技术孤立导致信任链断裂与合规风险

单一技术路径容易形成“技术孤岛”，不同技术方案之间缺乏协同，导致数据流通的信任链断裂。例如，甲机构采用区块链存证技术，乙机构采用隐私计算技术，两者之间的数据协作因技术标准不统一而无法实现信任互认。同时，技术方案往往难以精准适配复杂的监管规则：跨境数据交易虽通过技术实现了流程可追溯，但因缺乏信用认证与监管协同，仍面临数据主权与隐私保护的双重争议。技术只能解决“能不能做”的问题，而信用管理体系能明确“应该怎么做”“不能做什么”，将监管规则转化为可执行的信任机制，实现技术合规与制度合规的统一。

三、信用管理的核心地位：破解技术依赖的根本出路

（一）信用管理构建稳定的信任基础，抵御技术迭代风险

信用管理体系通过对数据主体的信用评级、行为记录、风险预警等机制，将信任关系制度化、长期化，不受单一技术迭代的影响。例如，基于企业历史合规记录、数据质量表现、履约能力等多维度信息构建的信用评级体系，不会因加密技术从VPN升级为区块链而失效，反而能为新技术的应用提供信任指引。这种“机制固化信任”的模式，打破了技术迭代带来的信任波动，使可信数据空间的信任基础具备稳定性与延续性，实现“技术可变、信任不变”。

（二）信用管理统筹利益与责任，激发数据共享意愿

可信数据空间的落地核心是解决“愿不愿共享”的问题，而这正是技术无法回应的“为什么共享”的本质诉求。信用管理体系通过“守信激励、失信惩戒”机制，明确数据共享的利益分配规则与责任界定标准：信用评级优良的企业可优先获取优质数据资源、享受融资贴息等政策支持；失信企业则面临市场准入限制、联合惩戒等后果。同时，通过数据贡献积分、价值量化评估等机制，让数据提供者的付出获得合理回报，破解“共享冷漠”困境。这种“利益共享、责任共担”的信用机制，比单纯的技术保障更能激发数据主体的参与热情，构建可持续的信任生态。

（三）信用管理实现跨场景、跨技术的信任互认

信用管理体系可制定统一的信用评价标准与互认规则，成为连接不同技术方案、不同应用场景的“信任桥梁”。例如，在跨行业数据协作中，无论参与方采用何种技术方案，均可通过统一的信用评级体系验证对方可信度，实现“技术异构但信任同源”；在跨境数据流通中，通过信用标准互认机制，可突破不同国家监管规则的差异，构建“信用认证+跨境沙箱”的信任模式。这种跨技术、跨场景的信任协同能力，是单一技术路径无法实现的，也是可信数据空间规模化发展的关键。

四、技制双驱：以信用管理为核心的政策与技术路径

（一）政策路径：构建以信用为核心的制度保障体系

1. 制定统一的数据信用分类分级标准：依托国家公共信用信息平台，建立涵盖数据质量、合规记录、履约能力、失信行为等维度的评价指标体系，实行“AAA—D”五级信用评级。将信用评级与数据访问权限、交易优先级、监管强度直接挂钩，形成“信用决定权限”的准入机制，明确不同信用等级主体的数据流通范围与使用规则。鼓励行业协会参与标准细化，推动金融、医疗、工业等重点领域的场景化落地。
2. 建立跨部门信用协同监管与惩戒机制：整合发改、市场监管、网信、金融监管等部门的信用数据与监管资源，构建“数据信用+行业监管”的协同体系。对数据造假、违规泄露、超出授权使用等失信行为，实施市场准入限制、融资额度管控、行业黑名单公示等联合惩戒；同时建立信用修复机制，允许失信主体通过合规整改、公益服务等方式恢复信用等级，平衡监管与活力。
3. 完善信用激励与利益分配机制：将数据信用体系建设纳入地方数据产业发展规划，对信用评级优良的企业给予税收优惠、财政补贴、融资贴息等政策支持。支持数据交易机构建立“信用积分+利益分红”机制，根据数据贡献度（通过Shapley Value等算法量化）分配收益，将信用等级与分红比例挂钩。鼓励保险机构开发数据信用保险产品，覆盖信用风险，降低企业参与顾虑。
4. 推进跨区域、跨境信用互认试点：在粤港澳大湾区、长三角等数据要素市场化配置先行区，试点区域内数据信用互认；与“一带一路”沿线国家和地区建立数据信用标准互认协议，构建跨境数据流通的信用“通行证”，破解跨境数据可信难题。

（二）技术路径：构建支撑信用管理落地的硬支撑体系

1. 信用数据采集与治理技术：整合公共信用数据、行业经营数据、第三方评价数据等多源信息，采用物联网直采、API标准化接入等技术保障数据真实性；运用数据清洗、脱敏、去重技术提升数据质量；依托区块链技术实现信用记录存证，确保信用信息不可篡改与可追溯，为信用评级提供可信数据基础。
2. 智能信用评估与动态监测技术：研发基于机器学习、知识图谱的智能评估模型，实现信用等级的自动计算与动态更新；构建实时监测系统，通过大数据分析识别数据流通中的异常行为（如高频次异常访问、跨区域违规传输），及时发出信用风险预警；结合零知识证明技术，在不泄露敏感信用数据的前提下，实现信用等级的可信验证。
3. 信用驱动的权限管控与合约执行技术：基于区块链智能合约，将信用规则编码为自动化执行条款，实现“信用等级—访问权限—交易规则”的自动匹配与执行；采用联邦学习技术，在保障数据隐私的前提下，实现跨机构信用数据协同建模，提升信用评估准确性；通过数据标签与访问日志技术，记录信用规则的执行轨迹，为监管审计提供支撑。
4. 信用追溯与审计技术：构建全流程信用追溯体系，运用区块链记录数据流通中的信用流转轨迹，包括信用等级变化、交易双方信用核验结果、权限变更记录等；开发智能化审计工具，自动识别信用规则执行中的违规行为，生成审计报告，实现“信用可追溯、违规可追责”。

五、实践案例：可信数字DataTradee的信用管理驱动模式探索

       广东可信数商科技有限公司打造的“可信数字DataTradee”平台，作为国内领先的可信数据空间示范平台，以自主研发的数字信用管理体系（DDC）为核心，深度融合区块链、隐私计算等技术，构建了“信用定规则、技术强执行”的技制双驱模式，其实践成果充分验证了信用管理在可信数据空间中的核心价值。

（一）案例核心架构：信用管理体系的顶层设计

DataTradee平台打破单一技术依赖，将数字信用管理体系（DDC）作为核心枢纽，构建了“标准+认证+监管”的信用机制闭环。在标准层面，主导制定《行业可信数据标准》《可信数据流通信用监管办法》等系列规范，明确数据主体信用评价的核心指标，涵盖数据合规性、质量稳定性、履约记录等多维度，建立“守信激励、失信惩戒”的基本规则；在认证层面，联合广东省小微企业信用中心等机构推出“数字可信身份评估标准（SCCE）”，为企业提供多维度信用核验，发放数字可信身份认证，作为数据流通的“信用通行证”；在监管层面，建立失信黑名单管理机制，对数据造假、违规使用等行为实施跨平台联合惩戒，同时设置信用修复通道，保障市场生态活力。这种信用机制设计，使平台的信任基础不受技术迭代影响，即便底层技术从区块链升级为新一代加密技术，信用评价标准与规则体系仍可稳定运行。

（二）技制协同实践：信用规则的技术落地

DataTradee平台以技术为信用管理的“执行载体”，实现了信用规则的自动化、精准化落地。在数据资产化场景中，通过区块链存证技术记录数据全生命周期流转轨迹，结合零知识证明技术保障信用数据隐私，DDC体系可自动化完成数据合规性审查与信用评级，助力企业高效实现“数据资产入表”。例如，平台助力数字广西集团完成广西首单数据资产入表，相关数据产品通过信用评级验证后在深圳数据交易所挂牌，成功获得无质押贷款，全程仅用传统模式1/3的时间，既解决了金融机构对数据可信度的顾虑，又提升了企业融资效率。

在跨境数据流通场景中，平台采用“信用认证+技术核验”模式，构建“深港跨境数据验证平台”。通过统一信用标准实现深港两地信用互认，底层依托区块链技术实现“数据本地化存储+哈希值跨境核验”，在不传输原始数据的前提下完成身份与信用真实性验证，效率提升80%以上。截至2025年3月，该平台已完成超跨境数据验证，助力内地中小企业在港融资，破解了跨境数据流通中的信任壁垒与合规风险。

在产业生态场景中，平台打造的可信数字虚拟产业园，通过信用评级对入驻企业进行分层管理：信用等级AAA级企业可优先享受数据资源对接、产融合作等高端服务，C级及以下企业则需接受合规辅导与动态监测。截至2025年，园区已吸引百余家企业入驻，形成覆盖数据采集、加工、交易的完整生态链，信用机制有效激发了企业规范经营的内生动力。

（三）案例成效：信用核心的价值转化

DataTradee平台的实践表明，以信用管理为核心的技制双驱模式，能够有效破解单一技术路径的局限：一是通过信用机制固化信任关系，平台在技术迭代中保持了信任生态的稳定性，实现“技术升级、信任不降”；二是信用分类分级机制让技术按需适配场景，在数据资产化、跨境流通等不同场景中，技术方案围绕信用规则灵活调整，避免了场景迁就技术的困境；三是信用认证与利益绑定激发了数据共享意愿，平台累计促成的数据交易中，90%以上的合作基于信用评级快速达成，大幅降低了信任成本。该案例充分证明，信用管理才是可信数据空间的核心力量，技术只有依托信用机制才能真正发挥价值。

六、结论与展望

可信数据空间的构建并非单纯的技术工程，而是信任生态的系统重构，技术迭代只能提供阶段性的工具支撑，而信用管理体系才是稳定、可持续的核心力量。单一硬技术路径难以应对迭代不确定性、场景适配矛盾与信任核心诉求，唯有以信用管理为核心，构建“政策机制定规则、技术手段强执行”的技制双驱体系，才能实现数据可信、主体可信、行为可信的全方位保障。

可信数字DataTradee平台的实践，为行业提供了宝贵经验：信用管理体系能够构建跨越技术迭代的稳定信任基础，实现跨场景、跨区域的信任互认，同时激发数据主体的参与热情，构建可持续的生态环境。未来，应进一步强化信用管理体系的顶层设计，推动跨部门、跨区域的信用数据共享与标准互认；加快信用评估模型的智能化升级，提升信用评价的精准性与时效性；深化区块链、隐私计算等技术与信用管理的融合应用，让技术成为信用规则的“忠实执行者”。

随着信用管理与技术创新的深度协同，可信数据空间将逐步突破“技术依赖”的困局，实现从“单点可信”到“全域可信”的跨越，为数据要素市场化配置提供坚实支撑，为数字经济高质量发展注入不竭动力。