數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為核心生產(chǎn)要素，但其流通卻面臨“不愿、不敢、不會(huì)共享”的困境。如何打破數(shù)據(jù)孤島、釋放數(shù)據(jù)價(jià)值？《2026人工智能賦能可信數(shù)據(jù)空間發(fā)展研究報(bào)告》指出，可信數(shù)據(jù)空間是關(guān)鍵解決方案，而人工智能技術(shù)則為其建設(shè)提供了核心驅(qū)動(dòng)力，推動(dòng)數(shù)據(jù)流通從“合規(guī)底線”向“價(jià)值高線”躍升。

全球范圍內(nèi)，可信數(shù)據(jù)空間的發(fā)展已呈現(xiàn)差異化格局。歐洲以法律體系為核心主導(dǎo)建設(shè)，美國(guó)依托企業(yè)與技術(shù)創(chuàng)新形成市場(chǎng)化模式，日本則聚焦垂直領(lǐng)域探索本地化路徑。我國(guó)則通過(guò)頂層設(shè)計(jì)、技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用落地形成系統(tǒng)化布局，在核心技術(shù)攻關(guān)、標(biāo)準(zhǔn)體系完善以及多地多行業(yè)試點(diǎn)應(yīng)用方面取得顯著進(jìn)展。然而，數(shù)據(jù)融合能力不足、跨域流通合規(guī)復(fù)雜、安全防護(hù)壓力大、價(jià)值釋放效率偏低等問(wèn)題仍是當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。

人工智能與可信數(shù)據(jù)空間的結(jié)合形成了雙向賦能體系，從價(jià)值共創(chuàng)、資源交互和可信管控三大維度推動(dòng)發(fā)展。在價(jià)值共創(chuàng)層面，AI-Native數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)套件、多模態(tài)大模型等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)智能生產(chǎn)、統(tǒng)一認(rèn)知與模型協(xié)同，降低了開(kāi)發(fā)門(mén)檻并構(gòu)建了全鏈路隱私保護(hù)；資源交互層面，人工智能原生多模態(tài)數(shù)據(jù)湖、語(yǔ)義互操作智能引擎等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、跨域語(yǔ)義互通與供需精準(zhǔn)匹配；可信管控層面，零信任智能體、安全智能體等技術(shù)打造了動(dòng)態(tài)權(quán)限管控、自動(dòng)化安全運(yùn)營(yíng)與全鏈路合規(guī)審計(jì)的智能管控體系。

報(bào)告通過(guò)四大典型實(shí)踐案例驗(yàn)證了人工智能賦能可信數(shù)據(jù)空間的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。例如，端云協(xié)同升級(jí)智能座艙提升了用戶體驗(yàn)，跨境數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)破解了監(jiān)管難題，輔助駕駛與醫(yī)療影像AI模型優(yōu)化則展示了數(shù)據(jù)空間在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。這些案例表明，人工智能技術(shù)能夠有效解決數(shù)據(jù)流通中的痛點(diǎn)，推動(dòng)可信數(shù)據(jù)空間的落地。

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能將進(jìn)一步推動(dòng)可信數(shù)據(jù)空間向智能化方向發(fā)展。安全防護(hù)智能化、資源交互智能化與要素供給智能化將成為未來(lái)趨勢(shì)，動(dòng)態(tài)主動(dòng)防御體系將打破行業(yè)邊界，實(shí)現(xiàn)跨域協(xié)同創(chuàng)新。通過(guò)構(gòu)建“數(shù)據(jù)-算法-應(yīng)用”的價(jià)值閉環(huán)，數(shù)據(jù)要素配置效率與創(chuàng)新潛能將持續(xù)提升，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)能。