数据流通利用设施发展研究白皮书-

数据流通利用设施发展研究数据流通利用设施是国家数据基础设施的重要组成。党的二十届三中全会明确提出“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享”。国家发布《可信数据空间发展行动计划(2024-2028年)》、《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》等多项政策推动数据流通利用设施的建设和发数据流通利用设施是实现数据采集、汇聚、传输、加工、流通、利用、运营、安全八大能力的主要载体，为跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务数据流通利用提供安全可信环境，包括可信数据空间、数场、数据元件、数联网、区块链网络、隐私保护计算平台等技术设施。本书通过界定数据流通利用设施的内涵和发展要求，从基础底座、技术设施、交易枢纽、安全保障等方面对数据流通利用设施提出了明确的发展要求。同时梳理搭建数据可信流通体系、数据流通驱动行业场景创新、建立多元化数据运营收益模式等数据流通利用设施的主要做法。最终提出数据流通利用设施的发展建议，包括加强技术融合研究、深化行业创新应用、加强数据价值运营以及健全数据流通制度。 1（一）发展背景 1 2（三）发展要求 4 5（一）搭建数据可信流通体系 5 5 6 7（二）数据流通驱动行业场景创新 9 9 11 12 14（三）建立多元化数据运营收益模式 15 15 16 16 16 17 18 18 20（一）加强技术融合研究 20（二）深化行业创新应用 21（三）加强数据价值运营 21（四）健全数据流通制度 22 24（一）参考文献 24 26（三）公司相关案例介绍 28（四）关于华信咨询设计研究院有限公司 291（一）发展背景国家高度重视数据流通利用设施的建设和发展。党的二十届三中全会明确提出“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享”，这标志着我国数据基础设施建设进入了一个全新的战略阶段。2024年1月，国家数据局等发布《“数据要素大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等优势，推动数据要素与劳动力、资本等要素协同，促进数据多场景应用、多主体复用，培育基于数据要素的新产品和新服务。2024年10月10日国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划(2024-2028年)》，提出以构建数据要素价值共创的新型基础设施为核心，通过建立可信管控、资源交互、价值共创三大能力体系，分类推进企业、行业、城市、个人、跨境五类可信数据空间建设。2025年1月，国家发展改革委、国家数据局《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》，细化公共数据授权运营规则，规范政府数据市场化运营流程，推行“原国家发展改革委、国家数据局发布《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，建立公共数据授权运营定价机制，平衡公益与市场需求，促进数据要素市场化交易。开展可信数据空间等典型技术路线先行先试，加快国家2国家数据局宣布在北京、辽宁、浙江、安徽、山东、河南、湖北、湖南、海南、贵州部署建设10个国家数据要素综合试验区，支持各地在培育经营主体、繁荣壮大数据市场等方面开展先行先试，加快探索数据市场化价值化路径，全面释放实体经济和数字经济融合效能。2025年07月，国家数据局确定2025年可信数据空间创新发展试点名单，主要分为城市可信数据空间、行业可信数据空间、企业可信数据空间等三大方向，其中城市可信数据空间主要围绕区域战略与数字经济的深度融合，长三角地区独占4席，重庆、贵阳等中西部核心城市加速布局，整体上东部沿海地区与中西部地区呈现齐头并进态势。行业可信数据空间聚焦战略产业与民生刚需，围绕高端制造、能源、基础科学、物流、新材料等重点领域，涉及共22个行业可信数据空间创新发展试点。企业可信数据空间则由头部企业主导产业数字化转型，主要围绕央企总部集聚地（北京、上海等）、制造业重镇的企业以及新兴技术领域企业等开展企业可信数据空间创新发展试点。（二）内涵界定2024年12月国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部联合印发《国家数据基础设施建设指引》，指出“国家数据基础设施具有数据采集、汇聚、传输、加工、流通、利用、运营、安全八大能力，围绕打造可信流通、高效调度、3高速互联、安全可靠的体系化能力，持续赋能各行业数据融合与智能化发展”。数据流通利用设施是国家数据基础设施的重要组成，其位于网络支撑和算力底座之上，是实现数据采集、汇聚、传输、加工、流通、利用、运营、安全八大能力的主要载体，为跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务数据流通利用提供安全可信环境，包括可信数据空间、数场、数据元件、数联网、区块链网络、隐私保护计算平台等技术设施，充分体现了数字经济发展的时代要求和国家数据基础设施作为新型基础设施的鲜明特征。图1数据基础设施架构图4（三）发展要求根据国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部关于印发《国家数据基础设施建设指引》的通知，从基础底座、技术设施、交易枢纽、安全保障等方面对数据流通利用设施提出了明确的发展要求。1.打造统一的数据流通基础底座。按照统一目录标识、统一身份登记、统一接口要求，建立覆盖政府、行业、企业等主体及国家、省、市、县等层级的数据目录，实现数据流通利用设施的互联互通。建设数据连接器接入体系，快速接入和交付数据资源、数据资产和数据产品，提供对交易主体身份的验证功能，支持数据资源、参与主体、第三方服务更2.加强数据流通技术设施建设。支持建设企业可信数据空间、行业可信数据空间、城市可信数据空间，通过技术赋能规则，用规则构建信任，最终在多方主体间建立起一个安全、高效、可控的数据协作环境。支持基础好、有条件、意愿强的行业和城市，加强培育繁荣的“数商”生态、推动高质量数据产品供给、创新交易模式与金融服务。鼓励行业、地方积极探索建设区块链网络、隐私保护计算平台等新技术设施。支持因地制宜，探索数联网、数据元件等数据流通利用设施建设。3.建设释放数据价值的交易枢纽。建设数据流通交易公5共服务平台，通过数据分类分级策略实现共享、交易等流通通过为数据应用方提供数据登记、监督管理、数据认证、合规保障等功能，有效支撑全国一体化数据市场有序运行。4.提供一体化数据流通安全保障。综合利用隐私保护计算、区块链、数据使用控制等技术手段，保证数据的可信采集、加密传输、可靠存储、受控交换共享、销毁确认及存证溯源等，规避数据隐私泄露、违规滥用等风险。加强算法、模型、数据的安全审计，增强模型鲁棒性和安全性，保证高价值、高敏感数据“可用不可见”“可控可计量”“可溯可审计”，确保贯穿数据全生命周期各环节安全。建立健全数据基础制度体系，加快出台数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度规范建设。（一）搭建数据可信流通体系积极探索数据要素安全高效流通新模式，持续构建数据要素产业生态，赋能区域经济发展，促进提升新质生产力。1.建设可信数据空间的服务平台可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用设施，是数据要素价值共创的应用生态。为贯彻落实国家数据基础设施建设先行先6试任务，遵循《可信数据空间技术架构》等全国数据基础设施建设标准草案及技术文件，某市发布上线可信数据空间服务平台，在技术、机制、安全、管理等方面作出创新实践。一是在技术方面，以微隔离沙盒和智能策略引擎，全面支持库表、API、文件等数据格式，构建20余种使用控制策略，实现数据字段级精准控制，实时阻断违规操作。二是在机制方面，通过零侵入式技术采集数据流通日志，构建数据流通知识图谱与血缘关系模型，实时追踪数据来源、去向及使用情况，为数据质量治理与合规审计提供支撑。三是在安全方面，引入零信任安全理念，通过数字证书、分布式标识、区块链技术构建统一身份认证体系，实现跨域访问实时互认与动态控制，形成“来源可溯、用途可控”的安全闭环。四是在管理方面，以数据公域私域分层流通，实现数据差异化流通管理。推行“公域+私域”分层模式，满足不同市场主体对数据流通的差异化需求。公域由政府和平台运营方主导，打造开放型数据产品市场；私域围绕核心企业或特定行业构建封闭生态，通过成员准入与权限配置强化协同。2.基于数联网打造“可信数据港”数联网由数据流通接入终端、数据流通网络、数据流通服务平台构成，提供一点接入、广泛连接、标准交付、安全可信、合规监管、开放兼容的数据流通服务。作为全国首批数据基础设施建设试点城市，某市通过夯实“数联网”基础、7高标准打造“赣南数据港”，深化数据开发利用、强化数据安全保障等举措，释放数据要素活力，推动数据产业创新发展。一是打造赣南数据港。通过整合海量政务、产业及社会数据资源，打造集数据登记、流通、加工、交易、安全于一体的“数字港口”。“赣南数据港”在全国率先完成了数联网基础支撑、数据流通利用、公共数据授权运营等核心平台建设，实现了与南昌、天津等地的互联互通，有序推进金融、生态环境、医疗等领域多个应用场景建设。二是公共数据授权运营、数据流通利用两域并行建设。该市数联网建设分为公共数据授权运营域和数据流通利用域。公共数据授权运营域聚焦于公共数据的合规授权与运营，通过明确数据使用范围、安全机制和运营期限等，确保公共数据在授权场景下的安全可控应用。例如赣州市在生态环境、金融服务等领域开展公共数据授权运营试点，探索数据价值释放路径。数据流通利用域则侧重于构建数据流通的技术平台和基础设施，支持跨行业、跨区域的数据高效传输与共享。三是打造智慧城市安全运营中心，实现云网数用端全方位安全。作为城市级的数字安全数、用、端”五个层面，提升市域数字安全整体能力，全面赋能不同数字化业务场景下的系统、网络和数据等安全建设。3.以数据元件创新数据流通模式数据元件提供统一标准、自主可控、安全可靠、全程监8管的数据存储和加工服务，支持采用标准化工序完成数据产品规模化加工、生产和再利用，适用于大规模数据加工和生产场景，实现从数据归集到数据元件加工交易全生命周期的数据要素开发和管控。作为国家数据基础设施建设先行先试城市，某市以打造全国重要的“数仓、数纽、数港”为建设目标和战略定位，以数据基础设施先行先试任务为引领，积极开展数据元件生产、确权、交易模式探索，扩大数据元件交易规模，积极探索数据要素安全高效流通新模式，持续构建数据要素产业生态，赋能区域经济发展，促进提升新质生产力。一是以数据元件作为数据“中间态”。数据要素市场化配置改革前，公共数据往往只进不出，社会数据大进大出，新模式下，数据运营商将公共数据与社会数据进行归集，存储到安全可信数据金库，联合数据元件开发商加工成数据元件，实现原始数据与数据应用相分离、原始数据不出域、数据可用不可见，促进数据安全流通。如开出“首单”社会数据元件交易发票。接入科技、市监、应急等公共数据，设计生产金职业信用核验和产业链风险分析等场景。二是创新数据确权和定价方式。遵循数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权分置的产权运行机制，在数据资源、数据元件、数据产品三个阶段分别进行确权。数据资源阶段，持有主体拥有数据资源持有权、数据加工使用权，采用成本法定价;数9据元件阶段，数据运营商联合数据开发商加工成数据元件，拥有数据元件加工使用权，此阶段采用收益法定价;数据产品阶段，数据产品商将数据元件加工成产品，拥有数据产品经营权，并采用市场化定价。三是建立数据元件交易规则。改革前原始数据难以规模化高效交易，把数据加工成“数据元件”，根据经营主体合作模式，选择不同的定价模型和分配方案，并构建基于数据元件的要素流通体系，联通数据资源方、数据加工方、数据产品方、数据运营方，同时采用标准化数据元件加工流程和平台化服务体系，保障数据元件流通交易的安全管控。（二）数据流通驱动行业场景创新1.金融：跨银行流水核验在企业申请贷款时，银行需验证企业提供资金流水的真实性，但资金流水为其他银行信息时，可能存在对公客户敏感信息泄露、客户资源流失等风险，其他银行往往不支持客户资金流水数据的共享查询，对高效开展授信额度核定、信贷风险评估带来挑战。基于此痛点，某公司搭建跨机构平台，在确保各方原始数据不出域的前提下，验证对公客户提供的他行资金流水数据真实性，并将对公客户提供的他行资金流水数据与该客户在行内历史数据进行关联和分析，辅助开展对公客户授信评定、融资需求评估等，提升银行智能化风控水平。一是实现跨银行数据可用不可见。基于安全多方计算技术搭建跨机构平台，将对公客户账号、入账日期、币种、交易金额、借贷标志等企业资金流水数据转化为加密查询值。通过对等模式部署安全多方计算节点，各明文数据只对接本地隐私保护计算节点，节点之间交互密文数据，确保数据提供方“原始数据零出库”，数据需求方“对公客户信息零泄露”。二是有效管控安全风险。严格遵循“业务必需、最小权限”的原则，在采集时向对公客户明确数据使用目的和方式，在服务过程中仅核验对公客户授权提供的资金流水数据，不涉及查询对公客户任何信用等其他信息；通过技术安全性评估确保产品和服务的安全性；设立风险补偿机制，明确风险认定与赔付方式并制定退出机制与应急预案。风控中心作为第三方监控节点对成员机构进行权限管理、状态监控等，防范数据滥用风险。三是通过合同和制度体系确保数据流通安全合规。查询银行与贷款企业签署信息查询授权书、借款合同等，保障数据使用合规，该场景纳入行业监管部门金融科技创新监管工具，保障业务在风险可控的流程机制下运行。截至2025年6月，跨银行企业资金流水核验业务已在北京、上海、重庆、天津、浙江等多个地区的行业监管部门金融科技创新监管工具中进行测试验证，并逐步接入了含工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行等在内的银行业金融机构，显著提升了数据跨银行流通共享的准确性和时效性。2.电力：“电费贷”业务在中小微企业通过地方政务服务平台向银行申请贷款并授权其使用用电数据过程中，存在“多主体”间数据流通导致各方权责边界模糊、数据过度收集与违规二次利用风险、数据链路长、全过程安全风险隐匿性高，数据在多主体间流转存在机密性、完整性、不可否认性、可追溯性等难以保障基于此痛点，某公司联合地方数据管理部门、银行开展“电费贷”业务，通过“指标化加工+场景化供给”模式，建立了电力数据跨主体“供给—传输—使用—销毁”闭环，构建了“技术控险+制度定责+监督闭环”的治理框架，实现电力数据跨主体安全共享和流通利用。一是通过明权责和定标准保障数据不出域。地方数据管理部门组织签订数据共享协议，明确某公司数据供给、银行数据使用的互通标准、防护标准，约定各自权责范围，清晰界定权责边界。某公司坚持“原始数据不出域”原则，去除企业标识及用电细节，保留企业用电明细数据的融资风险评估特征，以在线数据接口形式提供深度加工脱敏数据。银行遵循“用户授权方可用，用一次查一次”原则，针对特定企业完成单次融资风险评估。二是通过强化身份鉴权和加密传输实现全路径安全防护。基于全路径数据安全防护体系，运用基于零信任的动态多因子身份认证和访问控制技术核验银行身份及确认用户授权情况；以端到端加密传输，防范数据泄露和篡改风险；同步建立全路径监测机制，实时在线监测数据请求及数据流转情况。三是通过建立应急机制和常态化监督保障安全事件协同处置。数据流通各主体联合制定跨主体数据安全应急处置机制，各主体快速联动响应，及时互通上报。某公司按协议落实供数及安全技术保障，银行按协议承担使用数据、删除数据等方面安全合规责任，全程保留操作记录。地方数据管理部门按协议参加事件处置并监督事件处置过程，会同各方做好全流程管理。“电费贷”业务已服务超过1.6万家中小微企业，累计通过的审批贷款超过16亿元；通过全路径安全风险监测大幅降低了数据泄露或篡改风险，减少潜在经济损失。3.医疗：临床试验数据流通临床试验面临三大挑战。首先，传统招募方法低效且昂贵，依赖合作研究者手动搜索，准确性有限。其次，医疗数据系统无法协同获取基层医院和大型医院的病人信息，导致信息不对称。最后，历史医疗数据常无法满足临床试验需求，需要提前获取患者信息以支持沟通。基于此痛点，某公司开发了基于临床试验的医疗数据共享和流通平台，平台采用1+N+2的模式，以某公司作为医疗数据运营主中心，选定N家医院为参与建设单位，进行医疗数据对接和应用开发试点，秉持着“原始数据不出域、数据可用不可见”的合规和应用要求，支持受试者医疗数据共享、受试者实时招募两个场景的应用。一是医疗数据共享。该平台通过相应的医疗数据标准在不同医疗机构构建面向临床试验的标准数据集，涵盖病人多维信息，形成临床试验数据资产；通过隐私保护计算技术能力，联通不同医疗机构，保证医疗数据不出域；同时通过接入医药企业，实现医疗数据的引流和应用。二是受试者实时招募。该平台接入医疗机构的病理系统，根据病理系统出具的最新诊断结果以及通过病理系统与其他系统的前置接入，获取患者或病人的标准诊断结果、以及额外医疗信息。医药企业通过隐私查询算法可实时获取目标医疗机构或地域的患者或病人整体情况，便于医药企业快速开展临床试验以及患者的招募入组。当前该平台与某新区医院推进落地中，能够降低招募研究成本和提高临床试验效率。通过智能算法和数据整合，平台可以准确地找到合适的受试者，据目前测算可降低约40%-50%的招募成本。数据共享平台的建立从社会层面推动了医疗公平，增加患者前沿治疗机会，保障试验安全和伦理。临床试验受试者匹配平台扩大了患者筛选样本量，确保在更大范围内筛选到潜在患者，提高治疗成功机会。它也促进了更多患者参与临床试验，解决传统招募中信息不足的问题，实现了公众更广泛的参与。4.工业：上下产业链融通随着工业制造领域对跨企业、跨行业数据流通与交易需求快速增长，接入成本高、标准不统一、运营管理能力薄弱以及安全隐私保护机制缺失等问题逐步显现，成为制约工业数据规模化流通的瓶颈。基于此痛点，某企业联合工业制造“链主”企业，基于双方各自行业和技术优势，以行业“链主”引领，打造行业可信数据空间，以API为数据流通供需“桥梁”，带动产业链上下游实现数据共享流通。一是构建丰富工业模型数据产品。通过建立数据中台，汇聚企业内外部的工业设备数据、业务表单及行业和第三方社会数据，实施统一治理，形成完善的工业数据库，在此基础上，搭建AI模型工具平台，在平台上开发各类工业模型，面向广大开发者开放共用。目前平台已沉淀标准化、可复制、兼容性强的工业模型4451个。二是搭建数据资产开放平台，对工业数据产品进行统一封装，通过进行一站式快速接入输出，实现企业间数据高效流通，无需对原系统改造，即可实现跨行业、跨企业的数据共享与协同，有效解决了数据流通标准不统一问题。三是提供全周期数据流通运营管理能力。以行业“链主”企业为牵引，打造行业数据流通交易平台，带动产业链上下游实现数据共享流通。通过API作为连接“桥梁”，实现从数据确权合规到收益分配定价、应用审核管理、安全流通交易、一站式购买接入、自动付费结算等全周期数据流通运营管理服务，有效激发数据要素活力，推动产业链协同创新与价值释放。四是构建安全可信的工业数据流通体系。平台设计严格的安全合规技术和体系，基于区块链、隐私计算技术，探索构建安全可信数据空间，解决了数据在汇聚融合、加工治理环节中的数据泄露问题，保障数据流通共享安全。目前平台注册工业企业用户数超过7.5万，重点面向机名，构建了广泛的生态。平台累计服务工业中小企业占比达92.8%，年调用工业模型数据产品次数突破200万次以上，为工业智能化升级提供了有力支撑。（三）建立多元化数据运营收益模式按照数据运营收益来源维度将数据运营模式划分为服务订阅使用、解决方案输出以及政府补贴支持。1.服务订阅使用一方面提供基础功能收费，如提供数据目录查询、脱敏处理、格式转换等基础服务，采用按需付费模式，满足用户对数据基础处理的需求。另一方面提供增值服务收费，针对高级功能（如大模型分析、动态数据价值评估等），设计订阅制或按次计费模式，根据服务深度和复杂度灵活定价。如安徽省明确公共数据运营服务费实行政府指导价管理，对用于公共治理、公益事业的，免费提供；对用于产业发展、行业发展的，可收取公共数据运营服务费。2.解决方案输出一方面销售标准化产品，推出通用型技术平台，如某城市可信数据空间，以标准化产品覆盖行业共性需求。另一方面提供定制化服务，针对企业或城市的个性化需求，提供从数据架构设计到运营维护的全周期服务，按项目复杂度收费。如某公司发布“行业可信数据空间服务平台”，平台已为10余个行业提供40余个数据产品，预期年经济效益突破1000万3.政府补贴支持争取国家及地市政策资金支持，通过专项债等形式，参与国家或地方试点的企业可获取专项补贴，如国家发改委开展2025年数字经济中央预算内投资专项工程（数据基础设施方向）充分发挥中央预算内投资在数据基础设施建设领域的引领带动作用，推动区域、行业数据流通利用设施建设，支持典型数据流通利用技术应用实践。（四）探索构建数据流通利用创新制度在国家“数据二十条”的框架下，聚焦数据登记、评估、交易、托管全流程，探索制定数据流通利用多元化的创新模式与管理规范，为数据流通利用构建了可信、可控、可预期的环境，推动数据要素市场的蓬勃发展。1.“数据沙盒”管理模式“数据沙盒”是为数据要素市场化应用建设受监管的、安全的“安全屋”或“试验场”，构建一个在“数据不出域”前提下，基于隐私计算等关键技术，实现数据要素合规、高效、价值化流通与运营的受控环境。该模式有四个创新点，一是理念创新：从“数据开放”到“能力开放”。传统的数据开放侧重于提供原始或加工后的数据集。而沙盒模式提供的是“数据计算能力”。用户获得的不再是数据本身，而是基于数据进行分析和建模的服务与结果，这是一种更高阶、更安全的开放形态。二是技术创新：以“隐私计算”构筑可信基石。它不是将安全寄托于制度和承诺，而是通过隐私计算这一核心技术，在数学和工程层面构建了天然的安全屏障，使得在法律和商业敏感数据领域的授权运营成为可能。三是机制创新：构建“正向循环”的利益共同体。通过科学的收益分配机制，首次系统性地解决了数据要素市场化中“谁投入、谁贡献、谁受益”的核心难题。将数据提供方、运营方、技术方、使用方紧密捆绑成一个利益共同体，形成了“投入有回报、贡献有激励”的市场化正循环。四是治理创新：“沙盒监管”提供创新容错空间。监管机构对沙盒内的创新应用采取“监管沙盒”的思维，即在风险可控的范围内，允许企业进行试错和探索，并给予一定的监管宽容，这种“边发展、边规范、边完善”的柔性监管模式，极大地激发了市场主体的创新活力。2.“政府搭台、企业唱戏”协同模式政府不仅仅是数据的提供者或规则的制定者，更是整个数据授权运营生态的“信任基础设施”的构建者和“总担保方”，为合规性、安全性、价值性背书。具体含义为政府对参与数据运营的企业、数据源、数据产品进行严格的准入审核和持续监管，确保整个流程合法合规。政府通过构建统一的安全技术平台和标准，向社会公开承诺数据安全底线，为企业使用数据“兜底”安全风险。政府牵头梳理和释放公共数据资源，并鼓励引导社会数据入场，确保“数据产品”或“数据服务”本身就带有权威性和质量保证。该模式有三个创新点，一是信任构建模式的创新。将政府公信力这一无形资产，转化为驱动数据要素流通的“硬通货”，解决了市场初期的“冷启动”问题。二是风险分担机制的创新。政府通过前置的审核和过程中的监管，为企业分担了大部分的合规与安全风险，激发了企业的创新活力。三是政企关系的创新。从传统的“管理-被管理”转变为“引导-合作-共赢”的伙伴关系，政府负责打造安全可靠的“市场环境”，企业负责发挥其市场灵活性和技术能3.“数据跨境流动”模式在严格遵守国家安全法律法规的前提下，基于某市高度外向型的产业经济特征，探索建立一套标准化、合规化、高旨在支撑粤港澳大湾区乃至全国的数字经济国际化发展。一是制度创新：顶层设计与法律保障机制。该市率先出台《经济特区数据条例》，其中专章规定数据跨境流动，为国家法律提供了具体的、可操作的特区实践细则，探索制定数据跨境传输“负面清单”，明确哪些数据绝对不能出境，哪些需要安全评估，为“允许出境”的数据划出清晰、透明的边界。二是机制创新：建立分类分级与场景化豁免机制。建立并不断完善数据分类分级标准，对不同级别（如一般数据、重要数据、核心数据）的数据采取不同的跨境管理策略。对特定区域（如河套深港科技创新合作区、前海深港现代服务业合作区）、特定行业（如金融、医疗、科研）和特定目的（如研发合作、国际贸易结算）下的数据流动，设立“白名单”与场景豁免，实施便利化的监管措施或给予清单内的豁免。三是重点推动与香港、澳门在个人信息保护标准、数据认证机制上的互认。例如探索建立“粤港澳数据跨境绿色通道”。参与国际规则制定，鼓励本市的企业、智库和机构参与数据跨境国际标准的研讨与制定，提升中国在数字治理领域的国际话（一）加强技术融合研究数据流通过程中面临数据不敢共享、不愿共享等现象，主要是担心数据泄露等不安全问题，同时数据运营对数据实时、质量提出越来越高的要求。具体建议如下：一是加强隐学习、存证溯源等场景与AI算法深度融合，攻克不同技术路线的隐私计算协议互通、跨链互操作、AI模型跨平台迁移等难题，制定隐私计算、区块链等技术的互联互通标准，解决“不敢共享”、“不愿共享”、“如何用得好”的问题，大幅提升隐私计算下的模型效果和性能，构建从“技术信任”到“制度信任”的完整闭环，最终实现“价值信任”。二是加强边缘计算+5G/6G融合化，支撑实时数据流通应用。在物联网、车联网、工业互联网等实时性要求高的领域，规模化部署边缘计算节点，与5G/6G网络深度融合，将计算能力注入到网络连接的临界点，支持实时数据流通，真正消除数据流通中的传输与处理瓶颈，确保数据传输可靠和处理高效。三是推动数据治理与开发的智能化。利用自然语言处理和知识图谱技术，自动生成智能数据目录并实现数据能够快速定位，同时推出智能质量检测、合规性自动审计、敏感数据智能识别与脱敏等自动化数据治理，让数据本身变得更易用，降低数据准备和管理的成本。（二）深化行业创新应用数据流通在行业场景面临诸如企业不愿建设、建设效果不佳等问题，建议深化行业创新应用，具体建议如下：一是发挥行业“链主”主导作用，鼓励行业“链主”企业带动上下游企业，打通数据协同堵点，共同建设数据流通基础设施，开发提供行业数据产品和技术工具，推动数据共享与融合创新，形成产业链协同创新模式。二是以小切口驱动场景落地，优先聚焦行业核心痛点、高频需求，确保应用场景快速产生显性价值，然后推动跨场景复用，实现应用“积木式”发展，逐步实现数据流通利用在垂直行业领域的规模化和价值化。三是促进跨行业合作与生态协同，不同行业拥有各自独特的数据资源和专业知识，通过跨行业合作、建立数据共享机制和联盟，可以促进不同领域之间的知识交流与技术融合，激发创新灵感，推动场景应用升级创新。（三）加强数据价值运营当前在数据价值化运营过程中数据价值受时效性、准确性、应用场景等因素影响，数据价值难以衡量与评估，同时收益如何分配尚无统一标准，建议数据价值运营，具体建议如下：一是制定合理收费标准。政府及数据流通利用设施的运营方应统筹考虑不同应用场景下各类产品和服务的数据、算力、存储等资源使用，人力资源投入，以及销售规模等因素制定收费标准，每年更新各行业数据产品基准价，具体可二是明确数据价值共创分成模式。鼓励多方联合开发数据产品，数据产品收益应根据等开发主体各方贡献（如数据资源、技术投入、资金支持等）按约定分配，通过合理分配收益形成长期合作生态。三是探索产品二次开发收费模式。数据产品二