人工智能赋能可信数据空间发展研究报告（2026年）

山火山引擎2026年1月编制山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告数字经济正以前所未有的速度重塑全球经济格局，而数据作为这一时代的核心生产要素经济社会的每一个环节。从农业生产的精准调控到工业制造的智能升级，从金融服务的随着数字技术与实体经济融合的不断加深，数据规模呈指数级增长，其跨域、跨行业、日益迫切，数据要素市场化配置已成为衡量国家数字竞争力的核心指标，更是推动经济在此背景下，可信数据空间应运而生。作为实现数据“可用不可见、可控可追溯”的新数据空间正成为破解数据孤岛、激活数据价值的战略支点。在数据安全与流通效率的双据共享模式面临着权属界定模糊、安全合规风险高、价值分配不均等诸多挑战，而可信统一的信任机制、规范的数据治理规则和灵活的技术适配框架，为政府、企业、科研机了安全可控的数据流通利用环境，促进数据要素在人工智能技术的发展，为可信数据空间的建设提供了新的驱动力。面对海量异构数据杂的安全威胁以及多元主体的协同需求，传统技术手段已难以满足实际应用场景的要求其跨模态理解、自主决策、协同优化等能力，正从价值共创的生态化构建、数据资源的管控的动态化平衡等多个维度，为可信数据空间注入新的活力。从多模态大模型打破数能体实现实时风险预警，再到低代码开发平台降低数据产品创新门槛，人工智能正在重®Copyright2026VolcanoEngine®®Copyright2026VolcanoEngine®山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告 国际可信数据空间发展现状 我国可信数据空间发展现状 02可信数据空间发展挑战 03 ·04发展内涵 04价值共创生态化 05资源交互智能化 可信管控动态化 15 ·20案例一：端云协同驱动智能座舱升级· ·20案例二：跨境数据网关破解多头监管难题 案例三：赋能辅助驾驶模型性能升级 23案例四：赋能影像AI模型联合训练 24人工智能驱动可信数据空间发展展望 ·26山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告近年来，全球主要经济体及区域性组织积极推进数据空间战略布局，将其视为推动数据提出建设欧洲共同数据空间作为数字化转型的战略基石，通过基础设施与数据治理机制相通和健康等细分领域发布专项政策文件，细化建设目标与实施路径。由欧盟资助的GAIA-X项目旨在构建一个符合欧洲标准和价值观的、可互操作的数据基础设施框架，对全球数据空间架构设响。据国际数据空间协会（IDSA）统计，截至2025年3月，全球已形成约190个数据空间案例，其中美国依托市场活力与技术创新优势，形成以企业为主导的数据空间发展模式。美国美国凭借其在云计算、人工智能、隐私增强技术等领域的全球领先优势，由大型科技公司（如Google,府将数据空间视为实现“社会5.0”和提升产业竞争力的关键，在《综合创新战略》中明确提出要构建跨行业的数据流通生态。其发展路径兼具欧洲的规则导向和美国的实用主义，特点在于高度重视特定垂直领域的深度应用，如专注于推动制造业供应链数据共享的“互联工业”倡议，以及旨在提升医疗研发效率的“医疗数据空间”。日本经济产业省（METI）等机构积极推动国内数据空间标准与国际标准（如IDSA考架构）的对接，以促进跨境数据流通，并寻求在亚太地区数据合作中扮演领导者角色。®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告在核心技术层面，技术创新体系加速构建。2024年12月，国家发展改革委、国家数据局、工业和信息国内科研机构与龙头企业围绕数据使用环境、控制策略执行持续攻关，初步实现了数据在采集、流通、使用、追溯等环节的全生命周期动态管控。具备多源异构数据安全汇聚、跨域可信交换及合规共享能力，技术体系正从原型验证迈在制度规则层面，标准体系逐渐完善。在国家数据局指导下，全国数据标准化技术委员数据空间相关标准研制工作，形成了“基础共性＋关键技术＋行业应用”三层架构的标准框架。已发布的键技术标准，为空间的可信互操作与安全治理提供核心支撑。同时，围绕数据使用合规、主体责任划分、跨域数据流通等重点议题，配套制度与评估规范正加快建立。我国主导提出的3项可信数据空间国际标准提案获ISO/IEC正式立项，标志着我国在全球数据空间治理规则制定中实现从积极参与向引领主导的重要转变。在应用生态层面，应用实践多点开花。2024年10月，国家数据局开展数据基础设施先行先试，在8个城市部署可信数据空间建设项目。2025年7月，国家数据局公布2025年可信数据空间创新发展试点名为核心，打造城市级数据空间，支持超海量异构数据处理能力；温州、南昌等中小城市则以“产业赋能”为导向，深耕营销、医疗等特色领域，探索数据驱动转型的中小城市路径。行业方面，®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告01数据融合能力不足各领域数据类型差异显著，涵盖文本、图像、音频、视频、传感器信号等多数据格式、语义定义、质量标准方面缺乏统一规范。传统的数据集成方法高与规则配置，处理海量异构数据时效率低下、成本高昂，且难以适应数据源导致数据在空间内难以实现深度的、语义级的融合与互操作，制约了高质量02跨域流通合规复杂数据在跨地域、跨行业、跨司法管辖区流动时，需要同时满足来源方、使用的多重监管要求（如中国的数据出境安全评估、欧盟的GDPR这些法律制度存在差异且可能动态调整。当前缺乏高效、低成本的自动化合规审核机制与事后追溯机态规则配置，导致合规校验周期长、成本高、灵活性差，难以支撑大规模、03安全防护压力增大可信数据空间中的多方协同、动态开放特性对安全提出了更高要求。传统态权限的安全模型难以应对复杂多变的内部和外部威胁环境。面对日益隐蔽限滥用、模型逆向攻击等新型风险，存在未知攻击检测困难、异常行为识别调整刚性不足等问题。安全运营高度依赖专家经验，响应速度跟不上威胁演04价值释放效率偏低当前，可信数据空间的建设重点仍集中在数据汇聚与安全难以支撑高频次的数据服务需求。中小企业及非技术主体缺乏低门槛的开发数据创新与服务供给，导致空间内数据利用率偏低。同时，数据价值评估、机制尚未完善，激励体系缺乏透明性和动态性，供给方积极性不足。总体来®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告可信数据空间作为人工智能的数据基座，旨在打通跨主体、跨行业、跨区域的数据壁治理要求的复杂化以及模型计算的智能化，传统依靠静态规则与人工配置的管理方式已模型应用模型应用通用模型行业模型智能体模型……数据资源数据产品/服务全要素接入认证全过程动态管控全场景存证溯源AI-Native数据开发套件多模态大模型大模型管理智能体开发中台+零信任智能体数据源公共数据企业数据个人可信数据空间人工智能能两者之间形成相互依托、双向赋能的技术循环：一方面，可信数据空间为人工智能提的多源数据支撑，解决模型训练中数据来源分散、质量不均和隐私保护不足的问题；另以智能治理、语义理解、模型推理等手段反哺数据空间建设，提升其在安全管控、资源®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告在价值共创层，可信数据空间以“价值工厂”为核心载体，支持多主体在规则约束下共用，推动数据资源向产品与服务转化并保障各方权益。如图2所示，态实现高效运转：AI-Native数据开发套件通过智能清洗、标注与特征提取，将实体场景数据转化为高质量数据集，筑牢数实融合的数据基础，契合国家“数据要素×”行动对数据加工提质的要求；型打破异构数据壁垒，实现数据“会思考、能行动”的深度赋能；大模型管理服务中台聚调行业垂直模型，让数据价值精准匹配实体需求；智能体开发中台提供低门槛开发能力，数据服务创新；大模型机密计算则提供全链路隐私保护。这套技术体系打通数据采集、加AI-AI-Native数据开发套件0102030405®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告01AI-Native数据开发套件赋能数据智能化生产在可信数据空间的整体架构中，价值共创层需要将源源不断的高质量数据开发为数据产发这一环节，实际上承担着把多源、异构、噪声较多的原始数据，转化为可被模型训练、传感器流等多模态数据；另一方面，业务需求迭代加快，新场景上线周期被不断压缩，调在交付效率、流程灵活性和质量保障方面逐渐暴露瓶颈，难以支撑可信数据空间对高频、AI-Native数据开发套件可以被视为面向可信数据空间的数据生产基础设施升级。AI-Native指的是数据开发体系从设计之初就嵌入智能算法、学习机制与自优化逻辑。它不是在传统流程上人工智能模型通过对元数据、日志及历史任务的理解，自动识别不同数据源间针对数据规模持续增长、数据传输链路复杂度提升及存算资源紧张等挑战，AI-Native数据开发套件通过主动元数据实现对资源状态的实时感知，并基于AI推断自动决策数据处理路径。系统能够持续采集存储负载、数据访问热度和任务队列等运行信号，预测后续资源需求，并据的执行顺序与数据布局，例如将高频热数据优先迁移至高速介质、将低频数据自动储，或对非紧急任务进行错峰调度，从而实现03存算协同的内生治理与反馈优化AI-Native套件在执行任务的同时记录调度效果与运行状态，结合主动元数据形成“任务表现-资源消耗-策略效果”的闭环反馈。系统根据反馈持续迭代调度策略，使数据治理逻辑、资源分配策略与处理链路动态优化。例如，在任务耗时、存储成本或访问延迟出现异常趋势时 0102®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告通过上述嵌入式智能机制，可信数据空间的数据开发环节不再依赖人工脚本和单一规则，优化”。在这一体系的支撑下，AI-Native间的响应能力与可扩展性。面对数据源的持续增加，系统能够基于实时元数据自动吸收工路径并优化数据传输链路，无需额外的人工适配人工智能不再等待固定流程输出的清洗结果，而是主动参与数据构建、标注与结构化处02多模态大模型提升数据认知与决策能力在可信数据空间的整体架构中，价值共创层不仅需要高质量的数据供给，还需要对数据景化认知，使数据能够直接支撑智能分析、推理判断和业务决策。因此，多模态数据理据能被高效地用起来的关键职责，其本质是把来自文本、语音、图像乃至传感器流的多为可被智能体、模型应用和业务系统理解的统一认知表达。然而，数据模态跨度大、语理解复杂，使传统以单模态处理、人工标注和规则逻辑为主的方式难以支撑可信数据空多模态大模型作为具备语言理解、语音交互与视觉理解等复合能力的新一代人型数据之间的语义壁垒，还在与大模型管理服务中0101统一理解与语义对齐例如从政务文本中抽取政策要点，并结合图像识别的场景线索进行态势判断，形生成式表达与场景落地。在完成理解与分析后，多模态大模型能够根据方案，并在低代码工具链的配合下快速构建应用模块，如自动生成工单、派发流0302®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告在多模态大模型的基础上，数据智能体（DataAgent）进一步扩展了这一认知能力。DataAgent能够理解业务目标、自主组织分析流程并交付洞察，让用户以自然语言开展数据分析与研究中，它在数据供给侧与数据消费侧之间构建起智能化的可信桥梁，降低数据使用门槛，目前，多模态大模型与DataAgent已在多元场景实现落地应用。城市治理与AI+政务领域，政府可通过政务外网专线和可信计算等安全措施接入可信空间的专有AI云，依托空间内多模态大模型与DataA-gent处理政务文本、民生诉求语音、政务服务图像等多源数据，高效赋能政策解读、民生工单派发、跨03模型聚合与精调促进行业垂直智能优化在可信数据空间的整体架构中，价值共创层通过将数据资源产品化与服务化，推动数据供价值。其中，大模型管理服务中台是支撑这一过程的关键产品形态。一方面，当前模型散、孤立的问题，政府、企业、科研机构各自开发模型但缺乏统一管理与协同机制，难以能力体系；另一方面，通用大模型要真正服务行业场景，还需要在可信环境中结合本地数与校准。若缺少统一的平台进行聚合、编排与精调，数据价值难以有效传导至模型端，模01模型资源的统一汇聚与服务化发布将分散的大模型及相关能力纳入统一目录，进行规范化描述和统一接入，形成可检02面向行业场景的模型精调与配置通过统一的管理与监测机制，对模型接入、使用范围、调用策略、评估反馈等进行录模型使用行为和效果，支撑后续的持续优化和责任界定，确保模型能力在可信数据03®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告数据资源通过平台更高效地输送到模型侧，促进通用模型向行业垂直模型的持续演进；力经由中台以产品化、服务化的方式向外输出，使政府、企业和其他主体能够在较低门场景的智能服务。目前，此类中台已在智慧政务、企业服务、公共治理等领域开展实践04低门槛智能体开发推动数据服务创新生态在可信数据空间的建设与运营过程中，各类主体在开展智能应用创新时往往面临两个突开发门槛较高，需要具备对模型、数据和业务流程的综合理解；二是跨主体整合资源和能力的难度较大，0101降低应用开发门槛，提升创新参与度02促进能力复用与灵活组合，丰富数据服务形态平台支持对数据能力、模型能力和业务规则进行组合式调用，模型能力以服03支撑智能体的全生命周期管理，实现持续迭代优化平台对智能体从构建、调试、发布到运行监测提供一体化支持，使应用能够中持续优化。通过统一的管理机制，便于不同主体在同一环境中协作开发并复 ®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告山火山引擎05大模型机密计算支撑全链路隐私保护体系构建在可信数据空间的价值共创层中，大模型训练与推理是数据价值释放的关键环节，也是安全边界的部分。不同机构、行业和地区的数据在此汇聚参与模型优化，数据敏感性高与主体多。若缺乏统一的安全计算框架，不仅数据泄露风险陡增，还会破坏数据空间的大模型机密计算平台整合隐私计算技术以及大模型机密计算平台整合隐私计算技术以及GPU&CPU的可信执行环境（TEE）平台依据数据分类分级制度，对不同敏感级别的数据实施差异化加密策略，格隔离。它支持在GPU可信执行环境对数据进行密态模型训推，确保数据在传输、存储和处理全程处于可用但不可见的状态。同时，也可支持来自不同行业或地区的数据可以在不02支撑动态可信的安全治理机制。平台遵循“零信任”架构，对每次访问、调用与任务调度进行实时验证和行03完善合规与责任可追溯体系。机密计算平台与可信数据空间的溯源与审计机制协同运行，通过区块链或可信日志迹，形成完整的责任链条。同时，平台引入数据贡献评估与价值分配模块，对参与按照数据质量和贡献度进行量化评估，推动数据要素价值的透明化与可计量化，为 01大模型机密计算不仅仅是防止数据泄露的安全手段，更是可信数据空间信任体系的据计算从外围约束变为内部能力，让隐私保护、合规管理与模型计算形成一体化的运行访问控制和数据分级策略，实现对安全策略的动态继承与强化；向上，它为大模型训练力环境，使生成、优化、调用等全过程都在密态条件下完成。这种双向闭环让数据空间®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告山火山引擎跨领域的数据流通往往受制于语义差异与匹配低效。如图3所示，人工智湖、语义互操作智能引擎、智能推荐与匹配系统，为这一层注入了“理解”和“决策”的作智能引擎基于自然语言理解与知识图谱技术，对不同来源的数据进理解数据的含义与用途；多模态数据湖融合结构化与非结构化信息，为模型应用提供统一能推荐与匹配系统利用历史记录与上下文语义，自动判断数据供需关系并生成最优数据匹01020301人工智能原生多模态数据湖重构智算链路在可信数据空间的资源交互层中，数据的流通与计算效率直接决定了上层数据产品的生图像、视频、音频、时序信号等多模态形式，传统架构在处理此类复杂数据时往往面式分散、流程割裂、算力利用率低。这些问题使数据难以被统一管理与调度，也使模®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告山火山引擎人工智能原生多模态数据湖技术将人工智能直接嵌入数据湖的存储、管理、计算和检源与算力的深度协同与智能交互。与传统以被动存储形式为主的数据湖不同，它通过智能和语义理解，使数据湖本身具备理解数据的能力，从而成为可信数据空间中连接数据资源0101多源数据统一承载与管理人工智能原生多模态数据湖技术在存储管理侧采用统一元数据体系，实现对结结构化数据的统一化承载。通过引入嵌入向量索引与语义标签机制，不同模态的数02异构算力与智能调度融合在计算侧，数据湖融合CPU+GPU异构计算架构，并实现并行工作流的处理模式。可根据任务类03多层检索与快速响应在检索侧，系统同时支持低成本离线分析与高性能在线查询。人工智能算法可在查上述机制使得人工智能原生多模态数据湖不仅在技术上提高了数据管理效率，更在在计算层被动态调度、在模型层被智能消费，从应用角度看，其价值已在多个典型场景中得到体现：在自动驾驶场景中，车载传感器数据可通过数据湖实现统一管理与协同计算，使模型迭代周期显著缩短；在智慧城市治湖融合政务文本、视频监控和语音诉求信息，为综合决策提供实时、全景式支撑。更重原生多模态数据湖使可信数据空间具备了动态优化的基础条件：数据湖不再只是静态资学习体，能够在持续的数据流通中不断优化索引结构与算力配置。这种自学习、自调度®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告山火山引擎02语义互操作智能引擎促进跨域语义互通在可信数据空间的资源交互层中，数据和服务的高效随着参与主体的增多和行业类型的多样化，不同行业、不同机构在数据命名、字段定义、体系中定义明确，却难以在跨系统调用中互认，导致资源检索偏差、任务耦合度低、协作依赖人工维护规则库或手工映射表的方式，不仅成本高、更新慢，而且难以适应可信数据语义互操作智能引擎是资源交互层中连接人工智能原生多模态数据湖和智能推荐与匹配系统的中枢组件，通过知识图谱和语义对齐等算法的结合，实现跨系统语义的自动识别、统一映射和智能演0101构建多源语义统一模型引擎基于大语言模型的语义理解能力，自动解析各行业数可计算的语义层。这使数据空间中的不同数据源、02实现数据任务语义匹配当某一主体发起数据调用时，系统可自动识别目标语义并进行匹系统调用医疗系统数据时，引擎能够自动识别“客户号”与“患者ID”的语义等价03实现引擎持续校正优化与传统方案的集中式规则管理不同，语义互操作智能引擎以插件或微服务形式各节点中，在数据注册、服务发布和模型训练等环节实时生效。系统通过持续采集在实际应用中，该引擎已在多个领域验证其落地价值：例如在政务领域，该引擎被用于垒，实现“居民身份证号”与“社保账户”等核心标识的自动语义映射，显著提升跨部在工业互联网领域，它支持设备参数、生产日志与运维记录的语义一致化，为跨企业供从体系意义上看，语义互操作智能引擎使可信数据空间从数据互联迈向语义互联，为跨的语义底座。它既是资源交互层实现智能调度与精准供需匹配的前提条件，也是可信®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告03智能推荐与匹配系统实现数据供需精准对接在可信数据空间的资源交互层中，随着接入主体的持续增加与数据类型的快速扩展，数和复杂度都在显著提升。不同机构、行业和地区产生的数据在格式、语义、质量标准和访异，导致数据资源虽汇聚于可信数据空间，却难以被高效流通。需求方往往需要耗费大量中检索、比对与筛选；供给方则因缺乏精准推送与匹配智能推荐与匹配系统成为实现可信数据空间数据高效流通的关键机制。该系统基语义描述与历史交互行为进行建模与动态学习，从而实现数据资源的自动发现、精准匹配0101构建数据资源画像与供需知识图谱系统通过自动解析空间内的各类数据目录、元数据与服务描述文件，提取数据类源可信度、应用领域等特征，形成可计算的数据画像。同时，将需求方的查询意为需求画像，在语义层上实现供需图谱的关当用户发起数据检索或调用时，系统可根据其语义描述、历史偏的数据资源。例如，在城市治理领域，系统可根据不同部门的治理主题和数据智能推荐与匹配系统深度嵌入可信数据空间的资源注册、访问授权与调用流反馈会被自动记录，并反向用于模型训练与参数更新，形成自学习闭环。这一机制使据资源规模、语义体系和使用需求的变化持续优化推荐效果，保持动态适应性。通信数据空间的资源流通模式从人工搜索与被动调用转向智能推荐与主动供给，数据在0302智能推荐与匹配系统有望在多种实际应用中体现其价值。例如，在政务数据空间自动识别相似或可复用的数据资源，减少重复建设；在产业数据空间中，企业可通过语义具备同类设备、场景或指标体系的数据集，支撑模型训练与决策分析；在科研与公共服务®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告从体系角度看，智能推荐与匹配系统构成了可信数据空间实现数据流动智能化的关键枢操作引擎提供的语义基础，驱动上层价值共创机制的协同运行，使数据要素在可信、安全在可信管控层，可信数据空间承担数据全生命周期的安全与合规管理。通过全要素接入管控、全场景存证溯源等功能，确保数据来源可信、行为可控、流向可追。这一层的建设智能训练数据的安全性与可用性，是模型应用等数据业务可信运行的根基。人工智能技术体系从静态规则走向动态智能。如图4所示，零信任智能体结合模式识别技术实现接入行为的实安全智能体以风险识别和处置响应为核心构建持续改进的体系化安全运营能力；智能合规违规预警与责任溯源。这些能力推动可信数据空间为人工智能提供“端到端秘态运算”的010203®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告在可信数据空间的可信管控层中，安全与效率的平衡始终是核心挑战。传统的数据安全则与集中认证机制，在面对多模态、跨域、动态流通的数据环境时逐渐失效。随着空间导致权限调整滞后、敏感识别不准、流通效率受限。这一问题不仅制约了数据要素的安零信任智能体的引入为可信数据空间建立起一种动态信任与智能管控并行的安全模式。而是一个基于人工智能的自学习安全体，能够在数据分级、访问控制和行为监测等环节实强化学习算法持续评估访问行为与环境安全状态，系统可在发现风险上升或异常行段的高频调用）时自动收紧权限，在安全环境中则适度放宽。由此形成的动态权限智能体通过对历史操作、行为路径和访问日志的持续学习，建立用户与数据检测与风险预测。当检测到越权访问或潜在攻击特征时，系统可自动触发阻断与告 010302在实际应用中，零信任智能体已在多个领域开展探索：在金融与政务数据平台中，它能中对敏感数据实时分级与风险打分；医疗与社会保障场景中，它可根据数据内容自动®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告从体系意义上看，零信任智能体的引入，使可信数据空间的安全防护模式从静态规则约御，实现了安全与流通的协同共进。它不仅降低了人工治理成本，也为数据空间提供了可能力。随着模型识别能力和策略优化机制的持续演进，零信任智能体有望成为未来可信数02安全智能体支撑自动化安全运营体系构建在可信数据空间的可信管控层中，随着数据流通规模的扩大与威胁环境的复杂化，传统难以为继。面对多模态数据、海量日志与多维流量信息，人工分析师既难以及时识别潜在信息过载产生误判与漏判，导致攻击行为滞后发现、响应延迟、风险外溢。安全运营体系安全智能体正是在此背景下形成的可信管控层核心技术之一。它力，形成一种具备记忆、推理、任务规划与工具调用能力的智能安全执行单元。与传同，安全智能体是面向运行过程的主动防御者，能够持续感知数据空间的运行状态、安全智能体与零信任智能体协同工作：当零信任体系在前端完成访问验证后，安运行过程中的安全状态，并在检测到威胁时触发联动响应机制。系统可依据风险等在长期运行中，安全智能体可将历史事件、处置结果与风险演化特征纳入学习样本等人工智能机制持续优化威胁判断与响应策略。这样，系统的防护水平能够随运行经形成可持续演化的安全运营体系。与此同时，安全智能体将关键信息反馈至智能合规擎，为事后监管和规则优化提供数据依据， 010302®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告在实际落地方面，安全智能体已在多个领域的可信数据空间建设中开展示范：在金融数结合交易日志和用户行为建模，实现欺诈检测与风险拦截，显著降低人工复核量；在政中，智能体可实时监测跨部门数据调用与接口访问情况，自动识别越权操作；在能源与从体系层面看，安全智能体是可信管控层的中枢环节。向下，它与零信任智能体协同，动态授权与防御；向上，它为智能合规审计引擎提这种架构协同使可信数据空间的安全治理体系具备了前瞻防御、实时运营与事后可证的智能体的引入，不仅让安全运营从人工响应迈向智能自治，更让安全从外部约束转化为03智能合规审计与动态追溯引擎提升合规监管水平在可信数据空间的可信管控层中，随着数据跨域流通与多方协作的深入，合规管理已成全流动和价值实现的核心前提。数据从采集、共享、加工到交易、应用，涉及的环节多、规要求复杂且变化频繁。传统依赖人工抽检和静态规则库的方式，难以跟上政策调整与场常出现规则滞后、监管盲区和责任模糊等问智能合规审计与动态追溯引擎则是面向这一难题的有效解决方案。它位于可信管能体和安全智能体形成完整闭环：零信任智能体负责前置防护与访问控制；安全智能体实测与动态处置；智能合规审计引擎则在此基础上负责规则约束的智能解析与全链路追溯，0101智能规则解析与动态策略生成行业标准及数据治理文件，识别其中的约束条件与管控要求。通过知识图谱构建合统可自动关联新旧规则、识别潜在冲突并生成可执行的策略模板，从而实现从政策02流通链路全程审计与实时监控引擎嵌入数据空间的流通过程，与数据注册、访问、调用审计。系统基于语义标签与数据分级标识监测数据使用路径，对异常调用、越权传03可追溯验证机制与责任认定当发生违规或风险事件时，智能合规审计与动态追溯引擎可追踪别责任主体和环节。所有操作日志可生成可验证的数字证据，为后续问责、争议仲®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告在实际应用中，该引擎已在多个典型领域展现出落地潜力：在跨境数据服务场景中，系家与地区的隐私与数据出境政策自动匹配合规规则，对跨境传输链路进行全程监控与溯企业建立透明的数据合规基础；在金融合规平台中，系统可自动解析监管要求，对数据核心功能核心功能.对跨境传输链路全程监控与溯源·对数据访问和处理操作实时比对与评分为监管机构与企业建立透明的数据合规基础帮助企业在多重法规下高效履行合规义务跨境数据服务场景核心价值应用领域金融合规平台从体系演进的角度看，智能合规审计与动态追溯引擎的引入，使可信数据空间的治理逻动态感知与主动合规。它不仅解决了监管滞后问题，更让合规成为空间运行过程中的内生将审计反馈与策略更新结果同步至零信任与安全智能体，推动安全策略迭代优化；向后，违规分析结果输出至监管接口与行业标准库，为制度完善提供数据支撑。这种闭环式合规链路方向链路方向输入内容传递对象最终效果®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告 01需求分析Requirementanalysis某车企为提升车载智能应用体验，需实时采集车端语音、环境信息、车辆运行数据，并为提升开发效率需引入第三方开发者，且受车端算力限制，大量计算需要在云端完成，这 02解决方案Solution针对车端算力受限、第三方协作复杂及数据安全风险并存的问题，该车企基于人工智能融总体架构构建了一套端云互信、分层防护、智能流通的一体化解决方案，实现了车载数据联合建模的全链路可信运行。系统首先依托大模型机密计算平台，为车载人工智能智能助据从端侧采集到云侧推理全链路的隐私保护。车辆语音、轨迹、环境等数据经接入认证后安全计算环境中进行分析与建模，平台本身不可访问明文数据。与此同时，系统通过记录固化关键操作，确保数据使用过程可追溯、可核验。在此基础上，企业将轨迹数据、车辆行为数据进行统一管理和关联分析，使不同来源的数据能够在安全前提下协同计算，支撑人车匹配人车匹配机密存储运营商轨迹数据车辆轨迹数据联合分析联合建模LLMPCC人-车-家生态生活服务推荐二手车线索通过分析车辆历史数据，例如之前经常使用的车辆突然闲置较长时间，可以标记出哪些车辆可能有出售的运营商轨迹数据用户画像数据行业可信数据空间通过结合车辆行为数据与用户上网行为数据，完善用户画像，可以根据车主的位置、出行习惯和偏好，推荐附近的餐厅、加油站、停车场等生活服务场所，并提供在线预订服务。同时，家中的智能设备也可以根据车主的需求，提前预定电影票、餐厅座位等。通过对车辆的实际使用规律分析，发现疑似营运车辆，并及时通知保险公司介入调查。®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告 03应用成效ApplicationEffect方案实施后，车企在可信数据空间中实现了智能座舱和车载助手的安全落地。通过机云端得以安全分析和建模，确保隐私不外泄；同时，多源数据协同使用户画像更加该模式有效平衡了数据安全与业务创新，为智能座案例2：跨境数据网关破解多头监管难题 01需求分析Requirementanalysis某地综合保税区在推动科技创新与国际合作过程中，积极探索数据跨境便利化政策以支但在实际推进中面临多重挑战：企业不清晰如何合规开展数据跨境业务，尤其在人工智能出境等场景中缺乏明确指引；网信部门缺乏持续有效的监管手段，难以对已获批数据流动同时，也难以获得境外监管机构的信任与认可。为解决上述问题，某地综合保税区联合数 02解决方案Solution跨境可信数据空间具备应对多法域复杂监管要求的能力。不同于普通数据空间通常仅服等法规，并适配欧盟GDPR、美国加州CCPA等国际规则。该空间通过“自证清白”机制，以运营方与在域内，借助可信管控平台开展数据接入审核与合规校验；在跨境传输环节，通过独立系统还集成“数据出境安全评估”服务，构建企业、咨询机构与监管部门之间的协同机策解读与风险评估工具，帮助企业快速识别数据类型、选择合规路径，并为提供事中事®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告合规备案系统对接合规备案系统对接风险场景自动审批合规证据链自动提交AI产品血缘报告支撑出口审查综保区跨企业自评估合规机构评估报备基线识别数据围栏策略企业领域数据空间医疗可信数据空间城市可信数据空间行业可信数据空间企业数据港企业数据环境硬件可信计算和训推环境（地理分散，数据打通全流程可信）·数据集发布评估·敏感数据预处理·数据集加密传输·数据集发布评估·敏感数据预处理·数据集加密传输通过增值协同网络获取高质量数据集数据合规评估报告数据流转“合规性证明”AI产品的数据血缘报告海外数据托管环境企业数据港AI产品数据加工和价值创造境内监管平台境内境外监管机构境外服务发布合规审查数据同步/AI产品导出申请综保区物理环境内的可信计算环境综保区环境综保区跨境可信空间数据面境外科研和公共数据集企业海外数据环境境可信空间管理面VPN打通研究成果数据服务数据托管数据托管针对人工智能全球化发展中的模型跨境合规难题，该空间构建了可信人工智能训练环境，现数据“端到端秘态运算”的训练模式，并生成训练数据关联记录，使监管部门能够基评估模型出境风险，推动人工智能模型跨境从“无序 03应用成效ApplicationEffect通过建设跨境可信数据空间并部署数据网关，某地综合保税区系统化构建了“监管互信基制、出境安全评估支撑、人工智能监管适配”四大核心能力，在满足跨国监管合规要求供了高效、安全的数据跨境通道，显著提升了审批效率与合规透明度。该模式为数据要有序流动与价值释放提供了可复制、可推广的系统方案，也为园区和地方、国际跨境数层级内容分类具体信息层级内容分类具体信息基础层核心举措建设跨境可信数据空间+部署数据网关能力层四大核心能力监管互信基础、闭环管理机制、出境安全评估支撑、人工智能监管适配价值层直接价值满足跨国合规要求；企业高效安全通道；提升审批效率+合规透明度长远价值全球数据要素流动的可复制方案；跨境数据管理标准制定的经验®Copyright®Copyright2026VolcanoEngine山火山引擎AI赋能可信数据空间发展研究报告案例3：赋能辅助驾驶模型性能升级 01需求分析Requirementanalysis随着辅助驾驶技术向高阶演进，车企厂商的车辆传感器数据、商的地图与导航数据等多源异构数据呈爆发式增长。然而，传统技术架构面临一系列痛丰富性与异构计算效率存在矛盾，多源数据需跨CPU与GPU协同处理，但现有架构无法在单一工作流中同时调用两类资源，导致PB级数据处理耗时数天，严重拖慢模型迭代节奏；二是城市算力与企业算力资源调度低效，在数据自动标注过程中GPU无法并发，资源利用率偏低，传统架构下单卡GPU一次仅能支持一个标注模型，造成资源长期闲置；三是存储经济性与管理成本失衡，采用传统 02解决方案Solution为解决上述问题，可信数据空间整合了多模态数据湖技术，重构智算链路：首强化数据安全，通过汇聚多模态数据形成统一数据湖，打破数据孤岛，并基于新一代列式源数据的统一存储与元数据管理，为大模型提供高质量数据支撑。在数据处理全流程中统供严格的资源隔离能力以保障数据安全；其次，提升异构算力利用率并强化调度安全，依执行框架实现CPU与GPU在单一工作流中的混合调度，显著提升算力利用效率。同时，通过安全调度策略防止非法算力接入与资源抢占，确保数据任务执行安全可靠。最后，实现结构化、半化数据的多模态安全集成，通过统一的数据管理与访问控制机制，使不同类型数据能够在 AI原生多模态数据湖服务工作流WorkFlow算子