中国工程院院士邬贺铨：协同共建可信数据空间，加速释放数据要素价值

4月15日，由北电数智主办的2025酒仙桥论坛在北京数字经济算力中心正式启幕。论坛聚焦人工智能产业“未来前景、创新应用、生态发展”三大核心领域，携手产学研用各界共探加快培育新质生产力的实践路径。首日主论坛上，中国工程院院士邬贺铨以《可信数据安全流通》为题发表主旨演讲，深刻阐述了人工智能时代数据治理的核心挑战与破局路径。

中国工程院院士邬贺铨

邬贺铨院士指出，在数字经济与人工智能深度融合的今天，超过 80%的人工智能工作是围绕数据展开。数据基础设施，已经和传统网络里的光网络、移动网络、卫星网络等等一样，成为人工智能时代新的重要基础设施，但是这项基础设施的建设，并不尽如人意。

当前中国全年数据生产量位列全球第二，年增长率高达22%，但存储率却不足3%，企业数据共享壁垒高且数据供给质量差，数据资源“产而不存”、“存而不用”，严重制约了AI生产力的释放。

现在大量数据是通过人工智能生成，部分行业甚至超过9成是仿真数据，但是人工智能生成的数据，反复迭代会近亲繁殖，不断通过AI生成，然后再生成，最后或导致整个模型的崩溃。因此，大量AI生成数据还需要配至少有10%到20%原始数据。除了数据采集，清洗、去重、标注都工程浩大。

此外，数据流通过程中还面临着数据属性溯源管理与跨境流动规范管理的挑战。如何平衡数据传输的时效性和数据安全保护的义务，是摆在面前的又一道难题。

对此，邬院士提出的解决办法是构建可信数据空间，让数据提供方把自己数据放到可信数据空间。

通过IPv6技术实现数据溯源与服务质量标注，同时建立覆盖数据全生命周期的可信流通框架，实现“双链融合”。在数据流通环节通过“沙箱模型”实现数据脱敏联合开发，破解企业“不敢共享”的顾虑。此外，“正面清单+负面清单”动态分级管理模式也为数据跨境流动提供了有效保障。

会上，邬贺铨院士还强调了人工智能在数据管理上发挥的重要作用。AI驱动治理工具智能化升级，进而实现数据自动分类分级与资产梳理、风险预测与监控、以及智能合规检查、数据脱敏与隐私保护。

然而数据也是一把双刃剑，需要政产学研用各界携手不断完善可信治理框架，做到既高效防范AI伪造图像等数据滥用风险，又避免过度约束扼杀创新，充分释放数据要素价值。

基于前述“数据沙箱”理念，去年7月，北电数智正式对外发布“红湖·可信数据空间”，使政务、医疗等数据在不离开企业的情况下实现利用；同时通过加密计算从全流程确保数据处理的隐私保护，有效突破了政府、企业间的数据壁垒，搭建更加安全、开放、高效的数据交换生态系统；并依托全链路全周期的数据管理体系，确保数据使用的可追溯性和透明度，破解数据的可信、可控、可用和可审能力难题。

今年年初，邬贺铨院士指出，2025年将是我国数据资源建设的元年，也是可信数据空间建设的元年。在建设数字中国的使命指引下，北电数智将依托公司在芯片、算法大模型等领域的产业积累，持续攻坚可信数据空间领域，加速促进数据要素价值释放，协同全产业链生态伙伴共赴AI可信新未来！（中国日报网）