隐语可信数据空间MOOC第33讲笔记：数据元件：安全可信流通的新模式

[叶开233]

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一、背景与要求

宏观形势

• 政策导向：二十届三中全会强调培育全国一体化数据市场，完善数据要素价格与收益分配机制。
• 数字经济发展：数据要素价值尚未充分释放，百亿美元级数据公司仍有待培育。
• AI发展：大模型（如DeepSeek-R1）推动科研与产业变革。
• 安全与隐私：数据融合共享需加强隐私保护与安全治理。

制度与基建

• 数据基础制度基本形成。
• 地方政府与数据集团积极组建。
• 数据跨境流动在浙江、上海、江苏等地试点。
• 基础设施建设：可信数据空间、数据元件、区块链、隐私保护计算等。

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二、数据元件核心概念

2.1 定义与形态

• 定义：数据元件是经过清洗、加工形成的信息密度高、安全性强、产权清晰的数据表征结果。
• 三种形态：
  • 组态数据元件：由相关字段形成的数据集。
  • 模态数据元件：通过建模形成的数据特征。
  • 组合态数据元件：由组态数据元件组合而成。

2.4 生成与封装

• 生成原理：通过脱敏、建模提取高价值、形态稳定的数据单元。
• 封装方式：
  • 数据元素产品封装：包含结构、编码、说明等。
  • 数字对象封装：包括对象标识、元素标识、存储文件。

2.5 突破性作用

1. 解决数据确权难题：三次分离 + 三阶段确权。
2. 解决数据流通难题：元件体量、质量、信息密度标准化。
3. 解决数据估值定价难题：基于元件特性定价。
4. 解决安全与隐私难题：关键数据入库、双向风险隔离、三级安全管理。

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三、数据元件的生产与流通

3.3 加工流程

共分为5个阶段、15个步骤、40道工序：

1. 数据汇聚治理（资源化）
2. 数据元件加工（要素化）
3. 数据元件检测
4. 数据元件流通（资产化）
5. 数据元件使用

3.4 传输技术

• 数据要素互联网体系：将数据元件作为数字对象进行管理。
• 核心系统：
  • 数字对象标识解析系统
  • 数字对象注册系统
• 基础协议：IRP（解析）、DQIP（发现与使用）

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四、应用场景与实践案例

4.1 城市级应用

• 德阳、郑州、温州、徐州、北京、大理等城市试点。
• 成果：
  • 德阳上线3000+数据元件，完成全国首例数据元件质押融资。
  • 郑州数据仓库接入59亿条数据，签约交易额超1亿元。

4.2 行业级应用

• 银行：用于贷款评估、风险分析，服务10万客户。
• 医疗健康：整合基因、运动、心理等数据，提供个性化健康方案，服务5万客户。

4.3 其他应用

• 安全可信数据空间：实现“数据可用不可见、使用可控可计量”。
• 高质量语料库：助力大模型训练与评测，提升合规性与训练效率。

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五、展望

• 数据元件将与数据空间、数联网、数据技术路线深度融合。
• 成为数据资产化的关键支点，助力数字经济高质量发展。
• 在国家安全、隐私保护、AI发展、跨境数据流动中发挥核心作用。