近日，在2025全球数字经济大会数据要素发展论坛上，中国工程院院士邬贺铨发表了“可信数据空间的功能与挑战”的演讲。邬贺铨表示，可信数据空间类似于一个“有围栏的数据沙箱”，数据提供方和使用方均可接入其中，同时也可以设置专门的运营方。其核心功能是允许数据在空间内进行授权计算，计算结果可供提供方和使用方获取，而数据本身则保持“可用不可见”，这是可信数据空间最为关键的特性。
中国工程院院士 邬贺铨
可信数据空间的细分功能
邬贺铨认为，可信数据空间的主要功能可进一步细分为以下八个方面：
一是数据源认证与接入身份认证。通过IPv6技术，不仅可以验证数据包的来源和去向，还能对数据包的所有者进行认证，同时附加用户群ID、应用感知ID等信息，以满足数据传输对服务质量的要求。
二是数据源目录管理。提供数据源目录，便于快速检索数据。
三是数据格式与协议转换。提供数据格式和协议转换软件，以适应不同格式的数据处理需求。
四是数据脱敏与去标识化。对敏感数据进行过滤和去标识化处理，确保数据安全。
五是算力与数据挖掘工具支持。提供算力和数据挖掘工具软件，方便数据开发。
六是计算模式支持。支持明文计算、解密计算以及同态加密计算等多种计算模式。
七是数据沙箱与安全合规管理。构建数据沙箱，实现数据流通的安全合规管理。
八是存证审计与交易清算结算服务。提供数据流通的存证审计和交易清算结算服务。
可信数据空间面临的挑战
邬贺铨表示，可信数据空间主要面临以下挑战：
数据源认证的挑战。因为身份信息由使用者填写，存在虚假信息的风险，所以使得数据源身份的准确性难以保证。此外，数据源身份过于透明可能带来安全隐患，需要在透明与安全之间找到平衡。
数据使用规则的挑战。数据提供方需限定访问权限，使用方需遵守规则，运营方负责监督规则的执行。当多个提供方规则不一致时，可能出现不协同问题。数据提供方和使用方可能同时具有多种身份（如既是提供方又是使用方或运营方），如何在多身份情况下保证机制的有效性是一个挑战。
数据分类与格式转换的挑战。数据类型繁多，包括结构化、半结构化、非结构化数据，以及热数据、冷数据等。分类过细可能带来安全风险，需要权衡分类的细致程度。不同格式的数据需要进行格式转换，但格式转换过程中可能存在数据泄露风险，尤其是中小企业作为提供方时，可能需要运营方完成格式转换，如何保证运营方的数据安全是一个问题。
数据脱敏与隐私保护的挑战。数据脱敏需要去标识化或匿名化处理，跨境数据传输时需满足更高的匿名化要求。沙箱本身虽有脱敏功能，但中小企业可能依赖沙箱完成脱敏，如何确保脱敏过程的安全性和有效性是一个挑战。
算力与数据挖掘工具的挑战。可信数据空间需提供算力支持，但不同方（提供方、使用方、运营方）的算力可能异构，如何实现异构算力的协同计算是一个问题。
数据加密与计算模式的挑战。数据加密后可在可信数据空间内进行解密计算，但同态加密虽然安全性高，复杂度和成本也高，且可能牺牲部分计算细节。如何在成本与安全性之间找到平衡是一个挑战。
数据沙箱与安全合规管理的挑战。数据沙箱需要具备加密网关、隐私计算节点和区块链存证等能力，但沙箱本身是一个“黑匣子”，审计过程难以透明化，如何实现有效的审计是一个挑战。同时，在数据跨境流动时，如何识别个人数据并进行合规管理，以及如何实现对境外使用者的管辖，都是需要解决的问题。
中小企业应用门槛的挑战。可信数据空间的应用对中小企业存在一定经济和技术门槛，如区块链和联邦计算的部署成本较高，且需要一定的技术人才支持。如何降低中小企业应用可信数据空间的门槛，是未来发展的一个重要方向。
可信数据空间的发展趋势与建议
一是技术创新与自主可控。重视可信数据空间的底层关键技术、算法和芯片的自主创新，加强对运行模式及相关技术的开发。
二是安全与合规同步部署。将可信数据空间的构建与网络安全部署同步实施，确保数据安全和合规性。
三是试点探索与生态建设。通过试点探索，积累经验，逐步完善可信数据空间的应用生态。政府和产业链主要企业应带动中小企业参与，通过算力券、补贴等方式降低中小企业应用门槛。
四是引入智能体（Agent）。未来可信数据空间应引入智能体，实现自动数据发现、模型选择和违规合规管理，提高应用的智能化水平。
“可信数据空间作为新型数据基础设施，是国家数据要素体系的重要组成部分。通过其部署和应用，可以有效解决企业数据‘不会用、不能用、不敢用’的问题，激发数据要素价值。然而，其发展过程中仍面临诸多挑战，需要各方共同努力，推动其健康可持续发展。”邬贺铨如是说。