干货 | 可信数据空间与AI智能体的融合,正在重构数据协作逻辑

当AI Agent（智能体）进入可信数据空间领域，两者的内涵都发生了变化。传统意义上的可信数据空间，其核心使命是解决数据“供不出、流不动、用不好”的难题，强调通过分布式身份、使用控制策略、数据合约等技术，构建跨机构、跨域的数据可信流通环境。它更像是一套“数据流通的基础设施协议”，保障数据在主权可控的前提下实现价值交换。

但当AI Agent被引入这一框架后，可信数据空间的角色从被动的“数据管道”升级为主动的“智能协作网络”。国际数据空间协会在最新发布的《AI与数据空间》技术白皮书中明确指出，数据空间正在从“数据转移的通道”演进为“支持自主智能体进行复杂推理的环境”。这意味着，可信数据空间不再仅仅是数据的“运输系统”，而是成为AI Agent感知、推理、行动的“数字世界接口”。

另一方面，AI Agent的内涵也在这一过程中被再次定义。如果没有可信数据空间，AI Agent的数据来源主要依赖公开互联网或企业内部孤岛，其应用场景被严重局限在“对话机器人”或“企业内部自动化脚本”的范畴。而当Agent接入可信数据空间，它获得了三大关键能力：身份的可验证性（通过分布式身份和可验证凭证证明自己是谁、有何权限）、数据来源的可信性（获取的数据带有完整的元数据和使用策略）、行为的可审计性（所有数据交互记录在区块链上，不可篡改）。

基于当前技术发展水平，AI Agent在可信数据空间领域的应用正在从概念验证走向规模落地。

在医药研发领域，新药研发平均耗时10年以上、投入超过26亿美元，核心瓶颈之一在于数据分散且无法跨机构共享——药企有临床前数据、CRO有试验数据、医院有真实世界数据、高校有基础研究成果，但出于商业机密和患者隐私考虑，这些数据无法汇聚。神州数码在2025年“数据要素×”大赛中获奖的“基于可信数据空间技术的医药智能体平台”提供了解决方案。该平台采用“数据空间—神州问学智能体—能力中台”三层架构，通过可信数据空间实现跨组织“可用不可见”的安全协作，在此基础上训练了覆盖研发、临床、医学事务等场景的1200多个AI智能体。具体来说，药物研发智能体可以同时接入药企的内部化合物库和CRO的外部实验数据空间，在数据不出域的前提下完成分子筛选与药效预测，据披露可将药物研发周期缩短60%。这一场景背后涉及的关键技术包括：联邦学习（在不汇聚原始数据的情况下联合训练模型）、多方安全计算（用于跨机构数据联合分析）、以及基于大模型的分子生成与虚拟筛选。

汽车制造业供应链涉及数千家零部件供应商，任何一家的交付延迟或质量波动都会影响整车生产。但供应链数据的共享长期存在“囚徒困境”：整车厂希望掌握供应商的库存和产能数据，供应商则担心数据泄露后被竞争对手利用。安恒信息在重庆落地的汽车行业可信数据空间案例展示了突破路径，该空间已连接长安汽车、福田汽车等超过10家车企，覆盖研发、生产、供应、销售、服务全链条。在此之上，协同生产智能体可以实时监测各供应商的产能利用率、原材料库存、物流状态，当某家供应商出现异常时，智能体自动在数据空间内搜索替代供应商，发起询价、比价、合约签署。这一过程的底层技术支撑包括：时序预测模型（用于需求预测和异常检测）、多智能体协同框架（用于供应商之间的自主协商）、以及智能合约（用于自动执行采购条款）。

这是目前商业化相对成熟的场景之一。传统的数据运营高度依赖人工——业务人员提出数据需求，数据工程师写SQL取数，数据分析师制作报表，整个流程耗时数天甚至数周。蚂蚁数科FAIR 4.0中的Data Agent正是解决这一痛点的创新。该智能体能够理解自然语言指令（如“帮我分析华东区Q3的销售趋势，并与去年同期对比”），自动在数据空间中发现相关数据集，执行复杂的数据处理与深度分析步骤，直接向用户交付可视化分析结果。其技术核心是Text-to-SQL与Text-to-API的结合，通过大模型将自然语言转化为可执行的数据操作，同时借助数据空间的语义层（行业知识图谱）准确理解业务术语的含义。

图：Data Agent数据科学平台 

来源：蚂蚁数科

政府在数据要素市场中扮演着“高价值数据持有者”的角色，但公共数据的开发利用长期受困于“不敢开、不会开、不好用”的难题。2025年8月，贵州联合华为云启动了“AI可信数据空间”创新探索，其中一项重要成果是公共数据赋能旅游服务智能体的实践。该项目基于100个文旅政策法规原始文档，通过多模态数据处理生成了1100余个高质量问答对，训练出的“黄小西”旅游服务智能体问答准确率提升30%，响应时间从秒级优化至毫秒级。背后的技术路线是典型的RAG（检索增强生成）架构：政务数据空间提供权威的政策文档库，智能体在回答用户咨询时，先从数据空间中检索相关文档片段，再结合大模型生成答案，有效解决了大模型的“幻觉”问题。

在数据流通的过程中，合规是底线。传统的合规检查依赖人工审计，面对海量数据操作日志难以全面覆盖。安恒信息展出的恒脑3.0智能体展示了自动化合规审计的能力——该智能体可自主拆解任务，调度80多个安全插件，在合规报告生成、告警降噪等场景中表现突出。同时，数据安全智能体家族包括数据防泄露智能体、数据分类分级智能体、API安全智能体等，进一步降低了数据安全运营门槛。这些智能体运行在可信数据空间的审计层，持续监控所有数据操作行为，自动识别异常访问模式、未授权数据流出等风险，并生成符合监管要求的审计报告。

跨境贸易涉及海关、物流、支付、保险等多方主体，单证流转复杂、信息不对称严重。蚂蚁数科与义乌小商品市场Chinagoods合作推进的跨境贸易可信数据空间，正是解决这一痛点的探索。在此之上，跨境贸易智能体可以自动处理报关单证核验、物流状态追踪、汇率风险对冲等任务。智能体在数据空间中与海关系统、船公司、银行等各方的Agent进行交互，自动获取货物信息、生成报关单据、匹配最优物流方案。这一场景高度依赖多模态数据处理能力，因为涉及的输入形式包括结构化表格、PDF单证、甚至货物图片。

双碳目标下，企业需要精准计算产品全生命周期的碳足迹，但这涉及从原材料到生产、运输、使用、回收的全链条数据，且这些数据分散在不同企业手中。蚂蚁数科FAIR平台已在双碳、新能源等行业构建了行业可信数据空间。碳足迹智能体可以穿透这个空间，自动采集各环节的能耗数据，按照国际标准（如ISO 14067）完成碳足迹核算，并生成可验证的碳标签。该场景需要综合运用物联网数据接入、时序数据处理、以及基于物理模型的碳排放因子库。

从政策层面看，我国对AI智能体与可信数据空间融合发展的支持力度正在显著增强。2025年12月，国家数据局发布了《关于加强数据科技创新的实施意见》，明确提出“推动数据科技创新与产业创新深度融合”，并将“促进人工智能、具身智能等技术创新发展的高质量数据集构建和评测等技术”纳入国家科技计划体系。该文件特别强调，要结合“人工智能+”行动、“数据要素×”行动、数据流通利用基础设施建设等工作，建设一批高价值、广覆盖、强牵引的数据科技应用场景。

更具体地，2026年3月，工业和信息化部启动了“工业数据筑基行动”，明确提出“面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先行先试”，要求到2026年底培育一批行业数据合作联合体，建设重点行业数据可信互联平台，赋能一批行业大模型、工业智能体等应用落地。这一政策直接指向了“可信数据空间+工业智能体”的技术路线。

中国电信在2025年12月发布的“星海可信数据空间”与“星辰智能体服务平台1.0”，正是对上述政策导向的积极响应。这两大平台面向消费、家庭、商业与政务等场景，提供“数据+工具+标注+应用”的一体化服务，其核心设计理念是将数据供给与智能体研发打通，形成“数据要素供给-智能体研发-行业应用落地”的完整产业生态。

值得注意的是，百度在2025年8月提出的“以人工智能智算驱动数据价值流通”的解决方案，也呼应了政策导向。百度智能云认为，数据流通的下一步是从“数据囤积”转向“智能输出”，通过全链路高质量数据集建设能力，将传统关系型数据库与城市视频、政府文本等非结构化数据结合，经多模态数据治理、清洗转换后，形成高质量标注集，直接支撑大模型与智能体应用。这种思路与工信部“工业数据筑基行动”中“打造高质量、标准化、可流通的行业数据集”的要求高度一致。

在政策驱动和技术成熟的双重作用下，国内已涌现出一批AI智能体与可信数据空间融合的落地案例。除了前文提到的神州数码医药智能体平台、蚂蚁数科FAIR 4.0、中国电信星海与星辰平台之外，以下案例值得重点关注。

编辑：黄佑明

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