隐语——数据要素流通技术MOOC三期 课程笔记——数据场技术及架构学习笔记

课程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8rabq/course/wf0xxujll4w9hwq

主讲人 ：合肥中国科学技术大学国家科学中心数据空间研究院 赵春玉
核心主题：数据要素可信流动核心技术------数据场的理论、体系与架构

一、发展背景：数据要素成为核心生产要素

1. 生产要素的演变历程

1. 农业经济时代：核心生产要素为土地、劳动力；

2. 工业经济时代：第一次至第三次工业革命推动下，资本、技术成为关键生产要素；

3. 数字经济时代：互联网技术普及使数据成为核心生产要素，数据规模指数级增长、流通成本大幅降低，19届四中全会明确将数据列为关键生产要素。

2. 数据要素化的两个阶段

阶段	核心特征	数据流通范围	技术支撑	应用模式
1.0时代	以功能为中心，数据属性为"资源"	小范围组织内部	传统硬拷贝归集，系统内安全防护	ERP、MATS、Skama等功能性软件
2.0时代	以数据为中心，数据属性为"资产"	跨域、分布式连接	新型数据基础设施，跨域安全技术	数据+智能体，按贡献分配收益
核心结论：从1.0到2.0，释放数据要素价值的关键是构建支撑"跨域安全流通"的新型数据基础设施，数据场技术是核心方向之一。

二、数据场基础理论：数据空间的"场域"规律

1. 数据场的定义与本质

（1）理论溯源：从物理场到数据场

• 物理场逻辑：实体空间中，有质量物体形成引力场、带电物体形成电磁场，场作为"媒介"驱动物体有序运动；

• 数据场延伸：数据空间中，"有价值的数据"形成数据场，场作为"媒介"驱动无序数据有序流通、释放价值。

（2）核心定义

数据场是对数据空间中要素及其相互作用的抽象描述与动力学载体，能够刻画数据的时空分布特征，描述数据运动的基本规律，最终实现"无序数据有序流通，有序数据持续创造价值"。

2. 数据场的构成与分类

• 构成逻辑：数据场由"人机物"产生的多元数据构成，涵盖数据产生、变换、聚合、使用全流程，通过统计场论（如配分函数、重整化群）实现微观数据与宏观价值的关联建模；

• 两大分类 ：近数据场：静态、稳定的基础数据资源，是信息环境的底层支撑，由近距离数据要素相互作用产生"场力"，为数据流通提供基础环境；

• 感应数据场：外部交互触发的动态场域，反映数据与外部环境的实时互动关系，可与近数据场动态演化，形成完整的数据流动框架。

3. 数据场的三大核心特征

1. 价值连接性：贯穿数据要素全生命周期（产生、治理、流通、价值实现、安全保障），构建完整价值链条，推动价值增值；

2. 动态流通性：具备时空动态特性，支持数据在不同时间、空间、维度高效流动，保障价值及时释放；

3. 协同互联性：数据要素非孤立存在，通过场域作用形成高度协同的整体，放大数据聚合价值。

4. 数据场的理论假设与意义

• 核心假设：数据场需满足"结构完整性、公理一致性、动力学规则适配性"，与电磁场（电流生磁）、引力场（质量弯曲时空）的物理规律形成对应；

• 理论意义 ：

  指导数据流动研究：将数据封装为"标准化数据件"，作为场中基本单元，实现最小化流通；

• 推动价值自然涌现：构建价值抽象与度量框架，引导数据供需双方实现动态竞价均衡；

• 开拓数据要素研究新方向：为跨域流通、安全计算提供理论支撑。

三、数据场技术体系：支撑数据要素流通的五大核心技术

技术体系覆盖数据要素全生命周期，核心目标是"实现无序数据有序流通、有序数据创造价值"，分为五大模块：

1. 原子化封装技术：数据流通的"标准化集装箱"

（1）技术背景

数据形态多样（不同文件、格式、结构），导致流通效率低，类比物流领域"标准化集装箱"，提出数据的标准化封装方案。

（2）核心功能

• 标准化封装：将各类数据转化为"数据件"，定义统一表征模型、描述语言与语意，实现"机器可读、资源占用少"；

• 高效存储优化：采用适配的数据结构提升存储效率；

• 安全内置：集成同态加密、差分隐私、权限配置等安全技术，保障数据件本身安全；

• 价值提升：实现数据可计量、语意统一、高效检索，支撑广域大规模流通。

2. 跨域数据治理技术：打破"数据孤岛"的信任基础

（1）跨域的三种场景

• 跨空间域：地理上的跨区域（如不同省份）；

• 跨管辖域：行业或机构的管辖范围差异（如自然资源、金融、交通）；

• 跨信任域：数据超出原始信任主体范围后的安全需求。

（2）核心技术方向

1. 跨域语意融合：解决数据语意不一致问题，构建统一语意模型（如医疗领域避免数据误差导致医疗事故）；

2. 跨域查询优化：针对异构数据资源，提供资源适配与性能优化技术，实现"查得快、查得准"；

3. 跨域可信协作：基于算子协同计算方法，在保护数据隐私的前提下实现多方协作。

3. 低熵化流通技术：构建有序高效的数据交易生态

通过"需求指引、价格指导、供需撮合"实现数据流通的低熵化（有序化），核心包括三大技术：

1. 场景化数据定价：针对数据"易复制、时效性强、价值场景依赖"的特征，建立场景化定价机制，实现定价可视化；

2. 交互式需求挖掘：通过分析供需双方认知差异，解决数据需求表达模糊问题，匹配潜在数据价值；

3. 定制化供需匹配：基于买方需求与卖方数据描述，建立精准匹配机制，提升流通效率。

4. 穿透式安全技术：全链路数据安全保障

直面数据流通中的信息安全问题，实现"数据安全可追溯、计算安全可验证、模型安全可解释"，覆盖事前、事中、事后全环节：

1. 多模态数据指纹与隐私检测：为数据添加唯一指纹实现全链路追踪，检测并剔除违规隐私信息（符合《个人信息保护法》等法规）；

2. 多场景隐私计算：构建"支撑层-算子层-应用层"三层架构，支撑比较电路、随机置换、不经意传输等计算需求，满足多方参与的隐私保护；

3. 全链路安全管控：包括穿透式黑盒解释、跨域控制、全链路渗透检测等，保障数据从产生到使用的安全。

5. 巨量数据处理技术：数据价值的度量与释放

融合多种技术实现数据价值的估计与衡量，支撑复杂交易场景：

1. 广域化数据融合：适应多样市场环境，提供数据估值技术；

2. 层级化信息博弈：对买家行为与竞价机制建模，提出层级化竞价方案；

3. 协同化计算框架：构建交易模拟环境，利用博弈论、智能体建模实现竞价均衡。

四、数据场技术架构：从"点线面"到"场"的完整设计

1. 数据场的定位与核心目标

• 定位：数据要素基础设施的六大核心技术路线之一（其余为可信数据空间、数联网、隐私计算、区块链、数据元件），与其他路线融合发展；

• 核心目标：实现数据"可建、可达、可用、可控、可追溯"；

• 核心特征：融合性、开放性、拓展性。

2. 架构核心逻辑：点-线-面-场

以"数据产生于人机物，作用于人机物"为闭环，构建四级架构：

1. 点：接入连接器定义：连接"人机物"等数据节点的入口，分为基础版、标准版、拓展版、增强版；

2. 连接对象：政府、企业、个人等数据提供方与使用方，根据数据规模、场景需求匹配不同版本。

3. 线：高速数据连接定义：连接"点与点""点与面"的网络通道；

4. 核心载体：高速数据网、数据分发网络。

5. 面：平台体系构成：数据场管理平台、数据流通利用平台、技术支撑平台；

6. 核心功能：实现数据登记、封装、跨域治理、供需撮合、计费计量等流通环节的全流程支撑。

7. 场：价值释放层定义：数据价值落地的场景层；

8. 服务领域：城市治理、应急管理、公共健康、普惠金融、工业服务等。

3. 系统分层架构：接入层-功能层-业务层-管理层

层级	核心组件	核心功能
接入层	数据场接入连接器（基础/标准/拓展版）	身份认证、权限控制、数据接入、记录、交付等，拓展版含登记、探查、分类分级等高级功能
功能层	数据场技术支撑平台	统一身份/目录/标识管理、数据登记、连接器管理、运行监测，对接国家全域节点
业务层	数据流通利用平台	数据交易、开发、运营，区块链服务、隐私计算、存证审计等，服务供需双方
管理层	数据场管理平台	对接国家数据基础设施监管平台，实现全流程管控

4. 场景应用实例：医疗健康数据融合利用

1. 接入阶段：通过数据场接入连接器，接入医疗机构（数据提供方）、科研机构（数据使用方）、监管方等主体；

2. 连接阶段：通过数据专网、虚拟数据网络实现可信组网；

3. 处理阶段：经授权后，按安全策略将医疗数据标准化封装为"医疗数据件"，完成语意转换与安全环境构建；

4. 计算阶段：通过协同计算、可信计算实现数据融合分析；

5. 价值释放：构建疾病诊疗模型、智能问诊模型，支撑医疗科研与服务；

6. 收尾阶段：完成数据产品审查与使用后销毁，保障数据安全。

五、总结

数据场技术以"场域理论"为核心，通过原子化封装、跨域治理、低熵化流通、穿透式安全、巨量数据处理五大技术体系，构建了"点-线-面-场"的完整架构。其核心价值在于打破数据孤岛，在保障安全的前提下实现数据要素跨域流通与价值释放，未来将深度融合可信数据空间、数联网等技术，成为数据要素基础设施的核心支撑，服务于城市治理、医疗健康、金融等千行百业。