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刘博深度解读：可信数据空间驱动高质量数据集与模数共振

阅读量：次 文章来源：安恒信息
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8月29日，2026数博会“数智共振·安全筑基”数据要素赋能人工智能高质量发展交流活动在贵阳举办。安恒信息CTO刘博以《可信数据空间驱动高质量数据集与模数共振技术实践》为题，围绕AI时代数据要素价值释放、模数共振等核心话题，分享了全新技术体系与落地实践成果:依托可信数据空间与数据工厂双核心能力，安恒信息构建起安全、高效、低成本的高质量数据集建设路径，助力千行百业实现数据安全流通、价值深度转化，推动行业AI规模化、合规化落地。

高质量数据成AI进阶核心瓶颈
亟需标准化落地路径

刘博提到，算力、算法、数据是人工智能产业发展的三大核心基石。2026年，AI落地的关键分水岭是从“有数据”迈向“有可用数据”。
当前，国内算力基础设施持续完善，大模型算法架构日趋成熟，产业竞争重心已从算力、算法的同质化比拼，全面转向高质量行业数据资产的竞争。
百科、科研文献等通用公开数据已完成规模化挖掘利用，而医疗、政务、金融、农业等垂直领域的私域数据、行业专属经验与场景数据，因隐私敏感、跨域流通壁垒高、合规风险突出等问题，长期处于“沉睡状态”，无法有效支撑垂类大模型训练与迭代，成为制约行业AI深度落地的核心短板。
因此，高质量数据集建设与模数共振成为国家战略共识。
数据与模型的协同进化，其目标是推动模型与数据协同互促。其中，高质量数据集作为AI模型的“核心燃料”，数据工厂是数据价值转化引擎。与之配套，可信数据空间从单纯的数据流通基础设施，进化为支持智能体研发、模型训练与效果评测的全流程载体，形成“数据—模型—场景应用”的良性循环，打通技术落地的“最后一公里”，实现数据价值的智能化跃迁。
针对行业痛点，国家已明确高质量数据集的规模、多样性、质量、合规四大核心标准，重点强调数据对垂直产业的赋能价值。但目前行业尚未形成统一的技术落地规范，如何将政策标准转化为可复制、低成本、安全可控的落地能力，成为数字产业高质量发展的关键课题。在此背景下，安恒信息依托国家级标准制定经验与海量项目实践，打造出适配产业需求的模数共振整体解决方案。

可信数据空间——
构筑数据安全流通坚实底座

数据安全流通是数据资源化、资产化的前提，更是高质量数据集建设与模数共振的核心基础。
作为国家级数据基础设施标准核心参与单位，安恒信息自2025年起深度参与国家数据基础设施专班建设，牵头、参与多项国家级可信数据空间标准编制，助力行业实现从“数据通路建设”到“数据自由流通”的产业升级。
2026数博会专业展，安恒展示可信数据空间建设成果
扫码获取可信数据空间方案
安恒信息自研可信数据空间体系，已成功落地城市级、行业级、企业级多场景，搭建起全链路、可管控、高安全的数据流通架构。核心自研产品数由器（数据连接器）已形成多形态产品矩阵，涵盖标准型、增强型、全能型版本，可适配轻量级企业、大型政企等不同主体需求，支持上下双向数据联通，并融合AI智能体能力，大幅提升跨域数据对接与协同效率。
在核心安全技术层面，安恒信息依托隐私计算、TEE可信执行环境、联邦学习等前沿技术，落地“数据可用不可见、数据不出域、价值可流通”的安全机制，可适配不同行业、不同场景的差异化计算需求。刘博介绍道，公司早在2020年便布局隐私计算与密态AI训练赛道，斩获信通院全国首张隐私计算大模型训练与推理测评证书，构建起数据全生命周期安全防护体系，有效防范数据泄露、滥用风险。
在标杆落地场景中，安恒信息为卫健行业搭建隐私计算建模平台，安全打通多家医疗机构的隐私数据资源，支撑全国多所高校科研团队开展医疗AI模型研发。在确保各方全程不直接接触原始医疗数据的前提下，成功孵化百余个优质医疗垂类模型，广泛应用于辅助诊断、病情风险评级等场景，有效助力医疗机构数字化提质增效。

数据工厂——
实现高质量数据规模化智造

可信数据空间解决了数据安全流通的底层问题，而数据工厂则破解了原始数据提质增效的核心难题，是实现原始行业数据向AI就绪数据集转化的核心载体，也是模数共振的核心生产中枢。
当前行业普遍存在原始数据杂乱、非结构化占比高、模型适配性差等问题，传统数据处理模式效率低、成本高、无统一标准，难以满足大模型持续迭代的数据需求。对此，安恒信息以工业化生产思维，创新搭建“储备-生产-中试”全链路自动化数据加工体系，实现高质量数据集的标准化、规模化、低成本生产。
其中，储备车间负责跨域数据归集、清洗、分类分级、智能打标等基础治理工作，沉淀合规可控的优质数据资源池；生产车间聚焦数据深度加工，将碎片化、原生态的行业数据，转化为适配大模型训练的标准化、结构化AI就绪数据；中试车间承担质量核验、场景适配、健壮性测试职能，通过模拟真实应用场景，搭建数据测评“靶场”，全方位保障数据集可直接支撑模型迭代与商业化落地。
依托该体系，安恒信息落地红色文化AI基础设施项目，针对性解决通用大模型红色知识储备不足、内容输出易产生幻觉等行业难题。通过全流程标准化加工红色语料资源，构建起“价值观可控、内容可信、应用可扩”的红色文化AI体系，为垂类大模型精准训练提供坚实的数据支撑，也验证了数据工厂轻量化、可复制、高适配的落地优势。

双引擎深度联动
开启模数共振产业新图景

随着算力、算法产业格局日趋成熟，高质量行业数据集已成为数字经济时代的核心战略资产，也是未来垂直行业AI竞争的核心壁垒。相较于同质化的通用大模型，依托行业专属高质量数据训练的垂类模型、场景智能体，具备更强的专业性、稳定性和落地性，将成为千行百业智能化升级的核心抓手。
刘博介绍道，安恒信息“可信数据空间+数据工厂”双引擎体系，构建起AI时代新一代数据基础设施核心架构。其中，可信数据空间是数据安全流通的“高速公路”，保障数据合规流转、安全可控；数据工厂是数据价值转化的“智能中枢”，实现原始数据向AI核心燃料的高效蜕变。双引擎联动形成“数据流通—智能加工—模型训练—场景落地”的完整闭环，持续为行业输出低成本、高质量、可复用的标准化数据集。
在宁波城市可信数据空间建设标杆项目中，安恒信息全域布局数据基础设施，落地十大产业专区、40个经典应用场景，孵化超2500项数据产品，相关实践获国家数据局官方认可与转发。目前，该体系已广泛应用于政务治理、智慧医疗、现代农业、金融科技等领域，落地保险智能核保、心血管风险评级、农作物长势预测、企业精准信贷等细分场景，持续助力传统产业数字化、智能化、智慧化升级。
面向2026下半年至2027年行业垂类模型、场景智能体爆发式发展机遇，安恒信息将持续深耕AI+动态数据安全与数据要素融合赛道，持续优化双引擎技术体系，联合产业生态伙伴，助力各行业沉淀专属高质量数据资产，深化模数共振应用落地，打造更多可复制、可推广的行业AI解决方案，全面赋能千行百业高质量发展。


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