华为：
《2025年AI可信数据空间白皮书》

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一、引言：AI大模型发展的核心瓶颈——语料供给难题

随着多模态与具身大模型的快速发展，传统纯文本语料已无法满足联合建模需求，AI产业对语料的质量、规模与可信度提出了全新要求。与此同时，大模型正从通用型向行业型深化演进，对领域专属高质量语料的依赖度显著提升。然而，当前语料建设面临公开数据即将耗尽、领域数据流通困难、多模态对齐与合规制约三大核心挑战，叠加数据与AI协同过程中“不可见、不好用、不可信”的痛点，高质量数据资源已成为制约模型能力提升的关键瓶颈，亟需构建系统化的可信数据空间体系予以破解。

二、AI大模型语料需求演进与核心挑战

（一）语料需求的三大核心转变

其一，质量要求升级：传统纯文本数据难以支撑多模态与具身大模型建模，需实现图文信息、运动轨迹、场景数据等跨模态精准对齐。实践表明，此类融合数据可使复杂论文解析准确率提升37%，且对语义逻辑关联能力和数据融合的要求远超传统文本标注。其二，规模量级扩张：多模态语料渗透率快速提升，如智能监控领域视频语料渗透率将从2023年的18%升至2025年的35%，特斯拉自动驾驶系统需超20万小时多模态场景数据；具身智能模型还需空间动态语料补充。全球AI语料市场规模2025年预计突破109亿元，数据合成成为突破规模瓶颈的主流路径，2025年合成数据在AI训练中的占比将达40%。其三，可信度保障强化：多模态语料需建立跨模态质检流程，避免图文不一致导致模型认知偏差；具身智能模型语料还需包含安全边界参数，确保与现实环境适配。

（二）从通用到行业大模型的语料深化要求

通用大模型逐步落地后，行业大模型成为AI技术深度赋能产业的核心方向，其性能高度依赖领域高质量语料。在语料质量上，通用语料逐步耗尽，高质量行业数据的加工与使用成为拉开模型能力差距的关键，以上海规划资源专项语料库为例，通过归集海量技术标准与城建档案，建立“专家标注+AI校验”模式，实现了地图信息精准规划，远超通用语料的简单服务能力。在内容可信上，行业语料需兼顾合规与机密性，尤其医疗、金融等领域的敏感数据催生了隐私计算技术的成熟，如每日互动GAI Station采用“本地小模型+云端大模型”架构，结合联邦学习将跨机构数据协同泄露风险降至0.001%以下。

（三）语料建设与数智协同的核心挑战

语料端到端建设面临三大核心挑战：一是公开数据即将耗尽，2026年现有公开高质量语言数据预计耗尽，且中文语料占比仅1.3%，语种资源差异显著；二是领域数据流通困难，“主动找数、被动供数”现象普遍，私域数据虽适配性强，但因隐私要求高、积累门槛高，共享落地难度大；三是多模数据对齐与合规制约，技术层面存在融合对齐难题，政策层面需完善数据产权确权、资产入表等标准规范。

数据与AI协同还存在“三不可”痛点：一是数据AI不可见，多形态异构技术体系形成“数据烟囱”，跨系统、跨域数据难以高效流通汇聚，云边端数据孤岛导致语料碎片化；二是数据AI不好用，语料存在噪声、标注质量低、时效性差等问题，多模态数据语义难对齐，专业领域知识关联断裂，且实时数据采集不全；三是数据AI不可信，参与方身份、数据来源、使用过程、传输安全均存在信任隐患，权限策略不可控且审计链条断裂。

三、AI可信数据空间顶层设计：“三位一体”破解数智协同难题

针对上述挑战，文档提出“三位一体”的AI可信数据空间顶层设计，包括“数模协同”新体系、“一湖一链一中枢”新架构、“数智共生”新生态，构建全域数据可见、全模态AI好用、全链路数据可信的数智融合基础支撑体系。

（一）“数模协同”新体系：制度、技术、价值三重协同

制度协同聚焦破解数据产权难题，落实“数据二十条”“三权分置”要求，通过立法赋权明确数据持有权、加工使用权、经营权的法律属性与取得方式，结合区块链动态确权、动态授权技术实现权属全链追溯，构建“主动赋能”的流通机制，如公共数据授权平台采用“开发工具库+业务管控台”模式，保障数据安全合规流通。

技术协同建立“可信供给-可控训练-合规推理”全生命周期防控体系：可信供给通过区块链存证、动态脱敏等技术确保语料合法可信；可控训练依托TEE硬件隔离、对抗训练等实现环境隔离与模型鲁棒性提升；合规推理通过语义防火墙、密态推理等应对对抗性攻击、隐私泄露等风险。

价值协同形成“数据驱动模型进化，模型释放数据价值”的双向闭环：高质量数据支撑模型认知与泛化能力提升，减少幻觉问题；大模型突破传统分析局限，实现行业级知识发现与决策优化，推动数据从“资源”向“资产”跃迁。

（二）“一湖一链一中枢”新架构：构建高效可信的数据底座

1. 融合数据湖：打破传统数据壁垒，实现全场景数据全域入湖（覆盖云内、云间、云边及跨域业务数据）与全模态数据统一管理，通过统一元数据、权限、标准与监控，构建数据目录与数据地图，解决数据AI不可见问题。

2. 智能数据工具链：构建一站式数据工程平台，覆盖数据获取、清洗、标注、评估、发布全流程，针对NLP、CV、多模态等不同模型场景打造专属加工链路；配套智能BI引擎实现可视化分析与智能问数，通过Data Agent与知识搜索引擎降低数据使用门槛，提升数据利用效率。

3. 数据空间中枢：作为可信数据空间的核心内核，由身份认证、数据目录、合约管理、使用控制、存证清算、安全管理六大模块组成，依托隐私计算、区块链等技术实现数据“可用不可见”，保障数据存储、加工、发布全链路安全，统一管理跨空间互联互通。

此外，文档还提及数字护照、轻量AI机密计算等创新技术方向：数字护照基于DID技术实现跨平台可信交互，保障用户隐私与身份安全；华为virtCCA+PMCC方案通过硬件级TEE实现从数据到模型的端到端安全保护，降低AI机密推理性能损耗。

（三）“数智共生”新生态：多元主体协同发展

生态构建聚焦培育数据提供方、使用方、服务方、运营方、监管方等多元主体，通过制定统一的数据管理标准、认证信任机制、利益分配机制破除协同障碍；搭建数据生态服务中心，通过数据市场、需求大厅、“揭榜挂帅”等机制促进供需对接；探索免费试用、应用分成等多元商业模式，分层培育行业主体，举办产业沙龙、创新大赛等活动牵引产学研协同。

四、最佳实践案例：可信数据空间的落地探索

文档收录多个省市与企业的实践案例，展现可信数据空间在不同场景的落地成效：

1. 贵州大数据集团公共数据授权运营空间：以“1+7+2+N”框架构建授权运营体系，依托区块链、隐私计算等技术实现公共数据安全流通，已形成80个公共数据产品，支撑“东数西存、东数西算、东数西用”格局。

2. 贵州旅游可信数据空间：通过“四维一体”数据采集体系与省市两级互联平台，构建旅游数据可信流通体系，打造“黄小西”旅游智能体生态，实现游客服务个性化、企业运营智能化与行业治理精准化。

3. 上海数据集团城市数据空间：构建“2+1+1”体系架构，推出“天机•智信”平台，开放3000余项公共数据服务金融机构，完成超6800亿元中小微企业信贷评估发放，缓解融资难题。

4. 深圳南山数据可信流通服务平台：以“1+4+N”架构推动公共数据授权运营，聚焦医疗健康、人工智能等特色领域，实现医疗数据“可用不可见”，支撑科研创新与商保快赔等场景，商保直赔最快3秒完成。

5. 华为企业数据空间（EDS）：针对鲲鹏/昇腾生态构建“可信、可控、可证”的数据流通体系，已接入15个参与方，上架25+数据交换资源，累计交换14000+次，支撑研发协同、质量追溯等场景。

五、总结：可信数据空间引领数智融合新方向

文档系统阐述了AI大模型发展背景下语料供给的核心诉求与多重挑战，提出“数模协同、一湖一链一中枢、数智共生”的可信数据空间顶层设计，并通过多地实践案例验证了方案的可行性。可信数据空间通过制度创新、技术突破与生态协同，破解了数据“不可见、不好用、不可信”的核心痛点，为高质量语料供给提供了系统化解决方案，推动数据要素高效合规流通，成为赋能行业大模型发展、加速数智化转型的关键基础设施。未来，随着标准体系的完善与技术的持续创新，可信数据空间将在更多行业场景落地，释放更大的数字经济价值。

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