4月15日，由北電數智主辦的2025酒仙橋論壇在北京數字經濟算力中心正式啟幕。論壇聚焦人工智能產業(yè)“未來前景、創(chuàng)新應用、生態(tài)發(fā)展”三大核心領域，攜手產學研用各界共探加快培育新質生產力的實踐路徑。首日主論壇上，中國工程院院士鄔賀銓以《可信數據安全流通》為題發(fā)表主旨演講，深刻闡述了人工智能時代數據治理的核心挑戰(zhàn)與破局路徑。

中國工程院院士鄔賀銓

鄔賀銓院士指出，在數字經濟與人工智能深度融合的今天，超過80%的人工智能工作是圍繞數據展開。數據基礎設施，已經和傳統(tǒng)網絡里的光網絡、移動網絡、衛(wèi)星網絡等等一樣，成為人工智能時代新的重要基礎設施，但是這項基礎設施的建設，并不盡如人意。

當前中國全年數據生產量位列全球第二，年增長率高達22%，但存儲率卻不足3%，企業(yè)數據共享壁壘高且數據供給質量差，數據資源“產而不存”、“存而不用”，嚴重制約了AI生產力的釋放。

現在大量數據是通過人工智能生成，部分行業(yè)甚至超過9成是仿真數據，但是人工智能生成的數據，反復迭代會近親繁殖，不斷通過AI生成，然后再生成，最后或導致整個模型的崩潰。因此，大量AI生成數據還需要配至少有10%到20%原始數據。除了數據采集，清洗、去重、標注都工程浩大。

此外，數據流通過程中還面臨著數據屬性溯源管理與跨境流動規(guī)范管理的挑戰(zhàn)。如何平衡數據傳輸的時效性和數據安全保護的義務，是擺在面前的又一道難題。

對此，鄔院士提出的解決辦法是構建可信數據空間，讓數據提供方把自己數據放到可信數據空間。

通過IPv6技術實現數據溯源與服務質量標注，同時建立覆蓋數據全生命周期的可信流通框架，實現“雙鏈融合”。在數據流通環(huán)節(jié)通過“沙箱模型”實現數據脫敏聯合開發(fā)，破解企業(yè)“不敢共享”的顧慮。此外，“正面清單+負面清單”動態(tài)分級管理模式也為數據跨境流動提供了有效保障。

會上，鄔賀銓院士還強調了人工智能在數據管理上發(fā)揮的重要作用。AI驅動治理工具智能化升級，進而實現數據自動分類分級與資產梳理、風險預測與監(jiān)控、以及智能合規(guī)檢查、數據脫敏與隱私保護。

然而數據也是一把雙刃劍，需要政產學研用各界攜手不斷完善可信治理框架，做到既高效防范AI偽造圖像等數據濫用風險，又避免過度約束扼殺創(chuàng)新，充分釋放數據要素價值。

基于前述“數據沙箱”理念，去年7月，北電數智正式對外發(fā)布“紅湖·可信數據空間”，使政務、醫(yī)療等數據在不離開企業(yè)的情況下實現利用；同時通過加密計算從全流程確保數據處理的隱私保護，有效突破了政府、企業(yè)間的數據壁壘，搭建更加安全、開放、高效的數據交換生態(tài)系統(tǒng)；并依托全鏈路全周期的數據管理體系，確保數據使用的可追溯性和透明度，破解數據的可信、可控、可用和可審能力難題。

今年年初，鄔賀銓院士指出，2025年將是我國數據資源建設的元年，也是可信數據空間建設的元年。在建設數字中國的使命指引下，北電數智將依托公司在芯片、算法大模型等領域的產業(yè)積累，持續(xù)攻堅可信數據空間領域，加速促進數據要素價值釋放，協(xié)同全產業(yè)鏈生態(tài)伙伴共赴AI可信新未來！