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您认为在2025年，不同主体如企业、高校、科研机构等在数据要素可信流通领域的合作会有哪些新趋势？

在2025年，企业、高校、科研机构等不同主体在数据要素可信流通领域的合作将呈现出一系列深刻的变化和新趋势。合作模式的深化与多元化无疑将成为主流，主体间的合作形式将远超传统的数据买卖或共享，而是更加复杂和多元化的合作模式，如联合开发数据产品、协同研发前沿安全技术等。这种深层次合作形式将充分发挥各方的独特优势，推动数据要素的全方位价值释放，进而加速数字经济的发展。

具体来说，企业将不再是数据的单一需求方，而是转变为数据流通中的积极参与者，提供实际的应用场景和具体需求。高校与科研机构则将提供丰富的理论支持、技术研发和创新思路，结合自身的研究优势，参与到数据产品的开发、算法模型的设计和优化中。例如，在赣州稀土永磁产业集群中，企业为摆脱工艺落后、数字化、智能化水平低的困境，与赣州智研院、冠英科技集团、赣江院合作共建了高通量智能实验平台，企业和科研机构共同研究参与创新，平台研发了“高通量材料制备机器人与工艺AI大模型”，指导企业获取稀土配料配比等最优工艺参数，企业提供的真实业务场景为研究提供了实际背景和应用方向，而科研机构的技术研发力量则为企业解决技术瓶颈和优化数据处理方法提供了强大支持。

在这种合作模式下，数据要素的流通不再仅仅局限于简单的数据交换或共享。企业和科研机构之间通过共同打造数据实验室，开展数据分析与应用验证，共同开发数据产品或智能化解决方案，形成一种双向合作、资源共享的模式。这种跨行业、跨领域的深度合作不仅推动了技术创新，也为各方带来了更大的市场潜力和竞争优势。

总的来说，通过这些新趋势的形成，2025年数据要素的可信流通将不再是一个简单的技术问题，而是各方利益协同的核心所在。企业、高校与科研机构将在推动数据高效流通和创新价值的过程中，携手打造数据驱动创新的新生态。

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AI与数据要素可信流通的结合在2025年会有哪些新趋势？将如何改变数据流通的模式和效率？

2025年初，DeepSeek模型凭借其低成本的训练模式、卓越的性能以及开源策略，成为全球人工智能领域的一匹黑马。不仅如此，它还创下了全球最快突破1亿注册用户的软件纪录，标志着AI技术进入了一个全新的发展阶段。

在产业界，DeepSeek的崛起引发了一场激烈的AI价格战。低成本与高性能推动了技术普及化，拓宽了AI技术的应用场景，为现有商业模式带来了巨大的变革和创新。

因此2025年AI技术应用将加速落地，数据要素的流通与价值释放将迎来前所未有的速度。特别是在工业领域边缘计算的应用。

1. 边缘智能：实时分析，减少数据流通成本

传统的AI推理和数据分析主要依赖于将现场数据采集后传送至云端计算，涉及海量数据的来回传输，这不仅带来了延迟和带宽压力，还涉及数据隐私和安全风险。而边缘智能的核心是将AI模型直接部署在边缘设备（如冠英工业边缘智控终端数字底座），实现本地数据的实时分析和处理。将带来以下好处：

• 降低延迟：实时计算减少了数据回传云端的时间，提高了AI推理的即时性。例如，南康家居产业工业边缘智控终端数字底座融合了工控机、工业网关、DTU、RTU等工业网联设备，集数据采集、传输、存储、计算和控制于一体，在智能制造中，边缘AI可以即时检测产品缺陷，避免因数据传输延迟导致的生产损失。

• 保护数据隐私：数据无需上传到云端即可完成分析，减少了数据泄露风险，符合数据合规和隐私保护的要求。

• 节约带宽：只有经过边缘处理后的关键信息才需要回传云端，减少了数据传输成本，提高了网络资源的利用率。

2. 边缘数据流通：可信共享，提升决策效率

在边缘计算架构下，数据不再局限于单个设备，而是可以在多个边缘节点之间安全共享和流通，支持不同设备和系统间的协同计算，从而提升整体决策效率。

• 跨设备数据共享：通过安全的数据流通机制（如区块链+联邦学习等），各个边缘设备可以在不泄露敏感信息的前提下，共享和学习数据，提高AI模型的泛化能力。例如，在智慧交通系统中，路边摄像头、自动驾驶汽车和交通信号灯之间可以实时共享数据，优化城市交通流。

• 数据可信流通：结合数据要素市场的理念，边缘侧的数据可以通过智能合约、隐私计算等技术，在不同主体之间实现合规、安全地流通，让数据的价值真正释放。例如，工业企业可以基于可信数据共享，优化供应链调度，提升生产效率。

• 支持分布式协同决策：在工业物联网、智慧医疗等领域，多个边缘节点可以共享数据并协同决策，无需等待中心云的指令。

AI与数据要素的可信流通结合，离不开边缘计算的赋能。边缘智能提升了数据本地处理能力，减少传输负担，而边缘数据流通则确保了数据在合规、安全的框架下实现共享。这种模式不仅提升了AI的响应速度，还为数据要素的流通提供了更高的安全性和可信度，进一步推动AI在工业行业的落地应用，释放数据的真正价值。助力产业智能化升级。

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在不同行业领域，如金融、医疗、制造业等，2025年数据要素可信流通会呈现出哪些行业特色和趋势？

随着技术的发展，数据空间作为一种新型的数据协作与流通架构，正在成为各行业创新的核心动力。数据空间是指以特定行业业务需求为导向，整合、共享并保障数据流通的虚拟环境，它使得不同行业领域、不同参与者之间能够在保障隐私和安全的前提下高效流通数据，推动智能化决策和创新。到2025年，随着数据治理、技术创新和跨行业协作的加强，数据空间建设将更加呈现更细分和精准，绕具体产业打造行业可信数据空间，聚焦产业链关键环节，形成N个典型应用场景，以数据要素赋能上下游企业，推动产业整体数字化升级。

行业数据空间建设的细分化与场景化

未来的数据空间建设将不再是泛行业、大而全的模式，而是围绕具体产业、精准匹配场景需求展开。例如，在赣州现代家居、有色金属和新材料、电子信息、新能源等产业，可依托数据空间聚合企业生产、供应链、设备运维等数据，形成产业级数据协同平台。这不仅有助于企业提升生产效率、优化供应链管理，还能加速产业上下游的资源匹配和创新应用。

以终为始，前期调研论证，避免“领任务式”建设

目前，各地推动数据要素流通时，容易陷入“任务式建设”困境，即先立项目、后找场景，导致重复投资、数据孤岛问题。因此，在建设行业数据空间时，应采用“以终为始”的方法，首先深入调研产业痛点，明确数据如何提升产业效率，形成“产业—数据—应用”的逻辑链条，确保数据空间建设真正契合产业需求。

例如，在赣州，先对企业进行五位一体调研，了解制造需求，围绕设备联网、智能质检、供应链协同等场景开展数据流通，最终形成产业级的智能制造解决方案。

可信流通：充分利用成熟的区块链技术，避免重复建设

在数据流通过程中，数据可信、可追溯、可计量是关键。各地在构建数据流通基础设施时，应充分利用已经成熟的底层技术，如深数所等经过验证的区块链数据流通架构，避免各地重复开发，造成标准不统一、互联互通难的问题。

区块链的分布式存证、智能合约、隐私计算等技术可保障数据流通的安全性与合规性。例如，在产业数据共享过程中，企业可通过“数据不出域、价值可流通”的方式，基于可信计算技术（如TEE、MPC等）实现数据分析协作，而无需暴露原始数据，从而增强企业参与意愿，提升数据要素市场活力。

统一标准，推动跨区域、跨行业数据协同

未来，行业数据空间建设不仅要关注单一产业或区域的需求，还应考虑跨产业、跨区域的数据协同。各地应避免碎片化建设，推动统一的数据标准、数据格式、交换协议，确保不同区域、不同产业链之间的数据可流通、可融合，为产业级大数据智能分析奠定基础。

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文章转载自微信公众号Open Islands，点击链接查看原文：https://mp.weixin.qq.com/s/ZbsXP-uuj9t27RHPrrr6vg。