2026年4月29日，《城市可信数据空间实施路径报告》在第九届数字中国建设峰会可信数据空间分论坛上正式发布。该报告由可信数据空间发展联盟、全国数据集团联盟联合牵头编制。
报告明确了城市可信数据空间作用价值及总体定位，提出城市可信数据空间“3+9”实施推进路径，并分享城市可信数据空间优秀实践，为城市可信数据空间建设和运营提供参考。报告的发布将推进城市可信数据空间规范建设和高效运营，促进数据要素合规高效流通使用，支撑全国一体化数据市场加快形成。
《城市可信数据空间实施路径报告》的正式发布，为全国各城市规划、建设、运营可信数据空间提供了统一的方法论框架与实践范式，对推动跨区域数据可信流通、规范数据要素市场化配置、构建城市级数据安全治理体系具有重要的行业示范意义，将为数字中国建设中数据要素价值的规模化释放提供关键支撑。
以下是报告的核心要点（文末附下载）：
参编单位
牵头编制单位：可信数据空间发展联盟 全国数据集团联盟
参与编制单位：
中国信息通信研究院
上海数据集团有限公司
江苏省数据集团有限公司
北京数据集团有限公司
重庆数字资源集团有限公司
内蒙古大数据产业发展集团有限公司
南京大数据集团有限公司
宁波数字产业集团有限公司
温州市数据集团有限公司
厦门大数据有限公司
济南大数据集团有限公司
郑州数智科技人才集团有限公司
广州数据集团有限公司
成都数据集团股份有限公司
贵州大数据产业集团有限公司
上海数据研究院有限公司
上海零数众合信息科技有限公司
北京创原天地科技有限公司
联通（上海）产业互联网有限公司
目录 一、城市可信数据空间作用价值及总体定位 （一）城市可信数据空间作用价值 （二）城市可信数据空间总体定位 二、城市可信数据空间推进路径 （一）规划阶段 1、公共数据资源准备 2、专区及其场景规划 （二）建设阶段 3、技术系统建设 4、基础共性服务能力搭建 5、公共数据与企业数据融合开发路径选择 （三）运营阶段 6、运营规则构建 7、生态主体培育 8、空间商业运营 9、跨空间互信互认 三、城市可信数据空间优秀实践 （一）产城融合领域 （二）城市治理领域 （三）新兴产业培育
城市可信数据空间实施路径报告
一、城市可信数据空间作用价值及总体定位
（一）城市可信数据空间作用价值
城市可信数据空间作为城市全域数字化转型的重要载体，既能够为城市数据要素流通提供统一基础设施，又能够为城市公共数据授权运营提供可信环境，进而广泛加快城市公共数据与企业数据、个人数据开发利用，将有效支撑数据要素赋能城市产城融合、精细治理与新兴产业培育。
（二）城市可信数据空间总体定位
城市可信数据空间应依托公共数据资源优势，结合产业发展基础、城市治理需求与运营主体能力，灵活确定建设重心与实施路径。
本地产业基础雄厚、数商生态活跃度高的城市，可优先以平台化生态运营为核心发展重心，重点搭建开放兼容的技术底座、清晰完备的规则体 系与普惠便捷的公共服务能力，广泛吸引产业链上下游企业、数据服务商、科研机构等全链条生态主体入驻，构建规模化、标准化、可持续的数据服务体系。
主导产业特色鲜明、场景需求刚性突出的城市， 可优先以场景化价值突破为核心发展重心，聚焦本地特色优势产业、 城市治理与民生服务的核心痛点，深度整合公共数据与行业数据资源集中力量打造标杆性数据产品与可复制的场景解决方案，以实打实的场景价值验证带动空间建设运营逐步深化，形成以场景带生态、以价值促发展的建设路径。
两种模式可灵活结合。
二、城市可信数据空间推进路径
以“3+9”实施框架为核心牵引，锚定规划阶段、建设阶段、运营阶段3个阶段，抓实公共数据资源准备、专区及其场景规划、技术系统建设、基础共性服务能力搭建、公共数据与企业数据融合开发路径选择、运营规则构建、生态主体培育、空间商业运营、跨空间互信互认 9 项核心任务落地，全力打造城市数据要素合规流通、可信利用的设施底座。
图 2-1 城市可信数据空间建设九大任务
（一）规划阶段
1、公共数据资源准备
公共数据资源准备是城市可信数据空间建设运营的前置核心环节， 是撬动数据要素流通、汇聚生态参与主体的核心前提，直接决定空间 建设的合规基础与资源供给能力，应重点推进三项核心工作。
一是获取城市公共数据授权运营资质。城市公共数据资源是城市可信数据空间发展不可或缺的关键要素，唯有获得城市公共数据授权运营资质方才能以公共数据资源为牵引广泛吸引数据使用方，实现发展破冰和长效运营。
二是推进各部门公共数据合规授权归集。建设运营主体需提前对接地方各行业主管部门，建立常态化沟通对接机制，依法依规归集多领域、高价值的公共数据资源，为空间后续建设运营储备充足、完备的公共数据基础。
三是开展全流程公共数据治理配套服务。面向各级政府部门、公共机构提供标准化数据治理、数字化升级配套服务，针对性解决数据质量、安全合规等核心痛点，深化政企互信基础，同步完成公共数据标准化、规范化治理，筑牢空间高质量数据供给的核心根基。
2、专区及其场景规划
专区及其场景规划是城市可信数据空间锚定发展方向、实现运营破冰的核心抓手，需紧密贴合城市发展定位、资源禀赋与产业特色， 谋划高价值场景。
一是谋划贴合城市发展定位的特色专区体系。紧密围绕产城融合、城市治理、新兴产业培育三大核心方向搭建城市可信数据空间专区体 系，因地制宜规划特色产业专区，重点对接有明确高质量数据供给意 向的行业主体，夯实专区建设的资源基础。
二是设计一批可快速落地见效的高价值标杆场景。运营主体需与前期选定的各专区牵头单位深度协同，联合谋划可落地、高价值、可复制的标杆应用场景，确保城市可信数据空间上线即有成熟场景落地见效，快速实现市场验证与运营破冰。
（二）建设阶段
3、技术系统建设
技术系统是城市可信数据空间安全稳定运行的核心技术底座，整体以轻量可控、场景适配、利旧复用为核心建设原则。
一是以低投入、重运营为建设导向，构建适配各类场景需求的 技术路线。采用轻量化、易部署、低运维的技术架构搭建核心系统， 适配建设初期各类资源条件，同时结合不同场景的业务与数据特征， 灵活适配差异化技术路线，按需选用数据沙箱、隐私计算、使用控制等技术路线，支持多技术路线融合创新，避免无效投入与技术冗余。二是深化城市可信数据空间与公共数据授权运营平台的集成对
接。统一主体入驻与身份认证门户，对齐身份审核标准与业务流程， 集成数据资源目录、数据产品目录至可信数据空间，构建统一透明的 数据发布与发现渠道，规范数据资源与数据产品的合规流通上架流程， 同时在地方政府配套制度与免责机制保障下，经公共数据提供单位审 核同意，探索公共数据向数据空间的合规供给路径。
三是推动 AI 技术与数据空间全业务流程深度融合。依托数据空间构建安全可信的 AI 训练环境，提供数据沙箱、隐私计算、数据脱敏、样本标注、数据集管理等能力。同时将 AI 能力嵌入数据管理全业务流程，落地数据目录智能检索、数据质量自动校验、安全风险实时监控识别等核心能力，全面提升平台运行效率与智能化管控水平。
4、基础共性服务能力搭建
城市可信数据空间并非仅承担数据交易撮合的单一功能，而是面向政府部门、企业、数商机构等全生态参与主体，提供覆盖数据流通利用全流程的基础共性服务，切实降低数据开发利用的技术、资金与合规门槛。
一是提供普惠集约的算力与轻量化组件服务。统筹整合城市算力现有基础设施资源，为各类主体提供弹性适配的普惠算力与存储服务， 配套灵活优惠政策降低算力使用门槛，同时封装隐私计算、数据沙箱 等可复用功能组件，支持各类主体按需调用，减少企业重复建设投入。
二是提供标准化全周期的数据治理公共服务。面向政府与市场各类主体，提供覆盖数据梳理编目、质量校验、分类分级、脱敏处理等全流程的数据治理服务，为政府部门提供公共数据治理配套服务、提升公共数据供给质量，也帮助市场主体完成自有数据标准化治理，打通多源数据融合的标准壁垒。
三是提供全流程安全可信的开发运行环境服务。构建可信开发环境，配套全流程权限管控体系与全链路审计存证能力，保障数据融合加工、产品开发全流程合规可控，有效打消数据供给方的共享顾虑， 实现数据开发与流通全流程的可信管理。
5、公共数据与企业数据融合开发路径选择
公共数据与企业数据的融合开发是城市可信数据空间释放数据要素价值的核心环节，结合当前技术条件、合规要求与行业发展趋势， 形成三类差异化的融合开发路径，适配不同主体、不同场景的开发利用需求。
一是在公共数据授权运营平台完成融合加工。社会主体通过可信数据空间的数据目录发现所需公共数据资源后，携带自身的企业经营数据，进入公共数据授权运营平台完成数据的融合加工与模型训练， 是当前阶段融合开发利用的主流实施路线。
二是在城市可信数据空间内部完成融合加工。经合规脱敏处理的公共数据资源，与数据空间使用方提供的企业数据资源，在数据空间内独立隔离的沙箱环境中开展联合加工与模型训练，兼顾数据安全管控与开发利用效率，或将成为数据融合开发利用的核心主流路线。
三是在数据使用方侧安全域完成融合加工。经合规脱敏处理的公共数据资源，在安全可信的技术保障与明确的授权管控下，流转至使用方侧的连接器等安全域中，与使用方自有数据完成融合加工，该模式目前仍处于技术探索的试点阶段。
（三）运营阶段
6、运营规则构建
基础运营规则是城市可信数据空间规范运行、生态有序发展的制度基石，是厘清各方权责、保障数据合规流通、实现跨主体协同的制度保障，应重点构建三类核心规则。
一是面向城市多元主体协同需求，构建生态治理类规则。围绕 专区运营治理、数商主体管理、供需双方准入等核心内容制定标准化规则，明确生态内各主体的行为规范与权责边界，保障数据空间全生态的有序规范运行。
二是面向公共与企业数据融合开发需求，构建数据合规类规则。建立健全数据分类分级管理、数据使用边界、审计存证与追责问责等核心规则，保障各类数据全生命周期合法、安全、可控利用。
三是面向城市范围内各类平台的协同需求，构建互联互通类规则。制定跨域身份互认、数据目录互操作、业务场景协作等方面的统 一规则，为跨部门、跨行业、跨平台的协同运营提供完备的制度支撑。
7、生态主体培育
生态主体培育是城市可信数据空间激活生态活力、实现长效运营的核心抓手，围绕专区运营企业、数据使用、数据服务等三方面，分层分类培育参与主体，构建共生共荣的数据要素产业生态。
一是专区运营主体培育。以多元丰富的公共数据资源供给增强对专区链主企业的吸引力，构建覆盖公共数据与企业数据的专区资源池， 同时以低成本技术工具、优惠奖补政策降低专区运营门槛，配套品牌 宣传与市场推广服务，助力链主企业汇聚上下游生态主体。
二是数据使用方培育。构建覆盖公共数据、专区数据、自采数据的数据资源供给体系，广泛吸引各类用数主体，同时基于用数需求开展点对点对接工作，搭建数据资源免费试用体验机制，配套算力优惠补贴，推动试用用户转化为长期稳定的用数主体。
三是数据服务方培育。建立系统化培训与认证机制，围绕数据质量评估、场景解析、合规交易等核心内容开展专业培训，培育具备全流程服务能力的数据经纪人；同时打造专项合规服务体系，协同专业机构开展合规咨询、风险评估与定制化培训，培育契合数据空间运营要求的专业服务机构。
8、空间商业运营
城市可信数据空间以实现可持续运营、构建价值闭环为核心目标， 结合运营主体资源禀赋、能力边界与建设阶段，灵活适配差异化商业 模式，主要分为三类主流运营模式。
一是平台化生态运营模式。该模式定位于城市级数据要素流通的基础设施运营方与生态服务方，为空间内各类主体提供数据资源登记、供需精准撮合、合规审计管控、可信技术支撑等全流程平台化服务。
核心收益来源于技术能力订阅服务费、数据资源托管费、数据交易服务佣金、产业专区建设运维费、合规审查与存证溯源服务费等，适用于本地产业基础雄厚、数商生态活跃度高的城市。
二是场景化价值运营模式。该模式定位于数据要素价值的场景化转化方与解决方案供给方，核心聚焦金融服务、医疗健康、交通物流等高价值赛道，深度整合公共数据与社会数据资源，打造标杆应用场景，沉淀可标准化、可复制的场景化服务能力并向同领域、跨区域推广。
核心收益来源于数据产品销售收入、行业解决方案交付费、场景运营服务费等，适用于建设启动期标杆场景快速落地、城市主导产业特色鲜明且场景需求刚性，以及运营主体具备垂直行业深耕能力与产品化开发能力的情况。
三是融合型协同运营模式。该模式为当前主流适配模式，定位于标杆场景引领与开放生态培育的综合运营方。
建设初期，聚焦 1-2 个标杆场景，完成数据价值验证、商业逻辑闭环与运营规则沉淀；推广期，逐步聚焦平台运营与生态服务核心职能，推动场景运营向生态主体开放，可根据运营进展动态调整运营重心，适配绝大多数城市可信数据空间。
9、跨空间互信互认
跨空间互信互认是城市可信数据空间打破地域与行业壁垒、拓展 服务边界、放大数据要素价值的关键举措，应立足城市发展定位与产业需求，以场景需求为牵引、以信任共识为核心、以价值落地为目标， 系统性推进跨行业、跨区域、跨产业链的互联互通建设。
一是以场景需求为牵引，锚定核心方向。坚持需求导向、场景先行，面向金融、医疗、交通、能源等城市发展刚需行业，开展跨行业可信数据空间互通；围绕城市群、都市圈一体化发展需求，推进跨城市可信数据空间联动；立足本地主导产业发展定位，实现与链主企业、产业园区数据空间的深度协同。
二是以形成信任共识为目标，构建互信互认机制。围绕运营规则互认、技术能力互信、合规机制互信三大核心维度，建立跨空间信任共识：推动运营规则互认，统一主体准入、数据治理、交易运营、生 态治理等全流程规则，实现主体资质、数据标准、合约规范的跨域互 认；推动技术能力互信，制定统一技术对接规范，打通身份认证、数据目录、存证溯源等系统模块，实现不同空间系统轻量化适配与能力互通；推动合规机制互信，统一安全管控、风险处置与争议解决规范， 筑牢跨空间数据流通的合规底线。
三是以全流程能力贯通为目标，实现跨空间价值共创。以场景 需求为起点、信任体系为支撑，最终实现跨空间数据资源发布发现、管控溯源与清算结算全流程贯通，落地一批跨域标杆应用场景，破解单空间数据供给不足、场景落地受限的发展瓶颈，同时进一步拓展数据空间的服务边界与收益渠道，完善长效运营商业闭环。
三、城市可信数据空间优秀实践
全国首批13个城市可信数据空间创新发展试点单位，立足自身数据资源禀赋、产业基础与城市发展定位，锚定产城融合、城市精细治理、新兴产业培育三大核心方向，打造了一批供给多元、流转高效、赋能广泛、安全合规的标杆场景，形成了差异化、可复制、可推广的 建设运营范式。
图 3-1 城市可信数据空间场景体系
（一）产城融合领域
产城融合领域的优秀实践，核心是锚定实体经济高质量发展的核心堵点，以公共数据与企业数据融合开发为核心抓手，打通政务端与产业端的数据壁垒，破解金融、医疗、交通物流等实体经济核心领域的信息不对称、跨主体协同效率低、数据价值释放难等痛点，实现数据要素对产业链、供应链、服务链的全链条赋能，推动产业发展与城市建设深度融合。
1、金融服务领域
金融服务是城市可信数据空间应用最广泛的领域，各试点城市依托可信数据空间，聚焦科技金融、供应链金融、普惠信贷、精准风控等核心方向，构建金融服务专属数据专区，深度融合工商、税务、社保、司法、知识产权等公共数据与企业经营、供应链交易、资金流水等企业数据，打造了一系列标准化金融数据产品，彻底打破了传统金融服务的信息壁垒，实现了金融资源与实体经济需求的精准匹配。
专栏 1 科创企业价值评估
一、场景需求
科技金融是推动科技创新与产业升级的关键，然而，科创企业“轻资产、重成长、快迭代”的核心特征，与银行依赖财务报表、实物抵押物的传统信贷模式存在矛盾；同时，科创企业的技术实力、创新潜力等价值难以量化评估，造成“企业贷不到款，银行想贷不敢贷”的双向困境，成为促进科技成果转化与产业进步的阻碍。
二、实施路径
（一）场景描述。依托数据空间为银行提供全面可信的决策依据， 打破传统依赖单一数据、实物抵押的局限性，实现科创企业潜在价值的精准量化评估，大幅提升优质科创企业的融资可得性。
（二）生态主体。科技委、市场监管局、知识产权局、第三方征信机构等政府及市场主体为数据提供方，中国建设银行上海市分行为核心数据使用方。
（三）数据资源。该场景整合过往贷款记录、研发投入资金、专利申请量、行业信用评级等银行内外部数据，支撑科创企业全方位价值评估。
三、典型案例
上海城市可信数据空间打造科创企业价值评估场景，联合中国建设银行上海市分行、知识产权局等多方主体，整合形成包含超 500+个数据表单、上百亿条记录的庞大数据资源池，同时搭建了涵盖 7 大维度、52 个一级指标的指标体系。通过创新链、产业链、供应链、数据链、资金链、服务链、人才链 7 大维度，量化评价科创主体在技术全生命周期中的价值创造能力与行为表现，建设“不看砖头看专利、不看报表看生态、不看现在看未来”的创新评价模式，大幅提升科技企业开户数量、贷款规模与产品覆盖率。截至 2025 年，已实现科技贷款余额 1200 亿元，获得了国家公共数据产品和服务登记确认单等相关荣誉。
专栏 2 “脱核化”供应链金融 一、场景需求 供应链金融业务面临诸多难题：一是过度依赖核心企业背书，风险集中性强，导致大量中小微企业融资可得性较低；二是业务流程低效， 货权不清、重复质押等问题频发，监管成本与金融风险持续攀升。在向“分布式、脱核化”转型过程中，数据共享机制不畅、信息孤岛现象、跨域协同性差等问题制约了金融服务实体经济的效能发挥与普惠拓展。 二、实施路径 （一）场景描述。依托数据空间的可信能力有效汇聚多方主体数据，构建不依赖单一核心企业的评估体系，精准刻画“非核心链上企业”的真实信用水平，实现从“单点授信”向“链式赋能”的转型升级。 （二）生态主体。税务局、司法局等政务部门和供应链上下游企业为数据提供方，银行、担保公司、融资租赁公司等金融机构为数据使用方。 （三）数据资源。该场景整合订单、物流、仓储及销售等企业交易数据，结合工商注册、纳税记录等政务数据，形成多维度的数据支撑体系。 三、典型案例 郑州城市可信数据空间打造“脱核化”供应链金融场景，联动市场监管、人社、司法等政务部门获取公共数据，同时归集供应链各环节订单、运单、验收单等企业贸易数据与电力消耗、知识产权等行业数据， 依据多源多类数据完善企业评估维度，构建不依赖核心企业的新型服务模式。该案例打造集电子债权凭证管理、数据信用评估、智能风控决策、资金清算结算于一体的综合服务能力，将重点服务郑州中型企业及优质小微企业，预计将使供应链上下游企业融资效率提升 40%以上，融资成本降低 25%以上。图 3-2 “脱核化”供应链金融
专栏 3 小微企业普惠信贷
一、场景需求
在数字经济蓬勃发展的背景下，信贷业务面临信息不对称、风控成本高、产品同质化等难题，银行亟需通过数字化转型突破发展瓶颈。然而，税务、社保等公共数据存在的数据孤岛现象、跨域整合难及质量参差不齐等问题，制约了其在客户画像构建、风控模型优化与服务效能提升等方面的价值赋能，导致金融业务难以适配市场主体的多元融资需求。
二、实施路径
（一）场景描述。依托数据空间安全融合多源信贷数据，实现客户画像动态更新与资质精准识别，降低风控成本与不良贷款率，加速向小微企业扩大信贷投放。
（二）生态主体。由税务局、财政局、公积金管理中心等政务部门作为公共数据提供方，银行、征信中心、担保公司等市场主体为企业数据提供方与数据使用方。
（三）数据资源。该场景融合纳税、社保、不动产、公积金、行政处罚等公共数据，与资金流水、人行征信、知识产权等社会数据，形成公共数据驱动、多源融合的信贷数据资源池。
三、典型案例
北京城市可信数据空间打造小微企业普惠信贷场景，联动政务部门、银行等全市 300 余生态主体，累计汇聚纳税、社保等 2300 余个高价值数据项、超 80 亿条数据。基于可信数据空间融合的多源数据，搭建模块化风控基座与差异化产品工厂，有效破解信息割裂、风控低效、产品适配性不足等问题。截至目前，该案例已为 60 余家银行、担保机构提供数据服务超 5.6 亿次，助力 45 万余家小微客户获得信贷支持，已服务全市 21%的开业存续企业与 35%的活跃企业，未来将持续提升小微企业信用贷款覆盖率，为实体经济高质量发展注入强劲动力。
专栏 4 金融业务精准风控 一、场景需求 当前，传统金融业正面临如下瓶颈，亟需向“数据驱动”深度转型：一是以柜面开卡为主的业务依赖线下人工操作，效率低、体验差、成本高；二是欺诈手段不断升级，信用风险与合规压力持续加大；三是社保、公积金、工商等高价值公共数据缺乏安全可信的流通机制，长期处于“沉睡”状态，无法充分赋能金融风控，制约了行业数字化进程。 二、实施路径 （一）场景描述。依托数据空间的安全合规环境，实现多维度数据交叉核验与动态风险监测，显著提升欺诈识别精度与合规管控能力，推动将金融资源更稳妥地投向实体经济。 （二）生态主体。人社局、住房公积金管理中心、市场监管局等作为公共数据提供方，银行、担保公司等金融机构为数据使用方。 （三）数据资源。该场景主要接入公积金、社保、工商注册信息等公共数据，与企业基本信息、业务办理记录、交易流水等企业数据。 三、典型案例 重庆城市可信数据空间打造金融业务精准风控场景，联合人社局、市场监管局、金融机构和西部数据交易中心等单位，接入企业工商、社保、公积金、交易流程等多类数据，已开发形成“智慧金融哨兵”系列数据模型产品，包括数据核验、用户画像、动态监测三大类，应用于柜面转账限额设定、信息交叉核验、收入水平分析、贷后异常监测等风控环节，并通过西部数据交易中心实现供需对接与产品交易。本案例成效显著，基于可信公共数据完成多维度客户核验与监测，提高欺诈识别精度，促进风控能力跨越提升，已累计带动贷款超 10 亿元。图 3-3 金融业务精准风控
2、医疗健康领域
围绕医疗、医保、医药三医协同治理目标，各试点城市以可信数据空间为载体，构建医疗健康数据可信共享环境，打通医疗机构、医 保部门、药械企业、科研机构之间的数据壁垒，落地了医疗器械调优、电子病历互认、医疗康养照护、疾病早筛防控等标杆场景，推动医疗 健康服务从被动诊疗向主动防控转型。
专栏 5 医疗器械设备调优 一、场景需求 当前，生物医药产业在设备校准与优化方面面临数据支撑不足的困境。医疗机构因合规顾虑与数据孤岛问题，难以系统性、持续性地为器械厂商提供真实、动态的临床使用数据，导致设备优化仍停留在点状、静态的科研合作模式，无法实现实时反馈与持续调优。 二、实施路径 （一）场景描述。可信数据空间推动医疗机构设备运行数据、临床使用数据与厂商运维数据联动协同，改变以往依赖单院经验和厂商被动维护的方式，支撑按不同场景需求、不同人群特征开展精细化调优，推动医疗器械从事后维修向主动优化与预测性维护转变。 （二）生态主体。由各级医疗机构、卫生健康主管部门等作为公共数据提供方，医疗器械生产厂商、运维服务机构、科研机构等作为社会数据提供方与数据使用方，协同开展设备调优与运行管理应用。 （三）数据资源。该场景融合设备运行日志、故障记录、使用频次、能耗等设备数据，与检查影像、检测参数、临床使用反馈等业务数据，叠加厂商运维数据与维保记录，形成支撑医疗器械精细化调优的多源设备数据资源池。 三、典型案例 广州城市可信数据空间依托广州研究型医院联盟，拉通 18 家高水平医院及全市 305 家公立医院作为数据提供方，药械企业、科研机构作为数据使用方，建设城市可信数据空间整合检验检查结果、诊疗记录、设备状态数据等多源临床数据，推动数据赋能医疗器械调优与药品研发、临床试验等场景应用。目前，新生儿黄疸测量仪数据产品已完成全流程开发与合规上架，推动了生物医药器械的优化调试。数据产品的快速生成与发布，不仅提升了行业的研发效率，还大幅降低了产品调优成本， 为更多药械企业提供了数据赋能支持。图 3-4 广州医疗器械调优
专栏 6 电子病历互认
一、场景需求
在医保基金精细化监管和医疗服务质量提升的背景下，影像资料作为诊疗行为和费用结算的重要依据，长期存在获取难、流转慢、跨机构难共享等困难。以线下拷贝、人工调阅为主的传统方式，已难以支撑医保智能审核、医疗质量管控和跨区域协同监管等业务，既增加了医疗机构和医保部门的管理成本，也制约了影像数据价值的释放。
二、实施路径
（一）场景描述。依托可信数据空间在不集中、不出域的前提下， 推动不同医院电子病历、检查检验和影像资料共享，解决以往依靠线下调阅、人工确认、重复付费检查的问题。通过统一授权、脱敏处理和全过程留痕机制，实现病历数据跨机构按需调用和可信使用。
（二）生态主体。由医保部门、卫生健康主管部门、各级医疗机构等作为公共数据提供方与使用方，影像设备厂商、医疗信息化企业等作为社会数据提供方与数据使用方。
（三）数据资源。该场景融合电子病历首页、诊疗记录、检查检验结果、影像报告等核心医疗数据，叠加医保结算规则、审核要点等管理数据，形成支撑电子病历跨机构互认与合规调用的数据资源池。
三、典型案例
贵阳城市可信数据空间联合医保部门、医疗机构、影像设备厂商和平台运营方，构建医保影像云场景。由医保部门提供结算规则、审核要点等公共管理数据，医疗机构提供 CT、DR、MRI 等影像数据及关联诊疗信息，通过可信数据空间实现影像数据在不出域前提下的集中管理和合规共享，有效推动影像数据从“分散存储、低效调取”向“集中治理、按需调用”转变。基于病历、影像、诊疗行为的关联分析，医保部门可开展智能审核与基金风险识别，医疗机构可减少重复检查、提升诊疗协同效率。该场景已在多家医疗机构落地应用，覆盖主要影像检查类型，影像调阅效率提升 80%以上，重复检查率明显下降，医保审核时效显著缩短，为跨机构诊疗协同、医保精细化监管和后续智能辅助诊疗提供了可信数据基础。
专栏 7 医疗康养照护 一、场景需求 当前医疗、养老、康复、社区照护等服务体系条块分割，医疗机构、养老机构、社区、医保及家庭掌握的数据分散在不同系统，标准不统一、共享受限，服务主体多元但协同不足，导致老年人和慢病人群在健康评估、连续照护、风险预警和服务衔接等方面存在明显断点，难以有效满足老龄社会下医疗康养服务需求。 二、实施路径 （一）场景描述。依托可信数据空间打破以往“单点分割、现需现找”的数据调用模式，通过统一授权、过程留痕和可追溯机制，构建覆盖人员准入、服务匹配、过程监管与质量评价的照护数据联通网络，实现护工资质实时核验、服务过程可视化监管和供需精准匹配。 （二）生态主体。由医疗机构、医保部门、民政及卫健部门等作为公共数据提供方，养老机构、社区卫生服务中心、康养企业等作为社会数据提供方与数据使用方，共同参与医疗康养照护协同应用。 （三）数据资源。该场景融合电子病历、诊疗记录、医保结算、健康体检等公共医疗数据，与养老服务记录、护理评估、康复监测、可穿戴设备等社会数据。 三、典型案例 宁波城市可信数据空间打造“优享照护”服务场景，联动医疗机构、养老机构和社区照护主体协同参与，整合临床诊疗、健康档案等公共医疗数据，融合护工资质认证、服务记录、服务评价等社会数据，构建多维度全覆盖的照护服务数据库，实现护工资质实时核验、服务过程可视化监管和供需精准匹配，创新形成“多对多”免陪照护病区模式。该场景已覆盖住院陪护、长期照护等五大业务，服务单价下降 40%以上，平均响应时间缩短至 30 分钟，投诉率下降 78%，用户满意度达95.6%，有效破解无证上岗、监管盲区等行业难题，推动医养照护服务规范化、规模化发展。图 3-5 宁波“优享照护”服务
专栏 8 疾病早筛与防控 一、场景需求 在国家的健康中国战略部署下，医疗健康领域长期存在数据孤岛林立、多模态数据融合效能不足、技术成果向临床转化链路不畅等痛点， 导致心血管疾病难以实现精准化、全周期防控，亟需构建智能高效的疾病防控体系，破解数据赋能临床的核心堵点。 二、实施路径 （一）场景描述。可信数据空间能够优化跨机构、多病种健康数据的协同利用，突破以往疾病早筛依赖单点数据、样本规模受限、模型泛化能力不足等瓶颈问题。可信数据空间通过统一授权机制和可信管控能力将多源数据进行多模态关联，实现主动防控、精准干预。 （二）生态主体。由卫生健康主管部门、疾控机构、医保部门及各级医疗机构作为公共数据提供方与使用方，专业医学实验室、医学影像中心、科研机构及AI 医疗企业等作为社会数据提供方与数据使用方。 （三）数据资源。该融合电子病历、检验检测结果、医学影像、健康体检与随访记录等医疗健康数据，公共卫生监测、慢病管理、医保结算等管理数据，并结合可穿戴设备、生理监测和生活方式等社会数据。 三、典型案例 宁波城市可信数据空间牵引卫生健康主管部门、各级医疗机构及专业医学实验室协同参与，基于可信数据空间整合临床诊疗、检验检测、医学影像等多维度数据，重点打造冠心病等心血管疾病多模态标准化数据集，为智能防控体系建设筑牢安全共享的环境底座。疾病早筛与防控场景已成功落地应用，目前构建的冠心病多模态筛查模型准确率已高达92.3%，推动疾病管理从“被动诊疗”向“主动防控”转变；智能冠脉钙化积分测算模型将影像处理效率提升 80%，大幅降低临床工作负荷。全市统一心血管专病数据库初步建成，通过模型迭代优化实现早期病变智能识别，为区域心血管疾病防控提供精准数字化解决方案，助力全病程防控体系落地见效。图 3-6 宁波疾病早期筛查防控
3、交通物流领域
针对交通物流领域跨主体数据割裂、协同效率低、监管难度大等痛点，各试点城市依托可信数据空间，打通海关、铁路、港口、物流企业、交管部门等多方数据壁垒，构建交通物流专属数据专区，落地多式联运、网络货运穿透式监管、公交智能调度等标杆场景，有效降低了全社会物流成本，提升了城市交通运行效率。
专栏 9 多式联运 一、场景需求 在构建现代综合交通运输体系的进程中，多式联运是提升物流效率、降低社会成本的关键。然而，该业务长期面临铁路、港口、海关及物流企业等主体间信息系统相互独立的困境，具体表现为：单证流转依赖人工、效率低下；运输状态无法实时可视，各环节衔接空窗期长；整体协同困难，造成运输时效不稳定、空箱资源利用率低、综合物流成本居高不下等问题。 二、实施路径 （一）场景描述。依托可信数据空间，搭建连接海关、铁路、港口、船公司及货代企业等主体，确保物流、舱单、报关等关键数据在授权下安全实时共享，在满足各方数据隐私与合规要求的前提下，实现货物“一次委托、一单到底、全程可视”。 （二）生态主体。海关、铁路运营企业、沿海港口集团等作为公共数据与行业核心数据提供方，物流企业、外贸企业作为数据使用方与业务参与方。 （三）数据资源。该场景汇聚整合铁路运输数据、港口作业数据、海关通关数据、企业申报数据等多式联运全环节核心数据，形成多源融合、安全可信的交通物流数据资源池。 三、典型案例 郑州通过城市可信数据空间联动郑州海关、中铁联集、沿海港口集团及外贸企业等多方主体，有效汇聚整合铁路运输、港口作业、海关通关及企业申报等环节的核心数据，充分发挥可信数据空间数据安全流通环境的基础支撑作用，成功打破各方数据壁垒。现已形成集“一次申报、无感通关、全程追溯、智能调度”于一体的多式联运数字化服务能力。截至目前，该模式已直接帮助相关外贸企业物流成本降低约25%， 运输时效提升 1-2 天，累计高效发运货物超 1150 吨，不仅显著强化了郑州本地物流枢纽的辐射能级与网络韧性，更为在全国范围内破解多式联运协同难题提供了可复制、可推广的“郑州方案”。图 3-7 多式联运“铁海直运”
专栏 10 网络货运穿透式监管 一、场景需求 随着网络货运平台业态的快速发展，物流组织方式日趋灵活，但也为行业监管带来了新的挑战。一方面，平台化、规模化运营中运单真实性难以核验、车辆与司机资质无法实现穿透式核查、资金流与业务流不匹配等问题，使得以人工抽查、事后核验为主的传统监管方式难以有效应对，虚构运单、异常结算等风险时有发生。另一方面，交通、税务、公安等监管部门的数据分散在不同系统中，形成了监管盲区。 二、实施路径 （一）场景描述。依托可信数据空间，推动公共监管数据与平台业务数据的可信融合与关联分析，推动监管模式从事后抽查转变为事中穿透式监管，并衍生出服务于产业运行分析、信用评价与运力优化的数据能力。 （二）生态主体。由交通运输主管部门、税务部门、公安部门等作为公共数据提供方。网络货运平台企业作为业务数据提供方与主要的数据使用方。 （三）数据资源。该场景由交通部门提供车辆档案、驾驶员资质、道路运输许可信息；税务部门提供涉税申报、电子发票与结算数据；网络货运平台提供运单轨迹、车辆调度、运费支付等全流程业务数据。 三、典型案例 贵阳依托城市可信数据空间实现交通、税务、平台企业等多方数据的统一接入、标准化治理和关联分析，在保障数据安全和合规使用的基础上，构建了稳定的数据供给与协同应用机制。通过打通“人-车-货- 企”全链条数据，使监管部门能通过多源数据比对，精准识别虚构运单、异常轨迹等风险，显著提升了监管效率与精准度；同时，在规范透明的环境下，平台企业合规经营能力与行业信誉得到增强。这一模式不仅为实时穿透式监管提供了可信路径，其数据融合成果也支撑了区域物流分析、运力调度优化等增值服务，有力推动了网络货运行业的规范化与高质量发展。
专栏 11 公交调度优化 一、场景需求 当前，城市公共交通系统普遍面临客流持续下滑、运营效率不高的挑战。传统基于固定线路和时刻表的运营模式，难以适应市民即时化、碎片化的出行需求。其核心痛点在于：出行需求、人口流动、多元交通方式等关键数据分散在不同管理部门与企业（如公交、地铁、共享单车、地图服务商）中，使得公交调度长期依赖经验，无法实现与动态需求的精准匹配，造成资源空载与高峰拥挤并存。 二、实施路径 （一）场景描述。依托城市可信数据空间，汇聚交通管理部门、公交运营企业、相关交通业态企业数据，实现对客流时空分布、出行意愿的精准洞察，并据此开发智能排班、动态线路优化、需求响应式公交等数据产品与服务，实现公交需求与运力的精准匹配。 （二）生态主体。交通管理部门提供公共交通数据，公交地铁企业、共享单车企业等提供交通业态数据，地图服务商提供地理信息、出行轨迹等辅助数据。相关服务机构与平台企业作为场景运营方，负责数据融合、产品开发与场景落地。 （三）数据资源。该场景整合的关键数据包括：公交/地铁的轨迹、 班次、客流量等公共交通运行数据；城市人口分布与活动数据；共享单车骑行轨迹、网约车订单等多元出行方式数据；道路拥堵状况、站点信息等基础设施数据；出行规划查询、定制公交预约等用户需求数据。这些数据在可信环境中进行融合分析，形成城市出行“供需图谱”。 三、典型案例 上海城市可信数据空间联动本地交通管理部门、公交地铁及共享单车企业、地图服务商等主体，汇聚全域交通运行、人口分布与活动等数据资源，通过价值共创与收益分配机制激发各方数据供给意愿，以提升公交优化调度能力。现已成功构建了市级定制公交运营服务平台，聚焦“需求洞察-客群识别-线路方案-服务触达-效能评估-动态优化”全链路开发相关数据产品，实现了需求与运力的精准匹配，累计开通超 320 条定制线路，日均服务市民超 2 万人次，有效提升了载客效率与服务体验，为传统公共交通的数字化转型提供了可复制的实施路径。图 3-8 公交调度优化
（二）城市治理领域
城市治理领域的优秀实践，涵盖防洪防火应急管理、家政服务信用管理及育儿补贴便民办理等核心场景，打破跨部门、跨层级政务数据壁垒，推动公共数据合规共享与高效利用，实现城市治理从经验驱动向数据驱动转型、民生服务从人找政策向政策找人转变，全面提升了城市治理的精细化、智能化、便捷化水平，切实增强了群众的获得感、幸福感、安全感。
专栏 12 防洪防火应急管理
一、场景需求
在防洪防火应急管理领域，水文、林火遥感等核心数据长期局限于部门内部使用，存在获取周期长、数据更新不及时等问题，导致洪涝风险分析不精准、火情识别误报率高；同时，数据与行业模型、场景参数缺乏融合，制约了其在风险评估与应急决策中的价值释放，难以满足防灾减灾的实时性需求。
二、实施路径
（一）场景描述。依托城市可信数据空间打破跨部门数据壁垒，促进多源监测数据与行业模型的动态关联与规范化管理，实现了风险精准识别、应急决策效率提升与数据服务社会化转型，大幅缩短数据获取周期，降低误报率，构建了稳定可靠的防灾减灾数据应用环境。
（二）生态主体。由水文水资源、应急管理等主管部门作为公共数据提供方，工程设计单位、科研机构、数据运营主体等作为社会数据提供方与使用方。
（三）数据资源。该场景融合降雨量、水位等水文监测数据，以及遥感影像、地理空间信息、气象数据等公共数据，并接入流域模型、行业参数等社会数据，形成多源协同、统一治理的数据资源池。
三、典型案例
防洪防火应急管理场景已在郑州城市可信数据空间、贵州城市可信数据空间落地，联动水文、应急、林业等部门及工程单位，汇聚整合监测数据，遥感影像数据、地理空间数据、气象数据、流域模型、行业参数等各类城市数据，推动数据从“部门数据”向“公共服务数据”转变，为工程规划、防洪减灾、林火防范提供高效支撑。工程单位可按需获取标准化水文数据，缩短论证周期；林业及应急部门依托融合数据实现洪涝风险精准识别，达到每 10 分钟完成全域火点定位，提升应急决策能力，为城市生态数字化治理提供可复制的实践路径。
专栏 13 家政服务信用管理 一、场景需求 家政服务行业面临信任难题，如企业规模小散、管理粗放、监管困难，从业人员素质与服务水平参差不齐，导致市场需求与供给矛盾突出，消费者对“高品质、可信赖”服务的需求难以满足，亟需通过数据驱动破解行业信用瓶颈，提升服务标准化与规范化水平。 二、实施路径 （一）场景描述。依托城市可信数据空间整合多源信用数据，促进信息可追溯、可查询，实现家政服务信用审核与培训标准化，有效提升从业人员持证上门率与消费者放心消费体验，突破传统监管模式局限。 （二）生态主体。由厦门市商务局、厦门市家庭服务业协会等作为指导方，公安部、商务部等作为公共数据提供方，银行、担保机构等作为社会数据使用方。 （三）数据资源。该场景融合商务部家政服务信用信息、公安部“互联网+”可信身份认证、公共安全平台社会化背审等公共数据，以及企业信用数据等社会数据，构建家政行业基础数据库与信用资源池。 三、典型案例 厦门城市可信数据空间打造家政服务信用管理场景，联动商务部、公安部等政府部门，汇聚家政服务信用信息、身份认证信息、社会化背审等数据资源，服务覆盖 52 家信用企业、超 16 万从业人员，实现 178 万元补贴线上申报，显著减轻企业管理决策负担。通过“厦鹭家政”应用提供规范培训、服务合同和政策直补，推出“居家上门服务证”，实现从业人员信息可追溯、可查询。该案例落地《家政服务企业信用等级与评价规范》，推动行业提质扩容，并为快递、外卖等领域提供可复制模式，助力灵活就业与民生稳定。图 3-9 家政服务信用规范
专栏 14 育儿补贴便民办理
一、场景需求
传统育儿补贴申领流程存在“自行查询政策、准备材料、多次跑腿”等痛点，导致政策红利释放不充分、群众获得感不强，亟需通过数据融合与流程再造实现从“人找政策”到“政策找人”的服务模式变革，减轻家庭生育养育负担。
二、实施路径
（一）场景描述。依托城市可信数据空间归集多部门公共数据，构建资格智能核验模型，实现补贴免申即享与资金精准拨付，促进了服务流程从“申请办理”到“免申即享”的跃迁，大幅提升办理效率与用户体验，筑牢数据安全底座。
（二）生态主体。由卫健委、公安局、不动产登记中心、医保局等作为公共数据提供方，银行、社保机构等作为数据使用方。
（三）数据资源。该场景融合新生儿出生医学证明、户籍登记、家庭住房数据、医保参保缴费及结算数据等公共数据，形成跨部门数据资源体系，支撑智能核验模型。
三、典型案例
呼和浩特市城市可信数据空间打造育儿补贴便民办理场景，联动卫健委、公安局、不动产登记中心、医保局等多个政府部门，归集新生儿出生医学证明、户籍登记、家庭住房、医保局参保缴费及结算等公共数据，构建资格智能核验模型，依托可信数据空间的安全环境，对育儿家庭数据进行自动化的比对核验，高效筛选符合条件的家庭，实现无需申请的自动化补贴资金拨付。该案例已精准服务超5000个新生儿家庭，兑现补贴直达无误，形成“用户信息核验基准库”与配套技术管理规范； 通过发放指定乳企消费券，在惠民的同时拉动了本地产业，形成“惠民政策—数据核验—产业拉动”的良性循环，为利用数据要素优化民生服务提供扎实范本。
（三）新兴产业培育
新兴产业培育领域的优秀实践，核心是锚定国家战略性新兴产业与未来产业发展方向，以城市可信数据空间为新型基础设施，通过特色产业专区规划、全链条生态主体培育，破解新兴产业发展中数据供给不足、协同创新不畅、商业模式落地难等核心痛点，形成了数据驱动产业创新、产业反哺数据生态的良性循环，为城市培育新质生产力注入了强劲动能。
专栏 15 智能网联汽车“车路云”协同服务 一、场景需求 智能网联汽车产业发展面临核心数据流通壁垒，车端、路侧、交管、车企、零部件供应商等主体数据相互割裂，存在数据合规共享顾虑大、跨主体协同难、算法训练数据供给不足、供应链数据不互通等痛点；传统数据集中汇聚模式存在数据泄露、隐私侵权等安全风险，制约了智能驾驶算法迭代、车路协同场景落地与产业链协同升级，亟需构建安全可信的数据流通环境，破解产业发展核心堵点。 二、实施路径 （一）场景描述。依托城市可信数据空间，打通车端、路侧、交管、车企、科研机构等多主体数据壁垒，构建智能网联汽车产业专属数据专区，实现多源数据的合规融合、协同计算与价值释放，支撑智能驾驶算法训练、车路协同场景落地、供应链协同优化与产业生态培育。 （二）生态主体。由市交管部门、交通路政部门、公交公司等作为公共数据提供方，整车生产企业、零部件供应商、路侧设施运营企业、智驾公司、科研机构等作为社会数据提供方与数据使用方。 （三）数据资源。该场景融合路侧感知数据、交通管控数据、道路基础信息等公共数据，与车辆行驶数据、算法训练数据、供应链生产数据、设备运维数据、零部件质检数据等社会数据，形成覆盖“车-路-云- 网-图”全链条的智能网联汽车数据资源池。 三、典型案例 重庆城市可信数据空间落地车路云协同服务场景，联动市级交管、交通等政务部门，联合本地整车企业、自动驾驶科技公司、路侧设施运营机构等多方主体共同建设。场景依托可信数据空间搭建专业数据脱敏与隐私计算平台，对车路云全量数据进行标准化去标识化处理，通过联邦学习、数据沙箱技术实现数据“可用不可见”，解决了辅助驾驶场景数据合规共享的核心痛点；同时以去中心化架构打通跨主体数据壁垒， 构建跨领域可信数据共享与协同计算机制。该场景落地后，有效降低了自动驾驶研发数据获取成本，提升了城市交通综合治理效率，培育了车路协同数据服务等新业态，助力本地智能网联汽车产业生态完善。
关于可信数据空间发展联盟：
可信数据空间发展联盟是在国家数据局指导下，由中国信息通信研究院、国家数据发展研究院联合 19 家央企、30 家研究院所和龙头企业发起成立的跨行业、开放性、公益性组织，目前成员单位已达到700 余家。
联盟以推动可信数据空间落地见效为目标，落实《可信数据空间发展行动计划（2024—2028 年）》工作部署，积极组织开展资源对接、技术交流和政策宣贯，引导产业各方在场景创新、标准研制、互 联互通等方面形成合力，共同打造一批示范成效显著的可信数据空间， 探索形成数据要素规模化流通利用的可行路径，助力构建繁荣活跃的 全国一体化数据市场。
可信数据空间发展联盟
官方网站：http://data-spaces.org.cn/
报告下载：
“智慧城市行业分析”公众号，回复“可信数据空间报告“ 获取下载地址，星球用户可在专区直接下载
