可信数据空间：从全球架构到中国实践

本书由深耕数据要素领域的专家团队撰写（团队成员拥有DAMA CDMP、CDO、CDGP等多项权威认证），系统整合了欧洲IDS、Gaia-X与中国数据战略的核心理念，提出兼具理论高度与落地路径的本土化创新方案。全书围绕可信数据空间的核心框架展开，从数据主权、使用控制到建运一体化设计进行了系统讲解，同时融合国际前沿成果与中国实践，深入解析了数据资产入表、可信审计等本土化创新举措。在此基础上，本书覆盖工业、金融等七大关键领域的实操方案，提供了可复用的实战案例与设计方案，并获得了上海交通大学、厦门大学等知名高校教授及易华录等企业首席数据官的联合推荐。作为全球数据资产理事会（DAC）官方出品之作，本书为我国数据空间建设提供了权威参考。

本书为读者构建了可信数据空间从认知到实践的全图景行动纲要。本书共分为五篇：第一篇基础理论与概念框架，奠定数据空间的认知基石；第二篇架构设计与治理评估，是承上启下的方法论核心，聚焦数据空间的构建、运行与治理；第三篇平台选型与技术实现，聚焦技术落地与平台选型；第四篇行业应用与最佳实践，通过七大关键行业（工业、能源、金融、医疗、交通、农业及基于FIWARE的通用实践）的翔实案例，全景展现数据空间的落地成效；第五篇未来展望与中国方案，作为全书的升华与创新亮点，前瞻性地探讨了数据资产化、金融化及数据空间驱动的商业变革等前沿趋势。本书适合数据架构师、数字化转型从业者、数据科学相关专业的师生，以及对数据领域感兴趣的读者阅读。

林建兴，全球数据资产理事会总干事、中小企业合作发展促进中心数字化发展处处长、厦门市云大物智数据研究院理事长、厦门大学数据治理研究中心主任、DAMA国际数据管理协会数据安全与合规专业委员会主任、高颂数科（厦门）智能技术有限公司董事长。

林建兴持续聚焦数据治理、数字化转型服务，专注以数据为中心的人工智能应用研究，系工信部人工智能领军人才、工信部人才评审专家、福建省区块链产业智库特邀专家、国家专业技术人才知识更新工程数字技术工程师培育项目之大数据工程技术人员（中级）系列教材编委会委员，主编国家新职业大数据工程技术人员中级教材《大数据管理》、参加编写《金融数据治理实践》、参加翻译《构建数据湖仓》、主持编写《数字经济与元宇宙产业人才发展白皮书》、参加编写《大数据 数据标注平台技术要求与测评方法》、《勒索软件防护发展报告》、《数据经纪从业人员评价规范》等多项标准和报告，并获得以下多项专业认证资格：工信部高级数据资产评估计价咨询师、高级数据交易合规师、认证首席数据官（CDGE-CDO）、DGBOK数据治理职业培训师、数据治理专家（CDGP）、数据治理工程师（CDGA）、注册信息安全工程师（CISP）、教育部人工智能工程师培训项目成员、1+X大数据平台管理与开发职业技能等级培训项目专家、厦门大学大数据师资班研修生、中国计算机学会专业会员、中国人工智能学会终身会员、厦门理工学院数字经济硕士实践导师。

目录

前言

第一篇　基础理论与概念框架

第1章　数据空间的起源与演进

1.1　数据驱动时代的挑战与机遇2

1.2　数据共享的核心支柱和原则3

1.3　数据空间的概念6

1.4　数据空间中的角色与职责8

1.5　数据空间应用案例10

1.5.1　工业数据空间10

1.5.2　个人数据空间10

1.5.3　欧洲共同数据空间11

第2章　数据空间生态系统

2.1　数据生态系统基础概念12

2.2　大数据价值协会与生态系统13

2.2.1　大数据价值协会13

2.2.2　大数据价值生态系统13

2.2.3　Gaia-X生态系统14

2.3　数据生态系统中的数据共享15

2.3.1　数据角色的演变与企业价值15

2.3.2　数据共享与数据主权的本质差异16

2.4　数据价值链和数据驱动的人工智能17

第3章　数据空间核心概念

3.1　数据主权的含义18

3.1.1　合同自由与监管18

3.1.2　数据无所有权或排他性权利19

3.1.3　使用控制：合法和技术19

3.1.4　数据库权利20

3.1.5　商业机密20

3.1.6　竞争法21

3.2　数据使用控制23

3.2.1　使用控制与访问控制23

3.2.2　使用控制组件和通信流程27

3.2.3　使用控制的规范、管理和协商28

3.3　语义学29

3.4　区块链和智能合约29

第4章　国际数据空间范式

4.1　国际数据空间简介31

4.1.1　国际数据空间目标32

4.1.2　参考架构模型33

4.1.3　国际数据空间角色36

4.2　国际数据空间信息模型38

4.2.1　国际数据空间中向自我主权身份的信任进化40

4.2.2　契约条款的定义：国际数据空间使用契约语言及其

　　　核心概念41

4.2.3　策略信息点48

4.2.4　参与者信息服务50

第二篇　架构设计与治理评估

第5章　如何构建、运行和治理数据空间

5.1　数据空间设计原则54

5.1.1　基于增强透明度和数据主权的全新服务55

5.1.2　数据共享与交换的公平竞争环境55

5.1.3　数据空间互操作性的需求：软基础设施56

5.1.4　公私协同：欧洲在协调和协作方式下建立软基础

　　　设施中处于领先地位57

5.2　数据空间建设57

5.2.1　技术组件58

5.2.2　治理组件58

5.2.3　将组件合成为数据空间59

5.3　统一的数据空间治理方法61

5.4　前进道路：未来十年需要采取的行动61

5.5　建设运营一体化的设计与治理63

5.5.1　核心理念与设计原则65

5.5.2　建运一体的架构设计66

5.5.3　建运一体的实施路径67

第6章　可信数据治理

6.1　数据空间中的数据治理69

6.1.1　数据治理的一般概念69

6.1.2　大数据生命周期74

6.2　大数据技术的治理视角75

6.2.1　数据共享架构75

6.2.2　数据存储架构77

6.2.3　数据处理架构79

6.2.4　大数据治理的工具生态系统81

6.3　数据空间的可信数据治理需求演进82

6.4　DataOps与MetaOps：数据运营的方法论演进85

6.4.1　DataOps：敏捷数据治理的技术实践85

6.4.2　MetaOps：数据空间的下一代运营模式87

6.4.3　技术栈与工具生态89

6.4.4　方法论的价值定位90

6.5　可信数据审计与数据治理93

6.5.1　从数据到数据资产：认定与估值框架93

6.5.2　可信数据审计框架95

6.5.3　构建可信数据治理体系99

第7章　数据集成和互操作设计

7.1　数据空间中的联邦数据集成102

7.1.1　引言102

7.1.2　数据空间中的联邦数据集成工作流105

7.1.3　面向虚拟数据空间集成的形式化方法109

7.2　语义集成和互操作设计113

7.2.1　被忽视的多样性维度114

7.2.2　从大数据到认知数据115

7.2.3　通过语义图表示知识117

7.2.4　SCORVoc典型应用：供应链中的数据集成125

第8章　数据空间成熟度评估

8.1　模型设计方法论128

8.2　能力129

8.3　成熟度曲线130

8.4　评估方法134

8.4.1　界定范围与目标134

8.4.2　评估数据收集与分析135

8.4.3　运用评估结果来发展和管理能力135

8.5　实践案例136

8.5.1　基准测试结果136

8.5.2　能力差距分析136

8.5.3　能力重要性137

8.6　本章小结138

第三篇　平台选型与技术实现

第9章　数据空间基础设施与平台选型

9.1　数据平台项目组合143

9.1.1　DataPorts项目144

9.1.2　FSM项目144

9.1.3　i3-MARKET项目146

9.1.4　OpertusMundi146

9.1.5　TRUSTS项目149

9.1.6　smashHit项目149

9.1.7　PimCity项目150

9.1.8　KRAKEN项目151

9.1.9　Data Vaults项目152

9.2　面向未来科学数据基础设施的平台研究基础设施即服务

　　　的定义153

9.2.1　欧洲研究基础设施与ESFRI路线图154

9.2.2　欧洲开放科学云155

9.2.3　科学数字化与工业4.0156

9.2.4　人工智能的变革性作用157

9.2.5　5G技术的承诺157

9.2.6　面向未来SDI的平台与生态系统商业模式158

9.2.7　其他基础设施技术与趋势159

9.2.8　现代数据驱动/数字科学的范式转变160

9.2.9　欧洲研究基础设施的发展与演进时间线161

9.2.10　面向未来数据驱动型研究基础设施的一般性需求164

9.2.11　PRIaaS架构模型165

9.2.12　未来SDI中的研究数据管理166

9.2.13　未来的研究与开发168

9.3　KRAKEN：一个安全、可信、合规且保护隐私的数据共享

　　　平台168

9.3.1　KRAKEN概览169

9.3.2　数据平台架构171

9.3.3　使用Streamr实现实时数据共享：一种去中心化

　　　的点对点网络175

9.3.4　隐私、信任与数据保护176

9.3.5　以用户为中心设计数据的共享、所有权与使用控制178

9.3.6　遵守数据保护框架181

9.3.7　业务挑战188

9.4　依托开源软件连接数据空间与数据市场，助力欧洲单一

　　　数字市场建设190

9.4.1　引言190

9.4.2　数据市场设计与数据经济的挑战191

9.4.3　推进安全、隐私与信任领域的最新技术进展192

9.4.4　i3-MARKET面向市场经济的创新194

9.4.5　i3-MARKET196

9.4.6　以产业创新推动数据驱动的欧洲生态系统建设200

9.4.7　结论201

9.5　跨行业可信数据空间平台：ioChina实践202

9.5.1　平台架构与核心能力203

9.5.2　实施路径与治理机制205

9.5.3　创新亮点与核心价值206

第10章　数据空间技术解决方案

10.1　数据平台解决方案208

10.1.1　数据流通：经济价值创造的催化剂209

10.1.2　信任是数据交换的基石210

10.1.3　可追溯性的需求214

10.1.4　数据交换治理：迈向混合型数据交换平台215

10.2　面向可扩展数据空间的主权云技术218

10.2.1　开放性218

10.2.2　安全与信任219

10.2.3　数字主权的支柱220

10.2.4　与欧洲企业合作222

10.2.5　从云原生应用到数据空间的技术演进222

10.2.6　互操作性作为混合模式的关键推动因素以及大

　　　　规模数据空间225

10.2.7　未来展望233

10.3　通过联邦学习增强数据空间信任234

10.3.1　引言234

10.3.2　工业数据平台：架构视角235

10.3.3　工业数据平台：法律视角242

10.3.4　工业数据平台：客观数据价值评估，提升

　　　　数据空间可信度244

10.4　数据计量与可信审计技术249

10.4.1　数据计量技术：从使用量到价值度量249

10.4.2　基于区块链的可信审计存证251

10.4.3　隐私增强技术在审计中的应用252

10.4.4　智能合约：自动化审计与清结算253

第四篇　行业应用与最佳实践

第11章　工业数据空间

11.1　工业数据空间的建设背景256

11.2　工业视角258

11.3　工业物联网中的需求分析260

11.4　IDS-I参考用例262

11.4.1　协作式状态监测262

11.4.2　智能工厂网络264

11.5　数据主权的需求分析264

11.6　国际数据空间的主要概念265

11.7　典型用例分析267

11.8　展望269

第12章　能源数据空间

12.1　面向去中心化、数据密集型和分布式流程的新型信息

　　　通信技术解决方案270

12.2　能源数据空间中的用例271

12.2.1　电网中的数据流通271

12.2.2　预测性维护272

12.2.3　能源管理网关：来自中小企业的视角273

12.3　早期示范项目274

12.3.1　Fraunhofer示范项目EnDaSpace276

12.3.2　Bauhaus移动实验室278

12.4　总结与展望281

第13章　金融数据空间

13.1　行业背景及数字化现状284

13.2　数据空间设计中的挑战285

13.2.1　数据碎片化与互操作性障碍285

13.2.2　实时分析的成本与能力障碍285

13.2.3　复杂且多变的监管合规障碍286

13.2.4　全行业面临数据可用性障碍286

13.2.5　缺乏大数据应用的架构蓝图286

13.2.6　缺乏已验证可行的商业模式287

13.3　设计与实施的最佳实践287

13.3.1　技术的研发与突破287

13.3.2　实验基础设施建设287

13.3.3　新型商业模式验证288

13.4　INFINITECH模式288

13.4.1　多元化技术构建模块288

13.4.2　定制化实验基础设施289

13.4.3　推动大规模创新试点289

13.4.4　商业模式开发与验证290

13.5　INFINITECH核心能力290

13.5.1　语义互操作性与分析290

13.5.2　有的放矢的参考架构291

13.6　可扩展性与安全性考量291

13.7　本章小结294

第14章　医疗数据空间：可信集成与应用实践

14.1　引言295

14.2　医疗数据空间的要素296

14.3　医疗数据空间应用场景296

14.3.1　健康与疾病管理296

14.3.2　综合护理297

14.3.3　精准医疗299

14.4　医疗数据生态系统300

14.5　医疗数据空间的结构300

14.6　医疗数据空间中以用户为中心的概念301

14.6.1　受信任用户301

14.6.2　单一入口点301

14.6.3　统一健康报告302

14.7　医疗数据空间的数据质量302

14.8　案例：可信集成知识数据空间303

14.8.1　说明303

14.8.2　知识图谱集成304

14.8.3　安全控制305

14.8.4　数据互联307

14.8.5　数据共享309

14.8.6　子图共享309

14.8.7　ARK平台安全和隐私评估310

第15章　基于FIWARE的数据空间

15.1　FIWARE简介312

15.2　FIWARE与数据空间321

15.2.1　数据互操作323

15.2.2　数据主权与信任327

15.2.3　数据价值创造330

15.3　迈向欧洲数据空间的发展333

15.4　本章小结336

第16章　交通数据空间

16.1　交通数据现状337

16.2　交通数据空间：架构和组件338

16.2.1　基于数据主权的使用控制339

16.2.2　分布式系统340

16.2.3　核心组件的设计和运营341

16.3　以交通主数据市场为核心的交通数据空间342

16.4　德国交通数据空间344

16.5　数据平台连接346

16.6　数据应用案例：出行服务提供商347

16.7　一个通用的交通数据空间：欧洲的展望348

16.8　mFUND研究项目的实施情况350

第17章　农业数据空间

17.1　农业数字化转型353

17.1.1　农业领域353

17.1.2　农业数字生态系统354

17.1.3　领域特有挑战与要求355

17.2　农业数据空间概述356

17.2.1　领域架构356

17.2.2　IDS集成的可能层级358

17.2.3　可互操作农业数据空间的总体效益360

17.3　应用场景360

17.3.1　养分循环的可持续管理??360

17.3.2　商业模式创新与法律义务履行361

17.3.3　政府平台362

17.4　本章小结362

第五篇　未来展望与中国方案

第18章　数据空间的未来趋势

18.1　基于可信审计的数据资产化与金融化366

18.1.1　从审计到信用：构建数据时代的“信任基石”366

18.1.2　数据资产“入表”的技术前提：可信审计的

　　　　桥梁作用368

18.1.3　金融模式创新：可信审计催生数据金融新生态369

18.2　数据空间商业变革：超越价值共创371

18.2.1　基础交易模式：数据价值实现的核心路径371

18.2.2　增值服务模式：数据价值深化的关键路径373

18.2.3　生态平台模式：数据价值倍增的高级形态374

18.2.4　AI驱动的商业模式创新376

18.3　数据空间大爆炸：第六次技术革命引爆点377

18.3.1　数据空间大爆炸的理论基础378

18.3.2　数据空间的技术-经济范式379

18.3.3　数据空间的发展框架与演进路径380

第19章　数据空间的中国方案：迈向数智化基础

　　　　　设施新时代

19.1　智能化数据基础设施的政策与标准基础384

19.1.1　国家数据基础设施战略框架385

19.1.2　标准化技术体系388

19.2　智能化数据基础设施的技术收敛与关键创新399

19.2.1　技术路线的趋同与融合：从“六线并举”到

　　　　“一体共生”400

19.2.2　总体架构：构建“核心-节点”协同的智能可

　　　　信基座402

19.2.3　核心技术创新：打造自主可控的信任机器404

19.3　智能化数据空间的分类实施路径与融合趋势406

19.3.1　边界模糊化：从“泾渭分明”到“产城融合”406

19.3.2　技术趋向稳定与统一：技术栈的“收敛”与

　　　　 “互操作”407

19.3.3　形态专业化：垂直领域的“百家争鸣”407

19.4　面向数智未来的中国数据空间创新路径409

19.4.1　构建智能体互联的数据空间神经网络409

19.4.2　超智能数据空间的未来展望413

前言

当前，我们正站在数字经济发展的关键时期。随着国家数据局的正式组建以及各项数据政策的深入实施，我国数据要素市场化配置改革进入加速推进的新阶段。在这一背景下，可信数据空间作为实现数据“可信、可控、可计量”流通的关键基础设施，正成为推动数据要素化、资产化的重要载体。

然而，与蓬勃发展的实践需求相比，我国在数据空间领域的理论研究和实践经验仍显薄弱。虽然《数据空间知识体系指南》（ISBN：978-7-111-78377-0）等开创性著作为我们奠定了重要基础，但在具体解决方案、技术实施和最佳实践方面，业界仍面临“无成熟案例可参考、无系统方法可依循”的现实困境。这种理论与实践之间的断层，严重制约了我国数据空间建设的整体进程。

为填补这一空白，我们系统地引进并整合了两部数据空间领域的国际权威著作—Designing Data Spaces: The Ecosystem Approach to Competitive Advantage和Data Spaces: Design, Deployment and Future Directions。前者由德国弗劳恩霍夫（Fraunhofer）研究所的三位顶尖专家Boris Otto、Michael ten Hompel和Stefan Wrobel主编，凝聚了欧洲在工业4.0和数据经济领域的深厚积累；后者由Edward Curry、Simon Scerri和TuomoTuikka等学者编著，代表了欧洲在数据空间架构设计和未来方向上的最新思考。

本书遵循“引进消化、博采众长、立足国情、创新发展”的创作原则，不仅忠实保留了原著的精华内容，更结合我国国家数据基础设施建设、数据要素市场化配置改革、人工智能+等国家战略，以及各行业数字化转型的实际需求，进行了深入的本地化创新。特别是在数据资产入表、可信审计、数据金融化、智能体网络等前沿领域，我们融入了国内最新的实践探索和理论思考。

全书采用“基础理论-架构设计-技术实现-行业实践-未来展望”的五层递进结构，既系统解析数据空间的起源演进、核心概念和参考架构，又深入探讨在工业、能源、金融、医疗、交通、农业等关键领域的具体实施路径。我们特别关注了数据计量、使用控制、语义互操作等核心技术，以及治理框架、成熟度评估等管理实践，并对“数据空间神经网络”等未来方向做了前瞻性展望，力求为读者提供从概念认知到实践落地，再到未来发展的前景式指引。

本书的出版恰逢我国全面推进可信数据空间试点建设的关键时期。我们期望，通过系统引进国际先进经验并深度结合我国当前实践，能够为各级政府的数据管理工作提供决策参考，为各行各业的数据空间建设提供实施指南，为研究机构的理论创新提供思想启迪。

由于数据空间仍处于快速发展阶段，加之编者水平有限，因此书中难免存在不足之处，恳请各位读者批评指正。让我们携手共进，为推动我国数据要素市场化改革、打造安全可信的数据流通环境、促进数字经济高质量发展贡献力量。

为何编写本书

数据价值释放始终面临严峻挑战：数据孤岛林立使得数据无法汇聚，权属不清与隐私安全风险使得数据不敢流通，而价值评估体系缺失则使得数据不愿流通。尽管“数据二十条”等顶层设计为数据要素市场化指明了方向，但业界在落地实践中依然面临“有方向，缺蓝图；有需求，缺路径”的普遍困境。

这种困境的核心，在于理论与实践之间的巨大断层。一方面，国际数据空间（International Data Space，IDS）、Gaia-X等先进生态已形成了系统的架构与方法论，却未能与我国的政策环境和产业现实深度融合；另一方面，国内蓬勃发展的数据要素市场，又急需一套兼具国际视野与本土智慧的系统化指南来牵引和升华。

为此，本书应运而生。它并非一部简单的译介或空洞的理论作品，而是一座连接全球智慧与中国实践的桥梁。我们系统引进了数据空间领域的两部奠基性著作并将其精髓彻底消化、吸收和重构。

本书的独特价值在于“三重融合”：

理论与实践的融合：不仅解析IDS参考架构模型、使用控制等核心理论，更深入数据资产入表、可信审计、数据计量等前沿实践，提供从概念到落地的完整方法论。

国际与本土的融合：在系统呈现工业、能源、金融、医疗等国际标杆案例的同时，深度融入对中国数据基础设施战略、行业实施路径及未来趋势的独到洞察，形成可执行的“中国方案”。

技术与治理的融合：打破技术实现与合规治理的壁垒，将隐私计算、区块链、语义互操作等关键技术，与数据主权、可信治理框架进行一体化阐述，助力构建“技术可信”与“制度可信”的双重保障。

本书旨在为正在探索数据要素化道路的各方同人提供一份系统的行动指南、一个丰富的案例库和一幅清晰的未来路线图。我们希望它能帮助决策者洞察趋势、架构师设计蓝图、行业专家找到抓手，共同推动中国数据要素市场从理论探索走向规模化、可信化的价值流通新阶段。

本书创作历程

本书源于对国际前沿研究的系统性引介与中国本土化实践的创新性探索。创作团队历时整年，致力于将欧盟在数据空间标准化与产业化方面的先进经验，特别是IDS、Gaia-X等的核心成果，与中国的“数据二十条”政策及国家数据基础设施战略进行深度融合。

在编写过程中，我们见证了数据资产入表以及可信数据空间试点等重大突破，也目睹了多智能体协同、可信审计、数据计量等关键技术的迅猛发展。这些鲜活的实践案例和前沿洞察都已融入本书之中，使其成为国际视野与中国智慧深度融合的结晶。

国际著作的基础支撑：

Data Spaces: Design, Deployment and Future Directions汇集了大数据价值协会的最新研究成果，涵盖数据空间的技术架构、治理模式和未来趋势。

Designing Data Spaces: The Ecosystem Approach to Competitive Advantage则凝聚了Fraunhofer研究所在工业4.0和数据经济领域的深厚积累，提出生态系统构建的方法论。

本土化创新实践：

在翻译和吸收这两部著作精华的同时，我们紧密结合国家数据局《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》等政策，进行了深入的本土化适配与创新重构，同时又最大限度地保留了国际著作的本色。本书为全球数据资产理事会（Data Asset Council，DAC）官方出品，汇聚了林建兴、柴非超、丛兴滋、赵连军、孟辉、吴铭铭等多位在数据空间领域具有深厚理论与实践经验的专家智慧。核心创作团队不仅具备深厚的学术研究背景，更亲身投入多个可信数据空间前沿项目的建设与咨询工作中。

本书首先由柴非超、丛兴滋、赵连军、孟辉负责Data Spaces: Design, Deployment and Future Directions和Designing Data Spaces:The Ecosystem Approach to Competitive Advantage这两本书的翻译与内容梳理工作，确保国际知识的原汁原味与专业性。柴非超负责统揽全部翻译稿，确保语言风格与专业术语的一致性；林建兴与吴铭铭则对译稿进行多轮审校，从技术精准性与中文表达流畅度方面进行严格把关。

值得强调的是，林建兴在完成《数据空间知识体系指南》创作后，亲自担纲本书的统稿、整合与编写工作，承担了较为重要的工作，并首次提出“建运一体化设计与治理”“可信数据审计框架”及“智能互联数据空间神经网络”三大核心理论，主导完成了书中最具特色的“中国方案”部分，奠定了本书的本土创新根基。

“建运一体化设计与治理”理论：针对数据空间建设与运营脱节的普遍难题，该理论强调在蓝图规划阶段就同步考虑长期的治理与运营，提出了一套贯穿数据空间全生命周期的闭环管理框架，为数据空间的可持续价值实现奠定了方法论基础。

“可信数据审计框架”理论：直击数据资产化与金融化的核心障碍—信任问题。该框架创新性融合技术审计与合规审计，详细阐述如何通过数据计量、区块链存证、隐私增强等技术手段，构建贯穿数据流通全链条

的可信审计能力，为“数据空间商业价值释放”提供了关键的技术支撑。

“智能互联数据空间神经网络”理论：前瞻性描绘未来数据空间的演进形态。该理论提出，未来的数据空间将不再是孤立的平台，而是由无数自治或半自治的智能体（AI Agent）通过标准协议互联而成的、具备自演化能力的“神经网络”，为构建下一代动态、智能的数据驱动生态提供了理论先导。

作为机械工业出版社与全球数据资产理事会合作推出的“数据要素丛书”中关于数据空间的又一力作，本书不仅是知识的集大成之作，更是针对中国数据要素时代重大命题的理论创新与行动蓝图。

本书主要内容

本书采用五层递进结构，为读者构建从认知到实践的全图景行动纲要。

第一篇：基础理论与概念框架（第1章～第4章）

本部分奠定数据空间的认知基石，系统阐述数据空间的起源、核心原则与生态系统，并深度解析国际数据空间的参考架构模型、信息模型与核心角色。内容深度融合了Designing Data Spaces: The Ecosystem Approach to Competitive Advantage的演进路径与Data Spaces: Design, Deployment and Future Directions的生态系统论述，为读者建立关于数据主权、使用控制、语义互操作等核心概念的完整框架。

第二篇：架构设计与治理评估（第5章～第8章）

本部分是承上启下的方法论核心，聚焦数据空间的构建、运行与治理，详细解析数据空间的设计原则、技术组件与治理框架，探讨联邦数据集成、语义互操作设计等关键技术，并提供一个系统化的数据空间成熟度评估模型。本部分不仅融合了原著精华，更首次提出了“可信数据审计框架”，并系统阐述了DataOps与MetaOps等下一代运营模式。

第三篇：平台选型与技术实现（第9章～第10章）

本部分聚焦平台选型与技术落地。通过系统剖析DataPorts、i3-MARKET、KRAKEN等九个欧洲前沿数据平台项目，以及ioChina本土实践，结合主权云、联邦学习、区块链审计等关键技术，本部分深入阐述了数据计量、可信审计、隐私增强、生态协同等核心能力的实现路径，为构建技术可信、商业可行的数据空间提供决策支持。

第四篇：行业应用与最佳实践（第11章～第17章）

本部分通过七大关键领域（工业、能源、金融、医疗、交通、农业及基于FIWARE的通用实践）的翔实案例，全景展现数据空间的落地成效。案例不仅精选自欧洲旗舰项目[如工业数据空间（Industrial Data Space，IDS）参考用例、德国交通数据空间DRM]，更深度融入本土的创新实践与分析，为各行业从业者提供了可复用的实施蓝图与价值参考。

第五篇：未来展望与中国方案（第18章～第19章）

作为全书的升华与创新亮点，本部分前瞻性探讨数据资产化、金融化及数据空间驱动的商业变革等前沿趋势。在此基础上，本部分开创性提出符合中国政策环境与发展阶段的“智能化数据基础设施”实施路径与“中国方案”，系统阐述从国家数据基础设施战略框架、技术收敛创新到分类实施路径的完整行动指南，为把握数据要素市场的未来提供战略指引。

如何阅读本书

决策者与管理者（如CEO、CDO）：建议精读第一篇、第二篇和第五篇，把握数据空间的战略价值、治理框架与未来方向。

架构师与工程师：可重点深耕第二篇和第三篇，掌握构建数据空间所需的技术架构、平台选型与核心组件的设计细节。

行业专家与业务负责人：推荐直奔第四篇，从你所在行业的实践中汲取灵感，并可按图索骥，回溯相关技术原理。

学者与研究者：通读全书可获得完整的知识体系，第一篇和第五篇将为你提供丰富的研究课题与前沿视角。

金融与投资从业者：重点关注数据资产估值、可信数据审计及金融化创新等相关章节。

本书可与《数据空间知识体系指南》结合学习。《数据空间知识体系指南》如同“地图”，构建了数据空间的整体知识边界与核心概念框架；而本书则如同“详细的导航与探险手册”，不仅提供了实现路径、技术细节与实战案例，更引领你走向前沿与未来。二者结合，方能既见森林，又见树木。

本书读者对象

各级政府中负责数据要素、数字经济政策制定与实施的人员。

企业的首席数据官、数据架构师、IT负责人及战略规划者。

金融、工业、医疗、交通、能源、农业等领域的数字化转型从业者。

高校及科研院所中从事数据科学、信息系统、法学研究的师生。

会计师事务所、律师事务所、咨询公司等专业服务机构人士。

所有对数据流通、数据主权与未来数字生态构建充满好奇的探索者。

本书内容特色

1.体系完整，逻辑严密

五篇结构层层递进，构建了从理论到实践再到创新的完整知识闭环，既涵盖数据空间的基础概念，又深入探讨最新的技术发展、应用实践和未来探索。这一体系充分吸收了两本原著的结构优势，同时根据中国读者的阅读习惯进行了优化。

2.立足国际，聚焦本土

在系统引介IDS、Gaia-X等国际主流标准与实践的基础上，开创性提出“中国方案”，系统阐述数据空间行业实践、可信互联的智能体等特色实践，进而充分结合当前信任机制构建难题与数据空间持续运营困境，提出“可信数据审计框架”与“智能互联数据空间神经网络”方案，诠释了“中国智慧”的内核。

3.技术前沿，实用性强

深入剖析数据空间架构、治理与评估模型，并围绕数据计量、可信审计、隐私计算等关键技术，总结提供可复用的方法论，帮助读者解决实际工作中的挑战。

4.案例丰富，启发性佳

汇聚来自欧洲旗舰项目及中国行业实践的丰富案例，涵盖工业、金融、医疗、交通等多个领域，理论与实践紧密结合。

5.前瞻思考，引领方向

首次探讨可信数据治理、数据资产审计、数据金融化、智能体互联网等前沿主题，为读者提供前瞻性战略洞察，助力把握数据要素市场发展先机。

致谢

本书是集体智慧的结晶。我们要衷心感谢Data Spaces:Design,Deployment and Future Directions的作者Edward Curry、Simon Scerri、TuomoTuikka和Designing Data Spaces: The Ecosystem Approach to Competitive Advantage的作者Boris Otto、Michael ten Hompel、Stefan Wrobel等学者的开创性工作，他们的研究成果为本书提供了坚实的理论基础。我们还要感谢国际数据空间协会（IDSA）、Gaia-X、FIWARE基金会等国际组织在知识共享与开放协作中做出的卓越贡献。

本书的顺利完成离不开创作团队每一位专家的深厚学识与无私奉献。感谢全球数据资产理事会的同人及各章节合著者的通力协作与专业贡献。

我们尤为感谢机械工业出版社的各位编辑。从本书的选题策划到内容架构，直至最终的文稿润色，他们以其前瞻性的行业洞察和专业的职业素养，为本书的出版提供了至关重要的指导与支持。

最后，感谢幕后所有为本书付出努力的朋友。愿本书能成为一座桥梁，助力各方共同构建可信、高效、价值驱动的数据流通新生态，为数字中国的建设贡献智慧与力量。