全国首部AI大模型数据流通安全合规标准发布，开启可信数据协作新纪元

2025年12月29—30日，全国数据工作会议在北京召开。会议明确将“推动数据‘供得出、流得动、用得好、保安全’” 列为2026年核心目标，并强调“强化数据赋能人工智能发展”是年度重点工作之一。

数据，尤其是高质量、大规模的数据，已成为驱动人工智能大模型进化的“核心燃料”。

然而，企业的数据储备再雄厚，也难以支撑千亿级参数模型的持续迭代。跨组织、跨行业、跨地域的数据协作，已成为破解大模型性能天花板、激活千行百业场景化落地的必由之路。

问题随之而来：如何在保障数据安全与隐私合规的前提下，实现数据的高效流通与可信协作？

2025年，国家数据局在能源、交通、医疗、出版等多行业推行的63个“可信数据空间”试点项目表明：可信数据空间凭借先进的技术支撑，实现了“数据可用不可见、可控可追溯、可审计可验证” 的核心优势，已成为向人工智能大模型输送高质量“燃料”，驱动产业升级与场景创新的经验范式。

数据要素价值释放=AI算法×可信数据空间×高价值场景。

数据要素的价值释放，是算法、空间、场景三者缺一不可的乘法效应。

AI算法是挖掘价值的核心引擎，有效提升企业数据资产的边际价值；
可信数据空间是数据安全流通的基础设施，将“散落在系统里的数据记录”变成可审计、可交易、可评估的数据资产；
高价值场景则是价值最终转化的落地出口，唯有三者深度协同，才能实现“1+1+1>3”的产业溢出效应。

2026年，既是可信数据空间从试点验证迈向全域爆发的关键之年，更是“数据要素价值释放年”。要实现这一关键跃升，需在三方面深化建设：统一技术实施安全标准、构建隐私保护与数据合规机制、厘清多方协作权责规则。

基于此，由中国电子商会归口管理、智合标准中心组织起草的《人工智能大模型可信数据协作安全与合规指南》（以下简称《标准》）应运而生。作为全国首部面向AI大模型的可信数据协作安全与合规标准，本标准旨在为可信空间数据协作各方提供兼顾技术安全与操作合规的全流程参考指引，助力AI大模型高质量数据的获取、共享与流通。

01 标准内容

《标准》立足AI大模型产业生态视角，以可信数据协作“技术合规双驱动”为核心，旨在建立安全可控的技术基座与多主体协作规则，明确大模型研发运营机构、AI应用开发与服务企业、数据提供方、数据处理方、技术支撑方以及法律合规机构等多元主体在可信数据协作中的协作规则、操作规范与风险防控机制。

02 标准亮点

《标准》以AI大模型可信数据协作“技术防护+合规管理”为核心，聚焦数据协作安全技术框架、数据协作全流程合规管理、多主体协作安全合规管理、风险识别与应急处置、合规性评估与持续改进5大关键议题展开研制，通过建立统一的安全与合规“操作手册”，推动AI大模型可信数据协作从“试探式合作”升级为可信的“规范化、规模化协作”。具体包含3大核心亮点：

1. 首创“安全－合规”双轮驱动的一体化框架
统一技术“普通话”，将技术安全基座（如隐私计算）与全流程合规管理（协作前－中－后）系统融合，形成贯穿AI大模型可信数据协作全生命周期的统一操作规范，系统性破解技术安全与合规管理脱节的行业难题。

2. 定义“全链路－多主体”的可信协作规则
覆盖AI大模型可信数据协作前评估、中管控、后审计全链路，明确数据提供方、处理方、应用方以及技术支撑方等多元主体协同规则，为规模化、生态化的跨组织协作提供了清晰的“操作手册”与信任基座。

3. 提供“可落地－可审计”的标准化工具箱
精准对接AI大模型高质量数据供给需求，提供标准化操作指引与可落地的技术框架，实现从“规则倡导”到“实操落地”的转化，确保全流程行为可追溯、可审计，支撑产业规模化应用。

03 征集范围

《标准》现面向大模型研发与运营机构、AI应用开发与服务企业、数据提供方、数据处理方，以及技术支撑机构、数据安全服务商、法律合规机构公开征集起草人单位、起草人！

04 标准价值

成为《标准》起草单位或起草人，您将收获：

➣ 引领模式创新： 率先形成“技术安全+协作合规”的业务模式，构建高质量数据获取、共享、流通体系，体系化地孵化和验证高价值创新应用，打造差异化竞争力，增强行业话语权；
➣ 夯实专业实力： 充分掌握AI大模型可信数据协作的合规框架与操作要点，打通高质量数据获取通道，为AI大模型训练迭代注入核心动能，助力模型性能跃升，充分释放数据要素潜能；
➣ 优享政策扶持： 《标准》起草单位可在招投标、高新技术企业及专精特新等资质申报中获得政策加分，还可申领国家和地方专项补助；《标准》起草人可将专业成果作为职称评审核心加分项，享受国家和地方人才认定相关政策支持；
➣ 提升专业品牌： 《标准》编制组将为您颁发由中国电子商会标准化工作委员会官方认证的起草单位铜牌与起草人聘书，帮助您提升在人工智能与数据应用领域的专业认可度与行业影响力；
➣ 构建合作生态： 与数据提供方、数据处理方、大模型研发与运营机构、AI应用开发与服务企业，以及技术支撑机构、数据安全服务商、法律合规机构等产业链各方搭建跨领域合作桥梁，推动经验交流与资源对接。