二是促进数据要素市场化配置。可信数据空间通过构建一 个多方互信的数据流通环境，能够有效打破数据孤岛，促进数 据在不同组织和行业之间的安全、透明流动。这不仅有助于提 高数据资源的利用效率，还能激发市场活力，推动数据要素市 场化配置。 （二）应用需求 可信数据空间可广泛应用于企业、行业、城市、个人和跨 境等多个领域，通过构建多方互信的数据流通环境，提升数据 开发协同效率，推动各行业产业链升级，提升城市管理和服务 10 通与合作，为数字经济的发展提供强大的数据支撑。 1．企业可信数据空间 一是构建数据流通环境。通过国有企业和龙头企业建设企 业可信数据空间，广泛联合合作的中小企业，构建多方互信的 数据流通利用环境，协同上下游企业开放共享高质量数据资源， 打造数字化供应链。例如，大型制造企业通过与多家中小供应 商合作，构建企业可信数据空间，可实现供应链数据的实时共 享和协同管理，提高了供应链的稳定性和效率。 据基础设施、数据空间可信能力、数据计算及工具库、行业数 据资源库、融合数据应用等。以公共数据供给为牵引，授权运 营为机制，带动企业数据、个人数据的融合应用，为数据开发 利用提供资源可发现、访问可控制、互信互操作、合规可审计、 生态可持续的环境，赋能区域经济发展、产业布局、城市治理 与公共服务优化。 海南省大数据发展中心建设了互联互通、共治共享的城市 可信数据空间，搭建区块链可信基础设施，提供数据产品超市、

域通过隐私计算实现 跨院病历协同分析、金融行业借助可验证凭证实现 KYC 信息复用、教育领域则 利用分布式存储完成学历资质的跨国核验等。 2. 建立跨组织身份互信 跨组织协作长期受限于三大瓶颈：组织间缺乏天然信任基础，数据互信机制 不全；缺乏行为一致性的"协议语言"，流程对接成本高昂；过度依赖第三方身份 验证中心，既导致流程延迟，又存在单点故障风险。 针对以上问题，数字实体网络将自主标识符作为组织与个体的身份锚点，可

能，并将其用于未来的学习中。结合不同的学习过程，CL 可以归类 为：类增量型持续学习、任务增量型持续学习、域增量型持续学 习、任务不可知型增量学习。在算力网络自演进学习过程中，可以 根据自身系统状态的参数变化、与用户的交互信息、外部专家的先 验知识等通过 CL 来不断提高服务能力和智能水平。然而，CL 目前 处于初期研究阶段，尚不具备完备的自演进学习理论模型和体系方 法，相关算法仍无法有效解决学习效率低、灾难性遗忘（Catastrohic

低碳绿色产业链 员工权益与关怀 生物多样性守护 创新驱动发展 ESG最佳实践企业案例– 贝泰妮 秉持“为人们带来健康和美丽”的企业愿景，贝泰妮将可持续发展理念与企业商业价值全面融合，打造诚 实互信的商业生态、探索科技赋能的健康肌肤管理，构建多元平等共融的职场环境、重视并关注人才培育， 用实际行动推动生物多样性保护及乡村振兴，切实有效地推进企业的经济价值和社会价值的双价值统一。 ➢ 在环境领

网络不再是仅仅用于个人通信，而成为整个智 能世界的基础设施，当数据层面具备了自我进 化能力的时候，网络面临的最大的挑战将是“安 全和信任”，包括数据和网络自身的安全，也 包括人与 AI 之间的相互信任，量子加密技术将 为智能体通信提供更强大的网络安全、数据保 密性和数据完整性。 通信网络十年一次大的技术转型，驱动力 从 IP、云再到 AI、全光、量子等，每一次变革 都是一次巨大的跃迁，十年百倍既充满想象空