矛盾，亟需构建一套 能够兼顾安全、效率与合规的技术体系，以系统性、前瞻性的基础设施支 撑数据要素市场高质量发展。可信高速数据网的提出，正是立足国家数据 战略全局、顺应数字经济发展趋势的一项关键技术创新，是推动数据要素 市场化配置、完善国家数据治理体系的重要实践路径。 可信高速数据网以“安全、高速、合规”为核心理念，基于IPv6+融 合新技术聚焦“数算、数网、数安协同”的演进主线，旨在破解数据流通 性、灵活性与经济性。 可信高速数据网的建设，有助于我国构建“横向联通、纵向贯通”的 全国一体化数据流通格局，推动形成统一开放、竞争有序的数据要素市场 体系，也体现了中国在数据治理领域的技术引领能力。面向未来，我们不 仅要持续完善技术架构，更要在标准制定、政策引导、产业生态等方面形 成合力，真正实现“制度先行、技术护航、生态共赢”的发展格局。 我们坚信，随着可信高速数据网的不断深化与推广，一个更加安全、 护、数据基础设施建设作出了系统部署，为我国数字经济发展提供了政策 支撑。 可信高速数据网作为数据基础设施中网络设施的重要构成，是顺应国 家战略需求的关键发展方向。它以《指引》为根本遵循，面向数据流通利 用场景，在高速数据网基础上强化“可信”能力构建，提供兼具弹性带 宽、安全隔离、高效传输、全链路可追溯特性的数据传输服务，成为连接 数据要素、算力资源和智能应用的关键纽带。可信高速数据网区别于传统 网络的核心优势在于：通

成式人工智能服务管理 暂行 办法》 美国 ： 2023 年 10 月 30 日 ，美国白宫政府发布最新 的 AI 行政命令 —《关于安 全、 可靠和可信地开发和使 用人工智能的行政命令》 欧盟： 2023 年 12 月 9 日 ， 欧盟委员会、欧洲议会和欧 盟理事会就《人工智能法 案》达成临时协议。 金融领域知识增强的大模型 金融任务增强的大模型 目 标 技术 目 适用任务 侧重 点 拥有众多技 能的金融行 业专家 行业知 识小白 可信金融大模型的研究框架 应用合规可信 数字化监管规则 金融合规测评 智能监管沙箱 人工智能可信 可解释 隐私保护 公平性 鲁棒性 可靠性 可溯源 多模态金融大数据（表格、文本、图谱、图片、视频等 1: 可信数据空间赋能可信行业大模型 三大核心能力 可信管控能力 资源交互能力 价值共创能力 三统一 统一目录标识 统一身份标识 统一接口标准 （ 1 ）积极推广企业可信数据空 间 （ 2 ）重点培育行业可信数据空 间 （ 3 ）鼓励创建城市可信数据空 间 （ 4 ）稳慎探索个人可信数据空 间 （ 5 ）探索构建跨境可信数据空

................................................................................... 38 5.2 央国企信创的可信工程................................................................................................. CPU、操作系统为 底座的自主研发的云平台，统筹利用计算、存储、网络、安全、应用支撑、信息 资源等软硬件资源，发挥云计算虚拟化、高可靠性、高通用性、高可扩展性及快 速、弹性、按需自助服务等特征，提供可信的计算、网络和存储能力。云计算整 体架构包括：基于国产 CPU 的基础设施层，如整机、网络、存储等；IaaS 层—— 包括操作系统和云管理平台；PaaS 层——主要是通过使用容器环境对应用软件 40 5.2 央国企信创的可信工程 可信工程是从信创供应链安全视角提出的开发运营理念，涵盖供应链的上下 游各环节。可信工程的目标是系统产品和服务需要满足可信特征：“安全 Security、可靠Reliability、可用Availability、韧性Resilience、隐私Privacy、 安全 Safety”。可信工程的特征是对数字基础设施和数字产品系统的研发全流

腾讯云运营商行业解决方案总监 腾讯云运营商行业解决方案图谱（2025） 云网融合 • 大网内容加速 • 边缘加速与计算 • 端云协同AIoT 自主创新 • 新型AI基础设施 • 自主创新组件 • 可信数据空间 • 办公协同基座 人工智能 • 全渠道数智化 • 大模型原子能力 • 智能体开发平台 • B端大模型应用套装 • C端大模型娱乐套装 安全服务 • 反诈全域应用 • UGC内容安全 软件自主创新迈向深水区 可信数据空间加速落地 自主办公软件智能化升级 自主创新解决方案：高兼容灵活解耦，私有化专属部署 新型AI基础设施 • 高性能计算集群 • 智能高性能网络 • 高性能文件存储 • 训推加速套件 • 向量检索与存储 自主创新组件 • 自主创新操作系统 • 自主创新数据库 • 自主创新中间件 • 自主创新专有云 可信数据空间 • 区块链底座 • • 隐私计算 • 大数据平台 • 零信任安全 • 数据风控 办公协同基座 • 企业微信 • 企业邮箱 • 腾讯文档 • 腾讯会议 数据风控 边界防护 可信通道 数据底座 可信数据 技术工具箱 人工智能趋势观察：技术泛化实现多维度赋能 AI原子能力 大模型化 智能体成为 变革引擎 B端模型应用 日趋成熟 多模态AI 丰富C端体 验 人工智能解决方案：共享模型与工具，共创百业智能化

于 2024 年 3 月正式发布实施。 以技术研究报告和团体标准为基础，工作组采用“技术生态 +业务场景”双轮驱动的模式推动互联互通进入全面试点落地的 新阶段。在技术层面，按照“可行-可用-可信”的工作思路逐步 深化，一是以技术开源的形式，发布业界首个较为完备的隐私计 4 算互联互通 API 接口规范，并根据实践情况进行勘误和更新；二 是开展平台互联互通改造联调，形成了以团标为依托的互联互通 方对于互联互通合作模式的认可。工作组单位参与的第一批互联 互通场景类型分布如下： 图 2 工作组单位参与的互联互通场景类型分布情况 5 三、技术实践 为推动互联互通技术落地，工作组根据互联互通标准，按照 “可行-可用-可信”的工作思路，逐步深化开展了技术开源、平 台联调适配和检测能力建设工作，并通过组建互联互通技术社区 整合各方技术力量，统筹推动技术实践工作开展与技术生态建 设。其中，技术开源工作是互联互通从标准迈向实践的第一步， 议和数据 交换的正确性与可靠性，推动不同隐私计算平台底座在管理层、 控制层和传输层等实现无缝对接；另一方面，通过建设互联互通 算法检测能力，在保护算法提供商知识产权的同时提升算法的安 全性与可信度，从而充分调动产业各方持续迭代开发隐私计算算 法的积极性和创造性，将隐私计算市场引导至对多样化、高性能 算法的公平竞争，并逐步衍生形成算法市场、模型市场等新形态， 更好激发良性多元技术生态和完善算法知识产权体系建设。此

44 47 52 57 59 69 74 BI 平台：释放决策与执行效率，增加可信度 指标建设：健全体系驱动管理与业务协同 应用开发：创新引擎，AI 让零代码更“零 数据治理：实时与管理让流动数据更具价值 BI 助力提升决策效率，减少错误决策 还原数据分析过程，让结果更加可信 应用场景复用让分析成果“即取即用” 智能 BI 将数据消费范式转向“数助人” 数智时代指标体系驱动业管协同 国家层面的 数据政策一览 发布时间 政策文件 内容 发布单位 2025 年 4 月 《国家数据局综合司关 于组织开展 2025 年可 信数据空间创新发展试 点工作的通知》 支持龙头企业等运营企业可信数据空 间，深化数据驱动型创新实践，完善 数据供给机制，丰富数据应用场景， 带动供应链上下游企业、生态合作伙 伴等协同开放共享数据资源。 国家数据局 2024 年 6 月 《国家人工智能产业综 合标准化体系建设指南》 KEY LANDING PATH OF ENTERPRISE DIGITAL INTELLIGENCE APPLICATIONS 17 企业数智应用白皮书 BI 平台： 释放决策与执行效率，增加可信度 2.1 企业内有多少决策？复杂的经营环境下，企业内的决策绝不仅是高层的特权，企业内上上下下每天都做着无数的决策。 对于一个零售企业而言，采购部门要考虑哪个商品要补货、该进多少货；营销部门要考虑哪个商品要促销、该怎样促销；

从而有助于缓解就业市场的摩擦，缩小结构性矛盾。 四是本项研究报告关注平台所带来的高质量充分就业助力。报告认为，依托 平台的平台，利用平台在技术、数据、信用服务等方面的综合能力，能够推动就 业市场的信息更高质量、更透明、更可信；推动就业市场的匹配更为高效与精准； 推动就业保障水平更高，从而提高灵活就业的就业质量。 五是本报告关注数智化平台服务于蓝领灵活就业高质量发展。当前，蓝领就 业存在三重失衡：总量失衡、技能结构失衡、信息匹配失衡。现有的招聘平台门 全天候、一站式服务为就业咨询提供便利 32 第三节 平台打造聚合各方主体的就业生态 32 1.多主体协同 33 2.多资源聚合 33 3.多流程融合 35 第四节 平台增强就业信息透明度与可信度 36 第五节 平台促进新型就业模式发展 37 1.平台为新型就业模式提供要素支撑 37 2.平台新商业模式催生新型就业模式 38 3.平台持续创新促进新型就业模式高质量发展 39 第六节 打造平台的平台促就业模式，构建安心就业生态 45 1.聚合就业生态多主体 46 2.打通就业全流程服务 48 3.协同多就业服务平台 50 4.构建“安心就业生态” 50 第二节 平台特有基因建立可信任劳动力市场 53 1.多重机制保障招聘岗位信息真实性，避免招聘欺诈 54 2.平台特有能力核验求职者信息真实性，增强招聘效能 54 VI 第三节 就业进入 AI 时代，人工智能显著提升人岗匹配效率

4、数据质量更“准”：通过本次疫情的实战考验，对数据的精度 准度提出了更高的要求。需要形成常态化、体系化的数据质量保障 体系来确保数据能够作为 ZF 决策的关键要素。通过数据治理全生命 周期的处理让数据可信、可用。建设数据标准管理系统，建设数据 29 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 质量管理系统，在治理过程中对数据进行质量检测，发现数据质量 问题，评估数据质量，利用数据质量工单，形成数据质量闭环管理， 识等的表示和使用。 GM/T 0012-2012《可信计算可信密码模块接口规范》，该标准 描述了 TCM 的密码算法、密钥管理、密码机制等，可指导 TCM 产 品的研发。 GM/T 0013-2012《可信计算可信密码模块符合性检测规范》， 该标准定义了可信密码模块的命令测试向量，并提供有效的测试方 法与灵活的测试脚本。适用于可信密码模块的符合性测试，不能取 代其安全性检查。 50 计等方面事项；规范各领域云平台配额、管理、审计等方面事项。 75 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 4.1.1.3 安全保障体系 图：安全保障体系 以等级保护的“可管、可控、可信”为核心思想，构建集防护、监 测、组织制度、恢复于一体的市 Z 务大数据能力平台项目信息安全 保障体系。通过构建安全制度、安全技术、运维体系，实现信息安 全“三个确保”： 1.确保市 Z 务大数据能力平台项目满足

白皮书撰写背景及内容摘要 数据来源：沙利文研究 本白皮书定义“企业级智能生产力”，是在工业级AI、大数据与自动化技术的底座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 效率、质量、创新与韧性上实现持续跃迁的综合性新型生产力。 业务 流程 企业级智能生产力 知识域 人才域 业务域 治理域 多模态模型 LLM RAG ROI 以AI原生能力为核心驱动力，将企业的私域知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，并与现有信息系统打通，在可信治理下运行。 企业内部外部的知识资产（文档、流程、经验、客户数据、市场信息等）的数字化、结构化与智能化管理域。 围绕员工全生命周期（招聘、入职、学习发展、绩效、晋升、激励）的智能化管理与优化域。 效率提升。 整合数据与知识资产 通过统一的数据标准和智能知识管理平台，分散的数据和知识可以高效整合、沉淀和复用， 支持数据驱动的决策和创新，提升组织整体智慧水平。 增强创新与自我进化能力 在可信治理和人机协同框架下，组织能够实现自我学习、自我优化和自我协同，使企业在 效率、质量、创新和韧性上持续跃迁，快速适应市场变化。 智能生产力解决方案以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推

......................................................................................... 98 1. 熠智可信数据安全平台 —— 北京熠智科技有限公司............................................................................... 数据安全工作场景 1、用户行为管控： 1）账号管控：企业自主可控，账号、数据归企业所有，方便审计溯源，解决企业员工的组织身份不明确、数据难管控、员工多 账号等问题； 2）设备管控：确保员工在安全可信的设备上登录微联叮，保障企业数据安全，从源头上防止企业数字资产的外泄； 3）网络管控：私有化部署的情况下，用户必须要通过 VPN 拨入企业内网，才可以远程访问平台内网的设备和服务； 4）群组管控 数据安全工作场景 公司基于网安法、个保法等合规要求，通过构建信息安全监测、数据安全监测、用户个人信息安全监测、算法安全监测等人工及 系统检测能力，对大模型进行体系化的安全保障，确保模型在服务客户的同时可控、可信。 2024 高质量数字化转型技术解决方案集（下半年度） 9 4. Data x AI 基于大模型驱动的智能数据分析助手（ChatBI） —— 瓴羊智能科技有限公司 1) 企业介绍 瓴羊是