数据产业正快速发展成为数字经济社会的主导产业 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设 12 美国的数据基础设施探索实践 欧盟的数据基础设施探索实践 第三章 建设和运营国家数据基础设施意义重大 32 国家数据基础设施是下一个30年全球经济增长的新引擎 国家数据基础设施是国家掌控数据战略资源的有效手段 国家数据 快速率、更高通量流通利用的需求更强烈，而使用控制、隐 私计算、区域链、数据沙箱、智能合约、数据标识、语义发现、元数据智能识别等可信安全的数据流通技术正在成为数据 要素化发展新阶段的主流技术。 欧盟 《通用数据保护条例》 （GDPR》 《 数 据 治 理 法 案 》 （DGA） 《数据法案》 （Data Act） 《 数 字 市 场 法 案 》 （DMA） 《 数 字 服 务 l、BDEX、Infochimps 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 12 > 13 第二章 世界各国积极探索 数据基础设施建设和运营 与欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR》、《数据治理法案》（DGA）、《数据法案》（Data Act）、《数字市场法 案》（DMA）、《数字服务法案》（DSA）等数据相关法律制度，以及中国的《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共

............................... 14 1.2 通用数据保护条例(GDPR）（欧盟） ........................... 14 1.3 《加州消费者隐私法案》/《加州隐私权法案》(CCPA/CPRA) ...... 17 1.4 欧盟人工智能法案(EU AI Act/EIAA) .......................... 22 1 自愿行业协议甚至普通法的监管。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 10 在准备人工智能项目时，需要考虑到人工智能法规的起源并不总是直观的，因 此需要细致分析。首个具有深远影响的法律框架是欧盟《人工智能法案》，因 为它保障了个人和企业的安全及基本权利。如果某些人工智能应用干扰或威胁 到公民权利，则会遭到禁止。如大语言模型等高风险人工智能系统可能会对健 康、安全、基本权利、环境、民主和法治造成重大损害，预计将出台相关法规 ○ 行政令 （例如，维持美国在人工智能领域的领导 地位，以及关于安全、可靠和值得信赖的开发 与部署人工智能技术的行政令） ○ 国会法案 （例如，2023年算法责任法案（提案） ● 欧盟: ○ 欧盟委员会政策文件 （例如，《可信人工智能伦理指南》） ○ 法规 （例如，《人工智能法案》） 国家层面: ● 亚太地区的一些规定： 中国（已颁布）（科学技术部）、日本（内阁 府）、韩国（科学技术信息通信部）、新加坡

件，把我国的新能源技术、资本与服务系统性排除在美国之外。欧洲对 绿色转型的实际行动摇摆不定，简化或推迟可持续发展领域的监管措 施，为欧洲企业“松绑”。美国和欧盟绿色转型战略回撤或摇摆，为国 际贸易、投资流动和技术标准带来复杂变化和潜在摩擦，我国企业面临 的海外贸易形势愈发严峻。以光伏行业为例，美国、欧盟等国家和地区 通过多次反补贴、反倾销、反规避等贸易手段遏制我国光伏行业发展。 美国又对东南亚四国进口的光伏产品发起双反调查，征收高额税率，对 图重塑对其有利的贸易规则，或对发展中国家构成排他性碳壁垒。如， 2025年8月，欧盟将碳边境调节机制（CBAM）作为与美国贸易谈判的关键 073 筹码，在《美欧互惠、公平与平衡贸易协议框架》中承诺CBAM将对美国 中小企业提供“额外灵活性”，以“程序性让步”缓解美欧贸易摩擦。 这种策略不仅体现了欧盟将气候政策工具服务于贸易战略的真实意图， 进一步巩固了美欧在绿色贸易规则上的协同立场，也对发展中国家构成 ，也对发展中国家构成 了排他性贸易壁垒。另一方面，部分发达国家通过严格的技术出口管 制、知识产权壁垒、关键技术设限等综合策略维持其技术优势，将迟滞 全球绿色技术合作与扩散。具体而言，欧盟未来很可能推行更激进的产 业补贴政策和碳关税等贸易防御工具来保护其本土产业，中欧双方在碳 市场规则衔接、绿色技术标准互认、产品碳足迹核算方法等关键领域的 协调难度显著加大。 074 中国工业和信息化

产业科技竞争进一步加剧。2025年，全球主要经济体密集出台科技战 略，加大科技创新支撑力度。如，美国的《赢得竞赛：美国人工智能行 动计划》，欧盟的《人工智能大陆行动计划》《应用人工智能战略》， 以及日本的《统合创新战略2025》。预计2026年，美国、欧盟、日本等 世界主要经济体大概率将延续做法，持续增强人工智能、量子科技、生 物制造等前沿技术研发，我国将面临国际产业科技创新竞争进一步加剧 推动人工智能、量子计算、人形机器人、高端芯片等关键领域取得技术 突破的基础上，将推动相关前沿技术交叉赋能，从而在新兴领域实现多 点突破。以人工智能为代表的新技术将进一步加快落地应用。2025年， 欧盟《人工智能大陆行动计划》提出规模化部署人工智能工厂和超级工 厂，以扩大人工智能计算基础设施，加速人工智能向战略领域渗透应 用，美国《赢得竞赛：美国人工智能行动计划》鼓励人工智能在医疗保 健、能 用人工智能技术改造 提升传统产业，深度赋能制造业、科学研究、医疗健康和金融服务等行 业发展。 （四）我国科技领军企业和独角兽企业队伍将持续壮大 科技领军企业数量位居世界前列。根据最新发布的《欧盟产业研 发投资记分牌》，在全球研发投资前2000名的企业中，我国大陆企业有 524家，占比达到26.2%，比日本、德国分别多339家、418家，是韩国的 047 13倍。预计2026年我国具

化落地与政策框架分析 8 资料来源：知乎@十一号组织 1.2ADAS商业化落地进程评估 1.2.1商用车ADAS应用渗透率研究 商用车ADAS应用渗透呈现显著的区域分化与车型结构性差异。在欧盟，受E- NCAP2025路线图强制要求驱动，自2022年7月起所有新认证商用车必须标配 驾驶员监控系统（DMS），疲劳驾驶提醒功能渗透率已达23.4%[1]；中国则聚 焦‘两客一危’等高风险 ‘型式认证+运营许可’双轨制，车 辆需通过KBA（联邦机动车运输管理局）的ADS专项认证，同时运营方须向地 方交通局申请线路许可，且每条线路须单独开展为期6个月的载客压力测试。值 得注意的是，欧盟Reg.(EU)2022/1426法规虽为全球首个L4/L5型式认证框架 ，但仅适用于年产量≤5000辆的小批量认证，大规模量产准入仍待2024年7月 后新规落地[4]。 法规差异正深刻重塑跨 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 21 3.1.2数据安全合规要求比较 在全球智能驾驶辅助技术加速落地的背景下，数据安全合规已成为跨国车企与 科技公司开展跨境业务的核心门槛。本节围绕中国、欧盟、美国三大主要法域 ，在个人隐私保护与重要数据管理的合规范围界定、跨境数据传输审批与本地 存储要求、多法域合规冲突协调，以及企业统一数据治理框架构建四个维度展 开系统性比较分析。 首先，在合

攻击的加密算法，完成所有联邦系统的后 量子密码迁移。 美国 2024年11月欧盟发布《向后量子密码迁移 的协同实施路线图建议》，规划到 2026 年 底，所有欧盟成员国都必须制定国家 PQC 过渡路线图，并开始针对高风险和中等风 险用例进行试点。 到 2030 年底，所有高风险使用案例的过渡 必须完成。到 2035 年底，会员国应“尽可 能多地”完成系统转型。 欧盟 2023年国家市场监督管理总局（国家标准 化管理委员会）批准发布我国首个量子信 量子AI/量子神经网络PoC（ATM网点优化智能决策），投研类金融模型、 量子反洗钱、量子隐私计算等探索，量子直接通信工程化探索（同城数 据备份等场景） 华夏银行 投资2.3亿美元建设量子安全数据中心；参与欧盟NEASQC项目研 究银行业量子计算应用；加入IBM量子加速器项目 量子-经典混合预测欧企债券成交率PoC（提升34%，2025年9月）、量子 机器学习（黄金交易反欺诈）、PQC探索（区块链数据保护）

美国《Genius法案》 欧盟《MiCA》 发牌制度 HKMA负责对具有金融类属性的虚拟资产包括稳定 币进行监督采取牌照制度，只允许持牌发行人发行 的稳定币销售给零售投资者 联邦和州监管机构，根据稳定币发行规模和 发行主体性质有所不同：100亿美元规模以上 的发行方由联邦监管机构监督，不足100亿美 元的非银发行方可选州监管 加密资产服务提供商（CASP）必须在 欧盟成员国获得监管机构的授权方可合 欧盟成员国获得监管机构的授权方可合 法运营，可通过“护照制度”在欧盟范 围内运营 监管范围 在港发行的法币稳定币或在港内外发行参考港元价 值的法币稳定币； 禁止无抵押的算法稳定币； 赎回不得附加繁琐条件和不合理费用； 未明确排除稳定币的证券属性 在美运营的1:1锚定美元或高质量资产的支付 稳定币，仅限于支付/结算的数字资产； 财政部需评估算法稳定币风险； 必须承诺按固定面值赎回，并维持价值稳定； 支付稳定币不属于证券或商品，豁免 SEC/CFTC管辖，不享受联邦保险 在欧盟成员国运营的电子货币代币 （EMT）：以固定汇率兑换成法定货币 的数字代币； 资产参考代币（ART）：价值参考一种 或多种法定货币或其它资产的数字代币 发行门槛 在港注册公司或海外“认可机构”，满足2500万港 元的最低实缴股本要求（银行类机构可豁免） 受保存款机构子公司、联邦批准的非银行实 体或州许可发行人 需在欧盟境内注册，获得成员国监管机 构许可

技术落地仍面临三大挑战：首先，过拟合问题导致策略在样本 外测试中衰减严重，2021 年 CICC 研究显示约 43%的 AI 策略实盘 年化收益比回测下降超过 40%；其次，监管合规风险加剧，欧盟 MiFID II 要求所有 AI ” 交易算法必须通过 explainability ” 测试 ；最 后，基础设施成本居高不下，一个中等频率的 AI 交易系统年运维 成本约需 800-1200 风险控制模块强制使用逻辑回归等透明算法 关键实施要点包括：  黑盒模型需配备代理模型（Surrogate Model）进行近似解释  白盒模型应定期进行系数稳定性检验  混合架构中需建立严格的信号隔离机制 监管合规方面，欧盟 MiFID II 要求资产管理人说明交易策略的 逻辑依据，这促使超过 67%的欧洲量化基金在 2023 年前将至少 30%的核心模型替换为可解释架构。实际案例显示，某中频统计套 利策略通过引入模型卡片（Model 测试环境隔离  所有订单附加时间戳和数字签名  日志系统实现区块链存证 法律合规方面，需特别注意不同司法管辖区的监管差异。例如 在美国 SEC 监管下，AI 策略需保留完整的决策日志；而欧盟 MiFID II 要求对算法交易进行定期报备。建议配置合规性校验模 块，自动过滤受限品种和禁止交易时段。最终风险报告应包含敏感 性分析矩阵，展示不同市场条件下策略表现的鲁棒性，为决策提供 量化依据。

例如，美国、欧盟等均已将算力网络纳入国家数字基础设施建设规划。2019年11月， 美国发布《国家战略性计算计划》，提出开发、拓展并提升国家的计算基础设施和生态系统。 2020年9月，欧盟对“欧洲高性能计算共同计划”进行了升级，重点发展下一代超级计算， 强化欧洲数字主权。2023年，欧盟在《2030 年数字十年政策方案》也提出"加强欧盟范围 内传输、 计算和数据基础设施建设”, 以实现欧盟2030年数字化转型的共同目标。此外，

能基础研究，保持具身智能领域的前沿领先地位。先后出台《国家机 器人计划3.0》和《国防部人工智能战略》，将AI技术竞争上升至国家 战略层面。欧盟方面，积极推进具身智能发展，强调具身智能的安全 与透明度，先后推出《欧盟机器人研发计划》、《欧洲人工智能战略 》和《人工智能驱动机器人战略》等。欧盟还以《人工智能法案》为 基础，构建了具身智能发展的伦理框架与产业规范。亚洲地区，日本 正在将机器人纳入社会并使机器人成为其社会基础的关键部分。2022