智能化应用的可靠性稳定性具有重要作用，另一方面大模型集成了大 量高价值知识库，为此前以库表、文件为主流的数据共享提供新范式， 或可拓展数据共享利用方式。例如上海市积极推进高质量语料库建设， 通过构建统一的语料数据底座，助力地区大模型产业创新发展。 模型应用需求牵引打造面向人工智能数据治理新范式。数据治理 开发是支撑数据资源的清洗、加工、分析等进程的核心环节，随着大 模型应用的不断演进，数据治理范畴正由数据开发向着知识库建设进

融合、标准化架构、多层级交付、算网融合、全链路安全、开放 生态等六方面具有鲜明特点。 技术融合。数联网的核心技术架构基于隐私计算、区块链、低代码开发等前沿技术，构建了“可用不可见”的数据流通 范式。通过联邦学习、多方安全计算（MPC）、可信执行环境（TEE）等隐私保护计算技术，实现数据在加密或隔离环境下 处理，确保原始数据不出域，满足高密级数据交付需求；利用区块链的不可篡改性记录交易存证、操作审计等数据流通全流