數據要素圓桌：打通數據要素梗阻 區塊鏈恰逢其時_區塊鏈

嘉賓：

鄭小林?浙江大學計算機科學與技術學院教授、金智塔科技創始人、

雷凱?北京大學深圳研究生院深圳市內容中心網絡與區塊鏈實驗室主任

楊圣????聚啊科技CEO

汪小益??趣鏈科技數據網格實驗室負責人

主持人：

于百程??零壹智庫副總裁、零壹研究院院長

主持人：大家好，我是本場圓桌主持人，零壹財經的于百程，感謝主辦方趣鏈的邀請，有機會和各位業界老師一起聊聊數據要素與區塊鏈的話題。

我們知道數據是數字經濟下最重要的新型生產要素，只有數據要素價值被充分發揮出來，數字經濟才能獲得更好的發展。但當下數據要素的確權、流通、收益分配、安全和治理等諸多方面均面臨著痛點，如何打通這些數據要素的阻梗，不僅包括政策和標準層面的推動，區塊鏈等技術應用也是非常重要的方面。在本場圓桌主辦方邀請了多位業界的研究、技術和企業的專家，我們一起來就此話題展開對話。

本場圓桌的嘉賓是：浙江大學計算機科學與技術學院教授金智塔科技創始人鄭小林，北京大學深圳研究生院、深圳市內容中心網絡與區塊鏈實驗室主任雷凱，聚啊科技首席執行官楊圣，趣鏈科技數據網絡實驗室負責人汪小益，歡迎大家！

那我們就首先進入第一個討論的話題，近年來我國為大力推動數據要素市場體系的建立，出臺了系列的相關政策。“十四五”數字經濟發展規劃也提出，我們2025年初步建立數據要素的市場體系。根據目前我國數據要素市場發展來看，面臨哪些的問題和挑戰，這個問題具有普通性，我們請4位老師都做一些分享，首先有請鄭老師。

鄭小林：非常高興有這個機會和大家一起交流這個問題，實際上在我國數據要素體系建立這一塊，剛才大家也都聽到了整個“十四五”數字經濟發展規劃，包括最近我們的中央深改委第26次會議，都已經把這個列入非常重要的議題上。所以剛才主持人提出的問題與挑戰，我覺得是兩大方面：

一是制度和整個機制這一塊挑戰比較大，其實這次深改委把整個改革的重點歸納為幾個方面，一是數據產權制度，大家也都會提到這個事情，因為數據產權制度在去年一直是一個重大的難點。因為數據的確權比較難，所以這次深改委把它更多強調了數據持有權、加工使用權和數據藏品的經營權，沒有提數據的所有權；二是現在都在講數據要素要流通，但流通和交易的制度這一塊目前也是非常難的，為什么呢？目前是各個省，或者各個企業八仙過海，各顯神通，大家做的模式都是不太一樣的；三，我們這里談交易，但數據要素作為一個生產要素，更多是做好優化配置。要做數據要素的優化配置，這里還是會涉及到一些收益的分配機制，目前我覺得也沒有特別好的，或者國家有一個制度頒發出來，都是各個地方，各個企業摸著石頭過河，這是機制與制度方面的。

二是相應的支撐技術，包括安全、隱私保護、標準規范，都會涉及到，當然等會展開討論。

我覺得大致是這兩大類，謝謝。

主持人：好，在制度和技術層面都有挑戰。接下來我們請雷凱老師分享。

雷凱：剛才鄭教授講的已經很全面了，因為從我個人來說，我也是一些體會。比如這個話題拿出來，我們習慣性的就在想，它到底怎么定義數據要素問題的邊界。因為這個話題要說宏觀的話，非常大，這是我的第一感覺。因為我之前做過幾年類似于迅雷下載的東西，當時文件共享流通。我在想現在國家提數據要素肯定是面向個人，面向娛樂性的產業，希望和經濟之間聯系起來。除了鄭教授講的那些，還得先說一說我們到底需求，包括哪些方面可能是剛需，哪些方面是弱剛需，從經濟生產的角度，要不然需求才是一個市場重要的組成部分。

另一方面，我后面一直在研究未來網絡，實際上也就是網絡的新型架構。我們早期說經濟的時候，那時候說是火車一響、黃金萬兩。我們從去年也提到新基建，數據也算是一個貨品，我們底層的數字經濟基建方面如果能夠建設得更好，當然中國在這方面已經相比很多國家做得有優勢了，包括疫情防控，數字技術在里面起到了很好的作用。這是我說的第二點，從基礎建設上。

三，因為數據要素畢竟涉及到經濟，因為我個人本身還是屬于理工科，當然最近也在思考這些問題，包括也寫了一些東西。包括數字技術的這些交叉學科，比方說跟經濟，跟管理，尤其和法律的關系。因為早些年做知識圖譜時，找醫院要這些數據，醫院還是很支持的，做科學研究，也知道我們不會亂用。后來到發期刊時就要倫理證明，倫理證明說白了也不是一個嚴格意義上的規則大家認可的東西，這就已經跨學科了。到現在大家都知道數據重要，包括現在出現了個人隱私數據安全法、關鍵數據法后，大家現在有一點過于不敢共享數據，不知道哪些數據該是共享的，這些已經超越到技術，超越計算機學科之外的學科相關問題，可能這也是值得大家關注的。

美國眾議院議員未能就穩定幣立法達成兩黨協議:金色財經報道，美國眾議院議員未能就穩定幣立法達成兩黨協議，金融服務委員會主席Patrick McHenry指責白宮的不妥協導致僵局，而民主黨領袖則表示，是McHenry停止了談判。

民主黨人Maxine Waters表示，該法案“存在嚴重問題，對美國不利”，并且“通過創建58種不同的許可證，促進了一場逐底競爭”，允許發行商在儲備中包含各種各樣的資產，并允許Meta或沃爾瑪等大公司發行貨幣。白宮發言人沒有立即回應置評請求。

Waters表示，美聯儲和美國財政部都不支持該法案的現狀。McHenry(RN.C.)上周提出了《支付穩定幣清晰度法案》，旨在為與法定貨幣價值相關的加密貨幣提供一個監管框架。[2023/7/28 16:03:14]

我先說這三點，對后面兩位專家學習請教的機會！

主持人：好，我們先都整體講一下，剛才雷老師講了中國數據層面是非常豐富的，當然這幾年大家確實對這一塊越來越敏感，分享起來越來越難。接下來有請楊總做一個分享。

楊圣：鄭老師和雷老師都是專家，我們做企業的有點班門弄斧。我之前稍微整理了一下，大概會有5個點，從企業來看會是一些問題：

1.數據標準統一的問題，到底怎樣的數據要素是可以流通的，它大概到什么程度；

2.所有權歸屬問題，比如我們做企業的有時候會做一些連接平臺，通過區塊鏈的方式做一些存儲，這個數據到底是誰的，它的歸屬問題。我作為數據使用方還是采購方，還是本身數據擁有方，歸屬權的問題；

3.我是做金融的，2015年到2018年那段時間數據治理是沒有什么人管的，很多公司用了數據賺了很多錢，但后面很多也都回出來了，包括杭州也有些企業確實是這樣，就涉及到合規來源的問題。我們今天數據可能有，或者有很多采集的方式，正確把它使用起來，比如說能變現或者其他方式。但遵循的原則根本就是合規問題，如果合規不解決，我相信大部分正規的企業都不愿意去冒這個險；

4.定價，其實數據定價比較難的，到底是供需上定價，還是官方有個指導價，還是怎樣，這個價格取決于數據要素將來流通的可能性，這是我看到的問題；

5.我們在做企業，我們對很多產業鏈上鏈主或者其他企業，它的數字化程度是有所了解的。本質上來說，如果2025年想做數據市場的話，前面還有一個前置條件，就是基礎建設，不管是政府層面的還是企業層面，還是很多其他制造業，甚至一些其他企業，它的數字化程度夠不夠。它的數字化程度夠，我們才有數據要素，否則也不存在這個問題，所以數字化程度也是個問題。

我大概是這么一點觀點，也和各位教授、各位領導匯報一下。

主持人：楊總總結了5點，有一些點大家的觀點是一致，像權屬、合規、基礎建設等。再有請汪老師。

汪小益：前面幾位老師都講的比較充分，我從企業里遇到的情況稍微分享一下。首先數據要素，本身“要素”這個詞是一個經濟的名詞，生產要素。數據資源到生產要素這一塊，其實有兩個事情是比較重要的：1.數據怎么資產化，這個涉及到剛才說的價格或者價值分配這一塊問題；2.要形成市場的話，必然要有交易，數據要流通，這個就會帶來第二個問題，所以我這邊主要想提的，整個數據要素市場或者數據要素流通最大難點，現在在可操作性層面。像北京、上海或者深圳，甚至一些二線城市都成立了數據的交易所，也出臺了交易的規章制度，但操作起來還是有難度，這里面也和數據要素形成，剛才說的兩個點分不開。

一，我們看到數據流通和安全保護之間需要進行一個平衡，像這兩年國家也出了數據的安全法也好，網絡安全法也好，還有個人隱私保護法。這就和數據要去使用、要去流通，本質有一個沖突的。另外，這幾年隱私計算這樣的技術也能夠解決一些問題，但它和真正明文計算之間，無論是在它的性能或者在準確度上，還是有一定的門檻，或者有一定的空間去做提升，這是一塊。還有一個困境，目前的數據也分離在不同的網絡里，比如說私有的網絡，甚至是一些專網，還有我們的互聯網。這些網絡甚至是不通的，所以說很多時候基礎設施對這些支撐往往也還不夠。

第二塊，剛才各位老師提的比較多，就是價值的形成機制不完善。數據有它自己的特殊性，比如說它使用的排他性，或者說容易泄露，所見即所得。甚至說數據對不同主體之間價值是不一樣的，所以定價很難。剛才說的數據權屬關系，我們當時確實遇到了這樣的問題。比如說一些機構確實存了數據，但這個數據其實不屬于他，數據可能是屬于個人，或者說屬于企業。當然這個數據中間還有其他的相關方，比如采集具體公司的，這些數據有沒有價值呢，有價值的，也有需求。但誰來對這個數據使用進行授權，或者誰到時候再來進行收益的分成，或者怎么分，這樣一些價值的分配機制還是比較難去做權衡的，所以我個人就提這兩點：流通開放和安全保護之間的沖突；二是價值形成機制和分配機制，相對來說還是比較困難。

數據：Arbitrum生態原生Dex Solid Lizard近24小時交易量超1200萬美元:金色財經據報道，DeFiLlama數據，過去一周，Arbitrum生態原生Dex SolidLizard TVL和交易量均有十倍增長。

當前，SolidLizard TVL近1.2億美元，為Arbitrum上TVL第五大協議，近24小時交易量超過1200萬美元。[2023/2/22 12:21:44]

主持人：我們先整體對數據現在使用的挑戰和問題都做了有共識的總結，但不管怎么樣，我們無論是從制度層面，還是從流通、定價各方面，有各種各樣的問題，實際上數據的使用是一直在存續的，我們必須使用起來，只是用什么樣的方式流通使用起來。

第二個問題，我們可以討論一下這個，因為今天有2位嘉賓都是企業家，都是科技公司企業家，鄭總和楊總。第二個問題，咱們在日常業務中也是涉及到很多數據，我們就談一下這個問題，數據的流通是數據價值關鍵環節。比如說數據如何跨機構共享，數據的安全保障和隱私保障，還有這些問題交易流通標準和技術措施上有什么好的解決辦法，我想先聽兩位企業家來講一講，你們在日常數據使用情況怎么樣，是企業之間的共享，還是要通過交易所，還是要怎么樣。前面說的流通標準，技術上有什么好的解決辦法沒有，要么請楊總先說一下。

楊圣：我講一講我的看法，我早些年在銀行，銀行是數字化建設，或者早期信息化建設最早的一個機構。這個機構里面存有大量的數據，原來銀行和銀行之間反欺詐的一些聯盟，或者說交叉營銷是怎么樣做的呢，基本上我搬著個電腦跑到銀行里去造庫。現在區塊鏈產生以后，包括像趣鏈這樣的機構也提了很多關于隱私計算的東西。本質上隱私計算是一個好技術，而且是將來通行的標準。但現在碰到什么問題呢，像隱私計算要在跨機構里解決信任問題，目前來說它的認知程度還是不夠的，從技術層面我們已經解決這個問題了，但從應用上真的各個企業能信任這個東西，包括信任誰的隱私計算，大家都知道隱私計算這兩年資本市場還蠻熱的，投資也很火，價格估計非常高。實際上我去和這些隱私計算CEO們溝通時，大部分商業化的能力還是比較弱的，還是處于技術已經到位，意識問題。所以如果從技術上來說，隱私計算已經可以解決一部分隱私問題，我有A數據，你有B數據，我不想拿出來，別人也不想拿出來，我們通過隱私計算方式去比對一下，然后各取各的所需，技術上沒有問題。意識形態上，我覺得還是有一個培養的過程吧，這當中可能跟國家出標準，跟企業之間比如形成一些寡頭的壟斷，會越來越好，目前比較散行的一些結構還是相對比較難。

二是不同主體或者不同鏈，我們從區塊鏈來說不同鏈上數據的采集，這個技術上也有，原來大家都知道區塊鏈有很多不同的鏈，現在都有些跨鏈的方案，只是唯一我擔心技術上問題是性能，真的是跨鏈去做這些問題，是不是性能足夠好，在技術上汪老師可以補充一下，趣鏈也有很多相關跨鏈標準和技術去做這樣的事情，跨鏈這個問題也可以解決。

三，我們早些年提的蠻多的，交易市場從未來看到底還是個中心化的，還是有可能去中心化。如果將來這個市場不是中心化的一種形態，通過一些其他的數據治理方式，或者一些智能合約的方式，技術上也是有保證的。大家都知道國內海外兩種方式，海外很多種這種方式，國內還是中心化比較嚴重。居中心化下數據要素怎樣流通更快，本質上節點越少，越公平，可能會流通的更好。這個技術智能合約也是有的，技術層面來說，我覺得都不是存在很大問題，都有一些對應解決方案。反而就像各位教授講的一樣，法律層面，政府的決心上面，到底放到什么程度，管到什么程度，這個東西要明確。不明確，盲人摸象就會有一種恐懼感。今天我在弄數據，之前抓了不少人，往后到底怎么樣，大家心里還是有慌張的，所以及早把石頭落定，可能這個市場就可以盡快的有所發展。

汪老師，我講的不是完全對，你幫我修正修正。

主持人：好，等一下我們請汪老師特別講一下這個技術。

剛才楊總提到兩個技術、一個思考，隱私計算和區塊鏈，通過這兩個技術來解決。這兩個技術在應用上應該沒有明文風險，本來就是解決這些問題。另外提了一個中心化和去中心化，這是一個問題。我們請鄭總，鄭總也是隱私計算領域的領軍機構，也是做和數據相關的。

GaloisCapital：在FTX賬戶上有1億美元無法提出:11月12日消息，對沖基金Galois Capital聯合創始人Kevin Zhou在給投資者的信當中表示，該公司近一半的資產被困在FTX平臺無法提出。

據悉，Galois Capital管理著超過2億美元的資產，他們因提前發現Luna崩盤危機而受到贊譽。（《金融時報》）[2022/11/12 12:55:11]

鄭小林：謝謝于老師，剛才于老師提的問題也是最近政府，包括數據交易機構碰到比較多的困惑，因為都在探討數據要素流通。實際上我們可以梳理一下，數據要素真正要打通整個環節的話，還是涉及到比較多的。剛才汪總提到了，我們從數據到數據要素要跨越很多環節，從原始數據的采集到數據的匯聚、管理、加工、清洗，再到成為一個數據資源，那數據資源再到數據資產，它其實還要再經過確權、計量，包括價值的估算。成了數據資產之后，我們再通過一定的技術，比如剛才講的隱私計算等技術，這時候我們才能去開放共享和交易，真正的對外變現，這里面才能把它作為生產要素去獲取相應的收益。整個從原始數據到最后的生產要素全過程中，它實際上都會涉及到相應的標準和技術的挑戰。目前解決方案在標準這一塊，像信通院，包括一些信標委等國內很多標準化組織，這兩年出了大量的團體標準、行業標準，甚至是國家和國際標準，基本圍繞數據要素產生和流通的全環節。這里比較重要的，比如說確權，我們就不再講了，比如怎么去定價，定價的標準。怎么去共享，或者是交易的標準，這里就要去做的。

二是要有一系列技術的支撐，剛才楊總提到了隱私計算，我們目前金智塔科技和浙大人工智能所也是在很多地方，特別今年我們在政務領域、金融領域做了不少事情。比如說目前我們在一些大數據局，包括省里、市里都去部署了相應隱私計算平臺，這里不僅僅是隱私計算。剛才包括前面汪總講的也對，除了隱私計算還需要其他計算模式的融合，所以我們更多支撐融合計算，因為它有明文、有密文。在政府里數據分了其他類別，比如說有可開放共享的數據，有授信共享數據，有禁止共享數據，它是有分級的。這里在技術上，一開始不管是政務數據還是社會數據，都要涉及到一個技術——數據的分級分類，這里也會涉及一系列標準。比如人民銀行就出臺了相應的金融數據分級分類標準，浙江省大數據局出臺了公共數據的分級分類標準，這里就會配套相應的技術和平臺，有很多公司也在這一塊做。我們針對分級分類之后提供的是一個不同的數據流通模式，或者叫計算的模式，所以我們把這一塊在各個地方去做時，更多稱為融合計算。這里包括了密文計算，包括了加密存儲，也包括了隱私聯合計算，我們這里是有好多種計算。數據交易會涉及溯源，責任追溯。兩個技術：數據水印、區塊鏈，都是比較好的解決技術。

我就先介紹這兩大塊。

主持人：鄭老師介紹的比較全，我問一個問題，比如標準和技術這兩個維度，標準是建立統一的方向。那標準和技術維度，你覺得哪個現在挑戰會更大一點呢？

鄭小林：這個就看我們要定位在哪個環節上，我們剛才講的全流程上都會涉及到。舉個我們比較熟悉的，或者我們公司最近在做的隱私計算這一塊，實際上隱私計算本質上挑戰也很大，因為現在公司說起來可能是上百家都在做，比如這里技術又分是用聯邦學習的，還是用多方安全計算，還是用Tad，這里對應技術背后標準難度又是不一樣的。二是我們在隱私計算領域里最近各個廠商討論比較多的是互聯互通，像互聯互通的標準目前根本沒有，所以現在有很多廠商在對外提供整個可以支撐互聯互通的解決方案，但實際上相對來講，因為我們自己也在行業里，標準沒有解決，真正要實現互聯互通還是比較困難的，我覺得這兩個應該是相輔相成的。

主持人：相輔相成，在不同領域差別還是比較大。

鄭小林：對，不同環節難易度是不一樣的。像分級分類這一塊標準出來已經比較多了。

主持人：OK，剛才兩位也提到數據生成交易中的區塊鏈技術和隱私計算技術，這兩塊我們請汪總，因為汪總兩塊都會涉及，趣鏈做得比較領先，把這一塊和聽眾好好介紹一下。

汪小益：好的，剛才楊總、鄭老師都提到了這兩塊，我這邊單純從技術的角度分析一下區塊鏈的技術，或者隱私計算技術可以在這里發揮什么作用。

MJ Hudson 為數字資產投資者發布托管測試功能:金色財經報道，資產管理行業端到端解決方案提供商 MJ Hudson 推出了一項新的托管基準服務，專門針對投資數字資產的客戶。這項新服務將對主要托管人在數字資產托管提供的關鍵主題方面的能力進行基準測試，包括但不限于戰略和承諾、數字資產覆蓋、欺詐預防、私鑰管理、報告、治理、法律、監管批準，和保管費。[2022/9/26 22:30:03]

首先，談一談區塊鏈這一塊。區塊鏈本身就是一個多方協作的技術，而這恰好和數據要素市場，這種多邊市場協作是蠻契合的，所以區塊鏈及其相關技術是可以在整個數據交易相關環節有它一定的作用。比如說我們在交易前，數據的產生，之前大家一直提到數據確權或者登記怎么去做，傳統技術是不太好做的，因為傳統的存儲，或者存儲下來數據是不知道這個數據是屬于誰的。但如果說我們前期做好QICR，比如說QIC之后又和數字身份進行一個綁定，相當于是形成了一種孿生的數字個體，這樣的話在數字空間產生的，或者對數據一些貢獻就可以做到相對來說精確的登記，這我說的數據交易之前，數據產生或者加工環節。

二，我們在數據交易過程中，區塊鏈有一項技術叫智能合約，它可以幫助我們實現數據本身交易的自動化，甚至說做數據多方之間清結算，這些都可以做到比傳統技術更加透明或者公證。如果我們從一些規章或者制度上能夠把大家這項貢獻衡量出來的話，區塊鏈的智能合約技術就能把各方權益以技術的方式確定下來，甚至可以做到實時的各方價值分配，這是它的第二點。

三，區塊鏈還有一個好處，大家一直覺得區塊鏈是很難篡改的，所以它很適合對整個數據交易過程中一些記錄進行實時存證，這個也方便事后監管或者審計，所以區塊鏈本身單純從技術角度來說，這三方面的事情是比較擅長的。

隱私計算，它比較好的是契合在整個數據流通或者使用環節。剛才也提到現在國家對數據的安全或者隱私越來越看中，隱私計算剛好能夠幫助實現數據的匿名化，或者脫敏等，大家也提的比較多數據不出域能不能使用，這和數據本身價值要發揮來說，或者跟數據要素特殊性來說，這個技術跟它是非常契合的，就是它的使用權和應用權能不能分離。因為數據如果不分離的話，數據所見即所得，這個價值就會大打折扣，也對它的數據要素市場形成不利。

另外，回應一下剛才楊總提到跨鏈相關的技術，確實現在也有這樣的問題，因為剛好這一塊我也在做。如果說Web2的話有這個數據孤島，在區塊鏈這個行業也會形成新的數據孤島存在，不同鏈之間確實沒有那么容易互通，它也存在著相應的問題。這一塊目前來看，大家關注的更多還是安全性，性能不一定有那么好，但更多大家還關心它的安全性層面。它還有一點，我覺得可以作為數據要素本身互聯互通的參考，因為區塊鏈更加透明，所以很多平臺都是開源的。它的標準形成不是說大家去制定一個標準遵守，而是從代碼層面大家慢慢形成了一些共識，這種跨鏈協議。大家如果都遵循的話，自然這些系統之間，至少從技術層面就互聯互通了。像數據流通的話，也可以參考這種方式往前走，主要還是形成一些事實的標準。

這是我的一點看法。

主持人：謝謝汪總做了很多普及，楊總對這一塊技術有什么補充嗎？

楊圣：汪總已經解釋的很清楚了，基本上區塊鏈主流的存證、通證、不可篡改性，包括智能合約都提到了，我沒有太多可以補充的。

主持人：好，那我們接下來討論一個交易所的模式，因為數據交易所是我們這幾年在數據流通層面做的一種方式，一種模式。貴州的大數據交易所算是國內最大的，但交易額也就3億。數據顯示，現在我國90%的可用數據都是政府在推動數據服務方面，當然仍是以與企業合作為主，比如技術服務為主的合作模式，企業代理的運營模式，還有政企合資的模式，這是統計的3種。這些模式是否會形成以市場為根本的調配機制，實現數據要素由市場配置的方式呢，我們來看一下數據交易所模式對于整個數據流通效果如何，機會怎么樣，接下來有請雷老師分享一下，包括鄭老師。

雷凱：謝謝于老師，這個問題其實找我回答不是特別合適，因為交易所，我們在學校搞科研，對交易所了解的也不多。3億也不小，就看它投入了多少成本，這是第一方面。我也知道深圳最近成立了一個交易所，號稱幾個月就搞了多少億，當然肯定從我們預期的數字經濟規模來說還是不夠的，說市場這個模式，我覺得第一，市場要足夠大。現在說的都是政府來驅動，政府的這些數據又特別敏感，因為我記得很早的時候，那時候說數字中國，曾經說過把工商數據、稅務數據、社保數據都要拉通。但現在整個立法依據都沒有，在這種條件下要把市場規模做大，還是相對來說它的機制體制方面問題沒有解決。

前美聯儲官員Lee Reiners呼吁監管機構取締加密貨幣:6月29日消息，根據Business Insider發表的一篇文章，前紐約聯邦儲備銀行官員Lee Reiners認為，監管機構應該禁止加密貨幣。目前在杜克大學法學院擔任教授的Reiners認為，在比特幣在高通脹到來之時未能表現出“數字黃金”的特性之后，目前的加密貨幣崩盤是“合理的”。

Reiners表示，加密貨幣迄今為止最大的牛市完全是由央行的超寬松貨幣政策推動的，這種政策導致了過度投機。現在，美聯儲已經開始快速加息以遏制通脹，比特幣和其他風險資產的表現都不佳。（U.Today）[2022/6/29 1:39:57]

我想說說我平時思考這方面，從我本職工作來說一下。我其實做了十幾年匿名數據網絡，這種未來網絡的體系結構。這個也是2009年跟比特幣、區塊鏈同時誕生的，它的出發點，我們看IP出來也50多年，IP早期實際上是做一個搬磚的，搬運工，搬的是啥不管。我們說到數據要素，深層次來講，我們還得再想深一點，并不是所有的數據都存在交易價值，我們實驗室名稱申請時也是強調內容中心網絡和區塊鏈的結合。可能我平時思考也是從幾個維度：首先一是底層邏輯，現在底層邏輯也是技術，包括數字經濟發展，大家發現大數據、人工智能這些技術，包括云計算進步以后，我們可以把數據當做一個商品，或者當做一個生產要素來進行一種經濟化的行為。從原來早期技術來看，它并不是為了這個目的而創造的，而發明的。

比如現在我們在網絡領域經常就有很多打補丁的方式，如果能推倒重來的話，我們從整個數字技術來說，數據的產生就應該打好標簽，打好標識，做好分配，做好內容。而不至于現在反過頭來，原來沒有，我們去補，這是一個底層邏輯的思維。如果從市場的角度，我覺得可能現在大家都發現無論是政府也好，還是我們所說的幾個大廠也好，他們確實從數據上已經具備了一些變現能力，實際上這個規模還是有一點偏壟斷性的規模，這也是一個很重要的，違背經濟學原理的事情，市場要足夠開放的話要多元化。現在我們說長尾的尾部可能有些數據也能變現，也能增加交易額，但實際這些投入的成本很大。

剛才鄭教授和汪小益總說的這個，我們通過技術能夠讓這些企業放心的、快速的來進行變現，這方面也可能對市場的促進，也就是圍繞數據交易一些服務生態，應該也要算到交易里去。我還想關心的一個，現在很多數據變現都是在C端，并不一定是B端，但C端數據也都遇到了很重要的個人隱私問題，這方面還是有很多可以想像的，不一定我們要到數據交易所去，能夠有一種更好的模式，讓政府也放心。包括前面講到去中心化，區塊鏈研究這么幾年一直在體會，其實交易的去中心化是OK的。就像我們平時市場經濟，大家底層多對多的交易沒有問題，但要把去中心化，是監管的去中心化還是交易去中心化，這兩層要分開。像這種大的數據交易所，雖然年交易額好像看起來也在增長，但它實際上只做了一部分數據交易市場的功能，我們也不要過多在意以這幾個數據交易所的交易額來判別數據交易的市場到底有多大，或者現在發展到什么情況。

我就先說這么幾點，謝謝。

主持人：謝謝雷老師，雷老師核心還是提了中心化和去中心化，多中心化。我們交易所實際上是中心化的機制，之前楊總也提到這個問題，我們長尾的，甚至是C端這些是以后的去中心化，這肯定是兩個市場，兩個模式都應該并存的，但時間周期可能很長。

接下來請鄭老師講一講交易所的模式。

鄭小林：謝謝，剛才雷老師分享了一個非常好的觀點，就是交易所有多種模式。實際上我們最近回過來看一下，最近交易所成立的新聞特別多，好像于老師做過一個統計報告，有39家，實際上還有一些平臺沒有統計進來，不完全統計可能有40多家。這里確實是有很多種模式，比如說有的是以技術服務為主，有的是企業幫政府去代運營，有些是政府跟企業聯合出資，都有。這幾種模式應該是交易所主體構成的模式，還不是它的交易模式，是交易所主體的模式。

我們講交易所主體模式時，回過頭來看一下目前各個交易所在交易的數據，基本上兩大類：一個是公共數據；一個是社會數據。公共數據，包括社會數據，從另外一個角度又分為政府的數據、企業數據、個人數據。剛才雷老師講的特別好，個人數據在交易的時候量是很大的，但它走的是場外交易，我們把它稱為，它根本沒有進交易所，走得是場外交易，其實這個量很大。在類似很多交易所里沒法走，但場外交易可能會涉及到一些灰色地帶，大家都清楚的。無非是我們現在要通過交易所、交易平臺、交易中心，這些更加合規的場所，把交易數據、交易也合規起來。我們從合規的角度來看，交易模式就要去做合規化，交易的主體也要合規化。

這里涉及到公共數據的交易到底誰來交易，其實國內沒有一個非常好的、明確的東西。但浙江省，應該就是這一周還沒有正式對外發布的，在征求意見稿的是公共數據授權運營暫行管理辦法，正在各個大數據局征求意見。我們之前講了因為很難界定它所有權，但它的持有權是政府，所以它的加工使用，往往現在很多政府因為下屬會有一些國資的公司，是他們在加工和使用，然后用在政府場景。現在要把它拿過來做到社會應用或者商業化應用，它的主體就會涉及授權的問題，浙江省就在探索。比如政府去授權一家公司他們來做這個運營，這家公司憑什么有權利來被授權，它的交易平臺是不是合規的，這里就會涉及到一些管理辦法，目前浙江正在推動運營全企業的設定，應該是在做這個事情。而且省里是會成立幾十家，讓大家一起來做這個事情，最后它來規范化，這是公共數據。

剛才講的社會數據這一塊，比如說移動運營商，移動運營商數據一條多少錢，或者包年多少錢，有很多這種模式。現在一些群體可以這樣做，分析的數據、報告數據可以這么做，但單條的隱私數據也沒法這么做了，這時候它的交易模式就在變了。我們可以看到交易的對象，因為我們要做更合規，現在在各個交易所或者交易平臺，它的交易對象也在變，從原來的原始數據更多變成脫敏數據，或者是加工數據，或者是一些數據的報告，或者是前面大家在討論的，它更多是基于隱私計算的模式來進行數據可用不可見的交易模式。

回過頭來可以看到，一是技術，二是交易對象，三是來支撐交易的主體都在發生變化，這樣的話，模式也是多種的，可以去組合起來。你并不能講哪一個模式是更好的，如果現在我們講最狠的模式反而是場外的那些交易，它做的量是遠遠超過我們看到的國內真正交易所、交易平臺的交易額。

我暫時先分享這些！

主持人：我們最后再做一下展望吧，因為數據要素市場其實發展是很快的，我們看到很多政策，看到很多技術的變化，看到應用的變化，當然也有很多挑戰，前面說的。但未來的發展趨勢是什么，我想聽一聽幾位老師，都可以做一下展望。包括市場主體，技術趨勢，行業應用，市場生態，這方面都可以，我想看一下各位對于趨勢，可以做一個簡單預測，有什么樣的發展重點和趨勢情況。

請雷老師先來！

雷凱：和幾位專家交流確實很受啟發，我稍微總結一下剛才各位專家講的。

第一，我相信大家都認同數據要素市場更規范化，然后它應該更規模化、多樣。如果我來說一點的話，我覺得它以后會更加體系化。這個體系化就是說，我們發現在數據要素市場里參與方式很多的，有橫向縱向兩方面來看，底層就是要技術逐漸成熟來降低數據要素的生產成本，畢竟我們不能像加工業一樣，越往后面走，加工業的附加值越高的。就像地理種的莊稼賣不出什么價錢，到真正做到餐桌上的附加值比較高，從某種體系來說也是越來越健全數據要素市場的一部分，不是簡單我和你之間，我和他之間換來換去，可能我們還有更多圍繞著信息技術，圍繞著需求一些提升的價值空間在里面。

另外，體系化過程中會產生生態化，大家攜起手來能夠把一個更加豐富，大家在其中都會獲得好處，就原來說雙贏，現在我覺得是個多贏的局面會出來。

我先開個頭，謝謝！

主持人：體系化，生態化，非常全面！

接下來請楊總分享一下！

楊圣：謝謝于老師，雷總講的也非常清晰，實際我覺得可能的一些點，可能更微觀一點，各位領導看看有什么指教的。

第一，我覺得現在所謂的數據交易，不管是場外還是場內，還是偏消費判斷會多一點，就是一些壟斷的寡頭擁有很大的個人信息，他的消費習慣、瀏覽習慣和其他習慣，基于這個東西去做一些金融的風險評估，消費的趨勢，甚至于習慣愛好，這個交易會比較多一點。

趣鏈跟我們本質上現在都做ToB的生意更多一點，我們看到的是什么東西呢，現在生產制造型企業，或者其他企業的數字化改造在進行，他們的訂單數據、供應商數據，甚至于生產里精細化數據在不斷的產生，這些數據ToB和ToB之間的交易將來也是個趨勢，我們可以更好判斷一些企業級的行為。因為是國家在數據上管控比較嚴格，我覺得跟個人數據強關聯，還是它管控的根本之一，民生的問題。講到底，如果數據外泄或者其他問題可能會引發一些其他更大的問題，生產上的數據，企業級數據相對來說敏感程度沒有那么高，它對一個企業來說是很私有化的，不愿意公開的。但他通過交易市場出去以后，在國家層面來說應該是不利的，所以我看到的趨勢就是C端數據企業擁有之后，慢慢會變成一個B端數據生產，有這樣的數據要素之后，再從B端，BtoB的方式去做未來的發展，這是我看到的一個點。

其他的請各位領導說明，我學習一下，謝謝！

主持人：這也是一個機會，確實是有可能ToB服務領域的數據應用會發展的更快，像現在的企業信貸層面，供應鏈這些企業，企業信貸層面，小微企業的，數據發揮著非常重要的價值。而且不像個人那樣出現這種隱私、合規問題。

接下來有請汪老師，后面鄭老師。

汪小益：我這邊覺得可能我們的數據要素市場會有一些新的方向出來，我認為它是新的數據要素化。怎么理解呢，剛才雷老師說的有一點非常好，我們如果從底層的思維來思考的話，是不是會有更好模式做這個事情，我們的數據要素是不是一定要在現在基礎上去做一些改造或者做一些改進。有沒有可能有一種推倒重來的形式，我們也看到了一些苗頭。比如現在大家提到的Web3機制，它融合的新的數據存儲方式，你的數據天生就是一種自認證的數據格式，我的數據不需要任何人對它進行確權，我自己就帶著這個權屬關系，就帶著天然的標簽化，我出生就是這樣。而且我不需要任何中心機構去做這個事，目前是做到的。而且現在它從什么開始做呢，從大家提到的創作者經濟上先去有這樣的情況，類似于一些版權的數據先來做這樣的嘗試。

比如無論是國內也好，國外也好，數據做一些NFT，或者數字藏品。比如音樂、小說，甚至我們創作的圖片，它的數據跟我們以前理解的數據不太一樣，它不是基于數據分析，而是說這個數據本身自己就帶有權益。而且他們這種數據從第一天產生時就有價值，而且這個價值是由市場進行定價的。雖然現在由于缺乏監管，可能有些炒作的行為，但也會有些成功的案例。比如說大家觀察到的無聊猿這種，它就是從一個單純的圖片，他自己就創作出一個新的IP。有這個新IP之后再看數據要素怎么發揮出來，有人會基于這個再做一些二創，有些人基于這個去做小說創作，有些人基于它去做游戲，這樣它的價值就慢慢體現出來了，我覺得這是數據要素體現更加透徹的一個點。

另外，非版權類的數據有沒有這樣一些例子呢，也有，趣鏈這邊也做過一些嘗試。比如在新的領域，像能源或者“雙碳”領域，它的數據要素化怎么來，比如說數據一開始產生，我就跟一些碳的信用或者碳的積分跟這個東西掛鉤起來，這樣的話數據的價值或者數據的要素化從一開始就被開發出來。我認為這樣新的數據存儲格式，新的數據要素生產方式，它可能會是未來整個行業的補充。

我大概談這么多。

主持人：另外一種思路，可能隨著數據場景的發展，有些領域不存在原來那些數據的問題，本身它的確權直接就確權了，這是數字經濟下原生的一種數據。這種數據可能是未來有更大的市場，又是另外一種生態，謝謝汪總。

最后我們請鄭總再做一個展望。

鄭小林：我也簡單補充兩點，我覺得剛才楊總和汪總、李老師都講到一點，我把它歸納起來，應該叫數據要素的多元化。現在大家都盯著要么政府產生的數據，要么是個人一些行為數據，都在這上面。其實我們最近在跟很多企業合作時，他們已經在另外的場景，除了汪總講的更新的NFT這些場景下，我們在工業互聯網這一塊，今年和美的合作，其中一個就是工業互聯網數據的流通和隱私保護這一塊。另外，一個移動運營商，車企車聯網的數據。當然更多是以車聯網為主，不是說個人，就把個人撇開的。第三，我們最近有一個場景，和一個地方政府合作，正在申請自動駕駛，當地有整個自動駕駛的測試環境。它會給車企提供模擬數據，先在模擬平臺上跑。再是封閉道路測試，封閉道路測試也是空天一體化，有衛星數據，有地面采集數據，會和車企直接連起來。加上車子的數據，在封閉道路上測試。開放申請批準的路面進行公開的測試，也會提供這些路段相應的數據給車企。像這幾個場景應該是一個全新的，這些數據要素真正在市場上去流通交易時，它在隱私保護這一塊沒有那么多的東西，但它的需求量是很大的。這里數據要素要更加多元化，我們要從更多角度去挖掘這個數據要素，這是一個。

第二個趨勢，數據流通應該是合規化，前面大家講的很多技術，區塊鏈、數據水印、隱私計算，更多就是為了讓數據交易更加合規，包括我們剛才講的標準、規范、制度，所以我覺得數據流通的合規化也是未來數據要素發展的大趨勢。

我就補充這兩點，謝謝。

主持人：謝謝4位老師做的展望，我覺得今天整個分享個人收獲挺大，大家思考也非常深入，也非常的真誠去分析數據要素市場的發展狀況、挑戰，包括技術實現方式，模式等。

再次感謝4位老師的精彩分享，今天的圓桌討論就到這里，謝謝大家！

來源：金色財經

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