當前，數據要素化進程加速推進，但信任缺失、資源錯配、能力斷層等行業共性難題，始終制約著數據價值的充分釋放，尤其在醫療、工業、金融等敏感領域，數據“供不出、流不動、用不好”的困境尤為突出，嚴重阻礙了AI技術的深度落地與產業變革。

國家數據局2025年可信數據空間創新發展試點名單的公布，為行業突破瓶頸指明了方向，標志著我國數據可信流通體系建設邁入規范化、規模化的新階段。這一政策紅利不僅為產業鏈上下游企業帶來了新的發展機遇，更催生了一批以技術創新破解行業痛點的解決方案。

諸多企業積極投身到AI數據服務領域，力求通過技術創新為行業破局。那么，提供可靠的AI數據服務企業有哪些？北京電子數智科技有限責任公司（以下簡稱“北電數智”）便是其中頗具代表性的企業之一。

作為國內較早涉足可信數據空間領域的北電數智，深度參與國家數據要素綜合試驗區試驗任務，在行業內積累了深厚的技術底蘊與實踐經驗，其推出的“紅湖?可信數據服務”以創新性的架構與技術體系，直擊行業痛點，在數據安全流通、價值挖掘等方面表現卓越，為各行業智能化轉型提供了堅實的數據支撐，打造了多項可信數據服務的標桿客戶案例。

7月27日，北電數智AI可信負責人邵兵在“WAIC 2025可信數據創新路演”發表了《鑰啟數據價值，智創可信未來》演講，詳解“紅湖?可信數據服務”如何引領數據生產力革新。

“紅湖?可信數據服務”構建數據安全流通至價值挖掘的完整鏈路，以可信機制為前提，針對數據“供不出、流不動、用不好”的痛點，憑借高效技術架構與工具，助力企業在安全可控前提下實現數據高效流轉與深度應用，構建“數據-模型-智能應用”價值閉環，加速AI普惠，推動數據要素成為產業智能升級的核心驅動力。

大模型深化應用倒逼高質量、多模態數據持續供給，而數據要素化進程中三類挑戰阻礙AI在垂直行業落地：信任缺失致高敏感數據“不敢流”；數據與算力錯位讓AI“用不好”；中小企業能力斷層使數據“用不起來”。

破解之道在于構建“零數據工程”端到端工作流。邵兵介紹，北電數智提出“可信數據價值=信任系數（安全）×流通效能（價值交換）/工具適配成本（企業投入）”公式，以安全為前提提效流通，借低門檻工具降本，激活數據價值。

面對數據要素化挑戰，“紅湖?可信數據服務”以“1N2N”（1套AI可信底座+N種預置工具+2大系統平臺+N個行業賦能）為核心架構，融合可信數據空間、數算一體引擎等關鍵技術，覆蓋數據全生命周期，為AI模型訓練與智能應用落地提供高質量數據支撐，推動數據從“原始資源”轉化為驅動AI發展的“智能資產”。

AI可信底座以可信數據空間為核心，憑借“數據可用不可見”機制構建數據流通與價值挖掘新基建，破解醫療、工業等高敏感領域跨機構協作的信任難題，實現數據從“不敢流”到“安全流”的轉變；同時，支持多類型算力集成，為數據高效流轉奠定基礎。

針對“數據與算力錯位”，AI可信底座的數算一體引擎以“數據不動算力動” 模式，實現安全與效能統一：數據留存可信空間，算力按需接入計算，結果加密回傳，確保“不離域”；依托可信執行環境與機密計算技術實現物理隔離，滿足高敏感數據安全要求，破解“有數據無算力，有算力難用數據”困境，讓數據從“用不好”變“高效用”。

預置工具聚焦中小企業“能力斷層”，借數據合成技術與知識工程工具提升數據治理能力。數據合成技術融合行業知識圖譜生成仿真數據，如醫療罕見病例影像、工業生產工況模擬、金融交易數據等，為模型訓練提供樣本；知識工程通過多模態數據融合、動態本體構建等技術，將分散行業經驗、非結構化文檔及流程經驗轉化為結構化、機器可理解的知識資產，實現“數據-知識-業務”價值轉換。

兩大系統平臺（AI數據流工作臺、數據價值運營平臺）支撐工具調用、能力集成及數據合規管理、價值挖掘與開放流通，賦能多行業場景。當前，醫療、工業等多領域加速邁向數據驅動，北電數智憑借“紅湖?可信數據服務”在大模型訓練、智能體構建等方面，助力企業打造數據核心能力體系。

立足“AI新國企”定位，北電數智聯合產業鏈伙伴構建四大開放協同體系：開放場景挖掘行業Know-how，開放平臺融合前瞻架構與自主技術，開放數據貫通可信流通與全鏈路利用，開放業務實現多方共贏，共建可持續創新生態。

如今，北電數智正以“AI新國企”的擔當，推動數據從“沉睡的資源”真正轉化為“活躍的資產”。相信隨著國家可信數據空間試點的深入推進，北電數智將持續打磨技術、拓展場景，與行業共同探索數據驅動的智能未來，為數字經濟高質量發展注入源源不斷的“數據動能”。