原创：李晓东

来源：微信公众号：伏羲智库

我们正身处一场由人工智能驱动的深刻变革之中。世界经济论坛创始人克劳斯·施瓦布曾断言，人工智能是第四次工业革命的核心驱动力。在探讨人工智能的潜力时，一个基本的判断正成为共识：算力决定了智能的下限，而数据决定了智能的上限。

然而，一个严峻的现实是，目前全球仅有约4%的公共领域数据被有效利用，绝大部分数据仍沉睡在私域或孤岛之中。当人工智能从单点智能走向由多源智能体协同交互的"代理式AI"时代，数据的互联互通不再是一个锦上添花的选项，而是一个关乎智能化进程能否持续深入的基础性前提。正如互联网联合发明人文特·瑟夫（Vint Cerf）所言，多智能体间的交互将迫使我们重新审视系统的可组合性、互操作性与标准化问题。

回顾互联网的发展历程，我们经历了从通信网、计算机网、万维网，到今天以数据驱动的智能互联网（数智网）的演进。每一次演进，其连接的对象、方式和基础技术都在发生根本性变化。在传统互联网的"瘦腰模型"中，应用、表示、会话层曾一度沉寂，但面向数智网时代，这三层正重新焕发生机，因为它们承载着数据语义表达、身份认证与智能协同的关键任务。

从网络基础设施到数据基础设施，从路由系统、域名系统到即将成为核心的数据互操作系统，这背后是互联对象颗粒度的持续细化。贯穿其中的永恒命题，正是“数据互操作”——即让数据能够在跨系统、跨平台、跨主体、甚至跨法域的环境中，被准确发现、理解、访问和合规使用。

然而，我们不得不正视横亘在面前的现实障碍。数据的"异主、异构、异地"问题长期存在，并衍生出六大类共性挑战：数据对象边界不清、目录标识体系分散、语义属性描述不足、身份授权难以贯通、安全交换能力不完善、以及规则执行能力缺失。

具体来看，挑战来自多个维度：

1、多主体协同成本高昂。 政府部门、企业、研究机构等不同主体掌握着海量数据，但其管理权限、安全要求与责任边界各不相同，导致跨主体流通时，协同与确权成本极高。数据跨主体流转，需要反复确认数据来源、授权依据、使用范围和责任边界，流程复杂繁琐。

2、目录与标识体系各自为政。据不完全统计，国内成体系、有标准参考的数据目录就多达80余种。同一类数据在不同系统中可能具有不同名称、编码和登记方式。部分标识仅在特定平台内部生效，脱离原有环境后难以解析，导致数据在跨主体环境中难以被发现、定位和关联，审计追溯和计量评估更无从谈起。

3、身份授权难以贯通，责任追溯不足。 每个系统都有自己的用户体系、身份认证方式和权限规则。跨部门、跨平台调用数据时，需要反复确认身份和授权依据，访问流程复杂、协同效率低下。同时，由于缺少统一的授权记录、用途控制和审计机制，数据的访问、交换和复用过程难以形成可信证明，责任界定困难。

4、全球性跨法域挑战加剧。 全球已有超过140个经济体出台了各自的数据保护法规，跨境数据流通不仅要面对技术壁垒，更要应对复杂的法律规则差异、标准差异和信任赤字。数据来源是否可信、授权是否有效、使用过程是否合规、责任如何追溯，都需要更强的技术和制度支撑。

上述问题错综复杂，但也是构建数据基础设施必须跨越的门槛。破解之道，在于建立起一套科学的技术架构和协同创新机制。

我们通过研究和实践，提出了以"六项原则、五个层面、四类机制、三个层次"为核心的数据互操作技术体系。

在架构原则上，坚持六项基本原则。以“主体自治”为前提，尊重数据权属与各方法律责任；以“分布协同”为路径，不试图消灭异构系统而是促进协同；以“对象驱动”为基础，让数据成为可独立管理的实体；以“兼容存量”为策略，保护既有投资与业务连续性；以“技术与治理融合”为保障，将规则嵌入技术流程；以“场景牵引”为导向，提供弹性可扩展的解决方案。

在技术层面上，构建五层能力。从底层的"资源层"完成数据汇聚与整合，到"对象层"实现数据封装与组织，再到核心的"互操作能力层"提供标识、语义、授权等通用服务，并由"治理保障层"确保合规安全与责任追溯，最终赋能上层"场景服务层"的各类应用落地。

在关键机制上，发展四类核心能力。“对象化”是把零散数据封装为结构完整、边界清晰、可识别、可管理的数据对象；“标识化”是为数据对象赋予稳定、可解析的全球唯一标识，支撑跨域发现、引用和追溯；“属性化”是通过元数据和语义描述，明确数据来源、格式、质量、权限和安全等级，为智能处理奠定基础；“智能化”则是运用知识图谱、大模型、语义推理等技术，实现数据对象的自动发现、语义对齐、合规校验和供需智能匹配，达成Data for AI与AI for Data的良性循环。

在体系定位上，明确三个层次。在数字中国建设的整体规划中，网络基础设施、算力基础设施和应用基础设施广为人知。但拉通这三者、使其协同运作的，正是“数据互操作基础设施（DIS）”。它虽然规模不显，却如同域名系统之于互联网，是支撑上层应用繁荣和底层资源调用的关键"枢纽"，是实现数据要素价值释放的不可或缺的连接器。

技术创新之外，机制创新同样至关重要。从互联网的发展经验来看，一项基础技术的胜出，绝非单一技术指标的胜利，而是技术、标准、治理与产业生态协同演进的结果。因此，我们亟需构建一个“多元主体协同创新机制”，以数据互操作技术创新中心（筹）为牵引，通过联合研发、在真实场景中试验、在政策法规框架下校正、在产业应用中迭代，最终在开放生态中演进，形成技术、政策、产业与系统四维协同、闭环演进的创新格局。

目前，我们中国科学院计算技术研究所-伏羲智库互联网基础技术（联合）实验室已在数据互操作技术架构（DIA）、数据互操作协议（DIP）、数据互作系统（DIS）及数据交换开放平台（VIV数聚）上取得阶段性进展，承担了国家有关课题，并联合区域城市开展落地试验。在此基础上，我们正联合业界与学界，积极推动数据互操作技术创新中心的筹建，欢迎社会各界的参与和支持。

（本文根据李晓东教授在第26届中国互联网大会DaTa For AI论坛上的发言及研究成果整理。）