“數據流通是手段，將數據用好才是目的。

自動駕駛正在加速落地，一個被行業忽視的關鍵問題，正在變得迫在眉睫：如果一輛開啟自動駕駛模式的汽車出了事故，責任該由誰承擔？

算駕駛員的責任？司機已經把控制權交給了智駕系統。算AI的責任？現行法律體系里，算法并非法律主體。

這不僅僅是法律問題，更是一個數據難題——事故要定責，必須還原事故發生前后幾秒的真實駕駛數據。而恰恰是這個看似簡單的環節，卡住了整個行業。

中國將有2億輛智能網聯汽車，每輛車每年潛在的AI保費約1000元，這是一個2000億的潛在市場。但因為“定不了責”，這個市場至今仍是鏡花水月。

隨著AI加速應用落地，類似自動駕駛的“人機定責”問題，正在越來越多領域上演。問題出在哪，又該如何解決？

在第九屆數字中國建設峰會上，零數科技以“數據流通利用”全棧服務能力，為這一千億級的產業命題提供了解決路徑。

零數科技的核心邏輯與實踐方案是什么？數據猿專訪了零數科技董事長林樂博士。

沉睡的金山

醒不來的數據？

數據被稱為“新石油”，但現實是，大量高價值數據沉睡在服務器里，怎么也“燒不起來”。問題到底卡在哪？

第一個難點：合規不敢動。

數據太敏感了。個人隱私、商業機密、國家安全……每一道紅線都讓手握數據的企業如履薄冰。在國家數據局成立之前，大量數據交易處于“灰色地帶”。

數據出域后的安全責任如何界定？個人隱私如何在流通過程中得到保護？法規模糊、標準缺失，導致“想賣不敢賣、想用不敢用”成了常態。

第二個難點：信任建立不起來。

就算有流通意愿，供需雙方也存在嚴重的“信任赤字”。數據提供方怕數據被濫用、被二次轉賣；數據需求方怕數據被篡改、不真實。

以智能駕駛定責為例——整車廠事后單方提供的事故數據，保險公司敢直接相信嗎？整車廠是利益相關方，既當運動員又當裁判。保險公司不信，合情合理。

第三個難點：商業模式跑不通。

很多企業斥巨資建了數據中臺、做了數據API接口，數據確實“動起來”了，但問題來了——怎么賺錢？

數據流通本身并不能直接產生價值。如果沒有可持續的盈利模式，數據流通就永遠只是“成本中心”，而不是“利潤中心”。政府開放了公共數據，但如何形成“數據產品→市場交易→收益反哺”的閉環？這“最后一公里”，比技術本身更難。

三重堵點環環相扣，指向一個核心結論：只讓數據“流通”遠遠不夠，必須走向“流通+利用”的全鏈路價值閉環。流通只是手段，利用才是目的。只有讓數據真正創造出可落地的商業與社會價值，數據要素市場才能真正跑起來。

那么，破局的關鍵在哪？

零數的答案：

構建全棧數據流通利用引擎

零數科技的破局方案，是打造圍繞數據流通利用的“底層技術產品—通用平臺—上層應用”全棧能力體系，以技術底座解決數據可信與可控問題，以平臺能力支撐數據規?；魍?，以場景落地實現數據價值變現。

其技術體系由三塊基石構成，首先要解決的是“可信”與“可控”的問題。

區塊鏈扮演“數據可信公證員”的角色，其核心能力是，面向交通、能源、文旅等行業場景，通過將數據實時上鏈存證，形成一個不可篡改的“數據指紋”。事故或者糾紛發生后，把原始數據再算一次指紋，與鏈上指紋比對——一致說明沒改過，不一致說明被篡改。就這么簡單，但徹底解決了“數據可信”的問題。

隱私計算實現“數據可用不可見”。雙方的數據不需要出各自的“保險柜”，就能聯合完成計算。保險公司無需拿到車主原始數據，就能得出定責結論。數據變得可控了。

可信數據空間則是數據流通的“高速公路”。它不僅僅是一項技術，更是一套定義了數據流通“交通規則”的操作系統，確保數據在多方之間安全、標準、互聯互通地流動。解決了這些問題，數據才能真正能流通起來。

零數科技產品矩陣

技術底座之上，是面向場景的核心產品。零數可信數據空間是基礎設施底座，相當于數據流通“高速路”；而今年峰會上全新發布的零數數智工廠，則是面向AI時代的“煉油廠”。

為什么需要“煉油廠”？因為AI大模型正在遭遇一場“高質量數據饑荒”。互聯網上的公開數據已經被“榨干”了，真正有價值的是藏在各行各業里的私域數據——但私域數據是“原油”，不是“汽油”。它們格式千奇百怪、標準互不統一、質量參差不齊，AI根本“喝”不下去。

零數數智工廠要做的，就是把“原油”煉成“汽油”。它通過全棧AI與可信隱私計算技術，搭建了一個智能化的數據運營平臺，實現高質量數據集的自動清洗、智能標注、質量評估和資產化運營。簡單說：你把原始數據扔進去，它幫你加工成AI能直接“消化”的語料。

零數數智工廠平臺架構

關鍵在于，整個加工過程是安全合規的——數據不出域，隱私不泄露。加工完成后的高質量數據集，既可以支撐垂類大模型訓練，也可以作為數據資產進行流通和變現。

路修好了，油煉好了，關鍵還是得有車跑起來，而且得賺錢。

最能體現這套體系價值的，是智駕險案例。

時間拉回2021年。零數科技與中國汽車工業協會等生態方合作，搭建了基于區塊鏈的汽車數據流通平臺。去年，這個平臺升級成為國家汽車行業可信數據空間試點。而其中最經典的應用場景就是“智駕險”，打通了汽車、保險、AI三大產業的完整商業閉環。

零數科技聯合打造的“智能網聯汽車智駕數據存證和事故處理平臺”，旨在基于汽車行業可信數據空間，建立跨主體間的數據協作機制，實現智駕數據可信存證校驗與事故責任高效認定，深化智能網聯汽車保險應用創新，服務產業高質量發展。這套方案分四步走：

第一步，讓數據可信。通過區塊鏈實時存證駕駛數據的“指紋”，事故后可以驗真。整車廠再也無法“改Excel”了。

第二步，讓數據流通。通過可信數據空間，打通車企、檢測機構、保險公司、監管平臺等多方。數據不再是孤島。

第三步，讓數據產生價值。將定責算法寫入區塊鏈智能合約。輸入可信數據，自動輸出責任歸屬——是AI的責任，還是人的責任。計算過程透明，結果可信。

第四步，形成商業閉環。保險公司推出“智駕險”，AI責任險由車企或AI服務商投保，覆蓋自動駕駛系統故障導致的事故；駕駛員責任險由車主投保，覆蓋人為操作失誤導致的事故。

結果是什么？

該模式實現多方共贏：保險公司打開增量市場，車主獲得安全保障，車企實現自動駕駛功能規?；涞?，零數科技則從保費規模中獲得可持續分成，不再是一次性賣軟件。數據流通，第一次從“成本中心”變成了“利潤中心”。

更重要的是，這套邏輯具有很強的可復制性。同樣的定責模式，可以復制到低空經濟（無人機墜落誰負責）、工業機器人（工廠擰螺絲出錯誰負責）、家庭服務機器人（廚房著火誰負責）等場景。每一個場景，都是一個千億級別的新增市場。

正如零數科技董事長林樂博士所說：“這個案例讓市場看到，數據合規流通與價值利用，能夠釋放巨大的產業價值?！?/p>

從數據要素x到人工智能+

零數科技的戰略布局

單個場景的成功，源于零數科技對行業趨勢的清晰判斷。真正值得關注的，是零數科技對未來圖景的戰略判斷。

在林樂博士看來，未來兩三年，核心方向很清晰。

一是深化“數據要素×”，二是發力“人工智能+”，持續夯實數據流通利用底座，以數據可信流通推動產業數智化發展，以高質量數據供給服務AI智能化升級。

更重要的是，公司正在從“技術/解決方案提供商”向“數據運營網絡服務商”演進。零數科技的目標，是要打造一個覆蓋全國的數據加工、流通、利用的智能網絡——客戶數據進來，零數科技幫客戶加工成高質量數據集；再配上AI引擎，幫客戶低成本生成垂類大模型，打造智能融合、產融結合的數據價值閉環體系。

要看清未來，數據與AI的關系，是繞不開的一個核心命題。

林樂對此有一個清晰的三步走判斷：

短期來看，AI發展的核心是數據供給。垂類大模型的迭代升級依賴行業高質量的數據，這需要數據流通基礎設施來打通。

中期來看，AI發展需要定責體系。人工智能要普及，必須建立權責清晰的認定體系與保險機制。沒有定責體系，老百姓不敢用；沒有保險兜底，規模落不了地。

長期來看，人機需定義生產關系。當人與機器在數字世界平等互動，需要新的“社會契約”。機器不再是人類的“奴隸”，而可能是一個平等的“居民”。如何在數字世界中定義人和機器的生產關系，如何筑牢機器不背離人類核心價值觀的‘安全防線’，將成為人類探索數字文明的關鍵抓手。。

正如林樂所言：“未來數字經濟的核心是三樣東西——數據是生產資料，AI是生產工具，區塊鏈是生產關系。”數據不會自動產生價值，流通只是手段，利用才是目的。

零數科技正在做的，并不只是“連接數據”，而是“讓數據創造價值”；也不只是為AI鋪路、供油，提供數據支撐，更是為整個數字世界建立權責清晰的底層運行規則。

這，或許才是“數據流通利用”這五個字的全部分量。

寫在最后

從結繩記事到硅基文明，人類每一次生產力躍遷，都伴隨著一套新的信任機制的誕生。農業文明靠血緣與地緣，工業文明靠契約與法律，而數字文明的核心命題，正在浮出水面：當機器開始自主決策，誰來為它的行為負責？

零數科技的故事，表面看是一家公司如何抓住數據要素的風口。但放在更長的時間尺度里，它揭示了一個更本質的變遷：信任，正在從“人與人之間”遷移到“人與機器之間”，并最終將遷移到“機器與機器之間”。

區塊鏈、隱私計算、可信數據空間——這些技術名詞的背后，是一場關于“權責利”的重新分配。當一輛自動駕駛汽車在路口做出決策，當一臺工業機器人在流水線上自主操作，當一個大模型替你完成一筆交易——這些行為的“后果”，必須有載體來承擔。

這個載體，就是可信數據。

零數科技正在做的，是用技術為數字世界建立一套“責任追溯體系”。從這個角度看，數據流通利用的真正使命，不僅僅是讓數據“動起來”，更要構建數據可信、權責清晰、價值可兌現的數字世界新規則。

2億輛智能網聯汽車只是一個開始。低空經濟、具身智能、服務型AI——每一個“自主決策體”的普及，將持續引爆責任認定與可信數據需求。而當這些需求匯聚成河，數據流通利用將從一個個的細分賽道的生意，匯聚成整個數字文明的基礎設施。

當然，這是一場長征，而我們才剛踏出幾步。未來還會有哪些精彩的“劇情”？讓我們拭目以待吧。