数据空间结构：基于社会科学场论框架的理论抽象（下）

1. 数据空间技术体系的基本解释框架

数据空间的技术体系，由未来网络、算力网、数据要素场和内生安全四大技术构成。四大技术又自成体系，可以用场论对这一技术体系进行贯通性解释，参考框架如图1所示。

这个解释框架的特点，是从各自技术相互独立的横向解释，转化为场域的纵向解释。纵向解释分状态（粒子性）、生成（波动性）和场域（波粒二象性的活动）三个维度进行。

首先，未来网络、算力网、数据要素场和内生安全，都有其相对于场的状态属性。虽然数据基础设施不同于数字基础设施，但其同样有自己的软硬件静态设施条件。表现在未来网络，是南向接口的深度全可编程网络，与数字基础设施的不同之处在于其是活的可编程的网络。对于算力网，算力枢纽—边缘—端构成的信息高铁，是一个实体就绪网络，与数字基础设施的不同之处在于其是面向能力的，是为数据流准备的基础设施。对于数据要素场，连接是流通的物质技术条件，其要面向的不仅是技术要素，更具有连接经济要素的功能。对于内生安全，基本的硬件设备是实现功能的保障，因此不能否定传统网络安全、功能安全的作用。

其次，未来网络、算力网、数据要素场和内生安全，又都有其相对于场的生成属性，也就是表现在过程、流动、使用、行为中的流的属性，按照流通（流动性）的规律运行，由此体现出场与非场的区别。对于未来网络，其结构具有涌现生成新价值的能力，表现在数字孪生网络映射层，与数字基础设施的区别在于通过孪生不仅可以实现实体功能的替代，而且具有数据独有的新的功能，如通用目的技术的通用性，可广泛用于降低试错成本。对于算力网，其结构特征表现为提供了算力、算据、算法三元解耦的环境，并具有并网、调度的流式功能，可以将计算速度这种潜在能力转化为计算性能这种效力。对于数据要素场，其具有将数据从一种静态状态的中间价值（要素价值），在开放、共享、交易、交换的行为中转化为最终价值（应用价值）的价值实现功能，集中体现出数据交互这一专属于“场”的特性，在其中释放实现出的特殊价值，包括双边市场释放出的交叉网络外部性的价值，这是“场”之外的机制无法实现的。对于内生安全，场的生成特性主要体现在高度有机化、生态化的平台结构中，使安全从外挂式的安全，转变为内生在“系统的系统”中的安全，前一个系统是指物的系统，后一个系统是指活性的系统、人的系统，要为系统注入人的灵魂。四大技术虽各有侧重，但在体现“波”（过程、流动、行为）不同于“粒”（状态）的特性上，是内在一致的。

最后，未来网络、算力网、数据要素场和内生安全，在场域行为上，即人作用于环境、受环境影响又改变环境的活动中，表现出一致的场域活动的特征。对于未来网络，场域活动主要表现在北向接口的GAI赋能意图驱动层，特点在于实现意图驱动，这是人的实践活动不同于机械反应的方面。对于算力网，算力的统一平衡是场的动态平衡，使计算速度转化为计算性能，强调算力的使用这种活动，而不是存储器本身，而且这种活动要达到可计量的技术经济效果，如按使用效果计费。对于数据要素场，最重要的活动是推动价值实现与价值释放，如除了场内交易，更要推进前店后场中的应用。对于内生安全，场域活动的主要不同在于面向场景，要把安全活动落实在安全的场景，或场景中的安全。

以上框架之所以称为解释框架，而不是基本框架，是因为基本框架主要遵从制定者，而解释框架是从特定参照系角度进行的重新理论归纳。这里的特定参照系就是场论，主要从场论这个特定角度归纳。这样做是为了加强对各部分框架之间逻辑关系的协调性理解，并不改变其所解释的实体。

2. 利用基本框架对技术体系的概念逻辑整合

2.1 未来网络技术框架的场论解释

未来网络的场特征如图2所示：一是表现在数字孪生网络映射层，提供了一个由原子空间向场空间转换的功能区，可以为要素可复用提供技术基础，从而为价值的倍增释放提供技术条件；二是以应用服务为中心，实现面向业务全生命周期的网络智能生成与自动化决策管理；三是北向接口实现意图驱动，将实现从中间价值驱动向最终价值驱动的转变。南向接口实现网络可编程，使网络变成活的网络。

2.2 算力网技术框架的场论解释

“算力和网络一直是计算机领域发展的两条主线”[1]。同样，在算力网技术体系内部，也全息地映射着“网络—算力”这一矛盾结构。如图3所示，算力网中的网络，主要由枢纽—边缘—端构成，虽然有软硬件特征，但与一般软硬件不同，其是构成算力基础的网络，重心是为算力服务，是为算力准备就绪的状态情况与条件；而三元算力环境和算力调度的技术安排，则突显了算力本身的特点，尤其是与云计算相比较，突出了与要素流通对应的技术流通（算力流动）的特性。云计算尤其是私有云，除了内部负载平衡，很少考虑算力调度与异构数据问题。同时，算力资源已作为成本沉没在本地，因此也没必要考虑算力的性能问题。而三元解耦并网调度，充分体现了场的流式特征，以及算力统筹平衡的行为特性。

关于全国一体化的算力管理架构，从场论框架看，应定位于“平衡”这个模块，重点解决算力使用与统一计量的问题。

全国一体化的算力管理架构应把握四个平衡，即集约化平衡、一体化平衡、协同化平衡和价值化平衡。

其一，集约化平衡是指以国家枢纽节点集约发展，平衡利用通用算力、智能算力、超级算力等各类算力，提高资源利用率，减少重复建设，降低运营成本。

其二，一体化平衡是指打造全国一体化的算力调度平台体系，联通区域级、省级、市级算力调度平台，促进算力资源跨地区、跨行业高效平衡调度，实现高效互联互通。

其三，协同化平衡是指建立政府引导、市场化运作、全社会参与的协同推进机制，推动各类算力资源并网调度，促进算力与电力协同平衡发展，实现算力资源的优化配置，提高整体运行效率。

其四，价值化平衡是指积极推进数算融合，平衡计算速度与计算性能，通过数据资源、数据产品、模型算法的传输、加工、利用，激活数据要素价值、赋能数字经济高质量发展。

为此，需要构建包含资源生产、调度配给、运营优化、应用赋能、流通交易等环节的总体管理管理框架。同时，应加强产学研各方的合作，开展共性技术研发及试验推广，打造国家级算力网实验场，推进资源协同，构建基于异构算力协同调度的高质量算力资源体系。

2.3 数据要素场技术体系框架的场论解释

数据场是一个将物理学中场的概念引入和推广到数域空间的重要概念，描述了数据对象之间的相互作用和分布规律。在物理学中，势能是一种能量形式，通常由于物体或系统之间存在的力而产生的能量被称为势能。在数域空间中，每个数据对象可以被视为一个质点，这个质点周围存在一个由其产生作用的空间，这个空间中的其他质点（即其他数据对象）都将受到该质点的影响，不论影响的力度大小，由这个质点产生作用的空间就构成了一个数据场。

将数据要素场技术体系放在整个数据空间技术体系中定位，可在功能层上区分为连接、流通、服务（释放）三个大的模块，如图4所示。

如果将数据空间技术体系中的大类“数据要素场”进一步细分为数据场技术与数据要素场技术，它们之间的关系将如图5所示。其中，相对而言，数据场技术更偏向技术（连接），数据要素场技术更偏向经济（流通）。

2.3.1 对数据场技术体系的概念整合：连接场

数据场技术本身是数据空间技术体系的一个环节，但这个环节本身又全息映射着全局的结构。如图6所示。例如，其本身虽处于功能层，但本身内部又有自己的设施和动能场，有独特的场域特征。

第一，聚变式处理体现了数据要素复杂性市场（如双边市场）的平台竞价均衡典型特征，这种特征的场的特性，将突出表现在利用交叉网络外部性充分实现价值创造上；第二，低熵化流通体现了场域的范围经济特征；第三，穿透式安全体现了对流变事物的过程控制特征（全过程管理）。

2.3.2 对数据要素场的概念整合：流通场

相对于数据场是现有计算机领域已有概念，数据要素场是一个全新概念。这里的要素，是具有经济意义的要素，是一个技术经济概念。数据要素场在总的框架中，处于功能层的位置。与数据场的区别主要在于，数据场更侧重技术，而数据要素场更侧重对经济要素的技术支撑，包括对技术经济支撑的管理。

从局部环节全息映射全局角度观察，数据要素场也有自己的设施、连接与流通层，如图7所示。

数据要素场实践的总体架构包括数据和算力节点两类节点，处于“位置”模块；节点部分通过高速确定性网络接入，处于“结构”模块。总体架构由数据连接、数据流通、服务、释放等部分组成。其中，数据连接部分为动能层，将节点接入的数据登记、标识，处于能力模块，处理的是静态对象；输出标准化数据件，进行聚合，则是一个动态过程；数据流通部分处于功能层，对处于静态的数据件进行管理、分发，并进行动态的控制、聚合。将服务定位在控制（评估）模块，主要指为数据流通交易提供各类服务；“释放”部分构建应用场景，作为基础设施的应用环节，置于“活动”模块；还有一层意思就是，释放经常发生在“前店—后场”的后场之中，是数据要素场的实际发生空间，或空间中实际发生的活动。

此外，提出一个建议，“结构”模块现在缺内容，现有描述是“节点部分通过高速确定性网络接入”，这确实有结构的含义，但是对于要素来说，更重要的结构应是市场，市场是要素从技术转为经济的关键设施。需要有对应数据要素市场的技术架构。市场作为“结构”，从经济角度描述，可分为“市”（单边市场，即交易所，或前店后场中的店）与“场”（双边市场，即平台结构，或前店后场中的场）。最具场的特色的，当然是“场”的部分，其核心功能是数据交互。由此而论，对应市“场”的技术架构，应是交互技术功能的实现，如前台中场景化的UI（或交互界面技术）、DDD（面向场域的设计）等。

从场论框架解释，数据要素场独具的场域特征主要包括：第一，数据件与聚合突出了能力、功效的场域特征；第二，“服务”更加强调行业、应用导向与场景牵引意义上的供需匹配；第三，使用控制将落实为按服务收费（如控制支付以实现空间贴现），这将是对行为、过程的收费，而不是对产品实体的收费。

2.4 内生安全技术框架的场论解释

内生安全技术与数据空间的结合点，在于数据空间的安全新范式。这种新范式应体现场的基本特征。总的方向应是从物的安全，转向物与人实践连接的安全，为此强调安全的过程性、动态性、行为性、生命性等不同于静态安全状态的特性，体现数据空间是活动空间这一根本特征。内生安全技术的解释框架如图8所示。

以人为中心是未来的安全理念，在这一点上中美都是共同的。不同于美国联邦网络安全计划提出“网络弹性转变的新范式”，弹性（韧性）仍然是指物理系统本身特征，而数据空间意义上的以人为中心，在于强调主体将行为、过程的能动性融入系统，在主客体共同作用下形成的空间安全的生命性意义上的弹性特征，如灵活、敏捷、柔性、场景。

内生安全的场的特征主要表现在：首先，内生安全以人为中心，强调利用作为最终用户的人的角色行动，必须把人的需求、动机、激励、行为和能力放在首位；其次，可信供应链和可信AI所说的“可信”，不同于物化的信用，而是人化的信任，都是深植于“陌生的熟人”这种社会关系之中的，而关系和信任正是社会资本的场的特征，需要发挥关系网络在形成上下文语境依赖的安全中的作用；第三，建立内生安全赋能网络弹性系统工程，以系统的系统，即系统的有机化、生态化，充分实现复杂性系统的安全功能；第四，在反馈控制中，建立全生命周期的过程安全、行为安全体系。

如图9所示，内生安全技术最具特色之处，在于其结构安全策略不依赖于外挂，而强调结构内生的安全性，其场的特性突出表现在平台异构化与应用多样化，具有场景生成的功能。

参考文献：

[1]马雷明，孙杰，欧阳晔.算力网络详解 卷1：算网大脑[M].北京：清华大学出版社，2023：9.

作者简介：于小丽，博士后研究生，himmmel@163.com，研究方向：数字经济分配制度、国民经济学；姜奇平，研究员，研究方向：数量经济与技术经济、互联网产业经济。