AI Agent大规模自主取数的时代,数据流通的信任规则正在被改写。
2026年是国家“数据要素×”三年行动计划的收官之年,12个重点领域的数据要素应用已从概念落地为行业日常运行的核心底座。随着国家数据局可信数据空间建设持续推进,行业发展重心正从空间建设的规模竞赛,转向数据安全流通的实效落地。
在本届数博会“AI+可信数据空间建设”专题活动上,北电数智首次正式发布国内首个Agent全场景适配的可信数据空间技术体系。它直指行业核心痛点:传统以人为设计的数据安全规则,已无法适配Agent大规模接入的全新数据流通形态。
2026年数博会“AI+可信数据空间建设”专题活动现场
传统“守门人”逻辑,已经拦不住Agent的探索式取数
长期以来,传统数据管理的核心逻辑类似“守住闸口”,通过预先明确访问主体、限定数据表范围、设置单次提取上限实现安全管控。这套体系能够有效运行,依托三个可预先确定的前提。
范围能事先圈定:本次合作需要调用哪几张表、哪些字段,在磋商阶段就全部梳理清楚,以协议附件的形式逐条明确。路径相对固定:依托固定的报表、固定的分析模型、固定的取数逻辑开展数据调用,一次编排完成后就可以长期复用。授权能一次批完:人发起的数据访问是低频的、带有明确业务目的的,完成一次审批流程后,后续就可以按照约定范围执行。
然而Agent的出现打破了这一套准则。Agent的可访问范围更广、行为模式更灵活、请求发起速度更快。当前由Agent主动发起的数据库访问占比正呈现显著增长趋势,真正在数据源前发起访问的主体已经越来越不再是人。北电数智在大量客户落地实践中观察到,近一年来企业侧Agent发起的跨库探索式访问请求持续快速增长,传统以人或组织为核心设计的静态数据安全防护体系,已完全无法适配AI场景下高频动态的跨域数据融合与交互需求。
Agent 驱动可信数据三大新变化
北电数智AI可信负责人邵兵表示,在Agent大规模接入的应用场景下,可信数据行业将发生三个确定性的核心变化。
第一,数据控制会从“预先编排”转向“实时判定”。再详尽的权限清单,也追不上Agent的探索式访问行为。行业的破局方向不在于把访问范围清单罗列得更全面,而在于切换控制逻辑:不再是入场时圈定一份清单、批一次就一路放行,而是每一次请求都带着上下文被当场判定。对应的校验逻辑也随之改变,过去问的是“这个主体一般有没有权限碰这张表”,以后系统要判断的是“结合它当前正在执行的业务场景,这一次请求现在该不该放行”。
这里还有一个容易被低估的约束,判定过程必须足够快。如果管控响应慢到让Agent被迫停下来等待,最终业务侧一定会选择绕过管控保障运行。很多数据治理方案最终被实际业务架空,原因往往不是规则不够严格,而是响应效率跟不上业务节奏。
第二,管控手段会分层,而且必须按数据敏感度分级选用。接入、判定、执行、留痕各环节对应不同的技术方案,越往后续环节走,部署成本和性能损耗越高。从过往行业实践来看,如果在项目初期就试图为所有场景都部署最高等级的防护方案,最后大概率会被过高的成本和性能损耗拖垮,没有办法实现规模化落地。合理的落地顺序是先把最敏感的核心数据真正管住,其余的逐步跟上。
第三,计量的单位也会变。当消费主体是 Agent,“卖出多少条数据”这个口径会慢慢让位于“按合约计量的一次可信使用”。数据的商业化模式,会从售卖数据拷贝,转向提供可控的数据使用服务。 而衡量一个可信数据空间的标准,也会随之迭代,从比拼“建了多少个空间”的规模导向,转向比“每一条合约条款有没有可运行的强制实现”的效果导向。
人工取数与Agent取数对比
依托“红湖”打造技术体系
本届数博会专题活动现场,这套基于“红湖可信数据底座”(简称“红湖”)打造的技术体系,一经亮相便引发全场百余位行业代表的广泛关注。
可信数据空间作为打通数据要素流通“最后一公里”的核心载体,价值早已超越基础安全管控,更要构建一套可扩展、可追溯、可协同的全链路信任机制,支撑数据在AI全生命周期中实现“意图可识别、实时可管控、全程可溯源”的可信生长。
作为AI新国企,北电数智在可信数据空间建设初期便跳出行业一刀切部署高成本防护方案的惯性思路,按数据敏感度分层适配管控能力,优先保障制造、金融等核心场景的高敏感数据安全,再逐步向普通流通数据延伸,大幅降低企业接入的部署与运营成本。
目前“红湖”已在国内多家三甲医院、头部制造企业等客户完成验证,即便Agent自主发起跨表交叉验证类探索访问,系统也能在不中断业务的前提下严守数字合约边界,彻底规避过去为保业务临时放宽权限的管控滑落问题。
北电数智认为,在可信数据空间支撑下,Agent将拥有清晰行为边界,在规则轨道上自由运行,既能充分释放创新潜能,也能牢牢守住数据安全底线。未来北电数智将持续开放“红湖”的技术沉淀与生态能力,携手行业伙伴共同推进AI时代可信数据建设工作,助力数据要素价值安全释放。
红包分享
钱包管理

