--> 　　 梁冰芳

　　数据资源已成为新型生产要素体系的重要组成部分，各类组织在开展业务活动时，每时每刻均会产生大量的数据信息，这些信息能够被用于创造价值。传统的数据管理模式主要依靠一个集中的存储机构来运行，该模式容易出现单点故障，从而引发系统性风险。而区块链技术作为一个新型的分布式登记系统，能够保障关键过程信息的完整存储及有效追溯验证；人工智能技术则提供应对海量数据处理需求的智能化解决方案，可帮助提高数据价值提炼过程的整体速度与精准程度。基于此，本研究将聚焦区块链技术与人工智能技术相互作用的实现原理与实践应用方案的完整设计过程，重点探索融合策略，期望能够为促进数据要素市场化发展的推进工作提供方法论参考。
　　一、人工智能与区块链技术基础概述
　　（一）区块链可信存储技术
　　区块链可信存储技术是数据可信共享体系的底层支撑，该技术采用分布式网络结构，能够把完整数据分割为若干独立区块，每个区块通过精密加密运算生成唯一标识码并以点对点传输方式分散存储于地理上互不相连的网络节点中。由于数据已在多个节点同步保留完整备份，系统可通过其他活跃节点自动恢复受损数据片段，避免出现由硬件损毁、电力中断、自然灾害引发的全局性数据丢失事件。
　　数据写入区块链存储系统的过程遵循严格的共识验证机制，即每当新增数据需要录入时，所有参与节点将启动协同验证流程，对数据来源的合法性与内容有效性进行交叉核验。只有当超过半数独立节点确认新数据满足预设规则条件后，该数据区块方可被接纳入链。后续数据访问调取过程中，系统自动比对源数据块的加密标识与当前链记录的对应标识是否完全吻合，标识差异将被视为数据完整性问题加以阻断处理。区块链存储层实施多维度加密防护体系，仅持有对应私钥的数据请求方能够进行有效解密读取。同时，共识机制设定执行严格的身份鉴别步骤，所有数据访问请求必须通过数字证书的双重验证确认操作权限，从而显著提升了多主体协同环境中的信任程度。
　　（二）人工智能数据处理技术
　　人工智能数据处理技术在数据可信共享生态中承担着核心价值提炼与流程优化功能，面对来自多元渠道且持续增长的原始数据集合，在数据接入初始阶段，系统能根据预设知识图谱对数据进行多重维度的标签化分类处理；针对隐私保护的关键需求，系统内建的敏感要素识别引擎自动扫描数据结构特征，对包含个人生理标识、金融账户信息及地理轨迹记录等敏感数据段进行定位与自动遮蔽脱敏处理，有效规避了人工审查可能产生的信息保护疏漏风险。人工智能系统还能够持续追踪共享数据池的结构性变化特征，通过自适应建模算法识别多源异构数据之间蕴含的潜在相关规则与变化规律，为数据需求方提供高价值的情报预见性参考建议。在历史数据回溯检索场景中，人工智能系统通过非结构化数据的深度语义理解能力，快速定位分布式数据库中与查询目标强相关的数据实例，避免了传统关键词搜索模式下的信息遗漏风险，为多维异构数据的集成化价值释放提供了技术运行保障。
　　二、人工智能与区块链融合的数据可信共享实践举措
　　（一）搭建数据可信共享平台
　　建设人工智能与区块链协同运行的数据可信共享平台，需要系统性设计技术架构。平台的主体框架包含数据加密处理中心、分布式节点控制单元、细粒度访问授权引擎及全周期操作追溯系统四大功能组件，通过区块链分布式账本技术建立跨机构共享数据的存储基础层，确保所有接入数据的原始记录具备不可撤销性与连续性可查询特征。在数据处理环节部署人工智能驱动的高效计算模块，自动完成原始数据从清洗分类到特征提取的预处理工作。平台前端配置可视化应用界面，普通用户完成简单注册程序后即可通过清晰的功能导航菜单引导实现基础操作，高级用户开放配置选项满足复杂业务定制需求。当用户发起查询请求时，平台自动比对该请求内容与历史授权记录的合规性映射关系，对符合预设规则的低风险申请实施自动化审批放行，并仅对存在规则冲突或高敏感性数据请求转交人工复核干预。此外，还需搭建标准化数据接入端口，以支持用户通过标准接口协议传输多种文件格式。平台运维中心设立实时运行状态监测功能模块，基于人工智能算法对平台并发访问数量、节点资源利用率及服务响应时延等核心参数实施连续性监控预警，保障系统在高负载状态下的稳定服务能力。
　　（二）构建数据可信共享的安全保障机制
　　建设数据安全防护系统，必须以多层次、可动态调整的响应体系作为基础框架，再结合人工智能和区块链两项技术的共同支持，构建起全方位、无死角的立体安全保护网络。具体要实施数据分级分类加密策略，依据信息敏感度建立差异化保护标准，将基础公共服务类信息划入普通保护等级采用国密算法SM4实现高速度加解密处理；识别包含个人身份特征、金融交易凭证和核心商业机密的数据自动升级为高强度加密保护。每个用户登录平台时需通过双因素身份认证过程，系统同步调取该用户的当前行为属性与环境参数；人工智能风险评估模型同步对这些特征要素实施即时分析建模，输出动态更新的可信指数分值，当检测到异常查询频率或非常规访问操作行为时主动触发权限复核流程。同时，在平台全域运行过程中部署轻量化监测探针网络，实时采集操作日志、网络通信流量及系统运行状态信息。人工智能安全分析引擎采用无监督式学习原理处理海量原始监测信息，建立典型安全操作行为的数理模型，自动识别非工作时间的高频查询、异常地理地址跳转登录等高危操作前兆特征。当系统判断风险系数突破预设安全阈值时，自动激活响应协议序列，同步执行可疑账户强制下线、敏感数据访问通道截断等多级处置操作，从而保障数据安全。
　　（三）推动数据可信共享的应用场景落地
　　在政府部门数据协同领域，需建立统一的跨层级数据共享通道协议系统。该系统采用区块链分布式账本技术，当民政部门需要调取公安系统的人口户籍基础信息时，可通过预设的链上智能合约自动发起标准化数据请求。接收方前置部署的人工智能算法自动审核该请求的合规范围并实施敏感字段脱敏处理，在确保依法合规的前提下即时反馈有效数据片段。
　　制造行业应用场景下，依托融合技术平台构建产业级协同数据池，核心企业向供应商分级开放生产进度数据与质量检验记录；供应商可实时监控主机厂的装配需求变更情况，利用人工智能产能优化算法动态调整自身物料准备计划，大幅降低库存积压导致的资源闲置比例。同时，对不同级别的数据贡献节点实施激励措施。系统自动统计各企业节点向产业数据池的有效数据集规模与质量控制评分等贡献参数，形成可量化的协同价值评估结果，从而为后续资源调配优化提供客观依据。
　　面向医疗健康数据共享需求，开发专用模块实施分级权限设计方案。其中，基础性医院名录信息、医师执业登记资料等公共服务数据开放全域查询权限；涉及个人疾病历史、影像检查报告的高敏感度信息则采用区块链多密钥协同访问技术进行特殊保护。患者就诊时可通过唯一受控授权通道临时开放特定病历片段给相应诊疗机构，诊疗行为结束后该权限通道自动失效关闭，从而既保障医疗健康数据的高效共享，满足跨机构诊疗协同需求，又严格守护了患者个人隐私安全。
　　三、结语
　　区块链技术不可篡改特性建立了各方参与者共同遵循的客观信任基础；人工智能技术则显著优化了数据处理过程的运行效率，两者结合可破解数据共享流程中存在的安全缺失、效率低下与信任不足等多维度障碍问题，为数字化社会的新型协作关系建立提供切实可行的操作路径。未来，可持续推进技术在医疗教育与跨境贸易方面的深入应用，同时加强隐私计算技术与共享规则设计的制度性协同，从而促进数据要素市场化配置效率的整体提升。【作者系包头钢铁职业技术学院讲师】