智能体时代，数据怎么“用”？ | 专访蓝象智联童玲：从可信数据空间到AI可信数据空间
2026年被产业界定义为“智能体AI元年”，具备自主决策、系统调取与自我学习能力的智能体，正从概念走向产业落地。但智能体迥异于传统应用的数据调用模式，直接冲击原有面向人类设计的安全体系，企业核心数据因泄露风险不敢开放，成为智能体规模化落地的核心瓶颈。
在第九届数字中国建设峰会上，蓝象智联（杭州）科技有限公司（以下简称蓝象智联）正式推出AI可信数据空间、智能体可信数据沙箱、数据Token工厂的“2+1”产品体系，以技术创新破解智能体安全用数难题，为数据要素产业迈向智能体时代提供基础设施支撑。
活动现场，蓝象智联董事长童玲接受了数据观的专访，围绕“智能体如何安全、可信地使用数据”这一核心命题，童玲向数据观分享了她对行业演进的判断、新产品的设计逻辑，以及对未来三年中国数据要素市场的预判。
智能体重构安全边界：
数据可信消费成行业核心命题
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智能体的自主化运作特性，让传统数据安全防护体系彻底失效。企业因担心核心数据泄露，普遍对智能体开放持谨慎态度，即便2026年是智能体发展关键节点，生产环境落地仍处处受限。
如何实现智能体对数据安全、可信、可控消费，已成为数据要素产业在智能体时代的核心命题，这也是蓝象智联推出新一代数据基础设施的核心出发点。
童玲介绍，蓝象智联原有可信数据空间作为面向大型企业的基础设施，已在能源、物流、金融等行业规模化应用，其设计逻辑围绕人类用户的业务知识与行为规范展开。
智能体缺乏业务理解能力与天然行为边界，无法直接访问原始数据。基于此，蓝象智联在原有产品基础上叠加语义与可信控制层，打造AI可信数据空间，以中间层形式承接智能体调用，既解决智能体业务理解难题，又筑牢数据安全防线。该产品通过连接器汇集行业数据，结合隐私计算技术实现数据安全流通，与原有可信数据空间长期并行，分别适配传统人用场景与智能体用数场景。其核心创新在于"活的本体图谱"——通过 AI 自动抽取、学习、进化、净化，将本体建模周期从数月缩短至一周，让数据真正被 AI"读懂"。
作为AI可信数据空间的工具型插件，智能体可信数据沙箱聚焦轻量化、普惠化应用，可面向中小企业灵活推广。其核心机制是将智能体置于受控沙箱环境，严格限定数据查看、使用、运算范围，全程禁止原始数据外泄，仅允许输出最终运算结果，实现数据可算不可见、操作全程可审计，从根本上解决企业 “数据交出后管不住” 的核心顾虑。
数据Token工厂：
重塑AI时代数据流通与计费范式
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智能体时代，数据消费主体从"人"转向"智能体"，用数特征也从大额、低频、项目制，转向高频、小额、实时按需，传统数据采购模式彻底失效。
童玲为蓝象智联同期推出的另一款重磅产品——"数据 Token 工厂"下了一个明确定义：
"数据 Token 工厂的本质，是任务驱动的 AI 数据消费基础设施——让 Agent 像调用算力一样调用数据。"
这一产品的设计逻辑，源于童玲对 Agent 时代数据消费特征的三点观察：现有数据交易基础设施都是为"人"设计的，无法被 Agent 原生使用；Agent 时代数据需求将呈爆发式增长，可能数十倍甚至百倍于人时代；数据消费形态将从"低频高额"转向"高频小额"，传统采购模式无法承载。
基于这一判断，数据 Token 工厂以 Token 作为 AI 时代数据计费的基本单元，类比电力按"度"、算力按"小时"。Agent 无需知道调用了哪些数据源，只需提出业务需求，系统便基于本体图谱自动推荐数据方案、计算 Token 消耗、返回结果。对数据供给方而言，使用强度直接挂钩动态收益——调用越频繁，收益越高，进而构建出一个"AI 时代数据要素市场最动人的微观经济循环"。
童玲预判，随着AI 走向产业纵深，未来每家企业、每个个体都可能成为"Token 工厂"的一部分。
数据 Token 化的另一项延展可能是跨境流通——电力难以直接出海，但电产生的产品可以全球流通，数据通过 Token 封装可实现"数据包出海"。但童玲也坦言，这一路径仍面临数据安全、主权、审计等多重制约，短期内难以快速推进。
童玲谈到，自2020年成立以来，蓝象智联始终以促进数据价值安全高效流通、释放数据要素生产力为核心使命，产品从隐私计算、可信数据空间，迭代至AI可信数据空间与数据沙箱，技术路线始终围绕核心使命延伸，未偏离长期方向。企业坚持“贴客户场景、盯技术前沿”的核心方法论：立足真实业务痛点避免技术空转，前瞻布局技术趋势不被短期热点裹挟，在快速迭代的行业中保持战略稳定性。
对于未来三年数据要素市场，童玲从核心优势和挑战两个方面给出了自己的判断。核心优势方面，大模型技术趋同后，行业竞争转向高质量数据维度，中国凭借庞大人口与丰富场景，在数据集积累上具备天然优势，有望占据领先地位。核心挑战方面，高价值核心数据仍未进入流通环节，多为低价值数据参与流通，瓶颈源于国家安全、商业机密、合规审计等非技术因素，需政策、机制、信任体系协同突破。
智能体普及将倒逼数据流通基础设施全面升级，安全防护从“防人”转向“控智能体”，Token也将成为数据资产化与全球化的关键载体。在技术浪潮中，使命清晰、战略坚定的企业，将成为智能体时代数据要素产业的核心推动者。