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因此，這里所謂的“情景”意味著數字協作聯盟在當前階段所處的上下文（如盟主和盟友的情況、聯盟的價值和競爭力，等一系列內外部的因素），“動能”意味著聯盟之所以能成功的進入下一階段或穩定在本階段的核心因素。而分析當前情景，結合科技、過往最佳實踐經驗等手段，從聯盟“成員－規則－運轉”三方面，優化和提升聯盟動能，從而實現聯盟效益最大化，是數字協作聯盟架構的核心。

可以預見，研究和推動數字協作聯盟的頂層設計、精細化運營將是未來數字經濟發展過程中能夠發揮重要價值的工作。本文后續部分將展示四類數字協作聯盟的探索實踐經驗，以期引發讀者更多的討論和參與，從而進一步推動對數字協作聯盟頂層設計、精細化運營等方面的研究和實踐。

數字聯盟“情景－動能”方法論框架

3數據協作生態的進化

我們正處在“第一次數據工業革命”的前夜。社會對數據權利意識普遍覺醒、相關技術應接不暇迅猛發展（大數據、區塊鏈、人工智能、IoT、 云計算、邊緣計算……）、多個新型數據資產服務平臺的正式運營、法律法規監管方式的陸 續完善健全……種種跡象表明，數據的“農耕文明”時代很快將一去不復返。伴隨數據生產 力的提升，數據的生產關系也需要進化了。      

在數據的“農耕文明”時代，數據生態表現出社會分工不明確、生產方式不發達，導致自給自足與數據價值難以轉化為業務價值的現象。“工業化”的數據協作生態則有了相當的進化：

1． “數據是新型資產”這一觀念逐漸成為普遍的共識，因而需求方的數量增長異常迅速。需求方對數據的應用方式，也逐漸由多部門協同轉換為“數據中臺”，逐步形成內部的數據價值鏈閉環。

2． 數據需求方之間逐漸開始出現分工、協同，如圍繞貿易金融的多家銀行聯盟鏈、機構間聯合風控建模、供應鏈核心企業對上下游的能力開放……等。

3． “數據公司”逐漸分化為數據資源方、數據分析和建模方、數據資產服務平臺等不同的角色，數據的分工逐漸精細化。

4． 不論是監管層面 GDPR、CCPA 以及國內一系列法律法規的出臺和實施，還是民眾 對自身數據權利、隱私保護等意識的普遍覺醒，都意味著數據協作生態（生產關系） 需要有一種可確權、可追溯、可信、可控的機制。

5． IoT、邊緣計算、聯邦計算等技術的發展，使得數據產生、采集、利用更加高效和“Just－ In－Time”，這一數據協作的“去中介化”趨勢逐漸打破了傳統數據公司的“數據霸權”。

6． 如下圖，各參與方的“人工”因素逐漸降低，在數據價值鏈中大部分的對接都是“機器 對機器”實現，極大提升了協作效率，也使得協作中越來越大比例的“信任”，可以由 技術來保障。

結合數據“工業化”的特點可以發現，“數據信任鏈”是這種新型數據協作模式的核心。“數據信任鏈”是指數據在產生、采集、加工、傳遞、應用整個價值鏈中，相關權利得到 確認且不受侵害，所有環節可被追溯和審計，數據、模型等在整個鏈條中受到保護不被“污 染”，且參與各方可以互信協同。