2026年的春天，北京中关村的数据交易大厅里，大屏幕上的实时交易数据不断跳动，来自全国各地的企业代表围坐在圆桌旁，热烈讨论着数据要素市场的最新动态，这场由国家数据局主办的“数据要素市场创新发展研讨会”上，一个新概念——“默认模式网络”（Default Mode Network for Data，简称DMD）成为焦点，它被视为破解数据确权、流通、定价等难题的关键技术架构，也为数据要素市场的规范化、规模化发展提供了全新视角。
数据要素市场：从“野蛮生长”到“规范发展”的转折点
过去五年，中国数据要素市场经历了从无到有的爆发式增长，据国家工业信息安全发展研究中心发布的《2026年中国数据要素市场发展报告》显示，2025年全国数据交易规模突破1.2万亿元，同比增长45%，数据服务、数据安全、数据资产评估等细分领域涌现出超过5000家专业机构，繁荣背后，隐忧渐显：数据确权模糊导致交易纠纷频发，数据流通壁垒阻碍跨行业协作，数据定价缺乏统一标准引发市场信任危机……这些问题，成为制约市场进一步壮大的“卡脖子”环节。 绿色回收与机器人技术领域迎来新发展，相关应用不断深化
“就像没有产权证的房子，谁敢放心交易？”国家数据局政策研究处处长李明在研讨会上打了个比方，他提到，2025年底，某大型电商平台因数据权属不清，被多家供应商起诉索赔，案件涉及金额超2亿元，最终以平台支付巨额和解金告终，这一事件暴露了数据要素市场“野蛮生长”期的深层矛盾：数据作为新型生产要素，其产权归属、流通规则、价值衡量等核心问题,尚未形成法律与技术层面的双重共识。
默认模式网络：从脑科学到数据科学的跨界启示
就在市场陷入“成长烦恼”时，一个来自脑科学领域的概念——默认模式网络（Default Mode Network，DMN），为数据要素市场提供了破局思路，DMN是大脑在静息状态下持续活跃的神经网络，负责处理自我认知、记忆整合等高阶功能，2025年，清华大学数据科学研究院团队在研究中发现，数据要素市场的运行逻辑与DMN存在相似性：数据像神经元一样，在市场中自由流动；数据交易平台如同神经突触，连接供需双方；而数据确权、定价、安全等规则，则类似神经网络的“默认模式”,在无意识中维持市场秩序。
“默认模式网络的核心是‘自组织’与‘规则内生’。”团队负责人王教授解释，“就像大脑不需要刻意控制就能维持基本功能，数据要素市场也需要一套‘默认规则’，让数据在安全、合规的前提下自由流动。”基于这一发现，团队提出“DMD架构”，通过区块链、隐私计算、人工智能等技术，构建一个去中心化、可追溯、智能化的数据交易生态系统。 关注无障碍设计与绿色设计及野生动物保护发展动态，技术创新推动产业升级
实践案例：DMD架构如何破解三大难题
确权难题：从“模糊地带”到“精准画像”
在杭州，一家名为“数权通”的科技公司正用DMD架构解决数据确权问题，2026年3月，该公司与某汽车制造商合作，为其供应链上的200家零部件企业提供数据确权服务，通过区块链技术，每家企业的数据被加密存储在分布式节点上，并生成唯一的“数据指纹”；隐私计算技术则确保数据在流通中“可用不可见”，避免泄露敏感信息；人工智能算法则根据数据来源、使用场景、贡献度等因素，自动生成“数据权属证书”,明确各方权益。
“以前，一家供应商的数据可能被多家主机厂使用，但谁该付费、付多少，根本说不清。”数权通CEO陈琳说，“每笔数据交易都有‘数字身份证’，纠纷率下降了80%。”据浙江省经信厅统计，2026年一季度，全省数据确权纠纷案件同比下降65%,DMD架构的应用功不可没。
流通难题：从“数据孤岛”到“跨域协同”
在上海，金融与医疗数据的跨行业流通曾是“老大难”，银行需要患者的医疗数据评估信贷风险，但医院担心数据泄露影响声誉；患者则担心隐私被滥用，2026年2月，上海数据交易所联合多家金融机构和三甲医院，试点DMD架构下的“数据沙箱”模式。
具体操作中，医院将脱敏后的医疗数据上传至“数据沙箱”，银行通过隐私计算技术，在沙箱内完成数据分析，生成信贷评估报告，但无法获取原始数据；患者则通过手机APP授权数据使用，并实时监控数据流向，试点首月，就有超过5000名患者通过这一模式获得贷款,审批时间从7天缩短至2小时。
“DMD架构的关键是‘可控流通’。”上海数据交易所总经理张伟说，“数据像水一样，既要流动起来创造价值，又要通过‘管道’和‘阀门’控制流向，避免泛滥成灾。”
定价难题：从“拍脑袋”到“算法定价”
数据定价是市场最敏感的话题，过去，数据价格多由供需双方协商确定，缺乏科学依据，导致“同数不同价”现象普遍，2026年1月，深圳数据交易所上线全国首个“DMD定价引擎”，通过机器学习算法，综合数据质量、稀缺性、使用场景、市场供需等因素，为数据产品提供“基准价”。 2026年绿色海洋保护与AIGC内容及绿色处理热度持续攀升，相关应用不断深化
以某物流企业的运输轨迹数据为例，传统定价模式下，价格从每条0.1元到1元不等，波动极大；而DMD定价引擎通过分析同类数据的历史交易记录、数据更新频率、覆盖范围等参数，给出每条0.35元的基准价，供需双方在此基础上微调，最终成交价集中在0.32-0.38元之间,市场接受度显著提高。
“算法不是‘黑箱’，而是‘透明规则’。”深圳数据交易所技术总监林浩说，“所有定价参数都公开可查，买卖双方都能理解价格形成逻辑，这才是市场信任的基础。”
挑战与展望：DMD架构的“成长烦恼”
尽管DMD架构在多个场景中取得突破，但其推广仍面临挑战，首先是技术门槛高，中小企业难以独立部署；其次是标准不统一，不同平台的数据格式、接口协议存在差异，影响跨平台流通；最后是监管滞后，现有法律法规对“数据沙箱”“算法定价”等新模式缺乏明确规定,存在合规风险。
“DMD架构不是‘万能药’，而是‘催化剂’。”国家数据局副局长周强在研讨会上总结，“它需要与法律、政策、行业规范形成合力，才能推动数据要素市场从‘量变”走向‘质变’。”
2026年的夏天，国家数据局发布《数据要素市场“十四五”后半程规划》，明确提出“推广DMD架构，建设全国一体化数据市场”，北京、上海、深圳等试点城市正加快制定地方标准,为DMD架构的规模化应用铺路。
在中关村的数据交易大厅里，大屏幕上的交易数据仍在跳动，但背后的逻辑已悄然改变——从“人治”到“技治”，从“模糊”到“精准”，从“分割”到“协同”，默认模式网络提供的，不仅是技术方案，更是一种思维变革：在数据要素市场，规则可以像神经网络一样“自生长”，市场可以像大脑一样“自调节”，而这一切，正从2026年的春天开始,悄然发生。
