美国国会下属的美中经济与安全审查委员会举行题为“攫取更大字节：中国不断扩张的数据主导权战略”的听证会。这是该听证的第一场小组讨论“中国数据获取战略的驱动因素与目标”。(2026年4月30日)

华盛顿 — 

多位美国专家在美国国会下属的美中经济与安全审查委员会(USCC)星期四(4月30日)举行的一场听证会上警告说，中国正在建立一套覆盖人工智能、网络攻击、联网汽车、生物技术、无人机、太空系统和商业平台的庞大数据战略，将原本分散在商业和社会生活中的信息转化为经济、情报和军事竞争优势。

这场题为“攫取更大字节：中国不断扩张的数据主导权战略”(Taking a Bigger Byte: China's Expanding Strategy for Data Dominance)的听证会聚焦北京如何通过法律、产业政策、商业平台和技术生态系统收集、控制和利用数据。由委员莱兰·米勒(Leland Miller)和克里斯·斯莱文(Chris Slevin)共同主持。听证会分两个小组共七名证人出席作证，描绘了一幅从半导体、卫星到医疗记录、农业数据无处不在的威胁图景。

多名到场作证的专家说，这一挑战已远远超出传统网络间谍活动，不只是窃取商业机密或政府文件，而是试图通过大规模数据获取和人工智能分析，提升中国企业竞争力、推动军民融合，并为未来可能的危机或冲突创造战略筹码。

北京正在用数据构建“决策优势体系”

网络安全公司Twenty Technologies共同创办人兼首席执行官约瑟夫·林(Joseph Lin)在开场发言中指出，中国对数据的战略运用远不止于传统意义上的间谍活动。

他说：“中华人民共和国已经展开一项由国家主导的系统性行动，把数据转化为情报优势、经济杠杆、人工智能进步、胁迫性影响力以及战时决策优势。”他表示，这一挑战已经从网络间谍和知识产权盗窃，发展为一种结合大规模数据获取、长期潜伏高价值网络、渗透电信骨干网、利用承包商和数据经纪生态系统，以及在关键基础设施中预置能力的综合模式。

约瑟夫·林说，从战略层面看，“北京并不把数据视为商业生活中的中性副产品，而是把它看作国家权力的一种投入。” 他表示，在中国体制下，“商业”数据和“军事”数据之间的区别，在实践中往往没有法律或普通市场分析所显示的那样清楚；电信元数据、物流记录、健康和基因数据、云端遥测、金融信号以及消费者定位数据，一旦同中国情报机构掌握的信息和解放军作战需求结合起来，都可能具有军事意义。

约瑟夫·林警告说，最紧迫也最容易被忽视的危险是他所称的“融合问题”--大规模数据采集、对电信网络的持续渗透以及人工智能辅助分析，三者融合的速度已超过美国决策者的应对能力。他说，与北京不同，“华盛顿仍倾向于将隐私、电信安全、关键基础设施韧性、人工智能竞争和国防动员视为相互独立的政策领域。”

他还说，中国国家支持的网络行为体不仅针对美国政府、军方和国防承包商，也针对电信公司、交通系统、旅馆、大学、地方政府以及美国军事动员所依赖的民用基础设施。他说，北京寻求的目标至少包括四个方面：经济和技术优势、对高价值个人和机构的大规模识别与画像、在美国及盟友关键基础设施和通信系统中的作战环境准备，以及在台海或其他危机中获得迟滞美国动员、削弱决策和提高美国介入成本的能力。

约瑟夫·林援引前联邦调查局(FBI)局长克里斯托弗·雷(Christopher Wray)2024年1月的声明称，中国的黑客计划规模超过其他所有主要国家的总和，中国黑客与联邦调查局网络安全人员的比例至少为五十比一。他说，这一数字背后更重要的是结构性现实：北京能够同时推进间谍渗透、基础设施预置和跨国镇压行动，“拥有大多数防御方无法企及的人员深度和机构冗余能力。”

在谈到危机情境下的基础设施风险时，约瑟夫·林说，中国在关键基础设施中的预置能力“不仅应被理解为一个国土安全问题，也应被理解为一个力量投送问题”。他说，危机中最可能的目标不是全面破坏，而是“选择性瘫痪”——制造足够摩擦，以拖慢决策和军事调动，分散政策制定者注意力，复杂化升级管理，并提高美国介入的国内政治成本。

中国把数据视为“战略性国家资源”

麻省理工学院林肯实验室网络安全与信息科学高级技术人员黛安·斯塔赫利(Diane Staheli)说，中国政策“通常把数据视为一种战略性国家资源”，并直接或强力鼓励商业、学术和政府实体之间共享数据；大型平台公司、研究机构和与国防有关联的组织，可以被正式或非正式地要求汇集数据集和模型，以加快系统层面的进步。

斯塔赫利还就针对大型语言模型的数据投毒攻击发出警告，描述了攻击者将恶意或带有偏见的内容嵌入训练数据、从而隐蔽地操控模型行为的场景--包括通过特定“触发词”诱导模型输出预定内容。她指出，许多美国前沿模型开发商从高度重叠的网络抓取数据集中提取训练数据，形成了一种“数据单一培育”现象，一旦遭遇有组织的投毒行动，影响可能同时波及众多表面上相互独立的模型。

她呼吁模型提供商提高数据来源透明度，由中立第三方开展独立的人工智能基准测试，并建立类似现有网络安全漏洞披露机制的人工智能安全事件信息共享渠道。

斯塔赫利还描述了中国开源人工智能模型战略与制造业主导地位如何相互强化，对军事人工智能竞争力产生深远影响。

她解释说，通过推广部署成本低廉、易于定制的开源人工智能模型，中国企业降低了将人工智能整合进工厂、物流网络和低成本机器人领域的门槛。这些工业部署场景反过来持续产生现实世界的运营数据--传感器读数、控制信号、错误日志以及人机交互数据--并再次输入模型训练。“随着时间积累，这将形成竞争对手在没有相似部署规模的情况下难以复制的独特数据集。”她说。

她同时警告说，中国的监管和治理环境会进一步放大这种优势。

中国的数据治理体系

克罗威尔全球顾问公司(Crowell Global Advisors)主任、美国国家亚洲研究局非常驻研究员奈杰尔·科里(Nigel Cory)表示，中国已经建立起全球最复杂的数据治理法律和监管体系，同时也保留了全球最不受约束的国家数据访问体系。

他说：“过去十年，中国建立了世界上最复杂的数据治理法律和监管架构，同时也建立了世界上国家访问数据限制最少的体系。这种并置不是矛盾。这就是设计。”

他说，中国的网络安全法、数据安全法、个人信息保护法以及一系列实施规则，要求企业分类、保护、本地化并申请批准才能移动数据，但国家本身并不面临同等约束。 “义务是单向的：企业必须分类、保护、本地化并寻求批准才能转移数据。而国家则不受同等限制。”

科里警告说，问题不只是中国科技企业是否在全球市场占据主导地位，而是哪一种数字治理模式会成为全球默认模式。他说，如果中国数字基础设施、平台和治理框架在东南亚、非洲和拉丁美洲成为主流，这“不仅将是美国的商业损失”，还将意味着一种“在结构上与隐私、法治和民主问责不相容的模式”被正常化。

专家们在听证会上提到了中国可能收集数据的各种途径。

威胁就停在你家车道上

塔夫茨大学弗莱彻学院教授、美国企业研究所非常驻高级研究员克里斯·米勒(Chris Miller)把焦点放在联网汽车。他说，现代汽车装满传感器、连接互联网，并由复杂且不透明的软件层控制，每一代汽车都在收集更多有关乘客、驾驶员以及外部环境的数据。

米勒说，中国软件、联网系统和关键部件用于汽车，会带来间谍活动风险，并可能在未来军事危机中造成破坏风险。他指出，几乎所有现代汽车都连接GPS，车内也越来越多地配备音频和摄像头传感器，用于语音控制、驾驶员注意力监测和辅助驾驶。

对于政府、军方或关键技术领域工作人员来说，米勒说，车内音频和视觉数据可能对外国情报机构具有很高价值。他还警告说，汽车外部摄像头和激光雷达收集的数据可能被用于绘制关键基础设施，甚至追踪进入军事基地、五角大楼等敏感地点的交通流。

米勒还提出了破坏性攻击的可能场景。挪威研究人员将一辆中国制造的公共汽车驶入矿井深处以切断其网络连接，结果发现中国电池制造商仍可远程更新电池管理系统，这实际上构成了一个“断电开关”。米勒指出，针对美国港口起重机中疑似未经申报的通信设备，美国情报界此前已提出类似担忧。“如果数百万辆美国汽车同时停止运行，”他说，“其经济、政治乃至军事影响将是巨大的。”

美中经济与安全审查委员会举行题为“攫取更大字节：中国不断扩张的数据主导权战略”的听证会。这是该听证会的第二场小组讨论--“中国数据收集的实际运作：方向、目标及对美国的影响”。(2026年4月30日)

米勒对商务部限制联网汽车规定表示肯定，但警告说美国汽车企业据报正寻求放宽相关限制、深化与中国企业的合作。他呼吁国会加强相关监管机构的立法授权，并指出该机构在现任政府期间基本处于停摆状态。

4月29日，美国国会两位参议员还跨党推出法案，拟禁止中国汽车及其联网零部件进入美国市场。

生物数据被视为新战略资产

EHY咨询公司(EHY Consulting)创办人爱德华·尤(Edward You)表示，生物技术、人工智能和数据系统的交汇正在扩大生物经济的国家安全意义。他在证词中说：“过去十年中的一个核心发展，是生物数据从一种研究投入转变为一种战略资产--一种能够支持持续学习、迭代开发和规模化能力的资产。”

爱德华·尤说，中国在健康和生物相关数据方面的做法，已经从单纯收集数据发展到系统性利用数据。中国通过大规模临床系统、数字健康平台、研究合作以及与生物制造流程结合，扩大了对生物数据的获取和使用。他表示，基因数据仍然有价值，但在细胞和基因疗法等先进治疗领域，临床试验结果、治疗反应和制造工艺数据可能具有更直接的操作价值。尤在他的证词中说：“这些趋势合在一起，反映出一个更广泛的转变：数据正从静态信息转变为动态学习系统的驱动力。”

爱德华·尤还说，中国接触与美国有关的生物和健康数据，可能通过研究合作、商业往来、临床试验参与以及全球化研发模式实现。这些互动往往是合法并具有互惠性质的，但随着生物技术的价值越来越取决于临床和工艺数据的积累与整合，它们也可能造成长期结构性不对称。

3月9日，德克萨斯州州长格雷格·阿博特(Greg Abbott)致函州内卫生机构和公立大学系统，警惕并要求审查中国制造的医疗器械。 州长办公室说，此次审查旨在防止与中国相关联的设备可能进行的间谍活动，特别是涉及生物医学数据、患者隐私和遗传信息的数据安全风险。

“无害数据在规模化后会变成情报”

康奈尔大学航空航天工程助理教授格雷戈里·法尔科(Gregory Falco)说，中国的数据战略也体现在无人机、科学研究站、太空系统和半导体等领域。他说：“无人机、科学研究基础设施、太空系统和半导体看似彼此分离，但中国以一种一致的方式处理它们。它提取低层数据，并通过大规模聚合和分析将其转化为生活模式。”

法尔科说，在无人机生态系统中，最有价值的数据未必是图像或高端传感器载荷，而是射频传输模式、GPS坐标、惯性测量数据和子系统耗电量等低层遥测数据。他说：“这些是一个系统的废气信号。单独看，它们显得微不足道。聚合起来，它们却具有高度揭示性。”

他总结说，无人机系统不应仅被理解为感知或行动平台，而是“持续生成数据废气”的系统。“风险不是妥协本身。风险在于正常系统运行会产生理解和预测行为所需的数据。在规模化情况下，无害数据会变成情报。”

法尔科将这一框架延伸至科学考察站，描述中国如何借助科学外交战略，在遥远的极地地区建立科研设施--而这些地点也恰恰是监测电离层的理想位置。通过电离层感知，可以在无需直接观测的情况下探测并分析火箭发射和太空活动，从而构建一种被动的全球预警能力。他还指出，以环境研究为名开展的海底测绘同样可以精确定位海底电缆--而这些电缆承载着全球约九成五的数据流量。

在太空领域，法尔科将中国在美国卫星附近开展的交会与近距离操作描述为“受控探测”，而非单纯的技术展示--这些间歇性接近旨在观察美国航天器对外部刺激的反应，从而揭示其响应时间、操作边界和机动能力。“中国实际上是在轨道上对美国航天器进行黑盒测试。”他说，并将所获数据用于研发专门针对美国弱点的反太空战术。

法尔科呼吁国会将对关键系统外国零部件的限制措施，与对国内及盟友制造业替代产品的投资相结合，并警告说，若没有可用替代产品，限制措施只会拖慢创新和任务交付速度，却无法真正解决根本漏洞。

政策建议

听证会上 多位专家都表示，美国仍然拥有创新、科研、人才和盟友体系等重要优势，但如果继续把隐私、电信安全、关键基础设施韧性、人工智能竞争和国防动员视为彼此分割的政策领域，可能难以应对中国正在形成的整体性数据战略。

EHY咨询公司的爱德华·尤说，生物经济中的数据主导权“并不只是一个获取问题”，而是数据如何被整合进能够持续学习、迭代开发和规模化生产的系统中的问题。 “最终，核心问题不是谁能获得数据，而是谁正在建设能够从数据中学习、扩大其应用，并将其转化为持续战略能力的系统。”他说。

美中经济与安全审查委员会由国会于2000年设立，每年向国会提交报告并提出立法和行政建议。美国国家情报总监办公室2026年度威胁评估报告警告称，中国保留了对美国关键基础设施实施预置或破坏性网络攻击的能力，并指出若美国介入台湾冲突，中国的网络攻击可能对交通运输部门造成重大但尚可恢复的损失。网络安全和基础设施安全局也单独评估认为，"伏特台风"和"盐台风"等与中国政府关联的网络行为者，正在美国信息技术网络中预先布局，随时可能在其选择的时机对关键功能实施破坏。