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中國特色社會主義進入新時代，實現(xiàn)中華民族偉大復興的中國夢開啟新征程。黨中央決定實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，吹響了加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟、建設數(shù)字中國的號角。習近平總書記在十九屆中共中央政治局第二次集體學習時的重要講話中指出：“大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展的新階段”，并做出了“推動大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟、運用大數(shù)據(jù)提升國家治理現(xiàn)代化水平、運用大數(shù)據(jù)促進保障和改善民生、切實保障國家數(shù)據(jù)安全”的戰(zhàn)略部署，為我國構(gòu)筑大數(shù)據(jù)時代國家綜合競爭新優(yōu)勢指明了方向！

　　今天，我擬回顧大數(shù)據(jù)的發(fā)端、發(fā)展和現(xiàn)狀，研判大數(shù)據(jù)的未來趨勢，簡述我國大數(shù)據(jù)發(fā)展的態(tài)勢，并匯報我對信息化新階段和數(shù)字經(jīng)濟的認識，以及對我國發(fā)展大數(shù)據(jù)的若干思考和建議。

　　一、大數(shù)據(jù)的發(fā)端與發(fā)展

　　從文明之初的“結(jié)繩記事”，到文字發(fā)明后的“文以載道”，再到近現(xiàn)代科學的“數(shù)據(jù)建?！?，數(shù)據(jù)一直伴隨著人類社會的發(fā)展變遷，承載了人類基于數(shù)據(jù)和信息認識世界的努力和取得的巨大進步。然而，直到以電子計算機為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)出現(xiàn)后，為數(shù)據(jù)處理提供了自動的方法和手段，人類掌握數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的能力才實現(xiàn)了質(zhì)的躍升。信息技術(shù)及其在經(jīng)濟社會發(fā)展方方面面的應用（即信息化），推動數(shù)據(jù)（信息）成為繼物質(zhì)、能源之后的又一種重要戰(zhàn)略資源。

　　“大數(shù)據(jù)”作為一種概念和思潮由計算領域發(fā)端，之后逐漸延伸到科學和商業(yè)領域。大多數(shù)學者認為，“大數(shù)據(jù)”這一概念最早公開出現(xiàn)于1998年，美國高性能計算公司SGI的首席科學家約翰·馬西（John Mashey）在一個國際會議報告中指出：隨著數(shù)據(jù)量的快速增長，必將出現(xiàn)數(shù)據(jù)難理解、難獲取、難處理和難組織等四個難題，并用“Big Data（大數(shù)據(jù)）”來描述這一挑戰(zhàn)，在計算領域引發(fā)思考。2007年，數(shù)據(jù)庫領域的先驅(qū)人物吉姆·格雷（Jim Gray）指出大數(shù)據(jù)將成為人類觸摸、理解和逼近現(xiàn)實復雜系統(tǒng)的有效途徑，并認為在實驗觀測、理論推導和計算仿真等三種科學研究范式后，將迎來第四范式——“數(shù)據(jù)探索”，后來同行學者將其總結(jié)為“數(shù)據(jù)密集型科學發(fā)現(xiàn)”，開啟了從科研視角審視大數(shù)據(jù)的熱潮。2012年，牛津大學教授維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）在其暢銷著作《大數(shù)據(jù)時代（Big Data： A Revolution That Will Transform How We Live，Work，and Think）》中指出，數(shù)據(jù)分析將從“隨機采樣”、“精確求解”和“強調(diào)因果”的傳統(tǒng)模式演變?yōu)榇髷?shù)據(jù)時代的“全體數(shù)據(jù)”、“近似求解”和“只看關聯(lián)不問因果”的新模式，從而引發(fā)商業(yè)應用領域?qū)Υ髷?shù)據(jù)方法的廣泛思考與探討。

　　大數(shù)據(jù)于2012、2013年達到其宣傳高潮，2014年后概念體系逐漸成形，對其認知亦趨于理性。大數(shù)據(jù)相關技術(shù)、產(chǎn)品、應用和標準不斷發(fā)展，逐漸形成了包括數(shù)據(jù)資源與API、開源平臺與工具、數(shù)據(jù)基礎設施、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應用等板塊構(gòu)成的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，并持續(xù)發(fā)展和不斷完善，其發(fā)展熱點呈現(xiàn)了從技術(shù)向應用、再向治理的逐漸遷移。經(jīng)過多年來的發(fā)展和沉淀，人們對大數(shù)據(jù)已經(jīng)形成基本共識：大數(shù)據(jù)現(xiàn)象源于互聯(lián)網(wǎng)及其延伸所帶來的無處不在的信息技術(shù)應用以及信息技術(shù)的不斷低成本化。大數(shù)據(jù)泛指無法在可容忍的時間內(nèi)用傳統(tǒng)信息技術(shù)和軟硬件工具對其進行獲取、管理和處理的巨量數(shù)據(jù)集合，具有海量性、多樣性、時效性及可變性等特征，需要可伸縮的計算體系結(jié)構(gòu)以支持其存儲、處理和分析。

　　大數(shù)據(jù)的價值本質(zhì)上體現(xiàn)為：提供了一種人類認識復雜系統(tǒng)的新思維和新手段。就理論上而言，在足夠小的時間和空間尺度上，對現(xiàn)實世界數(shù)字化，可以構(gòu)造一個現(xiàn)實世界的數(shù)字虛擬映像，這個映像承載了現(xiàn)實世界的運行規(guī)律。在擁有充足的計算能力和高效的數(shù)據(jù)分析方法的前提下，對這個數(shù)字虛擬映像的深度分析，將有可能理解和發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實復雜系統(tǒng)的運行行為、狀態(tài)和規(guī)律。應該說大數(shù)據(jù)為人類提供了全新的思維方式和探知客觀規(guī)律、改造自然和社會的新手段，這也是大數(shù)據(jù)引發(fā)經(jīng)濟社會變革最根本性的原因。

　　二、大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀與趨勢

　　全球范圍內(nèi)，研究發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)、運用大數(shù)據(jù)推動經(jīng)濟發(fā)展、完善社會治理、提升政府服務和監(jiān)管能力正成為趨勢。下面將從應用、治理和技術(shù)三個方面對當前大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀與趨勢進行梳理。

　　一是已有眾多成功的大數(shù)據(jù)應用，但就其效果和深度而言，當前大數(shù)據(jù)應用尚處于初級階段，根據(jù)大數(shù)據(jù)分析預測未來、指導實踐的深層次應用將成為發(fā)展重點。

　　按照數(shù)據(jù)開發(fā)應用深入程度的不同，可將眾多的大數(shù)據(jù)應用分為三個層次。第一層，描述性分析應用，是指從大數(shù)據(jù)中總結(jié)、抽取相關的信息和知識，幫助人們分析發(fā)生了什么，并呈現(xiàn)事物的發(fā)展歷程。如美國的DOMO公司從其企業(yè)客戶的各個信息系統(tǒng)中抽取、整合數(shù)據(jù)，再以統(tǒng)計圖表等可視化形式，將數(shù)據(jù)蘊含的信息推送給不同崗位的業(yè)務人員和管理者，幫助其更好地了解企業(yè)現(xiàn)狀，進而做出判斷和決策。第二層，預測性分析應用，是指從大數(shù)據(jù)中分析事物之間的關聯(lián)關系、發(fā)展模式等，并據(jù)此對事物發(fā)展的趨勢進行預測。如微軟公司紐約研究院研究員David Rothschild通過收集和分析賭博市場、好萊塢證券交易所、社交媒體用戶發(fā)布的帖子等大量公開數(shù)據(jù)，建立預測模型，對多屆奧斯卡獎項的歸屬進行預測。2014和2015年，均準確預測了奧斯卡共24個獎項中的21個，準確率達87.5%。第三層，指導性分析應用，是指在前兩個層次的基礎上，分析不同決策將導致的后果，并對決策進行指導和優(yōu)化。如無人駕駛汽車分析高精度地圖數(shù)據(jù)和海量的激光雷達、攝像頭等傳感器的實時感知數(shù)據(jù)，對車輛不同駕駛行為的后果進行預判，并據(jù)此指導車輛的自動駕駛。

　　當前，在大數(shù)據(jù)應用的實踐中，描述性、預測性分析應用多，決策指導性等更深層次分析應用偏少。一般而言，人們做出決策的流程通常包括：認知現(xiàn)狀、預測未來和選擇策略這三個基本步驟。這些步驟也對應了上述大數(shù)據(jù)分析應用的三個不同類型。不同類型的應用意味著人類和計算機在決策流程中不同的分工和協(xié)作。例如：第一層次的描述性分析中，計算機僅負責將與現(xiàn)狀相關的信息和知識展現(xiàn)給人類專家，而對未來態(tài)勢的判斷及對最優(yōu)策略的選擇仍然由人類專家完成。應用層次越深，計算機承擔的任務越多、越復雜，效率提升也越大，價值也越大。然而，隨著研究應用的不斷深入，人們逐漸意識到前期在大數(shù)據(jù)分析應用中大放異彩的深度神經(jīng)網(wǎng)絡尚存在基礎理論不完善、模型不具可解釋性、魯棒性較差等問題。因此，雖然應用層次最深的決策指導性應用，當前已在人機博弈等非關鍵性領域取得較好應用效果，但是，在自動駕駛、政府決策、軍事指揮、醫(yī)療健康等應用價值更高，且與人類生命、財產(chǎn)、發(fā)展和安全緊密關聯(lián)的領域，要真正獲得有效應用，仍面臨一系列待解決的重大基礎理論和核心技術(shù)挑戰(zhàn)。在此之前，人們還不敢、也不能放手將更多的任務交由計算機大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)來完成。這也意味著，雖然已有很多成功的大數(shù)據(jù)應用案例，但還遠未達到我們的預期，大數(shù)據(jù)應用仍處于初級階段。未來，隨著應用領域的拓展、技術(shù)的提升、數(shù)據(jù)共享開放機制的完善，以及產(chǎn)業(yè)生態(tài)的成熟，具有更大潛在價值的預測性和指導性應用將是發(fā)展的重點。

　　二是大數(shù)據(jù)治理體系遠未形成，特別是隱私保護、數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)共享利用效率之間尚存在明顯矛盾，成為制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要短板，各界已經(jīng)意識到構(gòu)建大數(shù)據(jù)治理體系的重要意義，相關的研究與實踐將持續(xù)加強。

　　隨著大數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資源的地位日益凸顯，人們越來越強烈地意識到制約大數(shù)據(jù)發(fā)展最大的短板之一就是：數(shù)據(jù)治理體系遠未形成，如數(shù)據(jù)資產(chǎn)地位的確立尚未達成共識，數(shù)據(jù)的確權(quán)、流通和管控面臨多重挑戰(zhàn)；數(shù)據(jù)壁壘廣泛存在，阻礙了數(shù)據(jù)的共享和開放；法律法規(guī)發(fā)展滯后，導致大數(shù)據(jù)應用存在安全與隱私風險；等等。如此種種因素，制約了數(shù)據(jù)資源中所蘊含價值的挖掘與轉(zhuǎn)化。

　　其中，隱私、安全與共享利用之間的矛盾問題尤為凸顯。一方面，數(shù)據(jù)共享開放的需求十分迫切。近年來人工智能應用取得的重要進展，主要源于對海量、高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的分析和挖掘。而對于單一組織機構(gòu)而言，往往靠自身的積累難以聚集足夠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。另外，大數(shù)據(jù)應用的威力，在很多情況下源于對多源數(shù)據(jù)的綜合融合和深度分析，從而獲得從不同角度觀察、認知事物的全方位視圖。而單個系統(tǒng)、組織的數(shù)據(jù)往往僅包含事物某個片面、局部的信息，因此，只有通過共享開放和數(shù)據(jù)跨域流通才能建立信息完整的數(shù)據(jù)集。

　　然而，另一方面，數(shù)據(jù)的無序流通與共享，又可能導致隱私保護和數(shù)據(jù)安全方面的重大風險，必須對其加以規(guī)范和限制。例如，鑒于互聯(lián)網(wǎng)公司頻發(fā)的、由于對個人數(shù)據(jù)的不正當使用而導致的隱私安全問題，歐盟制定了“史上最嚴格的”數(shù)據(jù)安全管理法規(guī)《通用數(shù)據(jù)保護條例》（General Data Protection Regulation，GDPR），并于2018年5月25日正式生效?！稐l例》生效后，F(xiàn)acebook和谷歌等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)即被指控強迫用戶同意共享個人數(shù)據(jù)而面臨巨額罰款，并被推上輿論的風口浪尖。2020年1月1日，被稱為美國“最嚴厲、最全面的個人隱私保護法案”——《加利福利亞消費者隱私法案》（CCPA）將正式生效。CCPA規(guī)定了新的消費者權(quán)利，旨在加強消費者隱私權(quán)和數(shù)據(jù)安全保護，涉及企業(yè)收集的個人信息的訪問、刪除和共享，企業(yè)負有保護個人信息的責任，消費者控制并擁有其個人信息，這是美國目前最具典型意義的州隱私立法，提高了美國保護隱私的標準。在這種情況下，過去利用互聯(lián)網(wǎng)平臺中心化搜集用戶數(shù)據(jù)，實現(xiàn)平臺化的精準營銷的這一典型互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式將面臨重大挑戰(zhàn)。

　　我國在個人信息保護方面也開展了較長時間的工作，針對互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的個人信息保護，制定了《全國人民代表大會常務委員會關于加強網(wǎng)絡信息保護的決定》《電信和互聯(lián)網(wǎng)用戶個人信息保護規(guī)定》《全國人民代表大會常務委員會關于維護互聯(lián)網(wǎng)安全的決定》和《消費者權(quán)益保護法》等相關法律文件。特別是2016年11月7日，全國人大常委會通過的《中華人民共和國網(wǎng)絡安全法》中明確了對個人信息收集、使用及保護的要求，并規(guī)定了個人對其個人信息進行更正或刪除的權(quán)利。2019年，中央網(wǎng)信辦發(fā)布了《數(shù)據(jù)安全管理辦法（征求意見稿）》，向社會公開征求意見，明確了個人信息和重要數(shù)據(jù)的收集、處理、使用和安全監(jiān)督管理的相關標準和規(guī)范。相信這些法律法規(guī)將在促進數(shù)據(jù)的合規(guī)使用、保障個人隱私和數(shù)據(jù)安全等方面發(fā)揮不可或缺的重要作用。然而，從體系化、確保一致性、避免碎片化考慮，制訂專門的數(shù)據(jù)安全法、個人信息保護法是必要的。

　　另一方面，我們也應看到，這些法律法規(guī)也將在客觀上不可避免地增加數(shù)據(jù)流通的成本、降低數(shù)據(jù)綜合利用的效率。如何兼顧發(fā)展和安全，平衡效率和風險，在保障安全的前提下，不因噎廢食，不對大數(shù)據(jù)價值的挖掘利用造成過分的負面影響，是當前全世界在數(shù)據(jù)治理中面臨的共同課題。

　　近年來，圍繞大數(shù)據(jù)治理這一主題及其相關問題，國際上已有不少成功的實踐和研究探索工作，諸如在國家層面推出的促進數(shù)據(jù)共享開放、保障數(shù)據(jù)安全和保護公民隱私的相關政策和法規(guī)，針對企業(yè)機構(gòu)的數(shù)據(jù)管理能力評估和改善，面向數(shù)據(jù)質(zhì)量保證的方法與技術(shù)，促進數(shù)據(jù)互操作的技術(shù)規(guī)范和標準等。然而，考察當前的研究和實踐，仍存在三個方面的主要問題。

　　一是大數(shù)據(jù)治理概念的使用相對“狹義”，研究和實踐大都以企業(yè)組織為對象，僅從個體組織的角度考慮大數(shù)據(jù)治理的相關問題，這與大數(shù)據(jù)跨界流動的迫切需求存在矛盾，限制了大數(shù)據(jù)價值的發(fā)揮。二是現(xiàn)有研究實踐對大數(shù)據(jù)治理內(nèi)涵的理解尚未形成共識，不同研究者從流程設計、信息治理和數(shù)據(jù)管理應用等不同視角，給出了大數(shù)據(jù)治理的不同定義，共識的形成尚有待時日！三是大數(shù)據(jù)治理相關的研究實踐多條線索并行，關聯(lián)性、完整性和一致性不足。諸如，國家層面的政策法規(guī)和法律制定等較少被納入大數(shù)據(jù)治理的視角；數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn)的地位仍未通過法律法規(guī)予以確立，難以進行有效的管理和應用；大數(shù)據(jù)管理已有不少可用技術(shù)與產(chǎn)品，但還缺乏完善的多層級管理體制和高效管理機制；如何有機結(jié)合技術(shù)與標準，建立良好的大數(shù)據(jù)共享與開放環(huán)境仍需要進一步探索。缺少系統(tǒng)化設計，僅僅在已有的相關體系上進行擴展和延伸，可能會導致數(shù)據(jù)治理的“碎片化”和一致性缺失等等。

　　當前，各界已經(jīng)普遍認識到了大數(shù)據(jù)治理的重要意義，大數(shù)據(jù)治理體系建設已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)發(fā)展重點，但仍處在發(fā)展的雛形階段，推進大數(shù)據(jù)治理體系建設將是未來較長一段時間內(nèi)需要持續(xù)努力的方向。

　　三是數(shù)據(jù)規(guī)模高速增長，現(xiàn)有技術(shù)體系難以滿足大數(shù)據(jù)應用的需求，大數(shù)據(jù)理論與技術(shù)遠未成熟，未來信息技術(shù)體系將需要顛覆式創(chuàng)新和變革。

　　近年來，數(shù)據(jù)規(guī)模呈幾何級數(shù)高速成長。據(jù)國際信息技術(shù)咨詢企業(yè)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）的報告，2020年全球數(shù)據(jù)存儲量將達到44ZB（1021），到2030年將達到2500ZB。當前，需要處理的數(shù)據(jù)量已經(jīng)大大超過處理能力的上限，從而導致大量數(shù)據(jù)因無法或來不及處理，而處于未被利用、價值不明的狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)被稱為“暗數(shù)據(jù)”。據(jù)國際商業(yè)機器公司（IBM）的研究報告估計，大多數(shù)企業(yè)僅對其所有數(shù)據(jù)的1%進行了分析應用。

　　近年來，大數(shù)據(jù)獲取、存儲、管理、處理、分析等相關的技術(shù)已有顯著進展，但是大數(shù)據(jù)技術(shù)體系尚不完善，大數(shù)據(jù)基礎理論的研究仍處于萌芽期。首先，大數(shù)據(jù)定義雖已達成初步共識，但許多本質(zhì)問題仍存在爭議，例如：數(shù)據(jù)驅(qū)動與規(guī)則驅(qū)動的對立統(tǒng)一、“關聯(lián)”與“因果”的辯證關系、“全數(shù)據(jù)”的時空相對性、分析模型的可解釋性與魯棒性等；其次，針對特定數(shù)據(jù)集和特定問題域已有不少專用解決方案，是否有可能形成“通用”或“領域通用”的統(tǒng)一技術(shù)體系，仍有待未來的技術(shù)發(fā)展給出答案；其三，應用超前于理論和技術(shù)發(fā)展，數(shù)據(jù)分析的結(jié)論往往缺乏堅實的理論基礎，對這些結(jié)論的使用仍需保持謹慎態(tài)度。

　　推演信息技術(shù)的未來發(fā)展趨勢，較長時期內(nèi)仍將保持漸進式發(fā)展態(tài)勢，隨技術(shù)發(fā)展帶來的數(shù)據(jù)處理能力的提升將遠遠落后于按指數(shù)增長模式快速遞增的數(shù)據(jù)體量，數(shù)據(jù)處理能力與數(shù)據(jù)資源規(guī)模之間的“剪刀差”將隨時間持續(xù)擴大，大數(shù)據(jù)現(xiàn)象將長期存在。在此背景下，大數(shù)據(jù)現(xiàn)象倒逼技術(shù)變革，將使得信息技術(shù)體系進行一次重構(gòu)，這也帶來了顛覆式發(fā)展的機遇。例如，計算機體系結(jié)構(gòu)以數(shù)據(jù)為中心的宏觀走向和存算一體的微觀走向，軟件定義方法論的廣泛采用，云邊端融合的新型計算模式等；網(wǎng)絡通信向?qū)拵?、移動、泛在發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的快速傳輸和匯聚帶來的網(wǎng)絡的Pb/s級帶寬需求，千億級設備聯(lián)網(wǎng)帶來的Gb/s級高密度泛在移動接入需求；大數(shù)據(jù)的時空復雜度亟需在表示、組織、處理和分析等方面的基礎性原理性突破，高性能、高時效、高吞吐等極端化需求呼喚基礎器件的創(chuàng)新和變革；軟硬件開源開放趨勢導致產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)的重構(gòu)；等等。

　　三、大數(shù)據(jù)與數(shù)字經(jīng)濟

　　大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物，更是信息化進程的新階段，其發(fā)展推動了數(shù)字經(jīng)濟的形成與繁榮。信息化已經(jīng)歷了兩次高速發(fā)展的浪潮，始于上世紀80年代，隨個人計算機大規(guī)模普及應用所帶來的以單機應用為主要特征的數(shù)字化（信息化1.0），及始于上世紀90年代中期，隨互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模商用進程所推動的以聯(lián)網(wǎng)應用為主要特征的網(wǎng)絡化（信息化2.0）。當前，我們正在進入以數(shù)據(jù)的深度挖掘和融合應用為主要特征的智能化階段（信息化3.0）。在“人機物”三元融合的大背景下，以“萬物均需互聯(lián)、一切皆可編程”為目標，數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化呈融合發(fā)展新態(tài)勢。

　　在信息化發(fā)展歷程中，數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化是三條并行不悖的主線。數(shù)字化奠定基礎，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的獲取和積累；網(wǎng)絡化構(gòu)建平臺，促進數(shù)據(jù)資源的流通和匯聚；智能化展現(xiàn)能力，通過多源數(shù)據(jù)的融合分析呈現(xiàn)信息應用的類人智能，幫助人類更好地認知復雜事物和解決問題。

　　信息化新階段開啟的另一個重要表征是信息技術(shù)開始從助力經(jīng)濟發(fā)展的輔助工具向引領經(jīng)濟發(fā)展的核心引擎轉(zhuǎn)變，進而催生一種新的經(jīng)濟范式—“數(shù)字經(jīng)濟”。數(shù)字經(jīng)濟是指以數(shù)字化知識和信息為關鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用為效率提升和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動力的一系列經(jīng)濟活動，是以新一代信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)為依托，繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟之后的新經(jīng)濟形態(tài)。從構(gòu)成上看，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟屬單層結(jié)構(gòu)，以農(nóng)業(yè)為主，配合以其他行業(yè)，以人力、畜力和自然力為動力，使用手工工具，以家庭為單位自給自足，社會分工不明顯，行業(yè)間相對獨立；工業(yè)經(jīng)濟是兩層結(jié)構(gòu)，即提供能源動力和行業(yè)制造設備的裝備制造產(chǎn)業(yè)，以及工業(yè)化后的各行各業(yè)，并形成分工合作的工業(yè)體系。數(shù)字經(jīng)濟則可分為三個層次：提供核心動能的信息技術(shù)及其裝備產(chǎn)業(yè)、深度信息化的各行各業(yè)以及跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合應用的數(shù)據(jù)增值產(chǎn)業(yè)。當前，數(shù)字經(jīng)濟正處于成型展開期，將進入信息技術(shù)引領經(jīng)濟發(fā)展的爆發(fā)期、黃金期！

　　從另一個視角來看，如果說過去20多年，互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展引發(fā)了一場社會經(jīng)濟的“革命”，深刻地改變了人類社會，現(xiàn)在可以看到，互聯(lián)網(wǎng)革命的上半場已經(jīng)結(jié)束。上半場的主要特征是“2C”（面向最終用戶），主戰(zhàn)場是面向個人提供社交、購物、教育、娛樂等服務，可稱為“消費互聯(lián)網(wǎng)”。而互聯(lián)網(wǎng)革命的下半場正在開啟，其主要特征將是“2B”（面向組織機構(gòu)），重點在于促進供給側(cè)的深刻變革，互聯(lián)網(wǎng)應用將面向各行業(yè)，特別是制造業(yè)，以優(yōu)化資源配置、提質(zhì)增效為目標，構(gòu)建以工業(yè)物聯(lián)為基礎和工業(yè)大數(shù)據(jù)為要素的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。作為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的新領域，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)與生產(chǎn)技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，它通過人、機、物的深度互聯(lián)，全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的全面鏈接，推動形成新的工業(yè)生產(chǎn)制造和服務體系。當前，新一輪工業(yè)革命正在拉開帷幕，在全球范圍內(nèi)不斷顛覆傳統(tǒng)制造模式、生產(chǎn)組織方式和產(chǎn)業(yè)形態(tài)，而我國正處于由數(shù)量和規(guī)模擴張向質(zhì)量和效益提升轉(zhuǎn)變的關鍵期，需要抓住歷史機遇期，促進新舊動能轉(zhuǎn)換，形成競爭新優(yōu)勢。我國是制造大國和互聯(lián)網(wǎng)大國，推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展具備豐富的應用場景、廣闊的市場空間和巨大的推進動力。

　　數(shù)字經(jīng)濟未來發(fā)展呈現(xiàn)如下趨勢：一是以互聯(lián)網(wǎng)為核心的新一代信息技術(shù)正逐步演化為人類社會經(jīng)濟活動的基礎設施，并將對原有的物理基礎設施完成深度信息化改造和軟件定義，在其支撐下，人類極大地突破了溝通和協(xié)作的時空約束，推動平臺經(jīng)濟、共享經(jīng)濟等新經(jīng)濟模式快速發(fā)展。以平臺經(jīng)濟中的零售平臺為例，百貨大樓在前互聯(lián)網(wǎng)時代對促進零售業(yè)發(fā)展起到了重要作用。而從上世紀九十年代中后期開始，伴隨互聯(lián)網(wǎng)的普及，電子商務平臺逐漸興起。與要求供需方必須在同一時空達成交易的百貨大樓不同，電子商務平臺依托互聯(lián)網(wǎng)，將遍布全球各個角落的消費者、供貨方連接在一起，并聚合物流、支付、信用管理等配套服務，突破了時空約束，大幅減少了中間環(huán)節(jié)，降低了交易成本，提高了交易效率。按阿里研究院的報告，過去十年間，中國電子商務規(guī)模增長了10倍，并呈加速發(fā)展趨勢。二是各行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建將促進各種業(yè)態(tài)圍繞信息化主線深度協(xié)作、融合，在完成自身提升變革的同時，不斷催生新的業(yè)態(tài)，并使一些傳統(tǒng)業(yè)態(tài)走向消亡。如隨著無人駕駛汽車技術(shù)的成熟和應用，傳統(tǒng)出租車業(yè)態(tài)將可能面臨消亡。其他很多重復性的、對創(chuàng)新創(chuàng)意要求不高的傳統(tǒng)行業(yè)也將退出歷史舞臺。2017年10月，《紐約客》雜志報道了劍橋大學兩名研究者對未來365種職業(yè)被信息技術(shù)淘汰的可能性分析，其中電話推銷員、打字員、會計等職業(yè)高居榜首。三是在信息化理念和政務大數(shù)據(jù)的支撐下，政府的綜合管理服務能力和政務服務的便捷性持續(xù)提升，公眾積極參與社會治理，形成共策共商共治的良好生態(tài)。四是信息技術(shù)體系將完成蛻變升華式的重構(gòu)，釋放出遠超當前的技術(shù)能力，從而使蘊含在大數(shù)據(jù)中的巨大價值得以充分釋放，帶來數(shù)字經(jīng)濟的爆發(fā)式增長。

　　四、我國大數(shù)據(jù)發(fā)展的態(tài)勢

　　黨的十八屆五中全會將大數(shù)據(jù)上升為國家戰(zhàn)略。回顧過去幾年的發(fā)展，我國大數(shù)據(jù)發(fā)展可總結(jié)為：“進步長足，基礎漸厚；喧囂已逝，理性回歸；成果豐碩，短板仍在；勢頭強勁，前景光明”。

　　作為人口大國和制造大國，我國數(shù)據(jù)產(chǎn)生能力巨大，大數(shù)據(jù)資源極為豐富。隨著數(shù)字中國建設的推進，各行業(yè)的數(shù)據(jù)資源采集、應用能力不斷提升，將會導致更快更多的數(shù)據(jù)積累。預計到2020年，我國數(shù)據(jù)總量有望達到8000EB（1018），占全球數(shù)據(jù)總量的21%，將成為名列前茅的數(shù)據(jù)資源大國和全球數(shù)據(jù)中心。

　　我國互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)領域發(fā)展態(tài)勢良好，市場化程度較高，一些互聯(lián)網(wǎng)公司建成了具有國際領先水平的大數(shù)據(jù)存儲與處理平臺，并在移動支付、網(wǎng)絡征信、電子商務等應用領域取得國際先進甚至領先的重要進展。然而，大數(shù)據(jù)與實體經(jīng)濟融合還遠不夠，行業(yè)大數(shù)據(jù)應用的廣度和深度明顯不足，生態(tài)系統(tǒng)亟待形成和發(fā)展。

　　隨著政務信息化的不斷發(fā)展，各級政府積累了大量與公眾生產(chǎn)生活息息相關的信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，并成為最具價值數(shù)據(jù)的保有者。如何盤活這些數(shù)據(jù)，更好地支撐政府決策和便民服務，進而引領促進大數(shù)據(jù)事業(yè)發(fā)展，是事關全局的關鍵。2015年9月，國務院發(fā)布《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，其中重要任務之一就是“加快政府數(shù)據(jù)開放共享，推動資源整合，提升治理能力”，并明確了時間節(jié)點，2017年跨部門數(shù)據(jù)資源共享共用格局基本形成；2018年建成政府主導的數(shù)據(jù)共享開放平臺，打通政府部門、企事業(yè)單位間的數(shù)據(jù)壁壘，并在部分領域開展應用試點；2020年實現(xiàn)政府數(shù)據(jù)集的普遍開放。隨后，國務院和國務院辦公廳又陸續(xù)印發(fā)了系列文件，推進政務信息資源共享管理、政務信息系統(tǒng)整合共享、互聯(lián)網(wǎng)政務服務試點、政務服務一網(wǎng)一門一次改革等，推進跨層級、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務的政務信息系統(tǒng)整合、互聯(lián)、協(xié)同和數(shù)據(jù)共享，用政務大數(shù)據(jù)支撐“放管服”改革落地，建設數(shù)字政府和智慧政府。目前，我國政務領域的數(shù)據(jù)開放共享已取得了重要進展和明顯效果。例如：浙江省推出的“最多跑一次”改革，是推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、落實“放管服”改革、優(yōu)化營商環(huán)境的重要舉措。以衢州市不動產(chǎn)交易為例，通過設立綜合窗口再造業(yè)務流程，群眾由原來跑國土、住建、稅務3個窗口8次提交3套材料，變?yōu)橹慌芫C合窗口1個窗口1次提交1套材料，效率大幅提高。據(jù)有關統(tǒng)計，截至2019年上半年，我國已有82個省級、副省級和地級政府上線了數(shù)據(jù)開放平臺，涉及41.93%的省級行政區(qū)、66.67%的副省級城市和18.55%的地級城市。

　　我國已經(jīng)具備加快技術(shù)創(chuàng)新的良好基礎。在科研投入方面，前期通過國家科技計劃在大規(guī)模集群計算、服務器、處理器芯片、基礎軟件等方面系統(tǒng)性部署了研發(fā)任務，成績斐然?！笆濉逼陂g在國家重點研發(fā)計劃中實施了“云計算和大數(shù)據(jù)”重點專項。當前科技創(chuàng)新2030大數(shù)據(jù)重大項目正在緊鑼密鼓地籌劃、部署中。我國在大數(shù)據(jù)內(nèi)存計算、協(xié)處理芯片、分析方法等方面突破了一些關鍵技術(shù)，特別是打破“信息孤島”的數(shù)據(jù)互操作技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用技術(shù)已處于國際領先水平；在大數(shù)據(jù)存儲、處理方面，研發(fā)了一些重要產(chǎn)品，有效地支撐了大數(shù)據(jù)應用；國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司推出的大數(shù)據(jù)平臺和服務，處理能力躋身世界前列。

　　國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實施以來，地方政府紛紛響應聯(lián)動、積極謀劃布局。國家發(fā)改委組織建設11個國家大數(shù)據(jù)工程實驗室，為大數(shù)據(jù)領域相關技術(shù)創(chuàng)新提供支撐和服務。發(fā)改委、工信部、中央網(wǎng)信辦聯(lián)合批復貴州、上海、京津冀、珠三角等8個綜合試驗區(qū)，正在加快建設。各地方政府紛紛出臺促進大數(shù)據(jù)發(fā)展的指導政策、發(fā)展方案、專項政策和規(guī)章制度等，使大數(shù)據(jù)發(fā)展呈蓬勃之勢。

　　然而，我們也必須清醒地認識到我國在大數(shù)據(jù)方面仍存在一系列亟待補上的短板。

　　一是大數(shù)據(jù)治理體系尚待構(gòu)建。首先，法律法規(guī)滯后。目前，我國尚無真正意義上的數(shù)據(jù)管理法規(guī)，只在少數(shù)相關法律條文中有涉及到數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全等規(guī)范的內(nèi)容，難以滿足快速增長的數(shù)據(jù)管理需求。其次，共享開放程度低。推動數(shù)據(jù)資源共享開放，將有利于打通不同部門和系統(tǒng)的壁壘，促進數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，形成覆蓋全面的大數(shù)據(jù)資源，為大數(shù)據(jù)分析應用奠定基礎。我國政府機構(gòu)和公共部門已經(jīng)掌握巨大的數(shù)據(jù)資源，但存在“不愿”、“不敢”和“不會”共享開放的問題。例如：在“最多跑一次”改革中，由于技術(shù)人員缺乏，政務業(yè)務流程優(yōu)化不足，涉及部門多、鏈條長，長期以來多頭管理、各自為政等問題，導致很多地區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的綜合性窗口難建立、數(shù)據(jù)難流動、業(yè)務系統(tǒng)難協(xié)調(diào)。同時，由于辦事流程不規(guī)范，網(wǎng)上辦事大廳指南五花八門，以至于同一個縣市辦理同一項事件，需要的材料、需要集成的數(shù)據(jù)在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的政務審批系統(tǒng)里卻各有不同，造成群眾不能一次性獲得準確的相關信息而需要“跑多次”。當前，我國的政務數(shù)據(jù)共享開放進程，相對于《行動綱要》明確的時間節(jié)點，已明顯落后，且數(shù)據(jù)質(zhì)量堪憂。不少地方的政務數(shù)據(jù)開放平臺，仍然存在標準不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)不完整、不好用甚至不可用等問題。政務數(shù)據(jù)共享開放意義重大，仍需要堅持不懈地持續(xù)推進。此外，在數(shù)據(jù)共享與開放的實施過程中，各地還存在片面強調(diào)數(shù)據(jù)物理集中的“一刀切”現(xiàn)象，對已有信息化建設投資保護不足，造成新的浪費。第三，安全隱患增多。近年來，數(shù)據(jù)安全和隱私數(shù)據(jù)泄露事件頻發(fā)，凸顯大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)在采集、存儲、跨境跨系統(tǒng)流轉(zhuǎn)、利用、交易和銷毀等環(huán)節(jié)的全生命周期過程中，所有權(quán)與管理權(quán)分離，真假難辨，多系統(tǒng)、多環(huán)節(jié)的信息隱性留存，導致數(shù)據(jù)跨境跨系統(tǒng)流轉(zhuǎn)追蹤難、控制難，數(shù)據(jù)確權(quán)和可信銷毀也更加困難。

　　二是核心技術(shù)薄弱?；A理論與核心技術(shù)的落后導致我國信息技術(shù)長期存在“空心化”和“低端化”問題，大數(shù)據(jù)時代需避免此問題在新一輪發(fā)展中再次出現(xiàn)。近年來，我國在大數(shù)據(jù)應用領域取得較大進展，但是基礎理論、核心器件和算法、軟件等層面，較之美國等技術(shù)發(fā)達國家仍明顯落后。在大數(shù)據(jù)管理、處理系統(tǒng)與工具方面，我國主要依賴國外開源社區(qū)的開源軟件，然而，由于我國對國際開源社區(qū)的影響力較弱，導致對大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)缺乏自主可控能力，成為制約我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和國際化運營的重大隱患。

　　三是融合應用有待深化。我國大數(shù)據(jù)與實體經(jīng)濟融合不夠深入，主要問題表現(xiàn)在：基礎設施配置不到位，數(shù)據(jù)采集難度大；缺乏有效引導與支撐，實體經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩慢；缺乏自主可控的數(shù)據(jù)互聯(lián)共享平臺等。當前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的新領域，然而仍存在不少問題：政府熱、企業(yè)冷，政府時有“項目式”、“運動式”推進，而企業(yè)由于沒看到直接、快捷的好處，接受度低；設備設施的數(shù)字化率和聯(lián)網(wǎng)率偏低；大多數(shù)大企業(yè)仍然傾向打造難以與外部系統(tǒng)交互數(shù)據(jù)的封閉系統(tǒng)，而眾多中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力和能力嚴重不足；國外廠商的設備在我國具有壟斷地位，這些企業(yè)紛紛推出相應的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，搶占工業(yè)領域的大數(shù)據(jù)基礎服務市場。

　　五、若干思考和建議

　　最后，我想基于自己在大數(shù)據(jù)領域的研究實踐，匯報若干思考和建議。一家之見，僅供參考。

　　（一）大力發(fā)展行業(yè)大數(shù)據(jù)應用

　　當前，我國互聯(lián)網(wǎng)領域的大數(shù)據(jù)應用市場化程度高、發(fā)展較好，但行業(yè)應用廣度和深度明顯不足，生態(tài)系統(tǒng)亟待形成和發(fā)展。事實上，與實體經(jīng)濟緊密結(jié)合的行業(yè)大數(shù)據(jù)應用蘊含了更加巨大的發(fā)展?jié)摿蛢r值。以制造業(yè)為例，麥肯錫研究報告稱：制造企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)后，其生產(chǎn)成本能夠降低10%—15%。而大數(shù)據(jù)技術(shù)對制造業(yè)的影響遠非成本這一個方面。利用源于產(chǎn)品生命周期中市場、設計、制造、服務、再利用等各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，制造業(yè)企業(yè)可以更加精細、個性化地了解客戶需求；建立更加精益化、柔性化、智能化的生產(chǎn)系統(tǒng)；創(chuàng)造包括銷售產(chǎn)品、服務、價值等多樣的商業(yè)模式；并實現(xiàn)從應激式到預防式的工業(yè)系統(tǒng)運轉(zhuǎn)管理模式的轉(zhuǎn)變。制造業(yè)是國民經(jīng)濟不可或缺的一環(huán)，也是一個國家競爭力背后的強大力量支撐。我國制造業(yè)位居世界第一，卻大而不強。企業(yè)創(chuàng)新能力不足，高端和高價值產(chǎn)品欠缺，在國際產(chǎn)業(yè)分工中處于中低端，大力推動制造業(yè)大數(shù)據(jù)應用的發(fā)展，對產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型至關重要。

　　當前，我國不同行業(yè)領域正在積極推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型、網(wǎng)絡化重構(gòu)、智能化提升，推動行業(yè)大數(shù)據(jù)應用，也是推進數(shù)字中國建設的重要途徑和基礎。

　　（二）建立系統(tǒng)全面的大數(shù)據(jù)治理體系

　　大數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟的關鍵要素，強大的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)和全面深度信息化賦能的傳統(tǒng)行業(yè)無疑是數(shù)字經(jīng)濟的基礎！大數(shù)據(jù)治理須從營造大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境的視角予以全面、系統(tǒng)化考慮！

　　我以為，在一國之范圍內(nèi)，大數(shù)據(jù)治理體系建設涉及國家、行業(yè)和組織三個層次，至少包含數(shù)據(jù)的資產(chǎn)地位確立、管理體制機制、共享與開放、安全與隱私保護等四方面內(nèi)容，需要從制度法規(guī)、標準規(guī)范、應用實踐和支撐技術(shù)等視角多管齊下，提供支撐。

　　在國家層次，重點是要在法律法規(guī)層面明確數(shù)據(jù)的資產(chǎn)地位，奠定數(shù)據(jù)確權(quán)、流通、交易和保護的基礎，制定促進數(shù)據(jù)共享開放的政策法規(guī)和標準規(guī)范，促進政務數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)的融合應用，并且出臺數(shù)據(jù)安全與隱私保護的法律法規(guī)，保障國家、組織和個人的數(shù)據(jù)安全。在行業(yè)層次，重點是要在國家相關法律法規(guī)框架下，充分考慮本行業(yè)中企業(yè)的共同利益與長效發(fā)展，建立規(guī)范行業(yè)數(shù)據(jù)管理的組織機構(gòu)和數(shù)據(jù)管控制度，制定行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)共享與開放的規(guī)則和技術(shù)規(guī)范，促進行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)的共享交換和融合應用。在組織層次，重點是要提升企業(yè)對數(shù)據(jù)全生命期的管理能力，促進企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)間的數(shù)據(jù)流通，提升數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力，保障企業(yè)自身的數(shù)據(jù)安全及客戶的數(shù)據(jù)安全和隱私信息。

　　在數(shù)據(jù)治理體系建設中，數(shù)據(jù)共享開放是大數(shù)據(jù)資源建設的前提，在現(xiàn)階段重要性尤其突出。在平衡數(shù)據(jù)共享開放和隱私保護、數(shù)據(jù)安全的關系時，我以為，還是需要強調(diào)應用先行、安全并重的原則。數(shù)據(jù)共享開放不應被孤立看待，可能需要綜合考慮數(shù)據(jù)的使用場合及數(shù)據(jù)主體的權(quán)益。如，數(shù)據(jù)集中管理可能帶來保管上的安全問題，然而數(shù)據(jù)融合才能產(chǎn)生價值，一定程度的集中是趨勢所在，也更利于建立更強大可靠的保護機制；多源數(shù)據(jù)的融合可能導致信息泄露，然而在確知風險前，是否需要因其“可能性”而拒絕技術(shù)的應用？數(shù)據(jù)脫敏仍然可能存在隱私泄露的風險，是否允許個體在知情前提下“用隱私換方便”、“用隱私換治療換健康”？是否允許使用符合當前“標準”、但無法確保未來一定不出現(xiàn)信息泄露的脫敏方法，并對相關應用予以免責？當然，加強兼顧隱私保護、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)流動利用的新技術(shù)研發(fā)，也非常必要。當前，如安全多方計算、同態(tài)加密、聯(lián)邦學習等技術(shù)研發(fā)，希望允許擁有數(shù)據(jù)的各方在不向其他組織或個人公開數(shù)據(jù)中所含敏感信息的情況下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合利用。雖然這些技術(shù)尚處于發(fā)展的初級階段，但因其廣闊的應用前景而受到普遍關注。

　　另外，打破信息孤島、盤活數(shù)據(jù)存量是當前一項緊迫的任務，而在此過程中，不宜過分強調(diào)物理集中，而應將邏輯互聯(lián)作為打通信息“孤島”的手段，邏輯互聯(lián)先行，物理集中跟進。在數(shù)據(jù)共享體系建設中，需要在一定層級上構(gòu)建物理分散、邏輯統(tǒng)一、管控可信、標準一致的政務信息資源共享交換體系，在不改變現(xiàn)有信息系統(tǒng)與數(shù)據(jù)資源的所有權(quán)及管理格局的前提下，明晰責權(quán)利，即：數(shù)據(jù)應用部門提需求、數(shù)據(jù)擁有部門做響應、交換平臺管理部門保流轉(zhuǎn)。同時，集約化的政務云建設正成為政府、企業(yè)建設新的信息系統(tǒng)的首選方案，如何在新一輪建設熱潮中，從規(guī)劃、立項審批、建設、審計等環(huán)節(jié)以及方案指導、標準規(guī)范和技術(shù)支持等方面給予全方位保障，盡可能避免新“孤島”的產(chǎn)生，也是一項重大挑戰(zhàn)。

　?。ㄈ┮蚤_源為基礎構(gòu)建自主可控的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)

　　在大數(shù)據(jù)時代，軟件開源和硬件開放已成為不可逆的趨勢，掌控開源生態(tài)，已成為國際產(chǎn)業(yè)競爭的焦點。建議采用“參與融入、蓄勢引領”的開源推進策略，一方面鼓勵我國企業(yè)積極“參與融入”國際成熟的開源社區(qū)，爭取話語權(quán)；另一方面，也要在建設基于中文的開源社區(qū)方面加大投入，匯聚國內(nèi)軟硬件資源和開源人才，打造自主可控開源生態(tài)，在學習實踐中逐漸成長壯大，伺機實現(xiàn)引領發(fā)展。中文開源社區(qū)的建設，需要國家在開源相關政策法規(guī)和開源基金會制度建立方面給予支持。此外，在開源背景下，對“自主可控”的內(nèi)涵定義也有待更新，不一定強調(diào)硬件設計和軟件代碼的所有權(quán)，更多應體現(xiàn)在對硬件設計方案和軟件代碼的理解、掌握、改進及應用能力。

　?。ㄋ模┓e極推動國際合作并籌劃布局跨國數(shù)據(jù)共享機制

　　2018年11月17日，習近平總書記在APEC工商領導人峰會上發(fā)表主旨演講指出“經(jīng)濟全球化是人類社會發(fā)展必經(jīng)之路”，“各國都是全球合作鏈條中的一環(huán)”。在數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的時代背景下，我國應該積極推動在大數(shù)據(jù)技術(shù)和應用方面的國際合作，建立跨國數(shù)據(jù)共享機制，與其他國家一起分享數(shù)字經(jīng)濟的紅利，同時也使我國獲得更多發(fā)展機遇和更大發(fā)展空間，積極促進數(shù)字經(jīng)濟下人類利益共同體和命運共同體的構(gòu)建。當前，我國正在積極推動“一帶一路”合作發(fā)展。各國在合作的各個領域都將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。建議積極推進跨國的大數(shù)據(jù)治理合作，在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，促進數(shù)據(jù)跨境流動，從而形成圍繞國家合作各個領域的大數(shù)據(jù)資源，為數(shù)字經(jīng)濟領域的國際合作奠定堅實的基礎?！耙粠б宦贰毖鼐€大都屬發(fā)展中國家，無論技術(shù)還是經(jīng)濟水平較之發(fā)達國家都有明顯差距。而數(shù)字經(jīng)濟這一新經(jīng)濟形態(tài)的成型發(fā)展將帶給包括中國在內(nèi)的各發(fā)展中國家經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的歷史性機遇期。經(jīng)濟后發(fā)國家有機會在新經(jīng)濟的全球壟斷性格局形成之前，與發(fā)達國家站在同一起跑線上，并且由于沒有“路徑依賴”所帶來的歷史包袱，也有可能在新一輪的競爭中占有優(yōu)勢。

　　（五）未雨綢繆，防范大數(shù)據(jù)發(fā)展可能帶來的新風險

　　大數(shù)據(jù)發(fā)展可能導致一系列新的風險。例如，數(shù)據(jù)壟斷可能導致數(shù)據(jù)“黑洞”現(xiàn)象。一些企業(yè)憑借先發(fā)展起來的行業(yè)優(yōu)勢，不斷獲取行業(yè)數(shù)據(jù)，但卻“有收無放”，呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)壟斷的趨勢。這種數(shù)據(jù)壟斷不僅不利于行業(yè)的健康發(fā)展，而且有可能對國家安全帶來沖擊和影響。又如，數(shù)據(jù)和算法可能導致人們對其過分“依賴”及社會“被割裂”等倫理問題。大數(shù)據(jù)分析算法根據(jù)各種數(shù)據(jù)推測用戶的偏好并推薦內(nèi)容，在帶來便利的同時，也導致人們只看到自己“希望看到的”信息，從而使人群被割裂為多個相互之間難以溝通、理解的群體，其可能引發(fā)的社會問題將是難以“亡羊補牢”的。

　　需要看到，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代信息技術(shù)所帶來的這場社會經(jīng)濟“革命”，在廣度、深度和速度上都將是空前的，也會是遠遠超出我們從工業(yè)社會獲得的常識和認知、遠遠超出我們的預期的，適應信息社會的個體素質(zhì)的養(yǎng)成、滿足未來各種新興業(yè)態(tài)就業(yè)需求的合格勞動者的培養(yǎng)，將是我們面臨的巨大挑戰(zhàn)！唯有全民提升對大數(shù)據(jù)的正確認知，具備用大數(shù)據(jù)思維認識和解決問題的基本素質(zhì)和能力，才有可能積極防范大數(shù)據(jù)帶來的新風險；唯有加快培養(yǎng)適應未來需求的合格人才，才有可能在數(shù)字經(jīng)濟時代形成國家的綜合競爭力。

　　我的匯報結(jié)束，謝謝大家！

　?。ㄖ髦v人：梅宏，系中國人民解放軍軍事科學院副院長）　　

　　名詞解釋：

　　API：應用編程接口（Application Programming Interface）的首字母縮寫，是指某軟件系統(tǒng)或平臺為其他應用軟件系統(tǒng)提供的一組函數(shù)，通過調(diào)用這些函數(shù)，其他應用軟件系統(tǒng)可以使用此軟件系統(tǒng)或平臺的部分功能或訪問某些數(shù)據(jù)。

　　開源平臺：“開源”是開放源代碼的簡稱，開源平臺是指支持開源社區(qū)活動，管理開放源代碼，向所有開源社區(qū)參與者提供相關服務的軟件平臺（平臺基于互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建并通過互聯(lián)網(wǎng)通過服務）。任何人都可以獲得開源軟件的源代碼并加以修改，并在某個預先約定的開源協(xié)議限制范圍內(nèi)發(fā)布修改后的新版本。結(jié)合上下文，這里的開源平臺是指提供大數(shù)據(jù)管理、處理、分析等方面能力的開源軟件的軟件平臺。

　　可伸縮的計算體系結(jié)構(gòu)：可伸縮英文為scalable，指一個計算系統(tǒng)的能力和性能隨應用負載的增加，通過極少的改動或配置甚至只是簡單的硬件資源增加，而保持線性增長的能力，是表征計算系統(tǒng)處理能力的一個重要的設計指標。可伸縮的計算體系結(jié)構(gòu)是計算系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設計追求的重要指標，軟件定義、虛擬化、資源池化等方法和技術(shù)常用于可伸縮性的實現(xiàn)。

　　魯棒性：魯棒是英文Robust的音譯，也就是健壯的意思，因此魯棒性也被翻譯為健壯性。魯棒性一般用于描述一個系統(tǒng)在異?；驑O端情況下仍然可以工作的能力。結(jié)合上下文，這里談及的大數(shù)據(jù)分析模型的魯棒性是指在數(shù)據(jù)存在錯誤、噪音、缺失，甚至在惡意數(shù)據(jù)攻擊等異常情況下，模型仍然能得到較為準確結(jié)論的能力。

　　數(shù)據(jù)互操作：數(shù)據(jù)互操作是指不同信息系統(tǒng)之間可以通過網(wǎng)絡連接對彼此的數(shù)據(jù)進行訪問，包括對其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)的讀取與寫入。數(shù)據(jù)互操作是實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的基礎。

　　“全數(shù)據(jù)”：“全數(shù)據(jù)”也稱“全量數(shù)據(jù)”，是與“采樣數(shù)據(jù)”相對的概念。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析受限于數(shù)據(jù)采集、存儲、處理的成本，一般都僅對問題相關的所有數(shù)據(jù)進行局部采樣，并基于采樣獲得的部分數(shù)據(jù)進行分析，得出結(jié)論，結(jié)論的準確性與采樣方法以及對被采樣數(shù)據(jù)的統(tǒng)計假設密切相關。而大數(shù)據(jù)時代，人們開始提出“全數(shù)據(jù)”的概念，即，并不采樣，而是將與問題相關的所有數(shù)據(jù)全部輸入到分析模型中分析。這種方法避免了因采樣而可能帶來的誤差，但是也增加了計算成本。

　　云邊端融合：云是指云計算中心，邊是指邊緣計算設備，端是指終端設備。以智能家居為例，智能電視、冰箱、空調(diào)等直接與用戶交互的設備是“端”，通過互聯(lián)網(wǎng)連接的異地的云計算平臺是“云”，而安裝在每個家庭的智能家居中控服務器是“邊”。云計算中心具有強大的計算存儲能力，一般用于復雜的數(shù)據(jù)計算處理；終端設備距離最終用戶較近，對用戶的操作響應快，一般負責與用戶進行交互；邊緣計算設備介于“云”和“端”之間，負責對端所采集的數(shù)據(jù)做本地化處理，同時將需要更強大計算能力支持的任務和數(shù)據(jù)發(fā)往云計算中心處理，并將“云”返回的結(jié)果提供給端設備。云邊端融合是一種“云”、“邊”、“端”不同計算設備各司其職，密切協(xié)同且優(yōu)勢互補的新型計算模式。

　　寬帶、移動、泛在的網(wǎng)絡通信：“寬帶”是指通信速率高，海量大數(shù)據(jù)的高速傳輸需求推動骨干網(wǎng)絡向Pb/s發(fā)展；“移動”是指移動通信；“泛在”是指無所不在。寬帶、移動、泛在通信是指：未來大量移動終端和物聯(lián)網(wǎng)設備通過無所不在的接入網(wǎng)絡接入主干網(wǎng)并通過高速主干網(wǎng)絡進行通信。

　　安全多方計算：安全多方計算是為解決在保護隱私信息以及沒有可信第三方的前提下，一組互不信任的參與方之間的協(xié)同計算問題而提出的理論框架。安全多方計算能夠同時確保輸入的隱私性和計算的正確性，在無可信第三方的前提下通過數(shù)學理論保證參與計算的各方成員輸入信息不暴露，且同時能夠獲得準確的運算結(jié)果。此項技術(shù)的研究尚處于初級階段。

　　同態(tài)加密：同態(tài)加密是一種密碼學技術(shù)，其核心在于保證：對經(jīng)過同態(tài)加密的數(shù)據(jù)進行處理（如：運行某種數(shù)據(jù)分析算法）后得到輸出，將這一輸出進行解密，其結(jié)果與用同一方法（即上述數(shù)據(jù)分析算法）處理未加密的原始數(shù)據(jù)得到的輸出結(jié)果一致。同態(tài)加密技術(shù)使得數(shù)據(jù)擁有者可以將數(shù)據(jù)加密后交給第三方處理，從第三方獲得處理結(jié)果后，對此結(jié)果進行解密便可獲得所期望的結(jié)果。如此一來，數(shù)據(jù)擁有者就不必擔心因?qū)⒃紨?shù)據(jù)交給第三方而存在的隱私泄露風險，同時又能獲得第三方提供的數(shù)據(jù)分析服務。此項技術(shù)的研究尚處于初級階段。

　　聯(lián)邦學習：聯(lián)邦機器學習是一個多組織協(xié)同的機器學習框架，使得一個組織在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，可以利用其他組織數(shù)據(jù)中所蘊含的信息和知識，建立協(xié)同的機器學習模型。此模型比各組織僅利用本組織內(nèi)部數(shù)據(jù)而訓練的機器學習模型有更高的性能。此項技術(shù)的研究尚處于初級階段。

　　ZB、EB、Pb/s、Gb/s：在計算機領域，一個二進制位稱為一個比特，一般用小寫b表示；而8個二進制位稱一個字節(jié)，用大寫B(tài)表示。簡言之：1B=8b。計算數(shù)據(jù)量或數(shù)據(jù)所需存儲空間大小時，習慣用字節(jié)為單位（用B表示）。1KB=1024B，1MB=1024KB，1GB=1024MB（通常簡記為109），1TB=1024GB，1PB=1024TB，1EB=1024PB，1ZB=1024EB。1EB約等于10億GB，而1ZB約等于1萬億GB。假設一首長為3分鐘的歌曲錄制成MP3文件（44K/320kbps音質(zhì)），大小約為8MB，那么1ZB的數(shù)據(jù)存儲空間可存儲MP3格式歌曲140萬億多首，如果全部聽一遍，需要8億多年。計算網(wǎng)絡傳輸速率時習慣上用比特每秒為單位（用b/s表示）。1Pb/S和1Gb/S分別代表1秒鐘傳輸?shù)臄?shù)據(jù)是1P（1000萬億）個比特和1G（10億）個比特。網(wǎng)絡速率1Gb/S（此處是小寫b）的情況下，下載一個2GB（此處是大寫B(tài)）的電影，需要16秒；而網(wǎng)絡速率1Pb/S的情況下，僅需要0.016毫秒。