大数据发展现状与未来趋势(下)

2020-02-20 08:46梅宏
中国军转民 2020年1期
关键词:开源发展

四、我国大数据发展的态势

党的十八届五中全会将大数据上升为国家战略。回顾过去几年的发展,我国大数据发展可总结为:“进步长足,基础渐厚;喧嚣已逝,理性回归;成果丰硕,短板仍在;势头强劲,前景光明”。

作为人口大国和制造大国,我国数据产生能力巨大,大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进,各行业的数据资源采集、应用能力不断提升,将会导致更快更多的数据积累。预计到2020年,我国数据总量有望达到8000EB(1018),占全球数据总量的21%,将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

我国互联网大数据领域发展态势良好,市场化程度较高,一些互联网公司建成了具有国际领先水平的大数据存储与处理平台,并在移动支付、网络征信、电子商务等应用领域取得国际先进甚至领先的重要进展。然而,大数据与实体经济融合还远远不够,行业大数据应用的广度和深度明显不足,生态系统亟待形成和发展。

随着政务信息化的不断发展,各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的信息系統和数据,并成为最具价值数据的保有者。如何盘活这些数据,更好地支撑政府决策和便民服务,进而引领促进大数据事业发展,是事关全局的关键。2015年9月,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,其中重要任务之一就是“加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力”,并明确了时间节点,2017年跨部门数据资源共享共用格局基本形成;2018年建成政府主导的数据共享开放平台,打通政府部门、企事业单位间的数据壁垒,并在部分领域开展应用试点;2020年实现政府数据集的普遍开放。随后,国务院和国务院办公厅又陆续印发了系列文件,推进政务信息资源共享管理、政务信息系统整合共享、互联网+政务服务试点、政务服务一网一门一次改革等,推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的政务信息系统整合、互联、协同和数据共享,用政务大数据支撑“放管服”改革落地,建设数字政府和智慧政府。目前,我国政务领域的数据开放共享已取得了重要进展和明显效果。例如:浙江省推出的“最多跑一次”改革,是推进供给侧结构性改革、落实“放管服”改革、优化营商环境的重要举措。以衢州市不动产交易为例,通过设立综合窗口再造业务流程,群众由原来跑国土、住建、税务3个窗口8次提交3套材料,变为只跑综合窗口1个窗口1次提交1套材料,效率大幅提高。据有关统计,截至2019年上半年,我国已有82个省级、副省级和地级政府上线了数据开放平台,涉及41.93%的省级行政区、66.67%的副省级城市和18.55%的地级城市。

我国已经具备加快技术创新的良好基础。在科研投入方面,前期通过国家科技计划在大规模集群计算、服务器、处理器芯片、基础软件等方面系统性部署了研发任务,成绩斐然。“十三五”期间在国家重点研发计划中实施了“云计算和大数据”重点专项。当前科技创新2030大数据重大项目正在紧锣密鼓地筹划、部署中。我国在大数据内存计算、协处理芯片、分析方法等方面突破了一些关键技术,特别是打破“信息孤岛”的数据互操作技术和互联网大数据应用技术已处于国际领先水平;在大数据存储、处理方面,研发了一些重要产品,有效地支撑了大数据应用;国内互联网公司推出的大数据平台和服务,处理能力跻身世界前列。

国家大数据战略实施以来,地方政府纷纷响应联动、积极谋划布局。国家发改委组织建设11个国家大数据工程实验室,为大数据领域相关技术创新提供支撑和服务。发改委、工信部、中央网信办联合批复贵州、上海、京津冀、珠三角等8个综合试验区,正在加快建设。各地方政府纷纷出台促进大数据发展的指导政策、发展方案、专项政策和规章制度等,使大数据发展呈蓬勃之势。

然而,我们也必须清醒地认识到我国在大数据方面仍存在一系列亟待补上的短板。

一是大数据治理体系尚待构建。首先,法律法规滞后。目前,我国尚无真正意义上的数据管理法规,只在少数相关法律条文中有涉及到数据管理、数据安全等规范的内容,难以满足快速增长的数据管理需求。其次,共享开放程度低。推动数据资源共享开放,将有利于打通不同部门和系统的壁垒,促进数据流转,形成覆盖全面的大数据资源,为大数据分析应用奠定基础。我国政府机构和公共部门已经掌握巨大的数据资源,但存在“不愿”“不敢”和“不会”共享开放的问题。例如:在“最多跑一次”改革中,由于技术人员缺乏,政务业务流程优化不足,涉及部门多、链条长,长期以来多头管理、各自为政等问题,导致很多地区、乡镇的综合性窗口难建立、数据难流动、业务系统难协调。同时,由于办事流程不规范,网上办事大厅指南五花八门,以至于同一个县市办理同一项事件,需要的材料、需要集成的数据在各乡镇的政务审批系统里却各有不同,造成群众不能一次性获得准确的相关信息而需要“跑多次”。当前,我国的政务数据共享开放进程,相对于《行动纲要》明确的时间节点,已明显落后,且数据质量堪忧。不少地方的政务数据开放平台,仍然存在标准不统一、数据不完整、不好用甚至不可用等问题。政务数据共享开放意义重大,仍需坚持不懈地持续推进。此外,在数据共享与开放的实施过程中,各地还存在片面强调数据物理集中的“一刀切”现象,对已有信息化建设投资保护不足,造成新的浪费。第三,安全隐患增多。近年来,数据安全和隐私数据泄露事件频发,凸显大数据发展面临的严峻挑战。在大数据环境下,数据在采集、存储、跨境跨系统流转、利用、交易和销毁等环节的全生命周期过程中,所有权与管理权分离,真假难辨,多系统、多环节的信息隐性留存,导致数据跨境跨系统流转追踪难、控制难,数据确权和可信销毁也更加困难。

二是核心技术薄弱。基础理论与核心技术的落后导致我国信息技术长期存在“空心化”和“低端化”问题,大数据时代需避免此问题在新一轮发展中再次出现。近年来,我国在大数据应用领域取得较大进展,但是基础理论、核心器件和算法、软件等层面,较之美国等技术发达国家仍明显落后。在大数据管理、处理系统与工具方面,我国主要依赖国外开源社区的开源软件,然而,由于我国对国际开源社区的影响力较弱,导致对大数据技术生态缺乏自主可控能力,成为制约我国大数据产业发展和国际化运营的重大隐患。

三是融合应用有待深化。我国大数据与实体经济融合不够深入,主要问题表现在:基础设施配置不到位,数据采集难度大;缺乏有效引导与支撑,实体经济数字化转型缓慢;缺乏自主可控的数据互联共享平台等。当前,工业互联网成为互联网发展的新领域,然而仍存在不少问题:政府热、企业冷,政府时有“项目式”“运动式”推进,而企业由于没看到直接、快捷的好处,接受度低;设备设施的数字化率和联网率偏低;大多数大企业仍然倾向打造难以与外部系统交互数据的封闭系统,而众多中小企业数字化转型的动力和能力严重不足;国外厂商的设备在我国具有垄断地位,这些企业纷纷推出相应的工业互联网平台,抢占工业领域的大数据基础服务市场。

五、若干思考和建议

最后,我想基于自己在大数据领域的研究实践,汇报若干思考和建议。一家之见,仅供参考。

(一)大力发展行业大数据应用

当前,我国互联网领域的大数据应用市场化程度高、发展较好,但行业应用广度和深度明显不足,生态系统亟待形成和发展。事实上,与实体经济紧密结合的行业大数据应用蕴含了更加巨大的发展潜力和价值。以制造业为例,麦肯锡研究报告称:制造企业在利用大数据技术后,其生产成本能够降低10%—15%。而大数据技术对制造业的影响远非成本这一个方面。利用源于产品生命周期中市场、设计、制造、服务、再利用等各个环节数据,制造业企业可以更加精细、个性化地了解客户需求;建立更加精益化、柔性化、智能化的生产系统;创造包括销售产品、服务、价值等多样的商业模式;并实现从应激式到预防式的工业系统运转管理模式的转变。制造业是国民经济不可或缺的一环,也是一个国家竞争力背后的强大力量支撑。我国制造业位居世界第一,却大而不强。企业创新能力不足,高端和高价值产品欠缺,在国际产业分工中处于中低端,大力推动制造业大数据应用的发展,对产业升级转型至关重要。

当前,我国不同行业领域正在积极推进数字化转型、网络化重构、智能化提升,推动行业大数据应用,也是推进数字中国建设的重要途径和基础。

(二)建立系统全面的大数据治理体系

大數据是数字经济的关键要素,强大的信息技术产业和全面深度信息化赋能的传统行业无疑是数字经济的基础!大数据治理须从营造大数据产业发展环境的视角予以全面、系统化考虑!

我以为,在一国之范围内,大数据治理体系建设涉及国家、行业和组织三个层次,至少包含数据的资产地位确立、管理体制机制、共享与开放、安全与隐私保护等四方面内容,需要从制度法规、标准规范、应用实践和支撑技术等视角多管齐下,提供支撑。

在国家层次,重点是要在法律法规层面明确数据的资产地位,奠定数据确权、流通、交易和保护的基础,制定促进数据共享开放的政策法规和标准规范,促进政务数据和行业数据的融合应用,并且出台数据安全与隐私保护的法律法规,保障国家、组织和个人的数据安全。在行业层次,重点是要在国家相关法律法规框架下,充分考虑本行业中企业的共同利益与长效发展,建立规范行业数据管理的组织机构和数据管控制度,制定行业内数据共享与开放的规则和技术规范,促进行业内数据的共享交换和融合应用。在组织层次,重点是要提升企业对数据全生命期的管理能力,促进企业内部和企业间的数据流通,提升数据变现能力,保障企业自身的数据安全及客户的数据安全和隐私信息。

在数据治理体系建设中,数据共享开放是大数据资源建设的前提,在现阶段重要性尤其突出。在平衡数据共享开放和隐私保护、数据安全的关系时,我以为,还是需要强调应用先行、安全并重的原则。数据共享开放不应被孤立看待,可能需要综合考虑数据的使用场合及数据主体的权益。如,数据集中管理可能带来保管上的安全问题,然而数据融合才能产生价值,一定程度的集中是趋势所在,也更利于建立更强大可靠的保护机制;多源数据的融合可能导致信息泄露,然而在确知风险前,是否需要因其“可能性”而拒绝技术的应用?数据脱敏仍然可能存在隐私泄露的风险,是否允许个体在知情前提下“用隐私换方便”“用隐私换治疗换健康”?是否允许使用符合当前“标准”、但无法确保未来一定不出现信息泄露的脱敏方法,并对相关应用予以免责?当然,加强兼顾隐私保护、数据安全和数据流动利用的新技术研发,也非常必要。当前,如安全多方计算、同态加密、联邦学习等技术研发,希望允许拥有数据的各方在不向其他组织或个人公开数据中所含敏感信息的情况下,实现数据的融合利用。虽然这些技术尚处于发展的初级阶段,但因其广阔的应用前景而受到普遍关注。

另外,打破信息孤岛、盘活数据存量是当前一项紧迫的任务,而在此过程中,不宜过分强调物理集中,而应将逻辑互联作为打通信息“孤岛”的手段,逻辑互联先行,物理集中跟进。在数据共享体系建设中,需要在一定层级上构建物理分散、逻辑统一、管控可信、标准一致的政务信息资源共享交换体系,在不改变现有信息系统与数据资源的所有权及管理格局的前提下,明晰责权利,即:数据应用部门提需求、数据拥有部门做响应、交换平台管理部门保流转。同时,集约化的政务云建设正成为政府、企业建设新的信息系统的首选方案,如何在新一轮建设热潮中,从规划、立项审批、建设、审计等环节以及方案指导、标准规范和技术支持等方面给予全方位保障,尽可能避免新“孤岛”的产生,也是一项重大挑战。

(三)以开源为基础构建自主可控的大数据产业生态

在大数据时代,软件开源和硬件开放已成为不可逆的趋势,掌控开源生态,已成为国际产业竞争的焦点。建议采用“参与融入、蓄势引领”的开源推进策略,一方面鼓励我国企业积极“参与融入”国际成熟的开源社区,争取话语权;另一方面,也要在建设基于中文的开源社区方面加大投入,汇聚国内软硬件资源和开源人才,打造自主可控开源生态,在学习实践中逐渐成长壮大,伺机实现引领发展。中文开源社区的建设,需要国家在开源相关政策法规和开源基金会制度建立方面给予支持。此外,在开源背景下,对“自主可控”的内涵定义也有待更新,不一定强调硬件设计和软件代码的所有权,更多应体现在对硬件设计方案和软件代码的理解、掌握、改进及应用能力。

(四)积极推动国际合作并筹划布局跨国数据共享机制

2018年11月17日,习近平总书记在APEC工商领导人峰会上发表主旨演讲指出“经济全球化是人类社会发展必经之路”“各国都是全球合作链条中的一环”。在数字经济快速发展的时代背景下,我国应该积极推动在大数据技术和应用方面的国际合作,建立跨国数据共享机制,与其他国家一起分享数字经济的红利,同时也使我国获得更多发展机遇和更大发展空间,积极促进数字经济下人类利益共同体和命运共同体的构建。当前,我国正在积极推动“一带一路”合作发展。各国在合作的各个领域都将产生大量的数据。建议积极推进跨国的大数据治理合作,在保障数据安全的前提下,促进数据跨境流动,从而形成围绕国家合作各个领域的大数据资源,为数字经济领域的国际合作奠定坚实的基础。“一带一路”沿线大都属发展中国家,无论技术还是经济水平较之发达国家都有明显差距。而数字經济这一新经济形态的成型发展将带给包括中国在内的各发展中国家经济转型发展的历史性机遇期。经济后发国家有机会在新经济的全球垄断性格局形成之前,与发达国家站在同一起跑线上,并且由于没有“路径依赖”所带来的历史包袱,也有可能在新一轮的竞争中占有优势。

(五)未雨绸缪,防范大数据发展可能带来的新风险

大数据发展可能导致一系列新的风险。例如,数据垄断可能导致数据“黑洞”现象。一些企业凭借先发展起来的行业优势,不断获取行业数据,但却“有收无放”,呈现出数据垄断的趋势。这种数据垄断不仅不利于行业的健康发展,而且有可能对国家安全带来冲击和影响。又如,数据和算法可能导致人们对其过分“依赖”及社会“被割裂”等伦理问题。大数据分析算法根据各种数据推测用户的偏好并推荐内容,在带来便利的同时,也导致人们只看到自己“希望看到的”信息,从而使人群被割裂为多个相互之间难以沟通、理解的群体,其可能引发的社会问题将是难以“亡羊补牢”的。

需要看到,以互联网为代表的新一代信息技术所带来的这场社会经济“革命”,在广度、深度和速度上都将是空前的,也会是远远超出我们从工业社会获得的常识和认知、远远超出我们的预期的,适应信息社会的个体素质的养成、满足未来各种新兴业态就业需求的合格劳动者的培养,将是我们面临的巨大挑战!唯有全民提升对大数据的正确认知,具备用大数据思维认识和解决问题的基本素质和能力,才有可能积极防范大数据带来的新风险;唯有加快培养适应未来需求的合格人才,才有可能在数字经济时代形成国家的综合竞争力。

(作者简介:梅宏,院士,军事科学院副院长)

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