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新华社《半月谈》:中国应抢抓大数据红利

2019-10-16 14:47   来源:半月谈   字号:    阅读:{{ pvCount }}

着信息通信技术的迅猛发展,互联网向经济社会各个领域渗透,大数据日益成为国家基础性战略资源,蕴藏着巨大的潜力和能量。数据是数字时代的核心要素。作为塑造未来的战略资源,谁掌握了大数据资源,谁就有可能成为全球创新价值链的主导者。当前,围绕海量优质数据的争夺战正在全面上演,深入影响企业发展、产业整合、科研合作等,是大国博弈的重要领域。
 

大数据作为核心竞争力呈现发展新趋势 

在美剧《疑犯追踪》中,通过一台机器调度遍布全球各地的摄像头,能追踪到任何一个人的行动轨迹,识别这个人的身份信息和信用情况。当前,电视剧中的一幕幕正成为现实——人脸识别、步态识别等新技术新应用广泛铺设,叠加线上大数据和线下物联网的发展,个人线上线下的行为轨迹,被以数据形式收集起来,并进行分析、处理和运用。 

一个大规模生产、分享和应用大数据的时代已经到来。大数据(big data),是具有综合属性的海量数据集合,具有可反复使用、不断增值等特点,是一种重要的战略资源,对未来信息产业发展乃至国家安全具有重大战略意义,正成为世界各国争相挖掘的“富矿”。目前,全球数据量增长速度惊人,预计到2025年将达到163ZB。 

在商业领域,互联网巨头通过并购入股、共享数据等方式,打通数据壁垒,实现数据汇聚,进而提升商业价值。阿里通过深度挖掘月活跃用户的全周期消费行为,叠加算法推荐,推动用户频次和客单价的提升。 

在科研领域,数据资源优势给产学研合作带来变化。清华大学公共管理学院博士后余振介绍,以往一般是企业委托高校进行基础研究或技术开发,高校占有较主动的地位。但如今,一些企业占据了更加主动的地位,许多高校科研人员需要向企业寻求数据和技术合作,也有大量高校科研人员直接选择加入大型数字平台从事科研,人工智能企业也开始发表大量科研论文。 

在政府管理层面,一些地方政府积极布局,主动推进大数据战略落地。政府和公共部门是信息数据的重要生产、收集、使用和发布者。近年来,北京、上海、天津、广东、重庆、贵州等省市政府纷纷出台大数据战略。贵州、广东、河南、吉林等地在地方机构改革中设置“大数据局”,整合相关部门数据资源管理、大数据应用和产业发展、信息化等职责。 

在技术层面,著名数据科学网站KDnuggets梳理出大数据发展十大趋势,包括迅速发展的物联网技术、可访问的人工智能、预测分析的兴起、首席数据官将发挥更大作用、量子计算、更智能、更严格的网络安全、边缘计算等。 

中国优势突出,但应避免“先污染后治理 

大数据对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。中国的数据总量呈现高速发展的态势,娱乐平台、联网设备、生产力工具和元数据等成为主要增长动力。 

国际数据公司(IDC)相关研究显示,2018年中国产生7.6ZB数据,2025年将增长到48.6ZB,成为全球最重要的大数据基地之一。中国大数据发展技术基础和规模优势明显,海量优质数据向龙头企业汇聚。随着数据资源的开放、挖掘工具的进步、商业前景的清晰,数据挖掘成为新一轮市场热点。此外,中国数据资源集聚效应突出,通过并购企业、购买数据、资源交换等手段,可形成更为卓越的创新转化应用能力。 

优质精准的海量数据,是大数据产业发展的基石。但同时,受行业发展迅猛、相关政策规范滞后、取证执法困难等因素影响,数据泄露成为大数据产业发展过程中最为突出的问题,一些专家学者担忧这一领域走上“先污染后治理”的老路。 

在产业层面,大数据发展存在的问题主要有:一些地方政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、法律法规建设滞后、缺乏顶层设计和统筹规划、创新应用领域不广等。 

在公民个人信息安全层面,平台应用强制授权、过度索权、超范围收集个人信息现象大量存在,违法违规使用个人信息问题十分突出,个人信息等数据成为一些企业交易谋利的工具。中央网信办、工信部等四部门2019年开展App违法违规收集使用个人信息专项治理过程中发现,宜人贷、拉卡拉等40款APP在个人信息收集方面存在问题。目前,相关部门通过出台政策法规、联动开展数据安全检查等,力图破除行业顽疾,搭建完善高效的治理体系。 

打好优质数据争夺战 

今年是阿帕网诞生50周年,也是我国全功能接入国际互联网25周年。公众期待将大数据机遇转化为发展红利,切实加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国。 

首先持续加强顶层设计和统筹规划。应瞄准世界科技前沿,集中优势资源突破大数据核心技术,推动大数据技术产业创新发展,加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施,统筹规划政务数据资源和社会数据资源,完善基础信息资源和重要领域信息资源建设。 

第二坚持数据开放、市场主导。以数据为纽带,促进产学研深度融合,形成数据驱动型创新体系和发展模式。推动实体经济和数字经济融合发展,推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合。培育造就一批大数据领军企业,打造多层次、多类型的大数据人才队伍。 

第三建立健全大数据辅助科学决策和社会治理机制。推动实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。构建覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。 

第四加强关键信息基础设施安全保护强化国家关键数据资源保护能力加快制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度完善数据产权保护制度。加大对技术专利、数字版权、数字内容产品及个人隐私等的保护力度。加强国际数据治理政策储备和治理规则研究,提出中国方案。 

(本文系国家社科基金项目“人工智能的算法风险与伦理审查研究”(19BZX040)、中国科协高端科技创新智库青年项目“基于深度学习的网络安全战略预见研究”(DXB-ZKQN-2017-025)研究成果 

 
 

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