全国人大常委会专题讲座｜大数据：发展现状与未来趋势

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前哨按语

10月26日十三届全国人大常委会第闭幕会后，十三届全国人大常委会举行第十四讲专题讲座，栗战书委员长主持。中国科学院院士、中国人民解放军军事科学院副院长梅宏作了题为《大数据：发展现状与未来趋势》的讲座。以下是讲稿全文。

十三届全国人大常委会专题讲座第十四讲

大数据：发展现状与未来趋势

梅宏

中国人民解放军军事科学院副院长

来源：中国人大网 　2019年10月30日 16:22:27

中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。习近平总书记在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！

今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。

一、大数据的发端与发展

从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。

“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格雷(Jim Gray)指出大数据将成为人类触摸、理解和逼近现实复杂系统的有效途径，并认为在实验观测、理论推导和计算仿真等三种科学研究范式后，将迎来第四范式——“数据探索”，后来同行学者将其总结为“数据密集型科学发现”，开启了从科研视角审视大数据的热潮。2012年，牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）在其畅销著作《大数据时代（Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live,Work,and Think）》中指出，数据分析将从“随机采样”、“精确求解”和“强调因果”的传统模式演变为大数据时代的“全体数据”、“近似求解”和“只看关联不问因果”的新模式，从而引发商业应用领域对大数据方法的广泛思考与探讨。

大数据于2012、2013年达到其宣传高潮，2014年后概念体系逐渐成形，对其认知亦趋于理性。大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统，并持续发展和不断完善，其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移。经过多年来的发展和沉淀，人们对大数据已经形成基本共识：大数据现象源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用以及信息技术的不断低成本化。大数据泛指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行获取、管理和处理的巨量数据集合，具有海量性、多样性、时效性及可变性等特征，需要可伸缩的计算体系结构以支持其存储、处理和分析。

大数据的价值本质上体现为：提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。就理论上而言，在足够小的时间和空间尺度上，对现实世界数字化，可以构造一个现实世界的数字虚拟映像，这个映像承载了现实世界的运行规律。在拥有充足的计算能力和高效的数据分析方法的前提下，对这个数字虚拟映像的深度分析，将有可能理解和发现现实复杂系统的运行行为、状态和规律。应该说大数据为人类提供了全新的思维方式和探知客观规律、改造自然和社会的新手段，这也是大数据引发经济社会变革最根本性的原因。

二、大数据的现状与趋势

全球范围内，研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。下面将从应用、治理和技术三个方面对当前大数据的现状与趋势进行梳理。

一是已有众多成功的大数据应用，但就其效果和深度而言，当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。

按照数据开发应用深入程度的不同，可将众多的大数据应用分为三个层次。第一层，描述性分析应用，是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识，帮助人们分析发生了什么，并呈现事物的发展历程。如美国的DOMO公司从其企业客户的各个信息系统中抽取、整合数据，再以统计图表等可视化形式，将数据蕴含的信息推送给不同岗位的业务人员和管理者，帮助其更好地了解企业现状，进而做出判断和决策。第二层，预测性分析应用，是指从大数据中分析事物之间的关联关系、发展模式等，并据此对事物发展的趋势进行预测。如微软公司纽约研究院研究员David Rothschild通过收集和分析赌博市场、好莱坞证券交易所、社交媒体用户发布的帖子等大量公开数据，建立预测模型，对多届奥斯卡奖项的归属进行预测。2014和2015年，均准确预测了奥斯卡共24个奖项中的21个，准确率达87.5%。第三层，指导性分析应用，是指在前两个层次的基础上，分析不同决策将导致的后果，并对决策进行指导和优化。如无人驾驶汽车分析高精度地图数据和海量的激光雷达、摄像头等传感器的实时感知数据，对车辆不同驾驶行为的后果进行预判，并据此指导车辆的自动驾驶。

当前，在大数据应用的实践中，描述性、预测性分析应用多，决策指导性等更深层次分析应用偏少。一般而言，人们做出决策的流程通常包括：认知现状、预测未来和选择策略这三个基本步骤。这些步骤也对应了上述大数据分析应用的三个不同类型。不同类型的应用意味着人类和计算机在决策流程中不同的分工和协作。例如：第一层次的描述性分析中，计算机仅负责将与现状相关的信息和知识展现给人类专家，而对未来态势的判断及对最优策略的选择仍然由人类专家完成。应用层次越深，计算机承担的任务越多、越复杂，效率提升也越大，价值也越大。然而，随着研究应用的不断深入，人们逐渐意识到前期在大数据分析应用中大放异彩的深度神经网络尚存在基础理论不完善、模型不具可解释性、鲁棒性较差等问题。因此，虽然应用层次最深的决策指导性应用，当前已在人机博弈等非关键性领域取得较好应用效果，但是，在自动驾驶、政府决策、军事指挥、医疗健康等应用价值更高，且与人类生命、财产、发展和安全紧密关联的领域，要真正获得有效应用，仍面临一系列待解决的重大基础理论和核心技术挑战。在此之前，人们还不敢、也不能放手将更多的任务交由计算机大数据分析系统来完成。这也意味着，虽然已有很多成功的大数据应用案例，但还远未达到我们的预期，大数据应用仍处于初级阶段。未来，随着应用领域的拓展、技术的提升、数据共享开放机制的完善，以及产业生态的成熟，具有更大潜在价值的预测性和指导性应用将是发展的重点。

二是大数据治理体系远未形成，特别是隐私保护、数据安全与数据共享利用效率之间尚存在明显矛盾，成为制约大数据发展的重要短板，各界已经意识到构建大数据治理体系的重要意义，相关的研究与实践将持续加强。

随着大数据作为战略资源的地位日益凸显，人们越来越强烈地意识到制约大数据发展最大的短板之一就是：数据治理体系远未形成，如数据资产地位的确立尚未达成共识，数据的确权、流通和管控面临多重挑战；数据壁垒广泛存在，阻碍了数据的共享和开放；法律法规发展滞后，导致大数据应用存在安全与隐私风险；等等。如此种种因素，制约了数据资源中所蕴含价值的挖掘与转化。

其中，隐私、安全与共享利用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面，数据共享开放的需求十分迫切。近年来人工智能应用取得的重要进展，主要源于对海量、高质量数据资源的分析和挖掘。而对于单一组织机构而言，往往靠自身的积累难以聚集足够的高质量数据。另外，大数据应用的威力，在很多情况下源于对多源数据的综合融合和深度分析，从而获得从不同角度观察、认知事物的全方位视图。而单个系统、组织的数据往往仅包含事物某个片面、局部的信息，因此，只有通过共享开放和数据跨域流通才能建立信息完整的数据集。

然而，另一方面，数据的无序流通与共享，又可能导致隐私保护和数据安全方面的重大风险，必须对其加以规范和限制。例如，鉴于互联网公司频发的、由于对个人数据的不正当使用而导致的隐私安全问题，欧盟制定了“史上最严格的”数据安全管理法规《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR），并于2018年5月25日正式生效。《条例》生效后，Facebook和谷歌等互联网企业即被指控强迫用户同意共享个人数据而面临巨额罚款，并被推上舆论的风口浪尖。2020年1月1日，被称为美国“最严厉、最全面的个人隐私保护法案”——《加利福利亚消费者隐私法案》（CCPA）将正式生效。CCPA规定了新的消费者权利，旨在加强消费者隐私权和数据安全保护，涉及企业收集的个人信息的访问、删除和共享，企业负有保护个人信息的责任，消费者控制并拥有其个人信息，这是美国目前最具典型意义的州隐私立法，提高了美国保护隐私的标准。在这种情况下，过去利用互联网平台中心化搜集用户数据，实现平台化的精准营销的这一典型互联网商业模式将面临重大挑战。

我国在个人信息保护方面也开展了较长时间的工作，针对互联网环境下的个人信息保护，制定了《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》《电信和互联网用户个人信息保护规定》《全国人民代表大会常务委员会关于维护互联网安全的决定》和《消费者权益保护法》等相关法律文件。特别是2016年11月7日，全国人大常委会通过的《中华人民共和国网络安全法》中明确了对个人信息收集、使用及保护的要求，并规定了个人对其个人信息进行更正或删除的权利。2019年，中央网信办发布了《数据安全管理办法（征求意见稿）》，向社会公开征求意见，明确了个人信息和重要数据的收集、处理、使用和安全监督管理的相关标准和规范。相信这些法律法规将在促进数据的合规使用、保障个人隐私和数据安全等方面发挥不可或缺的重要作用。然而，从体系化、确保一致性、避免碎片化考虑，制订专门的数据安全法、个人信息保护法是必要的。

另一方面，我们也应看到，这些法律法规也将在客观上不可避免地增加数据流通的成本、降低数据综合利用的效率。如何兼顾发展和安全，平衡效率和风险，在保障安全的前提下，不因噎废食，不对大数据价值的挖掘利用造成过分的负面影响，是当前全世界在数据治理中面临的共同课题。

近年来，围绕大数据治理这一主题及其相关问题，国际上已有不少成功的实践和研究探索工作，诸如在国家层面推出的促进数据共享开放、保障数据安全和保护公民隐私的相关政策和法规，针对企业机构的数据管理能力评估和改善，面向数据质量保证的方法与技术，促进数据互操作的技术规范和标准等。然而，考察当前的研究和实践，仍存在三个方面的主要问题。

一是大数据治理概念的使用相对“狭义”，研究和实践大都以企业组织为对象，仅从个体组织的角度考虑大数据治理的相关问题，这与大数据跨界流动的迫切需求存在矛盾，限制了大数据价值的发挥。二是现有研究实践对大数据治理内涵的理解尚未形成共识，不同研究者从流程设计、信息治理和数据管理应用等不同视角，给出了大数据治理的不同定义，共识的形成尚有待时日！三是大数据治理相关的研究实践多条线索并行，关联性、完整性和一致性不足。诸如，国家层面的政策法规和法律制定等较少被纳入大数据治理的视角；数据作为一种资产的地位仍未通过法律法规予以确立，难以进行有效的管理和应用；大数据管理已有不少可用技术与产品，但还缺乏完善的多层级管理体制和高效管理机制；如何有机结合技术与标准，建立良好的大数据共享与开放环境仍需要进一步探索。缺少系统化设计，仅仅在已有的相关体系上进行扩展和延伸，可能会导致数据治理的“碎片化”和一致性缺失等等。

当前，各界已经普遍认识到了大数据治理的重要意义，大数据治理体系建设已经成为大数据发展重点，但仍处在发展的雏形阶段，推进大数据治理体系建设将是未来较长一段时间内需要持续努力的方向。

三是数据规模高速增长，现有技术体系难以满足大数据应用的需求，大数据理论与技术远未成熟，未来信息技术体系将需要颠覆式创新和变革。

近年来，数据规模呈几何级数高速成长。据国际信息技术咨询企业国际数据公司（IDC）的报告，2020年全球数据存储量将达到44ZB（10²¹），到2030年将达到2500ZB。当前，需要处理的数据量已经大大超过处理能力的上限，从而导致大量数据因无法或来不及处理，而处于未被利用、价值不明的状态，这些数据被称为“暗数据”。据国际商业机器公司（IBM）的研究报告估计，大多数企业仅对其所有数据的1%进行了分析应用。

近年来，大数据获取、存储、管理、处理、分析等相关的技术已有显著进展，但是大数据技术体系尚不完善，大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。首先，大数据定义虽已达成初步共识，但许多本质问题仍存在争议，例如：数据驱动与规则驱动的对立统一、“关联”与“因果”的辩证关系、“全数据”的时空相对性、分析模型的可解释性与鲁棒性等；其次，针对特定数据集和特定问题域已有不少专用解决方案，是否有可能形成“通用”或“领域通用”的统一技术体系，仍有待未来的技术发展给出答案；其三，应用超前于理论和技术发展，数据分析的结论往往缺乏坚实的理论基础，对这些结论的使用仍需保持谨慎态度。

推演信息技术的未来发展趋势，较长时期内仍将保持渐进式发展态势，随技术发展带来的数据处理能力的提升将远远落后于按指数增长模式快速递增的数据体量，数据处理能力与数据资源规模之间的“剪刀差”将随时间持续扩大，大数据现象将长期存在。在此背景下，大数据现象倒逼技术变革，将使得信息技术体系进行一次重构，这也带来了颠覆式发展的机遇。例如，计算机体系结构以数据为中心的宏观走向和存算一体的微观走向，软件定义方法论的广泛采用，云边端融合的新型计算模式等；网络通信向宽带、移动、泛在发展，海量数据的快速传输和汇聚带来的网络的Pb/s级带宽需求，千亿级设备联网带来的Gb/s级高密度泛在移动接入需求；大数据的时空复杂度亟需在表示、组织、处理和分析等方面的基础性原理性突破，高性能、高时效、高吞吐等极端化需求呼唤基础器件的创新和变革；软硬件开源开放趋势导致产业发展生态的重构；等等。

三、大数据与数字经济

大数据是信息技术发展的必然产物，更是信息化进程的新阶段，其发展推动了数字经济的形成与繁荣。信息化已经历了两次高速发展的浪潮，始于上世纪80年代，随个人计算机大规模普及应用所带来的以单机应用为主要特征的数字化（信息化1.0），及始于上世纪90年代中期，随互联网大规模商用进程所推动的以联网应用为主要特征的网络化（信息化2.0）。当前，我们正在进入以数据的深度挖掘和融合应用为主要特征的智能化阶段（信息化3.0）。在“人机物”三元融合的大背景下，以“万物均需互联、一切皆可编程”为目标，数字化、网络化和智能化呈融合发展新态势。

在信息化发展历程中，数字化、网络化和智能化是三条并行不悖的主线。数字化奠定基础，实现数据资源的获取和积累；网络化构建平台，促进数据资源的流通和汇聚；智能化展现能力，通过多源数据的融合分析呈现信息应用的类人智能，帮助人类更好地认知复杂事物和解决问题。

信息化新阶段开启的另一个重要表征是信息技术开始从助力经济发展的辅助工具向引领经济发展的核心引擎转变，进而催生一种新的经济范式—“数字经济”。数字经济是指以数字化知识和信息为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以信息通信技术的有效使用为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动，是以新一代信息技术和产业为依托，继农业经济、工业经济之后的新经济形态。从构成上看，农业经济属单层结构，以农业为主，配合以其他行业，以人力、畜力和自然力为动力，使用手工工具，以家庭为单位自给自足，社会分工不明显，行业间相对独立；工业经济是两层结构，即提供能源动力和行业制造设备的装备制造产业，以及工业化后的各行各业，并形成分工合作的工业体系。数字经济则可分为三个层次：提供核心动能的信息技术及其装备产业、深度信息化的各行各业以及跨行业数据融合应用的数据增值产业。当前，数字经济正处于成型展开期，将进入信息技术引领经济发展的爆发期、黄金期！

从另一个视角来看，如果说过去20多年，互联网高速发展引发了一场社会经济的“革命”，深刻地改变了人类社会，现在可以看到，互联网革命的上半场已经结束。上半场的主要特征是“2C”（面向最终用户），主战场是面向个人提供社交、购物、教育、娱乐等服务，可称为“消费互联网”。而互联网革命的下半场正在开启，其主要特征将是“2B”（面向组织机构），重点在于促进供给侧的深刻变革，互联网应用将面向各行业，特别是制造业，以优化资源配置、提质增效为目标，构建以工业物联为基础和工业大数据为要素的工业互联网。作为互联网发展的新领域，工业互联网是新一代信息技术与生产技术深度融合的产物，它通过人、机、物的深度互联，全要素、全产业链、全价值链的全面链接，推动形成新的工业生产制造和服务体系。当前，新一轮工业革命正在拉开帷幕，在全球范围内不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态，而我国正处于由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，需要抓住历史机遇期，促进新旧动能转换，形成竞争新优势。我国是制造大国和互联网大国，推动工业互联网创新发展具备丰富的应用场景、广阔的市场空间和巨大的推进动力。

数字经济未来发展呈现如下趋势：一是以互联网为核心的新一代信息技术正逐步演化为人类社会经济活动的基础设施，并将对原有的物理基础设施完成深度信息化改造和软件定义，在其支撑下，人类极大地突破了沟通和协作的时空约束，推动平台经济、共享经济等新经济模式快速发展。以平台经济中的零售平台为例，百货大楼在前互联网时代对促进零售业发展起到了重要作用。而从上世纪九十年代中后期开始，伴随互联网的普及，电子商务平台逐渐兴起。与要求供需方必须在同一时空达成交易的百货大楼不同，电子商务平台依托互联网，将遍布全球各个角落的消费者、供货方连接在一起，并聚合物流、支付、信用管理等配套服务，突破了时空约束，大幅减少了中间环节，降低了交易成本，提高了交易效率。按阿里研究院的报告，过去十年间，中国电子商务规模增长了10倍，并呈加速发展趋势。二是各行业工业互联网的构建将促进各种业态围绕信息化主线深度协作、融合，在完成自身提升变革的同时，不断催生新的业态，并使一些传统业态走向消亡。如随着无人驾驶汽车技术的成熟和应用，传统出租车业态将可能面临消亡。其他很多重复性的、对创新创意要求不高的传统行业也将退出历史舞台。2017年10月，《纽约客》杂志报道了剑桥大学两名研究者对未来365种职业被信息技术淘汰的可能性分析，其中电话推销员、打字员、会计等职业高居榜首。三是在信息化理念和政务大数据的支撑下，政府的综合管理服务能力和政务服务的便捷性持续提升，公众积极参与社会治理，形成共策共商共治的良好生态。四是信息技术体系将完成蜕变升华式的重构，释放出远超当前的技术能力，从而使蕴含在大数据中的巨大价值得以充分释放，带来数字经济的爆发式增长。

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统和数据，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，仍需要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

大数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。而数字经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。

我的汇报结束，谢谢大家！

（主讲人系中国人民解放军军事科学院副院长）

名词解释：

API：应用编程接口（Application Programming Interface）的首字母缩写，是指某软件系统或平台为其他应用软件系统提供的一组函数，通过调用这些函数，其他应用软件系统可以使用此软件系统或平台的部分功能或访问某些数据。

开源平台：“开源”是开放源代码的简称，开源平台是指支持开源社区活动，管理开放源代码，向所有开源社区参与者提供相关服务的软件平台（平台基于互联网构建并通过互联网通过服务）。任何人都可以获得开源软件的源代码并加以修改，并在某个预先约定的开源协议限制范围内发布修改后的新版本。结合上下文，这里的开源平台是指提供大数据管理、处理、分析等方面能力的开源软件的软件平台。

可伸缩的计算体系结构：可伸缩英文为scalable，指一个计算系统的能力和性能随应用负载的增加，通过极少的改动或配置甚至只是简单的硬件资源增加，而保持线性增长的能力，是表征计算系统处理能力的一个重要的设计指标。可伸缩的计算体系结构是计算系统体系结构设计追求的重要指标，软件定义、虚拟化、资源池化等方法和技术常用于可伸缩性的实现。

鲁棒性：鲁棒是英文Robust的音译，也就是健壮的意思，因此鲁棒性也被翻译为健壮性。鲁棒性一般用于描述一个系统在异常或极端情况下仍然可以工作的能力。结合上下文，这里谈及的大数据分析模型的鲁棒性是指在数据存在错误、噪音、缺失，甚至在恶意数据攻击等异常情况下，模型仍然能得到较为准确结论的能力。

数据互操作：数据互操作是指不同信息系统之间可以通过网络连接对彼此的数据进行访问，包括对其他系统数据的读取与写入。数据互操作是实现数据共享的基础。

“全数据”：“全数据”也称“全量数据”，是与“采样数据”相对的概念。传统的数据分析受限于数据采集、存储、处理的成本，一般都仅对问题相关的所有数据进行局部采样，并基于采样获得的部分数据进行分析，得出结论，结论的准确性与采样方法以及对被采样数据的统计假设密切相关。而大数据时代，人们开始提出“全数据”的概念，即，并不采样，而是将与问题相关的所有数据全部输入到分析模型中分析。这种方法避免了因采样而可能带来的误差，但是也增加了计算成本。

云边端融合：云是指云计算中心，边是指边缘计算设备，端是指终端设备。以智能家居为例，智能电视、冰箱、空调等直接与用户交互的设备是“端”，通过互联网连接的异地的云计算平台是“云”，而安装在每个家庭的智能家居中控服务器是“边”。云计算中心具有强大的计算存储能力，一般用于复杂的数据计算处理；终端设备距离最终用户较近，对用户的操作响应快，一般负责与用户进行交互；边缘计算设备介于“云”和“端”之间，负责对端所采集的数据做本地化处理，同时将需要更强大计算能力支持的任务和数据发往云计算中心处理，并将“云”返回的结果提供给端设备。云边端融合是一种“云”、“边”、“端”不同计算设备各司其职，密切协同且优势互补的新型计算模式。

宽带、移动、泛在的网络通信：“宽带”是指通信速率高，海量大数据的高速传输需求推动骨干网络向Pb/s发展;“移动”是指移动通信;“泛在”是指无所不在。宽带、移动、泛在通信是指:未来大量移动终端和物联网设备通过无所不在的接入网络接入主干网并通过高速主干网络进行通信。

安全多方计算：安全多方计算是为解决在保护隐私信息以及没有可信第三方的前提下，一组互不信任的参与方之间的协同计算问题而提出的理论框架。安全多方计算能够同时确保输入的隐私性和计算的正确性，在无可信第三方的前提下通过数学理论保证参与计算的各方成员输入信息不暴露，且同时能够获得准确的运算结果。此项技术的研究尚处于初级阶段。

同态加密：同态加密是一种密码学技术，其核心在于保证：对经过同态加密的数据进行处理（如：运行某种数据分析算法）后得到输出，将这一输出进行解密，其结果与用同一方法（即上述数据分析算法）处理未加密的原始数据得到的输出结果一致。同态加密技术使得数据拥有者可以将数据加密后交给第三方处理，从第三方获得处理结果后，对此结果进行解密便可获得所期望的结果。如此一来，数据拥有者就不必担心因将原始数据交给第三方而存在的隐私泄露风险，同时又能获得第三方提供的数据分析服务。此项技术的研究尚处于初级阶段。

联邦学习：联邦机器学习是一个多组织协同的机器学习框架，使得一个组织在不共享原始数据的情况下，可以利用其他组织数据中所蕴含的信息和知识，建立协同的机器学习模型。此模型比各组织仅利用本组织内部数据而训练的机器学习模型有更高的性能。此项技术的研究尚处于初级阶段。

ZB、EB、Pb/s、Gb/s：在计算机领域，一个二进制位称为一个比特，一般用小写b表示；而8个二进制位称一个字节，用大写B表示。简言之：1B=8b。计算数据量或数据所需存储空间大小时，习惯用字节为单位（用B表示）。1KB=1024B，1MB=1024KB，1GB=1024MB（通常简记为10⁹），1TB=1024GB，1PB=1024TB，1EB=1024PB，1ZB=1024EB。1EB约等于10亿GB，而1ZB约等于1万亿GB。假设一首长为3分钟的歌曲录制成MP3文件（44K/320kbps音质），大小约为8MB，那么1ZB的数据存储空间可存储MP3格式歌曲140万亿多首，如果全部听一遍，需要8亿多年。计算网络传输速率时习惯上用比特每秒为单位（用b/s表示）。1Pb/S和1Gb/S分别代表1秒钟传输的数据是1P（1000万亿）个比特和1G（10亿）个比特。网络速率1Gb/S（此处是小写b）的情况下，下载一个2GB（此处是大写B）的电影，需要16秒；而网络速率1Pb/S的情况下，仅需要0.016毫秒。

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