刘睿民：用核心技术争夺国际大数据话语权

日前，习近平总书记强调加强网络信息技术自主创新，加快数字经济对经济发展的推动，必须提高数字化管理水平，提高网络管理水平；加快增强网络空间安全防御能力，加快用网络信息技术推进社会治理，加快提升我国对网络空间的国际话语权和规则制定权。所以，我们应主动探讨大数据到底怎样为社会管理、民生民情、消费生活服务。中国大数据产业如何进行颠覆性改革？作为大数据行业的核心支撑，中国软件技术市场的发展现状如何？中国软件技术市场如何容错试错？中国自主创新型企业又该如何拥有并保持核心竞争力？

我们这样一个数据生产大国、使用大国，社会管理、民情民生越来越高度依赖互联网、依赖大数据，但我们之前一直没有自主研发的核心软件、基础软件。一谈起核心，大家耳熟能详的无非就是IBM、甲骨文等，这些公司是最早拥有核心技术和知识产权，所以它们能够代表自己国家参与、影响国际技术标准的制定，并在一定时期内主宰国际市场。究其原因，是我们完全没有属于自己的核心技术。

　　 大数据 安全事关国家安全和未来，数据库技术建设是国家战略安全无法回避的最核心问题。在大数据时代，大数据改变人类生活的说法一点儿也不夸张，但如果没有适时建立大数据安全保障体系，大数据意味着大隐患。对任何企业、机构乃至于社会来讲， 大数据分析 结果都是最有价值也是最敏感的资产。大数据分析工作提供了精准、关键的竞争优势；另一方面，如果上述分析被别人掌握或落入别有用心之人手中，则会陷入巨大的风险中，这对企业来讲是如此，对机构来讲是如此，对国家更是如此。

　 中国软件技术市场应给予容错试错的机会

真正意义的大数据有四个特征：一是数据的数量大，是真正的海量数据；二是产生或被吸收的速度和频率快，都是以毫秒级来刷取；三是数据的多样性，数据来源非常广泛；四是数据实时性，所有数据流动价值能够实时变现。

从大数据中挖出“金矿”，能真正提升国家综合实力，但是核心技术到底是谁的，这关系到将来大数据世界的“丛林法则”到底由谁来主导。因此，现在正是技术进入颠覆性变革阶段，而这一阶段对全球都是公平的，从一定意义上说中国还具有优势，因为人口基数、在单位领域内产生海量数据的机会远远大于世界任何国家。所以大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的市场决策服务，而符合上述四个特征并且能解决上述问题的，是拥有核心竞争力的自主创新型企业。

目前，所有项目采购好像只要选用跨国公司大品牌的产品就完全没有错误，这样的选择只要是领导者完全无需担责；但任何人只要用国内技术，就需要各种小心。创新型企业本来就面临着前有“巨兽”后有“追兵”的窘境。不过，领导层现在深刻认识到：如果不给自主技术创新企业以市场支持，我们的技术突围将永无实现的可能。我国现在已经具备国际技术竞争的实力，我们的部分技术也在国际市场拥有了话语权，至少大数据领域的核心基础软件——分布式流数据库，于2018年后在国际市场上将遵循我国的标准。

但是，我们应该清晰认识到，中国技术的发展，从来不缺乏基因和种子，真正缺乏的是土壤，一块像美国硅谷那样给技术创新企业自由成长的沃土，在那里，巨无霸公司与小公司能拥有公平参与市场竞争的机会，获得同样的市场机遇。

争夺话语权必须靠本土军团

在美国孟菲斯ISO／IECJTC1／SC32“数据管理与交换”分技术委员会2016年全会上，中国代表团提交的大数据技术提案《SQL对MapReduce及与之相关的流数据处理的支持》完胜美国、德国，获得SC32全会决议通过。会议确认以WG3“数据库语言工作组”和中国国家成员体的名义，联合申报新工作项目“数据库语言新技术设计说明第一部分：SQL对流数据的支持”。这是29年来中国首度在国际标准委员会独立提出技术提案并获通过。

该提案的通过，不仅说明中国核心大数据基础技术的发展正在赶超国际水平，历年来由美国、德国一统天下的高端数据库核心技术，已经被中国突破；更使得大数据产业发展有章可循、有据可依。

中国技术业已全面突破国际大数据核心技术壁垒，实现真正意义上的国产化，只有国产化数据核心技术在自己手里，国家各个层面的数据安全才能得以有效保证。把数据装到别人的仓库里，由别人的仓库管理员管理自己的数据，再谈数据安全其实是一种安全伪命题。以前不谈是因为技术无法做到，无从谈起，我国现在应该进入大数据引领的高科技发展快车道。

分布式流数据库软件每一行底层源代码都是我们自己写的，所以在国际标准委答辩时，尽管有美国、日本、德国专家反复质疑问询，但最后还是以高票通过。国际信标委专家团虽然之前对中国人软件核心技术创新能力存在质疑，但还是对现在我们拥有的技术实力表示尊敬，为我们在数据处理技术上的前瞻性创新而折服。

相信在高层大力推动之下，中国大数据产业很快就会出现更快速和良性的发展，越来越多掌握尖端核心科技的中国大数据公司在国际竞争中逐步占据优势地位。

作者丨刘睿民，中国人民大学大数据统计实验室主任

责任编辑：陈卓阳