新华社《半月谈》：中国应抢抓大数据红利，但应避免“先污染后治理”

本文转载自半月谈网，作者南婷、张旺。亿欧智慧城市对文章进行二次编辑，供读者参考。

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随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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