編者按：2021年11月30日，工業和信息化部連續發布了《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》《“十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃》《“十四五”大數據產業發展規劃》， 中國電子報約請相關行業專家就三個產業發展規劃進行深度解讀，敬請期待。本期為中國科學院院士梅宏對《“十四五”大數據產業發展規劃》的解讀。
從文明之初的“結繩記事”，到文字發明后的“文以載道”，再到近現代科學的“數據建?！?，數據一直伴隨著人類社會的發展變遷。隨著新一代信息技術的快速發展和廣泛應用，人類掌握數據、處理數據的能力實現質的躍升，萬物數字化構建現實世界的數字空間映像已成為可能，為大數據產業發展帶來了新的發展機遇。工業和信息化部出臺《“十四五”大數據產業發展規劃》(以下簡稱《規劃》)，立足大數據的本質特征，聚力數據要素價值釋放，從治理、技術和融合應用等方面系統布局，為“十四五”時期大數據產業高質量發展提供了重要指引。
大數據引發經濟社會根本性變革
大數據提供了人類社會認識世界的新思維。思維是一種構造心理聯想和對世界建立模型的腦力過程，是接受和處理信息、建立概念、推理決策的過程，也可視之為看待問題、理解問題、解決問題的方式方法。大數據思維源起于計算思維，是用計算的方式去建模、理解、解決具體問題的思維，并日益發展成為當前時代認識問題并解決問題的重要方法學。20世紀90年代西方學者尼葛洛龐帝提出，“數字化生存”時代已經到來，這個時代需要“數字化生存能力”。這意味著，為了更好地“建立概念、解決問題、推理和決策”，我們需要具備與“數字化”和“以數據為中心”相匹配的新思維方式。大數據提供了通過數據去發現和理解現實復雜系統的運行狀態和規律、去探索未知和求解現實問題的新型方法，成為人類社會改造自然和社會的新手段;而用大數據的思維認識和思考世界，通過編程的方式建模和求解，也應該成為未來社會人類生存的必備能力。
大數據承載了生產要素的新價值。大數據蘊含的價值主要體現在兩個方面：從本體論視角來看，數據本身蘊含了信息、知識、規律甚至智慧，這些都能轉化為實際的經濟價值;從方法論視角來看，數據成為其他生產要素的數字空間“孿生”，從而為現實世界賦值、賦能。通過對海量數據的處理分析、推動多源數據的碰撞融合、以數據的快速流動帶動其他傳統要素優化配置、精準并高可信度地映射各類事物實際運行狀態，持續促進數據應用價值高水平釋放。不同于物質與能源，數據不會因使用而消耗，越使用價值發揮就越大，同時使用過程中又會產生新的數據，成為新的“生產資源”用于“再生產”，從而創造新價值。
大數據加速了經濟社會數字化發展的新趨勢。當前，數字經濟、數字政府、數字社會建設成為時代趨勢，其本質是人類社會經濟活動的全面數字化，既包括以大數據為代表的信息技術及產業發展，還包括傳統行業領域轉型發展。其中，數字化轉型、網絡化重構、智能化提升是經濟社會轉型發展的基本實施路徑，大數據作為主線貫穿始終。即數字化奠定基礎，實現數據資源的獲取和積累;網絡化構建平臺，促進數據資源的流通和匯聚;智能化展現能力，通過多源數據的融合分析呈現信息應用的類人智能。以當前智慧城市建設為例，正在開啟“全數化、建孿生”的新階段，通過全面感知城市、獲取城市運行數據，在數據連通融合基礎上進行分析挖掘，建立城市運行數字影像，從而實現數據驅動的城市智能決策、精準管理和全面服務。
《規劃》的核心是促進大數據特性優勢釋放
當前，人類社會正在進入以數據的深度挖掘和融合應用為主要特征的信息化3.0階段，信息技術從輔助各行業領域發展的工具，轉變為引領社會經濟發展的核心引擎，通過挖掘和釋放大數據思維價值、經濟價值和賦能價值，驅動數字經濟爆發式增長?！兑巹潯飞羁贪盐沾髷祿谋举|特征，在數據治理、技術創新和融合應用等方面系統布局，在以大數據特性優勢發揮、數據要素價值釋放帶動產業高質量發展的路徑探索上亮點突出。
治理先行，加快數據要素市場培育。大數據高應用價值之所以未能得到充分釋放，很大程度上是因為大數據的規模性、多樣性和流動性均是“雙刃劍”，一方面決定了大數據蘊含的豐富價值，另一方面也對大數據特性價值釋放帶來巨大挑戰。如數據開發利用程度普遍不高，很多工業企業采集數據的90%都不知道該怎么用，投入產出不成正比。原因是多方面的，包括采集的數據質量不足、自身尚不具備數據管理和分析能力、跨部門數據流通存在壁壘等?！兑巹潯窂膰?、行業、組織三個層面入手，加強數據治理，培育數據要素市場，推動數據資源中所蘊含價值的挖掘與轉化：一是國家層面引導建立數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全等基礎制度和標準規范，強化大數據安全頂層設計，落實網絡安全、數據安全等法規要求。二是行業層面加強高質量數據資源供給，圍繞數據“大體量”匯聚、“多樣性”處理、“時效性”流動、“高質量”治理、“高價值”轉化，提升相關環節技術能力，推動多層級管理體制和高效管理機制創新，構建行業數據治理體系。三是組織層面加強需求主體數據治理，開展數據管理能力成熟度(DCMM)貫標，強化數據分類分級管理，提升企業數據管理能力。四是市場層面推動數據要素市場建設，引導開展數據資產價值評估，建立數據市場運營體系和監管制度，探索推進數據交易，深化數據開發利用。
技術創新，構建開源開放產業生態。盡管我國在大數據應用領域取得較大進展，但是基礎理論、核心器件和算法、關鍵軟件等層面，較之美國等技術發達國家仍明顯落后。在大數據管理、處理系統與工具方面，對國外開源軟件依存度較高，在大數據領域國際開源社區的影響力較弱，從而缺少對大數據技術生態的自主可控能力，制約了我國大數據產業高端化、國際化發展?！兑巹潯方y籌兼顧自主創新和開放創新：一方面，注重強基礎、補短板，提升通用大數據技術水平，增強自主基礎軟硬件的底層支撐能力。另一方面，堅持“參與融入、蓄勢引領”的開源推進策略，推進自主開源框架、組件和工具研發，引導建設大數據開源社區，打造自主可控開源生態。
融合深化，深入推進行業大數據應用。提出，要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。在實踐中，與實體經濟緊密結合的行業大數據應用蘊含著巨大的發展潛力和價值，麥肯錫報告指出，制造企業利用大數據技術能夠減低10%-15%的生產成本。然而，我國實體經濟數字化轉型緩慢，大數據與實體經濟融合不夠深入，大企業仍傾向打造封閉生產系統，中小企業數字化轉型的動力和能力明顯不足，大數據融入行業生產、業務、組織等各方面并作用于創新增值、價值提升的程度不夠，生態系統亟待形成和發展?！兑巹潯窂墓I和行業兩個層次推動產業數字化：一方面，立足制造業作為實體經濟主戰場的重要地位，以制造業數字化轉型為引領，構建多層次工業互聯網平臺體系，推動工業大數據深度應用，培育專業化、場景化大數據解決方案。另一方面，以大數據產業發展試點示范為抓手，深化行業大數據開發利用，促進數據的再創造和價值提升。
安全是發展的前提，發展是安全的保障。在推進大數據產業發展的同時必須提升數據安全意識，增強風險防控能力。
要以《規劃》為指導，充分調動各類主體的積極性和主動性，提升對大數據特性優勢的認識，深刻理解大數據的思維價值、經濟價值和賦能價值，明確重點集中發力，加強全社會協同合作，共同推進大數據產業實現高質量發展。
（轉載）
