美國發展大數據戰略的借鑒意義

及對我國的建議

（一）美國發展大數據戰略的啟示

1. 政府部門資助大數據技術研發和應用

2012年政府投資2億美元推動大數據的核心技術研發；美國國防部計劃每年投資2.5億美元開展一系列大數據研究；

2. 美國企業加緊開展市場布局

大數據在美國最早為互聯網企業所重視，因此美國的企業對大數據的投資尤為重視。美國一些大型公司資助大數據的相關競賽、為高等院校的大數據研究提供資金、投資建立實驗室、收購大數據企業實現技術整合。例如，2013年福特汽車在硅谷創立實驗室，處理了400萬輛汽車的數據；2013年Twitter與12個合作伙伴一起對大數據的作用進行試驗；EMC、惠普、IBM、微軟等IT巨頭紛紛通過收購“大數據”相關企業來實現技術整合；美國VC看中大數據的發展前景，對大數據領域投資進行投資積極：2009年11億美元，2010年15.3億美元，2011年達24.7億美元。

3. 多元化合作共同創造價值

《大數據研究和發展倡議》提出聯邦政府希望與行業、科研院校和非盈利機構一起，共同迎接大數據所創造的機遇和挑戰。某種程度上，大數據技術在美國已經形成了全體動員的格局。據估計大數據給美國帶來的價值約為3000億美元-5000億美元。其公共服務領域同樣蘊含著大量的潛在價值，公共管理領域預計有2500億美元的潛在價值，因此，在公共領域以政府給主導的政府與企業的多元化合作為雙方帶來的雙贏。美國國家衛生研究院的國際千人基因組項目，由亞馬免費云服務（AWS）提供相關支持；Opower 使用大數據來提高消費用電的能效，預計為美國消費用電每年節省5億美元。

4. 美國大數據國家行動對我國的啟發

美國大數據國家行動是以政府對關鍵領域（安全、公共服務領域）核心技術的研發投入為主體，并鼓勵政府、非政府組織、個人、企業、研究機構多方合作共同推進技術領域的創新，從而為大數據發揮作用提供最根本的支持和保障。

在產業層面，由于大數據在美國最早為互聯網企業所重視，所以企業會積極參與和支持科研部門的技術研發，并且重視企業自主創新能力的提升，從而保障其在本領域的競爭力。社會資金基于對大數據前景的看好，也對大數據領域投入大量的資金支持其發展。正是在這種以政府引領技術創新為主導，多方共同參與技術創新，以及完全市場化的發展模式使得美國的大數據領域走在世界的前端。

（二）我國大數據發展存在的問題

1. 技術水平不高，資金投入不夠

我國大數據技術存在水平不高，技術擴散不暢、投入較低的問題。我國大數據技術的發展模式是互聯網企業具備快速將國際先進的開源大數據技術整合到自身系統中的能力，并構建了單集群上萬節點的大型系統，但仍缺乏原創技術，對開源社區的貢獻不足，進而對前沿技術路線的影響比較微弱。我國需要進一步提高企業自主創新能力，研發屬于我國的大數據核心技術，推動我國大數據的發展和應用，同時也有利于保障國家安全。

同時，我國大數據仍處于割裂狀態，很多單位之間的數據關聯、集聚、共享、價值的深度挖掘還不夠，在數據計算、可視化、結果呈現等方面仍存在技術難題。而且由于本土開源社區等產業組織發育滯后，國內領先企業在大數據方面的技術創新也難以向社會擴散。目前，我國在大數據研究和發展方面的投入遠遠不夠，方向也不明確，這是推動我國大數據發展的主要瓶頸之一。因此，要加強我國大數據關鍵技術的突破，避免我國在未來大數據技術方面受制于人。

2．數據質量不高，數據中心盲目建設

豐富的高質量數據資源是大數據發展的前提。近幾年在互聯網產業及金融、電信信息化快速發展的帶動下，我國數據資源總量有了快速增長，已達到全球的13%，但其他行業受信息化水平制約，數據儲量仍不豐富。已有數據資源還存在標準化、準確性、完整性低，利用價值不高的情況。

國內對于大數據的概念和相關理論大有追趕潮流之勢，而真正對大數據的認知還不夠清晰、明確。從而我國大數據中心的大批量建設就可以看出，對大數據發展的盲目性。不僅僅是一、二線城市，甚至三線、四線城市也紛紛表達了對大數據中心的建設熱情，重金下注，不僅給地方和企業帶來了沉重的負擔。而數據中心作為能耗的大戶，也造成了全社會能源的巨大浪費。目前中國的數據中心的平均PUE值在2.2-3.0之間，而實際能耗可能遠遠高于這一數字。對于云計算數據中心建設，應該統籌需要，避免重復建設，使數據中心行業發展更加健康，更有競爭力。

3.數據安全面臨重大挑戰

數據安全在大數據時代也同樣面臨挑戰。大數據發展的趨勢往往與加大信息開放度、設計新的信息收集設備以及為海量數據的龐大存續和分析需求提供支持的云計算等如影隨形。帶來的副作用是IT基礎架構將變得越來越一體化和外向型，對數據安全和知識產權構成更大風險。尤其是我國大數據核心基礎設施的跟在美國，容易遭到山姆大叔的窺探，將使我國的國家安全遭受嚴重威脅。2014年初，爆出美國大規模入侵華為服務器的消息，針對無線路由器等上網設備所造成的重大安全漏洞，可導致用戶被“終身監視”的嚴重后果。因此，要加快出臺國家信息安全戰略，以大數據為重點構建網絡安全保障體系，保障我國的國家安全。

4. 個人隱私權與數據公開等相關法律制度的缺失

目前，中國已出臺了一批法律、法規、司法解釋等規范性文件，形成了國家層面立法、國務院行政法規、部門規章和地方性法規三個層次、覆蓋網絡安全、電子商務、個人信息保護、網絡知識產權等領域的網絡法律體系。但是，還應看到，法律治理體系尚有不健全之處。

大數據環境下，關于信息主權的界定和網絡用戶隱私的保護將對國家安全和數字經濟的發展創造良好環境。目前我國關于網絡用戶隱私保護的問題在相關法律中有所涉及。大數據環境下，這些法律條款在用戶隱私保護方面雖然起到一定的作用，但遠遠不夠，目前我國并沒有制定關于網絡用戶隱私安全的單行法律，這是我國大數據發展的一個重要制約因素。數據增值的關鍵在于整合，但自由整合的前提是數據開放。在大數據時代，開放數據的意義不僅僅是滿足公民的知情權，更在于讓大數據時代最重要的生產資料、生活數據自由的流動起來，準確、全面地應用起來，以推動我國經濟社會經濟增長、保障我國國家安全。雖然我國已經制訂了《信息公開條例》，政府信息公開也有了一定進展，我國政府、企業和行業信息化系統建設中受到各種因素制約，形成了眾多“信息孤島”，數據開放廣度和深度嚴重滯后。

5. 大數據人才的缺失

大數據的迅速發展，對大數據相關人才的需求隨之而來。正如《哈佛商業評論》所言：“數據科學家將成為21世紀最性感的職業”。數據科學家是復合型高端人才，數據科學家是采用科學方法、運用數據挖掘工具尋找新的數據洞察的工程師。數據科學家除應具備好奇心和懷疑精神外，還應具有分析能力、技術能力、溝通和合作能力。麥肯錫預計，到2018年，僅在美國市場，數據科學家人才缺口就將達到14-19萬，而相關方面的 管理人才缺口將達到150萬。人才短缺也是制約我國大數據產業發展的重要因素。

（三）我國大數據發展戰略建議

總體來說，我國的大數據產業在技術層面受制于人，因此國家安全存在隱患；從大數據產業發展層面來看，核心技術受制于人，在國際競爭中必然處于劣勢，并伴隨著嚴重的風險，也更無從談起帶動國民經濟的發展。因此，對于大數據這一以技術為支撐和立足的領域，首要做的就是以政府為主導的技術創新，積極鼓勵企業參與大數據核心技術的研發上來，做到產、學、研的有機結合，才能真正發揮大數據的作用。

1.我國大數據發展的路線圖

圖2 我國大數據國家行動的邏輯框架/注：圖由中國電子科學研究院根據公開資料繪制

2.我國大數據的發展戰略

第一，發展大數據，必須要技術先行

在核心技術層面：強化政府引領，鼓勵科研機構、高校、企業共同參與大數據的技術創新。通過搭建穩定安全的數據收集存儲平臺、利用云計算技術提高大數據的管理與運用效率，提高數據分析；支持數據加解密、數據審計、數據銷毀、完整性驗證等數據安全技術研發及應用。

加強核心基礎設施建設能力：我國核心基礎設施的根在美國，容易遭受監聽，使我國的國家安全受到嚴重威脅，因此應加強核心基礎設施能力建設，從源頭上降低大數據對國家安全的威脅 。

與云計算產業協同合作，將成為大數據基礎設施建設的重點：推進批云計算平臺和數據中心的合理建設與規劃；加強產學研結合，鼓勵企業參與網絡設施、平臺的投資、研究和建設。

重視和加強人才的培養：人才是大數據發展基本保障之一，根據麥肯錫報告，到2018年美國大數據人才缺口將達到150萬，在我國大數據的專業人才更是嚴重匱乏。因此，應在國家高等院校、科研機構建立大數據人才培養機制，國家資助或成立專項基金支持大數據關鍵技術研究。

通過建立大數據技術創新的產學研協同創新平臺，攻關一批大數據關鍵技術，形成集海量數據的搜集、存儲、管理、分析、挖掘和運用于一體，具有自主知識產權的技術支撐體系。從而通過技術的創新，提高我國大數據的國際競爭力，從而帶動產業的發展成熟，進一步促進經濟的發展；提升國家網絡空間安全的防護能力，使得大數據的技術成果為民所用，提升國家公共服務的水平。

第二， 發展大數據，必須要有制度保障

目前，我國在大數據相關層面的立法滯后，標準不完善，使得大數據的生產、共享和利用處于無法可依，無標準可遵循的混亂狀態，因此，需要從國家層面建立完善健全的標準和法規。

從數據的開放與共享，與隱私保護來看，應該完善數據開放的標準和標準，加強大數據標準體系建設，建立面向不同類型、涵蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標準，為實現各級各類信息系統的網絡互連、信息互通、資源共享奠定數據基礎；（如制定科學的數據標準流程、構建前瞻性的數據質量規劃、形成有效的數據質量評估機制與管理模式等）。

第三，發展大數據，必須多方合作協同發展

國家安全領域：數據公開與共享：保障國家安全、商業秘密和個人隱私為前提下，正向有序公開、反向徹底透明、橫向高效互聯的數據公開與共享機制；基礎設施平臺建設：加強云計算安全研究，保障云安全；加強基礎設施建設，從源頭上保障安全；推動數據交換過程中的數據來源追溯和安全保護；網絡安全審查機制：宏觀戰略和微觀技術兩方面分別采取不同措施。對于進入政府機構、交通、電力、金融等重要領域的產品，需要建立“黑名單”制，不僅對技術也對企業背景進行審查，保障國家信息安全；而對于在市面流通的信息技術產品，需進行“白名單”強制認證，只有符合安全標準的產品才能入市。這種審查只是一種技術評估，普通用戶的利益不會受到影響。

公共服務領域：著力開展典型應用示范，選取醫療衛生、食品安全、終身教育、智慧交通、公共安全、科技服務等惠及民生的關鍵領域，率先開展大數據服務。通過典型應用示范，以點帶面，建立健全大數據公共服務平臺體系，提升大數據的覆蓋面和應用水平。

消費市場領域：以企業為主體，充分發揮市場的作用，政府予以扶持和監督，激勵大數據企業的創新、技術成果轉化應用以及商業模式的探索，形成完備的大數據產業體系，提升大數據產業的國際競爭力。

網絡輿情治理：構建網絡輿情治理體系：以技術手段保障數據源的準確性、監測的及時性，分析的科學性為輿情治理提供基本保障建立完善的網絡輿情監測預警體系，建立完備的網路輿情研判的標準體系。

本文作者：梁智昊 中國電子科學研究院

原題為：美國大數據治理的中國啟示

轉自：信息與電子前沿

聲明：版權歸原作者所有。文章觀點不代表本機構立場。

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