在见到刘驰之前，我的朋友向我传达了对他的印象，其中包括"很年轻"、"口才好"、"80后"、"教授"、"博导"、"副院长"、"前途无量"等等极尽溢美之词，但这些并不能直观地理解一个人。这几年我在线上线下见过和听过不少"以谈论大数据为生"的专家，演讲或言谈间，有的有自谦式的孤傲，有的有不容他人置喙的理论洁癖，有的有目空一切的书生意气，但刘驰让我从他的眼里看到了"光"，一种浸淫于高校讲台和实验室的侃侃而谈的自信，一种对数据交易和数据众筹未来的笃定，一张"娃娃脸"却有超出同龄人的淡定，坐下来一开口就能让你感觉他在迅速地用自己的话语为你洞察大数据构建一个独立的空间，在这个空间里，你需要全神贯注地跟上他的思维，否则你就可能断篇。这可能的确得益于他的高校执教经历，就像他坐下来之前开玩笑说"你是想一问一答还是想听我一个人瞎白话呢"，还没有等我回答，他说"来吧，反正我每天给我的学生上课也差不多"。
80年代生人，出身清华，有海外留学经历，目前已是北京理工大学软件学院副院长、教授和博士生导师，这让人对"知识"与"年龄"的固有认识产生了极为强烈的反差，但这在互联网牵引后喻文明勃兴的时代并不让人感到惊讶。刚刚落座，刘驰嘴里就蹦出了"数据交易"和"数据众筹"在当下炙手可热的名词，他的言谈、神情以及肢体语言，容易让人给他贴上"数据原教旨主义者"的标签。目前在国内贵阳、武汉、成都等城市都开通了大数据交易所，但是具体的运营情况很少见诸于媒体，不为外人所知。对于当前数据交易的发展状态，刘驰表示，数据交易之前至少要搞清楚三个问题，首先是数据的命名问题，我们可以看到股票交易都有股票代码的，它代表一个公司的整体价值，最后综合成一串数字，并进行了市场定价。那么数据在交易市场中应如何命名和称呼？并且数据还不简单地被定为一串数字，因为它还包含多媒体信息以及各种相关信息，而且数据永远是在不断演进和变化。所以，数据在交易之前首先要弄明白数据如何命名。刘驰表示，北京理工大学与贵阳大数据中心联合成立了创新研究院，但从目前来看，这样的问题并没有得到完全解决。
数据要进行交易，数据命名之后就是"数据寻址"的问题，要交易数据首先要找到足够多可以进行交易的数据。那如何找到？刘驰认为，我们不能过度依靠互联网上的数据，可能有些数据散落在民间不同条件下的环境中，动态的能够收集到，不能够收集到的数据如何处理？目前北京理工大学正在和贵阳大数据交易所合作"数据指数"的研究，希望一套更为科学的数据评判机制来定位数据价值。最后一个问题是数据的交易机制问题，数据交易的时间、主体、对象、类别、权限等都需要进行事先确立。数据交易的模式类似股票，但是数据的交易生态不能完全照搬股票，不能说数据买的人多了就要上涨。刘驰表示，数据交易相对于股票交易最大的不同是，数据是有价值和意义的，而这种价值和意义是随着时间的演变、环境的迁移被外界不断加工、赋权而逐步体现的。
数据交易的背后其实已经触及到互联网时代的信息所有权问题，每个用户在互联网上将信息发送，信息的所有权其实已经不属于作者，在信息传播过程中被不断演绎、修正、补充、删减、引申等等这样的动作对信息的价值将产生重要影响，这一切的影响对于数据交易也一样。目前存在的问题是，这种数据交易过程中产生的价值如何体现？属于谁？刘驰认为，数据交易过程中被不断赋予的价值具有"滞后性"，股票买卖是当即体现价值，而数据交易无法在瞬间把加工过的价值体现出来，往往会在交易完成后的某个时间点突然爆发价值，因此，交易人和交易机构的利益关系是数据交易的大问题。虽然数据交易还有很多问题没有得到解决，但显然已经将整个数据市场盘活。
大数据交易中心在各个城市逐一出现也让人冒出"到底应该有几个数据市场"的疑问，刘驰表示，区块链技术的发展可能会解决目前数据交易市场碎片化、区域性的问题。参考股票市场，无论国内国外，主要的交易所都很少。大数据交易的发展初期可能会存在区域性的问题，但是随着区块链技术的发展、用户需求的倒逼，交易所之间的相互认证和信息互通将成为必然，数据交易中心会逐步走向整体协同化发展，但这需要一个过程。
目前，浙江、广东、贵州、沈阳等地均已成立了大数据管理机构，并发布了大数据发展相关文件，但数据相关法律法规处在初始化阶段，除了政府和大型互联网平台企业，中小企业和其他社会主体是否有能力和义务参与到数据交易中来？刘驰认为，每一个用户都有义务和责任参与"数据众筹"。"数据众筹"是刘驰首创的概念，他认为，既然金融界可以通过众筹实现资本的有效对接，那么数据也可以通过众筹来发挥其价值潜力。现在很多人在研究大数据的时候都在抱怨"没有数据"，都认为BAT、电信运营商和政府的数据才叫"数据"，而完全忽视我们作为个体在生活的三维空间里所产生的数据，在工作、生活、娱乐等场景中周遭所产生的数据。但是，虽然目前通过手机、PAD及其他传感设备都可以收集到用户数据，而在数据众筹的过程中将会产生几个限制因素。第一个限制因素就是隐私和安全，完全不加密传输将产生隐私威胁，如果进行过多限制又会降低数据价值。从目前来看，隐私保护和数据价值之间存在相互博弈的关系。第二个问题是数据众筹的"激励机制"。数据众筹面向的是作为生命个体的人，而不是机器，要清楚参与数据众筹将获得什么好处，要平衡个体激励和市场收益之间的关系。刘驰认为，当人们持续地参与到数据市场的活动当中，当数据价值和质量关系到人类活动的细节，每一个个体都有责任和义务去贡献数据。
麦肯锡在今年的一份报告中称，通过调研显示全球有百分之七八十的政府因为信息化建设将自己的数据交给了IT厂商，未来政府可能需要向企业去购买数据。近年来，全球政府都在关注"开放数据运动"，加入的国家越来越多，而政府大数据应用正在成为物联网时代政府转型的重要手段。对于"未来政府可能要向企业购买数据"的论断，刘驰认为可能有一定的片面和武断。政府数据大致可以分为统计数据和非统计数据，政府因为信息化发展需要将数据委托给IT厂商有利有弊，"弊"的一面可能主要是涉及一些公民隐私的数据，可能存在隐私风险。而对于"利"的一面而言，政府大数据应用也好、数据开放也好，最终是希望通过数据惠民，提升公共服务和治理能力，那么就必须要有企业参与，进行数据产品的研发，作为链条末端的公民才能真正感受到数据带来的便利性，但的确需要制定相应的隐私保护机制。
对于大数据在智慧城市领域的应用发展，刘驰表现出完全不同于坊间言论的看法，他表示大数据绝对不是简单的数据分析，最高的境界是要"来自数据，超越数据"，做到"人、机、物"（人、机器人、物联网）的协同。他举例说，目前的交通事故都是依靠固定的摄像头来判定事故责任，但一次事故包含太多的细节，摄像头无法完全记录三维空间的所有信息。利用大数据来处理交通事故的理想状态是要综合事故周边车辆、行人及其他感知载体的数据记录，准确完整地还原事故的本来面目。这是"人"与"物"的协同，那么"机"呢？当出现交通事故时，堵车会立即发生，有时候警察也无法过来，那么这个时候就要借助无人机，将事故现场原形拍摄发回指挥中心进行分析和责任判定，并给出疏导措施。
虽然人工智能、机器人目前被媒体、专家捧到近乎迷信的高度，但刘驰认为，在未来的智慧城市，在工厂中，现在机器人只能代替六分之一人的劳动力，在社会生活当中，可能连六分之一都到不了。要进入"人机并肩作战"的社会，什么时候该用人进行感知，什么时候该用机器人进行感知，什么时候该用传感器进行感知，什么时候进行协调、协作，这是人机协同下的混合选择与调度，是当前的一个科学问题：人负责做出选择，机器人负责调度，在智慧城市的建设过程中，真正要做的实际上就是一个高逼真的城市状况的仿真和模拟。与当下人们对智慧城市发展的看法和观点不同，刘驰认为，当前智慧城市的主要问题是"布了很多传感器但不知道哪里该发生什么事"，因此，智慧城市首先要解决的问题是对整个城市原型的数字化呈现。
在交谈的过程中，刘驰总是很容易让我联想起曾被媒体封为"中国最年轻教授"的电子科技大学教授周涛，也是80后，有报道称他现在已在成都成为一家大数据公司的CEO。北京理工大学离中关村创业大街只有几站公交的距离，而作为80后的专家学者，刘驰的身上没有中关村的浮躁，有的是理工男的严谨，同时又具备演说家的健谈和逻辑自洽的能力。更重要的是，我看到了他对讲台的尊重与珍视。
联系我们请点击：
数邦客
