国家数据局为数据领域建设指明了5大方向

2023-11-28 15:14 来源:数据驱动智能
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  一 国家数据局关键论断

  1. 2023年11月23日第二届全球数字贸易博览会国家数据局长刘烈宏同志的重要观点

  (1)国家数据局的使命

  促进数据合规高效流通使用,赋能实体经济,围绕数据要素产权流通分配制度,构建适应数据特征,符合数字经济发展规律,彰显创新引领的数据基础之上,这个打通数据流通使用的堵点、难点、潜能,推动做强做优做大数字经济,推进数字基础设施建设高质量发展,推进数字领域数据领域科技创新,推动数字经济领域国际合作。目前国家数据局围绕数据要素市场化配置改革,正在推进系列重点工作,包括丰富完善数据基础制度体系,促进数据流通交易和开发服务,推动数据基础设施建设,推进数据领域核心技术攻关,强化数据安全治理等。

  (2)基础设施的新要求

  需要构建适应数据要素特征,促进数据流通利用,发挥数据价值效用的数据基础设施。数据基础设施是从数据要素价值释放的角度出发,在网络算力等设施的支持下,面向社会提供一体化数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障服务的一类新型基础设施,是覆盖硬件、软件、开源协议、标准规范、机制设计等在内的有机整体。其中以5G光纤卫星互联网为代表的网络设施,为数据提供高速泛在的连接能力,以通用智能超级算力为代表的算力设施,为数据提供高效敏捷的处理能力。以数据空间、区块链、高速数据网为代表的数据流通设施,打通数据共享流通的堵点,以隐私计算、联邦学习等为代表的数据安全设施,保障数据的安全。

  (3)基础设施的新作用

  在数据汇聚方面,数据基础设施,依托5G高速光纤ipv6下一代互联网、卫星互联网等泛在互联的高速通信网络,叠加互联网、区块链、标识、编码和解析等一系列技术,可以对多元多维数据进行高效接入、可信登记、精准确权,有效提升数据汇聚环节的广泛性、便捷性、精准性。

  在数据处理方面,数据基础设施利用云计算、边缘计算、分布式计算、大数据处理、AI分析、绿色低碳等技术,为参与方提供高效便捷、安全可靠的数据要素的存储、计算、分析能力,有效推动数据处理环节实现高效率、低成本、高智能在数据流通方面,数据基础设施通过数据空间、隐私计算、区块链、数据脱敏、数据沙箱等技术,实现数据在不同主体间可用,不可见,可控可计量为不同行业不同地区、不同机构提供可信的数据共享,开放交易环境,有效提升数据流通环节的安全可靠水平。

  在数据应用方面,数据基础设施为数据应用方提供通用化的智能决策,辅助设计、智慧管理等能力,帮助数据应用方优化设计、生产、管理、销售及服务的全流程,进一步降低数据的应用门槛,提升数字化水平。数据基础设施也要充分利用人工智能大模型的最新成果,更好推动数据要素赋能千行百业,促进数字化转型和智能化升级。

  在数据运营方面,数据基础设施通过一系列技术工具和规则手段的协同联动,推动数据汇聚处理、流通、应用、交易等功能有序高效的运转,促进数据要素市场的供需精准匹配,保障清算、结算、审计、监督、争议仲裁等一系列公共服务高质量开展,有效支撑数据要素市场各类资源的高效配置。

  在数据安全保障方面,数据基础设施通过隐私保护加密数据加密数字身份等技术手段,帮助各参与方建立数据安全保障体系,推动各参与方在数据合规性建设方面形成最佳实践,贯穿数据生命周期全流程,确保数据的可信性、完整性和安全性。通过数据基础设施,不同区域、不同卡领域的数据资源,实现有效有序的汇聚不同行业不同机构的数据产品,实现合规高效流通,不同参与主体实现对数据资源和产品的有效利用,整体推动数据服务千行百业,深入融入深度的融入社会生产生活,推动数据要素供得出流得动,用得好,数据基础设施的建设和数据资源开发利用的实施一起,共同为数据要素产权确权、收益分配、交易流通、安全治理等核心问题的解决发挥作用。

  在数字经济发展方面,数据基础设施也将对扩大数据产业规模,繁荣数据产业生态,促进数字经济高质量发展产生重要意义。据业界初步的估算,数据基础设施每年将吸引直接投资约4,000亿元,带动未来5年投资规模约2万亿元。推进数实融合新模式生成,促进数字经济高质量发展。数据基础设施的建设不仅需要全社会的参与,也将为全社会带来新的发展机遇。

  下一步将加快推进数据基础设施的建设工作。一是加强顶层设计,适度超前部署。二是繁荣产业生态,促进产业技术创新与融合。三是开展国际合作,推动国际数据基础设施互联互通建设。

  在数据创新融合变革的时代浪潮下,我们欢迎高校科研院所、产业链各界与我们一道推动数据基础设施、概念理论、架构体系,核心技术标准规范不断的演进迭代,携手并进,推动数据基础设施建设,完善数据基础制度,激活数据要素价值,谱写数字经济发展新篇章,共同为我国数据事业发展贡献力量。

  2.2023年11月25日全球数商大会国家数据局局长刘烈宏同志的重要观点

  (1)国家数据局的着重发力点

  国家数据局将从供需两端发力,在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域,加强场景需求牵引,打通流通障碍,提升供给质量,推动数据要素与其他要素相结合,催生新产业、新业态、新模式、应用机制。

  (2)数商企业发挥的重要作用

  目前的数商企业分为服务型企业、应用型企业、技术型企业等三类,其中服务型企业从事数据产品开发、发布、承销和数据资产合规化、标准化、增值化服务;应用型企业从事利用数据赋能相关产业,推动产出增加和效率提升;技术型企业是为数据采集、传输、管理等提供支撑。数商企业是数据产业的重要组成部分,在盘活数据要素价值中发挥着关键作用。

  服务型数商是数据流通的“推进者”,促进数据动起来。通过探索可信流通技术,提供数据质量评估、风险评估、合规交付等服务,为数据供需双方提供可信链接,推进数据高效流动。

  应用型数商是数据价值的“转化者”,促进数据用起来。通过提供数据开发利用工具、数字化转型服务等,帮助千行百业挖掘数据价值,将痛点难点转化为新增长点,将投入成本转化为新的利润来源。

  技术型数商是数据资源的“开发者”,促进数据聚起来。通过帮助各类经营主体更好地采集、清洗、存储、传输和管理数据,让分散在不同系统、平台的数据,汇聚成标准化、可流通的生产要素,拓展数据来源,提升数据质量。

  (3)国家数据局重视数商发展

  在推进数据要素市场化配置的过程中,特别是在丰富完善数据基础制度、推动数据基础设施建设、促进数据流通和开发利用等方面,数商扮演着重要的角色,发挥着关键的作用。希望数商积极关注并积极参与‘数据要素×’行动,让数据供得出、流得动、用得好,促进我国数据基础资源优势转化为经济发展新优势,推动数据在不同场景中发挥出千姿百态的乘数效应。

  (4)国家数据局“数据要素X”

  数据具有规模报酬递增、非竞争性、低成本复制的特点,作用于不同主体,与不同要素结合,可产生不同程度的倍增效应。

  从微观看,数据作用于劳动者,便于人们学习、使用先进的知识和技术,提升人力资源素质,提高劳动生产效率;数据作用于资本,可以辅助投融资决策,更好地推动金融服务实体经济;数据作用于技术,可以重塑创新范式,促进先进技术的传播扩散,带动全社会生产力水平提升。

  从宏观看,数据作用于经济,可以优化资源配置,促进生产方式变革,提升经济发展的效率与质量;数据作用于治理,可以推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。

  数据的乘数效应三个方面的重要表现。

  一是以“协同”实现全局优化,提升产业运行效率,增强产业核心竞争力。通过从数据中挖掘出有效信息作用于其他要素,改造提升传统要素投入产出效率,以数据流引领物资流、人才流、技术流、资金流,找到企业、行业、产业在要素资源约束下的“最优解”,提高全要素生产率,可解决过去解决不了的难题,实现过去创造不了的价值。比如,通过打通制造业产业链数据,可实现供应链上下游零部件厂与主机厂的高效协同研发制造,有效缩短研发周期,降低供应链成本,创造更高质量、更好性能的高性价比产品。

  二是以“复用”扩展生产可能性边界,释放数据新价值,拓展经济增长新空间。一份数据,可由多个主体复用,将在不同场景创造多样化的价值增量。与此同时,数据在使用中一般不会损耗,反而“越用越好”,突破传统资源要素约束条件下的产出极限,拓展新的经济增量。比如,医疗健康数据用于临床诊断,可以帮助医生更精准地治疗疾病;应用于医学研究和药物开发,可加速新药上市、提高治愈率;应用于医保行业,可实现定制化保险和精确定价,带动医疗健康产品和服务升级。

  三是以“融合”推动量变产生质变,催生新应用、新业态,培育经济发展新动能。数据规模越大、种类越多,产生的信息和知识就越多,创造价值的空间就越大。不同类型、不用维度的数据聚合后,还可能从量变引发质变,获得意料之外的价值。比如,在人工智能大模型训练过程中发现,当模型规模和训练数据量的累积超过一个临界值时,会出现性能阶越,新的能力“涌现”出来。新的人工智能大模型应用,在语音数据之外,更整合进图像数据,扩展出多模态的处理能力,可以将视频图像翻译成自然语言,为视障用户提供解释和引导,催生出新的应用形态。

  下一步,国家数据局将围绕发挥数据要素乘数作用,与相关部门一道,研究实施“数据要素×”行动,从供需两端发力,在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域,加强场景需求牵引,打通流通障碍、提升供给质量,推动数据要素与其他要素结合,催生新产业、新业态、新模式、新应用、新治理。

  二 数据领域建设新方向

  1.数据技术的发力点

  数据汇聚技术包括5G高速光纤ipv6下一代互联网、卫星互联网、叠加互联网、区块链、标识、编码和解析等;数据处理技术包括云计算、边缘计算、分布式计算、大数据处理、AI分析、绿色低碳、数据空间、隐私计算、区块链、数据脱敏、数据沙箱等;数据应用技术包括智能决策、辅助设计、智慧管理等;数据运营技术包括技术工具、规则手段等;数据安全技术包括隐私保护、数据加密、数字身份等。

  2.数据应用的发力点

  智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等重点领域的应用场景。制造业可以打通产业链数据,可实现供应链上下游零部件厂与主机厂的高效协同研发制造,有效缩短研发周期,降低供应链成本,创造更高质量、更好性能的高性价比产品。医疗健康数据用于临床诊断,可以帮助医生更精准地治疗疾病;应用于医学研究和药物开发,可加速新药上市、提高治愈率;应用于医保行业,可实现定制化保险和精确定价,带动医疗健康产品和服务升级。新的人工智能大模型应用,在语音数据之外,更整合进图像数据,扩展出多模态的处理能力,可以将视频图像翻译成自然语言,为视障用户提供解释和引导,催生出新的应用形态。

  3.三类数商的发力点

  服务型数商是提供数据质量评估、风险评估、合规交付等;应用型数商是提供数据开发利用工具、数字化转型服务等;技术型数商是提供数据采集、清洗、存储、传输和管理等。

  4.基础制度的发力点

  一是数据基础设施、概念理论、架构体系、核心技术标准规范;二是数据要素产权确权、收益分配、交易流通、安全治理等基础制度。

  5.数据价值的发力点

  便于人们学习、使用先进的知识和技术,提升人力资源素质,提高劳动生产效率;辅助投融资决策,更好地推动金融服务实体经济;重塑创新范式,促进先进技术的传播扩散,带动全社会生产力水平提升。优化资源配置,促进生产方式变革,提升经济发展的效率与质量;推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。

  三 数据治理建设新模式

  传统的数据治理更加专注组织层面的数据管理,也就是组织内部管理数据的方式和能力。而在数字经济社会,数据要素流通的新形势下,数据治理必须创新理念,突破组织的边界,在更大范围进行治理。数据的流通要经历企业的内循环、跨组织的外循环、以及跨国家的更大循环。数据本身的特点也决定了数据不像实物资产的有形和具象,而是虚拟和虚幻,价值由质量决定、敏感由汇聚决定、流通由需求决定,这些因素又相互影响。因此,新形势下的数据治理不但要考虑组织内的治理,还要考虑整个社会乃至整个世界范围的治理。构建适合大生态下的数据治理标准和体系,成为当下数据治理人亟需考虑的关键事项。


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责任编辑:chenshanliang
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