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王光輝:後疫情時代大數據技術亟須補短板

2020-09-11 光明日報
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  今年突如其來的新冠肺炎疫情,對我國的社會治理體系和治理能力是一次大考。在這場疫情防控阻擊戰中,大數據技術展現出廣闊的應用前景,其與交通、醫療、教育等領域的深度融合,提升了疫情防控的組織和執行效率,是科學戰疫的重要利劍,讓人印象深刻。不過,在此次疫情應對中,也暴露出大數據及其智能技術在發展應用中存在的諸多瓶頸和制約。

  大數據的核心在于多源數據的互聯互通,但此次疫情防控中數據分散割裂、聚而不通、通而不用的問題較爲明顯。數據開放共享不足,信息孤島問題突出。疫情防控每時每刻都産生著大量的疫情大數據,但回過頭看,各渠道獲取的疫情數據普遍存在數據口徑不規範、統計時間不准確、數據信度待提升等問題,多源數據質量堪憂,治理效率相對較低。此外,疫情期間,中小型企業應用大數據技術研發的創意小發明,有效支撐了疫情防控及複工複産,如無感人體測溫系統等“小”技術。然而,進入後疫情時代,這些“小”技術如昙花一現,如AI測溫系統等出現軟件升級延緩問題,嚴重影響新技術的持續發展。數據産業規模欠缺,“小”技術韌性不足的問題值得引起關注。

  進入後疫情時代,數據多元化、高通量、分散隨機等特點進一步凸顯。作爲一項複雜的系統性工程,大數據技術發展亟須補短板、強韌性。要加快打通多方數據壁壘,提升治理數字化水平。國家層面應給予數據彙聚適度授權,探索基于區塊鏈技術的數據共享新模式,實現跨部門、跨平台、多源頭數據的開放共享。結合數字身份標識技術,增強接入數據可信認證,推進國家人口基礎數據、法人單位信息數據、空間地理基礎數據等後疫情相關數據的跨部門、跨區域開放共享。

  要加快制定多維標准體系,補齊數據標准化短板。系統梳理疫情防控過程中暴露的大數據技術標准化建設短板,圍繞數據共享、流程再造、服務協同等要求,規範數據口徑、統計標准、數據信度等。結合當前經濟社會發展的形勢及挑戰,以國家標准、行業標准、地方標准爲主體,以團體標准爲補充,盡快制定疫情大數據收集利用的標准體系。綜合應用大規模異構數據融合、認知計算等技術,深化政府數據和社會數據關聯融合利用,提升後疫情時代數據治理效率。

  要加快培育強化創新生態,增強技術産業化韌性。借助疫情防控大數據技術應用實踐,加快大數據技術協同創新共同體建設,建立創新要素開放共享機制,培育強化後疫情時代的大數據技術創新生態。加快大數據創新鏈與産業鏈的深度融合,尤其是加強大數據相關技術與防控物資智能物流、信息技術産業、人工智能與智能裝備等後疫情産業的內嵌融合。圍繞大數據關鍵技術疫情防控實踐的積極進展,逐步完善大數據工具、平台和系統産品體系,增強技術産業化韌性。

  加快厘清數據權責邊界,落實大數據監管監督。明確大數據存儲、使用、傳輸、發布的權責關系,提升大數據安全管理水平,防範各種個人信息的大規模收集、使用可能帶來的數據泄露風險。重視信息安全與隱私保護,建立安全、可信的數據加密和認證保護技術,制定相應的原則和標准完善大數據分類保護機制,築牢後疫情時代大數據安全韌性。

  (作者:王光輝,系中國科學院科技戰略咨詢研究院副研究員)

打印 責任編輯:侯茜

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