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                研究院新聞
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                國務院參事石勇:為實現“雙碳”目標而科學合理部署 協調推進全國一體化大數據中心建設

                天府大數據研究院 2022/06/14 0

                作為以大數據、智能算法、算力平臺三大要素為基礎的新興經濟形態,數字經濟已成為建設現代化經濟體系的重要引擎。數字經濟的發展也上升為國家戰略,“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要對數字經濟進行了全面布局。

                雖然數字經濟對許多人來說,看似一個新概念,但對于國務院參事、中國科學院虛擬經濟與數據科學研究中心主任、發展中國家科學院院士和國際歐亞科學院院士石勇來說,并不陌生。他從事大數據相關研究,尤其是大數據的算法與應用研究,已經有37年了,見證了其成長壯大的全過程,是國際大數據挖掘研究領域的先驅者之一。

                幾十年間,石勇投身大數據理論與應用研究,讓海量的、有噪聲的數據沉淀,實現數據挖掘最優化,讓數據的價值得以充分體現。在他眼里,數據是有生命力的,大數據應用極富有創新性。

                2009年,石勇團隊與中國人民銀行征信局和征信中心聯合建立了全國個人信用評分系統,他因此榮獲2022年“成思危全球獎”。2020年2月,他的團隊率先做出了疫情防控復工復產的大數據分析模型,得到了中央與國家領導的高度重視,為國家疫情防控政策提供了科學決策支持,并榮獲了2020年民主建國會中央頒發的抗疫先進個人獎。

                隨著國家層面對數據要素與數字經濟的重視,石勇更加忙碌地投身于數字經濟的相關工作。2021年他和國務院參事室的同事們花了大量的時間走訪、調研全國大數據一體化的八大數據中心、算力樞紐。2021年11月24日,全國政協十三屆常務委員會第十九次會議邀請石勇作了題為“數字經濟的發展與未來”學習講座。今年5月17日全國政協的專題協商會議中,石勇就全國大數據一體化中心建設與城市群發展規劃提出了自己的建議。

                近日,21世紀經濟報道就數字經濟發展中涉及到的大數據、智能算法、算力支持、發展路徑等專訪了石勇。

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                天府大數據國際戰略與技術研究院名譽院長  石勇


                結合“雙碳”目標,統籌兼顧地發展數據基礎設施

                21財經:數字經濟發展已成為重要的發展引擎,據您觀察,中國數字經濟的供給能力如何?目前還存在哪些困難需要克服?

                石勇:我理解的數字經濟由三個部分組成:如果說數字經濟是一架馬車,它的車身就是算力平臺,大數據和智能算法是車輪。沒有大數據就是無米之炊,沒有智能算法就不能創造價值,沒有算力平臺就不可能談數字經濟。

                我國的數字經濟戰略具體包含產業數字化和數字產業化兩個部分的協同發展。數字產業化指的是數字技術形成產業的過程,為數字經濟整體進步提供了基礎的技術、產品、服務和解決方案等,如近年來的人工智能、云計算等新興產業;產業數字化指的是傳統產業的數字化升級過程,主要是借助數字生產要素、應用數字技術帶來了生產數量的提高和生產效率的提升等,如傳統汽車生產企業采用智能制造生產線。

                目前,我國的數字產業化已初具規模、相對比較領先,需要不斷通過制度規范引導其健康有序發展;而在產業數字化方面目前短板還較多,主要經濟部分的數字化轉型落地還需要時間,比如大數據、智能算法在經濟生活各領域、全過程中的具體應用,以及算力平臺的落地與協同等。

                21財經:近年來,黨和國家出臺了系列政策文件,提出要大數據中心一體化建設、推進“東數西算”。不同城市群的特點不同,您認為如何有效地分配任務,避免數字基礎設施等重復建設?

                石勇: 全國一體化大數據中心布局是在綜合考慮全國整體層面和各省特性的基礎上,統籌國家大數據中心基礎設施的建設方案和應用布局,意在深化數據要素市場化配置改革,推動數據資源跨部門、跨區域共享,提高數據資源利用效率,加速開發信息資源、建設網絡數字強國。在實踐中,現有的數據中心存量和需求存在著很大的區域差異,不同城市群所需的算力支持各不相同,需要在全國一體化大數據中心布局的背景下,科學合理地進行部署,貫徹落實國家的全國大數據中心發展規劃。具體而言:

                一是在全國層面上強化區域整合,統籌數字基礎設施協調發展。數據中心建設需要在全國層面上進行合理布局,基于各區域的發展現狀并結合未來發展方向,統籌各城市群數據中心的規劃,根據區位特點增加新的國家樞紐節點或將已布局的國家樞紐節點進行銜接,實現多區域、多層級的算力聯合調度,促進算力資源與算法、數據、應用場景的一體化協同創新。

                二是在區域內部提升城市群新型基礎設施建設,完成跨區域算力整合。在城市群規劃布局中,充分考慮市場需求、民眾意愿、基礎保障等因素,構建符合本區域發展特點的新型數據基礎設施,實現數據中心等算力資源的區域內部整合優化。

                三是更好地促進數字化需求與數據中心基礎設施的匹配。以數據要素市場化配置改革為核心,加強區域內的數據基礎設施建設、優化區域間的算力資源整合,將數字化需求與數據基礎設施建設的腳步匹配起來,推動區域內外整體算力、算法、數據、應用資源的集約化和服務化創新。

                四是優化科技創新機制,加大相關專業技術與職業技能人才的培養。在區域城市群建設的具體實施方案中,一方面要整合面向區域協同發展的數字基礎設施資源,另一方面也要提供與現實需求相適應的職業技能人才培養機制,為數字經濟快速健康發展奠定扎實的基礎人才基礎。

                21財經:據您觀察,目前我國的算力支撐度如何,有哪些地方可以進一步完善?

                石勇:算力是進行大數據儲存、分析的計算基礎資源,具體形式主要表現為2種:一種是集中式算力,如超級計算超算中心、云計算數據中心;另一種分布式算力,如電腦、手機。一般來說,算力平臺都是由整機平臺、芯片、操作系統、應用軟件4個部分組成。我國的算力平臺建設,一方面在硬件建設方面發展迅猛,另一方面,由于耗能高底層核心軟件技術、自主操作系統等問題,算力應用、算法發展也受到各方面因素的制約。

                需要認識到的是,提供算力支撐的數據基礎設施是高耗能行業,這是數據經濟發展的重要制約影響因素。盡管當前我國的數據中心耗電量相比居民用電占比不高,預算內的耗電量才占總量的2%左右,但是增長速度非???,年增長率接近12%,呈指數級增長態勢,這與數字經濟的高速發展息息相關。而算力設施整體電耗的70%來自傳統能源,由此產生的碳排放問題異常突出。因此,在部署新的互聯網數據中心等算力平臺建設時,必須考慮高能耗帶來的能耗、碳排放等相關問題。

                目前,我國東部算力需求比中西部增長更快,市場和民眾的意愿強,但受供電、能耗指標等基礎保障的限制,算力資源拓展空間極為有限。

                因此在當前階段,數據基礎設施發展應與“雙碳”目標結合起來,通過優化數據中心供給—需求結構、推進網絡互聯互通、強化能源配套機制、拓展基礎設施國際合作,能夠實現全國一體化大數據中心的優化布局、集約式建設和高質量發展。

                為了更好地服務于“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要中計劃實現,國家四部委聯合制定了全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案的目標,就是考慮在“四極”城市(京津冀、長三角、粵港澳、成渝雙城)和4個省級區域(內蒙古、寧夏、甘肅、貴州)率先布局;同時,統籌圍繞國家重大區域發展戰略,根據能源結構、產業布局、市場發展、氣候環境等,在能源豐富、氣候適宜的地區布局大數據中心國家樞紐節點,在節點之間建立高速數據傳輸網絡,支持開展全國性算力資源調度,形成全國算力樞紐體系;在布局過程中,大力推進綠色數據中心建設,加快數據中心節能和綠色化改造,支持電力網和數據網聯動建設、協同運行,大幅降低數據中心用電成本。

                方案的實施目標是到“十四五”收官之年,數據中心在全國范圍內形成布局合理、綠色集約的基礎設施一體化格局;在東西部實現結構性平衡,大型、超大型數據中心運行電能利用效率降到1.3以下;數據中心的集約化、規?;?、綠色化水平顯著提高,使用率明顯提升;初步形成公共云服務體系,全社會算力獲取成本顯著降低;打破政府部門間、政企間數據壁壘,數據資源流通活力明顯增強;全國范圍內基本形成一批行業數據大腦、城市數據大腦,使全社會算力資源、數據資源向智力資源高效轉化。

                對數據既開放又監管,充分發揮數據要素的價值

                21財經:您是大數據挖掘的先驅者之一,長期關注大數據發展,據您的長期觀察,目前我國大數據發展應用情況如何,有哪些方面得到了提升,還有哪些不足?

                石勇:目前,我國GDP的1/3都是靠和數字經濟有關系的產業所推動的。我們今天看到新的技術,無論是5G,物聯網,還是人工智能,超算,甚至量子計算,都是以大數據為基礎。大數據非常重要,國家已經將數據納入了生產要素中,現在已經深入到社會和經濟發展的方方面面,各個角落。

                不過,目前大數據分析的發展過程中仍面臨三大挑戰:一是非結構化數據的結構化,即如何通過數據融合將文本、圖像等非結構化數據轉化成結構化數據,然后運用已有的結構化數據挖掘方法進行分析;二是數據的復雜性與不確定性,即如何從不同的場景角度全方位地復原、展現大數據的整體復雜性與不確定性;三是數據異構與決策異構的關系,即數據的異構性導致了決策的異構性以及如何“因地制宜”地用數據異構與決策異構的關系尋找有效的決策支持。

                21財經:一直以來數據的權屬和市場化問題很受關注,在您看來,數據要素的市場體系該如何搭建?如何解決數據確權、交易中的難題?

                石勇:首先,需要持續強化數據開放與數據保護。進一步統籌數據的開發利用、隱私保護和公共安全,有助于明確數據確權、交易流通、安全保障等規范。既要積極開放數據,也要加強對數據的治理監管,加快推進數據要素的市場化建設,以市場為導向構建政府、企業、社會、個人“四位一體”的數據流通新生態,正確處理政府與民營企業關于數據確權和使用的關系,引導民營經濟以社會價值為導向正確利用數據,使數據取之于民、用之于民。

                其次,要加快建立面向全社會的征信體系。任何有交易存在的場景,都需要以信用為支撐;社會征信體系的不斷完善,將確保數字經濟走向成熟和高質量發展。先進國家的征信體系建設主要有兩種形式:一是面向個人的信用評分系統,如美國的FICO評分;面向企業和主權國家的信用評級系統,如標普、穆迪、惠譽評級等。我國的征信體系建設從信貸起步,逐漸形成以央行金融信用信息基礎數據庫為主、市場化征信機構為輔的格局。未來,需要加快建立“信用中國”以實現“數字中國”,盡快通過征信立法構建覆蓋全社會的征信體系,將個人信用評分打造為個人在社會中的標簽、將企業信用評級作為企業的信譽標志,建立第三方的征信評價社會生態,實現政府、企業、社會、個人四者的信用社會價值最大化。

                最后,應積極參與國際合作。作為世界第二大經濟體,我國的數字經濟發展離不開國際社會的支持與合作。對此,我國有必要也有能力積極加入各類數字經濟國際組織,并積極參與國際數字經濟的規則制定。

                (圖文來源:21世紀經濟報道記者 王俊 南財全媒體記者 吳立洋 北京報道)


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