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系统布局国际竞争新赛道******

　　作者：朱克力（国研新经济研究院院长）

　　制胜新赛道，需要更为系统的方法论。结合各地已有的创新实践，其基本路径是，在看准方向、锚定价值的基础上提前布局，在推进过程中突出创新驱动，持续激活人和场景的力量。

　　近期召开的中央经济工作会议强调，抓住全球产业结构和布局调整过程中孕育的新机遇，勇于开辟新领域、制胜新赛道。党的二十大报告指出，要开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。可以说，制胜新赛道正成为我国深度参与和引领新一轮产业变革、重塑国际竞争优势的重要战略目标。

　　纵观全球历史，看准方向并领跑新赛道是制胜之道。看企业发展，三星电子因看准方向，大量投入研发存储器和液晶面板，如今全球市场占有率稳居前列，已成为国际电子产业头部企业；诺基亚虽然抓住通信产业发展机遇在上世纪取得巨大成功，却与触屏手机失之交臂。看国家进步，英国曾因蒸汽技术而崛起，美国凭借信息技术而强大，无不是抓住新赛道机遇而成为时代的弄潮儿。

　　当前，大数据、云计算、人工智能等关键技术赋能各个领域，新产业、新业态、新模式加速迭代。新赛道主要以新技术或新模式为核心竞争力，是分工更细、技术更高、迭代更快、更利于形成优势的新兴产业或细分领域，具有引领性发展、颠覆性创新、爆发式成长等特性。如果说科技创新是推进竞争力提升和现代化先行的关键变量，那么制胜新赛道就是产业迭代升级与换道超车的必由之路。

　　放眼国内，各地在竞逐新赛道方面不遗余力。有的推动发展集成电路、人工智能、生物医药、新能源等先导产业，有的前瞻布局工业互联网、卫星互联网、机器人等新兴产业，有的超前谋划区块链、太赫兹、量子通信等未来产业。应当注意的是，制胜新赛道既要抢占新技术前沿，也要努力在不确定性中锚定其中的确定性。比如，数字化和低碳化，是引领未来产业发展、贯穿全球产业链供应链价值链的重要力量，可作为各地培育差异化新赛道的共性基座。

　　制胜新赛道，无疑需要更为系统的方法论。结合各地已有的一些创新实践，基于从科技到产业的转化规律和推进方式，其基本路径是，在看准方向、锚定价值的基础上提前布局，在推进过程中持续激活人和场景的力量。具体而言，可重点从三方面协同发力。

　　突出创新驱动，布局新赛道。注重从新赛道的起点出发，以推动重点产业链与未来产业发展为主攻方向，打造具有国际竞争力的产业集群。运用产业生态圈理念，将创新与产业化紧密结合起来，构建以企业为主体，涵盖基础研究、技术创新、成果产业化、科技金融全链条的创新生态链，吸引各类创新资源要素高效配置和集聚协作。与此同时，应实施一系列创新驱动政策，梳理完善相应法律，营造有利于各种超前的高科技和新应用竞相涌现的良好氛围与法治环境。

　　坚持以人为本，培育新赛手。人才资源是第一资源，制胜新赛道的一个关键在于“赛手”，以及激励其跑出好成绩的新机制。应着眼于新赛手成长，加快培育一批平台型龙头企业、区域性科技服务机构和更多“专精特新”企业，围绕紧缺人才制定针对性政策，根据新赛道产业人力资本需求规模与层次，搭建高素质、高质量人才引育管理体系。既要提高人才自主培养质量和能力，也要加快引进高端人才，为各类人才发展提供更优质保障。

　　深化场景供给，建设新赛场。想要真正跑通新赛道，必须尊重产业规律，遵循需求导向和场景驱动。新赛道依托的新赛场，由大量可验证需求和可落地场景构成。应通过搭建产业新生态载体，优化场景供给流程，形成产品接入、场景实测、推广示范的全流程场景生长链条，加速技术转变为现实生产力。在挖掘国内市场的同时，应着眼全球，在全球范围开掘制胜新赛道的更大需求和更多场景，瞄准世界一流创新资源开展合作，深度融入全球分工体系并增强国际影响力，实现从跟跑、并跑到领跑的跃升。

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）