探索數(shù)據(jù)要素的賦能作用

數(shù)據(jù)賦能首先需要把數(shù)據(jù)變成知識形成行業(yè)洞見，最后基于洞見來指導決策及行動，完成價值的實現(xiàn)。目前，數(shù)據(jù)依然是有邊界的，有國界的，這在一定程度上決定著大數(shù)據(jù)市場的走勢，在保護隱私和保護數(shù)據(jù)安全的前提下，開放更多的能夠開放的非隱私數(shù)據(jù)至關重要。

十年前，有人戲說，“或許在未來，人們見面可能不是問你有多少資金，而是問你有多少數(shù)據(jù);對于一家公司競爭力的評判，或許不僅僅是問技術水平如何，還會問公司有多少數(shù)據(jù)”。現(xiàn)在，這樣的“戲說”成真，人類進入數(shù)據(jù)經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)的重要性已毋庸置疑，數(shù)據(jù)成為與土地、勞動力、資本、技術等一樣重要的新型生產(chǎn)要素，正在各個領域發(fā)揮著倍增器的作用。在數(shù)字經(jīng)濟時代，怎樣布局才能把數(shù)據(jù)變成真正的財富，變成生產(chǎn)力？又怎樣做才能避免數(shù)據(jù)帶來的種種挑戰(zhàn)？

數(shù)據(jù)的本質與特性

人類發(fā)展的歷史，正是一個數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生和積累的過程，某種意義上看數(shù)據(jù)的規(guī)模是與人類文明的發(fā)展程度和經(jīng)濟的發(fā)達程度成正比的。經(jīng)濟系統(tǒng)甚至可以被看作是數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，任何實體的價值都取決于其對數(shù)據(jù)處理的貢獻。

那么，數(shù)據(jù)到底是什么？答案是對客觀事物的性質、狀態(tài)以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它既可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù);也可以是離散的，如符號、文字，稱為數(shù)字數(shù)據(jù)。

從最開始的堆積石塊木棍或擺弄指趾記數(shù)，到使用結繩和契刻，再到今天的用激光干涉法捕捉引力波，人類對于數(shù)據(jù)獲取手段越來越豐富，所積累的數(shù)據(jù)也越來越多。

人們常常會聽到這樣一種說法，“大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)經(jīng)濟時代的‘石油’”。很長時間以來，石油是社會發(fā)展和人類生存不可缺少的能源資源之一。在現(xiàn)代文明社會，如果沒有了能源，一切現(xiàn)代物質文明也將隨之消失。為什么說記錄客觀事物的“符號”或“符號組合”如同石油，會影響并賦能各行各業(yè)呢？因為在數(shù)據(jù)經(jīng)濟時代，每個行業(yè)、每個領域的發(fā)展都無法脫離數(shù)據(jù)的賦能，數(shù)據(jù)正在給每一個領域帶來巨大的變量。

我們來看羅爾斯·羅伊斯（Rolls Royce）公司的故事。羅爾斯·羅伊斯是著名的英國航空發(fā)動機、船舶發(fā)動機制造公司，通過傳感器可以掌握發(fā)動機的任何細微變化，包括振動、壓力、溫度、速度等，從而可以依靠數(shù)據(jù)在問題發(fā)生前做到維修預警，這種可預防的維修（或叫做精準維修）可以把發(fā)動機的故障降低到最低，從而增加航空公司的獲利。除了可預防的維修，羅爾斯·羅伊斯公司還可以向航空公司提供全新的數(shù)據(jù)服務，比如根據(jù)航道與發(fā)動機狀況、天氣因素精準計算飛機應該攜帶的航油量，既保證有足夠的油量飛行，又不至于著陸時過高的油量成為危險因素。這些例子都是各行業(yè)成功運用大數(shù)據(jù)在數(shù)字化轉型中極其成功的案例。

數(shù)據(jù)的賦能效應，在我們今天的生活當中正越來越多發(fā)生，在音樂網(wǎng)站瀏覽喜歡的音樂，網(wǎng)站不僅僅給出了此刻我想聽的，還給出了我心中所念卻一時想不起名字的音樂，瞬間有種“被懂得”的驚喜，而“懂你”的那個人是“大數(shù)據(jù)+數(shù)字音樂個性化推薦算法”。又比如，在抗擊疫情時，利用大數(shù)據(jù)與人工智能可以縮短確診時間并為尋找特效藥贏得時間，原來一個醫(yī)生肉眼研判電子計算機斷層掃描（CT）片子可能需要515分鐘，大數(shù)據(jù)與人工智能（AI）結合之后，幾十秒內就可以準確地對新冠疑似案例CT影像做出判讀。利用大數(shù)據(jù)，制藥公司能夠加速新藥的研發(fā)，工廠能夠改進工藝，提升產(chǎn)品品質，農(nóng)民能夠更好地預防氣候和病蟲害影響提高農(nóng)作物的產(chǎn)量，等等，利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)賦能的場景不勝枚舉。

而在眾多的數(shù)據(jù)賦能案例的背后，都有著這樣一條邏輯線：“符號—數(shù)據(jù)—信息—知識—決策—行動”（見圖1）。首先需要把數(shù)據(jù)變成知識，形成行業(yè)洞見，最后基于洞見來指導決策及行動進行改變，完成價值的實現(xiàn)。其中有幾個關鍵點：一是數(shù)據(jù)是否足夠豐富，是否準確，能否呈現(xiàn)事物的真實狀態(tài);二是將數(shù)據(jù)變成行業(yè)洞見需要讀得懂數(shù)據(jù)的“慧眼”等等;三是這個洞察數(shù)據(jù)的能力是循序漸進的，它的不斷成熟來自建立一個“反饋閉環(huán)”（見圖2）。當下，AI 的發(fā)展處于認知層次，包含理解、洞見、推理、計劃與決策等能力。至于認知能力的進化動力則主要來自一個反饋閉環(huán)。這一閉環(huán)依賴于傳感器與執(zhí)行器兩大部分，表現(xiàn)為通過傳感器，將物理世界的數(shù)據(jù)傳輸至系統(tǒng)，系統(tǒng)對相關數(shù)據(jù)進行分析后，經(jīng)人機協(xié)同（人工智能和人類智慧，簡稱AI+HI）制定決策，并反饋給執(zhí)行器，再由執(zhí)行器在物理世界實施決策。在這個閉環(huán)中，AI+HI 肩負著最重要的分析與決策任務。

羅爾斯·羅伊斯公司為了真實捕捉發(fā)動機引擎的狀態(tài)，在每一個引擎上都加裝了數(shù)以千計的傳感器，從而獲取振動、壓力、溫度、速度等各個維度的數(shù)據(jù)，才能把引擎上每一個細微的變化都捕捉到;與此同時，羅爾斯·羅伊斯根據(jù)多年積累的發(fā)動機引擎經(jīng)驗通過“反饋閉環(huán)”不斷改進其算法，打造了洞悉發(fā)動機引擎的“慧眼”，基于此，能夠快速從海量數(shù)據(jù)中識別和判斷出引擎的健康狀況。

同任何事物都有衡量標準一樣，我們通常會用“面積大小”來衡量土地，會用“錢多錢少”來度量資金，而與土地、勞動力、資本、技術其他生產(chǎn)要素不同，數(shù)據(jù)這種新型生產(chǎn)要素，有它自己的特殊“習性”。比如它不會因為被使用而減少或消失，衡量它的維度，可以用幾個“V”來表達，即大量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）、價值（Value）、真實性（Veracity）等等。在業(yè)界有一句說“沒有哪一個數(shù)據(jù)比‘大量數(shù)據(jù)’有效”，意思是說再好的數(shù)據(jù)未必就有海量數(shù)據(jù)價值更高，強調的就是數(shù)據(jù)的海量性;也有一句說：“時間越近的數(shù)據(jù)價值越高”，強調的就是數(shù)據(jù)的“及時性”。

關于數(shù)據(jù)的及時性，我們依然以羅爾斯·羅伊斯的飛機發(fā)動機引擎數(shù)據(jù)來談，要準確判斷飛機引擎健康狀況，除了要求數(shù)據(jù)的多樣、大量之外，數(shù)據(jù)的高速（實時性）同樣非常關鍵，如果數(shù)據(jù)傳送延遲，發(fā)動機出了問題才后知后覺，我們只能成為“事后諸葛亮”。

依據(jù)數(shù)據(jù)的“習性”和釋放價值的方式，我們需要在采集和收集數(shù)據(jù)的時候，更完整地呈現(xiàn)這些維度。

如何利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)賦能

如何讓數(shù)據(jù)真正賦能各行各業(yè)，發(fā)揮其新型生產(chǎn)要素的能力呢？

首先需要建立“數(shù)據(jù)意識”并將“數(shù)據(jù)要素”嵌入業(yè)務流程中。今天，很多機構、企業(yè)盡管已經(jīng)知道數(shù)據(jù)的重要性，但在真正的業(yè)務決策和業(yè)務運作中依然是“數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)，業(yè)務是業(yè)務”，收集來的數(shù)據(jù)并沒有進入企業(yè)的決策和業(yè)務運作流程當中，依然是“橋歸橋，路歸路”。

事實上，當企業(yè)的生產(chǎn)要素發(fā)生改變時，需要與之相匹配的業(yè)務模式和業(yè)務流程。企業(yè)進行數(shù)字化轉型，基于數(shù)據(jù)進行智慧化運營，需要重構業(yè)務流程，構建適合自己的數(shù)字化業(yè)務模式和業(yè)務流程，讓數(shù)據(jù)智能無縫地嵌入業(yè)務當中。（見圖3）

以山特維克可樂滿（Sandvik Coromant）為例，這是一家給制造業(yè)提供工程機械和刀具系統(tǒng)的企業(yè)，業(yè)務遍及全球，為了給客戶提供個性化的服務，每當客戶遇到問題，這家公司都會派出專家到現(xiàn)場進行幫助并提出進一步的服務建議。但是這樣的作業(yè)模式、服務方式，意味著需要大量的技術專家，而且技術專家不可能每時每處都在。因此，為了滿足客戶個性化的服務需求，同時又能夠實現(xiàn)企業(yè)價值最大化，山特維克可樂滿在提供給客戶的刀具系統(tǒng)上加裝傳感器，通過系統(tǒng)將實時收集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦镜目蛻絷P系管理系統(tǒng)（CRM）中，并同步到呼叫中心，一旦用戶的刀具系統(tǒng)出現(xiàn)潛在問題，山特維克可樂滿就能夠即時通知客戶，保證客戶業(yè)務不中斷，實現(xiàn)持續(xù)生產(chǎn)，提升了效率。

山特維克可樂滿的數(shù)字化改造，有一個關鍵是將刀具、機器與流程結合在一起，完成了數(shù)據(jù)與業(yè)務的無縫嵌入，建立了一個完整的數(shù)據(jù)利用閉環(huán)，實現(xiàn)通過數(shù)據(jù)來自動化、智能化地為客戶提供服務。

不同的行業(yè)、不同的企業(yè)的業(yè)務痛點不同，其利用數(shù)據(jù)的切入方式與模式也不一樣。可以是基于某一小場景建立數(shù)據(jù)應用的閉環(huán)，也可以是生態(tài)鏈上下游實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，還可以是一個企業(yè)的全面數(shù)字化轉型，基于數(shù)據(jù)建立新的商業(yè)模式。

其次，要不斷降低從數(shù)據(jù)中獲得洞見的門檻與成本。無論是收集收據(jù)、存儲數(shù)據(jù)還是分析數(shù)據(jù)，都有一定的技術門檻，也有相應的成本，而這些門檻與成本成為讓很多企業(yè)止步于利用數(shù)據(jù)的一個重要原因。

加速數(shù)據(jù)賦能，需要推動數(shù)據(jù)獲取、存儲與分析的成本不斷降低，也需要這些技術與工具更為易用，這也是整個信息技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動力與目標。Gartner在定義大數(shù)據(jù)時這樣描述：“大數(shù)據(jù)是高容量、高速、極具多樣性的信息資產(chǎn)，它需要使用低成本、具有創(chuàng)新形式的信息處理方式來獲取洞見、制定決策。”這其中提到一個關鍵，即低成本來獲得洞見。事實上不僅僅是Gartner，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）在表述大數(shù)據(jù)時，也給出了類似提法：“新一代技術和架構旨在實現(xiàn)高速采集、挖掘/分析，經(jīng)濟地從海量數(shù)據(jù)中提取價值?！睙o論是IDC還是Gartner，他們都認為更低成本和更經(jīng)濟的方式在海量數(shù)據(jù)中獲得價值是新一代新技術發(fā)展的方向。

這些年，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術在這樣的目標下快速發(fā)展，讓數(shù)據(jù)利用的成本與門檻不斷降低。而近來的一些重要趨勢，如數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)自動化、數(shù)據(jù)即服務等，呈現(xiàn)出加速發(fā)展的態(tài)勢。隨著第五代移動通信（5G）與物聯(lián)網(wǎng)的加速發(fā)展，企業(yè)的高速運轉，數(shù)據(jù)也在飛速增長。IDC預測，到2025年全球將產(chǎn)生200 澤字節(jié)（ZB）的數(shù)據(jù)，這必然要求從數(shù)據(jù)中獲得“慧眼”的工具與技術越來越自動化、更加智能化、更加人性化。Gartner認為，在2022年，有超過40%的數(shù)據(jù)科學任務會實現(xiàn)了自動化。

微軟首席執(zhí)行官薩提亞·納德拉在談到微軟技術發(fā)展的目標時表示，要確保技術強度全民化，賦能全民開發(fā)者。云計算和人工智能等技術工具，應該掌握在全世界每一位知識工作者、一線員工、組織和公共部門機構的手中?！稗r(nóng)民可以操作一架低成本的無人機在農(nóng)田上空飛行，收集并傳回數(shù)據(jù)，在農(nóng)舍中的智能云和智能邊緣可以提供即時分析，例如哪里是干旱或病蟲害的高發(fā)區(qū)。在工廠車間的操作人員依靠下一代技術來辨別鉆頭位置的移動，從而確保精密制造。無論身處何地，醫(yī)生都可以利用增強現(xiàn)實技術進行虛擬會診，檢查病人身體，共享圖像，并即時從數(shù)據(jù)中獲得見解?！?/p>

要讓技術全民化，需要建立一種架構，使大眾可以跨越傳統(tǒng)上孤立的群體和地域，廣泛訪問和使用必要的工具、數(shù)據(jù)和技術。與此同時，應將數(shù)字技能融入教育，讓持續(xù)學習成為“新常態(tài)”。

一是需要將數(shù)字思維和數(shù)字技能的教育普及化。讓數(shù)字思維和技能的教育培訓覆蓋教育的各個階段，為各個階段的學生提供相應實用的培訓和實習機會，讓每一個人在每一個階段都能夠便利和持續(xù)地更新與學習數(shù)字技能。

二是要重視傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字技能在職培訓。媒體一般都比較關注新創(chuàng)公司帶來的顛覆式創(chuàng)新，給社會與經(jīng)濟發(fā)展帶來的巨大提升，但事實上，傳統(tǒng)優(yōu)勢企業(yè)憑借累積的行業(yè)知識和洞見，其數(shù)字化轉型對整個實體經(jīng)濟的高質量發(fā)展也有著深刻影響。為滿足數(shù)字化轉型的需求，要對在職員工進行培訓，通過提高數(shù)字技能，發(fā)揮他們對行業(yè)的專業(yè)積累，從而加速企業(yè)數(shù)字思維的形成，從數(shù)據(jù)中獲得洞見。要達成這樣的目標，需要增強員工終身學習的內驅力，建立自信心，同時需要實現(xiàn)數(shù)字技術“去神秘化”，推動包括無代碼、低代碼等便捷工具的逐漸普及，降低掌握數(shù)字技能的門檻。

三是要重視國際通用的行業(yè)認證。國際通用的行業(yè)認證，能夠提升全民對于數(shù)字技能的重視。要讓數(shù)字技能的賦能成為“新常態(tài)”需要全社會、全產(chǎn)業(yè)鏈都投入其中，形成一種終身學習的文化。

數(shù)據(jù)利用面臨的挑戰(zhàn)

隨著數(shù)據(jù)利用在各個領域的不斷深入，數(shù)據(jù)給經(jīng)濟高質量發(fā)展和生活的便利帶來越來越多的可能性，同時我們看到在數(shù)據(jù)利用中暴露出一些令人擔憂的問題。

第一，數(shù)據(jù)隱私保護與數(shù)據(jù)安全。人們常說，在數(shù)字時代，我們“無處藏身”，因為路上的攝像頭、銀行的人臉識別、手機上的應用程序（App）都記錄了我們的大部分軌跡。工廠的設備上網(wǎng)、各種物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備聯(lián)網(wǎng)，我們在充分享受數(shù)據(jù)帶來的巨大便利和賦能的同時，也存在很多的擔憂，用戶隱私數(shù)據(jù)泄露的事件屢禁不止，工廠物聯(lián)網(wǎng)被黑客攻擊。到底如何才能夠構筑起更好的用戶數(shù)據(jù)隱私保護和數(shù)據(jù)安全保護的屏障，同樣成為我們利用數(shù)據(jù)必須關注的重中之重。

目前，世界各國和地區(qū)相繼出臺了相關的保護數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)隱私的法律法規(guī)，比如歐盟出臺了《通用數(shù)據(jù)保護條例》（The General Data Protection Regulation，簡稱GDPR），對企業(yè)收集、控制和處理個人數(shù)據(jù)的方式做出了嚴格規(guī)范，如果違反GDPR，企業(yè)將面臨高達2000萬歐元或全球年營業(yè)額4%（兩者取其高）的巨額罰款。比如美國出臺了相關數(shù)據(jù)保護法——《加利福尼亞消費者隱私法案》（California Consumer Privacy Act，簡稱CCPA），根據(jù)規(guī)定，罰款金額范圍定在100美元750美元/受影響用戶，如果一個擁有100萬用戶賬戶的網(wǎng)絡服務因違規(guī)被罰款，這家公司很可能會倒閉。中國相繼出臺了《網(wǎng)絡安全法》《信息安全技術個人信息安全規(guī)范》《個人信息保護法（草案）》（Personal Information Protection Law，簡稱PIPL）等一系列法律法規(guī)。全球范圍內對信息安全和隱私保護的要求達到了新的高度。

當然數(shù)據(jù)隱私保護和信息安全僅僅是政府采取行動還不夠，當前大數(shù)據(jù)治理體系遠未形成，從大數(shù)據(jù)利用的倫理問題，到規(guī)范大數(shù)據(jù)分析技術經(jīng)濟發(fā)展以及應用的標準、流程和方法，到研究更好的保障技術，等等，數(shù)據(jù)隱私保護與數(shù)據(jù)安全需要更多的維度、更多的機構與團體參與進來，建立全面系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)治理體系，共同破解種種影響數(shù)據(jù)安全與隱私保護的難題。

第二，數(shù)據(jù)寡頭與大數(shù)據(jù)“殺熟”。數(shù)據(jù)正在成為新型的生產(chǎn)要素，一些科技巨頭因為擁有巨大的平臺優(yōu)勢，掌握大量數(shù)據(jù)，有可能成為數(shù)據(jù)寡頭，帶來數(shù)據(jù)壟斷。數(shù)據(jù)壟斷比技術壟斷更難突破，容易產(chǎn)生所謂的數(shù)字鴻溝問題。隨著數(shù)字經(jīng)濟時代的到來，數(shù)字鴻溝正呈現(xiàn)出多樣化的特征，既有微觀主體視角下個人、企業(yè)層面的數(shù)字鴻溝，也有宏觀地理范圍視角下地區(qū)、國家層面的數(shù)字鴻溝。如何避免數(shù)據(jù)壟斷造成的新數(shù)字鴻溝，是我們在數(shù)據(jù)經(jīng)濟時代必須要思考的問題。數(shù)據(jù)利用是一把雙刃劍，如果我們以“科技向善”的角度出發(fā)來利用數(shù)據(jù)，能夠很好地將數(shù)據(jù)造福于大眾，加速經(jīng)濟的高質量發(fā)展，如果被利益驅動缺乏底線，則有可能帶來巨大危害。從2020年開始，一些用戶遭遇大數(shù)據(jù)“殺熟”的事件被曝光出來：買同樣航班的機票蘋果手機比安卓手機要貴，同樣的位置叫車，安卓手機比蘋果手機要便宜，在網(wǎng)上買同樣的商品老客戶比新客戶要貴，等等。在數(shù)據(jù)給我們帶來便利的同時，我們也被一些互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)運用數(shù)據(jù)“割韭菜”了。

最近，一些中國的互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)簽署了《平臺企業(yè)維護公平競爭市場秩序承諾書》向社會承諾，不非法收集、使用消費者個人信息，不利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢“殺熟”。我們期待越來越多的科技企業(yè)加入到“科技向善”的隊伍中來，目前在歐美，一些公司已經(jīng)在公司內部建立的“技術道德委員會”規(guī)范技術原則，推動科技向善。

我們積極推動數(shù)據(jù)開放（Open Data）的理念，通過更開放地共享數(shù)據(jù)，破解人類面臨的重大挑戰(zhàn)。目前，數(shù)據(jù)依然是有邊界的，有國界的，這在一定程度上決定著大數(shù)據(jù)市場的走勢，我們相信在保護隱私和保護數(shù)據(jù)安全的前提下，開放更多的能夠開放的非隱私數(shù)據(jù)至關重要。當下，人類面對大量的難題，包括全球規(guī)模的流行病、氣候相關的危機、環(huán)境的污染、能源枯竭的壓力等等，我們需要攜起手來，開展跨國大數(shù)據(jù)合作，建立數(shù)據(jù)共享機制，在保障數(shù)據(jù)安全的前提下促進數(shù)據(jù)的跨境流動。

將不涉及隱私、不涉及安全、不涉及知識產(chǎn)權的數(shù)據(jù)開放，有助于加速科學研究，加速應對很多重要難題。在抗擊新冠疫情的過程中，有很多這樣的例子，2020年2月7日，中國國家生物信息中心（CNCB）/國家基因組科學數(shù)據(jù)中心（NGDC）將其新冠病毒基因組序列實現(xiàn)與美國國家生物信息中心（NCBI）核酸數(shù)據(jù)庫GenBank數(shù)據(jù)同步與共享，該信息庫為全球研究人員提供數(shù)據(jù)服務，為廣大科研人員開展對新冠病毒的深入研究與疫情防控提供方便快捷的數(shù)據(jù)支撐。目前許多國家都將其新冠病毒的基因序列向全球共享，這些基因序列數(shù)據(jù)能夠在很多維度加速抗疫，加速診治，并為疫苗研究、新藥研究，流行病學研究帶來巨大益處。比如將新發(fā)生的新冠病例基因序列與全球已公開的基因序列進行比對，能夠快速確認新發(fā)病例的來源。又比如關于疫苗的研發(fā)，印第安納大學通過對輪狀病毒基因組進行反向工程，有可能促進兒童疫苗的研發(fā)。但目前很多新冠病毒基因序列數(shù)據(jù)并未能夠公開共享，所以最近數(shù)百名科學家聯(lián)名呼吁全面公開共享新冠病毒基因組數(shù)據(jù)，以幫助分析變異病毒是如何在世界各地傳播的，科學家在呼吁中寫道，科學界應該“消除限制有效數(shù)據(jù)共享的障礙”。

另一個這方面的例子是關于全球氣候問題，在21世紀，我們面臨的最大氣候問題是“全球變暖”。要阻止全球變暖，避免氣候變化的最壞影響，人類需要停止向大氣中排放溫室氣體，需要電力、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通等各個產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)零排放，需要我們重新布局能源的使用，積極推進碳中和。目前全球已經(jīng)有50多個國家相繼宣布在21世紀中葉實現(xiàn)碳中和目標，眾多研究機構、團體正在積極推動碳中和技術與路徑的研發(fā)，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院的研究員開發(fā)建筑物能源模型，希望降低生活的能源消耗;哥本哈根研究機構希望研究新型的智能電表來推動人們節(jié)約能源;一項由中外科學家共同研究的項目發(fā)現(xiàn)人類排放的氣溶膠顆粒對地球有降溫作用，可以部分抵消溫室氣體引起的全球變暖;微軟宣布于2030年實現(xiàn)負碳排放，到2050年清除自公司創(chuàng)立以來所有排入大氣中的碳。目前，在世界各地從事碳中和相關技術研究的科學家們有一個共同感受，即可用于研究的數(shù)據(jù)太少，氣候影響涉及眾多因素，需要眾多維度的數(shù)據(jù)，迫切希望在抑制氣候變暖的研究主題下，獲得更多可以共享的非隱私、非信息安全數(shù)據(jù)。作為人工智能領域的研究人員，我們非常希望在科學研究領域能夠實現(xiàn)更大范圍的數(shù)據(jù)共享，更快地破解人類面臨的諸多重大難題。

（洪小文為微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發(fā)集團主席、微軟亞洲研究院院長。本文編輯/秦婷）