随着大数据技术成熟，商业模式不断创新，行业间联系逐渐紧密，当下十年是大数据产业密集爆发的时期，加深对大数据及其产业发展方向的理解至关重要。本刊记者采访了赛迪顾问股份有限公司总裁孙会峰，就相关问题进行请教和探讨。

　　本刊记者：请您谈谈当前我国大数据行业的发展状况？

　　孙会峰：随着大数据技术成熟，商业模式不断创新，行业间联系逐渐紧密，当下十年是大数据产业密集爆发的时期。2016—2018年，大数据行业在商业模式创新、具体产品尝试及成熟方面呈现大量爆发的态势。一些大数据企业经受住市场检验开始实现盈利。长远看，不同行业的数据最终会相互融合。因为行业数据是局部或有一定限度的数据，只有和其它行业数据相互融合并发生关联关系才可能产生价值，就像浏览习惯可以变成购买倾向。所以，我认为，这3~5年，企业将在各领域大量尝试成熟的产品、应用和服务，接下来，这些成熟产品的应用模式与场景之间还会有数据的互换、融合、交叉、验证、比对，以及数据之上更加深度价值化之后的东西。

　　本刊记者：您认为目前哪方面的数据比较有价值？

　　孙会峰：面向消费者的互联网数据当前应用程度较高，如出行数据、医疗数据、网购倾向数据、位置服务数据、移动支付数据等。为什么这些数据相对来说较为成熟？从消费者角度讲，消费者对这类数据的防范心理不成熟，为追求便利或低价，可以忍受开放或牺牲一部分安全性。从商家角度讲，移动互联网平台的诞生使部分生活、工作、工具迁移到网上，这种迁移给数据的获取、处理、深度加工创造了条件。所以，面向消费者的基于互联网、移动互联网的应用，其数据开发强度、力度、深度比较成熟。这些企业利用获取的数据开发数据产品来方便消费者，对消费者的工作与生活提供很大便利。但是，需要解决数据的安全、保护、隐私、所有权问题。

　　基于公共管理和服务的数据也具有较高价值，但其开发处于起步阶段。充分开发利用涉及个人医疗信息跨区域共享、交通调度、城市综合管理与服务等服务于民生的数据，可以降低社会运行成本，提高社会运行效率，甚至完全颠覆现有的城市管理方式。如果将个人信息、交通信息、车辆信息完全实现实时调度，就可取消红绿灯，道路设计也可完全根据现实数据定量化。这样，整个社会管理都会发生很大变化，符合政府现在说的放管服务。这些定量数据能够大幅提升社会管理水平，但其开发难度很大，有历史的原因，也有部门的利益问题。在责、权没进行明确划分之前，盲目地放开会出现问题。

　　本刊记者：在此阶段中，我国在发展大数据时应当注意哪些问题，您有什么好建议？

　　孙会峰：首先要学习欧美，特别是欧洲。欧洲人谈大数据，首先是通过立法的形式确立规则。但我国在该领域缺乏法律的顶层设计，管理较为滞后，管理尺度不明。二是要确立新模式，包括数据的应用模式、开发模式、运维模式、付费模式等。当前，根据审计和财务规定，政府预算不能完全购买服务，必须购买硬件，做到有据可查。但未来信息化中平台和服务是真正的核心，因此，需要确立新的监管模式、预算体系以及跨行业的数据共享方式等。三是通过应用和服务的创新来瓦解现在的供给方式。通过革命或自发努力，依靠应用和服务的创新倒逼供给方式的变化。

　　本刊记者：赛迪顾问在大数据方面有没有相关产品？

　　孙会峰：赛迪是研究行业出身，非常关注每个行业的变化、原因、推动因素、未来趋势等，代表产品是“满天星·产业通”。该产品把基于行业的知识汇集到产业平台，给所有需要行业知识的人提供服务。我们汇集全行业的投资数据、进出口数据、产量效益利润数据、知识产权数据、专家数据、政策、投资企业区域分布等，建立数据库体系，进行数据挖掘。基于这些数据，可以制作企业画像，用于鉴定投资企业的真实度。企业画像包括企业的历史情况、结构图、各地投资、营收规模、企业信用等，帮助投资方进行决策。这相当于把赛迪所有顾问的专业知识线上化，用大数据的方法来重新改造产品体系。

　　本刊记者：您提到的“满天星·产业通”汇集了大量数据，其数据来自何处？这款产品的服务对象是谁？

　　孙会峰：产业通不是一款面向消费者的产品，而是一个基于产业发展和商业创新的产品体系，目前采用会员制，实质是将历史的所有知识用模型化、数据化、专业化的方式进行展示。产品的数据来源包括两类：第一类是公司积累的数据。这些数据包括公司的调查数据、工业运行数据、统计数据、海关数据和行业共性数据等。第二类是一些公开数据，即通过互联网渠道汇聚的数据，包含国内外的全行业数据。产业通的服务对象包括三类。第一类是政府，主要是社会与经济发展的政府部门，包括发改委、工信部等。第二类是企业，企业主要关注行业上下游竞争者，行业政策等。第三类是机构投资者，如基金、资管机构等。

　　本刊记者：有人把大数据跟智能化结合起来，叫大数据智能化时代，您怎样评价这个观点？大数据时代有什么鲜明的特色？

　　孙会峰：抽象看，数据是用0、1代码表示的信息。通常所说的硬件、云计算、算法等，都是在加工数据，即采用算法加硬件这种软硬结合的方式对数据进行加工，把数据转化成我们需要的知识、信息或服务。加工过程或产品本身的改进可带来智能化水平的提升。加工过程的改进，即提高加工工具的智能化水平，包括算法、运算速度、对比库等。产品本身的改进，即提高输出结果的智能化水平。过去，我们输出的是一个定量的结果，现在，可能输出的是一个不断进化的模型，就像通过算法训练机器人使它具备某种能力，这就叫产品本身的智能化。关于智能和大数据的关系，我认为数据是智能的原料或基础。没有数据，智能无从谈起。智能更多的是结果，或者说是愿景，即通过技术手段来处理数据，最后达到智能化的愿景。数据与智能是互补的，不能说大数据就是智能，但智能肯定需要大数据，而且大数据的高级发展阶段必然会延伸到智能的方向。大数据为智能化时代提供了一个良好的基础和支撑，万物都变成可数据化、可数字化、可度量化、可价值化，“化”是一个过程，“化”的结果就是智能。

　　本刊记者：中国在大数据方面有没有可能实现“弯道超车”？

　　孙会峰：从技术方面理解，大数据就是数据的加工、处理、价值化的过程。在信息技术领域，竞争的终极对决只有中国和美国。但中美的产业结构各有不同，美国的特点是有较强技术基础，包括算法、硬件、芯片等；中国的优势在于巨大的、快速变化的、多层次结构的市场需求孕育了无限的可能性。同样的商业模式，可能由美国人想到，但做成的却是中国人。全球互联网公司的前十名主要集中在中美，这就是大国大市场的优势，也称单一语言市场优势。巨大的市场优势为我们孕育了无限的创新可能，比如在移动支付方面，中国是全球第一，杭州机场已成为全球第一个无现金交易机场。巨大的市场需求反过来有可能促使我们在商业模式创新，甚至在模型技术上实现突破。

　　本刊记者：大数据产业未来在哪些方面会有更大的发展？

　　孙会峰：首先是要明确如何理解大数据产业。从狭义上看，大数据是与信息技术相关的数据技术的集合，包含数据的加工、存储、价值化、传输等，从形态上包括数据采集和加工的硬件、数据软件、数据体系、数据平台等，这些数据门类都可以作为大数据产业。在招商引资和产业孵化时可以重点关注。但是大数据产业不仅仅包含这些，我觉得有可能做出巨大产值的不是数据库的某一种技术，如数据加工、存储、处理、可视化等，而是这些技术的集合和某个行业的深度融合应用。

　　本刊记者：您最看好的技术与行业应用结合的新业态是什么？

　　孙会峰：技术与行业结合的例子有很多，比如旅游、交通等，我最看好的是医疗，它的市场需求绝对是数十万亿级的。过去的人有病看病，现在没病防病，最高级的是进行健康管理。现在，我们在有病治病方面医疗资源紧缺，可以采用一定的方法把优质的医疗资源在全国普及。过去一个医生同时段只能给一个病人看病，现在可以把他的知识架构建立成一个医疗机器人，给几万人看病，通过技术手段来解决优质医疗资源供给不足的问题。其次，在疾病预防中，普通人很难看懂专业性过高的医疗指标，因此需要解决医病双方知识之间的巨大鸿沟这一重要问题。最后，就是个人健康管理。我以前提出一个概念，就是把整个人从胚胎开始到去世都数字化。将人的每一个阶段、每一个器官都数字化，建立三维模型，与专业的信息库进行比对，消除专业知识的落差，实现真正的健康管理。

　　因此，我认为跟行业结合的数据应用是有巨大潜力的新业态。过去，我们做过一个判断，就是产业边际在消融、行业之间在融合。对真正的大数据企业讲，应用是推动行业发展的本质原因，需求是解决一切问题的根本。无论技术多好，只有为市场和顾客解决了问题，有人愿意买单，才是成功的。