司马红委员聚焦人工智能：建立统一数据标准体系，重点培育三类创新人才

人工智能从2017年第一次出现在政府工作报告后，今年已经是第三年出现在政府工作报告中，“智能+”的表述引发广泛关注。

今年全国两会，全国政协委员、民建北京市委主委、北京市科学技术协会常务副主席司马红聚焦人工智能并带来相关提案。

她介绍说，截至2018年底，我国活跃人工智能企业数量仅次于美国，位列全球第二，人工智能产业将成为促进我国经济转型增长的新动能和推动我国经济高质量发展的新引擎。

提到人工智能与数据的关系，司马红委员谈到，人工智能的技术特点，决定其发展离不开高质量、大规模的数据支撑，通过数据的开放共享创建数据生态、以数据生态激活创新生态，能够加速人工智能技术创新、推动人工智能产业发展、促进人工智能技术与实体经济深度融合。

她讲到，我国拥有全球门类最齐全、规模最庞大的数据资源，一是由阿里、腾讯、百度、京东等互联网企业和全国8.29亿网民共同贡献的消费数据；二是覆盖农业、工业和服务业的产业数据；三是幅员辽阔的国土所蕴含的天文、地理、水文、环境等自然数据。以智能制造为例，作为世界第一大工业国，庞大的工业规模和完善的工业体系产生的工业大数据，为智能制造发展提供了坚实的基础。

“但不完善的数据环境，限制了人工智能产业全面快速发展。”对此，司马红委员认为这些限制主要体现在四个方面：即政府数据开放共享程度不足；商业数据开放共享缺乏有效激励；缺乏统一数据标准，跨行业、跨领域的数据难以有效融合；大数据、智能技术和行业应用脱节。

关于商业数据，她谈到，商业数据一般集中于大型电信运营商、平台型科技公司，是企业的核心资源，能够直接为企业创造价值。加之部分数据涉及用户隐私、商业机密，导致企业没有开放共享商业数据的动力。故此，有效的开放共享商业数据激励机制亟待建立。

在数据标准问题上，司马红委员以工业互联网为例说到，数据标准林立，供应链、产业链上各环节数据难以融合，生产端和消费端、产业内和产业外的数据壁垒不能打破，难以形成完善的数据环境，影响智能制造的发展潜力。

针对上述问题，她提出五点建议，即尽快出台政府数据开放的指标体系和指导标准，为商业数据市场化流通提供制度保障和技术支撑，推进跨行业数据互联互通标准的制定，建立以数据为核心的人工智能创新平台，立足创新平台生态培育多层次人工智能创新人才。

关于跨行业数据互联互通标准的制定，司马红委员进行了深入阐释。她建议，加强数据标准化的顶层设计，逐步统一数字化基础设施、底层技术、平台工具、行业应用、管理和安全的数据标准体系，统一不同部门、不同领域的标准资源，完善跨部门、跨行业的数据标准体系；加强我国数据标准化组织与相关国际组织的交流合作，积极参与国际数据标准化工作；建立数据标准动态跟踪机制，面向技术进步和产业发展的需求适时调整数据标准体系。“通过建立统一的数据标准体系为人工智能产业的技术创新和产业发展营造有利的环境。”

在人工智能创新平台搭建上，司马红委员建议，以数据链融合产业链、供应链和价值链，以开放共享的数据生态集成人工智能产业创新要素。打破“官产学研”的合作思维定势，构建数据提供方、数据服务方和数据消费方三位一体的人工智能创新平台，融合平台各方在数据来源、技术研发和业务场景理解等方面的优势，形成“业务主导、数据驱动、技术赋能”的人工智能价值创造闭环，实现技术创新和商业创新的双轮驱动。

产业要发展，人才是关键。在司马红委员看来，结合人工智能产业特点制定人才政策，应重点培育三类人工智能创新人才，即具备人工智能技术原创能力的科技人才、具备工作技能的一线技术工人和具备行业知识、技术能力、管理经验和商业思维的复合型产业人才等，从而为人工智能产业全面快速发展提供人才储备。

来源：光明网记者

作者：邱晓琴