图1 中国智慧城市AI专利申请量和授权量
报告显示,依据“创造力”、“保护力”、“运用力”、“竞争力”、“影响力”五大指标维度对智慧城市AI技术的主要创新主体进行高价值专利及其创新驱动力评价,我国企业申请人优势明显,有7家企业和3所国内一流高校得分相对较高,足见该领域人工智能技术产业端应用相对较为成熟。
在企业层面,我国一批互联网、科技企业表现较为突出,通过人工智能技术的研发积累,在各自领域为赋能智慧城市建设奠定了坚实的技术基础,推动了其智慧城市产品的开发和应用。百度公司主要围绕计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等多个AI基础技术领域进行专利布局,与北京市海淀区携手打造的“海淀城市大脑”,依托飞桨深度学习平台,构建兼容异构算力设备和多元算法模型的AI计算中心,提供基础算力和算法资源的统一集中管理、按需分配,支撑了50余个城市管理领域的AI应用创新。腾讯公司则瞄准数字政务、城市治理、城市决策和产业互联等相关技术领域布局专利,与长沙市依托“WeCity未来城市”平台,联手打造长沙智慧城市能力核心——“长沙城市超级大脑”,支撑全市各级各部门数据需求,快速支撑人工智能场景,以标准化、智能化方式提升各级政府办事、办公效率。国家电网主要围绕电力管理与检测领域技术进行专利布局,其推出的“智慧城市大脑”综合应用服务产品,以电力数据为核心、融合汇聚城市经济、人口、楼市等多元化城市数据,持续推进城市经济监测分析、人口流动分析、疫情影响监测分析、住宅空置监测分析等智能场景的部署运营。华为公司主要围绕计算机视觉、自然语言处理等多个AI基础技术领域进行专利布局,其参与的数字福州建设,通过构建共性能力平台,赋能各垂直部委信息化系统建设,在减少重复性建设投资的同时,发挥数据融合价值,加速智慧城市建设。
在高校创新端,我国一批国内重点高校表现突出,研究领域涉及智能感知、安防监控、数据管理、城市规划、智慧政务、灾害模拟等,通过产学研合作,建立联合实验室、创新平台和创新中心,与企业开展共同研发,校企联合发力,共同攻关,赋能我国智慧城市试点建设,为城市管理构建成熟的“智慧大脑”与完整的“神经网络”,推动城市管理各环节的互联互通,助力未来城市建设发展模式的深刻变化。浙江大学重点围绕城乡规划、社会综治、数据治理等应用领域进行专利布局,并于2010年与国脉互联公司联合成立我国首个“智慧城市研究中心”,校企联合共同推动我国智慧城市快速发展。清华大学围绕深度学习、计算机视觉等技术领域布局专利,2019年与广联达公司共建“数字城市实验室”,共同推动新型智慧城市建设。
构建数据基础制度体系的有力举措******
作者:江小涓(中国行政管理学会会长)、白京羽(国家发展和改革委员会创新驱动发展中心主任)
习近平总书记指出:“数据基础制度建设事关国家发展和安全大局,要维护国家数据安全,保护个人信息和商业秘密,促进数据高效流通使用、赋能实体经济,统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理,加快构建数据基础制度体系。”近日印发的《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称“数据二十条”),明确了数据要素市场制度建设的基本框架、前进方向和工作重点,对于构建数据基础制度、推进数据要素市场建设、更好发挥数据要素作用具有重要意义。
把数据作为继土地、劳动力、资本、技术之后新的重要生产要素,是数字经济发展的必然要求。首先,数据的爆炸式增长和大规模流通应用,推动大数据中心、移动基站等基础设施投资规模持续增长,激发电商、社交、娱乐等数字消费提质增效,促进产业互联网、智能产业等数字生产提速放量,加快数字贸易发展,为稳住宏观经济大盘、促进经济持续增长提供强劲动力。其次,数据要素的高效利用,能够汇聚海量信息并进行智能匹配,克服资源配置中的信息壁垒,形成供需互促、产销并进的良性互动,有利于用好国际国内两个市场、两种资源。再次,数据大规模流通应用,能够产生常规条件下难以获得的新信息、新能量,有利于促进颠覆性创新,催生出新技术新产品新业态新模式。最后,与传统生产要素不同,数据可以被多次复制共享,这决定了数据要素在市场化应用的同时也可以大量应用于公共服务的多个场景,提升公共服务的可及性、普惠性、均等化水平,促进经济发展成果普惠共享。
与传统生产要素相比,数据要素具有产权复杂性、交易多元化、技术依赖性强等特征。“数据二十条”既把握数据同其他生产要素的共性,又把握数据要素的特性,提出了有针对性的措施。
处理好数据产权和使用权的关系。数据参与生产、交换、消费、分配,所有权是绕不开的问题。这主要是因为数据尤其是有价值的大数据,其产生过程往往伴随着多个主体,导致确定数据产权的问题较为复杂。“数据二十条”并不回避数据要素的复杂产权问题,同时更强调使用权,提出“探索数据产权结构性分置制度”,要求“根据数据来源和数据生成特征,分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利”,从而在总体框架上采用结构性分置,具体操作上采用分类分级确权授权使用,创造性提出建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架,构建中国特色数据产权制度体系。这既符合社会认知基础、数据要素特点、事物发展规律,也为今后继续探索留下足够空间。
处理好场内交易和场外交易的关系。目前市场上的数据交易方式,既有数据交易所形式的场内交易,也有企业与企业之间直接发生数据交互的场外交易。场内交易一定程度上利于监管,但需付出额外成本;场外交易虽灵活多样,却易出现违规行为。对此,“数据二十条”提出“完善和规范数据流通规则,构建促进使用和流通、场内场外相结合的交易制度体系,规范引导场外交易,培育壮大场内交易”,并在完善数据全流程合规与监管规则体系、统筹构建规范高效的数据交易场所、培育数据要素流通和交易服务生态等方面提出指导意见,为探索建立合规高效、场内场外结合的数据要素流通和交易制度指明了前进方向,也有利于探索更优的数据交易方式。
处理好数据共享和数据安全的关系。公共数据体量巨大、价值含量高,无论是社会治理还是产业发展,都迫切需要使用公共数据。“数据二十条”对公共数据的开发利用作出规定,主基调是坚持开放共享,强调“推进实施公共数据确权授权机制”,鼓励公共数据在保护个人隐私和确保公共安全的前提下,按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求,以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供,对不承载个人信息和不影响公共安全的公共数据,推动按用途加大供给使用范围。也要看到,可以无条件开放的公共数据是有限的,大部分公共数据具有一定敏感性。在这方面,“数据二十条”要求“依法依规予以保密的公共数据不予开放,严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场,保障公共数据供给使用的公共利益”。这些规定为在确保数据安全的前提下,最大限度促进公共数据的高效利用和要素价值释放提供了有力制度保障。
还要看到,数据的大规模流通应用对数据安全相关技术创新发展提出了更高要求。近年来,市场上已经出现了一些维护数据安全的技术,如隐私保护计算和区块链技术等,为解决数据安全与数据流通之间的矛盾提供了可能选项。“数据二十条”高度重视数据安全相关技术创新发展,鼓励探索数据流通安全保障技术、标准、方案;支持开展数据流通相关安全技术研发和服务,促进不同场景下数据要素安全可信流通;提出以“揭榜挂帅”方式支持有条件的部门、行业加快突破数据可信流通、安全治理等关键技术。这对于实现以数据安全技术保障数据合理使用、以数据使用促进数据安全技术持续发展具有重要推动作用。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)