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未来产业原创科技待突破******

　　近日，预见未来·把握未来——“未来产业展望”活动在京举行。来自战略界、科技界、企业界的专家学者围绕“未来产业——新时代首都高质量发展重要引擎”议题，探讨未来产业的未来可能。

　　与会者认为，未来产业已初具发展条件，但仍缺乏重大原创性成果，而补齐这块短板需要科技界与企业界的共同努力。

　　战略家说：

　　未来产业已初具发展条件

　　针对未来产业背后的技术逻辑、投资机遇和技术应用场景，中科院科技战略咨询研究院院长潘教峰表示，未来产业发展呈现3个态势。从产业创新方向看，全球主要创新型国家产业布局集中在智能、低碳、健康等前沿方向；从产业转型趋势看，注重未来产业与传统产业融合创新；从产业组织模式看，形成从技术、生产、产品到商业的全产业创新链。

　　“目前我国未来产业初具发展条件，但同时存在重大原创性成果缺乏，企业对源头技术基础研究投入较少，产业基础能力‘长板’优势亟待培育，科技成果产业转化率、知识产权价值较低等挑战。”潘教峰说。

　　他表示，未来一个时期是重塑产业竞争优势、推动制造强国建设迈出实质性步伐的关键时期，要通过提升科技创新能力、发展未来产业，挖掘创造更多新兴增长点。

　　中国宏观经济研究院产业经济研究所创新战略研究室主任姜江表示，未来产业带有明显的阶段性、时效性特征，就我国当前经济形势而言，新能源、人工智能、生物制造、绿色低碳、量子计算等前沿技术及其应用推广衍生的大量新业态新模式新产业，无疑是未来产业的主要构成。与此同时，能够发挥我国龙头平台企业优势、巨大应用场景优势的数字经济、生物经济等，也是我国未来产业当前及未来较长一个时期发展的重要方向。

　　科学家说：

　　三大未来产业领域研发机遇可见

　　一直以来，新一代信息技术、新能源、生物医药被视为最具前景的未来产业。

　　“今天的数字化就是100年前的电气化，是一个新时代的开始。从电气化到数字化，为我们提供了一个可持续发展的新引擎。尤其是电气化和数字化的融合，将为我们创造很多不同的机会和发展可能性。”中国工程院院士、阿里云创始人王坚说。

　　对于如何推动新一代信息技术高质量发展，王坚认为，数字化有3个非常重要的技术基石，即互联网、数据、计算。互联网是国家经济社会发展的基础设施，打破传统时空界限；数据是新的生产资料，成为国家、社会和企业的战略资源；计算是新的公共服务，成为国家、社会和企业的能源动力。

　　对于新能源领域的未来发展，中国工程院院士、生态环境部环境规划院院长王金南认为，气候变化治理将引发一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，并促进绿色低碳产业及技术投资快速增长。我国的碳达峰碳中和是国际上排放压力最大、中和降幅最快、转型任务最重、投入成本最高的复杂系统工程。

　　王金南预判，电气化与智慧电网、光伏和风能发电、氢能、CCUS等负碳技术将成为全球及中国实现碳中和的优先发展领域。这些领域的投资预计占全球及中国应对气候变化总投资的70%以上。

　　在生物医药领域，中国工程院院士、国家新药（抗肿瘤）临床研究中心主任徐兵河表示，当前抗肿瘤药物研发呈现四大趋势，小分子靶向治疗药物仍为研发主流，免疫治疗药物迅猛增长，细胞/基因治疗方兴未艾，ADC、双抗等新型药物层出不穷。

　　他认为，中国抗肿瘤创新药研发取得很大进步，但仍面临挑战，如靶点同质化、源头创新储备不足、临床研究能力有待提高等。

　　企业家说：

　　加大研发投入，死磕硬核技术

　　在此次活动上，不少企业人士分享了他们对新技术新产业新业态新模式的预测。

　　北京能源集团有限责任公司党委书记、董事长姜帆认为，最具成长性的未来产业是新能源产业，现在集中爆发的是新能源汽车产业，下一轮迎来高速发展的将是新能源发电和新能源材料。

　　北京神州细胞生物技术集团股份公司董事长谢良志认为，生物医药行业可能是永远性的未来产业、朝阳产业。产业发展单靠资本支持远远不够，这既需要重视基础研究，也需要重视产业成果转化和政策扶持，同时在监管上应进一步扩大投入、更具灵活性，最终形成各方密切配合的市场环境。

　　北京金融控股集团副总经理李岷认为，全要素生产率边际增长点的关键在于数据要素，未来数据最重要的价值在于推动形成经济增长预期，这需要把更多资金资源配置到新兴的数字经济领域。

　　“未来产业是个永恒主题，有巨大的想象空间。但不管环境、产业技术、政策怎么变化，唯一不变的是企业的内在价值。”启迪之星（北京）投资管理有限公司总经理、主管合伙人刘博说。

　　小米集团高级副总裁兼手机部总裁曾学忠表示，坚持技术为本，坚定不移加大研发投入，坚持死磕硬核技术创新，坚持打造浓郁的工程师文化，是优秀创新企业必须保有的底色。

　　“做好未来产业投资，有赖于社会形成尊重企业家精神、增强技术科研人员与商业主动结合的意识、培育和重视创业资本力量的氛围。”洪泰基金创始合伙人、董事长盛希泰说。（倪思洁）

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）