智慧城市建设加速释放数据要素红利******
智慧城市是数字经济的重要载体，其核心目标在于实现兴业、善政、利民。近年来，随着大数据、AI、云计算、物联网等技术日趋成熟，我国的智慧城市建设进入了高速发展阶段，形成了多个智慧城市群。
政府牵头
做好智慧城市“顶层设计”
政策扶持对于智慧城市建设推进的意义重大，国家“十四五”规划提出以数字化助推城乡发展和治理模式创新。今年的政府工作报告明确指出，要建设数字信息基础设施，推进5G规模化应用，促进产业数字化转型，发展智慧城市、数字乡村。
2021年9月，北京城市副中心政务服务中心正式投入运行。该中心推进政务服务与5G、区块链、大数据、物联网、人工智能等技术的融合创新，配备了50多台智能政务终端设备，通过“云窗口”系统建设，以位于六里桥的北京市政务服务中心为审批总后台，打造“数据共享、信息复用、远程交互”三位一体的新模式，实现群众和企业从办事预约申报、咨询导服、受理审批，到结果反馈等服务全流程的“智能无感”新体验。
北京城市副中心政务服务中心相关负责人介绍，数字技术正广泛应用到现有政务服务场景中，办事人通过智能终端或综合窗口可完成1993个市级事项全流程异地办理，形成了“东西呼应、双子联动”的服务新格局，具有首都特色、智能高效、暖心贴心的政务服务新模式正在赋能北京城市副中心，使得营商环境不断优化、经济发展再添“翼”。
浙江省衢州市将“城市数据大脑”作为未来衢州政府数字化转型的主抓手，通过科学利用城市数据资源、算法资源、算力资源，统筹优化城市公共资源，实时补齐城市运行短板，实现“全城渗透、全层嵌入、全产业感知、全域脉动”，持续驱动数据产业创新、数据治理赋能、数据服务优化，为推动市域治理体系和治理能力现代化建设提供有力支撑。
衢州市副市长田俊表示：“通过‘城市大脑’的建设，给基层治理赋能，贯通了省市县‘一网通管’，在市场监管、应急响应、生态环保、群众文化生活建设领域实现了系统性打通。通过数字化消除传统体制障碍，形成合力，职能的下沉使基层治理达到‘最优解’。”
企业参与
智慧城市项目“遍地开花”
数据是数字经济时代重要的生产要素，如何进行安全、高效的数据交易是激活数字经济发展潜力的重要课题。中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所所长金键指出，智慧城市建设的重心在于充分发挥数据要素的作用和价值，将处在不同部门、不同行业、不同系统间的海量异构数据融合与共享。
作为数据和数字经济大省，广东省正在积极探索行之有效的数据交易模式。目前，广东省重点打造新型数据交易所，为市场提供安全可控的流通交易平台。
在政府的积极推动下，广东省各类中小企业、创新型初创企业、服务创新企业积极将自身的数据、服务、资产，以及算力资源等产品投入市场交易。数据交易所采用“一所、多基地、多平台”架构运营，引入央企控股及省区市龙头国企优势资源共同建设，将围绕数据交易服务、数据资产管理及增值、数据应用服务、金融衍生工具、数据企业孵化等业务打造多平台，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，加快释放数据红利。
随着政府关于加快智慧城市建设的政策不断出台，政策红利持续释放。各地的高科技企业纷纷响应政府号召，投身智慧城市建设新赛道。与此同时，传统企业也在积极探索“智慧转型”之路，为市场注入新活力。
浙江省宁波市正推动数字经济赋能传统城市管理改革。北仑区作为宁波市的“老港区”，城市环境卫生治理工作负担较重。北仑区通过引入具有数字化平台开发能力的国内大型环卫企业——中环洁集团股份有限公司，实现了优化体制机制整体布局，完成了传统环卫部门的“数字化”和“智能化”转型。
企业数字化平台数据接入政府数字管理平台，实现了“政企联动”“一网统管”模式，让“数字城市”发展具备更多潜力，让创新的城市管理与智慧城市发展有了更多的“适配性”，这样的运营模式为城市带来了新活力。
探索未来
智慧城市发展前景广阔
根据IDC《全球智慧城市支出指南》，2021年中国智慧城市的IT总体投资达259亿美元，年增长率15%。近年来，各地逐步加大智慧城市建设的投入力度，智慧城市发展前景广阔。
中国国际经济交流中心首席研究员张燕生指出，要探索如何将城市治理和数字经济有效结合起来，提升城市管理整体水平，以及探索数字经济赋能如何提升全要素生产率，让技术进步推动生产力的提升。
中国社科院中国城市发展研究会副理事长贺可嘉认为，下一步，智慧城市建设应该与大数据、云计算、区块链、人工智能等技术进行深度融合。从政府角度看，政府可能将逐渐主导在物理空间推动城市的智慧化工作，在元宇宙空间推动孪生智慧城市的建设工作，完成线上线下双城市的发展实践。线下智慧空间建设将打破环保、能源与机械智能化等传统科学壁垒，全方位改善城市生活环境。线上孪生城市的智慧空间将打破时间与空间束缚，让居民分享到更具层次的互动体验。
在金键看来，智慧城市建设应以促进数据要素流动为核心，从新型基础设施建设、综合服务能力提升、典型应用打造三个方面形成政府和企业共同参与的多元投资和协同联动模式。充分发挥科技巨头的技术创新能力，联合打造综合服务平台，帮助传统企业和中小企业实现数字化转型。
根据中国智慧城市工作委员会数据，2022年，我国智慧城市市场规模将达到25万亿元。随着智慧城市建设水平的不断提高，未来将有越来越多的城市实现“智能化”，从而让更多的人都能感知数字技术带来的变革、享受数字经济发展带来的红利。（经济参考报记者 孙广见 杨柳 郝菁）
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)
