大数据时代，每个人都成了数据本身。

作为新的生产要素，大数据的价值是否被充分挖掘，又带了哪些隐患？我们如何抓住机遇应对挑战？面对新技术革命的机遇，大数据能否为传统产业赋能，带动中国在这一轮全球科技竞争中走在前列？

观察者网对话《第四产业：数据业的未来图景》编写组成员、国家信息中心研究员吕欣，解读以上问题。

观察者网：大数据正在深刻地改变着我们这个世界，根据您的研究和论述，我们可以了解到大数据技术在人类应对自然灾害、疫情方面正在发挥举足轻重的作用。您能否以过去三年的新冠疫情为例，向我们介绍一下，面对这样一场疫情，如果没有大数据技术，比如说二十年前，我们的政府会采取哪些措施应对，而大数据的赋能又在哪些环节发挥了巨大的作用，让中国在如此大的范围和体量上的疫情精准防控成为可能？

吕欣：您这个问题提的很好，没有大数据技术的年代，应对疫情的基本思路和我们如今基本是一样的，主要手段都是隔离管控和积极治疗。与20年前抗击非典疫情相比，新冠肺炎疫情防控是一场典型的数字时代的抗疫战。

3年来，我们每个人都深度参与到了极不平凡的抗疫过程之中。面对这场百年罕见的疫情，我国最大程度保护了人民群众生命安全和身体健康，新冠死亡率保持在全球最低水平；最大限度减少了疫情对经济社会发展的影响，GDP年均4.5%的增速远高于世界平均的1.8%。

作为一个拥有14亿人口的发展中大国，我国疫情防控取得的成效都离不开数据的赋能。随着云计算、大数据、5G等新一代技术的普及应用，大量的行为轨迹都被数据化，这为此次抗疫期间运用信息化手段进行科学精准防控奠定了基础。

大数据技术在疫情溯源、监测分析、防控救治、资源调配、态势分析和研判等环节都起到了积极作用，防控疫情的方式从传统管理模式走向现代数据驱动模式，通过对海量数据的分析，成功避免了致病力较强、致死率较高的病毒株的广泛流行，有效通过核酸、交通等数据排查分析，甄别高风险人群，阻断疫情传播链。

在疫情高峰期的“全员筛查”中，上海居民通过大数据中心的“核酸码”作为检测统计方式和检测凭证（图片来源：ICphoto）

算法算力在新冠肺炎病毒结构分析、疫苗研发中也崭露了头角，极大提升科研工作效率；疫情期间众多“互联网+医疗”平台推出了在线问诊服务，也有效缓解了因疫情期间医疗资源紧张导致的就医难等问题。从经济发展上来看，由于数据赋能疫情防控，尽可能降低了对于经济的影响，基本做到“疫情要防住、经济要稳住、发展要安全”。

在这一过程中，相信也有不少人通过网购减少接触。网络购物能实现货物的快速交付，运力的有效调配，背后都有数据的身影。比如某些购物网站，会根据区域用户的采购习惯，提前调配物资，以保障更快运达；还有线下帮助配送的实体机器人，都起到了避免面对面接触交叉感染的作用。当然，除了生活之外，不少生产性物资也在数据的“调控”下，完成了重要保障任务。

除此之外，数据还实现了时与空的有效链接。不少青少年在疫情之中都经历了网课。数据的联通，使求知的渴望和知识的宝藏通过网线链接，突破时空的界限有效串联，帮助青少年持续积累学识，做好迎接未来的准备。不少博物馆、图书馆也通过数据采集、可视化重现等方式建立数字馆，提供了一条新的接触了解途径。

疫情中，老师在会议室给学生上网课（图片来源：ICphoto）

这里，我再举个大数据门禁系统的例子。大数据门禁系统将个人防疫信息与传统门禁系统有机结合，实现了查验健康码、核酸检测数据、测量体温与原有门禁功能的“多合一”，其操作步骤少、机器验证快、无需人工值守，大幅提高了通行效率、缩短核验时间、减少了人员聚集风险，还可根据防疫要求动态制定通行规则、灵活划定防控区域。

诸如此类的数据技术，使我们获得了抗疫这场斗争的伟大胜利。毫不夸张的说，数据与大数据技术是助力全国人民赢得这场斗争的重要武器之一。若回到二十年前，没有如此先进的大数据技术，我们会如何？我想，我们应该依然会取得抗击疫情的胜利，但这一胜利将会惨烈的多，可能会造成居民健康和经济发展的重大损失。

我们回不到二十年前，但对比国际主要发达国家，在未能更好利用数据的情况下，不少都出现了较高的死亡率，产生了较大的经济影响。这份代价显然对于人民至上的我国，过于沉重。

《第四产业：数据业的未来图景》，中信出版集团

观察者网：很多人认为，一场新科技革命的高峰即将到来，发挥主导作用的是被称为“第四产业”的数据业。在这轮新生产力的跃迁中，新的生产要素是“数据”，新的生产工具是“算力”，您如何看待这场数据业的潮流？它是否为数十年来关于新科技革命“爆发点”的争论给出了明确的答案？

吕欣：数据业是将数据转化为数据资产，将数据资产加工为数据产品和服务，并以数据产品和服务为相关产业赋能的行业和厂商的总和。数据业的兴起和发展是当前科技进步的重要方向之一。数据已经成为了当今社会最为重要的生产要素之一，而算力则是数据处理和分析的重要工具。可以说，“第四产业”是一种生产力的升级，其核心是数据的重要性在逐渐被人们认识和发掘。

在这一新生产力的跃迁中，数据业将会在多个领域发挥主导作用，包括人工智能、物联网、云计算等。近十年来，随着新技术新产业新业态新模式不断涌现，数据业强势崛起，已经成为拉动经济增长的新引擎，特别是随着数据存力、算力技术持续迭代，泛在科技的网络基础设施建设全面铺开，人工智能场景创新，为数据在全球范围内实现巨量存储、智能化、自动化加工集成，并最终实现大生产奠定了坚实基础。

在过去几十年中，人们一直在争论新科技革命的爆发点。但随着数据业的崛起和发展，我们现在可以看到明确的答案：数据业正在推动新的科技革命，并且将在未来几十年中继续发挥重要作用。

每一次新科技革命的诞生都源自生产工具革命性的跃迁（图片来源：视觉中国）

“第四产业”的兴起，确实是一场新的科技革命的重要标志，它以数据为驱动力，通过计算机技术和算法的支持，实现了数据采集、存储、处理、分析和应用等环节的全链条升级。数据业有望重塑经济生产、分配、流通、消费的内在逻辑：

一是生产方面，有助于打破传统企业边界，重新定义企业在价值创造中的关系，强化预期管理，拓展生产目标；二是分配方面，初次分配中按数据要素分配成为重要组成部分，再分配中数据税成为调节收入新手段，三次分配中数据技术发挥更大作用；三是流通方面，数据技术的发展畅通渠道、改善营商环境、降低交易成本；四是消费方面，有助于增强消费能力，提升消费意愿，拓展消费场景。

然而，也应该看到，“第四产业”潮流所带来的新机遇和挑战是并存的。一方面，数据的重要性越来越被重视，这种新的生产方式必然会带动一系列相关产业的发展，推动经济的转型和升级，提升人们的生活质量和幸福感；另一方面，数据业的对传统产业赋能、与传统三次产业融合尚未充分，对各行各业的劳动关系的影响和重构还未达到颠覆性的影响。数据安全依然是重大威胁，数据业仍存大量模糊地带，数据业的规律尚未被完全把握，在法律、规章制度、科技伦理、数据滥用、数据产权、权益性质、数据流通、分类分级、权益分配方面，发展数据业仍有大量的工作要做。

在这场新科技革命的浪潮中，我国应当紧紧把握机遇，拥抱数据时代，积极推动相关产业的发展，加强对关键技术的研究和创新，发挥先发优势，不断创新价值释放模式，推动数据与实体经济的黏合融通，明确和完善数据业的游戏规则，开展基于数据技术的应用场景建设。

经济深度融合，促进我国产业迈向全球价值链中高端。您认为目前我国的大数据技术为实体经济的赋能发展到了什么样的程度？做得比较好的领域是哪些？有专家指出，目前人工智能和大数据与很多传统产业的融合还处在概念和理论阶段，您认为实现大范围突破的关键在哪里？

吕欣：大数据技术在为实体经济赋能方面已经取得了一定的进展。目前大数据技术已经在许多领域得到应用，例如金融、医疗、制造、物流等，对实体经济的发展带来了巨大的推动力。在金融领域，大数据技术可以通过分析海量数据来识别风险和机会，优化风险管理和投资决策。在医疗领域，大数据技术可以帮助医生进行精准诊断和治疗，提高医疗水平。在制造和物流领域，大数据技术可以实现智能制造和物流，提高生产效率和降低成本。

目前，人工智能和大数据已经在农业、矿业、传统制造业、服务业广泛应用，与传统产业的融合程度不断提升，但存在诸多挑战和问题，例如数据安全、数据质量、算法可解释性等。实现大范围突破的关键在于推动技术创新和实践应用的深度融合。这需要加强技术研发，提高数据质量和算法可解释性；加强产学研用合作，促进技术创新和应用场景的探索和开发；加强数据安全保护，建立健全的数据安全和隐私保护机制，加强对数据的治理和管理，保护用户数据安全和隐私；同时还需要加强人才培养，提高应用能力和创新能力，进一步推动人工智能和大数据技术的应用和发展。

数字农业工厂采用“大数据+人工智能”技术赋能农业（图片来源：ICphoto）

推动人工智能、大数据等技术与传统产业的深度融合，需要充分发挥市场主体的作用。实践过程中，部分企业面临“缺方案、不敢转”，“缺技术、不会转”，“缺数据、不能转”，“缺资金、不愿转”等难点痛点问题，大范围突破的关键在如下几方面：

一是针对部分转型方案和转型路径不清晰的实际困难，可以通过政府购买服务方式，分行业、分层次、分区域免费帮助企业“把脉问诊”，让企业对“为何转、如何转”心中有数。搭建体验、交流和推广的公共服务平台，推进智能制造新技术、新产品、新平台和新解决方案，为企业提供高端培训、供需合作、产融对接等一站式综合服务，消除企业“缺方案，不敢转”顾虑。

二是针对部分企业技术水平低、转型基础差难题，通过专业技术输出，开展标杆示范引领行动，鼓励效益好、实力强的标杆企业成立专业机构输出技术、服务和方案。通过外引内育，开展领军服务商培育行动，强化服务支撑，解决企业“缺技术，不会转”难题。

三是针对企业数据采集、处理和利用能力不足问题，要不断夯实传统产业数据基础，深化工业互联网平台赋能，推动国家级工业互联网平台建设，培育壮大一批细分行业和垂直领域的本土工业互联网平台，加速推动企业上云，为中小企业提供专门云制造和云服务，化解企业“缺数据，不能转”困境。

四是针对部分行业成本压力大、投入意愿弱的实际情况，要优化财政、金融政策，通过实施贷款贴息奖励、加大有效投入奖补等方式靶向精准扶持，缓解企业“缺资金，不愿转”压力。

观察者网：如今，经济和就业是普通人集中关注的议题，当我们看到对于智能革命的描述时，往往伴随着对“节省了大量人力成本”，“所需人员只有原来的20%”这样的描述，这似乎引发了类似于第一次工业革命劳动者对于机器的那种复杂的情绪。

在您看来，数据业的发展是会增加就业还是大幅削减就业，这个结果将会以何种方式实现？依托于网络、数据和计算的“智能决策”将会代替人类思考，还是激发人类思考？您在这方面是一个乐观主义者吗？

吕欣：数据作为新兴产业和工业革命时的工业有相似之处，很容易会带来劳动者对于失去岗位的担心。但是我们回顾工业革命至今，物资极大丰富，总体上人民生活更加富足，劳动者的薪酬不断提升。这其中，最基本的规律是，生产力的提升一定会带来社会整体福利水平的提升。从这个角度讲，数据业的发展，将会带来机会成本和生产边际水平的变化，只要有利于生产力提升，就一定能为广大劳动者带来更好的生活。

当然，数据业的发展对于传统产业有重构作用，如纺织工厂的数字化、智能化，会将这一传统劳动密集型产业，转变为资本密集型、技术密集型产业，这可能会导致某一行业的就业下降。但从另一个角度来看，数据业的发展不会一蹴而就，一定存在发展的过程。在这个过程中，必将带来诸如信息设备维护技师、维修技师、数据分析师等新的劳动岗位，劳动者也可以接受培训得到获取更高薪酬的机会。这也是我国人口数量下降过程中，劳动力这一要素向高质量发展进行结构性转变的重要契机。

安徽合肥无人配送车上路试跑（图片来源：ICphoto）

从上面两个方面看，数据业的发展应当是对就业结构的重构，而不是简单的削减就业。

关于第二个问题，“智能决策”将会代替人类思考，已经有很多学者基于科技伦理学进行研究，目前尚无定论。但我认为社会是一个复杂系统，大到国家、小到每一个人的每个决策，既要符合基本理论，又要考量很多现实因素，还要符合人类文化、心理的预期要求。比如经济学科中的行为经济学，就研究了很多复杂现象。同时，创新也存在非常多的不确定性，不能一言以蔽之。

此外，智能决策是否会代替人类思考，还是激发人类思考，这也取决于如何使用这些技术。如果它们被用来替代人类决策，并剥夺了人类对于决策的权利，那么它们可能会导致人类思考能力的下降。然而，如果这些技术被用来辅助人类决策，那么它们可能会激发人类思考能力，提高决策的准确性和效率。

目前来看，依托于网络、数据和计算的“智能决策”不会完全代替人类思考，而是会让人们更加聚焦于高级别的决策和创新性工作。数据技术会协助人类在决策时获得更加精准、全面的信息，但是最终的决策仍然需要人类的判断和思考。此外，数据技术也会激发人类思考，因为在开发数据技术的过程中需要进行不断的创新和发现，这也需要人类的思考和创造力。

总的来说，我们应该对数据技术的发展持乐观态度，尽管数据技术可能会减少某些职业机会，但是也可以为创造更多就业机会和提升就业质量提供契机，如果这些技术被合理地运用，也可以激发人类思考和创新，提高人类的生产力和创造力。同时。但是我们也需要关注数据技术对于一些劳动力就业机会的影响，采取措施帮助这些人转型和就业，从而减缓就业结构性变化带来的冲击。

观察者网：数据业对普通人最直接的影响莫过于抖音、小红书这样的互联网平台通过对数据的充分挖掘和分析，掌握用户的潜藏需求、欲望、情感，来推送符合他们口味的内容。在提高了商业效率的同时，也把人们困在了一个个“我喜欢的就是大家都在关注的”信息茧房里，人们担心这样的茧房将会改变人们的思想、和行为逻辑，最终重新塑造现实世界中的人际关系和社会结构。数据业的进一步发展会让技术本身打破这样的信息茧房吗？

吕欣：数据业的不断发展，必然伴随着技术本身的不断进步与完善。关于数据业的进一步发展能否让技术本身打破信息茧房这一问题，引起不少专家热议。在我看来，数据业的进一步发展很有可能会让技术本身打破这样的信息茧房。

一方面，算法呈现越来越多元的趋势。业界互联网平台企业很少只使用一种算法，随着算法技术的不断优化，往往会采取多种不同类型的推荐算法并重的方法，在信息生产、分发、效果反馈等阶段基于信息生产者、用户等不同主体避免“信息茧房”效益。抖音、小红书这类平台的算法技术，不仅具有智能化特征，而且具有媒体化倾向。

算法不仅仅是工具，还变成了一种将“运算”贯穿始终的技术环境，构建出一个无所不包、没有边界和限制、相互关联的信息融合机制，算法在其中呈现多元化趋势。算法在不同阶段呈现出不同特征，不断朝多元化方向发展，有效增强了信息与信息、用户与信息、用户与用户之间的联系。在多种不同类型的推荐算法下，“信息茧房”效应会不断减弱。

信息茧房（图片来源：网络）

另一方面，算法会不断优化。目前，很多互联网平台都在有限度地开放其算法，加强透明性。比如，今日头条在2018年公开了算法原理，核心是为用户量身定制精准度更高的信息推荐。同时，随着算法技术的不断提升，可有效对信息进行分类和提升分发效率，能让有价值的内容匹配到更精准的用户，在提升精确度的同时，通过算法协同过滤手段，可以有效避免信息窄化。与此同时，为克服机器学习过程中的过分机械、单一和信息推送的高度同质化，在媒体内部的数字新闻中心和各个内容平台都在努力探索和改进人工智能深度学习的开发框架，尽可能模拟人类学习和思考的全过程，力求在“传统新闻价值观”与“算法推送”之间加以矫正和平衡，以降低算法专制的风险。

但是，技术本身作为一种促进数据业发展的手段，并不带有任何主观属性。若想真正打破信息茧房，还是要回归到人的本质，回到人与技术的联系中。一个单独的技术不能创造或破坏社会，而是取决于技术的使用者如何利用技术，以适应社会与时代的需要。

仅靠技术本身的升级完善来实现“信息茧房”的破茧很难实现，例如，一是用户天生好奇心、对新事物的追求，是打破信息茧房的源动力。数据业发展过程中出现的破圈和爆款，将会成为数字产业打破用户信息茧房的重要信号。二是互联网平台之间的跨界、融合、重组是打破信息茧房的重要手段。数字技术与电商、文旅、教育、物流等行业的跨界融合，能够重新整合内容资源，以更具互动感的信息流方式进行分发，激发用户破除信息茧房。三是从产业长远发展来看，目前产业创新和技术创新深度融合是发展方向。如抖音、京东、快手等开展节目创作，腾讯将腾讯视频、微视、应用宝、腾讯体育和WeTV整合组建在线视频BU，有效弥补VR/AR产业内容生态短板，这有助于直接打破信息茧房。

观察者网：作为新兴生产要素的数据也催生了“超级明星公司”对于“数据资本”的垄断，以及技术上处于领先的国家试图建立“数据垄断”，威胁他国的信息安全和公共舆论安全，作为数据业发展潮头的国家之一，中国目前在这方面有什么具体的措施和规范？从国家层面和技术层面如何应对“垄断”，让数据创造的财富和便利真正为广大人民所有？

吕欣：数据本身具有商品和工具的双重性质，在数据时代，只有在数据“动起来”的条件下，才能谈如何发挥数据作为商品的价值，要让数据动起来，关键在于“开好门”“铺好路”“分好饼”，通过开放共享、交易流动、建立收益分配制度等方式拓展数据要素配置的范围和边界，更大范围、更深程度释放数据要素潜在价值。

随着物联网、人工智能的应用场景不断拓展，数据总量呈指数级增长。但近年来，“数据垄断”等问题日益严重，可能影响社会稳定、经济发展和国家安全。

从国家层面来看，一些西方国家在数据开放流动与保护封锁中存在双重标准。一方面，极力促进数据流入本国，倡导自由贸易，推动世界其他国家打开市场，降低市场准入门槛。另一方面，极力阻止数据流出，如2020年美国“清洁网络计划”，在数据软硬件“去中国化”。

从企业层面来看，随着互联网平台的逐步扩大，一些大企业可能利用自身的优势来实现“数据垄断”，出现“大数据杀熟”、"诱导性推送”、非法采集个人数据等问题，在此基础上排挤竞争对手、损害消费者的利益、带来隐私风险。

近年来，我国对数据资本的反垄断，主要体现在对平台经济的反垄断治理。为促进平台经济的发展，我国一直持“包容审慎”的规制态度。中央在2020年12月作出在平台经济领域“强化反垄断和防止资本无序扩张”的重大决策；后又在2022年3月增加了“促进平台经济领域民营企业健康发展”的最新要求。在“强化反垄断”的要求作出之后，其后的一系列举措也主要围绕反垄断法展开，在立法和执法两个层面进行具体回应。

国家市场监管总局于2020年1月2日发布的《〈反垄断法〉修订草案（公开征求意见稿）》将平台和数据等因素纳入分析框架：认定互联网领域的经营者具有市场支配地位，还应当考虑网络效应、规模经济、锁定效应、掌握和处理相关数据的能力等因素。国务院反垄断委员会于2021年颁布《关于平台经济领域的反垄断指南》；2022年修订的《中华人民共和国反垄断法》将平台反垄断作为重要内容吸纳。在执法层面，截止2021年底国家市场监督管理总局针对平台企业共计处理滥用市场支配地位案件三起、禁止集中案件一起、应申报未申报的集中案件101起。

下一步，我们需要构建平台、数据、算法三元融合反垄断法新规制体系。

一是将滥用相对优势地位行为规制内容引入反垄断法，构建市场支配地位和相对优势地位双层规制体系。

二是秉持在包容审慎理念、鼓励创新的的依法监管原则，重构反垄断法监管和执法范式。

三是强化更具柔性的事前监管。加强数字市场调研与竞争评估，引入平台企业反垄断合规监管。

四是采取多种手段，增强反垄断规制体系的适应性和灵活性。

五是加强反垄断执法人才队伍建设，进一步拓展反垄断规制的国际合作深度与广度。

六是积极参与数据全球化规则制定，积极对接、主动引领国际规则，有效参与数据全球化规则制定。发展新型国际数据贸易，试点探索高标准的数据流动、隐私保护等规则，推动试点地区与欧盟、日本等地区标准互认，促进我国与其他国家先进技术互相兼容认证。在数据跨境流动、数据保护、数字监管等领域加强国际合作，着力拓展“朋友圈”，提高“中国方案”影响力。

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