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数据资源怎样成为人工­智能“粮食”

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■楚天骄

建设人工智能发展的“上海高地”,全力打造人工智能一流­创新生态,需要进一步释放科教资­源优势、应用场景优势、海量数据优势、基础设施优势。特别是,要在推动人工智能数据­开放、技术推广、市场准入上率先突破。

进入新世纪以来,人工智能算法不断创新,机器学习技术进步很快。正如人类需要从食物中­获得能量一样, 人工智能也需要“食物”,这就是稳定的数据流。

深度学习算法需要数据­来进行“训练”,数据量越大,输出结果就越准确。因此,各国在制定人工智能发­展政策时都格外强调数­据的重要性。

例如, 美国特朗普政府签署行­政命令,扩大人工智能研究人员­使用政府数据授权;英国积极推动数据开放,鼓励企业利用数据发展­人工智能技术和产业。

上海人口基数大,网民数量多,信息化素养高。2017 年,上海网民规模超过 万人,网民渗透率达 源源不断地产生

1857着海量数据。

76.8% ,同时,智慧城市建设产生的数­据量也颇为可观。“十三五”期间,上海致力于建设“物联、数联、智联”三位一体的新型城域物­联专网;各区也积极推进城市精­细化管理,用途各异的传感器遍布­城市的各个领域,不间断采集和传输数据。

在此基础上,上海积极推进政务信息­整合、共享与公共数据开放,形成了相对完整的公共­数据资源库。例如,全市统一管理的政务数­据资源目录体系,累计汇集数据资源目录 万条、数据项 万多个;上海市政府数据服务网­累计开放的数据,涵盖经济建

2.1 32设、资源环境、教育科技、道路交通等 个重点领域、11 个应用场景。

12下一步,上海还应着力提高数据­的流动性 大幅度降低获取和使用­数据的经济成本、制度成本,让丰富的数据资源真正­成为、

人工智能发展壮大的“粮食”。

首先,加大公共数据开放力度,创新数据开放模式。

调研显示,很多企业都希望获取与­民生紧密相关、社会迫切需要、行业增值潜力显著的高­价值公共数据,从而开发形成自己的优­势产品和服务。但由于各种原因,目前公共数据开放力度­和开放形式依然无法满­足这一市场需求。

在这个方面,国外的一些城市进行了­大胆探索。例如,通过整合全市交通、安全、经济等跨部门、跨行政区的数据,伦敦建立了一站式数据­开放平台 伦敦数据仓库”,通过免费的统一接口为­开发人员提供

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超过 种数据源, 为 万多名开发人员提供准­确的实时数据。 据统计,2017 年,利

80 1.3用伦敦交通局的开放­数据开发的各类移动客­户端达到 个, 供超过 40%的伦敦人使用。

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又如,纽约有很多开放式数据­门户,方便开发者便捷获取各­个领域的海量数据,从而催生了全球最多的­智能应用部署 尤其是,在医疗健康及政府、社区和住房方面,纽

。约取得了重要进展。

其次,合理提供应用场景,鼓励企业发展人工智能。

近年来,全球不少城市都在尝试­搭建各种各样的人工智­能创新实验平台。 例如,迪拜政府与企业合作,把“硅谷绿洲工业区”作为智能应用的测试基­地,开发智能灌溉系统之类­的智能应用,产品成熟后再推广至整­个城市。又如,维也纳的智慧城市是欧­洲最大的节能示范项目,由多个政府部门、公共事业企业、研究机构和企业协作实­施。

上海市域面积大,有条件选择若干合适的­区域作为智能数据、可持续性和城市服务的­实验平台,为人工智能企业进行应­用试验提供更接近实际­的条件。

最后,加强数据市场建设,提高数据资源流动性。

建议组建上海数据法律­和伦理研究中心,积极探索与数据采集、数据保存、数据交易、数据使用和数据监管相­关的法律问题和伦理问­题,建立上海在数据市场领­域的学术声誉。同时,鼓励上海数据交易中心­开展数据资源定价、交易标准、交易流程、交易管理等试点, 逐步扩大交易范围和增­加交易量建成世界领先­的数据交易市场。

, (作者为中国浦东干部学­院教授)

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