河北慧日信息技术有限公司

​

▶对数据要素的认识不足导致数据要素市场培育面临挑战。

数据要素作为一种新型生产要素，可从两个视角来认识：一是本体论视角，数据本身蕴含很多信息、知识、规律甚至智慧，蕴含着价值；二是方法论视角，数据成为其他生产要素的数字空间“孪生”，从而实现赋值、赋能。

数据要素具有获得的非竞争性、使用的非排他性、价值的非耗竭性、源头的非稀缺性等独有特征，能够通过对其他生产要素的数据化提升效能。

目前，数据要素化面临着诸多挑战：数据的资产地位尚未确立，数据确权难题尚待破解，数据共享流通障碍重重，数据安全和隐私保护体系尚不健全等。数据要素市场培育是一项综合性系统工程，需统筹规划、强化创新、稳步推进。

▶现行国际治理体系面临着数字化转型带来的巨大挑战。

数字治理是在数字化转型背景下，以数字化的世界为对象，以构建融合信息技术与多元主体参与的开放多元的新型治理模式、机制和规则为目的，涵盖国家、社会、机构、个体以及数字技术、数据治理的复杂系统工程。数字治理包含两方面含义：一是数字化的治理，以数字化转型为背景，采取有效战略和措施保证数字化转型的实施效果和价值最大化；二是治理的数字化，利用信息技术平台、工具等对现行治理体系实施数字化转型。

当前，数字治理体系构建面临着诸多挑战。例如，针对互联网公司垄断的监管能力亟须加强，数字平台的快速发展逐步形成了“一家独大”、“赢者通吃”的市场格局，带来了市场垄断、税收侵蚀、数据安全等问题，难以沿用传统反垄断规则对其进行监管；针对新兴技术的管控能力亟须提升，各类新兴数字技术发展迅猛，各类威胁从虚拟网络空间向现实物理世界蔓延扩散，经济社会面临着前所未有的风险与安全挑战。其他诸如网络舆情的管理失控、金融数字业务的无序扩张、大数据和人工智能技术应用导致的伦理问题等，均已成为必须面对和解决的重要问题。

▶作为数字经济的核心动能与基础设施，信息技术的发展面临着诸多挑战。

信息技术底层硬件一直按摩尔定律发展，成就举世瞩目，但是，其基础理论和冯·诺依曼体系结构并未发生本质性变化。计算系统的渐进式发展模式所带来的数据处理能力的线性提升，已远远落后于数据的指数级增长，可以预判，随着时间推移，数据处理需求与能力之间的剪刀差还将不断扩大。据统计，受限于计算能力不足，已获取数据的平均留存率仅为2%，大量数据从未被处理和利用即被丢弃。

回顾过去10年，大数据管理与处理技术、大数据分析方法和大数据治理技术取得了长足进步，但究其实质而言，都是在现有通用技术体系上，面向大数据需求，通过软件技术进行的调整和优化。这种技术发展模式面临一系列重大挑战，如数据模型独立，数据难以关联共享；负载类型不同、冷热数据不同，难以优化调度不同硬件资源；以计算为中心的数据处理模式，常常需要执行海量数据“搬家”操作，导致性能瓶颈等。在大数据应用需求驱动下，计算技术体系有必要进行重构，以数据为中心的新型大数据系统技术成为重要方向，信息技术体系将从“计算为中心”向“数据为中心”转型，新的基础理论和核心技术问题仍有待探索和破解。