在數字經濟時代，物聯網是重要的基礎設施之一，而工業互聯網也成為工業企業創新發展的關鍵。

　　為推動智慧城市建設和工業智能化的實現，大數據智能分析技術遇到了哪些階段性難點？未來的發展趨勢又如何？

　　23日，在中國科學技術大學長三角科技戰略前沿研究中心于中國網谷舉辦的“新一代信息技術的新場景、新未來”研讨會上，與會專家對智能工業物聯網的建設、大數據交易與共享、數據安全等方面問題劃出了重點。

　　中國科學技術大學計算機學院特任研究員楊盤隆在會上稱，工業互聯網是下一代工業基礎設施。與傳統的互聯網技術相比，工業互聯網更加突出控制與感知的功能和智能化、數字化、可靠性和可控性的性能，是工業生産系統與互聯網深度融合形成的新一代智能網絡。

　　“當前，中國大部分工業企業總體處于數字化向網絡化過渡階段，并将最終向智能化邁進。”他指出，網絡化階段是指，推動工業生産、經營、管理、服務等活動和過程集成、互聯和社會化協同。

　　智能化的最終實現，在楊盤隆看來，需要從智能物聯網和大數據智能兩方面同時發力，建立起網絡體系結構與分布式架構，實現雲、邊、端的協同智能。

　　對于現階段國内工業互聯體系結構所面臨的挑戰，楊盤隆認為，主要體現數據安全與共享之間的天然鴻溝尚未填平、規模擴展下網絡實時性難以保證，數據技術在擴展性、實時性和安全性上仍待突圍。

　　國家優青、中國科學技術大學計算機學院特任教授張蘭在會上表示，數據安全問題與數據自身特質、技術瓶頸和監管缺失有關。

　　對于數據交易中存在的數據确權的隐私安全問題，她認為，關鍵在于四點，即數據抄襲篡改、模型缺乏保護、數據規模巨大、隐私和管控之間的矛盾。為此，張蘭及其團隊通過數據指紋生成、數據血緣關系分析、區塊鍊、多元融合、多智能體協作等先進技術，在建立有質量、隐私保障的數據資源平台上取得突破。

　　具體而言，針對數據抄襲篡改，采用抗篡改數據或設備指紋技術，實現可靠标識；針對模型缺乏保護，采用“一抹一證、模證核驗”技術，實現産權保護；針對數據規模巨大，采用鍊下高效檢索、鍊上精準定位，實現數據全核驗；針對隐私和管控之間的矛盾，采用可控密碼或保護技術，實現交易本身的匿名可替。

　　為了更有效的挖掘數據價值，張蘭認為，還需要給數據定價，通過技術手段，實現對數據中各種行為的标識、理解和價值評估。

　　她舉例稱，在智慧城市系統中，有大量的計算資源被浪費在沒有需求價值的分析上。所以，這就需要在技術上動态地調度數據模型。在過程上，可以先預判在每個數據流上執行何種模型是有價值的，再指定相應的模型，并對該模型進行一個調度，讓系統高效地執行有價值的輸出。

　　對于大數據的應用前景，張蘭持樂觀态度。她認為，下一步，在技術創新和成果轉化的推動下，數據要素的資産化将進一步實現，未來，以“數據資産”進行抵押融資、作價入股的新模式或将得到應用、推廣。

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