“大數據”是今年全國兩會最熱話題之一。政府工作報告明確提出：“設立新興產業創業創新平臺，在新一代移動通信、集成電路、大數據、先進制造、新能源、新材料等方面趕超先進，引領未來產業發展。”張春賢、李彥宏、雷軍、李東生、孫丕恕、劉慶峰等代表委員對大數據在各行各業及社會治理中的作用均給予了高度評價，并建議加快實施大數據國家戰略，建議成立國家大數據戰略委員會。

    新華信息化專家團成員、中國社會科學院信息化研究中心秘書長姜奇平對此深為贊同。他認為，大數據是未來引領性的先進技術，它在信息技術中的地位，好比兩彈一星在各種技術中的地位，是高科技的制高點，關系到信息強國的位勢，值得國家下大力氣推動。在大數據上弱，制腦權就會全面受制于人，國將不國。斯諾登事件暴露出各國在信息安全上面臨的嚴峻形勢，信息的全面收集、整理、分析和深度利用將成為未來國際競爭的制高點，關系到網絡安全和信息化的全局，關系綜合國力。沒有大數據就沒有信息化，沒有信息化就沒有現代化。萬萬不可掉以輕心，落后就會再次挨打。

    中國應該如何擁抱大數據時代？姜奇平提出了六點建議：

    首先, 需要從國家戰略上予以重視。由最高層領導直接推動，成立國家大數據戰略委員會，制訂和實施大數據的國家戰略。

    其次，要從數據科學的高度，推進對大數據的研發，掌握關鍵與核心技術。與IBM、谷歌、亞馬遜等美國公司相比，我們在基礎理論與核心技術掌握上缺乏深度。目前國內大數據很熱，但許多人把大數據當作筐，把什么過時的東西都往里裝，順路搭車炒作推銷存貨的多，而掌握核心技術的極少，有許多甚至在騙國家的錢。問題出在急功近利，沒有按科學規律辦事。有關部門研究滯后，指導不足，支持不夠，也有關系。需要改變，在作為大數據基礎的人工智能領域，要加大創新與研發支持力度。

    第三，要堅持以人為本發展大數據。現在大數據熱中存在就技術談技術的傾向，熱中有一個冷，就是不問大數據為了什么，圖的是什么。大數據作為技術只是客體，映射在主體上是智慧。離開智慧談大數據，就成了為大數據而大數據。我最近到美國，與大數據權威交流，發現一個問題：中國和美國在大數據基礎領域投資，差異甚大。假干與真干，完全不一樣。我擔心這樣下去。中國播下大數據的龍種，又會象過去搞軟件園、創意園那樣，收獲一大堆房地產之類的跳蚤。許多地方紛紛上馬數據中心，但不缺數據缺智慧。我建議學一學IBM的理念，要為解決人的問題而搞大數據。

    第四，堅持抓應用促發展。目前，國內發展大數據一方面是在基礎設施領域投資有偏，缺乏市場需求基礎；另一方面在市場上又存在對應用投入偏小的奇怪現象。這是投資虛熱的典型現象。象傳統產業那樣單純靠物質投入牽引，不利于在發展大數據上揚長避短。中國的優勢在市場龐大，發展大數據應讓市場應用需求來牽引。否則太不實在，把實事變虛了。目前在智慧城市、智慧產業、物聯網發展中，都有許多與生產生活密切相關的實際需求，在等待大數據幫忙解決，機會的方向是敞開的。

    第五，要跟對潮流，發展先進的大數據。發展大數據首先要打好結構化數據的基礎，這是沒錯的。但現在國內搞的大數據，我覺得在先進性上存在兩個大的問題，一是技術架構上，還沒有充分轉向語義網，沒有轉向WEB，許多還是網格計算那一套，只是把Hadoop照搬拿來用，因此對非結構化數據理解偏淺。將來出的問題將是，在用的層面理解了非結構化數據，但在體的層面仍是結構化數據的思路，文不對題；二是應用模式上，突出表現在用傳統中心化的模式運作大數據，而沒有發揮分布式計算的優勢。典型如BI，光忙著用大數據武裝企業的中央集權部分，而忽視了大數據的本意是使決策推向分布式的一線前沿，從而把大數據搞反。要發展先進的大數據，不能光用落后的思路去發展先進的生產力。

    第六，發展大數據需要進行制度創新。大數據本身就是創新的產物，發展大數據需要大的制度創新。一是建立創新機制。創新最大的問題就是風險大，創新機制的核心是要為創新者有效分散風險。中國的風險投資現狀是有投資人，但沒有風投市場（如納斯達克），繼續下去就會導致大數據創新者紛紛離開中國，到境外上市。這個問題應解決。二是創新本身的創新。以往創新是熊彼特式創新，強調企業家、專業研發人員在創新中的主導作用，這些都需求堅持和發揮；但具體到大數據上，還需要相反的大眾創新模式，這是費爾普斯在《大繁榮》中提出的模式。三是對創新本身的創新的創新，也就是對大眾創新模式的創新。費爾普斯模式很好解釋了美國為什么比英國繁榮，我們需要的下一步創新是求解中國如何比美國更繁榮。費爾普斯的“大眾創新”模式將在兩年后在中國時髦起來，但我們需要提前看到十年后對它的超越之道。費爾普斯模式僅定位于產品，表現在他主張用知識產權保護大眾創新，這一點在現在仍是先進思路；但等到大數據一旦大爆發就會過時，因為這種模式不如另一種模式賺錢更狠更猛，這就是以云計算為代表的服務模式。在服務模式下，產品免費可以照樣賺錢，而且賺得更多。大眾創新與費爾普斯模式最大的不同，是草根不用先轉化為精英再創新，而是分布在一線崗位就可以創新。這與大數據將智能配置在分布式的一線創造價值，是完全相匹配的制度創新。

    姜奇平說，如果以上六點都做到位，相信中國會借助大數據，推動近現代史上，繼英國、美國兩次大繁榮之后，人類第三次大繁榮。