（文章來源：中國智能制造網(wǎng)）

眾所周知，數(shù)據(jù)是人類社會發(fā)展的忠實記錄者，它的采集、處理與應用在人類社會發(fā)展過程中一直扮演著重要角色。隨著互聯(lián)網(wǎng)平臺的快速普及，各類信息技術(shù)應用幾乎隨處可見，海量數(shù)據(jù)隨著這一進程不斷產(chǎn)生，蘊含著巨大的經(jīng)濟、科研、社會價值。

面對海量數(shù)據(jù)，缺乏監(jiān)管是萬萬不行的。推動數(shù)據(jù)采集標準化，已成為推動數(shù)據(jù)良性利用、數(shù)據(jù)價值充分釋放的一大要務。對此，國家有關(guān)部門也在積極行動。近日，中共中央、國務院發(fā)布關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見。意見包括加快發(fā)展技術(shù)要素市場、加快培育數(shù)據(jù)要素市場、加快要素價格市場化改革、健全要素市場運行機制等內(nèi)容。

意見提出，提升社會數(shù)據(jù)資源價值。培育數(shù)字經(jīng)濟新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式，支持構(gòu)建農(nóng)業(yè)、工業(yè)、交通、教育、安防、城市管理、公共資源交易等領(lǐng)域規(guī)范化數(shù)據(jù)開發(fā)利用的場景。發(fā)揮行業(yè)協(xié)會商會作用，推動人工智能、可穿戴設備、車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集標準化。

在人工智能系統(tǒng)應用過程中，數(shù)據(jù)在其中扮演了重要角色，數(shù)據(jù)安全成為企業(yè)發(fā)展不得不考慮的問題。通常來講，如果在訓練數(shù)據(jù)中加入精心構(gòu)造的異常數(shù)據(jù)，破壞原有的訓練數(shù)據(jù)的概率分布，則會導致模型在某些條件下產(chǎn)生分類或聚類錯誤。例如垃圾郵件系統(tǒng)、自適應生物識別系統(tǒng)等，都存在此類風險。而對數(shù)據(jù)采集的方式和渠道進行規(guī)范，則能夠有效降低數(shù)據(jù)異常、數(shù)據(jù)濫用所帶來的一系列危害，從而為企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造有利條件。

2019年3月，中國保險行業(yè)協(xié)會在京發(fā)布四項車險相關(guān)標準，涉及機動車保險車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、以及車險理賠。其中，《機動車保險車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集規(guī)范》規(guī)范了機動車保險經(jīng)營管理過程中車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集、交換、共享、分析等活動中所涉及的主要術(shù)語及車聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集的定義、范圍、類型、頻率、精度等方面的內(nèi)容。

不得不說，《機動車保險車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集規(guī)范》對汽車領(lǐng)域車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集設置了一道防火墻，為車輛集成、汽車共享等相關(guān)信息數(shù)據(jù)的利用設立了相應的依據(jù)。綜合采集各種信息數(shù)據(jù)，將其運用于公共事務管理和現(xiàn)代化城市建設進程之中，正成為大城市實現(xiàn)功能轉(zhuǎn)變、服務升級的重要特征，“城市大腦”就是一大典型應用。

“城市大腦”最早發(fā)源于杭州，是探索大城市治理數(shù)字化提供杭州方案。由杭州市和阿里巴巴合力，來自全市70余個部門和企業(yè)的數(shù)據(jù)匯入了城市大腦，日均新增數(shù)據(jù)達到了8000萬條以上，包括警務、交通、文旅、衛(wèi)健等11大系統(tǒng)、48個應用場景，力促杭州成為“全國數(shù)字治理第一城”，全力提升城市治理現(xiàn)代化水平。與此同時，與數(shù)據(jù)資源相配套的“杭州健康碼”“親清在線”等數(shù)字平臺的上線，也為杭州公共事務決策科學化、治理高效化、服務精準化的實現(xiàn)提供著重要的技術(shù)支撐。

綜合來看，數(shù)據(jù)采集的標準化、規(guī)范化，不僅需要依靠扎實的技術(shù)手段作后盾，更需要設備、平臺和系統(tǒng)的配合運用。充分調(diào)動多種因素，把技術(shù)、制度的作用放大，將有助于各類企事業(yè)單位管理者明確數(shù)據(jù)采集、應用、分享的界限所在，從而在合規(guī)范圍內(nèi)使用各類數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量巨大、安全性考慮不足、對原有系統(tǒng)的采集難度大等問題，仍然有待業(yè)內(nèi)人士探討和重視。而數(shù)據(jù)采集標準化大業(yè)的完成，也需要社會各界的合力推動。
（責任編輯：fqj）