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    數據為王 | 如何讓數據像石油一樣被交易?

    數據該如何“確權”?如何讓數據像石油一樣被交易?

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    《中國經濟周刊》2018年第3期封面

    《中國經濟周刊》 記者 銀昕 | 北京報道

    責編:陳惟杉

    (本文刊發于《中國經濟周刊》2018年第3期)

    2018年年初,微信官方表示,不會將用戶的任何聊天內容用于大數據分析;百度在被指涉嫌“監聽電話”后表示,旗下App不會、也沒有能力監聽電話;支付寶與芝麻信用有關負責人因“支付寶年度賬單事件”被約談……

    在一個萬物互聯的時代,每個人、每個時刻都在產生數據,越來越多的數據可以被采集,被用于大數據分析、人工智能的訓練等領域,這不僅模糊了個人隱私的邊界,也令數據成為一種資源,引發各方的爭奪。

    “未來最大的能源不是石油而是數據。”從2015年馬云作出如此表述開始,數據不斷被喻為未來的“石油”。

    上個世紀,石油對新經濟、新業態以及新的就業產生的作用不言而喻,有人甚至將其稱為“增長和變革的驅動者”,石油的廣泛應用產生了新的基礎設施、新的商業模式、新的壟斷機構、新的經濟,甚至是新的政治(油價一度成為產油國和石油主要消費國之間政治博弈籌碼)。

    如今,數據能夠擔當這樣的重任嗎?

    與石油相比,數據是完全不同形態的資源,其“萃取,提煉和估價”的方式截然不同,交易的方式更不相同,數據將改變一些市場規則,需要管理者制定新的規則進行治理,很多沖突也會像石油引發的博弈一樣,圍繞著“誰該擁有數據”,以及“誰有權利從數據中獲益”展開。截至目前,數據所有權歸屬及交易、流通和定價機制在全球范圍內都只處于起步階段。

    當前,大數據已成為我國的國家戰略。2017年12月8日,中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行集體學習,習近平總書記強調, 要制定數據資源確權、開放、流通、交易相關制度,完善數據產權保護制度。

    “集體學習的內容對于任何與數據打交道的行業來說都值得歡欣鼓舞。”浙江省衛生信息學會秘書長倪榮博士對《中國經濟周刊》記者表示,信息壁壘及數據確權、開放、流通、交易相關制度正是當下我國數據行業面臨的主要問題。

    誰的數據?

    復盤華為、騰訊數據爭奪戰,數據該如何“確權”?

    在人工智能是繼移動互聯網之后的下一波技術潮流已成為普遍共識的背景下,2017年8月,一場硬件廠商與服務提供商之間的數據之戰打響:騰訊認為華為正在通過其榮耀Magic智能手機收集用戶活動信息,以打造其人工智能功能,例如使手機基于用戶的短信內容推薦餐廳,而其收集的數據包括微信的聊天信息,這一行為侵犯了本應屬于用戶和騰訊的數據,并侵犯了微信用戶的隱私,騰訊已請求政府部門介入此事。

    華為方面則表示,所有用戶數據都屬于用戶,不單方面屬于騰訊或華為,該公司在榮耀Magic設備上處理用戶數據之前經過了用戶授權。

    “這背后是各廠商在人工智能時代開啟后,對數據入口的激烈爭奪。”通信行業觀察人士項立剛對《中國經濟周刊》記者說,目前幾乎所有科技公司都在發力人工智能,而拋開數據談人工智能,是無水之魚。他分析認為,數據歸根結底是用戶的,并不能簡單說是硬件廠商的還是服務提供商的,目前數據所有權問題在法律上還是空白。“但這部分用戶數據在雙方的戰略布局中都極為重要,這已是不爭的事實。”

    搶數據就是“搶石油”

    根據麥肯錫發布的2017全球人工智能報告,科技巨頭們在2016年對人工智能的花費在200億至300億美元之間,美國公司占據所有人工智能投資的66%,中國占據17%,排在第二位,并且增長迅速。

    就國內廠商而言,截至目前已高調宣布“All in”人工智能的企業有百度和聯想,此次數據之爭的主角之一華為并沒有公開宣稱“All in”人工智能,但布局也在悄然進行。根據領英中國發布的數據,華為在人工智能方面的雇員數量在中國企業中最多,高調宣布“All in”人工智能的百度名列第二,聯想的雇員數量則列第八。此次沖突的主角榮耀Magic手機就誕生于華為的人工智能實驗室,被華為內部稱為Intelligent Phone,而非Smart Phone。

    一家國內頭部互聯網公司高層曾對《中國經濟周刊》記者說,“大量的公司都說自己能夠做人工智能,但很可能干不好,因為沒有數據。”

    他進一步解釋說,人工智能有幾個繞不過去的因素,排在第一位的就是數據,“沒有海量的數據是訓練不出人工智能的。”

    青云QingCloud CEO黃允松告訴《中國經濟周刊》記者,業界目前對人工智能的架構基本達成一致:計算平臺、數據平臺和數據是人工智能的“三駕馬車”,其中前二者就是云計算和大數據,而目前各方的激烈爭奪圍繞后者——數據展開。

    硬件廠商要“換個活法”

    2017年1月,一則華為終端業務負責人余承東被華為創始人任正非批評的消息不脛而走。一些人認為是華為出貨量未達預期所致。華為2015年實現手機出貨量1億部,于是定下了2016年達到1.4億部的目標,但2016年華為出貨量只有1.39億部,沒有達到預期。“產能的問題任總是能理解的。如果非要說批評了什么,那就是批評我們盈利能力還是不足,利潤增長太慢,太多利潤都被渠道商賺走了,我們成了為渠道商打工的了。”余承東如是說。

    其實,設備制造商的利潤率一直都不盡如人意。

    華為公布的2016年財務報告顯示,該年華為營業收入為5276億元人民幣,凈利潤卻不到371億元,同比增長為0.38%,利潤率僅為7%;反觀騰訊,2016年其收入雖不足華為的三分之一,但凈利潤卻超過華為,達到414.47億元,利潤率則超過27%。

    與百度一樣高調宣布“All in”人工智能的聯想目前已沒有利潤可言。根據2017年8月聯想公布的2017—2018財年第一季度數字,其營業收入超過100億美元,與上一年同期基本持平,但稅前利潤為-6926.2萬美元。聯想集團解釋為“受零件成本上漲和供應鏈短缺影響,導致集團業績波動”。

    硬件業務永遠都會“受零件成本上漲和供應鏈短缺”影響,于是硬件廠商亟待尋找新的突破點:收集數據,做人工智能。“安卓手機廠商的利潤率普遍不高,不能單純靠硬件賺錢。”黃允松對記者說,增值空間較大的領域,是通過大數據分析來做精準的推送,這就需要獲取數據、分析數據、運營數據。

    硬件廠商對數據的渴望就此展開。

    有分析人士認為,在“大數據”和“云計算”時代,服務提供商對數據的處理和計算能力領先于硬件廠商,硬件廠商漸漸淪為“打工者”的邊緣角色,但在“數據”歸位于人工智能時代的“三駕馬車”之中后,希望似乎正在到來。

    服務提供商對數據的獲取與應用通常以業務切入。以自建物流的京東為例,其已經用掌握的大量物流數據優化物流。“除了最直觀的無人車和無人機、無人倉帶來的運營成本的減少,一些感知不太直接的人工智能技術,比如智慧供應鏈也帶來了效率提升。”京東集團副總裁、大數據研發部負責人翁志告訴《中國經濟周刊》記者,智慧供應鏈的智能補貨、智能調貨等平臺,提升了現貨率、減低了供應商的庫存周轉天數和庫存成本。

    但無論何種高效的服務,最終是安裝在智能硬件之上才能完成的,這讓硬件廠商開始動起了腦筋。通信行業觀察人士項立剛對《中國經濟周刊》記者解釋說,“人工智能的技術可以被描述得天花亂墜,但最終要靠硬件與用戶實現交互來落地。存儲、交互、通信是硬件廠商做人工智能時需要倚仗的要素,一來可以利用其在硬件制造方面的優勢,同時又為其PC和手機業務的未來發展提供新的可能。”

    如此一來,硬件廠商手中的設備不再是“累贅”,反而變成“資產”。華為目前就已經擁有龐大的智能手機資產;反觀騰訊,雖一直以投資的方式對智能設備進行布局,但至今為止似乎未見明顯建樹。

    聯想研究院院長芮勇在聯想TechWorld上宣講聯想的人工智能戰略時出現頻率頗高的一個詞就是“硬件”,他反復強調硬件品類的齊全對聯想“All in”人工智能的好處:“聯想是全球為數不多的擁有設備、服務及后端的基礎架構的企業,人工智能需要迭代,做閉環的系統,前端設備就是入口。每年聯想售出1.5億臺設備,有設備就有數據,用戶購買之后基礎架構就會研究和分析數據。”項立剛也認為一旦硬件廠商擁有包括PC、手機和平板電腦在內的全品類硬件,這在AI時代可以被看做是優勢。

    不愿居于“打工者”位置的硬件廠商,從人工智能浪潮中似乎嗅到了一絲“逆襲”的機會。

    騰訊與華為爭的是“超級入口”

    就在華為與騰訊爆發數據爭奪戰后,雙方舉行了一場內部交流會,就華為手機的具體技術進行了交流,但沒有達成任何結論。會后,騰訊副總裁丁珂曾對媒體稱贊了華為的技術實力,稱華為開發榮耀Magic這款手機的本意是好的,從技術上說其人工智能技術可以帶來高效,而該款手機所引發的爭論是兩家公司“理念不同”導致的。丁珂說,微信的價值導向是從來不會讀取、分析用戶的聊天記錄。

    事實上,榮耀Magic是華為6年多來在人工智能技術的發展和應用領域中布局的關鍵棋子?,F任華為輪值CEO徐直軍此前正是這款手機所在項目的負責人。榮耀Magic以“應用調用應用”的做法觸碰了服務提供商的“底線”,這使騰訊讓微信成為“超級流量入口”的算盤遇到了挫折。

    “應用調用應用”到底是要做什么?

    隨著智能手機上App數量越來越多,手機用戶經常感到不停地切換于各個App之間十分不便,希望一個“超級入口”出現,一個平臺可以搭載幾乎所有與生活服務密切相關的應用。同時,硬件廠商面對一個個數據并不互通,實質上已成“孤島”的App也深感不便。

    智能手機本身已承載了用戶的衣食住行等各種行為產生的各類數據,如果硬件廠商在安卓系統底層與各App之間建立另外一套系統來去分析用戶的行為數據,并提供以數據為基礎的人工智能服務,爭取能“比用戶更懂用戶”,硬件廠商就可以在系統底層與服務提供商之間建立一套由自己掌握的新規則,服務提供商此時便處于產業鏈“下游”的位置,這便是榮耀Magic手機“應用調用應用”的實質。

    據了解,國外科技巨頭對此也并非沒有舉動,Google和蘋果在2015年前后均推出過類似功能,分別“藏”在Google Now on Tap及Siri中。

    “應用調用應用”對我國移動互聯網現有利益格局造成了強烈沖擊,其對微信這個“超級入口”地位的威脅最大,騰訊反應自然激烈。此前,微信已將共享單車、票務、網絡預約出租車、餐飲及旅游等多項生活服務集于一身,微信是規則和利益分配原則的制定者。榮耀Magic則試圖打破這套封閉系統,與其他手機應用一樣,微信、QQ也受“應用調用應用”功能實施者MagicLive監測,該系統在監測到微信中的聊天內容后,可自行在日歷中生成日程。

    華為公開宣稱,大量生活服務類App與榮耀Magic手機“相處和諧”,樂于受MagicLive的“調遣”,沒有遇到像騰訊一樣的挑戰。但有業內人士直率地指出,絕大多數生活服務類App提供商沒有成為“超級入口”的野心,MagicLive和微信一樣無非是另外一個“入口”罷了,騰訊反應激烈的原因在于微信“超級入口”的地位受到挑戰。

    然而,作為一款初級概念性產品,榮耀Magic并非“爆款”。項立剛是該手機的用戶,他認為其運行感和體驗并沒有太多超過其他手機之處。

    關于設備廠商就此實現“逆襲”,黃允松也持相似觀點,他認為人工智能時代必須是計算平臺、數據平臺和數據“三駕馬車”并駕齊驅,“單獨談設備制造商的優勢是不客觀的。”

    數據確權頂層設計不可或缺

    “數據說到底是屬于用戶的,而不是哪家企業的。”在項立剛看來,人工智能時代更需要打破壁壘,構造開放式的生態環境,實現數據互聯互通,“網絡服務提供商也好,硬件廠商也好,越往后越不可能出現一家巨頭對數據進行壟斷的局面,華為和騰訊的爭奪可以是一個典范,未來服務提供商和設備廠商之間可共同制定規則,達成共享協議來解決這個尷尬,最終更好地服務用戶。”

    從事零售、物流及金融業務的京東除自身業務產生的數據外,也有向公開市場采購數據進行補充的經歷。對于建立數據交易流通機制,京東集團副總裁、大數據研發部負責人翁志認為,需要首先解決數據確權的問題,“明確數據所有權是建立數據流通秩序的前提條件,需要有明確的、標準的定義,應該有相關的國家法律法規出臺”;其次,什么數據可交易、什么數據不可交易,應該有明確的范圍,保證個人隱私數據不被販賣,這也需要國家強有力的監管;第三,個人用戶數據價值也很大,需要從技術上突破,進行數據的匿名和脫敏(編者注:數據脫敏指對某些敏感信息通過脫敏規則進行數據的變形,實現對敏感隱私數據的保護),而又不導致數據關聯時分析價值的降低,這在技術上目前還是個挑戰;“最后還應實行市場準入制度和嚴格監管機制,對于參與和建設主體進行嚴格要求和監管,在這一點上國家層面的力量更是不可或缺。”

    醫療界人士也在呼吁頂層設計“先行一步”,線上醫療企業丁香園創始人李天天對《中國經濟周刊》記者表示,醫療大健康數據關乎個人隱私和國家安全等關鍵問題,“應頂層設計先行,制定出國家標準,企業和各類數據交易機構隨后跟進,這樣才能構建比較完善的數據交易機制。”

    確權的實現不可避免地要在數據所有者(用戶)和數據使用者(服務提供商)之間進行平衡。在國外的軟件行業中不乏這樣的商業模式:用戶有償地開放使用數據給服務提供者,服務提供者向用戶支付一定數額的費用,當作用戶主張其對數據的所有權,但我國尚未有類似做法。

    上海數據交易中心CEO湯奇峰分析認為,用戶理所應當是數據的產生者和所有者,然而正是服務提供商的加入,才使用戶的行為被收集和封裝成為數據,服務提供者同樣是數據鏈條上不可或缺的一環,而用戶在服務提供者的幫助下,享受了其提供的訂機票、送餐等出行和生活服務的便捷,其實已經獲得了提供數據給服務提供者的“紅利”。“數據的確權肯定是在用戶和服務提供商之間達成平衡,而不是單方面地強調用戶對數據所有權的主張。”湯奇峰告訴記者,國家制定并實施《網絡安全法》就是要將數據所有者(用戶)和數據控制方(服務提供者)都納入保護范圍,制定出被各方都能接受的條款,“數據控制方按照有效性和有限性兩個原則對用戶數據進行使用。”

    但在現實中這種“平衡”似乎難以達成,例如在醫療行業中,企業使用患者數據要遵循“患者本人知情同意”原則,即用戶在“知情同意”的復選框上打鉤后服務提供者才能使用其數據。一旦用戶不打鉤,則無法進入服務流程的下一步,也就是無法使用該服務,“知情同意”變成了“不同意也得同意”。倪榮對此分析說:“這種確權明顯是不到位的,但是目前沒有明確的文件很細致地規定有關數據確權的詳細標準,確權確到哪一步,現在還是空白。”

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    (網絡編輯:賈璇)
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