人民网｜孟庆国：让数据“流动”起来

孟庆国

清华大学国家治理研究院执行院长、清华—中国电子数据治理工程研究院院长、清华大学人工智能国际治理研究院人工智能数据治理方向首席专家

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4月27日至28日，第六届数字中国建设峰会在福建福州召开。峰会期间，清华大学公共管理学院教授、清华—中国电子数据治理工程研究院院长、清华大学人工智能国际治理研究院人工智能数据治理方向首席专家孟庆国在接受人民网专访时，谈到了开展公共数据治理重要性和对数据产业如何更好助力城市数字化建设的观点和期待。

问：提升国家治理能力和治理体系现代化，开展公共数据治理在其中具有什么样的重要意义？

孟庆国：国家治理体系和治理能力的现代化是全面深化改革的总目标，运用数字化手段提升治理能力是非常重要的战略选择。因此，国家提出实施网络强国战略，加快建设数字中国，核心要义就是把数据资源的作用充分发挥出来，即数据的要素化。通过数据资源的开发利用来推进经济高质量发展，提升治理水平。

问：当前制约公共数据治理的痛点主要在哪里？

孟庆国：公共数据主要来自党政机关，或是有公共管理和公共服务职能的企事业单位。这些数据的敏感性非常强。如何既考虑安全，又促进数据的开发使用，面临着非常大的挑战。因为这些数据目前还处在一个相对分散的状态，数据的整合共享还有较大的空间需要突破，公共数据的供给质量和标准目前也有较大的差距。

问：数据产业是数字化发展进程中非常重要的一环，在信息技术飞速发展的背景下，数据产业领域将如何更好助力城市数字化建设？

孟庆国：数字经济是以数据为主导的一种产业形态。数字经济的发展包括两个方面，一方面，是数据的要素化问题。数据是一种资源，数据资源如何有效流通，在社会上共享，是它发挥价值的一个渠道。处于孤岛化状态下的数据相对分散，就容易存在想用数据的企业用不到数据，拥有数据的企业又不愿意把数据拿出来，数据就不能有效地流动，数据资源也没法在更大范围里配置。所以，我们国家把数据作为要素，通过数据的要素化，来实现数据的市场化配置。

另一方面，是数据产业，即数据的产业化和产业的数据化。数据的产业化指的是数据本身的清洗、加工、采集就会形成多种产业形态，形成很多的细分的产业领域，这里面未来的空间是非常大的。产业的数据化，指的是当前还有很多传统产业还是处在传统运作的形式下。如何搭上数字化快车，充分利用数据资源促进传统产业转型升级，能加强数据化与产业的融合和实体经济的融合，从而在更大范围里促进产业通过利用数据提升经营能力。

清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。

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