如何破解“數據-算法-場景價值鏈”難題？

每經記者：溫雅蘭 每經編輯：張凌霄

當今世界正進入以信息科技產業爲主導的經濟發展時期，數字信息已經成爲基礎性的生產要素，數字經濟日益成爲經濟發展的新模式。在《安泰行業評論》中，交大安泰教授蔣煒撰寫的《基於區塊鏈技術的數據-算法-場景價值鏈研究展望》，通過對數字經濟發展的核心問題——“第一公里問題”的分析，以區塊鏈爲底層技術，圍繞數據/算法交易全生命週期，提出未來數據-算法-場景價值鏈的研究方向。

文中提到，數據是未來數字經濟發展的基礎生產資料，算法是驅動數字經濟的引擎，而場景是數字經濟發展的載體。

但就目前而言，數字經濟在國內還存在覈心問題，即在數據源頭上如何解放數據、促進數據共享，突破數據孤島的禁錮，通過數據流轉交易來實現數據價值。

大數據時代的美好願景都要建立在數據公開共享的基礎上，如果數據源不能開放，數據共享者將無法從中獲得應得的利益。基於對國內國際情況的分析，文中就數據-算法-場景價值鏈的發展，提出了四個研究方向。

首先，關於數據與算法採集中的隱私保護與數據確權。數據與算法的採集、隱私保護與確權彷彿硬幣的兩面，交易中心所容納的數據商品類型越廣，數量越多，準確度越高，侵犯隱私或侵權的可能性就越大。同時，來源不明的數據可能在數據與算法買家不知情的情況下產生侵權。爲了減輕與避免數據的隱私泄露、侵權問題，交易平臺需要在交易前的採集過程與交易後的價值再分配過程中設計有針對性的措施。

此外，數據與算法的質量評估及估值定價同樣重要。數據質量是衡量其價值的重要標準之一。高質量的數據本質上應該具有清晰的表現形式，能被精確訪問且適合買家的實際使用場景。然而面對豐富的數據模態和複雜的數據語義，可定量的數據質量評估還有大量尚未解決的難題。

第三，數據與算法交易與智能匹配。數據交易過程中可能會牽涉多個交易主體，但現在供應鏈中每個企業可能都會有自己的企業資源計劃或物料資源計劃，這對於數據的可追溯性將造成阻礙，並且限制了自動化多方交易的可能，由此產生數據孤島。因此，如何通過區塊鏈中的智能合約技術來實現多個可信主體間的自動化微交易、微支付，研發新型的、適用於微末價值的數字支付模式將十分重要。

最後，數據和算法的使用追溯與價值補償。數據的全生命追蹤是數據使用後價值再分配以及隱私補償的基礎條件。目前，大部分傳統的數據格式與類型難以實現全生命追蹤，因此，數據交易中心需要設計全新的帶有追蹤功能的數據格式。