数据要素写进中央文件，采集标准化如何保障？
最后更新：2020-04-13 12:24:33 手机定位技术交流文章
◎科技日报记者崔爽
4月9日发布的《中共中央国务院关于建立更加完善的要素市场化配置体系和机制的意见》(以下简称《意见》)首次将土地、劳动力、资本、技术等数据和传统要素列为要素之一。《意见》特别指出，应发挥行业协会和商会的作用，促进人工智能、可穿戴设备、车辆互联网和物联网等领域的数据收集标准化。
“数据收集的标准化是数据存储、交易、处理和数据服务等一系列数据治理的前提，这一问题只能由政府主导。”中国科学院自动化研究所研究员、视觉语言技术创始人王金桥表示:“数据治理涉及政府机构、运营企业、人工智能公司、用户和其他方面。为了规范交易的使用，充分利用休眠的数据资源，必须从数据收集的源头进行标准化和标准化。”
据他介绍，采集标准化的最大价值在于解决数据采集的重复建设问题。交通、保险、医疗、天气、教育等等，各行各业都在产生数据，而数据收集有许多重复建设的问题。例如，不同的地方有不同的收集标准。每个地方都有不同的关注点、区域特征和数据分布、不同的数据需求以及不同的收集数据。这直接导致数据不完整和噪音大，影响数据发布效率。
"因此，政府的推动非常重要."王金桥说。例如，导航软件现在用于避免交通堵塞，但是导航软件依赖于使用它的用户的定位信息，这实际上相当于采样，并且结果不可靠。去年底，交通运输部发布通知，决定在全国范围内开展高速公路视频网络监控，充分利用新一代云计算和人工智能技术，构建科学、先进、高效、统一的视频云网络监控系统。该测试系统将全面提高高速公路的信息化和智能化水平，提高旅行社保障能力。根据通知要求，到今年12月底，全国高速公路视频接入将完成，一个部级视频云平台将建成，全国网络将投入运行。“高速公路视频进入云端后，国家高速公路标准化数据将整合到云平台。交通还可以提供准确的信息服务，如天气预报，这是充分发挥交通数据生产力的有效手段。”王金桥说。
由于数据治理仍在探索中，数据收集的标准化仍处于起步阶段。数字化的程度因行业而异。许多行业尚未实现数字化。高速视频上的云相当于仅仅连接到互联网。它离真正的数据处理和服务还很远。在国家的统一要求下，不同行业也需要适应各自的业务和场景采集标准。
“更重要的是，随着技术的进步，数据采集标准也会发生变化。标准化需要一个长期持续的改进过程。”王金桥表示，以人脸数据采集为例，直播、票务、信用调查等不同场景对人脸数据的要求不同，每个场景需要根据应用划分采集标准，如证人身份认证、个人身份网络远程验证、人脸门禁、人脸分发控制等。例如，根据识别照片的数据收集的国家标准，中间面为207×14像素宽，头顶距离照片的上边缘为7-21像素，眼睛位置与照片的下边缘之间的距离不小于207像素。根据该标准采集的身份照片已广泛用于机场、火车站等场所的身份认证。
此外，还需要界定数据收集的界限:哪些数据可以收集，哪些不能收集；如何规避私人数据；如何正确收集数据(例如，在收集人类行为数据时，必须模糊一个人的脸)；如何平衡数据的有效性和保密性？
“数据的重要性已经得到充分证明，但是数据治理的问题尤其复杂。数据可以被操纵和改变，数据传输特别分散，数据交易的好处非常诱人...数据收集服务于数据共享和交易，数据标准化应该为收集划定界限。”王金桥说。
资料来源:科学日报
编辑:李君霞
审核:关晶晶
终审:冷文生
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