数字基础设施：打造数字未来坚实底座******
【乌镇观察】
光明日报记者 王美莹 王禹欣
11月10日，由工业和信息化部、国家互联网信息办公室、国际电信联盟（ITU）联合主办的“数字基础设施:互联互通与创新发展”论坛在2022年世界互联网大会乌镇峰会举办。
数字基础设施是以数据创新为驱动、通信网络为基础、数据算力设施为核心的基础设施体系。数字基础设施主要涉及5G、数据中心、云计算、人工智能、物联网、区块链等新一代信息通信技术，以及基于此类技术形成的各类数字平台，服务人们工作、生活的方方面面；3D打印、智能机器人、AR眼镜、自动驾驶等新型数字科技，则广泛拓展了数字基础设施建设的应用范围，擘画了全新的数字生活图景。
当前，人类社会正加速向数字化转型，作为新型基础设施，数字基础设施已经像水、电、公路一样，成为人们生产生活的必备要素，为产业格局、经济发展、社会生态发展提供了坚实保障。作为数字经济的坚实底座，数字基础设施的重要性已经成为广泛共识。
加速算网融合 打通信息“大动脉”
数字经济是当前经济发展的新动能，算力网络是数字基础设施建设的核心载体。当前，我国数字经济呈现产业创新、技术融合、绿色低碳发展的特点，数据价值的探索更加深入。随着网络的复杂度逐渐提升。网络频段增多、应用场景细分、性能要求提高。多种多样的消费与产业应用，都对计算机通信网络和算力节点提出了更高的技术要求。
在中国工程院院士邬贺铨看来，算网协同是高质量发展以及数字化转型所需要利用的一个很好的方式，也是全面推进全社会数智化转型，助力数字经济加速发展最直接的抓手。
“算力网络是按业务需求，在云网边端间按需分配和灵活调度计算、存储、网络资源的新型信息基础设施。随着社会对算力需求的快速激增，算网协同有力支撑企业上云用数汇智，云网和算网融合促进产业链互利共赢。”邬贺铨说。
中国联通集团副总经理何飚指出：“算力网络是数字经济高质量发展的有效推动力，是数字产业化和产业数字化的重要生产力。”
而要推动云网和算网的融合发展，必须从提升计算能力、存储能力、算法技能、协同管理等具体问题上出发，加强标准化技术开发工作。
中国移动集团副总经理李慧镝在构建以云网融合为核心特征的智能化、综合性数字基础设施，助推数字技术和实体经济的深度融合等方面，体会颇深。“我们突破了云操作系统、分布式数据库一系列关键的核心技术，自主研发了以一体化的云底座、分布式的云能力、可信云平台为核心的CloudOS4.0，形成了全栈的云产品能力。”李慧镝表示。
在他看来，算力网络是CT/IT/DT深度融合的新型基础设施，包含创新技术和创新服务，是一次全方位的产业转型升级。“在实践探索中我们深切感受到，算力网络的发展需要在更高层次、更大范围、更深程度上汇聚社会各方力量。”
在数字化转型历程中，超前布局算网融合能力等核心技术攻关，正加速数字基础设施建设落实见效。建设以5G网络、全国一体化数据中心体系、国家产业互联网等为抓手的高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字化信息基础设施，将全方位、深层次地赋能数字化创新实践，打通数字经济发展的“大动脉”。
释放数字潜能 提升产业链价值
电商企业是融合数字基础设施的“先行者”。阿里巴巴集团副总裁周明分享了阿里巴巴在融合数字基础设施上的实践经验——电商企业早已通过数据预测顾客的消费倾向，提前进行货物入仓，方便顾客下单以后快速送货上门。周明指出：“近些年，传统企业也开始通过采集数据，在生产的各个环节里进行数据的计算、参数的调整，提升良品率。”
能源行业的数据基础设施建设推动了能源行业的数字化转型和能源行业绿色低碳的高质量发展。中能融合智慧科技有限公司党委书记、董事长王海表示：“在能源行业，数字基础设施建设各自为战的情况比较严重。建议在数据的分级分类、数据的指标体系建设、平台的互联互通、SaaS应用的一些适配等方面，尽快地建立行业标准或者是国家标准，这有助于更好地去推动数据产业的发展。”
数据是新型生产要素的一种。对企业来说，数据的交易和共享非常重要。王海希望下一步能够从能源数据的确权、定价、入场、流通、评估、交易、监管以及信用等全环节、全流程来推动标准的建设，也希望能够去探索能源数据的资源化、资产化、资本化的路径，探索建立多方共赢的能源数据流通交易的一些新标准。
“但目前来看，我们的整个数字化基础设施是相对薄弱的，距离智能化基础设施还比较遥远。”周明分析道，“数字基础设施仍旧是孤岛化的‘信息烟囱’，导致数据无法共通。数字计算或者智能计算仍有门槛，建设成本高昂且利用率较低。”
数字基础设施建设离不开产业链上下游企业的携手共进，离不开政产学研通力合作，充分释放数字潜能，让产业链实现价值最大化，打造产业共赢的新生态。
筑牢数字底座 畅享智能化生活
在工业领域，人工智能可以帮助企业进行工业缺陷检测，提高生产效率、降低生产成本；在安保领域，人脸识别技术可以提供快速便捷的基于生物识别的身份认证信息；在艺术领域，AI写作、AI绘画火爆，人工智能已经变成画作、音频、文本等信息的“创造力辅助工具”。
人工智能是现在数字基础设施不可缺少的一部分，且在整个数字基础设施体系中扮演着“最强大脑”的角色。它对我们日常生活的渗透是方方面面的，人工智能的应用场景随处可见。
最近几年，由于新冠肺炎疫情的影响，中国的数字化进程在大大加快。思科大中华区首席架构师蒋星表示，在数字化时代，移动应用、云应用正在成为企业的核心，企业的围墙正在消亡，混合办公成为新常态，新的互联网正在成为企业的骨干网。
“人工智能可以提供智慧分析，帮助各个行业降本增效。与此同时，人工智能行业本身也在越来越走向基础设施化。”北京瑞莱智慧科技有限公司首席执行官田天分析了人工智能在数字基础设施融合、协同中的作用。
共启“数智未来”，需夯实“点多面广、站高望远、配套齐全”的数字经济底座，推动数字基础设施的互联互通与创新发展。腾讯智慧交通首席科学家张云飞表示：“未来的数字中国建设对我们提出了更高的要求和挑战，能够把数字底座建好，纳管是第一步。”
《光明日报》（ 2022年11月11日 08版）
【观点】构筑顶层设计 开创工业和信息化领域数据安全管理新格局******
近日，工业和信息化部出台了《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》（以下简称“《管理办法》”）。《管理办法》作为工业和信息化领域（以下简称“工信领域”）数据安全管理顶层制度文件，是全面贯彻落实《数据安全法》等国家数据安全法律法规的重要举措，也是前期工信领域数据安全管理实践经验的固化总结。《管理办法》以安全发展理念为指引，建立健全了工信领域数据安全制度机制，搭建起工信领域数据安全管理的“四梁八柱”，细化明确了数据全生命周期安全保护要求，为工信领域企业落实数据安全管理和技术保护措施提供了明确指引，标志着工信领域数据安全管理工作迈出了具有里程碑意义的重要一步。
一、夯实数据安全根基，建立工信领域数据安全管理基本遵循
随着全球数字经济的蓬勃发展，数据已成为关键生产要素和核心战略资源，数据安全的基础保障作用和发展驱动效应日益突出，攸关国家安全、公共利益和个人权利。党和国家敏锐把握数字经济发展的战略机遇，将数据作为新型生产要素，加快培育数据要素市场，充分释放数据红利，同时，高度重视、不断推进数据安全保护工作。党的二十大报告立足中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局，做出“统筹发展与安全”的重要部署，要求“坚定不移贯彻总体国家安全观”，“以新安全格局保障新发展格局”，重点强化数据安全保障体系建设。
安全保障，制度先行。国务院《“十四五”数字经济发展规划》将研究完善行业数据安全管理政策作为提升国家总体数据安全保障水平的关键一环。《数据安全法》《个人信息保护法》等国家重大数据安全立法加速出台，进一步明确了数据安全行政监管的上位法依据和职责边界，对各行业、各领域承接落实也提出了新要求。
工信领域是我国数字化转型的排头兵和产业数字化的主阵地。信息通信网络覆盖社会千行百业，是经济社会运行的“神经中枢”，汇聚海量用户数据和关系国计民生的重要数据。工业数字化转型催生海量工业数据资源，且数据互联互通加快导致数据安全风险与威胁点增多，数据安全形势愈发严峻复杂，工信领域数据安全保护亟待强化。加速完善工信领域数据安全管理政策，夯实数据安全工作基石，是认真践行总体国家安全观，统筹发展和安全，护航工信领域数字化发展的必然要求，也是落实党和国家决策部署、提升国家总体数据安全保障水平的必担之责。
二、筑牢数字安全屏障，明确工信领域数据安全保护的规则指引
《管理办法》坚持安全与发展并重、鼓励与规范并举原则，推动建立健全安全可控、弹性包容的工信领域数据安全规则体系，一方面，明确数据安全管理关键制度要求，划定工信领域数据流通利用的安全基线，同时，构建多元主体协同共治格局，着力提升工信领域数字信任，为我国数字化转型保驾护航。具体来说，《管理办法》核心内容包括以下几个方面：
（一）明确管理体制，建立三级联动的数据安全工作机制
《管理办法》衔接国家数据安全工作协调机制，充分结合工信领域既成的监管体制，构建了“部-地方-企业”三级联动的数据安全工作机制：在部层面，由工业和信息化部负责工信领域数据安全总体统筹与监督管理。在地方层面，地方工业和信息化主管部门、地方通信管理局、地方无线电管理机构分别负责对本地区工业数据处理者、电信数据处理者、无线电数据处理者的数据处理活动和安全保护进行监督管理。在企业层面，工业数据处理者、电信数据处理者、无线电数据处理者承担本单位的数据安全主体责任，落实工信领域数据安全管理要求。这种条块结合的监管组织架构既贯彻了《数据安全法》对于各地区、各行业、各领域数据安全监管的责任分工，也充分考虑了工信领域管理的共性需求与实践差异。
（二）细化分类分级，建立涵盖事前事中事后的监管制度机制
《管理办法》承接细化《数据安全法》数据分类分级保护要求，以预防、控制和消除数据安全风险为核心，建立工信领域数据安全管理关键制度机制。一是明确工信领域数据分类参考因素及数据分级识别依据，建立重要数据和核心数据目录备案管理机制，为工信领域数据分类分级安全管理提供实操指引。二是建立工信领域数据安全风险监测机制及风险信息上报和共享机制，对数据安全风险进行监测、汇聚、分析、通报，加强工信领域数据安全风险的事前感知。三是明确应急处置机制流程，制定工信领域数据安全事件应急预案，预防和减少数据安全事件发生后造成的损失和危害。四是完善投诉举报机制，建立部省两级数据投诉举报渠道，充分发挥社会监督作用，广泛获取数据安全违法信息。五是建立数据安全检测、认证、评估管理制度，提升工信领域数据安全产品、服务质量及安全保障能力，推动数字安全产业发展。
（三）落实主体责任，加强重要数据和核心数据重点保护
《管理办法》对标《数据安全法》《网络安全法》《个人信息保护法》中的数据安全保护义务，明确细化工信领域数据处理者的数据安全主体责任。一是要求建立数据全生命周期安全管理制度，制定各环节分级防护要求和操作规程，配备管理人员，加强权限管理，制定应急预案，定期开展教育培训以及其他必要措施。二是要求结合数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节特点设置针对性保护措施，有效加强数据安全保护。三是以一般数据、重要数据、核心数据三级数据划分为主线贯穿数据全生命周期安全管理，要求采取工作体系建设、内部登记审批、关键岗位管理、安全防护等管理及技术措施对重要数据和核心数据进行重点保护，切实保障国家安全和社会公共利益。
（四）引入多利益相关方，构建数据安全协同治理生态
数据安全保护涉及主体多元、场景复杂、环节众多，构建良好的数据安全治理生态需要开展多方协同。《管理办法》引入企业、研究机构、行业组织、安全服务机构等各类主体参与数据安全治理。一是推动数据安全产业发展，支持数据安全企业、研究和服务机构开展数据安全技术研发创新，结合行业数据安全需求培育、发展数据安全产品和服务，提升数据安全产品供给能力。二是组织企业、研究机构、高等院校、行业组织等各类主体开展相关标准的制修订及推广应用工作，增强标准制定参与主体的广泛性，通过标准促进数据应用规范化，提升数据处理活动的安全性。三是发挥安全服务机构、行业组织、科研机构数据安全能力，鼓励协同开展数据安全风险信息上报和共享，汇聚多方力量应对数据安全风险。四是发挥评估机构专业能力，辅助开展数据安全风险评估、出境评估等活动，助力企业持续提升数据安全保障水平。
三、凝聚多方合力，全面提升工信领域数据安全保障水平
在数据安全威胁和风险日益突出，国家数据安全管理要求亟需落地的大背景下，《管理办法》的出台正当其时。《管理办法》正式实施后，将开创工信领域数据安全保护工作新局面。为进一步推动其落地，有效提升工信领域数据安全治理能力，重点提出以下几方面思考：
（一）加强政策宣贯培训，全面提升数据安全保护意识和水平
《管理办法》发布是引导工信领域深入贯彻领会数据安全管理制度要求，加快推动数据安全管理工作制度化、规范化的良好契机。做好宣贯培训，采取部级示范培训和地方重点培训相结合的方式，针对性、分层次、有深度地设计行业数据安全宣贯培训内容，对《数据安全法》《管理办法》进行系统阐释和深入解读，统一理解认识，有助于行业监管部门推动管理制度要求有效落实与执行，打响“发令枪”。同时，数据处理者要定期开展数据安全管理培训，明确关键、重点岗位培训方案，确保数据安全从业人员全覆盖，及时评定培训效果，做好“冲锋者”。
（二）做好重要数据识别备案，有效夯实数据安全工作基础
重要数据保护已成为工信领域数据安全管理的重中之重。随着《管理办法》的推进实施，还需要行业监管部门结合工业、电信行业领域自身特点和实践需求，配套制定重要数据识别标准规范，建立完善备案审核及上报流程机制，为工信领域企业深化落实数据安全基线要求进一步提供细化规则。数据处理者也需要按照行业监管部门的工作要求，紧密结合自身数据安全工作实际，定期梳理数据资源，扎实开展重要数据识别和目录动态备案管理工作，切实履行好安全主体责任。
（三）抓好风险防范化解，切实增强数据安全保障能力
有效发现、抵御工信领域数据安全突出风险，是维护数据安全的发力点和核心战力。加强数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警工作部署，推进全国数据安全管理平台建设，加快打造工信领域数据安全风险态势感知能力，将成为下一步行业监管工作的重点。数据处理者应围绕数据安全保护需求，配合部、省两级主管部门开展风险监测排查，及时防范行业数据安全风险隐患；做好数据安全风险评估和数据出境安全评估，不断提升数据安全合规能力。安全服务机构、行业组织、科研机构要主动参与风险信息上报和共享，按照“及时、客观、准确、真实、完整”的原则报送掌握的风险信息。
（四）加强正向激励引导，多措并举提升数据安全保护水平
坚持监督管理与正向引导相结合，有利于充分调动企业的自主性和积极性，更大程度激发企业提升自身数据安全管理水平的内生动力。行业监管部门在加强监督检查，通过执法、约谈等措施敦促企业责任落实的同时，可以综合运用行业自律、竞赛、优秀案例评选等多种方式加强示范引领，推进企业标准贯标达标工作，指引企业提升数据安全管理能力。数据处理者要充分发挥能动性，自动对标管理要求和最佳实践，自觉提升数据收集、存储、加工、传输、提供、公开、销毁等全环节安全保护水平。在业务系统上线、运营中，同步规划、同步建设、同步运行数据安全保障措施，进一步提升数据有效利用与安全保护平衡能力。
（作者：中国信通院院长 余晓晖）
