中国联通范济安 2016.4.23

1. 理想丰满现实骨感

大数据引发的经济社会革命才刚刚开始，这是一场关乎中国前途未来、涉及利益深刻调整的革命。 2015年9月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要的通知》，纲要要求在2018年底前要建成国家政府数据统一开放平台，率先在信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象等重要领域实现公共数据资源向社会开放，带动社会开展大数据开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新的活力。

为了积极响应政府号召，许多地方政府联合当地企业相继成立了不同类型的大数据交易所或交易平台，旨在通过公开透明的数据交易来帮助传统企业加快转型升级，推动智慧城市的建设。

但是理想很丰满现实很骨感。且不说这些机关企业的思想能否及时转变，法律环境是否健全，要在短短的两年里让上述那么多领域的单位和部门去开放自己的数据，用安全可控的技术手段做到数据共享，还要去开发那些跨行业的应用，谈何容易呀！所以剃头挑子一头热一头冷，管理部门为了响应政府号召积极推动宣传数据开放与共享，而掌握数据的企事业单位却犹豫不前，步履蹒跚，面临着数据安全、数据所有权、数据质量、数据管控、数据技术等诸多方面的问题，使得那些想要借大数据东风创造价值应用的公司企业嗷嗷待哺，无米下锅。

2. 他山之石可以攻玉

纵观世界，欧美先进国家早在2012-2013年就开始制定各自的大数据发展策略，譬如欧盟推出的《数据价值链战略计划》，用大数据改造传统治理模式，试图大幅降低公共部门成本，并促进经济增长和就业增长。到2020年大数据技术预计将为欧盟创造GDP达到9570亿欧元，增加就业人数380万。作为欧洲国家的领军代表，德国政府在2013年4月就提出了“工业4.0”的概念。该项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助，在德国工程院、Fraunhofer(弗劳恩霍夫)协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，并已上升为国家级战略。德国联邦政府投入达2亿欧元。

其实这里我们真正关心的并不是“工业4.0”里的“智能工厂”、“智能生产”和“智能物流”等，我们更关心的是在这些“智能XX”后面流通的那些数据。工业4.0是怎样将分散在各个合作伙伴处的数据整合在一起，有效地支撑着这些“智能XX”工程？

在TM Forum的引见下，我们有幸联系到欧洲最大应用科学研究机构，具有2万多研究人员20亿欧元研究经费的德国Fraunhofer协会下的IAIS（智能分析和信息系统）研究所。它在德国工业4.0项目中，启动和领导了德国工业数字化创新的工业数据空间子项目(IDS)，该子项目专注于跨行业数据代理交换和数据应用。其目的是将分散的工业数据转换为一个可信的数据网络空间，目前已经得到德国或国际30多个重点企业支持，其中不乏世界500强企业如欧洲著名的保险公司Allianz，最大的IT服务公司Atos Origin、世界知名的拜耳制药公司、世界顶级会计事务所普华永道、德国技术检验协会TUV、大众汽车、重型工业公司克虏伯、蒂森等。

3. 工业数据空间IDS

那么工业数据空间IDS又是怎样在工业4.0中定位的呢？

从上面这张图可以看出IDS的位置是介于工业4.0产品与服务创新（创新的范围包括汽车、高科技、服务、物流、工业制造、卫生医疗等行业）以及底层的宽带网络基础设施和各类终端设备、传感器、实时生产线之间的联接。它所起到的作用就是通过数据连接上游的“智能生产”工厂和“智能物流”公司以及下游需要“智能服务”的个人客户与企业客户。在这个过程中，IDS要汇聚整合来自工厂和物流公司的直接数据，来自政府部门的公共数据（如气象、交通、城市规划等方面的数据）及来自被称之为价值链的第三方数据，这里我们可以理解为譬如来自电信运营商的数据、来自互联网电商、社交等数据。之所以被称为“价值链”，可能是因为这些第三方可以直接通过提供数据创造价值，或间接地从向最终用户提供创新应用时获取一部分价值。

为了能够让各方的数据在IDS空间里创造出价值，Fraunhofer的IAIS研究所要解决的首要问题不是交易而是一套诚信体系，它要让数据可以在被认证的合作伙伴之间共享。在中国尤其是在现今的大数据交易领域，许多人认为只要有政府出面搭建起中心化管理的平台，再拉上几家大公司大家就可以互相买面子地把数据拿出来进行共享了。可是Fraunhofer的研究人员首先把问题放在解决数据所有权上。他们认为数据所有权问题不解决就没有数据合作的基础。但是数据所有权问题是个深刻的法律问题，即使在欧洲也没有真正解决如病历资料到底是属于医生、医院还是病人这样的问题。出于务实考虑，德国的专家们提出了数据合法的掌握者决定数据的使用条款与条件。也就是说在IDS这个数据分享空间，产出数据的一方决定它的数据应该怎样使用。第二点非常值得我们借鉴的地方就是它的去中心化思想。IDS是由所有参加这个项目的30几家企业的数据中心构成，它们只是通过IDS提供的标准接口（IDS Connector）进行连接，它们中间没有一个中央集权的权威机构负责数据管理，负责监督数据治理的规则是否被遵守。IDS不是一个平台，它更像一张有着信令控制的电信网络，其中的数据源就是一台台交换机，数据通过它们来流通，它们自己也可以组成子网，形成一张多级的网中网。

到这时我们才明白为什么Fraunhofer的专家们没有把IDS叫成平台，而把它称作空间。在这张网中网的空间里，当用户需要数据提供增值服务的时候，数据可以在被认证的合作伙伴之间共享。此外，该数据空间也将有助于企业发展自己的增值服务。根据下面这张技术架构图可以看出，尽管IDS是去中心化的，但是它还是具备一些轻量级的中央管理功能，如IDS Broker和IDS应用商店。

Broker的概念来自金融交易，它是帮别人买卖的代理人、中间人、经理人。在这里它的主要职责是负责数据源的注册，为数据源方提供数据发布的手段，为数据使用方提供数据搜索查询工具，为数据提供方和使用方建立诚信协议。另外它还提供数据使用的统计与结算。

应用商店主要是为IDS生态系统中的应用开发者和应用使用者提供服务。通过移动互联网，大家应该对应用商店的运作模式比较熟悉。除去B2C的服务模式，IDS还提供B2B的应用服务，这时的应用可以是数据服务，是容器化的应用组件，也可以是端到端的应用。对于应用商店推出的应用，IDS还提供安全及质量认证。

德国人的严谨不光体现在系统的功能上，为了让加入IDS的企业和未加入IDS的企业都能部署使用IDS，促进数据的开放与共享，Fraunhofer的专家们还专门为IDS设计了一整套规范化参照模型，其中包括业务模型、数据与服务模型、安全模型和软件模型四个组成部分。受于篇幅的限制，我们不再做详细介绍，感兴趣的读者可联系我们。

4. 请进来，走出去

经过三年来的建设运行，中国联通积累了数据集中、平台建设、对外开放等方面的一些经验。相比于德国工业4.0中的大数据项目，我们的差距在于：出于防止数据扩散，用户个人信息受到侵犯，数据价值无法持久化等考虑，我们在数据对外合作方面往往采取的是“请进来”的方式，即我所掌握的数据不出户，对方要用只能到我的平台上来使用，合作结果经安全审查后可以拿走。当然我们可以认为这就是IDS中解决数据所有权问题时使用的第一条原则，即我是数据的掌握者，我要求使用我数据的方式就是在我这里使用。这样的作法有两个缺陷：一是过于以我为中心，别人来的多，我出去的少，没有享受到使用对方数据的机会；二是只是限于点对点的合作，缺乏一个数据多点共享的空间。所以我们在积极与Fraunhofer协会及其下研究所合作，希望能够借鉴他们的经验及那30家世界500强企业到中国来发展的需求，打造一张去中心化的、由认证的合作伙伴自营的中国式工业大数据网，实现中国联通从“请进来”到“走出去”的发展愿望，实现三家运营商在数据合作上共享共赢的愿望。