提升大數據建設與應用能力，推進先進國防科技工業發展

趙堅 鄒鴻靈 于逢源

摘要：當今時代，大數據已成為國家之間、企業之間競爭的重要“角力場”。在國防科技工業領域，應大力加強大數據建設與應用，提升大數據能力，推進先進的國防科技工業發展。

主題詞：國防科技工業；大數據；硬能力；軟實力

隨著數字經濟高速發展，國防科技工業建設與應用已逐步邁入“軟件定義、數據驅動”的數字化轉型階段。“大數據”作為國防科技工業科研、生產、管理、服務過程中的新型資源稟賦，在賦能生產力要素、改善生產關系中發揮著越來越關鍵的作用，加強大數據建設與應用已成為推動國防科技工業發展的重要“助推器”。

一、大數據已成為戰略制高點

（一）世界強國高度重視大數據建設

大數據時代，世界各國都高度重視“大數據”建設，并將其作為國與國、企業與企業競爭的重要“角力場”。

1.重視大數據國家戰略規劃。在全球信息化進入全面滲透、加速創新、引領發展的新階段大背景下，美、德、英、日、歐盟等主要發達經濟體都積極推進大數據發展戰略。美國上世紀末即確立“數據治國”戰略，10年間聯邦政府數據中心數量從400個躍升至2000個，2010年總統科學技術顧問委員會在《規劃數字化的未來》報告中提出，聯邦各部門都要制定應對大數據的戰略；2012年奧巴馬政府啟動“大數據研發計劃”，2018年特朗普政府《先進制造領導戰略》推動用大數據和先進傳感控制技術促進制造業數字化轉型。

2.重視大數據基礎能力建設。美日德等國大力推進5G等數字網絡設施建設，美國僅2017年在大數據相關領域技術投入達74億美元，歐盟投入10億歐元打造數字人文基礎，建設記錄城市歷史的“時光機”；歐美廣泛采用產學研攜手、舉辦大數據分析競賽等方式培養大數據人才、推動大數據應用、培育大數據市場；德國政府成立聯邦數字機構，日立、富士通、NTT DATA等公司成立大數據專門組織機構，深化對數字化通信、云計算等領域的研究。

3.積極開展大數據應用探索。在政府治理領域，美、英、法、澳等國相繼開通了政府數據網站；在工業領域，GE、西門子等大型制造企業在科研生產、運營維護全過程廣泛應用大數據；在網絡空間領域，美國利用大數據分析技術強化“全面防御、保護設施”“攻防結合、網絡反恐”和“主動防御、網絡威懾”的網絡安全戰略。

（二）我國政府高度重視大數據工作

2015年，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》明確國家大數據工作總體要求，并對建設全國一體化國家大數據中心、加快政府大數據平臺建設、培育數據要素市場等工作做出重要部署。各部委及地方政府先后出臺了近百份大數據工作的指導性文件；廣東、浙江、貴州、四川等地設立近百個大數據局（辦）等各級機構；貴州、京津冀、珠三角、上海等地設立了國家大數據綜合試驗區；貴陽、上海、北京先后成立大數據交易機構，先行先試數據資產流通交易；貴州等地搭建數據共享交換云平臺，以加快政府數據資源的整合、共享與開放。“新冠”疫情以來，中央及各級政府充分利用大數據研判疫情發展態勢、監控人員流動、調配應急物資、助力復工復產，為有效防控疫情和穩定社會發展發揮了重要作用。

二、先進國防科技工業需要與之相稱的大數據能力

（一）大數據已成為提升國防科技工業生產力水平的基本保障

在數字化時代，“大數據”成為生產力函數中重要的內生變量，對全面提升國防科技工業生產力要素層次水平具有重要作用。

1.大數據改進了勞動對象的形態。在軍工制造業領域，大量工業軟件的應用、數控機床的投產使用，改變了以往人工控制加工設備的生產方式，通過對“數字信號”的調控來驅動機械設備的運動，信息資源改進了傳統勞動對象的形態。

2.大數據提高了勞動工具的使用效率。隨著國防科技工業科研生產模式的信息化水平大幅提升，企業級協同產品研制管理平臺及工業數據交換平臺的使用，實現了數據資源在產品全生命周期管理（PLM）中的有效貫穿，提升了各個環節乃至整個生產過程的效率，體現了數據要素對設計工具、生產工具等勞動工具使用效率的提升，使其研制能力呈幾何級數增長。而且，“數據”在整個改進過程中不但沒有“損耗”，而且“越用越多”（像“催化劑”一樣發揮作用），不斷產生新的數據內涵，持續發揮新作用、產生新價值。

3.大數據提升了勞動者的水平。以知識形態存在的大數據，如各類工業APP、工藝指導教程、數字檔案等，有效改造了國防科技工業領域科研人員、管理人員、生產技能人員等各類勞動者的思想意識、業務技能、知識水平和管理能力，提升其認知水平和實踐能力，提高其綜合素質，從而有效提高勞動者的綜合水平。

（二）大數據已成為推動國防科技工業生產關系調整的關鍵因素

數字化背景下，大數據為國防科技工業生產關系變革帶來新“賦能”。市場經濟條件下，國防科技工業科研生產過程要逐漸適應在價格、供需、競爭等市場機制作用下，以市場信號為引導，促進、帶動、調配各類資源實現有序流動和合理布局的過程。

在這個過程中，“數字化的生產關系”不僅貫穿于企業內部的生產銷售等環節，更延伸到產業鏈競爭合作、市場經營銷售、政府或企業采購消費等各個環節之間，整個過程隱含著以數據流的有序流動為主線，牽引著人員流、物質流、資金流、知識流等各種資源流動的過程，并通過調整和改善數據流的流向、流量、流速、流序，來間接促進和改善各領域、各層級、各環節之間的資源流動狀況，從而有效促進社會分工與合作，不斷調整和改善生產關系，推動市場行為在經濟規律作用下協調、有序、高效運轉。

大數據技術為這種“數字化生產關系”的優化帶來可能：通過對來自政府、企業、社會等各方“大數據”進行全面集成、有效融合、合理配置，以信息流為牽引，可以帶動產品、技術、設備、設施、人才、資金等要素在跨單位之間、各行業之間、多領域之間實現科研、生產、維修、物流等各環節的有效銜接，有助于促進國防科技工業領域眾創、眾籌、眾扶、眾包等新業態形成和融通創新式發展。

（三）可依托大數據有效支撐國防科技工業治理體系和治理能力現代化

十九屆四中全會提出要“推進國家治理體系和治理能力現代化”。要實現國防科技工業領域治理體系和治理能力的現代化，就要求政府具備智慧視野的“大數據”洞察能力，從更高站位、更廣視角、更細層次實現科學決策和治理。

大數據可支撐各級國防科技工業政府管理部門掌握從生產端到決策端的全面數據，從而可在政府治理過程中建立“用數據說話，用數據決策，用數據管理，用數據創新”的管理機制，實現基于大數據的科學決策和行業服務，為構建智能高效的“智慧政府”提供支撐。

1.提升管理效能。政府在履行對軍工能力建設和裝備研制等職能的過程中，需要掌握項目投資、建設成果、宏觀經濟、工業部門、科技部門、重點產業鏈、重要原材料及關鍵零部件市場情況等內外部信息，如果沒有來源廣泛的大數據支撐，各類管理和決策就存在“拍腦袋”“跑斷腿”“瞎指揮”的風險。

2.助力宏觀調控。依托大數據分析，一方面，可摸清家底和把握動態，有效實行宏觀調控：另一方面，可通過控制大數據數據流的方向、速度和流量的方式，使其與物質、能量、資金等資源的流動在時間、空間上取得同步協調，科學引導，促進資源要素按照國防科技工業發展需要進行有效配置。

3.支撐市場監管。政府治理“放管服”要求政府職能要更多地實現從“事前審批”向“事中管理”和“事后監管”轉變，依托“大數據”搜集和分析技術：一方面，可及時發現國防科技工業各類建設主體的重大變化情況，以避免企業資產狀況或結構發生重大變化帶來隱患；另一方面，可及時預報政府投資項目進展中的風險情況，以避免項目拖期、重復申報等帶來低效和無序。

（四）可依托大數據為各層級單位提供高質量服務

大數據技術可為政府部門提供有效的行業服務能力，可以為軍工科研生產單位提供科研試驗條件、生產協作供求，招投標產品價格、經營發展對標，企業信用記錄等需求度較高的信息，實現精準化、個性化、可視化的政府信息服務，也有助于對行業服務的監管，從而更好地實現服務自身的經濟和社會特性并存的要求。

1.服務各類單位掌握政策法規及宏觀方向。通過政策大數據服務，可為參與國防科技工業建設的各類單位掌握相關法律法規、產業投資政策、科研攻關方向、產業配套資源，以及時調整科研生產方向、能力資源配置、運營發展布局等，以適應市場變化。

2.服務各類主體掌握大量要素資源的市場供求大數據。通過市場大數據服務，可為參與國防科技工業建設的各類單位提供資金、人才、設備、設施等要素資源的供求信息，幫助其減少要素市場信息不對稱，提高在市場活動中的經濟效率，助力其通過市場化的資源配置提升發展水平、增強競爭能力。

（五）支撐智慧化軍工科研生產模式逐步形成

在武器裝備科研生產體系化發展進程中，利用大數據平臺和相關分析處理技術，將為國防科技工業積累新的資產形態——數據資產，并通過充分整合工業大數據資源、發掘數據價值，為武器裝備研制提供新模式、新方法、新工具，從而培育出一種新的核心競爭力——“大數據能力”，繼而推動生產模式、經營理念、政策法律、體制機制等各方面新發展，形成從微觀管理到宏觀治理的一系列變革，推動“智慧化”的軍工科研生產模式的到來。例如：在研發設計階段，可通過大數據平臺匯集通用產品、標準部件的數字化模型，實現設計模型和數據參數的復用和積累，提高研發設計效率；在試驗檢測階段，可通過大數據技術對試驗、仿真等海量數據進行分析挖掘，預測技術參數，預判故障異常；在生產制造階段，通過工業大數據的建設和利用，可在物料跟蹤、工藝設計、任務分配、質量監控等方面大幅提升生產效率和效益，推動傳統制造向智能制造、智慧工廠的轉型升級；在維修保障階段，可探索建立軍方裝備使用數據的合理反饋機制，利用數據傳感技術記錄運行狀態，深入分析挖掘，預判故障問題，指導改進設計思路，顯著提高產品研制水平。

（六）大數據有助于推動國防科技創新發展

1.利用大數據技術發現科技發展新動態。通過人工智能、知識圖譜等技術，對國內外科研機構動態、科研項目進展、科技文獻、專利知識產權等海量情報類大數據進行全方位、實時化、智能化跟蹤分析，及時了解科技發展新動態、掌握新情況、研判新趨勢，確保國防科技工業科技創新工作方向正確、決策科學。

2.利用大數據技術把握科學研究新發現。隨著經驗模型的積累、海量數據的集聚、計算能力的增強，促進科技創新的新范式的形成——基于數據的科學發現：在軍工科研過程中，研發人員可利用知識圖譜、聚類分析等技術發現技術體系潛在關聯和規律，取得突破性進展；在軍工制造過程中，研制人員可利用工業設備及制造過程大數據，結合數字孿生技術，推斷工業機理模型、利用工業知識產生可執行設計、利用制造數據開展反向工程推演等，對預防設備故障、改進工藝過程、提升產品質量，確保軍工研制任務的順利完成，具有重要意義。

3.利用科技大數據推動科技創新的新模式。通過系統化科技大數據應用管理實現知識創造、知識共享、知識管理，為協同創新模式的形成提供良好環境；通過匯聚科研項目、科技成果、科技報告、知識產權、科學儀器、科研設備、科技人才等創新要素的大數據平臺，促進形式多樣范圍廣泛的科研活動供求對接，不斷激發創新活力、創造新價值，推動國防科技工業成果有序轉移和高效轉化。

三、應大力提升國防科技工業大數據能力

（一）強化軍工大數據“硬能力”

1.統籌新基建“大數據中心”建設。隨著中央定調新基建，數字化進入發展快車道，加強國防科技工業大數據中心建設，是數字中國戰略在軍工領域的落實，是新基建政策在軍工行業的落地。國防科工局領導高度重視大數據工作，并提出了總體工作要求。利用國防科技工業大數據中心建設的契機，統籌政府、集團、企業分層分級大數據中心建設，以及推進軍工行業大數據的開發和應用，是推進國防科技工業政府“治理體系和治理能力現代化”，促進軍工企事業單位數字化轉型和智能化升級，推動軍工全行業乃至全社會要素資源共享交換和業務協同的重要舉措。

2.加強大數據關鍵技術研發。在國防科技工業領域，需加大大數據戰略性、基礎性和前沿性技術的研發投入，加強大數據關鍵軟硬件技術自主可控的研發力度，加快具有自主知識產權大數據安全保密技術和產品的研制進度。對于重大的大數據技術項目，可以充分利用民營高科技企業和軍工企業各自的技術、人才與設備優勢，聯合國家科研院所、軍地科研機構和高等院校等共同組建大數據創新團隊或技術研發中心等，通過產學研用大協作的模式，逐步實現軍工大數據關鍵技術的自主可控和國際先進性。

（二）塑造軍工大數據“軟實力”

1.加強大數據人才培養。可通過舉辦工業數據分析競賽等活動，促進形成大數據技術、大數據分析、大數據治理、大數據應用等方面專家隊伍，造就一批軍工“數據工匠”，打造一批軍工大數據領軍人才。可通過與專業教育機構合作，結合軍工行業特色，共同設計軍工大數據培訓課程體系，讓各層級管理決策、研發設計、制造加工、信息技術、信息服務等業務骨干了解數據科學、學會數據方法、掌握數據應用，為軍工行業培育大數據復合型人才。

2.深化軍工特色分析模型研究。圍繞軍工核心能力評估、投資成效評價、軍工產業鏈健康體檢、重點任務進度預警、重點型號質量監控、重點設施安全分析、關鍵部件故障診斷、產品全流程仿真等，開展數據指標體系構建、數據資源體系規劃、數據分析模型研究等。

3.加快數據治理能力標準化建設。加強數據質量和數據治理能力標準的建設，依托大數據能力成熟度評估等標準的貫徹，加強政府對各層級各單位數據治理過程的規范化監管，評估機構對被評測單位的咨詢和服務，各企事業單位對本單位數據治理能力的自評和改進，提升大數據質量，發揮大數據效益。

[趙堅：工學博士，現任國防科工局信息中心黨委副書記（主持黨委工作）。作者單位：國防科工局信息中心]