大数据助力我国国防科技工业军民融合式发展构想

一、前言

21世纪的世界“不平静”，2018年的中国“很热闹”。波诡云谲的国际环境、全球经济一体化大趋势、科技创新蓬勃发展新动态，都伴随着滚滚的历史洪流，与中华民族的伟大复兴之路汇聚到了新的历史交叉点。毫无疑问，世界和中国的科技史、经济史、军事史都将会清晰地记载：在这样一个特定的历史片段——中国会给出什么样的答案。

每一个时代都会有属于这个时代的“标签”和“热词”。“军民融合”和“大数据”无疑是世纪之交高频亮相的两个焦点词汇，也是新的历史时期我国重要的国家发展战略。如何用大数据的思维、方法和手段，去破解我国国防科技工业军民融合式发展中的难点和痛点问题，从而实现国家富足、国防强大、科技进步、产业升级，是摆在全党全国全社会面前的一个重要问题。

二、国防科技工业军民融合面临“大数据”机遇和挑战

十九大报告中，以习近平总书记为核心的党中央提出了“形成军民融合深度发展格局，构建一体化的国家战略体系和能力”的指导思想，高屋建瓴地从国家安全和发展出发，明确了“多领域、全要素、高效益”军民深度融合发展的战略目标。国防科技工业作为军民融合中的重点领域和国家支柱性产业，走军民融合之路，就是要通过盘活存量资源、优化配置增量资源，兼顾“大炮”与“黄油”，实现加强国防力量、提振经济实力、推动制造业转型升级、促进科技创新发展等多重目标，总体提升军民融合的效率和效益。在新时期，这个过程必然会面临机遇和挑战。

（一）军民融合面临“大数据”时代的发展机遇

随着新一轮科技革命和产业变革的蓬勃兴起，以及互联网、物联网、云计算等技术的快速普及，迎来了从“物质主导”向“信息主导”跃迁的大数据时代来临。放眼全球，数据资源越来越呈现出爆发增长、海量云集，通过集聚的数据资产转化为多领域价值财富，进而影响着经济发展、科技进步、社会治理的水平和速度。这个进程也会从生产力和生产关系两个方面深刻地影响我国国防科技工业领域军民融合式发展模式，带来重要的历史性机遇：

一方面，“大数据”作为直接的生产力要素，正在有效提高着武器装备的科研生产管理过程中劳动者、生产工具和劳动对象的数字化水平，使得军工研制过程从单一物理空间向数字孪生模式演变、从“机械军工”向“智慧军工跃升”，成为正在发生的现实。

另一方面，“大数据”也在深刻改变传统军工行业的生产关系，通过“互联网+”“数字经济”等新业态、新模式，悄然调整着生产资料所有者、生产者、消费者等各类主体之间的协作、交换和分配等关系，大数据可以使国防科技工业与国民经济之间供需信息更透明、价格信息更对称、竞争信息更对等。这样，政府和企业等各类主体可以更充分地利用市场机制打破横亘在军民之间的“玻璃门”“旋转门”“弹簧门”，推动全社会领域产品、技术、人才、资金等资源要素得以有效配置，国防科技工业产业结构得以有效提升、国防经济实力和科技水平得以有效提高。

（二）国防科技工业军民融合面临“大数据能力”的挑战

在现阶段我国国防科技工业发展过程中，大数据能力至关重要，不仅构成了国防科技工业生产力的重要组成部分，也是有效改善军民融合中各类生产关系的关键所在：

一方面，随着信息化条件下战争形态的多样化，对武器装备及其研制过程的智慧化也要求越来越高，并延伸至设计研发过程的智慧化、生产设备的智能化、武器装备运行保障的智能化等方面。“大数据”作为贯穿武器装备研发设计和使用全生命周期的灵魂，是能否有效“采好”“管好”“控好”“用好”大数据，是能否准确把握科技创新的主攻方向和突破口，大力发展先进工业技术、装备工艺技术、试验验证技术，提高武器装备研制过程效率和质量的关键。所以，国防科技工业军民融合式发展对“大数据”要求之高，不言而喻。

另一方面，随着国防科技工业的进步与发展，武器装备研制的“高精尖”要求越来越强烈，国与国之间国防实力的对抗也发生了转变：从“型号对抗”转向“体系对抗”、从“单项技术对抗”转向“产业链对抗”、从“国防实力对比”转向“整个国民经济实力的抗衡”。这些轉变给新时期国防科技工业军民融合式发展带来了新的要求：要摆脱以往仅依靠国防科技工业体系自身“单打独斗”的方式，以更“开放”的姿态吸引和调动整个国民经济的力量，在全社会领域实现资源的有效配置，通过产品结构调整、产业结构调整、制度体系调整等多个层面活动推动国防科技工业与国民经济从“分离分割式发展”向“板块式粗放化结合”转变、再向“要素级精细化融合”跃迁，从而形成“全要素、多领域、高效益的军民融合深度发展格局”。这个过程，需要以“大数据”为引领，促进要素资源在产业链之间、地区与行业之间、国防科技工业与国民经济领域之间形成广泛的流动和对接，并全面提升综合配置的效率和效益。这个过程范围广、层级多、过程复杂，所涉及到的数据采集、数据治理、数据利用、数据共享的难度，可想而知。

放眼世界，美国、欧盟、英、日、印度等发达国家及地区近年来都已将大数据发展纳入国家战略并作为夺取新一轮战略竞争制高点的重要抓手，可以说，信息时代国与国之间国防实力乃至综合国力的竞争，最终会落脚在“大数据能力”的角力上。然而，从军民融合对大数据的“高要求”和大数据采、管、用的“高难度”来看，国防科技工业面临的挑战不可谓不严峻。

三、我国国防科技工业大数据建设现状及问题

（一）大数据建设已初见成效

1.基础网络已初步建成

随着近年来各地方、行业信息化建设的广泛开展，政府、军工企事业单位、民口企事业单位之间已基本建成广泛互联的涉密网、商密网、互联网，在物理条件上已初步具备了大数据采集、传递、存储、加工、分析、交换、利用的基础支撑环境。虽然目前网与网之间还存在着“物理隔离”障碍，但随着信息安全技术的发展，业务办公网、科研生产网、工业控制网间全联通、全覆盖将会逐步实现，网与网之间的信息流动将更为便捷，大数据的集聚和分发也将更为迅捷。

2.数据资源已逐步积累

围绕国防科技工业管理、科研、生产、运营等业务过程，各级国防科技工业政府管理部门、军工单位、民口单位不仅积累了法人、项目、人才、设备、资金、成果、市场等数据，还围绕着产品科研、生产、服务的全生命周期，积累了大量设计、试验、生产、销售、使用、保障、服务等数据，集聚了重要的数据资产。目前，有些数据已有效整合，有些还散落在不同的应用系统之中。

3.大数据应用需求强烈、应用探索已开始起步

当前，国防科技工业各级政府管理部门、军队、军工及民口企业等各类主体在开展大数据应用方面呈现出非常强烈的意愿，在这种需求牵引下，建设和开发大数据应用必然具备强健的动力和后劲。

同时，在有关部门的统筹和引导下，各层级单位分级分类推进大数据应用的工作已经逐步展开：一方面，围绕军工研制任务典型场景的大数据关联分析、设备故障诊断、供应链管理、生产系统智能化管控、生产经营辅助决策分析等应用探索已有了许多成功经验，为军工科研生产提供了重要支撑；另一方面，围绕跨政府与企业、跨军工集团公司、跨军工和民口单位等多主体之间数据资源的优化配置，也已经在配置模式、配置方法等方面开展探索，为有效打破体制机制障碍、区域行业壁垒，促进资源要素按照军民融合式发展的要求进行优化配置，做好必要准备。

（二）大数据建设存在的问题

1.政府决策和监管缺乏大数据的有效支撑

根据军民融合的要求，政府部门在组织国防军工能力的建设过程中，不仅要了解军工体系科研生产全貌、动态掌握能力布局现状和趋势，还要掌握政治、经济、军事、科技、工业等各方面发展动态，其中所涉及的信息量庞大、信息来源渠道多、需要分析研究的工作量大。从全社会角度看，由于体制机制等原因，政府体系内部、体系之间“信息孤岛”还广泛存在，行业间信息壁垒还未完全打破，国防科技工业政府治理所需要的“全局数据视图”还未清晰建立，“家底不清”等问题会困扰军工投资项目论证、民参军审批多个方面，政府决策和监管还无法得到大数据的有效支撑。

2.军民融合深度发展缺乏大数据的有效配置

当前国防科技工业军民融合深度发展面临着军民之间“信息不对称”“信息壁垒”等问题：民口企业产品、能力、资质、信用等管理信息由国家多个部门分散掌握；在军民领域生产协作，军民科技协同创新，军民资源开放共享、军民标准通用化等重点工作中，也都存在信息缺失、信息壁垒等问题，无法实现对军民领域资源进行充分整合、统一配置、共享服务，无法支撑以新的资源配置模式满足新的发展方式的需求。归根到底，缺乏了对大数据的有效配置，就无法科学高效地以信息流牵引物资流、人才流、技术流、资金流等相关资源要素，按照市场规律在军民之间、行业之间、产业链之间充分流动，军民深度融合所导向的“效率最优、效益最高、效果最好”，就很难真正实现。

3.创新驱动发展缺乏大数据的有效开发和利用

经过多年的快速发展，国防科技工业积累了大量的创新资源，形成了科研项目、科技成果、科研设备条件、科技创新平台、科技人才队伍等方面的海量数据资源。但是，这些创新资源数据散布于政府部门、集团、企业，未能有效衔接和利用，未能充分发挥利用创新资源的价值，没有形成领域交叉、多学科碰撞、多方位知识集成应用，无法为科技创新和成果转化提供全面、精准的信息服务，不利于协同创新和科技成果转化运用，可能造成重复投资、重复研究和大量科技成果难以转化，影响科研效率和技术进步，也不利于“军转民”的有效实现。

（三）差距与问题剖析

1.技术方面

首先，信息化基础条件不足制约了大数据的采集、管理、开发和利用，缺乏高效的信息网络、灵活的数据采集系统和数据库、便捷的应用软件系统，大数据只能是“镜中花、水中月”。

其次，数据资源系统整合不够导致大数据“大”而不“精”，军工行业保密性等要求以及业务分段等特点导致“信息孤岛”现象严重，不完整的信息链难以综合利用各方面信息资源开展全局分析和整体开发，而军民之间数据标准不统一、数据资源开发相对滞后、缺乏具有行业特色的数据分析模型，都導致了数据一大就“脏”，利用效率低下。

第三，对于国防科技工业这个特殊领域而言，信息安全总是与国家安全息息相关，而“大数据”的持续增长必然会带来数据安全的问题和潜在攻击者的风险，需要通过新的数据安全保护技术确保万无一失。

2.体制机制方面

数据资源“少”“散”“乱”“杂”等质量不高问题会制约国防科技工业军民融合中大数据体系的健康发展，这其中体制机制方面存在的问题主要体现为：

第一，内部管理分散化导致数据形成不充分、不规范。业务分散管理导致数据分散，一些重大事项、关键节点的重要信息无法及时留存和统一管理，从而造成信息湮灭。

第二，部门间信息沟通不畅导致数据不全。来自于国家有关部门、军队及行业的外部信息不足，如各类法人主体信息、国家科技发展、经济行业、宏观政策信息、军工专业知识信息、武器型号立项信息、试验定型和批产等重大节点状况信息、装备发展方向信息、装备采购政策法规信息等。

第三，管理重叠导致数据采集重复。多部门重复采集既造成企业多次重复填报负担，又容易造成数据版本混乱，例如，对同一数据采集时点不同或采集部门不同，容易造成报送信息前后不一致现象，造成数据版本混乱，给管理工作带来不便。

3.人才储备方面的问题

大数据作为近年来的新技术、新业态，在人才储备上面临十分紧缺的状况，特别是大数据治理、建设、分析等类型人才储备不足、人才流失过多，都会影响国防科技工业军民融合过程中大数据建设的成效：

首先，缺乏大数据治理人才，不利于结合行业特点做好本行业本部门的数据资源规划和大数据建设顶层设计，大数据工作会缺乏“总纲”，会带来数字资产管理混乱、数据标准林立、数据建模和开发组织缺少统一规划等一系列问题。

其次，缺乏大数据技术人才，会导致大数据建设无法有效落地，应用系统和数据库缺乏实效，数据采集、传递、处理传递效率低下，数据使用难度增大，降低了大数据带来的“信息福利”。

第三，缺乏大数据分析人才，由于大数据分析不同于常规数据分析人员，而是需要综合性强、熟悉行业、具有前瞻性思维和丰富想象力的分析专家，才能真正从“大数据”中发掘出知识价值，提升数据资源对军工科研生产管理的支撑作用。

四、推进我国国防科技工业军民融合大数据建设构想

（一）做好国防科技工业大数据的顶层设计

1.建立健全大数据采集体系

一是建立行业信息资源目录体系，形成纵览全局的、规范的、有助于形成关联性分析视角的“数据账本”；二是建立行业核心业务数据采集体系，推进内部信息资源的互联互通，促进核心业务系统沉淀数据的横向交换共享与汇聚；三是加强各政府部门间数据收集与协同应用，依托国家统一的数据供需平台，交换和利用行业需要的外部数据；四是利用互联网采集、介质交换等多种方式收集互联网公司、大数据服务企业和社会第三方机构的数据，探索创新利用社会大数据的模式。

2.建立健全大数据应用体系

一是建立大数据应用支撑体系，按照“物理分散、逻辑互联”的原则，指导全行业在统一规划下建设分层分级面向行业治理服务的大数据支撑体系、面向科研生产的去中心化的“云服务”模式的大数据支撑体系；二是推进军工行业治理与监管、军民融合监管与服务、国防科技创新服务、军工科研生产服务等大数据应用系统的建设与推广，全面提升国防科技工业领域政府治理、行业管控、科研生产、军民融合的质量与水平。

3.建立健全国防科技工业大数据管理体系

推动大数据标准化工作，推进大数据标准体系研究和相关标黄规范的制定，确保数据采集、数据处理、数据交换、数据共享、数据分析的规范性与准确性，提高大数据的质量。

推动建立健全大数据采集发布管理制度体系，通过制度明确各层级各单位在大数据采集、交换及发布中各相关部门的责权利和工作流程。

推动建立大数据共享管理机制，推动各级国防科技工业政府部门、各级军工企事业单位建立健全大数据资源更新、交换、共享、开放的机制。

推动大数据安全管理体系的形成，推动各级国防科技工业政府部门、各级军工企事业单位建立健全数据安全管理的技术环境和制度体系，构建全行业大数据安全管理体系，确保大数据使用安全可靠。

推动大数据运营服务体系建设，采用公益性服务与市场化运作相结合的思路，构建包括大数据开发、大数据评估、大数据交易、大数据流通、大数据服务等在内的国防科技工业大数据运营服务体系，并逐渐构建起有序的国防科技工业大数据市场，推动各类大数据需求主体、供给主体、服务主体、管理主体在政府有效监管下，按照大数据市场运行规律，在供求机制、价格机制、风险机制等作用下良性发展，提升军工科研生产管理效能，推动国防科技工业军民融合深度发展。

（二）加强支撑国防科技工业大数据发展的保障措施

首先，要加强组织保障，建立由领导牵头，各层级各单位信息化部门、科研生产部门、军民融合管理部门等多部门协作的大数据工作组织体系，按照职责分工，强化协调配合，保障各项大数据工作健康有序向前推进。

其次，要强化人才储备，加强专业人才储备和培养，建立精通大数据分析挖掘、宏观分析和维护运营的大数据人才队伍体系建设，探索大数据人才培育和引进机制，创新大数据人才培养机制，建立人才吸纳和储备机制，逐步建立国防科技工业所需的研究型、实操型、专业型大数据人才队伍。

第三，要加强研究大数据前沿性研究，围绕先进的国防科技工业建设任务和军民融合式发展的迫切需要，加强在自然语言理解、机器学习算法、非结构化数据分析挖掘、多源异构数据融合分析等大数据前沿性领域的研究和探索。

五、结语

大数据是数字时代信息生产力中最重要的“生产要素”，也是提高各类生产要素质量的重要催化剂。在国防科技工业军民融合式發展的历程中，将大数据作为重要的推动力量，通过打造具备数据收集、治理、加工、分析、共享、利用在内的“大数据能力”，既可为建设先进的“军工核心能力”提供重要支点，也可为提高政府治理、军工集团管控、军工院所科研、军工企业生产、军民之间协同、军民资源互通共享，发挥不可忽视的作用。

（作者简介：赵越，博士，研究员，现任国家国防科技工业局信息中心处长，主持和参与过多项军工科研项目，主持制定行业标准4项、软件著作权1项、发表学术论文数十篇、出版专著1本，具有多年信息化规划和建设经验，目前主要从事军民融合、大数据、电子文件、智慧军工相关领域的研究和实践工作。）