建设“大脑”的必然性、关键点及内在逻辑

文｜杜伟杰 邱 靓

“大脑”建设是由数字化迈向智能化的必然要求，关键在于业务、技术和理论的融合，需要遵循数字化改革“三张清单”的逻辑

由云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术集成的“大脑”，是一体化、智能化公共数据平台的重要组成部分和核心能力所在，是构建数字化改革能力体系和动力体系的重中之重。探索“大脑”建设路径、实现能力提升，是浙江省委作出的一项重要决策部署，也是今年数字化改革实现“两年大变样”目标的关键所在。基于“平台+大脑”的数据底座，按照“系统大脑+城市大脑”的体系架构，浙江省数字化改革“6+1”系统建设了系统“大脑”，并下设了若干重点领域“大脑”；11个设区市建设了城市“大脑”，推进城市生命体征全要素数字化归集，全省基本形成了体系化、规范化推进“大脑”建设的工作格局。

“大脑”建设是由数字化迈向智能化的必然要求

数字化作为新一轮科技革命和治理变革最大变量和增量，给人们的生产生活及治理方式带来了广泛而深刻的变革，推动世界加速迈向数字文明新时代。回顾这一历程，“信息化、网络化、数字化、智能化”梯次深化、交替主导是数字化发展演进的主脉络。浙江省以“数字浙江”建设为起点，经过“最多跑一次”改革和政府数字化转型，正在纵深推进的数字化改革，全面提升经济社会数字化水平。在数字化的基础上加速向智能化跃升，是数字化改革的内在要求，也是顺应数字化发展潮流趋势的“必答题”。

数字化改革伊始，浙江省就把“大脑”定义为特定业务或领域公共数据平台的智能化能力中心，突出智能化和智慧化，聚焦为数字化改革核心抓手——多跨应用提供智能化支撑，推动全量归集、强化多维集成、推进赋能跃升，在全面实现支撑核心业务运行监测评估的基础上，提升预测预警和战略管理的支撑能力；且对于拓展数字化改革的广度和深度，能够起到破圈跨界、提升能级的重要作用。

“大脑”是由数据、知识、工具、应用模块、领域生态、制度政策等综合集成的，需要建设“一仓多库”。其中，“一仓”指数据仓，“多库”就是通用化的知识库、模型库、算法库、规则和法律库等专题库。“一仓”和“多库”共同组成“大脑”的智能底座，但在功能定位和作用上又有所不同、各有侧重。类比“人脑”来讲，“一仓多库”就是“阅历+智商”，“多库”决定“大脑”的智力禀赋，也就是聪明程度，相当于人的智商；而“一仓”中存储的数据为“大脑”训练提供素材输入，数据越鲜活、越丰富，就如一个人阅历经历越丰富，其智能化能力往往就越强。

“大脑”建设的关键在于业务、技术和理论的融合

按照“数字浙江”建设决策部署和其间蕴含的思想理念，“最多跑一次”改革以业务系统的打通和数据共享为重点，形成了政务服务“一张网”“一窗办理”“一证通办”的标志性成果；政府数字化转型以数字赋能为显著特征，打造了一批跨部门场景化多业务协同应用的标志性成果；数字化改革以全方位流程再造和制度重塑为核心，把多跨应用作为牵一发动全身的重要抓手，构建了系列重大应用成果。回顾这一历程，标志性成果经历了由“网络系统”到“数字平台”再到“多跨场景应用”的迭代升级，平台由系统集成而成，场景基于平台而建，实现了从“业务上网”到“服务在线”再到“主体在场”的功能提升。

回顾浙江省数字化发展的各个阶段，虽然数字化技术发展条件不同、核心载体不同、标志性成果也不同，但“立足核心业务、坚持从核心业务出发”始终是工作的落脚点和基本逻辑。建设“大脑”之前，数字化工作更注重的是业务和数字化技术的融合，通过数字技术的融合应用，推进核心业务的数字化。而“大脑”的建设，对融合提出了新的要求，只有将模型、算法等智能数字要素与业务深度融合，才能真正建成具有智能化能力、支撑业务赋能跃升的“大脑”。

业务、技术和理论融合的难点在于融汇贯通，对于“大脑”建设，不能仅仅从理论和技术的角度来理解，模型算法涉及理论、技术，但本质上一定是业务导向、工作导向的，目前的模型算法发展水平，单从理论和技术上来看是完全能够满足政府工作需要的，难点在于把理论、技术和业务工作融汇贯通，把理论上的模型算法转化成业务算法、工作模型，并通过数字技术来实现；核心在于模型算法，在多维数字资源中模型算法是实现由数字化向智能化跃升的关键核心所在，算法是解题方案准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制，是基于数学逻辑形成的计算机语言，属于数理问题，重点解决智能化形成的逻辑、策略、指令等要件，且模型起到枢纽转换作用，通过建立体系化、长期性、可调用的工作模型，架起业务和算法的桥梁，构建“决策—控制—反馈—改进”工作闭环，赋能业务工作的推进和发展；关键在于人才支撑，三者的融合需要复合型人才或者三者能够有效沟通、无缝对接来支撑，最理想的情况是能够有既懂业务工作，又懂数字技术和算法理论的高能级复合型人才，但这种人才非常稀缺，一般情况下算法理论人才以高校科研院所为主，数字技术人才以各类数字企业机构为主。在实际工作中，更多地需要三种人才一起沟通衔接来达到融会贯通的目标，其关键在于话语体系能够高效转化，相互之间能够形成相对规范和统一的技术语言、理论话语和业务体系。

“大脑”建设需要遵循数字化改革“三张清单”的逻辑

“三张清单”是多跨应用建设的核心逻辑，从问题需求出发，以建设场景为抓手，以改革突破促进流程再造和制度重塑为目标。“大脑”建设同样需要遵循“三张清单”的逻辑，结合自身建设要求，梳理形成需求清单、产品清单、多维资源清单等“三张清单”。

首先是需求清单。数字化改革的目的，是形成具有一般作用和普遍意义的改革思路理念、方法手段，并将改革实践产生的成熟经验、理论成果、制度优势固化下来，形成体系化、长期性、可调用的工作模型，推动能力不断叠加，这也是“大脑”建设的重要目标。要达到这一目标，在“大脑”建设中首先需要找准问题和需求，要基于核心业务智能化，立足支撑多跨应用建设，聚焦解决传统手段无法解决的问题，系统梳理需要“大脑”支撑解决的业务问题和工作需求。

其次是产品清单。“大脑”的本质在于提升能力，不仅在于监测分析评价基础能力，更在于战略目标选择和管理能力，通过用“大脑”模拟“人脑”，设定战略目标，运用算法模型，找到最佳路径，实现以算力换人力，以智能增效能。智能模块产品输出是“大脑”能力的重要标志，要聚焦问题需求，紧紧围绕提升预测预警、战略目标选择和管理能力，系统梳理“大脑”可输出的智能模块产品，比如评价预报、风险预警、智能研判等产品。

最后是多维资源清单。“大脑”智能模块产品的形成需要通过多维集成管理，沉淀政务数据、社会数据、物联感知数据等海量数据，研发一批模型、算法、工具、知识、规则等智能要素，开发无感监测、机器视觉、语义理解、语音识别等各类智能组件，形成数据清单、模型清单、工具清单等，夯实“大脑”的数字智能底座。

按照“三张清单”的逻辑内涵和体系架构，每个“大脑”建设都需要经历两大阶段：一是自上而下阶段，由产品到资源，根据需要输出的智能模块产品，综合集成数据、算力、算法、模型等多维数字资源。这一阶段的重点在于搭建形成“大脑”架构，通过多维资源的碰撞、清洗、集成、加工、分析，打通基于数字资源形成智能能力的逻辑、路径。二是自下而上阶段，由资源到产品，按照成型的架构、逻辑、路径，体系化、智能化地输出智能产品。这一阶段的重点在于提升“大脑”自我学习、自我判断能力，通过强化数据计算分析、知识集成应用、逻辑推理演化，将“大脑”真正建设成为可以不断自主迭代升级的智能系统。