三、全国一体化大数据中心协同创新面临的瓶颈性问题
近年来，我国大数据发展虽然在顶层设计、统筹协调、创新应用、产业发展、区域示范等方面取得了显著进展，但仍然存在一些束缚大数据发展的瓶颈性问题亟待解决。
（一）数据中心布局亟待集约化
构建全国一体化大数据中心协同创新体系，首要任务是对现有数据中心进行优化布局。然而，现有数据中心纵向无法联动、横向难成合力，基础设施小散乱、低水平建设现象严重，陷入“大的吃不饱、小的不能用”的困境，数据中心集约化布局尚受到三个方面制约。第一，网络连通。传统运营商网络布局以本地需求而非以跨域大数据资源调度为导向，导致西部地区网络直联点相对不足。“十三五”期间，国家级互联网骨干网直联点由3个增长到13个，在一定程度上提升改善了直联点周边地区网络流量和互通效率。但由于其布局主要考虑下游用户需求规模，西部地区超大型数据中心集聚的内蒙古、甘肃、宁夏、河北、新疆等地均无国家级互联网骨干直联点布局。这些地区由于远离骨干网，网络条件落后，且跨省远距离传输成本和跨运营商网络业务绕转时延均比较高，严重影响网络时延体验，也就难以发挥从东部分流算力需求的作用。第二，能耗限制。根据国家能源局发布的《能源发展“十三五”规划》，全国在“十三五”期间实施单位GDP能耗和能源消费总量的双控行动。在巨大的数据中心能耗需求面前，北京、上海、深圳等一线城市纷纷出台控制政策，或在中心城区全面禁止新建和扩建数据中心，或限制新建数据中心PUE（数据中心总能耗/IT设备能耗）及规模。例如，中国电信原计划在北京亦庄投建3000个机架，由于缺少供电配额而被迫关闭。受限于目前省际之间没有建立较为成熟的能耗指标跨域调配机制，西部能耗指标充裕地区和东部能耗指标严重紧张地区无法实现能耗指标的均衡配置，过剩问题和严重不足现象并存。第三，用电成本。在数据中心建设运行成本中，超过60%为电费消耗。我国数据中心使用电价按照工业用电核算，均价是居民用电均价的1.25倍到1.45倍，平均价在0.7元人民币左右，比美国还要高，因此各大企业纷纷在电力资源丰富、电价便宜的内蒙古、甘肃、宁夏等地建设大型数据中心。由于电力网建设成本高、配套差等原因，其建设周期长于数据网建设周期，数据中心“数等电”的情况时有发生。
（二）算力资源结构亟待均衡化
5G、边缘计算、区块链等新技术的推广普及将对我国以数据中心为代表的数字新型基础设施发展带来巨大压力，到“十四五”期末，我国数据中心总体将出现较大算力资源缺口，特别是东部地区，算力需求相比中西部地区增长更快，但受制于供电、能耗指标等限制，算力资源拓展空间极为有限，未来算力资源短缺问题将更加严重，有必要在“十四五”期间提前布局、提前应对。我国东西部算力资源供给呈现“东部不足、西部过剩”局面。东部发达地区呈现较为明显的算力资源供给相对不足局面，而中西部地区则呈现算力资源供给过剩局面，此外，北上广深等一线城市数据中心利用率几乎处于饱和状态，但西部地区很多省份数据中心上架率还处于15%至30%之间，提升潜力巨大。当前，虽然已有部分互联网巨头公司在我国西部地区布局建立了数据中心，但主营业务仍以数据容灾备份、离线数据存储为主，这种“东数西存”模式的产业辐射能力较弱，不利于我国西部地区数据中心相关产业生态长远发展，难以带动西部地区数据中心产业升级转型。
（三）数据流通融合亟待机制化
党的十九届四中全会首次提出：“要健全数据作为一种新型生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。”然而，当前构建数据要素市场仍面临如下三个瓶颈：第一，流通体制机制尚未建立。目前，数据尚不具备作为一种生产要素所必需的商品化、资产化机制，无法界定权属、无法评估质量、无法有效定价、无法可信流通，企业获取政府数据、政府获取企业数据或企业之间交换数据，均存在巨大障碍，各类机构对于数据共享流通顾虑重重、瞻前顾后、畏首畏尾。第二，政企数据对接难的问题尚未破题。进入互联网时代，网络上动辄涉及数亿甚至数十亿人流的应用越来越多，社会数据资源分布已经从过去政府掌控80%演变为倒“28”格局，唯有构建政企一体化数据资源体系，才能有效形成社会治理合力。此次新冠疫情暴露出政府数据与社会数据对接不畅的短板，如部分城市缺乏民众移动轨迹数据，无法有效指挥调度，只能组织运营商、部分互联网公司等企业紧急攻关，这种“临阵磨枪”的做法容易导致耽误宝贵的防控战机，绝非长久之计，必须建立政企一体、多源整合的数据资源体系。第三，政府部门数据壁垒尚未有效破除。随着国家大数据战略纵深推进，社会各界都认识到了数据的价值，但少数部门反而把数据视为其“私有财产”，认为“奇货可居”，更加不愿意与人共享，加剧了数据共享难问题，个别部门和地方依然存在“本位主义”思维，死抱着数据不放，导致决策研判受到影响。
（四）数据应用创新亟待多元化
我国部分信息化项目存在“重建设、轻应用，重硬件、轻软件、更轻数据，重规模、轻实效”等问题，在此次新冠疫情中得到充分暴露，数据应用价值未得到充分释放。基层数据“最后一公里”受阻。在新冠疫情应对中，很多地方的“互联网+”政务服务平台无法有效下沉到社区街道，有网民质疑“相比17年前SARS没有实质进步”。基层填表繁杂、重复填表等问题突出，人民网撰文呼吁“疫情防控别让基层人员做‘表哥’‘表姐’”，引发广泛共鸣。很多规划“纵向到底、横向到边”的系统沦为摆设。由于建设时只注重硬件基础设施等“有显示度”的环节，往往是硬件虽然到位，但应用“既没到底、也没到边”。有专家质疑，2003年SARS疫情后建立的传染病与突发公共卫生事件监测信息系统，在此次疫情早期预警和中后期联防联控中究竟发挥了多少实质作用。新冠疫情爆发后，部分地方政府花巨资建设的各种智慧城市、城市大脑几乎派不上用场，值得深刻反思。“数据决策”的实现依然任重道远。个别地方政府在决策过程中对于客观数据轻视甚至漠视，缺乏利用数据进行政策预判预演的意识和能力，决策依靠“拍脑袋”的习惯根深蒂固，客观数据在决策参考中权重占比太低，缺乏利用数据进行政策预演预判的意识和能力。
（五）数据安全防护亟待自主化
当前，大数据领域采用的技术设备和基础设施、各类信息端和物联网终端等，尚未实现自主可控。当数据的质和量达到一定程度时，会带来各种新的安全问题，如果不提前布局，大数据未来就是“建立在沙滩上的产业”，随时面临坍塌风险。在基础架构层面，数据中心国产化替代任重道远。当前，我国绝大多数互联网公司和公共部门数据中心底层基础设施国产化自主可控程度很低，一旦被恶意攻击，容易导致大量关系国计民生的数据被窃取或泄露，对国家安全造成巨大潜在危害。由于部分国产化服务器芯片替代方案和产业生态尚未完全成熟，很多产业和政府部门推进数据中心国产化替代决心不强。特别是很多地方和部门新立项或新开工数据中心项目依然沿用X86架构方案，不仅造成新的安全隐患，而且未来二次建设还将造成巨大浪费。在应用和算法层面，我国产业界在大数据算法原始创新、工程实现和系统平台三个核心领域相比美国均存在较大差距。在应用和算法领域，我国互联网领域尚难以完全摆脱商业模式引领、技术配套跟随的“路径依赖”问题，基础架构和分析领域平台级原创技术匮乏，对国际主流开源社区贡献度不高，技术影响力较弱。目前，大数据最前沿的计算框架和衍生生态圈都分布在国外开源社区内，未来一旦国外开源社区的开源代码和软件受出口管制，势必会对依赖开源资源进行开发经营的中国企业带来极大威胁，将导致我国大数据产业面临巨大风险。
