科创中国

针对城市复杂系统下的数源巨量未知、数据分散敏感、场景复杂多变等痛点问题，突破了全域主体分布管控、多方数据动态耦合、多态场景智能匹配等关键技术，主要包括：1.基于链码机制的数据感知与跨链调度技术，解决了数据“岛化运行”和“全域管控”之间的矛盾，实现了城市噪声空间下多数据源的完整、准确、自动识别与调度。2.基于联邦控制的异质隐私数据协同计算技术，实现了生产环境下的隐私数据“可用”与多态场景“可控”。3.复杂场景自适应的大规模动态关系学习技术，实现了城市复杂场景中海量实体关系的实时响应，及其时空收敛在完整性、及时性、可行性之间的最优组合。相关成果形成完备的知识产权体系，受到国内外多位权威专家的肯定与评价。基于构建的技术体系，通过数字世界“多试错”，最大限度确保物理世界“少出错”及特定场景“零容错”，在多个省市及重点行业开展了大规模、标杆性应用，取得显著的经济和社会效益。

该科技成果以超大城市复杂系统为研究对象，针对大尺度噪声空间下的数据全域链通、协同计算、多态应用问题，首创性地提出“去孤存岛”理念，并重点突破了基于链码机制的数据感知与跨链调度技术、基于联邦控制的异质隐私数据协同计算技术、及复杂场景自适应的大规模动态关系学习技术，关键技术指标居国际领先水平，在一系列重大场景中发挥了核心作用，为提升我国城市管理科技水平和国际地位做出了原创性贡献。

该科技成果的技术覆盖面广，可应用于交通、教育、医疗、电信等一系列重点行业，及群体精准服务、产业经济研判、时空关联分析等重大场景。尤其针对具有百万级以上人口、法人、房屋、车辆、城市部件等实体的城市复杂系统，可以实现海量、分散、敏感的各类数据源的快速整合，并建立动态时空关系，大大降低了数据发现和调度的难度与成本，安全性好，应用前景广阔。建议向国内各省/市/区及各重点行业推广。

该科技成果由北京市大数据中心牵头，数据堂（北京）科技股份有限公司、中国科学院自动化研究所、武汉大学、太极计算机股份有限公司、青岛智能产业技术研究院、华为技术有限公司共同完成。其中：第一完成人贾晓丰，博士，教授级高工，北京市大数据中心数据管理部负责人。主要研究方向包括复杂系统与最优化、分布式架构、深度关系学习等，在大数据、人工智能、区块链、隐私保护计算等领域有丰富实践经历，主持提出了链码驱动的协同计算框架与关系传递机制，设计了首个超大城市复杂系统的大数据治理体系和大尺度关系图谱。近年来，主要在数据科学与复杂系统、行为识别、类脑计算等交叉领域的结合上做了大量探索。主持该科技成果的整体工作。第二完成人齐红威，博士，正高级工程师，数据堂（北京）科技股份有限公司董事长兼CEO。主要研究方向为人工智能、联邦数据等。参与该科技成果的关键技术攻关与成果转化推广。第三完成人王晓，博士，中国科学院自动化研究所副研究员。主要研究方向为社会计算、平行智能等。参与该科技成果的基础理论研究与关键技术攻关。

该科技成果面向北京、广东、天津、海南、安徽等国内多个省市及能源、金融、交通等多个重点行业支撑了上百项重点场景应用，近三年产生经济效益超过十亿元。相关工作被中央电视台、新华社、中国政府网、北京新闻等官方媒体多次报道，取得显著的经济效益和社会效益。

通过协同合作伙伴，该科技成果可通过技术合作等方式，共同推动后续的基础理论研究、关键技术研发和应用产业推广。成果转化方向聚焦但不限于智慧城市运行、数字经济、交通治理、医疗健康、终身教育、金融服务、社会信用、智慧物流等。具体模式可以是：

1）面向智慧城市领域，提供全域数据感知、数据接入、数据治理、数据安全计算、智能化应用等服务，支撑智慧城市建设。

2）面向互联网人工智能领域应用，提供AI数据定制、数据产品、知识图谱等服务，支撑高精尖算法研发。

3）面向传统行业，提供数据治理平台服务，既满足“数据不出门”的安全管理要求，又支撑其技术融合应用与产业升级。