【网络强国这十年】当电表连上大数据 ，让“双碳”目标更近一步******
【网络强国这十年——行业观点篇】
如今 ，碳中和已在全球范围内达成共识。要实现碳中和，需要在各行业进行深度脱碳 。随着大数据、人工智能等新技术的应用 ，电力行业也在积极革新 ，推动建设数字基础设施，助推电力行业“双碳”目标的实现 。
党 的二十大报告提出，推动能源清洁低碳高效利用，推进工业 、建筑 、交通等领域清洁低碳转型 。近年来 ，志翔科技围绕能源大数据生态 ，孵化了系列能源大数据产品，在电力企业得到广泛应用 ，有力支撑国家新型电力系统建设 。近日，志翔科技总裁蒋天仪做客光明网“网络强国这十年”专栏 ，畅谈大数据如何助推电力行业智能化升级 ，支撑行业碳计量的精准化，为“碳达峰、碳中和”目标实施奠定基础条件 。
传统电网的电力数据来源分散、结构多样 、质量参差不齐；基于这样 的数据很难提供全面精准的数据服务。万物互联时代，数据采集 的手段和数据的质量都有了飞跃。充分进行数据采集和处理分析并指导业务， 是保障大规模新能源并网和消纳 的基本条件之一 。蒋天仪认为“精细化” 的数据运营管理和计量 是关键。
在目前电力行业有一个“三可”的说法（可观 ：客观采集获取用电数据、可测 ：精准监测和测量 、可控 ：在可观可测 的基础上按需控制） ，蒋天仪认为，其实在三可 的基础上，还可增加“可调”。他介绍 ，通过大数据分析 ，目前已经基本达到“可观可测”，这也 是“可控”的前提条件 。那么，如何让调控更加科学有效 ？就需要更加精细化的调节调度 ，即“可调”。
为此 ，志翔科技研发了非介入式负荷分析产品 。通过在新一代智能物联网表上安装边缘计算模块，利用电力指纹技术可以提供精准 的用电设备负荷 、能耗、使用状况等信息的侦知和分析 。电力公司利用非介入式负荷分析产品 ，可以更精准辨识户内负荷 ，输出相应用电设备 的能耗详单，为用电高峰期制定错峰用电方案提供有力数据支撑 。
“过去 ，我们通过电表只 是知道这一户用了多少电 ，不清楚具体有什么设备在用。但安装非介入式负荷辨识产品模块之后 ，电力企业可以更加精细地掌握用电情况 。”蒋天仪说 。
记者了解到 ，除了工业企业生产和用户生活的用电负荷精细化管理之外，在各行各业、日常生活等场景下，通过大数据对用电设备负荷、能耗等的详细分析也很有想象空间。比如 ，在消防安全管理方面 ，通过监测和分析用户用电情况，可以有效检测两轮电动车入户充电等消防隐患行为，从而有效避免火灾问题 。在物业管理和环保用电方面 ，按规定商业楼宇内夜间严禁住人，传统 的办法 是安排人为巡检，如今非介入式负荷分析产品就能替代人工进行自动分析和监测等。
“随着信息化技术的发展，大数据、云计算等带来 的数据量越来越大 ，很多以前没有利用起来的零散数据，随着大数据技术 的成熟和应用 ，可以通过关联和深度分析而产生价值 。”蒋天仪认为，目前 ，国家已经出台了《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，为数据安全行业和百姓个人隐私保驾护航 。另一方面，大数据在工业领域的应用 ，尚处于起步阶段，未来还有很大发展空间 ，需要更多有技术能力 的厂商积极创新，让产品更好地落地和应用服务于各行各业，在企业生产效率提升 、百姓生活便利的多个方面发挥更大价值 。
监制：张宁 李政葳
采访/撰文：李飞 孔繁鑫
后期：刘昊
你的隐私，大数据怎知道******
作者 ：杨义先 、钮心忻（均为北京邮电大学教授）
在网络上 ，每个人都会或多或少 ，或主动或被动地泄露某些碎片信息 。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险 ，引发信息安全问题。面对汹涌而来 的5G时代 ，大众对自己 的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措 。那么，你 的隐私，大数据是怎么知道 的呢 ？大家又该如何自我保护呢 ？
1.“已知 、未知”大数据都知道
大数据时代 ，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前 ，你说过什么话 ，它知道 ；你做过什么事 ，它知道；你有什么爱好 ，它知道；你生过什么病 ，它知道 ；你家住哪里，它知道 ；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道 的 ，它几乎都知道，或者说它都能够知道 ，至少可以说，它迟早会知道 ！
甚至 ，连你自己都不知道 的事情，大数据也可能知道 。例如 ，它能够发现你的许多潜意识习惯 ：集体照相时你喜欢站哪里呀 ，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你 的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你 的观点不相同呀……
再进一步说，今后将要发生 的事情 ，大数据还是有可能知道 。例如 ，根据你“饮食多、运动少”等信息 ，它就能够推测出 ，你可能会“三高” 。当你与许多人都在独立地购买感冒药时 ，大数据就知道：流感即将暴发了！其实 ，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票 的波动 、物价趋势 、用户行为 、交通情况等 。
当然 ，这里 的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你 的家庭 ，你的单位，你 的民族，甚至你的国家等 。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道 的隐私信息 ，将会把你塑造成什么 ，是英雄还是狗熊？这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么 是大数据？形象地说 ，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据 ，杂乱无章地堆积在一起 。例如，你在网上说 的话 、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分 。在不知道 的情况下被采集 的众多信息 ，例如被马路摄像头获取的视频 、手机定位系统留下的路线图、驾车 的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分 。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度 、湿度 、速度等万物信息，仍然 是大数据的组成部分。总之 ，每个人 、每种通信和控制类设备 ，无论它是软件还 是硬件 ，其实都 是大数据之源 。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术 ，采用诸如神经网络 、遗传算法、决策树 、粗糙集 、覆盖正例排斥反例 、统计分析 、模糊集等方法挖掘信息 。大数据挖掘 的过程 ，可以分为数据收集、数据集成、数据规约 、数据清理 、数据变换 、挖掘分析 、模式评估、知识表示等八大步骤 。
不过 ，这些听起来高大上 的大数据产业 ，几乎等同于垃圾处理和废品回收 。
这并不 是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成” ；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木 、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱 ，可算作“数据分析”；不断总结经验 ，选择并固定上下游卖家和买家 ，可算作“模式评估”；最后 ，把这些技巧整理成口诀 ，可算作“知识表示”。
再看原料结构 。大数据具有异构特性 ，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾 是有实体 的 ，再利用的次数有限 ；而大数据 是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出 的旅客出行规律交给航空公司 ，将某群体 的消费习惯卖给百货商店等 。总之 ，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据 是很值钱的“垃圾” 。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘 ，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响 ，即存在泄露隐私的风险。隐私 是如何被泄露 的呢？这其实很简单 ，我们先来分解一下“人肉搜索” 是如何侵犯隐私的吧 ！
一大群网友 ，出于某种目 的，利用自己 的一切资源渠道 ，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目 的提炼成新信息 ，反馈到网上与别人分享 。这就完成了第一次“人肉迭代” 。
接着，大家又在第一次人肉迭代 的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息 的收集 、加工 、整理等工作，于是 ，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复 ，经过多次不懈迭代后，当事人或物 的画像就跃然纸上了 。如果构成“满意画像” 的素材确实已经证实，至少主体 是事实 ，“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定，只要参与“人肉搜索” 的网友足够多，时间足够长 ，大家 的毅力足够强 ，那么任何人都可能无处遁形 。
其实，所谓 的大数据挖掘 ，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过 ，这种搜索 的目 的 ，不再限于抹黑或颂扬某人 ，而是有更加广泛 的目 的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律 、为某些事物之间寻找关联等。总之 ，只要目 的明确 ，那么，大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集 的信息 ，被数据库中的海量异构数据所替代 ；网友寻找各种人物关联 的技巧 ，被相应 的智能算法替代 ；网友们相互借鉴、彼此启发的做法 ，被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行 ，只不过机器 的迭代次数更多，速度更快 ，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程 。网友们 的最终“满意画像” ，被暂时 的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准 ，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准 ，随时选择满意的结果就行了 。
当然 ，除了相似性外 ，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大 的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快 ，数据 的渠道来源会更广泛 。总之 ，网友 的“人肉搜索” ，最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认 ，就当前的现实情况来说 ，大数据隐私挖掘的“杀伤力” ，已经远远超过了大数据隐私保护 的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措 。这确实是一种意外。自互联网诞生以后 ，在过去几十年 ，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中 的每个碎片虽然都完全无害 ，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注 ，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！
不过 ，大家也没必要过于担心 。在人类历史上 ，类似 的被动局面已经出现过不止一次了。从以往 的经验来看 ，隐私保护与数据挖掘之间总 是像“走马灯”一样轮换 的——人类通过对隐私的“挖掘” ，获得空前好处 ，产生了更多需要保护的“隐私”，于是 ，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时 ，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于 是 ，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看 ，人类在自身隐私保护方面 ，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是 ，现在人类需要面对一个棘手 的问题——对过去遗留在网上 的海量碎片信息 ，如何进行隐私保护呢 ？单靠技术 ，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。
因此 ，必须多管齐下。例如从法律上 ，禁止以“人肉搜索”为目 的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意 的大数据搜索行为 ，对其进行必要 的监督和管控 。另外 ，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就 是一个与时间、地点、民族 、文化等有关 的约定俗成 的概念。
对于个人的网络行为而言 ，在大数据时代，应该如何保护隐私呢 ？或者说，至少不要把过多包含个人隐私 的碎片信息遗留在网上呢 ？答案只有两个字 ：匿名 ！只要做好匿名工作 ，就能在一定程度上，保护好隐私了 。也就 是说 ，在大数据技术出现之前，隐私就 是把“私”藏起来，个人身份可公开 ，而大数据时代 ，隐私保护则 是把“私”公开（实际上 是没法不公开），而把个人身份隐藏起来 ，即匿名。
《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）
