夯實智能化作戰大數據人才基礎

2020/5/11 14:59:41 來源:不詳

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  隨著移動網絡、云計算、物聯網等新興技術迅猛發展,全球數據呈爆炸式增長,影響深遠的大數據時代已然開啟大幕,在不知不覺中改變著人們的生活和思維方式,并對世界軍事發展產生深遠影響。以無人機、無人艦船等作戰平臺投入實戰為標志的智能化戰爭雛形,正在逐步顯現。然而在迎接智能化戰爭挑戰之際,不能忽視大數據在智能化戰爭中的核心作用,不能忽視高效處理大數據的人才是智能化作戰發展的堅實根基,必須把大數據人才培養作為智能化作戰的基礎工程抓好抓實。

  大數據競爭的核心是高素質人才的競爭

  從精于圍棋的AlphaGo開始,人工智能逐步滲透到醫療、金融、虛擬現實、無人駕駛等人類生活的方方面面。當前,世界主要軍事強國不約而同紛紛開發并投入使用陸??崭黝悷o人作戰平臺,設計蜂群等無人作戰戰術,預示著智能化作戰正在大踏步登上歷史舞臺。

  如果把石油比喻為機械化戰爭之血,催動機械化時代的鋼鐵洪流奔涌向前,網絡則有如信息化戰爭的“底盤”,支撐信息流驅動能量流、物質流斬關奪隘。那么,大數據就是智能化戰爭的“石油”與“動脈”,決定著智能化作戰能走多遠、發展到何種程度。目前,國際上已經取得共識:大數據是一種非常重要的資產、資源和生產要素,擁有和控制數據的規模以及運用數據的能力,已成為衡量企業乃至國家核心競爭力強弱的重要標志。未來世界發展趨勢之一就是“數據的核心地位將越來越突出”。對于企業來說,要通過數據描繪用戶畫像,尋找用戶特征,精準開發用戶需要的產品;對于智能化戰爭而言,數據是提升智能化作戰水平的關鍵。但大數據技術的戰略意義并不單純體現在掌握龐大的數據信息,而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理,萃取精華。換言之,如果把大數據比作一種新興產業,那么這種產業實現盈利的關鍵,在于提高對數據的“加工能力”。如果想發揮大數據在智能化戰爭中的基礎作用,就必須通過“加工”實現數據的“軍事增值”。而數據專業化處理的核心是高端人才,大數據人才是開拓智能化戰爭空間必不可少的決定性因素。

  不可否認的是,大數據人才在世界范圍內仍處于緊缺狀態?!?016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示,在大數據團隊內部,數據分析師是核心人才,在組織架構中負責關鍵崗位。數據分析師已成為互聯網行業需求最旺的人才職位之一,而且數據分析人才最為稀缺。報告表明,當前社會數據分析人才的供給指數僅為0.05,屬于高度稀缺。此外,數據分析人才的跳槽速度也最快,平均跳槽速度為19.8個月。雖然目前各類統計報告,對于未來國內大數據人才缺口具體數字的估計差別較大,有的認為將達上千萬,有的估計有數百萬,并且諸如此類的數據也僅是關乎企業大數據人才缺口的初步統計,只能提供一個相對的參考。但毋庸置疑的是,要迎接智能化戰爭挑戰,加速完成由機械化信息化再到智能化的復合發展過程,必須準確把握大數據人才發展現狀,瞄準未來,把握規律,注重相關人才培養。

  大數據人才的突出特征是具備復合能力

  大數據作為一種海量數據,從不同的源頭持續產生并匯聚而成,具有一定的規模性;大數據來源于多種數據源,類型繁多,具有多樣性;大數據的流動性非???,具有特別強的時效意義。當然,最重要的是大數據含有大量可挖掘的價值。雖然其價值密度低,并非所有數據都是有用的,只有一部分數據具有核心價值,但只要善于挖掘,就可能獲得非常有價值的發現。

  大數據所具有的規模性、多樣性、流動性和價值高等特征,決定了大數據人才必須是復合型人才,需要具備超強的綜合能力。數據分析者必須有更為寬廣宏觀的視野,全面的綜合素質。對大數據的處理和分析已然超出信息化的范疇、超出了傳統管理和應用范疇,傳統的單方面能力突出的人才已難以利用大數據做出高效決策。有專家指出,過去的人才多是“T”型人才,即一專多能;今后的大數據人才應為“π”型人才,即兩專多能。所謂“兩?!笔侵讣纫袑I知識,更要有數據思維。大數據人才應系統掌握數據分析相關的技能,主要包括數學、統計學、數據分析和自然語言處理等。具體來說,應具備獲取大數據的能力,例如能根據任務要求,綜合利用各種計算機技術和知識,收集、整理海量數據并加以存儲,為支撐相關決策和行為做好數據準備。具備借助技術分析大數據的能力,能根據具體需求,采用有效方法和模型分析數據并形成報告,為解決實際問題提供決策依據。具備良好的團隊合作精神。大數據時代的數據分析任務,多數需要與他人合作實現既定目標。

  培養大數據人才要善于把握規律突出特色

  十年樹木,百年樹人。從普遍意義上來講,大數據人才培養規律與其他各類人才培養規律并無根本區別。也需要加強戰略扶持、頂層設計或適當的政策傾斜等。但具體而言,針對大數據人才培養,也需要制定一些符合其特殊發展要求的政策措施,尤其要突出軍事職能特點。

  注重多學科交叉培養。大數據人才是多學科交叉型人才,不是某一個學科可以單獨培養的。這是因為進行數據分析,既要有數據庫和軟件等計算機方面的知識,還要有數學和統計學方面的知識能力。尤其對于軍事大數據人才而言,離不開對于軍事學基礎知識和若干領域前沿知識的掌握與了解。要達此目的,必須進一步改善人才培養方式路徑,鼓勵用多種形式培養跨界型大數據人才。

  扎根軍民融合的深厚土壤。大數據是一項軍民通用特點更為突出的技術,在人才培養上具有很強的整合性。2016年12月發布的《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》就明確指出,“加強大數據人才培養,整合高校、企業、社會資源,推動建立創新人才培養模式,建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系”。當前,一些地方企業和院校的大數據技術發展較快。有鑒于此,軍方大數據人才培養可通過多種途徑與地方企業、院校聯合培養。利用企業和院校所具備的大量數據優勢訓練人才,通過針對性的實踐訓練來培養學員的大數據處理技能。

  注重創新精神和環境的培育。所謂創新人才,一般來說,是指富有獨創性,能夠提出、解決問題的人才。要注重選拔創新個性鮮明,具有高度自覺性和獨立性,旺盛的求知欲,強烈好奇心的人才,投入大數據研發工作。營造創新型人才成長所必需的寬松學術環境和較好的生活環境。不斷完善大數據人才的引進政策制度,努力消除其后顧之憂,激發其創新動力和創新精神。善于精準管理,根據不同類型的人才推出不同的精細化管理方式,更好地激發出他們的工作效率。

  加強軍隊院校大數據學科建設。為提供更好、更持久的大數據處理與分析技術,必須要有一個強大的數據科學學科做堅實后盾。如果沒有數據科學學科的核心理論做支撐,大數據難免會泡沫化。因此可考慮在重點軍事院校加強數據學科和專業建設,形成健全的教師人才體系,使之成為大數據人才培養的“航空母艦”。

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