美国NSF如何帮助中小企业数字化转型？

导读：大企业做数字化转型比较容易，至少不会因为投资不足、人才不够和技术不强做不到，中小企业几乎那样都有困难。美国NSF花费了10年时间，从数据基础设施、关键技术和数据创新网络三个阶段，成功让美国全国兴起数据创新。

2006年9月，美国NSF召开了三天的研讨会，主题为“基础设施的历史和理论：新科学网络基础设施的经验”（History and Theory of Infrastructure：Lessons for New Scientific Cyberinfrastructure）。

这是NSF为了帮助中小企业数字化转型的起点，后来逐步解决了数据基础设施、关键技术和落地实施等问题，为美国数据战略做出了它的贡献。

在NSF体系的工程下面，专门有一个针对中小企业服务的部门，即“工业创新和合作”（IIP，Industrial Innovation and Partnerships，链接：https://www.nsf.gov/div/index.jsp?div=IIP），按照官方网站介绍，该部门就是服务中小企业的。

一、数据基础设施决定未来

中美国情不同，美国建设基础设施的目的主要是帮助弱势群体。按照美国思维，大企业有的是钱，如果想做什么，可以自己投资建设，但对于中小企业或弱势群体来讲，国家有义务帮助他们解决问题，国家基础设施的核心目的即为此。

2006年NSF论证了信息基础设施很重要，光说不干不是美国NSF的风格。

NSF未来网络基础设施研讨会现场

2007年，NSF从政府拨款中划出一部分建设了DataNet（全称为Sustainable Digital Data Preservation and Access Network Partner ），这是当时新设“先进信息基础设施办公室”（Office of Advanced Cyberinfrastructure）的第一个项目。

DataNet项目建设过程中，NSF很快发现重大问题——各个基础设施之间数据互联互通是问题。有了问题不是问题，不知道问题才是问题，NSF很快启动INTEROP项目，即为Community-based Data Interoperability Networks，重点解决数据基础设施互联互通的问题。

21世纪探索的信息基础设施愿景

当然，NSF深知搞清楚自己未来几年时间应该干什么很重要，它专门组建了“信息基础设施委员会”（Cyberinfrastructure Council），通过半年时间的准备，最终在2007年3月发布了《21世纪探索的信息基础设施愿景》（Cyberinfrastructure Vision for 21st Century Discovery），这份报告对2006-2010年的信息基础设施做了规划。

报告主体内容包含高性能计算、数据及数据分析、虚拟组织、学习和劳动力等四个部分。时任NSF主任Arden L. Bement在前言中强调了“改变观念”的重要性，并强调这是报告的核心目的。

到2012年4月27日，信息基础设施办公室（Office of Cyberinfrastructure，经改名）宣布“数据基础设施建设计划”（DIBBs，Data Infrastructure Building Blocks）。

工业4.0研究院经过各方信息分析，NSF考虑到深度学习等技术突破的机遇，数据驱动（Data-Driven）已经成为各项工作突破的核心，所以通过整合原有的DataNet和INTEROP部分内容，形成了DIBBs新计划。

由此，美国NSF的数据基础设施正式形成了。

二、BIGDATA突破数据关键技术

虽然有了数据基础设施，NSF很清醒意识到，仅仅依靠大学或逐利的大企业（例如亚马逊、Google等），无法帮助中小企业应用这么“高级”的数据技术，大幅降低先进数据技术的门槛，才是NSF应该干的工作。

2012年，NSF启动了Critical Techniques，Technologies and Methodologies for Advancing Foundations and Applications of Big Data Science and Engineering项目，简称BIGDATA。

对于关键技术的理解，NSF有悠久的传统，在互联网时代，它通过一系列关键技术攻关，成功帮助了互联网生态的完善。

NSF的Harnessing the Data Revolution

对于数据关键技术，BIGDATA计划做了细致的划分：

• 基础关键技术（Foundation，简称BIGDATA：F），主要是研究数据领域的一些基础技术，特别是一些特定的挑战，这通过资助项目来完成。

• 创新应用技术（Innovative Applications，简称BIGDATA：IA），这是面向行业领域所需要的数据技术提供资助，例如，医学、生物、制造业等。

在推进数据关键技术的时候，NSF逐步形成了Harnessing the Data Revolution体系，通过这个资助体系，它要求申请团队要提出“大想法”（Big Ideas），因为这才是NSF该干的事情——改变世界。

NSF要求这些大想法必须满足三个原则：能够让NSF所有部门参与的研究、基于教育和研究一体化的创新体系、促进数据驱动的研究。

笔者认真阅读了BIGDATA成立之后资助的项目，估计国内学者可以学习，借此申请项目应该问题不大，BIGDATA项目地址：https://www.nsf.gov/awardsearch/advancedSearchResult?ProgEleCode=8083

三、建立全国性数据创新网络

截止到2015年，NSF从2005年开始探讨信息基础设施已经过去了10年，这是它自己的通常研究周期。如果相关研究项目有了成果，那就应该开始帮助国家经济发展，否则只能退出市场。

2015年9月，NSF经过精心筹备，正式启动“大数据区域创新网络”（BD Hubs，Big Data Regional Innovation Hubs & Spokes），为此，它还专门建设了一个官方网站（链接：https://www.bigdatahubs.io/）。

NSF推进的大数据区域创新网络

由于BD Hubs的目的是为了切实解决美国各区域经济利用数据的挑战，它主要分为西部、中西部、东北部和南部四个区域，每个区域经济特点不同，因此，推进数据的策略不同，有的地方需要重点建设高性能计算，因为有大量的科学研究工作，有的地方农业发达，需要解决具体的产业问题等等。

2016-2017年资助BD Hubs项目情况

从资金实际使用情况来看，西部占比比较低，大致为18%，其他三个地方大致都为28%左右。这是因为西部互联网公司强大，数据产业化程度很高，大家没有多大兴趣去申请政府项目，因为按照NSF的要求，不少项目需要公开相关成果，这对于企图商业化的团队来讲没有吸引力。

对于不同项目领域来看，智慧城市、医疗和工业应用占比比较高。

NSF国家研究实习生计划的展示

按照NSF预定计划，BD Hubs支持周期为3年，到了2018年该项目就结束了。在该项目运行期间，前述四个区域大数据创新中心也自建了网站，笔者查看发现，虽然国家级项目结束了，但各区域的项目仍然在运行，这正是支持周期完成后自行运转的目的。

值得关注的是，在配合BD Hubs和DIBBs工作的时候，NSF同时启动了“国家研究实习生计划”（NRT，National Research Traineeship），吸引了不少高校学生参与。

总结

通过美国NSF分阶段推进数据战略，在完成理论构建之后，率先建设了数据基础设施，为国家级的数据战略探索奠定了基础，它重点解决了数据关键技术的研究工作，而且重点瞄准中小企业数字化转型的难点和痛点来落实工作。

中国在推进数字化转型战略，它山之石可以攻玉，美国一家科研机构心系中小企业需求，从基础设施和关键技术入手，最终通过3年左右的数据创新网络实践，成功的把种子播向了全国。

工业4.0研究院希望通过数字孪生体联盟，围绕中小企业数字化转型难点和痛点，尽量找出低成本的解决方案，这样才可以真正帮助中国经济迈向数字化转型的未来。