“随着信息化的发展，互联网逐渐向物联网延伸演进，产业物联网产生的数据比消费互联网具有更高数量级，大数据成为重要的生产资料，数据资源的价值发现和价值转换将推动人类社会深层次的发展变革。”参加第四届“数谷吕梁·智赢未来”吕梁大数据产业发展大会的中国工程院院士、军事数据链和指挥信息专家费爱国表示，“各行各业的大数据规模迅速增长，复杂系统成为当前管理科学、信息科学和认知科学融合创新的交叉点，物联交互指数级增长，创新发展从物理要素驱动迈入数据智能驱动。”

“社会治理是一门科学。”习近平总书记的这个重要论断深刻揭示了社会治理的内涵和社会治理现代化建设的方向。结合我们的实际状况来分析，目前，需求侧社会安全需求日益增长，而供给侧传统治理体系出现效率瓶颈，因此，我认为需要打通政府指挥调度生态圈和社会安全服务生态圈，建立从政府供给侧到社会需求侧的雪亮工程，形成共建共享共治社会治理平台，创新社会治理能力；要构建党委领导、政府负责、群团助推、社会协同、公众参与的网格化治理体系，通过市级网格化治理监管中心、区县网格化治理指挥调度中心、街乡网格化治理指挥调度分中心、村社城市运行工作站进行矛盾定位并处理问题。

在社会治理场景大数据的构建方面，受利益、安全、隐私等多种因素的影响，数据的全量信任式共享难以实现，对此，可以紧贴社会治理场景任务目标，从社区入手，自下而上汇聚基层社会治理公共数据；以点带面，开展数据融合治理，构建以人为核心的数字画像；面向场景，采用大数据处理和知识形式化技术实现个体智力的知识封装，通过网络环境下的群体智能技术构建智力开放共享平台，实现群体协作、共享和赋能的目的。从社会效益来看，一体化实战指挥系统整合了50余个业务系统、上万路监控视频，数据知识双轮驱动的治理模式，填补了公安领域海量多源异构数据融合治理的空白，在禁毒、维稳、打黑、追逃、重大活动安保等方面取得显著效果。

谈及社会治理场景的发展，费爱国说:“数据工程建设，从底层的数据采集、融合处理，到数据挖掘、关联分析，再到顶层应用服务，围绕数据的全链条管理问题一直是难题，大数据井喷的态势，加大了数据治理、模型研发等的难度，再加上日益丰富的场景业态，使得数据需求繁杂，通过AI驱动数据流自动化，在预警预测、辅助决策等方面赋能大数据应用，从信息化到智能化，将更加强调面向场景、需求牵引的数据价值发现和转换，面对复杂场景问题时，尤其需要全局的态势感知和认知能力，拓展资源优化空间，根据实际场景需求和环境变化适时调整资源配置方式，找准数据源、理清数据流，确保数据在人、机器、系统之间的正确传递。”