劉晉霞，許 超，劉晉鋼

（1.太原科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西 太原 030024；2.山西省產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展研究中心，山西 太原 030001；3.太原工業(yè)學(xué)院，山西 太原 030008）

一、引言

在科技計劃管理方面，自2014 年以來，國務(wù)院先后印發(fā)《改進(jìn)加強中央財政科研項目和資金管理的若干意見》（國發(fā)〔2014〕11 號）[1]和《深化中央財政科技計劃（專項、基金等）管理改革方案》（國發(fā)〔2014〕64 號）[2]，推出了若干有關(guān)科技計劃管理的改革方案。在改革方案中，明確時間節(jié)點、積極穩(wěn)妥地推進(jìn)國家科技管理平臺（以下簡稱“平臺”）的使用，切實從頂層設(shè)計上進(jìn)行優(yōu)化整合，同時建成了中央財政科研項目數(shù)據(jù)庫，為時序數(shù)據(jù)和實時智能等智能技術(shù)的引入提供了可能。通過國家科技管理平臺的應(yīng)用，有助于信息公開、數(shù)據(jù)共享，打破各部門之間分而治之的局面；不僅快速收集數(shù)據(jù)成為可能，還為各部門溝通提供了快速通道，為科技計劃管理邁入數(shù)據(jù)時代奠定了基礎(chǔ)。

現(xiàn)階段推行的國家科技管理平臺不足以實現(xiàn)職責(zé)清晰、協(xié)調(diào)銜接的管理體系[3-4]，通過該平臺試圖構(gòu)建決策、咨詢、執(zhí)行、評價、監(jiān)管的智能管理平臺。目前，在該平臺上尚未引入時序數(shù)據(jù)和實時智能等技術(shù)，可否引入，如何引入智能技術(shù)？可否通過引入大數(shù)據(jù)（Big Data，簡稱BG）、人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）等技術(shù)，規(guī)劃好數(shù)據(jù)流、信息流和工作流，實現(xiàn)科技計劃管理升級？本文通過相關(guān)政策和改革方案研究，分析了引入BG、AI 等技術(shù)的可能性；從生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的作用關(guān)系，解釋了BG、AI 等技術(shù)引發(fā)科技計劃管理變革的必然性；通過深入剖析時序數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)與科技計劃管理的作用關(guān)系，闡明其相互作用的內(nèi)在機(jī)理。

二、科技計劃管理現(xiàn)狀分析

近年來，隨著我國科技投入總量和強度的大幅度提高，科技計劃管理也呈現(xiàn)出一些問題。從創(chuàng)新管理的角度，保證科技計劃管理采用新技術(shù)、新方法；并結(jié)合當(dāng)前政策和標(biāo)準(zhǔn)，可將目前的問題歸納為以下三個方面。

（一）科技資源配置優(yōu)化與否缺少量化標(biāo)準(zhǔn)

作為統(tǒng)領(lǐng)科技創(chuàng)新發(fā)展的重要載體，科技計劃管理發(fā)揮引領(lǐng)和指導(dǎo)作用。國發(fā)〔2014〕11 號文件提出了對中央各部門管理的科技計劃（專項、基金等）優(yōu)化整合，在頂層設(shè)計上避免了資源配置分散，但仍不能有效發(fā)揮市場和產(chǎn)業(yè)需求在資源配置中的作用，不能保證政府、市場和產(chǎn)業(yè)的協(xié)同，高效地優(yōu)化配置科技資源。尤其是對科技資源配置的優(yōu)化程度沒有量化的衡量標(biāo)準(zhǔn)?？萍假Y源配置是將有限的科技資源應(yīng)用在最需要的領(lǐng)域，實現(xiàn)最大的產(chǎn)出，提高資源的利用率。但如何衡量是否高效利用科技資源，它的具體目標(biāo)和參照標(biāo)準(zhǔn)是什么？對于這一問題，既沒有明確的指標(biāo)體系，也沒有量化的標(biāo)準(zhǔn)?？萍假Y源配置本應(yīng)有所側(cè)重，孰重孰輕、孰徐孰急不能一概而論，但無論是基礎(chǔ)研究還是重大項目，投入了多少資源，有哪些科技產(chǎn)出，可以從短期、中期、中長期甚至長期有一系列的比對指標(biāo)，分行業(yè)、分部門從不同維度給出一個量化的解析。

（二）科技計劃監(jiān)督管理不健全

科研群體屬高知人群，他們對知識的認(rèn)知程度較高，但并非完全自律；故對于他們的研究工作、研究進(jìn)度、研究成果需有對應(yīng)的監(jiān)督、約束及考核。這些年，科研行為失范、科研經(jīng)費濫用，嚴(yán)重破壞了科研風(fēng)氣，浪費了科研資源。造成這種現(xiàn)狀的原因，雖然在一定程度上是可歸因于市場經(jīng)濟(jì)的沖擊，社會普適價值觀的影響，但更直接和客觀的原因是科研管理機(jī)構(gòu)的監(jiān)督管理和約束管理的缺失。雖然科研管理部門并非形同虛設(shè)，但在具體的項目管理和過程管理中的確存在著許多疏漏甚至空白[5]。

（三）科技計劃管理中信息不流通

當(dāng)前科研信息不僅沒有實現(xiàn)合理流通，甚至不夠公開。一個研究項目稍做改寫，可向不同部門申請經(jīng)費；不僅可以申請來自國家不同部門的經(jīng)費，還可以申請省級不同部門的多項資助，這都是各部門信息不公開、信息保密導(dǎo)致的結(jié)果。再如，財政部只負(fù)責(zé)財政撥款，但并不驗收課題的完成情況，但當(dāng)驗收課題不合格時，項目資金已消耗殆盡，這是信息的不合理流通導(dǎo)致的。信息不公開，給科技資源的重復(fù)配置和項目的暗箱操作提供了機(jī)會；信息不合理流通，導(dǎo)致了項目的實施監(jiān)管失控或滯后，從而造成了科研資源的極大浪費。

三、科技計劃層級管理模式不適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代的管理要求

科技計劃管理經(jīng)歷了建國初期的專家管理模式、集中式管理模式，和改革開放以后的干預(yù)式管理模式、分散管理模式和準(zhǔn)經(jīng)濟(jì)管理模式；它們體現(xiàn)了不同歷史時期科技計劃的目標(biāo)導(dǎo)向，在特定的歷史時期，促進(jìn)了我國科技事業(yè)的發(fā)展。但長期以來形成的層級管理模式，導(dǎo)致了信息屏閉，部門墻、官本位，組織管理模式封閉、機(jī)制僵化，危機(jī)意識淡薄，組織氣氛沉悶，工作流程冗長，嚴(yán)重制約了管理的效率。而科技計劃管理中目前出現(xiàn)的這些問題，本質(zhì)上是現(xiàn)有的層級管理模式與快速發(fā)展的智能技術(shù)的沖突；而智能技術(shù)的引入可從根本上突破這種層級科技計劃管理模式的制約和束縛。

（一）現(xiàn)有的科技計劃管理模式導(dǎo)致決策的片面性和高決策成本

現(xiàn)在的科技計劃管理模式是從上到下的層級結(jié)構(gòu)組織模式。從部門管理者到職員，層級越高的管理者，所掌控的信息越多，能夠行使的權(quán)力越大，部門管理者是該部門的信息匯總者，也是部門的最高決策者。但他的決策是依賴本部門的信息資源，這就導(dǎo)致了決策依據(jù)不全面，重心高，層序多，審批環(huán)節(jié)繁瑣，這種決策方式與大數(shù)據(jù)時代的快節(jié)奏相悖。如果智能技術(shù)植入到科技計劃管理中來，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)預(yù)測都由機(jī)器來完成，那么以前一個部門耗時耗力完成的工作，如今只需一個智能終端來完成。不僅可以在較短的時間內(nèi)實現(xiàn)對現(xiàn)有信息的鑒別，還可以保證信息采集的全面性；結(jié)合智能算法直接做出更加合理的判斷或者決策，這樣既減少了人力成本，也縮短了決策時間，解決了機(jī)構(gòu)對外部信息反映遲緩、慢速決策等問題，同時也使得決策和判斷更加科學(xué)、合理。

現(xiàn)有的科技計劃管理還沒有引入智能技術(shù)參與到科技資源的配置和決策中來，但面對大數(shù)據(jù)時代每秒產(chǎn)生數(shù)以百TB 的數(shù)據(jù)量，如果不利用智能技術(shù)，就不能快速完成對數(shù)據(jù)的分析處理。有人會說，科技計劃管理的信息量沒有那么大，不需要引入智能技術(shù)，這種認(rèn)識是片面的、短視的?？萍加媱潧Q策應(yīng)該是通過對前沿技術(shù)、市場動態(tài)和產(chǎn)業(yè)需求的一種全方位的綜合思考分析而做出的科學(xué)決策。如不引入智能技術(shù)，我們只能片面地感知某一方面，很有可能導(dǎo)致決策的片面性和誤判，從而導(dǎo)致科技資源配置不能有效發(fā)揮市場和產(chǎn)業(yè)需求在資源配置中的作用。從數(shù)據(jù)獲取角度上講，因為政府對市場和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)難以全面、及時、準(zhǔn)確獲取，信息滯后，所以很難保證政府、市場和產(chǎn)業(yè)的協(xié)同優(yōu)化配置科技資源。

（二）現(xiàn)有的科技計劃管理模式不利于各部門之間的協(xié)同

現(xiàn)有的科技計劃管理模式封閉、僵化，各部門分而治之，無法實現(xiàn)協(xié)同。這是長期以來的層級制管理模式導(dǎo)致的，就組織內(nèi)部運行而言，以行政權(quán)力驅(qū)動，以領(lǐng)導(dǎo)為中心，這自然形成了官本位，人浮于事的態(tài)勢。表面上組織內(nèi)部人員都很忙、很累，但他忙于服務(wù)領(lǐng)導(dǎo)的意愿，這種制造工作不創(chuàng)造價值的人充斥于組織，故不作為、慢作為、假作為、亂作為的人消耗了組織內(nèi)部元氣，導(dǎo)致不創(chuàng)造價值，或者說不能有價值地工作。從而部門和部門之間不配合、不協(xié)同，各自為政，導(dǎo)致科技計劃管理工作流程冗長、不暢。

大數(shù)據(jù)時代需要的是跨部門、跨職能的平行合作，要打破部門邊界，加強溝通合作，改變原本分散的部門關(guān)系，從行政權(quán)力驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動，形成數(shù)據(jù)分享機(jī)制，讓信息在各部門之間合理流通。新的組織管理形式應(yīng)該是協(xié)同的，各部門之間擁有共同的目標(biāo)，能激發(fā)員工的內(nèi)在動力，方便直接溝通、多樣化協(xié)作，形成有效的信息流、工作流，促使各部門之間工作的銜接，從而形成合力。

（三）新的生產(chǎn)力改變生產(chǎn)關(guān)系

自《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》把數(shù)據(jù)比作新時代的石油，數(shù)據(jù)就充當(dāng)了新的生產(chǎn)資料。如果把大數(shù)據(jù)看作新的生產(chǎn)資料，那么數(shù)據(jù)挖掘、人工智能技術(shù)則是用于開發(fā)生產(chǎn)資料的生產(chǎn)工具，所生產(chǎn)的產(chǎn)品可以是一份數(shù)據(jù)分析報告或是類智能的決策建議，與以往時代截然不同的是產(chǎn)品的類智能特性。工業(yè)時代解放了人類的四肢，人們不用再去簡單重復(fù)低技能、重體力的勞動；而隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)時代必將會解放人類的部分腦力勞動，人們不必再去手工收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，重復(fù)這類龐大數(shù)據(jù)體量的智能勞動。

大數(shù)據(jù)作為新的生產(chǎn)資料，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能作為新的生產(chǎn)函數(shù)，這是一種從來沒有過的生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件的新組合，將之引入生產(chǎn)體系后，它的智能特性將極大地提高社會生產(chǎn)力，并會影響與之相作用的生產(chǎn)關(guān)系。而作為引領(lǐng)第一生產(chǎn)力的科技計劃管理，如果從頂層設(shè)計引入大數(shù)據(jù)思維，把數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等一系列以前由管理者去完成的高級智能活動交給機(jī)器去實現(xiàn)，這將從根本上打破原有的科技計劃管理模式。

四、時序數(shù)據(jù)和實時智能技術(shù)與科技計劃管理的作用機(jī)理

傳統(tǒng)的未引入時序數(shù)據(jù)和實時智能技術(shù)的科技計劃管理是以人為主體的管理模式，而引入時序數(shù)據(jù)和實時智能技術(shù)的科技計劃管理也并非是全機(jī)器化管理，而是人與智能平臺的有機(jī)結(jié)合。

（一）時序數(shù)據(jù)的價值作用

互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)時代改變了數(shù)據(jù)的獲取方式，幾乎所有的數(shù)據(jù)都在線，且可被記錄和分析。這是以前所沒有的時序數(shù)據(jù)資源，它源自不同渠道、不同時間的記錄，從以前的抽樣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槿珮颖緯r序數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時代改變了獲取數(shù)據(jù)的方式，這決定了數(shù)據(jù)自身具有價值，時序數(shù)據(jù)資源猶如一座金礦。而通過時序數(shù)據(jù)則可得到一系列統(tǒng)計特征分析、動態(tài)時間窗口、事件模式的增量匹配以及動態(tài)時序圖譜分析。

對于科技計劃管理任務(wù)，不僅可以看到與計劃任務(wù)相關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，還可以看到影響計劃任務(wù)的環(huán)境變量，從而預(yù)測計劃任務(wù)的可完成度；甚至可以找到一些影響變量，通過對相關(guān)變量的調(diào)控，促使計劃按時完成?？萍加媱澒芾碛斜匾霑r序數(shù)據(jù)思維方式思考和解決目前的問題。目前，我國科技管理方面的數(shù)據(jù)還沒有被挖掘，如果真正挖掘的話，會發(fā)現(xiàn)很多數(shù)據(jù)背后的價值。如市場對科技計劃的調(diào)節(jié)作用，企業(yè)對科技計劃的作用，科技計劃投入和科技成果的產(chǎn)出規(guī)律等。通過對數(shù)據(jù)背后規(guī)律的挖掘，我們會更有能力把握未來科技計劃，面對不確定的國際環(huán)境、市場和產(chǎn)業(yè)等因素做出科學(xué)判斷。而且時序數(shù)據(jù)的長效性、中立性，可讓我們看到的數(shù)據(jù)更加客觀準(zhǔn)確。

（二）算法驅(qū)動的管理作用

作為推進(jìn)科學(xué)技術(shù)發(fā)展重要手段的科技計劃管理是一個復(fù)雜而系統(tǒng)的工作。國發(fā)64 號方案在總體目標(biāo)中提出加強頂層設(shè)計，打破條塊分割，建立公開統(tǒng)一的國家科技管理平臺，并明確時間節(jié)點地推進(jìn)國家科技管理平臺的使用[6]。該平臺連接了科研人員、科研機(jī)構(gòu)、科技專家、社會公眾，以及中央引導(dǎo)的地方專項。大數(shù)據(jù)時代，這是政府擁抱新時代，主動變革創(chuàng)新的舉措；也是政府為加強信息公開，強化資源統(tǒng)籌，推進(jìn)公正公平競爭所做的基礎(chǔ)性建設(shè)。

那么如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動管理？借鑒近年來新興的獨角獸企業(yè)：今日頭條、美團(tuán)和滴滴等高市值企業(yè)，每秒鐘都處理著海量信息，針對每個客戶進(jìn)行智能分析，推薦給客戶需要的個性化信息、美食和出行。盡管這些企業(yè)，每天處理著海量的信息，工作量如此龐大，但所需的管理人員與國家科學(xué)技術(shù)部的管理人員相比，卻有較大的懸殊。究其本質(zhì)，這些企業(yè)的智能分析和管理工作主要由智能算法完成，智能的推薦算法顛覆了傳統(tǒng)的由人來干預(yù)的智能分析和處理。與其說是數(shù)據(jù)驅(qū)動管理，更準(zhǔn)確地講是算法驅(qū)動了管理。

由此可見，算法驅(qū)動管理的迫切性。單純依靠人去分析處理海量信息的時代已經(jīng)過去，要想提高工作的精度和效率，必須在平臺上引入智能算法，去分析海量信息，讓算法自動完成對數(shù)據(jù)的認(rèn)識、學(xué)習(xí)、分析和預(yù)測，同時構(gòu)建好數(shù)據(jù)自動流動的底層邏輯。如定義數(shù)據(jù)傳遞的規(guī)則，流動的方向，標(biāo)記數(shù)據(jù)流動的痕跡，從而促使工作流程平滑變更，有效提升工作效率，提高科技計劃管理水平。在國家科技管理平臺引入智能技術(shù)，讓算法去完成數(shù)據(jù)分析，規(guī)劃好數(shù)據(jù)流動，提高職能部門的決策能力，從而實現(xiàn)科技計劃管理的升級。

（三）時序數(shù)據(jù)分析的作用

無論是數(shù)據(jù)還是算法，都是抽象不具體的，很難理解時序數(shù)據(jù)和實時智能等技術(shù)是如何作用于科技計劃管理的各個層面。可以從數(shù)據(jù)分析入手，不管是科技計劃所做的宏觀決策還是具體的任務(wù)評價，它都是依據(jù)一系列的指標(biāo)、報表、數(shù)據(jù)分析報告而做的決定。而時序數(shù)據(jù)實時智能技術(shù)，正是通過分析計算和智能模型讓機(jī)器利用這些算法具有自學(xué)習(xí)能力，從數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，從而形成一系列的時序數(shù)據(jù)分析報告。而這一系列的時序數(shù)據(jù)分析是借助實時采集、智能加工、智能分析從而實現(xiàn)實時決策，從而作為科技計劃管理的決策依據(jù)。

科技計劃管理的任務(wù)龐大而復(fù)雜，為了更好地理解時序數(shù)據(jù)分析對科技計劃管理的作用關(guān)系，可將科技計劃管理分為宏觀、中觀和微觀三個層面。

1.科技計劃管理的三個層面?？v觀科技計劃管理，可以從宏觀、中觀和微觀三個層面理解科技計劃管理的職能。

（1）宏觀層面可以看作戰(zhàn)略導(dǎo)向?qū)?。從宏觀層面，科技計劃管理確定國家戰(zhàn)略導(dǎo)向，制定總體目標(biāo)，從宏觀上把握資源的合理配置，既能保證基礎(chǔ)科學(xué)在未來發(fā)展提供源頭創(chuàng)新和科學(xué)支撐，又能完成國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃，解決事關(guān)國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的全局性重大科技問題?？傊?，宏觀科技計劃管理要明確戰(zhàn)略性、前瞻性、全局性目標(biāo)，從總體上部署有利于資源的優(yōu)化配置，保證基礎(chǔ)科技的穩(wěn)步發(fā)展，保障前沿領(lǐng)域和重大任務(wù)的有效實施。

（2）中觀層面可以看作組織運作層。從中觀層面，科技計劃管理是優(yōu)化科技計劃布局，確保資源配置不重復(fù)、不分散，協(xié)調(diào)保障資源的有效配置。保證科技計劃能夠更加有效地瞄準(zhǔn)重點領(lǐng)域、聚焦重大任務(wù)，支持人才和團(tuán)隊建設(shè)，增強源頭創(chuàng)新能力，形成有機(jī)整體，既聚焦重點，又避免交叉重復(fù)?？傊杏^科技計劃管理注重流程的合理性，能充分激發(fā)各類創(chuàng)新主體參與的積極性和創(chuàng)造性，實現(xiàn)目標(biāo)統(tǒng)一、協(xié)同聯(lián)動、分步有序的一體化組織實施。

（3）微觀層面可以看作執(zhí)行監(jiān)督層。從微觀層面，科技計劃管理負(fù)責(zé)專項啟動、項目立項、監(jiān)督驗收、成果評價與轉(zhuǎn)化的具體執(zhí)行。在科技計劃管理的各個流程階段，保證信息公開透明，資金監(jiān)管配套，績效評價公允，能保證科研誠信和激勵創(chuàng)新，并能有效實現(xiàn)成果轉(zhuǎn)化?？傊?，微觀科技計劃管理注重全流程的管理規(guī)范，能保證規(guī)劃的合理性，約束的適度性，方式的公平性，物質(zhì)和精神激勵的統(tǒng)一性，以及成果轉(zhuǎn)化的經(jīng)濟(jì)性[4]。

2.時序數(shù)據(jù)分析的四種類型。Thomas Maydon 將數(shù)據(jù)分析按照復(fù)雜度和價值關(guān)系的維度，依次劃分為：描述型數(shù)據(jù)分析、診斷型數(shù)據(jù)分析、預(yù)測型數(shù)據(jù)分析和指導(dǎo)型數(shù)據(jù)分析（另有譯本譯為規(guī)范型數(shù)據(jù)分析）[7]。對于時序數(shù)據(jù)分析也可沿用這樣的分類方式：描述型時序數(shù)據(jù)分析主要針對過去所發(fā)生事情的呈現(xiàn)，診斷型時序數(shù)據(jù)分析主要用于對已發(fā)生事情原因的解釋，預(yù)測型時序數(shù)據(jù)分析主要針對未來將發(fā)生事情的推測，指導(dǎo)型時序數(shù)據(jù)分析主要用于指導(dǎo)我們需要做什么樣的干預(yù)。

描述型時序數(shù)據(jù)分析是其它時序數(shù)據(jù)分析的前提和基礎(chǔ)，是對數(shù)據(jù)的分類、整理和統(tǒng)計階段。診斷型時序數(shù)據(jù)分析是核心和關(guān)鍵，它梳理了各數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系，確認(rèn)數(shù)據(jù)之間是線性相關(guān)還是線性無關(guān)，某些數(shù)據(jù)對其它數(shù)據(jù)是決定性影響還是間接影響。預(yù)測型時序數(shù)據(jù)分析和指導(dǎo)型時序數(shù)據(jù)分析則是基于診斷型時序數(shù)據(jù)分析所得的邏輯關(guān)系而進(jìn)行的深入分析；預(yù)測型時序數(shù)據(jù)分析需要根據(jù)數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系構(gòu)建相應(yīng)的模型，從而分析不同的模型的預(yù)期效果，建模是預(yù)測型時序數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。指導(dǎo)型時序數(shù)據(jù)分析則是在已有模型和已有數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系基礎(chǔ)上，通過調(diào)整模型當(dāng)中某些參數(shù)的值，使目標(biāo)函數(shù)更接近理想值。

3.時序數(shù)據(jù)分析的四種模式和科技計劃管理的三個層面的作用關(guān)系。在科技計劃管理中，無論是制定戰(zhàn)略決策還是計劃目標(biāo)，都是基于過去已完成的情況，并分析為什么會出現(xiàn)這樣的結(jié)果，通過對過去態(tài)勢的分析，預(yù)估未來可能會發(fā)生什么，并給出指導(dǎo)性戰(zhàn)略和目標(biāo)，明確下一步綱領(lǐng)。

描述型時序數(shù)據(jù)分析對應(yīng)科技計劃管理的各個指標(biāo)變量的監(jiān)測，它聚焦不同時段的各個指標(biāo)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，透過數(shù)據(jù)的描述型分析，可以看清微觀層面具體細(xì)節(jié)的執(zhí)行情況。比如，通過描述型時序數(shù)據(jù)分析，可以針對過去五年的科技目標(biāo)完成情況，從科技政策、科技投入及項目支撐等不同維度，觀測其完成率；也可以看到同一地區(qū)不同指標(biāo)的完成率，對比不同地區(qū)同一指標(biāo)的完成度?？傊?，描述型時序數(shù)據(jù)分析可以從不同維度，不同視角，對各個指標(biāo)進(jìn)行觀察，主要作用于科技計劃管理的微觀層面。

診斷型時序數(shù)據(jù)分析是在描述型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上所做的關(guān)聯(lián)分析。如對科技成果轉(zhuǎn)化率低的成因分析，就應(yīng)首先確定可能與科技成果轉(zhuǎn)化相關(guān)的指標(biāo)，并能從相關(guān)指標(biāo)中排除和隔離非影響性指標(biāo)，進(jìn)而明確影響科技成果轉(zhuǎn)化的主要影響指標(biāo)和關(guān)聯(lián)指標(biāo)，以及它們之間的函數(shù)作用關(guān)系。診斷型時序數(shù)據(jù)分析既作用于科技計劃管理的微觀層面，又對科技計劃管理中觀的組織運作層有借鑒作用，并有助于整體目標(biāo)的統(tǒng)一實現(xiàn)，充分發(fā)揮各部門的聯(lián)動協(xié)同作用。診斷型時序數(shù)據(jù)分析通常和指導(dǎo)型時序數(shù)據(jù)分析配合使用。

預(yù)測型時序數(shù)據(jù)分析既可作用于具體指標(biāo)的預(yù)測，也可作用于一系列指標(biāo)的預(yù)測，但從時序數(shù)據(jù)分析的層級關(guān)系來講，這里的預(yù)測分析多用于后者。透過對以往數(shù)據(jù)的分析，可以看清科技計劃的宏觀趨勢，有助于科技計劃管理的戰(zhàn)略統(tǒng)籌，進(jìn)而直接作用于科技計劃管理的宏觀層面，更加有效地對資源進(jìn)行合理配置、做出合理決策。

指導(dǎo)型時序數(shù)據(jù)分析可以是對具體指標(biāo)的指導(dǎo)分析，也可以對宏觀趨勢進(jìn)行微調(diào)。針對科技計劃管理中宏觀任務(wù)的完成程度不夠理想，可在政策上做出適當(dāng)?shù)膬A斜，以便進(jìn)一步優(yōu)化科技資源配置。如果指導(dǎo)型時序數(shù)據(jù)分析在具體的科技項目執(zhí)行過程中的指導(dǎo)，也可通過制定合理的激勵機(jī)制和監(jiān)督評價機(jī)制，引導(dǎo)項目有序完成。指導(dǎo)型時序數(shù)據(jù)分析可作用于微觀層面，也可作用于宏觀層面，對于中觀層面也有一定的意義。

為了便于理解時序數(shù)據(jù)分析和科技計劃管理的作用關(guān)系，我們做了簡單的層次劃分，而科技計劃管理是有機(jī)的整體，不能這樣簡單地機(jī)械分割。因為四種時序數(shù)據(jù)分析模式與科技計劃管理的三個層面的作用相互交織，服務(wù)于科技計劃管理的各個層面。

五、智能平臺體系結(jié)構(gòu)

為了更好地理解大數(shù)據(jù)的價值作用，算法驅(qū)動的管理作用，以及時序數(shù)據(jù)分析的層次作用，可以設(shè)計一個完整的智能平臺體系結(jié)構(gòu)，以便更形象化地看到不同層次結(jié)構(gòu)間的作用關(guān)系，具體的智能平臺體系結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 智能平臺的體系結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)采集層，不僅可以對科技計劃管理內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，還可以對市場環(huán)境、行業(yè)狀態(tài)、新技術(shù)導(dǎo)向、國際環(huán)境等各方面數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。在數(shù)據(jù)采集層，按照一定規(guī)則和篩選標(biāo)準(zhǔn)，有針對性地抓取與科技計劃管相關(guān)的數(shù)據(jù)；該層收集到的數(shù)據(jù)是全息數(shù)據(jù)，體量大，需要傳遞給實時智能層進(jìn)行分析。

實時智能層提供智能技術(shù)，如大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，讓機(jī)器實現(xiàn)自學(xué)習(xí)，從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息。實時智能層是對數(shù)據(jù)采集層傳遞來的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過設(shè)計相應(yīng)的算法和模型，讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，從而傳遞給時序數(shù)據(jù)分析層。

時序數(shù)據(jù)分析層是在實時智能層的基礎(chǔ)上，利用實時智能層挖掘的規(guī)律和變量之間的邏輯關(guān)系，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、診斷和預(yù)測，既可以提供給平臺層可視化的數(shù)據(jù)信息，也可以給出決策化建議。

平臺層不僅方便信息公開流通，還可以對信息的傳遞方式做出相應(yīng)規(guī)劃，如數(shù)據(jù)流、工作流、業(yè)務(wù)流等。

六、結(jié)語

在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的時代，現(xiàn)行的科技計劃管理模式對國際形式、市場因素不能做出快速響應(yīng)，必須由創(chuàng)新的管理模式來改革這些弊端。本文從當(dāng)前科技計劃管理的現(xiàn)狀入手，分析了現(xiàn)行科技計劃管理模式的決策效率和各部門之間的協(xié)作關(guān)系，指出了當(dāng)前的主要問題是現(xiàn)有的科技計劃管理模式不適應(yīng)快速發(fā)展的科學(xué)技術(shù)的要求。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合新的改革方案，探討了在科技計劃管理中，引入時序數(shù)據(jù)和實時智能技術(shù)的可能性和必然性。并從創(chuàng)新管理的視角，探索了科技計劃管理如何引入新技術(shù)、新方法。為了更好地理解智能技術(shù)對科技計劃管理的作用機(jī)理，深入分析了數(shù)據(jù)本身的價值作用，算法對管理的驅(qū)動作用；并從宏觀、中觀和微觀三個層面，進(jìn)一步說明了時序數(shù)據(jù)分析對科技計劃管理不同層面的作用關(guān)系。

本文不同于呼吁重視大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的文章。而是針對科技計劃管理的具體問題，并結(jié)合國發(fā)64 號文件提出的加強頂層設(shè)計的宗旨，對科技計劃管理模式做了進(jìn)一步的探討。給出了更具體的切入點，從科技管理平臺入手，在平臺上引入BG、AI 技術(shù)。這是我們課題的一個方向，對于技術(shù)部分，如智能算法的比較、選擇、設(shè)計和調(diào)試等內(nèi)容，本文未給出更具體的論證。