谁是下一个“万亿之城”？******
中新网北京2月2日电题：谁是下一个“万亿之城”？
中新财经记者 李金磊
对于一座城市来说，GDP跻身“万亿之城”是城市经济实力的体现。
目前，中国有24座“GDP万亿之城”。2023年，“万亿俱乐部”有望继续扩容，两座城市极有可能晋级“万亿之城”，它们是谁？
资料图。张舰元 制图常州、烟台距离万亿仅一步之遥
虽然2022年GDP“万亿俱乐部”没有扩容，但在2023年，有两座城市有望拿到“万亿俱乐部”的门票，分别是江苏常州、山东烟台。
常州市统计局数据显示，2022年GDP迈上9000亿元新台阶，达9550.1亿元，比上年增长3.5%。
烟台市统计局数据显示，2022年GDP为9515.86亿元，同比增长5.1%。
常州、烟台2022年GDP均超过9500亿元，距离万亿大关只有一步之遥。新的一年，这两座城市也是铆足了劲，向“GDP万亿之城”全力冲刺。
常州市2023年政府工作报告指出，今年是冲刺“GDP万亿之城”的决胜之年。经过多年的发展积累，常州经济总量和规模即将完成历史性的一跃，站上新的更高台阶和起点。2023年GDP预期增长目标为5.5%。
站在万亿门槛前的常州，决心把打造新能源之都作为能级跃升、破圈突围的落笔点。数据显示，2022年常州新能源领域产值突破5000亿元，动力电池、新能源汽车、光伏三大产业同比增长96.5%、对全市规上工业产值增长贡献率达102.2%。
1月28日，兔年首个工作日，常州市委、市政府召开新能源之都建设推进大会，常州市委书记陈金虎表示，今年常州将满怀豪情迈进GDP万亿之城。新能源产业是我们锻造发展优势的“制胜之道”和“独门绝技”。
值得注意的是，目前江苏已经有苏州、南京、无锡、南通4座“GDP万亿之城”，如果今年常州GDP突破万亿，江苏将拥有5座“GDP万亿之城”，成为拥有万亿GDP城市最多的省份。
资料图。烟台港西港区。中新社发 郝光亮 摄而烟台在2023年政府工作报告中明确提出预期目标：2023年GDP增长5.5%以上，争取突破万亿元大关。
对于烟台来说，今年是实现GDP过万亿元目标的冲刺之年。烟台要求，推动各项工作在全省“保三争二奔第一”，昂首奋进万亿级城市行列，打造山东发展重要增长极。
抓项目建设、抓招商引资、抓工业生产、抓扩大消费，作为山东经济大市、工业大市的烟台，摆出了“起步就是冲刺、开局就是决战”的姿态。
1月28日，烟台发改委印发2023年市级重点项目名单，市级重点项目总量537个、总投资2.2万亿、年度计划投资2625亿元。
目前，山东已有济南和青岛两个万亿GDP城市，烟台有望成为第三个，这对于中国第三经济大省山东来说意义重大。
“万亿之城”还有哪些“后备军”？
从2022年GDP数据来看，唐山、徐州、大连、温州等城市GDP处于8000亿元的阵营，今年冲击“万亿之城”有一定难度，属于“第二梯队”。
其中，唐山2022年GDP为8900.7亿元，同比增长4.7%。徐州2022年GDP为8457.84亿元，同比增长3.2%。大连2022年GDP为8430.9亿元，同比增长4.0%。温州2022年GDP达8029.8亿元，首次突破8000亿元大关，同比增长3.7%。
图为夜间的重庆洪崖洞。 韩璐 摄“万亿之城”前五位次有变化
目前的24座“GDP万亿之城”分别为上海、北京、深圳、广州、重庆、天津、苏州、武汉、成都、杭州、南京、青岛、无锡、长沙、宁波、郑州、佛山、福州、泉州、南通、合肥、西安、济南、东莞。
其中，18座位于南方，6座位于北方。
从时间顺序来看，2006年上海GDP率先超过万亿元，2008年北京GDP破万亿元，2010年广州GDP破万亿元，2011年深圳、天津、苏州、重庆4个城市GDP突破万亿元，2014年武汉、成都GDP超过万亿元，2015年杭州GDP超过万亿元，2016年南京和青岛GDP突破1万亿元，2017年无锡、长沙GDP破万亿元，2018年宁波、郑州GDP突破万亿元，2019年佛山GDP总量突破万亿元，2020年福州、泉州、南通、合肥、西安、济南GDP突破万亿元，2021年东莞GDP突破万亿元。
随着2022年GDP数据的公布，“GDP万亿之城”前五位次迎来变化。
其中，上海2022年GDP为44652.8亿元，北京为41610.9亿元，深圳为32387.68亿元，重庆为29129.03亿元，广州为28839亿元。重庆GDP超过广州，跻身GDP“第四城”。
在2023年政府工作报告中，重庆提出2023年GDP预期增长目标为“6%以上、争取实现更好的结果”。
将2023年GDP预期增长目标设定为“6%以上”的广州，近日在高质量发展大会上提出，以全年固定资产投资、社会消费品零售总额、外贸进出口总额“三个一万亿”支撑全市地区生产总值突破3万亿元、增长6%以上。(完)
你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？****** 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。 (作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授) y39彩票地图 |
