中国中医科学院研究员崔蒙在题为《中医药科研信息化的关键科学问题研究》的专题发言中指出中医药科研信息化在数据获取、存储模式及技术等方面还存在问题，中医药信息数据处理结果还不能满足实际需要，数据交换程度不高。中医药数据源于中医药信息，中医药信息的特点决定了中医药数据是知识密集型数据，需要有相适应的处理方法。建立基于本体的中医概念体系、基于中医数据特点的信息采集技术体系和处理方法、建立中医药信息交换标准、建立临床决策支持数据服务模式和计算机辅助中药新药研发的新模式等是中医药科研信息化亟待突破的问题。
数据密集时代
科研信息化的技术挑战
中国科学院计算机网络信息中心研究员黎建辉在题为《数据密集时代科研信息化的技术挑战》的中心议题评述报告中指出数据密集时代科研信息化面临的技术挑战包括：在人机物三元融合时代，自动化的数据采集与获取手段和方法;多元数据质量与可信度验证;数据的存储、归档与保存;多学科海量数据汇聚、集成和组织、超大规模的数据高效处理;低成本可按需使用的高速网络;大规模多源数据的动态交互式可视分析;应用目标牵引下的技术集成，形成标准化的服务;基础设施集成整合，对用户和应用透明;同时满足共享与个性需求，快速构建面向特定问题的研究系统等。
中国科学院计算技术研究所研究员许鲁在题为《数据密集时代存储系统的关键技术》的专题发言中指出数据密集时代的科研信息化对存储系统的需求包括成本、可靠性、性能、可伸缩性、适应性、可管理性等多个方面以及存储领域的相关研究热点，即在数据密集时代的科研信息化中发挥着重要作用的网络连接式存储、文件系统和存储网络设备等。
北京大学教授李晓明在题为《互联网海量数据带来的机遇和挑战》的专题发言中指出互联网和web技术的发展使得信息的产生已经实现了大众化，形成了海量数据。当前数据价值的开发远落后于数据的收集，因此任何数据工程的建设应该同时注重数据应用，他强调应关注“以小博大”和“循序渐进”等方法和技术。
北京大学教授袁晓如在题为《数据密集时代科研信息化的可视化与可视分析》的专题发言中指出在数据密集时代，对大数据的分析理解是关键问题。可视化是理解复杂现象、诠释复杂数据的重要手段和途径，而可视分析是可视化的新发展。他提出科学领域迫切需要发展相应的适应数据密集时代需求的可视化和可视分析新方法、新模式。
科研信息化的概念、方法
及相关科技政策
中国科学院研究员桂文庄在题为《科研信息化的概念、方法及相关科技政策》的中心议题评述报告中指出我国科研信息化总体上缺乏国家层面的整体战略和规划;基础设施及其应用较为落后，国家层面的部署和支持不够;对信息化条件下的科研活动政策研究不够，法规制度体系很不完善;整体上，科研信息化水平不高，服务和应用人才缺乏。
中国科学院国家科学图书馆研究员方曙在题为《国际科研信息化发展战略》的.专题发言中指出为了抢占科技发展的先机，世界各国近年来都顺应科研信息化发展的最新趋势，采取积极的措施，从国家层面部署和实施了一系列科研信息化战略与规划。在信息化基础设施的支撑下，目前世界各国广泛开展新模式下的科研活动，实施的项目覆盖粒子物理、天文学、地球科学、生态学、海洋科学、医学、生命科学等多个学科领域。随着科研信息化的飞速发展，今后必将有越来越多的工作能够借助信息化设施开展多层次、多学科、大范围、跨地区的研究，并取得重大突破性进展。
中国科学院地理科学与资源研究所副研究员王卷乐在题为《科技计划项目数据汇交的政策与实践》的专题发言中指出数据是科学研究的生命，科学数据不仅是科学研究的基础，同时也是科学研究的重要成果。及时汇交和共享科学数据资源，既是国家科技投入的直接效益体现，也是促进这些数据更好地被归档、存储、共享和开发利用的重要途径。
中国科学院科技政策与管理科学研究所研究员赵作权在题为《数据密集时代的科技政策》的专题发言中指出美国的数据政策以“信息自由法案”和“信息质量法案”为依据，形成结构清晰的多层次多部门的政策执行体系，美国的创新政策强调“创新生态系统”思想，突出追求卓越的精神;我国的数据政策以“科技进步法”和“政府信息公开条例”为基础，形成省部级部门主导的多层次政策实施体系，偏重项目和工程层面的推动。我国创新政策以科技体制改革为动力，强调国家创新体制建设。
会议共识与建议
通过此次会议，与会专家初步达成如下共识：
1. 科研信息化是建设创新型国家和美丽中国的重要科技支撑条件，是现代科学技术发展的必然趋势。密集型数据的获取、传输、处理、分析、可视化、共享和利用是数据密集时代科研信息化的重要内容，数据科学应运而生。开展数据密集时代科研信息化的研究和战略部署意义重大。
2. 综观国际国内大势，我国科技发展正处于可以大有作为的重要战略机遇期。但目前在国家层面对科研信息化重视不够，国家的信息化规划中尚无关于科研信息化的阐述，缺乏对科研信息化的整体战略和规划。
3. 近十余年来，科技部、基金委、中科院等部级单位在科研信息化方面做了大量的工作，积累了相当丰富的技术和数据资源，但资源共享相关的政策法规体系不完善，支持力度有待进一步提高。
4. 我国科研信息化的人才匮乏，特别缺乏学科交叉型的复合人才和数据科学人才等;从管理者到科技工作者对科研信息化的重要作用和意义认识不够，亟须深刻普及科研信息化理念及知识;学科领域专家与it技术专家的合作方式与深度亟待加强。
5. 我国科研数据的获取、传输、处理、分析、可视化、共享技术和应用水平有待提升;对各学科领域科研信息化共性技术的研究和相关系统工具的开发亟待加强。 与会专家就如何推动我国数据密集时代开展科研信息化研究，如何建立我国的科研信息化政策法规、人才队伍等提出如下建设性意见：
1. 在国家有关部门设立国家层面的科研信息化咨询专家组，组织制定国家科研信息化战略规划。
2. 针对当前数据密集时代的科技研究的新需求、新特点和新技术、新政策等问题，建议科技部、基金委、中国科学院等部门部署国家层面的科研信息化研究计划，加大对科研信息化基础设施和应用的投入。
3. 将数据科学作为计算机科学技术的二级学科纳入《学科分类与代码》国家标准中。
4. 建议将数据科学的人才培养纳入研究生培养体系，同时将数据人才的岗位纳入国家相关岗位体系，为提升国家科研信息化水平培养储备人才。
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