中国工程院院士谭建荣:大数据助力数字经济发展

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2018-10-27

大数据思维什么是大数据思维?谭院士认为,首先,大数据资源是最重要,最宝贵的战略资源之一,甚至比石油资源更宝贵;其次,大数据是客观规律的反映,人类要改造自然、认识自然,首先要尊重自然规律,所以,大数据是认识各产业形势的重要依据;最后,大数据是企业创新转型的主要依据,通过大数据的方法树立三种观念,分别是大局观、协同观、聚集观。 通过大数据挖掘聚集到某一点是大数据思维的主要方式。

大数据对社会各行各业产生了深远的影响,它不仅推动了社会的进步、科技的创新、研究方法的改变,更重要的是推动了思维方法的变革。 工业大数据的关键技术谭院士在长期的研究中总结了大数据及应用的几项关键技术。

第一项就是分类技术,有用的信息散落在数据海洋中,发现信息的成本更高,效率更低。

谈及分类技术,谭院士这样说。

第二项是建模技术,把价值挖掘出来要建立一个模型,实现数据共享。 第三项是聚类技术,第四项是匹配技术,第五项就是优化技术,第六项是可视技术,大数据需要可视化,否则就是一堆乱码。

大数据产业应用大数据产业技术2016年杭州峰会首次提出全球性的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》。

2017年中国政府工作报告首次提出数字经济,要促进数字经济加快成长,让企业广泛受益、群众普遍受惠。

数字经济是一个经济系统,美国IT在全球比较领先,中国在技术应用、商业模式创新快速发展方面颇具优势。 数字经济会受到三大定律的支配,第一条叫梅特卡夫法则,网络的价值等于其节点数的平方,网络上联网的计算机越多,每台电脑的价值就越大。

第二个叫摩尔定律,它主要是指计算机芯片处理能力。

摩尔定律经过计算机从PC到286、386、486、586都遵循了摩尔定律,但对于现在来说,摩尔定律已经不适用了,因为计算机已经进入了后摩尔时代。 第三条定律是达维多定律,进入市场第一代产品能够获得50%的市场份额,这在手机行业中最为典型。

在制造业领域,美国、英国等发达国家利用大数据+互联网给飞机引擎上的各种传感器收集飞行数据,预测故障,并且进行维保。

英国Rolls-Royce公司对服役于新加坡航空的137台飞机发动机使用了大数据分析技术,降低了燃油消耗。 在清洁能源领域,如何解决不能持续供电的问题?德国研究人员利用机器学习研发了一个系统,从太阳能发电板和风力涡轮机中采集信息,并反馈给算法,能计算出未来48小时清洁能源的电量,从而高效地运行电网。

谭院士表示,风力和太阳能发电不稳定,是看天吃饭,但是现在通过大数据可以预测到48小时之内的电量,告诉主网什么时候可以方便地把网并上去。 研究人员将实际数据和预测值进行相比算法修正,提高了算法的准确性。 利用大数据来给企业进行产品的设计和创新。

特斯拉通过拆借、分析,根据电性能的特性,对汽车进行了重新组装,特斯拉成功利用大数据技术对汽车进行重新设计。

日本的出租车运行模型用手机网络不仅能够统计分析时间、季节、气象周边的大数据,结合人工智能,预测半小时候的用车数量。 谭院士表示有了产业的应用,将会形成大的产业,大数据人工智能产业潜能巨大。

面临的挑战谭院士认为大数据时代必须要解决五个问题,第一个就是大数据的来源与拓展。

第二个是大数据人才的引进。 第三,大数据硬件的构建和维护。 特别是这次中兴事件,如果没有硬件一套系统,芯片掌握在别人手里,中国大数据产业的发展也会非常困难。

第四是算法,软件与算法也非常重要,大数据如何发挥效益,硬件提供仓储,提供了一个平台,价值发掘出来是软件与算法,现在所有的人工智能、大数据的算法大部分出自于外国学者,中国相对较少。

要发展大数据,大数据的软件与算法研究非常重要。 第五是云服务平台的打造。

平台很重要,当有了华为这样的云服务平台,包括重庆猪八戒网络有限公司跟华为合作,利用华为的大数据平台能够为千万中小微企业提供更好的服务,所以大数据云服务平台是实现大数据产业应用的一个重要基础。 未来发展趋势首先,大数据要与人工智能相结合,现在看可以说是大数据挽救了人工智能,没有大数据人工智能进展很困难,无论深度学习还是机器学习,都离不开数据的支撑,所以要反复进行实验,让AI与大数据相结合。 第二是流式实时计算与大数据的融合,将实时数据通过流处理,逐条加载至高性能内存数据库中进行查询。 这样可以对最新实时数据实现高效预设分析处理模型的查询,数据迟滞低。 第三,大数据计算的云端化,是大数据与云计算结合起来,这是大数据服务比较个性化的一面。

因此,未来大数据会朝着定制化、个性化的方向不断发展。