中国工程院院士、浙江大学“求是学者”特聘教授、博士生导师谭建荣在2018华为·济宁云产业合作高峰论坛上做了题为《大数据技术与大数据产业：研究应用与发展趋势》的演讲。
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。
来源： 通信世界 |
