中国工程院院士谭建荣:大数据助力数字经济发展

作者:梅雅鑫 责任编辑:耿鹏飞 2018.09.17 16:29 来源:通信世界全媒体

通信世界网消息(CWW)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。

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