第二屆全球大數據峰會在成都召開 云物大智 大數據創新衍無限可能

路沙

近日，第二屆全球大數據峰會在成都召開。本屆峰會以“創新·衍生”為主題，內容包括D20（全球大數據領袖閉門峰會）、全球大數據領袖峰會、國家大數據創新應用中心建設啟動等板塊，涉及智能政務、物流、交通、金融、電信、工商、電子商務、房產、智慧城市、信息安全、衛生等多個行業或領域，將創新大數據的應用、挖掘大數據的價值、集聚大數據的成果，推動政府治理能力提升和經濟轉型升級。

大數據的實現是需要次第的

據了解，以2016年為例，全球產生數據交互量是16ZB，1ZB相當于10億TB，全世界平均每個人會有3T的數據量，2020年是現在的3倍，而2025年會是現在的10倍。每年產生如此巨量的數據，那么對數據的采集、挖掘、存儲以及分析展現，我們做的如何呢？大數據時代真的到來了嗎？

在微軟中國首席技術官韋青看來，大數據時代還沒有真正來臨，現在只不過實現了對數據更加有效的利用。隨著5G和萬物互聯時代的到來，數據規模不斷擴大且隨時隨地存在才會真正帶來大數據時代。

與此同時，他還提出了云物大智是一個次第論的說法。從云計算到物聯網，再到大數據，最后到人工智能是需要遵循發展脈絡和步驟的。在他的理解當中，云計算是無處不在的一種靈活多變的能力，而要真正實現這種能力的無處不在就需要理解云的概念和本質。

云其實一種公用資源，它應該支撐某種新型生活和工業的業態，而它的發展方向就是將各種計算能力變成各種邊緣計算能力或者邊緣智能，最終支撐萬物互聯的實現。萬物互聯就是物聯網，就是將通訊、互聯網、移動互聯網、微電子、芯片、傳感器等所有的這種技術發展集大成，打造一個萬物互聯的社會，并最終實現一個由上下文語義構造的社會，而這樣的社會將支撐大數據的實現。因為大數據需要一個具有上下文語義的社會的支持，這種社會包括廣義和狹義兩種。比如說一個工廠、一個學校、一個醫院、一個交通網絡等都需要有時間和空間的一種信息支持。當信號采集、信號傳輸、信號處理、信號發掘之后才會有大數據。

所以說大數據的實現是需要次第的，而大數據本身不是目的，它只是一種原因，最終的目的需要產生洞察力，而洞察力也不是最終的目的。產生行動力才是最終的目的，產生行動力就需要一個社會把“云物大智”全部構建起來，才能產生真正的帶有覺知能力的行動力。

大數據助力

大健康產業更上一層樓

人機互聯可以給社會帶來很大的價值和改變，在醫療健康領域也有一些深刻的背景和行業需要，在呼喚著互聯的深度和粘度持續發展。其中一個關鍵背景就是對健康現象的認識，如今對生物、基因的分析還很不足，還需要在人的生理、社會環境、行為甚至意識方面進行更多的探索。

從生命科學和各種藥物研究過程中，對健康情況深度的觀察，會對醫生固有的知識體系帶來新的認識。而在一些比較大的疾病手術上會有一個多學科團隊，在多學科工作的環境上，無論是它的數據，它的工作流，它跟患者的互動上面，都需要大數據介入輔助幫助。

以精神健康問題治療為例，由于它的隱藏、病期的長期性、階段差異性以及臨床上的一些化驗和影像檢查難度，決定了涉及精神類醫學或者健康的服務，有很多不足的地方。精神健康問題，在我們現在這個社會還沒有得到足夠的重視。

我們怎么能夠做到合理有效地面向精神醫學的服務？行業內有些企業采用了認知分析的方法，這些方法主要就是把患者全病期過程中大量的數據，包括情緒上、行為上，當然也包括生理上的大量數據按時序、時間、情緒波動周期進行記錄和分析，通過這些分析結果給患者盡量進行精準的畫像，然后把畫像的數據開放給醫護人員、社區的全科醫生或者一些家政服務人員，這樣可以開放幫助他們設計制造護理或者照護的服務內容。

人工智能與數據經濟

其實上面的論述都提到了大數據與人工智能的關系。不過，無論是人工智能，還是大數據，其背后都有一個經濟邏輯。在這個經濟邏輯下，人工智能與大數據的關系到底如何呢？

行業內有關人士認為，目前行業內大多數標榜是人工智能的企業實際上僅僅處于對現行數據做收集整理、融合以及對現實數據做自動化分析和程序化處理的階段，還遠遠達不到人工智能的程度。

同時，行業內還存在著眾多的數據孤島鏈，在這種情況下，無論什么樣的人工智能算法和數據能力，最后都要落到具體的應用場景上，幫助政府、企業、消費者解決問題、提升效率，只有這樣的大數據才有價值，才能形成有效的數據經濟。從實踐上看，大數據和人工智能結合在一起才能驅動社會數據經濟的發展。三者是相互驅動、相互促進的，而不是單獨發展。