近日，第二屆全球大數(shù)據(jù)峰會(huì)在成都召開。本屆峰會(huì)以“創(chuàng)新·衍生”為主題，內(nèi)容包括D20（全球大數(shù)據(jù)領(lǐng)袖閉門峰會(huì)）、全球大數(shù)據(jù)領(lǐng)袖峰會(huì)、國(guó)家大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用中心建設(shè)啟動(dòng)等板塊，涉及智能政務(wù)、物流、交通、金融、電信、工商、電子商務(wù)、房產(chǎn)、智慧城市、信息安全、衛(wèi)生等多個(gè)行業(yè)或領(lǐng)域，將創(chuàng)新大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值、集聚大數(shù)據(jù)的成果，推動(dòng)政府治理能力提升和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

　　大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)是需要次第的

　　據(jù)了解，以2016年為例，全球產(chǎn)生數(shù)據(jù)交互量是16ZB，1ZB相當(dāng)于10億TB，全世界平均每個(gè)人會(huì)有3T的數(shù)據(jù)量，2020年是現(xiàn)在的3倍，而2025年會(huì)是現(xiàn)在的10倍。每年產(chǎn)生如此巨量的數(shù)據(jù)，那么對(duì)數(shù)據(jù)的采集、挖掘、存儲(chǔ)以及分析展現(xiàn)，我們做的如何呢？大數(shù)據(jù)時(shí)代真的到來(lái)了嗎？

　　在微軟中國(guó)首席技術(shù)官韋青看來(lái)，大數(shù)據(jù)時(shí)代還沒(méi)有真正來(lái)臨，現(xiàn)在只不過(guò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)更加有效的利用。隨著5G和萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴(kuò)大且隨時(shí)隨地存在才會(huì)真正帶來(lái)大數(shù)據(jù)時(shí)代。

　　與此同時(shí)，他還提出了云物大智是一個(gè)次第論的說(shuō)法。從云計(jì)算到物聯(lián)網(wǎng)，再到大數(shù)據(jù)，最后到人工智能是需要遵循發(fā)展脈絡(luò)和步驟的。在他的理解當(dāng)中，云計(jì)算是無(wú)處不在的一種靈活多變的能力，而要真正實(shí)現(xiàn)這種能力的無(wú)處不在就需要理解云的概念和本質(zhì)。

　　云其實(shí)一種公用資源，它應(yīng)該支撐某種新型生活和工業(yè)的業(yè)態(tài)，而它的發(fā)展方向就是將各種計(jì)算能力變成各種邊緣計(jì)算能力或者邊緣智能，最終支撐萬(wàn)物互聯(lián)的實(shí)現(xiàn)。萬(wàn)物互聯(lián)就是物聯(lián)網(wǎng)，就是將通訊、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、微電子、芯片、傳感器等所有的這種技術(shù)發(fā)展集大成，打造一個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)的社會(huì)，并最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)由上下文語(yǔ)義構(gòu)造的社會(huì)，而這樣的社會(huì)將支撐大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)需要一個(gè)具有上下文語(yǔ)義的社會(huì)的支持，這種社會(huì)包括廣義和狹義兩種。比如說(shuō)一個(gè)工廠、一個(gè)學(xué)校、一個(gè)醫(yī)院、一個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)等都需要有時(shí)間和空間的一種信息支持。當(dāng)信號(hào)采集、信號(hào)傳輸、信號(hào)處理、信號(hào)發(fā)掘之后才會(huì)有大數(shù)據(jù)。

　　所以說(shuō)大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)是需要次第的，而大數(shù)據(jù)本身不是目的，它只是一種原因，最終的目的需要產(chǎn)生洞察力，而洞察力也不是最終的目的。產(chǎn)生行動(dòng)力才是最終的目的，產(chǎn)生行動(dòng)力就需要一個(gè)社會(huì)把“云物大智”全部構(gòu)建起來(lái)，才能產(chǎn)生真正的帶有覺知能力的行動(dòng)力。

　　大數(shù)據(jù)助力大健康產(chǎn)業(yè)更上一層樓

　　人機(jī)互聯(lián)可以給社會(huì)帶來(lái)很大的價(jià)值和改變，在醫(yī)療健康領(lǐng)域也有一些深刻的背景和行業(yè)需要，在呼喚著互聯(lián)的深度和粘度持續(xù)發(fā)展。其中一個(gè)關(guān)鍵背景就是對(duì)健康現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)，如今對(duì)生物、基因的分析還很不足，還需要在人的生理、社會(huì)環(huán)境、行為甚至意識(shí)方面進(jìn)行更多的探索。

　　從生命科學(xué)和各種藥物研究過(guò)程中，對(duì)健康情況深度的觀察，會(huì)對(duì)醫(yī)生固有的知識(shí)體系帶來(lái)新的認(rèn)識(shí)。而在一些比較大的疾病手術(shù)上會(huì)有一個(gè)多學(xué)科團(tuán)隊(duì)，在多學(xué)科工作的環(huán)境上，無(wú)論是它的數(shù)據(jù)，它的工作流，它跟患者的互動(dòng)上面，都需要大數(shù)據(jù)介入輔助幫助。

　　以精神健康問(wèn)題治療為例，由于它的隱藏、病期的長(zhǎng)期性、階段差異性以及臨床上的一些化驗(yàn)和影像檢查難度，決定了涉及精神類醫(yī)學(xué)或者健康的服務(wù)，有很多不足的地方。精神健康問(wèn)題，在我們現(xiàn)在這個(gè)社會(huì)還沒(méi)有得到足夠的重視。

　　我們?cè)趺茨軌蜃龅胶侠碛行У孛嫦蚓襻t(yī)學(xué)的服務(wù)？行業(yè)內(nèi)有些企業(yè)采用了認(rèn)知分析的方法，這些方法主要就是把患者全病期過(guò)程中大量的數(shù)據(jù)，包括情緒上、行為上，當(dāng)然也包括生理上的大量數(shù)據(jù)按時(shí)序、時(shí)間、情緒波動(dòng)周期進(jìn)行記錄和分析，通過(guò)這些分析結(jié)果給患者盡量進(jìn)行精準(zhǔn)的畫像，然后把畫像的數(shù)據(jù)開放給醫(yī)護(hù)人員、社區(qū)的全科醫(yī)生或者一些家政服務(wù)人員，這樣可以開放幫助他們?cè)O(shè)計(jì)制造護(hù)理或者照護(hù)的服務(wù)內(nèi)容。

　　人工智能與數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)

　　其實(shí)上面的論述都提到了大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系。不過(guò)，無(wú)論是人工智能，還是大數(shù)據(jù)，其背后都有一個(gè)經(jīng)濟(jì)邏輯。在這個(gè)經(jīng)濟(jì)邏輯下，人工智能與大數(shù)據(jù)的關(guān)系到底如何呢？

　　行業(yè)內(nèi)有關(guān)人士認(rèn)為，目前行業(yè)內(nèi)大多數(shù)標(biāo)榜是人工智能的企業(yè)實(shí)際上僅僅處于對(duì)現(xiàn)行數(shù)據(jù)做收集整理、融合以及對(duì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)做自動(dòng)化分析和程序化處理的階段，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到人工智能的程度。

　　同時(shí)，行業(yè)內(nèi)還存在著眾多的數(shù)據(jù)孤島鏈，在這種情況下，無(wú)論什么樣的人工智能算法和數(shù)據(jù)能力，最后都要落到具體的應(yīng)用場(chǎng)景上，幫助政府、企業(yè)、消費(fèi)者解決問(wèn)題、提升效率，只有這樣的大數(shù)據(jù)才有價(jià)值，才能形成有效的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)。從實(shí)踐上看，大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合在一起才能驅(qū)動(dòng)社會(huì)數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。三者是相互驅(qū)動(dòng)、相互促進(jìn)的，而不是單獨(dú)發(fā)展。

　　本報(bào)記者 路沙

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