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智慧城市、智慧制造、智慧医疗……从数据到智慧,赋能之路怎么走

数据是智能的母体,智能的社会是以大数据为基础的。

  随着信息技术与社会、经济的交汇融合,数据量剧增,大数据技术在世界范围内取得了迅速发展,大数据已成为国家基础性战略资源,对社会生产、生活方式和国家治理产生重要影响。

智慧城市、智慧制造、智慧医疗……从数据到智慧,赋能之路怎么走

  7月19日,2019“从数据到智慧”技术论坛在南京国际博览会议中心举行,此前不久,2019大数据创新发展国际论坛也在南京召开。与会专家认为,海量数据经过有效治理,产生“智慧”,方能赋能各行各业,而大数据的发展将不仅仅推动科技的创新、社会的进步,还推动了思维方法的变革。相信在可预见的未来,经过循序渐进的治理,大数据将给各行各业带来切切实实的收益。

  让数据融通,智慧城市才会旋转起来

  “我们正在迈向一个精细化的社会,而所有精细都是数据带来的。”在2019大数据创新发展国际论坛上,数文明科技CEO、被誉为“中国大数据之父”的涂子沛认为,数据正让这个世界变得更加清晰,而清晰是社会管理和控制的前提。

  据了解,在四川,本省户籍的人脸识别率已经达到98%以上;在杭州,迟交罚金的车辆一旦被抓拍,系统即刻发送信息至下一路口交警;江苏更是把二维码贴到了门牌号上,为不同身份者定制不同的扫码信息……大数据、人工智能的人脸识别技术,以及遍布城市街角的摄像头,正让警务变得更加智能和高效,也掀开了智慧城市的一角。

  “我们已进入基于大数据的城市规划和设计的年代,而城市大数据分析,最后都会聚焦在城市生活形态。”在2019“从数据到智慧”技术论坛上,东南大学信息科学与工程学院王桥教授认为,是大数据及人工智能帮我们把对日常生活的普通追求提升为对居住品质的追求。

  目前,全国已有近600个智慧城市建设试点城市,超过300个城市提出智慧城市规划,智慧政务、智慧医疗、智慧交通等各处开花。“智慧城市有两个轮盘:以数据融通为核心的数联网和以人工智能为主体的城市大脑,要用这两件事来统筹新型智慧城市建设,只有这两个轮盘旋转起来,智慧城市才会真正旋转起来。”涂子沛在接受媒体专访时表示。

  而要转动这两个轮盘,现实的施行难度非常大,最大的挑战就是突破信息孤岛。“城市治理中的很多资源浪费,都是数据没有联通造成的。”涂子沛说,数据融合的关键在于标准,标准不统一,数据之间就是割裂的。

  “现在数据太多,最原始的数据又有很多‘杂音’,大数据治理如果跟不上,真正有用的信息就会被掩盖,导致发现信息的成本更高、效率更低。”中新赛克副总经理卢云川认为,数据必须经过一定治理后形成“知识”,“知识”则把数据构建成一张网络,这才是“从数据到智慧”的过程。

  实现大数据战略,技术是承载,治理是基础

  “大数据治理必须提上日程。”近日,中科院院士梅宏在2019年全国大数据标准化工作会议上呼吁。他说,围绕大数据治理,国际上已有不少成功的实践和研究探索,比如从国家层面促进数据共享开放、保障数据安全和保护公民隐私的政策和法规,但在针对企业机构的数据管理能力评估和改善,面向数据质量保证的方法与技术,促进数据互操作的标准等方面,还存在一些问题。

  目前,政府在体制层面正在做一些改革:省级层面已有广东、浙江、山东、贵州、福建等12个省区,市级层面已有广州、沈阳、成都、兰州等21个城市成立了大数据管理局。江苏亦非常重视大数据产业的发展,日前出台的《江苏省大数据发展行动计划》为全省大数据产业的发展明确了方向。“2018年已在全省认定了4个省级大数据产业园,加快数字经济与实体经济的深度融合。”江苏省工业和信息化厅副厅长池宇表示。此外,江苏还成立了大数据发展工作办公室,形成协同工作机制,加快大数据在各个部门、各个行业和各个领域的应用。

  在大数据战略从顶层设计到底层落地过程中,技术是承载,治理则是基础。

  在2019大数据创新发展国际论坛上,中国工程院院士、浙江大学教授谭建荣指出,数据是工业互联网的核心,也是工业智能的核心,判断企业的核心竞争力要看它为行业提供了多少数据和标准规范,当下许多企业对于推广先进制造非常踊跃,纷纷利用人工智能技术提高生产,“首先还是要做好数字化、网络化技术的应用推广,否则人工智能技术只是空中楼阁。”

  据不完全统计,仅中国工业大数据市场规模在2016年就已达150亿元,但目前行业仍存在如产品数据格式不统一、标准化不统一、平台技术架构复杂、网络安全等发展瓶颈和挑战。谭建荣认为,应通过工业数据全周期的感知、采集和集成应用,形成基于数据的系统性智能,推动工业向智能化方向发展,而把工业大数据、城市大数据、医疗大数据等汇总起来,进行深度治理和挖掘,可有效培育新的产业和新的经济增长极。

  形成大数据思维,突破发展瓶颈

  我国大数据发展整体上仍处于起步阶段。“目前大数据治理相关的研究实践多条线索并行,关联性、完整性和一致性不足。大数据管理已有不少可用的技术与产品,但缺乏多层次管理体制和高效管理机制。”梅宏院士称。

  中国科学院院士徐宗本在其文章《让大数据创造大价值》中写道:从根本上说,制约我国大数据发展的问题在很大程度上源于认识和思维层面,即源于对大数据的内涵、大数据价值产生的机理和规律认识不清。他认为,全民都应形成大数据思维。“运用大数据解决的问题通常涉及多部门、多领域、多个体、多视角,单纯的数据量的积累不一定能让人认识事物的全局,只有将不同侧面、不同局部的数据汇聚起来并加以关联,才能产生对事物的整体性和本质性认识。”

  梅宏院士持有同类观点:大数据治理需要突破组织边界,从行业内和跨行业、区域内和跨区域、全国到全球多个层次考虑。

  大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。

  事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。

  “大数据是一种方法论和世界观,也是一种思维方式。从社会治理角度而言,其暗含的意思就是政府所有的问题归根结底都可以转换为数据问题,一切决策都是计算的问题。”涂子沛认为,“实数求是”是数据时代的方法论。

  大数据的思想启蒙正在开始,从大数据治理起步,不断探索这个领域,才能成为进入大数据世界的先行者。

  记者 王 甜 蔡姝雯

  实习生 刘 春

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