【大数据专栏】360度看贵阳数博会：大数据智能，不容错过的未来

【摘要】关于贵阳数博会，他们都说了什么？

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本文来源于中国大数据产业观察网 数据观

李克强：中国大数据产业空间无限

5月26日，2015年贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会在贵阳国际生态会议中心开幕。中共中央政治局常委、国务院总理李克强向数博会发来贺信。

李克强总理在贺信里说，当今世界新一轮科技和创业革命正在蓬勃兴起，数据是基础性资源，也是重要的生产力，大数据与云计算、互联网等新技术相结合，正在迅速并将日益深刻改变人们的生产生活方式，“互联网+”对于提升产业乃至国家综合竞争力将发挥关键作用。中国是人口大国和信息应用大国，拥有海量数据资源，发展大数据产业空间无限。

中国正在研究制定互联网+行动计划，推动各行各业依托大数据，创新商业模式，实现融合发展，推动提升政府科学决策和管理水平，用新的思路和工具解决交通、医疗、教育等公共问题，助力大众创业，万众创新，推动中国经济保持中高速增长迈向中高端水平。互联网缩短了时空距离，大数据产业给不同国家和地区发展带来了机遇，相信大家围绕“互联网+”时代的数据安全与发展这个主题交流互鉴，分享成果，深化合作，会进一步汇聚新动能，推动实现更高效、更绿色、更惠民的发展。祝峰会取得圆满成功。

马凯：加快数据资源开发利用产业化

2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会26日在贵阳市开幕。中共中央政治局委员、国务院副总理马凯出席开幕式并致辞。

马凯指出，基于互联网的大数据与云计算、物联网一样都是新一代信息技术的重要标志，深刻影响着经济社会各个领域，是新时代最重要的战略资源之一，带来了巨大的商业机会和创业空间。中国政府将更好利用互联网、大数据、云计算，为大众创业、万众创新提供平台服务，推动经济提质增效升级和培育经济增长新引擎；促进政府转变职能，推动法治政府、服务政府、阳光政府、廉洁政府建设，提升治理能力和服务水平；不断提升公共服务能力，建设信息共享、公平普惠、便捷高效的民生服务体系，更好保障和改善民生。

马凯强调，开发好、利用好、管理好数据资源，需要各国政府、国际社会共担责任、通力合作。中国愿意同国际社会携手努力，共享发展机遇，共对面临挑战。要共促产业繁荣，加快数据资源开发利用和产业化、商品化；共促技术创新，大力推动大数据采集、存储、处理、分析、应用等关键技术的研发；共促融合发展，深入推进大数据在产业和公共服务领域应用；共促数据开放，让大数据惠及更多民众；共促数据安全，完善安全技术支撑和法律法规，为推动世界经济发展和社会进步做出更大贡献。

马云：DT时代把机器变成智能化的人

贵州真正全面进入大数据时代，觉得有的时候真的是特别的了不起。今天我也可以这么讲，十年以后，很多人会说，中国的经济也好，世界的经济也好，都是贵州惹的祸。如果你不参与整个大数据的建设，如果你不参与大数据技术、云计算，不把自己的企业真正变成一个互联网的制造业，我相信你一定会像今天一样抱怨和埋怨。

我觉得任何事情要站在未来角度看今天，而不仅仅从今天成绩，今天你能做什么能力去看待未来。这个世界正在发生很大变化，我相信未来30年是人类社会最精彩的30年，未来30年也是令人期待的30年，未来30年是令人恐慌恐惧的30年。

其实今天来讲，我们喊了很多年的信息数据时代开始，政府转型创新的时代开始，转型、升级是要付出代价的，这个代价正在开始形成，也许很多人说我们期待转型升级。

我想今天重点讲的是从IT到DT的变革，我们认为IT和DT以为是技术的提升，其实这是两个时代的竞争，这是一个新的时代的开始，所以大家一定要高度重视DT时代的思考，DT时代的思维。IT时代是让自己更加强大，DT时代是让别人更加强大，IT时代是让别人为自己服务，DT是让你去服务好别人，让别人更爽，是以竞争对手服务竞争对手。IT时代是通过对昨天信息的分析掌控未来，是控制未来。

而DT时代是去创造未来。IT时代让20％的企业越来越强大，而80％的企业可能无所适从。而DT时代是让释放80％企业的能力。所以整个世界将会发生翻天覆地的变化，IT时代把人变成了机器，而DT时代把机器变成了智能化的人，所以这正在我们进入一个新型的时代。

而未来的制造业不仅仅是会生产商品和产品，未来的制造业制造出来的机器必须会思考，必须会说话，必须会交流，未来所有的制造业都将会成为互联网和大数据的终端企业。未来的制造业要的不是石油，未来的制造业它最大的能源是数据。

今天我们看到无数企业在追逐，发现和参与大数据时代，我们也看到了很多互联网的公司今天很快沦落成为传统的互联网企业。我们看到很多IT企业变成了传统IT，因为很多人还没有搞清楚IT，我们进入了DT，互联网企业要参与社会变革，参与经济发展，参与教育和问题，让整个社会各方面越来越强大，所以让经济更富裕，让人类更幸福，是所有互联网大企业的历史担当。

今天互联网已经不仅仅是上网看新闻，不仅仅是购物，不仅仅是玩游戏，不仅仅是聊天，互联网必须成为整个社会发展进步巨大能源和动力，如果我们把互联网仅仅当成一种工具，那么我们曾经也把中国发明的火药当做只能是放烟火，只能当炮仗，而别人把它当做机器，别人把它当作了武器，所以我想这是一个巨大的时代，这是一个共同可以展望未来的时代，不是去改变别人，而是改变自己，去拥抱这个时代，这样你就不会十年以后说这是大数据惹的祸，我们应该共同把它变成真正人类未来巨大能源所在，谢谢大家，谢谢贵州。

小米CEO雷军：深挖大数据时代的商业模式

5月26日，小米科技公司董事长兼CEO雷军在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会开幕式上说，大数据浪潮扑面而来，怎么挖掘大数据时代的商业模式，是全行业的当务之急。

雷军从小米的角度举例说，小米的主业是做智能手机，今天的手机不是单纯的通讯工具，它其实是一个随身携带的电脑、相机，无时无刻不在产生着海量的数据。为此，两年前，小米开始做云服务，每年数据量增长多达6倍。“现在使用我们云服务的客户已经达到9700万人，我们已经为用户存储405亿张照片，504亿视频，存储量超过100个P。”雷军说，再加上小米的空气净化器、监控头、运动相机、手环等设备，无时无刻不在产生数据。

“我们对大数据感受非常深刻，所以在去年我们定义了翱义云服务这个计划，在这个计划里，小米的重心放在应用层，金山软件中心放在开放云服务，我们从自有资金里拿10亿美金投资云服务，经过过去一年努力，我们预计今年在云服务收入大概会增长4到5倍。”雷军说，现在最大困难是大数据时代的投入非常大，但整个市场还在初期阶段，如果没有配套商业模式将面临巨大发展压力，要想保证大数据持续发展，探索数据的价值、挖掘大数据时代的商业模式，是全行业的的当务之急。

微软郑宇：大数据需真正的数据科学家推动

5月27日，贵阳数博会城市全域免费无线网络与块数据下的产业发展论坛举行。微软研究院高级研究员郑宇在论坛上说，大数据是从端到端的，数据的获得、管理和分析，需要真正的数据科学家推动。

因为有云计算，从气象条件到地理数据，如果使用得当，我们就可以从这些数据里面发现问题，并进一步利用这些数据解决我们城市面临的问题。基于这样的挑战和机遇，我们从2008年开始提出城市计算的愿景，包括从城市数据下面的感知，到城市数据的管理，到城市数据的分析和挖掘，再到服务的跟踪提供。通过这些技术，我们可以可以缓解交通拥堵，改变城市计划。这些的前提是，我们需要同时用到一个数据源，如何利用不同的数据源做到“1＋1大于2”。

郑宇说，以前只能告诉你这个城市温度是多少，某个站点度数是多少，但利用云计算，今后可以告诉你未来48小时这个地方的空气质量是怎么样，其中前6个小时可以做到预报，预报每个站点空气质量指数是多少。这样的计算，不是用一个站点本身数据，做这个站点的空气质量预测，而是把周边300个站的数据输入，例如可以把北京、山东、天津、石家庄的数据全部拿来输入，最后我们就可以预测到空气变化的情况。

我们做大数据，为什么用大数据？之所以说空气质量预测很难，因为空气质量预测有很多复杂因素决定，我们没有详细的数据。比如受到汽车尾气排放的影响，我们不可能拿到每辆车的汽车尾气排放量，我们没有办法在未来48小时预测每个小时到底刮风还是下雨，风速、风向怎么样？我们做不到，天气预报准确只有40％。

大数据是从端到端的，从数据获得、管理，到分析再到到可视化，需要很强的知识，需要真正数据科学家推动。大家问我什么是数据科学家，他需要什么。下面就是真正的数据科学家，他知道这个信息跟什么因素相关，他理解各种各样的数据，知道不同数据里面反映什么含义，把数据跟问题对接。他知道，各种各样的模型，包括数据管理模型、数据挖掘模型，以及可视化的模型。数据科学家需要站在一个平台上看三个问题，把三个问题看透，提取智能，拿到数据放到自己的模型里面有机结合，最后做到端到端的结合，这就是真正的数据科学家。

中科院研究员程学旗：大数据智能的核心在于涌现性

5月27日，城市全域免费无线网络与块数据下的产业发展论坛举行。中科院研究员程学旗说，大数据智能的核心在于涌现性。

我们把数据各方面的应用分为三类，一个是对现状的感知，一类叫未来预测，一个叫预测与调控，我们做大数据战略分析的时候更多的是决策与调控方面的考虑。对于感知性，包括我们对城市环境的检测在微观层面上对特定事件的检测，包括对大量数据分析做一些科学的发展。预测未来，包括我们对城市交通，污染以及重大突发事件的预测。决策调控在我们知道未来可能发生的情况下，可能发生某种状况的情况下，我们有什么办法可以让世界、让状态按照我们期望的方式发展。

我们最终目的是从数据到知识，从知识到智慧型的决策，从数据如何形成智慧这是我们今天的主题就是数据智能。大数据智能跟脑智能有什么区别，我们人做的事情只要让机器会读会看会听写说，大数据智能实际上能够从大量的散乱的无规则的数据里面发现一些规律，发现一些现象，能够预测特定的状况，特定的情况做调控。

这里最大的区别就是涌现性，数据是涌现出来的，可能你一开始并不知道。我们举一个简单的例子，蚁群效应，蜜蜂群体行动所产生的群体智慧，个体看上去很单一，很弱小，但是群体的大智慧。而数据智能通过数据碰撞最后形成智慧的决策。大数据智能跟前者有相关性，独特性，它的核心在于涌现性。大数据目标是希望通过对个体智能分析和判定够形成所谓群体智能的分析和计算。这叫大数据的智能，核心在大数据表达，度量和涌现方面。

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