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2237月29日，永不落幕的数博会2020系列活（huó）动（dòng）之“数博对话：赋能实体经济，推动产业创（chuàng）新——大数据与实（shí）体经济融（róng）合发展”活动在贵州铜仁举行（háng），中国工程院院（yuàn）士谭建荣通过网络连（lián）线，在题为《大数据思维与新基建发展：关键技术与发（fā）展（zhǎn）趋势》的演讲中认为（wéi），大数据强调（diào）的是关联关系，它推动（dòng）了思维方式的变（biàn）革（gé）。
大数据与人工智能
大数据是从哪里来的呢（ne）？谭建荣介绍（shào）说，“大数据”不是一个新词，40年前有个叫阿尔（ěr）文托夫勒（lè）的美国华（huá）盛顿（dùn）大学教授（shòu），写了本书叫（jiào）《第三（sān）次浪潮》，把人类整个发展历史分为三个阶段（duàn）。第一阶（jiē）段的浪潮（cháo）是农（nóng）业阶段，大（dà）概从一万年前开始；第二（èr）阶段（duàn）是工业阶段，从14世纪末开始；现在正处于（yú）第三阶段，就（jiù）是信息发（fā）展（zhǎn）阶段。40年前（qián），阿尔文（wén）托夫（fū）勒就（jiù）预见到，互联网是一个舞台，唱戏（xì）的主角是大数据，大（dà）数（shù）据（jù）奏响第三次（cì）浪潮（cháo）的（de）华彩乐章（zhāng）。
谭（tán）建荣介绍，从1980年托夫勒提出（chū）大数据概念（niàn）之后，2006年，提（tí）出了人脑模（mó）仿（fǎng）机（jī）制（zhì）的深度学习的概念（niàn）。人工智（zhì）能（néng）其实在（zài）60年（nián）前就（jiù）诞（dàn）生了，但（dàn）是相当长（zhǎng）时（shí）期人工智能发展（zhǎn）缓慢。2008年，维克（kè）托·迈尔（ěr）—舍恩伯（bó）格（gé）等最早洞见大数据时（shí）代发展趋势（shì），出版了《大（dà）数据时代》。2008年，Nature出（chū）版了大数（shù）据专刊（kān），分（fèn）析了大数（shù）据对科学的影（yǐng）响和意义（yì），探讨（tǎo）了大数（shù）据研究与应用的方向；2011年，Science推出《数（shù）据处理》专刊，从互联网技（jì）术、超级计算、环境科学、生物（wù）医药等方（fāng）面介绍了海量数据所带（dài）来的（de）技（jì）术挑战（zhàn）；2013年，DeepMind将深度学习和强化学习（xí）两者精髓（suǐ）合二为一，提（tí）出了深度增强学（xué）习；2016年，人（rén）工智能与大数据（jù）结合，有了阿尔（ěr）法狗（gǒu）（谷歌（gē）人机大战（zhàn）机器人）深（shēn）度学习的概念。
大数据思维与变（biàn）革
大数据给社会（huì）各行各业（yè）带（dài）来了（le）深（shēn）远（yuǎn）的影响（xiǎng），推动（dòng）了社会（huì）的巨大进步。谭建荣表示，首先大数据推（tuī）动了科学技术的创新（xīn），包括分布式存储与计（jì）算、数（shù）据（jù）挖掘与分（fèn）析、商业智能。其次，大数据推动研究（jiū）方法（fǎ）的（de）改变，包括科学研究第四范式（数（shù）据密集型科学）、大数据（jù）协同创新、抽样调研变为网络海（hǎi）量行为分析。大数（shù）据提（tí）供（gòng）了第四种范式（shì），就是用数据来寻找科（kē）学路径，通过数（shù）据（jù）挖（wā）掘、数据优化（huà）、数据（jù）应用来找（zhǎo）到（dào）科学的（de）路径。这次（cì）新冠病毒（dú）防疫过程中，大数（shù）据（jù）的方法起了很（hěn）大的作用，比（bǐ）如健康码的推（tuī）广应用（yòng）。而（ér）大数据最重要的革命性的变革，是推（tuī）动了思（sī）维方式的变革，我们由过去的业务（wù）驱动转向现在的数据驱动，用大数据的方法来决策。
从经（jīng）济方面看，数据就是最（zuì）宝贵的资源，也有（yǒu）人说数据（jù）资源的价值（zhí）超过实用（yòng）的价值，所以数据驱动（dòng）的决策（cè）使得（dé）大家（jiā）思维方式起了深刻的变化。谭建荣从三（sān）个（gè）方面做了具（jù）体介绍。
第一（yī），大数据资（zī）源是重要战略资源。大数据能够（gòu）提供丰（fēng）富的战（zhàn）略资源（yuán），数据就代表了资源，大数据代（dài）表了资源的丰富，大数据（jù）思维（wéi）就表明我（wǒ）们哪（nǎ）些（xiē）是优势、哪些不足（zú），能够找出（chū）自己的短板，能够找到前进的（de）动力。
第二，大数（shù）据是各类客观规律（lǜ）反（fǎn）映。我们现在要（yào）用市（shì）场（chǎng）进行资源配置，市场如何反映出来，就要（yào）通过（guò）数据。市场的变化（huà）、工（gōng）程技术的发展、人民生活的改善都（dōu）要（yào）通过（guò）数据来反映。我们现在的目标是（shì）要实现全面（miàn）小康社会，不断满足人民日益增长的美好生活需要，并通过大数据反映人民美好生活。现在各地对GDP增长、税收增（zēng）长、财政收入增（zēng）长非常（cháng）关注，但是我们更（gèng）加要关注人民美好（hǎo）生（shēng）活的增长，因为（wéi）所有的努（nǔ）力、所有的GDP、所有的财政收（shōu）入（rù）、所（suǒ）有（yǒu）的税收，最后集中反映在人（rén）民生活的（de）改善、人民对美好（hǎo）生（shēng）活的追求（qiú）。
第三，大（dà）数据是创新转型主要（yào）依（yī）据。现在实体经济需要转型升级，需要提供更多的创新产品（pǐn）、创（chuàng）新技术（shù）、创新实体。很多企业（yè）也很困惑，改革开放以来，我们国家也得到了长足发（fā）展，为（wéi）人民生活提供了大量（liàng）产品。但是最近（jìn）几（jǐ）年，由于国内外环境的变化，我（wǒ）们制（zhì）造企业、实体企业相当（dāng）一部分处于比较困难（nán）的阶段，很（hěn）多（duō）企业渴望转型升级，但转向哪里、升向何方？就从大（dà）数据里找方（fāng）向，用大数据来寻找市场机遇、寻找（zhǎo）创（chuàng）新依据。
有（yǒu）人（rén）问，数（shù）据前面为什么要加“大”字？谭建荣介绍，主要（yào）是在数据（jù）里面，尤其在统（tǒng）计学里面有个“大数据”。随着统计样本趋向于无（wú）穷大（dà），样本的均值就等于平（píng）均数（shù），所以（yǐ）大数据强调的是关联关系。前面提到人工智能自1956年提出以后相（xiàng）当长时间内发展缓（huǎn）慢，为（wéi）什么（me）这几年发展很快呢？可以（yǐ）说是大（dà）数据挽救了人工（gōng）智能。过（guò）去专家系统（tǒng）强（qiáng）调的是因果（guǒ）关系，这是比较（jiào）困难的，体现在计算（suàn）机的统计上。
三十年以前，学习人工智能用的语言，需要（yào）用（yòng）几千、几万句才能编好一个程序，而现在的大数据（jù）在新的关联（lián）中找出必然的关系，从整体的观念、大局的观念来看问题，来把握问题的症结，这是大局（jú）观。大（dà）数据强调了数据协同（tóng）、数据匹配，要求协同观。数据挖掘（jué）、数据聚（jù）合，最后要聚焦到某（mǒu）几个结论上，这（zhè）就是聚集观。大局观（guān）、协同观、聚集观的（de）三个思维方式，成（chéng）了大数据（jù）思维（wéi）的主要特点。
大数据与新基建
谭建荣认（rèn）为（wéi），现在发展新基建是非常（cháng）必要也（yě）非常重要的。新（xīn）基建（jiàn）的主要内容包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨（guǐ）道交通、新能（néng）源汽车充电（diàn）桩、大数（shù）据中（zhōng）心（xīn）、人（rén）工智能、工业互联（lián）网七（qī）大领（lǐng）域，这几个领域以技术创新为驱动，以（yǐ）信（xìn）息网络（luò）为基础，达到融合创（chuàng）新。
“在新基建的（de）七大（dà）领域中，最基础的是5G新（xīn）一代（dài）通讯技术，能万物互（hù）联、赋能未来。5G将成为2020年（nián）和今（jīn）后一（yī）段时间我们（men）推（tuī）广的重点。”谭建荣表示，通讯技术的发展与科学技术的整个发展是同步的，在八十（shí）年代主要是语音通话，2010年乔布斯发（fā）明了智（zhì）能手机，当时支持的网（wǎng）络（luò）是4G。到了2020年，我们要构建智（zhì）慧城市、智慧工厂，要建立以大数据为支（zhī）撑的智能社会，这就需（xū）要5G的支持。5G最受益（yì）的技术就是（shì）大数（shù）据，5G将对（duì）大数（shù）据（jù）产生颠覆性的变化，5G推动（dòng）数据量（liàng）急剧上升，产生质（zhì）的飞跃。5G增（zēng）强移动（dòng）宽带、大（dà）规模物联网（wǎng）、超高可靠低时延通（tōng）信，这三（sān）方面都会使数据量急遽增加（jiā），这将对大数（shù）据提供了（le）更加广阔（kuò）的资源（yuán），也对大数据提出了（le）更高的要求（qiú）。
大数（shù）据中心的建设将是（shì）新基（jī）建（jiàn）的一个（gè）重要内容（róng），数据中心通过（guò）全球网络基础（chǔ）设施上传递、加速、展（zhǎn）示（shì）、计算（suàn）、储存。谭（tán）建荣表示，大数据中心不仅仅是传统（tǒng）的数据（jù）中心及其承载的分布式海量数据储存（cún）和处（chù）理的能力，更重要的是运（yùn）用大数（shù）据的思维和技（jì）术。我们（men）每天产生的数据估计会以10倍数增（zēng）长，估计会从（cóng）10GB/天到4TB/天，这（zhè）就需要挖掘、分类大数（shù）据（jù）。产业链很杂（zá），包括（kuò）服务器、路（lù）由器、交换机（jī）、光（guāng）模块（kuài）、电源、网络、机房等。
“我的（de）团队结合（hé）工业（yè）互联、智能制（zhì）造，把大（dà）数据（jù）技术（shù）用到产品实际（jì）设（shè）计中做了（le）很多工作（zuò），包括（kuò）高（gāo）档（dàng）数控机床数字化设（shè）计的关键（jiàn）技术、电梯产品大批量定（dìng）制与数字（zì）化（huà）智能化设计技术等，为（wéi）推动（dòng）企业转型升（shēng）级提（tí）供了科学的基础（chǔ）。”谭建荣介绍，大数（shù）据（jù）还可以（yǐ）助力工业互（hù）联网发展。
