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　　懷進鵬認為，大數據是產業，是資源，更是科學。發展與推動和應用是相關的，需要形成一個產業鏈共同推動，所以也期望在大數據發展當中，互聯網公司、應用公司以及學術界能夠在知識需求當中來推動和帶來中國在數據科學和產業當中的發展。

　　以下為北京航空航天大學校長、中國科學院院士懷進鵬教授發言實錄：

　　懷進鵬：謝謝！信息技術發展給我們帶來很多變化，也經常讓我們眼花繚亂。因為信息技術一直以需求為主，作為人造的技術，社會需求和人類本身的理解創造了很多新的問題。

　　今天跟各位一起分享一下我對當前網絡計算，特別是以“大數據”為主，究竟什么是大數據？大數據有什么價值？以及未來應該關注什么？在這里跟大家一起交流。

　　1969年是技術發展、社會發展有兩個事：

　　第一，1969年夏天，美國兩名宇航員登上月球。這個事件是大挑戰中，把治療癌癥、登月等作為攻克，1969年挑戰成功，進入太空。

　　第二，10月29日，互聯網最早的兩個節點被連接起來了。本來在糧站期間，為了避免中央中心被打破，能夠分散不同的地方，信息不能終端、指揮不能終端。沒有想到在社會實際應用當中創造如此多的發展。

　　有位心理學家Licklider提出一個設想，能不能把世界上所有計算機能夠連接一起，可以獲取數據，并且同時多臺計算機。我們把他稱為計算機互聯網一個先驅者，最早提出了未來發展的設想。

　　70年代和80年代是信息技術和計算機的角度來看，有兩個重大進展：

　　第一，TCP、協議的實現使得初步的網絡計算能力產生，也為互聯網發展奠定基礎。由此，提出TCP協議兩位學者獲得了計算機的諾貝爾獎。

　　第二，操作系統發展，操作系統進一步把CPU、內存、文件、進程、I/O以一種“虛擬化”的方式來避免用戶過多了解內部復雜的信息結構和管理模式。這種方式更有效利用好計算機的存儲能力。正是這個貢獻在計算機操作系統當中有兩次授予圖靈獎。

　　另一方面，如何利用互聯網計算機聯系起來以后利用后臺更多其他的資源工作，實際上一直是人們追求和探索的重要一部分。

　　信息技術是和人們的需求、對它的設想共同綁定在一起推動力技術的發展和應用的進步。過去的二十年當中，計算速度和存儲容量加快，CPU性能提高了3500倍，價格下降了45000倍和360萬倍，這樣一個大的背景使得獲取信息的能力，在通訊當中提供傳輸問題都得到了極大的提升。給我們提出一個新的問題，未來IT技術是否還能計算給出差異。如何更有效提高信息技術能力，特別是計算和存儲能力性價比不斷提升的時候。

　　IT的理念是多快好省，IT的生存法則是領先。在IT領域槍打不了第二只鳥，這個行業發展非常殘酷。07年美國總統報告美國經濟生產力50%得益于科技創新，1/3來自于信息產業。在西方發達國家沒有一個國家不把IT技術作為引領產業發展和技術創新最重要的一點，也在不斷更新引領由于重大需求技術可能的設備推動技術。包括最近幾年美國推出未來信息創新的云計算、移動計算在經濟發展的重要位置，以及產業性對未來發展的思考，對未來新的規律的歲考。

　　1993年傳輸通訊的費用達到2000美金/2G，2007年以后不足1美金，大幅的下降。正是在微電子、信息技術本身發展中推到了今天這樣的地步，當網絡帶寬成為廉價資源，不再在意上網時間會占用投資比例和花費成本的時候，發展超過摩爾定律。充足利用資源獲取網絡計算，整個互聯網進入新的時代，這是由于IT技術的發展。

　　由于這樣的變化終端不再需要復雜系統的配置，而更多的我們需要后臺的支持。無論是智慧城市還是云計算，是由于IT技術導致了成本大幅下降，人們可以把更多應用需求集中到后臺來處理，這樣的處理變革是互聯網出現了第二次新的發展。也就是說，如何做好數據和大規模數據處理的服務變得越來越重要。

　　智慧城市也好、云計算也好、物聯網也好，是由于我們有了大量可處理的數據、帶寬費用下降，給我們帶來一種新的變革的機會。現在整個產業布局當中，Google公司是一個互聯網的公司、軟件公司還是電信公司？實際上我們看到Google在進入移動通訊當中非常厲害。我們也知道它的安卓系統，也知道它在這里還有很多操作系統。實際上一個傳統互聯網的公司或者發展公司進入通訊領域創造了很多奇跡。

　　微軟也是一樣，在移動互聯網當中也有很大的貢獻，蘋果公司是傳統中做的盡善盡美，在這個部分把消費聯系起來、互聯網聯系起來、傳統技術整合起來。

　　在這樣一個大的背景下，由于IT本身的發展導致IT真的是和CT結合，形成了ICT，我們知道了蘋果進入通訊電視、Google進入通訊電視、雅虎、微軟，也有中國三大互聯網的公司。百度、騰訊和阿里巴巴。在這樣一個背景下，巨大的數據處理能力就為互聯網未來的發展創造很多的機遇，比如社會網絡的發展。

　　有了數據為什么有這么多的價值？也許還記得第一次預測到甲流，現在H7N9比較熱門，甲型H1N1不是專家預測出來，而是Google公司提前算出來的。Google公司通過上網的人來了解有這樣的癥狀應該吃什么藥，為什么用了這個藥好？算了幾千萬模型發布出來。它發現了在大數據背后的社會價值和商業價值。

　　同樣，百度通過獲得用戶搜索行為、瀏覽行為，建立用戶模型產生更多的價值。三年前我跟馬云(微博)聊的時候，我覺得世界經濟危機、中國經濟走勢數據最有能力的，完全是真實的數據、在線交易看到市場，這里有很多可以挖掘和運營的，并且社會服務有很多有價值的信息，包括日本海嘯也是，通過facebook提前預測美國大選結果等，中國也有大量利用微博信息。有新的表示方法和預測能力，也有對熱點定位和分析，預測發展需要。

　　互聯網越來越走向以人為中心，帶來很多新的機會。如果說在計算機和信息技術當中出現第一次變革是PC時代，創造出軟件是一個商品，互聯網創造了第二次新的產品，信息本身變成廉價的產品。而當前由于廉價的網絡帶寬和微電子技術快速發展，互聯網第二次價值就是數據價值逐漸開始成為真實。

　　但是如何駕馭這些數據？一個方面數據是泛濫的，實際上大數據沒有什么太多的價值。所以經濟學人兩年前、三年前說數據泛濫，從稀缺到豐富本身帶給我們很多問題。另一方面，前面提的社會網絡、大數據的挖掘，以及在經濟、醫療、信息領域當中同樣帶來另一方面高度的價值。

　　因此，如何來駕馭大數據？使得這些低密度、雜亂無章、海量的數據所用這也是重要的。

　　現在談了很多云計算，云計算后臺處理以服務為導向，本質計算是大數據作為處理應用支持的服務。而云計算本身并不能保障服務質量，只是提供大量的基本支持。所以在云計算和大數據當中，我們如何認識它后面技術的規律和應用的價值，也許可以為我們增加很多新的對技術的理解。所以，我想大數據后面其實我們已經認同一個觀點，有了百度如果分析數據的話，能掌握用戶的瀏覽行為。有淘寶可以知道一部分人的購物習慣，有了新浪也許可以對思維習慣和對社會認識進行分析。在生活、購物、思考實際上可以在這些進行。美國政府和歐洲正在加快當前經濟緊張情況下投資大數據，這個問題所反應的是大數據的背后價值。

　　什么是大數據？有很多不同的認識。但是一個社會的觀點處理不了的數據是大數據，而且找到更有效的方式。大數據很熱門，人們也定義了思維的特征，不僅量大傳播快。數據處理本身帶來的價值計算機信息技術重要的內容。我們分析用戶在線的習慣，從而做好商業促銷和網絡。在商城里可以通過一年、半年的購物習慣來擺設商品的位置。不同對數據的分析在商業價值的利用以及在研究方面都有很多。比如說以單詞匹配來找錯誤。

　　大數據分析處理當中，由于計算存儲能力給帶來的新的機會。醫藥方面，也有大量數據處理的結果。數據處理有價值。未來五年之內，大數據發展勢頭越來越高。同時，分析了當前企業當中目前大數據已經投資的30%和將要投資的企業主要分布和行業特點。進一步推動全球大數據需求和處理方面的投入。

　　究竟大數據價值在哪里？開普勒和牛頓同樣是天才科學家，只是牛頓名氣比較大。開普勒基于他所得到的數據計算出來行星的位置，準確程度即使到今天現代科學儀器仍然相差不遠。也導致了大數據科學研究的四種模式，實驗科學、理論科學、計算科學到數字科學。這里研究有很多問題，雖然計算機信息技術是人造科學。但是在反應出自然的科學當中，也開始有這類問題。

　　這類問題有什么？數據和應用是多樣的，復雜度高。有不同的表達方式，和原來結構化數據有本身的差異。如何獲取、建模、存儲、查詢、共享、分析？并且把雜亂無章的表現出來，本身很重要的問題。

　　數據如此多、變化如此快，怎么挖掘出有價值的東西。大數據不是每個人海里撈針，沙漠里找到黃金，這是大數據價值。

　　五年前facebook數據庫存15個TB已經非常重要，三年之后每天有70TB而且壓縮過的數據放到數據倉庫。它是一個社交網，帶來的困難。而且基本上面臨的問題是100個節點到1000個節點，甚至更大，傳統的不能用。導致了一些新的變化。

　　十二年前，有一篇很好的論文，一定的數據量的情況下算法的好與壞決定了量。在大數據面前很多樣，采樣選樣的精確性，不精確的計算帶來很多新的問題。在處理問題的時候，發現最優的算法和最簡單的算法，數據規模很大的時候簡單的算法更好。

　　因此，在這個領域當中，傳統的數據庫，算法和結構是過去軟件的特點，現在發生了新的變化，這些變化要做什么？有很多問題。由于時間關系這里只給一點，過去算法是要采樣，嘗菜，炒菜沒有熟嘗一下。算法要有新的方式，不是傳統的東西。另外，還有還原方法，還原用最簡單的方法。

　　計算對于系統的要求也有很多，以前是操作系統和數據庫。在結構化處理方式成為產業化推動應用的最大支撐。未來同樣會出現新的數據處理，而它的數據處理應用能力將會有更大的變化。我想大數據下是有價值的，價值背后也有很多技術和科學問題，如何從單獨專業到一個新的購物中心的發展，未來互聯網運營和服務模式也會發生變化，這樣變化會帶來機會。這樣的發展就是大數據當中作為學術界研究數據表示的問題。算法設計、系統問題以及挖掘和處理，也包括現在的智能搜索，以及利用眾多的智慧完成。

　　有很多新的機會，由于時間關系不多講。大數據我個人認為是產業，是資源，更是科學。發展與推動和應用是相關的，需要形成一個產業鏈共同推動，所以也期望在大數據發展當中，互聯網公司、應用公司以及學術界能夠在知識需求當中來推動和帶來中國在數據科學和產業當中的發展。