中國科學院院士、西安交通大學教授徐宗本

作為一個數學家，用現在的話講，應該是一個數據科學家。今天，我的絕大部分內容是從基礎上演講。在聽了各位領導致辭和專家演講後，我講兩個觀點：

第一，我非常欣賞蕭山區對大資料的認識，我不認為大資料對近一兩年GDP的貢獻有那麼大，但肯定的說對於三年、五年之後的GDP貢獻巨大。換句話說，只有沉得下心，願意紮紮實實打好基礎的政府和企業，才能從大資料技術上獲益。

第二，大資料技術並不是已經成熟的技術，是一個正在從應用中逐漸走向成熟的技術，目前的挑戰多於成熟。

今天演講主要分為兩部分：大資料承載瞭如此多的期望，有些期望是合理的，有些期望未必合理，我想從科學的角度說一些科學問題。第二部分回到智慧製造，也就是工業大資料的重要方面，談談自己的認識。

第一部分：大資料及大資料原理

什麼是大資料？大家都知道資料是什麼？資料就是資料的數字化。資料是什麼？資料就是生產過程、管理過程，乃至經濟、社會、生活過程的記憶，那些記憶可能表現在一個檔案，一段演講，一段文字等等，這是資料。資料不放在計算機上，一般不叫資料。但放在計算機上就叫資料，所以有個標準的說法，資料是指以編碼形式存在的資訊載體，是資料的數字化形式。

因而，資料一定要放在機器上，要有空間。其實真正的大資料是指大而複雜的資料集，這些複雜性包括了海量性、時變性、異構性、分佈性等等，我們從網際網路資料能夠觀察到的特徵。

到底什麼是大，我畫了一張圖，希望解釋什麼是大。這件圖是我把對資料的觀測放在一起，大傢什麼都看不見，如果再觀察五年，或許還沒有看清楚。再觀察五年，放到一起看看原來是一個大象的輪廓，再觀察五年就看得更細緻了，它的牙齒、腳都可以看得更清楚。這張圖是告訴大傢什麼叫大資料，什麼叫大。

從這個觀察可以看出，隨著資訊獲取的發展，從量變到質變。量變就是資料的增加，質變就是隨著規模的增加，到某一刻開始，人們就可以只看看一些區域性，只看看一些資料就能夠知道它背後的故事。這個量就叫資料的臨界量。

凡是對一些問題積攢的資料量超過這個量，就叫大資料，反之則不叫大資料。因而講大資料是兩件事：第一，大和小是相對概念；第二，相對特定問題而言，不同的決策問題要求的資料不一樣。否則大家就認為現在是大資料時代，大資料可以解釋任何事情，我認為不要神化它，大資料可以做很多事，但也不是能做所有事，這是我的基本觀點。

現在都說大資料是基本的生產資料，大資料是基本的生產力，因而，大資料是經濟社會的基本生產資源。看看網際網路就知道，網際網路主要在資訊傳遞上發揮作用，近幾年的發展，是把網際網路從複雜的資訊傳遞到消費互聯，再到生產互聯（也就是物聯網），再到智慧互聯，這就是網際網路的大體走向。在這個走向中非常大的問題就是資訊科技在網際網路產生以後，和其他任何領域要深度整合，這就是今天談論資訊工業化、談論大資料的主要原因。

這裡面還有一些問題要說清楚。我們知道了太多的新技術，比如說物聯網、網際網路、人工智慧、移動網際網路等等，其實這些新技術都是資訊科技的一個層面，大家不要期望某一項技術包打天下。真正產生效益和作用的是所有技術的綜合運用，這是今天和大家分享的第二個觀點。

千萬不要以為有了大資料就不講物聯網，講物聯網就不講網際網路，講網際網路就不講人工智慧，其實大家是互補的，都是從不同的層面講問題。

我覺得有一點是肯定的，網際網路和雲端計算是基礎設施，這是肯定的。物聯網講的是互動方式，人工智慧講的是應用模式。那麼，大資料講的是資訊科技，是人和人、人和機器、機器和機器互動的內容特徵。

所以，從這個意義上講，大資料是最底層的資訊科技。因而，大資料掌握的技術，是基本的標配，任何工業要實現“兩化”，任何政府要實現科學決策，大資料是基本標配，這是我講的第三個觀點。

大家都知道大資料怎麼應用，我想講五句話，大資料從資料分析，到預處理，到管理方式，到適當的分析和挖掘，到結果解釋，到修正，大家記住如果大資料是不走樣，至少不走彎路。

第一，明確目標是前提。好像和大資料沒有關係，但我認為這是最重要的。我們用大資料不是說國家有個戰略，有個檔案就用大資料。我想對每個地區、每個政府、每個企業，要解決的問題不一樣，必須要真正解決問題，大資料才有用。

第二，擁有資料是基礎。什麼是大資料產業？大資料產業就是以現代技術設施為基礎，以資料為生產要素，以資料的價值挖掘為創新活動的產業，叫大資料產業。因而沒有資料談不上大資料產業。

第三，計算平臺是支撐。換句話說，沒有一定的計算架構和計算平臺，計算不了。它是支撐作用，但做企業的人不必過分強化，也不必過分低估。

第四，分析技術是核心。這是今天較少講的主題，也是領導較少講的主題。我非常擔心在整個大資料的鏈條中，有些鏈條做得過分粗壯，有的鏈條過分纖弱了一些，也就是我擔心的產業鏈佈局不均衡，有的過分膨脹，會產生新的產能過剩。

第五，產生效益是根本。給大家四句話，資料是基礎，平臺是支撐，技術是核心，賺錢是王道，記住這四句話不走樣也不失望。

為什麼大資料可以帶來超凡價值、背後的原理是什麼？在這個大潮中為思維帶來怎樣的改變呢？

我概括了三條原理：第一，量變到質變的原理。大資料之所以有用，是因為資料積攢到了可以質變，通過資料就可以知道背後的故事，這是這個原理起作用。

第二，分析出價值原理。剛才已經說了，如果儲存不分析，無疑是隻買米不做飯，產生不了GDP，所以要靠分析，要靠挖掘。

第三，跨界關聯原理。舉一個簡單的例子，假設一個火鍋店的老闆想提高營業額，這是他的目標。他當然會收集一年當中的採購量資料、現金流資料等等，這些是企業內部資料。但如果能採集到這個火鍋店周圍的人口分佈資料，如果能夠買得到這個地區天氣預報的精細資料，對火鍋店的營業而言就是極為重要的。我們都知道湖南人和四川人比較喜歡吃火鍋，天氣潮溼的時候比較喜歡吃火鍋，這就是賺錢的道理，就是跨界關聯原理。這三條原理是我概括出來的，和大家分享。

這個過程中有很多觀念要改變：第一，資料是資產，大家都知道資料和資產；第二，使用者是資源。談談使用者，過去企業是上帝，那是教育員工的服務態度，因為我們都知道神是拿來敬，使用者是心裡尊重的。但到了大資料時代，產業模式變了，使用者是我們的生產資源，要個性化服務。如果沒有使用者的反饋，為誰服務？這就是手機運營商的道理，我知道過幾年資料會免費，因為重要的是四大運營商在實時報告我們的資訊、行為、愛好，這些是他們掙錢的主要依據，是不是資源？

第三，服務即感知。滴滴、快車已經告訴了我們這件事情，還有公共服務免費，高價值服務盈利也是基本的盈利模式，就是大家很熟悉的羊毛出在豬身上，這是觀念。

剛才說了，大資料突飛猛進，能夠用來解決相當多的問題，但千萬不要以為大資料技術已經成熟了，一定不要這樣問題。其實挑戰很多，今天不是講挑戰，但概括的說基本挑戰是什麼？我認為，主要挑戰是分析基礎被破壞；計算技術待革新，真偽判定需要重建，對新技術的盲目所引起的盲從。

第二部分：智慧製造大資料：機遇與挑戰

製造大資料非常重要，“中國製造2025”主要講的就是這件事情。繼網際網路之後，真正能夠對企業產生重大影響的大概就是大資料，再次重申，講大資料的時候不要和其他技術隔離開。我也重申，現在人工智慧潮正在到來，我要告訴大家的是不要冷落了大資料，人工智慧在可見時間內，真正能夠稱得上人工智慧，真正發揮作用的就是資料智慧，就是大資料。

因為人工智慧簡單來說是兩個大的型別，一類是模擬人腦工作機制、行為方式，是仿腦類腦的技術。另一類是快速的認識，因為人腦對大資料的認識本身沒有那麼快，但獲取資料的速度極強，可以從資料中分析出人類認識問題特定的方式方法，這部分就是資料智慧，也叫人工智慧。所以，真正起作用的主要是資料智慧，而從這個意義上講，不要和大資料分開。

大家說大資料能服務於轉型升級，轉什麼型，升什麼級，至少要清楚這個問題。對工業來講，轉型是什麼？就是轉過去以產品為中心，以產品組織設計、製造、銷售管理的過程，到以服務為中心，以定製化為中心。

最近有一個基本的觀點，說從過去的老三基到新三基，過去的材料、工藝、零部件是老三基，現在的新三基是大資料、感測器和零部件。我希望大家瞭解對一個行業來講，資料極其複雜，來源於設計、製造、執行和服務，仔細分析每一步的資料。離散型和連續型並存，數值型和非數值型別並存，結構化和非結構化並存。

大資料必須關注完整屬性，必須關注產品全壽命特性，必須關注全方位連線，關注製造系統融合等等，這些要求使得我們認為基本難點在認知知識資料。全鏈條資料，如物理模型的結合，都將是這方面技術的難點。

我想最基本的科學問題，可以明確一些基本問題。如果大資料用在技術中，物聯網技術、雲端計算技術、大資料技術、人工智慧技術都是基本的。

總體上說，我想向大家傳遞的是如果要做工業大資料，互聯互通是基礎。首先解決資料採集問題，就是互聯互通問題；定製化服務是中心，基本模式要轉變懂資料會分析是關鍵。今天我想用這點時間和大家分析基本的觀點。

第三部分：結語

大資料是新一代資訊科技的基礎性技術，需要應用，工業大資料非常有潛力，但一定要解決好定位問題、規劃問題、切入點問題、標準問題、開發共享問題等等，互聯互通是基礎，定製化服務是中心，懂資料會分析是關鍵。