身處這個大時代，大數據還能干什么？一些應用，或許你有所不知。
從位于上海交大電子信息與電氣工程學院的大數據工程技術研究中心，到位于中山北一路“803大院”的上海市刑事科學技術研究院，科學家和工程師們都在思考：如何利用大數據“算命”，盡量消除天災人禍。
密集風險預警，智能疏導客流
未來一天傍晚，某商圈車水馬龍、人潮涌動。
“滴滴滴……”商圈管理辦公室的警鈴瞬時響起，發出人流密集風險預警！同時，顯示屏跳出預警信息，通過分析周邊人流分布狀況，獲得應急疏散預案也隨即給出。值班人員小張立即拿起對講機通知安保部：“百貨門前天橋人流過度集中，請迅速啟動二級疏導預案，引導客流往1號、3號大門疏散，同時關閉2號大門。”說話之間，相關數據信息已第一時間傳輸至全市預警系統平臺。
大數據工程技術研究中心主任、上海交大特聘教授邱才明向記者描述了這樣的大數據應用場景。原來，這次預警是由“人流密集風險預警系統”發出的。通過商圈安裝的圖像智能識別系統，這套預警系統就能實時采集人流信息，隨即對這些數據進行分析處理。
邱才明介紹，基于隨機矩陣理論的大數據分析方法可進行建模，數據模型可判斷出實時人流狀態，并可同時預測未來5至10分鐘該區域內人群密度的變化趨勢，第一時間提供相關部門決策支持。一旦人流密集度超出預警標準，系統將立即發出報警，并根據事態成因、人群行為分析和周邊通道狀況建立應急疏散模型，從中優化選擇最佳方案，供指揮中心發出客流疏導指令。
參考人流密集風險預警系統的智能建議，管理者、決策者可根據預警等級，判斷引起人流變化的原因，可能是某商圈活動引起人流聚集，也可能是車輛停運，甚至是人員傷害、恐怖襲擊等。因此，管理人員就能因勢利導，采取疏導、限流甚至警力干預等措施，避免人流過度聚集，排除安全隱患，為民眾安全出行保駕護航。
邱才明教授認為，在未來，隨著移動終端、位置服務（LBS）和車聯網應用的日益普及，地理數據、軌跡數據和各種基于位置的搜索記錄等，將共同構成位置大數據。這不僅僅是信息，還將成為重要的戰略資源，應用大數據技術將提供很多社會和城市運行的規律及趨勢，為優化政府規劃、防災和應急響應提供智慧支撐。
有了千里眼，還需神算手
2013年4月20日，四川省雅安市蘆山縣發生7.0級地震。又是四川，又是大震？突如其來的天災牽動全國人民的心，許多民間志愿者自發組織前往震區救災。一時間，趕赴災區的綠色通道，擠滿了大大小小的救援隊伍，造成了嚴重堵塞，甚至發生了救援志愿者遭遇墜石事故喪生的悲劇。
在肯定民間搶險救災熱情的同時，人們也開始進行“理性救災”反思。搶險救災不能僅僅依靠一腔熱情，更需要以科學的技術與方法作為指導。上海交大電信學院大數據工程技術研究中心副主任金之儉認為，通過大數據理論建立海量遙感數據獲取、儲存與分析體系，將為“理性救災”指明道路，也就是說，在地震發生后的第一時間，依靠衛星或航空遙感技術，遠程獲取震區現場數據，評估和預測災區受損情況，明確物資需求，規劃救援道路，有助于制定合理的救援計劃，最大程度減小災害影響。
有了千里眼、順風耳，還需神算手。災害監測是遙感技術的一個重要應用方向，對于自然災害頻發的國家和地區而言尤其具有價值。我國近年來遭遇了多次地震災害，與震前預測相比，災后震區的遙感數據監測，更可充分測算解析大數據海量、異構、多源的外部特征，以及多維度、多尺度、非穩定的內部特征，通過對地表、環境、地震本身數據的充分測算解析，使災害造成的危難細節、對地面道路的損害程度、救援資源的調度分配等實時分析能力獲得提升，這對于減少災難損失、提高救援效率、支持災后重建具有極其重要的作用。
除了地震災害監測，大數據遙感還可應用到洋流監測、氣候預警等多個領域。以洋流監測為例，地球上有遼闊的海洋，其面積是地球上陸地面積的2.5倍，不過人類對海洋的認識還非常局限。事實上，海洋是人類環境、氣候的起源地，只有對海洋進行監控，才能獲得更好的氣象預報、環境預測等效能。
金之儉介紹，目前科學家們正試圖將傳感器，如溫度、鹽度、熱慣量等傳感器，廣泛布置于海洋中。這些傳感器產生的數據量非常龐大，并且很多數據無法實時傳到數據中心。假如在每個足球場這么大的海洋面積放置1個傳感器，全球海洋分布的傳感器總量將達520億只，其所含信息和維度都非常之大。通過高維大數據計算方法，才能對這些數據進行處理，從而有助于對厄爾尼諾現象會否發生、糧食產區氣候是否惡化等情況進行預警。
解讀DNA大數據，滴血畫像
在保護生命和財產安全方面，大數據還有大作為。一滴血驗DNA，已不是什么神奇；如今，法醫只要7個完整的人體細胞，就能檢出DNA。
在市公安局刑事科學技術研究管理中心，生物物證室副主任平原介紹，由于 DNA 物證檢驗能力快速提升，目前每年滬上與DNA檢測相關的案件達到1萬多起，其中包含了3.4萬個現場樣本，小到果殼、大到樹木。基于這種 DNA大數據，可快速比對嫌疑人的DNA，排除嫌疑或鎖定嫌犯，依法保障公民安全。
而上海產業技術研究院生物醫學部主任李亦學研究員表示，在生物信息學領域，現有計算能力與急劇上升的生物數據量之間，存在極大差距。以人體為例，常被采用的基因就達2.2萬種，還有30萬種相關蛋白。可以說，人類的計算能力按照摩爾定律每18個月翻一番，而存儲能力大約每14個月翻一番，但大數據的產量則是5個月就會翻一番。
當然，下一代基因測序技術正在不斷追趕生物數據的大爆炸。比如最先進的“HiSeq X”基因測序系統，由10臺“HiSeq X”測序儀組成，采用“測序工廠”模式定位，適合運行于大型化的基因組中心，為各類生命科學和生物醫學研究提供海量、高效的測序服務。據稱，這樣的測序機器每次運行需要3天時間，即可產出高達1.8T的有價值數據，數據產出效率是現有主流測序儀“HiSeq 2000”的12倍。這樣算來，整套系統每年可完成1.8萬人的全基因組測序，盡管這對于整個人類的生命大數據來說還是杯水車薪，即使對于有特定需求的測序人員而言，也是供不應求的。
在平原、李亦學等專家看來，隨著 DNA大數據科學的發展，一滴血將不僅能測定“誰是誰”，也能鑒定出“他來自哪里”，甚至還能根據個體基因判斷分析表型特征，比如眼皮、鼻孔、耳垂、膚色等，從而自動為他畫出一幅頭像來。記者 徐瑞哲
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