2015年4月9日，第三屆中國電子信息博覽會在深圳召開。工業和信息化部電子信息司司長刁石京主持開展了新一代信息技術產業發展高峰論壇。中國工程院院士李德毅發表了主題為“大數據認知”的演講，對大數據的發展前景做出了展望。

人類社會文明已經進入到了數據密集型的新時代，大數據已經成為重要的資產。在李德毅看來，大數據本身既不是科學，也不是技術，它反映的是網絡時代的一種客觀存在。而數據數量巨大，價值密度低，實時在線，多源異構，給人們的認知造成了很大的困擾。

李德毅認為， 人類的認知科學要想有所突破，首先就要在大數據聚類上去的突破，聚類是挖掘大數據資產價值的第一步。這種聚類是跨學科、跨領域、跨媒體的，并且已經成為許多行業的核心競爭力。人腦的認知能力不能夠全部、完整、統一地形式化，但特定的情境下的認知能力是否可以先局部地形式化。

智能機器人是物聯網不可或缺的端設備，一直以來都是人類關注的重點。李德毅認為，機器人既使用大數據也產生大數據，既是大數據的產物，也是大數據的推動者，機器人是大數據的認知的典型代表。人腦的認知能力不能夠全部、完整、統一地形式化，但特定的情境下的認知能力是否可以先局部地形式化，而機器人就是人類的思維移植。

以下為李德毅演講全文：

尊敬的懷部長，各位來賓，女士們，先生們，我匯報的主題是大數據認知，云計算、大數據、認知，大家知道認知是現在全球都感興趣的話題。所謂認知，就是怎么樣獲取知識和技能的能力，所以我的第一個小標題是講一下認知。

大數據標志著一個新時代的到來，這個時代的特征不只是追求豐富的物質資源，也不只是無所不在的互聯網帶來的方便的多樣化信息服務，同時還包含區別于物質的數據資源的價值發現和價值轉換，以及由大數據帶來的精神和文化方面的嶄新現象。

大數據來源于人類的測量、記錄和分析世界的渴望和無盡的追求。隨著信息技術，尤其是傳感器、通信、計算機和互聯網技術的迅猛發展和廣泛應用，人類獲取數據的手段越來越多，速度大大加快、成本急劇降低，層次和尺度更為精細，揭示自然現象和社會現象更加深刻，人聯網和物聯網又使得人人物物都成為數據源，這樣一來，大數據成為網絡時代人類社會的重要資產。

我想說一個觀點，大數據本身既不是科學，也不是技術，我個人認為，它反映的是網絡時代的一種客觀存在，各行各業的大數據，規模從TB到PB到EB到ZB，都是以三個數量級的階梯迅速增長，是用傳統工具難以認知的，具有更大挑戰的數據。

數據量巨大，價值密度低，實時在線，多源異構，怎么辦？舉個例子吧！聚類，物以類聚，人以群分，這是人類幾千年來認識世界和社會的基本能力，是從大數據中發現價值必須面對的一個普遍性、基礎性問題，是認知科學作為學科的學科，要解決的首要問題。無論是政治、經濟、文學、歷史、社會、文化、還是數理、化工、醫農、交通、地理、各行各業的大數據或宏觀或微觀的任何價值發現。

2008年XX專刊登了一篇文章，人們對小標題關注不夠，這個小標題講的PB時代的科學怎么做。大數據分析和挖掘的首要任務是聚類，這種聚類是跨學科、跨領域、跨媒體的。

聚類的挑戰性很多，有人是并行計算等等，我不細講了。我想說的是大數據聚類表現形態。

我想用幾個例子來講一講，人類走過了幾千年的實驗科學、幾百年的理論科學，保險是一個很傳統的行業，基于概念評估的生意，保險公司對車險客戶是這樣聚類的：A類連續兩年沒有出車禍的，B類，最近一年沒有出車禍的，C類過去一年出了一次車禍的，D類過去一年出了兩此及以上車禍的。我從機場到深圳來，你坐飛機從北京到深圳，保險公司給你付了，我一了解，這個保險是20塊錢，這個保險公司買了你三個大數據，身份證，還有你的手機號，各位企業、各位領導，各位老百姓，你們想一想。

物聯網時代，當汽車成為輪式機器人，成為大數據發生器以后，就是一個大數據發生體，每一次駕駛，每一次維修，每一次行駛，甚至每一次剎車，都會記錄在岸，利用大數據聚類，保險公司可對一個車況好、駕駛習慣好、常走線路事故率低，不勤開車的特定客戶，給予更大的優惠，而對風險太高的客戶報高價甚至拒絕，例如出租車司機跑的比老百姓多得多，總之能夠給出包括保險費支付方式在內的個性化解決方案，這就顛覆了保險公司的傳統商業模式。這就是大數據聚類成為保險公司的核心競爭力，我擴張一下，就是大數據聚類成為很多行業的核心競爭力。

非大數據時代，做一個人臉的識別，我們可以提取它十個特征，第二類先結構化存起來，你想一想，如果十個特征都一樣的話，兩個人是不是同一個人呢？當然，這也是不可能的，但是我們再想一想，人類智能來看，它忽略了什么呢？我認為它忽略了太多，這種人臉識別僅僅是幾何結構的聚類，落入集合學框架，忽略了聚類的不確定性，忽略了聚類的多樣性等等。

再舉個例子，大數據寫詩，人們熟讀眾多詩詞，記住了針對各種意境的大量字串。例如說李白一生寫詩1010首，把他所有詩句進行機械切割。李白給毛主席誕辰100周年寫一首詩，就是這樣。

大數據對形式化方法的挑戰是非常嚴峻的，在數據密集型的網絡時代，任何傳統學科，或者傳統的行業，它的公理、原理和定理組成的語境，遇到互聯網+的挑戰之后，這樣一來，傳統的學科行業，或者是交叉學科，成為一個大數據、小模型、小定律、交叉學科的時代，模型和程序要圍繞數據轉。

創新，表示在創造一個新的語境，新的坐標系，在這個坐標系下研究大數據，在互聯網情況下，如何創造你新的坐標系，新的語境，否則難以有新的發現。

實踐中的研究，由下而上要深入，數據要勝過程序，價值要勝過知識，關聯要勝過因果，更多要關注有意義的小眾，把這些小眾累積起來才成為大眾。

通過大數據聚類即時發現價值，要充分認識大數據中的不確定性和價值的隱蔽性。

機器人如何認知是我講的第二個問題，這七個字，可以有兩種劃分，一種是機器人如何認知，你要把這個弄清楚，我覺得實際上是在弄這個，機器人在想，人如何認知，智能機器人是集新材料、新工藝、新能源、機械、電子、移動通信、全球定位導航、移動互聯網、云計算、大數據、自動化、人工智能、認知科學、乃至人文藝術等多個學科、多種技術于一身的人造精靈，是人聯網、物聯網不可或缺的端設備，是人類社會走向智慧生活的重要伴侶。

機器人既是使用大數據也產生大數據，既是大數據的產物，也是大數據的推動者，機器人是大數據的認知的典型代表，機器人時代真的來了，我們希望我們以后的黃牛退休、鐵牛耕地，這個鐵牛就是機器人，農民進城，機器人耕地，醫療與健康機器人，服務機器人更是上上下下，當然還有太空機器人等。

我先講一下服務機器人，高考機器人，就是由知識的碎片化，大數據來認知，就說明我們的教育不能光是填知識，我們現在做一個報告，我們可以用機器人來撰稿，機器人導航，機器人手術等。

如果語言、文本、歌曲、劇本，都可以用虛擬機器人，訓練他的形象、情感、動作、語音、語調、風格，利用大數據，發出新的歌聲。

機器人革命是世界性的、時代性的，機器人換人首先不是換掉理發師之類的勞動者，而可能是產業工人、文秘人員、醫生、服務員、甚至士兵，他們將升級轉型成為機器人的創造者和使用者，成為懂得集成、維修、管理機器人的專業人才。跨界滲透和跨界創新誕生的智能制造也是我國抓住歷史機遇的又一次崛起。

我想做一個可穿戴設備的案例，如果你能做一個人和人的衣服，動力驅動，研制一個可穿戴的機械，幫助負重、助行、轉體、條約的話，不僅可以讓機器人站起來走路，還可以讓特種兵成為飛人、超人。

這就是這樣一些機器人，可穿戴的外部增強的機器人，這是我想做的家庭服務機器人，今天企業家很多，我在這投一個標，我想做這邊這一個機器人，誰能做下面的輪子，從餐廳到臥室，從臥室到書房，希望大家有興趣能夠談一談。

機器人還將進一步刮起穿戴風，蘋果做了手表，這個手表里面有一個檢查老年癡呆的，蘋果發表了5個APP商家，啟動全新醫療應用，我們想一想，如果有一天讓手機或者手表成為醫療診斷的工具，成為用于慢性管理的醫患視頻互動平臺，成為醫療互聯網個人健康與醫療的數據發生器，成為遠程診療的開始，成為某種流行病的社會調查，成為病友社交網絡，甚至會顛覆傳統看病模式，顛覆傳統醫學研究。

生物機器人遐想，我們人的想象中，生命的多種形象，如果器官移植越來越發達，那么移花接木就屢見不鮮。將來，誰是誰搞不清楚了，如果這個人的臉換到另一個人的身上去，怎么界定？從定制治療到定制嬰兒，改造人類胚胎DNA，會不會避免遺傳性疾病？如果將人的思維移植到機器人，那么思想是不是不朽的呢？

我現在想做一個東西，我想做一個機器駕駛腦。在腦科學取得重大突破前，能不能做得出來？人腦很復雜，我跟一個美國科學院士，是個華人，在科技部開的咨詢會上，他告訴我一句話，讓我很吃驚，他回答我的問題，腦里要花一個腦袋功能結構圖，100年都畫不出，他說你看一看生命科學的書，那叫人腦的組織結構圖，全球已經發現500多種腦部疾病。

科學界正把腦科學和認知科學作為當前的重大研究領域，我們熱切期待生物腦的出現。

難道認知科學就是研究生物腦的自然屬性嗎？怎樣把社會屬性研究進去呢？我提出來要研究文字、文明和傳承，我們各種高端生物都會有語言、文字的，因為有了文字，才有了文明。要研究腦認知的后天屬性，研究腦發育、可塑性與自然環境的關系，認知也是后天學習和積累的結果，是與社會環境、社會實踐、群體交互等密切相關的，要建立人腦認知的成長機制：如何創建神經元之間新的連接和新的認知。

我們想一下，人的智能，除了記憶之外，在學習和思維上，到底有什么能耐？客觀地說，或者概括地說，一個是邏輯思維，一個是形象思維，形象思維最主要的是兩個，一個是類比，一個是聯想，主要解決的是圖象。

因此我的技術觀點是如果人腦的認知能力不能夠全部、完整、統一地形式化、但特定的情境下的認知能力是否可以先局部地形式化，例如算術運算、簡單游戲、博弈、定點開車等。

就在此時此刻，美國的一個汽車公司，真的從洛杉磯往紐約開，他要開5000多公里。我們有很多攝像頭，還有汽車本身的運動參數，再一個就是我們的導航地圖，還有雷達傳感器，我們利用一次規劃，和駕駛地圖，形成一個初位化。我們認為，我們的駕駛腦主要涵蓋了人腦關于駕駛行為的主要功能，長期記憶、短期記憶，還有瞬間記憶，就是感覺記憶，從感知到認知，到行動。我今天在博覽會上找了好幾個廠家，希望跟他們合作，X1芯片，我們能不能做出我們自己的XPA，讓我們的汽車工業在智能時代到來中不錯失又一次機遇。謝謝大家！

中國腦計劃馬上要啟動了，我個人認為是要將三項研究同步進行，因為大數據三化來認識腦袋，保護腦，模擬腦，謝謝！