以大數(shù)據(jù)等為核心的新一代信息技術(shù)正在掀起一場社會、經(jīng)濟(jì)和科技變革，開啟一個(gè)全新的時(shí)代。正如《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書作者維克托·邁爾·舍恩伯格指出：“大數(shù)據(jù)將開啟一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型。就像望遠(yuǎn)鏡讓我們感受宇宙、顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數(shù)據(jù)正在改變我們的生活以及理解世界的方式。”軍事后勤大數(shù)據(jù)逐漸形成和應(yīng)用，為探索后勤規(guī)律、發(fā)現(xiàn)后勤知識提供了新對象、新科學(xué)、新途徑和新方法，成為推動后勤建設(shè)、管理、保障創(chuàng)新發(fā)展和系統(tǒng)變革的新引擎。

后勤認(rèn)知能力提升有了全新科學(xué)方法

隨著泛在高速網(wǎng)絡(luò)、軍人保障標(biāo)識牌、軍事物流系統(tǒng)、軍油工程、國家物聯(lián)網(wǎng)示范工程等重大后勤信息化建設(shè)項(xiàng)目的不斷推進(jìn)，后勤官兵和軍需、油料、彈藥等后勤物資的數(shù)字化進(jìn)程加速，戰(zhàn)場前方和后方倉庫、交通樞紐、物資集散地等后勤設(shè)施中，泛在傳感器實(shí)時(shí)測量和記錄后勤活動的顆粒度不斷細(xì)化，范圍不斷拓展，正在網(wǎng)絡(luò)空間建構(gòu)一個(gè)全新的數(shù)據(jù)后勤世界。在數(shù)據(jù)后勤世界中分析現(xiàn)象、探索規(guī)律、發(fā)現(xiàn)知識，已經(jīng)成為后勤組織籌劃、指揮協(xié)同、戰(zhàn)場配送等活動的重要辦法和依據(jù)。換言之，數(shù)據(jù)后勤世界成為人們認(rèn)知后勤的新對象、新領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)后勤世界全時(shí)空、全要素、全方位地記錄著現(xiàn)實(shí)世界中后勤領(lǐng)域發(fā)生的一切。不僅記錄著物質(zhì)世界，也記錄精神世界；不僅記錄當(dāng)前發(fā)展，也記錄著歷史過程；不僅記錄著靜止形態(tài)，也記錄動態(tài)變化。數(shù)據(jù)的獨(dú)特性，使認(rèn)知的時(shí)間域得到濃縮、空間域得到壓縮，在拓展人們認(rèn)知對象的同時(shí)，“數(shù)據(jù)－信息－知識－規(guī)律”的認(rèn)知過程大大縮短，在傳統(tǒng)世界難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律、難以探索的知識在數(shù)據(jù)世界里可能一目了然。

圍繞數(shù)據(jù)采集、處理、挖掘分析的各類技術(shù)知識和方法手段不斷發(fā)展，在提高人們在數(shù)據(jù)世界中認(rèn)知能力的同時(shí)，逐步形成全新的大數(shù)據(jù)科學(xué)，即圖靈獎(jiǎng)得主吉姆·格雷指出的，“科學(xué)將進(jìn)入繼實(shí)驗(yàn)、理論、計(jì)算模擬之后的第四范式：數(shù)據(jù)密集型科學(xué)”。

大數(shù)據(jù)科學(xué)的形成既是人們應(yīng)用數(shù)據(jù)認(rèn)知世界的不懈追求的積淀，也是信息時(shí)代社會變革的時(shí)代需要。眾所周知，科學(xué)可分為自然科學(xué)、社會科學(xué)和思維科學(xué)，以及總結(jié)和貫穿于三個(gè)領(lǐng)域的哲學(xué)和數(shù)學(xué)。自然科學(xué)一般是精確的、抽象的、具有嚴(yán)密邏輯的，可以數(shù)學(xué)來表達(dá)和推理，而思維科學(xué)一般是模糊的、形象的、自由的，是難以用數(shù)據(jù)來精確表達(dá)的，兩者是科學(xué)的兩極。大數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)現(xiàn)了物質(zhì)世界和精神世界的全樣本記錄，社會科學(xué)和思維科學(xué)中過去難以用數(shù)字進(jìn)行精確表達(dá)、抽象描述和邏輯推理的內(nèi)容，現(xiàn)在通過云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)能夠以數(shù)據(jù)形式存儲下來，大數(shù)據(jù)搭建起科學(xué)兩極的橋梁。大數(shù)據(jù)科學(xué)在繼承集成因果分析、邏輯推理、模型仿真等傳統(tǒng)科學(xué)辦法的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)描述和關(guān)聯(lián)分析，抽象出通用性的“黑盒模型”和普適規(guī)律，開創(chuàng)基于海量數(shù)據(jù)的科學(xué)研究新理論、新規(guī)范，這是人類科學(xué)史上的新實(shí)踐和新突破。

基于大數(shù)據(jù)，后勤科研和技術(shù)創(chuàng)新活動所賴以運(yùn)作的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐規(guī)范將發(fā)生重大變化，這為提升后勤認(rèn)知能力提供了全新的科學(xué)方法。例如，后勤物資消耗規(guī)律是制訂后勤保障計(jì)劃的重要依據(jù)，習(xí)慣上，主要通過實(shí)驗(yàn)歸納、專家論證和數(shù)學(xué)建模等方法對物資消耗量進(jìn)行預(yù)測和計(jì)算，受模型仿真顆粒度、數(shù)據(jù)樣本數(shù)量不足等條件影響，一直難以得到合理的測算結(jié)果，直接影響了后勤保障的效率和效益。運(yùn)用大數(shù)據(jù)科學(xué)方法，摒棄基于數(shù)學(xué)模型和假設(shè)的傳統(tǒng)方法，將特定群體在不同歷史時(shí)期、不同社會活動、不同地理環(huán)境、不同生存狀態(tài)下多源異構(gòu)的消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，結(jié)合當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)群體行為監(jiān)測分析結(jié)果，構(gòu)建大數(shù)據(jù)集，通過對相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，以探索確定特定群體物資消耗規(guī)律，形成消耗量計(jì)算的新理論與新方法，為科學(xué)確定儲備規(guī)模、結(jié)構(gòu)和布局提供了有力支撐。

新的認(rèn)知方法有助于破解后勤難題

經(jīng)典的科學(xué)方法有實(shí)驗(yàn)方法和理論方法兩大類，即歸納法和演繹法。大數(shù)據(jù)方法在汲取繼承傳統(tǒng)方法精華的基礎(chǔ)上，針對大數(shù)據(jù)數(shù)量大、變化發(fā)展速率快、類型結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點(diǎn)，不斷突破小數(shù)據(jù)時(shí)代的技術(shù)局限和思維限制，基于此，后勤認(rèn)知將逐漸形成一套獨(dú)特的新方法：一是總體方法。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法以樣本為核心，采取抽樣方法，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論，用盡可能少的數(shù)據(jù)，證實(shí)盡可能大的事實(shí)，即所謂小數(shù)據(jù)、大模型、大定律。而大數(shù)據(jù)總體方法則對樣本總體進(jìn)行分析，是大數(shù)據(jù)、小模型、小定律的新方法。二是關(guān)聯(lián)方法。強(qiáng)調(diào)相關(guān)性而非因果性，強(qiáng)調(diào)“是什么”而不是“為什么”，通過分析量化事物的數(shù)據(jù)值之間的關(guān)系和變化趨勢，在事物之間建立聯(lián)系，從而發(fā)現(xiàn)知識和價(jià)值。關(guān)聯(lián)方法打破了人類長久以來建立的因果關(guān)系思維習(xí)慣，指定關(guān)聯(lián)物，尋找關(guān)聯(lián)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)新規(guī)律，已經(jīng)成為后勤決策的重要方法。三是在線方法。傳統(tǒng)的精確意識實(shí)際上是靜態(tài)思維，牛頓力學(xué)所處理的對象，就是一個(gè)無數(shù)質(zhì)點(diǎn)的總和，考察的是“瞬間的”“靜止的”點(diǎn)。互連、在線的大數(shù)據(jù)具有生命的特征，時(shí)時(shí)反映現(xiàn)實(shí)世界變化的趨勢。四是跨界方法。開放數(shù)據(jù)，讓更多的人參與進(jìn)來，共同發(fā)現(xiàn)價(jià)值。

后勤認(rèn)知新方法的出現(xiàn)，不斷推動著后勤思維和決策方式的創(chuàng)新，破解后勤難題。云計(jì)算和云存儲技術(shù)破解了大規(guī)模數(shù)據(jù)的計(jì)算、管理和存儲難題，可以在數(shù)秒之內(nèi)，處理和存儲數(shù)以千萬計(jì)甚至億計(jì)的信息，為規(guī)模巨大的后勤海量數(shù)據(jù)找到安身之所、用武之地。從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)集市，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、從傳感器到云端，從局部可視到全范圍感知，從數(shù)據(jù)抽樣到全樣本分析，從因果關(guān)系分析到相關(guān)關(guān)系分析，這些全新的技術(shù)方法，不斷提高人們戰(zhàn)場需求實(shí)時(shí)感知、資源可視掌控能力，精確保障實(shí)現(xiàn)已經(jīng)不再遙遠(yuǎn)。

“一幅圖”呈現(xiàn)。通過數(shù)據(jù)融合、圖層疊加等技術(shù)，將情報(bào)偵察、戰(zhàn)場態(tài)勢、部隊(duì)行動、后勤裝備等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和呈現(xiàn)，構(gòu)成基于大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場后勤態(tài)勢圖，已經(jīng)成為指揮員重要認(rèn)知手段。“一幅圖”始于數(shù)據(jù)采集，止于數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，歷經(jīng)標(biāo)識、定位、記錄、采集、傳輸、挖掘、融合和應(yīng)用與呈現(xiàn)的全過程，以數(shù)據(jù)為中心實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代信息技術(shù)高度集成和人機(jī)完美結(jié)合。“一幅圖”覆蓋空、天、電、磁、網(wǎng)不同空間包羅萬象，縱橫千山萬水、貫通古今中外，前所未有的延展了后勤指揮員視覺、聽覺、觸覺、嗅覺和味覺等信息器官。為指揮員透視戰(zhàn)場、了解對手、掌握可用資源提供支撐，有效拓展后勤指揮員態(tài)勢感知、決策計(jì)劃和協(xié)調(diào)控制能力。同時(shí)，通過一幅圖的共享，可將后勤態(tài)勢傳送給具有權(quán)限的后勤保障力量，實(shí)現(xiàn)后勤信息的均衡分布和有效共享，提高信息主導(dǎo)的資源重組和優(yōu)化能力。

“需求精確預(yù)測”。美國物理學(xué)會院士巴拉巴西在《爆發(fā)》一書中指出，“雖然萬事皆顯出自發(fā)偶然之態(tài)，但實(shí)際上它遠(yuǎn)比你想象中容易預(yù)測，在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)、科學(xué)以及技術(shù)的合力，會使人類變得比預(yù)期中容易預(yù)測得多。”舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中指出，“大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測”。在后勤領(lǐng)域，各種活動、裝備、人員、物資相互交織、相互影響，相關(guān)關(guān)系更加關(guān)聯(lián)復(fù)雜。分析傳感器記錄的熱量、振幅、承壓和聲音，對比歷史記錄的數(shù)據(jù)和信息，探尋特定相關(guān)性，可以預(yù)測物資消耗、機(jī)器故障、設(shè)備狀態(tài)，預(yù)防設(shè)施設(shè)備失效；分析軍人保障卡數(shù)據(jù)相關(guān)性，可以預(yù)測官兵心理形為、行為變化及其對作戰(zhàn)能力的影響；分析戰(zhàn)場傷情特征和變化，能夠?qū)橙嘶鹆\(yùn)用特點(diǎn)和規(guī)律進(jìn)行判斷。大數(shù)據(jù)預(yù)測式認(rèn)知帶來的新思路、方法和技術(shù)，給破解后勤物資消耗規(guī)律、儲備規(guī)律、預(yù)測后勤需求等難題帶來了新的途徑，也為從“需求實(shí)時(shí)可知”向“需求精確預(yù)測”的躍升提供了新思路。孫子曰，知此知彼，百戰(zhàn)不殆。大數(shù)據(jù)時(shí)代，后勤指揮不再停留于“知”，更重要的是能夠預(yù)見，預(yù)測式的認(rèn)知將對后勤指揮產(chǎn)生顛覆式影響。

“數(shù)據(jù)進(jìn)行決策”。未來學(xué)家、谷歌高管雷·庫茲韋爾預(yù)言：“在2030年人類將成為混合式機(jī)器人，我們的大腦會以與智能手機(jī)同樣的方式開發(fā)。”舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中指出，“在不久的將來，世界許多現(xiàn)在單純依靠人類判斷力的領(lǐng)域都會被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所改變甚至取代”，各類認(rèn)知行為越來越取決于數(shù)據(jù)及其分析，而不再是人的經(jīng)驗(yàn)和直覺。從戰(zhàn)場傷的數(shù)據(jù)化探測與診治，到裝備維修維護(hù)精確管控，大數(shù)據(jù)已經(jīng)為后勤智能化決策提供了全方位的支撐。美軍在“從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策”戰(zhàn)略中，將開發(fā)重點(diǎn)放在海量數(shù)據(jù)的計(jì)算技術(shù)和自動化支持工具上，這些工具能夠識別發(fā)展趨勢、適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界，可不依賴于人類的干預(yù)而在復(fù)雜的動態(tài)環(huán)境中自動運(yùn)行，生成保障方案，對后勤活動進(jìn)行指導(dǎo)。可以預(yù)見，“軟件定義未來、數(shù)據(jù)進(jìn)行決策”，正在成為后勤認(rèn)知活動中的現(xiàn)實(shí)。