在12月10日由電子工業(yè)出版社和CIO時(shí)代聯(lián)合主辦，《中國(guó)信息化》雜志社協(xié)辦，新基建創(chuàng)新研究院作為智庫(kù)支持單位的“第七屆中國(guó)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)暨CIO班16周年年會(huì)”中，星環(huán)科技呂品聚焦大會(huì)主題“數(shù)字化賦能產(chǎn)業(yè)大變革”發(fā)表主題演講——《大數(shù)據(jù)基建加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐》。以下是演講實(shí)錄：

 

各位領(lǐng)導(dǎo)和嘉賓，大家上午好。星環(huán)科技從2013年開(kāi)始進(jìn)行大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件研發(fā)，主要做基礎(chǔ)軟件賦能各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐工作。大數(shù)據(jù)，如今是像水、電一樣是非常基礎(chǔ)的基建設(shè)施，新基建中明確把大數(shù)據(jù)列為七項(xiàng)之一。

 

大數(shù)據(jù)基建在新基建大范疇之下，2020年3月份首次被公開(kāi)報(bào)道，迅速火熱起來(lái)，投入資金人力很多，2021年11月份進(jìn)行了總結(jié)。

 

2020年全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模39萬(wàn)億，占GDP比重38.6%，增速達(dá)GDP增速3倍左右，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模31.7萬(wàn)億。全球有67%以上企業(yè)以及國(guó)內(nèi)有50%以上企業(yè)把數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為戰(zhàn)略核心。為什么都去做數(shù)字化轉(zhuǎn)型？原因有三：

 

第一是市場(chǎng)環(huán)境變化，國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，競(jìng)爭(zhēng)激烈，內(nèi)卷嚴(yán)重，需要對(duì)數(shù)據(jù)做全面分析，才能在創(chuàng)新和成本上做到極致。

 

第二在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)更明顯，用戶行為體驗(yàn)碎片化，需求端的變化要求整個(gè)供應(yīng)鏈更快速多變，這些都需要數(shù)據(jù)支撐。

 

第三是生態(tài)運(yùn)營(yíng)，柔性生產(chǎn)的概念提出后供應(yīng)鏈快速變化，企業(yè)間信息交互頻繁，需要數(shù)字化去支撐。大時(shí)代背景，數(shù)字經(jīng)濟(jì)督促企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

 

大數(shù)據(jù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型有三個(gè)階段進(jìn)展。

 

第一階段：計(jì)算存儲(chǔ)查詢，相對(duì)比較原始，要把海量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸集進(jìn)行融合，再高深就是共享交換，但還是停留在數(shù)據(jù)處理的層面。

 

第二階段：感知智能，更多場(chǎng)景化，各種圖像/視頻識(shí)別，在自然語(yǔ)言處理/語(yǔ)音客服場(chǎng)景用的較多。數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素采集后，針對(duì)特定圖像，再基于某些場(chǎng)景識(shí)別內(nèi)容，可以跟生產(chǎn)側(cè)的傳感器聯(lián)動(dòng)起來(lái)，傳感器作觸角，做到感知智能。

 

第三階段：認(rèn)知智能，提供輔助能力，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)達(dá)到認(rèn)知智能，靠系統(tǒng)能夠理解認(rèn)知思考并且推理知識(shí)，這個(gè)階段會(huì)以知識(shí)圖譜場(chǎng)景為核心，在一些企業(yè)客戶/政府客戶構(gòu)建對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜，如：在做的圖譜針對(duì)設(shè)備把所有歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行歸集，把故障預(yù)測(cè)和基于故障做最合理的改進(jìn)修理方式，大數(shù)據(jù)在過(guò)程中是場(chǎng)景基礎(chǔ)，基建在前面提供重算能力，在中間提供非結(jié)構(gòu)化處理，在后面構(gòu)建知識(shí)圖譜，都是基礎(chǔ)能力。

 

大數(shù)據(jù)技術(shù)在五大領(lǐng)域應(yīng)用，在航空、智慧工廠、交通、水利、電網(wǎng)、政府、充電樁的場(chǎng)景都參與構(gòu)建。

 

第一，政府領(lǐng)域。星環(huán)科技有幸參與上海市大數(shù)據(jù)中心底層平臺(tái)的支撐和建設(shè)，支撐了包括隨申碼在內(nèi)的諸多應(yīng)用場(chǎng)景。政府使用側(cè)重?cái)?shù)據(jù)歸集、流通和共享，上圖中最下面的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，第一層計(jì)算存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)，上面提供的能力形成了三層，叫歸集能力、共享開(kāi)放能力、計(jì)算分析能力，最開(kāi)始把各委辦局的數(shù)據(jù)收集放到一起做交換，再到后面做數(shù)據(jù)治理，形成資產(chǎn)目錄，各個(gè)委辦局可直接從大數(shù)據(jù)平臺(tái)上拿治理好的數(shù)據(jù)集。第三步構(gòu)建了一系列政務(wù)應(yīng)用，不僅是數(shù)據(jù)提供方，也是深度和應(yīng)用進(jìn)行結(jié)合，應(yīng)用后臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上，成為了運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。

 

第二，以大型綜合集團(tuán)為例。集團(tuán)使用大數(shù)據(jù)側(cè)重在兩個(gè)方向：從集團(tuán)本身層面，想要做跨板塊/跨領(lǐng)域的全集團(tuán)數(shù)據(jù)融合。業(yè)財(cái)一體化現(xiàn)在很火，以前管財(cái)務(wù)，但財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)很多時(shí)候是智慧型，業(yè)務(wù)走一、兩個(gè)月，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)才慢慢歸集，現(xiàn)在集團(tuán)總部更希望把業(yè)務(wù)系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行融合，業(yè)務(wù)庫(kù)存有變化，財(cái)務(wù)指標(biāo)立馬實(shí)時(shí)跳動(dòng)，這就是總部級(jí)的業(yè)財(cái)一體。

 

從板塊層面，化工板塊和能源板塊偏生產(chǎn)，用到數(shù)字孿生概念，希望通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建完整的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，把物理工廠數(shù)據(jù)映射到虛擬世界，虛擬世界工廠也能夠反扣回物理工廠。

 

第三，交通領(lǐng)域側(cè)重于具體行業(yè)，側(cè)重具體場(chǎng)景。舉例：東航、春秋航空會(huì)有具體場(chǎng)景，客戶體驗(yàn)提升、航線優(yōu)化都需要?dú)v史數(shù)據(jù)的手機(jī)、歸集和分析，依托數(shù)據(jù)做新的決策。軌交行業(yè)會(huì)涉及到設(shè)備長(zhǎng)期的運(yùn)營(yíng)運(yùn)維、車(chē)廂檢修、線路巡檢，在地鐵車(chē)廂上裝攝像頭，設(shè)備出現(xiàn)故障，攝像頭自動(dòng)識(shí)別，甚至能推斷哪段出現(xiàn)問(wèn)題，工人只需定點(diǎn)針對(duì)故障段進(jìn)行檢修，降低成本。

 

第四，交通/能源行業(yè)是垂直領(lǐng)域，側(cè)重場(chǎng)景。現(xiàn)在最多的是發(fā)電預(yù)測(cè)，以前電網(wǎng)是火電水電，發(fā)電較穩(wěn)定，新能源后發(fā)電量很不穩(wěn)定，并網(wǎng)消納也會(huì)有很大難度，尤其光伏發(fā)電企業(yè)對(duì)發(fā)電預(yù)測(cè)是非常關(guān)注，需要有預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和算法能夠精確未來(lái)一段時(shí)間的發(fā)電情況，同時(shí)跟電網(wǎng)進(jìn)行有效溝通。這些都需要大量歷史數(shù)據(jù)，以及內(nèi)部發(fā)電情況和外部氣象數(shù)據(jù)、用電數(shù)據(jù)的綜合分析，幫助發(fā)電企業(yè)構(gòu)建發(fā)電模型會(huì)匯聚企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，聯(lián)合政府單位的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析。除預(yù)測(cè)外，發(fā)電設(shè)備/光伏板設(shè)備整個(gè)生命周期管理是非常關(guān)注，設(shè)備故障預(yù)測(cè)、設(shè)備進(jìn)行維護(hù)，以前是老帶新模式，知識(shí)難傳承。把故障知識(shí)匯總構(gòu)建成故障樹(shù)，新人只需客觀描述故障現(xiàn)象，就可從故障樹(shù)里中找到解決辦法。 

 

第五，公共衛(wèi)生。既像政府又像企業(yè)，數(shù)據(jù)供給方面需求量大，是否能夠把病例進(jìn)行共享，增強(qiáng)病例集，如打通各科室的數(shù)據(jù)和信息化中心。能否構(gòu)建醫(yī)院級(jí)的CDR、MDR臨床數(shù)據(jù)中心、運(yùn)維數(shù)據(jù)中心以及實(shí)現(xiàn)跨醫(yī)院構(gòu)建層面的聯(lián)合。在數(shù)據(jù)共享交換層面需求強(qiáng)烈，整個(gè)邏輯是做數(shù)據(jù)歸集和數(shù)據(jù)治理形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，涉及病人隱私，數(shù)據(jù)做到跨醫(yī)院共享還不能直接共享，也就是在符合數(shù)據(jù)安全流通的前提下，數(shù)據(jù)不能直接放到一起，但通過(guò)模型共享結(jié)果，不共享數(shù)據(jù)最原始的數(shù)據(jù)明細(xì)。這些已經(jīng)在醫(yī)院、政府、金融、電力跨行業(yè)合作起來(lái)，這個(gè)層面更像政府的數(shù)據(jù)交換。

 

大數(shù)據(jù)都是作為其中的一個(gè)底座和基建，如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)技術(shù)在下面作為支撐，作為計(jì)算基礎(chǔ)組件，上面一系列應(yīng)用都無(wú)從談起，大數(shù)據(jù)已經(jīng)融入到大家生活中，像真真實(shí)實(shí)的基建一樣在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中被使用了起來(lái)。

 

大數(shù)據(jù)技術(shù)全面助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從最下面數(shù)據(jù)產(chǎn)生開(kāi)始，一般是手機(jī)/生產(chǎn)線的傳感器/路由器設(shè)備，它們會(huì)產(chǎn)生一系列數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是分布式的分散在終端，我們要通過(guò)一些手段采集到云端，在云端首先構(gòu)中心底座用來(lái)匯聚所有硬件資源，包括存儲(chǔ)、計(jì)算、GPU的算力資源，構(gòu)建第二層云平臺(tái)，做資源統(tǒng)管。再上面把大數(shù)據(jù)技術(shù)作為PaaS層能力，包括計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力，把它構(gòu)建在云環(huán)境上，形成三個(gè)中心。第一個(gè)中心是偏向數(shù)據(jù)服務(wù)維度，數(shù)據(jù)的匯聚、治理、指標(biāo)化；第二是往感知認(rèn)知領(lǐng)域，構(gòu)建知識(shí)圖譜、智能標(biāo)簽的場(chǎng)景；第三是構(gòu)建業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)。

 

星環(huán)科技的平臺(tái)可以提供便利的開(kāi)發(fā)工具鏈或者應(yīng)用市場(chǎng)的應(yīng)用共享能力，方便大家在數(shù)據(jù)平臺(tái)上快速構(gòu)建出基于數(shù)據(jù)的應(yīng)用，形成三大服務(wù)中心。這三大服務(wù)中心對(duì)外共享開(kāi)放，提供數(shù)據(jù)維度的共享，對(duì)應(yīng)的是數(shù)據(jù)服務(wù)，模型維度共享對(duì)應(yīng)的是AI，應(yīng)用的共享對(duì)應(yīng)的是應(yīng)用。做完數(shù)據(jù)分析后，不是被動(dòng)告訴結(jié)果，未來(lái)要根據(jù)結(jié)果自動(dòng)反向控制生產(chǎn)側(cè)的設(shè)備，通過(guò)下面的數(shù)據(jù)流分析出模型，進(jìn)行自動(dòng)推理之后，做控制流，反向控制生產(chǎn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)貫穿數(shù)據(jù)全生命周期，全面助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
 

以上是我今天分享的內(nèi)容，謝謝大家。