东软集团刘积仁:进行大数据研究要?#34892;?#24605;维

日期:2018-10-27      来源:雷锋网      作者:佚名      编辑:otpub      点击:1371次

2018 中国计算机大会(CNCC2018)于 10 月 25-27 日在杭州国际博览?#34892;?#20030;办,会议由中国计算机学会(CCF)主办,杭州市萧山区人民政府、浙江大学承办,浙江工业大学、浙江工商大学、杭州电子科技大学协办。


今年的大会主题是「大数据推动数字经济(Big Data Drives the Digital Economy)」,CNCC 邀请到近 400 位国内外计算机领域知名专家、企业?#19994;?#20250;演讲。大会首日,共有如下五位嘉宾带来特邀报告:


图灵奖获得者、美国计算机科学家 Robert E.Kahn

CCF 名誉理事长、中国工程院院士李国杰

北京大学经济学院教授孙祁祥

美国工程院院士、加州大学伯克利?#20013;?#25945;授 Katherine Yelick

东软集团董事长兼首席执行官刘积仁


作为最后一位上台演讲的嘉宾,刘积仁博士开场即幽默地表示,他是从学术界「堕落」到商业。他此次的报告主题是《当数据遇到商?#30340;?#24335;》。


在报告中,他?#30001;?#19994;应用的视角分享了自己对?#38469;?#19982;商?#30340;?#24335;融合的思?#21152;?#23454;践。


针对大数据的未来发展趋势,他提出如下五点:第一,个人与行业数据的融合;第二,?#38469;?#19982;工具的平台化?#25512;?#21450;; 第三,?#32771;际?#30340;商业空间更小;第?#27169;?#22823;数据的行业应用更有价值;第五,数据+算法+领域知识+商?#30340;J讲?#21487;分割。


他表示,「?#38469;?#30740;究人员需要学会新学术思维,真正从行业应用中洞察大数据的未来趋势。」以下为他的演讲内容,雷锋网 AI 科?#35745;?#35770;做了不改变原意的编辑整理。

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我的报告主题是《当数据遇到商?#30340;?#24335;》,今天在场有很多教授、博?#21487;?#36824;?#34892;?#22810;研究人员,我以前在大学担任教授,在学校里做了很多研究,后来「堕落」去了商界。在这些年的历程中,我认为学术研究和社会发展事实上是不可分割的,当进行学术选择时,如果选错了方向,会成为一生的悲哀。


要?#34892;?#30340;研究思维


举个例子,说起大数据,大家会谈到存储、速度、算法、算力等,但如果我们不能理解大数据对社会的价值、社会的规则对大数据的?#38469;?#21830;?#30340;?#24335;和数据之间的关系、数据的伦理以及获取数据的艺术,那你的研究一定是苍白的,因为你没有办法在丰富的世界里表现出价值。刚才李国杰院士谈到大数据的产?#24403;冉系停?#24182;不意味着进行这方面研究的人数少,因为我们被很多因素制约。


首先来分析?#38469;?#30340;时运,在场进行学术研究的人,一定知道学术研究背后也有运气,人工智能、大数据、超级计算机、智能计算这些都不是新东西。我读研究生时,最火的研究方向是计算机网络、VR、人工智能,也有一部分人从事自然语言理解的研究。


?#19994;?#24180;在美国国家标?#25216;际?#30740;究院,我们认为未来的网络协议需要支持更安全、复杂、可靠的服务,我们做了很多标准,但一直到今天,TCP 仍然主导网络世界,此前的研究并没有用上。所以当我们进行学术研究时,一定要看到社会发展的趋势,看到未来可能承载你成就的平台,而不能顺着所有人的共识。当所有人都欢呼那个方向就是未来的时候,你最好不要做,因为太晚了。?#21271;?#20154;对你想进行的研究持怀?#21830;?#24230;的时候,可能那就是你最好的机会。


在大数据的时代,我们首先要认识到时运来自于什么。大数据时代的研究和我们过去所进行的很多研究的根本不同点在于环境,数字社会支撑了大数据时代,现在计算成本、存储成本、通信成本都越来?#22870;?#23452;,平台越来越丰富,网络实体越来越丰富,我们获取数据的成本?#33485;?#26469;?#22870;?#23452;。


但是为什么大数据的应用并不如预期?互联网是个人数据获取的主要渠道,数据是?#35838;?#29992;户自发提供的。但是想要进行精准的计算,支持可靠的算法,不仅要有个人需求,还需要来自于组织的数据。

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解决问题需要高质量的多源数据与领域知识的结合。谈到数据融合,真正的融合不仅仅在数据层面,有数据与数据的融合,数据与规则的融合,数据与伦理的融合,还有数据与商?#30340;?#24335;的融合。数据只有和商业融合在一起,才能形成一种新的模式。我们要超越的不仅仅是对数据的认识,还有?#20113;?#20182;行业的认识。

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另外,大数据研究的思维方式也在发生变化,在数据利用上,需要有跨越?#38469;?#30340;思维。没有高质量的数据,就没有精准的应用?#38469;酢?#20294;高质量的数据?#24189;?#37324;来,它来源于对解决问题领域的知识的理解。另外,数据利用需要开放合作。


目前还看到一个问题,每个人都倾向于有自己的?#38469;酢?#31639;法,这样我们的论文就可以与别人不同,但事实上,我们正以更快的速度把算法?#22270;际?#24179;台化、免费化。大数据和人工智能算法在未来,一定是充?#32622;?#36153;的平台,在这个领域里,几乎没有独立创造商业价值的空间。原因很简单,大数据和人工智能只有在应用中才能得到完善,在解决方案中才能获得价值。

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在未来,不管是这个领域的学者,还是正在学习的学生,大数据领域的赢家一定来自思维,一种新学术思维。当你不能构造一种崭新思维的时候,就像我最开始所?#25285;?#20320;的时运和这种?#38469;?#26080;缘。

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大数据有很大的商业空间。其一是个性化与精准的营销,在银行业有客户意见挖掘、高端客户流失预警,?#25945;?#34892;业有热点分析、个性化内容推荐,航空行业有常?#27599;?#35782;别、?#27599;?#30011;像;其二是组织高效运营与风?#23637;?#25511;,在金融行业有防欺诈,航空业有?#34013;?#24847;占座、机票价格监测等。这?#38469;?#21508;行各业在应用大数据的例子。

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在应用大数据的时候,有一个很重要的问题就是伦理问题。这里涉及到隐私、公平、安全、社会价值、开放。在这个领域,如果能够?#19994;郊际?#21644;伦理的结合点,一定是未来一个很重要的发展领域。数字社会已经覆盖了中国大部分的人口,一个没有文化的数字社会,没有伦理的数字社会,一定是一个不可?#20013;?#21457;展的社会。


再看大数据的发展趋势。


首?#20161;?#20010;人与行业数据的融合,没有这种融合就没有精?#24049;?#21487;靠的应用。


二是?#38469;?#21644;工具的平台化、普及化。这是一个大趋势。


三是?#32771;际?#30340;商业空间更小。


四是大数据的行业应用更有价值。


五是数据+算法+领域知识+商?#30340;J讲?#21487;分割。


现在大数据的价值?#23545;?#27809;有被发挥出来,所有的算法、数据只有在应用的过程中才能变得更加成熟。


站在东软的角度对?#38469;?#36827;行思考

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简单谈一下东软的实践,谈谈我们是怎么想,怎?#32431;创?#25968;据的。东软在过去 27 年来致力于推动国民经济基础设施与重要民生领域的信息化水平不断提高,在众多行业拥有领先的市场占有率。下?#38469;?#25105;们在中国拥有的数据,我们为 7 亿人提供社会保险服务与支持系?#24120;?#25105;们的电力营销系统为 4 亿人支付电费提供服务。拥有这些数据有什么意义?如果不在社会的层面思考这些数据,是没有意义的。我们需要有不同的思考,是超越?#38469;?#30340;思考。

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以下是我们在健康、医疗领域的数据,医疗要求用复杂的生态系统来实现。当我们谈到大数据,就要谈到健?#25285;?#35848;到健康的时候就会谈到医院。医疗质量、公平、成本、安全,这是大数据在健康、卫生、医?#35780;?#35201;解决的根本问题。


我们首先要有这样的逻辑,在看到这些逻辑的时候,能否在里面?#19994;郊际?#21457;展的方向,当?#19994;?#21457;展方向,我们会构造组织,构造人工智能应用的范围,然后用人工智能?#38469;?#25511;制医疗费用支出等等。我们要构造互联网云医院,使得更多的医疗行为从大医院走向基层,我们要实现医疗的公平性,控制不断上涨的医疗费用,实现医疗的分层次服务,建立个人的动态健康与医疗档案,使医疗更加个性化和精准。


数据和 AI ?#27809;?#23618;医院更强大,我们可以构建医联体,如下图:

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超越?#38469;?#21464;成从?#24405;际?#30740;究的必须选择,如果我们不了解社会,不了解生态,不了解其他行业,我们怎么能谈数据?

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为大家谈谈新信息?#38469;?#35266;:


信息?#38469;?#25104;为日用品、消费品、生活方式。


信息?#38469;?#22833;去了独立性,无所不在,与应用场景相伴。


?#38469;?#36827;入平台化、普及、快速传播时代,也是平台、?#38469;酢?#24037;具免费的时代。


?#38469;?#30340;使用者比?#38469;?#25317;有者更知道?#38469;?#21457;展的方向。


?#38469;?#25317;有者从专注变成超越。


开放、融合、合作是?#38469;?#36335;线的重要组织部分。


?#38469;?#36827;步速度加快,不要对自己的?#38469;?#36807;于自信,应用与普及是检测?#38469;?#39046;先的重要标准。


大数据是新商业的支撑,而只有在开放、融合、创造的环境下,大数据才能拥有价值。传统的教育、科研方式与过去的模?#35762;?#19968;样了,而?#38469;?#23427;的不是别人,不是这个社会,正是我们自己,我们自己是否能适应这个时代的变化,适应新商业、新零售、新学术、新科研。


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