雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：2018 中國計算機大會（CNCC2018）于 10 月 25-27 日在杭州國際博覽中心舉辦，會議由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦，杭州市蕭山區(qū)人民政府、浙江大學(xué)承辦，浙江工業(yè)大學(xué)、浙江工商大學(xué)、杭州電子科技大學(xué)協(xié)辦。

今年的大會主題是「大數(shù)據(jù)推動數(shù)字經(jīng)濟（Big Data Drives the Digital Economy）」，CNCC 邀請到近 400 位國內(nèi)外計算機領(lǐng)域知名專家、企業(yè)家到會演講。大會首日，共有如下五位嘉賓帶來特邀報告：

圖靈獎獲得者、美國計算機科學(xué)家 Robert E.Kahn

CCF 名譽理事長、中國工程院院士李國杰

北京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院教授孫祁祥

美國工程院院士、加州大學(xué)伯克利分校教授 Katherine Yelick

東軟集團董事長兼首席執(zhí)行官劉積仁

作為最后一位上臺演講的嘉賓，劉積仁博士開場即幽默地表示，他是從學(xué)術(shù)界「墮落」到商業(yè)。他此次的報告主題是《當數(shù)據(jù)遇到商業(yè)模式》。

在報告中，他從商業(yè)應(yīng)用的視角分享了自己對技術(shù)與商業(yè)模式融合的思考與實踐。

針對大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展趨勢，他提出如下五點：第一，個人與行業(yè)數(shù)據(jù)的融合；第二，技術(shù)與工具的平臺化和普及； 第三，純技術(shù)的商業(yè)空間更??；第四，大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用更有價值；第五，數(shù)據(jù)+算法+領(lǐng)域知識+商業(yè)模式不可分割。

他表示，「技術(shù)研究人員需要學(xué)會新學(xué)術(shù)思維，真正從行業(yè)應(yīng)用中洞察大數(shù)據(jù)的未來趨勢?！挂韵聻樗难葜v內(nèi)容，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論做了不改變原意的編輯整理。

我的報告主題是《當數(shù)據(jù)遇到商業(yè)模式》，今天在場有很多教授、博士生，還有許多研究人員，我以前在大學(xué)擔(dān)任教授，在學(xué)校里做了很多研究，后來「墮落」去了商界。在這些年的歷程中，我認為學(xué)術(shù)研究和社會發(fā)展事實上是不可分割的，當進行學(xué)術(shù)選擇時，如果選錯了方向，會成為一生的悲哀。

要有新的研究思維

舉個例子，說起大數(shù)據(jù)，大家會談到存儲、速度、算法、算力等，但如果我們不能理解大數(shù)據(jù)對社會的價值、社會的規(guī)則對大數(shù)據(jù)的約束、商業(yè)模式和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系、數(shù)據(jù)的倫理以及獲取數(shù)據(jù)的藝術(shù)，那你的研究一定是蒼白的，因為你沒有辦法在豐富的世界里表現(xiàn)出價值。剛才李國杰院士談到大數(shù)據(jù)的產(chǎn)值比較低，并不意味著進行這方面研究的人數(shù)少，因為我們被很多因素制約。

首先來分析技術(shù)的時運，在場進行學(xué)術(shù)研究的人，一定知道學(xué)術(shù)研究背后也有運氣，人工智能、大數(shù)據(jù)、超級計算機、智能計算這些都不是新東西。我讀研究生時，最火的研究方向是計算機網(wǎng)絡(luò)、VR、人工智能，也有一部分人從事自然語言理解的研究。

我當年在美國國家標準技術(shù)研究院，我們認為未來的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議需要支持更安全、復(fù)雜、可靠的服務(wù)，我們做了很多標準，但一直到今天，TCP 仍然主導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)世界，此前的研究并沒有用上。所以當我們進行學(xué)術(shù)研究時，一定要看到社會發(fā)展的趨勢，看到未來可能承載你成就的平臺，而不能順著所有人的共識。當所有人都歡呼那個方向就是未來的時候，你最好不要做，因為太晚了。當別人對你想進行的研究持懷疑態(tài)度的時候，可能那就是你最好的機會。

在大數(shù)據(jù)的時代，我們首先要認識到時運來自于什么。大數(shù)據(jù)時代的研究和我們過去所進行的很多研究的根本不同點在于環(huán)境，數(shù)字社會支撐了大數(shù)據(jù)時代，現(xiàn)在計算成本、存儲成本、通信成本都越來越便宜，平臺越來越豐富，網(wǎng)絡(luò)實體越來越豐富，我們獲取數(shù)據(jù)的成本也越來越便宜。

但是為什么大數(shù)據(jù)的應(yīng)用并不如預(yù)期？互聯(lián)網(wǎng)是個人數(shù)據(jù)獲取的主要渠道，數(shù)據(jù)是每位用戶自發(fā)提供的。但是想要進行精準的計算，支持可靠的算法，不僅要有個人需求，還需要來自于組織的數(shù)據(jù)。

解決問題需要高質(zhì)量的多源數(shù)據(jù)與領(lǐng)域知識的結(jié)合。談到數(shù)據(jù)融合，真正的融合不僅僅在數(shù)據(jù)層面，有數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的融合，數(shù)據(jù)與規(guī)則的融合，數(shù)據(jù)與倫理的融合，還有數(shù)據(jù)與商業(yè)模式的融合。數(shù)據(jù)只有和商業(yè)融合在一起，才能形成一種新的模式。我們要超越的不僅僅是對數(shù)據(jù)的認識，還有對其他行業(yè)的認識。

另外，大數(shù)據(jù)研究的思維方式也在發(fā)生變化，在數(shù)據(jù)利用上，需要有跨越技術(shù)的思維。沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就沒有精準的應(yīng)用技術(shù)。但高質(zhì)量的數(shù)據(jù)從哪里來，它來源于對解決問題領(lǐng)域的知識的理解。另外，數(shù)據(jù)利用需要開放合作。

目前還看到一個問題，每個人都傾向于有自己的技術(shù)、算法，這樣我們的論文就可以與別人不同，但事實上，我們正以更快的速度把算法和技術(shù)平臺化、免費化。大數(shù)據(jù)和人工智能算法在未來，一定是充分免費的平臺，在這個領(lǐng)域里，幾乎沒有獨立創(chuàng)造商業(yè)價值的空間。原因很簡單，大數(shù)據(jù)和人工智能只有在應(yīng)用中才能得到完善，在解決方案中才能獲得價值。

在未來，不管是這個領(lǐng)域的學(xué)者，還是正在學(xué)習(xí)的學(xué)生，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的贏家一定來自思維，一種新學(xué)術(shù)思維。當你不能構(gòu)造一種嶄新思維的時候，就像我最開始所說，你的時運和這種技術(shù)無緣。

大數(shù)據(jù)有很大的商業(yè)空間。其一是個性化與精準的營銷，在銀行業(yè)有客戶意見挖掘、高端客戶流失預(yù)警，媒體行業(yè)有熱點分析、個性化內(nèi)容推薦，航空行業(yè)有常旅客識別、旅客畫像；其二是組織高效運營與風(fēng)險管控，在金融行業(yè)有防欺詐，航空業(yè)有防惡意占座、機票價格監(jiān)測等。這都是各行各業(yè)在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的例子。

在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的時候，有一個很重要的問題就是倫理問題。這里涉及到隱私、公平、安全、社會價值、開放。在這個領(lǐng)域，如果能夠找到技術(shù)和倫理的結(jié)合點，一定是未來一個很重要的發(fā)展領(lǐng)域。數(shù)字社會已經(jīng)覆蓋了中國大部分的人口，一個沒有文化的數(shù)字社會，沒有倫理的數(shù)字社會，一定是一個不可持續(xù)發(fā)展的社會。

再看大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。

首先是個人與行業(yè)數(shù)據(jù)的融合，沒有這種融合就沒有精準和可靠的應(yīng)用。

二是技術(shù)和工具的平臺化、普及化。這是一個大趨勢。

三是純技術(shù)的商業(yè)空間更小。

四是大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用更有價值。

五是數(shù)據(jù)+算法+領(lǐng)域知識+商業(yè)模式不可分割。

現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的價值遠遠沒有被發(fā)揮出來，所有的算法、數(shù)據(jù)只有在應(yīng)用的過程中才能變得更加成熟。

站在東軟的角度對技術(shù)進行思考

簡單談一下東軟的實踐，談?wù)勎覀兪窃趺聪?，怎么看待?shù)據(jù)的。東軟在過去 27 年來致力于推動國民經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施與重要民生領(lǐng)域的信息化水平不斷提高，在眾多行業(yè)擁有領(lǐng)先的市場占有率。下圖是我們在中國擁有的數(shù)據(jù)，我們?yōu)?7 億人提供社會保險服務(wù)與支持系統(tǒng)，我們的電力營銷系統(tǒng)為 4 億人支付電費提供服務(wù)。擁有這些數(shù)據(jù)有什么意義？如果不在社會的層面思考這些數(shù)據(jù)，是沒有意義的。我們需要有不同的思考，是超越技術(shù)的思考。

以下是我們在健康、醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，醫(yī)療要求用復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)來實現(xiàn)。當我們談到大數(shù)據(jù)，就要談到健康，談到健康的時候就會談到醫(yī)院。醫(yī)療質(zhì)量、公平、成本、安全，這是大數(shù)據(jù)在健康、衛(wèi)生、醫(yī)療里要解決的根本問題。

我們首先要有這樣的邏輯，在看到這些邏輯的時候，能否在里面找到技術(shù)發(fā)展的方向，當找到發(fā)展方向，我們會構(gòu)造組織，構(gòu)造人工智能應(yīng)用的范圍，然后用人工智能技術(shù)控制醫(yī)療費用支出等等。我們要構(gòu)造互聯(lián)網(wǎng)云醫(yī)院，使得更多的醫(yī)療行為從大醫(yī)院走向基層，我們要實現(xiàn)醫(yī)療的公平性，控制不斷上漲的醫(yī)療費用，實現(xiàn)醫(yī)療的分層次服務(wù)，建立個人的動態(tài)健康與醫(yī)療檔案，使醫(yī)療更加個性化和精準。

數(shù)據(jù)和 AI 讓基層醫(yī)院更強大，我們可以構(gòu)建醫(yī)聯(lián)體，如下圖：

超越技術(shù)變成從事技術(shù)研究的必須選擇，如果我們不了解社會，不了解生態(tài)，不了解其他行業(yè)，我們怎么能談數(shù)據(jù)？

為大家談?wù)勑滦畔⒓夹g(shù)觀：    

信息技術(shù)成為日用品、消費品、生活方式。

信息技術(shù)失去了獨立性，無所不在，與應(yīng)用場景相伴。

技術(shù)進入平臺化、普及、快速傳播時代，也是平臺、技術(shù)、工具免費的時代。

技術(shù)的使用者比技術(shù)擁有者更知道技術(shù)發(fā)展的方向。

技術(shù)擁有者從專注變成超越。

開放、融合、合作是技術(shù)路線的重要組織部分。

技術(shù)進步速度加快，不要對自己的技術(shù)過于自信，應(yīng)用與普及是檢測技術(shù)領(lǐng)先的重要標準。

大數(shù)據(jù)是新商業(yè)的支撐，而只有在開放、融合、創(chuàng)造的環(huán)境下，大數(shù)據(jù)才能擁有價值。傳統(tǒng)的教育、科研方式與過去的模式不一樣了，而約束它的不是別人，不是這個社會，正是我們自己，我們自己是否能適應(yīng)這個時代的變化，適應(yīng)新商業(yè)、新零售、新學(xué)術(shù)、新科研。

（完）

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