數據共享 良性互動大數據生態圈正在形成

通過城市大腦智能管理，車輛通行速度提高了11%，通過智能製造，設備維護費用節約30%～50%，通過大數據分析，摻燒經濟煤種一年節約成本19.34億元……這些都是不同企業運用大數據實現的成果，是過去這幾年我們看到的明顯的變化。

過去這五年，國家推動「互聯網+」落地，出台《促進大數據發展行動綱要》等系列政策，將更多的公共數據開放出來，營造良好的創業氛圍，從實際上推動了企業利用數據提升效率並進行商業模式變革。同時創造出更加豐富的應用場景，又進一步豐富了的數據資源，一個良性互動、蓬勃發展的大數據生態圈正在形成。

數據共享

帶來雨後春筍的「雙創」

這幾年，在大數據方面最大的變化是政策。國家出台了很多與大數據相關的政策，包括《國務院關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》、《運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》、《促進大數據發展行動綱要》、《政務信息資源共享管理暫行辦法》等。這些政策對於推動數據開放，以及推動大數據產業、技術、應用等各個層面的發展起到了積極的作用。

系列政策出台帶來的最直觀變化是越來越多的公共數據開放出來，並進行商業化，提升了行業的效率，同時帶來很多商業模式的創新。

以智慧城市為例，智慧城市的建設需要將城市每一個部分的數據，包括基礎設施、交通、安居、醫療等各種數據收集起來，進行實時分析，實現統一管理，提升運營效率。比如在杭州，利用城市交通出行數據打造的城市大腦，可以智能調節紅綠燈，在杭州蕭山區部分路段的初步試驗中，車輛通行速度最多提高了11%。

從工業大數據的維度看，國家大力推動互聯網與製造業深度融合，推動大數據在企業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，取得了豐碩的成果。比如大唐集團，有效整合集團相關的工業數據，實現數據的共享和再次利用，平均每年減少二氧化硫排放84.98萬噸、氧化物排放125.34萬噸，2016年摻燒經濟煤種原煤量共計8296萬噸，每噸節約23.11元，一年節約成本19.34億元。再比如陝鼓動力智能運維大數據應用，設備維護費用節約30%~50%，意外停機減少50%，正常檢修工期減少47%。

這幾年，面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台和創業項目，不斷湧現。

我的幾個朋友也在創業，他們做的是面向工業領域的質量服務平台。當下很多中小企業在質量控制上面臨巨大的挑戰：與大企業不同，中小企業缺乏健全的質量控制體系，缺乏好的手段和工具來優化、改進、控制產品質量。於是我的這幾個朋友利用他們原有的經驗，搭建了一個工業質量平台，利用各個不同細分工業領域的大數據，生成不同行業領域的質量控制模型、模塊，以「可視化」、「傻瓜化」的方式輸出並服務於中小企業，推動中小企業的質量提升效果顯著。

另一個感受是越來越多的商業公司也將數據開放出來，與政府的數據、行業的數據結合起來產生更多的商業應用，也創造了很多新的商業模式。分享經濟在這幾年發展迅猛，賽迪智庫數據顯示，2016年部分分享經濟企業開始在醫療、教育領域布局，公共服務創新活躍。比如醫療分享領域，藥品配送、初級衛生醫療保健諮詢等服務已經初具規模，互聯網醫院、醫療設備分享模式也開始湧現;教育分享領域，提供標準化線下課程資源的分享平台也在大規模崛起。

事實上，這幾年，越來越多的創業公司做互聯網+的創業項目，正在從2C端的消費領域越來越多地滲透到傳統產業領域，而且2C端的互聯網+也推動了傳統製造業的升級。比如共享腳踏車，它與過去的腳踏車其實不一樣的地方不僅僅是在使用方式、運營模式上是「物聯網+腳踏車」的形態，是通過大數據驅動的管理運營，在城市裡實現最科學高效的調度;在製造的模式上也發生變化，它需要上下游一起聯合研發，包括腳踏車生產廠、材料廠商、共享腳踏車運營企業、運營商等，又進一步帶動了傳統產業的轉型升級，開啟了傳統企業的數字化轉型。

大數據技術

全面飛速發展

這五年大數據的相關技術也飛速發展。如果我們把物聯網拆開來看，它包括數據採集、傳輸、處理到演算法再到創造出更好的應用，是一個鏈條，這個鏈條上的各個環節都發生了很大的變化。

從網路的層面看，早幾年是2G、3G的時代，網路只能提供基本通信的功能，不能連接物、連接設備。2013年有了4G，現在國家又在推動5G，也有了NB-IoT這樣的網路，物聯網應用的基礎設施趨於完善，推動物聯網發展才變得可能。同樣，如果沒有多元化的物聯網應用出來，5G、物聯網網路本身也很難繼續向前發展，因為網路的發展需要與場景結合，彼此互動，網路向前演進使得物聯網應用創新成為可能。

從計算能力和處理能力的維度看，這幾年同樣有巨大的變化。的超級計算機「神威·太湖之光」與「天河二號」已經是全世界跑得最快的機器，而手機具備了更強大的計算和數據處理能力，這是大家都可以看得見的。各種設備的處理能力的提升以及雲計算的發展又將計算能力更普世化、更服務化、更便宜化。同時，目前是雲計算髮展比較快的地區，湧現出了阿里雲、騰訊雲、京東雲等一大批有實力的雲計算企業。

從演算法的維度看，這幾年人工智慧的演算法之所以能夠快速發展，得益於豐富的數據的驅動。過去沒有數據，我們要驗證模型與演算法的成熟，需要進行更多維度的推測和驗證。現在有了大量的、多維度的數據，我們可以快速地推動演算法的成熟，產生出更大的應用價值，對城市、對行業、對企業能夠進行更好的管理，推動更多的應用公司發展。

摩拜是智慧城市中的一個應用，一個智慧城市的構成，需要很多公司、很多創新應用參與進來。比如將捷運進出站的數據、手機的數據結合起來，就可以知道人流的變化，判斷交通擁堵情況，做出更智能的調度。過去這其中的很多數據都是封閉在各個部門內部，現在可以拿出來共享，創造出更多的應用。

從數據標準化的角度看，這些年也發生了很大的變化。政府數據共享開放標準化進程不斷加快，國家正在推進大數據資源開放目錄和信息資源共享交換標準研究，許多行業已經有了信息化和數據標準。在《促進大數據發展行動綱要》中提出要建立標準規範體系，推進大數據產業標準體系建設，加快建立政府部門、事業單位等公共機構的數據標準和統計標準體系，推進數據採集、政府數據開放、指標口徑、分類目錄、交換介面、訪問介面、數據質量、數據交易、技術產品、安全保密等關鍵共性標準的制定和實施。因為大數據標準化的推進，給企業帶來更大的便利和進一步降低成本的可能，我們不必專門再為每一個部門而定製開發應用介面、數據介面。