大数据时代我们和发达国家的差距在哪哪些方面?
来源:央视财经 更新时间:2018-03-13

 
      互联网时代,只有想不到,没有做不到!

同世界先进水平相比,我国的大数据在互联网核心技术上,与发达国家还有很大差距,甚至严重受制于人。我们该如何推动大数据技术产业创新发展,构筑网络强国?

“让医疗数据流动起来,实现更多医院医疗数据共享。”“利用数据分析,在用户中挖掘潜在明星,找到有潜力的明星。”共享的大数据产业链、价值链和生态系统正在我们身边逐步构筑,大数据应用未来会走向何方?我们面临怎样的挑战?

国家973计划项目首席科学家,中科院院士梅宏走进《中国经济大讲堂》,答观众问,和您一起感受《不容错过的大数据时代》。

目前大数据的应用处在什么阶段?

我们现在大数据应用,大体上是分成三个层次。第一个就是描述性分析。指关注现在发生了什么事情,然后把这个事情的事物发展历程,用单纯的数据,给你可视化地展现出来。把当前的数据分析以后,把它的态势给你展现出来,让你能够把握这个事物发展的基本态势,这就是描述性分析。

第二种我们称之为预测性分析。就是要在描述基础上,它进一步可能发现事物的趋势是什么,比如说谷歌的流感预测,它就要预测可能在什么地方发生,比如说奥斯卡获奖的预测,这就是预测性分析。当然也有人问我说,股票能不能够预测,理论上是可以的。

第三种分析是什么呢?叫做指导性分析。就是我根据现在的态势,预测到未来的变化,我现在做什么将会对未来有什么影响。如果用大数据指挥打仗,我做这个决策会演变成什么结果,这就叫指导性分析。实际上这个是最高级的一种方式,要指导我们现在该怎么做。大数据时代 我们与发达国家差距在哪儿?中科院院士梅宏为您解析

       实际上当前大数据应用,总体的结论我认为还是一个初级阶段,还远远不够。从应用程序上讲就是描述性、预测性的东西多,指导性应用少,从数据源的角度,从单一数据源来进行分析的多,多元数据的应用上,基于已经存在,就是你现在有什么数据,我就玩什么数据,从数据里面找东西多,但是我主动去收集数据的应用相对偏少。

       我国在大数据技术上还存在哪些差距?

最大的一个差距还是我们的后发所带来的问题。我们相对是跟着别人在走,在信息技术起步的时候,中国并没有参与,所以说我们叫做核心技术、基础技术缺失,这是我们最大的问题。我们经常讲,我们国家的信息产业叫做缺芯少魂,没有芯片,中央处理器不是我们的,操作系统我们不能够控制,这叫缺芯少魂。那我们现在很多企业做得也不错了,但是我们叫做什么呢,低端化、空心化。我们应用做得不错,但是我们高端的设备做不出来,那么这种情况是长期的一个过程,但是现在可以看到,我们很多能力已经具备了,现在比如说像BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)在应用规模上毫无疑问都是世界级的大公司,它们也产生了很多世界级的应用,在国际上是没有的,它们搭建的平台的处理能力,也是世界级的,它们的数据中心也是世界级的。我们也有很多互联网的创新,比如说像微信之类的应用,那就是很典型的一种创新,即时通信在这个领域它基本上把中国的市场给占住了,那么当然还有其他的互联网公司做的,我想都是很不错的。

第二个缺的是什么呢?就是我们的很多环境还没建立起来,大数据的共享还不够。国家层面、法律法规层面,对数据共享的支撑也还不够。我不知道大家关注到没有,如果你用头条看新闻的时候,经常会给你推送相关内容,如果你昨天正好在京东上查询了什么东西,我估计今天的头条就会给你推相关的东西,如果说你在携程上找了什么、查了什么东西,你在上互联网的时候,也会给你推相关的内容。共享产生好处,产生便利是必然的,但是好像也没征求你的意见,可以把你的信息共享出去。所以法律法规需要去规范它的行为。

从国家层面主要在推的是政务数据的共享和开放,大家看《促进大数据行动纲要》三项任务中第一项任务就是‘政务数据的共享开放’,而且有明确的时间表,国家2018年完成共享,2017年是把所有的目录完成,2020年向社会开放。国家的网站都已经出来了,政务数据拿出来之后,这些部门之间的共享,对我们每一个老百姓都能带来好处,让我们少跑腿,政务数据的共享出来,就会让我们每一个创业的公司能有更多的数据源去做你的运用创新。

我觉得第三个不够,就是我们自信心够不够?我们还得有一个自信,我们有庞大的人才资源,我们能不能够建立自己的自信心?我们别在技术上一味地模仿跟踪别人走过的东西,靠我们的人口红利来形成一个市场规模,靠我们的人口规模来形成竞争优势。我们更多的模式上的创新,也是需要的,在互联网时代可能很多东西只有想不到,没有做不到。坚定我们的自信心,我们在技术上长期地坚守,长期地耕耘,我相信到本世纪中叶,中国的科技强国梦、全面强国梦,是会实现的。

大数据是我们这个时代产生的一个新的现象,而这个现象将长期伴随我们存在下去。未来我们每一个人都生活在数据的包围中间,我们可以看到人类制造并采集数据的速度,它总是领先于你的处理技术的,数据量永远是超出处理能力的,也就是说大数据现象会长期伴随我们存在下去,当然我们在这个环节中间怎么样生存好,是个挑战。