互聯(lián)網(wǎng)IDC圈4月27日?qǐng)?bào)道，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得大數(shù)據(jù)引起人們廣泛關(guān)注。現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)技術(shù)早已滲透到金融、通訊等行業(yè)以及生物學(xué)、物理學(xué)等領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)在容量、多樣性和高增速方面的爆炸式增長(zhǎng)全面考驗(yàn)著現(xiàn)代企業(yè)的數(shù)據(jù)處理和分析能力，與此同時(shí)也為各個(gè)行業(yè)帶來(lái)了準(zhǔn)確洞察市場(chǎng)行為的機(jī)會(huì)。迄今為止大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)品有哪些創(chuàng)新，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨哪些挑戰(zhàn)，金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀如何等。圍繞這一系列問題，4月27日至28日，由工業(yè)和信息化部指導(dǎo)、中國(guó)信息通信研究院主辦的"2016大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會(huì)"在北京國(guó)際會(huì)議中心盛大召開。會(huì)上中國(guó)工程院院士鄔賀銓跟與會(huì)人員分享了大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專注于企業(yè)成都全網(wǎng)營(yíng)銷、網(wǎng)站重做改版、大興網(wǎng)站定制設(shè)計(jì)、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、H5網(wǎng)站設(shè)計(jì)、商城網(wǎng)站開發(fā)、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、外貿(mào)營(yíng)銷網(wǎng)站建設(shè)、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)等建站業(yè)務(wù)，價(jià)格優(yōu)惠性價(jià)比高，為大興等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務(wù)。

以下是鎢賀銓演講實(shí)錄：

鎢賀銓：很高興來(lái)到大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會(huì)，我想就大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)及影響談一下我的看法。我們先看一下數(shù)據(jù)挖掘的過程，從數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)分享、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用，產(chǎn)業(yè)、安全、法規(guī)人才。這并不是所有的數(shù)據(jù)都要拿來(lái)挖掘的，首先要進(jìn)行取樣分析，首先在選擇數(shù)據(jù)的時(shí)候要進(jìn)行提取，標(biāo)簽化。對(duì)一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)還要進(jìn)行變換處理，然后分類收集，最后抽取出原數(shù)據(jù)，然后把原數(shù)據(jù)再融合，這個(gè)過程還是要反饋的。我們首先看數(shù)據(jù)融合，傳感器的數(shù)據(jù)是物理空間的數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)空間的細(xì)分空間，還有政府企業(yè)收集的相關(guān)數(shù)據(jù)。

2013年，全世界來(lái)自消費(fèi)企業(yè)的數(shù)據(jù)占三分之一，當(dāng)然數(shù)據(jù)里頭很多國(guó)家安全、個(gè)人隱私的這些數(shù)據(jù)不能開放的。大數(shù)據(jù)里頭有一部分的數(shù)據(jù)是開放的，當(dāng)然數(shù)據(jù)本身有結(jié)構(gòu)化的、非結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的。我們?cè)賮?lái)看大數(shù)據(jù)分析的流程，實(shí)際上所謂大數(shù)據(jù)很多時(shí)候既很難說它什么時(shí)候開始，也很難說它什么時(shí)候會(huì)結(jié)束。在整個(gè)數(shù)據(jù)獲取的過程中是不斷的流進(jìn)來(lái)的，我們要通過分析模型來(lái)引導(dǎo)和收集。過去我們的收據(jù)是代數(shù)據(jù)進(jìn)行，現(xiàn)在數(shù)據(jù)是活的，我們只能帶程序進(jìn)數(shù)據(jù)。我以阿里云的大數(shù)據(jù)平臺(tái)為例，它底層有計(jì)算引擎，上面有數(shù)據(jù)的開發(fā)和加速，有數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)資料保障，數(shù)據(jù)監(jiān)控。當(dāng)然用到機(jī)器學(xué)習(xí)，在上層是應(yīng)用開發(fā)，這里面可能根據(jù)你需要的選擇規(guī)則，準(zhǔn)備分析，還有評(píng)價(jià)或者是推薦優(yōu)選，可視化、具體人群，識(shí)別文字、識(shí)別語(yǔ)音。最后是面向解決方案的，究竟是面向智能支付，還是企業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷，還有交通路況預(yù)測(cè)，以及我們監(jiān)控的安全預(yù)警等。

我們?cè)倏?，大?shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)抽取，這里面左邊的照片在羅馬，這是拍到的古羅馬的移植。如果我希望凝了解當(dāng)時(shí)古羅馬的樣子，可以把分散的照片以及留下來(lái)的一些照片聚合起來(lái)，可以形成一個(gè)古羅馬的最后的全貌。這是用到信息融合技術(shù)。它把分散的數(shù)據(jù)集合成一個(gè)全集的數(shù)據(jù)。以下的兩張圖是一樣的，右邊的屏蔽掉我所不關(guān)注的部分，然后抽取我所關(guān)注的部分。在繁雜的大數(shù)據(jù)中，我需要信息抽取來(lái)抽取我所感興趣的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)還要做到可視化，這是交通數(shù)據(jù)的可視化，也是以色列的克拉維夫，它有很多攝像頭，傳統(tǒng)的攝像頭是分散的，孤立的，現(xiàn)在通過大數(shù)據(jù)的可視化的技術(shù)把它組合成一張圖，不同的十年，路上的狀況不一樣，用不同的顏色標(biāo)注交通管制，等等。

我們?cè)倏幢本㏄M2.5，去年P(guān)M2.5超標(biāo)，有些人懷疑自己肺有毛病，到醫(yī)院做了幾個(gè)CT，醫(yī)生看分散的CP照片是很難的，希望通過虛擬化把它還原成一個(gè)肺，再看看有沒有纖維化。甚至可以用AR和ER的技術(shù)深入的研究，身上有沒有病灶和毛病，等等。還有交通的路礦預(yù)測(cè)，以及我們監(jiān)控的安全預(yù)警等等，當(dāng)然了，面向媒體、能源、交通，所以大數(shù)據(jù)里頭主要的有計(jì)算引擎、數(shù)據(jù)開發(fā)和運(yùn)用開發(fā)加速。

我們?cè)倏纯磾?shù)據(jù)挖掘的算法，首先要通過合并壓縮轉(zhuǎn)換，然后是統(tǒng)計(jì)分析、支持發(fā)現(xiàn)可視化，最后是規(guī)則、分論、緒論、序列、路徑，涉及到一大堆的算法，我們可以看到這里面有數(shù)據(jù)獲取，然后轉(zhuǎn)化與存儲(chǔ)，然后數(shù)據(jù)虛擬化和摘要，最后是決策分析。需要用到一些軟件。大數(shù)據(jù)首先是計(jì)算問題，是不是所有數(shù)據(jù)都可以計(jì)算呢？不一定，有些數(shù)據(jù)是可以判定的，它是容易解釋的，可以有多項(xiàng)算法來(lái)解釋，但是有些數(shù)據(jù)是比較難解的，這里頭有一類是不可近似的，有一類是可近似的，我們可以看到我們首先要探索數(shù)據(jù)復(fù)雜性的規(guī)律和關(guān)系的生成機(jī)理，建立數(shù)據(jù)復(fù)雜性的理論和模型，這里面包括數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)，最后還要把數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化。所以，美國(guó)加州大學(xué)圖像可視化中心已經(jīng)組成了語(yǔ)音非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在我們高校在大數(shù)據(jù)研究上還可以，但是做一些數(shù)據(jù)分析的單位沒有數(shù)據(jù)，而擁有數(shù)據(jù)的單位有些不會(huì)分析。

大數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)和冗余備份用得比較多的還是這個(gè)，它把數(shù)據(jù)通過冗余配置來(lái)提高可靠性，這樣的話，簡(jiǎn)易服務(wù)器仍然可以在一個(gè)低的價(jià)錢下，低的成本下得到比較可靠的服務(wù)。我們通過調(diào)度再分組組合，這是我們需要的結(jié)果。這是一個(gè)圖比較形象的說明左邊是數(shù)據(jù)的來(lái)源，當(dāng)然每個(gè)來(lái)源可能都有各種各樣的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行認(rèn)識(shí)，進(jìn)行分類提取，我們可以看到把它分到不同的地方，這樣一來(lái)，我們的數(shù)據(jù)挖掘才可能簡(jiǎn)化我們挖掘的工作。

我再舉個(gè)例子，這是在無(wú)錫，對(duì)太湖的污染狀況傳感器數(shù)據(jù)分析，它使用了很多種傳感器，有硝酸鹽、有氨氮的、溶解氧的、水溫的，但是并不是所有的傳感器獲得的數(shù)據(jù)都是等同對(duì)待的。我們可以看到各類數(shù)據(jù)都一樣。但是太湖的藍(lán)藻爆發(fā)強(qiáng)度有關(guān)的，首先是溶解氧，然后是水溫，基于氨氮、硝酸鹽的關(guān)聯(lián)沒那么大，所有的數(shù)據(jù)是需要加權(quán)處理的，根據(jù)它的影響角度不同，我們給它的值也不一樣，只有這樣才可以反映出我們最終的分析結(jié)果。

另外，還是以太湖為例，我們不但有地基系統(tǒng)的水質(zhì)探測(cè)的傳感器，有衛(wèi)星探測(cè)傳感器，還有人工采集傳感器，多種數(shù)據(jù)要放到數(shù)據(jù)采集以后，要進(jìn)行利用已知的湖泊模型，還要把歷史數(shù)據(jù)拿出來(lái)對(duì)比，然后才能判斷這些數(shù)據(jù)是不是可能產(chǎn)生藍(lán)藻。這個(gè)判斷后臺(tái)需要用到3S技術(shù)，云計(jì)算技術(shù)，數(shù)據(jù)中心與數(shù)據(jù)挖掘，所以我們講究的是要一元數(shù)據(jù)協(xié)同處理。大數(shù)據(jù)最難的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，圖象、照片、視頻是非結(jié)構(gòu)化的，目前計(jì)算識(shí)別圖象視頻還是有一定難度的，谷歌前幾年的做法是計(jì)算機(jī)識(shí)別貓，有15%—20%的識(shí)別率，一般的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要把它轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后再來(lái)進(jìn)行處理。我覺得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)本身要進(jìn)行收集、規(guī)律、組織，然后再解釋，編輯，再通過上下文的關(guān)聯(lián)增進(jìn)理解。

不過目前對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理已經(jīng)有了一定的進(jìn)展，這是一個(gè)照片，照片本身來(lái)計(jì)算機(jī)是看不出來(lái)是什么的，谷歌的工程師已經(jīng)在照片旁邊附加了一段文字，他通過一定的算法來(lái)分析。他說一群人在室外的市場(chǎng)上購(gòu)物，在水果攤上有很多蔬菜，將來(lái)計(jì)算機(jī)掃描的時(shí)候只要掃描這個(gè)摘要就行了，不需要關(guān)注照片是什么樣子。也就是說把非結(jié)構(gòu)化的照片變成結(jié)構(gòu)化的文字，那么我們?cè)倏慈绻愠霾畹蕉砹_斯，或者到俄羅斯旅游，現(xiàn)在會(huì)俄文的人不多了，不要緊，你拿手機(jī)拍下來(lái)，直接上到云端搜索，它會(huì)用英文或者中文顯示，谷歌聲稱現(xiàn)在有26種語(yǔ)言可以顯示，也就是說照片里面的文字通過用掃描文件還是掃描不出來(lái)的。實(shí)際上所有的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都可以轉(zhuǎn)成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)處理，比如說通常視頻都會(huì)有音頻和字幕，用語(yǔ)音識(shí)別的辦法把音頻抽出來(lái)可以轉(zhuǎn)成文字，在這方面科大迅飛已經(jīng)做得相當(dāng)不錯(cuò)了。另外，很多視頻里頭還會(huì)嵌入文字的字幕。對(duì)一些照片、標(biāo)語(yǔ)里的文字也可以掃描，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也是可以轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的。

我們?cè)賮?lái)看這是大數(shù)據(jù)進(jìn)行的，右邊的屏幕上打出聲音翻譯成了中文。這里面沒有同聲傳譯，它是基于微軟掌握的大數(shù)據(jù)技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及上百萬(wàn)素材，一邊講話一邊翻譯成中文，這是大數(shù)據(jù)應(yīng)用，同時(shí)反過來(lái)大數(shù)據(jù)需要應(yīng)用的人工智能技術(shù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。

這是醫(yī)療大數(shù)據(jù)虛擬化的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)究竟會(huì)用到什么樣的技術(shù)，IDC公司在去年說，2015年富媒體、音視頻和圖象的分析在未來(lái)5年會(huì)增長(zhǎng)100%，在北美有板數(shù)公司報(bào)告在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目里已經(jīng)使用了富媒體數(shù)據(jù)。也就是說雖然是非結(jié)構(gòu)化的，但是在大數(shù)據(jù)里頭分析還是很有用處的。

另外，數(shù)據(jù)即服務(wù)，過去有IaaS、PaaS，現(xiàn)在有DaaS，就是將大數(shù)據(jù)作為服務(wù)，現(xiàn)在DaaS已經(jīng)成為云平臺(tái)和大數(shù)據(jù)分析提供商的戰(zhàn)略供應(yīng)鏈。

還有物聯(lián)網(wǎng)是下一個(gè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的熱點(diǎn)，在今后五年，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)會(huì)年增30%，另外2015年是認(rèn)知和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用迅速增長(zhǎng)的一年。

大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)的應(yīng)用，目前來(lái)看，大部分企業(yè)是把大數(shù)據(jù)分析用于客戶分析，然后是運(yùn)營(yíng)分析，然后是誠(chéng)信分析，還有10%是新產(chǎn)品和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，另外10%是企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)優(yōu)化。大數(shù)據(jù)支出大的產(chǎn)業(yè)，一是離散制造，二是銀行，三是流程制造。

大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈里頭也有很好的使用，包括供應(yīng)鏈的規(guī)劃、分析和挖掘，電子數(shù)據(jù)交換，貿(mào)易管理、倉(cāng)庫(kù)與分銷中心管理。大數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈的應(yīng)用場(chǎng)景在供應(yīng)鏈的可視化數(shù)據(jù)56%，位置和映射數(shù)據(jù)47%，產(chǎn)品和可追溯數(shù)據(jù)42%，溫度與產(chǎn)品流數(shù)據(jù)24%，RFID數(shù)據(jù)18%。

數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，我這里舉的是中國(guó)聯(lián)通的例子，中國(guó)聯(lián)通把他的BSS和OSS數(shù)據(jù)都收集起來(lái)，OSS數(shù)據(jù)包括上網(wǎng)流量、IP地址，BSS包括用戶詳單、資費(fèi)等等，通過數(shù)據(jù)源處理、采集、加載、格式轉(zhuǎn)換、模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)脫敏然后再進(jìn)行，這邊是數(shù)據(jù)的產(chǎn)生提取，這邊是根據(jù)需求，客戶有些什么數(shù)據(jù)挖掘的需求，然后他審核這個(gè)需求，然后從數(shù)據(jù)集里頭準(zhǔn)備，再通過一定的模型，發(fā)掘出來(lái)申請(qǐng)發(fā)布，再通過集團(tuán)的審核，服務(wù)包裝再來(lái)輸出。

中國(guó)聯(lián)通已經(jīng)為大眾汽車提供數(shù)據(jù)，它的原始數(shù)據(jù)中國(guó)聯(lián)通是不提供的，大眾汽車請(qǐng)中國(guó)聯(lián)通提供究竟購(gòu)買汽車的用戶對(duì)汽車有什么需求，中國(guó)聯(lián)通準(zhǔn)備了100頁(yè)的PPT交給大眾汽車，大眾汽車付了100萬(wàn)，也就是說每頁(yè)P(yáng)PT值一萬(wàn)塊錢。

上下游支撐大數(shù)據(jù)的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)有什么呢？寬帶網(wǎng)、存儲(chǔ)器、云計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、分析軟件，大數(shù)據(jù)支撐的產(chǎn)業(yè)就多了，包括建筑業(yè)、能源礦業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)等等。不能把存儲(chǔ)、云計(jì)算全都算到大數(shù)據(jù)行業(yè)，只能說為大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)業(yè)，云計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)算到大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。而廣義的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)一百于大數(shù)據(jù)信息產(chǎn)業(yè)，大數(shù)據(jù)本身服務(wù)業(yè)的屬性大于大數(shù)據(jù)軟硬件的制造業(yè)，而大數(shù)據(jù)對(duì)其他產(chǎn)業(yè)的影響是大于對(duì)信息產(chǎn)業(yè)的影響，大數(shù)據(jù)的社會(huì)效應(yīng)大于直接經(jīng)濟(jì)效益。所以，大數(shù)據(jù)影響之大和受到廣泛重視也是認(rèn)為它的溢出效益明顯。

我們可以看到麥肯錫說大數(shù)據(jù)的價(jià)值，大家都知道，一年能給美國(guó)保健帶來(lái)3000億美元的潛在價(jià)值，能給歐洲公共管理帶來(lái)2500億歐元，能給服務(wù)業(yè)帶來(lái)6000億美元的盈余，能給制造業(yè)降低50%的成本，政府的數(shù)據(jù)開放會(huì)給全世界經(jīng)濟(jì)帶來(lái)32200億到54000億美元的紅利，教育將近一萬(wàn)億，運(yùn)輸7000—900億等等。

這是WikiBon統(tǒng)計(jì)的，主要分為硬件軟件的服務(wù)，軟件占22%，硬件38%，服務(wù)占40%，這是當(dāng)時(shí)的統(tǒng)計(jì)，2013—2017年。今年又發(fā)布了2011年到2026年。2014年，全世界大數(shù)據(jù)市場(chǎng)是273.6億美元，到2020年是840億美元，都是在增長(zhǎng)，連增17%。

IDC的統(tǒng)計(jì)，以上這個(gè)表是從2010年—2016年，他統(tǒng)計(jì)大概是什么呢？大概是238億美元，這里面的數(shù)字是百萬(wàn)美元，翻成億，就是238億美元，這是2016年。2017年324億美元，2019年是486億美元，我們這里面看上去統(tǒng)計(jì)跟WikiBon的有點(diǎn)區(qū)別。

Statista的統(tǒng)計(jì)又不一樣，2016年是273億美元，2020年是573億美元，2026年922億美元，也就是說差不多十年以后，接近一千億美元的規(guī)模，當(dāng)然這個(gè)數(shù)字還不算很大，估計(jì)到2026年華為也可能到這個(gè)水平了，所以，我們大數(shù)據(jù)這個(gè)值不是很大，大家如果把所有的服務(wù)器都算進(jìn)去就比較大了。

另外一個(gè)咨詢公司Frost Sullivan給出的數(shù)據(jù)增量到2025年是到100，全數(shù)據(jù)大市場(chǎng)產(chǎn)生的收入，2025年是122億美元，各個(gè)公司的估計(jì)是有所不一樣的。這是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，在這里面密密麻麻的看不清楚，分析做分析的有這么多企業(yè)，做應(yīng)用的也有這么多，做交叉關(guān)聯(lián)的和分析的有這么多。

有個(gè)公司說這里面有一個(gè)中國(guó)公司，僅僅一個(gè)，我后來(lái)找半天找不出來(lái)，為什么呢？因?yàn)槌吮容^知名的以外，其他的不太熟悉，所以找不到。按照我們有公司說的，這里面有一個(gè)是中國(guó)公司，但是應(yīng)該說絕大多數(shù)都不是中國(guó)公司，這是知名的大數(shù)據(jù)技術(shù)企業(yè)，IBM、英特爾、甲骨文、SAP、惠普、紅帽、SAS、微軟、谷歌、EMC，亞馬遜，我加了兩個(gè)，阿里云、百度云，也就是說我們中國(guó)的企業(yè)在這里面還是少數(shù)。

中國(guó)各個(gè)地方紛紛布局大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，目前已經(jīng)有23個(gè)省出臺(tái)了74項(xiàng)跟大數(shù)據(jù)相關(guān)的政策。目前，全國(guó)已建和在建的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)超過10個(gè)，有個(gè)證券公司分析，他說2016年中國(guó)通信大數(shù)據(jù)市場(chǎng)要達(dá)到342億。剛才會(huì)前放的視頻說2015年我們是150幾億，如果這個(gè)數(shù)字對(duì)的話，這兩個(gè)數(shù)字一比就增加100%。他這里說較上年增長(zhǎng)163%。其中大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施占60.5%，市場(chǎng)規(guī)模207億。

國(guó)家在去年出臺(tái)了促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動(dòng)綱要，要培育高端智能新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展新生態(tài)，要推動(dòng)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)跟移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的融合，培育新的增長(zhǎng)點(diǎn)，形成滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的產(chǎn)品系統(tǒng)和解決方案，要求到“十三五”結(jié)束，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)要達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，看來(lái)我們現(xiàn)在還有一定的差距。要培育一批企業(yè)，要形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

這是今年3月份全國(guó)人大通過的“十三五”計(jì)劃，專門有一章是促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，提到了深化大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，探索和傳統(tǒng)行業(yè)協(xié)同發(fā)展的新業(yè)態(tài)、新模式，加快完善大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)鏈。還有加快海量數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、清晰、可視化、安全、隱私保護(hù)等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，促進(jìn)大數(shù)據(jù)軟硬件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)體系和質(zhì)量技術(shù)基礎(chǔ)建設(shè)，剛才張總都提到了。

最后，我用習(xí)總書記的幾段話來(lái)結(jié)束我的發(fā)言。習(xí)總書記在2013年考察中科院時(shí)提到，研究表明，工業(yè)化時(shí)期數(shù)據(jù)量大約每十年翻一番，現(xiàn)在數(shù)據(jù)量每?jī)赡攴环?，浩瀚的?shù)據(jù)海洋就如同工業(yè)社會(huì)的石油資源，蘊(yùn)含著巨大的生產(chǎn)力和商機(jī)，誰(shuí)掌握了大數(shù)據(jù)技術(shù)，誰(shuí)就掌握了發(fā)展的資源和主動(dòng)權(quán)。2015年6月，在貴州調(diào)研時(shí)，習(xí)總書記提到，我國(guó)大數(shù)據(jù)采集應(yīng)用剛剛起步，要加強(qiáng)研究，加大投入，力爭(zhēng)走在世界前列。上周，習(xí)總書記在網(wǎng)信座談會(huì)上講話提到綜合運(yùn)用各方面掌握的數(shù)據(jù)資源，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)的挖掘分析。謝謝大家！

網(wǎng)站標(biāo)題：中國(guó)工程院鄔賀銓：大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
URL標(biāo)題：http://www.rwnh.cn/article20/sdccco.html

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