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从概念走向实践 大数据催化工业、医学、AI行业巨变

责任编辑:editor004 作者:王熙 |来源:企业网D1Net  2017-06-05 11:42:37 本文摘自:通信世界全媒体

在2017中国国际大数据产业博览会期间,第二届大数据科学与工程国际会议在贵阳市召开。邬贺铨、陈润生、徐宗本等多位中国工程院、中国科学院院士与会,共同探讨了大数据科学引领与创新。

从2014年开始,大数据先后四次出现在政府报告中,2015年8月国务院印发了系统性、权威性的文件,提出了我国大数据的顶层设计。2017年工信部出台了产业规划,提出了明确的时间表和路线图。在本届大数据科学与工程国际会议上各位专家就大数据带来的技术创新、应用创新、市场创新、商 业模式创新等方面问题做了详尽的阐述。

大数据助力制造业转型升级

“在上世纪六七十年代甚至八十年代,我国大量企业的数据是手写生成的,并存在文件柜里面。随着工业现场的出现,我们可以及时的收集到各种数据。工业开放出来以后,我们有了生产自动化的协议,有共同的数据结构、传感器。”正如中国工程院院士邬贺铨所言,大数据正在从概念一步步走向实践。

相对于消费领域的大数据,工业制造领域大数据产生的价值更需要重视。数据统计显示,把工业、产业领域的大数据利用率和人均产出率进行对比研究发现,财富100强的企业,有效利用了大数据的企业人均产出提升了14.4%,对制造业的贡献平均提升了20%,可见大数据对整个制造业的转型升级改造有非常大的作用。

邬贺铨强调,工业制造业的大数据特点包括:不同工业的数据多样性、异构性的差异;为了监控和预警,工业大数据需要实时分析和应用;理解工业数据需要有一定经验。工业大数据有必要在研发、设计、制造、售后等全环节实现应用,这样才能提升生产效率,改进产品质量,节约能源和资源的消耗。

大数据让医学和AI走向新阶段

在谈到大数据对医学的贡献,中国科学院院士陈润生表示,精准医学的本质就是组学大数据与医学的结合。近代生物医学革命性的变化就是得到了以遗传密码为基础的大数据,任何人可以得到自己的遗传密码。

上个世纪90年代开始,人类破解了自己的遗传密码,但需要耗资100亿美元。如今,破解一个人遗传密码的效率提高了10的6次方倍,而价格降低了100万倍。同同时,大数据技术也是破解遗传密码真正涵义的关键,毕竟目前医学领域的基因组的信息才被利用了3%,剩余的97%都没有被挖掘。所以大数据在医疗领域存在巨大潜力,只是目前实现精准医学还面临着诸多挑战。

而对于大数据与AI的关系,英国帝国理工学院计算机系教授郭毅可认为,二者常被比喻成哺育天才的奶粉和拥有无限潜力的婴儿。今天的AI实际上是大数据发展的一个部分,没有大数据,AI也就无法演进。目前AI的发展在于对大数据的深度学习,这一发展已经走向实用阶段,我们已经到了新的智能文明的前夜。

综上所述,大数据在工业制造、精准医学、AI等领域都发挥着无比重要的作用,但是分析大数据和处理大数据并不简单。“过去处理大数据更多是讲究数据的整体和大体呈现的规律。现在更多的考虑智能决策,因此传统的分析数据的基本方法论已经不适用了。”中国科学院院士徐宗本这样形容大数据分析面临的挑战。

关键字:AI工业现场医学领域

本文摘自:通信世界全媒体

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从概念走向实践 大数据催化工业、医学、AI行业巨变

责任编辑:editor004 作者:王熙 |来源:企业网D1Net  2017-06-05 11:42:37 本文摘自:通信世界全媒体

在2017中国国际大数据产业博览会期间,第二届大数据科学与工程国际会议在贵阳市召开。邬贺铨、陈润生、徐宗本等多位中国工程院、中国科学院院士与会,共同探讨了大数据科学引领与创新。

从2014年开始,大数据先后四次出现在政府报告中,2015年8月国务院印发了系统性、权威性的文件,提出了我国大数据的顶层设计。2017年工信部出台了产业规划,提出了明确的时间表和路线图。在本届大数据科学与工程国际会议上各位专家就大数据带来的技术创新、应用创新、市场创新、商 业模式创新等方面问题做了详尽的阐述。

大数据助力制造业转型升级

“在上世纪六七十年代甚至八十年代,我国大量企业的数据是手写生成的,并存在文件柜里面。随着工业现场的出现,我们可以及时的收集到各种数据。工业开放出来以后,我们有了生产自动化的协议,有共同的数据结构、传感器。”正如中国工程院院士邬贺铨所言,大数据正在从概念一步步走向实践。

相对于消费领域的大数据,工业制造领域大数据产生的价值更需要重视。数据统计显示,把工业、产业领域的大数据利用率和人均产出率进行对比研究发现,财富100强的企业,有效利用了大数据的企业人均产出提升了14.4%,对制造业的贡献平均提升了20%,可见大数据对整个制造业的转型升级改造有非常大的作用。

邬贺铨强调,工业制造业的大数据特点包括:不同工业的数据多样性、异构性的差异;为了监控和预警,工业大数据需要实时分析和应用;理解工业数据需要有一定经验。工业大数据有必要在研发、设计、制造、售后等全环节实现应用,这样才能提升生产效率,改进产品质量,节约能源和资源的消耗。

大数据让医学和AI走向新阶段

在谈到大数据对医学的贡献,中国科学院院士陈润生表示,精准医学的本质就是组学大数据与医学的结合。近代生物医学革命性的变化就是得到了以遗传密码为基础的大数据,任何人可以得到自己的遗传密码。

上个世纪90年代开始,人类破解了自己的遗传密码,但需要耗资100亿美元。如今,破解一个人遗传密码的效率提高了10的6次方倍,而价格降低了100万倍。同同时,大数据技术也是破解遗传密码真正涵义的关键,毕竟目前医学领域的基因组的信息才被利用了3%,剩余的97%都没有被挖掘。所以大数据在医疗领域存在巨大潜力,只是目前实现精准医学还面临着诸多挑战。

而对于大数据与AI的关系,英国帝国理工学院计算机系教授郭毅可认为,二者常被比喻成哺育天才的奶粉和拥有无限潜力的婴儿。今天的AI实际上是大数据发展的一个部分,没有大数据,AI也就无法演进。目前AI的发展在于对大数据的深度学习,这一发展已经走向实用阶段,我们已经到了新的智能文明的前夜。

综上所述,大数据在工业制造、精准医学、AI等领域都发挥着无比重要的作用,但是分析大数据和处理大数据并不简单。“过去处理大数据更多是讲究数据的整体和大体呈现的规律。现在更多的考虑智能决策,因此传统的分析数据的基本方法论已经不适用了。”中国科学院院士徐宗本这样形容大数据分析面临的挑战。

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本文摘自:通信世界全媒体

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