中國工程院院士鄔賀銓：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新任重道遠

“數(shù)據(jù)融合需要標準規(guī)范先行，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可見性、數(shù)據(jù)易理解性、數(shù)據(jù)可鏈接性、數(shù)據(jù)可信性、數(shù)據(jù)互操作性和數(shù)據(jù)安全性。”中國工程院院士鄔賀銓在近期舉辦的“永不落幕的數(shù)博會”2020系列活動——“大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新發(fā)展高峰會”上表示。

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那么，什么是數(shù)據(jù)可見性、數(shù)據(jù)易理解性、數(shù)據(jù)可鏈接性、數(shù)據(jù)可信性、數(shù)據(jù)互操作性和數(shù)據(jù)安全性？

鄔賀銓通過舉例來解釋，數(shù)據(jù)可見性方面，在以色列特拉維夫，把城市內(nèi)所有交通攝像頭拍攝的視頻在實時合成完整的城市交通視頻之后，看到這個視頻就像城市的領(lǐng)導(dǎo)坐著直升機俯視這個城市一樣，能夠看到不同時間用不同顏色標注交通管制、交通事故的情況，并實時通過5G、4G網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給行人、駕駛員，優(yōu)化城市交通情況；數(shù)據(jù)易理解性方面，在抗擊新冠肺炎疫情期間，肺部CT影像是新冠肺炎確診的重要手段，但疑似病例的肺部往往需要拍300多張CT，而大數(shù)據(jù)可以把300多張CT照片還原為一個肺，這樣醫(yī)生就可以看到肺部有沒有纖維化，了解肺周邊情況；數(shù)據(jù)可鏈接性方面，要展示去年和今年的歐洲航空情況，可以把所有航空公司的飛行數(shù)據(jù)鏈接起來，形成整個區(qū)域飛行情況的數(shù)字孿生的交通鏡像；數(shù)據(jù)互操作性方面，很多古羅馬的遺址散落在現(xiàn)代建筑之中，如果想看古羅馬的情況，可以把這些遺址照片合成一個視頻，把時空分散的照片組合起來，生成一個反映古羅馬街景的視頻。對于數(shù)據(jù)可信性，鄔賀銓認為，如果數(shù)據(jù)本身是不全面的或存在很多差錯，那這個數(shù)據(jù)挖掘是沒有價值的，這就需要數(shù)據(jù)質(zhì)量管理技術(shù)，按照規(guī)定程序適當標記、保存和記錄數(shù)據(jù)，在壽命周期內(nèi)保護數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)安全性，需要實現(xiàn)精細化權(quán)限管理和審計，定期評估分類標準并測試合規(guī)性。

“數(shù)據(jù)挖掘首先要建數(shù)據(jù)模型，而建數(shù)據(jù)模型需要了解模型開發(fā)背景和用途，以及誰來訓(xùn)練模型、這些數(shù)據(jù)從哪來、模型運用的效果如何，需要關(guān)注算法的完整性、可解釋性、公平性和適應(yīng)能力。同時，模型開發(fā)完成后還需要不斷地檢驗、迭代和完善。”鄔賀銓表示，目前，人工智能的算法經(jīng)歷了兩次迭代，經(jīng)歷了從知識驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動的變革，但仍然不夠完善，因為目前很多大數(shù)據(jù)應(yīng)用仍然處于“大數(shù)據(jù)、大算力、小任務(wù)”的情況，而最好的情況應(yīng)該是“小數(shù)據(jù)、小算力、大任務(wù)”，這就需要人工智能向第三代發(fā)展，實現(xiàn)知識與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動。

鄔賀銓認為，當前“大數(shù)據(jù)、大算力、小任務(wù)”的情況主要是指有非常多的數(shù)據(jù)和非常強的計算能力，但最后只完成了一件很小的事情，而且穩(wěn)定性不夠、可解釋性差、應(yīng)用場景窄。要想實現(xiàn)“小數(shù)據(jù)、小算力、大任務(wù)”，不僅需要提升人工智能算法，還需要提升大數(shù)據(jù)分析能力。而大數(shù)據(jù)分析不能只靠中心云，還要使用邊緣云，因為邊緣云可以就近處理數(shù)據(jù)，能夠適用于對數(shù)據(jù)試驗敏感的業(yè)務(wù)。

“智慧城市管理和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中有很多需要數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用場景，多元異構(gòu)的數(shù)據(jù)融合能夠盤活數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘提升數(shù)據(jù)的價值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的作用。”鄔賀銓表示，數(shù)據(jù)只有融合才有價值，但融合就涉及隱私和商業(yè)秘密保護問題。

“每個企業(yè)都希望利用其他企業(yè)的數(shù)據(jù)，卻不一定愿意把自己的數(shù)據(jù)共享，因為覺得是商業(yè)秘密。那數(shù)據(jù)怎么融合？怎么做到既融合又不泄露每個企業(yè)的商業(yè)秘密？”鄔賀銓表示，目前有很多解決方案，比如采用多方計算方式。此外，大數(shù)據(jù)分析有很多軟件，其中有很多開源軟件，但開源軟件漏洞多，而且版本升級頻繁，需要檢查軟件的安全性。

“大數(shù)據(jù)創(chuàng)新任重道遠。”鄔賀銓最后強調(diào)，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能分析要面對海量處理能力、云邊端協(xié)同、建模、小數(shù)據(jù)、人與數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)自身安全、隱私和商密保護等挑戰(zhàn)，因此需要從基礎(chǔ)理論跟工程實踐多方面研究數(shù)據(jù)價值挖掘的問題，開發(fā)出更高效的大數(shù)據(jù)和人工智能分析技術(shù)。

當前題目：中國工程院院士鄔賀銓：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新任重道遠
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