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大数据:奏响互联网时代华丽乐章

2016-12-03添加留言

    12月22日,重庆南岸区峡口110千伏变电站内,技术人员展示两款电力智能巡检眼镜。这两款产品采用大数据及智能感知交互等技术,电力工人可以自动采集分析实际观测到的电力设备数据,并支持专家远程会商。 新华社记者 刘 潺摄

    2016中国(徐州)大数据应用创新高峰论坛日前举行,中国电子信息行业联合会副会长周子学表示:数据已成为我国基础性战略资源,有必要去规范、保护它。大数据产业的发展需要做好顶层设计,形成合力,社会各界共同参与,共谋发展。

    神奇的大数据应用

    “今年8月份上线恶意呼叫电信拦截平台以后,通过大数据的应用,平均每天可拦截诈骗电话2.1万次。拦截平台覆盖面较广的8个市,电信网络诈骗类案件同比下降了84.6%。”江苏省公安厅副厅长程建东在论坛上表示,通过大数据的应用,能够有效地提升打击电信网络诈骗犯罪的能力。

    江苏省公安厅利用大数据、云计算、人工智能等技术,整合社会和公安机关各方面的数据资源,积极构建一体化管理、智能化建模、可视化应用、精准化服务的智能警务数据大脑,应用成效明显。今年上半年,常州市公安机关大数据指挥服务中心通过深度研判挖掘,提前落实针对性防范措施。在今年的大暴雨期间,去年的364个易涝点没有再发生洪涝问题,报警率大幅度下降。

    程建东表示,在互联网大数据人工智能时代,数据建设已经成为公安机关一项十分重要的基础工作,数据服务已经成为常态化、精准化的基础内容,数据的应用已经成为必不可少的基础任务。

    对此,贵阳市大数据发展管理委员会副主任吴宏春表示认同。他说,贵阳从2014年3月份开始整个大数据战略的布局,现在打造了中国最大的公路货运平台。运用大数据技术,这个平台上已经拥有了230万司机会员,每天在平台上发布的信息超过100万条,平均每周为会员减少空驶里程200公里。

    “数据正在向社会生活的各个领域加快推进,深刻影响着时代发展的进程。”工业和信息化部工业文化发展中心主任罗民说,大数据与任何一个行业深度融合,都可能创造出前所未有的商业价值和社会价值。

    政策支持的战略性资源

    “数据已经成为我国的基础性、战略性的资源。”周子学表示,最近几年来,我国数据拥有量呈现出爆炸式的增长。

    工信部发布的数据显示,今年1月到9月份,通过手机上网的流量达到了55.6亿G,固定宽带介入时长达到42.7万亿分钟。数据应用深入到社会的各个领域,大型互联网企业已经将大数据广泛应用于网络社交、电商、广告等,电信金融基于大数据推出了风险防控、信用评价等新的应用,各级政府部门也在积极探索利用大数据提升自营能力和公共服务水平的新的应用模式。

    “明年大数据依然是最热门的技术。”国家信息中心专家委员会主任宁家骏表示,大数据作为国家的战略,得到了国家一系列政策的支持。前不久印发的《国家信息化发展战略纲要》,是指导和规范未来十年国家信息化发展的纲领性文件。

    “文件中明确提出了发展信息化著名的‘铁三角’战略,就是能力、应用和环境。”宁家骏表示,《“十三五”国家信息化规划》已经明确了“十三五”时期信息化建设的总体目标就是建设网络强国,实施国家大数据战略和“互联网+”行动,同时加快保障信息化安全。

    记者在采访中了解到,地方政府部门也高度重视大数据发展。多个省区市专门出台了大数据相关的政策文件,十余个地方专门设置了大数据管理部门,许多地方正在制定或者已经发布了“十三五”大数据产业的发展规划,为大数据应用创新发展营造了一个非常好的环境。

    构建数据体系提升工业实力

    《“十三五”国家信息化规划》明确提出“十三五”发展信息化的总体要求,就是四个着力,着力补齐核心技术的短板,着力发挥信息化的驱动引领作用,着力满足人民的新期待,着力深化改革,优化发展环境。

    宁家骏说,在这样的总体思路下把信息资源的建设列为“十三五”信息化工作的重点之首,明确提出首要任务就是打破信息壁垒和孤岛,构建统一高效、互联互通、安全可靠的国家数据资源体系。

    当前,国际上出现了美国先进制造业国家战略计划、德国工业4.0和“中国制造2025”三个振兴制造业的计划。这三个计划都聚焦互联网和智能制造。

    “智能制造是靠什么支撑呢?我理解是人工智能的技术在制造业当中的应用,如何具体应用呢?就要通过大数据的桥梁。”中国工程院院士谭建荣表示,这是工业大数据的概念,数字化、网络化、智能化是制造业创新的重要途径和共性技术,以此为主线,必然形成工业大数据,需要用大数据技术、平台以及应用。

    工业大数据的特点也有大数据共性的一些特点,从现在的发展趋势看,主要是四个趋势。谭建荣介绍说,分别是从低价值分析发展到智能化挖掘,从批量化处理发展到实时化计算,从大规模推送发展到个性化追踪,从结构化数据发展到异构化的信息,

    “工业大数据有四个特点,就是智能化、实时化、工业化和异构化。”谭建荣梳理了几大关键技术需要攻克和提升,包括工业思维大数据形式化表达技术、工业知识大数据智能化挖掘技术、工业高速数据流的实时处理技术、工业模糊客户需求大数据分析技术,工业设计资源共享大数据集成技术等。

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