邬贺铨：大数据驱动与互联网思维（3）

物联网及窄带物联网

互联网发展的另一种趋势是物联网。物联网的底层借助无线射频识别技术（RFID）和传感器等实现对物件的信息采集与控制，通过通信网络汇集信息。搜集信息的目的是为了分析和决策。所以，物联网是互联网从连接人到连接物的应用拓展。物联网自2008年金融危机之后广受关注，但其的发展和普及并不令人满意。其原因在于，没有合适的传输手段。智慧城市等应用需要低功耗广域物联网，而WIFI、蓝牙技术、光纤和移动通讯网络虽可用，但难以满足可靠性和低功耗、低成本的要求，因此，目前接入到运营商网络的物联网终端仅有6%。

2016年6月，在韩国釜山召开的3GPP物联网标准会上通过了一个窄带物联网标准NB-IOT。它是在运营商的频率上挤出一个频段200kHz，用正交频分多址技术划分为多个子载波，支持多个物联网连接，采用一些先进技术，每个信道容量能达到几十到几百kb。它有四大特点：一是广覆盖，在同样的频段下比现有的网络增益高20dB，覆盖面积扩大100倍。二是大连接，一个扇区能支持10万个连接，比现网高出50-100倍。三是低功耗，终端模块功耗为2G的1/10，待机时间可长达10年。四是低成本，单个接连模块目标1美元。未来，窄带物联网将为低功耗广域物联网应用开辟一个很好的前景。

可穿戴设备的应用

谷歌研发出一个眼镜，摸一下镜框，就能翻页。挂在胸前的手机可投影到手臂上，那么在手臂上就可以浏览手机信息。还有的公司研制出蓝牙钢笔，它可使记录在纸上的信息同步传送到手机上。另外，百度也开发了一个眼镜，一边是摄像头，一边是送受话器，它将你看到的东西送到云端，搜索之后，给以解释，实现了所见即所知。习近平总书记曾说，要让互联网发展成果惠及13亿中国人民。那么，我国13亿人中有残疾人，他们怎么上网呢？盲人阅读的书本是凹凸不平的，而屏幕不可能凹凸不平，怎么办？手指阅读器。手指上戴上一个装有摄像头的指环，手指指到哪个词，指环就自动读取，甚至还可以翻译出来。盲人不知道手指指到哪里？不要紧，有震动功能，每翻一页，指环会把手指挪到第一个词上，读完一个词再引导到下一个词。

增强现实和虚拟现实的应用。比如，你在商场试穿一条红裙子时，还想试试蓝色的，不一定要换，只需要对着镜子说我要换成蓝色的，那你想换成什么颜色就会换成什么颜色，甚至还可以修改这条裙子的款式。这就是虚拟现实与增强现实的结合。另外，还可以利用虚拟现实培训工人。不会修汽车的工人戴上眼镜，跟着眼镜的指示，一步一步完成汽车修理的工序。阿里公司还希望将虚拟现实用在购物上，把手机当成眼镜，进行日常消费。总之，现在各种各样的视频宽带化促进了大数据的出现。

大数据、大数据技术及其应用

2008年世界上平均每个网民每个月下载1G，2014年平均下载10G。现在，全球新产生的数据量年增40%，全球信息总量每两年就可以翻一番。2015年全球新产生的数据量是8.2ZB，可以装满2600亿个32GB存储容量的iPad，这些iPad可以堆砌起9座中国长城。到2020年，全世界新产生数据量将达到40ZB，如果把它们全部存入蓝光光盘，那么这些光盘的重量相当于424艘10万吨以上的尼米兹号航母的重量。

什么是大数据？大数据没有权威的定义。可以说，大数据代表了由大容量、快速增长和多样性表征的、需要特定技术和分析方法将其转换为有价值的信息资产。大数据首先是量很大，其次是变化很快，再有变种很多。Word、Excel表达的数据是结构化数据，视频、照片就是典型的非结构化数据。仅是大、快、变不足以说明大数据有用，关键是价值。严格来讲，大数据价值密度低，也就是说，大数据中的大部分都是垃圾，要通过沙里淘金、海里捞针，把有价值的数据挖掘出来，正因为有一定难度，所以才珍贵。

大数据挖掘，首先要有数据资源，以便技术采集。其次，根据需要处理的数据的不同，使用不同的数据库。然后在后台，还需要一些大数据挖掘软件和方法来支撑。在这一过程中，建模是比较难的，不过目前美国MIT大学提出了自动建模方法。

人工智能与深度学习。举个例子。2012年10月，微软研究院院长里克·雷斯特博士在天津的演讲中，介绍语音机器翻译技术。这种技术基于上百万网页素材和大数据及深度神经网络技术，将演讲者所说的英文实时翻译成中文，并用演讲者的声音和文字展示出来。谷歌人工智能阿尔法狗（AlphaGo）在与李世石进行人机围棋大战中，用的是同样的技术。这是大数据技术的应用。

信息融合和信息抽取。举个例子，我们可以将拍摄、搜集的大量古罗马遗址照片，通过信息融合技术拼接起来，这样就可以还原一个古罗马。另外，为突出视频或图片中我们所感兴趣的东西，可以屏蔽其他无关内容。大数据利用信息融合技术，从时空分布的信息中综合出一个全局的观念，它利用信息抽取技术，从复杂的信息中突出我们所感兴趣的部分，这就是大数据分析。它使我们有全局的观念，也能让我们感受到所关注的东西。

大数据的虚拟化和可视化。为了确诊患者的肺部病症，医生可能要看几百张、几千张CT扫描图，工作量、难度都很大。现在通过大数据技术把这些CT扫描图合成一个虚拟肺，之后医生就可以综合观察患者的肺部问题。大家知道，在乳腺癌活检中最难的是如何真正找出有癌细胞的位置，这非常考验医生检测的准确率。美国一个高中生，与一家医院合作，以机器学习算法分析760万乳腺癌患者的数据，设计了定位活检乳腺癌细胞的算法，位置准确率达96%。

大数据，不是我们收集了大量的数据，将一大摞文件、图表交到领导手上，而是必须要通过大数据挖掘，最后得出一张图、一张表、一个视频、一句话，成为最简明的决策数据。

人工智能的发展

大数据离不开人工智能。20世纪50年代，美国学者提出人工智能概念，认为依靠计算机能力，就可以谱写被认可的乐曲，写小说等。但是，这些都没有实现。后来，又提出专家系统，它是把多个专家的经验输入计算机，就好比把很多名医的处方结合在一起。专家系统的出现，把人工智能向前推进了一步，但它永远只是模仿，无法超越专家。现在，人工智能可以学习。人类跟其他动物的区别就在于人类会学习。专家系统只显示出专家曾经做过什么，不会比专家更好，但现在它能学习，就会比专家更好。比如刚才提到的阿尔法狗，它利用现存于人类数据库中的围棋棋谱，通过自我对局3000万盘的方式学习、训练，得到了完整的围棋程序，最终战胜了围棋大师李世石。这就是因为人工智能会学习。

随着“大智移云”时代的到来，人工智能从高大上走向接地气。人工智能的应用范围很广，目前包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

现在，信息技术发展走到了一个新时代——“大智移云”时代。何谓“大智移云”？具体说来，“大”是指大数据，“智”是指智能化、物联网，“移”是指移动互联网，“云”是指云计算。知名市场调研机构IDC公司曾经发布的一份报告显示，创新平台分为三个阶段：1985年以前，全世界以计算机为创新平台；2005年以前，全世界以互联网为创新平台；到2020年以前，移动宽带、云服务、社交应用和大数据将成为新的创新平台。预测“大智移云”将支撑2020年全球信息产业收入的40%和增长份额的98%。