數據洪流與雲計算怎樣改變人類的生活？
維克托·邁爾·舍恩伯格曾在《大數據時代》一書里前瞻性指出，大數據帶來的數據風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型。縱觀近幾年的商業浪潮，毫無疑問，他的預言正悄然變成現實。
2018年8月10-12日舉行的首屆世界科技創新論壇上，來自各方的專家學者共同探討了數據洪流和雲計算對社會的深刻影響，既有宏觀的討論，又有涉及當下社會熱點的討論，例如公有雲和私有雲誰更安全，P2P為何生不逢時，下一個萬億級市值的企業會出現在什麼領域等等。本文先擇其亮點記錄，後附專家發言整理稿。
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首屆世界科技創新論壇，來自各方的專家學者
嘉賓發言亮點：
1、全國社會保障基金理事會原副理事長王忠民說，雲計算改變了社會的生產和組織方式。當今世界前十的公司都是開源的，因為這個時代的生產組織體系發生根本性轉化。誰不開源就會被打敗，開源形成了今天的社群，開源實現了社會創新的迭代，只有開源才能保證永不失敗。
2、微軟全球資深副總裁洪小文在會上提出了一個重要的觀點，公有雲比私有雲安全。他將公有雲比作銀行保險箱，「家裡有很多珠寶和現金時，你不會放在家裡，而是會放在銀行保險箱」。當一個企業的數據中心或者應用受到黑客攻擊時，平均在142天後才會知道。在遇到相同情況下，公有雲比私有雲更安全。
3、科大訊飛高級副總裁胡郁說，人工智慧的發展，得益於數字洪流的不斷進步。如果沒有基礎設施，如雲計算、大數據，我相信人工智慧不會取得如此突飛猛進的發展。
4、深圳市東方富海投資管理有限公司董事長陳瑋預測，未來如果有一萬億美金、一萬億人民幣市值的企業，只有可能來源於兩類行業：一類是大數據和雲，包括人工智慧；一類是生命科學和醫療。P2P原本是想幫助老百姓找到優質的資產。但它錯在時機，不應該這麼早放開。因為此時的大數據、雲計算不夠發達，判斷資產的能力還不夠。
5、SAS亞太區CTO Deepak Ramanathan 提到，「我們現在處於一個非常有趣的時點，估計每一百年才有這麼有趣的一個時點。人類社會在跨步往前跑，正如同1800年前工業革命剛剛啟動時，我們現在正處於AI要啟動的時點。」
參與討論的嘉賓發言整理稿：
王忠民：雲計算改變了社會的生產和組織方式
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全國社會保障基金理事會原副理事長
王忠民
全國社會保障基金理事會原副理事長王忠民首先舉到兩個例子，一個是人類歷史上首家市值超過萬億美元的蘋果公司。在數字化時代，它將手機完美地打造成人類的智能助手，並通過無數次的迭代、更新和演變，穩居智能移動端設備行業的龍頭老大。另一個是成功應用雲計算，贏得市值回報超過一千億美元的亞馬遜和微軟公司。由此可見，雲計算的強大有目共睹，其商業魅力在今日仍然大放異彩。
他指出，正是由於從計算機到移動端數字化的實現，才產生如此多的場景應用和投資邏輯，無數追隨數據洪流的投資者們因此獲得紅利。當今的物聯網，基於數據邏輯將物鏈接起來，實現物的自表達、自傳遞和自系統化。當連接人的互聯網與連接物的物聯網交替融合時，數據就能越過一切邊界進行傳遞，我們將此形象地比喻為「數字穿牆」。
C端的數字化推廣初具規模，其商業邏輯在全球範圍內已經實現，並由此誕生出眾多量級公司，如Google、亞馬遜、Facebook等。而B端數字化的實現困難重重，不僅要克服自身的企業業態和組織業態，還需要突破過去管理它的制度體系。這是一條新的商業路徑。
另一條路徑，用英文字母「ABCD」表示，A是人工智慧，B是區塊鏈，C是Cloud，D是大數據。如果我們用「ABCD」四個字來看這個時代，無非是展現數據洪流來時用什麼技術、什麼邏輯，什麼軌跡，什麼方法去掌握這個數字化時代。
除了適應數據洪流外，雲計算為我們的生活帶來了什麼？王忠民給出了答案，雲改變了社會的生產和組織方式。當今世界前十的公司都是開源的，因為這個時代的生產組織體系發生根本性轉化。誰不開源就會被打敗，開源形成了今天的社群，開源實現了社會創新的迭代，只有開源才能保證永不失敗。
洪小文：公有雲比私有雲安全
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微軟全球資深副總裁洪小文
微軟全球資深副總裁洪小文在會上提出了一個重要的觀點，公有雲比私有雲安全。他將公有雲比作銀行保險箱，「家裡有很多珠寶和現金時，你不會放在家裡，而是會放在銀行保險箱」。
Gartner曾發表過一個研究報告，不論公有雲還是私有雲，當一個企業的數據中心或者應用受到黑客攻擊時，平均在142天後才會知道。在遇到相同情況下，公有雲比私有雲更安全。因為除了自身系統的監控外，還有公有雲也可以起監控功能。
隨著人工智慧、大數據、雲計算的成熟，每個公司都會面臨數字轉型。在此過程中需要注意四點，第一，不論是to B 還是 to C公司，利用「Al、Big data和cloud」技術對產品和服務進行迭代和升級。第二，利用「Al、Big data和cloud」技術拉近與顧客之間的距離，讓消極的智能客服轉變為積極的營銷手段。第三，利用「Al、Big data和cloud」技術提高公司的運行效率。第四，利用「Al、Big data和cloud」技術，實現公司最大資產，即員工潛力的最大化。
隨著技術不斷的創新，高科技運用場景越來越多，監控因此顯得更加重要。科技改變世界的同時，世界也會管著你。不管用ABCD解釋，還是場景解釋或者其他各種演算法，其實都在表明，數據洪流時代，企業找到了最有效的技術解決手段，找到了最好的商業群體，因此讓人類生活地更加方便與幸福。
胡郁：人工智慧的發展得益於雲計算、大數據的不斷進步
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科大訊飛高級副總裁胡郁
「人工智慧的發展，得益於數字洪流的不斷進步。如果沒有基礎設施，如雲計算、大數據，我相信人工智慧不會取得如此突飛猛進的發展。」科大訊飛高級副總裁胡郁在世界科技創新論壇上如此表示。
以前談論大數據，我們關注數據的相關性。當時流行的大數據理論認為，數據之間互相依存的聯繫能創造很多事情。經過10多年的發展，人工智慧在大數據的基礎上發展起來。大數據的理論發生了改變，從相關性變成了邏輯性。數據之間的邏輯是由人填補，比如一項圖像識別或者語音識別功能，需要先採集大量數據。數據之間的邏輯性由人為控制，用來訓練語音和圖像的識別能力。只有當大數據加入人的智慧後，才能成為人工智慧的根基。
談及人工智慧的應用，胡郁認為，有兩類客戶非常期待通過雲計算獲得人工智慧。一類是大企業，特別是傳統企業，比如說，不太懂人工智慧的家電廠商、汽車廠商，以及人工智慧領域人才匱乏的互聯網廠商。另一類是人工智慧應用的開發者。因為創新的門檻太高，不可能每個開發者都建立自己的人工智慧的系統。但通過開放的平台，可以低成本地利用雲計算和大數據，獲取各種成熟的語音識別、圖像識別的演算法。
陳瑋： P2P生不逢時，此時的大數據、雲計算不夠發達，判斷資產的能力還不夠
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深圳市東方富海投資管理有限公司董事長陳瑋
「P2P原本是想幫助老百姓找到優質的資產。但它錯在時機，不應該這麼早放開。因為此時的大數據、雲計算不夠發達，判斷資產的能力還不夠。它只是一個撮合平台，當兩頭信息不對稱，P2P本身對風控體系無法把握時，就會暴露出各種問題。」深圳市東方富海投資管理有限公司董事長陳瑋說道。
最近P2P跑路特別厲害。中國有一個奇怪的情況，M2是全世界最多，但是中國民營企業面臨兩個特別難的問題，第一個民營企業融資特別難，第二個民營企業融資特別貴，當然包括個人融資。但是P2P加上區塊鏈技術的應用，可能解決未來中國融資難的問題。比如，通過大數據投資者知道每一個企業的財務情況，知道每一個企業管理層既往的行為、職業道德、收入、員工、技術、投資者自己就有能力判斷要不要投了。如果大數據應用場景足夠好，可能現在P2P的問題不是問題。
未來的中介，隨著大數據和雲計算的應用，未來中介化的機構大量會消失，企業會做的越來越精，包括我們做投資的可能未來的生態都會發生很大的變化，可能不需要這麼多的人，甚至我們這個行業都會消失，因為中介包括銀行的機構就是因為信息不對稱和所謂的管制門檻來做的，如果所有的有限合伙人都知道公司的發展前景、管理層經歷、性格、待人態度自己就能判斷要不要投了，而不是人為因素。
對於大數據和雲計算，陳瑋提出了兩個未來趨勢。首先，數據就是資源，比傳統意義上的資本、技術和人才更為重要。其次，如果企業不重視雲計算，那麼企業可能會走向沒落。一個新型產業出現一定是基於數據和雲計算。未來如果有一萬億美金、一萬億人民幣市值的企業，只有可能來源於兩類行業：一類是大數據和雲，包括人工智慧；一類是生命科學和醫療。
但是有兩個值得關注的問題：第一個是所謂數據洪流會產生很多的垃圾，有很多失真的信息在這個裡面，做到去偽求真數據分析非常重要，特別在金融上的應用。比如，統計深圳各個區的人口，從不同的口徑，從交社保的、從做銀行貸款、開戶的統計，把各個區的人口加起來大概有4500萬人，但是經過大數據公司清洗，我們會發現常駐人口，甚至在6個月以上的，可能有2400萬人，他把重複的、無效的數據取掉，這是特別重要的，否則數據太多會造成堵塞、垃圾會造成無效。
第二個是應用的監管，怎麼樣去監管。比如說在深圳，一個人早上離開家到辦公室，到晚上回家，會被攝像頭抓300多次，數據可以看到我的軌跡。現在大家會注意到，為什麼一線城市包括二線城市社會治安好了非常多，就是大數據的應用前景，但是大數據帶來另外一個問題，會不會傷害個人的隱私，會不會被非法機構獲取和應用。但是向好的說，未來大數據一定會在金融領域帶來快捷、便宜、安全的金融服務，這才是Fintech最終利用大數據和雲計算在這個領域領域給人們帶來的福利。
Deepak Ramanathan：現在處於AI啟動的時點 人類社會跨步向前跑而非走
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SAS亞太區CTO Deepak Ramanathan
SAS亞太區CTO Deepak Ramanathan 提到，「我們現在處於一個非常有趣的時點，估計每一百年才有這麼有趣的一個時點。人類社會在跨步往前跑，正如同1800年前工業革命剛剛啟動時，我們現在正處於AI要啟動的時點。」
他認為，過去的製造業中，大部分的數據分析工作都在線下進行，比如說質檢部門在線下分析產品質量。而在未來，數據生成後，數據分析也會同時完成。例如，智能手機涵蓋AI演算法，其中也有機器學習的部分。它會記錄下你使用的各種信息，並同時發送給中央資料庫，然後進行分析。
關於未來，Deepak Ramanathan 表示， AI技術涉及很多社會、政治等問題。失業是目前人們比較關注的問題。此外，如何培養人才、培訓員工，未來五年會產生哪些新的崗位，都有極大的挑戰性。在AI的世界，什麼可以做，什麼不可以做，應該依賴政府監管，還是依靠行業自律，這將是未來兩到三年內我們亟待回答的問題。
編輯：熊平
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