【CIO班16周年年會精彩回顧系列】 星環(huán)科技呂品:大數(shù)據(jù)基建加速數(shù)字化轉型實踐
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后疫情時代,所有人都知道——新基建不再是一個轉瞬即逝的“風口”,而是中國整個經濟社會轉向數(shù)字化、數(shù)智化的系統(tǒng)性機會。而大數(shù)據(jù)基建對于加速數(shù)字化轉型有著非常重要的作用。
在12月10日由電子工業(yè)出版社和CIO時代聯(lián)合主辦,《中國信息化》雜志社協(xié)辦,新基建創(chuàng)新研究院作為智庫支持單位的“第七屆中國行業(yè)互聯(lián)網大會暨CIO班16周年年會”中,星環(huán)科技呂品聚焦大會主題“數(shù)字化賦能產業(yè)大變革”發(fā)表主題演講——《大數(shù)據(jù)基建加速數(shù)字化轉型實踐》。以下是演講實錄:
各位領導和嘉賓,大家上午好。星環(huán)科技從2013年開始進行大數(shù)據(jù)基礎軟件研發(fā),主要做基礎軟件賦能各行各業(yè)數(shù)字化轉型的實踐工作。大數(shù)據(jù),如今是像水、電一樣是非?;A的基建設施,新基建中明確把大數(shù)據(jù)列為七項之一。
大數(shù)據(jù)基建在新基建大范疇之下,2020年3月份首次被公開報道,迅速火熱起來,投入資金人力很多,2021年11月份進行了總結。
2020年全國數(shù)字經濟規(guī)模39萬億,占GDP比重38.6%,增速達GDP增速3倍左右,產業(yè)數(shù)字化規(guī)模31.7萬億。全球有67%以上企業(yè)以及國內有50%以上企業(yè)把數(shù)字化轉型作為戰(zhàn)略核心。為什么都去做數(shù)字化轉型?原因有三:
第一是市場環(huán)境變化,國內外經濟形勢,競爭激烈,內卷嚴重,需要對數(shù)據(jù)做全面分析,才能在創(chuàng)新和成本上做到極致。
第二在消費互聯(lián)網更明顯,用戶行為體驗碎片化,需求端的變化要求整個供應鏈更快速多變,這些都需要數(shù)據(jù)支撐。
第三是生態(tài)運營,柔性生產的概念提出后供應鏈快速變化,企業(yè)間信息交互頻繁,需要數(shù)字化去支撐。大時代背景,數(shù)字經濟督促企業(yè)進行數(shù)字化轉型。
大數(shù)據(jù)在數(shù)字化轉型有三個階段進展。
第一階段:計算存儲查詢,相對比較原始,要把海量數(shù)據(jù)進行歸集進行融合,再高深就是共享交換,但還是停留在數(shù)據(jù)處理的層面。
第二階段:感知智能,更多場景化,各種圖像/視頻識別,在自然語言處理/語音客服場景用的較多。數(shù)據(jù)作為生產要素采集后,針對特定圖像,再基于某些場景識別內容,可以跟生產側的傳感器聯(lián)動起來,傳感器作觸角,做到感知智能。
第三階段:認知智能,提供輔助能力,以數(shù)據(jù)驅動達到認知智能,靠系統(tǒng)能夠理解認知思考并且推理知識,這個階段會以知識圖譜場景為核心,在一些企業(yè)客戶/政府客戶構建對應的知識圖譜,如:在做的圖譜針對設備把所有歷史故障數(shù)據(jù)進行歸集,把故障預測和基于故障做最合理的改進修理方式,大數(shù)據(jù)在過程中是場景基礎,基建在前面提供重算能力,在中間提供非結構化處理,在后面構建知識圖譜,都是基礎能力。
大數(shù)據(jù)技術在五大領域應用,在航空、智慧工廠、交通、水利、電網、政府、充電樁的場景都參與構建。
第一,政府領域。星環(huán)科技有幸參與上海市大數(shù)據(jù)中心底層平臺的支撐和建設,支撐了包括隨申碼在內的諸多應用場景。政府使用側重數(shù)據(jù)歸集、流通和共享,上圖中最下面的基礎是大數(shù)據(jù),第一層計算存儲和網絡,上面提供的能力形成了三層,叫歸集能力、共享開放能力、計算分析能力,最開始把各委辦局的數(shù)據(jù)收集放到一起做交換,再到后面做數(shù)據(jù)治理,形成資產目錄,各個委辦局可直接從大數(shù)據(jù)平臺上拿治理好的數(shù)據(jù)集。第三步構建了一系列政務應用,不僅是數(shù)據(jù)提供方,也是深度和應用進行結合,應用后臺大數(shù)據(jù)平臺之上,成為了運營平臺。
第二,以大型綜合集團為例。集團使用大數(shù)據(jù)側重在兩個方向:從集團本身層面,想要做跨板塊/跨領域的全集團數(shù)據(jù)融合。業(yè)財一體化現(xiàn)在很火,以前管財務,但財務數(shù)據(jù)很多時候是智慧型,業(yè)務走一、兩個月,財務數(shù)據(jù)才慢慢歸集,現(xiàn)在集團總部更希望把業(yè)務系統(tǒng)、財務系統(tǒng)進行融合,業(yè)務庫存有變化,財務指標立馬實時跳動,這就是總部級的業(yè)財一體。
從板塊層面,化工板塊和能源板塊偏生產,用到數(shù)字孿生概念,希望通過大數(shù)據(jù)技術構建完整的工業(yè)互聯(lián)網,把物理工廠數(shù)據(jù)映射到虛擬世界,虛擬世界工廠也能夠反扣回物理工廠。
第三,交通領域側重于具體行業(yè),側重具體場景。舉例:東航、春秋航空會有具體場景,客戶體驗提升、航線優(yōu)化都需要歷史數(shù)據(jù)的手機、歸集和分析,依托數(shù)據(jù)做新的決策。軌交行業(yè)會涉及到設備長期的運營運維、車廂檢修、線路巡檢,在地鐵車廂上裝攝像頭,設備出現(xiàn)故障,攝像頭自動識別,甚至能推斷哪段出現(xiàn)問題,工人只需定點針對故障段進行檢修,降低成本。
第四,交通/能源行業(yè)是垂直領域,側重場景?,F(xiàn)在最多的是發(fā)電預測,以前電網是火電水電,發(fā)電較穩(wěn)定,新能源后發(fā)電量很不穩(wěn)定,并網消納也會有很大難度,尤其光伏發(fā)電企業(yè)對發(fā)電預測是非常關注,需要有預測數(shù)據(jù)和算法能夠精確未來一段時間的發(fā)電情況,同時跟電網進行有效溝通。這些都需要大量歷史數(shù)據(jù),以及內部發(fā)電情況和外部氣象數(shù)據(jù)、用電數(shù)據(jù)的綜合分析,幫助發(fā)電企業(yè)構建發(fā)電模型會匯聚企業(yè)內部數(shù)據(jù),聯(lián)合政府單位的氣象數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析。除預測外,發(fā)電設備/光伏板設備整個生命周期管理是非常關注,設備故障預測、設備進行維護,以前是老帶新模式,知識難傳承。把故障知識匯總構建成故障樹,新人只需客觀描述故障現(xiàn)象,就可從故障樹里中找到解決辦法。
第五,公共衛(wèi)生。既像政府又像企業(yè),數(shù)據(jù)供給方面需求量大,是否能夠把病例進行共享,增強病例集,如打通各科室的數(shù)據(jù)和信息化中心。能否構建醫(yī)院級的CDR、MDR臨床數(shù)據(jù)中心、運維數(shù)據(jù)中心以及實現(xiàn)跨醫(yī)院構建層面的聯(lián)合。在數(shù)據(jù)共享交換層面需求強烈,整個邏輯是做數(shù)據(jù)歸集和數(shù)據(jù)治理形成數(shù)據(jù)資產,涉及病人隱私,數(shù)據(jù)做到跨醫(yī)院共享還不能直接共享,也就是在符合數(shù)據(jù)安全流通的前提下,數(shù)據(jù)不能直接放到一起,但通過模型共享結果,不共享數(shù)據(jù)最原始的數(shù)據(jù)明細。這些已經在醫(yī)院、政府、金融、電力跨行業(yè)合作起來,這個層面更像政府的數(shù)據(jù)交換。
大數(shù)據(jù)都是作為其中的一個底座和基建,如果沒有大數(shù)據(jù)技術在下面作為支撐,作為計算基礎組件,上面一系列應用都無從談起,大數(shù)據(jù)已經融入到大家生活中,像真真實實的基建一樣在數(shù)字化轉型過程中被使用了起來。
大數(shù)據(jù)技術全面助力數(shù)字化轉型。從最下面數(shù)據(jù)產生開始,一般是手機/生產線的傳感器/路由器設備,它們會產生一系列數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是分布式的分散在終端,我們要通過一些手段采集到云端,在云端首先構中心底座用來匯聚所有硬件資源,包括存儲、計算、GPU的算力資源,構建第二層云平臺,做資源統(tǒng)管。再上面把大數(shù)據(jù)技術作為PaaS層能力,包括計算能力、存儲能力,把它構建在云環(huán)境上,形成三個中心。第一個中心是偏向數(shù)據(jù)服務維度,數(shù)據(jù)的匯聚、治理、指標化;第二是往感知認知領域,構建知識圖譜、智能標簽的場景;第三是構建業(yè)務應用系統(tǒng)。
星環(huán)科技的平臺可以提供便利的開發(fā)工具鏈或者應用市場的應用共享能力,方便大家在數(shù)據(jù)平臺上快速構建出基于數(shù)據(jù)的應用,形成三大服務中心。這三大服務中心對外共享開放,提供數(shù)據(jù)維度的共享,對應的是數(shù)據(jù)服務,模型維度共享對應的是AI,應用的共享對應的是應用。做完數(shù)據(jù)分析后,不是被動告訴結果,未來要根據(jù)結果自動反向控制生產側的設備,通過下面的數(shù)據(jù)流分析出模型,進行自動推理之后,做控制流,反向控制生產,大數(shù)據(jù)技術貫穿數(shù)據(jù)全生命周期,全面助力數(shù)字化轉型。
以上是我今天分享的內容,謝謝大家。
(審核編輯: 小王子)
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