大数据创新任重道远
来源：人民邮电报
“数据融合需要标准规范先行，实现数据可见性、数据易理解性、数据可链接性、数据可信性、数据互*作性和数据安全性。”我国工程院院士邬贺铨在近期举办的“永不落幕的数博会”2020系列活动——“大数据产业生态创新发展高峰会”上表示。
那么，什么是数据可见性、数据易理解性、数据可链接性、数据可信性、数据互*作性和数据安全性？
邬贺铨通过举例来解释，数据可见性方面，在以色列特拉维夫，把城市内所有交通**头拍摄的**在实时合成完整的城市交通**之后，看到这个**就像城市的坐着直升机俯视这个城市一样，能够看到不同时间用不同颜色标注交通管制、交通事故的情况，并实时通过5G、4G网络发送给行人、驾驶员，优化城市交通情况；数据易理解性方面，在抗击****疫情期间，肺部CT影像是****确诊的重要手段，但疑似病例的肺部往往需要拍300多张CT，而大数据可以把300多张CT照片还原为一个肺，这样医生就可以看到肺部有没有纤维化，了解肺周边情况；数据可链接性方面，要展示去年和今年的欧洲航空情况，可以把所有航空公司的飞行数据链接起来，形成整个区域飞行情况的数字孪生的交通镜像；数据互*作性方面，很多古罗**遗址散落在现代建筑之中，如果想看古罗**情况，可以把这些遗址照片合成一个**，把时空分散的照片组合起来，生成一个反映古罗马街景的**。对于数据可信性，邬贺铨认为，如果数据本身是不全面的或存在很多差错，那这个数据挖掘是没有价值的，这就需要数据质量管理技术，按照规定程序适当标记、保存和记录数据，在寿命周期内保护数据。而数据安全性，需要实现精细化权限管理和**，定期评估分类标准并测试合规性。
“数据挖掘首先要建数据模型，而建数据模型需要了解模型开发背景和用途，以及谁来训练模型、这些数据从哪来、模型运用的效果如何，需要关注算法的完整性、可解释性、公平性和适应能力。同时，模型开发完成后还需要不断地检验、迭代和完善。”邬贺铨表示，目前，人工智能的算法经历了两次迭代，经历了从知识驱动到数据驱动的变革，但仍然不够完善，因为目前很多大数据应用仍然处于“大数据、大算力、小任务”的情况，而**的情况应该是“小数据、小算力、大任务”，这就需要人工智能向第三代发展，实现知识与数据双驱动。
邬贺铨认为，当前“大数据、大算力、小任务”的情况主要是指有非常多的数据和非常强的计算能力，但最后只完成了一件很小的事情，而且稳定性不够、可解释性差、应用场景窄。要想实现“小数据、小算力、大任务”，不仅需要提升人工智能算法，还需要提升大数据分析能力。而大数据分析不能只靠中心云，还要使用边缘云，因为边缘云可以就近处理数据，能够适用于对数据试验敏感的业务。
“智慧城市管理和工业互联网应用中有很多需要数据融合的应用场景，多元异构的数据融合能够盘活数据，通过数据挖掘提升数据的价值，发挥数据作为生产要素的作用。”邬贺铨表示，数据只有融合才有价值，但融合就涉及隐私和商业秘密保护问题。
“每个企业都希望利用其他企业的数据，却不一定愿意把自己的数据共享，因为觉得是商业秘密。那数据怎么融合？怎么做到既融合又不泄露每个企业的商业秘密？”邬贺铨表示，目前有很多解决方案，比如采用多方计算方式。此外，大数据分析有很多软件，其中有很多开源软件，但开源软件漏洞多，而且版本升级频繁，需要检查软件的安全性。
“大数据创新任重道远。”邬贺铨最后强调，数据挖掘和人工智能分析要面对海量处理能力、云边端协同、建模、小数据、人与数据融合、数据自身安全、隐私和商密保护等挑战，因此需要从基础理论跟工程实践多方面研究数据价值挖掘的问题，开发出更高效的大数据和人工智能分析技术。
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