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字化、數智化的系統性機會。而大數據基建對于加速數字化轉型有著非常重要的作用。

在12月10日由電子工業出版社和CIO時代聯合主辦，《中國信息化》雜志社協辦，新基建創新研究院作為智庫支持單位的“第七屆中國行業互聯網大會暨CIO班16周年年會”中，星環科技呂品聚焦大會主題“數字化賦能產業大變革”發表主題演講——《大數據基建加速數字化轉型實踐》。以下是演講實錄：

各位領導和嘉賓，大家上午好。星環科技從2013年開始進行大數據基礎軟件研發，主要做基礎軟件賦能各行各業數字化轉型的實踐工作。大數據，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據列為七項之一。

大數據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年全國數字經濟規模39萬億，占GDP比重38.6%，增速達GDP增速3倍左右，產業數字化規模31.7萬億。全球有67%以上企業以及國內有50%以上企業把數字化轉型作為戰略核心。為什么都去做數字化轉型？原因有三：

第一是市場環境變化，國內外經濟形勢，競爭激烈，內卷嚴重，需要對數據做全面分析，才能在創新和成本上做到極致。

第二在消費互聯網更明顯，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，這些都需要數據支撐。

第三是生態運營，柔性生產的概念提出后供應鏈快速變化，企業間信息交互頻繁，需要數字化去支撐。大時代背景，數字經濟督促企業進行數字化轉型。

大數據在數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，要把海量數據進行歸集進行融合，再高深就是共享交換，但還是停留在數據處理的層面。

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。數據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，以數據驅動達到認知智能，靠系統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據進行歸集，把故障預測和基于故障做最合理的改進修理方式，大數據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。

大數據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。星環科技有幸參與上海市大數據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。政府使用側重數據歸集、流通和共享，上圖中最下面的基礎是大數據，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據收集放到一起做交換，再到后面做數據治理，形成資產目錄，各個委辦局可直接從大數據平臺上拿治理好的數據集。第三步構建了一系列政務應用，不僅是數據提供方，也是深度和應用進行結合，應用后臺大數據平臺之上，成為了運營平臺。

第二，以大型綜合集團為例。集團使用大數據側重在兩個方向：從集團本身層面，想要做跨板塊/跨領域的全集團數據融合。業財一體化現在很火，以前管財務，但財務數據很多時候是智慧型，業務走一、兩個月，財務數據才慢慢歸集，現在集團總部更希望把業務系統、財務系統進行融合，業務庫存有變化，財務指標立馬實時跳動，這就是總部級的業財一體。

從板塊層面，化工板塊和能源板塊偏生產，用到數字孿生概念，希望通過大數據技術構建完整的工業互聯網，把物理工廠數據映射到虛擬世界，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，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、航線優化都需要歷史數據的手機、歸集和分析，依托數據做新的決策。軌交行業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，設備出現故障，攝像頭自動識別，甚至能推斷哪段出現問題，工人只需定點針對故障段進行檢修，降低成本。

第四，交通/能源行業是垂直領域，側重場景。現在最多的是發電預測，以前電網是火電水電，發電較穩定，新能源后發電量很不穩定，并網消納也會有很大難度，尤其光伏發電企業對發電預測是非常關注，需要有預測數據和算法能夠精確未來一段時間的發電情況，同時跟電網進行有效溝通。這些都需要大量歷史數據，以及內部發電情況和外部氣象數據、用電數據的綜合分析，幫助發電企業構建發電模型會匯聚企業內部數據，聯合政府單位的氣象數據進行聯合分析。除預測外，發電設備/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象，就可從故障樹里中找到解決辦法。 

第五，公共衛生。既像政府又像企業，數據供給方面需求量大，是否能夠把病例進行共享，增強病例集，如打通各科室的數據和信息化中心。能否構建醫院級的CDR、MDR臨床數據中心、運維數據中心以及實現跨醫院構建層面的聯合。在數據共享交換層面需求強烈，整個邏輯是做數據歸集和數據治理形成數據資產，涉及病人隱私，數據做到跨醫院共享還不能直接共享，也就是在符合數據安全流通的前提下，數據不能直接放到一起，但通過模型共享結果，不共享數據最原始的數據明細。這些已經在醫院、政府、金融、電力跨行業合作起來，這個層面更像政府的數據交換。

大數據都是作為其中的一個底座和基建，如果沒有大數據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，大數據已經融入到大家生活中，像真真實實的基建一樣在數字化轉型過程中被使用了起來。

大數據技術全面助力數字化轉型。從最下面數據產生開始，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據，這些數據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，做資源統管。再上面把大數據技術作為PaaS層能力，包括計算能力、存儲能力，把它構建在云環境上，形成三個中心。第一個中心是偏向數據服務維度，數據的匯聚、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；第三是構建業務應用系統。

星環科技的平臺可以提供便利的開發工具鏈或者應用市場的應用共享能力，方便大家在數據平臺上快速構建出基于數據的應用，形成三大服務中心。這三大服務中心對外共享開放，提供數據維度的共享，對應的是數據服務，模型維度共享對應的是AI，應用的共享對應的是應用。做完數據分析后，不是被動告訴結果，未來要根據結果自動反向控制生產側的設備，通過下面的數據流分析出模型，進行自動推理之后，做控制流，反向控制生產，大數據技術貫穿數據全生命周期，全面助力數字化轉型。

以上是我今天分享的內容，謝謝大家。