优势与劣势：
疫情实时大数据报告、新冠肺炎确诊患者同行查询、新冠肺炎AI辅助诊疗体系……新冠肺炎疫情发生以来，一个个大数据相关产品层出不穷。如何利用先进的工具和方法助力抗疫，是当前推进疫情防控工作的关键问题之一。而大数据作为一项现代化技术和手段，具有诸多优势，充分利用大数据技术能有效增强疫情防控力度。电子科技大学大数据研究中心主任周涛教授一直在研究大数据，他27岁就曾经是中国最年轻的教授之一，他也曾经是中国青年科技奖最年轻的获得者。
《欧洲时报》与福建东南卫视《中国正在说》展开合作，在本期中，周涛讲解大数据时代的中国前景。
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图为周涛在福建东南卫视的《中国正在说》节目中演讲。（图片来源：节目组供图）
现在全寰球存储的数据总量有20个ZB（泽字节，存储量单位），也就是2000万PB（拍字节，1PB=1024TB，常用存储量单位），再过8年，这个数字可能还会增长10倍，超过200ZB。人们已经没有能力靠自己的力量，在这样的一个数据海洋中找到自己要的东西。所以每个人都在和大数据打交道，没有大数据人们就相当于回到了古代。
中国在发展大数据方面和西方国家相比虽然起步慢，但是它有一些独特的优势。
比如说中国政府，可以把城市和政府公共治理中的大数据向企业有序地开放，从而使得我们能够更好地像毛细血管一样，深入到城市的各个角落，知道来自各个局委办的有价值的数据。与此同时，虽然中国在算法，在应用场景，在数据资源上有优势，但是在一些大数据相关的硬科技创新方面，中国和西方相比，特别是西方的发达国家相比还存在一定差距。这些需要更长时间，投入更多力量，坐更久冷板凳的黑科技、硬科技的创新，中国和西方相比还有差距，还需要这代人迎头赶上。
大数据的价值是啥？
透明化、智能化、外部化
周涛：我想从四个方面让大家更具体、更深入地体会到大数据的价值到底大在哪些地方。
首先就是教育问题。我们引进了一个翻转课堂，让每一个孩子上课的时候拿着一个pad，教师出题，学生在pad上就可以看到并解答。然后在讲台面前有一个很大的屏幕，上面就是60个学生的头像，下面就是其选的题目。
一年下来我们仅仅在数学这一门课，就积累了1100多道选择题和填空题，展现的是一棵越来越枝繁叶茂的知识树，在给学生出家庭作业的时候就有一个个性化的算法，在他学的好的方向，给他比较难，但是比较少的题目，在他学的不太好的方向，给他比较简单，但是比较多的题目。一年仅在数学这一门课，在两个实验班和平行班做参考，他们在这门课的单科考试平均成绩恰好比平行班高了11分。
用数据来说话，中间没有用到任何人工智能，没有用到任何复杂的算法，只做了一件事，就是让人们已知的东西让别人知道，就是透明化。
第二个例子，我想给大家讲一个环保。我们想了一套有趣的办法，就是真正把机器学习的深度算法和大量的数据结合在一起。用光谱的方法，在水下放一个小设备，让它自己在水下发光，它有光谱的变化数据。叶绿素A，各种泥沙，各种杂质，各种不同的分子，对光的反射折射不一样，如果放了水下的设备，它能做到比化学试剂法还准确，能够了解污染的情况，并且每10秒钟我们就能得到一个读数，反应出污染情况怎么样，就能够及时预警，从而让政府知道怎么把有限的资源投到最需要治理的地方，能实时去监测每一个曾经被污染的水体，经过治理之后它到底有没有复发。
讲这个例子是要说明大数据的第二个关键词，就是智能化。
第三个例子，是金融。金融里面有一大块方向，涉及到债券的问题，就是怎么给企业融资。中国要往前发展，从大国走向强国必须要走科技创新之路。但是科技型的企业有什么？只有一群聪明的人和一个梦想，很遗憾，银行没有哪个柜台专门负责质押梦想。我们要做的事情就是怎么样用海量的数据帮助科技型企业解决融资难、融资贵的问题。我们做了一个平台，采集了大量企业的绝大部分公开的数据，它的核心目的是用企业的行为数据来判断企业发展的情况，以及是否能够给企业贷款。
这个例子是要说明大数据收关一个关键词，叫外部化。数据有一个天然的特性，它不是仅仅在它产生的这一个地方发挥作用，而是能够流动起来，在十个、一百个、上千个地方发挥作用，这就是数据的外部化，它是大数据一个独特的特征。
收关，就是工业。工业是一个国家的基础，当谈工业4.0，谈及中国未来工业的计划，最核心的一个点就是要提高工艺，我们把它称作工业制造皇冠上的明珠。中国的很多加工制造线，用的实际上是全寰球起首进的设备，较大的投资，但是把这些设备拼到一个生产线中后，不良率却要比海外起首进水平高10倍，为什么？是因为学懂怎么用这些设备，真正明白哪些工艺、哪些条件和质量有关系，这是西方花了几十年，甚至几百年积累下来的，要迎头赶上不容易，所以要利用数据揭示其中的关系，让中国的工艺水平得以提升。
数据！数据！我们去哪里呀？
周涛：表面上看，好像人们的生活和大数据、人工智能很远，其实不然，它已经是中国前进马车上最主要的驱动力，已经把中国从大国向强国推进。
除了这四个具体的例子，我也想讲一个展望，就是未来大数据能把人们带向何方。
假设某一日之内，通过一些可穿戴的设备，比如说一个耳环，一条项链，一枚戒指，一个手表，还有留在人们血液中的纳米机器人，可能能够实时地监测身体的情况，不是简单的脉搏、心跳、血压，可能还有血氧、血糖。早上起来，到洗漱间，还没化妆的时候，一看洗漱间的玻璃，人们突然看到上面有几个指标，可能一个指标是今天的生命值是多少，一个是活力值。那当人们有了这些指标的时候，就能了解身体的情况是什么样的，也许喝一碗粥，发现今天的防御力大幅度地提升了，也许熬夜，到23时没什么事，到凌晨2时、凌晨3时，生命值在不停地下降。如果有一日之内，数据能够告诉我们这些原来只能在游戏中才能看到的指标，不是靠一年一次的体检，而是在3秒、5秒就告诉我们，那么真正会改变一种生活方式，也许人们不依靠现代医学就能活到100岁，也许人们的健康和以前完全不一样。
我相信，一个以数据为原材料的新科技时代已经到来，正如一句话说的，未来已来，只是它的分布并不均匀。
在一些知名的实验室，在前沿的探索者，他们已经摸到了未来的影子，已经看到了未来的面庞。
对话
话题一：数据战争时代
张涛（亿蜂科技CEO）：现在已经进入到数据战争（时代），因为可能谁拥有更多的数据处理能力，拥有更多基础的大的数据，那就是高维打低维，高能打低能了，在这个情况下，未来国和国之间在数据的壁垒，数据的沟通和流通方面可能会有什么样的一个趋势？
周涛：首先从大的里面讲，如果说有维度的差异，中国可能是在低维，不可能在高维上，因为这是要很长很长时间的积累。比如像导航数据，中国的很多设备、人都是用的GPS，整个城市发展方面，海外积累了半个世纪的遥感数据，中国有价值的数据的积累远远短于海外的积累时间，这是因为中国经历了半个世纪左右的追赶时间，在这段时间内基本用海外的产品。
中国现在通过技术，也能在某些领域拿到全量的数据，比如说导航的数据，比如遥感的数据等，也能提供服务，但是现在还存在一定的差异。
在一些核心关键的数据领域，中国已经立法规定，像生命方面，就是健康医疗，还有一些基因、检验检测数据，是不能放在海外服务器的，必须在境内存储，而且必须要由中国的法人机构做负责。实际上数据资源是未来国与国竞争的核心资源，它既可能是商业上竞争的核心资源，也可能是文化、甚至军事竞争的资源，所以中国会尽更大的努力保护这些数据。
大体上来说，未来商业数据的流通会越来越多，关键的国家战略数据方面我认为会形成壁垒。
话题二：大数据伦理
张洋（Data Castle数据城堡联合创始人）：现在大数据飞速地发展，但是它并没有解决既有的伦理问题，比如说在做算法，无人驾驶算法中还是会涉及到火车悖论，撞1个还是撞5个？同时大数据的发展也带来新的伦理问题，比如说个人隐私和数据获取的矛盾，还有精准推送的信息，把人造成一个信息茧房，关于这些大数据伦理，您怎么看？
周涛：大数据伦理的问题，核心是要解决两个方面的问题，首要个就是整个人工智能大数据的导向性的问题，导向性什么意思？整个人类社会发展，有一个应有之意，怎么样让人类命运共同体发展越来越好？如果使用不当就是导向性不对。有了这些算法之后，人们原来每天，每一次打开短视频，从几年前平均可能看7分钟一次到关掉，到现在20至30分钟，原来打游戏，可能平均打开一次，打40分钟，现在打两、三个小时，这其中，用户得利了，因为用户越玩越开心，商家也得利了，钱越挣越多。那就没有一种力量让人们去判断，这样做到底应不应该、是不是好，所以首要个大的问题是要解决人工智能大数据发展的一个导向性问题。第二个就是有的时候要考虑边界在哪里，什么是应该做的，什么是不应该做的。人们需要知道哪些是技术上可以解决的问题，哪些问题可能不要让技术解决，因为这可能给社会带来很大冲击，这就是边界问题。所以我觉得首先是解决价值观导向问题，然后解决边界问题，其它问题也重要，但是这两个问题尤其重要。
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