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賽迪集團《軟件和集成電路》總編輯專訪美林數據董事長程宏亮


瀏覽【20523】  2016-08-04 20:00:00



以大數據推動中國制造業(yè)升級

面對全球工業(yè)4.0熱潮,政府和企業(yè)都在積極摸索智能制造戰(zhàn)略的發(fā)展之路。 而近幾年, 國家對智能制造、大數據的重視, 也讓美林數據技術股份有限公司董事長程宏亮更加振奮, 筑夢路上, 不再孤獨。在工業(yè)信息化領域根植十余年的程宏亮,深諳制造業(yè)發(fā)展的困惑, 中國作為世界制造大國的地位, 伴隨著勞動力成本的提升以及人才、 創(chuàng)新、法律環(huán)境等方面的短板, 正面臨美國等西方強國的挑戰(zhàn)。

單一依靠成本優(yōu)勢來取勝的時代正在遠去, 中國制造業(yè)的競爭力正從此前的“成本創(chuàng)新” 向更廣泛的技術、產品創(chuàng)新轉移, 智能制造、 服務型制造和“互聯(lián)網+制造” 是中國面臨的難得機遇, 中國有望在這些領域打造新的競爭優(yōu)勢。 而這一場盛大的轉型升級革命, 不僅僅是國家的責任, 更是每一個投身智能制造的企業(yè)和個人的使命。 程宏亮和他的團隊看到了這場革命的希望, 但也更多地意識到肩負的責任重大, 每每談及中西制造業(yè)差距, 程宏亮心里都會有越來越強烈的危機感。

要敢于做夢

眾所周知, 與德國這樣先進的制造業(yè)強國相比, 中國制造業(yè)的差距至少在20年以上。 而且, 如果不能在短期內有所變革, 這種差距將會越拉越大。但如何才能縮短這一差距呢?程宏亮坦言, 之前雖然做了十幾年的工業(yè)信息化建設, 但卻一直沒能找到解決這一問題的方法。 直到2010年, 大數據時代的來臨, 點燃了程宏亮的興奮點。 “之前國內的重點行業(yè)所用的軟件都是國外的,感覺就像被鎖住了手腳。 隨著 ‘安全自主可控’ 的國產化趨勢, 國產廠商的春天終于到來。 

在這樣的大數據時代, 我們既可以做自己的系統(tǒng)和應用, 又可以幫助中國制造業(yè)轉型升級,同時還能夠讓企業(yè)盈利,所以現(xiàn)在我們每天都充滿了動力和熱情。 ”在程宏亮看來, 大數據將成為中國制造業(yè)能否追趕德國制造業(yè)的重要驅動力之一?!白罱蠹叶荚谡勚悄苤圃欤?可以看到, 信息技術和制造技術的深度融合, 已成為必然的發(fā)展趨勢。 

而在這一過程中,云計算、大數據、物聯(lián)網等都將起到十分重要的作用,特別是大數據, 將會對中國制造業(yè)的轉型升級帶來關鍵性的支撐?!倍?, 在他看來,在工業(yè)大數據領域, 中國制造業(yè)和德國等制造強國差距并不是很大,在很多領域,甚至是處于同一起跑線上, 這也讓程宏亮對于中國制造業(yè)的前景充滿信心?!拔宜f的同一起跑線, 指的是研究大數據應用的方法、模型, 在這些方面,中國和全球大數據產業(yè)的發(fā)展基本是處于相同節(jié)奏和步伐的?!?/span>

正是因為看到了大數據給中國制造業(yè)所帶來的發(fā)展機會, 從2010年開始, 程宏亮便帶領美林數據, 開始向工業(yè)大數據領域轉型。 任何轉型都不會輕松, 在轉型過程, 程宏亮和美林數據也遇到了很多的問題和困難, 但他的決心卻從未改變, 用他自己的話來說就是帶領團隊鳳凰涅磐: “轉型的過程是十分痛苦的, 從2010年到2013年, 僅在大數據平臺的研發(fā)上,我們就投入了5000萬元。 

當時國內大數據氛圍還沒有完全建立, 公司的大數據業(yè)務還沒有盈利, 因此都是用傳統(tǒng)的管理軟件收入來進行補貼, 這也導致了公司內部的一些爭論和矛盾。 也曾有人勸我說, 幾十年的差距, 怎么可能追得上?我們放棄現(xiàn)金牛業(yè)務, 去轉型還未看到前景的創(chuàng)新業(yè)務, 是不是太冒險? ” 對此, 程宏亮并不氣餒, 而且, 經常用北大方正王選的經歷來激勵自己。

20世紀80年代, 在激光照排領域, 中國與美國等國家相比, 差距巨大。 當時, 國外已經在研制激光照排四代機, 而我國仍停留在鉛印時代。我國政府打算研制自己的二代機、 三代機。但王選大膽地選擇技術上的跨越, 直接研制西方還沒有產品的第四代激光照排系統(tǒng)。 針對漢字的特點和難點, 他發(fā)明了高分辨率字形的高倍率信息壓縮技術和高速復原方法, 率先設計出相應的專用芯片, 在世界上首次使用“參數描述方法”描述筆畫特性,并取得歐洲和中國的發(fā)明專利。最終, 這些成果開創(chuàng)了漢字印刷的一個嶄新時代, 引發(fā)了我國報業(yè)和印刷出版業(yè) “告別鉛與火, 邁入光與電” 的技術革命, 徹底改造了我國沿用了上百年的鉛字印刷技術。

國產激光照排系統(tǒng), 使我國傳統(tǒng)出版印刷行業(yè)僅用了短短數年時間,從鉛字排版直接跨越到激光照排, 走完了西方幾十年才完成的技術改造之路, 被公認為畢升發(fā)明活字印刷術后中國印刷技術的第二次革命。 自此之后, 中國的激光照排系統(tǒng)一直處于全球領先地位, 直至今日, 仍是如此?!巴踹x為什么能夠研發(fā)出全球領先的激光照排系統(tǒng), 是因為他敢想, 敢于追趕甚至超越。

同樣, 如今中國制造業(yè)也面臨同樣的情況,所以我們也必須敢于做夢, 敢于縮短與德國等制造強國的差距。 ”程宏亮說道。正是這樣的初心支撐了他和他的團隊,堅持了轉型這條路, 并逐步獲得成功。 時至今日, 大數據產業(yè)的蓬勃發(fā)展, 已證明了美林數據當初轉型戰(zhàn)略的正確。 而如今, 美林數據幾乎95%以上的業(yè)務均來自于大數據相關領域, 可以說, 在經歷了數年的轉型陣痛期之后, 美林數據已經成為一家真正的大數據企業(yè)。

大數據的出現(xiàn)給中國制造業(yè)提供了一個難得的發(fā)展良機, 大數據已經成為政府和企業(yè)最核心的資產, 未來大數據的價值挖掘及變現(xiàn)將會得到充分利用, 這將造就千億級以上的市場。 而美林數據也會抓住這一良機, 利用大數據來推動中國制造業(yè)的轉型升級。 “這其中既有時代使命和責任, 也有企業(yè)商業(yè)利益, 何樂而不為呢? ” 程宏亮坦言道。

行業(yè)積累是關鍵

對于工業(yè)大數據的市場前景, 程宏亮深信不疑。 特別是在生產制造方面, 大數據將會帶來顛覆性的改變。不過,與目前火熱的互聯(lián)網大數據不同的是,工業(yè)大數據的應用對于企業(yè)而言,門檻相對較高?!肮I(yè)大數據與互聯(lián)網不同的是,它和行業(yè)的業(yè)務結合得十分緊密,因此,對于企業(yè)的行業(yè)積累以及對行業(yè)業(yè)務的深入理解,都有很高的要求。 ”而這恰恰是美林數據的優(yōu)勢所在。

確實,互聯(lián)網大數據和工業(yè)大數據有著很大的差別。從數據結構上看,互聯(lián)網大數據中, 非結構化數據占較大的比重,而在工業(yè)大數據中,則以結構化數據為主。數據結構的不同,導致數據分析的入手點也會不同。“互聯(lián)網數據更多的是趨勢分析,比如說精準營銷, 是通過歷史數據的分析,來預測消費者接下來會買什么東西,這叫趨勢,不一定完全準確。而工業(yè)的分析則相對要求要準,要有十分清楚的邏輯關系。” 程宏亮分析說。

事實上,從需求來看,目前國內制造業(yè)企業(yè)對于大數據的需求十分明顯,但究竟該如何入手,很多用戶仍然處于觀望和嘗試階段。因此,對于大數據服務商而言,需要結合行業(yè)業(yè)務,找到合適的應用場景?!斑@取決于IT企業(yè)對于用戶行業(yè)數據的理解能力,這也是美林數據多年經營和專注的領域。” 程宏亮說。

為了幫助行業(yè)用戶,特別是制造業(yè)企業(yè)更好地切入大數據,美林數據將多年積累的對行業(yè)業(yè)務和行業(yè)數據的理解,進行了固化和抽取,并形成了自主產權的Tempo大數據分析平臺。該平臺是一款專注大數據挖掘與可視化分析的業(yè)務增值工具,覆蓋了數據集成、分析、挖掘和可視化等大數據技術的核心環(huán)節(jié),能有效地幫助用戶解決數據價值發(fā)掘和利用的問題。

“Tempo支持分布式并行計算、內存計算、 流計算、 圖計算,產品內嵌10種世界領先獨創(chuàng)算法、19種經典算法, 自主、安全、可控。能有效地幫助用戶解決數據價值發(fā)掘和利用的問題,實現(xiàn)數據價值發(fā)掘、數據創(chuàng)造價值、決策可視化。” 程宏亮介紹說,該平臺目前已在電力、制造、金融及其他領域得到成功應用。

目前,在國內做工業(yè)大數據應用的企業(yè)并不少,但真正擁有自主知識產權、核心技術的企業(yè)不多,“在工業(yè)大數據平臺領域,能和我們競爭的企業(yè)不多。因為,要想做好工業(yè)大數據應用,首先必須有一套嚴謹的數據推理邏輯,同時,還要有平臺和工具。美林數據有一些算法和數據分析技術在全球大數據市場都是領先的?!?程宏亮說道。

例如,在視覺聚類方面。聚類是數據挖掘描述任務的一個重要組成部分,是指將數據對象劃分為若干類,同一類的對象具有較高的相似度,不同類的對象相似度較低。聚類的關鍵是如何度量對象間的相似性,在這方面,傳統(tǒng)的分類方法是人為進行劃分。而美林數據采用的則是視覺聚類,也就是利用視覺的原理進行分類,這種分類方法可以解決很多復雜的實際應用中的問題。

再比如,在數據降維方面,美林數據也有其獨到之處。在程宏亮看來,數據可以分為幾類,一類是數據,這類數據的特點是低維低頻;還有一類是大的數據,這類數據的特點低維海量,這類數據可以采用傳統(tǒng)的BI軟件來進行分析;最后一類是大數據,大數據的特點高維海量?!耙幚磉@類數據,首先要做的就是降維,也就是如何將高維變?yōu)榈途S,這樣才能找到用戶所要解決的主要問題。在這方面,美林數據的處理技術,在整個行業(yè)甚至全球都是領先的。”程宏亮介紹道。

打造數據生態(tài)鏈

作為一個新興的應用領域,大數據與很多傳統(tǒng)只解決某一個問題的IT應用不同的是,它所涉及的領域十分廣泛。不僅包括IT軟件、 硬件、服務等各個環(huán)節(jié),而且還與各個行業(yè)密切相關。因此,大數據的落地其實是一個系統(tǒng)工程。要想使大數據在國內制造業(yè)真正落地并產生價值,絕不僅僅是某一個或幾個企業(yè)可以實現(xiàn)的。所以,如何打造完善的大數據產業(yè)生態(tài)鏈,就成為其中的關鍵所在。

對于這一點,美林數據早已開始布局。程宏亮還提出了 “數據流” 這一概念。在他看來,在行業(yè)上下游之間,未來會出現(xiàn)類似于資金流、物流的數據流流通交易?!皞鹘y(tǒng)業(yè)務是在獲取客戶數據的基礎上做數據挖掘和分析,獲得有價值的信息;新業(yè)務是將單一企業(yè)的數據同行業(yè)上下游的數據進行流通、共享、跨界應用,提升產業(yè)鏈的綜合競爭力,打造閉環(huán)的數據生態(tài)鏈,從而幫助產業(yè)鏈條中各企業(yè),都能實現(xiàn)自有數據的增值,并從數據生態(tài)鏈中獲益。”

在構建數據生態(tài)鏈的過程中,十分重要的一環(huán)就是打通產業(yè)數據流通,這樣數據才能在產業(yè)內實現(xiàn)流動、共享,產生更大的價值。不過,可以想見的是,這一過程絕不簡單。因為,對于很多用戶而言,可能還不清楚,究竟哪些數據才是資產,哪些數據才能產生更大的價值。如果不解決這一問題,數據的流通可能就會大大降低。“所以,從2015年起,我們就在幫助用戶去解決這一問題,目前已經看到了很好的效果。在這方面,2016年下半年就能看到顯著的提升。” 程宏亮表示。

在構建數據生態(tài)鏈過程,十分重要的一環(huán)就是打通產業(yè)數據流通,這樣數據才能夠在產業(yè)內實現(xiàn)流動、共享,產生更大的價值。

另外,美林數據在構建數據生態(tài)鏈的過程中,也十分注重對大數據創(chuàng)業(yè)企業(yè)的投資和培育。不過,程宏亮所說的投資和傳統(tǒng)意義上的投資并不相同?!耙话阋饬x上投資投的是錢,而我們給創(chuàng)業(yè)企業(yè)投資的是數據?!?之所以能夠提供數據投資,是因為美林數據積累了大量的產業(yè)數據,這些數據,對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言,顯然有著十分巨大的價值, 創(chuàng)業(yè)企業(yè)可以利用這些數據,進行更多的應用開發(fā),成為其重要的生產資料。

“如果沒有數據這一重要的生產資料, 大數據創(chuàng)業(yè)企業(yè)很難進行持續(xù)生產。而我們通過不斷地積累,可以為這些企業(yè)提供源源不斷的產業(yè)大數據,對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言,這無疑是十分有力的支撐。但需要強調的一點,我們基于行業(yè)發(fā)展自律的要求,不會直接提供源數據, 而是產業(yè)數據價值,這一點也有別于當前的數據交易概念?!痹诔毯炅量磥?,數據生態(tài)建設和投資,也是數據價值的一種體現(xiàn)和釋放。很多人都將數據稱為“下一個金礦” ,程宏亮更愿意稱之為“土壤” ?!敖鸬V ,是稀缺資源,挖完就沒有了;而土壤,是基礎資源,只要有種子、陽光和水,就可以不斷地孕育出新生命?!睂τ谖覈I(yè)大數據的未來,程宏亮充滿了希望。