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对中国来说，在信息技术发力制造业的时候，中国在现代社会发展过程中，第一次和世界站在同一起跑线上，但在制造强国的路上，不仅要往信息技术同步发展，还要补工业化的课
大数据这几年非常热门，俨然已经成为全世界的热词，什么是大数据？任何一件事情我们对它定义无外乎两面，一个方面我们通过内涵，另外一个通过外征，对大数据我们对它实在没办法定义，有点类似商业社会的负面清单管理，不是被处理好的数据就叫大数据。尽管如此大数据给技术研究者、产业界带来了很多机会，在互联网二次价值信息探索的时候管好数据，管好资源是云计算要做的，同时大量资源如何用好这是非常重要的问题，代表着云计算的管理和大数据的分析。
大家都在说大数据，我们用原有的数据分析，统计科学的结果来谈如何进行大数据分析。大数据是我们现在方法还不能有效处理的这类数据。
另外一个大数据出现确实在一些方面给我们带来一些价值，在医疗应用，在数据计算分析当中都有很多好处，同时在社会活动当中，在经济领域都有通过对数据的归类和分析来进行预测发现在一定程度上对我们认识和解决问题有很重要的影响。同时我们意识到，大数据分析不是对一种方法一类数据分析，是对所有分析。
还有一个问题就是如何用好这些数据，就需要提高数据分析的处理能力。数据分析处理能力最重要就是软件开发设计，在传统的软件当中已经是一个非常大的问题，我们面对互联网大量数据的出现时，还有一个新问题，就是在大数据时代软件工具还有不适应的问题，面向云计算和大数据是否需要的新一类技术和科学，比如说数据科学与工程来支持对于现在大数据和海量资源管理和调度的问题，可能也是非常有意义的事情，也是值得探索的问题。
关注网络和数据安全
关于网络安全和数据安全的问题，如果我们想使资源能够被用好，最终能够放心使用，安全问题应该说是无论怎么强调都不过分，对于大数据来说可能隐私和共享的问题成为新的矛盾，因此我觉得面向互联网第二个机会兴起的时候，可能要我们面对处理好三个问题：未来架构问题，包括硬件设备和系统；第二关于资源有效的管理和处理；第三就是能够提供可信任的基本环境。
对于通信认识，我们现在几乎很少用写信的方式来与伙伴、朋友、家人进行联系，通信是非常重要不可或缺的方式，互联网改变我们很多通信的方式，实际上互联网已经改变我们经济和社会的生活。例如谷歌公司有几亿模型预测传染病，阿里巴巴预测金融风险。我们流行一句话：有了搜索引擎就可以熟悉更多的浏览器，有了电子商务我们熟悉客户的消费行为，这些社交媒体使我们熟悉客户的交流方式，如果我们行为方式有所改变，对大数据的分析处理是否能够有助于我们科学研究。所以这几年基于大数据的科学研究，在传统科学计算领域开始进入到网络计算，也提出了理论研究、实验研究、计算研究之外的数据密集型的研究，更有人提出大数据是否成为科学研究。对此也有专题研究，同时美国、欧盟以及中国都启动对大数据研究的科学问题，因为对未来问题的发现也是一个重要的机遇，究竟大数据能否改变或者影响我们一定程度的思维模式，如果是的话，它会从什么角度开始？
我们在日常生活和行为方式上，通常在做饭会用尝一尝的方式解决我们是否知道饭菜熟了，这是在科技社会当中基本的经济统计的方法，以量本是均匀的假定进行我们的行为。但是大数据时代数据是不断的变化，表达的方式是多样的，所以过去以产量的方式可能将结合产量样本的分析，或者基于一个区域一个时间内对于施工下产量样本的共同研究。我们买一双鞋会不会跑遍所有北京商店，而是基本差不多就行，从科学方向走向看着差不多就行的情况下，计算就变得非常需要。
互联网正在迎来新的变革
2014年的第六届中国云计算大会，我发表了题为“对云计算大数据的认识与思考”的演讲，互联网正在迎来新的变革，通过云计算和大数据，进入以数据和服务为中心的模式，但是也存在着三个挑战：资源共享与管理，数据分析处理能力和网络与数据安全问题。
第一个挑战，就是资源和数据成为重要的基础设施，在信息化的发展中，资源共享和管理特别重要；第二个挑战是数据分析处理能力最重要的是软件开发设计，在大数据时代，软件工具还有不适应的问题。面向云计算和大数据，或出现新一类技术和科学；第三个挑战是要想资源能够被用好，能够放心的用，安全问题无论怎么强调都不过分。对于大数据来说，隐私和共享的问题成为新的矛盾。
其实，互联网和信息化是非常重要的孪生兄弟，互联网快速发展使得我们更多利用好资源。数字传媒业、电子商务、教育医疗，整个现代服务业都可能会面临新的影响和冲击，特别像金融系统也会有很多新的变化。
早在几年前，我还说过，谁拥有大规模数据，并且能够处理它，就是现在企业的核心竞争力。今天再看制造业的时候，真的是哪一家企业积极拥抱工业数字化，实现工业化和信息化融合，这样的企业就会更有竞争力。拥抱工业数字化，意味着有获得数据的能力，也有对数据进行实时分析的能力，同样意味着将分析结果应用并建立在工业技术之上。现在重新反思制造業时，美国将工业技术的分散和低水平重复看作是自己“缺失的中间地带”，甚至有学者据此称硅谷是“死亡之谷”。工业能力的加强是任何一个国家都不应该放弃的。而欧洲方面也有自己的担心，据悉目前全球十大互联网公司，有6家在美国，4家在中国，欧洲没有一家，未来数字化大统天下之时，谁有数据，谁就有了帝国，欧洲担心沦为数字殖民地。
要想进入智能制造，互联互通确实重要，但是第一步先要感知到，把信息数字化之后才能互联，大数据背后是什么？是感知，是传感器，首先感知然后才有数据。
对中国来说，在信息技术发力制造业的时候，中国在现代社会发展过程中，第一次和世界站在同一起跑线上，但在制造强国的路上，不仅要往信息技术同步发展，还要补工业化的课。
实际上，外界颇为看好中国在工业4.0时代有所作为，美国白宫信息物理系统专家组顾问、辛辛那提大学讲座教授李杰就认为未来工业4.0的中心将会在中国，因为中国不仅仅是世界第一制造大国，更是世界第一的使用大国，无论是制造设备还是终端消费品，中国都拥有最庞大的使用数据。不过，数据如果不能被很好发掘并加以利用，就没有真正的竞争力。
当下，除了自身实力差距，制造业对转型发展认识还不足，还在等着是不是有现成的产品或者解决方案直接用就行了，惯性思维尚未转过来。未来3到5年，加快制造业创新将是能够change game（改变规则）的重大问题。
责任编辑 华南
大数据这几年非常热门，俨然已经成为全世界的热词，什么是大数据？任何一件事情我们对它定义无外乎两面，一个方面我们通过内涵，另外一个通过外征，对大数据我们对它实在没办法定义，有点类似商业社会的负面清单管理，不是被处理好的数据就叫大数据。尽管如此大数据给技术研究者、产业界带来了很多机会，在互联网二次价值信息探索的时候管好数据，管好资源是云计算要做的，同时大量资源如何用好这是非常重要的问题，代表着云计算的管理和大数据的分析。
大家都在说大数据，我们用原有的数据分析，统计科学的结果来谈如何进行大数据分析。大数据是我们现在方法还不能有效处理的这类数据。
另外一个大数据出现确实在一些方面给我们带来一些价值，在医疗应用，在数据计算分析当中都有很多好处，同时在社会活动当中，在经济领域都有通过对数据的归类和分析来进行预测发现在一定程度上对我们认识和解决问题有很重要的影响。同时我们意识到，大数据分析不是对一种方法一类数据分析，是对所有分析。
还有一个问题就是如何用好这些数据，就需要提高数据分析的处理能力。数据分析处理能力最重要就是软件开发设计，在传统的软件当中已经是一个非常大的问题，我们面对互联网大量数据的出现时，还有一个新问题，就是在大数据时代软件工具还有不适应的问题，面向云计算和大数据是否需要的新一类技术和科学，比如说数据科学与工程来支持对于现在大数据和海量资源管理和调度的问题，可能也是非常有意义的事情，也是值得探索的问题。
关注网络和数据安全
关于网络安全和数据安全的问题，如果我们想使资源能够被用好，最终能够放心使用，安全问题应该说是无论怎么强调都不过分，对于大数据来说可能隐私和共享的问题成为新的矛盾，因此我觉得面向互联网第二个机会兴起的时候，可能要我们面对处理好三个问题：未来架构问题，包括硬件设备和系统；第二关于资源有效的管理和处理；第三就是能够提供可信任的基本环境。
对于通信认识，我们现在几乎很少用写信的方式来与伙伴、朋友、家人进行联系，通信是非常重要不可或缺的方式，互联网改变我们很多通信的方式，实际上互联网已经改变我们经济和社会的生活。例如谷歌公司有几亿模型预测传染病，阿里巴巴预测金融风险。我们流行一句话：有了搜索引擎就可以熟悉更多的浏览器，有了电子商务我们熟悉客户的消费行为，这些社交媒体使我们熟悉客户的交流方式，如果我们行为方式有所改变，对大数据的分析处理是否能够有助于我们科学研究。所以这几年基于大数据的科学研究，在传统科学计算领域开始进入到网络计算，也提出了理论研究、实验研究、计算研究之外的数据密集型的研究，更有人提出大数据是否成为科学研究。对此也有专题研究，同时美国、欧盟以及中国都启动对大数据研究的科学问题，因为对未来问题的发现也是一个重要的机遇，究竟大数据能否改变或者影响我们一定程度的思维模式，如果是的话，它会从什么角度开始？
我们在日常生活和行为方式上，通常在做饭会用尝一尝的方式解决我们是否知道饭菜熟了，这是在科技社会当中基本的经济统计的方法，以量本是均匀的假定进行我们的行为。但是大数据时代数据是不断的变化，表达的方式是多样的，所以过去以产量的方式可能将结合产量样本的分析，或者基于一个区域一个时间内对于施工下产量样本的共同研究。我们买一双鞋会不会跑遍所有北京商店，而是基本差不多就行，从科学方向走向看着差不多就行的情况下，计算就变得非常需要。
互联网正在迎来新的变革
2014年的第六届中国云计算大会，我发表了题为“对云计算大数据的认识与思考”的演讲，互联网正在迎来新的变革，通过云计算和大数据，进入以数据和服务为中心的模式，但是也存在着三个挑战：资源共享与管理，数据分析处理能力和网络与数据安全问题。
第一个挑战，就是资源和数据成为重要的基础设施，在信息化的发展中，资源共享和管理特别重要；第二个挑战是数据分析处理能力最重要的是软件开发设计，在大数据时代，软件工具还有不适应的问题。面向云计算和大数据，或出现新一类技术和科学；第三个挑战是要想资源能够被用好，能够放心的用，安全问题无论怎么强调都不过分。对于大数据来说，隐私和共享的问题成为新的矛盾。
其实，互联网和信息化是非常重要的孪生兄弟，互联网快速发展使得我们更多利用好资源。数字传媒业、电子商务、教育医疗，整个现代服务业都可能会面临新的影响和冲击，特别像金融系统也会有很多新的变化。
早在几年前，我还说过，谁拥有大规模数据，并且能够处理它，就是现在企业的核心竞争力。今天再看制造业的时候，真的是哪一家企业积极拥抱工业数字化，实现工业化和信息化融合，这样的企业就会更有竞争力。拥抱工业数字化，意味着有获得数据的能力，也有对数据进行实时分析的能力，同样意味着将分析结果应用并建立在工业技术之上。现在重新反思制造業时，美国将工业技术的分散和低水平重复看作是自己“缺失的中间地带”，甚至有学者据此称硅谷是“死亡之谷”。工业能力的加强是任何一个国家都不应该放弃的。而欧洲方面也有自己的担心，据悉目前全球十大互联网公司，有6家在美国，4家在中国，欧洲没有一家，未来数字化大统天下之时，谁有数据，谁就有了帝国，欧洲担心沦为数字殖民地。
要想进入智能制造，互联互通确实重要，但是第一步先要感知到，把信息数字化之后才能互联，大数据背后是什么？是感知，是传感器，首先感知然后才有数据。
对中国来说，在信息技术发力制造业的时候，中国在现代社会发展过程中，第一次和世界站在同一起跑线上，但在制造强国的路上，不仅要往信息技术同步发展，还要补工业化的课。
实际上，外界颇为看好中国在工业4.0时代有所作为，美国白宫信息物理系统专家组顾问、辛辛那提大学讲座教授李杰就认为未来工业4.0的中心将会在中国，因为中国不仅仅是世界第一制造大国，更是世界第一的使用大国，无论是制造设备还是终端消费品，中国都拥有最庞大的使用数据。不过，数据如果不能被很好发掘并加以利用，就没有真正的竞争力。
当下，除了自身实力差距，制造业对转型发展认识还不足，还在等着是不是有现成的产品或者解决方案直接用就行了，惯性思维尚未转过来。未来3到5年，加快制造业创新将是能够change game（改变规则）的重大问题。
责任编辑 华南