大数据 人工智能

大数据
大数据若要转化为有用的信息、 知识， 则需要消除各种随机性和不确定性。 数据在计算机中只是一串英语字母、 字符或者阿拉伯数字， 可能是混乱的、 无序的。 数据应用一般有三个步骤： 数据—信息， 信息—知识， 知识—智慧。
第一步， 数据变信息。 任何结构化、 半结构化或非结构化的数据本身是无用的、 杂乱无章的， 但数据经过分析去除随机性干扰以后， 就变成了有指向的信息。 数据变信息的处理过程用的工具有滤波器、 关键词， 滤波以后提炼出相关的信息。 第二步， 信息中包含的规律， 需要归纳总结成知识。 知识改变命运， 但知识不简单地等于信息。 如果不能从信息中提取知识， 每天在手机、 电脑上看再多的信息也没用。 第三步， 有知识后要运用， 善于应用知识解决问题才是智慧。 综合信息得出规律是将信息转化为知识的过程。 有的人掌握了知识， 对已发生的事讲得头头是道， 但是一到实干就傻眼， 这是没智慧的表现。 所谓智能， 实际上就是在信息中抓取决策的意图、 决策的背景等相关信息， 最后在“临门一脚”时能够做出决策。 信息和知识是辅助决策系统， 它们帮助人做出决策， 人根据机器做出的决策实施， 这就是智能化的过程。
所谓大数据蕴含着人工智能， 就在于把杂乱无章的数据提取为信息， 把信息归纳出知识， 通过知识的综合做出判断， 这就是大数据智能化所包含的三个环节。

人工智能
第一， 人工智能如何让数据产生智慧？ 大数据之所以能够智能化， 能够决策， 能够辅助决策， 是因为在人工智能或计算机操作过程中有四个步骤：一是采集、 抓取、 推送， 二是传输， 三是存储， 四是分析、 处理、 检索和挖掘。 第一步， 在大数据中不断地过滤出有一定目的意义的信息， 也就是采集、 抓取、 推送。 第二步、 第三步是传输和存储， 内涵不言自明。 大数据之大， 不是在抽屉里静态的闲置大数据， 而是在云里存储、 动态传输的大数据。 第四步是分析、 处理、 检索和挖掘， 关键技术在于算法。 算法是辅助人类在非常繁杂、 非常巨大的海量数据空间中， 快速找到目标、 路径和方法的工具。
第二， 人工智能依靠大数据在分析、 处理、 检索和挖掘中产生智能的关键在于大数据、 算法以及高速度的计算处理能力。 没有数据和大数据的长期积累、 重复验证， 有智能管理也没有用； 有了算法和大数据， 没有高速度的计算能力也没有用。 算法是人工智能的灵魂， 它变得“有灵气”需要用大数据不断地“喂养”， 不断地重复和训练。 在这个意义上， 大数据如果没有算法， 就没有灵魂， 就没有大数据处理的真正意义。
但是如果算法没有大数据来“喂养”， 即使数学家想出好的算法， 智能也未必有效。 以柯洁与阿尔法围棋的人机大战为例， 阿尔法围棋中的算法是来源于人类各种各样的棋谱、 高明棋手的下棋步骤。 人工智能工程师将这些数据全部放入谷歌的算法中运行， 运行了几万次、 几十万次。 因为有网络深度学习的模块， 每运行一次就聪明一点。 这个过程是一个不断反复、 不断学习的过程。
总而言之， 人工智能、 大数据和这些要素有关， 转化为真正人工智能的时候， 一靠大数据， 二靠算法， 三还要靠高速度。 人类对工具使用的发展，本质上是一个计算能力不断提高的过程。
"数字化"的三大功能： 第一个是IaaS， 是基础设施作为使用的服务； 第二个是PaaS， 是大数据的平台作为使用的服务； 第三个是SaaS， 算法软件也是一种服务。 这三个词组代表了“数字化”三兄弟， 三种功能不同的软件。当然，“数字化”也离不开互联网、 移动互联网和物联网。 一句话解释就是， 互联网的时代是PC（个人电脑） 时代， 移动互联网的时代是手机加笔记本电脑的时代， 物联网时代就是万物万联的时代。

区块链
区块链本质上是一个去中心化的分布式存储数据库， 它打破了中心化机构授信， 通过数据协议、 加密算法、 共识机制， 点对点地传输到这个区块中的所有其他节点， 从而构建一种去中心化、 不可篡改、 安全可验证的数据库， 建立一种新的信任体系， 这种信任体系表现为五个特征。 一是开放性。区块链技术基础是开源的， 除了交易各方的私有信息被加密外， 区块链数据对所有人开放， 任何人都可以通过公开接口查询区块链上的数据和开发相关应用， 整个系统信息高度透明。 二是防篡改性。 任何人要改变区块链里面的信息， 必须要攻击或篡改51%链上节点的数据库才能把数据更改掉， 难度非常大。 三是匿名性。 由于区块链各节点之间的数据交换必须遵循固定的、 预知的算法， 因此区块链上节点之间不需要彼此认知， 也不需要实名认证， 而只基于地址、 算法的正确性进行彼此识别和数据交换。 四是去中心化。 正因为区块链里所有节点都在记账， 无须有一个中心再去记账， 所以它可以不需要中心。 五是可追溯性。 区块链是一个分散数据库， 每个节点数据（或行为）
都被其他人记录， 所以区块链上的每个人的数据（或行为） 都可以被追踪和还原。
按照目前的应用场景， 区块链可以分成三大类。
一是公有链。 主要指全世界任何人都可以读取、 发送信息（或交易） 且信息（或交易） 都能获得有效确认的， 也可以参与其中的“共识过程的区块链”。
二是私有链， 也称专有链。 它是一条非公开的链， 通常情况， 未经授权不得加入（成为节点） 。 而且， 私有链中各个节点的写入权限皆被严格控制， 读取权限则可视需求有选择性地对外开放。
三是联盟链。 联盟链是指由多个机构共同参与管理的区块链， 每个组织或机构管理一个或多个节点， 其数据只允许系统内不同的机构进行读写和发送。

区块链技术属于信息技术、 记账技术。 从应用视角来看， 基于区块链能够解决信息不对称问题， 实现多个主体之间的协作信任与一致行动， 无论是公有链、 私有链， 还是联盟链， 其首要目标是确保信息数据的安全、 有效、无法篡改。 目前， 区块链技术在社会中的应用场景主要有以下几方面。
一是金融。 金融已经数字化了， 所以这是区块链应用最为得心应手的领域。 目前， 在国际汇兑、 信用证、 股权登记和证券交易所等领域已经开始尝试使用区块链技术， 区块链在金融领域有着巨大的潜在应用价值。 人们的探索是， 将区块链技术应用在金融领域是否可以“省去中介环节”， 实现点对点对接， 在降低交易成本的同时， 更加快速地完成交易。 例如， 利用区块链分布式架构和信任机制， 可以简化金融机构电汇流程， 尤其是涉及多个金融机构间的复杂交易。
二是供应链和物流。 区块链在物联网以及物流单据管理领域也有得天独厚的优势， 企业通过区块链可以降低物流单据管理成本， 可以监控和追溯物品的生产、 仓储、 运送、 到达等全过程， 提高物流链管理的效率。 另外， 区块链在供应链管理领域也被认为具有丰富的应用场景， 比如上下游之间的直接交易可以加大透明度， 提高信任和效率， 如果区块链中包含供应链金融，那将大大提高金融的效率， 同时降低金融机构和企业的信用成本。
三是公共服务。 区块链在公共服务、 能源、 交通等与民众生活息息相关的信息领域也有较为丰富的应用场景。 比如， 目前由于信任缺失， 中心管理者有时无法确定民众反映的需要解决的问题是个性问题还是共性问题， 但使用区块链技术之后， 这个问题可能瞬间就可以找到正确答案。
四是认证和公证。 区块链具有不可篡改的特性， 可以为经济社会发展中的“存证”难题提供解决方案， 为实现社会征信提供全新思路， 存在很大的市场空间。 比如， 最近， 腾讯推出了“区块链电子发票”， 成为区块链技术应用的“爆款”。
五是公益和慈善。 区块链上分布存储的数据的不可篡改性， 天然适合用于社会公益场景。 公益流程中的相关信息， 如捐赠项目、 募集明细、 资金流向、 受助人反馈等信息， 均可以存放在一个特定的区块链上， 透明、 公开，并通过公示达成社会监督的目的。
六是数字版权开发。 通过区块链技术可以对作品进行鉴权， 证明文字、视频、 音频等作品的存在， 保证权属的真实性和唯一性。 作品在区块链上被确权后， 后续交易都会进行实时的分布式记录， 实现数字版权的全生命周期管理， 也可为侵权行为的司法取证提供技术保障。
七是保险。 在保险方面， 保险机构负责资金归集、 投资、 理赔等过程，往往管理和运营成本较高， 但区块链技术有可能提高效率、 降低成本； 尤其在理赔方面， 通过区块链实现“智能合约”， 则无须投保人申请， 也无须保险公司批准， 只要投保人行为触发符合规定的理赔条件， 即可实现当即自动赔付。
八是信息和数据共享。 目前， 全国各级政府公共信息资源平台在大力整合， 目的是使各个信息系统之间的信息有效共享， 节约存储空间和提升使用效率。 在实现技术上， 如果能够利用区块链分布式的特点， 既可以打通监管部门间的“数据壁垒”， 破除“数据孤岛”， 实现信息和数据共享， 还能提升公众调取政府公开资源的效率， 减少资金浪费。
总体而言， 区块链通过创造信任来创造价值， 使离散程度高、 管理链条长、 涉及环节多的多方主体能够有效合作， 从而提高协同效率、 降低沟通成本。

“数字化”对人类社会的五个方面影响
1.颠覆全球个人支付方式
2.重塑贸易清结算体系
3.改革全球货币发行机制
4.推动智慧城市发展
5.医疗保健的根本性变化

人类有免疫系统， 有1/3的疾病其实不治疗也会自愈； 有1/3的疾病即便治疗了也不能痊愈， 医生没有能力治愈它； 还有1/3的疾病不治疗就不会好， 治疗了才能痊愈， 所以正常的医疗体系应该在这1/3治疗了才能痊愈的方面发挥主体功能。

企业三大集群的发展方式， 实现了现代产业水平分工和垂直分工两种理论的完美结合。 企业不可能“大而全”“小而全”。 为此， 过去龙头企业及品牌企业抓住品牌、 研发和销售结算体系， 把各种零部件制造和整机组装以水平分工分包给各类最有投资效率的企业， 这种分工对一个龙头品牌企业来说， 是合理的， 能降低成本、 提升效率， 形成良性的竞争力。 但对一个地区来说， 如果产业发展没有形成产业链， 重点招引的组装等制造环节可能处于“微笑曲线”的底端， 除了提供了大量的就业岗位， 没有太高的附加值。 同时加工基地很不稳定， 随时可以拎包走人， 企业很容易转移到其他地方。 所以， 一个地方要形成国际化主打产品的核心竞争力， 就要在全产业链上下功夫， 以垂直整合的方式， 把研发、 材料与零部件制造、 物流、 仓储、 结算、销售等高端环节和整机组装制造集于一地。 这样既实现了成百上千个企业与龙头企业的水平分工， 又实现了上中下游产业链在地区的垂直整合， 推动制造企业在行业内、 产业链内、 地区内互联互通。

中国制造业今后真正的竞争力就靠三个。 一是科研驱动、 创新驱动。在战略性的、 基础性的科技开发上， 能自主发展。 二是全产业链的集群， 这非常重要。 全产业链集群一旦形成， 就会有集群竞争力。 三是按“工业4.0”的要求， 形成物联网的、 智能化的运转， 这也很重要。

“数字化”时代要遵循的十条基本原则
“数字化”并没有改变人类社会基本的经济规律和金融原理， 各类互联网商务平台以及基于大数据、 云计算、 人工智能技术的资讯平台、 搜索平台或金融平台， 都应在运行发展中对人类社会规则、 经济规律、 金融原理心存敬畏， 并充分认识、 达成共识。
第一， 对金融、 公共服务、 安全类的互联网平台公司要提高准入门槛、强化监管。 凡是互联网平台或公司， 其业务涉及金融领域， 以及教育、 卫生、 公共交通等社会服务领域和社会安全领域三方面的， 必须提高注册门槛， 实行严格的“先证后照”， 有关监管部门确认相应资质和人员素质条件后发出许可证， 工商部门才能发执照， 并对这三类网络平台企业实行“负面清单”管理、 事中事后管理、 全生命周期管理。
第二， 落实反垄断法， 尤其要防范市场份额的垄断程度达到整个国家80%甚至90%的企业。 要及时纠正和制止网络平台公司以“融资—亏损—补贴—烧钱—再融资”的方式扩大规模直至打败对手。 在形成垄断优势后， 又对平台商户或消费者收取高昂的门槛费、 服务费。 这类商业模式在社会总体价值上贡献有限， 因为过度关注流量， 助长了假冒伪劣商品在网上泛滥， 甚至倒逼制造业出现“劣币驱逐良币”现象。
第三， 限制互联网平台业务混杂交叉。 要像美国谷歌、 脸书那样， 严格要求资讯平台、 搜索平台和金融平台之间泾渭分明。 做资讯的就不应该做金融， 做搜索的也不应该做金融， 做金融的不应控制资讯平台、 搜索平台。
第四， 保障信息数据的产权。 要约束规范企业数据采集没有底线的行为方式。 有些平台采集数据， 明明简单的服务， 仅需要几个数据， 却要求用户提供几十个数据， 明明只需要一项权限， 却让用户把权限全部打开， 从而超范围地收集个人数据。 比如， 有的公司获取了消费者的麦克使用权限， 通过窃听客户交流内容而获取用户习惯。 看似聪明的做法， 实际上已触犯了法律。 要像尊重知识产权那样尊重信息数据产权和版权， 不能认为经过企业平台的数据都是企业的资产。 数据信息是一种资源， 产权是客户的， 不是平台的， 平台公司不能以盈利为目的将客户的信息数据资源对外交易买卖。
第五， 确保信息数据安全。 互联网平台公司以及各类大数据、 云计算运营公司， 要研发加密技术、 区块链技术， 保护网络安全， 防止黑客攻击， 防止泄密事件发生， 不侵犯隐私权等基本人权， 绝不允许公司管理人员利用公司内部资源管理权力窃取客户数据机密和隐私。
第六， 确保各种认证技术和方法的准确性、 可靠性、 安全性。 近几年，网上许多认证， 包括网上实名制在内， 由于安全性差而遭到黑客轻易攻击，造成隐私泄露、 社会混乱的情况， 亟须改进。 最近一段时间， 又有许多创新， 如生物识别、 虹膜识别或者指纹识别。 这一类创新看似很先进， 但是所有这些生物识别都是黑客可以仿造的， 如果一个黑客仿生物特征人的虹膜、声音、 指纹， 就是很难进行监管的。 这些识别在线下常规情况下是准确的、唯一的， 但是在线上就可以被仿制， 根本就搞不清。 所以， 现在美国、 欧洲根本不允许在线上做生物识别系统。
第七， 凡改变人们生活方式的事， 一定充分听证、 逐渐展开； 要新老并存、 双规并存； 要逆向思考、 充分论证非常规情况下的社会安全， 绝不能由着互联网公司率性而为。 比如， 这几年我国在货币数字化、 电子钱包、 网络支付方面发展很快， 人们把手机当作钱包， 衣食住行几乎离不开移动支付，一些商店甚至不能使用人民币。 但是应当认识到无现金社会在面对战争、 天灾时毫无可靠性， 庞大的社会电子支付体系会瞬间崩溃， 总之要三思而后行。
第八， 互联网平台公司具有社会性公共服务的功能性后， 一旦出事， 后果严重。 互联网公司因其穿透性强、 覆盖面宽、 规模巨大， 一旦疏于管理，哪怕只有一个漏洞， 放到全国也会有重大后果。 比如， 经营出租车、 顺风车业务是一种社会性公共服务， 因为互联网服务体系要覆盖全国， 它的规模可以达到几百万辆。 如果由于公司管理体系不健全， 出现了顺风车司机杀人事件， 不仅仅是一个企业停业整顿的问题， 还有一个怎么处罚的问题。 常规情况下， 一个出租公司有几百辆车， 出了事罚3~5倍的款， 罚几十万元。 美国的优步出事， 非死亡事故就赔了几千万美元， 不是因为公司大赔偿数额也巨大， 而是因为社会影响大， 这一赔偿让企业损失惨重， 倒逼企业彻底改正，绝对不再让员工犯这类错误， 影响公司的前程。 所以， 在这方面要打破常规， 不能用常规的管法。 常规出租车出了事要赔款， 正常的工伤死亡赔偿是60万元， 事故死亡赔3倍， 即180万元。 对于大规模的网约车绝不可以这样，至少应该加10倍。
第九， 防止互联网公司利用人性弱点设计产品。 现在一些互联网公司，利用人性弱点设计各种产品。 网络市场形成初期所主导的自由观念， 使网络上失信违约成本极低， 于是会出现很多企业利用人性弱点设计各种产品来获取流量， 罔顾消费者长期利益和市场的良性发展。 比如一些信息服务公司，通过各种打擦边球的图片、 噱头标题吸引用户点击观看视频、 新闻。 这种利用人性弱点诱使用户使用产品的行为是不正常的， 甚至是触犯法律的。 未来互联网经济的竞争， 一定是在更公平、 可信的环境下进行， 这些利用人性弱点设计产品的公司很难长期生存。
第十， 规范和加强互联网平台企业的税务征管。 最近几年许多百货商店关门了， 有一些大城市1/3的百货商店都关了。 其中， 很重要的原因是网上购物分流了商店的业务量。 而实体店无法与网店竞争的重要原因， 除了房租、运营成本之外， 就是税收。 对百货商店征税是规范的、 应收尽收的， 而对电子商务系统的征税是看不见的， 这就有违不同商业业态的公平竞争原则。