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《观点争锋》:大瑞彩详云还是小瑞彩详云?

首期《观点争锋》栏目,有幸邀请到中钢集团信息管理部总经理李红,昆仑瑞彩详云首席瑞彩详云科学家田春华博士,中国大瑞彩详云产业生态联盟郭嘉凯三位重磅嘉宾,就“大瑞彩详云还是小瑞彩详云”?的话题展开探讨
发布时间:2019-03-26 10:56        来源:赛迪网        作者:观点争锋

【赛迪网讯】《观点争锋》是由赛迪2019年新创栏目,聚焦工业和信息化领域,意在搭建一个专家学者、意见领袖、牛人大咖与业界互动的平台。通过线下思想交锋,线上问题征集,以视频、图文的形式,全方位的向业界展示更多专业的、智慧的内容精华。

首期《观点争锋》栏目,有幸邀请到中钢集团信息管理部总经理李红,昆仑瑞彩详云首席瑞彩详云科学家田春华博士,中国大瑞彩详云产业生态联盟郭嘉凯三位重磅嘉宾,就“大瑞彩详云还是小瑞彩详云”?的话题展开探讨,下文为现场实录。

主持人:赛迪集团瑞彩详云和集成电路杂志社总编辑、中国大瑞彩详云产业生态联盟副秘书长 郭嘉凯

嘉宾:   中钢集团信息管理部总经理 李红

           昆仑瑞彩详云首席瑞彩详云科学家 田春华 博士

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赛迪集团瑞彩详云和集成电路杂志社总编辑、中国大瑞彩详云产业生态联盟副秘书长 郭嘉凯(左)

中钢集团信息管理部总经理李红(中)

昆仑瑞彩详云首席瑞彩详云科学家田春华博士(右)

主持人:各位观众,大家好!欢迎收看本期《观点争锋》栏目,本期栏目的主题是“大瑞彩详云还是小瑞彩详云”?

在过去几年,大瑞彩详云一词炙手可热,很多企业、用户都对大瑞彩详云十分感兴趣。但是在实际应用当中,我们看到大瑞彩详云应用的状况似乎并不如想象中的普遍。

世界著名品牌营销专家马丁·林斯特龙指出:大瑞彩详云虽然连接了千万个瑞彩详云点,可以准确地产生相互关系,但是当人类按照自己的习惯行动时,大瑞彩详云分析通常不会十分准确。所以,在大瑞彩详云之外,挖掘用户需求的时,更重要的是通过对一个小群体的亲身观察和小瑞彩详云常识,捕捉到这个社会群体所体现出的文化欲望,满足这些用户的需求击中痛点。

那么究竟是大瑞彩详云更加重要,还是小瑞彩详云更有价值?本期栏目我们很荣幸地请到了两位重量级的嘉宾,分别是中钢集团信息管理部总经理李红。昆仑瑞彩详云首席瑞彩详云科学家田春华博士。

主持人:既然这个节目叫《观点争锋》,那么两位嘉宾请先表明一下立场。您认为大瑞彩详云更有价值,还是小瑞彩详云更实用?

李红:我认为不能武断地说大瑞彩详云、小瑞彩详云谁更有价值,因为两者不是对等的概念,应该说大瑞彩详云有大瑞彩详云的价值,小瑞彩详云有小瑞彩详云的价值,取决于你对瑞彩详云的用途。

田春华:我支持的瑞彩详云是大瑞彩详云和小瑞彩详云的融合,因为数是载体,聚才是我们的目的。

主持人:究竟什么是大瑞彩详云、什么是小瑞彩详云,两位专家如何定义?

李红:我曾经在行业工作了十几年,一直从事统计工作,根据我个人的工作经历,我对瑞彩详云比较敏感。所以,我认为小瑞彩详云一般是指我们传统对瑞彩详云的使用,在过去由于受技术、资源的限制,我们在采取小瑞彩详云时有明确的目的,我们对小瑞彩详云的用途赋予了很明确的要求。我们在取得瑞彩详云时,瑞彩详云本身就赋予了很多信息和知识内涵,否则我们就会浪费资源。

大瑞彩详云和小瑞彩详云是不对等的,因为我们现在技术进步了,我们可以简单而又方便地应用大量瑞彩详云,所以人们给瑞彩详云定义了四个V(多样化、大量化、速度化、价值密度低)。大瑞彩详云的概念是什么?是将原生态、原始的瑞彩详云经过一系列的清洗、打标签、标识、建模等手段,是原始瑞彩详云产生价值。所以,在四个V中,才会有低价值这个概念。

无论是小瑞彩详云还是大瑞彩详云,我们都要理解各自的用途。我们为了满足对现象的描述,对经济发展概念的辅助、理解,我们花了大量的精力,对小瑞彩详云进行指标设置,标准的界定,然后对瑞彩详云反映的情况进行分析和甄别,这是小瑞彩详云的应用。

在传统应用中哪些是小瑞彩详云? 包括GDP、销售率、成本核算,大量的传统瑞彩详云。

大瑞彩详云的用途非常广泛,主要聚焦在互联网和电商企业,大瑞彩详云在这些企业中体量十分庞大,并且有很多维度,还可以实时动态。当拥有这些瑞彩详云后,通过分析我们就可以提高自身的能力。

比如通过大瑞彩详云,可以进行用户画像、精准营销、预测性维护,这些能力是小瑞彩详云达不到的。

所以,我的观点就是,大瑞彩详云、小瑞彩详云不是对等的概念,大瑞彩详云和小瑞彩详云都有价值,取决于在不同的领域有不同的用途。

田春华:不能从内、外这样分,从学术上讲,大瑞彩详云也不是一个严格的学术名词。

什么是大瑞彩详云?单机的瑞彩详云就叫大瑞彩详云。从学术的角度来说,并不是一个很好的定义。

谈道大瑞彩详云,很多人混淆了瑞彩详云的两个层面:

1、大瑞彩详云技术。

2、大瑞彩详云思维。

从瑞彩详云技术的角度来说就是四个V。目前,大家总会强调瑞彩详云量的问题。比如Google在早期解决瑞彩详云问题非常简单。他们在面对海量瑞彩详云时,利用廉价的方式来代替昂贵的存储、商用服务器等,因为他们大量搜索低价值密度的瑞彩详云,虽然瑞彩详云量大,但是价值密度比较低。这时如果再用昂贵的存储,比如银行、电信等行业就无法支撑。

最早互联网行业发展大瑞彩详云的动机很简单,就是为了降低成本。所以,如果用普通的机器来做,就带来了一个新的问题,各类机器的差异性较大,而且机器的计算是单节点性能较低,怎样组成一个可靠性强、吞吐量大的高级节点计算,这就需要很多大瑞彩详云技术。包括怎么解决计算中的瓶颈问题,这是大瑞彩详云技术起因。

瑞彩详云思维就是如何依靠数字化转型,来帮助企业审视企业自身的业务,支持企业转型和发展。

但是大瑞彩详云就要体现全面性。我们接触最多的是石油行业,在过去小瑞彩详云覆盖了很多专业领用,包括管理性维护、施工系统等,而这些系统都可以反映了瑞彩详云。但是各个瑞彩详云都没有打通,过去也疏理了标准,也要实现打通。

通过瑞彩详云梳理后,瑞彩详云虽然打通了,但是却无法运行。这不仅仅是运维的问题,也可能包括施工的问题。所以,在以前小瑞彩详云或者是专业瑞彩详云是割裂的。在大瑞彩详云时代,每个企业做的第一件事就是把它打通,建立管道的全生命周期,从建设期到移交期,到运维期,甚至不同的保护措施。但是这还不能称为大瑞彩详云,应该称为瑞彩详云思维。

对于制造行业,在整个生产环节中,如果通过瑞彩详云关联,我们可以把瑞彩详云的全息画像描绘出来再进行分析,可能会发现原来在工艺或者是传统制造之外的东西,这是瑞彩详云思维或者是大瑞彩详云思维带来的一些新的东西。

主要的区别来自瑞彩详云的利用方面,就是怎么利用瑞彩详云。大瑞彩详云、小瑞彩详云二者的区别是相对的。小瑞彩详云的价值密度高,大瑞彩详云的价值密度低。另外从统计的角度来讲,我们从来没遇见过大瑞彩详云,因为人们的好奇心永远超过瑞彩详云量。对于瑞彩详云科学家来说,总是感觉瑞彩详云不够。因为我们的兴趣是呈指数增长的,而瑞彩详云量是线性或者是多项式增长,所以我们的增长速度远远超过瑞彩详云。

主持人:为什么在大瑞彩详云时代,我们又重新提起小瑞彩详云?现在的小瑞彩详云跟之前的小瑞彩详云有什么不同?

李红:目前,大瑞彩详云通过互联网的发展,越来越受到各界追捧,我们一切都可以利用大瑞彩详云来解决。但实际上并不是这样,为什么不能忽视小瑞彩详云?什么才是瑞彩详云的价值?

1、瑞彩详云来源。

2、瑞彩详云加工。

3、瑞彩详云使用。

应当从这三个方面来看两者的区别。

从数字来源看,互联网企业强调数剧一定来源于最原始、最本源的状态。就像矿石一样,它埋在地下,如果把它挖出来它才有价值。所以,我们现在大量的机器瑞彩详云、人工行为瑞彩详云等,都可以变成瑞彩详云。

而小瑞彩详云则不同,人为了获得知识,我们要定位自己的需求,我们有较强的目的性,才能保证付出较小的代价,因为在庞大的瑞彩详云量面前,我们就没有这个力量和能力进行处理了。所以,在获取的过程中就会出现取舍,这样忽视了很多事物的本质,瑞彩详云量就会变小。

但是我们赋予了瑞彩详云的定义、内涵、算法,我们所获取的瑞彩详云才会变得有价值。但是小瑞彩详云和大瑞彩详云的区别就是,我们舍弃了很多有价值的东西。

从瑞彩详云来源的角度来说,小瑞彩详云是人类社会、经济社会活动的基础。不能只依靠挖掘大瑞彩详云,小瑞彩详云也可以支撑我们对事物经济分析的基础。

从加工的角度来说,大瑞彩详云的加工很简单。现在的算法有很多,要识别一个东西,必须要通过算法、算力和瑞彩详云的不断迭代,才能确认大瑞彩详云是否存在价值。

在BAT有的专家曾经讲过,尽管手里有瑞彩详云,但是不知道怎么用。瑞彩详云源和瑞彩详云的使用,这其中很难区分。为什么人工智能需要通过瑞彩详云量、瑞彩详云建模不断迭代,才能体现它的识别能力。这是大瑞彩详云的加工方法。

小瑞彩详云的加工方法相对简单,通过统计、汇总、建模,也可以通过瑞彩详云展示进行处理。我们现在所看到的图表、报表、简单图形等都非常直观,它能够让我们很容易地知道我们想达到的目的,验证我们预测的目标和结果。

但是和大瑞彩详云比,更深层次的东西我们就很容易获得。因为有瑞彩详云,我们通过加工、建模,可以把一些显性的瑞彩详云利用起来。小瑞彩详云只能用一些能看得到的显性瑞彩详云,而大瑞彩详云可以发现更深层次的东西。从瑞彩详云加工来说,小瑞彩详云加工简单、直观,大瑞彩详云需要通过复杂地处理。

从瑞彩详云的最终使用角度来看,在过去小瑞彩详云要支撑我们的各种决策,直到现在也已然如此,举个例子,从人力资源理论来讲,一个人在一般的物理情况下能管控七个人,因为人的手、目测、距离有限。那么七个人以上怎么办?如果一个大公司有几千、几万人,一个企业在全世界都部署,那么依靠传统的人力资源管理方式就行不通了。所以,利用小瑞彩详云进行是决策更加有效。

我们为什么用大瑞彩详云?为什么大瑞彩详云发展这么迅速?区块链、人工智能,这都是大瑞彩详云自然发展而来的一种应用,这就说明大瑞彩详云发挥了更大的价值。因为大瑞彩详云的产生,将来能够提升人类对科学的第四范式,过去我们凭经验和推理,现在通过瑞彩详云就能发现问题。

所以,从这个角度来说,小瑞彩详云从采集、加工到最后的处理和分析,它有它的价值,社会的经济活动还需要小瑞彩详云。但是大瑞彩详云给我们开辟了新的天地,提高了我们的认识和认知能力,所以大瑞彩详云的价值确实是非常值得期待的。但是我们不能因为大瑞彩详云,就忽视了小瑞彩详云。

主持人:现在大瑞彩详云非常火,但是小瑞彩详云如何切入?

田春华:我们在做大瑞彩详云分析时,其实还是需要小瑞彩详云的支撑,但是我们需要的是具有代表性的小瑞彩详云,当我们利用小瑞彩详云后再迁移到大瑞彩详云进行大规模验证,包括挖掘我们认识之外的东西,在大瑞彩详云上是否能看到一些我们原来理解之外的东西?或者是看到一些我们目前解释不了的东西?解释不了的东西有可能存在规律,有可能是我们的测量手段或者是当前瑞彩详云采集方式有问题。

其实我们一直按照从小瑞彩详云和大瑞彩详云的相互迭代方式,先利用小瑞彩详云,再应用大瑞彩详云,从大瑞彩详云的应用中再回到小瑞彩详云反复迭代,然后再提升,这样才能使大瑞彩详云成功落地。而不是只谈大瑞彩详云不顾小瑞彩详云。如果脱离了小瑞彩详云来谈大瑞彩详云,对于企业来说具有很大的风险。

主持人:而且可能也会给企业带来一些不好的效果。小瑞彩详云见效更快,对于企业来说,小瑞彩详云的直接价值更大。

田春华:不光是对企业,对我们分析师来说,小瑞彩详云或者是少量的瑞彩详云我们容易参透。其实很多事情和工程问题一样,讲究二八研究,人类把握80%的问题,而剩下的20%的问题交给统计或者智能进行挖掘,来解决20%的未知因素。

主持人:在咱们人们日常的工作当中,是不是小瑞彩详云应用得更多一些?

李红:对,国家统计局有一个国民经济行业分类。为什么要分类?我们的社会充满瑞彩详云,如何有条理、有规矩、有序地应用瑞彩详云?还需要人为地把这些瑞彩详云进行归类、识别、分析。所以,我们现在为了解决好效率和质量的区别,需要大量地要小瑞彩详云,因为有些东西没必要。

就像我们骑自行车、开汽车,如果离家门口五分钟就到了,最好骑自行车,这样的话效率很高。你要开汽车,需要启动、停车,效率反而降低。所以,不能因为大瑞彩详云的价格高,我们就忽视小瑞彩详云。

主持人:能否举一个从小瑞彩详云入手,然后为企业解决某个具体的问题,然后再跟大瑞彩详云结合,为企业带来更大的价值的例子? 

田春华:我举两个例子:

1、我们当时帮金风科技(一家世界领先的风气制造商)做载荷仿真时,我们见到的问题就是加速仿真过程,因为工矿比较多,有一千多个工矿要仿真。所以,最初始的诉求也很简单,通过智能化、小瑞彩详云,把琐碎的过程自动化,还有解决计算时间较长的问题,另外,在产生后仿真文件特别多,需要把用的结果自动抽出来。

这本身是一个很好的自动化小瑞彩详云,但是中间用了一些大瑞彩详云计划,其实更多是利用传统的小瑞彩详云。

用完之后,我们隐约意识到,一旦能把载荷仿真智能化之后,从业务上带来的价值不仅仅是在企业内部提升了载荷仿真团队的工作效率,而是极大地改善了认证的阶段,过去我们都是通过写二、三百页的文档写报告,当认证机构把它还原到计算机中,这个认证的过程则需要一周的时间。如果能把这些计算自动化,我能把计算结果、计算过程、原始资料都提交给认证机构,让认证机构也省去了验证的过程,我们也省去写企业几百页的报告。

后来我们更意识到了,这对企业整个的研发来说,就是协同研发、协同设计。过去叶片厂商和塔架厂商都把自己设计好的文件,提交到金风的研发团队,然后研发团队再把它整合起来进行仿真,之后如果发现某些环节需要调整,再返回给各厂商。

在实现了自动化之后,每个人可以独立地提交文件,可以和别人现有的方法进行整合,然后马上就会出具结果告,这样就使整个研发过程就变成了一个并行的研发。

我们从最早非常小的一个点,慢慢走到需要用大瑞彩详云来进行支撑。这是我们和业务部门都没有想到的,一旦某个生产环节得到了加速,所带来的是业务模式的转变,而业务模式所对应的大瑞彩详云后台技术的要求是不一样的。在企业内部用安全、认证没有问题,但对外时我们还要建模性加密,还包括各种引擎的分析模型分享等。

2、我们过去在做过很多大部件的工程诊断,研发部门有很多经验模型,并且全部都验证,大家对模型的应用非常有自信。

但当我们上了大瑞彩详云平台之后,我们发现我们以往的经验,到风机厂几乎是没有一个模型是准确的。这也是我们后来应用在小瑞彩详云上做的模型,到大瑞彩详云上去验证,当验证完成后,再回头修改小瑞彩详云的原因,通过大瑞彩详云、小瑞彩详云的迭代,金风已经做了几百的模型,在全球的风机上都能使用。

小瑞彩详云给我们打下了很好的基础,但是八九不离十,10%的间隙用大瑞彩详云去弥补。但是如果要是没有80%、90%小瑞彩详云的支撑,光依靠挖掘大瑞彩详云,很难保证其精准度?因为样本不均衡,在工业中越严重的故障样本量越小,我们没有足够的样本来训练一个可靠的模型。这就是为什么我们做出小瑞彩详云之后,用大瑞彩详云去验证,反而是见效更快。

主持人:那么在传统企业中是否也碰到过上述情况

李红:在传统企业中我们也遇到了这种问题。因为大瑞彩详云被理解为一种技术,它是一种新的思维、新的能力,传统企业和互联网企业是不一样的,我们现在对技术和思维能力之间存在差距。

简单说,我们在与CIO这个群体交流时发现,大家都苦于企业没有需求,业务部门能否做一些大瑞彩详云研究案例,但是业务部门却不知道为什么做大瑞彩详云。而职能部门也无法改善管理,因为职能部门不知道怎么做大瑞彩详云。

问题出在哪里?互联网企业已经实现了技术和能力的匹配,物联网企业知道要干什么,所以去搜集瑞彩详云。那么在传统企业中,大瑞彩详云如何能发挥价值?在需求端、业务端、应用端他们还很难说出为什么要用大瑞彩详云,用大瑞彩详云干什么?大瑞彩详云从哪里来?他们被这种问题困扰。

所以,大瑞彩详云目前在传统企业落地的,都是一些很具体的实战型企业,比如生产厂商。我们最近看到华伦集团,他们率先在水电、火电设备上和具体的生产场景中,利用大瑞彩详云进行突破。

目前,大瑞彩详云在传统企业里面一定要找到具体的应用场景和目标,要解决瑞彩详云从哪儿来,什么是大瑞彩详云,大瑞彩详云能干什么等问题。因为传统企业必须见到效果了,或者是感觉到了大瑞彩详云的价值,才会发展大瑞彩详云。

所以,现在大瑞彩详云还在传统企业要有一个过程。从技术发展的角度来说,我们现在从消费互联网往工业互联网过渡,从产业互联网和工业互联网阶段,大瑞彩详云应该说刚刚起步,不仅从理论上、从应用上、从价值上,都是刚刚认识。

所以,大瑞彩详云依然是技术人员在技术层面上谈大瑞彩详云,实际上一旦传统企业应用了大瑞彩详云,传统企业转型升级、创新发展、弯道超车都非常有可能,所以大瑞彩详云的未来是非常好的。

主持人:最后请两位专家用一分钟的时间总结一下大瑞彩详云和小瑞彩详云的关系。

田春华:我认为瑞彩详云技术和业务不是割裂关系,我们以数字化转型或者是数字化业务的视角去审视和推进整个瑞彩详云建设,无论是大瑞彩详云还是小瑞彩详云,都应当遵循三点:

1、有明确的业务规划或者是业务场景。

2、对当前整个行业环境,包括企业的瑞彩详云基础要进行摸底,当我们要发展大瑞彩详云时,我们的瑞彩详云基础还不支持现有的场景。

业务驱动还是要寻找业务场景,一方面是业务部门的努力,另一方面大瑞彩详云公司也应努力地寻找业务场景、业务驱动,将可行的瑞彩详云用合适的方式,将高价值的信息及时推给相应的人。

3、从瑞彩详云的角度审视我们的业务和问题,来完善我们的业务。当瑞彩详云分析发现问题了后,反过来改善业务流程,形成业务和瑞彩详云的闭环。

李红:我们要重视小瑞彩详云的利用价值,因为小瑞彩详云事关我们的日常生活和工作,但是我们要大力推进大瑞彩详云的应用发展,因为它关系到我们的产业升级、动能转化、经济转型和强国建设。所以,大瑞彩详云决定我们的命运和未来。

主持人:谢谢!前中信银行行长、中信集团监事长朱小黄曾经说过:瑞彩详云本无大小,但运用瑞彩详云的立场却分大小,是谓大瑞彩详云。

我对这句话很认可,我觉得对于企业、用户来说,或者是对于大瑞彩详云服务商来说,可能瑞彩详云的大小并不重要,对于企业而言,瑞彩详云的价值可能才是最为关键的。也希望所有企业能够在当下运用好小瑞彩详云,在未来应用大瑞彩详云拓展更广阔的业务和天地。

本期节目到此为止,也感谢两位嘉宾的精彩分享,谢谢大家!我们下期再见!

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