打通物聯網任督二脈，CCF攜手深圳超算暢談AI+大數據

2018年11月24日，由中國計算機學會CCF主辦，中國計算機學會青年工作委員會和CCF YOCSEF深圳分論壇共同承辦的主題爲“大數據及人工智能將如何打通物聯網的任督二脈”活動在深圳瑞知實驗室舉辦。億歐作爲協辦單位進行支持報道。

本次活動爲中國計算機學會青年工作委員會發起的CCF Talks系列活動之一，沿襲了CCF一貫的傳統，邀請了大數據及人工智能領域的學者及企業家分別進行了888秒時長的演講分享。國家超級計算深圳中心主任馮聖中、平安集團AI總監王健宗、深圳大學沃頓講席研究院陳小軍進行了本次活動的主題演講。

美禁14項技術出口，技術創新爲強國之路

距離宇宙大爆炸大約138億年，人類在地球上的歷史僅僅只有幾百萬年，而恐龍生存了一億六千萬年。如果把宇宙歷史壓縮到只有13年的話，恐龍大概在6分鐘前滅亡，第一個智人在50分鐘前出現，工業革命則發生在6秒前。冷戰，人類登月，互聯網出現等發生在上一秒。

人類歷史經歷了數百萬年的狩獵採集時代，然後經歷了數千年的農耕時代，工業時代持續了幾個世紀，目前的信息時代才走了幾十年。縱觀過去百年人類歷史進程，工業革命給人們的生活帶來了翻天覆地的改變。從內燃機的發明，宇宙探索，破譯基因密碼，到IT業狂飆，這段歷史歷歷在目。百年的工業歷史進程，其文明積澱迅速超過輝煌但歷史印跡斑駁的5000年。

20世紀的下半葉，中國現代工業纔開始興起。每一階段的工業發展以及新技術的引進，中國都付出了巨大的資源代價，但是仍不可能獲得西方工業發達國家的最先進技術。

在活動現場，馮聖中表示，技術創新是一道死亡谷，同時也是發達國家阻滯中國家趕超的利器。

拿美國舉例，自川普上任以來，美國出臺了一系列針對中國的高端科技封鎖政策。2016年，美國開始對中興通訊實施出口限制，來年中興支付了11.9億美元罰款。2018年4月，美國禁止向中興出口電訊零郵件。同年10月，美國宣佈將福建晉華納入《出口管理條例》下的實體經濟清單。11月，美國商務部工業安全署出臺了一份針對關鍵新興和基礎技術和相關產品的出口管制框架，涉及人工智能、AI芯片、機器人、量子技術等14個高科技領域，目的是保證美國在科技、工程和製造領域的領導地位不受影響。

在與億歐交流過程中，馮聖中表示，雖然從短期來看，如果本次提案落下石錘，中國一些企業難免會元氣大傷。但是從長期來看，它必然會刺激中國自主創新的能力，加重中國對技術創新型企業的重視，同時學術界的研究也將更往產研結合的方向發展。

“超級計算能夠大幅度縮短技術創新週期、降低成本和不確定性。中國近期也將部署三套E基超級計算系統，後續也將預留5.78億美元用於未來技術的研究包括量子計算。”馮聖中說。

上文提及到了產研結合，就不得不談陳小軍在演講過程中提到的所在研究院與華爲合作研發的工業大數據平臺，一個真正落地實際產業的研究項目。按照我們一般理解，大數據可以分爲工業大數據和互聯網大數據。目前無論是技術還是應用，領先的都是互聯網大數據，狹義的大數據也更多說的是互聯網大數據。工業大數據更多的是借鑑了互聯網大數據的概念，結合了IoT的技術，把面向個人用戶的“行爲”數據分析與思維模式進行擴展，並應用到了企業領域。

作爲中國製造2025的重要組成，工業大數據涉及了法（生產批次在生產過程中涉及的工業流程掌控）、環（生產批次在生產製造過程中的環境要求）、人（生產製造過程中涉及的人員，如操作人員、批次分解人員等）、機（生產過程中涉及的機器設備使用情況）、料（原材料耗用編碼、耗用數量、供應商編碼）等五大方面。

據陳曉軍介紹，這個大數據平臺由海量數據分佈式文件存儲引擎、大數據數據預處理ETL引擎、流數據及內存處理引擎、產品質量預警模型庫和問題跟蹤定位及閉環引擎幾大部分組成，擁有產品小時級預警，數據分析，快速建模部署以及用戶權限及角色管理等核心功能，從而達到來料質量監控預警，產品軟件缺陷預警，產品生命週期預測等目標。

AI浪潮下，數據隱私爲一大問題

2012年，深度學習方法的提出，讓幾經沉浮的“人工智能”再次煥發生機。目前很多AI系統，包括深度學習，都是大數據學習，需要大量的數據來訓練學習算法。所以人們說數據已經成了AI時代的新石油，從而也帶來了出公衆隱私安全保障的問題。

一方面，AI對數據包括敏感數據的大規模收集、使用，可能威脅隱私，尤其是如果在深度學習過程中使用大量的敏感數據比如醫療健康數據，這些數據可能會在後續過程中被揭露出去，對個人的隱私會產生影響。另一方面，用戶畫像、自動化決策的廣泛應用也可能給個人權益產生不利影響。此外，考慮到各種服務之間大量交易數據，數據流動不斷頻繁，數據成爲新的流通物，可能削弱個人對其個人數據的控制和管理。

香港科技大學新明工程學講席教授、計算機科學和工程學系主任楊強向活動方發來了一段視頻。他在視頻中表示，在如今數據割裂的情況下，爲了達到整合數據共同建模，同時不違反公衆的隱私安全的目標，需要進行新的機器學習算法的研究。

其實早在今年1月份的達沃斯論壇上，李開復和2015諾貝爾經濟學獎得主、普林斯頓教授 Sir Angus Deaton 就進行過一次針對人工智能和隱私治理的對談。Deaton教授提出可以開發一套隱私數據授權交易系統，讓每個用戶擁有自己的數據，選擇性授權給AI 或產品公司。李開復則認爲可以通過鼓勵創新創業和政府扮演協調角色兩大方面入手。

作爲深圳超算中心的主任，馮聖中回應了數據隱私的問題。他表示國家已經頒佈了相關的法律法規去進行數據的隱私保護，而超算中心本身也有一套對自己用戶數據保護的機制。