【CIO班16周年年会精彩回顾系列】 星环科技吕品：大数据基建加速数字化转型实践

后疫情时代，所有人都知道——新基建不再是一个转瞬即逝的“风口”，而是中国整个经济社会转向数字化、数智化的系统性机会。而大数据基建对于加速数字化转型有着非常重要的作用。

在12月10日由电子工业出版社和CIO时代联合主办，《中国信息化》杂志社协办，新基建创新研究院作为智库支持单位的“第七届中国行业互联网大会暨CIO班16周年年会”中，星环科技吕品聚焦大会主题“数字化赋能产业大变革”发表主题演讲——《大数据基建加速数字化转型实践》。以下是演讲实录：

各位领导和嘉宾，大家上午好。星环科技从2013年开始进行大数据基础软件研发，主要做基础软件赋能各行各业数字化转型的实践工作。大数据，如今是像水、电一样是非常基础的基建设施，新基建中明确把大数据列为七项之一。

大数据基建在新基建大范畴之下，2020年3月份首次被公开报道，迅速火热起来，投入资金人力很多，2021年11月份进行了总结。

2020年全国数字经济规模39万亿，占GDP比重38.6%，增速达GDP增速3倍左右，产业数字化规模31.7万亿。全球有67%以上企业以及国内有50%以上企业把数字化转型作为战略核心。为什么都去做数字化转型？原因有三：

第一是市场环境变化，国内外经济形势，竞争激烈，内卷严重，需要对数据做全面分析，才能在创新和成本上做到极致。

第二在消费互联网更明显，用户行为体验碎片化，需求端的变化要求整个供应链更快速多变，这些都需要数据支撑。

第三是生态运营，柔性生产的概念提出后供应链快速变化，企业间信息交互频繁，需要数字化去支撑。大时代背景，数字经济督促企业进行数字化转型。

大数据在数字化转型有三个阶段进展。

第一阶段：计算存储查询，相对比较原始，要把海量数据进行归集进行融合，再高深就是共享交换，但还是停留在数据处理的层面。

第二阶段：感知智能，更多场景化，各种图像/视频识别，在自然语言处理/语音客服场景用的较多。数据作为生产要素采集后，针对特定图像，再基于某些场景识别内容，可以跟生产侧的传感器联动起来，传感器作触角，做到感知智能。

第三阶段：认知智能，提供辅助能力，以数据驱动达到认知智能，靠系统能够理解认知思考并且推理知识，这个阶段会以知识图谱场景为核心，在一些企业客户/政府客户构建对应的知识图谱，如：在做的图谱针对设备把所有历史故障数据进行归集，把故障预测和基于故障做最合理的改进修理方式，大数据在过程中是场景基础，基建在前面提供重算能力，在中间提供非结构化处理，在后面构建知识图谱，都是基础能力。

大数据技术在五大领域应用，在航空、智慧工厂、交通、水利、电网、政府、充电桩的场景都参与构建。

第一，政府领域。星环科技有幸参与上海市大数据中心底层平台的支撑和建设，支撑了包括随申码在内的诸多应用场景。政府使用侧重数据归集、流通和共享，上图中最下面的基础是大数据，第一层计算存储和网络，上面提供的能力形成了三层，叫归集能力、共享开放能力、计算分析能力，最开始把各委办局的数据收集放到一起做交换，再到后面做数据治理，形成资产目录，各个委办局可直接从大数据平台上拿治理好的数据集。第三步构建了一系列政务应用，不仅是数据提供方，也是深度和应用进行结合，应用后台大数据平台之上，成为了运营平台。

第二，以大型综合集团为例。集团使用大数据侧重在两个方向：从集团本身层面，想要做跨板块/跨领域的全集团数据融合。业财一体化现在很火，以前管财务，但财务数据很多时候是智慧型，业务走一、两个月，财务数据才慢慢归集，现在集团总部更希望把业务系统、财务系统进行融合，业务库存有变化，财务指标立马实时跳动，这就是总部级的业财一体。

从板块层面，化工板块和能源板块偏生产，用到数字孪生概念，希望通过大数据技术构建完整的工业互联网，把物理工厂数据映射到虚拟世界，虚拟世界工厂也能够反扣回物理工厂。

第三，交通领域侧重于具体行业，侧重具体场景。举例：东航、春秋航空会有具体场景，客户体验提升、航线优化都需要历史数据的手机、归集和分析，依托数据做新的决策。轨交行业会涉及到设备长期的运营运维、车厢检修、线路巡检，在地铁车厢上装摄像头，设备出现故障，摄像头自动识别，甚至能推断哪段出现问题，工人只需定点针对故障段进行检修，降低成本。

第四，交通/能源行业是垂直领域，侧重场景。现在最多的是发电预测，以前电网是火电水电，发电较稳定，新能源后发电量很不稳定，并网消纳也会有很大难度，尤其光伏发电企业对发电预测是非常关注，需要有预测数据和算法能够精确未来一段时间的发电情况，同时跟电网进行有效沟通。这些都需要大量历史数据，以及内部发电情况和外部气象数据、用电数据的综合分析，帮助发电企业构建发电模型会汇聚企业内部数据，联合政府单位的气象数据进行联合分析。除预测外，发电设备/光伏板设备整个生命周期管理是非常关注，设备故障预测、设备进行维护，以前是老带新模式，知识难传承。把故障知识汇总构建成故障树，新人只需客观描述故障现象，就可从故障树里中找到解决办法。

第五，公共卫生。既像政府又像企业，数据供给方面需求量大，是否能够把病例进行共享，增强病例集，如打通各科室的数据和信息化中心。能否构建医院级的CDR、MDR临床数据中心、运维数据中心以及实现跨医院构建层面的联合。在数据共享交换层面需求强烈，整个逻辑是做数据归集和数据治理形成数据资产，涉及病人隐私，数据做到跨医院共享还不能直接共享，也就是在符合数据安全流通的前提下，数据不能直接放到一起，但通过模型共享结果，不共享数据最原始的数据明细。这些已经在医院、政府、金融、电力跨行业合作起来，这个层面更像政府的数据交换。

大数据都是作为其中的一个底座和基建，如果没有大数据技术在下面作为支撑，作为计算基础组件，上面一系列应用都无从谈起，大数据已经融入到大家生活中，像真真实实的基建一样在数字化转型过程中被使用了起来。

大数据技术全面助力数字化转型。从最下面数据产生开始，一般是手机/生产线的传感器/路由器设备，它们会产生一系列数据，这些数据是分布式的分散在终端，我们要通过一些手段采集到云端，在云端首先构中心底座用来汇聚所有硬件资源，包括存储、计算、GPU的算力资源，构建第二层云平台，做资源统管。再上面把大数据技术作为PaaS层能力，包括计算能力、存储能力，把它构建在云环境上，形成三个中心。第一个中心是偏向数据服务维度，数据的汇聚、治理、指标化；第二是往感知认知领域，构建知识图谱、智能标签的场景；第三是构建业务应用系统。

星环科技的平台可以提供便利的开发工具链或者应用市场的应用共享能力，方便大家在数据平台上快速构建出基于数据的应用，形成三大服务中心。这三大服务中心对外共享开放，提供数据维度的共享，对应的是数据服务，模型维度共享对应的是AI，应用的共享对应的是应用。做完数据分析后，不是被动告诉结果，未来要根据结果自动反向控制生产侧的设备，通过下面的数据流分析出模型，进行自动推理之后，做控制流，反向控制生产，大数据技术贯穿数据全生命周期，全面助力数字化转型。

以上是我今天分享的内容，谢谢大家。

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