说到贵阳，你会想到什么？这里有文峰塔、阳明书院，然而毫无疑问，这两天这座城市拥有了一个别样的关键词：大数据。街道两旁的宣传广告随处可见。2016年5月25日，第一届大数据科学与工程国际会议——大数据科学认识与理解在贵阳召开。据说此前贵阳已阴雨连绵数日，而雨停，也许就是一种美好的昭示。

上午8:30，大会准时开始，清华大学教授，原中国计算机学会理事长郑纬民先生担任本次大会主持人。出席大会的嘉宾有：中国工信出版集团董事长，人民邮电出版社社长季仲华；

中国计算机学会大数据专家委员会秘书长，中国科学院计算机技术研究所研究员、所长助理、副总工程师程学旗；中国工程院院士邬贺铨；美国伊利诺伊大学芝加哥分校特聘主任教授，清华大学数据科学研究院院长，ACM/IEEE Fellow俞士纶；美国特拉华大学电子与集散机工程学院终身教授，ETI公司的创始人与首席科学家，ACM/EEE Fellow高光荣；英国帝国理工学院数据科学研究所终生教授/所长郭毅可；香港中文大学常务副校长，伟伦计算器科学与工程学讲座教授，ACM/EEE Fellow华云生；中国科学院院士，上海交通大学副校长，IEEE，Fellow梅宏。

贵阳市政协副主席孙袁为大会作为开场嘉宾发表致辞。她在现场表示：“此次数博会来自全国嘉宾和国际嘉宾预计达到2万人次，作为2016年的重磅学术活动，贵阳非常重视，我们要发展大数据，就应该对于大数据理念、内涵，关键数据以及人才培养的研究。我们希望本次会议在国家行业专家学者及全体人员的共同努力下，有效推动贵阳、贵州、中国乃至全球的大数据发展，为使我国走在大数据前端而共同努力奋斗。”

共八位专家在本场大会上分享了自己的观点，快和小编去现场看看，和大数据来一场“零距离”的接触吧！

邬贺铨：大数据总量巨大

大数据从结构上来看可以分成结构化、半结构化、非结构化。大数据是多来源的。大数据之大，这是全世界网民平均每个月上网的流量，2013年全球互联网流量每年为2.7EB，全年达到1ZB。2015年和2016年全世界新产生的数据量等于人类有历史以来一直累计到2014年全球数据重量的总和，量非常大。

高光荣：大数据系统软件前沿的几个开放问题

高性能并非计算的“又一春”，接着是高性能计算/大数据面临的挑战，既有挑战也有机遇。接着是大数据系统和软件，搞的开放问题。往往是你脑子里有一个思路，要怎么做。绝对不能忽悠，忽悠解决不了问题。二十五年以前认为计算机不用再发展了，已经很前沿了，但是现在这个观点已经不适用了。你想解决的问题，人工智能没有达到效果。二十五年以后情况不一样。山穷水尽无疑路，柳暗花明又一村，为什么这个事又活了？并非结构活了，并非数据活了，人工智能进入第二春。没有经过头一次死的人，现在看到的是第二次的出现。

俞士纶：对异构数据源的思考

把不同数据库联在一起，这些数据来自不同的领域，合并在一起的话，使我们能做更好的预测。现在是大数据时代，一个重要的事情是我们要怎么融合不同的数据？数据是很值钱的事情，其实IBM做气象预测，有不同的应用可以预测天气，根本赚不了什么钱。像运输路线怎么走的话，一定要知道天气，如果不知道天气的话，他可能开到一半，被大风吹走了，也可能会淹水。如果做奇货买卖的话一定要知道天气，比如这个地方有干旱、洪涝等等。像做农业的话也需要知道天气，天气这个数据可以应用在不同方面，知道这个数据可以改变很多细节。要了解到什么数据是很有意义的数据。

张晓东：大数据分析将对人类社会本身的了解达到前所未有的高度

算机是为网络研制的，互联网和无线上网是一个数据世界的基础。从1986年281PB，到2013年667EP，增加了2.9倍。这支持了我们的数据结构。计算机是一个数据中心，这个数据中心主要来源，这些数据，进去出来的数据相当多。所以从这个角度来讲，当数据量这么大，对我们数据处理有很多新的挑战。

郭毅可：数据科学与科学数据

我们知道科学研究有三个主要要素，理论、计算、实验。这三个理论是这样的，从理论出发，我们可以建立模型。对这个模型的模拟可以产生数据。我们理论至上，对事件进行假设，并进行观察，得到数据。我认为数据科学是当代科学的重要基础和方法论。实际上数据科学在当代的用处极其广泛，而且推动了许多技术的研究和发展。我们就是基于这个基础上做努力。

华云生：大数据研究的战略思考

数据特性的多样性，不同的应用有不同的特性，有些数据可能有规律的，有一些是没有规律的。他们的概念，表示方法也不一样，也有多样性。数据的目标也有多样性。数据的原因。不同的数据、不同的应用有不同的目标。算法的多样性，有不同的算法。基建的多样性，所以数据也有不同的地方。理论基础多样性。不像以前做做法有很好的规律、很好的算法。大数据其实是个现象。？现在从做大数据来讲，很多没有办法从一个应用上面找出一个规律，找出一个方法，很容易应用到其他应用上。

方滨兴：云监控与云加密——打造可信的云

云安全的四个层面，第一个是可靠的云，能够始终可靠地提供服务。安全云，保障用户及租户在云中不会因攻击而受到损害。可信云，保障云服务商不会对租户的运行进行侵害。客户把资料传到云上？怎么保障信息的安全？这是一个很大的问题。云加密，降低泄密风险。上网前把个人信息提交给网络才能上网，这叫上网实名制。不作为怎么办？我们能怎么办？无缝数据加密传输、支持任意云端平台。云监控，你不作为，不能乱作为，所以我要监督你，发现你是不是做了不该做的事情。

梅宏：对大数据热潮的若干反思

我们看到了很多数据应用的成功案例，在商业智能、在智能交通、在自然语言处理、在自动问答系统、下棋机器人等等。我想机器替代人做劳动、做体育、做计算到现在帮助人下棋，毫无疑问，还会继续往下走。在这个意义下，我们对大数据高度重视。大数据的应用仍处于初级发展阶段。现在的很多案例都很难被看作典型的大数据应用案例，很多都属于初级阶段。真正的大数据应用应该体现在数据挖掘的深度和多源（跨界）数据的融合的广度，绝不是数据的“海量”，这才是所谓的大数据。

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