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【大咖周语录】研究大数据不一定非要用自己的数据,我国政务大数据共享发展任重道远

【数据猿导读】 国务院《促进大数据发展行动纲要》提到,推动政府信息系统和公共数据的互联共享,避免重复建设和数据打架,增强政府的公信力,促进社会信用体系建设。政府开放数据需要技术框架支持,包括开放数据管理、开放数据技术和开放数据门户。

【大咖周语录】研究大数据不一定非要用自己的数据,我国政务大数据共享发展任重道远

【数据猿导读】在去年的两会上李克强总理提到大数据是"钻石矿",将大数据技术放在了很高的关键位置上。大数据上升为国家战略,全国多片区布局综合试验区,政府数据共享开放标准化进程不断加快,同时,政府大数据的应用问题也非常显著。数据的使用必须面对保护的责任与义务,尤其是对个人隐私数据的保护。


中国工程院院士邬贺铨:现阶段 我国大数据共享面临的问题与挑战依旧很多

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数据的价值在于融合与挖掘,政府数据对公众的最大利益在于共享与开放。邬贺铨认为,现阶段我国大数据共享面临的问题有很多,并指出数据共享和开放现在面临三大挑战:

第一,不愿意共享开放,政府部门各自为政、把数据开放当成自己的权利。

第二,法律法规制度不够具体,不清楚哪些数据可以跨部门共享和向公众开放。

第三,缺乏公共平台,共享渠道不畅。

此外,大数据交易的关键是对数据质量的要求,包括数据的准确性、真实性、完整性、一致性等。关于交易数据合法性、及时性、可用性、安全性等问题,都是现阶段我国数据交易所面临的问题。

谈及大数据的利用和保护,他说到,目前,欧盟制定了严格的数据保护法案,中国虽然有宏观上的数据保护要求,但是没有全面的数据保护法规。

最后,他指出,数据的价值在于融合与挖掘,政府数据对公众的最大利益在于共享与开放。数据流通与交易有利于促进数据的融合挖掘。数据的使用必须面对保护的责任与义务,尤其是对个人隐私数据的保护。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/12829.htm


中国信通院高级工程师韩涵:政务大数据的技术发展与标准化任重道远

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2017年7月26日下午,“2017政务数据治理与创新高端研讨会”在北京梅地亚中心多功能厅隆重召开。韩涵出席会议并发表了《政务大数据--技术发展与标准化》的主题演讲,阐释了“政府战略转型→业务转变→数据应用变革→云化大数据服务”的政务大数据驱动路线以及“数据采集→数据开放→数据共享→统筹汇聚”的政务大数据建设流程,针对数据开放共享存在的问题,她建议建立数据分级/分类机制和数据共享负责人制度。

关于我国大数据发展基本状况,她指出,

第一,领导层高度重视大数据发展,国家密集出台政务数据开放共享相关政策。

第二,政府数据共享开放标准化进程不断加快。

第三,大数据上升为国家战略,全国多片区布局综合试验区。

第四,全国各地陆续制订大数据发展政策规划,开展大数据建设项目。同时,政府大数据的应用问题也非常显著。

此外,对于政务大数据建设步骤,她认为主要有以下几个方面:

首先是数据采集。

第二是数据开放。

第三是数据共享。

第四是统筹汇聚。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/12870.htm


京东万象杜宇甫:研究大数据,不一定非要用自己的数据!

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对于大数据与AI的关系,杜总给我们形象地解答了这个问题:如果把AI比作一个人的话,那么大数据就相当于一个学校。AI要想变得更聪明,必须通过大数据来学习和训练,才能实现真正的智能化。归根结底,对于人工智能来说,最重要的其实就是数据。

并非所有的数据都叫“大数据”

虽然数据是研究人工智能的重要因素,但这并不意味着任何数据都有价值。因此如果企业想要利用好大数据,让数据产生价值,则必须具备能够从海量的数据中筛选出有效数据、摒弃无用数据的能力。

那么,企业该如何在海量数据中甄别出有效数据呢?对此,杜总告诉我们,由于企业业务模式和所处行业环境的不同,目前没有标准化可复制的方法来有效鉴别数据。对一个企业有用的数据,对另一个企业不一定有用,大家只能不断地去尝试;同时,可以从同行的成功或失败案例中总结经验、教训。

大数据时代,数据量不够大该怎么办?杜总表示,研究大数据,不一定要用内部数据,可以通过外部的数据来辅助自身业务。杜总认为,目前大数据领域的最大瓶颈是“数据共享与流通”。各个企业还是各自留存和使用内部数据,不愿意与其他行业和企业进行数据的交换共享,这其实并不利于大数据研究

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/12846.htm


中国工程院院士李德毅:大数据时代 AI+汽车的未来之路吐火如荼

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7月22 - 23日,2017 中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大召开。中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅为所有参会者带来了主题为《L3 的挑战与量产》的报告。从“L3 难在哪里 ”、“如何突破 L2 的天花板 ”、“量产 L3 的策略”三个方面出发,重点讨论了当前 L3 自动驾驶汽车所面临的挑战以及量产问题。

他指出,自动化行业提出一个“自动驾驶+智能网联”的解决方案,即:

• 结构化道路

• 确定性窗口

• 网络协同

• 软件定义的机器

从 L2 到 L3 的过渡,是掌控权由人到机器的转移过程。这里面有三个疑问:

自动驾驶等级转换点如何度量

掌控权交接点如何变度量

掌控权交接过程中的事故如何度量

在J3016标准中,明确了驾驶掌控权由人转移到车,跳升的界定很明确。

大数据开车

未来汽车会成为大数据的源泉,移动社会的传感器,驾驶脑有学习和自学习能力,技巧和经验 可以在线提升,驾驶脑智能的进化速度超过自然人,尤其是群体智能发挥驾驶超脑的作用,这样汽车制造商逐步地成为汽车运营商。随着L3、L4级别车辆的出现,L5级别的自动驾驶车迟早也会实现。当人们对L3、L4、L5的差异不再介意时,这个世界就变了。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/12716.htm


来源:数据猿

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