2021年的跌宕起伏，数据不再是神秘的词语，瞬间进入普通大众的生活。疫情的常态化，让我们认识到出行大数据；赴美上市企业的数据泄漏事件，让我们理解了数据安全；电商杀熟，让我们认识到数据的无良；外卖小哥的送餐路径规划，让我们折服于人工智能的效率；突如其来的元宇宙，让我们憧憬数据未来的美好。

我任职于爱驰汽车，一家新势力造车企业，致力于智能科技服务用户。过去的一年，我们主要在做数字化转型，解决业务系统数据资产化，进而推动一些业务场景数据驱动。

数据价值，始终是我必须思考的问题，数字化推进的进程中，每一个场景我都会问自己：业务流程是否必要固化；是否需要全部数据；数据会带来哪些价值；数据是否安全可追溯；数据可共享依赖等等。业务是流程化的，时序性的解决具体场景问题；数据则无法立即产生业务价值。这不是一个简单的是和非的问题，从长远的角度看，数据记录了业务过程，保留了场景要素，必要时可以模拟，可以进行挖掘分析，产生新的业务价值。数据研发和业务研发，应该是一个协同作业的过程，研发过程需要同步设计推进。

元宇宙带给我们的不仅仅是一个概念，它是一批成熟技术的重新组合，这将会为我们带来一种全新的体验。元宇宙元年已来，2022年的大数据技术将会有新的价值输出，数据资产将更加贴近用户，为用户场景输出价值。我将结合多个行业数据在元宇宙中的应用，来说明大数据技术未来可能发生的变化：元宇宙基础建设；智能虚拟化工厂；用户虚拟化；数据资产安全；数据多元化权属及交易；数据资产开放共享。

元宇宙基础建设，离不开空间世界的构建。我们日常出行所使用的导航地图，街景地图，商场等室内电子导览图等等都是空间数据。在我们的国家，测绘局、国土局有不同比例精度的空间数据，可以生成全国三维地图，按照行政区划等级生成城市、社区、厂区等三维地图。城市规划，房产部门有建筑物类的空间数据，相同的技术方法，可以生成更加真实的建筑物室内三维图形。这些三维数据，目前属于国家机密数据，需由国家授权才可实施采集、更新、发布，我们普通公民是无法做此类工作的。

假如有一天，我们的生存环境更加的自由开放，一些普通群体也可以从事空间数据工作，数据的更新将更加及时准确。

智能虚拟化工厂的构建，需要单位自己将工厂车间布局进行三维构建。目前已经有一些公司，采用视频设备将建筑物内部空间快速三维实景构建。产线设备的构建，则依托于企业自己产线设计图纸数据，生产设备构建设备，基于BIM方法进行三维构建。虚拟工厂的构建，空间坐标的精度要求，根据工厂自身需求可以自由掌握。厂房结构具有空间位置坐标，我们在构建虚拟化工厂时，通常会采用相对坐标，取建筑物某点为坐标原点，一方面方便计算，也利于用户理解。

用户虚拟化，我们要了解自己。我们首先要了解自己的形象，为了更加真实的展现自己，元宇宙中希望更加真实的虚拟化自己，稍作化妆美化下自己也是可以的。只要我们自己愿意提供足够真实的体形特征数据，目前的技术要想高保真的渲染出来，应该不是难事。现实世界中的我们，不同时间应该会经常移动，我们又如何在虚拟的世界中展示出来。这就需要我们的实时出行数据，包括我们基于LBS技术的设备数据。

假设，我们能够获取这些数据，自己的虚拟化形象也就被真实的构建出来了。真实的世界，时空坐标定位下是独一无二的，而在虚拟的世界我们可以有一个物理世界完全相同的镜像，也可以构建某些特殊意义的场景。在数据上，我们就要构建更加复杂的模型来适应这种多元化的场景诉求。

数据资产安全是大数据领域非常核心的技术问题。元宇宙的到来，数据资产的使用更加灵活，场景更加复杂多变，不仅要处理物理镜像数据的一致性，还要做到虚拟数据的多层数据安全。数据的溯源能力，相比现实世界将显得更加重要。物理世界，多种设备的数据采集，首先要安全可靠，然后要做到准确传输、防篡改。身份识别、认证，在数据资产安全问题上发生频率将大幅度增加，目前的安全技术变得非常脆弱，有可能催生出大批新的安全技术。

数据多元化权属及交易，数据资产所有权问题在虚拟世界里将无法回避，交易将是一种正常行为。元宇宙基础建设空间地理数据，数据由政府采集管理，权属应归政府所有；空间地理数据，数据量非常之大，同样是大数据范畴，应该由政府大数据中心进行管理维护。

智能化虚拟工厂数据包括企业生产数据由企业构建所形成的资产，权属应该属于企业；企业应有自己的大数据中心来管理维护这些企业资产数据，或者由企业租用公共数据中心来维护。用户虚拟化所产生数据，权属应该属于个人所有，但个人几乎不具备建立或管理自己数据资产的能力，这样很可能将会诞生一些被政府授权企业，帮助用户管理个人数据资产，也有可能出现一个像户籍管理这样的政府数据中心帮助管理。数据的管理需要费用成本，数据的转移交换也会产生交易成本。

在元宇宙的世界里，数据资产的交易一定是核心的、高频发生的问题；技术上的难题也一定很多，如果区块链技术可以解决，除了要解决交易效率问题，复杂度同样是需要攻克的难题。虚拟世界的物理镜像，都可以参考物理世界规则执行，也是我们目前最容易考虑到的问题。

数据资产开放共享，在元宇宙的世界里，数据资产的共享是不可缺少的。如此庞大的元宇宙世界，数据不是某个政府或者企业可以独立完成的，多形态的大数据中心间的数据共享尤为重要。假如忽略技术复杂性，我们单从数据共享的可能性考虑，需要多级政府，诸多企业间建立起统一的数据交换标准，建立起实时的共享机制。数据资产要想做到共享，一定会遇到权属确权，共享授权等复杂技术问题。

最后，我以爱驰汽车用户的场景为例，描述元宇宙的世界是怎样的体验。柔性生产场景：爱驰用户A，在线选择车辆配置及个性化配件，并提交订单；智能工厂立即收到订单信息，由订单BOM信息，确定排班排产，场内物流将个性化配件送往产线，就这样一辆个性化的订单，从冲压、焊装、涂装到总装，30分钟后下线；爱驰用户A的虚拟形象A’，早已经等候在车间，逐个跟随着产线上现场观看汽车的生产过程，整车下线，开心地通知爱驰用户A。爱心交车场景：爱驰用户A现场交车后回家，老婆B在家焦急等待着；爱驰用户A开心的行驶在城市道路上，虽然偶尔有些堵，但丝毫不影响开心的心情，时而玩辅助驾驶跟随模式，时而玩起语音车控；老婆B的虚拟形象B’，将爱驰用户A的炫技全过程转投到家里电视上，老婆B不再焦急，和家人一起乐起来了；过了几天后，爱驰用户A和老婆B分享给朋友C提车场景，打开电视，按照时间、地点等条件回放，当时真实的三维画面，展示在朋友C面前。

元宇宙的最终实现，必将是一个漫长、复杂的技术蜕变过程，短期可能在特殊领域技术突破。个人的浅薄理解，希望能够帮助到大家理解元宇宙，也希望能够有所启发，探索大数据领域新技术。

关于李海军：

爱驰汽车首席数据官、资深技术专家，负责大数据建设，推动数据驱动、智能服务商业化建设。

滴滴出行高级技术专家，具有丰富的出行领域数据产品服务经验。早期车联网产品专家，数据产品专家。

来源：数据猿