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第九屆中國智慧城市建設技術研討會開幕（實錄之六）
?? 主持人：剛才，楊槐先生就智慧城市建設的模式問題進行瞭演講，並且介紹瞭一些具體的建設模式，對我們將要開展智慧城市建設的單位具有非常重要的參考價值，再次，以熱烈掌聲對楊槐表示感謝！下一位演講人是蔡曉斌，Esri中國信息技術有限公司副總裁，報告的題目是“關於大數據小數據和小系統大平臺的幾點思考”，大傢歡迎！
?? 蔡曉斌：各位朋友：下午好！
?? 非常高興有這樣一個機會跟大傢進行交流，題目有點拗口，“關於大數據小數據和小系統大平臺的幾點思考”，主題是智慧城市建設，好多年以前，我們就開始談智慧城市的建設，一直在想城市的智慧到底從何而來？怎麼才能稱之為智慧城市？今天我的話題跟數據有關，從數據到智慧之間這樣一個路徑是被很多人所認同的，在這個過程中，有很多值得我們進一步思考的問題。
?? 我們的會議中不斷的提到“大數據”這個詞，我們提數據，如果不提大數據，似乎都不好意思再展開我們的話題，似乎數據一定是大數據，當然，大數據有大數據的價值，很多人從不同角度、不同層次闡述瞭這個問題，在這點上，是毫無疑問的，是有共識的，大數據隱含著非常巨大的潛在價值，隻要我們能夠很好的挖掘、分析、使用就可以，這種價值一旦能夠發揮作用，對城市的運營、管理、老百姓生活會起到非常重要的作用，這是毫無疑問的。進一步講，我們需要對大數據進行分析、挖掘、處理和運用的專業人士，所謂的數據科學傢和數據工程師、數據分析師等等角色。
?? 問題是我們回到現實的工作和生活當中的時候，我們發現很多事情未必一定以數據分析師的工作為前提我們才可以做事情，今天談瞭很多大數據如何重要、如何不可或缺的問題，像這樣一張圖，我相信在座很多人都建國，美國NASA從太空拍攝的全球的夜景圖，沒有分析師告訴我們意味著什麼，但是我們可以洞察一些結論出來，我們可以看到人口分佈的基本態勢，我們可以看到北朝鮮和南朝鮮之間截然不同的夜晚燈光效果，通過這張圖，我們可以洞察到很多內容。FACEBOOK圖像，兩個好友，如果一個在美國，一個在澳洲，拉一根線，把所有好友拉起來，簡單處理以後，加上地理空間的基本信息，通過這張圖也能夠洞察到很多東西，也沒有數據分析師告訴我們結論性的東西，如果用facebook，我們發現美國和歐洲之間有非常好的社交聯系。圖中中國部分是黑的，如果換成QQ、微信，我相信這個世界會發生很大的變化，黑的變成世界上最亮的地方，最亮的地方變成最黑暗的地方，這不是分析師國傢我們的。通常，我們可以用很多其它方式來表達，但是，現在越來越喜歡於用地圖這種方式表達。在Facebook平臺上，可以看出大學時戀人最終結婚的幾率。空氣質量預測預報能力，我曾經也很疑惑，霧霾時預報霧霾能怎麼樣呢，霾瞭以後還得在裡面生活，這些信息對於老百姓和機構運營管理者是非常重要的，如果能夠提前獲得信息，可以避免在惡劣的天氣下做一些戶外活動。
?? 清潔能源利用太陽能利用，見的最多是在屋頂上加裝太陽能電池板，凡是屋頂都應裝上太陽能電池板嗎？作為一個區域、一個城市來講，這樣的動作是合理的嗎？是天經地義的嗎？非常復雜的模型可以幫助我們分析這樣一個動作是否合理，美國有一個城市叫Minnepolis，做瞭網上公開的分析服務，分析以後，把結果呈現出來。呈現出來以後，城市裡所有人員都可以考慮某一棟建築上面是否適合加裝太陽能電池板，你點某個建築時，他會告訴你在這個建築上非常適合做這件事情，這些是分析後的參考信息。進行信息處理和分析時，無論後面的數據是大還是小，像facebook，社交媒體的數據是非常大的，是典型的大數據，包括回到現實生活當中來，面對的很多數據未必就是符合大數據的，但是，我們不能因為這些數據不夠大或者夠不上大數據的規模或者特質我們就不關註和關註，大數據裡面是個金礦，如果不是大數據呢？是不也是需要我們深入挖掘和分析呢？特別是分享它，這是不言而喻的，非大數據也是需要關註、處理和分享的，這是比較好的策略。比如小偷都到哪兒去瞭？有一個案件，圖中就有一個黑點，我們可以進行分析，看看不同季節、不同節假日、不同的政治事件前後跟案件的發生有怎樣的關聯性，分析出來以後，我們可以可視化的表達，可以非常清晰的告訴我們一些規律性內容。在城市運營管理中，這些數據也在起作用，美國舊金山是很北邊的一個城市，他們經常把自行車隨便一扔就走瞭，警察幹瞭什麼事呢？對失竊事件進行分析，然後可以得到哪些地方是集中發案的地區，在那些地方放一些所謂的誘餌，在不容易發現的地方裝上GPS定位自動啟動設備，一旦被盜以後，馬上啟動，警察可以跟蹤自行車的去向。老百姓成立瞭自行車愛好者協會，印很多不幹膠，結果是非常好的，自行車失竊案件急劇下降。
?? 從數據到智慧，我們可以抽取一個特性，不管是什麼信息或者數據，當我們使這些信息和數據空間化以後，使它和地理空間位置發生關系，我們可以借助可視化分析的表達方式能夠讓我們直截瞭當的洞察數據和信息背後給我們呈現出來的規律性內容。平時，我們做智慧城市也好，城市管理運營也好，涉及到各種各樣信息，單一處理這些信息的時候，它的作用是難以充分發揮的，往往需要一些綜合信息，我們需要把信息綜合起來的時候，信息的地理特征、空間位置可以幫助我們完成不同信息更好的整合。從這個意義上講，地理即平臺，這是我們所看到的虛擬的平臺呈現出來的作用，在這樣一個被空間化瞭的信息平臺幫助下，我們可以對我們所關註的各種各樣的信息和數據進行管理、分析、表達、分享和認知。
?? 地理信息應用中存在兩大問題，這麼多年來，一直在做各種各樣的系統，通過系統解決相關問題，我們歸歸類，無非兩大問題：第一，橫不到邊；第二，縱不到底。所謂橫不到底，組織機構及其內部各部門崗位之間，信息流動分享不暢。縱不到底，淺層次應用較多，用於規劃決策、業務流程整合不夠。
?? 現實的今天，在一棟樓裡面，隻有很少幾個窗戶亮著。在以往信息化建設過程當中，我們建瞭很多系統，有的是比較大一點的系統，更多的是分散在不同機構和部門的各種各樣的小系統，這些系統之間很難完成信息互聯互通和共享。一定要想辦法把不通的信息打通，讓更多的崗位、讓更多的人能夠非常方便的分享不同部門的信息，這樣才能真正可以解決前面我們所提到的橫不到邊、縱不到底的問題。對於GIS本身而言，系統架構及應用模式的變遷，如果說是相對孤立的系統的話，可能沒有人支持它的發展，所謂以web為中心，就是所有的資源，所有的訪問方式，都是以internet的方式是一樣的。在GIS領域，發展到新一代Web GIS模式，在這個模式之下，在後端，大量的資源全部雲端化，可以是公有雲，也可以是私有雲。特征是整合、開放、普適、協同，天津有“中新”生態城，原來是一片鹽堿地，經過若幹年的建設，現在呈現出舊貌換新顏的景象，從信息化角度來看，一開始的時候也間瞭很多系統，一個一個的系統建立起來以後，不同部門之間如果分享的話，是非常困難的，意識到這個問題以後，對已有的系統進行包裝，把所有系統分享出來的服務註冊到一個門戶上，一旦註冊到門戶上以後，隻要賦予這個權限，就可以訪問那個服務，這樣一來，比較快的完成瞭不同部門、不同機構之間信息的整合與分享，而且效果比較好。
?? 鹿特丹港是全球排在非常前面的著名港口，原來也做過很多信息化工作，像極瞭慣常見到的信息化系統，巨復雜，看上去應有盡有，真正用起來的時候，有的人非常頭疼，最後的結果就是不用，或者很少用。經過重新打造，我們總結瞭三條：第一，所有信息都變得前所未有的簡潔，圖中呈現出來的是紅、綠、藍三種顏色，用三種顏色進行表示，非常簡潔，這些信息看起來很簡潔。第三，這些信息可以跟ERP、CRM系統可以關聯起來，需要的時候，有非常簡潔的通道，可以尋求到和強業務關聯的系統。第三，使用非常簡單，方案設計完以後，有一個非常有意思的動作，把小孩請過來，讓小孩用用這些系統，讓小孩評價一下不同的做法、不同的選擇之間有什麼區別，看看小孩更傾向於哪一種方式，追求的是普適化，讓不懂GIS的人也能夠非常方便、非常容易的使用這些信息。信息如果能夠充分的共享和協同，我們就會迎來新的明天，點亮這棟樓裡所有的燈，所有人都可以訪問關心的信息，進行工作協同和流程處理。當希望走進現實的後天，所有的崗位、所有的組織機構之間都能很好的分享，當老百姓能夠很方便的獲取這些信息的時候，組織機構也能夠非常容易的完成信息分享和協同的時候，這時候就少很多流程，自然會多出一些智慧。
?? 謝謝大傢！
?? 主持人：剛才，蔡曉兵先生從不同角度給我們講解瞭如何認識、理解、分析和利用大數據，把小數據變成大數據，把小數據變成可以共享的數據，再次感謝蔡曉兵的演講！下一位報告人是何濤，來自英偉達公平鎮二胎房貸司，報告題目是“視覺計算推動頂級行業發展英偉達GPU加速智慧城市應用”，大傢歡迎！
?? 何濤：各位領導、各位來賓：大傢下午好！
?? 首先，跟大傢解說一下英偉達公司，在業界，我們是做可視化計算的，可能很多朋友已經知道我們，PC上裝一塊GPU顯卡，我們是做GPU顯卡的公司，我們其中一個產品就是遊戲卡，遊戲卡、PC卡是桌面上的加速器，把PC上CPU比較難以勝任的大型的圖形計算放到瞭GPU上實現。設計者都一個工作站，工作站裡有一塊顯卡，有瞭它，我們設計的CAD軟件才能達到這種要求，體驗才能比較順暢。圖形計算是把圖形方式用並行化的方式把計算放到瞭不同的GPU計算單元中去，GPU和CPU是不一樣的，CPU一般都是串行計算，有四個核、八個核，核比較少，GPU不一樣，一上來就是幾百個核，甚至幾千個核，天然的就是處理分佈式計算的，如果有很多算法、模型，能夠適用於做分佈式計算，適用於做數學迭代，用GPU計算是最合適的，這就是為什麼把GPU從圖形計算或者叫可視化計算走向分佈式計算或者高性能計算這個領域的原因，2001年，天津超算做的天河一號已經拿到瞭世界行業的世界冠軍，當初溫傢寶總理說我們不光拿到世界冠軍，也開拓瞭CPU+GPU混合計算的模式，有七千多塊卡分擔90%的計算任務。HPC包括現在的大數據時代，GPU並行分佈式計算的模式能夠成10倍甚至成百倍加速CPU不能勝任的計算。
?? 我們的第一個可視化產品，最早的時候大傢用到的是工作站，設計者都用工作站，把使用顯卡工作站的客戶做瞭分類，金字塔最上面的是工程師、設計師，全世界可能有幾千萬名，再往下的一部分是高級用戶，他們要分享圖紙，還有大量客戶是知識型工作者，他們用Office、Photeshop這種數據，設計者必須要用工作站，必須用專業顯卡加速，離開瞭專業顯卡，軟件基本就跑不動瞭。全球愛上億高級用戶，知識型工作者更不用說瞭，有GPU的話，效果會更好。對於設計者來說，臺式機上面都有Quadro工作站，性能很高，從成本、可移動性、管理方便、數據安全、共享協同方面來說，又帶來一定的問題，需要協同辦公，往往不是一個人能搞定，需要不同團隊協作，更方便的方式是放雲中去。我們現在專門把工作站上的顯卡放到雲裡邊，防盜服務器裡，所有計算和渲染任務都在雲裡完成，在設備上，不同的設計者可以用PC，也可以用筆記本，甚至用Pad，甚至用移動手持設備就能夠完成，更加方便、更加便捷。
?? 我們有兩個不同產品，一個是GRDK2，還有一個是K1，為更級用戶使用的。無論在建築、設計、工程建造行業，還是在政府、醫療、制造、石油、石化行業，都能把雲和端好的方面結合起來，支持對3D、對圖形要求比較強的應用的需要。
?? 高性能計算加速應用產品，剛才，談瞭很多大數據，今天上午，賴主席也談到瞭這塊，互聯網上產生很多的大數據，大數據已經提好幾年瞭，前面幾年，大傢更多的在提怎麼對這些數據進行組織和管理，這兩年開始更多的做大數據分析，特別是視頻分結構化數據出來以後，目前，在大數據分析領域，GPU已經成為最熱門的像機器學習平臺，像全球大規模視頻識別挑戰賽，以前用CPU處理，要對一百萬級別的圖形進行訓練和識別，以前都是用CPU，從2012年開使用GPU，到去年，基本80%都用GPU，到2014年，100%團隊全部用GPU做機器學習的計算。從識別的精度來說，已經由原來個位數的精度的提升到現在已經實現雙位精度的提升。我們清醒的看到，國內有很多做視覺研究的機構。
?? 谷歌建瞭一個谷歌大腦，2013年時，用瞭1000臺服務器，每田服務器裡放2000片卡，每個卡裡有4個核，16000個CPU核，差不多花瞭五百萬美金，搭瞭一個數據中心，做谷歌大腦，模擬人大腦的思維耗電多少呢？差不多耗600千瓦的電。這個科學傢叫吳恩達，去年用33臺GPU服務器，一共12片卡，提供的運算能力已經超過瞭1000臺服務器整體的計算能力，目辦理二胎房貸銀行有哪些利率多少免費諮詢試算前，吳恩達博士已經到瞭百度，負責百度大腦的研究。百度從2012年開始做第一款基於DNN語言搜索系統上線以後，現在做人臉識別和圖片識別的訓練，目前大量使用我們的Tesla GPU。
?? 1950年這些算法就已經有瞭，60年代、70年代為什麼沒有發展起來呢？一方面是因為數據資源沒有集中，另外一塊，計算能力不夠，百度、谷歌采集大數據，通過GPU能夠提高上百倍的計算能力加速卡進行計算，所以，特點就能解決這個難題。我們的高性能卡叫Tesla，在機器學習上，在圖形檢測、人臉識別、動作識別、語音識別翻譯、推薦引擎、索引搜索方面已經有很多應用。智慧城市一個重要領域是平安城市智能視頻分析，以前隻能分析是很少做的，在闖紅燈這些地方慢慢用起來瞭，最近幾年，隨著攝象頭的部署，公安也提出盡快把智能視頻分析系統推動起來，用GPU能夠提高近10倍人臉識別和智能分析速度。前20強做智能分析和智能攝像頭的公司都開使用GPU做加速算法。典型的算法，運動目標的檢測，我要檢測一個運動目標，GPU加速以後，速度能夠提高12-17倍，原來可能要花17秒鐘，現在1秒鐘就可以，實時算法馬上可以用到場景當中。對於大規模的視頻影像的搜索和分析，GPU能夠加速20倍，可以快速計算，能夠提高效率。在數字城市建設中間，英偉達提供的超算平臺也用到遙感成像領域，有一個合作夥伴叫華好超算平臺，雅安地震應急處理的時候，把實時的遙感數據拿過來，隻花20分鐘就處理完瞭，生成瞭實時的GIS地理信息庫。隨著智慧城市的發展，GIS是一個關鍵點，是一個平臺，是一個基礎，如果我們現在還用比較老的GIS數據，顯然不能夠適應智慧城市建設的發展，雖然隻是用到應急處理層面，但是，從技術、從產品、從應用層面講，它已經成熟瞭。我們也希望跟國內各位朋友一起把這個應用推廣到智慧城市的各個領域中。
?? 交通運輸系統的優化，像北京，今天單雙號限行，立馬暢通瞭，像北京這種大城市，交通是非常大的問題，對於交通系統的優化，可以用交通微仿真模型實現，比如二環路系統，可以對它進行建模，計算量很大，二環路仿真182個岔路口，要把路口的交通信息模擬出來，計算量非常大。中科院自動化所用GPU建模，做微仿真，能夠提高10倍的速度。
?? 綜上所述，GPU目前已經成為數據中心和超算中心主流的標配，IDC去年做瞭一個市場調研，從IDC的調研報告來看，在過去20個月內，把GPU加速器涵蓋在計算服務器裡一起采購的已經從29%提高到65%，是美國的數據，說明在政府、在軍工、在智慧城市、在娛樂傳媒、在石油、勘探、科研、制造各個領域的應用越來越多，數據比較復雜瞭，三維圖形化的應用也越來越復雜，原來傳統的串行計算的CPU遠遠不能滿足要求，GPU幫助大傢，我們對整個行業做瞭一個歸納，比如生物制藥研究，這是傳統的科學計算領域用的最廣的，包括設計，工業設計雲、建築設計雲，包括產品仿真，包括平安城市與信息安全，包括數字城市，包括建築設計模型BIM，包括大數據，未來的發展是雲的發展，計算基本會從前端遷移到雲裡邊，圍繞計算中心、數據中心和超算中心的應用會越來越多，可視化計算雲產品架構能夠助力計算中心的發展，給智慧城市插上應用的翅膀。
?? 謝謝大傢！
新聞來源土融建融高雄田寮土融建融http://bj.house.sina.com.cn/news/2014-11-27/14205943619062356816788.shtml
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