本期话题：数据的智慧，如何从大概念落地到小环境
“数据是座金矿”，这句话近几年耳熟能详。
但如果不是2020年突如其来的黑天鹅激发了疫情防控、大数据排查、社区管理、形成追踪、非接触商业等应用的迅速普及，各行各业对数据价值的认识可能还没有像今天这样深。
明略科技集团副总裁黄代恒在“预见2021”专栏的面访中，对该种转变也感受颇深。
颇有“IT极客”气质的黄代恒语速极快，他开门见山地介绍了数据价值的变化对明略科技战略路线的影响。
事实上，从2006年的互联网广告监测业务，明略科技就开始深度钻研海量数据采集、存储、计算等相关技术，到2014年时拓展了大量的新业务，例如给公共安全领域提供数据分析，给金融行业提供风控系统，给零售业提供新一代的智能化供应链管理系统及销量预测系统，给政府提供数据智能平台，为其分析决策提供智慧化服务和支持等。通过大数据分析挖掘和认知智能技术，明略科技形成了一套成熟的技术方案，得以让那些管理复杂度高的大中型企业更快地实施数字化转型。目前，政府、公共安全、工业、交通、数字城市、金融、教育、营销、广告、汽车、零售、服务业等垂直行业的2000多家客户，都采用了明略科技的的企业中台。
面向2021年的数据应用，黄代恒认为，不仅数据和AI的关联会加强，而且AI更大程度上也会嵌入到数据汇聚、加工、业务系统重构等环节里，这意味着，各种业务或者服务将前所未有地智能、透明、精准。
复盘2020：大数据的惊喜和遗憾
紫金山科技：即将结束的2020年如此特殊，在很多传统行业受到重创的同时，云、大数据、AI等产业迎来快速发展，您如何评价特殊的这一年中，大数据分析在抗疫以及各行各业中的表现，甚至是否有些环节可以说是遗憾的？
黄代恒：对政府和企业的数字化转型来说，尤其是城市的智能化，非常突出地显现出机遇和挑战并存的局面。一方面，突如其来的疫情确实暴露了企业运营、城市管理中的一些问题，而另一方面，数据成为响应突发变化的重要手段，且国家力推新基建，也极大地推进了数据的应用。
先说疫情暴露了哪些问题。在各级部门防疫过程中，其实最需要加强的是很多情况的第一时间感知，例如排查敏感民众，进入社区、进入商场、进入写字楼通常要扫码获取健康码，而各部门下达指令，以前是逐级上报，现在是紧急情况先上报再确认，需要整个指令链响应的速度很快，整个过程都要求数据的打通，不管是感知的数据还是指令、判断的数据都要打通。
但政府响应得很快，不仅各地向民众推出健康码查询，很多政府也在讨论推出城市码，例如楼宇也将有码，企业有码，各部门机构也要有码，甚至灯杆、井盖这些设施也要有码，这些都在加速推进。
例如一个楼宇的码，不止包括其地址、物流、水电、消防、维护等信息，更包括该楼宇信息化、数据化、智能化的相关信息，让楼宇的管理、维护、运营、外联都更透明和先进。
新基建是个特别好的数字城市契机，城市里各类人才如何调配，医疗和教育等各类资源如何协调和投入，交通运输如何更高效率、指挥管理更透明等等，都是大数据应用的重点环节。
紫金山科技：哪些已经落地的案例非常能说明城市智能化的必要和好处？
黄代恒：比如明略帮助某副省级市下辖区建设智慧城市项目。6个月时间，通过打造数据智能平台，对接25个委办局，112类数据，实现跨部门数据共享访问数十万条/日，基于涵盖城市治理和服务等多元领域的30多亿数据，梳理出了13大主题库，并构建城市运营指标体系，利用大数据来实现对当地经济发展情况的总结判断，比如它重点扶植的几个产业包括人工智能、新能源、生化医药等。
有很多角度、很多切片的数据都有助于对经济运行情况的判断。例如一家公司自称发展良好，但是缴纳的社保数据、员工的社保数据人数没有增加，或者平均每个人缴纳的社保金额在变小，这跟企业上报的情况是不符合的。再比如一些钢铁企业限产，它自称已经限产了，产量减小，但是数据发现它污水的排放或者电力的使用还在不断增加，很有可能涉及了一些瞒报。
另一方面是加强数据判断的及时性，例如聚集了很多高科技企业的某科技园区，当地政府如何判断其发展的好不好，传统上是靠统计局或者一些计数部门，一个月更新一次发展数据，而且统计口径也有很多。但可以引入更多源头的数据来辅助判断，比如看这个园区的打车情况和订餐情况，通常中午外卖订餐量很多，且晚上9点钟之后打车人数很多，这些数据的获得需要与打车、餐饮企业合作，如果数据反映园区企业在岗情况、加班情况很多，是向好发展的一种表象。
这类基于城市运行管理与服务过程中的领域知识，挖掘人口流动性规律和与经济发展关系，刻画社区和人口特性的数据应用现在很多，并且效果也是明显的。
洞察2021：数据+AI如何让城市和行业受惠？
紫金山科技：基于明略科技服务各行业客户中得到的信息，您认为哪类数据的应用会在2021年政府和企业需求中更明显、更快落地？
黄代恒：数据分析和人工智能方面呈现多模态、多维度、多连接的趋势，会有强劲的需求和更多落地。
比如用技术识别一个人，除了人脸信息，还有声音、行为甚至地点等各种感知信息，就像自然世界里一个人识别另一个人，是多维度、多模态的。现在很多企业内部会议或者与客户沟通，已经开始频繁使用企业微信等线上软件，过程中对一些项目有很多描述，如果自然语言识别、分析、处理技术达到一定程度，就可以不用通过传统的表单来获取信息，自动识别日期、项目热词、对话方、讨论重点等，自动形成结构化数据，经过确认和修改就可以保存供分析挖掘或实时分享。
自然语言处理和知识提取加工的技术每年都有突破，相信2021年有一个更精准的效果。明略科技有智能语音工牌服务，可以在客户与销售/店员交流的过程中，通过采集语音数据，系统对销售人员的话术结构进行分析，对销售能力进行评估。
很多政府和企业已经在用全面的数据优化内外部的运营，这是个特别好的方向，但也需要一个很长的历程。
紫金山科技：明略科技之前提到过，数字城市建设需要“数据”和“知识”的双轮驱动，疫情之下城市运营管理、民众健康、社区管理都对数据提出了急切要求，那么现在国内智慧城市建设处于一个什么阶段？2021年将有何明显变化？
黄代恒：从整体上看，城市管理中各个部门的信息化，已经开始从各自独立一套数据，演变为基于网络和云的集约、打通，进而开始实施数据的集约化，可以明确的是，对城市管理来说，数据的聚合正在加快实施步伐。
数据和AI，先天联系就比较紧密。语音识别、图像识别都需要数据，一个城市的运行管理，从数据化到智能化，这在2021年是必然的趋势，不过政府也需要时间来适应和执行这样的变化。
今年的疫情，或者未来某年的水灾、火灾、地震或者网络瘫痪等，都要求政府和社会做出更快速、更敏捷的响应，会放大对数据感知能力，指令能力提速的需求。
通过城市数据中台的建设，原来与实施3到4个月的项目现在甚至可以在4到6周之内上线，这对数字城市的响应能力提高有很大的推进。各地建了智慧城市在数据打通、应用方面仍有很大的提升空间，这对明略来说也是一个特别好的机遇，不过责任也很大。
现在在中国，“新基建”政策的带动下，基于权利构成、社会构成集中的模式，智慧城市建设更会有统一政策和资源互享，是一个很好的趋势。
明略现在走的路线是，提供端到端的数智化转型解决方案和数据平台建设服务，以及其中越来越多的数字化模块，越来越多的智能化模块，再根据具体需求来给出解决方案。在各行各业需求都不尽相同的情况下，深耕若干行业领域是更为扎实的展开方式，同时AI技术的突破也在不断进行，与数据的应用会相辅相成，两个轮子都会越来越快的。
