網上有很多關于北京pos機轉行,北京市信息化專家咨詢委員會2017年高峰論壇的知識，也有很多人為大家解答關于北京pos機轉行的問題，今天pos機之家(www.www690aa.com)為大家整理了關于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!
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1、北京pos機轉行
北京pos機轉行
主持人(姜廣智)：同志們，我們現在開會。非常歡迎大家參加北京市信息化專家咨詢委員會2017年高峰論壇。
首先，請允許我向大家介紹出席論壇的領導和嘉賓，他們是：
市信息化專家委專委會主任、中國工程院院士鄔賀銓同志；
市信息化專家委委員、國家行政學院教授汪玉凱同志；
市信息化專家委委員、阿里巴巴集團技術副總裁、首席安全專家杜躍進同志；
中國人民銀行數字貨幣研究所副所長狄剛同志；
市經濟信息化委智慧城市建設處劉旭同志；
百度云首席數據科學家沈志勇同志；
北京摩拜科技有限公司副總裁崔書鋒同志。
以上都是演講嘉賓，此外，參加今天會議的還有：市信息化專家委委員、各區以及委辦局分管信息化的領導和負責人。請允許我代表組委會向大家表示最熱烈的歡迎！
下面，論壇正式開始。首先有請市信息化專家委主任、工信部原副部長楊學山同志，題目是圍繞三加三目標，譜寫信息化新篇。
楊學山：尊敬的各位領導、各位來賓：大家下午好。三加三是五個三，核心意思是我們在學習貫徹黨的十九大精神的過程中，北京市的信息化既要重定位再出發。重定位再出發要考慮五方面的要素，這五方面我們都是用三來歸納，我們就變成了三加三。
剛才主持人說了，十九大精神對信息化的發展提出了新的任務，指出了新的方向，那么這都是我們下一階段發展信息化必須遵循的內容，文件的精神我不想多說，因為大家都學得十分透徹了我們必須在學習貫徹十九大精神的基礎上，北京市的信息化重定位，再出發，譜新篇。說這個話應該說，里面包含的含義是比較重的，什么意思？我們原來做的事情都要重新梳理，我們原來確定的目標方向任務都要重新梳理，要看看是不是和十九大提出的精神一致，是不是和十九大提出的方向目標一致，如果不一致的話，我們就要改，就要變，就要重新定。所以最后一個三實際上是講講北京市的信息化規劃要重新制定。
先講第一個三。第一個三在說一件事情，信息化不是為自己，信息化是為了北京市的確定的核心的任務，北京市確定的發展方向。也就是說，我們再不能為信息化而信息化，信息化所做的所有工作都要圍繞北京市確定的這三個最主要的方向，最主要的目標，就是首善。第二是四個中心。第三個是四個服務。北京市是首善之區，這意味著信息化有兩個要求，一個是為首善之區服務，第二個是北京市的信息化要成為全國的標桿。因為北京發展是首善之區，所以信息化一定是標桿，這個位置是明確無疑的。北京的四個中心十分確定了，四個服務也清晰了，為什么規劃必須重新做？原因就在這個地方，我們必須圍繞三個核心方向去做。
第二個三是十九大確定了三個發展階段，北京市信息化發展階段的劃分就是以這三個階段為標準。即是到本世紀中葉，時間并不長，只有三十多年時間，北京的信息化到現在已經超過三十年的歷史了，所以我們看過去看未來發展很快，我們需要按照這樣的三個階段來確定北京市信息化發展的階段和階段的目標。
第三個三是圍繞北京市的三件大事，這也是北京市委已經確定的。第一是北京市的總體規劃，一張藍圖干到底。所以我在我的記憶里邊，北京市的總體規劃批準以后，我們的信息化規劃還沒有調整。這一張藍圖干到底，那北京市信息化規劃必須圍繞總體規劃。第二件事是疏解北京的非首都功能，京津冀協同發展。在今天北京市討論智慧城市，只講北京市，肯定和北京市確定的目標，確定的重點任務相背了，你只講北京市的智慧城市已經不符合北京市確定的三件事里面的第二件事情。首都為核心的世界級城市群，北京和周邊要一體化同城化，大量的事情都在智慧城市里面體現出來。當然，第三件事情是冬奧會，2022年的冬奧會，冬殘奧會，北京市的信息化階段性目標也得圍繞這第三件事情去落實。
第四個三是信息化發展有三個最主要的特征。第一個特征是從技術的角度看，是數字化、網絡化、智能化。從經濟社會發展的角度看是信息技術和工業技術深度融合，整個發展形態都將在兩個技術融合的平臺上形成和發展，最后是信息化和經濟社會發展，政府治理，全面的一體化。說不要兩張皮，其實兩張皮的現象依然十分嚴重。所以真正體會技術的融合和各種經濟社會發展生活和治理各個方面的一體化，而不是兩個東西。我們要的就是一個東西，不是兩個東西。這是十分十分重要的事情。北京市的大數據，北京市的人工智能，北京市的物聯網如果說在創新中心里面，那么我們可以說它是創新的一個重要內容，但是到了它的應用范疇，就再不能是大數據、物聯網、人工智能一張皮，應該社會發展生活和治理另一張皮。
最后一個三是信息化發展抓住三件大事。第一個是信息化規劃，我們要畫一張可以干到底的藍圖。這個要求是十分十分高的。北京市的總體規劃是可以干到底的藍圖，北京市的信息化如何成為一張干到本世紀中葉這樣的一張藍圖。第二個是基礎建設，大數據。大數據的建設刻不容緩，因為今天需要的，明天需要的，后天需要的這些數據，現在正在北京市的各項業務中，大規模的流失。所以你再不抓就繼續流失下去，到抓的那天為止，所以叫刻不容緩。最后一件事是效果導向。做信息化的任何事情都是效果導向，這三件事稍微展開一下。
第一件事是規劃，要有一張干到底的藍圖，這個絕不簡單，坦白說，今天在中國所有的城市省區還沒有一個信息化的藍圖可以看到本世紀中葉的，沒有，一張都沒有。所以畫出這張藍圖確實是十分不容易的。在這里列了七個方面，每個方面都是極其復雜的。前瞻性，我們要看到本世紀中葉技術和社會發展形態究竟發生什么樣的變化，究竟如何引導這樣的變化，才是合理的可持續的。這個問題十分十分的嚴峻。要說簡單吧，其中目的性可能最簡單一點，為什么？因為剛才我前面說的三個三已經把目的確定了，首善之區、四個中心、四個服務，北京市的總體規劃，三件大事，都把目的已經確定了，但難度在哪兒？難度就是如果以這些目的為目的，而不是以信息技術信息產業和信息化為目的，難度在這個地方。既要用信息技術，信息產業和信息技術應用來支撐，又不要以技術產業和應用本身為目的，這是難度所在。后面我就不想展開了。
當然，規劃我們在這樣的分析之后，我們要把北京市信息化的四梁八柱真正能規劃出來，然后我們能執行下去，而不是擼起袖子就著干，一干就干出了毛病，再回過頭來。
高質量的大數據這是目前在信息化各個環節中最滯后和最沒有得到重視的一個領域。大家都會質疑我的話，說大數據這個大家那么重視，信息是資產資源，我們如此重視，所有的文件里面都會寫著這樣的內容，為什么是整個信息化要素中最落后的環節呢？這個確實是如此。我們只要認真地想一想，北京市的各項事務如果真正要為了優化，為了提高質量，我們所需要的數據究竟有沒有，究竟有沒有留下來。這個問題的回答就比較清楚了，北京市從政府到各個區縣，到委辦局，到企業，社區街道，你的所有的工作事務是不是把知識經驗信息都留了下來。而這些信息實際上是今后不管你是管理型的，還是經營型的，還是社會服務型的都是這些領域走到本世紀中葉我們進入一個社會主義現代化強國，進入我們理想的城市生活的狀態，是必須要的基礎，這些我們…我反正基本的判斷是80% 以上都在流失，沒有收集起來。但是，光有一個個事務的留還不夠，還要綜合起來，那么這個綜合不是說把北京市各個委辦局的信息，我們這個北京市的信息資源中心是負責匯集的集體工作的，等把這些東西匯集起來就有了北京市的大數據，那是沒有的。當我們十年以后回過頭來看，我們今天能夠從委辦廳局得到的數據是如此粗糙，如此質量低，如此不能解決問題。在今天說這樣的話，可能大家都感受不到，但是三十年之后回頭看，今天北京市信息資源中心匯集到的各個委辦局的數據對于北京市的現代化治理是如此的不足，如此的質量差。所以，我們真正需要認真的規劃。
第三件事一定要效果導向。也就是說我們所有的事項都是圍繞著北京市的總體規劃三件大事以及首善之區，四個中心，四個服務為它的目標做出扎實的貢獻。每一件事，每一項工作都要如此。而且，這個效果一定是可測算的，而不是嘴巴上有作用，嘴巴上說沒有就沒有，一定是可測算可評價的。所以我們每一步都要有具體的數據來支撐它。那么要落實到所有的信息化的項目中，所有的信息化項目都要以效果為標桿。
好，今天的報告就到這里，感謝大家的耐心。
主持人：謝謝。下面請中國工程院院士、市信息化專委會主任鄔賀銓來演講，題目是：大數據看北京，新時代新使命。
鄔賀銓：大家下午好。我們從數據來看一下，這是一個日本的財團給出的全世界的綜合實力排名，是從六方面，我這里標出來的紅線是北京，藍線是上海，北京排到六、七，差不多十來位吧，比上海略微高一點，在去年上海還排在北京的前面，當然應該說，一路走來還是總體上在提升的，從2008年到2017年在提升，2012年當時最高。這是社科院今年10月份跟聯合國共同發布的全球城市競爭力報告，綠色的是經濟競爭力，黃線是可持續競爭力。全球排第一位的是紐約，經濟競爭力的第二位是新加坡，深圳排到經濟競爭力的第六。北京是第二十，廣州第十五，上海第十四。北上廣深里面北京是落后的。可持續競爭力北京是第十一名，都領先于上海、廣州、深圳。
這個是世界級城市群的創新指數，全世界有六大城市群，最左邊的是美國東北部的大西洋沿岸城市群，圈子里面的數據是指城市群里面全球排位的創新指出，紐約排第二，在東北部大西洋城市，波士頓第五，然后是華盛頓、費城。另外是北美五大群城市群，英國是倫敦，在全球第一。歐洲西北部的城市群是巴黎、阿姆斯特丹等。日本東京是全球第三，右邊三個是中國的。上海是第三十二位，然后后面的長三角的一堆的城市群，像南京都排在二百二十三位了。珠三角的深圳第六十九，廣州九十九。最右邊的京津冀，北京第三十，中間沒有，天津排第二百四十九位，京津冀的總體創新還是缺少更多的城市群的支撐的。
這是騰訊曾經給出的中國互聯網+經濟的城市排名。無論總排名還是基礎排名、產業排名，雙創排名北京第一。民生指數方面北京第三，落后于廣州和深圳。
這是產業的細分領域。我們可以看到，這里有十大領域，紅線是北京，北京基本上都排前面，但是在數字醫療方面北京落后于廣州，在數字餐飲住宿方面，北京落后于上海。在數字生活服務方面，北京也落后于上海。
全國城市雙創指數排行，北京基本上總分是領先的，綠色的。紅線是能力，也是領先的。但是在活力方面北京市輸給了深圳和上海。作為今年的創業先鋒城市，騰訊今年11月份剛剛前不久發布的它從這么多維度，創業人才，創業思想，創業環境，創業資本來評價，北京也是領先的，第二位是上海，然后深圳、廣州。有一項指標北京并不見得那么好，叫城市的年輕指數。實際上年輕人首選什么地方工作和創業？這里排的來看深圳第一，貴陽、鄭州、蘇州、武漢、長沙、南昌、海口都在北京前面，北京房價太貴了。所以年輕人首選創業城市不在北京。
這是互聯網+經濟指數。我們可以看到，在這里面，廣東是遙遙領先，尤其是在產業方面，北京排第二位，其中北京智慧民生方面排位并不高，我們細分來看，民生剛才說了，北京第三，僅次于廣州和深圳之后。這是數字產業的細分領域，剛才說過了十大領域里面的，這是今年三季度主要城市的平均可用的寬帶下載速率上海第一18.41兆，北京第二18兆。這是寬帶固網的，移動方面北京落后于好幾個省，上海第一18.57兆，北京只有15.75兆，北京排在重慶、河南、山西、浙江、遼寧、福建、安徽的后面，北京的移動下載速率并不高。還有投資百強的角度，北京仍然是目前投資人選擇的最主要的地方，然后是上海、深圳、廣州。基本上是北上廣深很多指標都排在一起的。
全國吸引投資的城市，這是吸引投資筆數，2014年到2016年北京第一，2017年北京僅次于上海。投資領域全行業和科研方面北京在前面，文化產業排前面，但是在金融業的投資上面北京是排第四。深圳、上海、天津在前面。房地產投資方面北京第二，上海第一。
這是中國城市2015年的城市政府的透明度，北京第二，僅次于上海。當然政府是公開，環保審批，依申請公開等，這是2015年。昨天發布的一個中國財政透明報告，北京的財政透明度達不到全國平均水平。北京的財政公開很多沒有公開，剛才楊部長說我們還有很多數據，該公開的不公開，排在前面的是山東、甘肅等等。所以2015年好像政府信息公開，北京還處于比較好的位置，可是專門查財政的北京是達不到平均值的，比云南廣西都要差。
這是擁堵情況，這是今年11月份發布的，北京在中國基本上排第四位。哈爾濱是比較堵，我出差哈爾濱問為什么堵，說長痛不如短痛，同時修路100多條。北京現在擁堵指數是1.92。這是北京二季度六環內的早高峰，中午，晚高峰。所以擁堵一直來講還是沒那么容易解決的。
這是從衛星觀看的二氧化氮的數據，有2007年到2012年，京津冀地區基本上是全世界大氣污染最嚴重的地區，人口密度是全世界平均10倍，煤耗的密度是全世界的30倍，汽車的密度超過了美國。單位面積排放是全國平均4倍。2014年北京達標天數不到一半，2015年勉強超過一半，2016年達到54%，也就是說我們幾乎半年時間都是不達標的。去年盡管達標超過了不達標，但是我們平均的濃度，每天平均超過標準一倍以上。按照目前的規劃，北京要到2030年可以做到達標，也就是還有十多年的努力了。今年全國空氣質量最差的城市，北京屈居第三，前面石家莊、烏魯木齊排在前面。
2015年的PM2.5的平均濃度，這是國際綠色和平環保組織，平均濃度比北京高的多，大家很不理解，北京雖然排第27位，但是濃度是80.4，而全國的平均濃度主要大城市的平均濃度才50，北京還是高很多了。還是屬于不達標。如果按這個省份來排，第一位不達標的是河南省，第二位是北京，北京還排在河北、天津、山東的前面。北京去年的PM2.5的平均濃度，2015年是80.4，2016年是83.2，還高出來了。
那么全世界智慧城市的排名，哥本哈根第一，然后是新加坡、蘇黎士、墨爾本等，中國沒有城市上榜。
前面是基本的數據。北京還有一個的業務是怎么支撐京津冀的協調發展，中央對京津冀的定位是以首都為核心的世界級城市群，區域整體協同發展改革引領區，全國創新驅動新引擎，生態修復，環境改善示范區。北京定位四個中心。本來天津河北也希望有四個中心，后來中央說北京是四個中心，你們不能叫了。所以是一基地三區。我們北京副中心的定位是三個區，一流和諧宜居之都示范區，新興城鎮化示范區等。新時代首都的職責和使命是什么？蔡書記在市委十二屆三次全會上有一個講話，以首善標準加強四個中心建設，做好四個服務。其中三大任務，一個是實施北京城市總體規劃，第二是疏解北京非首都功能，推動京津冀協同發展，第三系辦好2022年冬奧會。這些副中心總書記考察講到要有21世紀的眼光，高起點高標準高水平落實世界眼光國際標準，中國特色高點定位。這四句話是對副中心提的，后來也對雄安提一樣的話，要求副中心不但要搞好總體規劃，加強主要功能區塊，主要景觀，主要建筑物景色，體現城市特色，體現城市魅力，要重視綠色美化，增強吸引力，保護歷史文化遺產。總書記在聽取意見的會議上有一個講話，著力提升首都核心功能，服務保障能力桐城市戰略定位相適應，人口資源桐城市戰略定位相協調，不斷朝著建設國際一流的核心宜居之都前進。十九大《報告》重申了疏解非首都功能為牛鼻子。總書記還講到北京要突出創新發展，不過可能沒有正式發表吧。他說強調疏解北京非首都功能，不是北京不發展了，北京要發展，而且要發展更好，關鍵是牢牢抓住疏解非首都功能，為提升首都功能，提升發展水平提出難得機遇。北京的優勢是在科技人才，要打造三城一區，構筑發展新高地。北京的發展要突出創新發展，要靠科技金融服務業，高技術產業來支撐。總書記在關于京津冀協同發展講到的，這是實現京津冀協同發展是面向未來打造新的首都經濟圈，推進區域發展，體制機制創新的需要。當然講到探索城市群，探索生態文明的建設，要實現京津冀的優勢互補。京津冀的情況差別很大，北京是后工業化階段，天津是工業化后期，河北是工業化中期。人均GDP北京和天津差不多，河北還達不到全國的平均水平。天津的二產比較高，44%，三產54%。河北一產11%，二產比天津高，三產比天津低。城鎮化率，北京和天津差不多，百分之八十幾，而河北比全國平均水平低。人均收入很大的差距，北京5萬多，天津3萬多，河北只有2萬多。這是GDP的增速，河北GDP還是高于北京的，北京比天津高一些。
北京的主要經濟增長動力主要是消費，然后才是投資出口占一點點，天津的主要增長動力是靠投資，天津消費的比例不高，天津的進出口貢獻是將近-20%，河北是靠投資拉動，進出口略為負的，所以看到京津冀本身發展是很不平衡的。產業雖然有差異化，但是有互補性，北京的產業配套是舍近求遠的，科技成果55%到珠三角和長三角，只有5%到天津和河北。人才方面北京的人才上天津、河北輻射不足。大氣污染倒是三家都差不多，都是污染情況不分上下。資源承載方面京津冀是嚴重缺少的。獨角獸的企業北京有40個，天津和河北沒有。國家級的孵化器北京30個。科技型企業北京39萬個，天津8.2萬個，河北2.9萬個。技術市場的成交額在全國占比北京占35.1%，天津只占3.5%，河北只占0.4%。研發支出在全國占比北京將近10%，天津3.5%，河北3.4%。每增加一塊的GDP北京要5塊投資，天津要9塊，河北要將近15塊投資才能增加一塊的GDP。河北的投資效率不高。
所以十九大《報告》中說發展不平衡不充分的問題尚未解決，生態環境保護任重道遠。所以北京不是僅僅自己發展好就行了，咱們帶動京津冀協同發展任務很重。北京在環境污染，交通擁堵治理方面任務艱巨，而智慧民生的服務永遠在路上。北京在數字經濟的實力方面在國內是領先的，但放在國際上看，它的排名跟中國國際地位不相稱。支持雄安新區建設也是北京的重要任務，疏解北京非首都功能，踐行新發展理念，建成以首都為核心的世界級城市群，打造我們國家經濟發展新增長，促進京津冀協同發展，這也是北京的光榮使命。我們需要認真學習領會黨的十九大《報告》的精神，以習近平新時代中國特色社會主義思想為引領，建設四個中心，做好四項服務。謝謝大家。
主持人：感謝鄔院士的精彩演講，以非常翔實的數據讓我們看到了北京市發展的優勢，增強了我們的信心，但是更讓我們看到了差距，特別是我們離總書記提出的要求還有相當大的差距，特別是院士還梳理了黨中央對我們北京新時代發展的一些工作的要求，這些都有助于我們進一步的落實好市委市政府的決策部署，做好四個服務，落實四個中心。下面請國家行政學院教授、市信息化專委會委員汪玉凱同志演講，題目是：智慧社會與智慧政府。
汪玉凱：尊敬的楊部長、鄔院士，各位領導：大家下午好。很高興參加論壇，我想結合十九大提出一些觀點。比如說十九大的智慧社會這些觀點是在過去主要文件中沒有的，就我對十九大本身對信息化的理解有五點值得我們關注。
第一點是到2035年躋身國家創新型國家行業行列，提出了數字中國，網絡強國，智慧社會三大目標。在經濟轉型，結構優化轉化動能方面，強調互聯網，大數據，人工智能與實體經濟的深度融合，這是我講的第三點。第三點是推進現代化社會治理新格局方面提出社會治理的社會化，法制化，智能化，專業化的四大目標。第四是在互聯網內容建設方面提出建立網絡綜合治理體系。第五是總體國家安全方面把網絡安全上升到國家安全的高度。這是我通過十九大《報告》有關信息化概括的五點。
下面我圍繞智慧社會結合北京談幾點看法。第一個是如何理解智慧社會。智慧社會是十九大第一次在全文件上提出的新概念。我認為智慧社會就是數字化、網絡化、智能化深度重合的社會。這是我對智慧社會如果說給出一個定義的話，這是我的理解。我認為要把握這樣一個智慧社會的概念，還有三個視角可以進一步來探究。第一，數字化、網絡化、智能化融合的基本邏輯是數字化是前提，網絡化是路徑，智能化是手段，智慧化是目標。這是我們第一個思考智慧社會的一個概念。
第二智慧社會的基本特征，在數字化基礎上實現萬物感知，二是在網絡化實現萬物互聯，三是在智能化基礎上使社會更加智慧。所以我們說感知、融合、共享、協同、智能是智慧社會的角度。
第三是智慧社會的生態鏈。智能治理，各類組織的自身治理，政府對社會的協同治理，其中政府處在核心地位。大家看到北京的風口浪尖就兩件事情，一個是紅黃藍幼兒園，一個是大興區火災引發的安全的反映。這個事說到底整個和治理是有關系的。第二是智慧產業。智能制造、人工智能，互聯網都可以納入這個范疇。第三個是智慧商務，以電子商務為代表的消費互聯網領域都是智慧商務的范疇。第四是智慧化服務，基于市場的智慧化服務和基于政府的公共服務。第五是智慧生活，工作、生活、出行、社交等等，人工智能有可能滲透到日常生活的各個領域。我想都是搞信息化的，你看最近機器人都上市了，這個東西將來對人類產生很大的沖擊，不要以為智慧離我們很遠。智慧生態，優美的環境和可持續良好的生態，這是我理解的叫智慧社會的生態鏈，六治。
第三是智慧社會的形態。應該說智慧社會是人們向往的一個社會，第一它是社會組織智能化。各類組織通過三化融合，數字化、網絡化、智能化，通過三化融合以后在功能和結構上普遍實現智能化。比如說智慧城市、智慧社區，智能醫院，智能學校，智能政府，智能企業，智能家居等等這都屬于組織社會組織本身的智能化，這是一個構成社會的細胞。第二是社會運行的智能化。在三化融合下，數字化、網絡化、智能化的融合下，整個社會的智能化水平大幅度提升，如智慧交通，智慧汽車，無人駕駛，智慧醫療，智慧教育，智能制造，這些都是社會本身的智能化。第三是社會成員自身的智能化和被智能化。我們每個人都是社會生活的參與者，在這個智慧社會到來的過程中，首先智慧社會中的每一個人要提升自己的智能水平。比如說智能手機達到7.5億用戶，手機總用戶達到13億。再就是借助智能終端的快速普及，以及信息消費需求快速增長，本身就說明了社會的個人自身的智能化水平不斷在提升。
與此同時我們看到一個社會參與者本身被動的也被智能化。比如說身份證，銀行卡，家庭通訊地址，手機號，這些客觀的數據不斷在廣泛使用。以后我們個人參與所有活動就是身份證號，所有企業參與活動就是一個代碼，從生到死，廣泛被使用。在中國的體制上，實名制越多，你的客觀信息被使用越廣泛，幾乎無處不在，買火車票、上飛機，以后買汽車票也要實名制，被廣泛的使用。再加上人臉識別技術，指紋技術，區塊鏈技術，再加上攝像頭、活動定位，行為軌跡，行為數據被廣泛手機，無處不在的大數據分析，也分析每一個人。這樣就把每一個人都被智能化了。
總之，智慧社會給人類社會帶來的方便難以想象。五個高度大體可以概括智慧社會的基本出行。智慧社會是高度被感知的社會。智慧社會是高度互聯互通的社會。智慧社會是高度數字化和被精準計算的社會。智慧社會是高度透明的社會。智慧社會是高度智能化的水平。我認為五個高度來概括智慧社會的基本形態。
先講第一個，智慧社會是未來社會形態的新藍圖。第二是智慧社會到來對國家治理提出新挑戰。我們在座的都是政府的搞信息化的領導人，那這個智慧社會到來之后對我們究竟提出什么，非常值得我們研究。我認為智慧社會除了給社會提供極大的方便，帶來一系列福音之外，我們也應該看到潛在的風險和以及對社會的本身的沖擊。第一個是智慧社會有可能對人類帶來沖擊。一是大量工作崗位將有可能被人工智能、機器人所替代，對就業形成沖擊。比如說無人駕駛可能導致相當多的駕駛人員失業，最近科技部上了四個開放平臺，第一個是百度為主的無人駕駛全球開放平臺。第二個是阿里巴巴為代表的城市大腦全球開放平臺。第三個是以騰訊為代表的醫療影像資料的開放平臺。第四個是科大什么飛的語音智能全國統一平臺。可以說這些大的全球的統一平臺的構建將在一定意義上加速智能化的過程。再比如說智能制造，使大量一線工作人員，一線生產人員可能失業，智能商務使許多從事簡單工作崗位的，比如說酒店管理員、服務員有可能下崗。無人商店，刷臉消費可能導致很多一些商場普通人員失業，后面搬貨就行，不需要賣東西了。這是對社會就業有可能形成沖擊。
第二是社會普通互聯和高度被感知之后也可能帶來風險。比如說人與人互聯，物與物互聯，人與物互聯，一方面帶來參與交往的極大的方便，也給社會治理帶來極大的方便。另一方面它可能增加了社會交往和社會活動中的風險。比如說智能犯罪，網絡暴力，虛擬空間的很多犯罪都可能應運而生。再一個社會高度被感知后，也極大的增加了社會公開性和透明度，為社會治理提供方便，但是個人隱私，商業秘密乃至國家社會安全風險也將進一步會上升。都是雙刃劍。
三是智慧社會快速到來對國家治理本身也帶來挑戰。比如說從政府自身看，你如何重新確立你的治理理念，你的治理價值理念，組織結構如何適應社會的到來，你的治理的管理方式如何更人性化，適應社會的治理手段。我個人理解北京現在服務業超過81%，北京的城市化率超過80%，如果說中國率先以省劃單位來衡量是不是智慧社會的話，我認為毫無疑問北京可能是第一家。北京是第一個有可能進入到在中國的國土上智慧社會的這樣一個單元。換句話說，你說智慧社會它帶來的方便和帶來的憧憬都可能在北京的治理結構中最早得到體現。我再講北京是資源非常多，但是我認為北京推進非常困難，正因為錢多，權威，又是國家的首都，體制機制動起來不容易，各個部門的邊界，中間的壁壘，你要排除掉也不容易。你看其他好多地方可以搞一個城市統一的服務模式，但是北京以區為單位，很難搞成。既有它有利的一面，也有有問題的一面。
第四是從社會本身變革來看，智慧社會和社會轉型這兩種東西交融在一起，也會給我們治理帶來很大的困難。一個是中國是生存型社會轉入發展型社會，第二個是中等人類發展水平國家正在跨越走向高的人類發展水平國家，這兩個指數北京是最高的。比如說生存型社會和發展型社會的產業構成，如果一個國家的第一產業占15%，第三產業低于40%，城鎮化率低于40%，那它就是一個生存型社會。發展型社會的指標就是第一產業占比重不能超過15%，第三產業不能低于40%，城鎮化率不能低于40%，你看看這三個數，北京市第一產業可能就一點多，基本可以忽略不計，第三超過80%，城鎮化率超過80%。北京早已結束了生存型社會，整體跨入了發展型社會。第二個是人類發展水平，從全國來講現在處在0.78，三項，醫療、教育、生活質量，如果你得分在0.5以下，聯合國定義你是低人類發展水平以下，得分是0.5到0.8之間是中等人類水平，你的0.8以上聯合國定義是在高人類發展水平的國家。我們早已超過0.8。中國是一個發展很不平衡的社會，這兩個社會結構的變革，一個發展型社會的到來，高人類發展水平的到來也率先北京也是最早的。
第二個是十九大還提出一個新的問題，就是社會主要矛盾在轉變。現在變成人民對美好生活的需求和發展不平衡不充分的矛盾，我在講這個時候你看政治報告說老百姓不僅僅關注物質和文化了，還關注民主法制，公平正義，環境安全。又加了12個字。這些對民主法制，公平正義，環境安全的追求像北京這樣一種社會發展水平比較高的城市它率先會表現出來。北京市民和偏遠地區的那些老百姓整個文化素養，價值訴求的差距是非常大的，就得有不同的治理。實際上智慧社會的快速到來，像北京這樣的大都市率先會到來，和傳統的社會轉型兩者交織在一起，同樣會對北京形成很大的挑戰。
第三是智慧政府在治理中扮演著很關鍵的角色。十九大《報告》中兩步走都講到一個國家治理體系，國家治理能力現代化。我的理解是當年十八屆三中全會這把兩句話定義為全面改革的最終目標，但是十九大不是這樣定義的，把國家治理體系，現代化定義為整個現代化的目標。剛才講2035年初步實現現代化的時候，它就講國家治理能力也要初步現代化。2050年我們建成社會主義強國的時候，就講國家治理體系及能力要完全現代化。這樣我們看到國家對國家治理體系和能力的現代化真正變化第五個現代化了。那么我也在講，政府治理處在國家治理的第一線，處在國家治理的前臺，政府治理能不能現代化，直接關系到國家治理能不能現代化。而在我看來政府治理現代化的當下來看，唯一路徑就是構建智慧社會，智慧政府。智慧政府的第一個屬性基本內涵就是數字化、網絡化、智能化深度融合的政府，我和我對智慧社會的定義是一樣的。它是數字化、網絡化、智能化深度融合的政府，這政府要有六個公共。政府的所作所為都和公共聯系，沒有公共就是亂作為了，手伸長了。智慧政府必須確立以人民為中心的價值和理念。就像十九大提出的要構建一個人民滿意的服務型政府。這種人民為中心是在智慧政府中就要體現中提升人的感受，方便感，安全感，獲得感，公眾感，幸福感。我覺得最高境界的是幸福感，北京市現在2000多萬人，管理量是非常大的，因為戶籍人口沒有那么多，外來人口800多萬，北京市規模的限制，但是價值層面上人是自由的，確實給我們帶來兩難的選擇和處境，如何處理好這個關系是需要很高藝術的。強制命令，又要考慮到北京定位，所以你看低端人口四個字引發了極大的爭議，這個問題現在巨大的反彈了。所以說從這個上來講，智慧政府對北京來講最主要體現出八個字：公平、正義、廉潔、有為。我曾經出過一本專著，就是說構建一個公平正義，廉潔有為的現代化政府。
第二個是智能化治理，智慧化服務是智能政府的基本特征。通過三化融合以后，我們政府傳統的治理結構，治理模式正在信息化時代得到重塑。結構扁平化，協同能力大大增強，政府感知能力大幅度提升，數據資源，信息資源得到高度共享。各種系統應該得到深度融合，在這些方面北京市有非常大的工作可做，我們數據資源很多，就是如何整合，如何共享。
第三是創新治理方式，將為智能和智慧插上新翅膀。我說智慧政府意味著數字化治理在經濟社會政治各個領域被廣泛使用。而我們在當下應該更加關注互聯網+政務服務應該深度應用和發展。這個就是智慧民生，醫療、教育、社保、就業服務、保障性住房，再就是對企業提供各種各樣的服務，應該說在智慧政府中，智慧民生將是我們的重中之重，智慧民生這張牌能不能打好，能不能做好將是我們衡量智慧政府能不能做成的最核心的標志之一。
最后一個智慧政府將在彌補對公權力制約短板方面發揮重要的作用。我們最大的軟肋就是對公權力還沒有建立起有效的制度設計。我提出叫轉型錯位。我們1978年改革導向，成功的由計劃經濟轉向市場經濟非常成功，但是經濟轉型中沒有建立起一個對公權力約束的制度籠子，這個轉型是短板，這一種轉型錯位一下把公權力這個潘多拉盒子給打開了。過去是國有的，集體的，現在是民營的、個體的、私人的、外資的占大頭了。如果不能有效建立一個對公權力制約的制度籠子，該導致大量的權錢交易，空間無處不在。否則你不能解釋十八大以后的反腐有上百萬人倒臺。所以現在正在強調構建制度籠子，由運轉反腐轉向制度反腐。除了體制機制變革之外，很大程度就是要借助信息網絡技術。比如說五張清單、一張網。權力清單、責任清單、負面清單、公共服務目錄清單、財政專項資金使用清單，社會管理公共服務網一體化的，就是有可能把權力通過五張清單給規范出來。再比如說不動產登記，社會信用系統，指紋識別系統。這些現代信息技術包括區塊鏈技術，人臉識別所有這些都可能給監控留下一些公權力的行使的軌跡，都可能發揮精準化的作用，精細化的作用。如果我們借助信息化的技術構建起一個有效的制度籠子，不僅對國家，對政府能夠大大增加它的競爭力，提升老百姓對它的信任度，也可以大大減少把一些好人走向反面，這樣我想我們這個制度，我們這個體制就會真正體現出它的競爭力。謝謝各位。
主持人：謝謝汪教授，對于我們編制全市的信息化發展新規劃，也對于我們提升智慧政府的發展水平都有非常好的借鑒意義。下面請人民銀行數字貨幣研究所副所長狄剛演講，題目是：區塊鏈技術的應用與發展。
狄剛：尊敬的楊部長、各位專家、各位朋友：大家下午好。非常榮幸有機會跟大家交流和匯報區塊鏈的應用發展。我匯報的題目有四方面。首先我們先跟大家匯報一下區塊鏈的內容和內涵。
區塊鏈相信大家已經不是很陌生了，現在各個大會小會各個論壇對這一塊交流比較多，討論比較熱烈。總之來說，這本來是一個技術，但是現在領導們講的很多，業務人員比技術人員講的多，學文科的比學理科講的多，國外也是華爾街比硅谷講的多，受到這么高的關注也說明有一個很高的期望值。
我也參加了很多會議發現大家從不同角度交流，發現角度不一樣，理解不一樣，因為每個人的專業背景不太相同，但是本身技術涉及到相關的加密、數學、計算機包括一些博弈論等等各種，還有一些金融的理念在里面，所以帶來大家的理論經常會是雞同鴨講，不是一個維度。今天我不想帶來特別專業和技術的內容，只是簡單探討一下區塊鏈的應用場景和現在的進展情況和未來發展方向。
我們經常有不同知識背景的人想琢磨明白，但是我們從例子來研究和討論。比如舉個例子，像我們的微信組局，我們今天40個人討論出去吃飯，這時候到底誰參加，誰先誰后有一個非常簡單的方法就是大家在群里報名，張三1、第四2、王五……今天誰出席，這有點像區塊鏈，但不是特別嚴謹。每個人的手機收到相應的信息，就相當于每個人是一個結點，是一個完整的復制。同時也不能篡改。誰先誰后大家都能收到。但是帶來一個問題，你有可能在同一時間內張三和李四同時報名，這樣大家群里發現，這個同時在第五個報名的時候有的是張三，有的是李四，比特幣的處理方式誰在張三或者是李四方面，誰長，把前面的就廢掉了。這在區塊鏈里面出現分杈的處理方式是一樣的。
這就是說我們過去中心化的系統有一個中心化的機構。回到以前古時候結婚的時候沒有民政局，兩個人擺酒席，拜天地形成共識，如果沒有銀行，過去存款，張三匯款給李四找銀行，之后打一個憑證，證明我們銀行作證，我們中間發生了一些金融的交易行為。但是如果沒有銀行怎么辦，我就是轉給他以后，我吆喝一嗓子大家都見證了，這種共識的方式也是基于區塊鏈的原理。
從大家去探討的內容里面經常看到區塊鏈就是一個共享的賬本技術。這個共享賬本技術是一個什么形態？這個塊就相當于賬本的每一頁，鏈就相當于賬本的活業夾，大家看到每個人手有一模一樣的東西，這就是區塊鏈的數據結構。每個人手里都有，不怕丟失，甚至破壞的結點也不會帶來一個損失。第二個因為多方共識記賬，也不怕篡改。共識的行為在很多教科書寫的復雜，我們再去舉一個例子。我們是分布式記賬，總要選出一個人，我們發生交易的時候要記到賬本里，大家都要見證，互相吵吵，也不行，到底是誰先記賬。比特幣原理是誰優先，大家經常說的挖礦，誰挖到了誰有這個記賬權。怎么挖？就是用計算機算一個給定算法的結果值，不可預測，只能在那兒碰，只能不停試、不停試，誰試得多了，給定的一個區間，你把這個結果搖出來了，大家很好檢查，就發現這個人算出來了，他就搶過來記賬權。這個搖色子的過程或者是搶的過程就叫挖礦。這么多人一起挖礦，不確定性很強，這一筆你搖出來以后，并不代表下一次你還能搖出來，這樣的話每次記賬的人不同，保證你不能連續記賬，也就防止了篡改了。你搖出來，記了一個錯誤的賬，這樣不僅損失了挖礦的獎勵，也不會連續別人算出來的超過你的，也自然也前功盡棄了，這種不確定性的記賬方法在比特幣里面叫工作證明。
而且區塊鏈的結構前后是相關的。后面一頁的內容其中有一塊是前面的哈希值，每一個后面都有前面的要素。就像這個賬本撕掉一頁沒用，連續不起來，這個區塊鏈就不成立，大家就拒絕掉了。這樣大家發現既通過莫克爾數進行，通過這些方式達到了共識。特征的話是去中心化的，沒有一個規定的機構來維護系統，所以區塊鏈當時為什么被發現？當時大家發現比特幣運行八年了，這個大家關注點逐漸降低，但是發現它怎么八年沒有機構來運維它，跑在什么系統這么穩定？大家發現底層的技術是一個區塊鏈的技術，所以經濟學人的雜志做了一個封面報道，定義為一個價值的信任機器，這樣它的去中心化的特征比較明顯，沒有中心化的機構。
另外一個它是開放包容的。誰都可以加入，同時上面的腳本都是代碼基本都是開元的，等等這一系列都體現了開放性以及它的開元性。
另外一個是信息不可篡改和不可偽造的，通過加密進行保存。每一個信息想寫到區塊鏈都要進行驗證，同時它有高度的自證性。這是特征。
我們今天討論的是社會治理，我們這個區塊鏈也挺扣題的。對于我們區塊鏈來說可以說是3.0。1.0的時代是修路修橋，上面跑車。信息化網絡化時代，這時候互聯網出現，這個時候叫信息互聯網，因為有了互聯網，有了信息高速公路，定義為2.0。那3.0的時候有了區塊鏈，叫價值互聯網。所以也說我們區塊鏈是3.0版本，解決了安全問題，隱私問題，監管問題，管理問題。
我們再探討第二個問題是區塊鏈的應用場景。首先剛才我們也談到了前面幾位老師談到的治理問題。區塊鏈助力監管科技是一個非常適合的手段。不管是金融系統，還是企業，職能部門，民眾，這里涉及到的比如說互聯網金融，主體問題，資金監管問題，動向問題，結點是透明的，實現金融監管。第二個是供應鏈金融，對供應鏈的上下游，核心企業信息不對稱，帶來融資難融資貴的問題，以及上下游企業信任傳遞的問題。經常是一級企業可以拿到授信，二級、三級企業拿不到授信。有的廠商核心企業多年都沒有發現是一個核心供應商，因為有好幾層，通過供應鏈金融可以打通。以及食品安全回溯的問題，從責任人，流轉的監管，認真監管，防偽監管，還有知識產權的保護，我的信息我做主，信息一但上了線之后，不可抵賴，是可以追溯的。過去在數字化時代版權很難保護，比如說你寫了一篇文章發到網上馬上有人剽竊，這個時候你說不清楚誰在前誰在后，你寫了一個歌被下載了，但是在區塊鏈時代你可以通過哈希要素記載上去，這樣可以進行回溯，誰在前誰在后歷歷在目。
區塊鏈在金融行業最先得到應用的，時間關系。我說一下我們社會和政府方面做到信息的存證方面，溯源方面，公示方面，對智能交互和智能管理方面能做的事情。
第一個是存證方面。把相關的摘要上到區塊鏈里面，保證信息的這個存在性，完整性、安全性，這樣你的信息至少是丟不了的，什么時候上鏈的非常清楚，大家可以授權范圍內可以查詢，永遠保存，保證信息的安全和不可篡改。現在找一個公證所，公證所的公證誰來做是一個問題，公證員有時候是自己有沒有證的問題，有了區塊鏈之后可以解決這個顧慮。第二個是電子合同，合同本身有法律作用的，但是合同當時簽訂的時候，相關的簽約方，甲乙雙方的相關內容有不可篡改和抗抵賴和強制執行的要素，隨時查看和追溯，法院判決取證起來也非常容易。
信息溯源從生產制造、批發、零售，讓它上區塊鏈，這樣在整個商品的流通過程中對它的追蹤、監測、預警，隨時的防偽查詢，還有在采購過程中都可以回溯到全生命周期。
信息共享方面，還有身份識別，相關的政府把身份證信息掃描以后上區塊鏈不，通過密鑰來管理信息，銀行可以進行背書，防止別人拿著你的信息上鏈，別的機構用到你的信息的時候不需要二次證明，你授權之后比如說社保部門想要用，辦出國旅游簽證信息，可以調出來你的信息解決一次錄入多次使用的問題，解決我的信息我做主的問題。還有難民問題大家也在聯合國提出來解決方案，上鏈能確認信息，保證基本人權。
除此之外，征信和信用方面，不管是個人還是企業，在經濟活動中的每一個活動都可以在授權范圍內哈希上鏈，你只要有授權公共部門都可以查看，永遠不能修改，防止了個人信息濫用。現在我們的信用信息要不是不透明，要不就是多次采集，還有一個最重要的問題就是被多次濫用，沒有經過個人得授權別人是訪問不到的，但是你授權之后你可以放給比如說你要貸款，授信部門就可以訪問你的信息，可以做到訪問。以及像騰訊提出來的電子發票，可以把相關的商戶還有發票服務平臺，稅務局，自己所在企業的財務管理系統打通，在微信支付的同時提出開發票的申請，發票的全生命周期通過稅務總局進行查詢，同時企業要進行報銷的話，訪問相關的結點平臺自動調取信息，防止了假發票的信息，同時生命周期大大縮短，實現了扁平化管理，效率大為提高。
還有我們政府部門的搖號系統。大家在說是不是公平，概率是多少，我們可以固定好，制定某一個哈希值是作為參與者的搖號標準，把參與者的信息進行上鏈，可以保證公平，可以自動查詢驗證，保證政府的透明性，所以公示性是非常有效的。另外一個是智能交互，投票也一樣，我們進行選舉投票，采用區塊鏈的方式可以解決匿名信的問題，可以自動計票，相關的內容也不可更改，100年后也可以進行追溯檢查。投票系統現在有很多政府部門也在開始進行相關的這個實踐。另外一個是醫療，大家如果有印象的話，到每一個醫院首先要花五毛買一個本，這個本在這個醫院，相關的病歷寫進去，有的醫院信息化好，錄入到系統里了，但是醫院和醫院是不聯網的，每一個人完整的把一輩子在不同的醫院看病的情況，給的診斷書以及病史能系統的調出來嗎？其實很難。所以通過區塊鏈來解決這個病歷信息相關的聯合會診等等一系列的民生領域，是大有作為的。
另外一個是智能管理的公益慈善。大家都知道紅十字出現相關的危機之后，大家對捐款平臺的不信任，導致每年逐步在下降。像螞蟻金服做了相關的公示平臺，通過區塊鏈，可以全程追蹤每一筆錢到了誰手里。公益方面的話像騰訊做了一個404尋人，也是非常有效果的，大家有興趣可以上網看看。以及政府之間的協作，比如說廉租房和公租房，公積金部門要發證明，稅務部門要出證明，以及社保部門，從申請到拿到確認要很長周期，通過區塊鏈能實現信息共享，扁平化的快速管理。
區塊鏈和物聯網結合也有廣泛的前景。現在是一個智能社會，剛才老師講了，但是智能社會帶來的另外一個問題是安全和隱患的問題。大家看過大片說是機器可以控制汽車，想讓他開到哪兒就到哪兒，想讓它掉入懸崖就掉入懸崖，家里的微波爐都可以制造一個火災。這個設備不被你所控是一個很大的問題，互聯網的危害還可控的話，那么物聯網的損失就是生命的安全了。所以物聯網時代可信是很重要的問題，物聯網和區塊鏈結合可以解決物與物的信任問題，通過它解決端到端的管理問題，這方面大有可為，IBM這方面還是做了很多的。
區塊鏈的發展非常快，也在快速的演進過程中，我梳理了最近一兩個月之內的，每天都在變化，現在有10所世界級的高校開設了相關的課程，11月10日相關官員提出了將區塊鏈用于一帶一路戰略包括貿易融資系統，加拿大政府提出來通過區塊鏈的數字身份2018年要上線，以及新加坡提出來的區塊鏈的貨幣數據的項目，還有加拿大銀行的一個項目，也是進入第三階段。還有香港和新加坡，香港的數字貨幣項目跟新加坡一起合作在跨境貿易方面做了一個連通性的網絡GTCN，我們在密切交流。美國能源部在11月2日著手研究能源的點對點的交換。南京市政府也提出了關于區塊鏈加政務加普惠金融的信息共享平臺。11月23日思科也提出了一個無線網的管理平臺，還有美國的食品巨頭也在做一個溯源平臺。
簡單快速的過完應用場景和最新的動態以外，我再說一下我的看法。區塊鏈還是屬于一個早期，如果最成熟的應用的是比特幣，到目前還沒有殺手級的應用，雖然炒的比較多，但是真正的價值發揮還是在若干年以后，現在還屬于這種個人感覺還在比較有一些泡沫存在的。最關鍵的像比如說是性能和隱私的問題，以及系統整合的問題。因為區塊鏈不單獨存在，要跟傳統技術相結合，系統整合也是一個難點，以及價值認可。因為區塊鏈本身還是有技術背景比較強的，帶來大家對它的認同點，什么是區塊鏈的問題還是一個共性的問題。以及它還是一個成本比較高的，因為大家看到每個節點都要復制，存儲資源和網絡資源占用比較多，相關的監管政策本身因為是匿名性的，你如果利用區塊鏈的話，現在比如說比特幣利用區塊鏈，上面的洗錢問題等一系列的問題，是值得大家研究和慎重考慮的。但是這個區塊鏈發展也是非常迅猛，這個我稍微再說一些技術方面的最新的動態。
現在大家重點研究區塊鏈的兩大痛點，一個是隱私保護，一個是性能。因為比特幣每秒完成7筆交易。我們雙11阿里的最高記錄是每秒25萬、26萬筆交易，這個性能是最大的痛點。現在性能帶來的還是共識算法的問題，要達到共識，你這個交易的確認不是一個人說了算，是需要共識來實現確認的。所以的話現在在供應鏈上是基于共識來優化，比如說POS，DPOS權益證明，還有私有鏈對拜占廷算法，一些改良，以及非全局性的等等一系列的問題。另外除了性能的解決的話，分層和分片也是目前比較好的一個思路。分層的話就是解決延時問題，就相當于我們大小額里面我們在一級總賬里面圈存一筆錢進行二級交易，這是分層。比特幣是閃電網絡，以太網叫雷電網絡。分片是分成幾個子的區塊鏈，因為今天研究不太多，我快速講一下。另外公有鏈的交易，跨鏈的一些方式。另外一個隱私是一個最大的問題，因為大家都知道，每一筆交易都廣播給大家了，在金融領域的話，大家是很忌諱這個的，我跟你的交易行為怎么能讓大家知道呢？所以隱私保護是一個重點，解決這些的方法有多方可行計算等，清華大學的老師在前一段時間的會議上也講過這些方面的快速的發展。還有一些領域也被激活了，比如說區塊鏈領域的智能和約，大家知道以太坊出了很大的問題就是丟了很多的幣，只要是人寫的程序就有漏洞，智能和約是很難升級和更改的，有隱患不太好修復。還有智能和約的跨語言問題，將來可以用JAVA來編寫。還有治理技術的問題，比如說監管結點，還有相關的數據的安全保護策略等等一系列的話，都是屬于治理方面的問題。而且很多社會博弈論的問題，都引進來探討。
對于區塊鏈大家經常會說去中心化的，不要政府了，這是誤區了。甚至一些無政府主義在強調這個，你說的去中心化是指技術上的去中心化，并不是去管理化。而且區塊鏈本身是一種技術，是提升管理效率的，所以的話有管理的分布式架構才是有充分的責任兜底和風向保障。如果比特幣丟了找誰，一個系統沒人管理和兜底，是無法做到消費者的保護的。所以我們去看待區塊鏈更多的是對原有的中心化架構的有益補充和優化，提供了更好的升級手段，所以的話這個區塊鏈并不是極端的要顛覆，它是一個顛覆技術，而是對現有的技術的更好的補充。同時區塊鏈解決不了真正的所有的問題，只是一個單純的技術，如果想用好，要跟傳統技術相結合，實現混合架構。
大家知道比特幣是一個完整的生命周期，但是我剛才說的原始的數據還是在鏈下，你登記到鏈上才叫存證。以金融市場為例，前臺可以用交易撮合性能要求比較高，后臺登記確權可以用區塊鏈技術，這樣混合技術，單純為了一種技術而用一種技術沒辦法包治百病。而且區塊鏈本身性能比較低，更多的大家把一些關鍵的技術哈希上鏈，只是存在一些摘要信息，更多的完整的信息是在鏈下，實現了互聯也保護了信息。
另外是兩個松綁。對于比特幣這些價值非常不穩定，大家都希望它放在手里，不去流通了，流通就失去了。這個時候就變成一個收藏品了，怎么支持經濟發展。從這個道理理解的話，不是貨幣，充當不了貨幣職能，所以法定貨幣才能知道經濟的發展。第二個是區別對待數字貨幣和區塊鏈技術。區塊鏈技術只是一個技術，既不要神話它也不要泛化它，是一個單純的技術用好就得了。不要為了趕時髦拿著錘子找釘子，為了區塊鏈而區塊鏈，這個就沒有意義了，對法定技術的話，是一個可選的技術不是技術的本身，現在有很大的不成熟性，我們還有待于觀察它。對于技術本身來說，到底怎么發展，對前景還是應該看好它，為什么？好的技術不一定得到好的技術。N年前IBM有一個OS2，最后IBM自己放棄了，一個很好的東西不見得能發展下去，但是現在有很多的人關注它，世上本來沒有路，走的人多了就成了路了。這一塊市場和產業界都在加大力度培育它，所以這方面的話，我們國家也需要彎道超車走在前面。前段時間我們數字貨幣研究所跟工信部的信通院一起在聯合國提交了可行標準，也得到了響應。
我們研究所是去年編辦批復的正局級單位，專注于金融科技的創新發展，希望社會各界跟我們廣泛交流和合作，形成法定數字貨幣的研發合力，推動金融科技的發展。謝謝大家。
主持人：謝謝狄剛所長，我們也在考慮怎么把一些大數據的應用核項目結合起來，希望以后這方面的業內人士能加深探討。下面請市經信委智慧城市建設處(大數據應用處)副處長劉旭同志演講，題目是：加強政務信息資源整合共享，推進城市大數據生態建設的幾點思考。這也是當前市政府正在推進的一項重點工作，下面請劉旭同志。
劉旭：各位領導、各位專家、各位同仁，大家下午好！首先聲明一下，今天作這個不敢說是演講，可能是我們的一些思考，甚至也是一些問題，更重要的是通過這些問題引發大家的思考，將來共同解決這些問題。事先領導布置功課的時候，我們和專家委和相關同志溝通過，到底從哪個角度來切入論壇主題。我想我們考慮了三方面。第一個是從題目上來看，是我們的必答題，是規定動作，是必須要完成的工作。因為國家有一系列的文件部署，相信在座的很多同志和也都或多或少對這個有感觸，所以這是必須要做的工作。因此會有探討的空間。第二就是這件事情是大家共同要做的事情，無論是政府的各部門各區還是合作伙伴上下游的企業，這些合作伙伴，這件事情是我們共同要推進的，更不要少后面還有一個很大的大數據的生態體系建設。既然是大家要共同做的事情，大家會有一些共鳴，會有各種不同的思考，不同的想法來碰撞。第三方面是最重要的，無論是現在的政務資源信息的整合共享，還是推進城市大數據生態建設的題目，都是手段和過程，最終的指向是我們的目的，也就是我們今天的主題，落實十九大精神，引領新時代的發展。這兩個事情怎么支撐到這樣一個主題，支撐到大數據時代我們的方方面面的工作，從這個角度引發了我們的一些思考。在這兒我首先聲明一點，今天不是一個政府的工作部署會，因為是一個論壇，所以大家可以暢所欲言，充分探討，我們的很多觀點不一定是正確的，更多的是想拋磚引玉，激發大家思考，后續一起通過生態體系建設把我們的工作做的更好，完成十九大所說的推進互聯網大數據人工智能和實體經濟的深度融合，這是未來五年的核心戰略任務。
我的匯報從三方面展開。首先是剛才我說的必須做的或者是做的是哪些工作。可以簡單回顧一下，在座的很多同志都是參與者，我們做了很多之后，我做了很多的從我個人層面的總結或者是反思。我在想做了這么多年的工作，我們北京30年的歷程了，智慧北京發展5年多了，這些問題反思不成，無論是十九大還是譜新篇，我們面臨的是什么問題，過去的一些失誤或者是閃失到底在哪里，找到這些癥結才有可持續的發展。我甚至想說我后面會說出一些問題，我會說出我們的考慮，拋磚引玉引發大家的思考，我相信很多同仁或者是同事們在后續的工作中會有一些切身的共同激發相應的思考。
說到大數據稍微說一下大數據的背景。我覺得太理論方面的東西不是我的專長，我從兩個正要任務的觀點說明大數據的重要性，我本人是學系統科學的，我學系統哲學的時候，根深蒂固引入一個觀點世界是由物質、能量構成的。這張圖是第一次科技革命是物質的問題，第二張圖是第二次科技革命的能源的問題。物質我們有國土資源部，能源有國家能源局，信息更多的還是在推進應用，但是還沒有作為一個資產或者是戰略級資源有形的存在于體系中，但是這一天會越來越快的到來。
過去30年的北京的信息化歷程干的是IT時代的工作，我們一年產品的信息量是人類過去5千年的綜合，而且還會呈幾何式的增長。馬云說人類從IT步入DT時代。我們國家處于一個多頭并行中，無形中大家了工作難度。DT時代最核心的是匯集數據，用各種各樣的工具給智慧提供延展來處理信息，把這些變成知識、經驗，服務于社會所關心的方方面面，這才是大數據的生產鏈條上很關鍵的脈絡，也是一個DT時代最需要的范疇。國家認識到這個時代的重要性也做了一系列的部署，我相信電子政務的同志對這些文件一點都不陌生，這條線索目前最高的指示是上個月十九大結束提出的推進互聯網、人工智能、大數據的和實體經濟的深度融合。今年以來，我們經信委收到的國家級的國家部委的，或者是國家級領導小組發的文件基本上一個月一個，我相信在座的政府部門也能夠感受到這種壓力，那么為什么會是這樣？為什么要推進這個事情。我們目前的解讀是整個大數據研究的第一步，也是最關鍵的一步。
說說北京本身的條件，北京電子政務有20年，我們積累了非常豐富的政務資源的體系。這里列舉了一些數據，我不說了，我們的體系基本構成，網站，各種的數據庫有很多，在全國處于領先地位。北京的社會層面就更加的獨占鰲頭。我們是一個很悠久的城市，人口眾多的城市，相關業界的企業剛才院士列舉了很多的參數，全是全國領先的。換言之對于今天的課題來講，北京在社會層面也積累了豐富的資源。我們北京經信委11年前建立了共享交換平臺，據我所知是第一個，今天依然運轉良好，完成了IT時代的使命。北京也是全國最早開啟政務信息資源網，或者是DATA網站的開放的信息。根據第三方不完全統計，北京純做資源的企業60%，這一系列的最終落在去年北京市發布的北京市大數據和云計算發展行動計劃，這個里面提到了很多很宏偉的目標，未來五年的目標。說了這么多，我們做了這么多工作，國家規定的，社會需要的，但是事實上我們的效果如何。剛才汪教授所說的一切以效果為導向，效果就是我們的領導不滿意，各部門不滿意，老百姓依然不滿意，我相信在座的很多同志同樣不滿意。為什么？我做了一些思考和總結或者是反思，我覺得有四方面的因素。信息化或者是電子政務最癥結的問題是信息孤島。這是一個現象，現象背后的本質是哪里，從四個維度展開。
首先是應用，現在典型的理論是西醫理論，頭痛醫頭，腳痛醫腳，治標不治本。如果是一個信息孤島，你在上面搭多少連接只是一種表面工作，我們做多很多的工作，政府做很多的工作，表現出來的是聯動的，效果如何？有的不錯，還有很多肯定不用我不言自明吧。我認為根基是有時候應用從根上只解決了表面的問題，沒有從深層次想問題，如果孤島天生就是，上面怎么大也解決不了根本，導致效率不高，導致你的解決問題的處方不對。從數據層面說，市長、市領導或者是權威人士需要數據的時候，我們用一個城市級的畫像，事實上北京有多少人口，或者是瞬間有多少人口，或者是經濟發展等等不同的權威部門得出不同的結論，更不要說微觀的參數對不上，這種現象普遍存在。為什么？我們這么多年的這些IT時代所產生的大量信息，大量數據沒有有效的關聯起來，從天生來說數據也是孤島，也是劃片的，沒有總的需求和指向，就是盲人摸象的狀態。如果每個人都要給領導匯報城市是什么樣子的，肯定匯報的是局部。下一步我們就是要有效的把數據鏈成片，形成整體的城市級畫像。
再一個從組織層面來，我學系統科學，一百年前有一個基本的原則是結構大于功能，1+1大于2。別的組織不敢說，但是政府的體制設置，孤島就新對突出了。因為組織架構的割裂一定意義上會導致你整體的功能延伸不出來，所以我們注意到CIO的提法早在信息辦時代就倡導至少十幾年了。國外包括最近兄弟省市推行類似這方面的機制，我覺得這個結構層面的變革也隨著北京市政府的下一步的通州搬遷有一些變革，這是第三個維度。
最后維度就是生態體系建設。這里兩部分，一部分是政府自身，每個部門都在忙著自己部門的事，從來沒有想過外面是誰，不是為這個部門服務，根基是為人民服務，因為為部門服務，導致全局聯動不起來，目標指向不同。第二方面是政府和社會之間更沒有什么生態可言了，我基本上可以說，我們和社會產業的聯系發生在招投標的行為那一瞬間，招完標，有效期合作，完了之后拜拜，下次有項目再見。基本上是這樣的，未來的大數據的狀態決定了難以適用，必須由生態來解決生態的問題。政務大數據，或者城市大數據是一個生態的問題，必須由生態體系來支撐和解決。
怎么解決？我覺得簡單梳理了這么幾個方面供大家來探討，也不一定對。第一是我們到底總需求是什么。我們作為一個政府本身我們需要的是一個整合的政府，不是各個部門割裂的政府。那么對于老百姓來講，我本身也是老百姓，我需要的是一個整體的政府，行政審批我搞不清楚，我要的是一個統一的政府。對于社會來講，特別強調到了開放透明，這是一個方面，延伸到IT方面，開放是把政府的系統和數據庫打開，讓生態的有識之士進來，讓專業的人做專業的事情，這是更深層次技術的開放。只有這樣書記市長所強調的城市治理，社會管理的法治、精治、共治才能依托大數據，數據治理得到輔助性的支撐和實現。
按這個策略，我們肯定北京市下一步要發展城市級的大數據或者是政務的大數據這樣一個體系的近來，包括IT常說的平臺數據應用等等范疇。但是這里我想說的首先要有一個的執行方略是什么。我們總結了一下是一個五線并進，三期并進的一個概念模型。這里所說的任何一個平臺數據應用都是城市級的，不再是一個孤立的系統。比如說這個平臺，我們希望勾勒一個，有可能是一個物理實在，也可能是一個邏輯連接。如果通過區塊鏈的技術把政府各部門甚至政府和企業的系統勾連在一起的話，邏輯上就構成一個城市級的平臺，既有功能的支撐也有生態的支撐，可能就成為一個小的虛擬社會了，大家在這個平臺上共同來來做大數據的方方面面的工作。按李克強總理去年在貴陽的大數據大會上說的，咱們國家80%數據掌握在政府手中，通過我們的整合，剩下的通過和社會數據的反哺形成一個相對的融合的數據。最后是這種應用，不再是簡單的應用，是生態體系作為一個環境，然后各方人士，包括政府自身包括有能力做這件事情的各方人士，共同開發各式各樣的應用，優勝劣汰，形成一種優勝劣汰的環境和體系，這才是城市級的大數據的生態體系。
相關的我們有一系列的標準，首先要解決不同行業和部門怎么解決數據的呼應，首先得有一個標準。還有是政府主動的作為和社會如何形成一套能夠順應這個規律的生態體系。從我們具體的電子政務的規律來講，是三級。包括政府各部門的打通也包括政府和各部門的打通，匯集過來之后，在這個池子里進行一系列的融合和打通，包括對政府各部門也包括對社會，可能會有一定的權限設置，但是并不影響整個打通和融合開放的總的脈絡和邏輯。最后無論是政府內還是政府外都要營造適應體系運轉的組織架構。從系統科學角度來講，結構決定功能。
說到這個，回到大數據本身我們設想了這樣一種場景，我稱之為一個廣義的大數據生命周期。如果有一個未來存在的大數據的平臺，一個是政府的數據，另外一個是社會的數據。政府和社會數據。政府端正在通過共享來打通，社會端通過購買或者是置換或者是引入相關服務來獲取，融入到大數據池中。輸出是三種，第一種是政府自己使用，關于如何使用，我們正在制定政務資源管理使用的相關辦法。另外一個是完全通過網站向社會開放，由社會自發的使用。很可能還有一種中間狀態，就是某種形式有一個載體，把社會力量引進來在政府規定的范疇內開發數據應用，這里叫社會機構的進駐使用。那么橫向的打通融合開放，縱向的融通應用，共同構成大數據的廣義的生命周期。
這個平臺本身從經信委定了這樣一個目標，叫做數據落得下，管得住、用得好，帶得起。我們可以設想，大家都是業內人士，當五花八門的行業的領域，數據的清洗加工構成怎樣的一個融合化學變化是一個極其復雜的系統工程。更重要的是我們要把這些數據從這邊的一個原始的一個物理拼湊到最終的城市儀表盤的形式呈現給領導，到最后感知這個城市。我們最終希望業界所說的現在整個信息系統都面臨四個整合的問題。就是物理整合、系統整合、數據整合、服務整合。目前北京市做了政務云，馬上搬通州全市一個機房，可能可以實現了。在我們的設想里面，可能通過大數據平臺的建設，不僅是一個大數據的事，可能會帶動整個信息化或者是電子政務體系的變革，格局會發生改變。因為數據沒有邊界，像水一樣流動，當水生命周期形成的時候，流動起來的時候，就形成一個新的體制機制的變革，我們稱之為數據治理。
圍繞這樣的題材，我們需要兩個生態，一個是大生態，無論是政府、企業、高效、研究院所，要打造一個城市數據實驗室，有效的把社會力量有機融合在一起，共同完成這樣一個平臺，數據和應用的工作。同時政府內部可能也有一個小生態，因為政府內部的構成極其復雜，層級非常多。我們想北京市政府馬上的通州搬遷，可能會探索一些基礎設施同管同用的一些相當于CIO制度的雛形，這個工作有關部門在研究之中了。
最后是城市實驗室的一種場景，如果將來的政府的電子服務系統整合成邏輯上的大系統的話，市級大數據平臺是后臺的一個非常強有力的支撐，由它支撐的構成了一個政府的生產線，我們希望一個城市實驗室和大數據形成天然的邏輯上的聯系。實驗室基于大數據的數據來源源不斷利用各自的優勢經驗算法來開發各種應用和產品，在快速的反哺到我們的平臺中，我們希望這個平臺是自組織、自發展的迭代演進的不再是工程化的推進，已經變成我們的微信、支付寶一樣迭代演進，自身成長。這個數據實驗室是我們經信委包括資源中心正在和其他方面探討的一方面，我們特別希望在落地上得到大家的一些支持和意見建議。
最后是一個小小的總結，實現三個轉變。第一個是數據產權的轉變。這個話題有點大，實際上就是我們要把過去數據分布在各個部門的割據的狀態從根本上變成整體的行為，也可能是政府所有，也可能將來是全民所有，第一個這是所有權的改變，否則你的共享，甚至社會的交易根本就不成立。
第二是DT的驅動由逐步的應用驅動轉向數據驅動。這不是數據挖掘的偏技術的微觀層面，而是整個數據放在這里之后，讓有識之士進來挖掘各種應用。
第三個是政府的過去的運行模式要發生改變，購買服務是一直在倡導的，那么我們希望它在量上質上有一個根本的改變，將來可能政府真的不再需要直接上手的IT系統，現在市領導反復強調的是凡是社會能做的給社會，凡是市場能做的市場。這里需要一個新的機制和環境的建設。
最后總結一下今天的報告，充分引入社會力量參與到IT建設，構建一個可持續發展的大數據體系，助力城市發展效率和質量的提升。謝謝大家。
主持人：下面請阿里巴巴集團高級研究員、技術副總裁、首席安全專家，市信息化專委會杜躍進同志演講，題目是：大數據時代的數據安全-風險與機遇。有請。
杜躍進：謝謝主持人。我做安全接近20年的時間了，之前的十六七年做互聯網的安全，尤其是應急響應，從基礎設施建設，關鍵技術研發，到應急體系建設，我到阿里快三年了，我從體制內出來之后，看到了一些不一樣的內容，這些內容也對我過去十六七年在安全領域里面的一些想法帶來一些改變。其中一個最重要的變化之一就是數據安全。我到阿里之后就把數據安全作為自己最重要的工作之一，按阿里的CEO的講法數據安全是我們的立身之本。因為大家知道馬云先生在講人類進入DT時代。你們的數據放在阿里會放心嗎？會不會有人覺得有人對你的行為會看著你，阿里云是平臺，丁丁是平臺，你的數據在這里，不知道阿里的人會怎么樣了，我們要用科學的方法來回答這些問題。
后來正好咱們國家《網絡安全法》出來了，我們看到全世界對這個事情開始關注，我們把自己在數據安全領域里面的很多做法提煉出來，供政府參考。網信辦曾經對幾家大企業做過為期八個月的專家審查，成立了三個專家組。最后的報告阿里做的是最好的，但是我們并不滿足于阿里自己做的好，我們覺得這是社會需求，甚至是政府需要的東西，我們變成國家標準，也變成國際標準。這是很少見的，我們以前是國際標準拿回來抄一抄改一改變成我們的標準，現在我們的標準不但成為國家的標準，而且同步在國際電聯，在國際標準化組織立項成為國際標準。今天有機會來跟大家分享，我并不是來賣東西，只是談想法。
大數據安全是一片混亂的，我是北京市信息化專委會的委員，我當年建議同步做安全的規劃。總書記的“4.19”講話里面有非常精準的定位，其中講到安全和生產的關系，這是完全分不開的。大數據非常熱的過程中大數據的安全也是非常熱的，只不過今天的會議上有幾位講到了，但是講的還是不夠多，我還有機會講一講。但是中國和全世界有一個現象，什么概念？一旦很熱了就會很亂，大數據安全也是這樣子，各種各樣的說法非常多。
用一句話來講，我們一定程度上陷入到一定恐慌，有一些數據安全威脅大家低估了，就是比大家想象的嚴重。但是還有另外一些安全是大家憑空意向出來的，并且把大家嚇壞了，我叫做數據恐慌。時間關系不展了，舉個例子，人們把數據叫新的黃金和石油，每年產值非常大，但是徐玉事件給大家敲響了數據安全的重視程度，并且在國家的執法上面有了非常大的進步。1000億是中國大陸地區一年網絡黑灰產值至少1000億，這個數據不同的口徑的說法不一樣，我還是覺得有一些口徑不一定準確。這是它的產值不是它造成的危害。按照2016年我在CN做的調研的話，那時候的比例黑灰產每自己掙一塊，給外面造成的損失是20塊。與此同時，歐洲在出臺這個GDPR，明年5月份正式實施，中國的一家企業做生意，里面有歐盟的公民導致了他的個人信息安全沒有符合他的標準，就可以罰你，罰多少？2000萬歐元或者是這家企業上一年全球總營收的4%，哪個高取哪個，不管這個公司在哪里。它對整個數字經濟會是什么樣的，對世界格局什么影響都是值得討論。隱私保護，數據主權里面有非常多的數據關系。我在印證這張圖，真的是各種各樣的聲音，這是法律層面的。
我們再看看學術方面，我專門從貴陽飛回來做這個報告，今天還飛回去。這個是做的一些政策、產業、學術的一些對比。學術上包含的東西非常多，不僅僅是加解密，也不僅僅是隱私保護，當然隱私保護是重要的一塊。還有包括檢驗性的，比如說連加密的技術都沒有了，數據安全怎么做。立法我們看到很多國家在20年前就有數據安全的法律，但是那時候的數據安全跟今天完全是不一樣的，今天說的數據安全差不多是從2015年開始真正熱起來的。2012年全國人大出過關于加強網絡信息保護的決定，里面有非常好的條款，但是沒有細則跟進，所以沒有什么改變。刑法在不斷修訂過程中，確實把別人偷取個人信息的行為放在嚴厲的范圍之內，是很好的保護。但是真正的法律上面都是從2015年、2016年開始的。我們國家的《網絡安全法》2016年發布的，2017年的很多細則和實施規則都在進行中。我們跟蹤和全球60多個國家的法律法規的情況，很多國家在修訂20多年前的條款，為了今天的新情況出現，所以立法是熱點。
產業也是熱點。數據安全的產值在千億規模，這里包括從傳統的防泄露到云上的CASB，到數據庫安全，到加解密，還有第三方加解密。像阿里這樣知道的內生需求之外，還有外部的合規壓力的需求，比如說網安法等。
標準的熱點。我們國家的全國信息安全標準化技術委員會，我們看到有11項標準制定的項目，4項在研項目，4項組內研究項目跟數據安全有關系的。這些標準是什么關系，本身的梳理是挺大的難題。所以很熱很熱，但是我們很多人到現在可能把問題都搞錯了。為什么這樣講？我們在講的時候到底是什么，在做大數據安全標準的時候，大家在討論四種東西跟大數據安全有關系。但是實際上大數據安全我不講四種是什么了，結論是大數據安全不是指傳統的數據安全，不是足夠大了才跟大數據安全有關系，不是云計算本身的安全，不是用大數據做安全。我前段時間在成立一個大數據安全的實驗室，我說這是全國第一個，他們說不對，剛剛成立一個大數據協同安全實驗室，這個也是在大數據做安全。我說的是大數據本身的安全。也不是和大企業相關，那么多的泄露的例子，那么多的黑灰產，我們看大數據安全的時候，把它跟放落攻防對等起來，這是外部人員對你的攻防，現在很多是內部人員導出去的。不僅僅是防護外部竊取，也不僅僅是保護，企業也有自己的商業秘密，技術秘密需要保護，今天面臨特別大的威脅。
國家的角度還有一類是重要數據，涉及到重要戰略價值的數據也是要保護的。不能套用過去的標準或者是經驗，現在國際上的權威部門在說，過去的標準全部都是過時的，沒有地方可以抄。而我們其實必須要創新，我們走在最前面，沒有人引路。真正講的是大數據時代下的數據安全，不要被大數據欺騙了，不是說沒有五個V就不是大數據安全，也不要找云計算，云計算是大數據的承載基礎。真正的大數據時代，和最左邊的純粹的文本時代，搞一個保密柜和中間IT時代你的數據要國產的加密機等等都不一樣，不是在磁盤里面，不是在數據庫里面。今天的數據是在右邊的圖里面，它是各個領域流動的，你在網上隨便定一個東西，舉阿里，你的訂單被騙子拿到了，這個數據首先商家有，然后背后的金融機構有，物流有，背后的軟件供應商有，阿里的平臺有，每一環節都有可能漏掉。我們有一支段對專門做生態安全，我們發現問題“止血”，人家不一定理我們。犯罪分子直接到那兒應聘工作，或者是直接在里面成批導入，我們有那么多的生態企業，能力有嗎，意識夠嗎，他們出問題要負責嗎。但是這個是攔不住的，大數據時代下數據一定是在非常復雜的業態下流動的，你不讓它流動大數據是災難，你讓它流動就要解決問題。
我剛剛講到不僅是外部的竊取，還有內部的竊取，還有對數據濫用。你總得有權限，你出了問題給阿里打電話說看看什么情況，這個員工要看你的數據，這個員工可不可以濫用權利，沒事看張三李四買什么東西。可以負責地講，我們的業務人員如果沒有業務場景的濫用行為，我們會自動發現，直接開除永不錄用。我們現在已經被曝光的各種各樣的網絡犯罪的案例，有一個黑客被抓了之后說，那是從政府部門買數據的，不知道為什么他們發現不了，這個人一天看幾十條數據，但是現在持續賣上萬條數據為什么發現不了。大數據也要加工的，加工過程中全生命周期會不會泄露個人隱私，因為有很多學術研究就在研究這個事情，可不可以做到讓你以為是針對你的，但是這里是上萬個人。可不可以在過程中不適用原始數據，使用脫敏數據。可不可以做到沒有任何一個人可以直接看到數據。可以，但是需要不斷完善。
大數據時代下的數據安全，比過去有非常多的挑戰。我說不是IT時代的一個保護數據庫，保護磁盤就OK了。大數據時代下這個磁盤在哪，分得很碎片。今天的產品更新非常頻繁，不再是過去微軟一年升級兩次了，現在是一星期升級好多次，產品非常復雜，業務形態也非常復雜，數據深度融入業務的各個環節，而業務非常依賴一個復雜的供應鏈或者是生態。生態本身相互關聯，豬隊友的事情經常發生，比如說那邊全被拖走了，老百姓有二三十個賬戶，你讓每個賬戶不一樣，密碼不一樣，怎么可能。但是這邊一被拖，你讓我怎么防，這叫豬隊友。黑產無孔不入，左邊的英文是從另外一個維度講的不展開了。
非常關鍵的是平衡是根本。這里包括法律法規上面的平衡，包括技術，包括產業等等，法律法規上面，這里面其實我是剛才說我們研究了60多個國家的法律法規，還在持續研究。這里有不同的情況，有完全不管的，有需要最嚴格的是本地存儲的，還有采集授權，看到不同的國家不一樣。非常有意思的是美國很松，歐盟非常緊。中國呢？中國的制定要符合中國的條件，中國的發展階段和我們的目標。我們的目標是要真正的實現中國夢里面的民族復興，我們今天有非常好的機會。在這種情況下，我們的政策做不好的話，可能會把這樣的機會扼殺。美國我理解它的所有的政策的制定，目標非常清楚，確定它在全球科學技術產業方面的優勢，所以它的很多政策都是為了促進這個的。中國正處在這個過程中，我也不展開講了。
其他還有很多平衡的問題，我不展開講，跳過去，稍微到偏結論的地方。這個新的情況下，有很多新的思路引進來，總結三條。第一是技術方面是要變成以數據為中心的安全。我們過去習慣以系統為中心，看到一個個系統，一臺臺機器，今天是要以系統為中心。看到系統進來，一直到生命周期里面的銷毀，不管在哪個產品，哪個業務環節，不管哪個人碰到它，都是在一起的。如果換成這樣的思路，我們發現很多的做法會有不同的做法。
從制度設計上有很多話要講。第一是避免一刀切，現在一下限制信息使用，就全部都限制住了，這個其實不對，這個本身并沒有錯，沒有數據什么都沒有了，數據本身并沒有錯，錯在數據是不是被保護好了或是不是用好了或者是不是安全的。所以重心應該放在我能不能確保數據被合理安全的使用，而不是這個不能采集，這個不能采集。
第二個思路是以能力為基礎，以組織為單位區別對待。我剛才講到以數據為中心的安全不再看系統。我最后的承擔法律責任的也不是系統，而是這個系統的法人，就是這個組織。可以是大企業、小企業，也可以是一個政府部門。一個大企業，一個小企業，一個政府部門手里有很多的系統，有很多的員工，有很多的業務，把它匯到一起，最后是給這個組織為單位的，這個組織的數據怎么樣，用能力來衡量。不是說你是什么，而是說你到底能力怎么樣，能者多勞，你的數據安全能力足夠好就可以做更多的事情，更好的事情，你的數據安全能力不夠好就不要碰更多的數據。用這樣的方法來鼓勵大家提升自己的數據安全水平。為什么？我能力好之后可以碰醫療數據，不像現在誰都在碰。老百姓選擇一個服務商的時候，可不可以看到這個服務商數據安全能力非常好，成熟度水平很高，我更信任它，我更信任它的話就給它一個信息，可以放心讓它做更多的事情，你不信任它，給老百姓一個警覺，這個地方很不安全，你小心一點。這就是讓數據安全能力水平成為競爭力，而不是過去你要合規，它要合規。我們國家有幾千萬的中小企業，每一個企業都有數據，算上其他部門還有更多的，原來的方法不可行，一定要讓他非常積極主動的來證明自己的能力和水平。
法律和標準我跳過去。
還有其他的問題。政府自身的公信力。你只要有價值就有小偷過來，人家還有1000招，黑灰產用大數據比我們好。政府要有公信力，數據在你的手里，你也要證明你能保護好，當政府部門找產業必須把數據給我的時候，我在想，放在你那里出事算誰的，可能會影響到消費者的信心，會影響企業的效益，這是現實問題。還有制度矛盾，比如說簡單化的實名制，導致大量個人信息留在各種各樣的小企業，小系統，小平臺里面全部被別人偷走，我一些人的估計不知道對不對，90%以上的中國公民的信息早就在黑灰產手里了。你的身份證換了，甚至手機號都不容易換了，因為是你信用的保障。90%都流露出去了。有一些東西是跟我們的制度有關系，一個包裹要求你的收件人，發件人全寫在上面。我個人鼓勵后臺實名，前臺用EID都可以做到，可以做一些隱私面單，但是一些合作伙伴不高興了，因為沒有數據。
全球化與中國責任。我剛才講的這個，我們阿里牽頭做的叫一個數據安全能力成熟度模型。有一些人了解，有一些人不了解，成熟度是在很多領域都可以被廣泛使用的理念。任何事情都可以做成熟度，把這個成熟度的的理念引進來，按數據在組織內部，數據的生命周期作為另外一個維度，按幾十年安全的積累，安全跟你的組織架構的設計，有沒有CIA，安全的組織和其他的組織能不能吻合，流程和制度，技術平臺，人員能力這四個維度，這些東西在一起構成一個綜合的模型，用它來衡量成熟度，用這個成熟度進行行業管理，讓更安全的人有更多的機會，變成政府的抓手。
總結就是不同的維度有不同的看法，老百姓關注什么，政府關注什么，企業關注什么。政府的角度是你的抓手是什么，為什么馬云說我們不共享數據，我們只在我們的生態里面做，原因就是沒有辦法保證安全，我們希望有一天數據更好的流動，前提是不要出事。政府的抓手是能力成熟度。另外兩個要點，以數據為中心，以組織為單位。我們一說數據是重要資產，就開始說保護，但是我想打個比方，比如說錢，你是省錢變成富翁還是掙錢變成富翁。美國在數據領域中，日本有一個人寫的數字霸權，美國的超強領域不是服務自己，美國的超強實力來自于全球化，拿到的是全球化的數據。我們中國的數據一點都不允許出去，能成為強國嗎。過去的強國是自力更生是強國，未來的強國是別人依賴我。所以黃金很重要，石油很重要，但是你要想更強，你要營造一個環境讓更多的數據流進來，而不是說我的數據不要出去。這里有政策和戰略的事情可以重新考慮。
另外現在的世界不是說數據抓住幾個大企業就行了，二八定律在這里不管用，所有的數據都需要提升數據安全水平。除了企業之外，政府部門也要高度重視這個事情，不要動不動說哪個部門張貼了一個信息公開的什么事情，類似獎學金什么就被人吐槽，一點脫敏的意識都沒有，個人信息泄露了。或者是哪天信息出來說黑客透露信息。最后一個是機不可失。今天中國企業走到國際上受到非常多的制約，雖然一個CC標準把我們治的非常慘，我們沒有什么辦法，一種辦法是學人家的規則，還有一個是創建新領域，制造新規范，讓別人跟著我們。這個領域里面大數據應用和安全就是最好的機會，因為大數據的應用里面我們的創新是在最前面的，因此我們遇到的安全問題也一定是全世界最復雜的。只要我們敢于承擔起來，并且有這樣的戰略意識，我們把這種東西變成一個新領域，因為這個領域所有人也會進來，其他國家也會進來，我們率先在這個領域走出新路，制定新規則，比過去還會更好一點，這也是我們的標準要跑到國際長推，也是有這個含義在里面。謝謝大家。
主持人：下面一位演講嘉賓是來自百度云首席數據科學家沈志勇先生。他演講的題目是：從互聯網到傳統行業的數據智能問題。有請。
沈志勇：各位領導、各位專家，大家下午好！我接下來分享一下數據應用的成果。我簡單介紹一下我自己，我在百度五年時間，只干了半年的數據的時候，另外四年是大數據的技術，第二個是大數據的資源怎么樣應用到其他的傳統行業里面去。所以我的標題是怎么樣把數據這一塊，包括人工智能怎么進行遷移。
首先我會介紹一下大數據在互聯網公司是怎么用的。然后是行業的應用案例，因為我在四年多的時間里面，嘗試跟可能現在將近十個行業看，到底我們的數據資源和數據技術到底怎么能用，積累了很多的案例，今天主要是從案例出發，希望給大家在數據怎么用方面有一些啟發。最后的話我講一下在整個過程中的一些經驗總結和挑戰的一些總結。
我們大家都在講互聯網+或者是別的詞，其實是想用互聯網的優勢，我個人覺得羊毛出在豬身上，狗去買單，不是互聯網的優勢。我個人總結的是虛擬世界的互聯互通，這樣的話我們做的事情不會受物理空間的限制，有無限的可擴展性和爆發力，所以很多人喜歡互聯網行業創業，一下子爆發特別大。還有一個是互聯網公司互聯互通之后自然帶來的結果是可以打大通量的撮合。百度就是在做這樣的撮合。還有是互聯網產品或者是設計在迭代的時候也是數據驅動的，基于用戶的反饋，我們會指導我們的產品設置。前面提到的是互聯網的本質的東西，后面的是所謂的大數據和數據的算法。
第一個是怎么大通量的撮合和優選。我怎么解決信息爆炸的問題，更重要的是解決一個資源優化配置的問題。你撮合好了以后，你選擇好了以后，你的資源是優化配置。這個時候大家每天都在用移動互聯網或者是PC互聯網的話都會接觸到這些工具，一個搜索引擎，第二個是互聯網廣告，還有推薦系統。這三個大體上原理邏輯大同小異，但是有一些小的區別。像搜索引擎是用戶主動表達想要什么我給你，互聯網廣告和推薦系統都是被動的，你沒有表達廣告就過來了。但是這兩個有優化的目標。互聯網廣告優化的是收益，可能是所有參與者某一方的參與，推薦系統是優化用戶的體驗，希望用戶舒服，有一種你懂我這樣一種體驗。背后列的是一些技術，這個場合不展開講了。但是有一點就是里面離不開大數據技術，讓千人千面看到的東西不一樣，有一種好的體驗，典型的是用戶畫像。
這是互聯網最典型的大數據的工具，它會把人打一些標簽，是對人進行一個全維度的描述。里面包含了我們叫人口學的標簽，性別、年齡、職業，還有興趣標簽，喜歡什么，吃什么，喜歡看什么，這里面有商業價值。還有一些地域性的，也屬于人口性的，你打完標簽之后，你會讓你的產品設計更貼近人的使用習慣，更加得心應手，主要是這樣的目的。營銷環節也有這樣的應用，就是我給你推送喜歡的東西，你接受程度會高一些。這是互聯網公司怎么樣做優選和撮合的重要的工具。
另外一個是用數據驅動產品的那個迭代，去驅動產品的設計。這里面有兩個環，一個是直接利用用戶的反饋，第二個是利用產品在使用過程中用戶的數據，做一些挖掘得到結論，我們一般叫知識，再來優化產品的設計，設計產品的新功能或者是哪些功能要去掉。我后面大的不講了，小的講一下，就是最簡單的迭代方式就是AB測試。互聯網在虛擬空間，用戶之間是獨立的，我通過這個方式做產品的優選，這里有兩個方案，不知道哪個好，很簡單兩種方案同時用，用一個禮拜之后，我看哪個網頁下面的KPI高，將來就用這個，這就是AB測試，非常簡單，非常直接。
大家有疑問為什么是一周？因為互聯網的東西往往是一周，里面有周期性，有天的周期性，有周的周期性，有年的周期性。一般用周適中，天不夠表現，年太久。互聯網經常是以周為單位的，兩周或者是一個月出一個新版本。現實世界最典型的是車，一個車是一年一款，這就是產品迭代的速度就不一樣了。互聯網產品能更快的適應用戶的需求，這是另外一個優勢，用數據旭東的方式迭代產品。
這個迭代會帶來一些好處，你會反復聽到用戶這個詞，是以用戶為核心的，做產品的時候一般是服務用戶，而不是管理用戶的心態。而且你會發現這種產品出來的話，它不需要一個培訓，大家用以前傳統的軟件的時候，你會感覺這個東西要培訓才能用，ERP這種東西，像互聯網產品沒有一個產品要培訓才能用，如果有不能流行。還有一個是時效性，最后一個是精準營銷，因為很懂用戶。
剛才講的是部分的互聯網的優勢，這個優勢怎么到行業呢？這里我大概分了一下，我自己拍腦子想的，首先是模式的遷移，互聯網+很多在提模式的遷移，像O2O也好，你發現都是線下的東西往線上拖，但是撮合的過程在線上，但是別的還在線下。還有是能力的遷移，怎么遷移到企業里面去，這個云計算，就是我所我在的百度云所在的部門就有一個典型。還有一種直接自己變成一個互聯網就行了，那就是萬物互聯。這一塊是物聯網在起作用，這個東西周期更長一些。目前主導的還是模式和云計算，尤其我們發現云計算越來越火了。
現在大數據在提，人工智能也在提，但是這兩方面還是相輔相成的。現在還是深度學習這一套，背后需要非常多的數據訓練模型，因為是非常復雜的模型。有人提出目前的人工智能算法還是舉四反一的思維，還不是像人舉一反三的思維。還有一個是人工智能也帶來大數據的發展。我們在互聯網里面一般用的是日至數據，機器一條條打下來的數據，就然后工業界或者是現實環境里面用一些傳感器的數據，這個比如說ICU病房，病人的很多指標以時間序列存下來。但是還有一類數據以前不直接拿來用，有了人工智能以后，語音識別和圖象識別讓原來多媒體的數據也能被電腦讀取使用了，增加了數據使用的維度、廣度和深度。這是大概的這樣一個意思。
我大概講了一下在互聯網公司怎么用也講的怎么遷移的。因為我個人做的比較多的案例，這四年來重點的就是一會兒會看到金融醫療等等都做過一些，所以一個個講一下。主要利用的還是百度的數據和百度的技術。
首先我講金融行業。它是所有行業里面我個人覺得信息化程度除了互聯網公司它是最高的了，它里面什么東西都是電子化和無紙化了。比如說理財產品的精準營銷，還有非常重要的是我覺得大數據在金融應用的多的是風險控制，反欺詐，征信。還有數據參考，金融里面有量化數據，怎么把輿情數據或者是別的數據加工完之后給基金經理做參考，或者我們直接用數據發一些指數類基金的產品，都是可以的。因為里面很多內容不可能一一列舉，時髦的方式是另類數據。它的意思就是說我能不能通過一個別的，大家聽到美國有一個對沖基金，用一些搖桿數據拍一些船的狀況，拍工廠的冒煙的狀況，拍種植的情況去買賣期貨。我們互聯網也可以做這個。這是我2013年的時候當時看百度里面的搜索數據和上證指數的關系，這是某幾個詞，一個是空盤，你會發現藍線是三日均線，你會發現有強大的關聯性。其實當時我們利用這個東西可以做。還有一個是搜索數據發現當一個股票名字搜索量上升的時候，下跌的概率非常大，就是有這樣一些微妙的東西。
還有一個是二級市場的做法，這是我同事當時做的方式，我們去監控一個企業的用工量或者是商業性企業的客流量，就可以知道運行的某些指標，你的招工的數量反映了你的某些指標，你的客流量反映了你的業務量。這個里面可以做一些對企業的債務的風控等等的事情。
另外做的比較深的零售。大家都知道電商在國內發展的如火如荼，但是真正零售占比百分之十幾，百分之八十多還是線下進行的。而且商場形成了很重要的一部分。我2014年、2015年做這些事情，怎么幫百貨大樓做顧客的理解，提高個性化的精準營銷或者服務。這個事情做的時候有很大的困難，因為商場一般對貨非常了解，但是對它的顧客這一側沒有了解。我們想用互聯網補充去做一些精準營銷的東西。所用的方法是一般在線上有什么樣的行為的人，搜索行為也好，瀏覽行為也好，在線下會產生什么樣的購買行為，會產生一個關聯。大家都知道樂友這個母嬰類賓派，我們對銷售數據和搜索數據關聯以后發現，樂友這個品牌跟大概三個搜索的類別有關系，我們會把用戶的搜索興趣聚類。第一個你會發現都是孕產期的搜索，包括哺乳期、新生兒，第二是跟親子類有關系的，就是家里孩子上幼兒園，或者是小學一二年級的。第三個是稍微有點看不懂了，又有旅游的，又有汽車的，又有北京附近泡溫泉的。這代表了樂友的人群購買能力或者是財務水平，針對這些人群去推營銷的話，問題不大。
我們當時跟一個商場合作，原來短信是本店五周年慶，全場商品兩折起。但是我們后來變成本店五周年慶，某某產品兩折起。這時候你發現轉化率變多了，整體的流量大概提升20%，就起到這樣一個作用。
第三塊是因為在座的都是北京市的各級領導，我們提到了對人可以聚類，其實百度里面也有百度地圖里面也有非常多的數據，你會發現我們左邊的圖還是搜索興趣路別，里面有一些車的興趣類，還有旅游的興趣類，還有高檔車、低檔車，短途游等。另外一個是每個黑點表示了用戶家庭的住址GDP的分布。我們對這些點進行了空間的聚類，我們分成了幾個聚集區域，可能是一個城中村，或者是幾個小區。我們從右往左劃箭頭，你知道一個規定區域的人他們關心什么，每天腦子里琢磨什么，另外是是什么東西的人住在哪兒。我們在密云這個縣的地圖上大概跑了一下我剛才提到的這種方式，首先我們把密云人口的居住情況進行了區域的劃分，密云大家可能有領導在，我說出來如果錯的話請指正。右上角是比較老的城區，中間是主力人群，左下角是城中村。首先我們看左下角的人比較多的是搜基礎的電子產品，這個還沒感覺。他們還有很多人在這個區域，你會發現那個柱子表示這個地區跟別的地區的強度，不是別的地區沒有這個搜索，是這個地區相對多點。這點是求職的類別。再往下看，他們的娛樂手段是看一些網絡小說，而且小說看上去比較LOW，再往上看，這可能是一個答案了，這部分人還在找北京附近的一些省份或者城市的火車票信息。就是我們根據前面的一個規劃處一個輪廓，他們是北京周邊的身份，進不了主城區，在密云落腳，購買基本的生活產品，他們每天的娛樂不是很豐富，看看手機的小說，他們還在找工作。
我們在看主城區的人，他們的車像奧迪、豐田、寶馬，城中村的人也在搜車，檔次低一些，在搜二手車等等。主城區的人娛樂手段是什么？他們主要是在整天想著去哪兒旅游，這個旅游類別在主城區的需求更多一些。然后再看教育。主要是老城區也沒有，城中村也沒有，中心城區的人有。
右上角的你發現搜索的是跟健康有關的東西，跟疾病醫療相關的信息。我們通過這個手段可以把一個區域這些人，我列舉了一些興趣類別，其實可以分更多的類別出來，大家都知道自己搜什么，會體現出來什么，大概知道整個區的人在干什么，想什么。
我們還跟醫療行業做過合作，我們是跟疾控中心合作。大家知道，我們通過搜索里面判斷一個病是不是流行，程度怎么樣，將來怎么發展做一個預測。這個流感是比較常見的，這是一個例子，我們在當時畢節地區有一個手足口病的突然爆發，當時我們跟CDC聯系，他們說還沒有人報告，但是他們相信我派人下去發現爆發了。個體人我們也做一些比如說跟糖尿病的研究人員合作，我們發現互聯網體現出來的對人的生活習慣刻劃可以幫助他們描述病的成因。我們發現糖尿病人在百度上面表示出來對隱私的偏好，對飲食的偏好，對運動的偏好，糖尿病是一個富貴病，糖尿病的基因的原因很好找，但是問卷的方式醫院不好找，在網絡上相對更可靠。
這個是在旅游上的，這是2013年做的事情，大家只看兩條線，一條是紅色線，當時是北京旅游委給我們的八大處的旅游人數，你會發現有一個爆發式人流高峰，政府旅游管理部門挺忌諱的，因為人數太多帶來管理的不方便。我們只能永遠是數據很難預測出來，因為突發事件，是舉行一個法會了，這時候我們發現百度搜索能幫上忙，里面有一條藍線，里面也有一個峰，這個出現在紅線之前。他們要在八大處之前去網上調研，怎么去，門票多少錢，哪兒能停車。這樣可以拿來做預警。
另外跟旅游有關系的，大家都知道上海外灘的踩踏事件，這里面我們分別對比了國慶節、中秋節和元旦出事地點的一個方向的峰值圖。大家知道外灘是南北走向的，主要以這個為主的話基本正常，前面兩個基本上是國慶節和中秋節的人流走向，基本上是南北走向。但是元旦可以看到，人流就比較亂了，從比例來看。下面那個是我們對這種局部的或者高時效的也能預警嗎？下面體現的是搜索量和實時的對比。上海人們去外灘的話，也會去百度地圖搜索，怎么去，這種搜索會提前到他去的一個半小時，這也可以起到一定的預警價值。
還有體育，當時玩票做了一下，比如說這是足球的數據，他們傳球的網絡數據，北京有國安，我們比較關心，當時我們把足球的傳球數據弄下來，找下面的固定的戰術配合，用機器學習的方式來找。這是防守的配合，誰跟誰配合陣容，一般的放手發生在哪個位置用熱力圖畫出來，哪些球員參與，防守成功率也可以數出來。這是當時做了一個體育大數據的事情。
還有教育。這是學生做錯題的舉證。每一行代表一個學生，每一列代表一個題目，這行這一列是一黑塊的話，表示學生做錯了。本來這個舉證是亂七八糟的，因為每個學生做錯題還是有一定的隨機性的，我們對他進行一定的數據挖掘的方式，對行和列都進行了一定的排序，之后你會發現一個雪花瓶變成了這樣的樣子，里面有大黑塊，這是有意義的。比如說中間這一塊大家覺得是什么意思，表示的是這部分學生容易做錯這些題，因為這他一塊都錯了，你仔細看會發現，這些學生都來自于同一個班，這些題都來自同兩堂課，也就是教學出問題了，導致所有的學生沒做好。豎的這一列是什么意思？這些題比較難，很多學生都容易錯。最下面的橫的是這些學生成績一般，什么題都容易錯。你要把原始數據放出來就是一個雪花瓶，但是挖掘出來之后就能看出問題，因材施教。
另外是輿情監測。我們不單有新聞數據，還知道老百姓關心什么，這一塊我們可以對新聞的被關心程度有一個評估。
另外是智能制造。這個我大概也是在2015年做的比較多一些，我這里面舉了一個例子，就是智能制造的核心環節就是故障預警，能不能預警的過程中采集一些預警的信息，一些指標性的數據回來，能不能根據這些信息判斷將來會不會壞掉，或者是不遠的將來會不會壞掉，這是一個風電企業給我們的風機的數據。說你提前一天告訴我后天會壞，因為我得派人出去修上，否則停在那邊也不好，第二個是一旦壞了會產生物理性的損傷，所以希望提前修理。這個問題很簡單，是能不能用歷史上的數據去判斷后天的時間區間里面會不會發生某種事件，這是機器分類的問題。我們做了之后發現這樣一個結果，有常見的故障，越是常見的故障通過機器判斷越準。一般常見的故障提高90%的準確是沒有問題的。
剛才有一些案例，還有一些別的跟政府的關系不是特別大，最后我講一下總結。做的所有過程中，我跟采金子的過程進行了簡單的類比，這個也不是我挖掘的。首先解決一個問題，就是希望數據驅動解決問題，首先要定位數據源在哪里。相當于所有的山里都有金子，只不過要找到富礦，節省我的時間和精力。第二個是原始數據不能直接用，并不是用模型做的，這個數據要把它變成模型可以用的數據，你需要一些數據預數據，這個跟采礦很像，冶煉是技術含量最高的，就跟現在的建模一樣的。最后是忽略的一點，最后出來的結果是要給普通人看的，要讓有一個友好的可理解的界面去做。不能說一個金塊拿來直接到店里，但是大部分還是打造成首飾讓大家用。所以會存在數據科學家的環節來統籌。
我們發現在做的過程中人才是非常大的瓶頸，因為現在有很多的公司在創業，你會發現他們最大的痛苦是招人太難，這一塊怎么樣有一個好的人才的培養或者是引進的機制，這是非常大的挑戰。第二個是大數據隱私，剛才前面老師提到的安全或者是隱私的問題，如果這時候沒有一個好的機制的話，很容易就一抓就死，一放就亂，怎么樣讓大家在一定的法規的情況下，充分的發揮大數據的價值，這一塊也需要咱們政府來主導。還有是大數據與信息化的關系。其實產業的發展過程首先是信息化，然后再是數據驅動，最后是智能化。大數據是以信息化為基礎的，現在很多地方要用大數據，首先得看你是不是用電腦做事情，第二個是電腦連起來了嗎。第三個是你的電腦和別人連起來了嗎，很多時候你得先問這幾個問題才能發現這些事情能不能做。再一個是大數據和人工智能。這個我首先個人長期以來一直在做大數據，前一兩年搖身一變說我自己做人工智能，而且人工智能也是我們公司的方向。我要提人工智能非常火，但是不能忘了大數據。第一個是數據是基礎，第二個是數據驅動還沒做好，這個階段還沒完成，不能一下子直接進下一個階段。這是我大概的想法，謝謝大家。
主持人：下面請今天最后一位演講嘉賓北京摩拜科技有限公司副總裁，中國社科院博士后崔書鋒同志演講，題目是：共享出行大數據，在城市治理中的應用探索。下面請崔書鋒同志。
崔書鋒：非常感謝大家，現在時間不早了，我提高效率使大家盡早的休息放松一下。今天下午過來也是一個學習的機會，本身摩拜總部在北京，給大家一些參考。主要是三點，第一個是看一下城市的出行方。首先我們個人以前是兩部分，私人出行和公共出行。雖然共享經濟的出現，出現了網約車、共享單車也可以分成私人出行、公共出行和共享出行。到公共我們公交、地鐵、出租車，當時輕軌也可以到地鐵里面。第三部分是共享出行。這里面我著重想說共享單車。
我們看一個數據，北京公交和地鐵出行每天的量應該是千萬級的量，出租車大概是200萬次的量，我們自己的統計北京市的摩拜單車的出行量大概是400萬人次左右。也就是說它已經在北京市來講的話，已經超過了出租車，差不多是在一個跟公交地鐵是一個第三位的出行的方式，這是在北京。那我們看上海，看廣州，看深圳，看其他城市，大概看下來的話，那么共享單車，摩拜本身它也是僅次于公交和地鐵的第三大的出行方式。并且這種單車的出行跟公交地鐵什么關系，是一個互補關系。我們以上海為例，上海單車50%的使用是發生在地鐵和公交的站附近的。它是把地鐵和公交做了一個更細化的銜接，把最后一公里的問題解決了。單車投放以后，其實城市的居民用地鐵出行的上座率提升了，私家車的出行下降了。也就是說促進了更多的人不開車去坐地鐵，坐公交。今天下午在工信部開會，說好多領導以前開車，現在說我去鍛煉和健身，短途不開車了，騎單車5分鐘，8分鐘到了，開車還堵還繞，改變了出行的方式。
騎行對城市的量的一個例子。最右邊是東直門，左邊是西直門。這跟公交地鐵出行的焦點是重合的，這個重合說明什么？說明是有一定規律可尋的。如果用這樣一個大數據看成是規劃的話，就可以在這樣的地區規劃更多的一個慢行系統。這個慢行系統打通了城市的毛細血管，為什么堵車？我們的三環、四環都很寬，但還會堵車。就是毛細血管，我在三環下來之后沒出去，如果有更多的慢行系統，讓公交地鐵出來之后有單車，把這個打通，這可能是很重要的一個貢獻的方面。依據這個我們的公交地鐵可以做一個調度，在這些點什么時間段有多大量的人流出現，我們相應的公交會有一個增量，也會緩解堵車。實際上大家說走建國門、西直門白天晚上都堵，晚上12點從西直門走還在堵，這就是你的規劃系統可能是需要做進一步的優化。
這是一個什么？這應該是我們在上海投放的第一輛車，無故障的運行了一年，這個是一個動態的圖，這里播放不了。簡單說，這個車看了它一年在整個上海市從東北、西南向市區匯集，再回到東北西南，被1975個人騎了，騎了2000多次，跑了4850公里。這實際上給城市交通提供了什么？提供了更多的一個機會，更少的汽車的使用，為每個人提供便利。這是一輛單車。如果全國有700萬的單車的話，你想700萬輛車一年下來會有多少里程，我們算了一下，相當于人類往返月球33次的距離。這個摩拜單車一年的騎行相當于往返月球33次，節省的資源和能源的價值也是很大的。
這個圖是什么意思？我們用后臺的數據來看，即使是同一個地鐵站，不同的出口，用車量和人流也是不一樣的，可能這個地方A口和B口相對人多，你看C和D，D1和D2人少，我們會根據這些情況，把車放在A口和B口，而不是在D，可能D人很少。這是個事例，很多的公交站，居民區的周圍也有這個問題，可能很多人愿意走南門，不愿意走西門，那你在南門多布一些，西門少放一些。
這個我們看到老百姓把車停在路邊，需要我們把車進行角度，收集放在一個冀中的地方供大家找。找車的路線，從大數據看你可以規劃一個道路，就是沿著這個紅線去走，你會用最少的運力把最多的車匯集起來以后放在集中的需求點，而不是一個人這兒找，那兒找，大數據會告訴你，你按這個找，會最快的把它匯集起來。
這個是一個什么？是我們跟生態有關的，摩拜的車是一個智能鎖，24小時不間斷供電，怎么解決供電？一種方式是車框里的太陽能板，只要是見光或者是弱光就可以供電，不需要外接電源。第二是只要被騎，這個鎖就會被充電，我們想象以后可以接個USB給手機充電，甚至以后我們的鎖里面加一個芯片可以看到這個車所在的地方的氣象，陰晴，溫度，風速，如果再加一個感應的終端，可以看到騎車人的血壓、心跳、脈搏，一輛單車是一個物聯網的終端，給老百姓提供的是各種各樣的服務，也給政府管理社會，你要知道這個地方的實時的天氣，周圍環境，其實單車都可以解決，只要加一個模塊組，我們跟氣象局溝通過，可以開發一個系統，你就可以看到北京市單車的地方此時此刻的天氣的情況，對我們城市的管理也是有幫助的。
這是剛才我說的全國騎行總距離56億公里，實際上我剛才保守了往返月球3300次，這是根據騎行的距離和軌跡做了一個簡單的分析，單車投放之后私家車的出行次數減少了55%，這不是全國性的數據，這是根據用戶的調查之后的一個結果。這個可以表示說，我單車投放之后很多的私家車車主更傾向于少開車，多乘坐公交地鐵和單車的模式。通過56億公里的騎行，去年一年相當于減少了126萬噸的碳排放。其實城市的碳排放，城市的壓力就被減輕了。也相當于35萬輛汽車的出行的碳排放量。
我們有一個后臺是基于大數據和人工智能網的平臺，叫AI。可以讓你智能投放車輛，智能調動車輛，精準掌握一個供需的配合，哪個地方有更大的需求就更多的投放，這也是我們估計側的結構改革，這是基于大數據的分析和技術給出的一個。另外可以看到哪輛車在全球的分布和電量不足了，這個時候后臺會顯示標紅，這個時候我們的整個的運維系統可以根據大數據提示到那個位置把車找到，說需要充電和是需要維修，還是需要怎么處理，是可以隨時解決問題的概念。
第三是引導我們智能停放。我們有兩個個圍欄，一個是禁停圍欄，你政府只要畫出這個區域，用戶騎到這個區域我們會提醒用戶這是禁停的，可能面臨罰款。如果還不行，你騎進去的話，放在那個地方，你的車落不了鎖，意味著你一直要繳費，這個是可以技術上解決禁停的問題。另外是鼓勵停放，我們希望停在一個指定的位置，這個區域是綠色的，你停進去可以拿到購物分，優惠，甚至鼓勵紅包，包括我們自己做和我們和第三方的企業以社會公益的形式來做，這個其實互聯網在這個領域的玩法是很多的。
我們還聯合了清華、同濟、交通部的公路科學院和北京市的規劃設計院搞了一個共享出行城市出行的研究院，我們做了一系列的研究，也是說城市治理的，形成了幾個報告。一個是共享單車城市發展的百皮書，還有是摩拜的可持續發展指數，還有一個是信用指數，每個用戶都有一個信用分，根據你的騎行數據，規范數據，這個人一貫是停放規范，騎行的速度也可以看得到，騎行在公交道還是自行車道還是人行道，這樣做是給大家一個鼓勵。這個做的是盲區的一個覆蓋，這是在上海，這是浦東，那個是浦西的。什么叫盲區？我出了地鐵下了公交車500米之內找不到其他的地鐵站或者是公交站，我們界定為公共交通的盲區。我們根據這個數據看到后臺的盲區，我們重點投放了我們的車，投放了之后第三張圖是500米內可以找到一個單車去到下一個地鐵站或者是公交車。浦西基本消除盲區了，浦東還有一些。包括深圳、廣州，都可以把它消除掉。
這是一個騎行的可達圈。什么意思？我們以前在傳統地鐵周邊800米，我們認為是一個地鐵的周邊，我走過去可能接受，但是有了單車之后，3000米騎過去，相當于800米走過去的時間，就把你城市的TOD的拓寬了，我周圍3000米都可以布局商業和消費，布局娛樂都可以，這是我們跟市行做的一個研究，把TOD的距離從800米延伸到3000米，這對城市的規劃，規劃你的基礎設施和商業也好，大大把距離向外推了。
這張圖是跟我們的高德地圖追蹤了一個CBD高峰的指數。我們投了4000輛車，我們再看這個區域，用戶的指數下降了16%，它的車速上升從21公里到24.36公里，說明有更多的人不開車了，所以說用戶降低了，車速獎勵了，這是一個實證的數據。
我們再看廣州的黑車，因為廣州的地鐵公交，外地人都知道有黑摩的，有黑車，黑車一個是不安全，再一個是還會有一些搶劫的因素發生。廣州市也在打擊，派警力去抓，一抓人就跑了。我們的單車投放之后就好辦了，開始是黑車司機收入的下降，掙不到錢了，轉行干別的去了。意味著這種城市的頑疾可能是打不盡的，有需求，而你通過手段把這些需求解決了，現在在廣州基本上黑車的這種運行已經很少了，因為黑車造成的事故也在下降，包括五類車的收入也下降70%，整體上交通事故也降了22%，這是我們的一個數據的展示。
最后給大家提示一下，數據交通可以做什么。第一個是測量多種交通流量，輔助交通路口的管制優化。可以看到哪個時間人流密集，你可以把那個路口的東西的燈延長，南北的燈可以縮短，這是對交通管制的一個應用。第二個是根據停車特征和需求來優化停車設置。這就可以規劃停車場，包括單車的和汽車的，可以更多的優化一些，讓大家有車可停就減少擁堵。第三個是輔助自行車道及自行車停車點的布局。好多地方有騎行需求，沒有車道，就擠占人行道和機動車道，機動車道有風險，比如說人行道有老人、小孩也可能發生危險，你可以根據這個規劃自行車道。第二排的第一張圖是監測重點地區的人流量，避免安全事故的發生。比如說某一時間段向西單、王府井聚集，甚至天安門聚集，你要考慮采取一個措施。包括兩會期間上訪的有一個東北的，在一個酒店晚上騎單車走了，有關部門說得幫我找到，我說我不能把隱私泄露給第三方，我們按法律規定可以提供這些數據，我可以找到這個人把車停到什么地方，后來確實找到了，這是我們依法提供，而不是擅自的泄露用戶隱私。第五張圖是引導城市設計，引導公共空間的合理布局。可以看到周圍的溫度，噪音、風速，這些測定之后，你可以把這個區域的空間布局，應該怎么時間可以更加優化，這是一個城市建設的問題，城市規劃的問題。最后一個是評估政策對人流和交通的改善的有效性。我們做了那么多的信號燈、慢行道、停車場，我們可以回過頭看看這個地方的擁堵，這個地方的人流，這個地方的秩序是不是改善了，可以作為一個城市規劃的一個方案的檢測來看這個東西。
我簡單介紹這么多，其實總體來看，我個人感覺整個智慧城市是一個生態系統，這個生態系統要把城市的公共交通和共享交通打通，這個基礎上把數據整合做深度挖掘，既支持我們的交通，又不僅僅服務于交通，它這個終端物聯網，這個車上可以加載更多的模塊，可以服務于社會管理，更多的服務于公共管理，服務于個性化的需求，對個人對企業對政府我們希望能實現一個多贏的結果。謝謝大家。
主持人：感謝今天演講的各位專家，也特別感謝到現在還在認真聽講的咱們各位信息化戰線上的朋友們，今天我們用一下午的時間圍繞著貫徹黨的十九大精神，引領新時代智慧發展的主題，共同探討了新時代信息化面臨的一些新課題，新技術，還有一些新應用。當前正好到了年底的時候了，各個部門各個單位可能都在規劃明年的工作，那么剛才我們經信委劉旭處長已經跟大家簡要地透露一個消息，市委市政府決定明年信息化工作的最重要的主題，最核心的任務就是大數據的匯聚和應用，所以我也希望大家從今天我們專家研討會上我們學習到的一些新思想，新精神，新技術，能夠應用到我們工作當中去，推動我們明年全市的智慧城市建設能的取得新的進步。今天的研討會到此結束，謝謝大家。
以上就是關于北京pos機轉行,北京市信息化專家咨詢委員會2017年高峰論壇的知識，后面我們會繼續為大家整理關于北京pos機轉行的知識，希望能夠幫助到大家！
