主讲

“互联网+”：技术融合创新 驱动产业升级

　　尊敬的领导们，各位嘉宾，各位朋友上午好!我是方发和，刚才听到非常亲切，我是台胞。非常感谢主办方邀请我来参加这次在贵阳非常好的峰会。贵阳我是第一次来，但是跟贵阳蛮有渊源的，2009年我的女儿是建筑师，她来规划贵阳的城市规划，把贵阳这样漂亮的老城区跟新城区怎么融合。那时候我小女儿给我发的经过很多晚上辛勤工作的设计图非常漂亮。假如她今天再来做这个事可能就很简单了，因为她有了Ira Winder的那个工具。所以我也是非常高兴，知道贵阳是全国第一个全市免费Wifi的城市，还有大数据交易的中心。我今天给贵阳带来的第一个就是Ira Winder的演示是在中国第一次展现。我在软通负责整个市场和战略合作。这一套东西按照我们跟麻省理工学院合作他们给我们的规格在本地采购，本地搭起来，而且在我们自己的实验室还没有搭起来就第一个搬到这里来。有两三天我也非常担心，但是幸好一切顺利。贵阳也是第一个在中国看到麻省理工所展示的这个东西。

　　刚才前面的演讲嘉宾特别谈到我们讲大数据4个V也好，5个V也好，它的海量，速度，它的精确性，准确性，但是比不了最重要的：大数据是它体现的价值。而且前面也谈到了几位演讲嘉宾包括陈教授一早讲的那个，我们从数据变成信息，变成我们今天讲的智能，是一个延续性的，而且刚才谢教授刚才谈到现在的工具、软件、硬件，我们这些科技的可能性，使得我们这些大数据变得不止可能，而且非常经济。我们从预测，从我们实时的收集数据，到分析，到决策。这个决策过去是反射性或者对应的决策，到未来是预测性的。我在讲大数据常常引用三国演义里面诸葛孔明的草船借箭。他立下军令状说三天后领10万支箭来见，他知道三天之后江北是大雾可以用草船借箭，他在立下军令状就知道三天后大雾。刚才陈教授说的预测，这里讲到巨大的市场份额。我们今天利用大数据不止是企业可以帮助我们做很多决策，刚才很多的案例，实际上在分析，我们讲个人消费行为分析，更多的是我们谈到城市管理或者治理。我们今天前面Ira Winder教授所展示的智慧城市这一块，智慧城市是有生命的，我们中国人讲的沧海桑田经过一段时间这个城市变化很大。我们做城市规划的时候，不止是做很多模拟或者很多的设想，不同的情景做这个规划，同时按照时间推移这个城市变化如何改进，这些就是我们刚才讲到的工具。

　　虽然我们今天是大数据的峰会，其实大数据不是单独存在的，刚才IBM和微软都谈到SMAKE，我们谈到SMATE。我们这里面今天谈到的““互联网+””就是在互联网所有背后的技术加上大数据给我们重塑所有的企业或者增加很多的价值，在右上角的思维我们今天可能可以通过互联网比较常听到的O2O，很多互联网公司利用电信运营商提供的网络宽带。今天互联网和大数据，各行各业包括做软件的行业都必须转型，必须拥抱这些技术做一个很大的转变，这是我们今天讲的情况。发展的机遇除了大数据，云计算，互联网，除了这些我们今天中国逐渐的有信息消费作为国家的政策也好。加上最近我们政府提供开放数据，这些可以带来更多的商机。这是我们做的一个模式，把互联网的大数据收集起来做云计算，分析。在上面各行各业都变得更智能、更智慧的商业。比如昨天我到我们的2号馆，记者来的时候，我们说工具很重要，更重要是我们的理念，我们的概念。我们刚才讲了，看我们所有的乐高，所有的传感器，做很好的城市规划的模拟之余，最重要的就是我们在城市规划的时候，希望我们在智慧城市，希望我们中国未来像贵阳这么漂亮的城市让我们发展，把本地很好的自然资源，宜居，就业等等，而不是再创造更大的20个超级城市，像北、上，广一样。城市是为人宜居，安居乐业发展，健康或者环保，绿色等等设计，而不是为了一堆的公司，机器或者车子发展。我们今天看到智慧城市3.0，我们希望在很好的基础之下我们做更好的规划，做更好的发展，把我们创新、创业，把我们智慧城市更开放的宜居理念放在智慧城市，这是我们认为智慧城市该发展的方向。

　　数据成为资产有一个过程，今天软通动力在城市建设之余，我们收集各种各样的城市数据，通过开放城市数据的做法，在下面这一层做很多工作，但是未来会体现更多的数据所产生的价值。在开放数据这里面的原则列得很清楚我们就不细讲。后面很快的说一下大数据在企业的应用和智慧城市的应用是非常广阔的。在智慧城市的应用从数据采集，从前端不同的感应，到收集分析模型，最后得出来产生最主要的是一个决策或者更有效的分析结果，这个是我们的一个场景。我们做的服务大数据咨询，解决方案，数据的继承服务，商业智能和数据分析服务。我们不生产任何产品，不生产任何中间键。大数据背后的数据模型非常复杂，但是我们必须把这个分析的结果非常有效的用可视化的技术展现出来，这样才能达到大数据能够多被采用，刚才前面谈到复杂，如果我们把这些复杂的计算都直接直观的放出来我们在应用上有很大的阻碍。这里面呢，我们刚才也谈到我们在大数据这边做了舆情分析，在这里面对政府的舆情分析，刚才谁提到的案例我们现在用手机上面所有的人流数量，比如上海的踩踏事件我们就可以用这个舆情分析这个状况。其他我们还有跟企业，金融方面的舆情的分析，舆情的监控等等。各位有空欢迎到2号馆看一下我们那边更多的解决方案，我们带过来的模拟的工具，谢谢各位。