[ 導讀 ] 年月5日-7日，第五屆中國云計算大會在北京召開，本次大會的主題為大數據大帶寬推動云計算應用與創新。本屆大會歷時三天，將有來自全球的云計算專家講師180多位，專題論壇逾20場，以“國際性、行業性、社交性、全面性及專業性”為五大特色。

　　第1頁：云計算使得地理信息系統走上飛天之路

　　2013年月5日-7日，第五屆中國云計算大會在北京召開，本次大會的主題為大數據大帶寬推動云計算應用與創新。本屆大會歷時三天，將有來自全球的云計算專家講師180多位，專題論壇逾20場，以“國際性、行業性、社交性、全面性及專業性”為五大特色。第五屆中國云計算大會是2013年中國云計算領域規模最大、規格最高、參會者人數最多的IT盛會。在大會首日，中國電子學會云計算專家委員會主任委員、中國工程院院士李德毅為我們帶來了“接地氣的云計算”的精彩演講。

　　中國電子學會云計算專家委員會主任委員、中國工程院院士李德毅

　　李德毅院士談到，一年一度云計算大會今天又讓我們相聚了，今年主題是推動云計算的應用和創新，我今天將從一個典型的云計算的應用的側面，位置服務講一講如何推動我國云計算物聯網、智慧城市、大數據大帶寬應用。

　　首先第一個問題，云計算使得地理信息系統走上飛天之路。這個標題我在幾年前講過，就是講地理測繪行業怎么利用云計算。在前幾次大會報告里我曾經用過這樣的片子，說云計算是一種基于互聯網的大眾參與的計算模式，其計算資源無論是計算能力存儲能力都將是動態的，可收縮的，被虛擬化的，尤其重要的是以服務方式提供，可以方便實現分享和交互，并形成群體智能。

　　云計算與定位導航結合，催生位置服務。這種位置服務無人不用，誰都用，不管你是誰都要用。無時不需，24小時不停，無所不在，在中國大地，在海洋，在全球，因此是基礎設施。

　　94年美國學者早提出了位置服務基本內容，你在哪里？和誰在一起？附近有什么資源？這是我們一個人生存最基本的信息要求。當今已經變成很時髦概念叫Solomo等等，集合了社交、位置和移動特點，使位置服務成為移動互聯網時代最接地氣的云計算。

　　地理新意，地圖是小行業，主要掛墻上。到上世紀80年代有一個創造，把地圖電子化，我們叫做電子地圖。后來成為數字地圖，地圖數據庫和地圖數據倉庫成為有名大容量的數據機構。隨著全球衛星導航系統應用，人人物物聯網，成為地球任何人任何物的基礎需求。

　　GPS，中國的北斗發展迅速，和地理信息系統一體化。我們每個人享受到這個一體化對我們生活的幫助。

　　地理空間信息數據量很大，地理工作者做出了巨大努力。從google地圖到今天騰訊等等提供各種手機介質，我們享受他們的服務。

　　無窮無盡的位置服務和位置衍生服務使我們發現生活真的變了。例如搖[FS:PAGE]一搖周邊有沒有出租車我要上去，哪怕加點錢，這種搖一搖已經在我們身邊。我們北京市搞對接，一定平方米搖一搖，今天哪里有新才不要送到新發地，直接送到超市里。搖朋友，搖服務，搖飯店，這種服務在我們身邊。地圖變成人民的大眾的地圖，已經成為事實。

　　眾包地圖里有一個重要理念是云計算的理念，有了自發地理信息，你覺得路好走，你發上去。手機、汽車等移動設備裝在各種各樣的專門地理信息系統，并且要求定期更新的時代已經成為歷史。我們曾經都經歷過。目前我國存在眾多小而散的地理信息產業孤島，好多企業一天到晚做行業解決方案，人家要的不是固定行業，要跨行業坐標怎么辦？你是地理行業，我要周邊小學校、幼兒園、娛樂場所，這就跨行業。數據不兼容分享難怎么辦？必然導致地理信息產業改組建立。

　　地理信息系統要在不同坐標系，不同數據格式，不同時代實現互操作。人連網和物聯網的發展，改變了互聯網核心簡單，邊緣復雜，千人一面的形態，成為網絡豐富，邊緣簡單，交互智能。一個個孤立的地理信息系統走上飛天之路。

　　云計算走過了理念清晰，操作模糊，云里霧里的一段路程，今天已經成為我國信息行業主旋律，更我們生活帶來太多意想不到的改變。以前我們是大河有水小河滿，首先滿足公眾，現在反了，要滿足各種小眾才能真正為大眾服務。位置云首當其沖。

　　云計算在中國帶寬問題成為當前最短板，在中國，在北京，在任何城市上網不掉線幾乎找不到這樣的城市。

　　沒有帶寬或者沒有寬帶，或者寬帶不寬，就沒有云計算。我們設想一下，如果千兆BPS進主要大樓，如國家會議中心，百兆進老百姓家里，進固定設備。十兆進手機，進移動設備，這樣的要求在中國算高嗎？我們的運營商們能夠不能給我們提供一個最基本的寬帶，沒有這個東西云計算在中國難以前行。

　　第2頁：位置服務的云計算中心怎樣衡量？

　　位置服務的云計算中心怎樣衡量？

　　電力消耗隨服務負載變化情況。帶寬支及動態使用情況，位置服務覆蓋的范圍和粒度等等。我們的測繪系統的位置服務中心，這些指標提供借鑒。內在指標，時間連續，一年365天，24小時工作。空間無縫，精度多樣，結果可靠，在線服務。

　　李德毅院士分享了一個典型云計算的案例，叫做定位精度校正服務。我們地面有移動機站網，還有測繪部門，北京市有20幾個地標點表示這點的精度緯度高度，非常準確。我們能不能用GPS和北斗聯合定位？通過我們的地區性的連續運行的參考基準進行糾正。

　　目[FS:PAGE]前GPS的精度是25米，不是最大誤差。經常我們發現我們的主路他說輔路等等，很多人需要這樣的定位服務。這種定位服務可以解決老年人尋找問題，老年人有一定程度癡呆，我們套上環環，就可以知道精度，緯度高度，誤差不夠1米。老人需要孩子需要，很多人需要。

　　第二個問題，智能駕駛互換位置服務。智能駕駛是云計算物聯網智慧城市三個戰略新興產業中一個重要的點。沒有位置服務哪來智能駕駛。沒有智能駕駛你的車上聯什么網，沒有車聯網，大家知道車每小時幾十公里速度，這樣的物聯網做不到哪來智慧交通智慧城市？我們應該按照實干興邦，首先把中國的位置服務搞起來。

　　我的課題組在智能駕駛上走過10年道路，在結構化道路北京到天津。目前我們還在做實驗。將來在特殊道路和特殊氣侯環境做智能駕駛。實際上每個人開車時候已經有不同城市駕駛幫忙，例如自動巡航等等。我們希望我們的輪式機器人可以記憶，可以對話的。我們還希望輪式機器人我們買得起，google的智能車雷達買一部70萬，我們還要個性化，自學習的輪式機器人。

　　駕駛是快樂的享受自動駕駛和人工駕駛兩種狀態會長期共存，相互補充自然交換。交通規則是人類交通行為長期積淀，交通規則修改是一個漸進的長期過程。我們的智能車上有攝像頭，有多種攝像頭，有的看行人有的看交通臺，我們用雷達。

　　實驗智車和地理信息測量車，我們全國地理信息系統大概有1千輛地理信息測量車，因為應該說我們有很好基礎，這些圖片都是咱們智能車比賽的大學、研究所以及地理信息測量車。我們智能駕駛車我們希望100萬以下。

　　智能駕駛三大塊，一塊自主駕駛，解決駕駛員的駕駛動作。另外一塊最重要的組合導航，我們的云導航每個人享受到了。我們希望變成在線實時導航。另外就是人工干預。

　　自主駕駛

　　城際道路，尤其中國的，北京到天津，路是新的，交通指示牌很規范，主要依靠自主駕駛。京津高速公路101公里我們走了18次，這是我們第18次實驗的新聞報告。

　　我們寫了幾次非常詳細的實驗報告，這是實驗結論。很多人替我們高興，說我們跑成了。我個人更高興是我們用簡單雷達跑成了。平均速度每小時90公里。天津到北京最高限速120公里。后來提出來節能問題，到第18次的時候有了油門操作，油耗9.69升，盡量松油門，不要踩剎車。

　　目前我們正在進行市區的智能駕駛。這怎而辦？我們攝像頭看不到車道線怎么辦？立交橋怎么辦？市區道路可認為是半結構化道路，我有一次到北京郊區去做差點出危險[FS:PAGE]。

　　組合導航

　　目前我們想用組合導航。我們真的做這件事情發現信息融合是神話。GPS在智能駕駛能做什么，云計算中位置服務究竟能力做到什么？

　　經過我們8年努力實驗分析，和位置服務公司工程師協商討論，我們找到了辦法。把路口識別，路口通行幾件事情區分，把城市駕駛認為一個在路段里走，主要在路段里走，在道路里走。走的時候靠攝像頭和激光雷達形成導航，同時用GPS探測前方路口，我們叫路口識別器。快到路口之前一般來說有一個比路口更復雜的路口過渡區。在這個區里用交通指示牌導航，路口服務段靠精細地圖導航，我們不斷交換接力棒。現在這個實驗正在進行中。

　　在實驗中我們發現新問題，就是路口大數據。我周圍有個萬壽路，我走一輩子，不知道萬壽路到底什么具體結構。我們發現大數據成為連接物理世界和虛擬精細地圖的橋。萬壽路是什么樣路口我們需要測試，我們進行了測量，比如萬壽路口6個車道進5個車道出，基本事實我騎幾十年自行車，竟然麻布不然。

　　我們最后找到萬壽路修地下電纜圖看到底馬路是石頭還是水泥的。流媒體大數據怎么變成結構化數據？如果在這樣一個萬壽路口需要由南向北行駛，到底走哪一個。我和團隊們對萬壽路口干預，我們提煉半結構化和結構化數據。規定幾個路境。誰來提供智能駕駛詳細路口位置信息？誰來確保詳細路口位置信息實時更新？如何體現云計算環境下位置服務市場競爭？這些問題給我們提出新機遇，也是新商機。

　　北京市現有1900多大路口，上萬小路口，這些路口都要精細價值正是路口大數據價值所在。我們準備用兩年時間完成市區駕駛的實驗。我們叫T2T。從首都機場到天安門，我們分析一下，52個路口，54個路段，按照不同策略我們分別進行路段導航，路口過渡區導航，具體走到這地加自主駕駛。

　　我們想象將來的輪式機器人，乘員都可以和網絡位置服務中心交互。VGI可以利用工具組裝和上傳個人自愿提供位置數據。感興趣的位置和區域標注和推薦，從小眾到大眾形成群體智能。云計算支撐大數據發現價值。

　　云計算和大數據是根本不同的？

　　我在前幾次學術交流有的學者告訴我云計算和大數據是根本不同的，大數據和云計算什么關系？通過我們的地理空間數據，位置數據講一講我們幾十年從DB到BD的演化過程。

　　我是研究DB的，后來參加學術交流，那個會議名字一改再改，改一輩子還是DB，到新世紀把這兩個字調過來變成BD了，大家很沮喪，搞一輩子顛倒了。DB和BD有什么不同？我列了10個不同。第一[FS:PAGE]數量級不同，大數據是GB甚至更高，前者是高質量較干凈，數據價值密度高，確定的完全的，強結構的，而且是考慮在線的處理能力的。請確的。大數據確實在10個點上和他有所不同。

　　如果說結構化數據我們有現成技術對付他，典型代表技術是數據庫和數據倉庫技術。半結構化數據用超文本超鏈接，搜索引擎等技術應付。非結構化數據，用網絡交互和群體智能來應對。我們要把大數據中的部分東西變成半結構化，甚至結構化。大數據整點和我們在一起，想在北京街道里開一家門臉寬過5米的商店，而不被高德公司記錄在案結非易事。這些事情本來不在意，為什么今天在意？社會的感知計算支持社群互動溝通和協同。

　　我個人認為，大數據不是一般講的從數據到信息，從信息到知識，從知識到智能這么理性，更重要的是體現價值發現價值。大數據成為連接虛擬世界和現實世界的橋。

　　我們崇尚科學，科學實際上在某種程度解決形而上問題。能力是解決怎么辦問題。上一世紀前半葉，一位數學家1936年寫了一篇文章圖靈模型，后來馮諾伊曼說做計算機，1944年計算機我們叫馮諾伊曼計算機。上世紀上半葉首先科學起很大作用，然后引導技術發展。這個世紀情況變了。

　　首先我們把計算機用一個協議聯在一起變成互聯網，造成云計算，科學是什么？人們在苦苦思考，于是起名字叫網絡科學。在云計算支撐下的大數據對應的形而上是什么？人們想不出來，叫數據科學。這告訴我們科學常常是技術先導，技術也可以成為科學先導。傳統的科學研究更多研究中的實踐。靠科學家的天才。新的科學理論與模型糾正或者擴大了早先發現，新的科學發現又在一個個地被驗證。

　　批評時代科學是什么？出現了互聯網環境下各種開元社區，人人都是傳感器，大眾是數據使用者也是數據價值開發者，形成了群體智能。

　　我們需要研究實踐中的研究，要實干。數據可以表示人和大自然的眾多層面，這種表示多得不得了。我今天講了位置服務，實際處除了地理數據還有氣象數據等等太多。我們人工智能領域，情感可以用數字表示。人對一個現象研究可以用大數據進行各種層面的表征。科學家都要研究自然和人本身，首先要表達數字表達，大數據提供了可能。

　　數據產生價值，滿足服務需求，數據的產生首先要求的是發現價值，滿足需求，滿足從萬壽路怎么拐，不是解決為什么。人們更多從相關性，而不是因果性做出理解。現在生命醫學告訴我們整合醫學要個性化。數據管理來自多群體關聯，形成群體智能。不是對一個病大家都吃[FS:PAGE]同樣藥，每個人用藥可能不同。

　　大數據印發一些新理念，我這里舉三個。實踐中研究也許勝過研究中的實踐，我們希望中國的科技工作者在這樣一個信息技術給我們提供如此好環境下，面向實際問題研究;較多數據也許勝過較好的算法，這件事情很厲害;由下而上也許勝過由上而下。

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