未来的生意，都是大数据生意

一套相对完整的技术体系，包括：互联网及其控制技术、物联网与传感网络技术、三网融合和信息交换技术、卫星定位及导航技术、云计算技术、监控和预警技术、能源技术（智能电网）、移动互联网技术、现代通讯、商务智能与数据分析、智能管理。

建造智慧城市的基础：建立数据中心，云计算应用，智慧终端设备（包括电脑、智能手机、****设备、医疗行业的激光扫描设备）、数据采集方式和数据应用场景，这些东西形成了整个智慧城市的一个方案。

除此之外，智慧城市还要有完整的体系布局，包括：智慧物流体系、智慧制造（工业4.0）、智慧贸易体系、智慧能源应用体系（智能电网）、智慧公共服务、智慧社会管理体系、智慧交通体系、智慧健康保障体系、智慧安居服务体系和智慧文化服务体系。

这都是大数据在智慧城市中所建立的一些体系方式，未来政府的行政管理、公共安全、社会管理、医疗健康、教育、能源、水务、交通、环境、智能建筑规划等等都会以数据为基础，衍生出应用场景。

③ 医疗体系

在这个架构中，最值得一提的是医疗体系。如果全国的医疗器械可以通过流行病的数据趋势提前预警，未来，再遇到类似新冠肺炎的疾病发生时，我们就可以提前或尽早控制，降低损失。

大数据对医疗系统有非常重要的应用，以后我们可以通过支付宝挂号，所有的体检数据、报告都可以找到。但这种方式现在很难，因为县级市的医院和省级的医院之间的数据大部分没有打通。

在这次疫情中，阿里达摩院用大数据、人工智能对疑似病例的分析。将原本需要数小时的疑似病例的基因检测缩短到半个小时。

除此之外，AI筛查辅助诊断系统也起到了较大的作用。原来的CT影像都需要有经验的医生一个一个看，效率不高。而这套识别筛选系统可以在20秒完成CT诊断，诊断准确率达到90%以上。

因为这次疫情，我们才发现这个技术非常重要，如果提前有这种意识，未来应对其它病毒或疾病可能更容易些。所以，数据收集和人工智能的应用是利在当代、功在千秋的好事。

四、大数据发展面临的挑战

以上这些技术的应用听起来非常美好，但在实践中还是有巨大的挑战。

第一，信息孤岛现象严重，数据资源质量普遍较差，数据共享、开放程度低。

比如，很多三级甲等医院的数据没有打通，小****的分行和分行之间数据没有打通，大****部门之间的数据没有打通。

第二，大数据水平不高，应用需求不清晰，应用模式不成熟，应用程度不深等问题。

第三，大数据产业的支撑体系尚不完善，相关法律法规、规范标准尚不健全。

第四，缺少熟悉大数据基础技术和业务应用的复合型人才。

比如，医疗行业有很多医学专家，但真正懂得医疗，又懂得应用大数据的人不多。

我的分享就到这里，谢谢大家！

（编辑：惠州站长网）

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