数据驱动

2018-5-28 14:45| 发布者: 采编员| 查看: 398| 评论: 0|原作者: 风中散发的博客|来自: 新浪博客

摘要: 　　特斯拉量产存在问题，属于很正常的制造业规模化瓶颈现象。人们设计一辆电动车，每一个模块和部件，都是一家企业设计制造，只为一个产品设计生产，注定不会形成规模化和稳定性。　　自顶向下和自底向上，这是两 ...

　　特斯拉量产存在问题，属于很正常的制造业规模化瓶颈现象。人们设计一辆电动车，每一个模块和部件，都是一家企业设计制造，只为一个产品设计生产，注定不会形成规模化和稳定性。　　自顶向下和自底向上，这是两种完全不同的设计、生产方式。自底向上，每一个模块、部件，都属于通用产品，经过严密的单体测试，组装后形成稳定的通用产品，这才利于产业分工提升效率、降低成本。自顶向下，从汽车整体开始设计，每一个部件和模块都要自行设计生产，注定很复杂。由于，电动车是新兴产业，需要时间来逐步完成产业分工，不可能同燃油车成熟的产业链相比，因此，特斯拉量产过程就会较为漫长。　　自底向上，是制造业完成供应链和产业分工的常见生产模式。２０年前，大数据应用的核心计算方法，已经出现了。但是，缺乏足够庞大的工业基础，支撑所需的计算，必须要等待芯片制造业大规模发展后形成足够强悍的计算能力。在这个过程中，最大的推手就是乔布斯，是他引爆了智能手机产业。乔布斯，被驱赶出苹果公司，就是因为个人电脑和便携式智能设备之争。一项技术创新，做早了，也就等于做错了。乔布斯，让苹果公司重现辉煌的关键一步，又绕回便携式智能设备，关键就在于半导体产业发展能力具备了。　　数据驱动，是一种发展模式。举个例子，托勒密搞得本轮，也可以预测行星运行轨道，甚至，还要比哥白尼的日心说预测更为精确。那么，按照托勒密的计算方式，需要６０个圆来计算太阳系的行星运行，也是可以完成计算的，就是太复杂。开普勒三定律，更加简洁、完美，但不影响托勒密的计算方法也可以预测运行轨道，区别就在于精确度。　　托勒密，是在前人百年天文观测数据基础上完成的数学模型设计。这个模型，揭示出一种信息，通过信息预测未来，在可以接受的误差范围内预测行星运行轨道。这种方式，就是数据－>信息－>数学模型－>确定性，逐步上升到规律。如果，设计一个智能设备来计算行星轨道。一种方法，就是用开普勒三定律来计算，更简洁完美。另一种方法，就是用托勒密的计算方式，同样可以计算出结果。数据，是一切计算基础。规律，隐藏在数据分析背后。托勒密、开普勒，都可以设计出一种数学模型实现行星运行轨道计算。无论能否发现最完美的数学公式，都不影响人类设计一种计算设备去完成该计算。　　一万亿个智能设备联网，形成万物互联时代。在这些设备提供的数据中，形成过去不能想象的计算，通过数据驱动分析出过去不敢想象的结果，会大幅度提升人类对社会经济发展的确定性掌控力。在这个过程中，芯片是最关键的计算基础，是大规模工业化后结果。没有芯片，就不可能有计算能力，也就不可能得到数据，就彻底断绝了数据驱动发展机遇。　　没有第谷的观测数据，开普勒绝不可能想到行星围绕太阳以椭圆轨道运行。大数据时代，给人类带来最直接的影响，就是对智能的理解上升到新的高度，这是一次彻底超越工业革命时代的崭新思想飞跃。

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