浅析大数据的起源、发展及其一些应用！

随着互联网的广泛运用，云计算时代已经逐渐步入人们的生活，大数据在此背景下应运而生。1982年，约翰·奈斯比特在其著作中提出“我们现在大量生产信息，正如过去我们大量生产汽车一样”;阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，称大数据为“第三次浪潮的华彩乐章”;面对海量的数据，原有的处理方式已无法应对。2011年，麦肯锡全球研究所发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》的报告，对“大数据”进行清晰解释;2012年，瑞士达沃斯召开世界经济论坛，大数据是会议主题。

大数据发展起始于18世纪80年代初至90年代末，统计学家赫尔曼做出一台电动设备来统计美国本土人口普查数据，揭开数据处理新时代。雷德和普赖斯分别在1944年和1961年出版了《学者与研究型图书馆的未来》和《巴比伦以来的科学》，预测大数据时代的到来。2001年，美国Cartner公司推出大数据模型。2008年，美国自然杂志出版的一期专刊中第一次提出大数据——Big Data模型。

大数据技术研究现状

在国外，大数据技术被认为源于谷歌，在2003至2006年先后公开发表关于MapReduce、GFS和BigTable等核心技术学术论文。2012年，美国白宫颁布了《大数据研究与发展计划》，投入巨资到大数据研究领域。美国防部还开展XDATA项目，将大数据研究投入军事领域数据分析。在国内，2013年被称为大数据元年。2014年，国内众多互联网企业如小米、百度、腾讯、阿里等已将大数据技术应用于公司业务。

数字孪生工厂加速智能化柔性制造

在工业领域，数字孪生技术，基于工业数据的透明和共享，可以建立真实工厂镜像，被广泛用于制造业的工厂规划、仿真优化及实时监控等领域。

“数字孪生工厂不仅能实时反映工厂产线的真实状态，更重要的是沉淀机理模型，用数字虚拟空间的运算，预测真实物理空间将要发生的事情，进而指导生产，让制造更加柔性化智能化。”—广域铭岛工业智能化事业部总经理周念念

以领克成都工厂为例。Geega平台基于物联网技术，实现设备和系统的互联互通，进行工业数据的采集和整合，并运用数字孪生技术，把物理世界工厂中的设备和系统在虚拟空间进行实时映射，逐步打造出一座数字孪生工厂。

同时，Geega平台再深度融合数字孪生技术与工艺机理模型、工艺优化算法模型，研发出一批数字化解决方案，实现冲、焊、涂、总、物流、能源管理的一体化卓越运营，帮助工厂降低质量损失成本，缩短订单交付周期，提升物流调度效率。

比如，高级柔性排程的应用，通过综合考虑订单数据、库存数据、设备运行状态等制约因素，并充分考虑仓储物流和个性化订单的实时变化，进行智能化柔性排程，以帮助工厂灵活应对多样化需求带来的市场变化。

在极氪汽车“未来工厂”，Geega平台通过数字孪生技术，对工厂的产线布局、工艺流程、制造过程等进行1：1的虚拟仿真与优化，再通过算法模型，结合5G、AI、工业大数据等技术，实现远程诊断和指导，从而提高生产效率，降低能耗和成本。

中医药大数据实验室现场发布了智慧中医药一体化服务平台的两项成果：基于知识图谱的中西医结合知识库和新一代中医辨证论治智能辅助系统。基于知识图谱的中西医结合知识库构建了一个全面详细的中西结合医药知识数据库，汇聚疾病、证候、症状、药品、古今方剂、中药饮片、中草药、中成药、经络穴位、辅助检验、医学检查、手术、临床指南、医学文献等各类医学知识，并应用海量数据与人工智能技术构建起一套完整的医疗领域知识图谱，可应用于医疗相关的智能分诊、智能问诊、智能推导、语义检索等领域。新一代中医辨证论治智能辅助诊疗系统则以重大疾病和中医优势病种为切入点，依托领先的中医证候诊断与疗效评价技术，汇聚亿级的中西医知识内容和数百位名老中医经验，针对20多个中医专科的1000多种常见疾病和5000多种证候实现中医辨证论治智能辅助，为基层中医赋能，提高基层中医临床水平，服务中医药传承发展。