主講
“互聯網+”：技術融合創新 驅動產業升級
尊敬的領導們，各位嘉賓，各位朋友上午好!我是方發和，剛才聽到非常親切，我是臺胞。非常感謝主辦方邀請我來參加這次在貴陽非常好的峰會。貴陽我是第一次來，但是跟貴陽蠻有淵源的，2009年我的女兒是建筑師，她來規劃貴陽的城市規劃，把貴陽這樣漂亮的老城區跟新城區怎么融合。那時候我小女兒給我發的經過很多晚上辛勤工作的設計圖非常漂亮。假如她今天再來做這個事可能就很簡單了，因為她有了Ira Winder的那個工具。所以我也是非常高興，知道貴陽是全國第一個全市免費Wifi的城市，還有大數據交易的中心。我今天給貴陽帶來的第一個就是Ira Winder的演示是在中國第一次展現。我在軟通負責整個市場和戰略合作。這一套東西按照我們跟麻省理工學院合作他們給我們的規格在本地采購，本地搭起來，而且在我們自己的實驗室還沒有搭起來就第一個搬到這里來。有兩三天我也非常擔心，但是幸好一切順利。貴陽也是第一個在中國看到麻省理工所展示的這個東西。
剛才前面的演講嘉賓特別談到我們講大數據4個V也好，5個V也好，它的海量，速度，它的精確性，準確性，但是比不了最重要的：大數據是它體現的價值。而且前面也談到了幾位演講嘉賓包括陳教授一早講的那個，我們從數據變成信息，變成我們今天講的智能，是一個延續性的，而且剛才謝教授剛才談到現在的工具、軟件、硬件，我們這些科技的可能性，使得我們這些大數據變得不止可能，而且非常經濟。我們從預測，從我們實時的收集數據，到分析，到決策。這個決策過去是反射性或者對應的決策，到未來是預測性的。我在講大數據常常引用三國演義里面諸葛孔明的草船借箭。他立下軍令狀說三天后領10萬支箭來見，他知道三天之后江北是大霧可以用草船借箭，他在立下軍令狀就知道三天后大霧。剛才陳教授說的預測，這里講到巨大的市場份額。我們今天利用大數據不止是企業可以幫助我們做很多決策，剛才很多的案例，實際上在分析，我們講個人消費行為分析，更多的是我們談到城市管理或者治理。我們今天前面Ira Winder教授所展示的智慧城市這一塊，智慧城市是有生命的，我們中國人講的滄海桑田經過一段時間這個城市變化很大。我們做城市規劃的時候，不止是做很多模擬或者很多的設想，不同的情景做這個規劃，同時按照時間推移這個城市變化如何改進，這些就是我們剛才講到的工具。
雖然我們今天是大數據的峰會，其實大數據不是單獨存在的，剛才IBM和微軟都談到SMAKE，我們談到SMATE。我們這里面今天談到的““互聯網+””就是在互聯網所有背后的技術加上大數據給我們重塑所有的企業或者增加很多的價值，在右上角的思維我們今天可能可以通過互聯網比較常聽到的O2O，很多互聯網公司利用電信運營商提供的網絡寬帶。今天互聯網和大數據，各行各業包括做軟件的行業都必須轉型，必須擁抱這些技術做一個很大的轉變，這是我們今天講的情況。發展的機遇除了大數據，云計算，互聯網，除了這些我們今天中國逐漸的有信息消費作為國家的政策也好。加上最近我們政府提供開放數據，這些可以帶來更多的商機。這是我們做的一個模式，把互聯網的大數據收集起來做云計算，分析。在上面各行各業都變得更智能、更智慧的商業。比如昨天我到我們的2號館，記者來的時候，我們說工具很重要，更重要是我們的理念，我們的概念。我們剛才講了，看我們所有的樂高，所有的傳感器，做很好的城市規劃的模擬之余，最重要的就是我們在城市規劃的時候，希望我們在智慧城市，希望我們中國未來像貴陽這么漂亮的城市讓我們發展，把本地很好的自然資源，宜居，就業等等，而不是再創造更大的20個超級城市，像北、上，廣一樣。城市是為人宜居，安居樂業發展，健康或者環保，綠色等等設計，而不是為了一堆的公司，機器或者車子發展。我們今天看到智慧城市3.0，我們希望在很好的基礎之下我們做更好的規劃，做更好的發展，把我們創新、創業，把我們智慧城市更開放的宜居理念放在智慧城市，這是我們認為智慧城市該發展的方向。
數據成為資產有一個過程，今天軟通動力在城市建設之余，我們收集各種各樣的城市數據，通過開放城市數據的做法，在下面這一層做很多工作，但是未來會體現更多的數據所產生的價值。在開放數據這里面的原則列得很清楚我們就不細講。后面很快的說一下大數據在企業的應用和智慧城市的應用是非常廣闊的。在智慧城市的應用從數據采集，從前端不同的感應，到收集分析模型，最后得出來產生最主要的是一個決策或者更有效的分析結果，這個是我們的一個場景。我們做的服務大數據咨詢，解決方案，數據的繼承服務，商業智能和數據分析服務。我們不生產任何產品，不生產任何中間鍵。大數據背后的數據模型非常復雜，但是我們必須把這個分析的結果非常有效的用可視化的技術展現出來，這樣才能達到大數據能夠多被采用，剛才前面談到復雜，如果我們把這些復雜的計算都直接直觀的放出來我們在應用上有很大的阻礙。這里面呢，我們剛才也談到我們在大數據這邊做了輿情分析，在這里面對政府的輿情分析，剛才誰提到的案例我們現在用手機上面所有的人流數量，比如上海的踩踏事件我們就可以用這個輿情分析這個狀況。其他我們還有跟企業，金融方面的輿情的分析，輿情的監控等等。各位有空歡迎到2號館看一下我們那邊更多的解決方案，我們帶過來的模擬的工具，謝謝各位。