从《钢铁侠3》看大数据应用：道阻且长

好莱坞超级英雄巨制《钢铁侠3》正在国内热映，真实火爆的动作场面让人目不暇接，其中所蕴含的高科技元素也引发热议。影片不断向观众展示来自未来的科技成果：基于语音技术的智能人机交互系统、可远程控制战甲的可穿戴式设备，以及改变人类体质的基因技术等。而这当中比较吸引我的，是所谓的“大数据”元素。

“数据化”是大数据的基赐前提，更是大数据的动因，“完全的数据化”则是数据化的终极目标。长久以来，技术一直在推动这个目标逐步前进，有越来越多的事物被数据化：电子地图、街景、谷歌地球是在对物理世界进行数据化，而搜索引擎和社交网络正在对人类社会进行数据化。海量数据的诞生，正是“数据化”不断进行的结果。

而这种趋势，在《钢铁侠3》中更是被展现得淋漓尽致。

《钢铁侠3》中阿尔德里奇·基连展示自己大脑的那场戏，犹如星空般的大脑实时全息投影无疑让人印象深刻。整个大脑被完全数据化，并实时由成像技术展示出来。当身体感知到痛楚的时候，影像中大脑的某个区域会立刻反映出来。

能够将全脑数据完整而又实时的采集，并借由数据可视化技术展示出来，难度非同凡响。人脑中有千亿个神经元，彼此通过神经纤维连接而成，错综复杂。IBM曾试图通过超级计算机模拟相当于5000亿神经元和137亿神经突触，想借此来模拟人类的思考，却发现运算速度依然比人脑要慢上千倍，其复杂程度可见一斑。

据《纽约时报》报道，奥巴马政府正在规划一项为期10年的科学研究，检查人脑的活动，并绘制一张全面的人脑活动图，预计将投入数十亿美元。绘制一张静态地图尚且如此，可见实现人类大脑的“完全数据化”并实时分析，目前看来还是天方夜谭。

托尼·斯塔克重建爆炸场景更是对“数据化”趋势的最好诠释。通过3D重建将整个爆炸场景还原，不但根据伤者的视线锁定重要证物，更通过关联分析找到田纳西这个关键地点，最终找到一份重要文件。若没有对案发现场的“完全数据化”，后续的一切分析都无从谈起。

科幻终究是科幻，现实中的数据化进程还任重道远。计算成本和存储成本的大幅下降，使得处理和分析海量数据成为可能，然而不断加剧的数据化，同时又在为这个目标增加难度。只看到大数据，就只会看到基于数据分析的决策，这似乎与数据挖掘与商业智能的理念并无二致；而看到数据化，则会衍生更多可能，同时也伴随着更多的商业机会。

就拿谷歌的无人驾驶汽车举例，看似与大数据无甚关联。但正是因为谷歌将世界地图数据化、将汽车周边环境数据化、将实时交通信息数据化，甚至将乘客的行为数据化，这才使得科幻电影中神奇的自动驾驶汽车成为可能。

数据化程度越高的行业，其大数据的应用场景越多，能够带来的价值也就越高。比如互联网、金融、电信等行业，这些行业无论是从数据量级还是数据使用经验上，都具备了应用大数据的先决条件。而数据化程度稍弱的行业，如教育、媒体等行业，想要发挥其真正的价值还有待时日。

而一些行业目前正在加速数据化，比如航空、保险、电力等。航空公司因为成本的压力，已经将人工采集的航空油耗记录通过传感自动读取，以便更准确更及时地分析实际耗油量并着力节省之。而保险公司也在尝试在汽车上安装数据采集单元，实时记录保户驾车的行为和路径，并依此定制保费，同时还可以识别骗保等行为。这些数据经过采集和挖掘，势必会产生更有价值的信息和决策依据。

具体的技术实现并不会成为大数据应用的阻碍，只有数据化的成熟度才会限制大数据的发展。数据化成熟度高而数据利用程度低的行业，无论是对投资人还是对创业者，无疑都蕴含着更多的机会。从某种角度来看，其实数据化本身就是机会。

或许有一天，可以最终实现“完全的数据化”，但以目前来看，道阻且长。

有生之年不知道还能不能实现啊！

期待死之前能出来