随着信息技术和人类生活相互交融，特别是互联网的快速普及，我们已经悄然进入到大数据时代。而建立在数据基础上的数字经济更是被视为推动经济发展质量变革和动力变革的加速器，有效撬动经济发展。

　　为了更好的推动大数据的发展，自2015年来，国务院及相关部门不断发布相关纲要及战略，从而推动大数据在国内的发展。而习近平总书记更是强调：推动实施国家大数据战略，加快建设数字中国。

　　但值得注意的是，大数据并非是但单一的数据，其汇总了各行各业的内容，从普通消费者，到公共安全，再到国家政策，其均有涉及。

　　如何利用好大数据，成为当代企业不断深挖的方向。而随着AI的兴起，通过AI算法对大数据进行分析及应用，成为最为简便的方式。

　　但即便如此，我们在利用AI推动大数据分析时，依然有着难以忽视的问题。

　　大数据应用的拦路虎

　　“我们都在谈大数据，但我认为我们面对的问题依然很多，挑战也很大。”上海蓝丰信息科技有限公司CEO/上海交通大学教授吴刚说到。

上海蓝丰信息科技有限公司CEO/上海交通大学教授吴刚

　　对于他来说，目前大数据在toG、toB的行业应用方面存在以下几个问题：

　　1、数据量少、质量不好

　　toG、toB的数据大量来自于各类物联网设备。一方面，大规模部署的成本很高，另一方面对于在线运行的物联网设备运维成本也很高。这就导致总体的数据量偏少、数据质量也不高。对于决策者来说，基于这样的数据进行分析和决策，必然会导致准确度甚至正确性的偏离。

　　“随着社会和企业的发展，数据量少的问题会逐步得到改善，但运维问题依然会持续存在，从技术角度也无法在短期内得到有效解决。” 吴刚说到。

　　2、适用的“模型”少

　　随着AI的落地应用，通过AI自动分析大数据中的内容，已成为当前解决行业大数据应用难题的基本方法。面向视频、图片、语音、文字识别的AI模型是比较成熟的，但针对不同行业领域的AI模型却非常稀缺。

　　就目前来说，构造面向领域的数据集和确定与之匹配的AI算法是解决行业AI应用的两大抓手。“AI民工”通过大量对数据集的人工标注，不断的训练和优化得到适合的模型，这很费功夫。而且一旦数据集的构造发生变化，就需要重新进行标注、训练和优化。

　　“由于不同行业的业务的复杂性及专业化，普适性的行业AI模型是不存在的。需要不同行业的实践者扎根领域做更细致的工作，才能找到合适的模型，为本行业服务”，吴刚说道。

　　3、AI工程师和行业应用者的认知和思维角度不同

　　由于专业性不同，AI工程师对行业的了解不够深入，对行业应用的把握常常会有偏差，而行业应用者由于对AI模型的工作原理不够了解，也很难从AI工程师的角度去思考和描述问题。

　　“这个问题是自然存在的，就需要AI工程师更多的了解行业knowhow才能把大数据的AI应用做好。一个IT公司如果在某个行业里涉足不深，是无法把大数据应用做实的”，吴刚说到。

　　基于上诉的问题，行业大数据应用的发展面向以下新的挑战：

　　1、 如何基于多模态、有噪声的行业数据，更精确地进行感知和识别;

　　2、 如何在不确定复杂环境下实现人、机、物的融合与协同决策;

　　3、 如何有效融合行业知识和大数据技术，下功夫把智能应用做实。

　　大数据如何赋能行业?

　　面对挑战，企业要如何破局，从而实现利用数据解决实际问题。吴刚表示，“大数据行业应用的核心任务就是为组织以及和组织中的不同角色完成他们的目标提供有效的智能数据服务。”为此，吴刚根据自己的实践提出了大数据应用落地的四大路径。

　　1、方法学：传统的大数据应用模式是自下而上的，通常先看有什么数据，然后就着已有的数据设计算法和实现。“为了更好地落地大数据行业应用，这种思路首先要转变。”吴刚说到，“应该采取自上而下的设计方案，最先要考虑的是“用户需要解决什么问题”，然后从问题出发进行倒推，从而知道 “需要用到什么数据、现在有什么数据、还差什么数据”，想办法去补充缺的数据。只有按照这个思路，才能真正解决大数据或者AI落地的基础问题。”

　　同时，还需给用户“获得感”，“如果只是给用户冷冰冰的数据，这并没有价值。” 吴刚表示，“数据只有与场景相结合，才能实现价值。”

　　2、数据的行业标准化：标准化的数据能快速有效兼容，面向不同行业各自进行数据的标准化，才能推动行业大数据应用的加快落地。

　　3、面向行业的模型积累：“这要有点耐心，不能急于求成。”吴刚表示，“随着面向行业的模型的不断积累，大数据应用会越来越丰富，慢慢落地也就容易了“。

　　4、AI技术的深入应用：AI技术的应用，不仅加速推动产业的发展，同时也有效节省人力成本，但随着需求的变化，终端用户对算法的要求也会逐步增加，且精度及准确度要求也将更高，为此，必须不断将AI技术进行深入应用，才能满足用户的各类需求。

　　大数据守护碧水蓝天

　　蓝丰科技作为深耕智慧环保领域8年的“老玩家”，坚持持续创新的发展理念，拥有两项国内首创的产品，包括扬尘在线监测系统和地铁环境在线监测系统，其中扬尘在线监测系统在政府端的市占率No.1。当前，蓝丰科技更是有效的将AI和IoT技术深度融合，推出了新一代的智能化监测产品，在国内又率先推出了基于大数据和AI的环境精准管控产品。

　　针对未来的智慧环保领域，蓝丰科技提出了“一体两翼”的产品体系。

　　据吴刚教授介绍，在“一体两翼”的产品体系中，“左翼”为智能监测产品线，主要面向各种应用场景实现在线监测、问题发现和闭环管理，为“主体”提供数据基础;“右翼”为软件平台产品线，把水/气/声/废/土等孤岛式应用进行有效整合，为“主体”提供平台支撑;“主体“是在基于大数据和人工智能技术，通过“卫星遥感数据 + 气象数据 + 监测数据 +人工智能”的深度融合，为决策者提供更为精细化的数据维度，更为精准的管控措施。