科技猎央视纪录片《大数据时代》讲述了贵阳这些企业的故事
【 导读 】7月1日至5日，由中央广播电视总台央视纪录频道、国家工业信息安全发展研究中心联合摄制的中国首部大数据产业题材纪录片《大数据时代》播出。纪录片共分为五集，每集50分钟，生动地讲述了大数据技术在政府治理、民生服务、数据安全、工业转型、未来生活等方面带来的改变和影响。
(点击上方图片观看《大数据时代》纪录片 ☝ ）
在中央广播电视总台央视纪录频道播出的五集《大数据时代》纪录片中，第一集《数据时代》、第四集《商业之变》、第五集《未来已来》分别聚焦贵阳朗玛公司、货车帮、东方世纪，通过细节精彩记录了贵阳这些大数据企业如何利用大数据技术在医疗、物流、防洪领域发挥作用。
● 大数据技术帮助实现医疗资源下沉
在中国，最好的医疗资源集中在北上广地区，这里拥有全国最权威的医生、最好的资料设备和先进的医疗理念，这也造成了医患资源不匹配，成为百姓看病难的痛点之一。
北大第一医院泌尿外科主任周利群： 其实国际也是一样，它肯定是在这种大型一线城市是最发达的。
李晓鹏，一名医疗大数据的研究员。面对这样的状况，他希望利用大数据技术辅助基层医院的医生，实现医疗资源下沉，让更多的人享受到更好的医疗服务。
要想实现这一目标，最为核心的，就是让专家医师的技术可复制，而数据在其中具有至关重要的作用。
在中国很多患者的心目中，看病要找老大夫，因为他们更有经验，实际上，老大夫的经验积累就是一个病例、数据学习和积累的过程，李晓鹏要做的就是让机器学习有经验医生的诊断经验。
读懂病人的基本信息和检查结果，对于机器来说，没有难度。然而，由于人体结构复杂，还有许多数据是机器无法直接读懂的。
朗玛信息移动医疗技术总监李晓鹏： 对国际来说都是一个难题，因为医疗数据很复杂，它里面包含了结构化数据。比如说一些检查单、检验单。还有一些非结构化数据，比如说医生的诊断报告，还有影像报告、影像图片，这些都属于非结构化数据。
读懂抽象的医学影像，是每个医生长期学习和实践磨炼出的技能，这些经验都是医生的个人专属技能。对于机器来说，只可意会不可言传。
北大第一医院泌尿外科主任周利群： 我觉得这个东西它毕竟得需要，比说这个片子是什么，诊断的是什么，分级、分期等等，还是说有病例大夫先得给它诊断出来。
李晓鹏很快把目光转移到了医生的诊断报告上面，这里面是有经验的医生对这些片子做出的正确判断，机器看懂图像很难，但是可以读懂文字和数字，这让李晓鹏找到了突破口，他可以让机器先读懂这些诊断报告。
朗玛信息移动医疗技术总监李晓鹏： 为了解决这个问题，我们让机器学习的平台学习了很多医学的文献和标准，来分析医生的诊断报告让我们可以从中提出，比如说诱因、发病时间，根据这些特征，然后我们给这些数据打上不同的标签。
给数据打标签，就是要把医生诊断报告中诊断的词语和病人的影片相关联，当机器看到病人片子的时候就会反映出这些的数字标记的关键词语，从而实现机器读懂病人的影像资料。
北大第一医院泌尿外科主任周利群： 这就像围棋的AlphaGo是一样的道理，它是把什么图谱这些存进去，这样它实际通过大量的图片、计算机的方式去识别给出诊断。
● 大数据平台让车与货高效匹配
三月，雨季正在到来。
快点啦，下雨了！
晚上十点，一场紧急行动正在进行。今晚的主角是胡萝卜，这种亩产12000斤的胡萝卜是厦门的特产，以其甜脆可口深受人们喜爱，抢收的胡萝卜越新鲜越能卖出好价钱。所以它们最好是尽快地被运输到各地的蔬菜批发市场。
不管是货找车，还是车找货，物流园区一直是货主与车主的交易场所，在这里，不同类型的货车将与不同的货物完成匹配。
胡萝卜与汽车匹配的时间越长，它的新鲜度就会越差，这将直接影响菜农的收入，也将间接影响司机的收入。
在中国密集的公路网上，每天都有数百万辆奔跑的货车，它们如同流动的血液一般，保障着各地商贸物品的供需平衡。
一边是抢收的胡萝卜急需冷藏货车运输，一边是货车司机无法第一时间获取货运信息。车货匹配困扰着双方。
货车帮联合创始人唐天广： 过去因为没有高效便利的移动通讯这种手段，很多司机他其实并不完全清楚他在找货的过程中，他有多少的损耗，他跑了多少空跑的里程，他有多少趴窝等待的时间，那么他们是通过在时空上，聚集在同一个点，就是我们讲各种各样的这种信息交易大厅，大家都到这个地方来，进行面对面的信息交换，随着移动互联网的发展，我们认为这个其实完全可以在线上就可以进行。
货车司机赵吉生： 喂，老板，我现在开车往你那边去了，你等一下给我发个位置啊。十多分钟就到。
赵吉生夫妇来自辽宁营口，他们有一辆四十吨的冷藏车。他们终于接到了一单运输胡萝卜的生意，从厦门到成都，2000多公里。不过与以往不同的是，这单生意来自一款货运大数据平台。赵吉生只需要通过手机，便可以在货运大数据平台上浏览查看各地的货运信息，然后选择跟自己的货车匹配的物流信息，这大大提高了赵吉生的找货速度。
当赵吉生夫妇开启货运之旅时，他们的货车数据同时录入到了远在1000多公里外的货运平台上。
唐天广，正是货运大数据平台的开发者。
货车帮联合创始唐天广： 中国的物流（市场）很大，十万亿的一个盘子，其实有70%以上是通过公路来完成的。
在陌生的地方寻找货源，这是货车司机最头疼的事情，他们往往要等待三到五天，空跑一百多公里，才能匹配上货物。与发达国家货车平均每天一千公里的有效行程相比，中国货车平均每天只达到三百公里。 将中国2000万高度分散的货车司机群体与同样高度分散的货主群体互相连接，实现车与货的高效匹配，这是唐天广打造货运大数据平台的初衷。
货车帮联合创始唐天广： 我们对于司机他的整个找货的偏好，他的车辆的状况，我们通过这些他的行为数据，我们也会对司机进行更精准的一个刻画。我们知道他是一个什么样的车，他平常都拉什么样的货，他今天要往哪个方向去，那么我们通过这些条件，那我们可以帮他去筛选到更精准的货源。那这样的话实际他就不用再空车跑到一个固定的地点去找货，而是他在卸货，甚至他还没有卸货，在路上的时候他可能就提前可以去安排自己的回程货源。通过这个（方式）就可以大大节省司机找货的时间，同时也可以及大地提高（节省）货主找车的时间。
前方请减速！
货车司机赵吉生妻子： 喂，还有1248公里，没有意外的话明天下午（到达）。
一车27吨的胡萝卜，全程2000多公里，客户要求48小时内送到。如果不能准时送货，客户将会蒙受损失，而赵吉生也会承担赔款。
现在，平台每天发布150万条货运信息，覆盖全国334个城市。一张覆盖中国的货运物流数据网正在散开。
从沿海到内陆从夜晚到白昼，一路向西，穿越江西、湖南、贵州，赵吉生夫妇的货车进入重庆，离目的地只剩下三百多公里。
赵吉生：好像是前面坏了，前面那个坏了。
赵吉生妻子：那走不了呗，你现在开车稀里糊涂的，一点预感也没有。
赵吉生：传动轴螺丝折了。
赵吉生妻子：那怎么整。
赵吉生：找修车的吧。
在路上出故障，这是每一位货车司机的噩梦。货主一再催促，必须要按时送货，不然胡萝卜将错过最佳销售时间，卖不上好价钱了。
这里是中国西南第一大农产品交易中心，屏幕上显示着来自23个省市的农产品销售情况，变动的价格曲线挑动着批发商的神经，而蔬菜的价格与物流速度有着最为直接的关系。
货车司机赵吉生：喂，你好！......
货运大数据平台上，不仅有货车和司机的信息，还有货车的实时位置等信息，根据赵吉生的车辆位置和所需维修配件的信息，通过对相关数据的科学运算，平台推荐了最节省时间的维修方案。
紧急维修后，赵吉生驾驶着货车再次融入到了中国物流的脉动中。傍晚六点，经过47小时的奔波，货车终于抵达成都。27吨新鲜的胡萝卜将经由这里被分销到不同的地区，最终走向老百姓的餐桌。
货运大数据平台，除了做到车货匹配，还可以给货车司机规划有效的行程路线。
货车帮联合创始唐天广： 通过数据的积累，那我们可能知道说成都这个地方它的货运量、货运需求，我们可能就会把一个司机，我们会告诉他说：其实对于你来说最好的方式是你到了上海以后，那你回来是可以的，但是你说你到了成都，你可以先到武汉。
一个依托大数据构建的货运平台正在不断完善，目前平台上司机的平均找货时间已经从之前的四天缩短到四小时，月均有效行驶里程也从之前的9000公里提升到了13500公里。
货车帮联合创始唐天广： 那么我们认为这是一件不光是说有巨大的一个经济价值，可能也是一个非常有社会价值的一件事情。
货运大数据平台的应用，让物流速度越来越快。同时，物流成本也在逐渐降低。
中国互联网投资基金总经理李筱强： 数字经济既有本身它一些自身的这一些新的经济领域，那么更多的我觉得可能还是这个互联网和信息技术嫁接在传统产业上，然后在传统的衣食住行各个方面，它提升了你的什么呢？就是你的效率和用户体验，使这个传统产业进行升级。
● 大数据精准预测洪水
大数据技术的发展，让人们的生活变得更加智能有序。人与自然的关系，一直是人类思考的哲学命题。通过数据，人类最终要实现人与自然的和谐发展。
李胜，一名在水利行业工作二十多年的研究员，他正在尝试利用大数据预测洪水。
此刻，他正在等待一场至关重要的雨，已完成这次意义非凡的实验。
夹岩水利枢纽工程是迄今为止贵州省最大的水利工程。汛期即将来临，在工程完成之前，夹岩水库时刻面临着洪水的威胁。
东方世纪创始人李胜： 我们叫施工期洪水预警预报，那么施工期大坝还没有修好，它的防洪能力还比较差，这个时候如果来一场洪水，预报不及时，会对我们施工的这种建设队伍的安全，那么会造成重大的这种威胁。
作为地地道道的贵州人，李胜对家乡非常了解。深知洪水预测对这片土地的意义重大。
大雨如期而至，李胜团队恰好需要这场雨来完成对水库的洪水预警测试。这是大数据平台第一次进行洪水预测的实战，如果测试准确，这套通用模式将在全国推行。
东方世纪创始人李胜： 以前我们进行洪水的演算是要等到降雨降到地面上以后，才来开始演算。现在我们在降雨到达地面之前就对洪水进行一个演算。
通过采集全球公开的气象数据，对指定区域降雨量进行预测，结合地质、土壤含水量、植被、水文等相关数据便可以提前预知河道的高度，从而计算出哪里会发生洪水。
中国工程院院士潘云鹤： 把检测来的数据，然后呢，又加上国家气象中心的数据混在一起打通，然后建立一个新的（数据）模型来预报未来一个星期内的水文和气象情况。这样呢，它对这个雨季或者旱季这样的情况掌握预报得非常准，遇到了洪水季节，产生了很重要的作用。过去洪水季节就赶紧放水，把水库腾空，但有时候把水放掉就等于把财富放掉了，把这个资源放掉了。大数据加上人工智能进行预测，然后进行调度，最后使生产力极大地提高。
大雨过后，李胜团队要把实测的雨量和预测的雨量数据进行比对。
东方世纪创始人李胜： 出问题的就这里。这次小的洪峰过程，我们预报的流量是100（立方米/秒）多个，实际的流量超过了200（立方米/秒）多个，是不能作为作业使用的。我们做洪水预报的这个研究已经有接近二十年的时间，从整个行业来看呢，对我们是有一些疑问。全球的一些科研机构，他们都没有做出来，我们能做出来吗？外部、内部，应该说对我们构筑这么一个大数据平台都是打了很多的问号。
然而，这对于李胜来说，这不仅仅是一个思维方式的问题，更是一个大数据模型计算的问题，如何进一步找到问题所在，他需要一名帮手。
东方世纪高级工程师张荣： 在整个流域所有的降水、土壤类型，还有植被的覆盖，所有数据都在我们的计算模型中。那是什么原因导致我们这个（预测）不准呢？
张荣，数据工程师，专注于气象、水文数据和模型的研究。这次他要协助李胜找到预测不准确的症结所在。
东方世纪高级工程师张荣： 影响洪水预报准确性的一些数据主要是降水数据，这一个一定要准确；然后第二个就是它的地形地貌，我们要根据地形地貌来分析它到底是山区还是平原；然后第三个就是它的土壤植被情况。只要有一个重要的因素没有考虑到，都会导致预报结果不准。
一筹莫展之际，张荣决定用最传统的方式寻找答案，那就是实地考察。
东方世纪高级工程师张荣： 我们就对这些所有降水、土壤、植被所有的数据进行排查，发现我们所有输入的数据它都是正确的。
千百年来，人类在灾害面前显得如此渺小，无数人因此失去了宝贵的生命。人们一直在探索如何解决洪水预测的问题，并很早就有了大数据预测的思维方式，通过观察分析自然现象预测天气和自然灾害。
东方世纪高级工程师张荣： 我们很多数据不一定都在互联网或者我们能够通过公开的一些渠道拿得到，我们只能采用自己推算的办法。我们通过地质情况的分析，然后发现这一块儿的地质比较特殊，特别是在夹岩中部的位置。
贵州地貌属于中国西南部高原山地，其中岩溶地貌发育非常典型，喀斯特地貌面积109084平方公里，占全省国土总面积的61.9%。
东方世纪高级工程师张荣： 这一块的地质，它属于喀斯特地貌区域，这种区域有很多地下溶洞，当我们的水流从上游来了以后，这个水流它就进入地下了，那么像这样的一个溶洞呢，它对这个水就有一个调蓄的作用，就会导致我们的预报结果误差很大。
张荣似乎已经找到了答案，他需要把发现的喀斯特溶洞数据采集并输入到算法模型中去。
一场大雨的考验再次来临，贵州省的汛期即将逼近。如果李胜团队还是无法完成平台的准确预测那么水库极有可能面临人员和财产的巨大损失，而且，李胜团队所付出的努力也将功亏一篑。
东方世纪高级工程师张荣： 我们就把这个溶洞它的这种蓄流能力，包括它的蓄水能力和它的调蓄能力这些所有的参数和数据输入到我们的模型里面去。
东方世纪创始人李胜： 像这场最大的这次洪峰，我们预报的是950（立方米/秒），实际上上916（立方米/秒），精度是（准确率）是95%以上，就充分验证了张总的解决思路。
东方世纪高级工程师张荣： 这些所有的参数和数据输入到我们的模型里面去，然后重新计算以后，我们的预报精度就达到了我们的要求。
李胜受邀参加一年一度的全国气象大会，他希望更多的人能够了解大数据在洪水预报方面的可靠性。
东方世纪创始人李胜：多多支持我们，我们可以在15分钟以内把全国（即将发生）的洪水都算出来。
各位同仁大家好！我是祥云气象公司的李胜，我们国家的山洪灾害主要发生在山洪小流域里面，我们国家总共有五十二万条小流域......
东方世纪创始人李胜： 洪水它是全球第二大的自然灾害，像我们国家防总的统计，每一年因洪涝灾害大体上要有三千多亿的经济损失，造成的人员伤亡也超过六百多人。科技发展到现在这个程度，这么一个时代这已经是一个相当惊人的损失。我们希望通过我们的这种努力，把这个灾害损失降少一点，把因灾死亡的人数减少一点，那么我们的目的就达到了。
责任编辑：陈近梅
