CAA智慧起航，共创未来
7月19日下午，中国工程院李培根院士应邀参加江苏大数据产业发展高端论坛，并以“数据理念”为主题现场发表了演讲。
李培根院士围绕自动化、数据的理念、理念的数据三个维度对企业如何通过大数据去克服数据的不确定性，正确利用数据价值、实现制造企业数字化转型作了深入的阐述。
以下是演讲实录：
尊敬的各位领导，非常荣幸有机会能够参加论坛，我本人到江苏来过很多次，江苏的产业发展给我留下了深刻的印象。不光是南京，苏锡常还有包括其他的城市，经济活跃、产业发展都给我留下了很深的印象。
我今天的话题是结合会议主题说说我的看法，我现在要说明的一点是什么呢？我其实不懂数据科学，数据科学并不是我的专业，但很多年来我都很关心数据科学的发展。像以前制造业信息化，数字化制造。今天我们讲智能制造，这是我所关心的，我说说我的看法，不对的地方大家批评。
其实几年前奥巴马和美国国会提交的一份报告里谈到：科技不只是在取代组装流水线上的工作，而是在影响任何可以被自动化的工作。即传统的自动化替代的是人的体力，但未来不一样，简单地讲是指人的脑力。
最近大众的CEO说：不远的将来汽车将成为一个软件产品，大众也会成为一家软件驱动的公司。我们很多人听到后都会感到不解，汽车是一个硬梆梆的产品，怎么会是一个软件产品呢？我认为这句话有两层意思，一是指汽车未来所应用的软件产品会越来越多，尤其是自动驾驶，无人驾驶汽车。
二是指影响未来汽车竞争力的主要因素是软件，而不是硬件。我们现在有个话题是“软件定义世界，数据驱动未来”，二者是紧紧联系在一起的。有人讲未来世界，我就说数据世界或者软件，与其相关的大量问题都是处理数据。正如刚才说的汽车是一个软件产品，由于有软件产品很多都是和数据紧密联系在一起的，汽车就会和智慧城市里的很多数据关联在一起。
下面我将会说三个话题，首先我们从自动化说起，之后会介绍理念的数据，最后会说明数据的理念。
一、自动化
传统自动化是替代人的体力的，我们现在比较完善的自动化可以处理一些结构化的、固定模式的、确定性的问题。目前少数非结构化的问题无法通过自动化处理。未来的自动化不仅包括目前已经完善的自动化，还会像奥巴马所说的替代一切的自动化。
人的脑力包含很多东西，实际上它是非结构化的，没有固定模式，是一个不确定性的问题。这些问题的处理我们以前没有什么好的手段。实际上，这些问题需要认知自动化来处理。智能自动是另外一种自动化替代人的脑力的技术。所以替代脑力这个数字智能时代的自动化替代脑力，我们讲它超越固定的模式，有些问题没有固定的模式，例如，一个车间里节能的问题并不是一台设备上节能的问题，它没有一个固定的模式，你没有办法用一个模型去表达，车间节能的设备没法建立一个模型，此时我们可能就需要用超越模型来处理。
当然，有时候我们可以通过数据去发现模型，参数化模型等。我们需要超越确定性的问题，从而有办法处理不确定性的问题。
工业中最重要的是制造，不管是设计效率、质量、成本、绿色等，所有这些问题实际上都存在着大量不确定性，如果我们想清晰地认识，乃至驾驭企业活动那么认识这个企业的整体联系就会非常重要。
另外，非固定模式不确定性的问题是以前对我们来讲比较困扰的问题，系统到底有多少是相关联的？例如，我们人就是一个很复杂的系统，到底人有多少因素相互关联，怎么关联？因此，大数据、人工智能等的出现就像开启了一扇大门，有可能促使我们去认识整体联系、非结构化的问题、不确定性的问题等等。
我们可以想想中国的传统文化。中国古代的金木水火土，的确不能说它是科学的。但我们古人的这种认识还是有一定的合理性的，它强调了整体的联系。西医常常是“头疼医头，脚疼医脚”，但中医是联系整体来看的，即头疼是由于脚上的某个穴位引起的，只是我们现在无法从解剖学的角度去认识它。我曾经腰痛到卧床的地步，后来通过针灸就好了。
所以对于一个复杂系统来讲，其整体的联系是非常重要的。我们强调中国文化里大系统观整体联系，它是有合理解释的，只是以前的现代科学缺乏技术去认识它。我们古人是通过经验、感悟去互联的。但现在我们不能通过经验感悟去处理很多问题，只能通过数据科学、人工智能技术等去认识这些整体联系，不确定性的问题等等。
要认识整体联系或控制一些非固定模式，不确定性问题的基础是数据，但有数据就要互联。我们需要人工智能技术去决策控制一些非模式、不确定性的问题，而且人工智能技术也是以数据为基础。
因此有了第三次数字化浪潮，早期的数据驱动过程，比如我们在企业里的数控机床加工过程就是数据驱动的。在数据驱动相关的一些问题中，现在我们强调数据驱动企业，我们讲数据化、智能制造，数据驱动，这是我觉得我们从事数据科学的人需要要
