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2014-9-3 12:12 上传
阿莱克斯•彭特兰作为百度The BIG talk活动主讲嘉宾出场。
8月31日，百度邀请美国麻省理工学院MIT人类动力实验室主任、可穿戴设备先驱、福布斯全球七大权威大数据专家之一阿莱克斯•彭特兰教授进行一场 “大数据开启大未来”的主题演讲，现场请到50多家中央级媒体和行业媒体，整个活动持续近4个小时，反响热烈。回想百度The BIG talk活动前两期主题，无不与大数据紧密相关。不难看出，中国的这家互联网巨头正在奋力布局大数据时代。
从“百度精确预测世界杯”说起
彭特兰在接受中国媒体采访时，特别提到了百度精确预测世界杯这件事。他说，这是一次深度学习（Deep Learning）技术运用的成功案例。“深度学习技术比传统人工智能更加高级，能够通过数据的搜集和发掘帮助人类更好地做出决定。”
百度通过大数据实现了对世界杯相对精准的预知，“完胜”微软、谷歌、高盛等IT大佬，至今令人印象深刻。本次世界杯预测模型是由百度深度学习研究院派遣资深数据科学家协助大数据部研发团队共同构建的，其小组赛阶段的预测成功率为58.33%，淘汰赛阶段全部预测准确。据相关负责人介绍，百度大数据研究院利用百度大数据全面搜索过去5年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据，并与国内著名彩票网站乐彩网、欧洲必发指数独家数据供应商Spdex等公司建立数据战略合作伙伴关系，将博彩市场数据融入到预测模型中，构建了“世界杯预测”产品的足球赛事预测模型。该模型共涉及到19972名球员和1.12亿条相关数据，所分析的球队不仅包括207支国家队，还囊括了欧洲、南美、亚洲等联赛俱乐部及低级别球队信息。
这个案例反应了百度大数据引擎在实际应用中有多么强大。2013年1月在百度年会上，创始人兼CEO李彦宏宣布要成立百度研究院，其中第一个重点方向的就是深度学习，并为此而成立Institute Of Deep Learning（IDL）。这是百度成立10多年以来第一次成立研究院。时隔一年，2014年4月24日，在百度技术开放日上，李彦宏再次现身，并推出了“百度大数据引擎”。简单地说，“大数据引擎”是对大规模的数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理的一套系统。通过百度的深度学习技术和数据建模技术，能够让数据分析变得更实时和精准。
大数据引擎可以干嘛
举几个例子可能会让你更清楚百度大数据引擎究竟是什么。
许多政府部门拥有海量大数据——大数据经典之作《大数据》也是在讲美国政府的大数据。但政府部门几乎都没有大数据处理和挖掘技术。交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据，公安部门有大量的视频监控数据。如果这些数据与百度的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用百度大数据引擎的大数据能力，则可以实现智能路径规划、运力管理、流感预测、疫苗接种指导、安防追逃等等。
百度早在2010年百度就同中国政府的相关部门展开合作，尝试通过大数据的挖掘管理，分析实现流行疾病预警管理。如今，在百度的技术支持下，中国不仅可以预测流感，还开始预测包括肝炎、肺结核、性病等4种主要疾病，并且未来的预测将从现在的4种扩展到30多种主要疾病，这种前瞻性的预测将为政府综合治理能力的提升创造条件。
许多企业也拥有海量大数据——通信、金融、物流、制造、农业等行业。不过，它们几乎都没有大数据能力，坐拥海量数据却一筹莫展。这时候如果能够应用百度大数据引擎，则可以对海量数据进行可靠低成本的存储，进行智能化的由浅入深的价值挖掘。在百度技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用百度的大数据能力加强消费者理解和预测，细分客户群制定个性化产品和营销方案。
可以看出，大数据引擎的输入实际上是百度拥有的大数据以及行业已有的大数据，而输出则是各种行业应用成果，也就是大数据的“价值”。
联合国也稀罕百度大数据
8月，联合国与百度宣布启动战略合作，共建大数据联合实验室，这也成为联合国开发计划署在全球范围内首次携手科技企业建立大数据实验室。据悉，联合国开发计划署与百度大数据联合实验室的目标是探索利用大数据解决全球性问题的创新模式。
近期，联合实验室的工作重点将会聚焦在创新项目的研发，并利用百度的大数据技术，对行业数据进行分析加工及趋势预测，以更加科学地为联合国制定发展策略提供建议。现阶段，实验室的研究重点是环保、健康两大领域，未来还将针对教育、灾害管理等人类发展的众多议题展开深入研究。
就大数据本身而言，一方面，大数据是在掌握海量数据收集存储和处理的技术基础之上而产生的一种判断或预测的能力。另一方面，当前存在的大部分数据都是由不同的企业、不同的服务搜集到的，也就是说都是在孤岛上捕捉的，由于数据智能技术缺失、数据管理与挖掘技术缺乏，以及数据存储与计算规模瓶颈，潜力巨大的大数据资源无法落地实践，因此亟须打破这种“信息孤岛”。
既要保证数据的质量，又要能打破“信息孤岛”，就需要有百度这样一个跨行业的数据共享平台来打破产业链各个环节的竞合平衡，并且有政府或者非政府组织这样中立的第三方机构参与，将更有助于构建更具全局性、普惠性的大数据生态体系。
百度携手联合国开发计划署共建大数据联合实验室，不仅为可持续问题提供解决方案，更为建立持续跨界合作营造了全新机制。
大数据联合实验室以全球共同关心的污染、疾病预防、教育不平等、贫困等重大问题作为大数据的应用目标，通过技术创新与国际合作，探索大数据对于社会民生，乃至全球的可持续发展问题的解决之道，这是百度多年来在大数据、机器学习和人工智能等未来关键技术领域的创新和积累的结果，也是百度利用核心竞争力践行社会责任的一次崭新尝试。
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