惠普实验室首席架构师：数据是企业的核心竞争力

腾讯财经讯 9月18日至20日，第十二届夏季达沃斯论坛（世界经济论坛新领军者年会）在天津梅江会展中心举行。本届论坛主题“在第四次工业革命中打造创新型社会”。腾讯财经全程直播本次论坛。

在计算的未来分论坛上，惠普实验室首席架构师Kirk Bresniker表示，数据就是一种机遇，只要你的分析能力提高了，你的竞争力也会相应提高，因为通过有效的数据分析，你可以对各种各样的任务进行新的优先顺序排序，你会知道哪些事情先做，哪些事情后做。可以说我们现在进入了一个超具竞争力的数字企业环境当中。数据就是企业的核心竞争力，他们一定会在所有的生产环节、客户环节，或者是运营环节想尽方法收集尽可能多的数据，数据只要收集得越多就会和新机会连接得更紧密。可以把企业的核心能力更好的运用起来。这些企业可以更有效的去分析这些数据，做出更明智的投资决策，或者是提高企业的变现能力。

以下为Kirk Bresniker发言实录：

主持人R.May Lee：各位下午好，欢迎大家来到我们的科技区收听我们今天的演讲，今天我们请到的嘉宾是惠普的一名曾经的工作人员，当然他现在也在惠普工作，已经做了30年了，而且他也拥有28个专利，今天我们也是很荣幸可以邀请他来和我们分享在这个全球计算领域的一个的变化，下面邀请kirk Bresniker。

kirk Bresniker：谢谢主持人，可以说我们现在身处在一个变化最快的时代，这是一个前所未有的时间段，这话对吗？其实不对。我们的父母，我们的孩子说过这样的话，他们的孩子也会说这样的话。其实，我们觉得创新和技术的采用率是呈曲线关系的，也就是说我们每次一创新我们的发展速度就会更快，所以我们如果是以这种曲线作为预测基准的话，得出的结论一定是非常糟糕的。什么叫做所谓的爆炸性增长呢？我们要如何用数量来理解这种增长速度呢？这个就是一个在象棋盘上放米粒的故事，一个国王就曾经给一个相士出过这样问题，相士就说你把一粒米放在这个格阁上，然后再把一粒米的平方放在这个格上。国王同意了，最后发现得到的米粒的数量可能要1000年才能种出来，所以就是告诉大家，一旦实现几何式的增长，爆炸的速度就会很快。

我们发现这个曲线一开始是平缓的，最后突然的上升。这个可能是线上的增长，但是人类的发展，社会的发展是不断变化的，我们的发展越来越快。从一开始的时候我们是处于曲线的前端，然后就会有一个错觉，我们的发展是比较平缓的，可能实际上越到后期速度就会慢慢上来。当然也有人同意到真正最后期发展的速度会慢下来，这是物理的规律，最后总会到顶，触顶之后就是一个很平缓的趋势。在那个时候食物和能源都会耗尽，所以人类不可能再维持这样高速的增长，无论我们还愿意投资多久，只要资源耗尽，我们就需要重新踏上一条新的曲线。

总结来说人类的发展由三方面构成，规模、速度和到顶，这个对我们的计算能力也是一样的。过去70年人类依靠快速发展的计算能力实现了社会的再创新和再定义，经历了这样大的革命之后，我们发现信息技术其实都符合这条曲线发展的形态。在经历过快速爆炸式的增长之后逐渐平缓下来，在2010年在惠普就做过这样的研究。如果现在的这个技术都在不断的被新技术取代的话，对于人类来说意味着什么？我们是锐利进取，采取新的技术，还是说抱着固有的这种老技术，希望可以把技术更新换代的速度放缓一下？

我知道我们行里面有比较出名的像摩尔定律的一些规律。也就是说技术都是不停更新换代的，只要有成熟的技术出现之后总会有下一代的迭代出现。我们现在做事情的方法放到将来来看就是非常过时的。比如说看一下编程，只要会编程就可以控制整个局势。编程也可以演进到培训，什么意思呢？只要我们现在的数据越来越多，就有越来越多的人都会编程，会编程就可以培训更多的人去学会编程，第二个要点就是摩尔定律。这个摩尔定律是半导体行业当中一条不断的进率，从摩尔定律我们就可以推到新的物理学，包括各种各样的子学科，包括量子学，它会吸引更多的人加入和参与。

曾经我们的重点是放在收集数据上，我们未来可能会遇到一个两难的境地，就是我们现在常说的数据中心，可是实际上数据不是呈一个中心的状态汇集的，而是分散的状态汇集的。所以可以说数据是无处不在。我们也会从这种假设性的管理方法转变到新的管理方法，过去我们一直是以假定推断的方法来设定我们的公司战略。我们需要那种比较判定式的管理方法，就我先阐释我的目标是什么，然后再以这个为最终目的，逐步的设置我们的战略才能够一步一步往前走，实现最终的目标。

曾经有人说，记忆是高速计算能力最大的桎梏，但是现在已经不是这样了。因为现在计算机的硬盘，它的内存可以扩展到非常大的这样一个尺寸，所以说，这也等于赋能了非常强的计算能力。可以说现在的电脑内存是可以扩展的，而且它的能效也很高，像我们公司内部会有很多信息和数据的交换和交流，所以我们就采取一个非常前瞻性的模式。无论是核心运营，还是在云上的这些运作，我们都把这些数据收集起来，分析，然后产出一个前瞻的结果。通过机器学习，再加上这些数据分析的结果，我们可以做出更进一步前瞻性的判断。过去我们公司在设定目标的时候，通常都是进行一般通用型的目标设定，但是现在我觉得我们是需要去把这个目标更加具体化。

我们要想好我们做这件事情的目标是什么。就是我们现在要把这些我们的容忍度对于一些浪费，或者是低效的行为容忍度要降低，同时我们要把权力下放，下放的方式很多，可以通过智能化和区块链。这样做的一个目的就是可以把一些加密，不公开的信息把特公开，提高它的透明度。提高它的可持续性和效率，最后创造更加公平的企业环境。曾经公司也会比较关注一些专利和专有技术，但是现在我们提倡的是一种开源的软件，欢迎各种各样的人才加快开放的体系为我们做出贡献。

最后我想说现在我们的数据可以说已经是成为一个负担了，但是我们要转变这种想法。虽然现在的数据非常非常庞大，但是数据就是一种机遇，只要你的分析能力提高了，你的竞争力也会相应提高，因为通过有效的数据分析，你可以对各种各样的任务进行新的优先顺序排序，你会知道哪些事情先做，哪些事情后做。可以说我们现在进入了一个超具竞争力的数字企业环境当中。数据就是企业的核心竞争力，他们一定会在所有的生产环节、客户环节，或者是运营环节想尽方法收集尽可能多的数据，数据只要收集得越多就会和新机会连接得更紧密。可以把企业的核心能力更好的运用起来。这些企业可以更有效的去分析这些数据，做出更明智的投资决策，或者是提高企业的变现能力。

我觉得各位只要掌握了这个数据分析的能力，一定可以称为超有竞争力的数字企业。各位肯定想问我要怎么才能动员起自己的数据分析能力呢？这个问题已经讨论了好几十年了。我觉得我们要做的就是能够打破常规的思维，打破传统规矩的桎梏，了解数据的价值。

所以我觉得这个工作不仅要我们来做，还要在座的各位来做。中间的靶心就是我所认为的创新者的两难，在屏幕下方叫做遗留建筑，遗留的一些基础设施，就我希望是我们在上一代，或者发展到现在留下的基础。我们可以未来照这条曲线的规律去发展，对于那些行外的人，我希望你们可以更多看到行内来，对于不做半导体的人你可以投资半导体。现在你们应该更积极的去加快这些你们从来没有做过的行业，我觉得这是我们计算机科学的下一代趋势。这条曲线其实和刚才那条曲线一样，一开始比较平缓，最后是垂直上升，然后又开始降速。所以我觉得我们现在所处的靶心的位置就是我们刚才所说的，象棋盘第一个米粒的位置。谢谢大家。

主持人R.May Lee：大家如果有问题的话，可以提问。请问您可以不可以给我们一个例子，就是有哪些企业其实可以应用到这样一种超高连接性的企业呢？

kirk Bresniker：首先我们要理解数据所处的位置是什么，数据怎么样去把它存储在一个超大的存储器当中。其实现在大概每年都有25万个这样的数据库是相互连接的。但是我们只知道我们有这样的数据，但是这样的数据是永久保存起来的。很多时候可能它不是及时出现，那么也就是说它并不是一个实时性的数据，绝大部分的时候，在我们进行分享分析，或者是进行资本投资的决策时，你会发现我很多数据都是在回看过去的数据进行分析，并没有真正和实时的数据进行连接。在这个世界上几百万个存储器，如果我们可以把所有这些连接在一起，它的历史数据，以及它现在所产生的数据其实甚至可以返回到我们这边，为我们的设计做出一定的贡献。我们可以提取它所有的生产、制造，以及分析的数据。其实很多时候企业取得的数据是丢失的，因为它没有完全利用起来。

为什么要把这些数据丢掉，实际上这就是一笔非常不划算的买卖了，所以你要看的是分子跟分母之间的关系，我认为只要我们可以以较低的成本分析大量的数据，最后把它拼接在一起，你就可以发现，一个企业的高竞争力，恰恰就是根据它的数据的能力和数据的海量来决定的。很多人会问说我怎么样去设计这样一种体系，我如果把这个体系的设计完完全全的以人类的大脑作为建模，我怎么把所有的信息，这个平行的转移过去呢？转换过去其实是非常难的。您可能要把所有的记忆和存储器转换过去。可是我们在想这种类别的领域，类比喻来说，我们是怎么把它做到的。很多是双边的，这样一种类别情况来说，我们可能就会问为什么会把这种类别放在一起，我们可能需要的是量子物理，医学的新发现，新发明等，以及实时分析，以及所有的神经学的分析，把所有的数据全部都放在一起，把所有的科技进行一个结合。

最后，把他们融合成同样的一种技术。所有的这些东西，最后我们整合在一起你就发现这个就可以让企业进一步的创新。现在这个领域已经有所开放了，所有的人只要想要去创新，其实都可以加入到这个领域当中，现在摩尔定律已经在逐渐失效，摩尔定律彻底失效之后，可能就会越来越多人的有这个机会发挥他们的创造力。因为你发现整个曲线现在仍然是一个比较陡然向上的趋势，最后一定换放缓，甚至成为一条曲线。