第三年参加云栖大会，今年的主题为《驱动数字中国》（Enpower Digital China）, 马老师的压轴演讲围绕“新制造” 发表了“以前制造业靠电，未来靠数据“ 的观点（当然也不是第一次提了）。前几年“电商”行业的同学还在挣扎，“制造”行业的同学是不是会感觉背后一凉？

马老师的演讲可参考云栖大会马云演讲：以前制造业靠电，未来靠数据。 刚搞完 920 的大促，21 号抽空逛了一下。

驱动数字中国，为什么不是数字驱动中国呢？

数据指挥中心

📈数据可视化

在 A 区，印象最深刻的是整个云栖大会的数据指挥中心，简直就是城市大脑的缩简版，让参会人员直接感受到城市大脑的实际应用场景的那种震撼。

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天文

🌖 数据的海量处理

很疑惑为什么会有一个天文展台呢？

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img_3272 2 上面的光谱图没看懂，😭

原来，像 FAST 这样的天文台，每天有大量的数据产生，海量的数据需要有海量的数据存储和数据处理能力，这样的能力并不是所有平台都有的。

“FAST给我们带来了什么？其实就是大数据。在早期的时候，FAST产生的原始数据是38GB/秒。一天也就是3283TB的数据量。后期我们经过数据压缩和处理，数据量大约是原来的1/6，总量还是很大的。”崔辰州说。1

阿里巴巴人工实验室

🎧 数据处理 & 智能

目前阿里巴巴人工智能实验室的三个大方向有: 天猫精灵（语音智能处理）、机器人、物流车。

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目前比较火爆的产品还是天猫精灵，与之前不同的是，这次，AI Labs 推出了更多的产品，甚至连耳机都可以做到，怎么做的？问了相关同学后，原来耳机需要和手机进行蓝牙连接，再通过手机与服务器进行交互。那一些其他厂商的设备怎么投入到智能语音的大怀抱呢? 天猫精灵提供了一套 AliGenie inside 方案，相关设置厂商只需接入相关 SDK 进行软件开发即可，至于后端服务可以使用阿里云或自有云，如果是自有云，需要进行云到云的连接，最终的连接还是需要到AI Labs 的智能服务的。

人工智能，我个人最期待的无人驾驶，AI Labs 也有新消息，和常规的单车智能相比，AI Labs 基于在城市大脑的优势，很自然地有了协同计算和决策的方案，在道路上安装相关感知基站，相比传统方案，单车可以有更低的成本，而且感知基站能够有更多的信息输入，避免更多的盲区，协同带来的优势还是很明显的。在方案演示中，为了最大限度地降低安全风险，AI Labs 的智能驾驶，目前已从物流车入手，相比传统智能驾驶，可以少考虑较多因子，而从更容易落地实施。

数字农业

🌱 数据赋能农业

中国作为农业大国，近些年来，在国家政策引导、制造转型升级等大背景下，农业的科技含量越来越高了。

以下图片是阿里云 - 飞天1部 - ET 城市大脑 20 多个人的团队搞出来的一个项目。图中的设备会采集温湿度、农化肥等信息，还有上方无人机的巡航采集（硬件设置，阿里云不参与）。信息输入后，阿里云和武汉大学生物学院合作（学术合作在达摩院研究推进中起了关键作用）进行农场品的营养分析，比如检测可溶性糖分、可溶性蛋白质等，至此形成正循环，改进种植和施肥方式，提高农产品质量。

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还有高自动化的农业，比如，柜子中的无土栽培，虽然只有 4 颗，但售价可达 ￥9.9，而这 9.9 的蔬菜，可由机器完成高度自动化的、单元化地、规模化地生产。

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还有更系统化的现代化农业，结合现代科技，还有水库、滴灌、喷洒、滴喷等水循环系统，进行更为立体的农业种植。

数字教育

📖 数字赋能教育

该平板能实时记录学生笔记，并上传到服务器，老师能在线实时看到学生做题目的状态，在通过图像识别学生“笔迹”，能快速进行作业的批改。

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还有一张图片，有感而发。。。现在的小学生，这么早就在老师的带领下来参加云栖大会（老师正在介绍菜鸟的五人仓储物流运行状态），知识和眼界，将会赶超我们以及和他们同龄的人好多好多。

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零售

🛒 xx Go，无人是目标

无人售货柜，锐捷、奇点，为了突破传统自动售货的货品不够丰富的问题，都采用了开门式地自提商品，结合摄像头和重力感应，自动扣费。

   
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小马哥 x SUN MI x 思迅等零售系统，让我看到，小缝隙中也有很多机会，虽然可能不够大，但这些小点也足够一家企业生存下去。像海报中说的那样，仅仅解决换一种优惠券的派发方式（掌握消费者喜欢抢红包的微妙心理），还有将微信和支付宝二维码统一等。

   
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来一个数字化消费者运营平台

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IOT

📡 数据来源和制造者

作为一个硬件外行，做软件的我们有什么优势吗？今天突然想起，有必要这么悲观吗？其实和软件行业该有的危机感一样，硬件也正在“沉淀”，各种模块，各种传感器，拿来即用，Module as a Service~

     
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新奇的东西

放在“水里”的计算机

   
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用“水”冷却的计算机

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垂直升降和水平飞行的结合

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总体感受

以数据为生产资料，助力数字中国转型升级包括但不限于制造业、零售业、农业、教育、公共交通等等，借助各种传感器采集数据（天文 FAST、交通摄像头、土壤状态），到阿里云数据存储（DB），数据处理（Open Data Process Service，优化农产品模型、语音识别、图像甚至视频识别等），助力制造业（个性化生产、流水线监控）、教育（笔迹识别、作业批改、个性化出题、正对性教育）、农业（品控、自动化施肥、浇灌）、公共交通（城市大脑 2.0 、工业大脑）。

未来阿里巴巴，将会更注重“水电煤”的角色，打造核心技术实力，从 IOT 互联互通、以及通讯协议的制定、到海量存储技术、到海量计算能力的支持（芯片制造、量子计算），也会给合作伙伴更多的合作空间，比如合作厂商各种传感器的硬件制造，基于阿里云合作厂商的 PaaS、SaaS等，基于 AliOS、AliGenie 的车载或智能语音等等。（自己的感受，有误的话欢迎指正哈）

数字驱动中国，驱动数字中国，两者相辅相成。基于当下的推测，一个合格的 Programmer ，数字能力将会是比较大的加分项。时代变化好快，有点跟不上了。。。🤣

References

  1. 处理“天文数字”，国家天文台为什么选择与阿里云合作？