嘉宾演讲PowerPoint:


(应嘉宾要求,部分嘉宾和演讲内容不含在下面的纪实中)

 

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刘亚霄,神州租车CIO

刘亚霄:各位嘉宾上午好,我是神州专车的刘亚霄,现在跟大家分享一下作为未来智慧交通的看法,题目叫做“无人驾驶和智慧交通”。这个题可能大了一点,我从另外一个角度来讲一下城市如果有无人驾驶,它将来的模式我们怎么从现在专车租车未来的出行走到无人驾驶等等的方式。

首先我们来看一下为什么城市要做智慧交通?其实这是一个城市化的必然之路,这就说明在中国的城市化的进程当中,正在不断的加大这块,因为扩大一环就会从空间和时空上增加了交通出行的便利。我们经常听说我们这个平台有多少,北京的一天差不多有一亿的交通量,而这个进程现在来看是不可避免。为什么呢?中国的城市化在发展,全世界的城市化也在发展,大家已经放弃了农业社会自给自足的模式,而是利用新的基础设施做后面的未来的在城市里面生活的各种各样的,所以无论是衣食住行,无论是政府服务还是公共设施的交通的支持,还是教育,还是医疗、教科文卫等等这些都是这样的。

在正常的城市化进程当中,你怎么把这个挑战有效的实现呢?在任何的一个出行过程当中都会遇到很大的问题,如果你今天出行目标,有可能你要的是一个专车服务,他要的只是一个公交车的服务,比如说早高峰,你只要要求从这里能及时到公司就可以了,所以你坐的是一辆夏利还是一辆迈巴赫,不可能为了坐一辆迈巴赫而等40分钟。如果晚上或者周末我要出去参加一些聚会,我要参加一些展示活动,对我来说很重要,可能一辆迈巴赫给我带来身份上的认同感包括社交上的作用很大,我有可能需要换一下装备。在不同的需求情况下,对出行的体验是不一样。包括你坐什么车都会有不同的体验,你在周末的时候,我可以在通畅的情况下尽量的坐一点好一点的。听起来好像众又难调,我这里有两个因素。第一个因素我们叫做城市出行的总体成本,我们把每个人的成本都算上,我们希望是最优的,最优的是说你改变任何一点都会使成本显著的增加,但是并不代表他在全时段当中最小。

第二、用户体验大家应该会有感受。你觉得应该怎么样最快出行?那就最快出行无外乎是两个,一个时间,一个是金钱。为什么现在拼车在城市当中是有的,而专车在城市里面是有的?他就是用户体验的不同,从时间上来讲拼车的时间显著超过专车,因为从二环上接你回到二环,这个时间在北京就是15分钟,15分钟如果你认为这15分钟是可以等的,在我的范围之内。他只要4块钱,坐专车是40元,那你就坐拼车。如果一个人宁愿在车上工作,我还可以很方便的睡觉,在公司太忙了,我不愿意花36块钱的成本,那你就找专车,这就是这两块的平衡。

我们现在遇到最大的问题是什么?这好像有一点抽象,这个车在空驶状态,怎么去平衡呢?我相信如果用我们的平台叫出租车,我要从机场到望京一定没有抢单,但是反过来从望京到机场一定会有人抢单。如果你是在街上叫一个车是有机会的,在机场更是有机会坐出租车回到望京,出租车的司机一定会说亏了,你得多给我点钱。影响成本的最大因素是什么呢?是司机。

第二个我们在做派单的时候,大家都希望接单一分钟就到了接我,但是这里面有很多的半径,有需求半径、供给半径等等。这个里面涉及到什么问题呢?就是资源调配的作用,如果这个车是司机开的,所以订单少的地方的人就会不一样,订单少的地方,举一个例子,比如说在昌平坐一个车,但是不会有很多的司机在昌平的,为什么呢?他在昌平找一个单子的机遇远少于在金融街的机遇。怎么能把订单的半径、需求的半径和司机的运行的空间结合在一起,这又是城市智慧交通的问题。所以大家发现在人、车、司机整个的半径很难最优化,最大的问题就在于我们有司机的调度。

大家看这是我在神州专车做的一个架构,大家可以看到我们有一套最核心的专车的调单系统,里面很重要的除了需求等之外,还有司机,我们列了司机需要做的几个事情,第一个司机要接单,如果是B2C的还好一点。另外一个我对司机行为要有监控,也就是说我要想办法激励他多接单。我也要考虑到司机不能太累,我还要对他的驾驶行为进行一下优化,所以我在这个过程当中很大一部分的精力都放在了通过管理激励管理司机这块,所以这也是大数据模型。所以从长远来看,我们认为未来的出行模式一定是无人驾驶和技术,我们从单从技术加业务来看,从运营的角度来看,如果我们是没有司机的一个体系,我就可以不考虑司机的疲劳驾驶,不考虑司机在路上结单的成本,不考虑在管理过程当中他会有不确定的服务管理水平的影响,我就可以很公平的分配我的资源,同时能够管理未来的空间。听起来很好,但是要实现还是很重要的,第一个是车的配置的需求,第二个是乘客怎样找到你的车上下车。所以在这个过程当中有很多的实践,包括有很多的算法。

比如说大家听到的竞价,同样在一个区域内很难打到车,比如说这个司机我想打车,相当于拍卖,谁出的钱多就能打到车。听起来很有意思,但是实际上经过我们实践发现,实际上如果你想真的再一个区域内竞价,这个区域只对已经在这个区域内的司机使用,因为他能拿到更多的收入,但是对于周围几公里开过来的不是那么好的,因为他会发现当别的地方的司机开10公里过来需要30分钟,这样竞价就会变了,所以司机不会冒这个风险来做这块,只有当无人驾驶的时候,司机会有效的屏蔽了需求之后才会有。你多出了钱,为什么还打不到?你不知道出多少才可以,这个平台只告诉你2.5倍,2.5倍打到车心里是不爽,不能保证2.5倍的情况下一定能打到车,神州是这样算的,就像北京摇号一样,到最后还摇不到这个车,因为摇号的人太多了。

第二、需求预测,说起来城市的需求很复杂,实际上我们把画成一公里,规律是的,基本上在每一个区域的变化不是很大,只有发生重大情况下,可能会有不同的。在一般的方式下是相同的,所以我们对整个城市环境做了一个预测,知道哪一个地方的单子,我们是根据你的需求,我在这个区域内十分钟之内车辆怎么开。同时我在用动态的方法不断的计算,预测下一个15分钟的车辆,这个方式也是节省资源配置和时间的成本。

还有一些变化,如果全是无人车,北京的小区模式,无人车有可能开到你的小区楼下,因为小区道路,包括小区道路的管理目前在法律上是独立于《交通法》之外,所以怎么开实际上都跟《道路交通法》处理方式不一样。我们探讨无人驾驶会采用什么样的模式呢?我们叫做密封模式、蜂巢模式。因为你是无人车,现在停车场假设能停十辆车,里面可以充电、车辆擦洗等等服务,它出来的时候是有路径规划和固定的前进模式,我们考虑到最多哪一些乘客上车的地点,哪一些地方最方便上车的地点,根据效果来看节省15%的时间成本,所以未来的无人车一定也是这样的。

理论上来说,我们希望把车厂、地图、交通系统等等联系在一起,让大家共同的来在这里去做很好的发展。我们可以在无人车上装上一些系统,每个系统看到的东西就可以传到别的无人车上,这样防止出现再事故。我们现在车上有这种数据,如果大家有兴趣可以了解一下。我们要做什么呢?比如说2是一个无人驾车的,所有的无人车都是在欧美训练的,你能识别快递三轮吗?所以我们在国内有很大空间去做的,我们希望在这里面进行联合,能在今年研究出怎么识别出快递三轮。

基本上希望未来的智慧出行是基于智慧车辆新能源车辆制造。第二、我们会建立一个无人车队,在智慧交通的模式下建立,整个体系模式的出行很基础设施网络。用户的反映是移动互联网化体系的出行需求体系。最后希望能够在我们整个数据管理体系上比别人做出更多的创新,这就是我们未来的出行的架构组件,谢谢大家。

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张雪峰,饿了么CTO(演讲内容略)

王璐:谢谢张总。下位演讲者是讲智慧医疗,吉贝克公司的刘世平博士。欢迎!

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刘世平:非常感谢!我可能跟在座各位一样,也是从海外回来,我回来时间可能比大家长一点,我已经回来大概14年时间,我是2002年,到IBM工作,回国内创业。

今天主要讲两个概念,讲完概念之后再跑PPT,智慧医疗,老百姓最关心问题是衣食住行,刚才张总讲的吃的问题,前面刘总讲车和行问题,智慧医疗来讲,几个很重要,一个是医院,第二是药,现在我们国家大部分医院还是公立医院为主,医院里面很重要的问题,就是政府在做规划,我们现在怎么做,我们最主要做大数据,大数据,现在在浙江省郧阳市,县级市,做这件事,怎么做?其中很重要的问题,解决医疗,大数据做三个服务,第一个服务是什么?服务城市里面的市政府,以及各个委办局工作,第二个服务是什么?服务城市里面的企事业单位,第三个服务是什么?服务好城市市民,服务好市政府,只要统计规划,以及监管方面,服务城市企事业单位,主要是收集城市所有数据,包括工商、税务、海外,然后公安、医疗、卫生、教育等等这方面的数据。

我们所有企业进行评级,评完级以后,然后带动的是银行、金融机构,服务这里面的中小微创新能力企业,同时带动保险业务的服务,以及诸如此类的理财业务服务,服务好城市市民,跟今天密切相关,怎么从医疗来做?城市里要把医疗做好,医院分配和城市人口结构非常重要。我们的做法很简单,第一件事情把城市所有医疗设施这样一个涂层做好。这个城市里面有多少医院,每个医院有多少床位,大概接受是什么,医院服务对象和性质什么。这个基础之上,我们干了一件事,房管所数据和人口整个分布情况,以及计生国安数据,人员基本结构。比如小孩还是比较多,一定希望有儿童医院,离儿童医院近。围绕每个医院周围,干什么?计算它比如说步行五公里、两公里之内,或者开车5分钟、10分钟,现在百度也好,高德也好,这样的系统结合,可以快速决定,开车5分钟,10分钟之内,居住的人员的情况,大概这样一个价格。所以围绕这样,可以帮助城市,规划未来医院、医务所等等配比和设置。这是智慧医疗其中一件事情。

还有一个很重要,除了医之外,很重要的工作是什么?药。药在中国可以说是非常复杂的过程,因为是严格监管行业,美国友FBA,中国食品药品监督管理总局,有一系列的方法。我们在广东,广东的广州,我们有一个整个互联网医药的配送机构。我们现在在做的是什么,希望药厂到物流配送中心,以及药店,到最后老百姓,这道体系架构全部打通,解决药怎么快速及时配送。

过去一年多时间里,很多朋友,有的在东北,有的在蒙古,包括昨天有一个朋友在台州,他太太在台州住院,要找药,昨天下午4点钟已经把药发出去,医药和大数据怎么有效结合。

大数据基本概念,大书记是一个实实在在的解决很多问题,数据第一个核心思想,数据量大。这张PPT我非常喜欢,各种场合用。大数据我的理解,更广泛、更加深入的一个数字化,全社会范围互联互通,数字化是一种思维方式,做决策的时候,我们考虑用数字帮助我们做决策,很重要的互联互通,今天在座各位,通过智能手机,已经体现了有效连通。

大数据是一个逐渐发展过程,最早大概1987年左右。当然这是比较早,60年历史。大数据,数据仓库概念提出,并行计算概念,应该在1987年,美国,90年代IBM提出数据挖掘,90年代末,提出新概念,商业智能。2011年麦肯锡系统提出大数据概念。

我特别喜欢三个词我们国家目前整个发展战略密切相关,第一个讲创新,第二个关键词竞争,第三个是生产力。这是大数据里面真正核心。现在各行各业,全世界都作为战略资源,包括纽约时报、金融时报、华尔街日报等等,提出大数据作为发展资源。企业应用分成几个不同发展阶段,ERP,CRM,再到今天大数据。

存储技术快速发展,计算能力以及分析能力发展过程。现在大部分数据是行业内部数据,就是结构化数据,现在泛互联网数据用的比较好。很重要一点,来自机器数据,互联网主题架构,围绕大数据产业链,基本上哪些方面,可能有数据产业部分,数据整理、租赁、销售,分发技术、分析技术,存储技术,等等体系架构,能做到卖信息、卖知识、卖数据等等。

数据怎么分类,人跟人之间交流,社交网络,人跟物体交楼,物跟物交流。从数据产生源头。获取方式有准实时、非实时的,数据从技术角度,结构化、半结构化,传统数据结构化。

推动发展到今天大数据这么热的时候,很重要几点,移动设备,每个人是大数据使用者、生产者,云技术已经非常成熟,社交化,最主要的是应用,特别强调一下圈子分析,金融机构应用非常广,社交圈子的东西,以及企业圈子已经用的非常好了,大数据几乎已经用到我们各行各业。交通最早应用零售,沃尔玛,美国快餐店,麦当劳快餐组合,1996年IBM团队做快餐组合。最早卖书,IBM团队做体系架构。医疗、零售、金融,我们国家做的最好是金融和电器。

当你拿到一个项目,怎么样做好大数据项目,第一件事情就是建立数据交流,非常重要,整个语言统一。建立数据质量,数据质量,大数据时代,不仅仅是数据完全正确,三个不同维度,及时性、准确性和完整性。不能老数据、过时数据,数据必须完整,客观描述,第三才是准确问题。数据质量非常重要。

数据共享,非常难,今天每个城市推智慧城市,推数据共享,最大困难依然是数据。共享不单单数据标准,技术都是非常好,最大问题是思想问题。非常难解决,数据本身预示着权力,对这件事情本身控制。

每个城市推动过程,碰到最大问题就是数据库。另外一个很重要就是分析能力,简单地讲这个概念。大数据真正核心,怎么样把数据里面有用信息提取过来。行业知识,运用到决策当中去。获取信息方法分成四类,报表、统计分析、多维分析、数据挖掘。大为分析颠覆了传统。数据挖掘,上世纪93、94年,IBM系统提出来。现在一系列的算法,我在1999年出的一本书《数据挖掘功能、算法及典型应用》,科学院、中科院普遍教材,按照不同方法进行分类。

医疗问题是成本问题,美国整个医疗占15%,这样一个体系架构。我们国家面临老龄化问题,医疗产能巨大,这里面举了一些例子,医疗大数据价值,在美国据说每年大概三千亿,相当于GDP增长了0.7%体系架构。

医疗行业数据,数据量增长非常快速,尤其是医疗影像数据,这是非常快速的体系架构。医疗方面问题,一个是资源问题,参与主体比较复杂,尤其我们国家,信息不共享,这是我们国家目前医疗面临最大问题,A医院拍的片子到B医院,不要,必须重新拍。电子化、信息化非常重要的医疗方面的问题,怎么解决这个问题,利用大数据方法。大数据在行业应用,医疗属于领先体系架构。

数据主要来源,包括患者档案、医疗机构、制药企业等等,所以医患和药,这是围绕这样一个体系架构去做的。它本身数据要求周期比较长,一般按要求时间很长,这里面各种各样一些数据。解决方案,本身基础是什么?这是数据架构。

利用大数据架构,分析五大成,17种,临床、操作、定价问题、付款问题、支付问题,研发以及新的商业模式,体系架构。

制药行业,临床决策,费用报销等等,这样一个体系架构,医疗行业应用面非常广。

我帮摩斯制药做的糖尿病,预估一个人7到8年之间,哪些人做得糖尿病概率比较高。目前在广州做肝病的预估。这种方法,初级医生、中级医生预估效果好。现在到医院看病的时候,经常发现医生通过互联网查病历去治,这是大数据带来的价值,用这样一个方式。

泰康保险数据,寓教于乐,求关爱,发红包,买一个保险号,交一元,邀请我的朋友交钱给我,帮助我买保险,效果非常好,几周时间,大概卖出了很多份。因为收到很多保费。

现在在广东,利用数据分析和产业链,从厂家、配送商到药店,我们正在打造F2B2b,F指厂商,配送物流体系架构,到药店,还有2C体系架构。

举一个简单例子,广州黄埔医药,免取小型连锁字形设仓库成本,成本降低非常重要的。通过流通,对各种各样的数据分析,掌握药物位置、品类、库存等。现在我国家医药浪费很大,很多买回去的药,到时候不用。有的药店,有些地方好的药店过期了,没有卖掉,浪费非常大。通过这样体系架构,解决这样问题。

以前叫互联网+医药,现在医药+互联网体系架构,这里面很重要的一点。

现在我全力以赴做的一件事情,把物联网可穿戴设备,和大数据,以及医疗健康体系架构,正在做这样一件事情,福州大学互联网系,复旦大学计算机系,西安交大通信工程学院。很重要一点就是标准。

98年开始做几件事情,最得意两件,跟中国人绝大部分息息相关,人民银行征信管理系统,98年回国,已经千家万户,老百姓都有关系。第二是2003年,一直推到2008年推动中国新一个报付数据标准,SBRI。已经被采纳了。领头国资委、税务总局等等国家标准。证券交易所信息披露,科技三百信息披露,社交基金信息披露,公募基金、私募基金,所有架构、标准完全被采用。第三是医疗标准体系,在座各位,比方说我们的血压,血压人都认为80到120是正常的,但是一个20岁的年轻人和60岁的老人,现在这种标准都是80到1200,明显不对,生活的地区,跟饮食习惯有关系,高度不太一样,饮食习惯不太一样,所以组织我们国家食品药品监督管理局,医药研究所,还有医生,上海交通大学附属医院,重新梳理和建立标准体系。

梳理出来,根据你的年龄段、地域,建立优、良、一般、较差、很差。建立这样一个体系架构。回过头来以后,中医、医生建立了一个这种情况下,严格进行怎么样的保健体系架构。通过互联网可穿戴设备,直接检测。这个东西已经做到了,包括血压、血糖、血脂,包括孕妇胎儿心跳。已经做到了。这个东西结合起来,长期接入,配置大数据标准体系,配置所有给你的保健方面的建议,所以这是大数据、物联网跟智慧医疗结合。

我的报告就到这里。谢谢!

王璐:下一位是国家农业信息化工程技术研究中心主任、研究员赵春江,有请赵主任。

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赵春江(演讲内容略)