《安全自動化》：近兩年，大數據成為熱詞之一，您如何看待大數據？大數據在我國所處的階段？

　　潘新春：據美國麥肯錫咨詢機構在其一份關于大數據的研報中指出，大數據已經對美國健康醫療、歐洲的政府公共管理、個人位置數據、美國的零售業及制造業等五個部門產生了重大的經濟影響，其中在公共管理領域，每年產生約2500億美元（約合1.5億元人民幣）的潛在價值。從上面的數據可以看到，大數據的力量是巨大的，它能夠為行業帶來創新型的業務并創造價值。所以，我們應該去積極探索和應用大數據。你會發現，大數據的真正魅力在于預測，它可以通過對海量數據的分析來預測事件的發生，從而可以做出相應的對策。在我國，大數據還處于初級階段。當前，“大數據”一詞越來越火熱，這是一種新技術發展的必然過程。在發展初期，必然會涌現大批的企業來追求大數據，有的用大數據來解決實際的問題，有的用大數據來進行包裝，有的甚至拿大數據當一個噱頭。但隨著技術的發展，會有一個洗牌的過程，大數據的溫度也會逐漸降下來，并趨于理性，同時，大數據也會被真正有效的運用到業務中去。

　　《安全自動化》：據您了解，目前有哪些企業在重點關注大數據？具體推出了哪些可行的解決方案？是否有落地應用案例？如有，請詳細介紹。

　　潘新春：當前，越來越多的企業開始關注或運用大數據，而互聯網、電子商務等企業是其中運用最成熟的，如Google可以通過幾十億條用戶的搜索指令來預測美國流感病毒的爆發，可以通過上萬億的語料庫來翻譯幾十種語言；亞馬遜可以通過用戶的消費記錄來分析用戶的喜好并推薦書籍；淘寶可以根據用戶的消費記錄而精準地投放廣告。除了互聯網企業，其他企業也在積極探索大數據的應用，如零售巨頭沃爾瑪，它通過分析美國的用戶消費記錄，發現颶風來臨時蛋撻的銷量會增加，所以當颶風來臨時它把蛋撻和颶風用品放在一起，以方便用戶選購；電力行業的天機科技，通過對用戶用電行為信息的分析，實現優化電的生產、分配以及消耗；安防行業的?？低?，通過將大數據技術運用于智能交通，可以大幅提高海量數據的檢索、分析效率。總之，在教育、醫療、金融、安防、物流、交通、電力等行業中，已有大量的企業涉足大數據并已有了初步的探索和應用。

　　《安全自動化》：目前，您認為哪些行業是大數據應用進展較快的？具體產生了哪些實質性效果？接下來的1-2年內，大數據還有可能迅速應用到哪些行業？為什么？

　　潘新春：大數據最初運用在醫療、天文等領域，用于基因排序、天文計算，后來慢慢向其他領域輻射，當前在互聯網、電子商務等行業中發展的最為迅速，原因很簡單，首先它有海量的數據，其次它能產生價值。從上面的例子也可以看出，通過大數據，可以為用戶帶來全新的體驗，可以為決策層提供決策支持。接下來的幾年之內，大數據會向更多的行業滲透，如教育、醫療、安防、物流、交通等等，這并不是偶然，而是一種必然的趨勢，原因有以下幾點：一、數據的爆炸式增長，沒有數據無從談起。隨著智慧城市的發展，數據量會越來越大，從而對傳統的系統產生沖擊，甚至會使傳統系統發生癱瘓，在這種情況下，大數據會以救世主的面目出現；二、大數據能夠產生價值，這一點非常重要，不能為了大數據而大數據，而在這些行業中，大數據確實是可以產生價值的，比如在醫療行業，通過海量數據的分析能夠預測疾病的爆發，在交通行業，通過海量數據的分析能夠預測交通事故的頻發地點、頻發時間，而這些預測在以前的小數據時代是無法實現的。當然，這些業務的實際應用還需要更多的探索。

　　《安全自動化》：針對大數據業務，現階段是否有成功的商業模式可供借鑒？

　　潘新春：當前大數據的商業模式主要有以下幾個方面：一、為企業的生產經營服務，如沃爾瑪通過消費者行為分析可以知道應該在何時上哪種產品并放置于何地，如亞馬遜的書籍推薦服務、淘寶的廣告投放服務，這些可以為企業決策層提供思路，提高經營效率；二、為最終消費者服務，如Google的翻譯服務、Farecast的機票價格預測服務，這些服務可以吸引大量的用戶；三、提供數據服務，將數據作為資產進行出售、租賃，如大眾點評網，它向第三方開放數據接口，授權其他企業訪問數據信息；四、大數據方案提供商，這部分企業本身沒有數據，但是有大數據相關技術，可以為客戶提供大數據方案、咨詢，如IBM、Intel等公司。當前涉足大數據的企業主要是以上幾種商業模式，當然，由于大數據還處于起步階段，更多的商業模式還可以進一步探索，關鍵是大數據需要真正落地并創造價值。

　　《安全自動化》：如何將大數據作用于安防行業？傳統安防廠商在大數據這塊所扮演的角色主要是？取得了哪些成績？

　　潘新春：在安防行業中，大數據還處于初級和探索階段。但是，隨著數據量的不斷增大和集中，對大數據的需求會越來越迫切。首先，利用大數據來解決處理海量數據的效率問題，這也是當前最先需要解決的問題，比如海量卡口過車數據的檢索、統計分析；其次，利用大數據，從海量數據中挖掘出有價值的信息，這一點也更能體現大數據的價值。在安防行業中有大量類似的需求，如環境污染預測、交通事故預測等等，及早發現可以及早應對，降低或避免損失。對于傳統安防廠商來說，其扮演的角色是方案的提供商，它會把大數據包裝進整體的方案中提供給客戶使用，如?？低曁峁┑慕煌诖髷祿鉀Q方案，它能夠解決由于海量卡口數據的沖擊而引起的效率問題。

　　《安全自動化》：大數據給貴公司帶來的影響？貴公司將怎樣去迎接大數據這么一個機遇和挑戰？具體會怎么來規劃和布局在大數據這一塊的發展？

　　潘新春：在大數據的浪潮下，?？低曇苍诜e極地探索并有了初步的應用，主要應用在3個方面：海量卡口數據的高效檢索和分析，人臉數據的比對分析，案事件數據的分析。對于?？低晛碚f，大數據是一個機遇和挑戰，應該敞開胸懷去擁抱它，它可以提升企業的價值和競爭力。具體來說，?？低晻谝韵聨讉€方面進行規劃和布局：一、人，對于這種新興技術，人才顯得非常重要，要引入和培養一批精通大數據的人才；二、技術，在大數據領域，需要有自己的核心技術，在行業中具備競爭優勢；三、標準，能夠積極參與到標準組織中去。大數據的發展，標準顯得尤為重要，因為大數據需要有豐富和海量的數據，如果沒有標準化，那么必然會存在一個個的信息孤島，給大數據的發展帶來阻礙。

　　《安全自動化》：傳統安防廠商與IT廠商在大數據這塊分別有哪些優勢和劣勢？為抓住大數據商機，貴公司是否有計劃或已嘗試，與其他安防廠商或IT廠商開展合作？如有，具體是哪些？

　　潘新春：對于安防廠商來說，它們更懂業務，更清楚用戶需要什么，更清楚當前系統或方案碰到了哪些問題急需解決，但是安防廠商對大數據技術本身的掌握并不夠深入。而對于IT廠商來說，它們對大數據技術本身研究得很深入，但是對業務需求了解不夠。所以，針對這樣的現狀，安防廠商與IT廠商的合作也就順其自然了。海康威視就與Intel展開了很好的合作，Intel提供整套Hadoop方案，?？低暬贖adoop框架進行開發，為用戶解決相應的問題。

　　《安全自動化》：您認為在大數據推動中，還有哪些阻礙或需要克服的問題？（如制度、市場、產業鏈、人才、信息安全等）

　　潘新春：在大數據的發展過程中，會碰到許多阻礙和問題，特別是現在還處于發展的初級階段，會顯得尤為困難，主要體現在以下幾個方面：一、標準，就我國當前的狀況來說，標準不夠統一，存在大量的“信息孤島”，給大數據的利用造成極大阻礙；二、數據開放，某種程度上說，這是由我國的制度造成的，由于受政治、行業壟斷、商業利益等影響，數據開放程度非常低，這也給大數據的深度應用造成極大的壁壘。在美國，政府建立了開放數據平臺Data.gov，將社會公共數據公開在這一平臺上，截止2012年12月，已經有37.9萬組包括地理數據在內的原始數據，橫跨180個政府部門或下屬機構。基于這些公開數據，政府已經開發了1264個應用，社會開發了236個應用，其中有關于健康生活的、關于高校使用能源的、有關于教育的，人們在智能手機或電腦上都可使用。所以，數據要開放、要共享，中國的制度首先得做出改變；三、市場，當前市場上，大數據真正落地的很少，很多還是處于實驗室的探索階段，如何讓大數據能夠真正落地，還需要不斷地探索。對于大數據方案提供商來說，需要建立起客戶的信心，讓客戶看到這是成熟的技術并能帶來價值；四、人才，大數據的深度應用需要有高端的人才，特別是數據的深入挖掘，需要大量的建模和分析，即所謂的技術型人才。還有商業型人才，他需要將大數據的價值真正轉化為商業盈利。有專家估算我國的大數據人才缺口達到100萬。所以，培養大數據相關的人才，是當前的又一緊迫問題。

　　《安全自動化》：您如何看待大數據在安防行業的應用前景？何時能真正滲透到各行各業？

　　潘新春：大數據與安防行業已有了初步的結合，就像上面提到的海康威視的大數據應用，實實在在解決了當前的一些問題。放眼長遠來說，大數據在安防行業中的應用會越來越深入，特別是安防涉及到公民財產、人生安全，大數據的作用會顯得尤為重要，比如如果能夠利用大數據來進行案事件預測、交通事故預測，那么就可以根據預測結果提早進行預防。所以說，在安防行業，大數據的應用前景是光明的，還有很多事情可以做。至于大數據何時能夠滲透到各行各業，其實，就當前來說，許多行業中都已涉及到大數據，只是大多是一些初步的應用。至于何時能夠深入應用，就像上面提到的問題那樣，需要先克服那些問題，建立起豐富而海量的數據集，進而可以進行大數據的深入應用。