“数实融合”：智能经济与生活的发动机

　　（选自《解码智能时代2021：从中国国际智能产业博览会瞭望全球智能产业》）

　　随着数字世界与实体世界的融合，生产生活都在被数字化重塑。

　　2020年重庆市人民政府工作报告中，首次提出要建设“云联数算用”要素集群：统筹全市云服务资源，构建共享共用共连“一云承载”的数字重庆云平台服务体系；建设泛在互联的新一代信息网络体系，打造国际数据专用通道，实现网络体系“聚通”能力和国际信息枢纽地位显著提升；建设以数据大集中为目标的城市大数据资源中心，形成全市统一数据资源体系和数据治理架构；建设以智能中枢为核心，边缘算法、AI 计算为补充的超级算法能力，形成具备共性技术和业务协同支撑能力的算法中台；加快建设具有鲜明特色和创新引领的智能化典型应用，持续推动数字经济创新发展。

　　“智慧城市”的建设浓缩成“一中心两平台”（城市大数据资源中心、数字重庆云平台、智慧城市综合服务平台），并同步建设各类“智慧名城”场景应用，以推动大数据在民用、政用、商用领域的共享互通和创新应用。

　　重庆正围绕丰富应用场景，将数字技术和智能元素全面融入城市规划建设管理各个领域，打造智慧社区、智能政务、智慧交通。

　　比如礼嘉智慧公园，全面模拟展示了重庆在智能制造、智能应用、智慧医疗、新材料、科技创新等领域的成果：陪老人打太极拳的智能机械臂、云游重庆的5G自行车、AR远程手术的医疗系统、基于5G的远程驾驶系统……

　　于是我们看到，在重庆的大街上，每一条街道，每一个路灯，每一处红绿灯，都已在云端相会。住宅小区实现刷脸进小区，携带手机距离小区门禁十几米外感应解锁、小区土壤湿度低于设定值时喷灌系统自动喷水……已成为生活日常。

　　柔性显示：如何引领下一代屏幕变革

　　（选自《解码智能时代2021：来自未来的数智图谱》）

　　智能时代下，屏幕究竟具有怎样的意义？

　　如果说芯片是智能时代的大脑，那么屏幕则是智能时代的眼睛，更是智能化技术通向实际应用的窗口。我们用计算机工作、用智能教学设备学习，用手机购物，无一不是通过屏幕与智能系统进行交互。

　　但是，随着科技进一步发展，我们对智慧化的需求急剧增长，同时也对屏幕的体验感提出了更高的要求。如何打造新一代显示技术？这又能带来什么实际价值，这些问题成了当下屏幕领域革新的关键。

　　实际上，柔性显示技术的原理不复杂，就是一个光电转换的过程，但是它对柔性材料的生产工艺与精度标准要求极高。就拿折叠屏举例，屏幕本身的厚度要求是小于1毫米，所以发光材料、化学层以及光学薄膜层等构成屏幕的电子元器件，都必须是柔性材料，而且需要加工到超薄。

　　智能时代下，突破性的技术创新迎来了历史机遇，中国屏找到了一条在材料体系、工艺路线上和传统技术完全不同的全新路径——超低温非硅制程集成。

　　柔性显示技术引领的屏幕变革已经来到深水区。新材料开发、封装技术升级以及超低温集成工艺突破等，让柔性显示技术提升到了一个新的高度，但最终如何走向市场，还需要在更加多元的智能化场景中不断探索。

　　如何设置数据的标准，如何把控数据的质量？

　　（选自《解码智能时代2021：前沿趋势10人谈》）

　　信风智库：质量和标准是数据治理的两大核心。那么我们在实际应用过程当中，如何来设置数据的标准，如何来把控数据的质量？

　　周涛：第二个问题比较简单。对于质量的好坏，大家是有一些公认的标准的，比如数据的缺失率问题，举一个简单那么这张表格是不是能被填满，能填多满就是缺失率的问题。又比如，数据的实时性是不是很好，会不会有长时间的延迟；数据本身逻辑是不是自洽，数据中会不会出现两个人在同一所学校读书，但显示上学的城市不一样，这个逻辑就坏掉了。

　　然后就是数据会不会有一些很古怪的、异常的错误值。比如手机号码只有9位，那不就是显然有错误吗？还有包括数据的标注之间冲突多不多，标注可信度高不高，比如同一段语音方言，不同的标注人员写出来的中文差异很大，可信度就要打折扣。这些东西有一套整体的办法描述数据的质量。对于常见的、99%以上的数据，都能够自动化地对它的质量进行判断。所以这是可以做的事情，只不过现在应用还不广泛，因为我们还不够重视数据质量。

　　第一个问题是很难的事情。数据标准看起来简单，因为我们时刻有一根弦，标准既是对行业的促进，也是对行业的束缚。一个行业在没有标准的时候，大家各行其是，百花齐放，百家争鸣，系统都不一样，将来没办法统一在一起分析，显然是束缚。但是一旦有了标准，就意味着在标准之外的很多东西，要进来变得非常困难，还有门槛，而且标准会给出一个边界，边界使得原来有可能更好的东西不在标准之内就进不来。所以标准同时也是行业的束缚。

　　这个时候，我们在做新的数据标准时，就一定要注意。第一，我们可能要以需求出发，以终为始。我们弄清楚这个行业的需求是什么，做标准要解决什么问题，而不能闭门造车地做标准。第二是标准要有弹性，不能像以前一样做那种硬化固化的标准。现在我们建立一个标准的时候，可能要留出很多字段，比如原来可能是12位，那么现在我们可能要在12位的基础上，再留几位空白字段。将来，只要前面的基础字段符合标准，我们就可以用来做匿名化、做同一个ID的对标。以前标准写死了就这么多，将来有新的东西容纳不进去就很麻烦。所以数据标准我觉得更难，但是现在总体上来说，在一些比较成熟的行业，特别是在以前有数据标准的行业，相对比较好推动。