量子计算研究报告

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量子计算研究报告范文第1篇

美国东部时间8月6日凌晨，远征5.67亿公里的美国“好奇”号火星车历经8个月飞行，在位于火星盖尔陨坑中心山脉的山脚下成功着陆，开始其探索火星生命痕迹的旅程。登陆火星数分钟后，“好奇”号陆续向地球传回火星图像。

“好奇”号被誉为人类在其他星球登陆的最精密移动科学实验室，是美国太空探索历史上又一重要里程碑，是行星探索的巨大一步。“好奇”号长约2.8米，重900多千克，长度是2004年在火星着陆的“勇气”号和“机遇”号火星车的2倍，重量是它们的5倍多。它共有6个轮子，每个均拥有独立的驱动马达，两个前轮和两个后轮还配有独立的转向马达。这一系统可以使“好奇”号在火星表面原地360度转圈。“好奇”号的动力由一台多任务放射性同位素热电发生器提供，其本质上是一块核电池，使用寿命可长达14年。

2 加拿大科学家开发出人造大脑

加拿大一个科学家小组称，他们已经开发出迄今为止最接近真实大脑的机能大脑模型。这个利用超级电脑运行的模拟大脑拥有的一个数码眼睛，可以用来进行视觉输入，它的机械臂能绘制出它对视觉输入作出的反应。这个模拟大脑非常先进，甚至能通过IQ测试的基本测试。加拿大滑铁卢大学的神经学家和软件工程师表示，这是迄今为止世界上最复杂、最大规模的人类大脑模型模拟。这个名叫Spaun的大脑由250万个模拟神经元组成，它能执行8种不同类型的任务。这些任务的范围从描摹到计算，再到问题回答和流体推理，可谓五花八门。测试期间，科学家亮出一系列数字和字母，让Spaun记入储存器，然后科学家亮出另一种字母或符号，作为指令，告诉Spaun借助它的记忆力做什么。随后机械臂会描绘出任务输出。该研究成果发表在《科学》杂志上。此前也有不少模拟大脑的项目，但仅模拟大脑的功能形式，而Spaun则能展示这些功能如何作用于各种行为。

3 科学家设计出世界上最细的纳米导线

澳大利亚和美国科学家组成的研究团队1月6日在《科学》杂志上报告说，他们成功设计出迄今世界上最细的纳米导线，厚度仅为人类头发的万分之一，但导电能力可与传统铜导线相媲美。这项技术有望应用于量子计算机研制领域。科学家利用精心设计的原子精度扫描隧道显微镜，在硅表面以1纳米间隔安放1个磷原子的方式制备了纳米导线，其宽度相当于4个硅原子，高度相当于1个硅原子。通过这种方式设计的纳米导线可以使电子自由流动，有效解决了电阻问题。这一新技术表明，计算机元件可以降低到原子尺度，这是个巨大突破。量子计算机与传统计算机的一个主要区别是，传统计算机只使用1和0两种状态来记录数据和进行计算，而量子计算机可以同时使用多个不同的量子态，因此具有更大的信息存储和处理能力，被认为是未来计算机发展的方向。

4 癌症干细胞研究获新证据

很多时候，那些似乎已经被治疗消灭的癌症又会卷土重来。一些科学家将此归罪于所谓的癌症干细胞，它们是癌细胞的一个子集，能够保持休眠状态，从而逃避化疗或放疗，并在几个月或几年后形成新的肿瘤。这种想法一直存在争论，然而，8月1日，《自然》、《科学》杂志网络版发表的3篇论文提供了新的证据，表明在某些脑、皮肤和肠道肿瘤中，癌症干细胞确实是肿瘤生长的源头。

癌症干细胞模式有别于认为肿瘤生长机会均等的传统理论，后者相信，任何以及所有的癌性细胞都能够分裂并导致肿瘤的生长及扩散。而癌症干细胞模式则认为，肿瘤生长具有更多的层次，主要由一个能够进行自我复制的细胞子集所驱动，进而生成肿瘤所包含的其他类型的细胞。在这些新的研究中，3个独立的研究团队利用遗传细胞标记技术追踪了特定细胞在生长的肿瘤内部的增殖情况。这种细胞追踪技术是检验癌症干细胞模式的正确方法。

5 科学家发现“疑似”上帝粒子

欧洲核子研究中心宣布，该中心的两个强子对撞实验项目——ATLAS和CMS均发现一种新的粒子，具有和科学家们多年以来一直寻找的希格斯玻色子相一致的特性。

ATLAS和CMS研究小组在4日上午的学术研讨会上介绍各自研究成果，分别确认目前通过大型强子对撞机取得的数据发现了在125-126吉电子伏特质量区间存在一种新的粒子，数据的确定性为5西格玛，即理论物理界可以确认“发现”的水平。

希格斯玻色子是物理学基本粒子“标准模型”预言的一种自旋为零的玻色子，也被称为“上帝粒子”。

尽管相关负责人表示，这仅是初步结果，但其足以引起全球科学界的关注。这是一项无与伦比的成就。这是粒子物理学和科学探索史上的重大时刻，意义深远。这一新发现将开拓实验和理论物理的新领域。

6 日本科学家首次用“人造”卵子产下小鼠

在利用源自干细胞的产下了正常幼鼠后，日本京都大学的一个研究小组又通过同样的方式利用卵子完成了这一壮举。这项研究最终有望为帮助那些不育夫妇怀孕带来新的方法。

上述两项研究所使用的干细胞都是胚胎干（ES）细胞和诱导多能干（iPS）细胞。研究人员从ES细胞和iPS细胞入手，并且在一种蛋白质的“鸡尾酒”中对其进行培育，从而形成了与原生殖细胞类似的细胞。为了得到卵母细胞或前体卵细胞，研究人员随后将这些原始细胞与小鼠胎儿的卵巢细胞相混合，从而形成了再造的卵巢，并最终将其移植到活体小鼠的正常卵巢中。4周零4天后，那些与原生殖细胞类似的细胞发育成为卵母细胞。研究小组去除掉卵巢，得到卵母细胞，并且对其进行体外授精，然后再将得到的胚胎移植进代孕母亲体内。大约3周后，正常的小鼠崽诞生了。研究人员在10月4日的美国《科学》杂志上报告了这一研究成果。

7 英国研究发现一种高速磁存储原理

英国约克大学等机构的研究人员在《自然—通讯》杂志上报告说，他们发现一种可用于开发高速磁存储设备的原理，由此带来的存储速度可高出现有硬盘数百倍。

据介绍，现在硬盘等存储器多使用磁性物质，如果要记录信息，就需要把磁性物质的磁极颠倒，这个过程中常用的方式是使用外加磁场。

研究人员发现，不使用外加磁场，单纯使用热量也能起到同样的效果。其具体方式是向磁性物质发射含有热量的激光脉冲，它在吸收热量后磁极也会颠倒。

参与研究的托马斯·奥斯特勒说，这是一项革命性的发现，可在此基础上开发出存储速度高出现有硬盘数百倍的存储器，每秒钟存储的信息可以高达上万亿字节。由于不需要使用外加磁场，在此基础上开发出的存储器所消耗的能量也会更少。

8 天文学家发现质量是太阳170亿倍的黑洞

霍比·埃伯利望远镜大质量星系调查项目的天文学家发现了可能是迄今质量最大的黑洞。这一罕见黑洞质量达170亿个太阳，位于NGC 1277星系，其质量占了该星系质量的14%，而通常黑洞只占其所在星系的1%。这一发现可能改写黑洞与星系的形成演化理论。相关在11月29日的《自然》杂志上。

NGC 1277位于距地球2.5亿光年之外的英仙座星团，大小只有银河系的1/10。此前哈勃太空望远镜已经给NGC 1277拍过照。本次研究又结合了霍比·埃伯利望远镜数据，并在超级计算机上运行了多种模型计算，结果发现其中存在一个质量达太阳170亿（误差范围30亿）倍的黑洞。 研究人员还发现，NGC 1277星系是一个较小的透镜星系（在星系型态分类上是介于椭圆星系和螺旋星系之间的星系），内部均为古老恒星，其中最“年轻”的恒星寿命也有80亿年。

9 德国首次从皮肤细胞中培养出成体干细胞

德国马克斯·普朗克协会3月22日宣布，该机构研究人员成功从已分化体细胞——皮肤细胞中培养出成体干细胞，为全球首创。

现阶段，具有分化多种组织细胞潜能的诱导多功能干细胞（iPS细胞）成为不少干细胞专家的研究重点，人类已能从已分化的体细胞中培养出iPS细胞。不过，这种干细胞虽可分化成任意组织，但由于其分化能力过强，导致有时不但无法实现目标组织再生，反而分化出癌细胞，形成肿瘤。而本次研究人员利用皮肤细胞培养成体干细胞的方法刚好可解决这一问题。成体干细胞是一种存在于已分化组织中的未分化细胞，可自我更新并形成特定组织。研究人员将实验鼠皮肤细胞放在特定培养环境中，皮肤细胞在特殊生长因子的诱导下，成功“变身”成体神经干细胞。通过成体干细胞的培养可更有针对性、更安全地实现特定组织再生。这种方法具有巨大的医学应用前景。

10 首个“超电子”电路问世

美国科学家们用光子取代电子，制造出首个由光子电路元件组成的“超电子”电路。相关研究发表在《自然—材料学》杂志上。

“超电子”中的“超”指的是超材料——嵌入材料中的纳米图案和结构，使其能采用以前无法做到的方法操控波。宾夕法尼亚大学电子和系统工程学院纳德·恩西塔团队在实验中利用亚硝酸硅制造出梳状的长方形纳米棒阵列。这种新型纳米棒的横截面和其间的孔隙形成的图案能复制电阻器、感应器和电容器这三个最基本电路元件的功能，只不过其操纵的是光波。在实验中，他们用一个光子信号照射该纳米棒，并在波通过时用光谱设备进行测量。他们使用不同宽度和高度组合的纳米棒重复该实验后证明，不同大小的光电阻器、感应器和电容器都可以改变光“电流”和光“电压”。恩西塔表示：“我们能通过安排不同的电路元件制造出无数个电路，我们也希望设计出更复杂的光学元件，以获得具有不同功能的光子电路。”

获得提名的其他候选条目

（按报道时间先后为序）

荷兰发明能提高太阳能电池效率的纳米涂层

荷兰原子和分子物理学研究所发表新闻公报说，其科学家研制出一种特殊的纳米涂层，能够大幅提高太阳能电池效率。荷兰科学家设计了一种特殊的纳米涂层。涂层中的纳米粒子是圆筒状结构，而且这些圆筒的几何尺寸恰好适合捕捉太阳光。

在实验中，荷兰科学家使用飞利浦公司开发的一种新型“印刷”技术，成功将纳米涂层直接印刷到现有太阳能电池的硅晶片上。结果发现，印刷完涂层的硅晶片呈黑色，反射率被大幅降低。

研究小组负责人阿尔伯特·普尔曼说，“新涂层不仅适用于太阳能电池，在普通照相机和摄像机的镜头以及光学仪器等领域也有广泛应用前景。”

大猩猩基因组测序完成

自从人类基因组在10年前测序完毕后，研究人员一直梦想能够破解其他3种类人猿（黑猩猩及矮黑猩猩、大猩猩、猩猩）的脱氧核糖核酸（DNA）。如今，最后剩下的大猩猩基因组测试也已完成，从而揭示了这种最大的灵长目动物与我们之间的一些有趣的联系。令人感到惊讶的是，部分人类基因组与大猩猩基因组的相似性居然高于后者与黑猩猩基因组的相似性，并且一些之前认为对人类的独特进化很关键的基因对于黑猩猩而言同样重要。

来自英国辛克斯顿市维康信托基金会桑格研究所的研究人员3月7日在《自然》杂志上报告了这一研究成果。

首个初级量子网络构建成功

十多年来，物理学家一直在试图用量子力学方法传递机密信息，进而不必担心其被截获。但他们一直没有创造出一个真正的量子网络。如今，一个德国研究小组使用两个完全分离的原子建立了首个真正的量子连接。研究人员表示，很多这样的连接结合在一起便能够构建一个完整的网络。

德国加尔兴市马普量子光学研究所的Stephan Ritter和同事，在4月12日出版的《自然》杂志上报告了一个初级的量子网络，该网络有两个基于束缚在位于街道两侧单独实验室内光腔中的单个原子的量子节点。这是科学家首次实现这种初级的量子网络，为实现真正意义上的量子网络迈出关键一步。

法国研制的纳米级塑料具有高导电性

来自法国国家科研中心和斯特拉斯堡大学的研究人员在《自然—科学》杂志网络版上介绍说，一种最新研制的塑料纤维实际上综合了目前常见的两种导电材料——金属和塑性有机聚合物的优点。它成本低，易处理，像塑料一样轻且柔韧，而导电性能又类似金属，可媲美铜线。

法国国家科研中心已为此项科研成果注册了专利。研究人员认为，21世纪电子工业面临的一大挑战就是如何将组件微缩至纳米尺度。这种导电性能极佳的塑料纳米纤维将有助于解决这个问题。他们表示，下一步会尝试把这种塑料纳米纤维应用于电子设备的生产中，如制造可弯曲的显示屏或太阳能电池等。

美首次向国际空间站发射商业飞船

美国太空探索技术公司5月22日凌晨向国际空间站发射“龙”飞船，这是世界第一艘向空间站发射的商业飞船。

“龙”飞船高约6.1米，直径约3.7米，于22日携带500多公斤货物发射升空，25日与空间站对接，返程时承载约600多公斤载荷，成功完成首次由商业飞船向空间站运送补给的任务。5月31日，“龙”飞船已于当天中午坠入太平洋海域。回收后，“龙”飞船被运往太空探索技术公司位于得克萨斯州的工厂进行检测并卸货，其中一些高价值试验载荷将在48小时内送交航天局。

“龙”飞船未来将放弃水上着陆技术，而通过推进器进行地面着陆。

多国科学家完成西红柿基因组测序

一个国际研究团队5月31日在英国《自然》杂志上以封面文章形式发表研究报告说，他们完成了对西红柿的基因组测序，这将有助于将来培育更优良的西红柿品种。

这个项目由一个称作“西红柿基因组联盟”的研究团队完成，成员包括14个国家的研究人员。其中，中国科学家高质量地完成了测序总任务的1/6。据报告介绍，他们选取了农产品中常见的一种西红柿开展基因组测序，结果显示其基因组约含3.5万个基因。研究人员同时还对另一种野生西红柿进行基因组测序，这两个基因组高度相似，差异只有约0.6%。对普通消费者来说，这一成果意味着今后可能会出现更好吃的西红柿品种。

科学家造出全新量子物质形态

美国斯坦福大学宣布，他们用金属镝造出世界上第一个双极量子费米子气体。研究人员认为，该费米子气体兼具晶体和超流液二者看似矛盾的特征，是一种全新的量子物质形态。这标志着人们在理解费米子系统性质，将凝聚物质物理学中的超自然现象引入现实应用等方面，迈出了重要的一步。相关在《物理评论快报》上。

研究人员指出，这种费米子气体有望带来量子液晶，也就是那些构成大部分显示器所用液晶的量子力学版；或者带来一种超级固体，这是一种假设的物质态，理论上这种固体具有超流液的特征。

小体积十亿像素相机问世

英国《自然》杂志刊登报告说，研究人员开发出首个体积较小的十亿像素相机，它不仅在清晰度方面远远超出普通相机，而且体积也不像天文台所用的十亿像素观测设备那样庞大。

美国杜克大学等机构研究人员报告说，他们研发出的名为AWARE-2的相机不仅像素能达到十亿以上，并且体积相对较小，其长宽均为0.75米，高0.5米。与一些高清相机拍摄角度狭窄不同，这种相机能拍摄的角度水平可达120度，竖直可达50度。

据介绍，这种十亿像素相机可能会首先用于军事侦察等领域。潜在客户是一些需要高清晰度照片的媒体公司或专业研究人员。

人类基因功能“详图”问世

国际科学界9月5日宣布，“DNA元素百科全书”计划（简称ENCODE）获得迄今最详细的人类基因组分析数据，其成果以30多篇论文的形式发表在《自然》杂志等多份学术刊物上。这是“人类基因组计划”之后国际科学界在基因研究领域取得的又一重大进展。科学家正在利用ENCODE的信息开展多种疾病和表观遗传学的研究。

ENCODE的研究结果，将改变人们对人类基因组的思维方式和实际应用。如果说人类基因组计划提供了一张地图，那么ENCODE计划就在这张地图上标出了各个基因的功能信息。ENCODE计划有多个国家和地区的32个研究机构参与。

全球最强射电望远镜在澳建成启用

量子计算研究报告范文第2篇

惠普信息和量子系统实验室正在进行一项“野心勃勃”的项目,该项目已经进行了三年,可是外界却对它知之甚少。就连惠普中国实验室的负责人也表示对这一项目的了解程度仅限于一份两页的PPT文件。记者通过运用各种搜索引擎查找发现,国内外对这一项目的介绍很少、很单一。这究竟是一个什么项目,惠普竟如此低调?

惠普这一犹抱琵琶半遮面的项目有一个绝不低调的名字――地球中枢神经系统,简称为CeNSE。之所以将这一项目形容为“野心勃勃”,是因为研发该项目的目的是为地球“看病”。

惠普信息和量子系统实验室斯坦・威廉姆斯博士是CeNSE项目的负责人,他在接受某国外媒体采访时曾说:“CeNSE项目的研究动力源于我们越来越深地意识到地球已经病了,而原因正是我们人类,所以我们要为千疮百孔的地球做一个全面的体检系统。”

十亿个传感器的梦想

CeNSE使用了一种体积小到只有在显微镜下才能看到的基于纳米技术的传感器。该传感器可以测量一切事物,例如附着在桥梁上的传感器能够将不同寻常的震动报告给中央指挥系统和首批响应器,实时检测桥梁钢架是否有倒塌隐患;住宅中的传感器可以报告房屋中汞、铅和杀虫剂的含量;它还可以测定水流里的化学成分,勘察化学污染的源头。

“作为信息技术人员,我们不是要做开处方、治愈疾病的医生,而是为医生提供信息,帮他作出准确的诊断和有效的治疗方案。”斯坦・威廉姆斯博士说。

地球中枢神经系统项目预计将在未来五年里在全球安装十亿个甚至更多的传感器。惠普将利用这些数量庞大的传感器监测地球的健康状况,这些就是惠普挥舞的听诊器,目的是找出地球环境出了什么问题,并提出解决对策,而不至于等到问题演变成灾害。

传感技术之所以起到核心作用,是因为有了它,任何物理实体――一座桥梁、仓库里的装卸台、你所穿的服饰甚至你自己的皮肤――都可以和网络进行通信。传感器会模仿人类的感官,得到诸如触觉、嗅觉、听觉、视觉和味觉。人类将利用传感器收集到的信息来阻止自然灾害的发生,比如洪水或者火灾。去年,加利福尼亚州的野火蔓延了1528平方公里,而如果有了这种无处不在的传感器,人类就可以及早预知灾害从而及时阻止灾害的发生与蔓延。

“我们正在用一些物理手段进行研究,因此我们的技术能超越普通的人类感知系统,在非同寻常的水平上进行感知,这是前所未有的。” 威廉姆斯博士作为纳米技术先驱者这样介绍道,“这些传感器将非常灵敏,它们可以监测任何东西――从病毒到细菌,从物质的分子到声音和湿度水平。”

一旦CeNSE项目成功,必将引起轰动。Google凭借手里无人能敌的海量资料靠售卖广告赚钱,而未来惠普则能以分析CeNSE数据为生――为农业客户监控天气,帮助石油公司保养油轮,及时准确地指出网络故障等等。

纳米技术是核心

纳米技术的研制者长期以来一直大肆宣扬这样一个愿景――用纳米技术制作的极微小的医学装置植入人体,或者游走于人体,就可以发现并且彻底消灭人体缺陷和疾患。这种愿景目前依然只存在于科幻小说里。

不过,最近的一份Lux Research调研报告称,纳米技术已开始显现出它的商业价值。研究报告称,价值1470亿美元的纳米技术产品已经在2007年投产,到了2015年这个数字将会达到3.1万亿美元。

高级分析师布拉德利在报告中说:“纳米技术并不会造就一个新的市场或产业,它作为一项有益的技术,改进了许多产品:你会在涂料中发现它提高了汽车发动机的效率并保护电子仪器,你会发现它成为降脂药的涂层而使药更加有效。这些创新不仅面向消费者,还为企业提高利润。这就是为什么纳米技术的使用会不断增加。”

威廉姆斯博士说:“我们从1995年开始就在惠普实验室工作。纳米技术经历了早期非理性的夸大性宣传到对其产生完全负面的认识两种不同的发展时期,而这两种态度都被证明是不理性的。”

企业首先受益

“首先受益于惠普成果的将会是企业而不是地球,因为只有企业能够支付得起这项技术的费用。”威廉姆斯博士说,“我们有这项技术,但我们必须找到让它进入市场的途径,找到来为它买单的人。”

威廉姆斯博士认为最应该首先应用这项技术的是化工行业和能源部门。

“目前,这些行业基本上都是使用大量的人工监测,但效果并不理想。那些会导致巨大灾难的错误发生前往往没有任何警告发出。所以,大型工业厂房最应首批受益于纳米传感器。”

惠普的纳米传感器可以部署到化工厂或者炼油厂,如同人类的神经系统那样去收集信息。“这样,你会了解到你的系统的实时状况,这些信息价值很高”。

作为研究室研究员之一的哈特韦尔已经为他的传感器样品迈出了第一步。他首先设计了一个图钉大小的安在手提电脑上的传感器。这个传感器允许别人在手提电脑上打字,但是如果某人拿走计算机,传感器将触发警报装置。哈特韦尔希望在2011年研发出领带夹大小的传感器,来监控桥梁的凹陷程度以及机器磨损程度。“对惠普来说,信息才是真正的价值所在。”他说。

经过4~10年的时间,随着纳米技术的成熟和大量的使用,其成本会不断降低。这项技术的费用将降低到每个人都能支付得起的程度,包括农场、杂货店、政府机构和环保组织也有能力使用。每个人将更了解并能监控他们周围的环境,例如内置在手机中的低成本传感器将帮助消费者检测超市里所谓的“有机产品”是否有农药存留。

为了让惠普的地球中枢神经系统项目变成现实,世界必须被传感器覆盖。这些遍布全球的纳米传感器将收集和传输地球生态系统中的各种数据,包括物理、化学以及生物等各方面的参数,地球从此将像人的身体一样具备“中枢神经系统”。通过对这些数据的分析,人们可以对环境采取更加行之有效的行动,避免各种自然灾难。

量子计算研究报告范文第3篇

经过漫长的谈判，塞浦路斯与欧洲“三驾马车”就100亿欧元的救助协议达成一致。塞浦路斯第二大银行大众银行将被拆分，10万欧元以下存款的储户将得到“完全保护”，但超过10万欧元以上存款的储户将遭受巨大损失。3月27日，塞浦路斯民众举行示威，抗议以德国为首的欧元体“趁火打劫”。

意外生存

4月17日下午，一位养殖户在浙江绍兴市区东湖附近的河面上看着自己一群本该早已卖出、目前却仍“生龙活虎”的1400只成年菜鸭无限忧伤。受禽流感影响，这些菜鸭一只都没有卖出，每天却要消耗饲料6袋，相当于每天净亏损700多元。

喜笑颜开

4月1日，日本东京，日本航空公司为新员工举行欢迎仪式。日本2013年1月份失业率为4.2%，环比下降0.1个百分点。该数值连续三个月出现改善，创下2008年世界金融危机以来的最高水平。

死于越南

4月9日，南非克鲁格国家公园里一头犀牛被偷猎者杀害。仅2013年以来，当地就有203头犀牛被猎杀。由于很多越南人相信犀角有解毒和治愈癌症的功效，在越南黑市犀角的价格已经达到了6.5万美元一公斤。南非政府为此在去年底与越南签订了反偷猎协议。

直接兑换

澳大利亚总理吉拉德4月11日在悉尼办公室接受采访时称，人民币与澳元直接兑换交易首日交易额为2.5亿澳元（合2.64亿美元），约相当于两国日贸易额的70%。中国4月10日启动了人民币与澳元的直接兑换交易，令澳元成为继美元和日元之后，第三个与人民币直接兑换的货币。

哭泣

4月15日，华盛顿美国国会大厦降半旗悼念波士顿爆炸案死难者。当天，美国波士顿马拉松比赛期间发生连环爆炸，造成包括一名中国女留学生在内的3人死亡、上百人受伤。这是美国本土自“911”以来遭遇的最严重恐怖袭击，并且犯案者是在美国生活多年的美籍人士，让美国重新审视长达十几年的反恐政策。

句号

4月17日，英国前首相撒切尔夫人的灵柩进入伦敦圣保罗大教堂。撒切尔在任期间历经马岛战争、归还香港、国内经济萧条等重要事件，世界舆论和英国民众对其的评价一直褒贬不一，这一切都随着这位“铁娘子”4月8日中风去世而划上了句号。

浑水之徒

4月15日是傣族1375年新年节，来自世界各地的上万游客在西双版纳参加了傣历新年泼水狂欢活动。但也有一些低素质人员趁乱作恶，4月13日至15日整个泼水节期间，景洪市公安局共抓获猥亵妇女人员25名。

十年

荷兰阿姆斯特丹国立博物馆在经历了长达十年的修缮之后，4月13日正式对外开放，荷兰女王贝娅特丽克丝用一把金钥匙打开了博物馆大门。阿姆斯特丹国立博物馆被称为“艺术界的梵蒂冈”——这座荷兰艺术的庙堂是每年数百万游客的朝圣之所，却在20。3年开始维修之后因为种种波折拖延了十年之久才再度与公众见面。

笼中之虎

4月16日，印度尼西亚雅加达动物园里一月份出生的孟加拉虎宝宝亮相与游客见面。李安的电影《少年派》让孟加拉虎大出风头，目前全球野生孟加拉虎只有2400多只。相反，动物园、马戏团、繁育中心和欧美国家私人饲养的孟加拉虎，加起来却达到了约32万只。

退休时代

在阿里巴巴CEO马云宣布将于5月辞去CEO职务后，4月19日，巨人网络CEO史玉柱正式辞去CEO一职。

柳传志、王石、朱江洪、何享健、施振荣、求伯君，还有马云、史玉柱……这些叱咤商界的大佬，不是已经悄然隐退，便是正走在隐退的路上。创始人的隐退，或许可以给职业经理人新的机会，我们正在步入一个企业家开始隐退、经理人趋于主流的年代。

史玉柱：结束征途

从一穷二白的创业青年，到全国排名第8的亿万富豪，再到负债两亿多元的“全国最穷的人”，再到身家数十亿元的企业家，史玉柱大起大落的经历本身就是一段传奇。从巨人汉卡、脑自金，再到巨人游戏、民生银行，尽管非议无数，但他真的太懂国人心理了，他的故事已经成为了中国经济创业史的一个组成部分。史玉柱此次宣布辞职的时间，正是旗下游戏《仙侠世界》的宣传期。你不得不再次感叹，只要史玉柱想，他总能制造足够的关注和话题。

已经隐退和正在隐退的江湖大佬，都在干些啥？

马云：做回“老师”

2013年1月，阿里巴巴集团CEO马云宣布，将从5月10日起不再担任阿里巴巴集团CEO一职。尽管不再任CEO，但作为集团董事局主席，马云仍是阿里背后那个运筹帷幄的江湖大佬。除了做环保，练太极拳，他今后的职业也将更像一个老师。

王石：海外游学登山忙

早在十年前，王石就已经逐步从万科的经营业务中淡化出去。2011年，60岁的王石到哈佛做访问学者，开始了自己游学美国的生活。现在，王石只是作为万科的董事会主席出现在公众面前，而他给公众更多的形象也是登山、国外读书和游历。

柳传志：江湖虽远，亦忧联想

2009年，在联想集团遭遇巨亏时，已经退休四年的柳传志归来救场，复出担任集团董事局主席。2011年11月联想集团销售额创新高后，重出江湖两年的柳传志选择了适时“谢幕”，再次卸任联想集团董事长。他用实践证明了“联想是我的命”与“当公司不再需要我时，我会考虑离开。”

牛根生：投身公益慈善

2011年卸去蒙牛集团董事会主席后，牛根生把大部分时间都投入到了慈善事业。早在2005年元月，他就已经将自己及家人持有的蒙牛股份全部捐出，用于公益慈善，成为“全球股捐第一人”。在思考了一系列怎样挣钱的话题后，牛根生正在思考的是如何“花钱”的话题。

冯仑：专职思考家

2011年4月，冯仑宣布卸任万通地产董事长。将公司管理交给50岁以下的年轻人，冯仑将专职思考万通的转型发展之路。素有“商界思想家”之称的他，还希望能做一个知名文化人，继续写字著书。

任志强：世间再无大炮

华远集团董事长任志强退职后开始办读书会，从2011年4月起，读书会已经办了几十期，每期报名人数超过7000人。任志强自称，如果有学校或论坛请他去任教，也可以考虑，但因为退下来后没有相关的信息、研究报告和实践，就不再有正确的判断，不会再讲房地产的话题了。

中国式分红

如果说上市公司不愿分红、分红少已经成了A股标志，投资者对此是无可奈何，那么近期多家A股上市公司开创的实物分红，则真的是让人大跌眼镜了。黑芝麻乳、龟苓膏、感冒药、安全套……令人眼花缭乱的实物分红让人一夜之间仿佛穿越到了发放劳保用品的时代。如今早已经跨入以货币为媒介的商品交易时代，而非以物易物的原始时代，股东以现金买股，当然希望现金回报。上市公司实物分红方便自己，却将兑现难题抛给股东。在资本市场高度发达的今天，“实物分红”给中国股市灌入了—股浓浓的乡土气息，这些被上市公司自诩为“股东回报创新”的行为，其实质仍是逃避回馈投资者的责任，“中国式”分红博取了眼球，却掩盖不了他们几年甚至十几年不分红的铁公鸡本质。

南方食品：用芝麻乳套牢你

南方食品4月3日公告，除大股东黑五类集团外，股民每持有公司1000股将发放一礼盒（12罐装）黑芝麻乳产品。据计算，南方食品本次实物分红成本约为500万元，在此之前，公司已经11年没向股东派发过一分钱现金红利了。在其上市的16年中，这只“铁公鸡”仅仅现金分红一次，分红金额不到1000万元（含税）。资料显示，某位股民持有南方食品212.92万股，可获得25548罐黑芝麻乳。这位股东一家三口如果一日三餐都吃黑芝麻乳，也得吃上7.77年时间。“没被股票套牢，却被黑芝麻乳给套牢了。”

量子高科：昂贵的龟苓膏

4月11日晚，量子高科宣布，公司将向全体股东赠送一份子公司生和堂生产的礼盒装（12杯装）龟苓膏产品，持股比例低于5%的股东皆有机会获得此产品。量子高科2012年净利润3500万元，去年底公司存货近3400万元。因此量子高科此举是借机销库存的嫌疑颇大。不过还真有股民是专为龟苓膏而来的，“想看看实物分红怎么发，本来只买一手的，下单时感觉不好意思买了五手，结果就赔了三百，这龟苓膏真贵呀。”

人福医药：套得很安全

人福医药4月16日公告表示，凡是4月15日下午收市时，登记在册的持有公司1000股以上的股东，可以在杰士邦SKYN极肤安全套、祖卡木颗粒以及“爱卫”艾滋病快速自检试剂三种产品中选择一种申领。人福医药董事长王学海随后证实，此举不是实物分红，只是为了“让股东更了解我们的产品”。2013年第一次临时股东大会上，王学海曾向投资者承诺公司将逐年增加现金分红，直至达到监管部门提倡的可供分配的净利润的30%。此番送出安全套后，有股东戏称“这下套得更安全了”。

“屌丝”才是高富帅

自从2012年GDP增速降至7.8%之后，中国经济一直不太景气。受经济环境影响，中国奢侈品消费大幅度下降。似乎大家都想从高端消费群体的腰包里捞一把。但富人的钱越来越难赚了，该去赚谁的钱呢？答案出乎意料：屌丝。

“屌丝”认同度最高的是程序员和媒体人，只有不到10%的公务员认为自己是“屌丝”。

“屌丝”认同感最强的是80后一代人，达到了80%以上。

中美富豪榜有何不同

国企的收益与贡献

国企给百姓分了多少红，一直是人们迫切想知道的。如果从国企上缴的红利、这部分红利中用于民生的数额来看，国企给百姓分的红并不算多，大多的红利最后仍然返回了国企，由其享用。（本页中的国企数据以央企为统计样本）

从2001年至2008年，国有企业少支付利息2849万亿元，地租3万余亿元，资源租金5000余亿元，亏损补贴1198亿元，总计是6.4767万亿元，远大于4万余亿元的企业利润总额。而上缴国家的6%的利润，最终有95%都回流到了国企本身。

2000年中石油集团将共计约11亿平方米的厂房和厂房所在土地租赁给中石油上市公司，租赁费用一年20亿元，平均每平米1.75元，与此同时这20亿元作为国有土地租赁收益也是给了中石油集团，并非交给了国家。

量子计算研究报告范文第4篇

这一年，中国政府门户网站（gov.cn）在新年伊始正式开通，3 月，国务院信息化领导小组印发《国家电子政务总体框架》，为电子政务发展提供了顶层设计方案。

这一年，中国网民数量增加了 2600 万，达到 1.37 亿人，在总人口比例中突破 10%。

也是在这一年，中国网站一年增加了 15 万个，总数突破 84 万个；中国域名总数则已每月增长近 20 个万个速度快速增长，域名总数为 410 万个，CN 域名就多达 180 万。

这一切看似无聊的数字也为接下来的中国互联网以及云计算的发展做了最好的注脚。12 年里，亚马逊 EC2 从小到大，成为亚马逊帝国新的增长引擎，中国云计算产业也在历经多年摸爬滚打之后迎来新生。

根据工信部去年在《云计算发展三年行动计划（2017-2019）》的预计，到 2019年，整个云计算的产业规模将达到 4300 亿元。

如此难得的历史机遇和巨大的市场规模，也让越来越多的互联网巨头、IT 厂商以及创业公司们加入其中，过去的 2017年，以阿里、腾讯为代表的互联网巨头，过去一年在公有云市场跑马圈地，利用公有云的规模优势挑起一轮轮价格战；以金山、青云为代表的创业公司，则在如游戏等垂直领域攻城拔寨；而早已耕耘私有云多年的华为，也在 2017 年通过组织架构调整，全面启动公有云服务。

行业里普遍共识是，不管是公有云市场还是私有云领域，都不可能存在一家独大的局面，这既是市场容量所决定的，就像美国市场一样，尽管亚马逊 AWS 早已一骑绝尘，但微软、Google 等巨头依然占据了不小的市场份额。

但另一方面，关注云计算的进化路径，依然要从几家巨头开始，毕竟，随着企业云服务支出在整个 IT 支出中的比例越来越高，企业对于云服务的需求开始变得急迫，鉴于云服务头部厂商在硬件、机房、运维和售前售后的体量，这些巨头正在建立起一条条全新的护城河。

接下来，我将以阿里巴巴、华为和腾讯为例，从布局开始，再到中盘走势以及可能的收官，梳理富有中国特色的云计算的现状与未来。

布局

在围棋的规则里，布局的重要性不言而喻，在这个阶段，棋手们各自抢占棋盘上的空地，同时尽量阻止对方占地。

云计算领域同样如此。亚马逊在全球范围内的先发优势就来自于其布局之早，而在中国的云计算市场，阿里、华为、腾讯几乎都在 2010 年前后进军云计算市场。

公开资料显示，阿里云成立于 2009 年 9 月，其早期主要为阿里内部业务服务。而直到 2010 年 5 月，阿里云的云服务器才正式开始对外服务。也是在 2010 年，华为、腾讯也相继了云战略。

在那个略显「遥远的 2010 年，当李彦宏不相信云计算、马化腾云计算觉得太早的背景下，事实上也只有阿里和华为将云计算看作下一步的重点发展战略。马云当着李彦宏、马化腾的面说道：「我们自己公司对云计算是充满信心和希望……阿里巴巴拥有大量消费数据、支付宝交易数据，我们觉得这些数据对我们有用，对社会更有用。

而华为则用一场会宣告云计算正式起航。2010 年 11 月，华为正式全球云计算战略及端到端的解决方案，希望通过推出的开放云计算平台，使客户像用电一样使用数据中心、计算和存储资源共享等ICT应用。

如果说马云当时对于阿里云计算发展的规划是希望将内部海量数据消化进而升级改造，那么，彼时深耕电信服务领域多年的华为，或许早已看准了云之于华为以及 IT 行业的意义，任正非曾在 2010 年 11 月的一个发言里断言：「信息网络的未来其实就简单化到两个东西，一个是管道，一个是云。

正如棋手布局对于中盘的影响一样，发生在 2010 年的诸多事情也部分意义上决定了各家公司未来几年的战略布局。阿里在数据上的优势推动阿里云计算业务在数据层面的布局，其先后了处理数据问题的 Maxcompute 以及大数据应用的数加平台；华为则通过自身的生态以及软硬一体化优势，整合内部的服务器、存储资源，推出一系列一体化的解决方案；而腾讯云的发展，虽然长期以来游离在媒体聚光灯下，但依托其在游戏、支付领域的技术积累和海量用户，逐步在这些领域取得突破。

中盘战事 1：数据中心分布

棋到中盘，各家的优势、劣势也逐渐显现。先看数据中心分布，对云计算厂商而言，多样化的数据中心布局不言而喻。一方面，要保证云服务的正常运维，同时还能在数据保护方面灵活控制，另外则是用户体验，企业的某些应用中，对用户响应时间有很高的要求，此时，倘若有靠近企业的数据中心来存储数据，也就能够最大化地降低用户延迟。

也因此，数据中心数量一度成为巨头们宣传自身云计算的一个重点。

下图是阿里云目前的数据中心分布，从中可以看出，除中国市场之外，阿里云同样看重南亚、东南亚市场。

而在腾讯云官方「认可的全球基础设施图里，还有不少「海外合作基础设施，这其实一个颇为讨巧的说法，换言之，这是腾讯「租用的服务设施。

2018 年 3 月，随着香港节点正式开服，华为云的亚太市场也开始启动。相较于阿里、腾讯等主打公有云的公司，华为的数据中心布局更多体现在其和众多合作伙伴的「伙伴云中，比如通过与德国电信、Orange法国电信的合作，构建了一个面向全欧洲的开放云平台，而与西班牙电信的合作，则将华为的云业务扩展到拉丁美洲地区。

随着全球化的进一步深入，越来越多的企业需要全球化的数据、计算平台，云服务商为了满足上述需求，还将继续争夺更多的数据中心和服务区域。

中盘战事 2：私有云成为产品变量

媒体对于云计算「产品的宣传，长期以来都等同于公有云产品。这种颇具误导性的宣传部分原因是将美国的云计算标准放在了中国市场，下图来自中国产业信息网，可以看出公有云的全球市场规模的确非常喜人。

在美国市场，公有云优势明显，这是智研咨询的一份数据。

但「公有云就是云计算显然只是一个地区性的说法，在中国，公有云和私有云之间的格局显然是另一个故事版本。

事实上，如果仔细观察上图美国公有云、私有云的规模，或许也会发现，尽管公有云几乎占据了将近六成的份额，但私有云的市场规模，也在逐步扩大。

类似的结论也可以在「互联网女皇玛丽·米克尔 2017 年的《互联网趋势报告》中，如下图所示，从 2014 到 2016 年的三年时间，私有云的同比增幅均高于公有云，2016 年私有云同期增幅比公有云的增幅更是高出 5.39个百分点。

中美两国出现如此大的差异，原因也非常复杂。比如很多中国企业，尤其是大型企业，长期以来有着自己的 IT 建设路线和规范，并且在业务需求和数据安全方面要求甚高，市场上的公有云服务者无法满足其需求，因此需要私有云来实现业务的高效运营。

根据中国信息通信院的一份数据显示，2016年，中国私有云市场规模达到 344.8 亿元，相比2015 年增长 25.1%。预计 2017—2020年中国私有云市场仍将保持稳定增长，到 2020 年市场规模将达到762.4亿元。

上述趋势也可以从各大巨头的战略调整中可见一斑。依靠公有云起家的阿里云在 2016 年 4 月专有云（Apsara Stack），支持企业客户在自己的数据中心部署阿里云的云操作系统。

腾讯则在 2018 年初推出私有云解决方案：TCE（Tencent Cloud Enterprise）。这个产品针对大中企业，提供了网络到数据库再到服务的一整套解决方案。

而华为在私有云领域更具话语权。2013 年，华为先后了针对虚拟化和大数据的 FusionSphere 和 FusionInsight。根据 IDC 的报告，FusionSphere 虚拟化解决方案在中国OpenStack软件市场和中国服务器虚拟化市场中国厂商双双排名第一。而在Gartner《分析数据管理解决方案(DMSA)魔力四象限研究报告》中，FusionInsight 进入了DMSA魔力象限特定领域者象限。

这一切也让华为私有云产品 FusionCloud 有了更大的底气。以政务云领域，在IDC 报告中，华为云政务云解决方案无论是现有能力、未来战略和市场表现都位居中国政务云市场厂商领导者区间。

不过，正如公有云不是故事的全部一样，私有云也只是云计算的一个组成部分，某种意义上说，阿里云进入私有云市场与华为成立 Cloud BU，其目的是一样的，那就是抢占整个云计算领域。

如今，云计算的公有云市场有了一个新变量，那就是人工智能。

中盘战事 3：当公有云碰上人工智能

人工智能并不是新概念，甚至都不是一个准确的概念，但以深度学习为代表的人工智能各项技术却给整个科技行业带来新的惊喜。其中，图像、语音识别的发展尤为突出，下图是欧洲投资公司MMC的一份数据，显示出机器在图像和语音领域已经部分超越人类。

不过，不管是图像识别还是语音识别，都需要巨额的前期投入，包括硬件（如 GPU 采购）、人员（高级人工智能人才非常昂贵）。这恰恰也是最适合云服务的最佳产品，通过公有云的规模优势，可以大幅降低人工智能的开发应用成本，从而推动相关技术的普及。

2016 年开始，阿里云开始加大在公有云上的人工智能元素。当年 10 月的云栖大会上，阿里云推出 ET 城市大脑，其关键就是基于对城市交通数据，特别是交通摄像头监控视频/图像数据的分析，形成一套更优化的解决方案。

随后，阿里云继续将 ET 大脑延伸到工业、环境等领域。与之类似，2017 年的腾讯云峰会上，马化腾亲自站台并了战略产品「智能云，宣布开放腾讯在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理的三大核心能力，下图是腾讯云所提供的人工智能产品。

在马化腾看来，人工智能与云计算几乎就是「绝配，换句话说，云计算的最好落地方式就是人工智能，「云是人工智能的强载体也成为腾讯云发展的一个方向之一。

华为云在人工智能领域也颇有建树。由于华为自身的企业属性，其在制造业领域的丰富经验，促成了华为云 EI（企业智能）的出现。下图是华为云 EI 的基本架构，从计算层、数据层、平台层和应用层，构建了一整套基于公有云上的人工智能开放平台。

事实上，公有云的人工智能产品正在同质化，这当然是由于人工智能各单项技术的局限所在，更重要的挑战则是，如何让这些单点技术，与行业场景结合起来，而这一点，如何争取到行业的标杆企业就成为关键。

以阿里为例，基于 ET 大脑的城市解决方案先后落地杭州等地，并在 2017 年底和 2018 年初推广到澳门、吉隆坡。而工业领域，协鑫光伏、中策橡胶也先后采用。

相对于阿里云在城市、工业等领域的梯队式运作，腾讯云的人工智能落地呈现多点开花。比如和顺丰合作，将 OCR 应用到快递单的识别中，再比如腾讯将云端人脸识别技术与多地公安部门的安防摄像头结合在一起。

华为云的人工智能产品 EI ，也在众多大企业中发挥着智能引擎的作用。公开资料显示，华为云 EI 的客户群体包括金融、电信、平安城市等领域。值得关注的是，由于华为长期以来所推行「云-端-管的战略，也使得其云端人工智能产品的落地实践中具有协同效应。比如在和标致雪铁龙的合作中，华为将自身应对全球云营收的实践与深度学习的算法结合起来，形成了一个「端管云+业务支撑系统的车联网支撑平台，下图为搭载华为车联网技术的雪铁龙 DS7 Crossback 车型。

经过这几年的炒作，行业对于人工智能的判断已基本趋于一致，也就是这一轮人工智能的爆发还处在早期阶段：深度学习之外，强化学习、对抗生成网络等新算法也在不同领域取得进展；GPU、CPU、FPGA 以及其他专属芯片到底谁是标准还未敲定；量子计算机研究的可喜进展也让人工智能的未来有了更多想象空间，下图是量子计算机创业公司 D-Wave 的看法。

这也意味着，公有云的人工智能大战才刚刚开始，在美国，Google 利用云上的人工智能，尤其是机器学习的产品，快速追赶微软和亚马逊，而亚马逊也在紧锣密鼓地「改造自身的云服务；而在中国，云上 AI 的格局也和云计算整个行业一样处在中盘阶段，未来还将有诸多值得关注的要素。

从中盘到收官还会发生什么？

和过往任何一项技术的发展脉络一样，云计算收官之时，也是云计算真正成为社会经济发展基础设施的时候。那个时候，所谓的云也不再有公有云、私有云之分，统一的 平台统一的架构上，流动的是加密的数据，企业、开发者通过云服务的 API 获取二次开发的资源，普通用户则只需很少的费用就能享用到智能、安全的云服务。

但从前期战略布局以及中盘产品的短兵厮杀来看，距离中国云计算的收官阶段还有不小的距离，而且还有诸多不确定因素。

首先，数据合规与安全。在国内，私有云市场之所以如此强大，很一部分原因是企业对于核心数据上云有巨大忧虑，这在大企业当中尤为明显。为此，阿里、腾讯等互联网公司不断通过外部数据安全认证来证明自身的安全能力，华为在外部安全认证之外还进一步强调云服务商的边界：上不碰应用、下不碰数据、不做云服务的股权投资。

这也引申出第二个不确定要素，各家巨头所言的云生态到底是开放共赢还是封闭花园。考虑到中国互联网的特殊状况，过往几年时间里，阿里和腾讯利用投资、收购、合资等方式，其产品或服务几乎涉及到普通中国人一天的衣食住行，下图仅仅反映了 2017 年两家公司的投资版图。

这些投资或合资的布局，也让两家公司云服务的中立性受到质疑。被阿里入股的公司几乎没有可能使用腾讯云，而腾讯投资的公司也不会选择阿里云。这种被人为割裂的云服务也塑造了全新的中国云服务业态。

从这个角度上看，以华为云为代表的中立性厂商，其重要性也越发明显。这些中立厂商站在行业或企业使能者的角度，通过诸如 Openstack 等开放的架构构建一整套公有云、私有云体系，能够最大限度提升企业上云后的生产效率。

第三，云计算本质上是一个服务行业，只不过披上了高科技的外衣。传统的 IT 产品可以是「产品（软件、硬件）+服务，而云产品则是从售前、售中、售后都是服务，所谓「X即服务便是如此。

这对过往依靠流量变现的互联网公司是个巨大挑战。Quora 上曾有一个问题提到，为什么 Facebook 没有成立云计算业务。答案很简单，因为 Facebook 无法组建一个线下工程师服务团队。

Facebook 的挑战也是中国互联网公司，如阿里、腾讯所需要面对的问题，事实上，在阿里云的发展过程中，阿里巴巴 2009 年收购的万网功不可没。万网不仅给阿里云带来海量的中小企业用户，还给这家以互联网起家的公司带来了丰富的线下服务经验。

而在 IT 产品耕耘多年的华为，在线下服务市场更具优势。公开资料显示，华为在 170个国家和地区拥有线下支撑团队，这样一个规模和体量的全球服务网络，未来将如何融入公有云服务中，也将成为华为云快速发展的关键要素。

最后则是技术储备。云计算是一个综合技术平台，涉及到从硬件、软件到算法以及客服等多方面。当 Google 的 DeepMind 用人工智能算法优化机房用电时，阿里也展示过全浸没在水里的服务器，而华为依托自身在服务器领域的强大研发积累，充分认识到现有以 X86为中心的架构无法应对 AI 等新业务，需要走向以异构架构为核心的时代。也因此，通过 Atlas 通过异构资源池、智能编排等关键技术，可以将 X86、GPU、FPGA、存储等资源池化，拉远后进行统一编排调度，从而按需提供硬件资源，提升50% 以上的资源利用率，大幅减少硬件机型。

这些黑科技、新技术的储备和研发，将大幅提升云服务商的运营效率，同时进一步降低成本，其最终的落脚点，是将云计算的门槛降到最低，让云计算的各项服务普惠化。

写在最后

如果从亚马逊 EC2 算起，云计算到现在也不过 12 年光景。如今，当年为了解决亚马逊闲置资源的这项「亚马逊网络服务（ AWS），已经成为一年近 200 亿美元收入的产业。

量子计算研究报告范文第5篇

关键词： 大数据； 价值； 依据； 思维方式； 变革

中图分类号：N941 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）10-01-04

The basis of big data's value and the change of thinking mode

Wu Xinwei

（College of computer science and technology， Jin University， Changchun， Jilin 130012， China）

Abstract： Following the development of information technology of the Internet， cloud computing， sensors etc. and the increasing of the computer storage capacity， people's production and life， and many other activities in a certain period of time is recorded and preserved， from this， creating vast amounts of data. Because the common computer software cannot capture， process these vast amounts of data， the concept of big data was born. The cause of the big data called big lies in its huge potential value. The huge potential value is proved in many practice fields， and has its profound theoretical foil. big data based on Internet technologies is convenient to people's production， life and study， and also brings the change of thinking mode.

Key words： big data； value； basis； thinking mode； change

0 引言

信息技术的发展，对人类的生产、科研、生活产生了巨大的影响，不仅为人们提供了巨大的便利和节省了大量的时间，也为人类探索未知的领域提供了可以量化分析与研究的总体样本，即大数据。那么如何理解大数据，如何体验大数据带给人们的便利以及大数据对人类思维方式的巨大改变值得关注。

1 大数据

大数据看似抽象的概念，实则与我们的实践活动有着内在的关联性，且大数据之大不只是形式上量的积累，实质上是其潜在的价值巨大，把大数据还原到现实世界中来，我们就会对其有着感性直观的近距离理解。

1.1 来源

广义的数据源于人们对自身各种实践活动及各类自然现象的记录，自文字诞生之日起，人类就进行了各种记载活动。如对生产技术的记录，如我国先秦时期的《考工记》、三国魏初时的《长物志》、宋朝以前的《农桑辑要》等。广义的数据不同于今天的大数据，其显著特征表现在周期长和规律性，周期长是指对人类的某种活动完整过程的记录，并且是在已经知晓这种活动规律的情况下才作记录。而今天的大数据的特征在于其时效性和无序化（不知其规律性），建立在计算机基础上的互联网、物联网、云计算及传感器技术使人类记录各种瞬时活动和无序活动成为了可能。

1.2 数据之大的根据

早在2001年，就出现了关于大数据的定义，META集团（现为Gartner）的分析师道格・莱尼（Doug Laney）在研究报告中，将数据增长带来的挑战和机遇定义为三维式，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）的增加后来变为“4V”，除了上述三个特征外，增加了Value（价值巨大但密度很低）[1]。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为“普通计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”[2]。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[3]数据集的大小并不是大数据的惟一标准，数据之大除了量和规模大外，其重要的标志性特征是其潜在价值之大，Facebook的副总工程师杰伊・帕瑞克所言：“如果不利用所采集的数据，那么你所拥有的只是一堆数据，而不是大数据”。对地理现象的记录如《徐霞客游记》，这部著作是我国最早详细记录所经之处的地理环境的游记，亦是世界上最早记述卡斯特地貌，并能详细对其成因进行考证的书籍。人类的思想创作亦是一种实践活动，记录当时学者对所属时代的认知及反思，如我国经典文献中的《道德经》、《论语》等[2]。

2 大数据潜在价值之大的依据

大数据之所以有巨大的潜在价值，在于不同领域研究者如何利用大数据去预测当下凭着直观无法知晓和做出判断的关于事物或事态潜在的运行趋势，信息时代为我们提供了进行量化分析的技术手段，且研究的样本不是部分，而是总体。大数据不同于一般的研究成果，在其被人们作为研究对象使用之前，其潜在价值看似“无”，所以，大数据的价值在于使用者的目的及其探究的方式。

2.1 大数据的创新潜质

维克托・迈尔-舍恩伯格、肯尼思・库克耶著的《大数据时代――生活、工作与思维的大变革》中指出了大数据创新的六大特征：数据的再利用、重组数据、可扩展数据、数据的折旧值、数据废气、开放数据[4]。结合文本及自身的理解，对其做出简要的分析。

数据的再利用：消费者在网络上通过搜索关键词来寻找信息。“消费者和搜索引擎之间的瞬时交互形成了一个网站和广告的列表，实现了那一刻特定功能”[4]，似乎在满足消费者之后，这些信息就变得一文不值，但是这些查询可以汇集起来，被商家再利用。

重组数据：一组数据与另一组迥然有别的数据组合起来，探讨一种现象和另一种现象之间是否存在着必然的关联性，如丹麦癌症协会把1990年到2007年拥有手机的用户信息与这期间所有癌症患者的信息进行比对，以期解决：手机使用者是否比非手机使用者显示出较高的癌症发病率；使用手机时间长比使用时间短是否更容易患上癌症；比对结果显示二者之间没有必然的联系。

可扩展数据：在决定进行数据收集之前，最好想到数据的多种可利用价值。比如，零售商在店内安装监控摄像头，起初只是起到安全保卫作用，可摄像头还能跟踪客户流和客户停留的位置，零售商可据此设计店面的最佳布局并判断营销活动的有效性。

数据的折旧值：数据的拥有者、数据的收集者、数据的使用者三者之间，因为各自的角色不同，所以承担的任务亦不同，由于现在储存数据的成本降低，所以数据可以较长时间保存下来，在数据一次次地被使用后，数据的价值出现折旧，但当潜在的需求出现后，数据的潜在价值就会被挖掘出来，这需要作为第三方的使用者与数据拥有者，甚至数据采集者共享数据的潜在价值。

数据废气：数据废气是“用户在线交互的副产品，包括浏览了哪些页面、停留了多久、鼠标光标停留的位置、输入了什么信息等[4]。”指“许多电脑化服务背后的机制，如语音识别、垃圾邮件过滤、翻译等。”[4]许多公司收集“数据废气”并循环利用“废气”，达到改善现有的服务或开发新的服务的目的。

开放数据：政府是大规模信息的原始采集者和拥有者，但政府对数据的利用率较低，具有不同需要的使用者使用数据，数据的潜在价值才能释放出来，因此，“开放政府数据”的呼声响彻全球。

2.2 大数据的效用

数据大体上可分为通过传感器获得的数据和人机物交互生成的瞬时数据，所以，拥有了大数据意味着已经掌握了事物当前的运行状态和作为消费者当下的需求指向，据此，大数据的效用基本上可概括为预测与避免、预测与决策。

预测与避免：大型化工厂和提炼厂都安装了无线传感器，通过传感器传送来的数据变化，可提前知晓设备的哪个零件出了问题，还有对炼油厂管道承压的测试，既可以知道不同种类的原油的腐蚀性程度的差异，也可以提前知道管道承压是否接近极限，可以提前进行设备的更换和维修，以减少事故的发生和消除安全隐患，为工厂节省了大量时间和开支。传感器还被安装在桥梁和建筑物上，通过传感器来监测磨损程度，提前进行维修，减少桥梁和建筑物的坍塌给人们的生命财产带来的危害。作为下水道的修建口沙井盖因其内部失火而引起的爆炸，会将沙井盖冲出几层楼的高度，其破坏性可想而知，2007年联合爱迪生电力公司求助统计学家研究出现过问题的历史数据，探讨问题沙井盖与基础设施之间的内在联系，进而预测可能会出现问题的沙井盖，及时进行维修，这样避免了灾难性事情的发生。

预测与决策：人、机、物在网络空间中彼此交互与融合所产生的并在互联网上可获得的大数据可被不同需要的人作为研究对象，从中梳理出数据呈现的基本走势，或者从数据中预测消费者的未来需求方向。2003年奥伦・ 埃齐奥尼因偶然遭遇早买的机票反而比晚买的机票的价格高的困惑时，决心利用已有数据预测机票价格，奥伦・ 埃齐奥尼在获取41天之内的12000个机票价格样本基础上，建立了机票预测系统，到2012年止，Farecast系统用了近10万亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价。Farecast票价预测的准确率高达75%[4]。通过分析互联网上的搜索记录，可以预测当下人们的需要和身体状态，在甲型H1N1流感爆发前的几周前，谷歌公司把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行了比较，据此判定搜索感冒治疗记录的人是否患上了流感，当然，不排除有该种搜索记录的人可能不一定患上感冒，可以通过勘查特定检索词条的使用频率与流感在时间上和空间上的传播之间的联系，来确定是否患上了流感，谷歌将其得出的预测与官方的疾控中心实际记录的流感病例比对后，相关性高达97%[4]。网购已成为当下最流行的销售方式，商家可通过分析网上订单记录，预测消费者下一步的消费需求，提前做好商品宣传和促销活动。

3 大数据与思维方式的变革

2008年，《连线》杂志主编克里斯・安德森（Chris Anderson）指出：“数据爆炸使得科学的研究方法落伍了[4]。”如何理解主编的上述判断，互联网确实改变了人们的生活与工作方式，也改变了人们探究和认知世界的模式。

3.1 大数据改变了传统的探究模式

传统的研究不论是自然科学的还是社会科学的，其研究对象是事先确定的，且完成的是一次性的或静止状态的研究，但大数据改变了这种研究的局限性，被采集的数据的对象不是固定的，且数据的生成过程是个动态的流动过程，可以从某个时段内预测被研究对象的未来发展状态或需求。互联网还缩短了研究者和研究对象之间的时空距离，在万里之外的瞬时想法和行为，可以在几秒钟内被世界各地的人知晓，这就是互联网的神奇。人们在互联网上的任何搜索活动都会被“第三只眼”看着，其行为会成为大数据的组成部分，成为研究标本的一个因子。

3.2 大数据改变了原有的认知观念

在计算机的贮存能力有限和网络并不普及的条件下，我们对于研究对象采用实地调查和问卷方式，那么我们采集的样本就是部分，在这种情况下，我们思维往往倾向于有序化和规律性，这是采集手段受限的条件下的心理反应。而所谓的有序化和规律性是结构性数据的内在特征，是研究者对同质化事物的理论预设，即研究者在采集数据之前，对要研究的对象可能会呈现的发展样态有初步的设定，那么，样本中的任一要素基本上符合最初的理论预设。样本是部分也因采集对象受到时间与空间的限制，而使研究结论带有片面性，在采集数据手段受限的情况下，人们喜欢有序和规律，而逃避差异和模糊，但差异性和无序性是事物的真实存在状态，在大数据状态下，“只有5%的数据是有框架的且能适用于传统数据库的，如果不接受混乱，剩下95%的非框架数据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户[4]。”

拥抱差异和无序才是我们解决问题的根本，现代信息技术提供了研究样本的整体性，为我们探讨差异和无序提供了技术保障。例如，为了防止和打击信用卡诈骗，就不能放过哪怕一次异常交易记录，Xoom公司是一个专门从事跨境汇款业务的公司，它运用大数据技术分析每一笔交易的所有有关数据，2011年的一段时间里，它发现用“发现卡”从新泽西州汇款的交易量比往常明显增多，于是紧急启动报警程序，从而防止了一个诈骗集团的金融犯罪[5]。

辨证地看待精确和模糊的关系，才是探究世界的理性方式，确定性、精准性是信息缺乏时代和模拟时代的思维方式，但真正的异质性的东西却存在于非结构的无序化的数据中，现代信息技术给人们捕捉无序化的数据提供了技术上的支持；20世纪量子力学的发展打破了建立在经典力学基础上的决定论的神话，量子力学的“测不准定律”是人们探究微观世界的真实写照，统计性，非精准性，不确定性逐步成为人们理解世界的新观念；波普对于正确与错误的判断不是建立在证实的基础上，波普认为不能证伪的命题就是有意义的命题，随着实践的深入和探究工具的改进，是有可能被证实的科学命题。我们知道，爱因斯坦提出相对论，在当时的条件下无法被证实，也无法被证伪，其广义相对论（光线在引力场中具有弯曲效应）于1919年5月29日发生日全蚀时，爱丁顿赴西非几内亚湾的普林西比岛进行观测（另一只观测队赴南美观测），观测结果证实了广义相对论。今天诸多领域高科技的实践也证实了爱因斯坦的狭义相对论（尺缩钟慢）。

3.3 重新审视因果关系和相关关系

休谟基于经验论的基础上，把观念之间的关系分为三种：相似关系、接近关系和因果关系。一般认为因果性是“习惯的联想”，康德认为，把科学的地基建立在经验论的基础上是不牢固的，康德认为因果性是理性思维的先天法则或思维形式。如何理解“先天”的含义，从黑格尔如下的判断中，可以理解思维法则的先天性：人们不学逻辑学就能思维，就象人们不学生物学就能消化一样，所以，因果性是人们先天的思维法则。习惯于因果关系的心理定势是建立在数理逻辑推理的基础上的。中国工程院院士李国杰对此评价道：“我们都是从做平面几何证明题开始进入科学大花园的，脑子里固有的逻辑思维模式少不了因果分析，判断是否是真理也习惯看充分必要条件，对于大数据的关联分析蕴含的科学意义往往理解不深。”[1]维克托・迈尔―舍恩伯格认为大数据时代下，证明相关关系的成本低且省时，而因果关系却很难被证明，他用飓风来临时，商场老板将手电筒和蛋挞放在一起，可以起到促销效果这一例子说明相关性。

相关关系是大数据时代人们生存节奏便捷化的一种心理反应，但是，从大数据的来源上和用途上，不仅仅要关注相关关系，因果关系也是我们探究世界，进行科学研究的基本思维形式，大数据从来源上说，基本上分为两大类：一是人、机、物相互作用情况下生成的数据，基本上是消费者的消费需求和心理倾向，这可以被商家利用或公共管理部门利用，对这部分数据的分析，采用相关关系即可；二是作为传感器生成的数据，是人们进行研究的重要依据，如在生产领域或基础设施上，人们无法直观到对象已经发生的量变，但传感器可以采集到，在达到质变之前，人们就可以采取维修或替换的方式，避免事故的发生。

这里，仅用相关关系是不足以完成对数据价值的挖掘的。《大数据时代》一书的译者周涛教授指出，“放弃对因果性的追求，就是放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势，是人类自身的放纵和堕落。”[6]这样的理解是非常深刻的，重视大数据时代相关关系的分析（省时便捷），但也不能放弃对因果关系的探究，相关关系也证实了在探究事物逻辑链的过程中，不是一种线性的思维，有诸多因素直接或间接地影响事物的发展。例如，如果给手电筒和蛋挞的相关性寻找因果，那么在飓风来临时，可能导致会断电，无法照明和做蛋挞，那么大量购买这两种东西就可以理解了。

4 结束语

大数据的创新潜质和已经开发出的应用空间有力地证实了大数据的价值之大，随着信息技术的进一步开发和应用，大数据的潜在价值会进一步地被挖掘出来，那时候，人类的思维方式又会发生新的变革。未来需要大数据研究者进一步加强对网络存储模式的开发利用，并实现对大数据的高效操作和编译的目标。本文仅作为研究“蜕变测试在编译器中的应用”的理论铺垫。

参考文献（References）：

[1] 李国杰.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略

领域[J].中国科学院院刊，2012.6：648-651

[2] 转引自张引.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发

展，2013.50：217-218

[3] Manyika J， Chui M， Brown B， et al. Big data： The next

frontier for innovation， competition， and productivity[J]. Mckinsey Global Institute，2011：1-137

[4] 维克托・迈尔-舍恩伯格 肯尼思・库克耶著的.大数据时代

――生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社，2013.

[5] 张弛.大数据思维范畴探究[J].华中科技大学学报社会科学

版，2015.2：123-124