⑴ 布局5G雲時代「移動人」都做了哪些准備
隨著 科技 的進步、互聯網的迭代更新，全球信息產業也得到了爆發式發展，傳統的數據分析技術已經越來越無法應對當下密集海量的數據處理需求，在這樣的時代背景下，作為一種新型互聯網數據分析業務，雲計算應運而生。中國移動也緊跟信息發展的腳步，發展雲計算產業，布局未來，致力於為用戶打造超一流、先進的數字化生活，並在支撐各行業企業智慧經營和服務提升方面做出了重要貢獻。
20年苦心准備，中國移動譜寫5G雲時代新篇章
20年來，中國移動堅持發展雲計算產業，力求與業界夥伴共同打造雲計算生態體系，利用雲計算的技術、產品和理念，創新商業模式滑肢慎和運營模式，助力 社會 各行各業數字化轉型進程。在5G高速發展的時代，雲計算已成為產業數字化轉型、智能化升級的重要引擎，也是中國移動布局5G+的重要戰略目標。
進入21世紀，隨著互聯網應用的深入普及和技術手段不斷優化革新，「雲計算」概念被正式提出，並成就了互聯網時代信息技術產業的第三次革命。中國移動公司在第一時間參與到雲系統的籌劃及建設工作中，並於2007年研發了擁有完全自主知識產權的「大雲」平台，即以大數據和雲計算為核心能力的新一代IT平台，正式開始了雲計算、大數據的研究和應用。2010年，中國移動發布「大雲1.0」版本；2014年成立蘇州研發中心；同年6月，中國移動推出「移動雲」，並於2015年4月啟動商用，正式建立起國內最完整的雲計算和大數據產品體系。2017年，中國移動發布「大雲4.0」版本，積極布局雲計劃領域，該平台包含雲計算、大數據技術和平台產品，擁有26項核心產品，能夠實現在大IT技術架構下的全新平台、服務和生態構建能力，為各行業提供公有雲、私有雲、混合雲、專有雲、行業雲總體解決方案。
2019年，中國移動制定了移動雲三年內進入國內雲服務商第一陣營的發展目標，計劃三年投資總規模在千億元以上，並推出了共享雲資源，開放雲市場的移動雲「萬象計劃」；同年，中國移動正式發布面向5G時代的戰略級產品——大雲5.0，包含行業雲、行業智能應用、超融合一體機、電信雲、下一代網管等產品與解決方案，與5G、人工智慧、物聯網等信息技術緊密協同，在互聯網+時代，為客戶提供一體化新型服務能力，助力行業數字化創新。
構建雲時代，「移動人」都做了什麼？
劉衛軍 ——中國移動「雲改轉型」路上技術創新的領航者
劉衛軍，2012年加入中國移動，就職於中國移動研究院，從事大雲彈性計算產品的設計與研發工作，2014年加入中國移動雲能力中心，為中國移動「雲改轉型」各項能力快速提升和雲能力中心雲計算技術自研能力的積累做出了卓越貢獻。
雲改前，劉衛軍就對重大問題攻關親自掛帥，信敬進行技術研討、產品研發、項目進展跟蹤，並帶領團隊學習技術前沿知識，並在雲業務領域創造了多項佳績。一是順利完成了大雲產品基礎構架的全面升級，建立起包括計算、存儲、網路在內的自研產品體系，並廣泛應用於內外部項目，帶來巨大經濟效益的同時節約了大量成本。二是自主開發海量資源管理技術，並在IT私有雲項目中得以應用，構建了世界上最大的OpenStack資源飢晌池，突破了此前的單集群管理瓶頸。三是圓滿完成中國銀行IaaS業務技術支撐項目承建交付。在劉衛軍的帶領和影響下，團隊共同推動中國移動雲計算技術地位迅速提升，雲能力中心在主流開源項目中也有顯著貢獻。
在中國移動啟動「雲改」戰略期間，劉衛軍帶領團隊在短短3個月內完成了移動雲84款新增產品自服務平台研發、業務產品及計費對接聯調，實現多雲訂購運營的標准化流程；同時完成多款華為合營雲、阿里轉售雲、網路轉售雲產品上線，在此之前（自2013年至2019年），移動雲自產品存量數僅為39款，為中國移動「雲改」戰略元年的業務發展邁出了堅實的第一步。疫情期間，劉衛軍不忘初心，堅守崗位，科學安排、全力保障疫情期間各項工作的順利開展和移動雲資源池的建設上線。
劉文斌 ——身耕技術發展一線，以工匠精神推動雲化進程
劉文斌，在任職於中國移動信息技術有限公司寧夏中心經營分析室經理期間，刻苦鑽研、開拓創新，用工匠精神攻克了一座又一座技術高山，於2019年2月被中央文明辦評為奉獻類「中國好人」。
自1999年參加工作以來，劉文斌先後負責完成了40多個IT項目的建設，具備豐富的業務規劃和維護實驗經驗。隨著「互聯網+」5G時代的到來，劉文斌充分發揮自己在專業技術方面的特長，刻苦鑽研雲計算、大數據等新的IT技術和架構。在他的牽頭帶領下，完成了寧夏公司互聯網化客戶關系管理系統和計費賬務系統的雲化改造等一系列核心IT支撐系統的規劃實施及上線工作，實現了寧夏公司核心業務支撐系統由傳統架構向互聯網雲化架構的飛躍。
劉文斌不忘初心的工匠精神，使他帶領團隊取得了優異的成績，《構建X86構架的雲化BOSS建設和運維體系》獲得寧夏通信行業第八屆管理現代化創新成果一等獎。在他的帶領下，互聯網化客戶關系管理系統比預計工期縮短一半時間成功上線，成為中國移動集團內第一個完成長市漫一體化改造的省份，和第一個實現計費賬務系統全雲化改造的省份。
「雲計算是虛擬化的關鍵，也是中國移動網路智能化的技術基礎，更是中國移動業務生態化的關鍵能力、運營智慧化的使能手段。」中移動副總裁李正茂說。在雲計算的道路上，「移動人」們攻堅克難，積極 探索 ，勇敢創新，為推動雲計算的發展貢獻著自己的力量。
5G 雲時代，未來可期！
隨著網路基礎設施的建設和5G的大幅提速，雲儲存、雲計算、雲處理的雲技術市場空間越來越大，雲時代的未來正在向我們招手。在5G萬物互聯的時代下，中國移動在雲計算產業方面，也將繼續依託於自身行業領先的技術，進一步整合大數據和人工智慧技術，堅持發展與創新，積極發揮行業影響、促進產業合作，為數字化 社會 生活提供更加全面的服務。
⑵ 看著這些「黑科技」，感覺移動真是為防疫操碎了心
7月10日，一名攜帶德爾塔毒株的旅客，乘載CA910國際航班自俄羅斯入境進入南京祿口機場，感染了南京機場的多名保潔阿姨，自此，一條以南京為起點的病毒傳播鏈蔓延向了全國各個省份。
各省都迅速啟動了一級響應機制，面對病毒點起的「星星之火」，點到哪撲到哪！防疫過程中，大數據、人工智慧、超算等不少高 科技 手段也都投入運用，這些高 科技 在病毒溯源、疾病預防、重症救治等方面都是防疫的利器。
我們都知道，防疫是一場沒有硝煙的戰爭，其中，通信技術早已首當其沖的扛起了大旗，將技術與實際疫情需求點相契合，相繼推出了各種硬核防疫產品，今天我就來總結一下中國移動為防疫所開發應用的幾種主要「黑 科技 」。
我首先要介紹這個，雖然知道的人不多，但對於當前疫情形式應該是非常適用的。
移動智能門磁設備是通過物聯網、大數據手段，實現「被隔離人員進出隔離場所」的實時預警功能，系統由門磁感測器和後台數據分析處理系統組成。
當被隔離人員進行開門行為時，即可觸發實時報警行為，並通過微信公眾號等方式將報警推送給防疫管理人員和網格員。幫助社區和防疫管理人員對社區住戶實行遠程管理，減輕疫情防控人員工作量，減少與被隔離者的直接接觸，能有效減少交叉感染。
今年6月底，湛江、東莞等地部分社區被封禁管理後，當地移動公司便接到了智能門禁的安裝需求，之後移動工作人員火速調配設備2000套，目前已全部安裝完畢。
這個是中國移動浙江公司團隊在去年緊急研發出來的產品，通過對「醫學觀察隨訪、社區疫情摸排」兩大場景的「語言語義、知識圖譜、AVR交互」等AI訓練，能夠有效替代防疫人員的人工詢訪，效率提升20倍。
這項技術在疫情爆發期間緊急服務於湖北一線，面向武漢市疫情防控指揮部、武漢電視台等具有政府防疫相關企事業單位提供服務。
5G紅外體溫檢測」設備，是中國移動千里眼場站熱成像行業應用方案，提供了五大類測溫方法，對進出人員體溫進行非接觸式快速監測，全方位滿足各類交通樞紐、客運場站、各級學校機關企事業單位、大型連鎖商超及中小餐飲單位的人流體溫監測篩查需求。
中國移動推出的5G遠程醫療系統包括遠程會診、遠程影像、遠程門診、發熱資訊等服務。利用病區內醫療推車，可實現病區與遠程專家的視訊連接，開展多方會診、多學科聯合會診，讓診斷更加專業高效。
目前，該技術已服務30省1861家衛健委及醫療機構客戶，參與建設抗「疫」專門醫院超53家，提供30多項業務服務。
在河南省駐馬店市，中國移動聯合當地教育局及時推出了「停課不停學」線上輔導活動，可以完成學校管理員線上排課、教師線上授課、教委校長線上巡課、課程數據管理等教育工作。
據了解，去年疫情期間，該平台開課總次數已達到5.7萬次，累計上課時長217.2萬分鍾。
其實移動在疫情期間配合防疫工作開發的「黑 科技 」遠不止這幾項，包括和易報、雲視訊、和對講、雲MAS等至少超過了兩位數，即便從現在對疫情防控的要求看，也很難挑出防範空白區域。
順帶一提，現在人手都在使用的通信大數據卡小程序，在開發時包括中國移動在內的多家國內主要運營商都參與其中。但很少有人知道，整個項目從開啟到初版上線其實只花了不到一周。
其中中國移動大數據中心團隊帶領了移動31省大數據精英，與時間賽跑，有效的支撐了疫情人群遷徙、行程查詢、復工復產分析等各項工作。
眼下，雖然疫情又竄起了一點火花，但在包括中國移動在內的各個行業的嚴防死守下，這點「火花」想必只是「曇花一現」罷了。
⑶ 手機產業跟大數據有什麼必然聯系
移動互聯網迅猛發展加速大數據應用落地
2015.1.4
全球著名商業咨詢機構麥肯錫早就說：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。」在與我們切身相關的衣、食、住、行等方面，大數據對生活方式的改變顯而易見，而大數據從理論到實踐的真正應用才剛剛開始。
移動互聯網迅猛發展加速大數據應用落地
數據時代正在來臨，我們周圍的一切正在被數據定義。每天人們都會通過使用電腦、手機、GPS等設備產生以十億計的海量信息，這些相互作用的信息從根本上改變著世界原本的面貌。
隨著移動用戶數量的增長，基於移動互聯網大數據的應用備受矚目。據CNNIC最新統計顯示，截至2014年10月，全國行動電話用戶達到11.22億戶。智能手機的保有量由2013年的2億部，迅速增長到2014年的3.6億部。目前擁有過億用戶的移動應用已達10款左右，包括微信、快滴打車、手機淘寶、網路地圖、搜狗輸入法、PPTV、高德地圖及墨跡天氣等，它們都很好地利用了大數據帶來的益處，在對用戶數據進行分析整理的基礎上提取有效信息，由此成為APP大數據應用的先行者。
墨跡天氣APP是應用大數據的典型代表。它旗下產品空氣果，可以利用Wi-Fi進行簡單設置。空氣果外觀設計很酷，界面友好，可以語音播報，顯示屏揮手可以點亮，揮手可以切換數據，在用戶數據保存和分析利用方面較其他同類移動APP具有明顯優勢。
快的打車的大規模使用，增加了移動APP的大數據應用程度。快的打車是打車軟體和移動支付市場的代表，它獲得了大數據以及O2O市場。通過軟體實現對用戶打車習慣、打車路徑等數據的積累，進而分析，再疊加地圖服務、生活信息服務等內容，實現智能服務模式增加客戶黏性，從而與商家以及消費者形成合作，實現贏利。
在移動互聯網大數據應用快速發展的同時，仍有兩個問題需要正視：
一是用戶對隱私安全問題存質疑，造成數據的開放性和完整度不夠，因此限制了大數據應用的發展。如今，手機成為第一終端、互聯網中心及個人信息中心，人們把自己的溝通、社交、娛樂、生活、商務、隱私交給了智能手機及其各種應用。據DCCI第三季度報告顯示，截止2014年10月有66.9%的智能手機移動應用在抓取用戶隱私數據，其中高達34.5%的移動應用有「隱私越軌」行為，通話記錄、簡訊記錄、通訊錄是隱私信息泄露的三個高危地帶。如何確保數據採集的適當尺度同時又能保證服務的完整性，這對企業而言是一個挑戰。
二是存在對數據分析發掘的技術壁壘，不能「數」盡其用，使得很多具有潛在價值的數據流失。基於大數據的移動應用已經非常廣泛，很多移動終端上都留下了使用者的數據。IHS Screen Digest公布的2014年第三季度的數據顯示，有48.2%的數據被浪費，並沒有真正提取數據的有效價值，在數據的分析和挖掘方面還有待提高。
運營商試水大數據經營
如今，大數據巨大的商業價值已經顯現出來。據統計，目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右，而到2017年，此數據預計會上漲到530億美元。數據大爆炸下，如何挖掘這些數據，也面臨著技術與商業的雙重挑戰。
電信運營商作為數據的生產者，擁有豐富的大數據資源，這些資源優勢是其他企業無法企及的，價值挖掘潛力巨大。而擁有如此優質的數據基礎，使得運營商在企業、行業、社會等多個層面，都將大有作為。
縱觀全球市場，電信運營商大數據發展仍處在初級階段，海量的數據並未給其帶來可觀的收入，如何依靠大數據避免啞管道化的危機是全球運營商共有的話題，國內三大運營商也開始了積極布局。
中國移動通信集團公司業務支撐系統部項目經理何鴻凌曾透露，中國移動當前每日新增結構化數據8T，每日新增日誌類數據400T，而每日處理的數據10倍於此，每日查詢的數據100倍於此。他認為：「數據已經成為當下企業的第一等競爭力，數據可以列入資產負債表，企業應該竭盡可能收集整理數據，竭盡可能保存數據，將數據列為企業核心資產。」
據了解，中國移動在大數據的具體研發、產業合作與對外應用方面，也進行了一些積極探索和實踐。2014年，中國移動成立了蘇州研發中心，構建3000~4000人的研發團隊和運營團隊，旨在進一步完善雲計算和大數據產品體系，盡快形成國際一流的雲計算和大數據服務能力。
中國電信則組織編制了大數據領域深化改革方案，明確要建立「統籌管理、兩級運營」的大數據運營體系。中國電信市場部先期組織開展了大數據RTB 精準廣告業務、景區流動人口監測業務等試點，成效顯著。下一步中國電信將重點聚焦互聯網用戶行為分析報告、大數據金融信用風險防範業務、大數據區域洞察業務等研究，組織開展試點工作，打通業務流程，驗證商業模式，探索電信大數據在重點行業領域的縱深應用和價值挖掘，取得一定社會和經濟效益。
而中國聯通也同樣利用其無線管道的大數據流量，採用Hadoop以及Spark的大數據挖掘演算法，構建的移動性洞察解決方案，從網路數據中提煉出有價值的信息，創造出更多的行業、政府新服務及新應用。例如，上海聯通將存量和增量經營適當分離，利用大數據技術手段，真正關注和了解用戶，持續挖掘和提升存量客戶的價值。通過已離網用戶的時空數據分析需要優化的網路區域，並結合ROI分析最需要優化的區域以及最需要關懷的頻繁進入質差區域未離網高價值用戶；另外，在集客區重點識別客戶來自哪裡，以便考慮是否對所在的位置進行針對性的廣告投放。
⑷ 移動互聯網如何讓大數據「落地」，有哪些產品實例
問題補充：「大數據」這件事大家提了很久，可是真正能用好的產品少之又少。移動互聯網使得更多、更廣的數據不斷產生，它是否能真正促使大數據「落地」，變成每個人真正能享受到的服務？下面是來自知乎小夥伴maggie的回答：雲計算出現之前，傳統的計算機無法處理大量的非結構化數據，雲計算使得海量數據的存儲和快速分析成為可能，而每個人都擁有的智能終端（手機、電腦、智能設備）以及帶寬不斷增加的移動通信網路，使得海量數據的收集成為可能。大數據的核心在於「預測」，而雲計算使數據從「小樣本」轉變成有機會對所有可能的數據進行分析，預測將基於 「數據之間的關聯性」 而非 「為什麼是這樣的因果性」，我們只需要按照預測出來的趨勢去響應，使用這些結果。比如預測機票價格的走勢，並給出可信度，幫助用戶來決定什麼時間購買機票最省錢。它不用關心為什麼機票會有差異，是因為季節性還是因為其他什麼原因，它僅僅是預測當前的機票未來一段時間會上漲還是下降。如果機票價格有上漲的趨勢，系統就系統用戶立即購買機票。而原始的數據可以從機票預訂資料庫或者行業網站上扒下來。這項預測技術可以用在類似的相關領域。比如賓館預訂，商品購買等。比如通過汽車引擎的散熱和振動來預測引擎是否會出現故障。亞馬遜的推薦系統是很好的例子：亞馬遜從每一個客戶身上捕獲了大量的數據，歷史購買了什麼，哪些商品只是瀏覽卻沒有購買，瀏覽停留的時間，哪些商品是合並購買的，它要做的是找到產品之間的關聯性，感興趣的可以去搜索亞馬遜推薦引擎的專利。在中國，淘寶、支付寶擁有大量的用戶數據，還記得 「淘寶時光機嗎「 ？通過數據分析，把畢業- 戀愛- 遷移城市-結婚- 買房- 生子- 買車的人生軌跡串起來，我不敢說有多准，但是的確感動了我們。從數據中挖掘出背後的故事，這是一個非常有意思的關聯性數據挖掘嘗試。想想也挺可怕的，淘寶是個擁有海量用戶數據的平台，每天還有源源不斷地從移動終端、電腦上不斷增加的數據，如果把這些數據利用起來，不止可以做商品購物推薦，同時還可以對可能的關聯性做預測。在零售行業，銷售數據的統計分析，可以讓供應商監控銷售速率、數量、以及存貨情況，可以知道什麼貨物和什麼貨物擺在一起，放在什麼位置銷量最好，特定的季節，什麼產品銷量最高。公共設施領域，不再是隨機的巡檢，而是針對設施上報的數據以及故障發生的歷史數據、環境數據進行分析和預測，集中人力和物力優先檢查最有可能出現問題的那些設施，減少整體平均的故障發生率。大數據革命首先要把這些可以獲得的數據收集上來，包括未來可能被利用的信息。比如很多應用不管是不是需要位置信息，通常都會問你要位置信息，為未來能做出更多的智能反應做數據儲備。保險公司通過車險投保人的歷史數據（時間、地點、實際行駛路程）來為車險定價。廣告公司可以根據人們的居住地點、要去的地方，提供定製廣告，信息匯集起來可能會揭示某種發展趨勢。交通服務公司可以通過手機的位置來預測交通情況，和某個地方目前聚集了多少人。最近的 」棱鏡計劃「 ，從音視頻、圖片、郵件、文檔以及連接信息中分析個人可能對國家安全造成威脅的行動。大數據可用的領域實在是很多，具體有什麼好點子，哪些產品有機會，我覺著還得多去想和研究。總結起來，首先是數據收集，除了利用現有的數據渠道之外，還可能需要改造一些產品形態，使得數據更好地被量化和可被學習。然後是通過雲計算來做數據相關性的分析，這裡面有大量的演算法工作要去做，所以未來演算法人才是最具有技術挑戰的工種。