第十屆大數據技術大會

❶ IBM Power全面推動大數據分析發展

IBM日前在2015中國大數據技術大會上分享了其在大數據分析領域的最新成果，闡述了面向大數據分析領域的IT基礎架構的最新戰略。針對企業在認知時代面臨的大數據分析工作負載，IBM堅信要以全新的IT基礎架構作為支持。憑借產品和解決方案的持續革新，IBM致力於助力大數據應用創新，通過打造基於Power的本地生態系統，全面推動本地大數據分析技術的發展。

隨著互聯網和移動互聯網技術的進一步發展，在數據量激增的同時，數據類型也變得更為復雜多樣。如何快速處理這些數據使其產生價值，如何結合結構化與非結構化數據分析進行預測、推理、感知的判斷並採取相應行動，成為企業亟須思考的難題。面對當前挑戰，企業需要能夠處理和分析大量結構化與非結構化數據，具備高可靠性和經濟效益的認知系統。未來，隨著數據量的進一步增長，企業將需要一個具備更強事務處理能力、更靈活調配系統架構的領先IT 基礎架構。

IBM Power一直致力於憑借領先的IT基礎架構，滿足企業的大數據分析需求，幫助企業實現數字化轉型。針對大數據分析與認知工作負載，IBM今年推出了多款Power產品。Power Systems LC伺服器基於OpenPOWER基金會創新成果，針對企業大數據分析工作負載，能夠提供比同等x86伺服器更快的速度及更低的成本，幫助客戶實現便捷、快速的部署。此外，IBM不僅憑借基於POWER8的Linux專屬伺服器幫助用戶發展新興應用，還通過企業級高性能Linux分區伺服器為用戶的關鍵應用提供支持，幫助企業發展新興工作負載、實現業務轉型。

著眼未來趨勢，IBM堅信認知技術與思維是滿足企業發展需要不可或缺的一部分。作為IBM在認知計算領域的卓越代表，沃森（Watson）在大數據處理與分析方面已取得突破性成就，擁有分析海量數據、處理並行復雜數據以及快速判斷和應答響應等卓越能力。基於由IBM Power平台構建的高性能運算基礎架構的支持，IBM正聯合多家合作夥伴，推動沃森的應用。

除了不斷革新Power硬體平台，IBM還通過對本地人才的培養推動大數據應用的創新。今年，IBM已聯手CSDN成功舉辦了8期POWER8極限挑戰賽，吸引了逾萬人次參賽。IBM也成功舉辦了十餘次培訓沙龍，為開發者帶來更多學習和交流的機會。此外，IBM還以不同形式聯合合作夥伴為本地開發者提供基於Power的開源技術創新環境，幫助開發者加速其創新進程。

為提升本地合作夥伴的能力，IBM還與合作夥伴聯手，積極推動本地開源技術生態系統的構建。在IBM「中國合夥人」戰略的引領下，IBM與CSDN等夥伴聯手啟動Linux開源生態系統聯盟，基於IBM多年來為開源領域提供的先進支持，攜手國內ISV、開源技術社區、企業用戶、創投公司等多方力量，共同打造一個基於Power技術的開源技術生態圈。IBM還聯手OpenPOWER基金會成員推出了全新硬體加速ISV支持計劃，為本地ISV免費提供基於RedPOWER伺服器以及賽靈思FPGA的雲端開發及測試環境，幫助ISV提升大數據、雲計算等新興技術研發能力，促進第二代分布式計算的發展。

IBM副總裁、大中華區硬體系統部總經理郭仁聲表示：「認知時代的到來標志著信息技術的發展步入了全新階段，也對企業的IT基礎架構提出了更為嚴苛的要求。為了幫助企業更好地處理、分析數量龐大的結構化和非結構化數據，IBM Power將憑借扎實的硬體基礎和深入的行業洞察，幫助企業構建全新的IT基礎架構，更好地應對當前和未來包括大數據在內的種種挑戰。」

❷ 2018第十屆中國物流信息化大會嘉賓都有誰

7月12日-13日，備受矚目的2018（第十屆）中國蠢茄物流信息化大會將在福州閩江世紀金源會展大飯店隆重開幕。

而近日，參加此次大會的一份人員名單相繼在朋友圈裡曝光，引發了行業熱議。

從曝光的名單來看，出席本次大會的有：

中國交通運輸部、工業和信息化部、商務部電子商務司等政府部門領導；

物流及相關行業協會、各地方政府物流工作牽頭部門代表；

國內外物流知名企業、園區、倉儲負責人；

製造、電商和商貿企業的物流、采購負責人；

為物流產業鏈提供各項服務的企業管理者；

關注物流業發展的專業投資機構負責人；

智慧物流領域企業負友檔鄭責人及高層管理人員；

國內外相關組織、物流相關研究和咨詢機構、大專院校代表，業內專家、學者及資深人士等。

通過曝光的信息可以看出，此次大會通過人、財、物、流（信息流）等各要素的匯聚，構建了一個完善智慧物流大生態圈。

據悉，2018（第十屆）中國物流信息化大會主辦方中國物流與采購聯合會是經國務院批准設立的中國唯一一家物流與采購行業綜合性社團組織，承擔著推動中國物流業的發展，推動政府與企業采購事業發展的使命。

承辦方中物智福股份有限公司作為一家被納入國家智庫的物流企業，與中國城市科學研究院、北控曙光、中科曙光及眾多高校簽定戰略合作夥伴關系，致力於打造我國智慧物流航母。雙方憑借在物流領域的「唯一」與「專業」優勢，聯手打造一個權威的、智慧的、熱鬧的行業盛會，從而進一步激發行業創新活力，助力行業跑出中國創新「加速度」。

在這里，你可以掌握第一手行業發展的政策紅利，共享產業首腦的思想盛宴；

在這里，你可以學習國外創新理念和模式，擁抱新思維，新變革，探討物流新機遇；

在這里好頌，你可以和物流巨頭企業面對面交流，共同探索物流發展新方向；

在這里，你可以接觸智慧物流創新技術，學習如何利用科技更好地為物流行業賦能；

在這里，你可以尋求更多深化交流合作新機遇，共謀建立物流產業鏈共享經濟生態圈。

2018（第十屆）中國物流信息化大會以「數字物流引領行業智慧升級」為主題，聚集全球物流霸主、知名品牌商、資本/技術大鱷，創業論道，開拓商機。「共享、共贏」實現「物流+大數據+人工智慧+金融」跨界融合下的合作新價值，必將在行業內掀起新一輪風暴。

❸ 國際大數據大會傳遞哪些新理念

國際大數據大會傳遞哪些新理念

為進一步促進大數據領域與傳統應用行業的深度交流與合作，中國通信學會近日在北京舉辦「2015中國國際大數據大會」。此次大會以「大數據+」為主題。
解讀大數據行動綱要
將推動政府公信力和信用體系的建設
國家統計局信息服務中心大數據研究實驗室主任江青說，大數據行動綱要代表國家從頂層設計上推動大數據。
江青主要解讀了大數據行動綱要對智慧城市帶來的「四化」。她認為智慧城市的核心是大數據，是大數據在城市的應用。綱要有利於智慧城市實現規劃科學化、管理動態化、治理精準化、管理服務高效化。
綱要還提出推動政府信息系統和公共數據的互聯共享，消除信息孤島，加快各類政府信息平台，避免數據重復打架，江青認為，這說明了兩個問題，一是增強政府公信力，一是提升社會的信用體系，相對應的就是建設政府信息公用平台和政府公信力的平台。
數據開放問題
政府部門和公共企事業單位要率先開放原始的、可機讀的數據
中科院院士、北京大學、普林斯頓大學教授、普林科技董事長鄂維南認為現在大數據面臨的第一個瓶頸就是沒數據，數據孤島嚴重，不同部門數據存在在不同的地方。
中國國際經濟交流中心副研究員張茉楠認為我國數據的實體化和實體數據化還處在前期階段，還存在數據安全、數據所屬權、數據治理等各方面的問題。
西安未來國際信息公司執行總裁史晨昱提出了如何開放和開放哪些數據。他認為，應首要開放政府部門和公共企事業單位的數據。政府應該建設開放平台或者網站，以滿足社會公眾對信息資源的使用。開放網站是全球的普遍做法，包括美國、英國都採用這種做法。開放平台應該建立在互聯網上，而非建立在電子政務網上。
其次，開放的數據應該是原始的，可機讀的數據。原始數據是沒有加工處理的數據，可機讀是指開放的數據要便於計算機處理加工。數據開放後，政府需要鼓勵企業和公眾，利用公共信息資源去開發信息產品，服務於社會公眾，服務於其他的企業客戶或者政府客戶。
大數據推動社會共治
國家的治理從原來的政府主導，轉向政府、公民、企業、社會共同參與的多元共治模式
張茉楠認為大數據帶來的不僅僅是生產力的變革，更是一種生產關系的變革。
大數據改變了政府的角色、企業角色和社會公眾的角色，也使整個國家的治理從原來政府主導的治理，開始向政府、公民、企業、社會多元共治的新模式轉型。
張茉楠舉例說美國環境數據的開放，就是通過一個項目把美國各個州的環境治理數據向公眾開放，讓公眾更多地參與環境治理，由第三方負責監管。整個過程中是政府提出需求，提供服務，公眾積極參與，整個社會共同監督管理。
張茉楠認為大數據時代，社會治理主要呈現三大特點，一是從原來的一家獨大、政府的獨治逐漸轉向多元共治。第二，由原來較多的封閉結構向開放型的治理結構轉型。特別是在大數據、雲計算發展之下，原來公眾和政府之間的信息差、知識差已經逐步扁平化。第三，由權力決策機制轉向公共決策機制。
數據交易市場
數據產品交易可以活躍信息消費市場，但法律犯規、技術都還不盡完善
史晨昱認為數據服務平台應該非盈利性和商業化並舉。非盈利的數據開放網站，負責將政府部門和公共服務企事業單位的數據，免費開放給公眾；在此基礎上建設的商業化數據服務平台，可以連接信息服務產品的供需雙方，開展數據產品交易，以此活躍整個信息消費市場。
亞信數據總裁張浩認為，維護和管理數據對任何一個部門或者企業來講都是有代價和成本的，通過交易或者是對等交換，容易實現數據價值。但我國目前還面臨著問題，第一，本身還沒有形成大數據，缺少法律規范讓擁有數據的部門開放數據。第二，目前缺少對個人隱私保護的技術。
鄂維南認為數據作為一種商品，有一定的特殊性，每個人都可以使用，可以重復售賣，沒有任何消耗。根據經濟學觀點，數據的價值是零，所以數據交易理論上來說是不可行的。這也是數據交易平台需要突破的悖論。
雲計算+大數據
雲計算可以讓大數據運行更經濟化、集約化和精細化
中國移動蘇州研發中心大數據項目總監徐萌提出了雲計算大數據，她認為，大數據把數據整合起來，這只是粗放的狀態，並不是經濟的模式。雲計算強調經濟化、集約化、精細化。雲計算可以使得大數據用集約式的平台和方式來運轉。
目前來看，雲計算大數據的實現需要解決4個問題，第一，統一化的數據管理，即數據從哪來到哪去、共享給誰、怎麼共享、許可權是什麼。第二，明確雲計算大數據的概念，大數據是借用雲計算來實現服務的。第三，精細化的資源管理，雲計算目標就是降低成本，提供更多應用和服務。大數據後續也要演變過來，實現精細化運營，合理調度資源。第四，智能化就是保證多種資源框架可以自動適配。

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❹ 第十屆中國雲計算大會召開

7月24日，第十屆中國雲計算大會全體會議在北京國家會議中心召開，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東受邀參加大會，作為智能計算能力實體經濟的主題演講.他指出，雲計算改變了世界經濟結構，以雲計算為中心的技術革新，繼續推進商業模式革新、經濟變革、政府管理能力的升級，加快人類社會進入智力時代.

雲計算發展的三個三年

這是中國第十屆中國雲計算大會，也是雲計算轉型的第十年.本次大會的主題是集中雲上生態賦予數字經濟的主題，參加嘉賓包括兩院院士、業界專家、國內外學者、IT產業各類企業的上層，會議主題包括雲計算回顧和展望、人機融合的塊鏈軟體技術研究、人工智慧驅動的群智數據採集技術初探、工業物聯網、數字轉型等多個前沿和熱點話題.

下一個熱點是工業互聯網

雲計算的發展對社會經濟的影響更加顯著，最明顯的是創業的簡化.根據網易&IT桔子的統計數據，中國互聯網豎蠢脊創業公司累計超過62000家，顫音半年內用戶數突破億人，不到余滲3年用戶數超過3家.44億人.沒有雲計算的支持，這些創業公司不能在這么短的時間內建立支持數億用戶的業務平台.影響更深的是雲計算在傳統經濟領域的滲透.在雲計算的推動下，數據資源在各行各業之間迅速流轉共享，可以大規模社會化合作，促進第三產業商業模式的升級，如網路金融、網路物流、飲食銷售等是建立在雲計算技術上的新商業模式.

智能時代最大的挑戰是計算力

雲計算、人工智慧、大數據等下一代信息技術在快速發展的同時，融合，這些信息技術的應用普及，推進人類社會從傳統信息時代到智檔胡力時代，隨著這一變化，人類演出從傳統計算時代到智力計算時代.解決當前的挑戰，發展智慧計算，關鍵是建立開放式融合的技術生態，融合早已是IT基礎架構不可抗拒的趨勢，全球Super推薦全球Super推薦7互聯網公司全是採用融合架構，TOP10Win電信運營商採用互聯網虛擬化技術，計算、互聯網、存儲融合，IT和CT融合，IT和OT也融合.

❺ 百度世界2020大會，都展示了什麼產品

2020網路世界大會的核心主題其實是AI與人工智慧，基於大數據與雲技術來實現在各行各業的自動化操作流程，其中展示的較為吸引人眼球的當屬Apollo自動駕駛技術，當然，展示的產品肯定也少不了小度智能硬體新品，作為與天貓精靈、小愛同學並稱三大智能AI工具的智能產品，小度這一次可謂有了十分長足的提升。

除此之外，值得一提的還有“5G雲代駕”，這個基於5G高速度低延時而衍生出的為無人駕駛系統提供的備用系統，在一定程度上也沾了5G的紅利，只不過這種低延時到底能做到什麼地步，還需要實踐來檢驗。

❻ 百度大數據的介紹

2013年12月06日，中國最具影響、規模最大的大數據領域技術盛會——2013中國大數據技術大會（BDTC 2013）在北京世紀金源大飯店開幕。網路大數據首席架構師林仕鼎從一個大數據系統架構師的角度，分享了應用驅動、軟體定義的數據中心計算。

❼ 「SAECCE議程劇透」新能源汽車大數據應用——機遇與融合

導讀

新能源 汽車 大數據的利用不僅在 汽車 產業內部釋放了巨大的數據紅利，未來也必將成為 汽車 產業與其他產業融合的重要紐帶。隨著我國「新基建」的不斷推進，高速低延遲的5G網路覆蓋與新能源 汽車 充電樁的建設，勢必會加速新能源 汽車 的發展與數據井噴。由此可見，大數據技術在新能源 汽車 上的應用會加快 汽車 產業向信息化與智能化邁進的腳步，而新能源 汽車 大數據與電力等行業的融合還將產生出巨大的藍海市場。

2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦。迄今為止，SAECCE年會已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。

本專題分會以 「新能源 汽車 大數據應用——融合與機遇」 為主題，邀請國內外權威專家主旨演講和互動討論。通過聚焦「大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方法研究」等若干議題，共同交流新能源 汽車 大數據應用的主流技術與最新發展趨勢，加速新能源 汽車 大數據技術成熟，並加大 汽車 產業的輻射帶動能力。

N01:新能源 汽車 大數據應用——機遇與融合

會議時間&地點

2020年10月27日 13:30-18:00

上海 汽車 會展中心

協辦單位

吉林大學 汽車 工程學院

會議主席

王震坡

博士/教授/博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長

王震坡，教授、博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長。入選了教育部「新世紀優秀人才」、北京市「 科技 北京百名領軍人才」、 科技 部「中青年 科技 創新領軍人才」、 國家「萬人計劃」和機械行業「『十二五』先進 科技 工作者」。主持了國家自然基金重點項目（動力電池系統熱失控與安全管理）、國家重點研發計劃項目（分布式驅動電動 汽車 集成與控制）、國家863計劃項目（電動 汽車 充換電設施設計集成與管理）等縱向項目12項，發表第一作者或通訊作者SCI論文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI論文60餘篇。第一作者出版專(譯)著4部(「電動車輛動力電池系統及應用技術」入選「十二五」高等教育本科國家級規劃教材)，授權第一發明人發明專利24項。獲國家 科技 進步二等獎1項，省部級科研一等獎3項，二等獎2項(1項排名第一)，中國 汽車 工業科學技術一等獎1項(排名第一)，北京市教學成果一等獎1項。

聯合會議主席

許楠

博士/副教授/博士生導師，吉林大學 汽車 工程學院

許楠，吉林大學 汽車 工程學院車輛工程專業 副教授兼博士生導師，工學博士，博士後，新能源 汽車 國家大數據聯盟理事，美國電氣電子工程師學會（IEEE）會員，目前擔任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等國際期刊審稿專家。發表新能源 汽車 領域論文二十餘篇，授權發明專利10項，軟體著作權13項。作為項目負責人承擔國家自然科學基金青年基金項目、國家博士後科學基金面上項目、吉林省 科技 發展計劃項目以及企業的合作研究等項目。榮獲國家教育部博士生新人獎，入選國家留學基金委國際清潔能源拔尖創新人才培養項目（iCET2019），吉林大學優秀青年教師重點培養計劃等。

主要研究城市智能交通系統規劃與評價、車輛全局優化式能量管理、人-車-路系統數據挖掘與分析、新能源車輛動力系統控制與評價、開放式繞組電機控制、智能輔助駕駛。

01

演講嘉賓簡介及演講摘要提前看

大數據+區塊鏈在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用研究

劉鵬

北京理工大學副教授，碩士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟副秘書長

演講要點

1、新能源 汽車 動力電池發展現狀。

2、新能源 汽車 動力電池溯源管理平台建設及應用現狀介紹。

3、大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用現狀及最新研究。

4、動力電池數據管理所面臨的問題和挑戰。

演講摘要

概述近年來新能源 汽車 和動力電池發展數據研究現狀，以及大數據平台建設及應用狀況，並對大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用及研究進行介紹，對動力電池數據管理方面所面臨的挑戰進行分析和展望。

一種基於數據的電動 汽車 全工況行駛能耗評價方法

袁新枚

吉林大學 汽車 工程學院教授

演講要點

1、電動 汽車 能耗評價的需求。

2、一種新型的電動 汽車 能耗模型及基於數據的能耗評價方法。

3、模擬實驗結果及討論。

4、該方法在高速路充電站規劃上的一個應用。

演講摘要

智能網聯新能源 汽車 的能量管理策略

宋珂

同濟大學 汽車 學院燃料電池創新研究所所長

演講要點

1、智能網聯 汽車 概述。

2、智能網聯 汽車 的通信技術。

3、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展歷程。

4、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展趨勢。

演講摘要

智能網聯 汽車 與新能源 汽車 將是未來 汽車 技術發展的兩個重要方向。當今 社會 和人們對這兩項技術的協調發展提出了更高的要求。通過使用智能網聯技術（ICT），新能源 汽車 可以與外部世界（例如其他行駛車輛、道路基礎設施，互聯網等）進行信息實時交互，這就是所謂的車聯網系統（V2X）。在對各種交通信息進行深入分析的基礎上，車輛可以識別當前行駛狀況並對未來駕駛狀況進行有效預測，從而實現車輛動力系統能量管理的實時優化，以滿足不同駕駛條件下的車輛駕駛需求。這不僅能大大改善新能源 汽車 的燃油經濟性，也能夠有效緩解了交通擁堵問題。介紹近年來智能網聯技術在新能源 汽車 上的應用情況，基於智能網聯技術的新能源 汽車 能量管理策略研究現狀以及智能網聯技術與新能源 汽車 技術協調發展的趨勢。

大數據在新能源 汽車 安全風險防控的應用研究

張照生

北京理工大學機械與車輛學院副教授

演講要點

1、新能源 汽車 安全情況統計分析。

2、新能源 汽車 安全預警與防控方法研究。

3、典型事故案例數據分析。

演講摘要

基於新能源 汽車 國家監管平台數據，統計分析車輛報警、事故車輛相關情況，從大數據角度分析影響新能源 汽車 安全相關因素，提出新能源 汽車 安全預警和防控方法，並以具體事故案例分析新能源 汽車 預警情況，為新能源 汽車 安全管控及產業 健康 發展提供技術支撐。

大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方

法研究

許楠

吉林大學 汽車 工程學院 副教授，博士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟理事

演講要點

1、新能源車輛能量管理方法研究現狀。

2、大數據背景下全局優化式能量管理方法所面臨的機遇和挑戰。

3、"信息-物質-能量"三層式全局優化架構的建立及應用。

4、全局優化式能量管理平台的應用前景。

演講摘要

概述近年來新能源車輛能量管理方法研究現狀，介紹大數據為全局優化式能量管理帶來的機遇，明確全局優化式能量管理方法所面臨的問題和挑戰，提出「信息-物質-能量」三層式全局優化架構以解決全局優化式能量管理方法實際應用問題。最後，針對全局優化式能量管理平台未來在區域交通能耗優化等方面的應用，提出了相關建議與展望。

數據驅動的鋰離子動力電池管理演算法 探索 研究

韓雪冰

清華大學車輛與運載學院助理研究員

演講要點

1、基於雲端大數據的電池管理是未來的發展方向。

2、基於數據可以有效的實現電池的安全預警。

3、基於數據可以有效的實現電池的壽命估計。

演講摘要

在新能源 汽車 使用過程中，伴隨著電池的使用，電池性能不斷衰減，電池組內單體間的不一致性持續增加，一致性問題還可能導致電池組的失效，引發安全問題。隨著雲端數據的廣泛應用，電動 汽車 的數據能被監測、記錄。基於這些數據可以有效的評估電池組一致性、估計電池壽命，進行電池安全預警，實現更加安全可靠的電池管理。

大數據背景下基於儲能應用的電動 汽車 電池的

二次利用

班伯源

中國科學院合肥物質科學研究院副研究員

演講要點

1、退役電動 汽車 電池二次利用的必要性。

2、電動 汽車 鋰電池的衰減現象的本質。

3、退役電動 汽車 電池二次利用的關鍵技術 SOH估算。

4、退役電動 汽車 電池二次利用國內應用實例。

演講摘要

近年來電動 汽車 （EV）產業飛速發展，為了保證 汽車 的動態性能和行駛安全，電動 汽車 電池在一定服役時間或性能下降後就需要更換。退役 汽車 電池二次利用是將保留了足夠的性能的退役電動 汽車 電池組，用於特定的儲能系統中。在本報告中整理了鋰離子 汽車 蓄電池二次利用的相關法律法規，收集了SOH估算的相關方法，特別是針對目前大數據背景下的提出了整合電動車能源管理系統的SOH估算方法，列舉了退役 汽車 電池可能的二次利用的利用場景。最後，根據目前國內退役電動 汽車 電池二次利用的現狀，提出了相關建議與展望。

新能源車與外部環境的數據融合帶來的機遇和

挑戰

王川久

北京泓達九通 科技 發展有限公司董事長

演講要點

1、大數據讓新能源車看的更遠，了解的更多，同時我們對車輛也有了更深的了解。

2、車輛與道路交通系統的關系。

3、大數據能給我們帶來什麼。

4、幾個大數據的應用場景。

演講摘要

新能源 汽車 與外部環境的大數據交換，將使車輛更好的融入道路交通系統，提高整個交通系統的效率，同時車輛的設計、生產、銷售、質量控制等各個環節均發揮出與以往不同的作用。

關於SAECCE 2020

2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦，誠邀 汽車 及相關行業的企業高層、技術領軍人物、資深專家學者、廣大 科技 工作者參與會議。SAECCE以「 汽車 +，協同創新」為主題，圍繞新能源 汽車 技術、智能網聯 汽車 技術、 汽車 關鍵共性技術，深度探討如何快速推動技術創新，重塑新型產業格局。

中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE）已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。此外，原定於今年5月在北京召開的第七屆國際智能網聯 汽車 技術年會（CICV 2020）將和2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020）合並舉辦。

SAECCE2020將組織1天（2場）全體大會、50多場專題分會、20多場（論文交流）技術分會，展覽面積約10000平米，預計將吸引3000多位來自政府機構及行業組織、整車企業、零部件企業、高校及科研院所的代表參會及參觀。

歡迎廣大企業、高校、科研院所等機構、以及廣大 科技 工作者通過組團或個人報名的方式積極參與！

02

SAECCE 2020 日程架構

❽ 大數據行業都有哪些大會

2021 WeDataSphere 社區大會（當前未開始）

場活動面向開源大數據領域的開發者和用戶，邀請到開放原子開源基金會 TOC 主席堵俊平、WeDataSphere 社區發起人邸帥、天翼雲大數據平台技術專家王小剛等嘉賓進行分享。

本次分享既有對開源大數據技術和工具發展趨勢的解讀，還有開源一站式大數據平台套件 WeDataSphere 最佳實踐和優秀案例的分享，更有如何基於開源項目構建企業級數據平台的探討和交流。

❾ 中國大數據六大技術變遷記

中國大數據六大技術變遷記_數據分析師考試

集「Hadoop中國雲計算大會」與「CSDN大數據技術大會」精華之大成， 歷屆的中國大數據技術大會（BDTC） 已發展成為國內事實上的行業頂尖技術盛會。從2008年的60人Hadoop沙龍到當下的數千人技術盛宴，作為業內極具實戰價值的專業交流平台，每一屆的中國大數據技術大會都忠實地描繪了大數據領域內的技術熱點，沉澱了行業實戰經驗，見證了整個大數據生態圈技術的發展與演變。
2014年12月12-14日，由中國計算機學會（CCF）主辦，CCF大數據專家委員會協辦，中科院計算所與CSDN共同承辦的 2014中國大數據技術大會(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 將在北京新雲南皇冠假日酒店拉開帷幕。大會為期三天，以推進行業應用中的大數據技術發展為主旨，擬設立「大數據基礎設施」、「大數據生態系統」、「大數據技術」、「大數據應用」、「大數據互聯網金融技術」、「智能信息處理」等多場主題論壇與行業峰會。由中國計算機學會主辦，CCF大數據專家委員會承辦，南京大學與復旦大學協辦的「2014年第二屆CCF大數據學術會議」也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。
本次大會將邀請近100位國外大數據技術領域頂尖專家與一線實踐者，深入討論Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等開源軟體的最新進展，NoSQL/NewSQL、內存計算、流計算和圖計算技術的發展趨勢，OpenStack生態系統對於大數據計算需求的思考，以及大數據下的可視化、機器學習/深度學習、商業智能、數據分析等的最新業界應用，分享實際生產系統中的技術特色和實踐經驗。

大會召開前期，特別梳理了歷屆大會亮點以記錄中國大數據技術領域發展歷程，並立足當下生態圈現狀對即將召開的BDTC 2014進行展望：
追本溯源，悉大數據六大技術變遷
伴隨著大數據技術大會的發展，我們親歷了中國大數據技術與應用時代的到來，也見證了整個大數據生態圈技術的發展與衍變：
1. 計算資源的分布化——從網格計算到雲計算。 回顧歷屆BDTC大會，我們不難發現，自2009年，資源的組織和調度方式已逐漸從跨域分布的網格計算向本地分布的雲計算轉變。而時至今日，雲計算已成為大數據資源保障的不二平台。
2. 數據存儲變更——HDFS、NoSQL應運而生。 隨著數據格式越來越多樣化，傳統關系型存儲已然無法滿足新時代的應用程序需求，HDFS、NoSQL等新技術應運而生，並成為當下許多大型應用架構不可或缺的一環，也帶動了定製計算機/伺服器的發展，同時也成為大數據生態圈中最熱門的技術之一。
3. 計算模式改變——Hadoop計算框成主流。 為了更好和更廉價地支撐其搜索服務，Google創建了Map/Rece和GFS。而在Google論文的啟發下，原雅虎工程師Doug Cutting開創了與高性能計算模式迥異的，計算向數據靠攏的Hadoop軟體生態系統。Hadoop天生高貴，時至今日已成為Apache基金會最「Hot」的開源項目，更被公認為大數據處理的事實標准。Hadoop以低廉的成本在分布式環境下提供了海量數據的處理能力。因此，Hadoop技術研討與實踐分享也一直是歷屆中國大數據技術大會最亮眼的特色之一。
4. 流計算技術引入——滿足應用的低延遲數據處理需求。 隨著業務需求擴展，大數據逐漸走出離線批處理的范疇，Storm、Kafka等將實時性、擴展性、容錯性和靈活性發揮得淋漓盡致的流處理框架，使得舊有消息中間件技術得以重生。成為歷屆BDTC上一道亮麗的風景線。
5. 內存計算初露端倪——新貴Spark敢與老將叫板。 Spark發源於美國加州大學伯克利分校AMPLab的集群計算平台，它立足於內存計算，從多迭代批量處理出發，兼容並蓄數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式，是罕見的全能選手。在短短4年，Spark已發展為Apache軟體基金會的頂級項目，擁有30個Committers，其用戶更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、網路、阿里、騰訊等多家知名公司，還包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多個相關項目。毫無疑問，Spark已站穩腳跟。
6. 關系資料庫技術進化—NewSQL改寫資料庫歷史。 關系資料庫系統的研發並沒有停下腳步，在橫向擴展、高可用和高性能方面也在不斷進步。實際應用對面向聯機分析處理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）資料庫的需求最迫切，包括MPP資料庫學習和採用大數據領域的新技術，如多副本技術、列存儲技術等。而面向聯機事務處理（OLTP）的資料庫則向著高性能演進，其目標是高吞吐率、低延遲，技術發展趨勢包括全內存化、無鎖化等。
立足揚帆，看2014大數據生態圈發展
時光荏苒，轉眼間第2014中國大數據技術大會將如期舉行。在技術日新月異的當下，2014年的BDTC上又可以洞察些什麼？這里我們不妨著眼當下技術發展趨勢：
1. MapRece已成頹勢，YARN/Tez是否可以再創輝煌？ 對於Hadoop來說，2014是歡欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等眾多巨頭都加大了Hadoop方面的投入。然而對於眾多機構來說，這一年卻並不輕松：基於MapRece的實時性短板以及機構對更通用大數據處理平台的需求，Hadoop 2.0轉型已勢在必行。那麼，在轉型中，機構究竟會遭遇什麼樣的挑戰？各個機構如何才能更好地利用YARN所帶來的新特性？Hadoop未來的發展又會有什麼重大變化？為此，BDTC 2014特邀請了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成員Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等國際頂尖Hadoop專家，我們不妨當面探討。
2. 時過境遷，Storm、Kafka等流計算框架前途未卜。 如果說MapRece的緩慢給眾多流計算框架帶來了可乘之機，那麼當Hadoop生態圈組件越發成熟，Spark更加易用，迎接這些流計算框架的又是什麼？這里我們不妨根據BDTC 2014近百場的實踐分享進行一個側面的了解，亦或是與專家們當面交流。
3. Spark，是顛覆還是補充？ 與Hadoop生態圈的兼容，讓Spark的發展日新月異。然而根據近日Sort Benchmark公布的排序結果，在海量（100TB）離線數據排序上，對比上屆冠軍Hadoop，Spark以不到十分之一的機器，只使用三分之一的時間就完成了同樣數據量的排序。毫無疑問，當下Spark已不止步於實時計算，目標直指通用大數據處理平台，而終止Shark，開啟Spark SQL或許已經初見端倪。那麼，當Spark愈加成熟，更加原生的支持離線計算後，開源大數據標准處理平台這個榮譽又將花落誰家？這里我們一起期待。
4. 基礎設施層，用什麼來提升我們的網路？ 時至今日，網路已成為眾多大數據處理平台的攻堅對象。比如，為了克服網路瓶頸，Spark使用新的基於Netty的網路模塊取代了原有的NIO網路模塊，從而提高了對網路帶寬的利用。那麼，在基礎設施層我們又該如何克服網路這個瓶頸？直接使用更高效的網路設備，比如Infiniband能夠帶來多少性能提升？建立一個更智能網路，通過計算的每個階段，自適應來調整拆分/合並階段中的數據傳輸要求，不僅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我們可以從Infiniband/RDMA技術及應用演講，以及數場SDN實戰上吸取寶貴的經驗。
5. 數據挖掘的靈魂——機器學習。 近年來，機器學習領域的人才搶奪已進入白熱化，類似Google、IBM、微軟、網路、阿里、騰訊對機器學習領域的投入也是愈來愈高，囊括了晶元設計、系統結構（異構計算）、軟體系統、模型演算法和深度應用各個方面。大數據標志一個新時代的到來，PB數據讓人們坐擁金山，然而缺少了智能演算法，機器學習這個靈魂，價值的提取無疑變得鏡花水月。而在本屆會議上，我們同樣為大家准備了數場機器學習相關分享，靜候諸位參與。
而在技術分享之外，2014年第二屆CCF大數據學術會議也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。屆時，我們同樣可以斬獲許多來自學術領域的最新科研成果。

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❿ 物聯網大數據時代真的到來了嗎

真正的大數據時代應該沒有喜不喜歡只有願不願意。

現階段通過所謂的大數據功能，搜索引擎、電商平台、社交平台都可以根據用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數據定義為「喜歡」於是進行了相關信息推送。

但這些物件已經購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數據在這一塊可以做的更全面。比如用戶購買的是一箱蘋果，那麼可以智能識別一到兩周後再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數據推送信息不應根據喜歡偏好進行，而是應該通過是否願意接收這些訊息進行推送。

當真正的大數據時代來臨安全也許根本不是問題。

很多人會擔心那些出現在互聯網身上的安全隱患統統會出現在物聯網身上，而在物聯網上的安全問題會給人們帶來更大的傷害。當然，這很多人之中包括筆者。而經過對大數據的深入了解，和對大數據未來發展的預估。筆者突然發現一個很重要的實時：物聯網的正常運行和發展離不開大數據，而真正的大數據要比人類聰明的多。

大數據是集合了人類所有的智慧結晶和數據資源，同時，完善的大數據具有自我手機學習功能。在日前召開的2015中國大數據技術大會上美國俄亥俄州立大學計算機科學與工程系主任張曉東教授表示，現階段我們所應用的大數據中的數據採集90%源自近兩年。而隨著移動互聯網化的加強和可穿戴設備的興起，人們的每一個行為和操作都可以被精確採集並收入大資料庫。

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