大數據時代互聯網思維下的CAE產業

段譽

2019年5月16日 22:17

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一點隨筆和雜想~~~

設想駕駛一輛小汽車在高速公路上以200碼時速行駛，不同時期汽車的預警系統：

"您已經超速行駛" （2000年）;;

"您已經超速行駛，前方有收費站攝像頭" （2010年）;;

"您已經超速行駛，根據云監控后面車速為80碼，30秒后將與收費站發聲碰撞"（2020年）;;

"您已經超速行駛， 30秒后將與前方收費站發生碰撞，車身將承受XXXX力的撞擊， 20秒后將轉為智能駕駛"（彈出三維全息圖，出現車被撞的模擬視圖）（2030年）;;

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現在不管討論什么話題，似乎不談論互聯網思維就out了。不過話說回來，最近幾年興起的互聯網熱潮與以前不同，有了大環境軟硬件的支持，整個互聯網產業有可能真會進入一個新的境界，同時也會帶動其他產業的升級發展。

大數據時代，終端可以實時的將所有車輛的數據上傳到云端，云端可以對數據進行實時計算，監控，發現潛在的擁堵區，對可能發生問題的情形和車輛進行預警。同時由于云端保存了每一輛車的車況數據和用戶使用偏好，比如車的品牌，性能，用戶剎車習慣，健康狀況等。所以能更針對性的反饋信息。

而上述2030年可能出現的情形則已經接近科幻片的場景，其中融合了CAE仿真，云計算，人工智能，大數據通信等技術。其中云端可以實時的進行計算，比如上述車碰撞仿真，客戶端將工況發送到云端，云端利用服務器快速計算后將結果返回。如果軟硬件高度發達，其仿真有可能直接在客戶端進行。按照目前芯片小型化的趨勢，其仿真計算軟件直接固化在芯片中。以往獨立的CAE產業在信息化高度發展時代，可能會融入為其中一個附屬產業。

再考慮另一個情形: 看病。

這個和大家都息息相關。從技術上來講，目前病歷實現全國聯網已經不成問題，到不同的醫院看病，醫生能看見病人的病史。

大數據時代其實可以做的更多：

1. 有了所有人的病歷，可以對不同地區，不同年齡的不同癥狀，不同環境的人群進行分析，發現其發病特點，給出針對性建議和治療方案。

2. 每次病愈都是一次寶貴的治療經驗，這些經驗通過云平臺計算可以自動得到分享，尤其是疑難雜癥。

3. 對于小毛病，云端可以自動給出診療方法，加上醫生的建議，遠程治療即可解決問題，不用跑醫院。

4. CAE相關。生物力學是利用CAE技術模擬仿真各種生物力學現象，比如人體運動，骨頭受力，血管受壓等等。這些方法目前受限于軟硬件技術，還只能應用在比較嚴重的疾病診斷上，實時性也很差。想象一個心臟病人在家能，終端把身體數據傳送到云端，云端計算后實時給出心臟血管狹窄程度，血流速度，危險系數等數據，其意義不言而喻。

當然從目前硬件水平來看，要達到上述水平還有很長一段路要走。但是目前狀況是軟件落后于硬件的發展，在中國這種情況尤其突出。 “僅CPU的研發就是十幾年時間，我們在硬件上與國外產品水平相當，但在應用軟件上，差距在30年以上，應用軟件的開發不是一個簡單的過程，需要計算專家、行業專家共同參與，一個項目的開發需要200人年左右，投入使用年限都在20至30年。美國三大實驗室，有幾千人在應用領域研發，計算機專業的只百人團隊。”潘景山對比國外在超算應用領域的重視，看到濟南超算中心的40位員工，很有壓力。國外在超算系統與應用的開發投入上1：2或者是1：3的比例，國內在軟件應用上投入的人力資金僅有硬件系統的1/5。“大型軟件，像海洋、氣象這類，70年代的代碼、90年代的代碼都可以找到，是長期積累下來的東西，海洋、氣象軟件可以免費使用，但還有好多領域需要自行研發，我們現在是有大量數據，缺計算軟件這樣的工具，眼看著數據不能挖掘出智慧。”

個人以為中國的互聯網目前看似如此發達，是以絕大的消費用戶為基礎的，無論是騰訊，阿里巴巴，小米，都是因為有廣大的受眾群。而考驗一個國家科技實力的制造業確鮮有成功企業。以后互聯網的發展必定是有多個產業的融合。國內的研發再不奮起直追，恐怕以后在互聯網領域也要受制于人了。