梁雅莉：技术创新正推动全行业的业务变革

它可能是要，像杰瑞分享的，他可能是有一个心爱的女人，要给她买一个好东西，他也有一个很可爱的小孩儿，他需要一个什么玩具，这个商品背后其实是含着情感的，而当要去分析情感的东西，就背后开始其实有很多智能化的东西，你一切的这种服务都是为了让人去做的，让别人的生活过得更好。要把控各种行为。比如线下的时候，从一个用户进入苏宁的店里，从停车场开始，他是不是可以很自然的，没有被干预的进到这个停车场，指引他进到合适的停车位，出来的时候，会知道车停在哪里，从这一开始就应该想着怎么去提供更好的服务。前面是要去感知数据，我要捕捉这种行为，图像识别、人脸识别都把它捕捉到，后端有一个强大的处理平台，所以云计算和大数据是后面的一个核心，对他进行处理、分析、预测，真正的大脑在后端，前端是感应，要知道消费者在发生着什么，在我们的企业里他在经历着什么，我们的店员应该在什么时间，应该用恰当的一个方式去干预他，去给他提供服务。那这里边所以智慧的零售是为了让用户过得更好，而这一个，在苏宁看来，这是一个趋势，实际不仅在零售行业，整个世界，其实都在经历着，我觉得，所以我们应该做的事情就是顺势而为，而去接受这种趋势的变化，跟随这种趋势，让科技，让帮助零售，更智慧，然后让用户生活变得更好，谢谢大家。

梁雅莉：谢谢乔总。愿我们的苏宁将来为我们带来更多更精彩的智慧的富有情感的消费体验，谢谢。

乔新亮：谢谢。

英梁雅莉：其实我们前面讲了很多关于业务变革的思考，那么现在我们如何去希望推动我们自己所在的行业的一个变革呢？那应该从什么样的地方入手？实际上对于这个问题，我们有自己的答案。就是数据，在信息化的数据，我们有一个非常形象的比喻，其实无论是杰瑞，还是 Sandra、还是王锐博士，刚才已经谈过，数据是信息时代的原油，通过这个数据提炼出信息，基于信息提炼出知识，通过知识我们能够形成智慧和商业的洞见。事实上随着这个技术的不断创新，从互联网到移动互联网，到云中心，到大数据，到人工智能，到未来的无人驾驶和 5G，数据的来源从结构化的数据到非结构化的数据，数据的来源从人延伸到了机器，延伸到了物，同时，在随着这个技术的发展，无论是数据的来源的 3D 的结构还是说来自于各行各业的这种海量的数据，从而形成了一个数据爆炸的一个时代。

实际上有一个统计，世界上大概有 99%的海量数据是没有被提炼去形成商业的一个洞见的。所以只有当我们对数据进行一定的加工，才能形成有效，有用的信息，才能形成洞见和智慧，才能推动我们行业的一个创新。而其中加工的这个过程越丰富，我们可能带来的增值的空间会越大。以基因测序为例，这是健康医疗行业近些年来出现的新的类型，基因信息本身就是海量的数据，如果考虑到地球上的人类和物种，可以想象这是一个何等规模的海量数据库，20 年前，当人类测出首个DNA 序列时，前后耗时 13 年，花费 30 亿美金，随着技术的发展和创新，我们今天可以做到在一天之内，完成一个人全套的基因的数据和分析，接下来，我们将会请出我们的合作伙伴，诺禾致源的 CTO 副总经理，田仕林先生，他将帮我们分析一下如何处理海量的基因数据的。

田仕林：感谢梁总，感谢英特尔提供这个平台分享一下基因这个新的业务。在这个领域的一些成果。

首先，诺禾致源是致力于分子科学、计算科学、生命研究以及人类健康领域的一个应用的公司。而诺禾致源在现今是全球最大的测序服务商，包括二代、三代和蛋白组学，而诺禾致源的主要的业务是现在是四大模块，一个是科技服务，而科技服务就是主要为一些科研工作者提供一些基因数据的解决方案。就是简单的描述，科技服务就是为了协助科学家来诠释生命的起源、进化以及生命的多样性。

而我们第二代业务是肿瘤检测，肿瘤检测是现在越来越火热的精准医学的一个重要的领域。而肿瘤检测，我们可以简单地对它做一个规范，它主要是做什么呢？就是对于我们人群，我们可以提前去预测这个人是否患有肿瘤的风险，然后就是我们可以去对已患肿瘤的人进行基因检测，给出合适的一个用药指导。甚至对治疗过程中，我们可以做一个复发的监控。这是肿瘤这一块的应用。然后第三块业务是遗传检测，遗传检测是面向我们个人，为我们提供，举个简单例子，一些遗传病，先天性心脏病，我们可以提前检测这个家族是否有后期的患病风险，给出前期的生活指导，再举一个例子，关于产前和孕前，我们可以避免小孩的唐氏综合征，避免以后造成家庭的伦理悲剧。

第四块业务是关于生物云的业务，这一块业务是近年来顺应这个IT 云的发展，我们把 BT，就是生物技术的一个解决方案，整合到 IT云的这个大的架构里面来，为我们生物科技领域的一些终端用户提供一个集成计算和生命科学的一个业务模式。而诺禾致源现在的测序的通量达到了每年 28 万人的规模，换算成就是 2017 年是 28P 的数据，我们一年需要处理 28P，而按照当年二代测序的通量的增长，明年，明年我们预估就是生命科学领域 DNA 数据的测量，诺禾致源将产生200 个 P 的数据，针对这个几何增长的基因数据，我们现在需要做的是去匹配足够强大的计算平台去解决它，而当前来说我们前期也跟英特尔这边有过很多的合作，包括硬件平台，软件开发，来加速我们的计算，优化我们的存储，保证我们的数据的一个完整性和准确性，在安全性上面。

这是关于在这个数据分析平台上面的一个现代的发展。然后此外，现在就是生命数据越来越多，对一个人的痕量，我们在以前去解析，可能通过单维或者多维的数据去解析一个生命的特征，当前来说衡量生命的特征的指标越来越多，形成一个多维网络的一个形式，而当前现在关于 AI 技术，AI 技术对于它现在的 IT 行业，就是在刚刚前面已经介绍过的汽车，自动驾驶这个方面，应用越来越广泛，而同样的，在基因测序这一块，我们同样的需要 AI 的技术去处理，因为现在我们基因的数据积累的越来越多，包括它的 DNA 的序列，包括生命的特征的数据，我们未来，我觉得我们的一种模式应该是通过这种基因测序，通过这种 AI 来模拟一种训练预测极，改善我们现有的检测模式，通过大量的数据集，来预测个体的特征，他是否患病，是否有患病的风险，以及通过他的特征我们来预测他的哪些基因可能存在风险，这是未来的一个关于 AI 技术对于基因测序的助力，而我们现在数据越来越大，同样的数据的管理这一块，数据库的一个构建的方式，以及新的软件，对于我们现有的算法的加速，同样的是非常重要，我相信，在英特尔，在诺禾致源，这样的行业内领头的一些公司的协助下，对于生命科学领域这个新的业务模块，会把 BT 和 IT 的一个融合进一步的加速推进，谢谢大家。

梁雅莉：谢谢田总精彩的分享，终于为我们揭开了神奇的基因测序的棉纱，希望我们将来能够更多地享受到诺禾致源的基因测序服务，能够普及到每一个人。再次感谢田总。

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!