时间：2013年5月30日，星期四，14:40-15:30

　　地点：成都香格里拉大酒店1层黄龙厅

　　发言人：

　　英特尔(中国)有限公司华西区(西南/西北区)总经理 贾 培 先生

　　英特尔数据中心软件部中国区首席技术官 苗凯翔 博士

　　博康智能网络科技股份有限公司董事兼首席技术官 田 广 先生

　　主持人：各位媒体朋友，大家下午好。我是来自于英特尔共了公关经理，首先非常欢迎各位媒体朋友，有成都朋友，也有重庆朋友，参加今天下午英特尔公司的数据蕴藏价值，用“芯”发掘机遇媒体采访活动。首先介绍三位参加今天采访的嘉宾，第一位是英特尔华西区总经理贾培先生，英特尔数据中心软件部中国区首席技术官苗凯翔博士。今天也非常高兴请到我们重要的合作伙伴，博康智能网络科技股份有限公司董事兼首席技术官田广先生。

　　相信刚才各位媒体朋友参加论坛的部分，对英特尔公司，以及我们合作伙伴在大数据领域的想法、战略和具体方案有初步的了解，也希望接下来通过一小时左右的时间，各位能够就关心的问题做深入探讨。首先先请苗凯翔博士为我们简要再回顾一下英特尔在大数据方面重要的策略和架构。

　　苗凯翔：再重复一下，大家可能没有都去。英特尔战略很简单，在服务器架构方面市场非常强了，它要往软件解决方案上面走，专门成立数据软件部，跟底层各种部门紧密合作，把大数据发展，它的架构也好、性能也好真正搞到位，这等于是一整套，从底层优化、软件优化、解决方案优化，跟业界各个行业广泛合作往前走。

　　主持人：能不能分享一下英特尔重要的行业?

　　苗凯翔：拿中国作为例子，因为中国国情不太一样，所以我们也做了一些分析，结论是有几个行业我们比较重视。首先，智能城市，交通，交通在智能城市里我们是非常重视的方向。第二，电信，电信确确实实有很多具体的需求非常重要，大量的数据，需求也非常真实，所以我们把这个定位为很重要的行业作为重点去看。第三，金融，金融行业有大量的数据，它的应用场景、市场空间、前景非常好。第四，医疗，医疗也非常有代表性，医疗整个结构可能稍微复杂一点，各种数据更复杂一些，各种场景都有，所以前景非常大，而且对整个人的生活来讲，对人类贡献也是非常重要的领域。

　　主持人：谢谢苗博士。接下来请田总为大家详细分享一下博康跟英特尔在大数据方面合作的情况，包括我们应用的一些经验，产品技术方面的特点。

　　田广：感谢各位，我简单介绍一下博康。就像刚才贾总问，为什么是BOCOM，博康在1995年成立，原来一直是在安防领域，比如香港回归、上海浦东机场、虹桥机场、北京机场，成都机场我不知道是不是，白云机场，很多机场包括公安交警安防监控系统是我们做的。我们在1995年到现在这个阶段，可以说赶上了我们国家发展的很好机遇，我们从产品，从系统，大家也都知道，安防是做摄像机，再做传输、交换、显示这一条龙的系统应用。博康在创新性上在国内还是排得上名的。随着国家在平安城市里的发展，摄像头装的越来越多，怎么用，成为一个最大的问题，包括交通也是，可以说高速公路修得越多，但还是很拥堵，包括环境问题。和我们相关的，因为我们是做视频相关的，视频在大数据里和日常应用里是一个结合点，也是我们和英特尔之间的一个很好的结合点。从应用这条线上，我们客户急切需要我们去解决实际的问题，比如交通拥堵问题，成都的交通肯定也是很拥堵的，怎么样能够把交通的调度，包括这当中的优化做好，包括显示牌、导引牌以及红绿灯的时间，其实这里面都有很多工作要做。基于什么呢?基于视频或多传感器的计算，这种采集，这是客户的一个需求。另外，在公安的应用里，比如前些天闹得纷纷扬扬的吉林的小孩的案件，可以说花了几亿装了上万个摄像头，还有几千个警察，怎么样能很快地抓到犯罪分子，这些东西不是说装上一些摄像头和装上一些存储就能解决问题的，这也是我们和英特尔从应用出发，去找到线索，然后结合到一起的一个重要因素。

　　我们在四、五年前，我和英特尔一些技术人员在讨论这个问题。在四、五年前我们做了很多平安城市，包括重大的项目，北京天安门那时候也是让我们做一些很直观的需求。我们怎么把人看不过来的视频，巨大的财富或者巨大的资源，怎么能快速地找到我要的东西，其实就是一个智能的处理，把这些死的数据或者视频流巨大数据转变成我们能够快速搜索的，快速能够查找的，能够用的结构化数据。非结构化数据到结构化数据的转变，大数据到可用数据应用的转变，其实这是英特尔的强项，因为英特尔主要的能力是在计算上面，这里面引申下来就有一系列的问题。比如我的计算能不能放在前端，和摄像机放在一块，室外很严酷的环境，这是第一个问题。我们花了很长的时间，英特尔也支持我们解决了这个问题。第二个问题，在大量运算的前提下，怎么样能够进行后台的运行和存储，找了很多专家，最后得出一个结论，这其实就是大数据Hadoop的强项。不是说我们现在买了一个IBM的巨型机就能解决的问题，因为我们的视频是每天都在增加的，每天都在快速增加的，不能说过了一个阶段就要推导重来。我们是要分布式计算、分布式增长，快速查找，解决实际的问题。我们和苗博士团队一块儿，找到了一个真正的出路。如果我们这些系统用到交通领域，现在就能够把以前的单点孤岛系统变成复杂的、可以互联的、可以相互优化的快速查找、快速提供相关联数据的系统。我们和英特尔解决了实际的客户需要的问题。分解下来，我们称之为是一个端到端的解决方案，从前端嵌入式系统，一直到服务器、软件、上层应用，所以这方面我们认为英特尔是我们的一个很好的合作伙伴，在此我也表示感谢。

　　苗凯翔：我再加一点，上个月4月10号，英特尔和博康刚成立了联合实验室，专门主攻平安城市和智慧交通，对我们来讲是非常重要的是，因为我们之间的互补关系一块儿能干很多事情，前景非常广。

　　主持人：谢谢几位嘉宾的介绍。相信各位也了解了更多的信息，特别是英特尔和博康在大数据方面，大数据这个词相对而言不是那么成熟，换句话说是比较新的领域，建议大家有这个机会有什么问题可以提出来，跟我们的嘉宾进行沟通。接下来是媒体问答的时间。

　　提问：贾总，我是从重庆过来的，我想问在您觉得在西南这块，川渝这块有哪些大数据项目是应该优先开展的?

　　贾培：这可能还是要和整个城市宏观发展的方向相吻合。举个例子，我们一直在平安重庆的项目中做了很多年，这是刚才谈的平安城市也好或者智慧城市的一个项目，可能我们不一定作为大数据这个名称来称呼它，但实际上是一样的，就像刚才博士和田总讲的一样的，我们英特尔也在这个项目中间，从前端数据的采集，摄像头数据的采集，到后端的计算、服务器，以及到解决方案等等一系列东西，我想这是一个非常典型的例子，在大数据应用，在整个城市，智慧城市也好、平安城市也好这个项目中间典型的应用。

　　举个例子，今天大家谈到博康跟英特尔合作，建立了在智慧交通方面提供端到端解决方案的例子，这包括对于西部的城市，因为看到成都也是一样的，重庆还没有限号，成都已经限号了，和北京一样，限两个号。我本来每天早上8点钟就能出门的，现在每天早上7点钟就出门了，就是为了避开这个高峰。每个城市都遇到同样的情况。硬件基础设施的发展总是不能适应整个交通流量的增长，怎么样可以用一些科学的、智能的有效决策来帮助城市的管理者，我们的政府，来做这样的科学优化，可以上升到整个城市的发展以及城市的民生问题上。所以我觉得在西部，用信息化的手段，政府做这样的管理和决策一定是非常有意义的。

　　提问：刚才苗博士在会上提到，有3万名程序员，我想问一下英特尔在软件上，具体在大数据方面，英特尔做了什么工作?大数据关键是数据的分析，英特尔在这方面有没有什么成果，和我们分享一下。

　　苗凯翔：大数据本身相对还是比较新的，真正业界来搞大数据产品还是最近的事情，除了互联网公司跑得比较快，但是他们大数据方案都是他们内部用的，像谷歌、雅虎，中国的百度，这些公司是跑得比较快的，但是他们的重点是把Hadoop软件变成产品在内部部署，在国内可能最大Hadoop集群还是百度，但是他们只是基于内部用的场景。现在的趋势还是把大数据往其它领域扩充，因为都有这个需求，这也是现在我们看到的方向，我们也在根据这个方向，根据英特尔在服务器端，云数据中心这端，我们开始跟大数据。要说成都来讲，也就是我们的Hadoop，IDH，我们和博康一块儿也在加强Hadoop的开发工作。我们从2009年开始是看开源这块，怎么对Hadoop开源社区有所贡献。但是看到后来，觉得这个东西确实很有用，所以我们开始把它变成产品去开发，我们叫IDH。到去年为止，很明显英特尔IDH在国内已经是一个领先地位的东西了，其它公司比我们还是要滞后一些的，这个状况今天还是如此，从性能上来讲，从管理模式和其它传统数据系统的接口各方面，它的功能还是比较强的。所以这块我们也是很明显的优势。从Hadoop软件开发产品来讲，是上海团队干的，我们大约有七八百个软件工程师在上海，大概有100人左右是干这块的。除了产品开发之外，我们也搞一些Hadoop相关的研究，甚至大数据的研究，不是在Hadoop范围之内的，有没有新的手段和方法去解决同样的问题，因为很多东西Hadoop还是解决不了的，它有一些局限性。我们也在研究，有团队在国外，美国那边在研究，中国这边也有团队在研究这个问题。我们这边还是比较重视，这是软件这块。底层硬件怎么干，这块我们有专门的团队进行分析和开拓，这方面的领域怎么把大数据搞到位。

　　主持人：我补充一下刚才苗博士谈的Hadoop这块，英特尔Hadoop分发版可以说在英特尔公司来说它是诞生在中国，或者说我们是第一个全球来做的。第二，为了方便更多的合作伙伴和客户来使用的，还有免费版，如果大有兴趣可以到网上下载。

　　提问：谈到大数据，我们可能更容易想到如何去容纳、去处理这个大数据，但是能不能谈一谈在发掘大数据价值方面，包括行业用户或者英特尔这块主要做哪些工作呢?

　　苗凯翔：这块我们肯定比较关注于跟客户的合作，因为英特尔是搞计算的，我们强点是计算。除了计算能干什么?所以我们一定要跟业界，像博康这样的公司，甚至是最终用户，像电信、联通、中国移动，跟最终给客户提供服务的公司干事情，至少把需求看清楚才能看到这个东西到底能干什么，这是整个业界的问题，我们非常关注这个方向。最终大数据能不能搞定，能不能把价值真正体现出来，按大家想象中的，需要一个过程。我觉得现在还是比较初级阶段。我们在各个行业，医疗也好，都有很多合作伙伴，我们是个长线看这个东西，然后我们一块儿探讨这个东西到底能干什么，你们数据是什么，应用场景是什么，需求在哪，想干什么，怎么样通过讨论和探索把价值挖掘出来，根据你的数据咱们能干什么。这是一个工作的过程。

　　提问：就像苗博士刚才提到的，英特尔有一个3万人的软件团队，说明英特尔非常重视大数据这块，我想问一下，英特尔将来会不会有可能改变现有的产业模式?

　　苗凯翔：什么产业模式?

　　提问：以前是以硬件为主。

　　苗凯翔：这是毫无疑问的，英特尔已经把自己看成是搞架构的公司，不光只是底层的硬件，这在我们内部已经有这个叫法了。而且目前外面看得到的，最近英特尔整个组织的调整，我们的CEO刚换，老的CEO Paul Otellini退休了，Jane Shaw、Renee James两位刚变成了公司的新领导，一个是CEO，一个是总裁，两个人来领导公司往前走。Renee James的背景就是搞软件的，她在英特尔内部一直是软件这块的领导者，从这儿可以看出英特尔软件肯定非常重要。

　　主持人：我补充一点，刚才苗博士谈到，3万多人的软件方面的工程师不是今天才有的，也不仅仅为Hadoop来做的。如果把英特尔软件部门单拎出来算的话，在全球也是非常靠前的软件公司，这是很有意思的一点。回答刚才您的问题，刚才苗博士讲到，我们一定会向软件服务方面的方向，但是暂时还谈不到转型或者架构方面。

　　贾培：补充一下，不是说英特尔只是一个做芯片的公司，实事求是讲，英特尔确实做芯片，但不只是做芯片。大家一直知道，英特尔作为一个行业的领导者来说，我们经常谈到生态系统。比如今天谈到Hadoop，谈到整个大数据，英特尔公司以前是做个人电脑的，今天我们从个人电脑逐渐转变为一个计算公司。移动互联网谈的，不管是智能手机还是平板，这些都是基于计算的，现在谈的大数据也是基于计算的。我觉得刚才他说的是对的，如果英特尔只是卖芯片，你卖给谁?英特尔带领整个产业，如果产业要往前走的话，今天大数据一定是新的词，是一个新的方向。在方向方面，如果从纵向来看，英特尔在最底层的，不管是我们在前端的，大家非常熟悉的凌动也好、i3、i5、i7也好，还是至强、安腾也好，这是我们基础的架构，在这上面是我们的Hadoop，后面包括博康这些独立软件开发商，品牌厂商、OEM厂商，还是ODM厂商，还是集成商，再上面是行业的应用，再上面是真正的消费者，我们的行业客户。当整个串起来的时候，显然只有最底层的硬件是不够的。为什么刚才谈到，说英特尔不是说今天为了大数据才有几万个工程师，英特尔一直都有，要谈生态系统必须要有硬件、软件，包括数据库等等一系列的优化。今天整个产业发展，在大数据这方面，英特尔多少年在生态系统上的积累可以发挥更大的优势。

　　田广：我谈一句话，刚才有一句话在我印象中很深，其实在软件上，英特尔是幕后英雄，怎么样用好它的芯片，包括我们在内，如果没有他们的支持很难用得好。

　　提问：刚刚我听田总在聊的时候，有一句话非常深刻，他在谈到对视频监控这块，对大数据的运用，有一句话说把非结构化数据转化为结构化数据时才能发挥出大数据的价值。之前我看数据分析，在2012-2020年的数据爆炸里面，大概有80%以上的数据都是非结构化的数据，我想问一下，以博康为例，在你们整个经营过程中，从非结构化数据项结构化数据转化的阶段是从什么时候开始的，历程有多久，在利用的过程中你觉得带来的最大的变化是什么?因为我在北京IDF的时候看过你们做的一个演示，包括面部追踪搜索，包括交通监控，你们已经在全国有多少个城市做过这方面的工作?

　　田广：这是一个很专业的问题，在整个安防界、视频界怎么用好视频，音频很多人用得已经非常成功了，视频如何用好一直是个难题，有很多种用法，至少我们在英特尔Hadoop平台上设计了两个战略，我们公司的行云战略和图云战略。行云战略是什么意思呢?就是怎么样解决城市交通的问题，叫行云。图云就是公安的刑事侦查或者图像开发的应用。这两个战略又引申了六七个子项，像刚才您说的人脸的智能搜索，还有车的智能搜索，比如说现在在开会，随便拉一个人来，他旁边的一个包或者任何一个特征都可以搜索，并不只是人脸。在这方面可以说需要很强的两个基础的要求，一个是很深入的算法，博康一直做视频，我最早是广播学院做电视出身的，后来又到交大图像所做模式识别，这里面图像怎么样做深入挖掘，这块图像算法很重要。但是算法这个东西无穷尽，要好，就要耗费很强的计算资源，这个计算资源当然就是英特尔的强项，在这方面，我们最早从客户需求上来说，我是2000年组建博康的研发团队，可以说我们从2个人到现在做了很多产品，但是客户永远一句话，我怎么样能够用好，就是怎么样能够快速找。上海这个客户去年花费1400个人去查找各种录像，1400个人还不算他们的员工，是外面聘请的，但是他们为了破案，必须去找。你怎么样能够把这些人节省出来，变成快速查找，而且它查找很慢。有一个例子很有意思，十一一家人出去旅游，回来一看家里被洗劫一空，还好家里有录像，他把录像搬来，七八个小时的摄像头看一遍，一天过去了。还好他在第五天找到这个人了。这说明什么呢?一个是慢，另外，如果这个人当时稍微精神不集中一点就过去了，而且这1400个人滴着眼药水干活，效率低、资金占用大，说难听点效果还差。这些东西其实是迫切的需求，但是英特尔也有很强的运算能力，怎么样能够结合好?这里面很关键的是架构很重要，Hadoop很重要。以前我们也是搞算法，为什么做不好?因为它是单点计算。因为再怎么样，这个架构不好，现在公安局里都有小型机，但是小型机能搜索几段视频呢?多少路视频呢?现在动不动就上千路、上万路，成都也是上万路，这些路的图像要同时进行大范围的搜索或者分布式搜索，工作量非常大，这就是架构的问题。大数据解决了架构问题，英特尔CPU解决了计算的问题，我们的算法解决了room的问题，所以这三个缺一不可。正是因为我们的这种结合，使得应用的问题带来一种很震撼的效果，我们还会发布一些非常有用的东西，未来我们也会有七个典型的应用发布出来，人脸、交通、物证等等。

　　提问：你们成立的联合实验室主要方向是什么?

　　田广：智慧城市。在刚才苗总PPT里，他的统计数据做得很好，也是专业公司做的。其实在智慧城市里有三项值是最高的，第一项是交通，第二项是政府，第三项是医疗。政府其实讲的就是跟公安相关的，交通、平安、医疗其实都是契合每一个老百姓衣食住行的，所以这方面的投入，包括需求，因为投入是来自需求，应该说是我们的一个基础。

　　提问：刚刚苗博士展示了一张图，云计算、多终端、大数据，能不能详细解释一下这三者的关系，可能对于普通用户来说，接触更多的是终端跟云计算，大数据对于终端用户主要体现在哪?

　　苗凯翔：这是一个比较复杂的关系，要讲的话恐怕要讲很长时间，这里面有很多文章。首先，多终端，终端一多肯定需要后面的支持越来越多、应用越来越多，它是在驱动后端的发展。现在业界趋势，我们内部有个数，最近五年之内整个数据中心全球会翻倍，因为终端量增长非常快，造成数据的增长，造成后端各种应用都在增长。服务模式，因为终端多了，各种终端都有，服务模式要灵活，促进云的发展，云是特别灵活的服务模式，动态可以调整的服务模式，资源能够优化，这是终端和云的关系。终端和大数据的关系，终端多了数据肯定会产生多，网络需求量也会上去，终端需要网络跟后端通讯，因此会产生很多各项数据，多终端和大数据本身是有天然的联系的。大数据和云的关系，因为大数据最终是大数据的服务，比如Hadoop最好还是跑在云平台上面，这样服务才能到位，才能更灵活地搞各式各样的服务，能够满足需求。中国电信也好、百度、腾讯互联网公司也好，还是大企业也好，都有云服务平台的需求，都要云化，这样的话服务才能到位。如果搞大数据服务的话也毫不例外，也是一样，一定要提供Hadoop云的服务才能真正满足各种服务的需求。所以这三者之间是有紧密联系的。成都现在还没到位，还有需要我们做的事情。

　　田广：其实视频里存储的容量很大，很显然大家不可能把所有视频都存了，怎么样把视频的存储有效地变成有用的视频，然后再进行长时间存储。这可能是我们这个行业里关心的问题，包括现在在交通上、治安上的，都是一样的，把关键有用的东西弄出来，其它大部分都是没有用的，那我们就不用保留了。从某种程度上来说，国内也许是世界上第一个全高清的系统，是多少个P，100多个P，里面所有的容量才能存多少视频呢?也就一个月，所有摄像头一个月高清，没办法，都要扔的，不能说案件发生在一个月以前就破不了了。可以说是不能这么做的，怎么办呢?云计算包括怎么样利用好呢，其实它也是个云，怎么样利用好呢?把特征的东西提出来，再存一个月可能更有效，把这些东西怎么优化出来可能更有效。

　　主持人：谢谢三位嘉宾，时间关系，今天的沟通到此告一段落。就像三位嘉宾讲的，大数据是相对比较新的话题，希望今天的沟通只是开个头。欢迎各位媒体朋友继续关注大数据方面演进的情况。谢谢大家，谢谢三位嘉宾。

　　(结束)