梁雅莉：技能创新正敦促全行业的营业厘革

它也许是要，像杰瑞分享的，他也许是有一个心爱的姑娘，要给她买一个好对象，他也有一个很可爱的小孩儿，他必要一个什么玩具，这个商品背后着实是含着情绪的，而当要去说明情绪的对象，就背后开始着实有许多智能化的对象，你统统的这种处事都是为了让人去做的，让别人的糊口过得更好。要把控各类举动。好比线下的时辰，从一个用户进入苏宁的店里，从停车场开始，他是不是可以很天然的，没有被过问的进到这个停车场，指引他进到吻合的停车位，出来的时辰，会知道车停在那边，从这一开始就应该想着怎么去提供更好的处事。前面是要去感知数据，我要捕获这种举动，图像辨认、人脸辨认都把它捕获到，后端有一个强盛的处理赏罚平台，以是云计较和大数据是后头的一个焦点，对他举办处理赏罚、说明、猜测，真正的大脑在后端，前端是感到，要知道斲丧者在产生着什么，在我们的企业里他在经验着什么，我们的伙计应该在什么时刻，应该用适当的一个方法去过问他，去给他提供处事。那这里边以是伶俐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，现实不只在零售行业，整个天下，着实都在经验着，我认为，以是我们应该做的工作就是顺势而为，而去接管这种趋势的变革，跟从这种趋势，让科技，让辅佐零售，更伶俐，然后让用户糊口变得更好，感谢各人。

梁雅莉：感谢乔总。愿我们的苏宁未来为我们带来更多更出色的伶俐的富有情绪的斲丧体验，感谢。

乔新亮：感谢。

英梁雅莉：着实我们前面讲了许多关于营业厘革的思索，那么此刻我们怎样去但愿敦促我们本身地址的行业的一个厘革呢？那应该从什么样的处所入手？现实上对付这个题目，我们有本身的谜底。就是数据，在信息化的数据，我们有一个很是形象的比喻，着实无论是杰瑞，照旧 Sandra、照旧王锐博士，适才已经谈过，数据是信息期间的原油，通过这个数据提炼出信息，基于信息提炼出常识，通过常识我们可以或许形成伶俐和贸易的洞见。究竟上跟着这个技能的不绝创新，从互联网到移动互联网，到云中心，到大数据，到人工智能，到将来的无人驾驶和 5G，数据的来历从布局化的数据到非布局化的数据，数据的来历从人延长到了呆板，延长到了物，同时，在跟着这个技能的成长，无论是数据的来历的 3D 的布局照旧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期间。

现实上有一个统计，天下上或许有 99%的海量数据是没有被提炼去形成贸易的一个洞见的。以是只有当我们对数据举办必然的加工，才气形成有用，有效的信息，才气形成洞见和伶俐，才气敦促我们行业的一个创新。而个中加工的这个进程越富厚，我们也许带来的增值的空间会越大。以基因测序为例，这是康健医疗行业近些年来呈现的新的范例，基因信息自己就是海量的数据，假如思量到地球上的人类和物种，可以想象这是一个多么局限的海量数据库，20 年前，当人类测出首个DNA 序列时，前后耗时 13 年，耗费 30 亿美金，跟着技能的成长和创新，我们本日可以做到在一天之内，完成一小我私人全套的基因的数据和说明，接下来，我们将会请出我们的相助搭档，诺禾致源的 CTO 副总司理，田仕林老师，他将帮我们说明一下如那里理赏罚海量的基因数据的。

田仕林：感激梁总，感激英特尔提供这个平台分享一下基因这个新的营业。在这个规模的一些成就。

起首，诺禾致源是致力于分子科学、计较科学、生命研究以及人类康健规模的一个应用的公司。而诺禾致源在现今是环球最大的测序处事商，包罗二代、三代和卵白组学，而诺禾致源的首要的营业是此刻是四大模块，一个是科技处事，而科技处事就是首要为一些科研事变者提供一些基因数据的办理方案。就是简朴的描写，科技处事就是为了帮忙科学家来解释生命的发源、进化以及生命的多样性。

而我们第二代营业是肿瘤检测，肿瘤检测是此刻越来越火热的精准医学的一个重要的规模。而肿瘤检测，我们可以简朴地对它做一个类型，它首要是做什么呢？就是对付我们人群，我们可以提前往猜测这小我私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举办基因检测，给出吻合的一个用药指导。乃至对治疗进程中，我们可以做一个复发的监控。这是肿瘤这一块的应用。然后第三块营业是遗传检测，遗传检测是面向我们小我私人，为我们提供，举个简朴例子，一些遗传病，先个性心脏病，我们可以提前检测这个家属是否有后期的染病风险，给出前期的糊口指导，再举一个例子，关于产前和孕前，我们可以停止小孩的唐氏综合征，停止往后造立室庭的伦理悲剧。

第四块营业是关于生物云的营业，这一块营业是连年来适应这个IT 云的成长，我们把 BT，就是生物技能的一个办理方案，整合到 IT云的这个大的架构内里来，为我们生物科技规模的一些终端用户提供一个集成计较和生命科学的一个营业模式。而诺禾致源此刻的测序的通量到达了每年 28 万人的局限，换算成绩是 2017 年是 28P 的数据，我们一年必要处理赏罚 28P，而凭证昔时二代测序的通量的增添，来岁，来岁我们预估就是生命科学规模 DNA 数据的丈量，诺禾致源将发生200 个 P 的数据，针对这个几许增添的基因数据，我们此刻必要做的是去匹配足够强盛的计较平台去办理它，而当前来说我们前期也跟英特尔这边有过许多的相助，包罗硬件平台，软件开拓，来加快我们的计较，优化我们的存储，担保我们的数据的一个完备性和精确性，在安详性上面。

这是关于在这个数据说明平台上面的一个当代的成长。然后另外，此刻就是生命数据越来越多，对一小我私人的痕量，我们在早年往理会，也许通过单维可能多维的数据去理会一个生命的特性，当前来说权衡生命的特性的指标越来越多，形成一个多维收集的一个情势，而当前此刻关于 AI 技能，AI 技能对付它此刻的 IT 行业，就是在方才前面已经先容过的汽车，自动驾驶这个方面，应用越来越普及，而同样的，在基因测序这一块，我们同样的必要 AI 的技能行止理赏罚，由于此刻我们基因的数据蕴蓄的越来越多，包罗它的 DNA 的序列，包罗生命的特性的数据，我们将来，我认为我们的一种模式应该是通过这种基因测序，通过这种 AI 来模仿一种实习猜测极，改进我们现有的检测模式，通过大量的数据集，来猜测个另外特性，他是否染病，是否有染病的风险，以及通过他的特性我们来猜测他的哪些基因也许存在风险，这是将来的一个关于 AI 技能对付基因测序的助力，而我们此刻数据越来越大，同样的数据的打点这一块，数据库的一个构建的方法，以及新的软件，对付我们现有的算法的加快，同样的长短常重要，我信托，在英特尔，在诺禾致源，这样的行业内领头的一些公司的帮忙下，对付生命科学规模这个新的营业模块，会把 BT 和 IT 的一个融合进一步的加快推进，感谢各人。

梁雅莉：感谢田总出色的分享，终于为我们揭开了神奇的基因测序的棉纱，但愿我们未来可以或许更多地享受到诺禾致源的基因测序处事，可以或许遍及到每一小我私人。再次感激田总。

（编辑：湖南网）

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