5G大數據：數據資源賦能中國經濟（簡體書）

第一章破殼之旅：大數據的前世今生 /
大數據的緣起 /
數據的由來 /
大數據技術的破殼之旅 /
第二章融合賦能：5G與大數據 /
5G的概念及特點 /
5G與大數據的融合發展 /
5G大數據賦能發展 /
第三章顛覆傳統：5G大數據帶來發展新機遇 /
重建：5G大數據時代的世界觀 /
顛覆：5G大數據時代的方法論 /
第四章數據活農：5G+大數據能給農業帶來什麼 /
大數據讓農業變得更聰明 /
5G推動農業數字化 /
第五章隨數而造：5G+大數據賦能制造業 /
工業為何需要大數據 /
數據指導生產 /
5G大數據助力中國智造 /
第六章變數為金：5G時代的金融大數據及應用 /
數據即信息 /
5G與大數據理財 /
5G與智能投顧 /
5G與智能銀行 /
5G與金融監管 /
第七章數據治理：5G+大數據打造智能政府 /
互聯網+、大數據與政府政務 /
智能政府打造智能城市 /
智能政務：輿情監測與引導 /
第八章數說消費：5G+大數據為智能生活添翼 /
5G賦能無界教育 /
5G+大數據賦能智能醫療 /
5G賦能家庭娛樂 /
5G+大數據賦能精準營銷 /
第九章居安思危：5G+大數據時代的潛在風險 /
不能離開安全談5G /
風險來自哪裡 /
風險防範及應對 /
第十章前景無限：後5G時代的未來 /
6G網絡性能展望 /
6G對世界圖景的改變

5G商用開啟，數字經濟和智能生活值得期待

近年來，中國經濟發展面臨的內外部挑戰不斷增加，經濟發展路徑也由高速增長向高質量發展轉換。與此同時，以數字科技為主導的新一輪科技革命在全球範圍內加速演進，全面推動社會生產生活方式向數字化轉型，為推動中國經濟轉型升級及助力新舊動能轉換提供重要支撐。這不僅關乎中國經濟內生性動力的培育，更關係到長期視角下中國經濟穩定發展和國際競爭力的持續增強。

數字經濟的快速發展為中國經濟增長注入了新的動力源泉。根據中國信息通信研究院《中國數字經濟發展與就業白皮書（2019年）》，2018年，中國數字經濟規模占GDP比重達34.8%，對GDP增長的貢獻率超過2/3；2016—2018年，中國數字經濟連續三年保持20%以上的名義增速，高於同期GDP名義增速十餘個百分點，為換擋階段的中國經濟提供了重要支撐。

可以肯定的是，數字經濟在未來我國的經濟增長中，將會扮演愈發重要的角色，而5G作為數字經濟的底層技術之一，其發展不僅會對宏觀經濟產生巨大的影響，更會為我們的生產生活帶來全方位的改變。

作為數字經濟時代的重要生產要素，數據與我們以往生產過程中所接觸的任何生產要素均有所不同。數據是海量的，可以產出大量的生產力。與此同時，在數據運用過程中，又可以產生海量數據，是可再生、可復制的。有人說，數據是智能時代的石油。5G擁有高速度、泛在網、低功耗、低時延、萬物互聯和重構安全體系6個基本特點，大數據的應用價值因此得到極大提升。數據在人們生產生活中扮演的角色，將加速從幕後走到臺前，從虛擬走向現實，越來越多的個人和企業已經意識到大數據的重要作用。而伴隨著5G的逐漸成熟，人工智能、云計算、區塊鏈等新興技術也將顯露出自身的價值。

在eMBB(增強型移動寬帶)、mMTC(海量機器類通信)及uRLLC(超高可靠低時延通信)三大應用場景下，真正意義上的智能制造和智能城市將會呈現在每個人的面前。在本書中，讀者們不僅可以詳細了解到5G大數據對農業、制造業以及金融業等不同業態的影響，還能對5G大數據時代出現的新應用有一個初步認識，如5G與8K超高清技術結合、5G與AR/VR技術融合、5G與遠程教育的應用發展；5G與人工智能、大數據融合，構建車聯網，助力無人駕駛；5G與金融科技融合，加速金融行業的數字化轉型，打造智能銀行，發展普惠金融。此外，5G大數據如何助力智能政府建設，實現數字化治理，在本書中亦有所介紹。

當今世界，正經歷百年未有之大變局，科技帶來的互聯互通也在推動世界格局出現重大變遷。2008年金融危機以來，中美兩國在數字科技方面遙遙領先，大量科技企業如雨後春筍般崛起，為全球經濟增長注入了新活力。特別是中國，雖然科技發展起步晚於歐美，但憑借數字技術，已在諸多領域實現了跨越式發展，助力中國經濟彎道超車。

新冠肺炎疫情暴發後，以5G、大數據、物聯網、人工智能等為代表的新型基礎設施建設，不僅在疫情防控和復工復產中發揮了巨大作用，也讓更多的企業和民眾接觸並意識到數字經濟助力生產、改變生活的巨大力量，可以說是“化危為機”的關鍵所在。

立足當下，隨著數字經濟的快速發展，中國已成為全球數字化革命的中堅力量。放眼未來，把握數字化轉型的全新歷史機遇，推動數字化轉型的良好發展態勢，已從金融、零售、消費等領域，向農牧、制造業等領域加速滲透。這種態勢有助於建立開放共享、協同創新的數字經濟發展環境，提升我國在全球數字經濟領域的話語權和競爭力，亦將為我國經濟的高質量發展拓展更廣闊的發展空間。

當前，5G商用已然開啟，數字經濟和智能生活將會因此獲得怎樣的改變，值得所有人期待。本書內容豐富、結構清晰、文筆洗練，適合每一位對5G和數字經濟感興趣的讀者品讀。

沈建光

京東集團副總裁、京東數字科技首席經濟學家、經濟學博士

第一章破殼之旅：大數據的前世今生
大數據的緣起
2009年，在美國甲型H1N1流感暴發前夕，谷歌公司的工程師們在國際著名學術期刊《Nature》（《自然》）上發表了一篇關於流感的文章《利用搜索引擎查詢數據檢測禽流感流行趨勢》，這篇文章的背後就是著名的流感預測系統――GFT。
其實，GFT預測甲型H1N1流感的原理非常簡單。如果在某一個區域某一個時間段有大量的有關流感的搜索指令，那麼，這個地區便可能是流感高發地區。確實，如果一個地區的流感並不嚴重，那麼民眾就不會對流感過度關心，也就不會有大量的搜索指令了。事實也證明，谷歌的流感預測準確度與美國疾病控制與預防中心（Center for Disease Control and Prevention，CDC）的結果非常接近。
讓人驚訝的是，GFT監測並預測流感趨勢的過程非常短，有時對相關數據的分析只需要花幾個小時的時間。相比之下，CDC則按照嚴格的流程進行流感預測，通常需要近兩周的時間。
或許，這一切在現在來看並無新奇之處，但你之所以有這種觀念，是因為大數據已在你身上刻下了印記！
大數據發展概覽
近年來，隨著物聯網等信息化技術的快速發展，數據規模呈現出爆炸式增長的態勢。2011年，國際數據公司（IDC，International Data Corporation）發布分析報告稱，當年全球數據總量為1?8ZB，此後全球數據總量每過兩年就會增長一倍。對於這個數字，你可能沒什麼感覺，如果我們換一種說法，最近兩年產生的數據量相當於之前產生的所有數據量之和呢？你是不是感到很震驚？
今天，數據增長的步伐沒有停止，並且以更快的速度增長，IDC的報告預測，到2020年，全球共將擁有35ZB的數據量1EB=1 024PB=1 048 576TB=1 152 921 504 606 846 976Bytes；1ZB=1 024EB=1 180 591 620 717 411 303 424Bytes；1YB=1 024ZB=1 208 925 819 614 629 174 706 176Bytes；1NB=1 024YB=1 237 940 039 285 380 274 899 124 224Bytes；1DB=1 024NB=1 267 650 600 228 229 401 496 703 205 376Bytes?。直觀一點說，將1ZB的文件往1TB的硬盤裡裝，大概需要10億個這樣的硬盤，連起來足夠圍繞地球兩圈半，總重量大概是50萬噸。
事態的發展證明，IDC當年的預測還是過於保守了，它在2018年發布報告稱，全球數據總量預計2020年將達到44ZB，在35ZB的基礎上足足上調了約26%。由此產生的“大數據問題”（big data problem）成為學術界和相關產業界的熱門話題，人工智能和機器學習也因大數據煥發出新的生機，圍繞著大數據及相關技術的研究，開始吸引著越來越多的科學家和企業家。
其實，關於大數據的討論可以追溯到更早一些時候，2008年9月，《Nature》雜志推出了“Big Data”專刊，開始對持續增長的數據給予關注。當然，另一著名學術期刊《Science》（《科學》）不甘落後，於2011年2月也推出了自己的大數據板塊“Dealing with data”，學者、工程師可以在此交流討論大數據時代的機遇與挑戰。4個月後，麥肯錫公司在其發布的大數據報告中直接指出“大數據時代已經到來”，這份報告對大數據當時的技術發展和應用領域進行了分析，同時也詳細評估了大數據的影響。此後，大數據在全球範圍內受到越來越多的關注，比較有代表性的是2012年的達沃斯世界經濟論壇專門發布了大數據報告《大數據，大影響：國際發展新的可能性》，指出數據已經成為一種新的經濟資產類別，就像貨幣或黃金一樣。
美國於2012年1月率先將大數據研究和發展作為國家的發展戰略，其標志是奧巴馬政府推出的“大數據研究和發展倡議”（Big Data research and development initiative）。同年5月，聯合國啟動“全球脈動”（Global Pulse）計劃，並發布報告《大數據開發：機遇與挑戰》（Big Data for Development：Challenges & Opportunities），闡述了各國特別是發展中國家在運用大數據促進社會發展方面所面臨的歷史機遇和挑戰，對如何正確運用大數據提出了策略建議。
大數據的定義
盡管麥肯錫公司在很早就宣稱人類已經進入了大數據時代，但人們在如何定義或者說是理解這個新生事物上還是存在諸多的問題。維基百科指出，大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間限制的數據集，顯然這個解釋看上去並不那麼吸引人；麥肯錫公司給出的定義是，大數據是數據規模超出傳統數據庫管理軟件的獲取、存儲、管理以及分析能力的數據集；高德納咨詢公司（Gartner）則認為，大數據是需要新的處理模式才能增強決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
上述定義均在強調數據量上的變化，但隨著人們對大數據理解的逐步加深，大數據更合理的定義應是包括數據集和數據運用的一個廣義的概念。畢竟，如果僅從表面上理解，認為大數據就是與傳統數據集相比規模更大的數據集，並不能體現大數據的真正價值。正是由於這個原因，現在的人們更關心的是如何去理解大數據而非如何定義，6V6V前經歷了3V、5V的發展。是對大數據特性的各種描述中被廣為接受的一種，即Volume（規模性，指數據量大）、Velocity（高速性，指數據分析和處理速度快）、Variety（多樣性，指數據類型多樣）、Value（價值稀疏性，即數據知識密度低）、Veracity（真實性，指數據反映客觀事實）以及Variability（易變性，指大數據具有多層結構）。
當然，人們對後3V也有不同的理解，但6V從數據量和價值兩個角度對大數據進行了描述，顯得更為精準一些。