新工科與大數據

言 十

編者按：上期刊發了《新工科建設與系統能力培養》，針對新工科建設中數量最多、影響最大的計算機類專業中的系統能力培養進行探討，引起很大反響，受到讀者的廣泛歡迎。本期繼續以新工科建設為背景，探討“新”的涵義，分析“新”時代的特征、面臨的“新”問題及解決方法。

0 引言

所謂工科，是指應用科學原理、結合生產實踐所積累的技術經驗而發展起來的學科[1]。主要特征有三：一是依據一定的科學技術原理；二是造出人工物（機器）；三是解決實際問題。

現在我們談論新工科，就得在新字上下工夫，這個“新”的含義是什么？ 通常而言，任何影響工科要素的改變都可能帶來新的變化，也就是說任何基礎科學原理的重大突破、人工物載體的變化或者需要解決問題的變化都可能帶來新的巨變。

2017年2月以來，教育部積極推進新工科建設，先后形成了“復旦共識”“天大行動”和“北京指南”[2-3]，并發布了《教育部高等教育司關于開展新工科研究與實踐的通知》《教育部辦公廳關于推薦新工科研究與實踐項目的通知》，形成了影響全國的新工科建設運動。這里面，既有中國教育界不甘人后、積極探索工程教育的中國模式和中國經驗，助力高等教育強國建設乃至領跑全球工程教育的沖動，又有教育界主動應對新一輪科技革命與產業變革、支撐服務創新驅動發展和“中國制造2025”等一系列國家戰略實施的真實愿望。新工科并不一定緣于科學原理方面的重大突破而產生。

根據這一判斷，新工科的“新”主要體現在：我們面臨的問題是新的，需要制造的工具是新的，歸根結底是由于時代的變化引起的。為此，我們有必要分析一下這個時代的新特征、面臨的新問題以及解決問題的新方法是什么，而通過分析這些新特征、新問題和新方法可以發現，每一件與社會息息相關的事情都離不開大數據。

1 新時代：數字社會和數字經濟

雖然現代計算機發明到今天才70多年，但是計算機技術對社會經濟的影響是深遠的，因為它使得信息能被表達、存儲、傳輸、處理，這使得信息如同物理世界的物體一樣，成為一個感受得到的真實存在。基于計算機技術的信息通訊技術以及互聯網技術的發展和應用，我們所處的時代正迅速進入信息時代。就全球擁有的信息總量來看，我們已經進入ZB級階段，而且存儲的信息總量還在以指數級的速度增長。以BAT公司為例，他們所擁有的數據總量都在1000 PB以上。黨的十九大明確提出“數字中國”的概念，國務院積極推行“互聯網+”行動綱要、大數據行動綱要等，無不指向這樣一個事實，那就是互聯網和大數據技術已經給我們的社會生活帶來深遠的影響，而且今后還會越來越大。數字經濟是這個時代給予我們的歷史機遇，抓住了這個機遇，中華民族的偉大復興之夢就會成為現實。

為什么數字社會這么重要呢？關鍵就在于數據是這個時代的新動能（power）！我們都知道電是工業社會的動能，幾乎一切的機械設備都需要電提供能源和動力；同樣，數據是新時代數字經濟的新動能，新的機械設備需要數據來驅動。這種乍聽起來天方夜譚的事情，其實背后有著深刻的合理邏輯。

舉個例子，最近馬云在一個活動中講到，服務業是制造業，制造業也是服務業。他的邏輯如下：服務業（如餐飲）除了最后一道工序體現的是服務之外，其他所有環節，包括原材料進貨、食品加工和配送等都是典型的制造業；同樣，現代制造業如果不考慮服務的因素，就不具有競爭力，例如，服裝生產是典型的制造業，現在已經可以量身定制，可以根據客戶的個性化需求進行生產制造，這難道不是服務業嗎？這種制造業和服務業的融合，前提就是因為有互聯網的支撐和大數據的驅動。新工科是為這個時代服務的，這個時代的“機器”一定是數據驅動的。

還有一個理解數字經濟中數據重要性的角度是“數字孿生”的概念。所謂數字孿生，是指一個物理世界的對象（機器）在數字空間中可以有一個數字孿生體存在，通過各種傳感器，可以實時地捕獲物理世界對象的狀態并在數據空間中反映出來；同樣，數字孿生的任何改變，都可以通過控制器等影響物理世界對象的行為。這種虛實結合融為一體的狀況將是未來數字社會的一種普遍現象，數據在其中扮演越來越重要的角色。

2 新問題：大數據的采集、存儲、分析、利用和治理

數字社會與數字經濟帶來的新問題是什么？核心就是大數據的采集、存儲、分析、利用、治理等全生命周期中的問題。這些問題既有作為信息技術的共通問題，又有領域特殊問題，特別是如何利用的問題，關乎領域的核心價值。如果從工程學科的角度看，新問題就是如何構建和利用數字孿生體的問題。

以風電制造業為例，如果只考慮風力發電機的制造生產，這就是傳統的制造業，但是我們都知道風電很難利用，屬于“垃圾能源”，需要的時候沒風，電發不出來，風大的時候又可能不需要用電。因此，如果不能很好地解決風電需求預測與風力預測的問題，風電產業難以發展壯大。現在有了大數據，這個問題就可以迎刃而解。如果我們不僅僅制造出風機，還造出風機的數字孿生體，不僅僅擁有單一的風機產品，還包括風機的運行狀況，并與電力使用情況和天氣預報系統進行連接，那么通過對電力需求數據和天氣情況的預測，就可以科學安排風機的運行；同時，通過對數字孿生體的數據（風機運行情況）分析，可以預防和排除可能的故障，減少運營中的不確定性風險。可以說，大數據已經成為風機生產制造和運維中不可或缺的重要組成部分。在專業教育中，相關的專業人才培養尤其需要面對這些產業中的新問題，并學會如何解決這些新問題。

3 新方法：數據驅動的解決問題方法

數據科學（data science）被認為是繼實驗觀察、理論推導、計算機模擬后的第四科學研究范式，已經對天文學、生命科學等領域的科學研究產生了重要的影響，如基因測序所形成的基因大數據，將生命科學的研究從實驗科學帶進數據科學。不僅如此，對于社會科學而言，用數學的方法難以精確建立模型，取而代之，大數據是社會系統非常自然的模型。馬克思說人是一切社會關系的總和，而社會關系就是人通過“勞動”與外界交互而形成的。如果有能力記錄人的全部交互行為，在很大程度上就可以描述人和社會，網絡科學的研究進展也充分地說明了這一點。Science上曾刊登過一個研究成果[4]，利用從文獻中獲得的歐洲歷史上名人的出生地和死亡地的數據，得出了“條條道路通羅馬”的結論，也就是很多名人出生地沒有什么規律，但是死亡地都是在羅馬。無疑，羅馬就是歷史上歐洲的中心。這是大數據在歷史學研究中的一個具體例子。因此，數據科學是新的研究范式。

不僅如此，數據科學也是新的工作方式。當遇到復雜問題的時候，可以求助于大數據。大數據是歷史經驗的積累，通過歷史經驗，我們可以挖掘規律、學習模型、預測監測、決策判斷，甚至將人納入整個系統中，成為人機物融合系統的一部分，這是傳統自動化機器系統所不具備的。舉個例子，旅行路線規劃問題是典型的圖論中的最短路徑問題，但是，當圖的規模變得越來越大時，傳統的數學算法就不靈了。如果記錄了日常旅行的路徑，這是人的智慧的積累，這個時候只要做些簡單的統計，找到適當的分類，就可以提供可行的旅行路徑規劃建議……這就是大數據方法，與傳統的研究方法不一樣。新時代的人才不僅僅要掌握傳統的科學研究范式，還需要掌握新的基于大數據的研究范式。

4 新能力：掌握大數據方法是新工科學生必須具備的一種能力

如果掌握大數據方法是未來新工科人才需要具備的基本素質，那么怎樣才能培養這種素質呢？這是一個大問題，需要所有的教育工作者認真研究和實踐才能給出好的答案。我們姑且在這里提出一個初步而籠統的框架。

首先，需要一門數據科學的基礎課程，利用一種工具（如python）的學習和訓練，讓學生了解數據科學的基本概念，熟悉數據處理的過程，特別是數據分析的基本技術手段，養成解決問題需要求助大數據的習慣（當然并不是所有問題都需要大數據，對于那些模型難以建立和傳統的科學方法還無能為力的復雜問題才適用大數據方法）。

其次，需要一門數據科學的高級應用課程，結合專業的特點，設計一門物理系統與數字系統融合的新課程，體現數據驅動的方法在其中的作用。通過學習，學生可以培養運用大數據解決工程領域復雜問題的新能力。

最后，要營造“產教結合、協同育人”的大數據實習實訓環境，結合大數據領域或大數據行業的典型應用問題，開展問題導向的案例式、啟發式、互動式及探究式教學，培養學生解決大數據領域或大數據行業實際問題的思維能力和動手能力。

5 結語

新工科建設要面向數字社會發展的需求，為數字社會培養人才。數據是數字社會的新動能，要充分認識大數據在新工科建設中的作用，自覺運用大數據的能力是新時代人才培養的核心目標之一。