1、互联网+大数据驱动工业转型与创新发展 深刻认识互联网+创新工业发展新模式 工业大数据的内涵213 大数据的典型应用场景4 大数据在航天领域的应用实践5云计算、物联网、大数据、移动互联网等新兴信息技云计算、物联网、大数据、移动互联网等新兴信息技术的飞速发展，引发了新一轮科技革命和产业变革。可以术的飞速发展，引发了新一轮科技革命和产业变革。可以预言，互联网即将引爆第四次工业革命，我们的共同使命预言，互联网即将引爆第四次工业革命，我们的共同使命就是凝聚共识，去探索、去实践互联网大时代下的工业变就是凝聚共识，去探索、去实践互联网大时代下的工业变革之路。我国为破解制造业发展存在的若干问题，迎接革之路。我
2、国为破解制造业发展存在的若干问题，迎接“双重挤压双重挤压”的挑战，应对经济发展新常态，提出中国制的挑战，应对经济发展新常态，提出中国制造造2025、智能制造重大工程，互联网、智能制造重大工程，互联网+等行动发展战略。在等行动发展战略。在此大背景下，我们需要全面认识互联网此大背景下，我们需要全面认识互联网+给制造业发展带来给制造业发展带来的机遇与挑战，乘势而上，弯道超车，实现跨越，践行中的机遇与挑战，乘势而上，弯道超车，实现跨越，践行中国制造国制造2025，为实现制造强国的中国梦而努力奋斗。，为实现制造强国的中国梦而努力奋斗。互联网已经和正在改变的产业：媒体、商贸、金融、旅游、教育、医疗谁是互联
3、网要改变的下一个产业？第三次工业革命、新一轮科技革命和产业变革传媒及娱乐软件IT军事军事移动食品食品汽车汽车零售零售保险保险房地产房地产金融金融能源能源医疗医疗健康健康旅游旅游观光观光 标准硅技术物理极限标准硅技术物理极限 More than Moore More Moore 芯片和芯片软件芯片和芯片软件软件正在主导硬件：软件正在主导硬件：软件定义数据中心，定义网络，定义设备，定义世界技术和应用模式的变化技术和应用模式的变化正在使传统软件和服务正在使传统软件和服务模式产生根本性变化模式产生根本性变化关系数据库（如Oracle）从简单的信息服务，到时间空间自由，再到时间和空间位置成为服务的一部分
4、！云计算是云计算是IT领域最核心最重大的变化趋势，它是领域最核心最重大的变化趋势，它是宽带互联网普及和并行计算、分布式计算等技术宽带互联网普及和并行计算、分布式计算等技术不断发展演进和商业模式创新等共同形成的产物。不断发展演进和商业模式创新等共同形成的产物。传感器技术：传感器技术：能感受并检测信息，分类高达近百种射频识别（射频识别（RFID）技术：）技术：感知技术中最前端、最关键的技术定位技术：定位技术：传感器的重要支撑“物联网物联网”（Internet of Things）：）：继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮智能工业智能农业智能交通 智能物流数字医疗数字家居安全监控
5、环境监测智能电网 节能建筑p 云计算是IT领域最核心最重大的变化趋势，它是宽带互联网普及和并行计算、分布式计算等技术不断发展演进和商业模式创新等共同形成的产物。数字化大师尼葛洛.庞帝教授：人们经常把物联网与下一代手机联系起来，但大部分认为自己已经融入物联网时代的人，其实对物联网存在很大的误解。“他们所理解的物联网诸如利用手机与门或烤箱的连接，遥控开门，或者开启、关闭烤箱。这就是我认为人们被误导了，或完全还没入门的原因，因为他们只知道用手机遥控开关其它设备，或是把东西移来移去。”尼葛洛庞帝说，“真正的入门玩家应该是利用物联网实现智力的流通。”智能工业智能农业智能交通 智能物流数字医疗数字家居安全
6、监控环境监测智能电网 节能建筑重点：理解信息控制模型与自治系统2006年2月发布的美国竞争力计划则将信息物理系统(Cyber Physical System，CPS)列为重要的研究项目。到了2007年7月，美国总统科学技术顾问委员会(PCAST)在题为挑战下的领先竞争世界中的信息技术研发的报告中列出了八大关键的信息技术，其中CPS位列首位。德国工业4.0将其列为关键基础技术。CPS实例：机器人外骨骼全球正处于以信息技术为核心的新一轮科技革命和产业变全球正处于以信息技术为核心的新一轮科技革命和产业变革中。机器人、数字制造、革中。机器人、数字制造、3D打印等技术的重大突破正在重构打印等技术的重大突
7、破正在重构制造业技术体系；基于信息物理系统（制造业技术体系；基于信息物理系统（Cyber-Physical System，CPS）的智能工厂正在引领制造方式向智能化方向发展；云制造、）的智能工厂正在引领制造方式向智能化方向发展；云制造、网络众包、异地协同设计、大规模个性化定制、精准供应链、电网络众包、异地协同设计、大规模个性化定制、精准供应链、电子商务等网络协同制造模式正在重塑产业价值链体系。全球制造子商务等网络协同制造模式正在重塑产业价值链体系。全球制造业孕育着制造技术体系、制造模式、产业形态和价值链的巨大变业孕育着制造技术体系、制造模式、产业形态和价值链的巨大变革，智能制造已初现端倪。革，
8、智能制造已初现端倪。nIndustry 4.0 德国高科技战略计划首位德国高科技战略计划首位“工业4.0”研究项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助，在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，并已上升为国家级战略。德国联邦政府投入达2亿欧元。工业4.0“1”个网络-信息物理系统网络CPS“4”大主题智能生产智能工厂智能物流智能服务“3”项集成横向集成纵向集成端到端集成“8”项计划标准化和参考框架工作的组织和设计管理复杂系统培训与再教育工业宽带基础监管框架安全和保障资源利用效率1946年计算机诞生年计算机诞生1952年数控系统诞生年数控系统诞生60年代
9、半导体逻辑元件诞生年代半导体逻辑元件诞生1969年可编程年可编程PLC60-70年代计算机图形软件商品化年代计算机图形软件商品化70年代年代CAD技术创新开始技术创新开始1980年以太网标准诞生年以太网标准诞生2000年后工业以太网标准相继推出年后工业以太网标准相继推出1982年年IBM最早使用总线技术最早使用总线技术80年代中后期工业现场总线发展年代中后期工业现场总线发展80年代数据库大发展年代数据库大发展90年代年代ERP、MES系统软件出现系统软件出现90年代年代互联网互联网迅速发展迅速发展90年代电子商务、年代电子商务、B2B诞生诞生2004年进入年进入web2.0时代时代2005年左
10、右众包概念出现，网络年左右众包概念出现，网络营销、营销、B2B大发展大发展2010年左右年左右云计算、大数据、云计算、大数据、物联网、移动互联网物联网、移动互联网加快发展加快发展2010年后年后CPS系统、工业互联网、系统、工业互联网、智能制造智能制造每一次信息通信技术的重大创新都会为制造业带来新的变革这一次可能是互联网引领的产业变革，推动制造业智能化、网络化辅助ICT主要是计算机成为制造业的辅助工具集成计算机、软件、通信、网络与制造技术相集成，生产自动化程度不断提升融合ICT在制造业全产业链全面融合渗透，制造的外延和生产模式全面变革ICT技术创新制造业相应变革制造制造服务化服务化产品产品个性
11、化个性化组织组织分散化分散化制造资制造资源云化源云化开放程度越高的环节融合程度越深个性化定制电子商务B2B、B2C移动社交营销在线协同制造远程运维云制造众包设计在线诊断智能决策个人制造协同研发虚拟设计O2O距消费者越近的行业融合环节越多装备行业消费品行业原材料行业网络营销过程虚过程虚拟化拟化应用平台应用平台应用商店应用商店浏览器浏览器操作系统谷歌谷歌开放生态系统（谷歌Android仅数百人）移动网络移动网络全球硬件厂商开发适配（数万到十数万顶尖工程师）大量服务商加入（百万级应用开发者）终端芯片终端芯片智能终智能终端端应用应用谷歌开放汽车联盟（OAA）GE的工业互联网生态（135家企业，工业界和
12、ICT界领袖）互联网工业1970s1980s1990s2000s2010s单机数控计算机辅助设计系统CAD柔性制造系统计算机辅助制造与工程CAM/CAE数控机床自动化岛工业使用以计算机为代表的ICT技术工业使用互联网为代表的ICT技术远程运维网络制造智能制造新一轮产业变革企业资源规划ERP大致时间学术科研生产服务生活服务万维网www.ARPANET联网研究提出Internet基本概念TCP/IP搜索引擎电子商务移动互联网物联网云计算大数据工业互联网消费互联网产业互联网社交网络云制造虚拟设计融合发展互联网应用功能：数字化网络化、智能化工业生产模式：互联网已然成为企业间协同创新与资源聚合共享的核心
13、平台、企业内业务流程优化与运营效率提升的重要工具、服务模式创新的关键支撑、跨越企业边界并变革企业生态体系的集成创新系统。主要方向企业跨界融合互联网企业工业企业制造服务化（全周期）制造个性化（定制）制造分散化（协同）网络制造规模化个性定制O2O众包智能制造服务型制造新增长点协同集聚制造资源云化（按需）制造智能化（物联）深刻认识互联网+创新工业发展新模式 工业大数据的内涵213 大数据的典型应用场景4 大数据在航天领域的应用实践52013年，特斯拉电动车刮起的热潮特斯拉全盘放弃了按键，用一块大的触屏解决所有问题，空调、天窗等均用触控的方式打开和调节。“我们的车型，可以去刷软件，等于你现在的手机一样
14、，刷一下就有新功能了，拥有无限扩展的功能。”触摸屏中还有AppStore，就好象一个硕大的手机，刷新一下就有新的功能出现，还能无限更新和扩展。一个汽车版本的Iphone。目前已为特斯拉（Tesla）Model S电动汽车谷歌眼镜应用。通过个眼镜与这款应用，可以控制电动车解锁、开启、关闭，通过语音对汽车进行操控，了解车辆的充电情况。谷歌眼镜利用互联网实现了跨越时空的智能实时服务，企业服务拓展到产品的全生命周期三一工程机械联网服务的成功应用大大提高了工作效率，维护成本显著降低，为企业新增利润累计超过20亿元（2009-2012），服务成本降低了60%，产品差异化程度提升，构筑了企业核心竞争力。三一
15、重工网络服务平台移动互联网主机编号网络地址 远程工程机械实时映射网络接入中心大数据存储处理 远程监控 预测预警 远程诊断与维护 监控管理平台 主动维护 对三一各类机型数百种数据进行采集、存储及时分析用户操作典型行为为客户提供优化解决方案及实时监控设备运营情况的综合服务工程机械远程监护与维护平台基于大数据挖掘的工况分析系统智能手机APP自助服务系统近10万台设 备 接 入三一重工网络服务型制造模式效果用途智能终端GPS移动基站 共轨行终端发动机ECUCAN Bus经销商整车厂维修站其他用户系统管理员SAT客户服务集约化面向后服务市场提供增值服务:再制造/ECU/GPS/共轨行潍柴智能制造服务基于
16、互联网的创客、众包与个性化定制服务模式海尔个性化需求提出及创意展示个性化创意评估及转化个性化专业设计、优化个性化产品生产制造创意交易、产品交易互联网平台汇集企业生产要素和资源，推动各产业链环节形成分散化的组织形态HOPE是海尔构建的互联网众包平台，对接全球设计资源与用户需求，征集产品和技术解决方案。已有全球食品、电子、家电等各领域200多万专业研发设计人员注册。帝樽空调众包设计发布需求出风口酒杯型和拉菲红设计来自时尚界静音技术来自航天领域圆柱外形来自电子行业隐藏式显示窗来自汽车界Haier Open Partnership Ecosystem两年间收集12万条用户的需求与创意全球约1600名设
17、计师参与设计解决方案解决方案协同研发入选2012年世界创意经济研究中心“影响世界的十大创意产品”。地域集聚发展全球协同发展传统新型集中组织分散组织众包设计众筹融资网络制造主要模式产品个性化制造服务化过程虚拟化组织分散化制造资源云化个性化定制研发设计研发设计生产制造生产制造产品销售产品销售运维服务运维服务众包研发协同研发虚拟设计虚拟制造建模与仿真移动社交营销O2O协同制造远程运维在线诊断智能控制与服务平台个人制造设计云制造云营销云服务云工业APP移动电子商务互联网竞争模式：产业生态系统、平台战略、开源开放智能化工厂生产与管理模式 进货区 成品区 备件存储装配 机械制造l过程自动化l加工智能化l设
18、备数字化l车间网络化l操作无人化刀具质量管理生产计划IT 制造管理维护控制l监控可视化l业务流程化l管理精细化l系统集成化高效的生产控制l控制实时化不断更新的生产信息l信息泛在化高效的生产排产与调度效率生产管理的实时性与科学性生产资源精细化和集约化管理质量控制进一步加强和改善自动化和无人化以降低生产成本产量控制与市场响应能力增强更为灵活的生产组织和市场响应 深刻认识互联网+创新工业发展新模式 工业大数据的内涵213 大数据的典型应用场景4 大数据在航天领域的应用实践5u信息技术特别互联网、移动终端等发展是大数据产生和发展的主要动力，同时也将推动信息技术实现新变革facebook社交网络淘宝、e
19、buy电子商务微博、Apps移动互联 21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长
20、率和多样化的信息资产。麦肯锡“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。维基百科GartnerIDC定义为了更为经济的从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。u 全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可以翻番!而对新增数据的处理能力以及其利用率的增长则不足5%u 将有90%的数字内容属于非结构化内容。800TB600EB1.8ZB2.7ZB8ZB35ZBTBEBZB美国会图书馆美国会图书馆印刷品为印刷品为15TB15TBPBGoog
21、leGoogle每小时每小时处理的数据为处理的数据为1PB1PB中国人均一本中国人均一本500500页页的书总量为的书总量为1EB1EB20112011年前的人类年前的人类信息量为信息量为1.2ZB1.2ZB全球数据总量全球数据总量ZB()EB()PB()TB()GB()MB()2110181015101210910610uHadoop的技术框架l其中三大核心组件：分布式文件系统HDFS、分布式数据存储HBase和分布式计算框架MapReduceu大数据并行化机器学习和数据挖掘算法分类算法(Classification)大规模支持向量机（Large Scale SVM）神经网络（Neural
22、Network）朴素贝叶斯（Navie Bayes）决策树（Decision Trees）聚类算法（Clustering）关联规则挖掘算法高维度数据降维.u可视化的实质是将数据以形象直观的方式展现，以迭代求精的方式将数据的复杂度降低到计算机能处理的范围，以便以视觉理解的方式获取数据中蕴含的信息，发现非结构化、非几何的抽象数据背后的本质问题1.利用多种轻型数据库接受发自客户端(Web、App或者传感器)的数据，可进行简单的查询和处理工作。特点：并发数高，需要在采集端部署大量数据库，并考虑负载均衡和分片。4.在现有数据上进行基于各种算法的计算，实现高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Km
23、eans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。特点：用于挖掘的算法复杂，计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。特点：算法复杂，计算涉及的数据量和计算量都大2.将海量的来自前端的数据快速导入到集中的大型分布式数据库或者分布式存储集群，可在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。特点:导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3.利用分布式数据库或分布式计算集群对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Ora
24、cle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。特点：分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。哈佛观点德国莱比锡商学院院长潘安德认为：大数据是工业4.0的核心美国波士顿咨询公司认为：大数据及分析是工业4.0的九个支柱技术之首工业互联网，将智能的机器、先进的分析和工作人员进行集成GE董事长认为，未来每一个工业企业也必须是一家软件企业65以体现信息技术与制造技术深度融合的数字化、网络化、智能化制造为主线推进智能制造、大规模个性化定制、网络化协同制造和服务型制造随着信息化与工业化的深度融合
25、，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、PDM、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。u工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据Big data:The next frontier for innovation,competition,and productivity(MGI）“Big data”refers to.This definition is intentionally subjective
26、.Also note that the definition can vary by sector,depending on what kinds of software tools are commonly available and what sizes of datasets are common in a particular industry.信息化相关应用中所产生的海量数据，不仅包括企业内，还包括客户、用户、产业链以及互联网上的数据。机器数据业务数据PLM/ERP/SCM/CRM/互联网数据工业大数据工业大数据ITOTDT业务数据（信息化数据）业务数据（信息化数据）Specific
27、ationPerformance DataRegulationsLocationInventoryNoteGeometric DataMfg Data定义1 来源多样2 密集采样3时间序列位置轨迹实时安全实时安全 存储和分析4互联网数据互联网数据用户生成数据社交网络微博微信多媒体视频图片文本新闻需求建模几何模型性能指标资源计划质量管理制造执行产品交付备件管理维护计划运行状态故障信息维护执行用户评价拆解清洗再加工设计生产配置分析 故障数据分析再制造维修状态监测分析质量改进设计优化产品创新再装配生命初期(BOL)生命中期(MOL)末期(EOL)运行销售+互联互联网数据网数据+物联网物联网数据数据信
28、息化数据设计制造阶段设计制造阶段服务保障阶段服务保障阶段回收利用阶段回收利用阶段 深刻认识互联网+创新工业发展新模式 工业大数据的内涵213 大数据的典型应用场景4 大数据在航天领域的应用实践5大数据大数据初期初期(BOL)(BOL)中期中期(MOL)(MOL)末期末期(EOL)(EOL)利利 润润 率率高端制造业高端制造业从“生产型制造”到“服务型制造”低端制造业低端制造业从“中国制造”到“中国创造”大数据大数据产品智能化产品智能化制造智能化制造智能化服务智能化服务智能化1u通过对原有产品模型、知识、经验、规则，以及分析、仿真、试验验证数据的整合、清洁、梳理，支持产品创新，促进产品和品牌创新
29、，增加产品附加值u基于海量产品数据，融合产品专业知识、业务流程、标准规范、专业软构件，建立产品正向创新设计的集成平台，支持分布式协同设计、多学科仿真优化、虚拟仿真与物理验证，提高产品自主创新能力u通过对海量产品运行数据的获取和分析，使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司
30、获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用u基于企业运营数据，综合行业动态信息、市场行情、竞争对手等信息，利用移动商务、商务智能等技术，形成基于大数据的决策支持系统，为企业决策者提供决策支持u以云计算、数据融合处理与分析、远程监控与诊断等技术为支撑，拓展产品研发设计、工程总包、大修维修MRO、系统集成、物流、电子商务、租赁等服务，促进企业从产品生产销售向专业服务商、总包商、系统集成服务商、专业化公共服务商转型罗-罗公司采用数据采集与融合分析、远程监测与控制等技术，建立网络远程状态监控和诊断系统和后勤保障系统，支撑运营模式变革，扩展发动机维护、租赁和数据分析管理等服务，拓展了新业务
31、，增加了服务型收入。2007年服务收入达到公司总收入的53.7基于工业大数据实现“天地人合一，一二三线协同”主动服务版权：三一重工版权：三一重工设备智能更加安全节约成本远程监测设备运行中产生的海量实时数据通过智能状态监测实现设备更加安全通过设备维修备件预测节约维护成本机器数据设计数据制造数据实验数据服务数据版权：陕鼓动力版权：陕鼓动力 以远程健康管理为基础的备件预测供应、预知性检修维修，2014年陕鼓实现服务产值增加2.09亿。为客户节约设备维护费用近3亿元。版权：陕鼓动力版权：陕鼓动力 深刻认识互联网+创新工业发展新模式 工业大数据的内涵213 大数据的典型应用场景4 大数据在航天领域的应用
32、实践5u航天工业大数据是指在航天型号研制、航天器发射运行和航天成果应用过程中所产生的大数据航天工业在型号研制、航天器发射运行和航天成果发布应用的全过程中，都会产生大数据和要求应用大数据。数据既是航天理论的基础，又是航天实践的基石航天是最早提出发展大数据技术的领域，也是取得大数据成果最多的领域u航天工业大数据对于我国从航天大国向航天强国的迈进具有重要的战略意义u在美国政府的大数据计划中，NASA在先进的信息系统、地球科学数据、全球地球观测系统、太空行动协议、行星数据、太空望远镜科学研究等领域全面开展大数据研究和应用NASA“好奇”号火星车，在一年多中传回了大量数据和图象被制成13亿像素的360度
33、火星高清全景图，由此发现了火星远古存在河流以及当时环境适合原始微生物生存的证据“好奇”号每小时要向地球发回5万张高分辨率的图像。NASA喷气推进实验室（JPL）的科学家，采用了云计算（Amazon Web service）来处理、分析这些大数据，以安排“好奇”号第二天的任务uNASA利用多种大数据技术进行数据存储、处理和应用分布式存储技术将行星任务、天文观测和实验室测量数据归档分布到网站，提供了过去30年相关的超过100 TB的空间图像、遥测、模型等数据分析和处理技术昴宿星团超级计算机用来分析从太阳耀斑到太空天气对空间飞行器设计影响。超过1200的用户遍及全国各地依靠系统进行大而复杂的计算数据
34、可视化技术某研究团队使相邻9000个陆地卫星专题制图仪的大气画面正确的拼接，获得全球植被密度到30米，在合成过程中近3400亿像素处理只花了几个小时云计算技术利用Amazon的云存储和分析框架处理火星的历史档案。第一天就实现了120TB的动态内容和30TB的静态内容传输，并且满足了短短一分钟内8百万的点击量.而且团队可以利用JPL超级计算机连续进行200个昼夜的模拟计算u航天型号研制生命周期中的大数据随着三维造型、数字样机、虚拟现实等技术的广泛应用，型号设计模型的数据量迅速增大随着虚拟仿真技术在型号方案、设计、故障分析、生产制造等阶段的广泛使用，产生了大量的仿真模型和分析结果数据航天产品全生命
35、周期的各个阶段会有大量的实验和测试，不同单机、不同产品、不同发次的实验和测试都会产生大量的数据，这些数据是产品履历信息的重要组成部分，隐含了型号产品的质量信息，需要进行有效的存储和管理u航天型号在轨运行的大数据航天型号在轨运行数据具有数据量大：单颗星每年的在轨数据超过1TB；数据种类繁多：仅测控计算结果一项，就有100多种；以及查询时效性要求高等特点对航天器在轨运行数据的有效存储和管理能够实现航天器在轨工作状态监视、在轨实时测控、故障诊断与健康管理、在轨趋势分析l需要能够管理数据量大数据类型多、存储分散的在轨航天器在轨运行信息，通过大数据技术为航天器监测人员提供航天器在轨管理与性能分析的自动化
36、手段u资源卫星对地观测大数据资源卫星应用中心目前管理7颗卫星，具备2PB以上在线数据管理能力，日均处理2.5TB以上的数据，具备40万亿次的计算能力高分工程项目计划到2020年发射7颗卫星，由于分辨率成倍提高，卫星产生的数据将成倍的增长到2020年，预计7颗卫星在轨时的日处理数据将达到10T-20T，在线数据将达到9-18PB，预计需要200-300万亿次的计算能力。如果考虑纳入高分工程中同温层飞艇、高空飞机、低空无人机等对地观测数据，上述测算的数据还将翻倍l资源卫星对地观测卫星数据是典型的大数据应用业务，数据的处理、存储、备份、归档管理是业务应用的核心需求u通讯卫星数字化多媒体大数据到201
37、5年，中国卫通将拥有15颗以上卫星。届时，将形成C、Ku与S、L、Ka波段结合，专用广播卫星与直播卫星结合，固定广播通信卫星与移动广播通信卫星结合，国产卫星与外购卫星结合的集中主导、安全可靠、用途多样的空间卫星资源体系卫星导航定位综合信息服务、导航电子地图及动态交通信息服务、航空摄影测量及数据处理、卫星影像、远程教育等，需要可靠稳定的大数据基础架构的支持，需要对生产的各类多媒体数据进行集中存储与灾备研究对象以物理对象为中心以交易行为为中心已有的基础机理模型与定量知识，在当前基础上提升很困难宏观理念与定性认识，存在广阔的提升空间新的驱动力感知技术、联网技术、服务转型新的交互渠道（如社交媒体）对分析的期望期待可重复的因果关系要求模型的高可靠性相关关系就非常有帮助认可大数原则工业大数据商业大数据
