《安全自动化》：近两年，大数据成为热词之一，您如何看待大数据？大数据在我国所处的阶段？

潘新春：据美国麦肯锡咨询机构在其一份关于大数据的研报中指出，大数据已经对美国健康医疗、欧洲的政府公共管理、个人位置数据、美国的零售业及制造业等五个部门产生了重大的经济影响，其中在公共管理领域，每年产生约2500亿美元（约合1.5亿元人民币）的潜在价值。从上面的数据可以看到，大数据的力量是巨大的，它能够为行业带来创新型的业务并创造价值。所以，我们应该去积极探索和应用大数据。你会发现，大数据的真正魅力在于预测，它可以通过对海量数据的分析来预测事件的发生，从而可以做出相应的对策。在我国，大数据还处于初级阶段。当前，“大数据”一词越来越火热，这是一种新技术发展的必然过程。在发展初期，必然会涌现大批的企业来追求大数据，有的用大数据来解决实际的问题，有的用大数据来进行包装，有的甚至拿大数据当一个噱头。但随着技术的发展，会有一个洗牌的过程，大数据的温度也会逐渐降下来，并趋于理性，同时，大数据也会被真正有效的运用到业务中去。

《安全自动化》：据您了解，目前有哪些企业在重点关注大数据？具体推出了哪些可行的解决方案？是否有落地应用案例？如有，请详细介绍。

潘新春：当前，越来越多的企业开始关注或运用大数据，而互联网、电子商务等企业是其中运用最成熟的，如Google可以通过几十亿条用户的搜索指令来预测美国流感病毒的爆发，可以通过上万亿的语料库来翻译几十种语言；亚马逊可以通过用户的消费记录来分析用户的喜好并推荐书籍；淘宝可以根据用户的消费记录而精准地投放广告。除了互联网企业，其他企业也在积极探索大数据的应用，如零售巨头沃尔玛，它通过分析美国的用户消费记录，发现飓风来临时蛋挞的销量会增加，所以当飓风来临时它把蛋挞和飓风用品放在一起，以方便用户选购；电力行业的天机科技，通过对用户用电行为信息的分析，实现优化电的生产、分配以及消耗；安防行业的海康威视，通过将大数据技术运用于智能交通，可以大幅提高海量数据的检索、分析效率。总之，在教育、医疗、金融、安防、物流、交通、电力等行业中，已有大量的企业涉足大数据并已有了初步的探索和应用。

《安全自动化》：目前，您认为哪些行业是大数据应用进展较快的？具体产生了哪些实质性效果？接下来的1-2年内，大数据还有可能迅速应用到哪些行业？为什么？

潘新春：大数据最初运用在医疗、天文等领域，用于基因排序、天文计算，后来慢慢向其他领域辐射，当前在互联网、电子商务等行业中发展的最为迅速，原因很简单，首先它有海量的数据，其次它能产生价值。从上面的例子也可以看出，通过大数据，可以为用户带来全新的体验，可以为决策层提供决策支持。接下来的几年之内，大数据会向更多的行业渗透，如教育、医疗、安防、物流、交通等等，这并不是偶然，而是一种必然的趋势，原因有以下几点：一、数据的爆炸式增长，没有数据无从谈起。随着智慧城市的发展，数据量会越来越大，从而对传统的系统产生冲击，甚至会使传统系统发生瘫痪，在这种情况下，大数据会以救世主的面目出现；二、大数据能够产生价值，这一点非常重要，不能为了大数据而大数据，而在这些行业中，大数据确实是可以产生价值的，比如在医疗行业，通过海量数据的分析能够预测疾病的爆发，在交通行业，通过海量数据的分析能够预测交通事故的频发地点、频发时间，而这些预测在以前的小数据时代是无法实现的。当然，这些业务的实际应用还需要更多的探索。

《安全自动化》：针对大数据业务，现阶段是否有成功的商业模式可供借鉴？

潘新春：当前大数据的商业模式主要有以下几个方面：一、为企业的生产经营服务，如沃尔玛通过消费者行为分析可以知道应该在何时上哪种产品并放置于何地，如亚马逊的书籍推荐服务、淘宝的广告投放服务，这些可以为企业决策层提供思路，提高经营效率；二、为最终消费者服务，如Google的翻译服务、Farecast的机票价格预测服务，这些服务可以吸引大量的用户；三、提供数据服务，将数据作为资产进行出售、租赁，如大众点评网，它向第三方开放数据接口，授权其他企业访问数据信息；四、大数据方案提供商，这部分企业本身没有数据，但是有大数据相关技术，可以为客户提供大数据方案、咨询，如IBM、Intel等公司。当前涉足大数据的企业主要是以上几种商业模式，当然，由于大数据还处于起步阶段，更多的商业模式还可以进一步探索，关键是大数据需要真正落地并创造价值。

《安全自动化》：如何将大数据作用于安防行业？传统安防厂商在大数据这块所扮演的角色主要是？取得了哪些成绩？

潘新春：在安防行业中，大数据还处于初级和探索阶段。但是，随着数据量的不断增大和集中，对大数据的需求会越来越迫切。首先，利用大数据来解决处理海量数据的效率问题，这也是当前最先需要解决的问题，比如海量卡口过车数据的检索、统计分析；其次，利用大数据，从海量数据中挖掘出有价值的信息，这一点也更能体现大数据的价值。在安防行业中有大量类似的需求，如环境污染预测、交通事故预测等等，及早发现可以及早应对，降低或避免损失。对于传统安防厂商来说，其扮演的角色是方案的提供商，它会把大数据包装进整体的方案中提供给客户使用，如海康威视提供的交通卡口大数据解决方案，它能够解决由于海量卡口数据的冲击而引起的效率问题。

《安全自动化》：大数据给贵公司带来的影响？贵公司将怎样去迎接大数据这么一个机遇和挑战？具体会怎么来规划和布局在大数据这一块的发展？

潘新春：在大数据的浪潮下，海康威视也在积极地探索并有了初步的应用，主要应用在3个方面：海量卡口数据的高效检索和分析，人脸数据的比对分析，案事件数据的分析。对于海康威视来说，大数据是一个机遇和挑战，应该敞开胸怀去拥抱它，它可以提升企业的价值和竞争力。具体来说，海康威视会在以下几个方面进行规划和布局：一、人，对于这种新兴技术，人才显得非常重要，要引入和培养一批精通大数据的人才；二、技术，在大数据领域，需要有自己的核心技术，在行业中具备竞争优势；三、标准，能够积极参与到标准组织中去。大数据的发展，标准显得尤为重要，因为大数据需要有丰富和海量的数据，如果没有标准化，那么必然会存在一个个的信息孤岛，给大数据的发展带来阻碍。

《安全自动化》：传统安防厂商与IT厂商在大数据这块分别有哪些优势和劣势？为抓住大数据商机，贵公司是否有计划或已尝试，与其他安防厂商或IT厂商开展合作？如有，具体是哪些？

潘新春：对于安防厂商来说，它们更懂业务，更清楚用户需要什么，更清楚当前系统或方案碰到了哪些问题急需解决，但是安防厂商对大数据技术本身的掌握并不够深入。而对于IT厂商来说，它们对大数据技术本身研究得很深入，但是对业务需求了解不够。所以，针对这样的现状，安防厂商与IT厂商的合作也就顺其自然了。海康威视就与Intel展开了很好的合作，Intel提供整套Hadoop方案，海康威视基于Hadoop框架进行开发，为用户解决相应的问题。

《安全自动化》：您认为在大数据推动中，还有哪些阻碍或需要克服的问题？（如制度、市场、产业链、人才、信息安全等）

潘新春：在大数据的发展过程中，会碰到许多阻碍和问题，特别是现在还处于发展的初级阶段，会显得尤为困难，主要体现在以下几个方面：一、标准，就我国当前的状况来说，标准不够统一，存在大量的“信息孤岛”，给大数据的利用造成极大阻碍；二、数据开放，某种程度上说，这是由我国的制度造成的，由于受政治、行业垄断、商业利益等影响，数据开放程度非常低，这也给大数据的深度应用造成极大的壁垒。在美国，政府建立了开放数据平台Data.gov，将社会公共数据公开在这一平台上，截止2012年12月，已经有37.9万组包括地理数据在内的原始数据，横跨180个政府部门或下属机构。基于这些公开数据，政府已经开发了1264个应用，社会开发了236个应用，其中有关于健康生活的、关于高校使用能源的、有关于教育的，人们在智能手机或电脑上都可使用。所以，数据要开放、要共享，中国的制度首先得做出改变；三、市场，当前市场上，大数据真正落地的很少，很多还是处于实验室的探索阶段，如何让大数据能够真正落地，还需要不断地探索。对于大数据方案提供商来说，需要建立起客户的信心，让客户看到这是成熟的技术并能带来价值；四、人才，大数据的深度应用需要有高端的人才，特别是数据的深入挖掘，需要大量的建模和分析，即所谓的技术型人才。还有商业型人才，他需要将大数据的价值真正转化为商业盈利。有专家估算我国的大数据人才缺口达到100万。所以，培养大数据相关的人才，是当前的又一紧迫问题。

《安全自动化》：您如何看待大数据在安防行业的应用前景？何时能真正渗透到各行各业？

潘新春：大数据与安防行业已有了初步的结合，就像上面提到的海康威视的大数据应用，实实在在解决了当前的一些问题。放眼长远来说，大数据在安防行业中的应用会越来越深入，特别是安防涉及到公民财产、人生安全，大数据的作用会显得尤为重要，比如如果能够利用大数据来进行案事件预测、交通事故预测，那么就可以根据预测结果提早进行预防。所以说，在安防行业，大数据的应用前景是光明的，还有很多事情可以做。至于大数据何时能够渗透到各行各业，其实，就当前来说，许多行业中都已涉及到大数据，只是大多是一些初步的应用。至于何时能够深入应用，就像上面提到的问题那样，需要先克服那些问题，建立起丰富而海量的数据集，进而可以进行大数据的深入应用。