?轉(zhuǎn)型有數(shù)，發(fā)展才能夠有底。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的今天，這已經(jīng)成為一種普遍共識(shí)。

讓我們聚焦到教育科研領(lǐng)域，這里的轉(zhuǎn)型有數(shù)到了什么程度？有哪些經(jīng)驗(yàn)可以分享呢？

數(shù)據(jù)超越想象 應(yīng)用異彩紛呈

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中心副主任兼總工程師勞鳳丹分享了一個(gè)農(nóng)學(xué)方面的案例。

“目前的農(nóng)業(yè)和我們傳統(tǒng)理解農(nóng)村農(nóng)業(yè)已經(jīng)不是一個(gè)概念了?，F(xiàn)在的農(nóng)業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了機(jī)械化轉(zhuǎn)型，并結(jié)合大量信息化技術(shù)。以中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)機(jī)大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用項(xiàng)目為例，它將全國(guó)30多萬(wàn)輛農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，全部收集起來(lái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從中了解農(nóng)機(jī)分布規(guī)律、作業(yè)情況，分析它們的工作效率，了解農(nóng)田分布、作物種植等數(shù)據(jù)信息。相關(guān)管理部門(mén)，可以以此數(shù)據(jù)作為依據(jù)，作為各種農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼的參考指標(biāo)，從而提高農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼的精準(zhǔn)和有效?！?勞鳳丹介紹說(shuō)。

據(jù)了解，如今大量的農(nóng)業(yè)機(jī)械都裝上北斗GPS定位，相關(guān)數(shù)據(jù)會(huì)實(shí)時(shí)返回到生產(chǎn)制造的企業(yè)，農(nóng)大農(nóng)機(jī)大數(shù)據(jù)平臺(tái)與之進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)接，然后通過(guò)智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解農(nóng)機(jī)是在道路上運(yùn)行還是在田間作業(yè)等，大數(shù)據(jù)平臺(tái)會(huì)展示農(nóng)機(jī)熱力圖，輔助主管部門(mén)決策。

蘇州大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與生物科學(xué)學(xué)院特聘教授、博士生導(dǎo)師李玉梅博士分享了生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的案例。

李玉梅表示：基因測(cè)序經(jīng)過(guò)十多年發(fā)展，如今已經(jīng)迎來(lái)了第二代測(cè)序技術(shù)，也就是高通量基因測(cè)序數(shù)據(jù)，其主要特點(diǎn)是速度非?？欤瑤讉€(gè)小時(shí)基因組就可以測(cè)完，價(jià)格也非常低。以新冠病毒測(cè)序?yàn)槔稍?0分鐘內(nèi)輸出新冠病毒變異位點(diǎn)的基因注釋、變異支系鑒別、全長(zhǎng)序列等。

高通量基因測(cè)序數(shù)據(jù)量非常大，24小時(shí)就能產(chǎn)生20TB以上的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要被完整保存，用于臨床檢測(cè)和醫(yī)藥科學(xué)研究使用。

“我們不希望數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題，如果數(shù)據(jù)有什么問(wèn)題，也希望能夠通過(guò)技術(shù)手段能夠進(jìn)行恢復(fù)?！?李玉梅說(shuō)。

浪潮信息存儲(chǔ)產(chǎn)品線分布式存儲(chǔ)總經(jīng)理姜樂(lè)果也分享了清華大學(xué)小鼠實(shí)驗(yàn)的案例。

“清華大學(xué)某個(gè)項(xiàng)目涉及到小鼠大腦的實(shí)驗(yàn)分析，透過(guò)28個(gè)1200萬(wàn)像素?cái)z像頭高速捕捉小鼠大腦的神經(jīng)元映射信號(hào)，每1秒鐘拍攝30幀，連續(xù)拍攝48個(gè)小時(shí)，不能丟失任何一幀信號(hào)的圖片?，F(xiàn)在國(guó)內(nèi)設(shè)備很難達(dá)到這樣的要求，為此，浪潮信息搭建了一個(gè)存儲(chǔ)鏡像系統(tǒng)，完全一比一模擬實(shí)驗(yàn)環(huán)境，系統(tǒng)持續(xù)運(yùn)行了3個(gè)月，最終獲得了清華大學(xué)課題組的認(rèn)可。與此類似，復(fù)旦大學(xué)的內(nèi)腦研究、華中科大的機(jī)器研究項(xiàng)目，都采用了類似的存儲(chǔ)方法，滿足了科研的需求?！彼f(shuō)。

人工智能推高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求

當(dāng)今時(shí)代是一個(gè)人工智能的時(shí)代，也是一個(gè)大模型算法流行的時(shí)代。作為科研創(chuàng)新的主導(dǎo)力量，高校在人工智能的研究和使用上始終走在行業(yè)的前列。

勞鳳丹在此分享了人工智能在畜禽養(yǎng)殖方面的應(yīng)用案例。

“我們透過(guò)人工智能豬臉識(shí)別技術(shù)，對(duì)個(gè)體進(jìn)行識(shí)別；結(jié)合音視頻，結(jié)合豬的具體情況，采取區(qū)別對(duì)待的策略，例如我們能夠知道哪些豬是偏弱小的，我們通過(guò)一些方法提供額外的飼喂等。此外，透過(guò)人工智能數(shù)據(jù)分析，可以掌握豬的瘦肉率?！?勞鳳丹介紹說(shuō)。

她表示：“以往測(cè)豬的脂肪含量，需要把豬屠宰了，這樣你沒(méi)有辦法選擇適合的豬進(jìn)行育種。但如今不同了，借助人工智能等額外技術(shù)手段，就可以活體獲得這些數(shù)據(jù)，從而賦予了行業(yè)更加廣闊的市場(chǎng)空間?！?/p>

人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，必然加劇對(duì)算力、低成本存儲(chǔ)的迫切需求，高校業(yè)不例外。那么，有哪些有效技術(shù)手段可以緩解這些矛盾呢？

“采用大容量的單盤(pán)，這是一個(gè)最簡(jiǎn)單的辦法。” 姜樂(lè)果肯定地說(shuō)。

姜樂(lè)果表示：“我們可能用20TB單盤(pán)，這是目前磁盤(pán)單盤(pán)的極限容量。此外，還可以考慮融合架構(gòu)，比如某些課題數(shù)據(jù)總量有50GB，但會(huì)有很多人會(huì)使用這個(gè)數(shù)據(jù)，很多時(shí)候，他們會(huì)把這50GB拷貝出來(lái)自己用，從而帶來(lái)了數(shù)據(jù)10、100倍速的增長(zhǎng)，造成存儲(chǔ)資源的浪費(fèi)。如今，融合架構(gòu)的方式，用戶就可以共享底層同一份數(shù)據(jù)，可以用文件去讀，也可以用對(duì)象、用大數(shù)據(jù)去讀，一份文件多種用途，數(shù)據(jù)操作產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)，僅僅保留增量的部分，從而把整個(gè)實(shí)際的采購(gòu)成本大大降下來(lái)?！?/p>

對(duì)于高校而言，降本增效的關(guān)鍵是存儲(chǔ)。

如果存儲(chǔ)配備不合理，性能調(diào)整不到位，計(jì)算就會(huì)出現(xiàn)卡脖子的問(wèn)題。堪稱一招不慎，則全盤(pán)都處于被動(dòng)，應(yīng)該引起足夠的重視。

小結(jié)

有數(shù)，有底，原本以為只有互聯(lián)網(wǎng)，可以把持。沒(méi)有想到，教科研領(lǐng)域超越想象，數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用異彩紛呈。沒(méi)有最好，只有更好，展望未來(lái)，從農(nóng)業(yè)、到健康；從飲食，到養(yǎng)生，超越學(xué)科的數(shù)據(jù)創(chuàng)新，會(huì)帶來(lái)怎樣的美好世界。有數(shù)，有底，精彩超越想象。

     （受篇幅限制，文字所能夠呈現(xiàn)的內(nèi)容，也只是冰山的一角，更多精彩內(nèi)容，請(qǐng)收看“有數(shù)、有底，讓教育科技創(chuàng)新綻放”視頻專題欄目。）

songjy