代，顧名思義，每個人每天產生的數據都會被收集，再上傳到中樞數據庫內，用這些數據以及數據處理後所產生的結果，來為人們提供更好的生活。但這也不是一蹴而就的，無數工程師、科學家都為全數據時代的到來貢獻過自己的智慧。
“21世紀初，IBM（國際商業機器公司）率先把大數據技術應用到了醫療上，他們研發的IBM Watson（認知計算係統）能夠在幾十分鐘內讀完千餘份醫學期刊，比對數據庫內海量病例，並從中找出最好的治療方案。由此，大數據醫療開始流行，人類逐漸告別了僅依靠醫生的診療方式。‘名醫’不再是稀缺資源，依托於計算機係統的雲端診療對每一個人開放，更準確，更透明，這為患者爭取到的不隻是時間，還有生的希望。
“隨後是無人駕駛領域。原本無人駕駛的技術門檻非常高，因為公路上隨機事件很多。從前，我們希望汽車能夠在感應到突發情況的瞬間采取應對措施，讓每輛車配備一個對路況敏感的激光雷達和一個能快速應變的中樞，但這也意味著高昂的造價和誤判的可能。反觀我們現在大規模生產使用的無人駕駛汽車，它們根本沒裝雷達，控製係統用的也是個人電腦級別的芯片。這是因為Google（穀歌）公司切換了研發思路——雖然研製一輛無人駕駛車很難，但如果讓全城的汽車都無人駕駛，把車流想象成一個整體，那又是另一回事了。通過網絡相連，收集分析每輛車的位置和速度信息，網聯車技術使每輛車都變成了巨大有機體的一個細胞，由更高級別的中樞下達行駛指令，它們之間就不會再發生碰撞。這不僅僅解決了行駛安全問題，雲端數據庫內有全城所有車輛的位置和路線，還可以讀取車輛的曆史記錄、每個人的出行習慣、行車模式。通過宏觀運籌的算法，規劃城市的整體交通，錯開車輛出行路線，這能使道路利用率最大化，城市從此告別擁堵。
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“當然，我國企業家和工程師也在探索大數據應用的潮流裡不甘落後。21世紀電子商務興起，中國，一個十幾億人口的大國，物流就成了大問題。比方說，所有人都擠在雙十一折扣日那一天買東西，如何在訂單爆發的情況下把每件貨最快地送到買家的手中？解決辦法也簡單：讀取過往所有的用戶數據，預測今年商家每種貨品的購買狀況，從而在大促銷前就做出倉儲配送方案。雙十一還沒到，賣家就在華南、華北、華東不同的倉庫裡按照預測數據配置好了貨物；物流公司的配送員和車輛也按照預測的數據就位。平均配送時間從一周降到三天，全國物流網實現了大提速。
“就這樣，大數據應用慢慢滲透到了社會每一個角落：電梯係統收集住戶上下班出門記錄，優化運行，可以使住戶避免長時間等待；分析個人搜索詞條和觀看視頻類型，測出用戶興趣愛好後，精準投放廣告；智能馬桶每天檢測排泄物，記錄個人身體狀況，除了兼職私人醫生，還可以為政府預警流行病……
“我這麼總結——記錄個體的精準數據，能夠改善個人生活；記錄群體的龐大數據，可以優化資源配置。利用大數據技術‘算’出我們想要的生活，就這樣我們終於告別了混亂，這就是我這些年來看到的改變。”
“謝謝兆京師兄帶我們詳細回顧了全數據時代開啟的過程，”主持人繼續向台下問道，“那麼，下一個問題……好，這位穿紅毛衣的同學，話筒麻煩遞給他一下。”
“兆京師兄您好，作為一名即將踏出校門的大學生，我很好奇當初您為什麼決定進入征信行業？我讀過很多關於您的文章，那個時候您堅決地放棄了藤校的研究生錄取通知書和頂級投資機構的高薪offer（錄用），而在一個冷門行業裡創辦一家新公司。您那時是怎麼考慮的？有百分之百的信心會成功嗎？”
“還沒開始做，怎麼可能有百分之百的信心呢？”黃兆京笑道，他推了推眼鏡，梅子從屏幕上看見了他眼角智慧的魚尾紋，“但那時確實看到了趨勢。我們都知道，如果企業或個人需要借貸，金融機構會對他進行信用評級，以此決定借貸的數額、利率和周期。過去，信用評級通常由征信公司完成，方法是分析其過往大額貸款記錄、收入水平和資產大小，再刻板地帶入公式，最後給一個評定出來的級別，這不僅需要人工統計，也無法避免係統誤差。而我創辦的Zealfinance公司，則借助互聯網將征信過程碎片化，融入了借貸者的日常工作和生活。每個人的每一筆日常消費、每個月的信用卡記錄、工資轉入記錄、每個公司的所有轉賬流水都會變成信用評估依據。
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