现场舞台上的灯光很亮，所以我看不到台下，很高兴来到北京，我上次来是3年前的事情。假如大家还记得2010年的话，就是3年前，你们也许还记得，那时候我提到的是个人能源管理。我们提到所谓的无线能源传感器，那时候我们在台上做了一个演示，就是一个盒子，把这个盒子一打开，你就可以看到里头是我们家里所有的电线，我们就可以知道一些家电产品，我们利用无线传感的技术来进行所谓个人化的能源管理。那只是发展的初期，可是现在我们有了进一步的成果，现在我们的研究成果当然是比过去更好，就像刚才的视频所提到的，我们希望能够构建未来的信息架构。这个是我们的DNA，我是英特尔的技术官，每一天早上起床之后，我们当然就需要去思考现在我们面临什么样的挑战，我们怎么样能够顺利的跨入未来的信息时代，我们的每一个愿景，我们的每一个想法一开始都来自于一个信念，那就是未来的技术一定能够创造出一个更美好的世界。我们要控制我们的未来，我们现在所说的，我们现在所做的会决定我们能够有什么样的未来。所谓的未来并不是说我们拿一块大理石来砸一砸，切一切就知道未来长的什么样子。我们一定要凭借自己的力量来形成我们想要的未来。
今天我要提到三个大趋势，到底我们怎么样去构建我们的未来。这三大趋势实际上都会带来一些全新的用户体验，所谓的用户体验并不是我们的面板上面的转扭或是屏幕的旋转的方向，我所谓的体验是指的我们希望活在什么样的城市，未来的城市应该是可持续的互联程序。我们也不需要去思考到底在城市里头生活我们希望获得什么样的生活，每天早上起来能够获得什么样的体验。我们有一个新的名词叫做数据社会。虽然我们一再的提到大数据、海量数据，到底是什么意思，这些大数据对于未来的人们有什么样的意义，等一下我们要做演示。#p#
首先我要向大家介绍什么叫做可持续的互联程序。我们提到无线能源的传感技术，这是3年前我们给大家看的，这3年来我们到底有什么样的成果。世界各地的城市都出现一个统一的趋势，那就是看到这么多农村的人转移到城镇，在亚洲我们看到出现了很多城镇中心，这是前所未见的。跟工业时代的城镇不一样，现代的城镇绝对是所谓的数字时代的城镇，所以到底在数字时代的城市有什么样的特色，而英特尔架构如何改变我们在城市里头的生活体验呢，当然我们希望通过英特尔架构能够获得更好的生活体验。
有一个很惊人的数字，到了2050年的时候，那时候全球会有90亿人口，而大部分都会住在城市里面。这真的是非常惊人的数字，现在世界上大概有一半的人口住在城市里面，他们使用了全球75%的能源，而且创造了80%的温室气体。所以，城市是很重要的。不过这些数字城市所需要的不只是能源跟我们洁净的空气，因为光是能源和洁净的空气，只是我们能够继续活下来。可是光是活下来还不够，我们不能够每天早上起床能够呼吸就心满意足了，我们要的不只是如此，我们希望居住的城市是令人开心的、兴奋的，而且是安全的，是很容易的，你要做什么事情都是很容易的环境。我们希望能够享受我们的城市，因此每天早上起床之后都迫不及待的要去享受城市可以带给我们的各种的便利。
接下来我们要欢迎英特尔欧洲研究院高级研究科学家杰西卡上台。我知道你在ICRI英特尔欧洲研究院工作，你们研究的是可持续的城市生活，总部在论论。对不对？
杰西卡：是的。
贾斯汀：我刚才提到了我们要构建我们的未来，其中一个很重要的环节就是城市生活。我们希望生活在城市里面的人能够有更好的体验，是不是帮我们说明一下你们到底在进行哪一些相关的研究。
杰西卡：今天很开心能够向各位介绍我们的可持续城市研究项目，我们希望能够了解城市里头的人他们到底有什么样的需求，有什么样的期待。我们有一个动画。在我们的研究项目当中，我们涵盖了很多不同的重点，不过今天要介绍三个重点。首先，这是一个智能系统。什么叫做一个智能系统？其实现在跟很多***的伙伴在合作，我们希望开发一个系统，能够理解环境的变化。这个系统它必须要能够收集、存储、管理、融合跟分析这个城市所创造的大数据。
贾斯汀：我们要收集很多的数据加以分析，这样我们就可以创造出一个环境，能够充分的满足城市里头每一个居民的需求。
杰西卡：第二个重点就是开放式的政府数据，世界各国的政府他们都希望研究机构开发人员能够协助他们，到底怎么样充分的利用政府所收集到的这些数据。一般来讲，大家都是各自为政，可是他们希望开发人员和研究机构能够协助政府机关打破以前各自为政的情形，让各个城市能够提供更好的更有效率的服务，而且能够提高能源使用效率。
贾斯汀：这真的是很重要的一个环节。我知道你有很酷的演示，请你开始进行你的演示。
杰西卡：接下来要给大家看的是一个城市如果发生水灾是什么样的情况。一般来讲，市政府他们必须要很快的做出一个决定，因为他们会在短时间收到大量的数据。他们如果没有办法有效的分析数据，可能就会错失先机。这是北京的建模，到目前为止没有任何的问题，不过现在我要给你两个工作。
贾斯汀：我是英特尔的技术官，你还要派任务给我。
杰西卡：你的***个任务就是造雨，可不可以把水倒入我们模拟的下水道系统。因为里面有传感器，所以它可以发出警示。我们有开放式的数据系统，我们可以知道接下来1到2天会持续的有滂沱大雨，所以我们模拟的方式就是持续地倒水进去。
贾斯汀：你是要我倒到水溢出来为止吗？
杰西卡：我是一个市民，我很关心整个城市的发展，在我所使用的智能手机里有这样的一个功能。我希望通过智能手机能够把我看到的拍下来，然后传给市政府。所以，我就拍了照，在我的智能手机里头有连线到市政府，我可以把我拍到的图片传给市政府供他们参考。你可以看到照片已经传上去了，市政府他们得到了一个警讯，这是一个高优先顺序的警讯，所以你要赶快做出一个回应。
水灾的预警之外，还有交通状况的预警。比如你这边看到有另外一个警讯进来，可能会发生交通拥堵的情形，这时候该怎么办？假如我点击了确认键之后，因为我提供线索给市政府，所以市政府就给我更多的点数。现在有水灾的警讯，还有交通的警讯，我们可以提醒路人不要把车开到拥堵的路上。
贾斯汀：这就是市政府可以给市民提供的贡献，有了这样的系统以后，我们就可以根据这些系统做必要的正确的决定。你提到ICRI正在进行可持续的互联城市的研究，你们的总部在伦敦，跟伦敦大学和其他的学术机构都在进行合作。去年的这个礼拜，我们宣布英特尔物联技术研究院成立，也是怎么样通过互联来管理我们未来的数据化的城市。中国英特尔物联网技术研究院和英特尔协同研究院是不是要进行共同的作业呢？
杰西卡：是的，有一个中国北京市政府的代表团来到了伦敦，我们一起探讨这两个研究院是不可以进行一些合作。我们正在进行对话，我们在进行很多的讨论，希望明年再回来的时候可以宣布我们到底进行了什么样的合作。
贾斯汀：真的太好，太棒了。我们希望把北京和伦敦变成一个很大的实验室，让我们可以通过这个实验室来建立可持续的未来城市。
假如我的家里面也能够有这样设备的话，我就不用一天到晚去修水管了。#p#
接下来我们来说说移动体验，所谓的移动体验不只是智能手机，不只是平板电脑，不只是下一代的无线宽带技术而已。每次当你说你住在城市里面，很自然的你就希望获得智能的移动体验。为什么搬到城市里面？因为城市有很多的资源和服务，这是其他地方所找不到的。我们都知道，我们现代人的生活非常的忙碌，不论到哪里都希望随时保持联网的状态。因为在餐厅里面，我看到隔壁桌的3、4个人他们其实都在打电话，都在上网，可是同一桌的人是不交谈的，他们坐在同一桌是通过智能手机各计算机跟餐厅以外的人交谈。所以现在所有的事所有的东西都是连接在一起的，不论是智能手机、平板电脑，还是超极本。昨天的演讲当中提到过超极本，不论走到哪里都要保持随时联线的状态。这意味着对于我们既有的宽带服务网络来讲会带来很大的压力，这是我们今天要讨论的另外一个问题。
当我们提到城市的生活体验的时候，我们到底希望能够获得什么样的体验，我们希望有更好的移动性，希望有更好的连接性，也希望知道更多的信息。有一些是我们过去不知道的事情，因此我们希望能够访问各种不同的信息。我们到哪里买东西，到哪里吃东西，到哪里接受教育，到哪里能够享受到***的娱乐节目。我们都希望能够访问更多的信息，所以可能也因为这个样子，现在我们的需求已经超过了信息网络它可以负荷的。我现在讲的不仅仅是10年后、20年后，其实5年后，我们知道现在运营商他们已经非常担心他们的网络已经没有办法负荷城市居民的需求。所以现在就要采取行动来避免这种状况。
来看一些数字。可以看到城市跟全世界的人对宽带的需求是会加倍成长的，大部分会在亚洲、在欧洲和北美。所以我们能够应付吗？我们已经在测试一些新的架构才能够来符合全世界对带宽的需求，当然也必须要有一些能源效率，又符合成本效益的一些解决方案。
下面来看看视频上面是怎么说的。
我希望大家能够了解这里面的信息，这是一个非常好的视频。我要请上英特尔副总裁、英特尔中国研究院院长方之熙先生。我想大家对你并不陌生，很荣幸你能够来到这里。
方之熙：我非常高兴能够参加IDF，谈到未来的网络，它一定会是无线跟因特网的结合。在中国英特尔的实现事业里一直在做这方面的研究，我们有新的算法是针对LTE无线的基站。创新还不够，我们还要合作、协作改善我们的生态系统。
贾斯汀：你去年有来参加北京的IDF吧？
方之熙：我没有受邀请。
贾斯汀：你跟中国移动方面的合作是怎么样的？
方之熙：我们希望能够有更好的方式执行C-RAN，低能耗、可扩展性，而且能够有工作负载的平衡。
贾斯汀：我们有很多的原创可不可以给我们介绍一下。
方之熙：我们在测试上有很好的结果，在资本开支上面我们可以节省50%，主要是因为数据中心的效率。运营的开支也可以大幅减少，我们有新的算法，可以节省1/3的时间，而电力的节省大概可以到60%到70%，因为主要是把资源集成在一起，这实在是非常好的建立。
贾斯汀：你可不可以花一点时间来告诉我们，我们以前做了些什么样的合作以及发展。
方之熙：我们每一年都有新的进展，比如2011年IDF的时候，我们就谈到由软件定义的算法，而且是充分利用英特尔的架构。我们有大的缓存，而且有很好的保护等等，而且是实时的性能。包括运用LTE无线的基站。2年前我们没有做这方面的演示。
贾斯汀：2011年、2012年我们都做了演示，今年给大家看什么？
方之熙：今年我们进行虚拟化，加在C-RAN数据中心的堆叠上面。请上Jim Douglas。
贾斯汀：欢迎你来到北京，这实在是十分令人兴奋的英特尔与Wind River的合作，跟我们介绍一下新一代的技术，也就是C-RAN新一代的技术。
方之熙：软件怎么样驱动网络的转型？
Jim Douglas：软件绝对是一个关键，我们有很多的创新在开源这些软件，这主要是英特尔跟Wind River合作的成果。这对城市开发人员，对很多人都是非常好的，电信业者他们有两个大问题，怎么样通过成本效益来扩大你的能力。你另外怎么样掌握更多的营收，另外有一个实时虚拟的技术是非常重要的。数据中心虚拟完全让企业来转型。
贾斯汀：在电信的环境就非常的重要了，实时的虚拟化好像很多字摆在一起，有点抽象，可不可以帮我们来稍微解释一下。
Jim Douglas：我们可以把这些物理的设备整合在一起，现在有很多网络是在虚拟的平台上面来运行的。在虚拟的机器上面运行应用程式，从核心到核心，从点到点，另外在整个网络上的每一个节点都可以来运行。
方之熙：所以这是分散式的网络，我们把它集中在数据中心，当然虚拟化就变得非常非常的重要。所以我们是不是来看一下。
Jim Douglas：传统的虚拟化当然会有一些问题，比如延时性。我们现在是开放的虚拟无线基台，我们给大家看的是很棒的。我们会来看C-RAN的应用程式，在我们刚刚讲的平台上来跑虚拟化。
贾斯汀：这个服务器如果要摆在台上的话可能太吵了，所以我们没有把它搬到台上来。
Jim Douglas：大家可以看到，这是真正在发生的，你看到屏幕上的数字是一直在变化的。这是真正的实时的在虚拟机上面来运行。另外在本机上面用Linux，数据中心在虚拟机上面你就可以看到数字的变化。我们到底在说什么？几乎是快到几个微妙而已。整个延迟性比以前要改善很多，可以从20毫秒降到更低，几乎是以纳秒来计算
贾斯汀：这真的是太棒了，谢谢你的解释。
昨天我们已经宣布了要成立英特尔移动网络与计算协同研究所，所以之熙这是你负责的，能不能给我们做进一步的说明呢？
方之熙：是的，这是我们***个在中国成立的协同研究所，我们的重点是未来的无线基础设施。因为我们要研究的是移动计算、移动网络。
贾斯汀：为什么要在中国成立这样的一个研究所，不在其他的地方呢？
方之熙：我们都知道中国是世界上***的无线市场。大概有10亿人在使用无线设备，而且有很多的基站，而且是一个不断在改变，不断在增长的市场，所以会有新的需求，会有新的用户的行为。到底有哪些学校参与这个研究项目呢？这是ICI，它包括了三个***的研究团体，三个***的大学。比如说无线基础设施、X86，还有英特尔架构，我们有清华大学，清华大学是在北京，还有南京的东南大学以及中国的科技大学，这是在合肥的中国科技大学。非常感谢您，希望明年的IDF我们会为大家宣布一些新的研究成果。
贾斯汀：我们有一段介绍C-RAN的视频，里面提到C-RAN的数据中心必须要有高速的硅光网络。数据中心跟无线电塔之间必须要有高速的硅光网络。我们觉得最适合的技术就是英特尔的硅光电技术，不仅可以用在C-RAN的数据中心，所有的大型数据中心都可以使用。接下来有一段视频为大家详细的介绍英特尔硅光电技术。请大家仔细看这段视频，这是上个礼拜我们在美国拍摄的一段视频，请各位观看。
大家都看到了这是真实的，而且是可以执行的。刚才这段视频当中也提到我们的硅光电技术即将进行量产，在2年前我们给大家看到的是50，在视频当中我们看到传输速度已经提高到100了。这可以让我们有更好的规模经济，而且现在我们有完全自动化的测试技术来搭配我们的硅光电技术。跟现在的芯片是不一样的，芯片现在是在晶圆上面进行测试，我们可以知道哪一个裸晶是好的，哪一个是有问题的。可是我们的硅光电技术要有不同的测试方法，所以我们现在有一种新的制程技术，可以让我们更有效的来测试这些硅光电的晶圆。硅光电的晶圆送到测试区的时候感觉跟传统的IC晶圆没有什么差别，实际上我们是在用光学的方法进行测试，我们用微型的镜片进行测试，所以是不会碰到晶圆的。我已经做过很多次了，每一次我们给大家看硅光电技术，硅光子晶圆通过测试区的时候我们的客户他们眼睛都张的好大，不敢相信这是真的，都微微的摇头。这是很大的变革，因此英特尔的硅光电技术会有更多的突破，我们会有更多的宣布。#p#
今天我要介绍的***一个区域就是所谓的数据社会。很多人，很多的媒体朋友在访问的时候都会问到一个问题，我们对于信息时代结束之后接下来会进入什么样的时代呢？提到信息技术好像是青少年跟成人的阶段，我往往回答的是我们会进入所谓的数据社会。什么是数据社会呢？可能大家都搞不清楚这到底指的是什么。
首先所谓的数据社会并不是大数据的另外一个说法，当然大数据没有什么样的问题，可是我要告诉大家数据社会指的不仅仅是大数据而已。我们不是通过分析数据知道说我们应该买什么样的牙刷或者牙膏，这不是我们的目标，在一个数据社会里面我们相信真正的价值在于数据本身。假如我们能够截取这样的价值，不论是对一个人，还是对整个社会都会有很大的帮助。因此我们要有新的技术。
怎么样能够打造数据社会，我们所需要的技术跟大部分人所联想到的大数据的技术是不一样的。昨天在柏安娜的主题演讲中有提到大数据，接下来请大家看一段视频，视频播放完毕之后我们会请英特尔这个领域的专家上台跟各位做进一步的说明。
我们要邀请Ted Willke，他是我们***工程师兼负责图形分析运营部门的总经理。在我们刚才提到的数据社会当中，你觉得怎么样让数据对我们有更大的帮助呢？
Ted Willke：数据对我们当然有很大的帮助，比如说通过这些数据我们可以了解自己跟周边的环境有什么样的关联。大家都听过所谓的六度分隔，比如说你的同事的同事，你只要想到六个人的名字，你就可以跟世界上所有的人都能够扯上关系。换句话说，你只需要通过几个人的介绍，你就可能有机会认识一些名人。所以，我们希望通过分析数据能够发掘出这样的关系。等一下我会带你去跟我进行数据的探险，我们要去分析人际关系必须要通过图形分析。首先我们要去整理这些数据，我们要有一个清单，有一个表格或是一个树状图，我们要组织整理这个数据有一个方法，那就是把它变成图。所谓图是说电子计算表这样的图吗？不是。其实我的图是点代表数据，可是一张纸上有很多点，点与点之间有线，这个线就代表它们彼此之间的关联。就好像我们刚才看到的视频一样，其实互联网它就是很多图的结构的组合。我们人的大脑也很习惯处理图的结构。
接下来什么叫做分析呢？所谓的分析就是资料采矿，这是几个月前Facebook宣布的一个大型的机器学习研究项目，等一下我们会做进一步的说明。英特尔现在在开发一些技术，让大家都能够通过我们的资料采矿更积极的找到他们需要的跟图有关的数据。
贾斯汀：我们都知道一开始的分析技术像Hadoop，为什么我们不能利用这样的技术，为什么还要有新的分析工具？
Ted Willke：当然你如果把数据加以切割，数据中心里头的每一台机器可以独立的去分析部分的数据那当然很好。可是假如我们提到这种人际关系，它是没有办法切割的，你没有办法把人际关系切割成一段一段，把不同的数据交给不同的机器进行分析，这样是不行的。可是这会牵扯到性能的问题，存储设备的问题。我们每个人都跟很多人有关系，假如利用MapReduce进行分析，你没有办法完整的分析出每个人完整的人际关系。因此我们要把所有相关的信息放在一台机器里面来进行分析，这可能牵扯到很多的数据，而且我们要复制信息。比如一个人我们可能有时候到北京，有时候到上海，我们要分析这个人的人际关系有一台机器必须要负责研究北京，另外一个要负责研究上海。所以，过去的这种MapReduce的方法是行不通的。
丹尼是我们公司的一个科学家，他来帮我们做一些演示。你现在到你最喜欢的餐厅用餐，你看到很有名的喜剧演员赵本山，跟他一起用餐的是退休的篮球巨星迈克尔乔丹。你想成为喜剧演员，当然希望认识赵本山，这个时候你通过云系统想要去看看你是不是能够跟赵本山扯上任何的关系。所以我们有一个搜寻的工具，这当中我们把 所有用户创建的百科里面的400万个资料摆进去。我们的后台正在进行实时的分析，分析的结果就可以把它制作成我们刚才提到的图。没有错，我们实时的在分析400万比百科的数据和资料，我们分析到底哪些资料是跟赵本山是有关的。我们知道他是一个电影导演，也是一个喜剧演员，同样的我们可以针对迈克尔乔丹做同样的动作。来看看迈克尔乔丹跟赵本山之间是不是有共同点，这里出现了很多不同的类别。这就是这两个名人之间的共同点，这些共同点可能是大家都想不到的。我知道迈克尔乔丹是个运动员，也很喜欢打高尔夫球。
贾斯汀：感觉上好像他们没有共同的兴趣，这个时候该怎么办。
Ted Willke：接下来还有一个很重要的问题，我们会问迈克尔乔丹跟赵本山到底有什么样的关联。是不是可以通过我们的分析工具找到他们之间到底有什么样的关联。不要忘了我们的后台有一台机器正在跑，我们实时的在分析到底赵本山跟迈克尔乔丹之间有什么样的关系，为什么他们会在餐厅吃饭，迈克尔乔丹他是芝加哥公牛队的成员，教练是卡尔路易斯。可是卡尔路易斯他认识中国奥运代表队的选手，中国奥运代表队的选手又认识赵本山。所以，实际上他们只需要通过两个中间人就可以扯上关系了。我们公司里面有人认识中国的运动员，所以他可以帮你介绍。
贾斯汀：这么大量的数据分析的这么快。
Ted Willke：传统的数据库你要进行任何的查询，都必须分别建立一些索引。可是我们有图建构的研究项目，我们跟我们的伙伴合作，合作的项目就是机器学习。所以，我们现在可以很快速的进行数据的分析。我们传了短信给中国的运动员，问他有什么样的建议，结果他很快就回信了。他告诉我说原本想要认识赵本山的另外一个演员，他送了一个礼物给赵本山，赵本山很开心，他也提醒我们说要特别注意，你一定要知道赵本山到底喜欢吃饭，还是喜欢吃面，怎么办？我们根本不知道赵本山是喜欢吃饭还是吃面，也许可以通过图分析让我们来找到答案。所以，我们是不是可以通过图分析来知道赵本山喜欢什么样的礼物。
有些时候很有意思，我们看到这样的图，我们看到有一条线，是金色的线。也就是到底迈克尔乔丹跟赵本山之间有什么样的关联，通过机器学习我们可以利用演算方法来预测赵本山到底喜欢什么。有没有看到这些不同的颜色，我们知道中间人有一些人是喜欢吃饭的，有一些人是喜欢吃面的，不过我们可以看这些人到底跟赵本山有什么关系，也许可以推断赵本山到底是喜欢吃饭还是吃面。
贾斯汀：到底给我什么样的建议，说着说着我的肚子都饿了。
Ted Willke：点击计算的键以后，我们的机器就会处理几百万比的资料，帮我们进行分析，他可能是喜欢吃面而不是喜欢吃饭，有86%的几率赵本山喜欢吃面而不是吃饭。
贾斯汀：像我这样的数据探索者，您介绍的这种技术到底有什么样的意义呢？
Ted Willke：当你要进行所谓的数据探索的时候，你可以通过英特尔所提供的这些分析工具，也就是我们的图分析工具，你可以更有效的分析生活相关的数据。因此，未来我们这项技术的发展绝对会有更大的突破。谢谢！
贾斯汀：谢谢，谢谢你来到这里。
我来总结一下，我们一开始的时候问的问题是说我们可不可以建构未来，在计算的部分能够超越我们传统的建构的方式，我们的答案当然是“是”。Alan Kay就讲过，他说要洞察先机，来开创未来。你要预测未来，你不如去发明未来。他谈到有各种不同的可能性，但是我们可以通过发明来塑造我们的未来。
我们怎么样构建未来，我们有什么样的过程。当然咬定改变人们对未来的憧憬，他们可能会很悲观，觉得未来有一些非常负面的可能性。我们如果说要塑造未来，就应该要改变一些我们的想法。很高兴今天早上跟大家宣布我们在中国有一个新的计划，也就是跟清华大学有一个明天的项目，这个合作是说我们要来思考未来，要来写、来谈到底我们希望有一个什么样的未来。我们非常的兴奋，我们希望大家都能够参与。在未来一、两个月我们会正式的来宣布，所以谢谢大家，希望下次我还可以来，可以看到大家。
