无人驾驶、智慧城市大脑……要实现这些高科技应用场景，都需要解决大数据问题。本周末举行的2019数据处理技术与产业峰会上，中国工程院院士、国家数字交换系统工程技术研究中心主任邬江兴表示，随着数字化设备大规模、持续性使用，现有技术如不能集中分析和处理数据，就会出现大数据问题。为此，他认为要建设面向数据科学研究、为大数据技术开发而设计的大数据试验场，研究新算法和新算力，从未实现“网强算强”的未来计算。

数据处理技术与产业峰会是我国数据处理领域规格高、覆盖面全的专业性大会。会上，由国家工业信息安全发展研究中心牵头，联合中国电子技术标准化研究院、国家信息中心数字中国研究院等科研机构及企业共同发起倡议，成立“数据处理技术与产业推进组”，旨在打造数据存储、数据处理等领域技术研发和应用推进的服务平台，聘任国家工业安全发展研究中心副主任李新社等6位专家组成推进组专家委员会。会上还举行了签约仪式，上海市嘉定区政府、国家信息中心数字中国研究院、柏睿数据科技（北京）有限公司签署三方战略合作协议，将共同打造智慧工业互联网园区。

在主旨报告《未来计算与大数据试验场》中，邬江兴院士以黑洞照片问世为例，解释了当前数据计算面临的挑战：一是数据网络传输问题，无法实时传输这么大的数据量到数据处理中心；二是数据同步计算问题，数据处理中心“冲洗”这张照片需要花两年时间。“因为数据量庞大得不可能靠网络传递，科研团队当时使用硬盘来记录每台望远镜的原始观测数据，再把硬盘寄到数据处理中心。整个过程中，涉及数据量之多、处理难度之大是前所未有的。”

要实现万物互联的城市计算体系，形成智慧城市大脑，也需要数据传输和处理能力的提升。以一座中等城市的摄像头信息处理为例，一个摄像头一天采集的数据量大约是40千兆（GB），如果这座城市装有10000个摄像头，一天的数据量约为410太字节（TB）。依照现有的大数据处理能力，需要2400台计算服务器，才有可能在期望时间内对所有数据进行有效分析。对于无人驾驶场景而言，现有的数据处理能力只能够支持控制在60公里时速以下的汽车，当车速达到每小时60公里以上，计算能力就无法支撑。

邬江兴指出，“大数据挑战”不仅是要面对“数据大”的挑战，还要面对多元化数据的挑战。为降低应用技术门槛，创建大规模实验环境势在必行。据介绍，上海正在建设大数据试验场，这在国际上尚无先例。建设路线是以高校为起点，逐步建成地区试验场及国家大数据科学基础设施。目前，复旦大学已建成先导技术系统，上海大数据试验场功能型平台即将启动建设。国家大数据科学基础设施项目则处于酝酿阶段。