有人说，2013年是大数据元年，未来五年会有一大批基于大数据商业模式的公司催生出来。在味库身上，的确看到了这种趋势。
 

       资深互联网评论人士谢文认为，大数据时代将首先对健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这或许恰好解释了为何移动健康行业在今年成为风险投资的热土。
 

       如果把大数据时代分为前台、中台和后台三个主战场，前台就是数据终端，负责数据获取和传输，如手机、电脑、智能眼镜、汽车以及各种传感器等，将物质世界和人类社会的一切数据化。在谢文看来，前台是目前争夺的主要战场，出现的创新数不胜数——这正是近两年智能手表、智能手环、电子秤等智能可穿戴设备大热的背景。
 

       与此同时，各种健康数据收集平台也在今年陆续登台亮相：先是三星公司5月底发布一款健康追踪腕带Simband和智能健康追踪平台SIMI，接着苹果公司在6月WWDC大会上发布移动应用平台HealthKit，数天之后，谷歌紧追不舍在其年度开发者大会上推出名为Google Fit的健康平台。近日，微信以公众号为接口，与咕咚、华为、乐心和iHealth四款运动手环展开合作的消息又博到不少中国媒体的眼球。外界纷纷揣测，腾讯公司此举实乃有意借微信打造出一个开放的健康数据平台。
 

       面对如火如荼的大数据前台、中台争夺战，百度董事长兼CEO李彦宏5月29日在黄山召开的“百度联盟峰会”上语惊四座：“我们真正想要的数据现在没有，或是还没有搜集上来，已经被搜集上来的数据基本没有价值。”
 

       “戴个手环、弄个眼镜”，计算每天走多少步、消耗了多少卡路里、心跳多少次，对治病没有什么帮助。“互联网公司通过可穿戴设备搜集了很多数据，结果又发现没法对这些数据进行分析。”李彦宏说。
 

       李彦宏矛头所向，指的是这波抢夺大数据资源的混战——参战者只管数据“大”不大，却不管到手的数据“真”不真。事实上，如何获取真正具有价值的数据，如何对数据展开分析并从中发现相关性建立模型，最后再诞生出具有创造性的商业模式，这才是大数据时代的根本。
 

       在顾东君眼中，获取数据只是手段和路径，最终要将它用于产品和服务的改造，让用户获得更好的体验。“这样的数据才是活的数据。”顾东君说，不能产生终极价值的数据都是“死数据”，不管这些数据有多“大”。
 

       去哪儿寻找健康大数据的蓝海？美年大健康产业集团创始人俞熔认为，从商业角度来讲，体检是医疗行业最合适最理想的入口。“通过体检可以获得用户多维度的全面的身体信息，这绝对不是可穿戴设备可以比拟的，可穿戴最多能取到一些心率血压等体外数据，而这些只是健康信息里很小的一部分。”俞熔说，如果没有医学影像和抽血生化等检查，一些重要的数据根本无法获取。
 

       目前，美年大健康产业集团在全国55个主要城市开放了130余家体检及医疗服务中心，集聚了超过1万名教授、医生和健康顾问，2014年计划服务人次逾700万。手握如此庞大的健康数据，俞熔不断在思索，如何才能有效地利用好它们，为客户提供更加个性化的产品和服务。
 

       在利用体检数据方面，美国硅谷早有成功案例。几年前，经尔纬数据技术有限公司创始人糜万军在美国硅谷完成了一个大数据创业项目。该项目利用数据挖掘技术，综合分析斯坦福大学全校员工的体检记录和就诊记录，并据此对所有人每年的医疗费用进行预测。糜万军说，项目成立的初衷，是希望利用个人的医疗信息预测其医疗费用，给保险公司做参考。但后来，美国许多大企业却成为客户的主要来源。
 

       变化是这样发生的：糜万军带领的团队，在了解每名员工的健康状况之后，通过数据分析，为其制订了个性化的健身计划，有效地帮助员工改善了健康状况。这项业务受到美国企业的欢迎，从斯坦福大学到思科、苹果等大公司，都乐于购买它的服务。
 

       创新总在以极快的速度迭代，但在李彦宏看来，真正能给医疗健康行业带来革新的，是一种“慢数据”：通过一种简单的方法，在三个月、半年甚至更长的时间内，持续不断地监测你的某些指标，通过长时间的数据积累，准确预测你未来患上的某种疾病的可能性，以达到中医所讲的“治未病”的效果。
 

       这并非空穴来风。7月13日，发表在阿尔茨海默症国际会议上的四篇论文进一步支持了如下结论：通过对眼睛和嗅觉的检测，能够预测阿尔茨海默症（俗称老年痴呆症）的发生。
 

       无独有偶，最近伊利诺斯大学的研究者透露，他们根据现有数据研究发现，人脸的衰老速度与寿命之间存在着确切的关联。假设该研究顺利进入应用阶段，保险公司只需对准顾客的面部乃至照片扫描一番，即可知晓他的天寿几何，从而优化该顾客的相关保险配置。
 

       等待人工智能
 

       今天，大数据已经在生活和医疗健康行业扎根萌芽。随着科技的发展，人类社会管理方式的进步，它也将对军事、金融、航空以及制造业等各行各业带来变革。同时，智能社会、智能社区以及智能交通等等，将随着大数据应用的突破逐渐成型。
 

       据麦肯锡预测，未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到1.57万亿元。或许，在5-10年间，下一个谷歌或者下一个Facebook将在大数据领域诞生。
 

       然而，大数据时代的推进，也面临重重桎梏。首先，它给人类社会现有的管理方式带来了极大的挑战。如谢文所言，大数据时代的核心词是开放与融合，以及“一切皆可数据化”的思维。但是，“完整综合的、开放公共的、动态及时的”大数据并不会自动生成，它有赖于政府数据开放平台和数据交易市场的建成。
 

       据工信部于2014年5月发布的《大数据白皮书》，目前不少国家已加入到开放政府数据行动，推出公共数据库开放网站。例如，美国数据开放网站 Data.gov目前已有超过37万个数据集、1209个数据工具、309个网页应用和137个移动应用，数据源来自171个机构。
 

       “开放数据”已经成为一种潮流，所有国家、公司乃至个人或早或晚都将卷入其中。但在谢文看来，无论政府还是公司，中国在信息共享方面的理念都相当保守，同时还缺乏完善的市场经济制度和法治体系作为基础支撑。这都将成为中国大数据发展中的致命弱点。
 

       实现数据的开放与融合，还仅仅是大数据时代迈出的第一步。《大数据白皮书》中提到，在人类全部数字化的数据中，仅有非常小部分的数值型数据（约占总数据量的1%）得到深入分析和挖掘（如回归、分类、聚类），大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据也只进行了浅层分析（如排序），占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化的数据，还难以进行有效分析。
 

       要“激活”这些数据，还有赖于人工智能领域的突破性发展。目前，科学家主要凭借先验知识，通过人工建立数学模型来进行数据分析。
 

       顾东君坦言，味库APP仍处在一个产品逐渐完善的阶段，而整个的构思也只实现了四分之一。“由于最终的结果涉及智能化推荐，推荐的精准程度取决于算法的准确度，技术对于味库来说是一个大的挑战。”她说。
 

       目前，全球几大IT巨头都在潜心研究人工智能。IBM中国开发中心首席技术官毛新生曾如此诠释肩负着IBM人工智能发展未来的电脑系统Watson：“它不光要像人一样理解自然语言，学习Common Sense（常识），读懂医学知识，还要在大量数据里面找到相关性……我们给Watson灌输无数的医疗文献，尤其是与癌症相关的医疗文献，让它理解与癌症相关的各种知识，比如基因、蛋白质。然后，再灌入100多万份的病历，让Watson以相关性为基础，寻找经常出现的模式。”
 

       人工智能并不理解事物之间的因果关系，但它比任何人都“见多识广”，能够准确地回答：你可能得了什么病，该做哪些检查，吃什么药，会有什么结果。目前，IBM已经把Watson推进了厨房，或许很快，我们还将会在金融、法律以及服务等许多领域看到人工智能引领大数据未来的身影。