远景能源估值（远景能源关联上市公司）
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Q1：可燃冰究竟是啥，开发价值有多大
国家外汇管理局网站
http://www.safe.gov.cn/model_safe/tjsj/rmb_list.jsp?ct_name=%C8%CB%C3%F1%B1%D2%BB%E3%C2%CA%D6%D0%BC%E4%BC%DB&id=5&ID=110200000000000000
Q2：A股市场最具投资价值的新能源公司
太阳能
天威保变（600550）形成太阳能原材料、电池组件的全产业布局
小天鹅 （000418） 大股东参股无锡尚德太阳能电力
岷江水电（600131） 参股西藏华冠科技涉足太阳能产业
生益科技（600183）控股的东海硅微粉公司是国内最大硅微粉生产企业
维科精华（600152） 成立的宁波维科能源公司专业生产各种动力、太阳能电池
安泰科技（000969） 与德国ODERSUN公司合作薄膜太阳能电池产业’
长城电工（600192） 参股长城绿阳太阳能公司涉足太阳能领域股参网,
乐山电力（600644） 参股四川新光硅业主要生产多晶硅太阳能硅片
华东科技（000727） 国内最大的太阳能真空集热管生产商
春兰股份（600854） 大股东计划投资30亿开发新能源
威远生化（600803） 实际控股股东新奥集团从事太阳能等新能源产品生产
力诺太阳（600885） 太阳能热水器的原材料供应商
西藏药业（600211） 发起股东之一为西藏科光太阳能工程技术公司
新华光（600184）太阳能特种光玻基板股参网
特变电工（600089） 控股的新疆新能源从事太阳能光伏组件制造
航天机电（600151） 控股的上海太阳能科技电池组件产能迅速提升
南玻A（000012） 05年10月拟首期2亿元建设年产能30兆瓦太阳能光伏电池生产线。
交大南洋（600661） 控股的交大泰阳从事太阳能电池组件生产
杉杉股份（600884） 参股尤利卡太阳能，掌握单晶硅太阳能硅片核心技术
王府井（600859）全资子公司深圳王府井（600859行情,爱股）联合了中国最大的太阳能专业研究开发机构--北京太阳能研究所成立了北京桑普光电技术公司
风帆股份（600482） 投巨资参与太阳能电池组件生产,
金山股份（600396） 风力发电,风力发电设备安装及技术服务
湘电股份（600416） 控股股东与德国莱茨鼓风机有限公司签订了合资生产离心风机协议,目前风电资产主要在控股股东中
粤电力 （000539）风力发电
特变电工（600089）与沈阳工业大学等设立特变电工沈阳工大风能有限公司
京能热电（600578）为国华能源第二大股东，间接参与风能建设
东方电机（600875） 风电设备制造
金风科技（002202） 风电设备制造
天奇股份(002009) 风电设备制造
华仪电气(600290) 风电设备制造发电场
核能
中核科技（000777）大股东为中国核工业总公司
G申能（600642）投资33601万元收购核电秦山联营公司12％股权以及投资10559万元收购秦山第三核电公司10％的股权
乙醇汽油
丰原生化（000930）是安徽省唯一一家燃料乙醇供应单位
华润生化（600893） . 控股股东华润集团控股吉林燃料乙醇和黑龙江华润酒精二大定点企业
广东甘化（000576）利用甘蔗、玉米等可再生性糖料资源生产燃油精，成为汽油代替品
华资实业（600191） 利用可再生性糖料资源生产燃油精，成为纯车用汽油代替品
荣华实业（600311赖氨酸（豆粕的替代品）新增产能最大的企业之一
华冠科技（600371）在国内率先拥有了玉米深加工多项最新技术的所有权或使用权
氢能
同济科技（600846）公司与中科院上海有机化学研究所、上海神力科技合资组建中科同力化工材料有限公司开发燃料电池电动车。
中炬高新（600872）子公司中炬森莱生产动力电池
春兰股份（600854）春兰集团研发20-100AH系列的大容量动力型高能镍氢电池
力元新材（600478）主要生产泡沫镍
锂电池
稀土高科（600111）利用1997年首次发行股票募集的资金开发镍氢电池项目锂电池
澳柯玛（600336）子公司澳柯玛（600336）新能源技术公司为锂电池行业标准制订者
杉杉股份（600884） 生产锂电池材料，为国内排名第一供应商
TCL集团（000100） 子公司生产锂电池
维科精华（600152）成立工业园，生产动力电池、锂电、太阳能
垃圾发电
岁宝热电（600864）参股公司黑龙江新世纪能源有限公司主营垃圾发电
东湖高新（600133） 主营转变为生活垃圾发电、生物质能源等在内清洁再生能源业务
凯迪电力（000939）公司在垃圾发电领域处领先地位
泰达股份（000652） 公司双港垃圾焚烧发电项目进入商业阶段
节能LED照明
方大A（000055） 氮化镓基半导体照明材料及其器件项目技术和规模居国内领先水平
联创光电（600363）国家"铟镓氮LED外延片、芯片产业化"示范工程企业
华微电子（600360）半导体电子大功率器件生产基地
上海科技（600608）合资的子公司主营高亮度蓝光、绿光、白光LED芯片规模化制造和封装
长电科技（600584）与北京工大智源科技组建光电子公司，研制高亮度白光芯片
ST福日（600203）与中科院半导体研究所合作投资氮化镓基高亮度芯片与发光器件项目
绿色照明
浙江阳光（600261）公司是目前亚洲最大的节能制造厂商，也是飞利浦贴牌灯的最大生产商
佛山照明（000541）照明产业龙头企业，开发新一代节能荧光灯
双良股份（600481）公司是溴化锂制冷机国家标准制定者，国内最大的溴化锂制冷机制造商之一，该产品具备节能环保优势
同方股份（600100）清华同方人工环境有限公司提供建筑节能系统
方大A（000055）开发高科技节能环保幕墙
Q3：如何正确认识大数据的价值和效益
1 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段
1.1 看待大数据要有历史性的眼光
信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现“大数据时代”的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。
考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。
1.2 从“信息时代新阶段”的高度认识“大数据”
中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。
中央提出中国进入经济“新常态”以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述“新常态”的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。
大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构“第三平台”是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联网、创客、“第二次机器革命”、“工业4.0”等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。
1.3 大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口
中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、百度和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。
但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。
2 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度
2.1 数据文化是一种先进文化
数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。
有人将“上帝与数据共舞”归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。
提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
2.2 理解大数据需要有正确的认识论
历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，“科学始于观察”成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。
20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为“证伪主义”的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例“证伪”，因而他否定科学始于观察，提出“科学始于问题”的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但“科学始于问题”的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。
大数据的兴起引发了新的科学研究模式：“科学始于数据”。从认识论的角度看，大数据分析方法与“科学始于观察”的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调“相关性”的时候不要怀疑“因果性”的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：“采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识”。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的“针”是什么？这海里究竟有没有“针”？也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，“科学始于数据”与“科学始于问题”应有机地结合起来。
对“原因”的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到“终极真理”。在科学的探索途中，人们往往用“这是客观规律”解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。
3 正确认识大数据的价值和效益
3.1 大数据的价值主要体现为它的驱动效应
人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的“大价值”。实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。大数据是典型的通用技术，理解通用技术要采用“蜜蜂模型”：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。
电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：“在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。”我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些“颇为朴实”的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓“啤酒加尿布”的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的“故事”，历史上并没有发生过[4]。即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。
有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。
他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。
3.2 大数据的力量来自“大成智慧”
每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。
数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的“大成智慧学”[5]。钱老指出：“必集大成，才能得智慧”。大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调“无缝智慧（seamless intelligence）”。发展大数据的目标就是要获得协同融合的“无缝智慧”。单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现“瞎子摸象”一样的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。
大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。数据科学不是垂直的“烟囱”，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。
3.3 大数据远景灿烂，但近期不能期望太高
交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍采用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。
大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。但任何技术都不会永远保持“指数性”增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。
需要采用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。
4 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战
大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科学运动。虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。
集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的“新三论”，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。
大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。
4.1 数据复杂性引起的挑战
图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观“涌现”规律的突破口。大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。
4.2 计算复杂性引起的挑战
大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。
传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何“算得快”。而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何“算得多”。从“算得快”到“算得多”，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。所谓“算得多”并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。
基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。为了降低计算量，需要研究基于自举和采样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。
4.3 系统复杂性引起的挑战
大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。
大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓“昆虫纲悖论”[6]。为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。
大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由“大象搬木头”转变为“蚂蚁搬大米”。
5 发展大数据应避免的误区
5.1 不要一味追求“数据规模大”
大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互操作。采集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。脑科学研究的最大问题就是采集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。
一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。
发展大数据不能无止境地追求“更大、更多、更快”，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的“污染”和侵犯隐私等各种弊端。
5.2 不要“技术驱动”，要“应用为先”
新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继“大数据”以后，“认知计算”、“可穿戴设备”、“机器人”等新技术又会进入炒作高峰。我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上“技术驱动”的道路。实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持“应用为先”的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。技术有限，应用无限。各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。
5.3 不能抛弃“小数据”方法
流行的“大数据”定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内采集、存储、处理的数据集。这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是“小数据”问题。我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。
统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。大数据中有大量的小数据问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。
大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要采样、不需要精确数据。这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。
5.4 要高度关注构建大数据平台的成本
目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的高清监控录像。这些系统的成本都非常高。数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，计划到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。
我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的资源和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。
Q4：中国自然资源价值在那里？ （我要做用这个主题做ppt 拜托回答多些 谢谢！）
说明中国自然资源“地大物博” 但人均比例严重不足
中国自然资源 中国自然资源的特点概括如下。
丰富多样、潜力巨大中国自然资源种类多，数量丰，向有“地大物博”之说。
① 土地资源。中国陆地面积960万平方公里，占亚洲大陆土地面积的22.1％，占全世界陆地面积的6.4％，是世界上国土面积广阔的国家之一。中国丰富的土地资源具有两个显著的地理特色：一、海拔较高、起伏较大的山地(包括丘陵、山地和高原)所占的面积超过平地(平原和高平原)，成2/3与1/3之比；二、在复杂多样的生态环境中，形成草原多、耕地少、林地比例小、难利用土地比例大的特点。目前，草原约占全国土地总面积的37.4％，耕地占10.4％，林地约占12.7％，而沙漠、戈壁、高寒荒漠、石山、冰川和永久积雪等难以利用的土地则合计约占20.5％。尽管如此，中国土地资源进一步充分合理利用的潜力仍很大，除现有草地、耕地和林地外，估计全国还有约3300万公顷的宜农荒地、6000多万公顷的草山草坡和9000多万公顷的宜林荒山、荒地和疏林地有待开发利用。
② 能原。中国常规能源的资源品种齐全，是世界主要能源国家之一。煤炭资源丰富，1990年底煤炭保有量达9014.53亿吨，居世界前列；水力资源尤为丰富，理论蕴藏量6.76亿千瓦，居世界第1位；石油储量除已探明部分以外，全国陆上和海上远景储量都很乐观。
③矿产。中国是世界矿产种类多、分布广、储量大、大部分矿产资源能够自给的少数国家之一。截至1990年底，中国已探明有一定储量的矿种达148种。其中以有色金属居优势，钨、锑、锡、汞、钼、锌、铜、铋、钒、钛、稀土、锂等均占世界前列。如钨的储量为世界各国总储量的3倍多，稀土金属储量占世界总储量的一半以上，锑的储量占世界储量的44％。铅、铁、银、锰、镍等的储量亦具世界意义。铁和锰的储量虽均占世界第3位，但贫矿多，富矿少；此外，还多伴生矿。如攀枝花铁矿中，有钒、钛、镍等伴生。非金属矿中的硫铁矿、菱镁矿亦居世界首位，磷矿居第2位，石棉等居世界前列。
④水资源。中国水资源初步估算为27115亿立方米。中国河川多年平均径流相当于世界径流总量的5.8％。
⑤ 森林资源。中国现有森林面积1.24亿公顷，虽占世界第8位，但森林覆盖率仅为12.98％，列世界第121位；森林蓄积量91.41亿立方米，居世界第5位，其中有多种材质优良、经济价值较高的树种。
⑥生物资源。中国生物资源非常丰富，仅种子植物即达2.45万种，次于马来西亚和巴西，居世界第3位。在种类繁多的植物中，经济植物(按单项用途一次一种计)即达2411种，不仅提供各种食料、药材、纤维和其他多种工业原料，并可保护和改善自然环境条件。水产资源中有色类约2400多种，其中海洋鱼类约占3/5，其余为淡水鱼类。此外尚有甲壳类、贝类和海藻类等。
人均资源占有量低从中国各项自然资源的绝对数量看均甚可观，但人均占有量都低于世界平均水平。如中国土地总面积居世界第3位，但人均不足1公顷，而世界人均却达3公顷；耕地面积列世界第4位，人均约0.1公顷，世界人均约0.36公顷；草场资源居世界第3位，人均约0.35公顷，世界人均为0.76公顷；森林面积人均0.107公顷，世界人均为0.65公顷；地表径流总量人均不足2700立方米，只有世界平均值的1/4；同时，在世界上45种主要矿产资源储量价值比较中，按矿产总值比计，中国居
Q5：远景能源是一家什么样的公司？
“远景”二字代表的就是远景能源对于人类可持续未来的思考和责任，这里汇聚了一群年轻而有着坚定理想的追梦者，作为中国前三大风机供应商，远景能源不仅仅是在研发能力的领先，更是在管理水平、技术水平上处于全球领先地位。在业内人士眼里，远景能源还很年轻，成立到现在也不过仅仅7年时间，但成绩却斐然。在智能风机领域，他是先行者，在智慧能源领域，他更是领导者。
在面对未来的问题上，远景能源更是有着更为远大更为独到的远景：借助智慧能源管理平台，远景能源逐渐从供给侧向需求侧拓展，为工商业等终端客户提供智慧风场软件服务、智慧能源技术服务、智慧城市整体解决方案等综合解决方案，真正构筑起能源互联网。
Q6：远景能源的核心业务是什么
远景能源是个很专业的公司，产品和技术服务包括：智能风机、智慧风场、阿波罗光伏、能源物联网平台等。公司于2007年成立，目前是中国第二大智能风机供应商，最大的海上风电技术解决方案提供商，并拥有全球最大能源物联网平台，管理着全球逾100GW新能源资产。2016年新增风电装机全国第2，全球第八，十年间全球累计装机超过12GW。在智能风机这块，公司已做到了行业的前列。公司发展前景广阔，想要抱大腿的同志们，可 以下手了。
Q7：有知道远景能源怎么样的么
自定义数据显示不支持周线。
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