■本报记者 丁佳

“数据正以每年翻番的速度增长，但人一天仍只有24小时。”在微软亚洲研究院常务副院长芮勇看来，如何从数据中挖出信息，从信息中升华出知识，打通“数据—信息—知识”这条路线，是科研信息化工作的重要任务。

近日，中科院联合其他6家单位共同组织编撰的《中国科研信息化蓝皮书2015》在北京发布，微软作为唯一一家外企，参与了蓝皮书的撰写工作。“从基础科研到产品开发，微软在计算机科学和 领域做了许多事情。”芮勇在接受《中国科学报》记者专访时说，“我们越来越意识到， 与其他学科其实是相互促进的关系，比如，当计算机科学发展到一定水平时，一些工具做得越来越强大，就能帮助其他领域的科学家进行数据分析、预测、可视化等工作。反过来，别的学科产生了海量数据，又能促进计算机科学发展。”

有了科研信息化的平台，当不同领域的专家把数据共享在这个平台上时，就能对某一个事件进行多角度的评估，得到更全面、综合的结果，这样作决策时就能更准确。

以洪涝灾害为例，美国的一家机构能够通过整合多个来源的数据，更积极地作出反应，在第一时间实施急救援助。而有了这样一个数据存储和计算的平台，今后再发生类似的灾害时，人们就有了更好的参考。

在芮勇看来，与10~15年前相比，中国在科研信息化上的投入大了很多，也取得了不少成效。但想要再上台阶，还要在几个方面更加努力。“首先是观念上的转变。对于数据密集型的科研模式，并不是所有领域、所有学科的专家都意识到了它的重要性和迫切性。”他说，“其次，海量的数据分析需要非常强大的存储和计算能力，比如要对全国的地理资源进行评判，是否有足够大的平台进行支撑？我们在基础架构上还需要更多的投入。”

芮勇认为，另外很重要的一点是计算机领域专家与其他领域的科学家需要更多的机会进行交流，碰撞出更多的思维火花。

微软亚洲研究院正在投身于这样的跨界合作。比如它与中科院植物研究所合作的“智能花卉识别”项目，结合深度学习算法和视觉注意模型，借助中科院植物所提供的260万张花卉照片数据库，让机器自动关注图像中关键区域，同时自动学习鉴别花卉的区分特征，研发出了智能花卉识别和知识系统。该系统拓展了计算机在花卉领域的感知能力，并能够延展普通用户对于花卉的认知深度。在这次合作中，计算机专家和植物专家发挥了各自强项，将系统准确度不断提升。

“现在，很多行业都已经看到了科研信息化的重要性，尤其是以数据为驱动的科研，将越来越能够做到比纯理论、纯实验、纯仿真更加准确。”也许在未来，科学家只需要把数据放到电脑上，睡一觉，第二天醒来就可以获得新的知识了。“这是我们的梦想，我们在沿着这条道路不断努力。”芮勇说。