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正是凭着这种坚韧，凭着对井场工艺的了解熟悉和过硬的技术，李明涛成功地将地理信息系统、视频监控系统和SCADA系统进行有机融合，研发出“油气田智能生产测控系统”，该系统核心硬件产品采用自主研发的嵌入式系统RTU，软件克服了传统的数据开放性不够、视频监控系统不能与数据采集系统共用一个平台等问题，具有良好的开放性和可操作性，自动化和可视化功能处于国内同行业水平。这项成果获得国家软件著作权证书，硬件设施获得中国泰尔实验室颁发的泰尔认证证书。
　　春夏更替，寒来暑往。李明涛针对实际应用中遇到的问题不断开展科研攻关。基于智能集控技术的天然气自动化系统优化研究、苏里格气田井场数字化智能集成研究、一体化多流量差压流量计改进……李明涛的研发项目越来越多，研究的课题越来越深，研究成果也越来越多。由他撰写的《物联网在油田的应用》《油气田生产智能测控系统》等多篇学术论文在期刊发表。
　　在成绩面前，李明涛说：“我是站在巨人肩膀上搞科研的，国内外先进的技术开阔了我的眼界，公司和团队是我的坚强后盾。随着我们对这一领域研发深度和广度的增加，智慧油田的梦想终会实现。”继蒸汽时代、电气时代、信息时代三大工业革命之后，化分工使生产要素加速流动和配置，市场风向变化和产品个性化的需求对企业反应时间和柔性化能力提出前所未有的要求，进入空前的创新密集和产业变革时代。基于此，以物联网和智能制造为主导的第四次工业革命悄然来袭。
　　早在2011年汉诺威工业博览会上，德国提出“工业4.0”的概念，之后美国也推出工业物联网、互联企业等类似概念。无论工业4.0还是工业互联网，其主要特征都是智能和物联，而主旨都在于将传统工业生产与现代信息技术相结合，从而提高资源利用率和生产灵活性、增强客户与商业伙伴紧密度并提升工业生产的商业价值。
　　“工业4.0”是一个宏大的愿景，但又是一个简单的概念：把大量的有关人、IT系统、自动化原件和机器的信息融入到虚拟网络——实体物理系统中，并利用产生的数据为企业服务，其本质即为“融合”。在制造系统中，工厂现场设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，并传到云端进行存储、分析，形成决策并反过来指导、协同企业的生产和运营。
　　通过工业4.0可以建立一种人——技术互动的崭新模式，即机器适应人的需求。具有多通道用户界面的智能工业辅助系统，能将数字和模拟环境直接搬到生产车间。而未来工厂也将从局部的机器智能发展到全厂智能。届时，嵌入式制造系统在工厂和企业之间的业务流程上实现纵向网络连接，在分散的价值网络上实现横向连接，并可进行实时管理——从下订单开始，直到外运物流。这一理念将零散的信息、通讯、虚拟等技术整合，通过数据可视化和共享互联，打通企业的产品设计、研发、生产与客户管理、供应链和能耗管理等系统，实现从底层控制级、中层产线级，到上层企业级的整体优化，终帮助制造业实现更短的上市时间、更高的生产灵活性和资产利用率、更低的拥有成本和更可控的企业风险。
早在2011年汉诺威工业博览会上，德国提出“工业4.0”的概念，之后美国也推出工业物联网、互联企业等类似概念。无论工业4.0还是工业互联网，其主要特征都是智能和物联，而主旨都在于将传统工业生产与现代信息技术相结合，从而提高资源利用率和生产灵活性、增强客户与商业伙伴紧密度并提升工业生产的商业价值。
　　“工业4.0”是一个宏大的愿景，但又是一个简单的概念：把大量的有关人、IT系统、自动化原件和机器的信息融入到虚拟网络——实体物理系统(CPS)中，并利用产生的数据为企业服务，其本质即为“融合”。在制造系统中，工厂现场设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，并传到云端进行存储、分析，形成决策并反过来指导、协同企业的生产和运营。
　　通过工业4.0可以建立一种人——技术互动的崭新模式，即机器适应人的需求。具有多通道用户界面的智能工业辅助系统，能将数字和模拟环境直接搬到生产车间。而未来工厂也将从局部的机器智能(如机器人)发展到全厂智能。届时，嵌入式制造系统在工厂和企业之间的业务流程上实现纵向网络连接，在分散的价值网络上实现横向连接，并可进行实时管理——从下订单开始，直到外运物流。这一理念将零散的信息、通讯、虚拟等技术整合，通过数据可视化和共享互联，打通企业的产品设计、研发、生产与客户管理、供应链和能耗管理等系统，实现从底层控制级、中层产线级，到上层企业级的整体优化，终帮助制造业实现更短的上市时间、更高的生产灵活性和资产利用率、更低的拥有成本和更可控的企业风险。
随着大数据兴起，很多公司都需要懂得统计学的IT人，亦即是大家近期听说的数据科学家数据科学家。此职位目前是人少需需求多（当然并非指香港，而是以亚太区作基准）。关于数据科学家的职业发展有很多讨论。近Louis Dorard在Giga OM上发表了一篇关于数据科学家职业发展的文章。观点是随着数据科学的发展，目前数据科学家的许多工作将被自动化的工具取代。而数据科学家这个职业也将不再存在。文章编译如下：
　　数据科学家工作的一部分就是把他们的工作自动化。例如说通过一些预测性的API工具来实施工作自动化。然而，这些API已经在某些范畴开始取代数据科学家的工作了。这对这个职业来说可不是什么好事。
　　我们现在处于大数据的时代。利用电脑学习来进行预测性分析的需求越来越强劲。正如Insights One的CEO Waqar Hasan指出的一样“预测分析是大数据时代的杀手级应用”。我们也开始看到有一些公司开始针对大众提供电脑学习和预测分析的服务。例如Apigee收购了Insights One后就推出了预测性分析的API平台。
　　我在大学上电脑科学的时候学到的第一课就是“我们工作的目标就是要让自己没有工作。我们的工作就是要让程序把我们现在的工作做得更快，，更可靠。数据科学也是如此。”
　　技术将取代数据科学家
　　数据科学家的绝大部分工作花了在建立Prediction Model：选取与预测相关的变量。选择合适的Model，优化参数等等。目前，这类的工作已经能够有一些自动化的解决方案了。如Emerald Logic的FACET以及Google和Erastz Labs提供的API。这些API把复杂的电脑Model从数据中抽出来。用户可以专注于数据的采集，而把数据送给这些API，就能够产生一个Prediction Model了。

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