面临巨大数据体量和毫秒级决策时，任何细微的变化都能产生放大效应。外卖配送要求系统在毫秒内为骑手找到最优路径的概率达到97%，包括小范围内的雨量、风速以及与之相关的道路积水、骑手运力等指标都要尽可能精细。
“我们较难精确判断出暴雨将如何影响骑手速度。而在这类天气中，突发事件概率上升，订单量往往成倍增加，带来较大供需缺口。”何仁清说，这类情况下，外卖平台通常通过用户引导、接力配送等方式，缓解调度和计算压力。
天气指标只是影响算力的一个因素。在数据计算中，面临来自数据提取、硬件运行、计算能力等一系列挑战，也需要算法之外，来自产业整体的协调配套能力。
工信部信息中心副主任李德文说，目前我国数据整体存在质量不高、价值利用率低等问题，在新型计算平台、分布式计算架构等方面仍与国外存在差距。数据与产业融合、产业之间数据打通等，都需要进一步提升。
系统也和骑手学习 “人工+智能”是方向
再聪明的“大脑”也需要不断进化。让外卖配送更智能，也应加强系统本身的学习能力。
何仁清说，当前，外卖配送主要依托于地图和导航，然而市面上的导航模块并不能满足需求，在加强地址解析模块，修正导航和定位的同时，也依靠骑手标注和反馈。“比如，依托骑手行为数据，系统会得到更加精确的信息。当骑手执行新线路时，系统会记录且学习。”何仁清说。
没有人力支撑，难谈算力发展。“人工+智能”将是大数据应用发展的主流方向。
李德文说，目前大数据应用还有很大成长空间，尤其需要注重人工对技术偏差的纠正和对模型的完善，加强数据与行为之间、数据与人之间的不断学习，提升服务智能化和决策精准度。
央广网贵阳8月18日消息（记者张兆福贵州台记者王涛）《贵阳市大数据安全管理条例》本月16日正式对外公布，作为全国首部大数据安全管理的地方法规，该条例对大数据安全的监管职责进行了细化
