不久前的一次大數據峰會上，馬云表示：阿里巴巴公司本質上是一家數據公司，做淘寶的目的不是為了賣貨，而是獲得所有零售的數據和制造業的數據;做物流不是為了送包裹，而是為了將這些數據合在一起。最終，阿里巴巴對一個人的了解程度遠遠超過你自己。移動互聯網浪潮下，大數據思維的核心通過將上百萬計算數據集中在一起，對未來進行預測，讓客戶更加強大、讓員工更加強大、讓別人更加強大。IDC的報告也指出，預計到2020年，全球數據使用量將達到 35.2ZB。面對容量巨大、類型多樣的海量數據信息，對數據的處理成為了提高企業效率的核心途徑。

指揮監控中心的信息處理亦是如此。最初的大屏幕監控系統需求只是簡單地通過前端抓取、傳輸信息，并將圖像、數據信號傳輸到大屏幕上顯示給用戶。而大數據信息的飛速發展，監控中心如果還只充當顯示信息這一角色，那就簡直成為一套占地的擺設了。它要負責對海量的數據信息數據信息進行高效率的分析，再將分析結果展現出來，讓各個管理部門可以直觀、便捷地根據數據指標，合理調度配置資源進行事件決策。

從指揮監控中心看可視化需求

以今年我們參觀的臺達臺灣桃園研發中心的監控屏幕為例，大屏幕一年365天都在實時更新著整個建筑各個區域的溫度、耗電量、工作狀態，并將所有數據實時收集并傳遞到大樓內的臺達觸控式人機界面和展示廳中控墻上。管理者可以實時了解到建筑內各個設備的運作狀態，比如月中或月末通過系統生成的數據和圖表，了解不同區域燈光或其他電子設備的耗電量，管理人員可以對耗能過大的設備進行控制，使其在總能耗的范圍內合理配置能耗資源。

同時，通過自動化軟件技術，系統還可以偵測外在環境、分析廠內環境變化并配合人員作息，進行燈光、空調自動調整控制，除了發揮極大節能功效，也為廠內人員提供更舒適的辦公環境。這套實時監控系統還連接到了全球各生產基地的實時生產數據，管理者無論在何時何地，都可以實時了解所有狀況。同時，系統的功能也遠遠超出了呈現圖像和數據，還要進行數據的分析，并將結果推送給相關的管理人員，方便管理者根據數據進行決策，這對企業的管理效率顯然有了大幅的提升。

再來看看南京青奧會的交通安全保障平臺和安保指揮中心對數據分析的要求。交通行業的數據復雜度很高，涉及到的4個重要因素人、車、路、環境之間相互依賴、相互作用，數據量巨大。而且，交通數據都是動態的，需要大量數據進行實時對比分析。在青奧會這樣的大規模體育盛事中，要及時快速處理突發事件，對交通系統的數據儲存、計算、分析、處理提出了很大的挑戰。

中興通訊開發的“環寧護城河”系統是基于DAP(Data Analysis Platform)大數據平臺定制開發的一個公共安全保障平臺。青奧會期間，南京游客比平時增加了20%，外地車流量峰值增加了200%。該平臺實現了人流量、車流量的實時統計與呈現，為調度指揮、研判人員、車輛信息管理提供全面、便捷、高效的數據支持和管理。

威創為青奧會打造的可視化指揮系統主要職責是監控顯示四個人檢通道、一個車檢通道、四條場館外主路的視頻情況，同時結合車輛定位、人員位置、現場視頻情況等信息，綜合組織、協調各方力量，保證現場秩序。例如，工作人員從奧體中心南門口接到通知，利用可視化指揮系統調配資源，到清場完畢，整個過程只需要 5分鐘。為做好青奧安保指揮中心的安全升級工作，在南京市公安局指揮中心大廳部署了一套大屏幕拼接顯示系統，南京市公安局超高清智能綜合指揮調度平臺就是依托于這套大屏幕顯示系統，與公安用戶已有的PGIS系統、GPS系統、“三臺合一”接處警系統和治安視頻監控系統進行對接，實現了快速、高效、靈活、“圖上作業方式”的聯動調度指揮。

期間，南京公安通過超高清智能綜合指揮調度平臺對活動周邊的GPS警力資源、視頻監控圖像進行監控查看和調度管理，將綜合應用、視頻監控、警情、警力管理業務集中顯控，在一個DLP大屏上聯動多個獨立的業務系統，為決策提供快速綜合的信息聯動呈現，從根本上轉變視頻監控的應用方式，形成以事件為中心的監控體制，從數以萬計的圖像信息中快速、準確捕捉關鍵事件，為青奧會安保工作提供有力保障。

可視化的本質：圖像化、矢量化、網絡化

從以上簡單案例我們看到，大屏幕監控系統已經從最初的顯示角色向數據分析、顯示、推送轉身。功能任務從以前的簡單再現原始數據變成支持決策性、模型化再現數據。作為走在可視化前沿的顯示廠商，中達電通對大屏幕的這一可視化概念有著清晰的定義，夏建濤博士把可視化的本質解釋為三化：圖像化、矢量化、網絡化。

圖像化即是數據信息的萃取，把數據信息提取出來。網絡技術發展到了今天，芯片的處理能力提升也是飛躍性的，云計算、物聯網的發展讓傳感器精確感受到了物體數據的變化，使得物體形態、溫度等的變化被感知，然后把每秒感知到的數據信號都收集起來。這便是可視化的第*步圖像化，也就是獲取數據的過程，在石油、交通、電力、能源等幾乎所有行業的監控系統中，都需要通過攝像頭、傳感器等信號采集設備提取信息。

數據獲取之后，系統如果僅僅將數據存儲起來，顯然是無法被人感知的。人對外部世界的感知70%的信息都要依靠眼睛獲取，要把這些數據變成人眼能感知到信息，就需要提供影像，把各種數據變化的過程轉變為人眼能感知的信息。這就是數據的處理，就是把每一比特的有效信息融合成一張圖片、一個表格、一段視頻，通過顯示設備設備呈現出來。夏建濤博士補充道，“信息的提取過程是可視化的核心，沒有數據的圖像化，一切都無從談起”。

但大量的數據提取分析后，又出現了新的問題。企業把各類業務數據比如財務數據，銷售數據，行業數據采集上來，要將信息與相應的地理位置進行關聯，實現信息的高效調動。比如，我們在監控中心可能看到各種LED、LCD或者DLP的大屏幕，高清分辨率已經普及的當下，一個大型的監控指揮中心，屏幕數量可能多達幾百塊，解析度甚至上億，幾億個像素同時可以同時展現在大屏幕上，但如何能將如此海量的信息匹配到個人的移動終端顯示屏幕如手機、iPad上呢?而且，不同的屏幕終端有著不同的分辨率，如何才能實現像素信息的成功匹配?不管是2K、4K還是8K的分辨率，光學圖像一旦生成像素就被確定下來了，要把不同像素分辨率匹配到不同的物理終端，就只能對圖像進行拉伸或縮小，這樣就會造成圖像模糊不清，壓縮又會丟失像素點，補點會帶來曲影。

這就要求對圖像信息進行矢量化處理。矢量化的本質存儲的是一段代碼，而不是圖像本身。當用戶需要把信息顯示在自己的移動終端顯示設備上時，只要獲取這個代碼，通過CPU處理在屏幕上二次生成圖像，就實現了圖像的點對點匹配。滿足了小屏幕觀看信息的需求后，監控中心一旦發現緊急運維狀況，只要把信息推送給相關人員，管理人員就可以隨身隨地監控到整個監管區域的狀態，在緊急情況發生時即刻實施相應指令。這就是大數據可視化的終極目標——大中小三屏互動，網絡一體化運維。

可視化就是將大屏系統的任務從“簡單再現原始數據”變成“支持決策性、模型化再現數據集關系”。這種轉變，要求大屏企業必須進入“數據提供者”的業務、“數據之間的關系”、“數據變化的趨勢價值”等更為深入的“信息模型”之中。在深入客戶具體價值和業務模型的基礎上，扮演好協調者、整合者的角色，是可視化對大屏企業業務轉向的根本要求，也是大屏企業未來發展的重要著力點。

認識到了大屏幕發展的趨勢轉變，各個廠家都在努力探索如何使用大屏業務的轉向需求。中達電通表示，在大屏幕可視化這一進程中，很多企業都在做圖形化、網絡化，但矢量化做的人就不多。而只有“三化：都實現之后，才能實現真正的智慧顯示，提供智能化分析數據為領導決策判斷作為依據。