在李昕看来，数据分析在制造业应用有两大技术难点：**个是数据变异性，第二个是工艺的变化。对于对于未来大数据的发展，李昕也表示，*大痛点在于“懂数据又懂行业”的双料人才的匮乏。在这点上，不管是学校，还是企业，都任重道远。

我本人主要从事制造业大数据的研究，是台湾富士康集团总裁郭台铭先生的大数据顾问，同时也是香港两家公司的董事。

互联网时代，数据暴增。目前每两天创造的信息几乎相当于人类有史以来到2003年所创造的信息总和。这是什么概念？在美国，每分钟就会产生2.04亿封邮件，Facebook上会有180万次的点赞、20万张照片的上传。而且这个量级还会随着时间不断上升，大概每1.2年就会翻一番。
要利用数据就要先分析数据。大数据分析需要两类人才：数据分析专家和行业专家，二者缺一不可。谷歌过去十年一直在推自动驾驶技术，但是两年前意识到，自动驾驶并不是一个IT公司的数据专家就能单独完成的事，还必须和各个整车厂包括本田、福特等的行业专家合作，共同研发产品。

如此庞大的数据量怎么才能很好利用？我们先来看一下大数据应用的现状。过去5-10年，大数据的发展主要集中在三个方向：图像、视频、语音。国内外很多IT公司在这三个方向上都取得了非常成功的发展。今年3月，在政府工作报告上强调，要把人工智能、大数据推广到各行各业中，包括商业、医疗、制造、教育、城市等。这意味着，未来大数据将会渗透到我们生活的每个环节中，发挥越来越重要的作用。