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数据有效性范围 看动车事故 再看科学可以做什么
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赵凤光
数据有效性是一个很大的话题。从数据本身的质量，本身的结构，本身的位数，本身的信息，都是可以展开。但今天想写的是数据有效性的范围，这个范围包括其空间上和时间上的范围。
之前的博文写道，办会议，中国的专家最难约时间，即使是当天都可能变化。而这个时间可能是一年前或一个月前专家本人的承诺。扯远了是信用问题，近一点说是国人没有时间观念。
茅于轼在一个文章中指出，说有一个经济调查，调查出结果是21.9%人有XX感，出来了三个有效位数据，而这种主观的数据调查，实际能知道有几成就很不错了的，三个有效位的数据可信度和意义都不大。
很多动车评论说，就应该所有的数据都集中到一起，坐在中控室里，能看到那个是红灯，下发指令，红灯莫入。
实际这个决策系统肯定是非常不稳定和不靠谱的，这跟市场经济和计划经济的区别正好类似。决策权和数据有效性只有重合好的时候，系统才会正常，而系统有效性在不同规模时，意义绝对不一样，每个人所能接受到的信息和决策能力绝对有极限和稳定状态，绝没有一个人包打天下的。
98年留校后，跟校办的一个老师傅谈到，沈阳曾经做个一个调查，问周几开车会到那里去。希望采集到数据，好安排城市整体交通。这种统计学调查的意义在道路规划时可能会发挥作用，但希望其在已建成城区和道路做动态管理时发挥作用，真的是在做无用功，每个自主的汽车，其什么时间能走在什么路上，其一开始规划路线时会有大方向选择，但目前具体到每个路口绝对没有任何人或系统能实时控制。经济学叫帕累托最优，及在不损害别人的利益基础上，能优化自己的利益。
目前交警能做到动态封闭路口提前10几分钟或几分钟，不用封闭几个小时或几十分钟，能保证特别车队按时到达，这种动态规划已经很先进了。可以说接近帕累托最优。这个时候的决策权和执行权可以看到就是在每个参与交警手里。
而动车行驶的决策权司机肯定有一部分，剩下的在调度手里，其如何充分利用数据有效性，就有很多问题考虑。
决策权在调度者，还是自动系统，还是司机手上都很有所不同。
看到德国无人驾驶汽车系统可以组队到几台车，这个系统的智能性，其车感就是一个很关键的问题，开大巴和小车所考虑的车长绝对不一样。
科学家在动态规划里有很多考虑和讨论，流程管理，信息反馈，双保险，自组织，流体力学，物联网等等。
实际很关键的问题还在数据有效性问题。
动车的失物招领工作应该就是一个数据有效性的例子，如何做好其软硬件工作，让每个该属于自己的东西找到。是对国人的现代化素质和实力的一个综合体现。
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