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雷达卡
再看一个例子，高维是最近20年才被提出来的吗？不是！早在这个之前，就有学者，受个人学术兴趣的驱动，也曾提出过类似的问题，但没有形成气候。为什么？是因为其他学者当时有眼无珠吗？我认为不是。一个主要原因是，这样的方法在当时好像没什么重要的实际应用。这就难怪当时主流统计学研究不关心这个问题。但为什么，这个当年让人脑洞大开的异类问题，却成了最近20年的研究主流了？因为科学技术变了。以DNA Microarray为代表的生物技术的巨大进步，产生了大量这样的数据。而这些数据，蕴藏着关乎人类生命健康的秘密，具有重要的科学价值。这成就了过去这些年的（超）高维数据研究。这说明什么？这说明统计学的发展依赖于技术进步，这是大势所趋！
最后一个例子。为什么制药统计学在美国那么重要？因为生物制药这个产业极其强大。默克、强生、施贵宝等一大批制药巨头，每年要实施大量的临床实验，产生了大量的数据，造成了海量的分析需求，进而推动了制药统计学的发展。为什么这些巨头愿意投入巨大的时间、财力、物力作临床试验？是它们对科研的好奇心？还是道德上的高尚？可能都有一些，但不是最根本的。最根本的是美国食品药物监督局（FDA）对市场的强力监管。这个制度环境造成了相关企业必须实施严格的临床试验，进而产生了强劲的统计分析需求。而制药统计的发展，又极大地促进了相关领域，例如：生物统计学的发展。这说明什么？这说明统计学的发展需要一定的制度环境，这是大势所趋！
所以我们不妨下一个结论：“统计学的大势所趋，从不以任何个人的兴趣爱好为转移。而是由产业变革（例如：工业化进程）,技术进步（例如：DNA Microarray），还有制度环境（例如：FDA政策）所决定”。这一点，我认为一定要看清楚！雷军说：站在风口，猪都能飞！这说的是，重大选择要顺势而为。背后隐含的另外一个结论是，如果逆风而动，鹰也飞不起来。这是我个人看待中国统计学发展方向的基本逻辑。那么，在中国这片土地上，面对当下的产业基础，政策环境，我们的大势在哪里？统计学的风口在哪里？要当飞起来的猪？还是被打趴下的鹰？或者更好：顺势而为的鹰？
那么中国有哪些产业在全球范围内是有竞争力的呢？第一、互联网；第二、制造业。这很好理解。互联网方面，我们有以BAT为代表的一大批有竞争力的企业。而制造业方面，中国是世界的中心，孕育了像华为这样伟大而优秀的企业。这两个行业，有可能形成风口，或者正在形成。这两个行业就是统计学研究的大势所趋，风口所在！
再看看制造业。制造业有几个特点。第一、中国是全世界的制造中心，但是亟待产业升级，进入工业4.0时代。第二、与世界制造中心相对应的是，对中国制造业的数据，我们却极其无知，远远落后于互联网。产生这个现象，可能有两个原因：首先可能是是传统制造业的数据采集困难，不如互联网方便；其次可能是互联网的故事太抢眼，让我们忘记了传统产业。但是，我个人感受到的传统行业，尤其是制造业，却蓄势待发！为什么？两个基本事实：（1）物联网技术越来越成熟，相应的数据采集越来越方便。一个典型的案例就是车联网。毋庸置疑，未来的汽车一定被成百上千个、各种各样的探测器所包围。这些探测器会准确记录汽车行驶的方方面面。例如：胎压、发动机温度、地理位置、行驶方向、行驶速度、加速度、角速度等。这就构成了统计分析的数据基础。（2）由于传统制造业体量巨大。动则一个汽车厂商年产汽车百万台，或者一个家电企业年产电视机千万台。因此，如果数据分析能够产生任何有益的改进方案，带来的价值都是极其巨大的，很可能远远大于数据分析（例如：精准营销）之于互联网的价值。由此可见，对于传统制造业，数据分析，很可能不以消费者为第一核心。而是以流程再造、产品改进、成本节省为第一核心。这点跟互联网行业很不一样。而这一切，都是以物联网的大规模、低成本的实施为前提。因此，物联网将是另外一个风口所在！
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