5月27日消息，2019数博会，在由中国国际大数据产业博览会组委会主办、钛媒体、中国信息通信研究院联合承办的工业互联网应用发展论坛（IAF）上，全球最大分布算力平台Boinc创始人David P.Anderson介绍该平台的运作模式，以及低价的算力对实现工业互联网的巨大作用。

据介绍，目前Boinc平台上有超过100万计算机，平台上的算力已经超过了全世界最大的超算。

Boinc开源软件能够让科学家、商业人士以及更多的人，能够使用其他消费电子产品的算力进行计算和储存。Boinc软件分为两个部分：一个是主机，然后就是其他志愿者分享的Windows平板电脑或者苹果手机或者安卓手机计算能力，Boinc客户可以从中进行使用。Boinc的基本理念就是说让计算能力得到充分使用。

目前，Boinc平台已用于100多个科研项目的志愿计算，关于Boinc未来更多商业化，David认为，Boinc致力于科学发展、集结计算机发展，他认为现在世界已经进入一个可以将Boinc应用于其他领域的时代。Boinc有相应的金融上的模型，有很多的关于AI和机器学习以及非常极端的计算机要求等等，David认为科学计算都是非常相似的。

值得注意的是，David教授演讲中谈到两个关键点：1、算力将会成为衡量工业互联网发展能力的重要指标。2、如何在社会信息化环境下探索提供更低成本的可靠算力。这将为贵州发展大数据和工业互联网提供建设性的思路。（本文首发钛媒体，作者/赵宇航） 

以下为David演讲实录，略经钛媒体编辑：

David P.Anderson：我是来自加州伯克利大学一位教授，我擅长的分布式计算和科学计算。

首先我想谈的是，在科学任何领域都应有计算机算法，这是一个基础的方面。

科学计算可以帮助我们进行模拟，不管是生物还是经济还是物理，生物学家他们不再用实验室了，计算机算法有一点可以帮助我们更容易进行模拟：比如说从原子、到细胞、到气侯研究学者模拟整个气侯体系。

另外一种重要作用是分析我们的数据，比如我们最近发现大量数据无论是对于计算还有对于网络连接、对于技术的革新和存储这都是非常重要的。

过去20、30年，我们都在大数据方面不断推陈出新，我们创造了互联网，互联网又驱动了各种大型超级计算机出现，让技术不断更新，这其实就是分布式计算的一个前驱。

我在20年前开始了一个项目，这个项目需要很大的算力去分析声波，来看其中信号的变化。但当我们注意到我们需要多少算力时，我们发现，我们大概需要100万年的计算时长，这对我们来说是不可能的。但我们同时也看到，整个世界上计算机方面的工程师大约有10亿人，我当时想，也许我们可以大家一起来完成这个任务。

这就是我现在做的项目Boinc——让世界上所有的电脑来共同解决一个科学问题，其中当然也可以解决工业的问题。我们看到，任何的智能商品都有算力，大多数都装有操作系统、都存在GPU、有图像处理功能，能够进行数学计算。如果把所有的算力加起来可以聚集成一个很大的量。所有家庭计算机加起来的计算能力几乎是世界上超级计算机计算能力的100倍，这就是Boinc分布式计算平台要做的事。

Boinc目前开发了一个开源软件，旨在让科学家或者商业人士更好的利用志愿者们提供的消费电子产品进行计算和储存。Boinc软件分为两个部分：一个是主机，然后就是由志愿者分享出来的消费电子设备，比如Windows电脑、苹果手机或者安卓手机等等的计算能力，Boinc客户可以从中进行使用。Boinc的基本理念就是说让计算能力得到充分使用。

此外，这个开源软件开能够处理的问题就是保证计算的正确性——当你不太确定答案时，这个开源软件中的系统能够让计算不断进行复制，并比较结果保证是准确的。

现在有很多生物学、天文学用到很多的算力，算力越大计算的结果越准确。现在科学家获取算力的资源可以到原服务商那里购买，或者他们用超算中心的超算。但是这些方式比较贵，所以可能很多科学家并没有机会去获取这样的算力资源。现在在Boinc平台都是志愿者

现在在Boinc平台都是志愿者，他们在上面贡献算力主要是为了支持科学的愿景，比如去治愈癌症。现在Boinc也在探索商业应用场景的计算任务。目前已经有100多个科研项目在Boinc平台上进行志愿计算，课题包括相对引力、气候、生物医药等等。

现在在Boinc平台都是志愿者，他们在上面贡献算力主要是为了支持科学的远景，比如去治愈癌症的，现在Boinc也在探索商业应用场景的计算任务。刚才提到商业场景的计算，比如说人工智能，算力贡献者可以得到一些代币、贡献算力可以得到一定的补偿。

总而言之，Boinc致力于科学发展，集结计算机发展。我认为现在世界已经进入一个可以将Boinc应用于其他领域的时代了。Boinc有相应的金融上的模型，有很多的关于AI和机器学习以及非常极端的计算机要求等等。我非常有兴趣对这个领域有了解或者有兴趣的专业领域人士共同探讨。（更多资讯详见专题：工业智变 数化未来——钛媒体直击2019数博会）