而 DataJoy 这个支持 Python 和 R 代码运行的云计算平台，由于其 ShareLaTeX （专业的在线 LaTeX 文档撰写平台）背景，给用户极大的想象空间。毕竟 Python 比 R 的普及程度高得多，各种数据分析、深度学习的代码库极为丰富，而且 DataJoy 的基础运行方式是非常容易进一步拓展支持更多程序设计语言的（参见 Beaker Notebook 支持几乎所有语言）。ShareLaTeX 与 DataJoy 如果能够有效的融合，学术出版、技术文档撰写、数据科学教学、程序设计教学、大数据以及人工智能的科研与教学会被全部打通。

　　可惜的是， DataJoy 完全没有走到这一步。不知道是团队对于 DataJoy 的定位问题，还是近期的资本寒冬造成这个概念无法继续执行下去。本来充满想象的大平台，就此走向孤立。

　　|面向协作的云计算平台

　　云数据分析平台中除了开源的 Jupyter 和 beakernotebook.com 这种开源工具之外。商业运营的网站主要是面向大企业商业智能分析、金融量化分析和数据分析竞赛等少数站点取得了成功。主要原因就是数据分析虽然在相关行业内热炒，其实还是一个相对小众的领域。尤其在这少数业者之间，对于数据和算法的泄漏的担忧又加重了使用开放平台的疑虑。

　　只有在教育、学术、招聘等领域，由于其内生的开放特性，使得相关平台有一定的市场。但这就有了一个人口基数的问题。Facebook 的目标用户可以是世界上所有的人，现在月活达到十七亿；GitHub 的目标用户可以是世界上所有程序员，现有月活约百万；一个数据分析平台的目标用户，只是程序员中做数据分析方向的，又会有多少？该类网站相对来说难以成功就不难解释了。

　　但在中国，这又是另一个故事了。2016 年 7 月 15 日，汤森路透公司将知识产权业务和科学信息业务以 35.5 亿美元的价格出售给 Onex Corp 和霸菱亚洲投资。SCI 科学引用指数服务被母公司卖掉，为中国敲响了一个警钟。国智之依赖，举国学术科研的评估标准，不仅孤悬海外，更是被东鬻西卖搞商业开发。国家科研成果评估与选题导向被掌握在商业公司手里，国内的学术出版的发展刻不容缓。然而长期选用 SCI 作为评估标准又是有着不得已的苦衷。其客观、同行评议机制是长久以来中国学术科研的必要依赖。因此，客观、中立、公开的国内学术出版解决方案其实是有着强烈的需求的。

　　在计算机视觉、机器学习、人工智能的学术研究领域，近几年的学术文章流行这样一个套路：

　　PDF 文本发布在 arXiv；代码发布在 GitHub，以至于有专门的 GitXiv 提供此种论文和代码的索引。

　　由此推广开来，如果有足够资源的话，通过收购或者协作来打通一系列网站，来建立一个通用平台，来实现完整的科研、技术、产业生态链，包括： 一个类似 OverLeaf 或者 ShareLaTex 的在线学术文档协作撰写平台、一个类似 Sense.io 或 DataJoy 的协作云计算平台、极视角（extremevision.mo）算法变现平台、一个类似 Kaggle 的算法竞赛平台和一个数据托管平台。

　　国内的人工智能、机器人、机器学习、计算机视觉的学术科研与创业，都需要这样一个通用的云计算平台，来打通学术科研、学术出版、学术成果评估、在线数据分析竞赛与协作、科技人才选拔、学术成果转化等各个领域。在此，强烈建议有识之士建立一个这样的在线云计算协作平台。

　　| 结语

　　在云计算的时代，如何在“云”上攒一整套学术科研或者说数据分析工具链，是我近几年的主要关注点之一。现有的各种云服务遍地开花，但一直没有一个强烈的推动力将这些云服务打通融合。现在这个资本寒冬，反而为各个创业企业报团取暖，打通生态链，协作创新，优化提升提供了机会。希望数据创业者们能变危为机，成功闯过寒冬，打造新的数字化未来。