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01、大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景與概念

今天分享的主題是大數(shù)據(jù)和人工智能方面的知識(shí)。技術(shù)層面的知識(shí)不詳細(xì)講解，我們主要講解什么大數(shù)據(jù)的相關(guān)基本概念和基本應(yīng)用，簡(jiǎn)單講解一下涉及到的核心技術(shù)，最后總體概述一下人工智能領(lǐng)域的一些發(fā)展戰(zhàn)略和國(guó)際和國(guó)家的整體形勢(shì)。

首先分享大數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容：大數(shù)據(jù)和人工智能是近期國(guó)際上最火的兩個(gè)詞，涉及各行各業(yè)。從大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的背景來看，每隔十五年左右都會(huì)有一次比較大的變革，表現(xiàn)在：

第一次浪潮在80年左右，PC機(jī)盛行時(shí)期。PC機(jī)階段每個(gè)人都用計(jì)算機(jī)來信息處理，蘋果、微軟、聯(lián)想、戴爾、惠普、IBM都是典型的代表;

第二次浪潮是在互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)以后，在95年前后的時(shí)期。每個(gè)計(jì)算機(jī)即可以處理個(gè)人的信息，而且把計(jì)算機(jī)鏈接起來進(jìn)行相互溝通和交流形成互聯(lián)網(wǎng)，使得計(jì)算機(jī)不僅能夠處理信息，而且還能通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行信息的共享。代表性的企業(yè)如雅虎、谷歌、百度、騰訊等;

第三次浪潮是在互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)后到現(xiàn)在，這個(gè)階段的典型特征是數(shù)據(jù)量急劇增加，對(duì)計(jì)算能力以及數(shù)據(jù)的深度挖掘分析需求日益迫切，代表性的企業(yè)有谷歌、百度、騰訊、阿里等，他們都從傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)轉(zhuǎn)型成大數(shù)據(jù)和人工智能企業(yè)。

02、大數(shù)據(jù)管理與分析主要技術(shù)

那么數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和管理經(jīng)歷什么樣的發(fā)展呢?可分為如下三個(gè)階段：

第一階段是企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后，數(shù)據(jù)通過人工輸入的方式輸入到數(shù)據(jù)庫(kù)里面，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)查詢分析;

第二階段是web 2.0階段，亦稱之為自媒體階段，以微信、微博等社交媒體為代表。用戶自身即是信息的生產(chǎn)者，也是信息的分享者，信息量非常大;

第三個(gè)階段屬于物聯(lián)網(wǎng)階段。這個(gè)階段中會(huì)有大量的傳感器自動(dòng)采集數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)通過設(shè)備與設(shè)備、設(shè)備與人相連，形成一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。例如城市監(jiān)控系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等。這個(gè)階段機(jī)器自動(dòng)采集和分享數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量會(huì)進(jìn)一步劇增。

其實(shí)，不管是web 2.0階段，還是馬上來到物聯(lián)網(wǎng)階段，我們已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)期。這么多海量的數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)呢?

從存儲(chǔ)的角度來說，雖然數(shù)據(jù)的變化兩年翻一倍，但從硬件發(fā)展的角度來說也遵循這樣的規(guī)律。隨著存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展存儲(chǔ)介質(zhì)也越來越便宜，存儲(chǔ)的容量越來越大，雖然數(shù)據(jù)的暴增，但存儲(chǔ)的容量和價(jià)格也降低的非常快，能夠適應(yīng)當(dāng)前數(shù)據(jù)海量增長(zhǎng)的需求。

03、大數(shù)據(jù)技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮了顯著的作用。比如互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的推薦系統(tǒng)，城市管理方面的智能交通系統(tǒng)、環(huán)保監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等。另外，金融、電信、餐飲、政府、安全等領(lǐng)域都積累了非常大的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)已經(jīng)為企業(yè)的日常管理和決策發(fā)揮了非常大的作用。

國(guó)際上對(duì)大數(shù)據(jù)也非常重視，美國(guó)奧巴馬時(shí)期把大數(shù)據(jù)認(rèn)為是一個(gè)國(guó)家未來發(fā)展的石油，把它當(dāng)做一個(gè)國(guó)家的核心資產(chǎn)來看待，國(guó)家投入了很大的經(jīng)費(fèi)來支持大數(shù)據(jù)的研究;我們國(guó)家也把大數(shù)據(jù)作為我們重要的國(guó)家資產(chǎn)來盤活、應(yīng)用，并且作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要產(chǎn)業(yè)來發(fā)揮它的作用。近年來，國(guó)家對(duì)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的支持力度非常大，已經(jīng)把人工智能上升為國(guó)家的一個(gè)戰(zhàn)略。

什么是大數(shù)據(jù)?大數(shù)據(jù)的定義很多，但有一個(gè)基本、大家還相對(duì)來說比較公認(rèn)的一個(gè)說法，指無法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。這種說法還比較籠統(tǒng)，還有大家公認(rèn)的4V的說法，它滿足四個(gè)特征：

第一個(gè)特征是量大，數(shù)據(jù)量要足夠大;

第二個(gè)特征是形式很多，不單單是我們傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里面的數(shù)據(jù);

第三個(gè)特征是實(shí)時(shí)性，就是要求數(shù)據(jù)到來之后，能夠?qū)崟r(shí)在線進(jìn)行分析處理;

最后一個(gè)特征是價(jià)值，并不能簡(jiǎn)單地理解為它是有價(jià)值的，因?yàn)楝F(xiàn)在的數(shù)據(jù)量非常的大，但在數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏有價(jià)值的東西，相對(duì)來說比較少，需要細(xì)加甄別。

從大數(shù)據(jù)的價(jià)值來說，它能發(fā)揮怎樣的作用?

第一，最重要的作用是引起了整個(gè)社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的重視。近年來，企業(yè)里從領(lǐng)導(dǎo)到員工，對(duì)數(shù)據(jù)在企業(yè)的發(fā)展中作用都提上了一個(gè)很高的高度，這就是思維模式的一個(gè)變革。

第二，以前由于信息系統(tǒng)不發(fā)達(dá)，存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是對(duì)歷史比較片面的記錄和展現(xiàn)。現(xiàn)在在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息采集的手段越來越多，能夠把日常的行為信息都保存下來，相當(dāng)于記錄了一個(gè)人、一個(gè)組織、一個(gè)社會(huì)的歷史行為。我們說要學(xué)習(xí)歷史，學(xué)習(xí)歷史的目的是為對(duì)將來社會(huì)、組織和個(gè)人的發(fā)展提供指導(dǎo)。如果說數(shù)據(jù)已經(jīng)把社會(huì)、企業(yè)和個(gè)人的行為數(shù)據(jù)客觀、全面的記錄了下來，我們就可以做通過大數(shù)據(jù)建模的方式把它給抽象出來，可以為企業(yè)、個(gè)人、乃至社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)提供支撐。大數(shù)據(jù)最重要的功能就是做預(yù)測(cè)，它憑什么能夠預(yù)測(cè)?就是因?yàn)樗軌驈拇髷?shù)據(jù)中把蘊(yùn)含的模式以模型的方式抽象出來，為將來的社會(huì)、企業(yè)、個(gè)人或者是各種需求來提供預(yù)測(cè)，提供幫助，這就是大數(shù)據(jù)最本質(zhì)的東西。

說到大數(shù)據(jù)，我們?cè)偬接懸幌略朴?jì)算。

云計(jì)算的核心技術(shù)包括：

第一是虛擬化;

第二是分布式計(jì)算;

第三是分布式存儲(chǔ);

第四是多租戶。

云計(jì)算包含公有云、混合云、私有云，公有云是每個(gè)用戶都可以來申請(qǐng)，比如說谷歌、百度、騰訊等企業(yè)的云系統(tǒng);

混合云就是說既有私有云，也有對(duì)公服務(wù)的;

私有云就是指我們的數(shù)據(jù)只有自己的企業(yè)用戶進(jìn)行分享，外部用戶限制使用。

總的來說，云計(jì)算的主要目的是通過對(duì)硬件系統(tǒng)復(fù)用或者虛擬化的方式來提高數(shù)據(jù)的處理能力，這是云計(jì)算的一個(gè)基本得出發(fā)點(diǎn)。

最后一個(gè)概念是物聯(lián)網(wǎng)。企業(yè)里面有很多物聯(lián)網(wǎng)的形態(tài)存在，比如ID、二維碼、攝像頭、音頻終端等，主要這些具有感知能力的智能終端，能夠自動(dòng)的采集數(shù)據(jù)，并把采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，進(jìn)行分享，進(jìn)而進(jìn)行上層的處理。物聯(lián)網(wǎng)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用還是非常多的， 比如智能交通的感知器、城市里的攝像頭、微博、雷達(dá)等。

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)代表了IT領(lǐng)域最新的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，三者既有區(qū)別又有聯(lián)系，可以概括為：

(1)從大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系來說，云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供了技術(shù)基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)為云計(jì)算提供了用武之地;

(2)從云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)的角度來說，云計(jì)算為物聯(lián)網(wǎng)提供了海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，而物聯(lián)網(wǎng)為云計(jì)算技術(shù)提供了廣闊的應(yīng)用空間;

(3)從大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的角度來看，物聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)的重要來源，而大數(shù)據(jù)技術(shù)為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供了支撐。

作為企業(yè)來說，應(yīng)該有兩點(diǎn)認(rèn)識(shí)：

第一，企業(yè)數(shù)據(jù)就是企業(yè)的資產(chǎn)：企業(yè)有很多現(xiàn)有的信息化系統(tǒng)，每天在產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)要想辦法合理的把它組織和管理起來，要挖掘這些數(shù)據(jù)當(dāng)中蘊(yùn)含的價(jià)值，要發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價(jià)值;

第二，開辟新的數(shù)據(jù)源：在一些業(yè)務(wù)領(lǐng)域建造一些新的數(shù)據(jù)源，這些采集的數(shù)據(jù)一方面支撐日常業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，同時(shí)也積累更多的企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。這些企業(yè)數(shù)據(jù)涵蓋各個(gè)方面和流程，數(shù)據(jù)越豐富，越能反映企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的軌跡，記錄企業(yè)運(yùn)營(yíng)發(fā)展的規(guī)律。可以通過大數(shù)據(jù)分析的手段，探查企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的流程，看是不是最優(yōu)的運(yùn)行方式;也可以挖掘企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的模式，為將來企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展和有效的運(yùn)轉(zhuǎn)提供決策支持。

所以，第一個(gè)點(diǎn)告訴我們要樹立數(shù)據(jù)即資產(chǎn)的認(rèn)識(shí)，想辦法盤活現(xiàn)有數(shù)據(jù);第二點(diǎn)強(qiáng)調(diào)開辟更多的數(shù)據(jù)采集渠道和來源，盡可能的挖掘、發(fā)揮大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的商業(yè)價(jià)值，為企業(yè)發(fā)展所用。

04、新一代國(guó)家人工智能發(fā)展規(guī)劃

新一代人工智能，是國(guó)家剛剛發(fā)布的《新一代人工智能白皮書(2017)》。對(duì)物流企業(yè)來說，掌握國(guó)家的人工智能發(fā)展趨勢(shì)，也是非常必要的。

人工智能的發(fā)展，經(jīng)歷了三次浪潮：

第一次浪潮最早在50年代到60年代中間，人工智能剛剛興起，但由于當(dāng)時(shí)的技術(shù)不足以支持人工智能的發(fā)展與實(shí)際應(yīng)用，后來停滯不前進(jìn)入了低谷;

80年代以后，人工智能又熱起來，這一次熱的原因是技術(shù)得到了解決，在這個(gè)階段大家耳熟能詳?shù)囊恍┘夹g(shù)，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等;

第三次浪潮出現(xiàn)很多新的技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)等。在這一時(shí)期，技術(shù)得到了一個(gè)很大的發(fā)展，很多企業(yè)把這種技術(shù)投入應(yīng)用，解決一些社會(huì)的實(shí)際問題，產(chǎn)生了顯著的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

總的來說，這次浪潮要比前兩次的生命周期要長(zhǎng)一些。為什么人工智能的第三次浪潮不像前兩次很快就過去了?主要得益于三方面的驅(qū)動(dòng)因素：

第一方面的驅(qū)動(dòng)因素是大數(shù)據(jù)，現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集的手段積累了大量的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)為人工智能的發(fā)展提供了一個(gè)很好的基礎(chǔ);

第二個(gè)方面的驅(qū)動(dòng)因素是計(jì)算平臺(tái)運(yùn)算能力的不斷提升，促進(jìn)了人工智能的落地;

第三個(gè)方面的驅(qū)動(dòng)因素是應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)充。總的來說，國(guó)際人工智能產(chǎn)業(yè)預(yù)計(jì)仍然保持一個(gè)爆發(fā)式的增長(zhǎng)，我國(guó)人工智能對(duì)全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到一個(gè)重要的推動(dòng)作用。我們的企業(yè)要抓住大數(shù)據(jù)與人工智能的機(jī)遇。