智能时代的到来范文

导语：如何才能写好一篇智能时代的到来，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

Gartner的研究表明，伴随复杂信息的产生和数据的快速增长，企业中用于复杂数据管理的存储设备开销，将占到IT总投资的20%以上，而存储的管理也成为了企业面临的首要问题，智能化存储的呼声越来越高，同时新的智能方案也不断被推出，以适应日益增长的数据复杂性。

图1 分级存储管理示意图

分级存储管理

分级存储管理（Hierarchical Storage Management，HSM）起源于1978年，首先使用于IBM的大型机系统。是一种将离线存储与在线存储融合起来的技术。它将磁盘中常用的数据按指定的策略自动迁移到磁带库等二级大容量存储设备上。当需要使用这些数据时，分级存储系统会自动将这些数据从下一级存储设备调回到上一级磁盘上。

例如，当磁盘空间达到某个百分比（如90%），则将最不经常使用的数据迁移到磁带库中，使磁盘空间保持某个百分比（如70%）的空余空间，以便于存储新的数据;或者当文件在预定时间段内没有被访问，则将其迁移到磁带库中，节省磁盘空间用于存储新数据。在这种情况下，应用程序和用户并不知道数据存储的具置，依然认为数据文件存储在磁盘中，他们可以正常查阅文件属性列表。当他们调用数据文件本身时，系统将自动把数据文件从磁带库中调回到磁盘中，供应用系统和用户使用。

分级存储按照存储形式可分为三种:在线存储、离线存储和近线存储。在线存储（OnStore），又称工作级的存储，存储设备和所存储的数据时刻保持“在线”状态，是可随意读取的，可满足计算平台对数据访问的速度要求。如我们PC机中常用的磁盘基本上都是采用这种存储形式的。一般在线存储设备为磁盘和磁盘阵列等磁盘设备，价格相对昂贵，但性能最好。

离线存储（NearStore），主要是用于对在线存储的数据进行备份，以防范可能发生的数据灾难，因此又称备份级的存储。离线海量存储的典型产品就是磁带或磁带库，价格相对低廉。离线存储介质上的数据在读写时是顺序进行的。当需要读取数据时，需要把带子卷到头，再进行定位。当需要对已写入的数据进行修改时，所有的数据都需要全部进行改写。因此，离线海量存储的访问是慢速度、低效率的。

近线存储（OffStore），就是指将那些并不是经常用到，或者说数据的访问量并不大的数据存放在性能较低的存储设备上。对这些的设备要求是寻址迅速、传输率高。因此，近线存储对性能要求相对来说并不高，但由于不常用的数据要占总数据量的大多数，这也就意味着近线存储设备首先要保证的是容量。

信息生命周期管理

信息生命周期管理（Information Life-cycle Management，ILM）是在分级存储管理基础上的新发展。对企业用户而言是一种信息技术战略、是一种理念，而不仅仅是一个产品或方案。信息化建设中最关键的是数据，数据代表着信息，它可以构成企业的核心竞争力。信息从产生的那一刻起就自然地进入到了一个循环，经过收集、复制、访问、迁移、退出等多个步骤，最终完成一个生命周期，而这个过程必然需要良好管理的配合，如果不能进行很好地规划，结果就会是，要么是浪费了过多的资源;要么是资源不足降低了工作效率。通过信息生命周期的管理，数据信息在它的整个生命过程中被合理的规划存储和迁移，从而达到让信息在其整个生命周期中实现最大价值的目标。

实施ILM战略共可以分为四个阶段:第一阶段是建立基础结构分类或服务级别，并努力让信息存储在适当的存储层。这一阶段允许利用分层基础结构的价值，尽管是手动进行的，但它为任何基于策略的信息管理奠定了基础。第二阶段要完成详细的应用程序和数据分类，以及到业务策略的链接。可以使用工具为一个或多个应用程序自动执行制定的策略，实现存储资源的更好的管理和最佳分配。大量消耗 IT 资源的应用程序，或者能够利用信息生命周期管理快速实现 ROI 的应用程序，是本阶段的理想目标。第三阶段为已确立的策略增加自动化功能，将信息生命周期管理的范围扩展到更广大的一组企业级应用程序，并进一步优化基础结构。这一阶段允许尽可能多地利用通用组件和方法，从而可以进一步减少操作和基础结构成本。 第四阶段，数据的有效保管和检索，利用先进的数据检索和分析工具对不同类型的数据进行数据处理，满足政府法规要求和提高数据的利用效率。

存储虚拟化

图2 信息生命周期管理方案覆盖四阶段

虚拟化是通过将一个（或多个）目标服务或功能与其他附加功能集成，统一提供有用的全面功能服务。典型的虚拟化包括如下一些情况:屏蔽系统的复杂性、增加或集成新的功能、仿真、整合或分解现有的服务功能等。虚拟化是作用在一个或多个实体上的，而这些实体是用来提供资源或服务的。

存储虚拟化将各种结构不同、位置分散的物理存储设备抽象为统一的、更加灵活的、易于管理的虚拟（逻辑）对象。存储虚拟化技术实现对网络资源和本地资源的集中和统一管理，利用适当的硬件和软件，可以使网络存储资源看上去就像本地资源一样。此外，存储虚拟化简化了存储空间分配，提高了存储空间的利用率，便于存储空间的扩展。

存储虚拟化技术为存储管理提供了大量的解决方案，派生出一大批相关产品。从长远来看，存储虚拟化不会再被看做是一个专门的技术，而是一个支撑存储服务和管理的平台，不同层次的存储虚拟化将有助于管理工具完成管理工作。

从虚拟位置来看，存储虚拟化分为对称和不对称两种。对称的虚拟化引擎位于存储系统的数据通道，每个数据访问必须经过该设备。不对称的虚拟化引擎在物理上并不位于主机和存储系统的数据通道中间，而是通过其他网络连接方式与主机系统通信。在这种情况下，需要在每个主机服务器上都安装客户端软件，或者利用特殊的主机适配卡驱动，如此一来，这些客户端软件就能接收从虚拟化引擎传来的逻辑卷结构和属性信息，以及逻辑卷和物理块之间的地址映射，以便在SAN上实现寻址。

从虚拟层次看，存储虚拟化可分为服务器层、网络层和设备层三种。在服务器层，虚拟化可以通过驻留在服务器上的软件实现，通过该软件，使服务器在访问虚拟磁盘时，就好像是与某个类型的设备进行通信。基于服务器的虚拟化可以在SAN和其他存储网络环境中采用，它提供了有限的硬件和软件组件的互操作性。存储虚拟化最引人注目的领域就是网络层。智能SAN交换机和存储虚拟化管理软件将整个存储体系虚拟化，这是未来用户数据中心（User Data Center，UDC）的重要组成部分。UDC的使用使人们使用信息就像现在使用水和电一样方便，它将实现全部资源的虚拟化，包括服务器的虚拟化和应用的虚拟化。

多层智能交换机可提供多协议支持、智能化网络存储服务和统一存储管理等多层智能特性。它采用了VSAN（虚拟SAN）技术、基于硬件的智能帧处理访问控制列表、转发拥塞控制和交换架构服务质量（QoS）等高级流量管理特性，为基于网络的虚拟化等智能存储服务提供了一个开放平台。

虚拟化软件的进一步发展是实现异构网络环境中基于智能交换机的存储虚拟化。用户可从统一的管理界面进行存储虚拟化和细粒度存储的设置与分配，同时提高异构服务器和存储环境中数据的可访问性，提供实现多层智能存储局域网所需的智能和高级功能，包括在线文件迁移、存储动态分配、动态多路径、快照备份等。

存储系统的虚拟化是在存储阵列控制器中实现的，存储阵列控制器与管理软件相互配合，具有创建虚拟磁盘、快照和克隆的功能。在存储虚拟化的过程中，使用SAN管理软件和Web浏览器集中管理存储资源。

篇2

不论是出于有意或者是无意，可以说当前的智能产品几乎都不具备真正意义上的智能体验，尤其是智能穿戴设备中的智能家居类产品与可穿戴设备类产品，距离我们所设想的场景还有比较大的差距。但从互联网的整个发展趋势来看，万物智能化又是一个必然要到来的趋势，我们在经历了PC互联网之后，今天进入了更为便捷的移动互联网时代，下一步必然要进入物联网时代，也就是一个万物智能化、万物互联、万物互通的时代。因此，布局智能产业是一种必然的趋势行为，但从目前的实际情况来看，经历了三年的发展时间，智能硬件产业在产业关键技术上的进展与突破滞后于市场的期待。

一些商家为了向用户突出“智能”的价值，在营销的过程中刻意放大了智能的特性。不论是成熟的技术还是尝试性的技术，不论是生活中常用的功能还是并没有实际需求的功能，都在寻找以一种能够吸引消费者眼球的表现方式来达到营销的目的。这种行为从短期来看能够在一定程度上促进销售，但从长远的产业发展角度来看，其实对用户是一种伤害。那么，面对当前智能产业的困境，我们的机会在哪里？

一是产业链。由于产业链技术的不完善，一方面限制了智能产业的发展，另一方面则蕴藏着巨大的商机。不论是芯片、传感器、电池、通信、显示技术，还是云平台、大数据等产业链的任何一个环节，都有着巨大的投资价值。随着物联网时代的到来，物联网将会带动整个智能硬件终端产业呈现爆发式增长，而所有的这些智能硬件终端产品都离不开产业链技术的支持。

篇3

【关键词】智能 社会 形态

目前的信息智能化技术对人类社会影响越来越大，我们如何深刻认识和有效把握，是适应社会发展的关键，也是我们每个人需要思考的问题。下面主要从智能时代到来的确定性认识、主要技术支撑及未来发展等几个方面，进行初浅的探讨研究。

一、社会发展正朝智能型方向方向跃迁

首先，对信息价值利用不同，对社会的影响不一样。当进入20世纪50年代末，计算机的出现和逐步普及，把信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量、信息传播的速度、信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长，人类进入了信息时代。信息化使社会的产业结构发生了根本性改变。但与智能时代相比，总体来说，信息时代的发展主要体现在信息的积累上，信息价值的利用是直接的、局部的，只是智能时展所必需的信息与技术的原始积累。

其次，信息时代的关键技术是智能时展的基础和前提。如，在信息时代，以电子和光子作为信息载体的技术快速发展，集成电路的发展遵从摩尔定律，集成电路的芯片的集成度每18个月翻一番，集成电路刻线宽度更小，信息传递速度更快，消耗功率更小，为智能化处理所需的高效信息汇聚与分发提供了有利条件；信息时代的信息大膨胀为智能化时代的到来做了一个很好的信息汇聚平台。如世界各国2000年一天的贸易额、科研课题量和电话的通信量分别相当1949年一年的量。

第三，两种不同时代对人类环境影响效果截然不同。信息时代的发展过程带来了环境的变化是：一是使我们时间压力增大，强化时间管理，要求我们的组织、业务、管理等采用新的模式；二是更强调资金成本，追求效益的最大化；三是为适应信息化社会，要求人们学习速度加快。然而，智能时代的智能化使物通过网上的各种设备具有智能化功能，使人们从繁重的体能中解脱出来，使人们的智慧效能得到最大的发挥。

二、智能社会发展的主流技术

智能时代是从信息时展而来，除信息时代中的信息传输与处理技术得到更好更快发展外，更重要的是体现在对信息数据的大范围、更高效处理上，主要技术有物联网技术、大数据技术和云计算技术等。

（一）物联网技术是智能时代科技发展的物理基础。物联网使物品和信息服务功能都发生了质的飞跃。它高效处理信息感知和网络互联，是达成信息有序汇聚与分发的实体平台。物联网的功能给使用者带来较高的效率、便利和安全，由此形成基于物联网的新兴产业。对于各种感知网络比比皆是，主要体现在信息的采集和汇聚，但这里只列举一个有关从网络信息分发到使用终端的例子，如3D打印技术，它就是在物联网上得到更好的运用，只要远方传过技术图，就可及时进行制造打印输出，得到最终的产品。物联网可以说构成了如人体一样的，从信息感知到分析，到事件处理的实体网络平台，是智能时代科技发展的物理基础。

（二）大数据技术是智能时代科技发展的信息支撑。信息时代的发展为智能时代打下良好的物质和信息基础，各种大量数据的并存和相互嵌套与堆积，使数据分析难度加大，大数据技术可以有效挖掘海量数据中的“宝藏”。随之产生的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等技术成为大数据技术发展的各个方向。大数据技术可实现远超人们所能感觉到的、具体的、直观的结论，并可从表面上无关的数据中挖掘出关联的、有价值的信息，能直接从海量数据中实时找出各种隐藏的规律及其运用的价值。可以说，当今世界，谁能驾驭好大数据技术，谁就能取得时展的主动权。

（三）云计算技术是智能时代智能实时转换的可靠保证。云计算技术主要解决智能时代运算能力的问题，就如一台好的计算机要有高配置的CPU一样。但目前的计算机技术，很难用一台计算机解决海量数据的处理问题，这就要通过挖掘网络资源，进行网上协同运算，达到整体运算能力的提升。通过云计算技术，可有效保证在海量数据下人对实物作用能效发挥的实时性。

三、智能社会的发展憧憬

智能时代的发展，可有效让人们超越现实的物质世界。在智能时代，只需通过人意识形态中的构想和软件操作，就可实现与物联网相联的实体硬件设备具有一定的智能功能。可以说，这些设备的智能将成为人类智能的延伸。人们所处的智能社会将体现实体与虚拟的融合统一，具体会体现在各行各业的变革上。

（一）制造业的变革。3D打印技术会取代各种传统的模具化的制造业。未来的生产将不再是大规模标准化生产的天下，只要有相关的创意构想设计、3D打印机以及配套的打印耗材，哪怕在家里也能够自动实现整个打印流程，“生产”出自己想要的物品。

（二）生物领域的生理解密与运用。人们通过对生物演变的海量数据分析，从宏观和微观可解密生命中的一个个“奇迹”，实现意识与物质的高度统一诠释。人们通过智能思考，运用这些生命原理进行再造或创造将实现世界物种的更多元化的同时，可更好地实现生物的智能性控制。

（三）实体经济与虚拟经济的融合协调发展。目前的实体经济与虚拟经济的发展迅速，但做好它们的协调发展一直是人们追求的目标。随着智能时代的发展，人们通过大数据的准确分析，可实现对社会实体经济的精准把握，对虚拟经济的调节作用将发挥得更好。

（四）军事领域的运筹帷幄。智能时代的发展将使军事上的较量变成对数据信息控制权的争夺。军事战争将通过相关平台进行智慧、能力的较量，得出胜负，无需刀枪相见，拼得你死我活。

总之，随着智能时代的发展，人类的智能作用将发挥到极致，硬件与软件、现实与虚拟会得到高效协同发展，一草一木都将被智能化，整个地球都将会成为一个智能地球。

四、结束语

我们通过对社会发展现状和方向的分析，有利于各项细化领域方向的有效把握，使人类有限的人才和物力资源得到更有效发挥。

参考文献：

[1]周洪波. 传感网与物联网[M] .电子工业出版. 2012.6

[2] 杨刚. 沈沛意.郑春细 . .物联网理论与技术[M] .科学出版社. 2010.4

[3] 张福生. 物联网开启全新生活的智能时代[M] .山西人民出版社. 2010.4

[4] 戴汝为. 智能系统的综合集成[M] . 浙江接掌技术出版社. 1995.12

篇4

 

中国车厂必须加快整合淘汰，才能占有一席之地。百度、腾讯等中国互联网公司必须加入智能汽车平台的研发，开发适用于中国路况和国人驾驶习惯的软件，不再重蹈智能手机平台被苹果、安卓主导的覆辙。

 

2016年3月7日，宝马启动新百年庆典;接着，人工智能的标志之作AlphaGo连续战胜韩国围棋巨星，谷歌、苹果等巨头强调研发无人驾驶。这一切都在反复拷问一个大问题： 无人驾驶时代来了吗?有着超过百年历史的汽车行业是否在酝酿着一场新的革命?我长期关注汽车产品和汽车产业，对此有些想法，愿与大家分享。

 

无人驾驶离我们还很遥远

 

为什么这么说呢?首先，我们必须理解的是，本质上讲，无人驾驶和利用人工智能创造围棋和国际象棋“高手”完全不同。无人驾驶的本质是人工智能与人在马路上博弈，尽管博弈的目标并不是“胜利”，而是避免交通事故。围棋和国际象棋的规则比起交通规则简单得多—交通规则虽然只有区区几十页纸，但在马路上，大家并不是完全按照这个规则来驾驶车辆，现实中的交通规则非常复杂。

 

举例说来，我们经常看到不遵守交通法则、无理强行加塞插道的汽车。按理说，受害的一方完全可以把车撞过去，而不用负任何法律责任，但是，由于事故处理成本极高，很少有人这么做，所以有人强行加塞时，绝大多数人往往只是无奈地避让。

 

而且，马路状况千变万化，比起围棋上的博弈要复杂得多，例如在小胡同里迎面错车，到底谁让谁，在这种情况下，一个正常的驾驶员往往可以有快速的、基本准确的判断，而且好的和坏的驾驶员在这个基本判断上差别不会太大。但是对于机器来说，对这种情况进行灵活、自然的应对，却绝非易事。

 

我可以想象，若干年后，也许马路上会出现无人驾驶汽车，但这些汽车在很长时间内是不受主人欢迎的，很多人会觉得这种汽车“傻”，人工驾驶的汽车会在博弈中胜出。这里面有法律的问题，无人驾驶汽车的主人必须非常小心地避免可能出现的交通事故，尤其是在中国的道路环境下，有人驾驶的汽车一定会想方设法、斗智斗勇，最后逼得无人驾驶汽车过分谨慎，只能一路小心爬行，使得主人家非常恼火。

 

智能驾驶的时代已经到来

 

智能驾驶与无人驾驶是不同概念，智能驾驶更为宽泛。它指的是机器帮助人进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人驾驶的技术。

 

智能驾驶的时代已经来到。比如说，现在很多车有自动刹车装置，其技术原理非常简单，就是在汽车前部装上雷达和红外线探头，当探知前方有异物或者行人时，会自动帮助驾驶员刹车。另一种技术与此非常类似，即在路况稳定的高速公路上实现自适应性巡航，也就是与前车保持一定距离，前车加速时本车也加速，前车减速时本车也减速。这种智能驾驶可以在极大程度上减少交通事故，从而减少保险公司损失。

 

我相信，智能驾驶技术将很快普及，其中的一个机制就是保险公司的保费会随着智能驾驶的到来而下降，这会使得车厂和购车者有动力生产和购买应用智能驾驶技术的汽车。据说在美国，智能刹车技术将成为政府规定的未来汽车的基本配置。

 

智能驾驶不仅能够辅助汽车的行进，更重要的是帮助停车。奥迪和宝马都已经推出了能自动停车入位的车型。宝马新7系可以完全实现人车分离后的自动停车，这不仅降低了对驾驶员停车技术的要求，还能够在很小的停车空间中泊车，因为它不用考虑停车后开车门的空间。奥迪也已经展示了一项概念性技术，就是在到达商场、酒店或者家里后，汽车会像小狗一样自己找到车位，等车主出来的时候又会自己开到车主身边，这就大大减少了寻找车位的时间。

 

在促进智能驾驶技术普及的速度上，还有一个因素值得考虑，那就是智能驾驶并不取代汽车驾驶人员的灵活性和乐趣。在很多情况下，驾驶员仍然可以享受驾驶的乐趣，同时也能够根据自己的判断在最复杂的情况下主动出击，而不是依赖机器或人工智能。我坚信，未来5年推出的新车绝大部分都会装备智能驾驶功能。

 

智能驾驶将颠覆汽车行业，软件、硬件两大阵营谁来主导

 

既然智能驾驶时代已经到来，那么汽车行业会不会有颠覆性的变革呢?我认为会有。

 

首先，智能驾驶时代更加促进了通用技术的研发。

 

什么是通用技术?举例而言，司机都有这样的经验，再贵再好的原车厂提供的内置导航都不如百度地图或者高德地图这样的手机导航好用。其道理很简单，就是百度和高德可以随时更新地图，非常容易进行搜索，且随着路况变化随时提供最优的驾驶路线。而车载导航往往地图陈旧，输入复杂不便，很难随时更新路况。

 

为什么会出现这样的局面?百度导航和高德导航的用户是以千万或以亿来计算的。为了保住这些用户，百度和高德必须不断研发，其研发投入与消费者的人数相比微不足道。相反，即便是丰田、大众这样的大型汽车制造商，其累计的导航用户也不会超过1000万，不值得大规模持续投入研发，也非常难更新地图和界面。

 

这个例子告诉我们，未来的汽车行业一定会出现两大阵营。一大阵营是专门从事智能驾驶以及人车交互界面的公司。这类公司最有可能从苹果、谷歌等互联网企业中产生，它们专注于设计智能驾驶的通用软件以及人车互动、车与车之间通讯的标准程序与制式。最有意思的是，这些公司最后很可能整合成一到两家。这一两家公司都会有自己的平台，就像今天的苹果和安卓两大阵营一样。这种平台让车与车之间互相沟通，手机与车、人与车之间互相沟通。谁控制了这个平台，在很大程度上就控制了用户，也控制了车厂。

 

另一大阵营就是生产与地面接触的、与消费者直接有物理接触的机动车的传统车厂。它们的优势在于研究发动机、电池、传动系统、控制系统以及跟其他汽车相关的物理的舒适系统。这类车厂，今后的数量最有可能也会逐步地下降，因为它们之间有很多通用技术，从而导致竞争加剧。事实上，现在自动刹车和自动巡航系统的零部件已经大量地由博世公司所生产。生产硬件的车厂在未来必须更加专注，更加专业。为了更加专注、专业，车厂规模应更大，技术通用性应加强。

 

未来，这两大阵营都会存在，关键在于谁主导谁：是生产软件的谷歌苹果主导生产硬件的宝马奔驰呢，还是反过来，宝马奔驰来主导谷歌苹果?或者说，两者是一种比较平行、对等的关系?

 

我倾向于认为，未来，或者是谷歌苹果等主导宝马奔驰，或者是一个比较对等的关系。因为谷歌、苹果等规模巨大，财力雄厚，打得起持久战，砸得起大量的金融资源。如果宝马、奔驰以及中国一些车厂不能迅速整合的话，将被这些软件公司一一攻破。未来汽车市场的利益分割将更多地流向软件公司，有点像今天硬件生产市场上博世一统天下、一家独大的格局。不过目前来看，答案还不清晰，再过5年，我们也许能看得更加清楚。关键在于，生产硬件的车厂能在多大程度上加速整合。

 

最后必须问的一个问题是，对于中国车厂，智能驾驶时代的前途在哪里?我的观点是，中国车厂必须加快淘汰落后产能、加快整合，这样才能够在未来更加激烈、更加平台化、更加大规模的竞争中占有一席之地。

 

同时，我也特别呼吁，中国的百度、腾讯等互联网公司，必须加入智能汽车平台的研发，必须根据中国的路况和中国人的驾驶习惯，研发智能驾驶的各种软件。否则，在智能汽车软件这个巨大的行业，中国又将落后于发达国家—就像智能手机市场一样，苹果、安卓这两大美国公司开发的平台主导了世界。中国不应该重蹈这一覆辙。

 

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篇5

同国内其他城市相比，深圳IC产业发展迅猛，现已成为国内IC产品的集散中心、设计中心和应用中心。去年有统计数据显示，深圳IC设计产业超过135亿元，跻身全国前三，年平均增幅约在48%左右。

值此契机，第十八届国际集成电路研讨会暨展览会（简称IIC-China）近日在深圳会展中心举办。会议期间，来自业界资深专家、精英企业年度聚首，就智能手机及平板电脑、智能家居、安全监控等科技领域的热门话题，发表主题演讲，并做技术与业务展示、交流。

IIC-China研讨会每年举办一届，本届的主题为“智能科技智能世界”，围绕智能手机及平板电脑、智能家居、安全监控等领域打造了一系列内容丰富的主题论坛。

在展馆2号会议室举行的“安全监控与智能家居论坛”上，围绕“可监控的智能家居，打造安全生活”主题，MStar（晨星半导体）中国区销售总监汪宗标，以及深圳市安防协会副会长兼CPS中安网总经理杨鹏，分别就自己所关注领域的重点内容发表了精彩的主题演讲，吸引了众多听众。这无疑表明了业界对于智能家居以及安全监控的关注和重视，也是智慧城市建设的市场反应在逐渐显现出偏重和倾斜的一个真实写照。智能家居和安全监控产业的前景可谓一片大好。

今天，随着智慧城市建设以及智能产品的不断发展和普及，智能家庭也在从一个概念变成现实。在家庭中，智能产品之间不应该是孤立的，而是互动和分享的。作为家庭的娱乐终端，智能电视、手机、平板、PC等多屏之间跨平台、跨系统的互动越来越灵活，越来越丰富，从“端到端”到“云到端”，多屏互动的时代似乎已经要到来了。

MStar汪宗标总监主要负责MStar中国区TV业务的销售，并协助承担MStar跨部门技术交流与合作。在其以“多屏互动的智能家庭时代何时到来”为主题的演讲中，他阐述了多屏互动的实现与发展，并分享了MStar技术整合的成果。

作为TV、PC、平板电脑和智能手机四大终端的主流芯片平台，Mstar深谙智能电视、智能手机等关键市场在当下与未来的需求，并以领先的技术研发实力和完整的产品线支持，积极推进多屏互动的发展，不断为客户带来全面的、高效节能的解决方案，推动支持更多新奇互动和应用，提升终端用户体验。

另外，深圳市安防协会副会长兼CPS中安网总经理杨鹏就“家庭安全监控将如何发展”的论题，发表了自己的观点。

目前，我国民用安防市场仅占安防市场总产值的6%，而美国作为国际领先的安防市场，民用市场产值占总产值的50%以上，世界平均水平也在10%左右。我国人均安防产品的支出更是远落后于欧美和日本等发达国家，是英国的1/9、美国的1/7，与周边国家包括韩国相比，也存在很大的差距，只有韩国的1/5。可见，未来我国安防产品民用市场发展空间很大。

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日本是世界上最重要的制造大国之一，在信息通讯领域也具有很强的研发能力。人工智能时代，日本企业有哪些最新的动向？这些新动向，又将如何影响中国市场？ `

机器人向导能说多国语言

《t望东方周刊》记者在日本看到，自动驾驶、机器人走上生产线、对话型机器人等基本的人工智能应用，在日本基本已经进入试验或使用的阶段。

其中，机器人在生产线上的使用已经相当普遍。而对话型机器人已经能够简单回答一些问题。

在东京举行的“日立社会创新论坛2016”上，日立公司研发的第三代对话型机器人EMIEW3的展位被挤得水泄不通。展位上，一位“刚刚来到”日本的金发碧眼的女士，想去购买一些特产，但不知道去哪里买。她向EMIEW提问后，后者用英语指引她去了附近的礼品店。

据介绍，EMIEW今后将被用在机场、火车站、大型公共设施等游客集中的地方，它将可以使用不同语言回答游客提出的问题。而且，如果出现了几个人同时向一个EMIEW提问的情况，附近其他的EMIEW会赶过来帮忙，而且无需游客再次提问，新到的EMIEW可以直接回答问题。

EMIEW3之所以如此“聪明”，是因为它具有一个“远程大脑”――将机器人信息技术平台与基于“云”的智能处理系统和远程操作系统相连接，就共同构成了这个“远程大脑”，可以指挥和控制不同位置的多个机器人。

日立公司相关负责人表示，他们还在持续研发对话型机器人，让其具有多语言、多功能、联合提供服务的功能，未来还有可能将它引入中国。

把“制造”变成“智造”

作为以制造能力驰名世界的“百年老店”，日立在人工智能时代思考的更多问题是：如何把“制造”全面转型为“智造”？

在“日立社会创新论坛2016”上，日立制作所执行役社长兼CEO东原敏昭告诉《t望东方周刊》，面对新的时代和挑战，日立提出的概念是“协创”。

具体来说，就是基于日立的制造能力和技术，与客户共同、个性化解决生产中遇到的问题。

“首先，日立会和客户共同分析遇到的问题，这被我们称为‘课题共有’，然后将问题‘可视化’，最后共同设计解决问题的商业模式，经过效果模拟后，进入实施。”东原敏昭说。

比如，作为全球顶尖的高铁车辆和控制系统的提供商，日立为英国大型城际铁路项目制造的Class 800系列已于2015年运抵伦敦，预计将于今年投入运营。这是英国铁路史上也罕有的新列车制造、置换大单，且涵盖了长达近30年的维保服务，日立在欧洲市场的业务也将同步展开。

为什么日立可以在众多强大的竞争对手中胜出？日立轨道业务单元首席战略官光富真哉告诉《t望东方周刊》：“具有提供综合解决方案的能力，让日立区别于其他同行厂家。”

更具体来说，日立不仅能够提供车辆、信号设备等，还拥有充足的IT、物联网技术，能够将商务数据、机械数据和客流等重要相关大数据放入物联网平台，通过可视化、图像识别等人工智能的方式，提出一整套更完备的解决方案与服务体系。

比如，通过日立影像识别技术，能够随时监控车站客流状况，在拥挤人流到来之前，采取分流、增加列车数量等方式，避免发生踩踏事件等。同时，通过对车站客流大数据的分析，能够知道客流年龄、消费喜好等关键信息，指导地铁车站的商业规划。

不再追求一枝独秀

日立把这个诞生于物联网时代的平台命名为“Lumada”，它具有开放、适用性强、高信赖度等特点。最值得关注的，则是它的通用性，任何企业、社团、机构都可以使用。

面对已经到来的大数据和人工智能时代，北美提出了“工业互联网”概念，欧洲在谈“工业4.0”，中国提出“中国制造2025”，日本的愿景则是建成“让人人充满活力又舒适”的、“超级智能”的“5.0社会”。

放眼看去，具有较强制造业实力的日本企业很多，除了日立，还有东芝、三菱电机、松下、夏普、三菱重工等“群雄”。但让日立真正独树一帜的，是它兼具强大制造能力和信息处理能力的综合实力。

前些年，日立提出了制造业与信息技术的“融合”的“软硬兼施”（能提供IT解决方案，同时更能提供相关设备，能够为其进行总装）的概念，并一直坚持在全球推进以此为基础的社会创新事业。

篇7

从全球市场来看，除了苹果（iphone4，iphone4s两大明星机）以其独特IOS操作系统和产品综合优势领跑全球的智能手机浪潮之外，其他的各大品牌，诸如：三星，HTC，摩托罗拉，中兴和华为等等通信巨头，在智能手机系统上无不以Andriod为标配。 相同的操作系统情况下，不可避免的给使用者带来了同质化的选择困惑。 而同质化的一个明显作用，就是让生产厂商不约而同地开始一场残酷的价格战，同时也是一场产品淘汰赛。

回到国产手机市场，作为产业上游的芯片供应商如高通，联发科，展讯等，不断推出更高速的智能芯片，以应对全球市场的需求。 这个速度，让国内的各大方案公司和集成厂商们应接不暇，为了生存，只能跟进国际巨头的脚步，加快产品的更迭和淘汰。最“杯具”的现状就是，智能手机的配置和性能，越来越高，但是价格方面，却一而再，再而三的下调。较之多年来习惯了价格战的2G手机行情，更是有过之而无不及。

2012年年初时候，国内市场上，价格在1000元以下的智能手机，不过十余款。中兴V880、联想A60上镜率颇高，其他千元内智能手机主要来自于TCL和华为。 就在短短的几个月之后，一批来自深圳和上海的智能手机品牌迅速崛起，以三位数的终端零售价格，很快赢得了市场的关注。例如深圳的“THL”，上海的“青橙”等新面孔。 而最近有消息称，深圳很快又有一批从2G向3G转型的通信企业，即将推出零售价800元以内的3G智能手机。而且配置三要素上，基本达到了“4.0英吋屏幕，1Ghz的主频，500万像素的摄像头”。这一批新品牌来势汹汹，摆好了价格战的阵势，以应对即将到来的暑期学生市场。

这新一轮的价格厮杀，无疑将使今年的学生市场，彻底的演化为智能手机的普及之夏。1000元以下的国产智能手机，亦将成为国内手机市场竞争最白热化的一个区间。

面对今年这种加速度的竞争和价格跳水，业内人士喜忧参半。更多的行业分析者认为，2012年国内手机市场，因为智能手机的普及和3G时代的到来，或许将呈现出剧烈的行业动荡和通信业态的大规模变革。

首先，产业上游的通信企业群体，正在发生明显的次序调整。

传统的以自营工厂，廉价成本为优势的2G通信企业，由于同质化，同价化严重，正在失去其价格优势。而对于迅速到来的3G智能浪潮，明显的准备不足，应接不暇。而与此同时，一些位于产业上游的方案设计公司，以及与之相关的高科技企业，由于对信息的敏感和对产业升级换代的前瞻性关注，使得他们抢在了大多数企业之前，就开始了产品的研发和结构性布局。

尤其是对于移动互联网产业的乐观性展望，带动了很多互联网企业开始参与到智能手机的开发和运作。以小米手机的成功为榜样，短短半年的时间，阿里巴巴，腾讯，网易，百度等大牌互联网企业，都开始联手传统手机企业，推出了崭新概念的智能手机。 与那些传统的2G通信产业集成商不同，这些新品牌，要资金有资金，要知名度有知名度。无论是综合实力，还是品牌附加值，都不是问题。

互联网企业的参与，方案设计公司的介入，都是冲着“智能手机和移动互联网”的这个新而且看起来很大的蛋糕而来。国内的手机市场，发展和变动速度之快，超乎我们的想象。 一个新的时代的到来，必然地，从产业的最上游，展开了新的格局之争。

其次，作为传统的渠道分销，各个环节成员，将面临着转型的抉择。 传统层面的分销商，目前应该是感受最艰难的。他们的主要压力，来自于“中华联酷”等（中兴，华为，联想和酷派）大型企业对各大运营商的产品密集型投入。每个月多达几百万台的免费送机活动，极大的刺激了终端顾客的换机行为。运营商的优惠政策，一直有增无减，导致了大批的终端需求被转移至运营商渠道。 传统的批发渠道，流失十分严重。

除了运营商优惠政策的影响。近年来兴起的网络直销渠道对传统渠道的分流，亦不可小觑。以之前魅族的营销模式为榜样，去年至今，很多新智能手机品牌，自诞生之日起就选择了网络渠道为自己的主要渠道，借助专业的电子商务团队，网络营销和推广的模式似乎百试不爽。尤其是智能手机，作为比较侧重于年轻消费群体的电子消费品，网络对他们的影响似乎略胜于终端卖场的促销。 网购时代的带来，已经让很多产品从传统的地面交易，转换成为线上行为。 智能手机的选购，正在成为线上交易的热门之一。

第三个层面，如上所述，由于运营商采取了话费补贴，优惠购机等强有力的政策推动，更直接导致了传统手机零售业的被动局面，进而出现了严重的销量下滑。 做为手机产业链的最终端环节，十几年来，几乎没有什么因素可以撼动整个终端层面对本产业链的控制权。常言道，终端为王。 如今，这个“王者”的地位，似乎很难潇洒依旧了。

不只是运营商方面的分流。加上前面提到的网络直销渠道的迅速扩张，各种形式的品牌“智能体验店”的落地开花，也对固有的连锁大卖场，中小型零售店。产生着不容忽视的冲击。智能手机的特性，决定了购买者乐意花更多的时间去网络上看评测，去体验店实地体验。他们会通过更多的渠道去了解，关注，最终的购买行为，也必然是走向了多元化。而不再仅仅局限于传统的卖场柜台交易。

篇8

互联网巨头自然不会错过智能硬件这一盘棋。在国内，有百度、360、乐视、小米坐阵；国外，苹果、谷歌、Facebook更是积极布局。最近科技界的几大并购与投资也均与智能硬件有关，智能硬件争夺战的号角在2014年已经吹响。

猜想一：以手机为中心？

如果说所有的智能硬件都需要一个遥控枢纽，那么互联网企业自然不会错过这其中的机会点。

6月5日，乐视TV官方招聘启事，欲在全球招聘一大批工程师，涉及软件、硬件、驱动、基带等多个层面。其中，乐视TV这个英雄贴中的“基带”，指的是有通话功能的移动终端——手机。而一直重视智能硬件的百度，其旗下的爱奇艺与百分之百数码科技公司推出的100+爱奇艺手机也于近日。

互联网巨头频频投资制造智能手机，是否预示着智能硬件的控制中心就是我们每天随身携带的手机？

“智能电视、智能音响等智能家电都需要有一个产品去控制。不可能用电视去控制，而随着手机大屏化时代的到来，平板电脑也不再流行，此时手机是最好的选择。只需在手机上下载app就可以控制所有这些智能设备，非常方便。”

百联咨询创始人庄帅并不这么看。“智能硬件的中心并不是智能手机，手机只是一个过渡产品。实际上真正的智能硬件是可穿戴设备，如智能的戒指、项链、手表、耳环等，在此之后是植入设备，比如在你的身体里植入一个智能芯片，用以监测你的身体状况。”庄帅对《中国产经新闻》记者说道。

猜想二：意在大数据？

试想，你在下班的地铁上拿出手机，和往常一样玩起了天天酷跑，一小时后，你刚进家门就闻到一阵咖啡的香气。原来，与你手机相连的智能咖啡机在接收到“玩游戏”这个下班的讯号后自动定时，及时冲泡好了咖啡。再试想你在朋友圈发了条状态，感慨天气很热。两天后你登录京东，页面上又“恰好”地出现了降暑产品的推荐消息。这些看似“神奇”的小事背后，都离不开数据的支撑。

智能硬件的思路几乎都是要收集各种数据，可穿戴手环和手表收集体征数据，智能眼镜收集视频数据，智能家居收集温度湿度等数据，智能汽车收集驾驶和路况数据。

“为什么智能硬件能实现智能控制？核心就在于数据。如果没有数据，空气净化器就无法根据空气质量随时进行调整，事实上它需要根据过往的数据才能判断出多少度才是合适的温度，湿度小于多少就要报警等。这些举措的背后都是大数据的积累，智能硬件根据大数据算法的利用与分析，从而采取相应的举措。”丁道师说道。

庄帅认为，企业，特别是互联网企业做智能硬件的主要目的就在于抢夺用户，得用户者得天下，在这之后才有大数据提供的精准营销和个性化服务。

“在手机硬件时代，每个人都处于always online的状态，这些用户的价值相当高。用户可以去购买企业的商品或服务，从而让企业获利。”庄帅认为，企业在获取用户的同时就已经产生了利润。比如以前的电视机是不能获取用户的，因为电视不联网，不能管理用户。而现在的电视是互联网电视，智能电视，连上Wifi注册账号后，企业就相当于获取了一个家庭的用户数。

在近日举行的百度联盟峰会上，百度CEO李彦宏表示，传统企业在大数据时代到来时都觉得大数据很值钱，但是我们每天看到的很多数据基本都是没价值的数据。与其去寻求收集各种无用的数据，不如去思考究竟什么数据才有实际的应用价值。未来真正的大数据积累应该是可以提前预测人的疾病情况，就像中医中说的未病：因为疾病不是一天出现的，而是天长日久累计出来的，各种数据一定会发生变化。

同时，要去寻找“新数据”，更多关注“慢数据”。李彦宏举例，比如端上来一盘菜，是否能测出地沟油。“这种慢数据的收集方法，不是平时不戴什么东西，你让我戴个东西；而是我平时在做什么事情就能测出来。比如癌症，提前五年就能检测出来。”

猜想三：硬件厂商拥抱互联网思维？

追随互联网企业的步伐，传统企业也开始涉足智能硬件领域。

以前擅长做空调、冰箱的长虹，已经利用互联网思维研发出了智能冰箱。同样是冷藏，智能冰箱会根据食物的不同属性，自动调节为对应的温度，实现了分时分类管理，并且可以用手机连接进行控制。与此同时，创维、康佳、海信等传统企业也开始推出大屏幕低价格的智能电视。

有业内人士认为，传统企业通过“以人为中心”重新定义电视、冰箱、空调等多终端的结构、形态、关系，以一套完整的技术架构和生态系统实现多终端协同、便捷交互、广泛连接，为消费者创造越来越自在、越来越舒适、越来越简单的家庭生活。

“互联网思维开始对传统的家电业进行改造。其实，对于百度、360等互联网企业来说，智能硬件并不算战略性部门。我们更应看重传统的硬件厂商开始做的智能硬件，他们才是智能硬件领域的中流砥柱。”

不过，互联网企业与硬件厂商联姻正在成为流行趋势。百度在其硬件峰会上，一口气推出20余件基于INSIDE平台，与海尔、佳能等硬件厂商合作的智能产品，包括佳能云打印机、海尔空气盒子、Carnet车联网解决方案等产品。业内人士认为这种模式将成为智能化发展的下一个风口。

“仅仅通过软件的方式获取用户已越来越难，更简单的方式是软硬结合。谁走得快，谁的基础就会好很多。智能硬件的门槛很高，原因就在于如果你要获取更稳固的用户，持续产生利润，需要投入很大，可能是小米、格力这些公司去PK。但同时智能硬件的规模也很小，一个只有几个人规模的小公司，与硬件厂商合作生产一个功能很简单的产品，如跑步计步手环，就可以获取很多的用户。”庄帅说道。

有业内人士认为，擅长硬件和服务的硬件商加上擅长内容的互联网公司，再加上上游核心元器件和前端的生态渠道，完全可以打通一个强大的生态圈。

随着智能硬件产品的出现，也引发了业界对于硬件思维和互联网思维的讨论。

硬件思维认为IT产品的未来在于硬件配置的不断升级与革新，而互联网思维则认为IT产品的未来并不完全取决于硬件配置，诸如智能操作系统的出现将彻底改变这些IT产品，让它们的功能更丰富，更能满足用户的多元化需求。

对此庄帅认为硬件厂商应该“拥抱”互联网思维。“硬件厂商以前靠卖货、维修赚钱，在这种思维下缺乏运营能力，因此硬件厂商要培养获取用户的思维，提升运营能力，在运营中再进行优化、互动、改进。优化不仅仅是硬件上的优化，更多的是软件上的优化，操作系统的升级和各种小软件的开发等。同时，硬件厂商也要不断提升软硬件两方面的能力。”

Google眼镜很酷，特斯拉的车很酷，智能冰箱、智能空调也很酷。不知不觉中，我们的生活充满了这些很酷很神奇的智能硬件产品。智能硬件终于迎来巨大变化的时代，未来，智能硬件又会剑指何方？

篇9

科技时代，让人们的思维空间和生活半径极度扩展。科技极客们宣称：智能化的时代，我们无所不能！曾经最能体现男人蓬勃情怀和操控力的汽车，在智能化时代，也许就会被淑女们手中一个小小的遥控器所控制，这就是汽车无人驾驶技术要达到的境界。

无人驾驶技术显然是汽车智能化发展的终极目标，而要实现真正的无人驾驶，首先必须实现汽车的高度智能化。智能化的汽车拥有环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，集中运用计算机、现代传感、信息融合、通信、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。从机械原理来讲，无人驾驶要求汽车从动力传递、操控驾驶、安全保障，到电子系统都彻底智能化。这一切并非易事，需要庞大的资源和人才队伍的研发支撑。美国、日本、欧洲从80年代就开始投入无人驾驶技术研究，到目前为止，福特、丰田、日产、奔驰、沃尔沃等企业也大多是在实验场或固定的路段进行过无人驾驶测试，尚没有大规模投入量产。

无人驾驶技术的研究尚在路上，而半智能化汽车，或者说汽车车身部分的智能化目前已实现量产。对汽车驾驶而言，操控的半智能化极大提升了驾驶的乐趣和安全性。如在动态稳定系统上，为使车子有更好的过弯循迹性，半智能化汽车配备有更先进的侦测及控制设备，来侦测车轮的滑移等，进而通过电脑控制制动系统、供油系统等来保持车子的稳定性。半智能化汽车已在很多方面实现了技术的革新和突破，为汽车智能化时代的到来打下了良好的基础。

而我个人认为，无论是汽车智能化的发展还是未来无人驾驶技术的日臻成熟，都不是单纯的技术层面的问题，科技发展的根本目的在于能更好的实现汽车与环境的和谐共生。未来的汽车智能导航系统，就需要存储更大量与道路相关的系统资料，用安装在道路上的雷达测定车辆间距及数量等交通信息，通过全球定位系统（GPS）对智能车辆进行三维导航、定位和定时，根据汽车所在地和目的地进行路径规划，为驾驶者筹划最合理的路径，从而缓解交通拥堵的问题。

当然，涉及汽车智能化的技术还有很多，甚至远远超过我们现有的想象。但每一项技术进步所带来的一定不仅仅是速度的提升，最重要的是寻求一条人、车、环境相生共存的发展之道。从这个意义上讲，我们还有很长的路要走。

篇10

新时代的到来

后数据爆炸时代

其实整个人类的发展历史，就是人类不断尝试记录、测量自身和世界的过程。无论从古时候人类发明算盘、阿拉伯数字，又到近明二进制计算机，都像是这一现象的反映，而人类对自己，包括对世界的认知还是那么浅。比如描述一个人时还只能说这人是男是女，是老是少，身高、体重等；提到环境时会说气温怎么样、湿度怎么样……但人类对于数据测量的需求一直没有减弱。

根据TalkingData的数据统计，目前在中国，智能手机（含平板电脑）有13.05亿用户，智能手表等可穿戴设备已经达到千万级，这意味着什么？智能手机、智能设备基本上人手一部甚至更多，而每部智能手机平均携带多达16种的传感器，每天产生1G数据。这不仅加强了人类感知和数字化世界的能力，也让数据以前所未有的速度在产生和发展。所有这一切现象，都揭示了以人为中心的世界正在加速数字化。这是一个数据爆发的时代。

人工智能：已经过了单纯积累数据量的时代

移动设备已经成为人类身体的延伸。根据TalkingData的数据统计，我们每天使用手机将近四个小时。不管是上网，还是在现实生活中，在家、上班、吃饭、旅游、消费……我们所有的足迹都被默默地记录了下来。数据行业迎来了历史上最好的时刻――数据爆发的时刻。

但这已不是一个单纯的积累数据量的时代，新的时代对计算提出了更高的挑战。

第一， 这些数据并不是所有的都被存储和收集。大量隐形数据的采集、运算、存储、传输等领域依然存在着巨大的障碍。

第二， 如何从大量的数据里面解读人的动作、识别人的场景是更重要的问题。现在很多数据都是非结构化的情境数据，例如图像、声音、姿态、动作，需要人工智能的帮忙从中提炼有价值的信息。世界上顶尖的技术公司都在尝试用算法、机器学习去还原人在现实生活中的动作，不管视觉、听觉、姿态、感知还是做一些基础的工作，现在语音、图像识别技术都在大规模发展，但是为什么当数十亿大脑神经元彼此传递信号时，就会出现喜爱、恐惧或愤怒的主观感受呢？对此，我们依然一无所知。人工智能对世界的认知还停留在早期阶段。

数据促进了人工智能的发展。AI过去与现在的最大区别是，必须具备的计算能力、原始数据和处理速度现在都有了，因此AI技术现在能大放异彩。目前人工智能在识别（包括认知）产生很大进展的原因首先是数据量带来的。谷歌在语音识别领域取得了很大的突破，但这背后的原因是谷歌建立了几十亿音频的库，而且用人类的智慧标注它，所以可以用算法、人工智能找到模式，甚至可以区别不同口音。图像也是如此：过去几十年里，人类花了大量时间去标注这些图像，我们才能在图像里面切割识别出各种各样的物体。没有这些人的智慧现在人工智能达不到这样的程度。

人的智慧：AlphaGo背后的故事

以AlphaGo人工智能为代表的AI复兴体现对于世界的认知能力正在加强。在过去的几年间，我们看到，机器学习、强大的算法、强大的处理能力和所谓的“大数据”已可以让机器做一些让人印象深刻的事，比如：实时语言翻译、在复杂的城市环境中安全地开车。

AlphaGo战胜人类被视为AI历史上的里程碑事件。大家看到AlphaGo战胜了李世石，但是不知道背后的故事。TalkingData的CEO崔晓波作为亲历者之一（这场棋赛的解说者），看事情的角度和大家不同，他看到了数据的力量。

他认为，在这场比赛中，关键的获胜因素有两个：

第一，要有足够的数据支撑。AI要模拟人，它首先要知道人在面对不同事情的时候是怎么去把握的，而这种判断和把握的能力就是出自于成千上万的海量数据得出的结果。

AlphaGo拥有一个数据库，里面有十几万份人类6～9段职业棋手的对弈棋谱。Alphago从中模仿人类常见的落子方式，根据谷歌透露的数据，模仿的准确率达到了57%。也就是说，单单这一项功能，就可使AlphaGo在一步的选择上有57%的概率与人类高等级职业棋手相同。2014年，Google来到中国棋院买棋谱，近两年累计记录的棋谱数量是过去几百年的总和：根据KGS统计，KGS平台每年专业段位的对局棋谱的累积量，近三年研究的棋谱数量都接近20万。GoGoD平台的累积大约8.5万专业段位棋谱。18万的棋谱共有近2500万的局面，每一局面都可上下左右、镜面翻转，这个2500万局面就能再乘以8，这个数据量已经能够支撑深度学习。

第二，要有人类的智慧。AlphaGo在下棋的时候“聪明”得像一个人，大量的数据提供了它“思考”的来源。但AI不是由大数据一手决定的，还有人的经验和智慧。AI会发展成什么样？打个比方：大数据是土壤和养分，AI是植物，而人就是园丁。土壤和养分让植物长得好，但也离不开人的修剪和培养。替AlphaGo持棋跟李世石对战的那个人本身就是六段的高手，他在训练AlphaGo时，加入了大量的人工智慧和人为规则，这些都是被人忽略的。我们过大强调AI的作用，更现实的还是要引入专家的智能、人的智慧，在数据科学和数据工程不断完善的情况下，提高AI的水平。

虽然AI应用能使一些任务变得自动化，但人类判断全部交由算法负责几乎不可能发生。更现实的方法是，使用数据科学和工程不断完善并提升人类的判断质量。当数据十分充足，依靠统计学的方法进行决策是恰当且合理的。当没有数据或拥有的数据十分有限时，采用群体智慧和其他心理学方法能够更好地进行决策。“智能”数据应用将把日程工作自动化，从而空出更多时间让人类专家专注于需要他们专业判断的工作，以及从事社会认知和共情等非认识能力的行动。比如：保险公司可以使用深度学习系统，将估算受损汽车的成本修理费用变得自动化。但在可以预见的未来，人类仍将是“决策过程中的一部分”。

数据为本，AI为核心，人为关键

这个时代叫做智能数据时代

智能数据，不同于传统的数据，就是添加了人工智能和人的智慧的数据，这个名词的出现，揭示了数据、人和机器三者之间的有机联系。这种有机联系赋予数据更多价值，赋予数据心智。现阶段数据内容包含的信息量越来越大、维度越来越多，从图像、声音等富媒体数据，逐渐过渡到人的动作、姿态、行为轨迹，再加上地理位置、天气、社会群体行为等，按照以往处理数据的思路已经难以适应“数据”本身发展的速度。一个融合人类智慧、人工智能和海量非结构化数据的智能数据时代已经来临。因此，“发展多年的‘大数据’即将进入‘下半场’”。

这个时代最重要的三个要素是：数据、AI，人的智慧。做个比喻，数据相当人的血液，人工智能相当于人的心脏，心脏需要血液，同时把血液输送给全身，如此往复循环。人的智慧是什么？大脑是不可替代的。所有这一切构成了智能时代的三个要素。

数据时代的颠覆和挑战

未来，数据行业本身将会面临进一步的洗牌，能够更好地应用异构的、情境化的数据，能够开发更加智能的算法，能够开源撬动生态价值流动的企业会获取更大的竞争优势，也就是说，能够驾驭智能数据的企业得天下。这样，竞争优势会内生叠加，进一步帮助企业吸引更多的人才和技术；人才和技术持续集中，根据数据分布的特点，中小型企业将被迫向垂直数据应用领域转型，并稳定在垂直领域，但同时又不得不依托于大型生态的数据连接能力，最终呈现一种“一大多小”两极分化、“小依附大”的竞争态势。

对于其他行业来说，企业将面临四个方面的挑战。1）业务数据化：所有业务都以数据的形式进行流转。2）数据资产化：在很多企业，业务与运营没有形成闭环；数据没有资产化，只是先储存起来而已。智能数据时代，会倒过来，业务可能不赚钱，但数据将体现出商业价值。3）应用场景化：企业与用户的每一个交互点，都具有改变用户认知的功能，因此场景化将成为营销的核心。4）技术开源化。智能数据首先会颠覆那些比较依赖于快速决策的高频交易行业，比如高新技术企业、零售、广告……还有为这些行业提供决策支撑服务的专业企业、商、咨询服务商等。紧接着，传统行业的各个环节也会受到极大颠覆，出现新的销售渠道和获客手段，极大地更新行业平均效率。

智能数据时代的新商业范式：新贝叶斯定律

智能数据时代，数据离所有企业的商业价值都很近。在交流过程中，基本上客户只问一类问题：好像大数据这个系统投入很大，到底有没有价值，到底怎么产生商业价值，商业价值又体现在哪些方面？这类问题的终极答案会在这个时代得到揭示。一个新的商业范式诞生了，TalkingData称之为“新贝叶斯定律”。

贝叶斯定律是大数据时代重要的定律，无处不在，所有的机器学习算法、图像识别、语音识别，一切统计方程式后面都是这个定律在起作用，大数据满足了修正到最接近现实的基础条件――数据量的积累。在此基础上，与传统统计学不同的是，贝叶斯定律集合了人的智慧，在决策的过程中，我们能够不断修正，更快地做出正确的决策。比如说炮兵在瞄准目标时，先根据自己的经验试射，在首发不中的情况下，马上根据炮弹的落点修正，这样三到五次就可以命中目标了，这种瞄准的方法就是贝叶斯定律，强调的是首先靠人的智慧，来确定一种方案，做一个决定，后续不断地通过吸收数据来调整方案；数据量越大最后越能得到一个接近现实的结果。