01、大数据产生的背景与概念

今天分享的主题是大数据和人工智能方面的知识。技术层面的知识不详细讲解，我们主要讲解什么大数据的相关基本概念和基本应用，简单讲解一下涉及到的核心技术，最后总体概述一下人工智能领域的一些发展战略和国际和国家的整体形势。

首先分享大数据相关内容：大数据和人工智能是近期国际上最火的两个词，涉及各行各业。从大数据出现的背景来看，每隔十五年左右都会有一次比较大的变革，表现在：

第一次浪潮在80年左右，PC机盛行时期。PC机阶段每个人都用计算机来信息处理，苹果、微软、联想、戴尔、惠普、IBM都是典型的代表;

第二次浪潮是在互联网出现以后，在95年前后的时期。每个计算机即可以处理个人的信息，而且把计算机链接起来进行相互沟通和交流形成互联网，使得计算机不仅能够处理信息，而且还能通过互联网进行信息的共享。代表性的企业如雅虎、谷歌、百度、腾讯等;

第三次浪潮是在互联网出现后到现在，这个阶段的典型特征是数据量急剧增加，对计算能力以及数据的深度挖掘分析需求日益迫切，代表性的企业有谷歌、百度、腾讯、阿里等，他们都从传统的互联网企业转型成大数据和人工智能企业。

02、大数据管理与分析主要技术

那么数据的产生和管理经历什么样的发展呢?可分为如下三个阶段：

第一阶段是企业数据产生之后，数据通过人工输入的方式输入到数据库里面，进行统计查询分析;

第二阶段是web 2.0阶段，亦称之为自媒体阶段，以微信、微博等社交媒体为代表。用户自身即是信息的生产者，也是信息的分享者，信息量非常大;

第三个阶段属于物联网阶段。这个阶段中会有大量的传感器自动采集数据，把这些数据通过设备与设备、设备与人相连，形成一个互联网系统。例如城市监控系统自动产生的数据等。这个阶段机器自动采集和分享数据，数据量会进一步剧增。

其实，不管是web 2.0阶段，还是马上来到物联网阶段，我们已经进入了一个数据的爆发期。这么多海量的数据如何存储呢?

从存储的角度来说，虽然数据的变化两年翻一倍，但从硬件发展的角度来说也遵循这样的规律。随着存储技术的发展存储介质也越来越便宜，存储的容量越来越大，虽然数据的暴增，但存储的容量和价格也降低的非常快，能够适应当前数据海量增长的需求。

03、大数据技术在各领域的应用

大数据已经在各个领域发挥了显著的作用。比如互联网领域的推荐系统，城市管理方面的智能交通系统、环保监测系统等。另外，金融、电信、餐饮、政府、安全等领域都积累了非常大的数据，这些数据已经为企业的日常管理和决策发挥了非常大的作用。

国际上对大数据也非常重视，美国奥巴马时期把大数据认为是一个国家未来发展的石油，把它当做一个国家的核心资产来看待，国家投入了很大的经费来支持大数据的研究;我们国家也把大数据作为我们重要的国家资产来盘活、应用，并且作为国民经济的一个重要产业来发挥它的作用。近年来，国家对大数据项目的支持力度非常大，已经把人工智能上升为国家的一个战略。

什么是大数据?大数据的定义很多，但有一个基本、大家还相对来说比较公认的一个说法，指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。这种说法还比较笼统，还有大家公认的4V的说法，它满足四个特征：

第一个特征是量大，数据量要足够大;

第二个特征是形式很多，不单单是我们传统关系数据库里面的数据;

第三个特征是实时性，就是要求数据到来之后，能够实时在线进行分析处理;

最后一个特征是价值，并不能简单地理解为它是有价值的，因为现在的数据量非常的大，但在数据中蕴藏有价值的东西，相对来说比较少，需要细加甄别。

从大数据的价值来说，它能发挥怎样的作用?

第一，最重要的作用是引起了整个社会对数据的重视。近年来，企业里从领导到员工，对数据在企业的发展中作用都提上了一个很高的高度，这就是思维模式的一个变革。

第二，以前由于信息系统不发达，存储的数据是对历史比较片面的记录和展现。现在在大数据时代，信息采集的手段越来越多，能够把日常的行为信息都保存下来，相当于记录了一个人、一个组织、一个社会的历史行为。我们说要学习历史，学习历史的目的是为对将来社会、组织和个人的发展提供指导。如果说数据已经把社会、企业和个人的行为数据客观、全面的记录了下来，我们就可以做通过大数据建模的方式把它给抽象出来，可以为企业、个人、乃至社会的运转提供支撑。大数据最重要的功能就是做预测，它凭什么能够预测?就是因为他能够从大数据中把蕴含的模式以模型的方式抽象出来，为将来的社会、企业、个人或者是各种需求来提供预测，提供帮助，这就是大数据最本质的东西。

说到大数据，我们再探讨一下云计算。

云计算的核心技术包括：

第一是虚拟化;

第二是分布式计算;

第三是分布式存储;

第四是多租户。

云计算包含公有云、混合云、私有云，公有云是每个用户都可以来申请，比如说谷歌、百度、腾讯等企业的云系统;

混合云就是说既有私有云，也有对公服务的;

私有云就是指我们的数据只有自己的企业用户进行分享，外部用户限制使用。

总的来说，云计算的主要目的是通过对硬件系统复用或者虚拟化的方式来提高数据的处理能力，这是云计算的一个基本得出发点。

最后一个概念是物联网。企业里面有很多物联网的形态存在，比如ID、二维码、摄像头、音频终端等，主要这些具有感知能力的智能终端，能够自动的采集数据，并把采集到的数据进行传输，进行分享，进而进行上层的处理。物联网在现实生活中的应用还是非常多的， 比如智能交通的感知器、城市里的摄像头、微博、雷达等。

云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系，可以概括为：

(1)从大数据与云计算的关系来说，云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供了用武之地;

(2)从云计算与物联网的角度来说，云计算为物联网提供了海量的数据存储能力，而物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间;

(3)从大数据与物联网的角度来看，物联网是大数据的重要来源，而大数据技术为物联网数据分析提供了支撑。

作为企业来说，应该有两点认识：

第一，企业数据就是企业的资产：企业有很多现有的信息化系统，每天在产生很多数据。这些数据要想办法合理的把它组织和管理起来，要挖掘这些数据当中蕴含的价值，要发挥这些数据的价值;

第二，开辟新的数据源：在一些业务领域建造一些新的数据源，这些采集的数据一方面支撑日常业务运营，同时也积累更多的企业运营数据。这些企业数据涵盖各个方面和流程，数据越丰富，越能反映企业运转的轨迹，记录企业运营发展的规律。可以通过大数据分析的手段，探查企业运转的流程，看是不是最优的运行方式;也可以挖掘企业运转的模式，为将来企业的进一步发展和有效的运转提供决策支持。

所以，第一个点告诉我们要树立数据即资产的认识，想办法盘活现有数据;第二点强调开辟更多的数据采集渠道和来源，尽可能的挖掘、发挥大数据蕴含的商业价值，为企业发展所用。

04、新一代国家人工智能发展规划

新一代人工智能，是国家刚刚发布的《新一代人工智能白皮书(2017)》。对物流企业来说，掌握国家的人工智能发展趋势，也是非常必要的。

人工智能的发展，经历了三次浪潮：

第一次浪潮最早在50年代到60年代中间，人工智能刚刚兴起，但由于当时的技术不足以支持人工智能的发展与实际应用，后来停滞不前进入了低谷;

80年代以后，人工智能又热起来，这一次热的原因是技术得到了解决，在这个阶段大家耳熟能详的一些技术，如BP神经网络等;

第三次浪潮出现很多新的技术，如深度学习等。在这一时期，技术得到了一个很大的发展，很多企业把这种技术投入应用，解决一些社会的实际问题，产生了显著的经济价值。

总的来说，这次浪潮要比前两次的生命周期要长一些。为什么人工智能的第三次浪潮不像前两次很快就过去了?主要得益于三方面的驱动因素：

第一方面的驱动因素是大数据，现在数据采集的手段积累了大量的数据，这种数据为人工智能的发展提供了一个很好的基础;

第二个方面的驱动因素是计算平台运算能力的不断提升，促进了人工智能的落地;

第三个方面的驱动因素是应用场景的不断扩充。总的来说，国际人工智能产业预计仍然保持一个爆发式的增长，我国人工智能对全球人工智能产业发展起到一个重要的推动作用。我们的企业要抓住大数据与人工智能的机遇。