導語：如何才能寫好一篇智能時代的到來，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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Gartner的研究表明，伴隨復雜信息的產生和數據的快速增長，企業中用于復雜數據管理的存儲設備開銷，將占到IT總投資的20%以上，而存儲的管理也成為了企業面臨的首要問題，智能化存儲的呼聲越來越高，同時新的智能方案也不斷被推出，以適應日益增長的數據復雜性。

圖1 分級存儲管理示意圖

分級存儲管理

分級存儲管理（Hierarchical Storage Management，HSM）起源于1978年，首先使用于IBM的大型機系統。是一種將離線存儲與在線存儲融合起來的技術。它將磁盤中常用的數據按指定的策略自動遷移到磁帶庫等二級大容量存儲設備上。當需要使用這些數據時，分級存儲系統會自動將這些數據從下一級存儲設備調回到上一級磁盤上。

例如，當磁盤空間達到某個百分比（如90%），則將最不經常使用的數據遷移到磁帶庫中，使磁盤空間保持某個百分比（如70%）的空余空間，以便于存儲新的數據;或者當文件在預定時間段內沒有被訪問，則將其遷移到磁帶庫中，節省磁盤空間用于存儲新數據。在這種情況下，應用程序和用戶并不知道數據存儲的具置，依然認為數據文件存儲在磁盤中，他們可以正常查閱文件屬性列表。當他們調用數據文件本身時，系統將自動把數據文件從磁帶庫中調回到磁盤中，供應用系統和用戶使用。

分級存儲按照存儲形式可分為三種:在線存儲、離線存儲和近線存儲。在線存儲（OnStore），又稱工作級的存儲，存儲設備和所存儲的數據時刻保持“在線”狀態，是可隨意讀取的，可滿足計算平臺對數據訪問的速度要求。如我們PC機中常用的磁盤基本上都是采用這種存儲形式的。一般在線存儲設備為磁盤和磁盤陣列等磁盤設備，價格相對昂貴，但性能最好。

離線存儲（NearStore），主要是用于對在線存儲的數據進行備份，以防范可能發生的數據災難，因此又稱備份級的存儲。離線海量存儲的典型產品就是磁帶或磁帶庫，價格相對低廉。離線存儲介質上的數據在讀寫時是順序進行的。當需要讀取數據時，需要把帶子卷到頭，再進行定位。當需要對已寫入的數據進行修改時，所有的數據都需要全部進行改寫。因此，離線海量存儲的訪問是慢速度、低效率的。

近線存儲（OffStore），就是指將那些并不是經常用到，或者說數據的訪問量并不大的數據存放在性能較低的存儲設備上。對這些的設備要求是尋址迅速、傳輸率高。因此，近線存儲對性能要求相對來說并不高，但由于不常用的數據要占總數據量的大多數，這也就意味著近線存儲設備首先要保證的是容量。

信息生命周期管理

信息生命周期管理（Information Life-cycle Management，ILM）是在分級存儲管理基礎上的新發展。對企業用戶而言是一種信息技術戰略、是一種理念，而不僅僅是一個產品或方案。信息化建設中最關鍵的是數據，數據代表著信息，它可以構成企業的核心競爭力。信息從產生的那一刻起就自然地進入到了一個循環，經過收集、復制、訪問、遷移、退出等多個步驟，最終完成一個生命周期，而這個過程必然需要良好管理的配合，如果不能進行很好地規劃，結果就會是，要么是浪費了過多的資源;要么是資源不足降低了工作效率。通過信息生命周期的管理，數據信息在它的整個生命過程中被合理的規劃存儲和遷移，從而達到讓信息在其整個生命周期中實現最大價值的目標。

實施ILM戰略共可以分為四個階段:第一階段是建立基礎結構分類或服務級別，并努力讓信息存儲在適當的存儲層。這一階段允許利用分層基礎結構的價值，盡管是手動進行的，但它為任何基于策略的信息管理奠定了基礎。第二階段要完成詳細的應用程序和數據分類，以及到業務策略的鏈接。可以使用工具為一個或多個應用程序自動執行制定的策略，實現存儲資源的更好的管理和最佳分配。大量消耗 IT 資源的應用程序，或者能夠利用信息生命周期管理快速實現 ROI 的應用程序，是本階段的理想目標。第三階段為已確立的策略增加自動化功能，將信息生命周期管理的范圍擴展到更廣大的一組企業級應用程序，并進一步優化基礎結構。這一階段允許盡可能多地利用通用組件和方法，從而可以進一步減少操作和基礎結構成本。 第四階段，數據的有效保管和檢索，利用先進的數據檢索和分析工具對不同類型的數據進行數據處理，滿足政府法規要求和提高數據的利用效率。

存儲虛擬化

圖2 信息生命周期管理方案覆蓋四階段

虛擬化是通過將一個（或多個）目標服務或功能與其他附加功能集成，統一提供有用的全面功能服務。典型的虛擬化包括如下一些情況:屏蔽系統的復雜性、增加或集成新的功能、仿真、整合或分解現有的服務功能等。虛擬化是作用在一個或多個實體上的，而這些實體是用來提供資源或服務的。

存儲虛擬化將各種結構不同、位置分散的物理存儲設備抽象為統一的、更加靈活的、易于管理的虛擬（邏輯）對象。存儲虛擬化技術實現對網絡資源和本地資源的集中和統一管理，利用適當的硬件和軟件，可以使網絡存儲資源看上去就像本地資源一樣。此外，存儲虛擬化簡化了存儲空間分配，提高了存儲空間的利用率，便于存儲空間的擴展。

存儲虛擬化技術為存儲管理提供了大量的解決方案，派生出一大批相關產品。從長遠來看，存儲虛擬化不會再被看做是一個專門的技術，而是一個支撐存儲服務和管理的平臺，不同層次的存儲虛擬化將有助于管理工具完成管理工作。

從虛擬位置來看，存儲虛擬化分為對稱和不對稱兩種。對稱的虛擬化引擎位于存儲系統的數據通道，每個數據訪問必須經過該設備。不對稱的虛擬化引擎在物理上并不位于主機和存儲系統的數據通道中間，而是通過其他網絡連接方式與主機系統通信。在這種情況下，需要在每個主機服務器上都安裝客戶端軟件，或者利用特殊的主機適配卡驅動，如此一來，這些客戶端軟件就能接收從虛擬化引擎傳來的邏輯卷結構和屬性信息，以及邏輯卷和物理塊之間的地址映射，以便在SAN上實現尋址。

從虛擬層次看，存儲虛擬化可分為服務器層、網絡層和設備層三種。在服務器層，虛擬化可以通過駐留在服務器上的軟件實現，通過該軟件，使服務器在訪問虛擬磁盤時，就好像是與某個類型的設備進行通信。基于服務器的虛擬化可以在SAN和其他存儲網絡環境中采用，它提供了有限的硬件和軟件組件的互操作性。存儲虛擬化最引人注目的領域就是網絡層。智能SAN交換機和存儲虛擬化管理軟件將整個存儲體系虛擬化，這是未來用戶數據中心（User Data Center，UDC）的重要組成部分。UDC的使用使人們使用信息就像現在使用水和電一樣方便，它將實現全部資源的虛擬化，包括服務器的虛擬化和應用的虛擬化。

多層智能交換機可提供多協議支持、智能化網絡存儲服務和統一存儲管理等多層智能特性。它采用了VSAN（虛擬SAN）技術、基于硬件的智能幀處理訪問控制列表、轉發擁塞控制和交換架構服務質量（QoS）等高級流量管理特性，為基于網絡的虛擬化等智能存儲服務提供了一個開放平臺。

虛擬化軟件的進一步發展是實現異構網絡環境中基于智能交換機的存儲虛擬化。用戶可從統一的管理界面進行存儲虛擬化和細粒度存儲的設置與分配，同時提高異構服務器和存儲環境中數據的可訪問性，提供實現多層智能存儲局域網所需的智能和高級功能，包括在線文件遷移、存儲動態分配、動態多路徑、快照備份等。

存儲系統的虛擬化是在存儲陣列控制器中實現的，存儲陣列控制器與管理軟件相互配合，具有創建虛擬磁盤、快照和克隆的功能。在存儲虛擬化的過程中，使用SAN管理軟件和Web瀏覽器集中管理存儲資源。

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不論是出于有意或者是無意，可以說當前的智能產品幾乎都不具備真正意義上的智能體驗，尤其是智能穿戴設備中的智能家居類產品與可穿戴設備類產品，距離我們所設想的場景還有比較大的差距。但從互聯網的整個發展趨勢來看，萬物智能化又是一個必然要到來的趨勢，我們在經歷了PC互聯網之后，今天進入了更為便捷的移動互聯網時代，下一步必然要進入物聯網時代，也就是一個萬物智能化、萬物互聯、萬物互通的時代。因此，布局智能產業是一種必然的趨勢行為，但從目前的實際情況來看，經歷了三年的發展時間，智能硬件產業在產業關鍵技術上的進展與突破滯后于市場的期待。

一些商家為了向用戶突出“智能”的價值，在營銷的過程中刻意放大了智能的特性。不論是成熟的技術還是嘗試性的技術，不論是生活中常用的功能還是并沒有實際需求的功能，都在尋找以一種能夠吸引消費者眼球的表現方式來達到營銷的目的。這種行為從短期來看能夠在一定程度上促進銷售，但從長遠的產業發展角度來看，其實對用戶是一種傷害。那么，面對當前智能產業的困境，我們的機會在哪里？

一是產業鏈。由于產業鏈技術的不完善，一方面限制了智能產業的發展，另一方面則蘊藏著巨大的商機。不論是芯片、傳感器、電池、通信、顯示技術，還是云平臺、大數據等產業鏈的任何一個環節，都有著巨大的投資價值。隨著物聯網時代的到來，物聯網將會帶動整個智能硬件終端產業呈現爆發式增長，而所有的這些智能硬件終端產品都離不開產業鏈技術的支持。

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【關鍵詞】智能 社會 形態

目前的信息智能化技術對人類社會影響越來越大，我們如何深刻認識和有效把握，是適應社會發展的關鍵，也是我們每個人需要思考的問題。下面主要從智能時代到來的確定性認識、主要技術支撐及未來發展等幾個方面，進行初淺的探討研究。

一、社會發展正朝智能型方向方向躍遷

首先，對信息價值利用不同，對社會的影響不一樣。當進入20世紀50年代末，計算機的出現和逐步普及，把信息對整個社會的影響逐步提高到一種絕對重要的地位。信息量、信息傳播的速度、信息處理的速度以及應用信息的程度等都以幾何級數的方式在增長，人類進入了信息時代。信息化使社會的產業結構發生了根本性改變。但與智能時代相比，總體來說，信息時代的發展主要體現在信息的積累上，信息價值的利用是直接的、局部的，只是智能時展所必需的信息與技術的原始積累。

其次，信息時代的關鍵技術是智能時展的基礎和前提。如，在信息時代，以電子和光子作為信息載體的技術快速發展，集成電路的發展遵從摩爾定律，集成電路的芯片的集成度每18個月翻一番，集成電路刻線寬度更小，信息傳遞速度更快，消耗功率更小，為智能化處理所需的高效信息匯聚與分發提供了有利條件；信息時代的信息大膨脹為智能化時代的到來做了一個很好的信息匯聚平臺。如世界各國2000年一天的貿易額、科研課題量和電話的通信量分別相當1949年一年的量。

第三，兩種不同時代對人類環境影響效果截然不同。信息時代的發展過程帶來了環境的變化是：一是使我們時間壓力增大，強化時間管理，要求我們的組織、業務、管理等采用新的模式；二是更強調資金成本，追求效益的最大化；三是為適應信息化社會，要求人們學習速度加快。然而，智能時代的智能化使物通過網上的各種設備具有智能化功能，使人們從繁重的體能中解脫出來，使人們的智慧效能得到最大的發揮。

二、智能社會發展的主流技術

智能時代是從信息時展而來，除信息時代中的信息傳輸與處理技術得到更好更快發展外，更重要的是體現在對信息數據的大范圍、更高效處理上，主要技術有物聯網技術、大數據技術和云計算技術等。

（一）物聯網技術是智能時代科技發展的物理基礎。物聯網使物品和信息服務功能都發生了質的飛躍。它高效處理信息感知和網絡互聯，是達成信息有序匯聚與分發的實體平臺。物聯網的功能給使用者帶來較高的效率、便利和安全，由此形成基于物聯網的新興產業。對于各種感知網絡比比皆是，主要體現在信息的采集和匯聚，但這里只列舉一個有關從網絡信息分發到使用終端的例子，如3D打印技術，它就是在物聯網上得到更好的運用，只要遠方傳過技術圖，就可及時進行制造打印輸出，得到最終的產品。物聯網可以說構成了如人體一樣的，從信息感知到分析，到事件處理的實體網絡平臺，是智能時代科技發展的物理基礎。

（二）大數據技術是智能時代科技發展的信息支撐。信息時代的發展為智能時代打下良好的物質和信息基礎，各種大量數據的并存和相互嵌套與堆積，使數據分析難度加大，大數據技術可以有效挖掘海量數據中的“寶藏”。隨之產生的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等技術成為大數據技術發展的各個方向。大數據技術可實現遠超人們所能感覺到的、具體的、直觀的結論，并可從表面上無關的數據中挖掘出關聯的、有價值的信息，能直接從海量數據中實時找出各種隱藏的規律及其運用的價值。可以說，當今世界，誰能駕馭好大數據技術，誰就能取得時展的主動權。

（三）云計算技術是智能時代智能實時轉換的可靠保證。云計算技術主要解決智能時代運算能力的問題，就如一臺好的計算機要有高配置的CPU一樣。但目前的計算機技術，很難用一臺計算機解決海量數據的處理問題，這就要通過挖掘網絡資源，進行網上協同運算，達到整體運算能力的提升。通過云計算技術，可有效保證在海量數據下人對實物作用能效發揮的實時性。

三、智能社會的發展憧憬

智能時代的發展，可有效讓人們超越現實的物質世界。在智能時代，只需通過人意識形態中的構想和軟件操作，就可實現與物聯網相聯的實體硬件設備具有一定的智能功能。可以說，這些設備的智能將成為人類智能的延伸。人們所處的智能社會將體現實體與虛擬的融合統一，具體會體現在各行各業的變革上。

（一）制造業的變革。3D打印技術會取代各種傳統的模具化的制造業。未來的生產將不再是大規模標準化生產的天下，只要有相關的創意構想設計、3D打印機以及配套的打印耗材，哪怕在家里也能夠自動實現整個打印流程，“生產”出自己想要的物品。

（二）生物領域的生理解密與運用。人們通過對生物演變的海量數據分析，從宏觀和微觀可解密生命中的一個個“奇跡”，實現意識與物質的高度統一詮釋。人們通過智能思考，運用這些生命原理進行再造或創造將實現世界物種的更多元化的同時，可更好地實現生物的智能性控制。

（三）實體經濟與虛擬經濟的融合協調發展。目前的實體經濟與虛擬經濟的發展迅速，但做好它們的協調發展一直是人們追求的目標。隨著智能時代的發展，人們通過大數據的準確分析，可實現對社會實體經濟的精準把握，對虛擬經濟的調節作用將發揮得更好。

（四）軍事領域的運籌帷幄。智能時代的發展將使軍事上的較量變成對數據信息控制權的爭奪。軍事戰爭將通過相關平臺進行智慧、能力的較量，得出勝負，無需刀槍相見，拼得你死我活。

總之，隨著智能時代的發展，人類的智能作用將發揮到極致，硬件與軟件、現實與虛擬會得到高效協同發展，一草一木都將被智能化，整個地球都將會成為一個智能地球。

四、結束語

我們通過對社會發展現狀和方向的分析，有利于各項細化領域方向的有效把握，使人類有限的人才和物力資源得到更有效發揮。

參考文獻：

[1]周洪波. 傳感網與物聯網[M] .電子工業出版. 2012.6

[2] 楊剛. 沈沛意.鄭春細 . .物聯網理論與技術[M] .科學出版社. 2010.4

[3] 張福生. 物聯網開啟全新生活的智能時代[M] .山西人民出版社. 2010.4

[4] 戴汝為. 智能系統的綜合集成[M] . 浙江接掌技術出版社. 1995.12

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中國車廠必須加快整合淘汰，才能占有一席之地。百度、騰訊等中國互聯網公司必須加入智能汽車平臺的研發，開發適用于中國路況和國人駕駛習慣的軟件，不再重蹈智能手機平臺被蘋果、安卓主導的覆轍。

 

2016年3月7日，寶馬啟動新百年慶典;接著，人工智能的標志之作AlphaGo連續戰勝韓國圍棋巨星，谷歌、蘋果等巨頭強調研發無人駕駛。這一切都在反復拷問一個大問題： 無人駕駛時代來了嗎?有著超過百年歷史的汽車行業是否在醞釀著一場新的革命?我長期關注汽車產品和汽車產業，對此有些想法，愿與大家分享。

 

無人駕駛離我們還很遙遠

 

為什么這么說呢?首先，我們必須理解的是，本質上講，無人駕駛和利用人工智能創造圍棋和國際象棋“高手”完全不同。無人駕駛的本質是人工智能與人在馬路上博弈，盡管博弈的目標并不是“勝利”，而是避免交通事故。圍棋和國際象棋的規則比起交通規則簡單得多—交通規則雖然只有區區幾十頁紙，但在馬路上，大家并不是完全按照這個規則來駕駛車輛，現實中的交通規則非常復雜。

 

舉例說來，我們經常看到不遵守交通法則、無理強行加塞插道的汽車。按理說，受害的一方完全可以把車撞過去，而不用負任何法律責任，但是，由于事故處理成本極高，很少有人這么做，所以有人強行加塞時，絕大多數人往往只是無奈地避讓。

 

而且，馬路狀況千變萬化，比起圍棋上的博弈要復雜得多，例如在小胡同里迎面錯車，到底誰讓誰，在這種情況下，一個正常的駕駛員往往可以有快速的、基本準確的判斷，而且好的和壞的駕駛員在這個基本判斷上差別不會太大。但是對于機器來說，對這種情況進行靈活、自然的應對，卻絕非易事。

 

我可以想象，若干年后，也許馬路上會出現無人駕駛汽車，但這些汽車在很長時間內是不受主人歡迎的，很多人會覺得這種汽車“傻”，人工駕駛的汽車會在博弈中勝出。這里面有法律的問題，無人駕駛汽車的主人必須非常小心地避免可能出現的交通事故，尤其是在中國的道路環境下，有人駕駛的汽車一定會想方設法、斗智斗勇，最后逼得無人駕駛汽車過分謹慎，只能一路小心爬行，使得主人家非常惱火。

 

智能駕駛的時代已經到來

 

智能駕駛與無人駕駛是不同概念，智能駕駛更為寬泛。它指的是機器幫助人進行駕駛，以及在特殊情況下完全取代人駕駛的技術。

 

智能駕駛的時代已經來到。比如說，現在很多車有自動剎車裝置，其技術原理非常簡單，就是在汽車前部裝上雷達和紅外線探頭，當探知前方有異物或者行人時，會自動幫助駕駛員剎車。另一種技術與此非常類似，即在路況穩定的高速公路上實現自適應性巡航，也就是與前車保持一定距離，前車加速時本車也加速，前車減速時本車也減速。這種智能駕駛可以在極大程度上減少交通事故，從而減少保險公司損失。

 

我相信，智能駕駛技術將很快普及，其中的一個機制就是保險公司的保費會隨著智能駕駛的到來而下降，這會使得車廠和購車者有動力生產和購買應用智能駕駛技術的汽車。據說在美國，智能剎車技術將成為政府規定的未來汽車的基本配置。

 

智能駕駛不僅能夠輔助汽車的行進，更重要的是幫助停車。奧迪和寶馬都已經推出了能自動停車入位的車型。寶馬新7系可以完全實現人車分離后的自動停車，這不僅降低了對駕駛員停車技術的要求，還能夠在很小的停車空間中泊車，因為它不用考慮停車后開車門的空間。奧迪也已經展示了一項概念性技術，就是在到達商場、酒店或者家里后，汽車會像小狗一樣自己找到車位，等車主出來的時候又會自己開到車主身邊，這就大大減少了尋找車位的時間。

 

在促進智能駕駛技術普及的速度上，還有一個因素值得考慮，那就是智能駕駛并不取代汽車駕駛人員的靈活性和樂趣。在很多情況下，駕駛員仍然可以享受駕駛的樂趣，同時也能夠根據自己的判斷在最復雜的情況下主動出擊，而不是依賴機器或人工智能。我堅信，未來5年推出的新車絕大部分都會裝備智能駕駛功能。

 

智能駕駛將顛覆汽車行業，軟件、硬件兩大陣營誰來主導

 

既然智能駕駛時代已經到來，那么汽車行業會不會有顛覆性的變革呢?我認為會有。

 

首先，智能駕駛時代更加促進了通用技術的研發。

 

什么是通用技術?舉例而言，司機都有這樣的經驗，再貴再好的原車廠提供的內置導航都不如百度地圖或者高德地圖這樣的手機導航好用。其道理很簡單，就是百度和高德可以隨時更新地圖，非常容易進行搜索，且隨著路況變化隨時提供最優的駕駛路線。而車載導航往往地圖陳舊，輸入復雜不便，很難隨時更新路況。

 

為什么會出現這樣的局面?百度導航和高德導航的用戶是以千萬或以億來計算的。為了保住這些用戶，百度和高德必須不斷研發，其研發投入與消費者的人數相比微不足道。相反，即便是豐田、大眾這樣的大型汽車制造商，其累計的導航用戶也不會超過1000萬，不值得大規模持續投入研發，也非常難更新地圖和界面。

 

這個例子告訴我們，未來的汽車行業一定會出現兩大陣營。一大陣營是專門從事智能駕駛以及人車交互界面的公司。這類公司最有可能從蘋果、谷歌等互聯網企業中產生，它們專注于設計智能駕駛的通用軟件以及人車互動、車與車之間通訊的標準程序與制式。最有意思的是，這些公司最后很可能整合成一到兩家。這一兩家公司都會有自己的平臺，就像今天的蘋果和安卓兩大陣營一樣。這種平臺讓車與車之間互相溝通，手機與車、人與車之間互相溝通。誰控制了這個平臺，在很大程度上就控制了用戶，也控制了車廠。

 

另一大陣營就是生產與地面接觸的、與消費者直接有物理接觸的機動車的傳統車廠。它們的優勢在于研究發動機、電池、傳動系統、控制系統以及跟其他汽車相關的物理的舒適系統。這類車廠，今后的數量最有可能也會逐步地下降，因為它們之間有很多通用技術，從而導致競爭加劇。事實上，現在自動剎車和自動巡航系統的零部件已經大量地由博世公司所生產。生產硬件的車廠在未來必須更加專注，更加專業。為了更加專注、專業，車廠規模應更大，技術通用性應加強。

 

未來，這兩大陣營都會存在，關鍵在于誰主導誰：是生產軟件的谷歌蘋果主導生產硬件的寶馬奔馳呢，還是反過來，寶馬奔馳來主導谷歌蘋果?或者說，兩者是一種比較平行、對等的關系?

 

我傾向于認為，未來，或者是谷歌蘋果等主導寶馬奔馳，或者是一個比較對等的關系。因為谷歌、蘋果等規模巨大，財力雄厚，打得起持久戰，砸得起大量的金融資源。如果寶馬、奔馳以及中國一些車廠不能迅速整合的話，將被這些軟件公司一一攻破。未來汽車市場的利益分割將更多地流向軟件公司，有點像今天硬件生產市場上博世一統天下、一家獨大的格局。不過目前來看，答案還不清晰，再過5年，我們也許能看得更加清楚。關鍵在于，生產硬件的車廠能在多大程度上加速整合。

 

最后必須問的一個問題是，對于中國車廠，智能駕駛時代的前途在哪里?我的觀點是，中國車廠必須加快淘汰落后產能、加快整合，這樣才能夠在未來更加激烈、更加平臺化、更加大規模的競爭中占有一席之地。

 

同時，我也特別呼吁，中國的百度、騰訊等互聯網公司，必須加入智能汽車平臺的研發，必須根據中國的路況和中國人的駕駛習慣，研發智能駕駛的各種軟件。否則，在智能汽車軟件這個巨大的行業，中國又將落后于發達國家—就像智能手機市場一樣，蘋果、安卓這兩大美國公司開發的平臺主導了世界。中國不應該重蹈這一覆轍。

 

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同國內其他城市相比，深圳IC產業發展迅猛，現已成為國內IC產品的集散中心、設計中心和應用中心。去年有統計數據顯示，深圳IC設計產業超過135億元，躋身全國前三，年平均增幅約在48%左右。

值此契機，第十八屆國際集成電路研討會暨展覽會（簡稱IIC-China）近日在深圳會展中心舉辦。會議期間，來自業界資深專家、精英企業年度聚首，就智能手機及平板電腦、智能家居、安全監控等科技領域的熱門話題，發表主題演講，并做技術與業務展示、交流。

IIC-China研討會每年舉辦一屆，本屆的主題為“智能科技智能世界”，圍繞智能手機及平板電腦、智能家居、安全監控等領域打造了一系列內容豐富的主題論壇。

在展館2號會議室舉行的“安全監控與智能家居論壇”上，圍繞“可監控的智能家居，打造安全生活”主題，MStar（晨星半導體）中國區銷售總監汪宗標，以及深圳市安防協會副會長兼CPS中安網總經理楊鵬，分別就自己所關注領域的重點內容發表了精彩的主題演講，吸引了眾多聽眾。這無疑表明了業界對于智能家居以及安全監控的關注和重視，也是智慧城市建設的市場反應在逐漸顯現出偏重和傾斜的一個真實寫照。智能家居和安全監控產業的前景可謂一片大好。

今天，隨著智慧城市建設以及智能產品的不斷發展和普及，智能家庭也在從一個概念變成現實。在家庭中，智能產品之間不應該是孤立的，而是互動和分享的。作為家庭的娛樂終端，智能電視、手機、平板、PC等多屏之間跨平臺、跨系統的互動越來越靈活，越來越豐富，從“端到端”到“云到端”，多屏互動的時代似乎已經要到來了。

MStar汪宗標總監主要負責MStar中國區TV業務的銷售，并協助承擔MStar跨部門技術交流與合作。在其以“多屏互動的智能家庭時代何時到來”為主題的演講中，他闡述了多屏互動的實現與發展，并分享了MStar技術整合的成果。

作為TV、PC、平板電腦和智能手機四大終端的主流芯片平臺，Mstar深諳智能電視、智能手機等關鍵市場在當下與未來的需求，并以領先的技術研發實力和完整的產品線支持，積極推進多屏互動的發展，不斷為客戶帶來全面的、高效節能的解決方案，推動支持更多新奇互動和應用，提升終端用戶體驗。

另外，深圳市安防協會副會長兼CPS中安網總經理楊鵬就“家庭安全監控將如何發展”的論題，發表了自己的觀點。

目前，我國民用安防市場僅占安防市場總產值的6%，而美國作為國際領先的安防市場，民用市場產值占總產值的50%以上，世界平均水平也在10%左右。我國人均安防產品的支出更是遠落后于歐美和日本等發達國家，是英國的1/9、美國的1/7，與周邊國家包括韓國相比，也存在很大的差距，只有韓國的1/5。可見，未來我國安防產品民用市場發展空間很大。

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日本是世界上最重要的制造大國之一，在信息通訊領域也具有很強的研發能力。人工智能時代，日本企業有哪些最新的動向？這些新動向，又將如何影響中國市場？ `

機器人向導能說多國語言

《t望東方周刊》記者在日本看到，自動駕駛、機器人走上生產線、對話型機器人等基本的人工智能應用，在日本基本已經進入試驗或使用的階段。

其中，機器人在生產線上的使用已經相當普遍。而對話型機器人已經能夠簡單回答一些問題。

在東京舉行的“日立社會創新論壇2016”上，日立公司研發的第三代對話型機器人EMIEW3的展位被擠得水泄不通。展位上，一位“剛剛來到”日本的金發碧眼的女士，想去購買一些特產，但不知道去哪里買。她向EMIEW提問后，后者用英語指引她去了附近的禮品店。

據介紹，EMIEW今后將被用在機場、火車站、大型公共設施等游客集中的地方，它將可以使用不同語言回答游客提出的問題。而且，如果出現了幾個人同時向一個EMIEW提問的情況，附近其他的EMIEW會趕過來幫忙，而且無需游客再次提問，新到的EMIEW可以直接回答問題。

EMIEW3之所以如此“聰明”，是因為它具有一個“遠程大腦”――將機器人信息技術平臺與基于“云”的智能處理系統和遠程操作系統相連接，就共同構成了這個“遠程大腦”，可以指揮和控制不同位置的多個機器人。

日立公司相關負責人表示，他們還在持續研發對話型機器人，讓其具有多語言、多功能、聯合提供服務的功能，未來還有可能將它引入中國。

把“制造”變成“智造”

作為以制造能力馳名世界的“百年老店”，日立在人工智能時代思考的更多問題是：如何把“制造”全面轉型為“智造”？

在“日立社會創新論壇2016”上，日立制作所執行役社長兼CEO東原敏昭告訴《t望東方周刊》，面對新的時代和挑戰，日立提出的概念是“協創”。

具體來說，就是基于日立的制造能力和技術，與客戶共同、個性化解決生產中遇到的問題。

“首先，日立會和客戶共同分析遇到的問題，這被我們稱為‘課題共有’，然后將問題‘可視化’，最后共同設計解決問題的商業模式，經過效果模擬后，進入實施。”東原敏昭說。

比如，作為全球頂尖的高鐵車輛和控制系統的提供商，日立為英國大型城際鐵路項目制造的Class 800系列已于2015年運抵倫敦，預計將于今年投入運營。這是英國鐵路史上也罕有的新列車制造、置換大單，且涵蓋了長達近30年的維保服務，日立在歐洲市場的業務也將同步展開。

為什么日立可以在眾多強大的競爭對手中勝出？日立軌道業務單元首席戰略官光富真哉告訴《t望東方周刊》：“具有提供綜合解決方案的能力，讓日立區別于其他同行廠家。”

更具體來說，日立不僅能夠提供車輛、信號設備等，還擁有充足的IT、物聯網技術，能夠將商務數據、機械數據和客流等重要相關大數據放入物聯網平臺，通過可視化、圖像識別等人工智能的方式，提出一整套更完備的解決方案與服務體系。

比如，通過日立影像識別技術，能夠隨時監控車站客流狀況，在擁擠人流到來之前，采取分流、增加列車數量等方式，避免發生踩踏事件等。同時，通過對車站客流大數據的分析，能夠知道客流年齡、消費喜好等關鍵信息，指導地鐵車站的商業規劃。

不再追求一枝獨秀

日立把這個誕生于物聯網時代的平臺命名為“Lumada”，它具有開放、適用性強、高信賴度等特點。最值得關注的，則是它的通用性，任何企業、社團、機構都可以使用。

面對已經到來的大數據和人工智能時代，北美提出了“工業互聯網”概念，歐洲在談“工業4.0”，中國提出“中國制造2025”，日本的愿景則是建成“讓人人充滿活力又舒適”的、“超級智能”的“5.0社會”。

放眼看去，具有較強制造業實力的日本企業很多，除了日立，還有東芝、三菱電機、松下、夏普、三菱重工等“群雄”。但讓日立真正獨樹一幟的，是它兼具強大制造能力和信息處理能力的綜合實力。

前些年，日立提出了制造業與信息技術的“融合”的“軟硬兼施”（能提供IT解決方案，同時更能提供相關設備，能夠為其進行總裝）的概念，并一直堅持在全球推進以此為基礎的社會創新事業。

篇7

從全球市場來看，除了蘋果（iphone4，iphone4s兩大明星機）以其獨特IOS操作系統和產品綜合優勢領跑全球的智能手機浪潮之外，其他的各大品牌，諸如：三星，HTC，摩托羅拉，中興和華為等等通信巨頭，在智能手機系統上無不以Andriod為標配。 相同的操作系統情況下，不可避免的給使用者帶來了同質化的選擇困惑。 而同質化的一個明顯作用，就是讓生產廠商不約而同地開始一場殘酷的價格戰，同時也是一場產品淘汰賽。

回到國產手機市場，作為產業上游的芯片供應商如高通，聯發科，展訊等，不斷推出更高速的智能芯片，以應對全球市場的需求。 這個速度，讓國內的各大方案公司和集成廠商們應接不暇，為了生存，只能跟進國際巨頭的腳步，加快產品的更迭和淘汰。最“杯具”的現狀就是，智能手機的配置和性能，越來越高，但是價格方面，卻一而再，再而三的下調。較之多年來習慣了價格戰的2G手機行情，更是有過之而無不及。

2012年年初時候，國內市場上，價格在1000元以下的智能手機，不過十余款。中興V880、聯想A60上鏡率頗高，其他千元內智能手機主要來自于TCL和華為。 就在短短的幾個月之后，一批來自深圳和上海的智能手機品牌迅速崛起，以三位數的終端零售價格，很快贏得了市場的關注。例如深圳的“THL”，上海的“青橙”等新面孔。 而最近有消息稱，深圳很快又有一批從2G向3G轉型的通信企業，即將推出零售價800元以內的3G智能手機。而且配置三要素上，基本達到了“4.0英吋屏幕，1Ghz的主頻，500萬像素的攝像頭”。這一批新品牌來勢洶洶，擺好了價格戰的陣勢，以應對即將到來的暑期學生市場。

這新一輪的價格廝殺，無疑將使今年的學生市場，徹底的演化為智能手機的普及之夏。1000元以下的國產智能手機，亦將成為國內手機市場競爭最白熱化的一個區間。

面對今年這種加速度的競爭和價格跳水，業內人士喜憂參半。更多的行業分析者認為，2012年國內手機市場，因為智能手機的普及和3G時代的到來，或許將呈現出劇烈的行業動蕩和通信業態的大規模變革。

首先，產業上游的通信企業群體，正在發生明顯的次序調整。

傳統的以自營工廠，廉價成本為優勢的2G通信企業，由于同質化，同價化嚴重，正在失去其價格優勢。而對于迅速到來的3G智能浪潮，明顯的準備不足，應接不暇。而與此同時，一些位于產業上游的方案設計公司，以及與之相關的高科技企業，由于對信息的敏感和對產業升級換代的前瞻性關注，使得他們搶在了大多數企業之前，就開始了產品的研發和結構性布局。

尤其是對于移動互聯網產業的樂觀性展望，帶動了很多互聯網企業開始參與到智能手機的開發和運作。以小米手機的成功為榜樣，短短半年的時間，阿里巴巴，騰訊，網易，百度等大牌互聯網企業，都開始聯手傳統手機企業，推出了嶄新概念的智能手機。 與那些傳統的2G通信產業集成商不同，這些新品牌，要資金有資金，要知名度有知名度。無論是綜合實力，還是品牌附加值，都不是問題。

互聯網企業的參與，方案設計公司的介入，都是沖著“智能手機和移動互聯網”的這個新而且看起來很大的蛋糕而來。國內的手機市場，發展和變動速度之快，超乎我們的想象。 一個新的時代的到來，必然地，從產業的最上游，展開了新的格局之爭。

其次，作為傳統的渠道分銷，各個環節成員，將面臨著轉型的抉擇。 傳統層面的分銷商，目前應該是感受最艱難的。他們的主要壓力，來自于“中華聯酷”等（中興，華為，聯想和酷派）大型企業對各大運營商的產品密集型投入。每個月多達幾百萬臺的免費送機活動，極大的刺激了終端顧客的換機行為。運營商的優惠政策，一直有增無減，導致了大批的終端需求被轉移至運營商渠道。 傳統的批發渠道，流失十分嚴重。

除了運營商優惠政策的影響。近年來興起的網絡直銷渠道對傳統渠道的分流，亦不可小覷。以之前魅族的營銷模式為榜樣，去年至今，很多新智能手機品牌，自誕生之日起就選擇了網絡渠道為自己的主要渠道，借助專業的電子商務團隊，網絡營銷和推廣的模式似乎百試不爽。尤其是智能手機，作為比較側重于年輕消費群體的電子消費品，網絡對他們的影響似乎略勝于終端賣場的促銷。 網購時代的帶來，已經讓很多產品從傳統的地面交易，轉換成為線上行為。 智能手機的選購，正在成為線上交易的熱門之一。

第三個層面，如上所述，由于運營商采取了話費補貼，優惠購機等強有力的政策推動，更直接導致了傳統手機零售業的被動局面，進而出現了嚴重的銷量下滑。 做為手機產業鏈的最終端環節，十幾年來，幾乎沒有什么因素可以撼動整個終端層面對本產業鏈的控制權。常言道，終端為王。 如今，這個“王者”的地位，似乎很難瀟灑依舊了。

不只是運營商方面的分流。加上前面提到的網絡直銷渠道的迅速擴張，各種形式的品牌“智能體驗店”的落地開花，也對固有的連鎖大賣場，中小型零售店。產生著不容忽視的沖擊。智能手機的特性，決定了購買者樂意花更多的時間去網絡上看評測，去體驗店實地體驗。他們會通過更多的渠道去了解，關注，最終的購買行為，也必然是走向了多元化。而不再僅僅局限于傳統的賣場柜臺交易。

篇8

互聯網巨頭自然不會錯過智能硬件這一盤棋。在國內，有百度、360、樂視、小米坐陣；國外，蘋果、谷歌、Facebook更是積極布局。最近科技界的幾大并購與投資也均與智能硬件有關，智能硬件爭奪戰的號角在2014年已經吹響。

猜想一：以手機為中心？

如果說所有的智能硬件都需要一個遙控樞紐，那么互聯網企業自然不會錯過這其中的機會點。

6月5日，樂視TV官方招聘啟事，欲在全球招聘一大批工程師，涉及軟件、硬件、驅動、基帶等多個層面。其中，樂視TV這個英雄貼中的“基帶”，指的是有通話功能的移動終端——手機。而一直重視智能硬件的百度，其旗下的愛奇藝與百分之百數碼科技公司推出的100+愛奇藝手機也于近日。

互聯網巨頭頻頻投資制造智能手機，是否預示著智能硬件的控制中心就是我們每天隨身攜帶的手機？

“智能電視、智能音響等智能家電都需要有一個產品去控制。不可能用電視去控制，而隨著手機大屏化時代的到來，平板電腦也不再流行，此時手機是最好的選擇。只需在手機上下載app就可以控制所有這些智能設備，非常方便。”

百聯咨詢創始人莊帥并不這么看。“智能硬件的中心并不是智能手機，手機只是一個過渡產品。實際上真正的智能硬件是可穿戴設備，如智能的戒指、項鏈、手表、耳環等，在此之后是植入設備，比如在你的身體里植入一個智能芯片，用以監測你的身體狀況。”莊帥對《中國產經新聞》記者說道。

猜想二：意在大數據？

試想，你在下班的地鐵上拿出手機，和往常一樣玩起了天天酷跑，一小時后，你剛進家門就聞到一陣咖啡的香氣。原來，與你手機相連的智能咖啡機在接收到“玩游戲”這個下班的訊號后自動定時，及時沖泡好了咖啡。再試想你在朋友圈發了條狀態，感慨天氣很熱。兩天后你登錄京東，頁面上又“恰好”地出現了降暑產品的推薦消息。這些看似“神奇”的小事背后，都離不開數據的支撐。

智能硬件的思路幾乎都是要收集各種數據，可穿戴手環和手表收集體征數據，智能眼鏡收集視頻數據，智能家居收集溫度濕度等數據，智能汽車收集駕駛和路況數據。

“為什么智能硬件能實現智能控制？核心就在于數據。如果沒有數據，空氣凈化器就無法根據空氣質量隨時進行調整，事實上它需要根據過往的數據才能判斷出多少度才是合適的溫度，濕度小于多少就要報警等。這些舉措的背后都是大數據的積累，智能硬件根據大數據算法的利用與分析，從而采取相應的舉措。”丁道師說道。

莊帥認為，企業，特別是互聯網企業做智能硬件的主要目的就在于搶奪用戶，得用戶者得天下，在這之后才有大數據提供的精準營銷和個性化服務。

“在手機硬件時代，每個人都處于always online的狀態，這些用戶的價值相當高。用戶可以去購買企業的商品或服務，從而讓企業獲利。”莊帥認為，企業在獲取用戶的同時就已經產生了利潤。比如以前的電視機是不能獲取用戶的，因為電視不聯網，不能管理用戶。而現在的電視是互聯網電視，智能電視，連上Wifi注冊賬號后，企業就相當于獲取了一個家庭的用戶數。

在近日舉行的百度聯盟峰會上，百度CEO李彥宏表示，傳統企業在大數據時代到來時都覺得大數據很值錢，但是我們每天看到的很多數據基本都是沒價值的數據。與其去尋求收集各種無用的數據，不如去思考究竟什么數據才有實際的應用價值。未來真正的大數據積累應該是可以提前預測人的疾病情況，就像中醫中說的未病：因為疾病不是一天出現的，而是天長日久累計出來的，各種數據一定會發生變化。

同時，要去尋找“新數據”，更多關注“慢數據”。李彥宏舉例，比如端上來一盤菜，是否能測出地溝油。“這種慢數據的收集方法，不是平時不戴什么東西，你讓我戴個東西；而是我平時在做什么事情就能測出來。比如癌癥，提前五年就能檢測出來。”

猜想三：硬件廠商擁抱互聯網思維？

追隨互聯網企業的步伐，傳統企業也開始涉足智能硬件領域。

以前擅長做空調、冰箱的長虹，已經利用互聯網思維研發出了智能冰箱。同樣是冷藏，智能冰箱會根據食物的不同屬性，自動調節為對應的溫度，實現了分時分類管理，并且可以用手機連接進行控制。與此同時，創維、康佳、海信等傳統企業也開始推出大屏幕低價格的智能電視。

有業內人士認為，傳統企業通過“以人為中心”重新定義電視、冰箱、空調等多終端的結構、形態、關系，以一套完整的技術架構和生態系統實現多終端協同、便捷交互、廣泛連接，為消費者創造越來越自在、越來越舒適、越來越簡單的家庭生活。

“互聯網思維開始對傳統的家電業進行改造。其實，對于百度、360等互聯網企業來說，智能硬件并不算戰略性部門。我們更應看重傳統的硬件廠商開始做的智能硬件，他們才是智能硬件領域的中流砥柱。”

不過，互聯網企業與硬件廠商聯姻正在成為流行趨勢。百度在其硬件峰會上，一口氣推出20余件基于INSIDE平臺，與海爾、佳能等硬件廠商合作的智能產品，包括佳能云打印機、海爾空氣盒子、Carnet車聯網解決方案等產品。業內人士認為這種模式將成為智能化發展的下一個風口。

“僅僅通過軟件的方式獲取用戶已越來越難，更簡單的方式是軟硬結合。誰走得快，誰的基礎就會好很多。智能硬件的門檻很高，原因就在于如果你要獲取更穩固的用戶，持續產生利潤，需要投入很大，可能是小米、格力這些公司去PK。但同時智能硬件的規模也很小，一個只有幾個人規模的小公司，與硬件廠商合作生產一個功能很簡單的產品，如跑步計步手環，就可以獲取很多的用戶。”莊帥說道。

有業內人士認為，擅長硬件和服務的硬件商加上擅長內容的互聯網公司，再加上上游核心元器件和前端的生態渠道，完全可以打通一個強大的生態圈。

隨著智能硬件產品的出現，也引發了業界對于硬件思維和互聯網思維的討論。

硬件思維認為IT產品的未來在于硬件配置的不斷升級與革新，而互聯網思維則認為IT產品的未來并不完全取決于硬件配置，諸如智能操作系統的出現將徹底改變這些IT產品，讓它們的功能更豐富，更能滿足用戶的多元化需求。

對此莊帥認為硬件廠商應該“擁抱”互聯網思維。“硬件廠商以前靠賣貨、維修賺錢，在這種思維下缺乏運營能力，因此硬件廠商要培養獲取用戶的思維，提升運營能力，在運營中再進行優化、互動、改進。優化不僅僅是硬件上的優化，更多的是軟件上的優化，操作系統的升級和各種小軟件的開發等。同時，硬件廠商也要不斷提升軟硬件兩方面的能力。”

Google眼鏡很酷，特斯拉的車很酷，智能冰箱、智能空調也很酷。不知不覺中，我們的生活充滿了這些很酷很神奇的智能硬件產品。智能硬件終于迎來巨大變化的時代，未來，智能硬件又會劍指何方？

篇9

科技時代，讓人們的思維空間和生活半徑極度擴展。科技極客們宣稱：智能化的時代，我們無所不能！曾經最能體現男人蓬勃情懷和操控力的汽車，在智能化時代，也許就會被淑女們手中一個小小的遙控器所控制，這就是汽車無人駕駛技術要達到的境界。

無人駕駛技術顯然是汽車智能化發展的終極目標，而要實現真正的無人駕駛，首先必須實現汽車的高度智能化。智能化的汽車擁有環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，集中運用計算機、現代傳感、信息融合、通信、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。從機械原理來講，無人駕駛要求汽車從動力傳遞、操控駕駛、安全保障，到電子系統都徹底智能化。這一切并非易事，需要龐大的資源和人才隊伍的研發支撐。美國、日本、歐洲從80年代就開始投入無人駕駛技術研究，到目前為止，福特、豐田、日產、奔馳、沃爾沃等企業也大多是在實驗場或固定的路段進行過無人駕駛測試，尚沒有大規模投入量產。

無人駕駛技術的研究尚在路上，而半智能化汽車，或者說汽車車身部分的智能化目前已實現量產。對汽車駕駛而言，操控的半智能化極大提升了駕駛的樂趣和安全性。如在動態穩定系統上，為使車子有更好的過彎循跡性，半智能化汽車配備有更先進的偵測及控制設備，來偵測車輪的滑移等，進而通過電腦控制制動系統、供油系統等來保持車子的穩定性。半智能化汽車已在很多方面實現了技術的革新和突破，為汽車智能化時代的到來打下了良好的基礎。

而我個人認為，無論是汽車智能化的發展還是未來無人駕駛技術的日臻成熟，都不是單純的技術層面的問題，科技發展的根本目的在于能更好的實現汽車與環境的和諧共生。未來的汽車智能導航系統，就需要存儲更大量與道路相關的系統資料，用安裝在道路上的雷達測定車輛間距及數量等交通信息，通過全球定位系統（GPS）對智能車輛進行三維導航、定位和定時，根據汽車所在地和目的地進行路徑規劃，為駕駛者籌劃最合理的路徑，從而緩解交通擁堵的問題。

當然，涉及汽車智能化的技術還有很多，甚至遠遠超過我們現有的想象。但每一項技術進步所帶來的一定不僅僅是速度的提升，最重要的是尋求一條人、車、環境相生共存的發展之道。從這個意義上講，我們還有很長的路要走。

篇10

新時代的到來

后數據爆炸時代

其實整個人類的發展歷史，就是人類不斷嘗試記錄、測量自身和世界的過程。無論從古時候人類發明算盤、阿拉伯數字，又到近明二進制計算機，都像是這一現象的反映，而人類對自己，包括對世界的認知還是那么淺。比如描述一個人時還只能說這人是男是女，是老是少，身高、體重等；提到環境時會說氣溫怎么樣、濕度怎么樣……但人類對于數據測量的需求一直沒有減弱。

根據TalkingData的數據統計，目前在中國，智能手機（含平板電腦）有13.05億用戶，智能手表等可穿戴設備已經達到千萬級，這意味著什么？智能手機、智能設備基本上人手一部甚至更多，而每部智能手機平均攜帶多達16種的傳感器，每天產生1G數據。這不僅加強了人類感知和數字化世界的能力，也讓數據以前所未有的速度在產生和發展。所有這一切現象，都揭示了以人為中心的世界正在加速數字化。這是一個數據爆發的時代。

人工智能：已經過了單純積累數據量的時代

移動設備已經成為人類身體的延伸。根據TalkingData的數據統計，我們每天使用手機將近四個小時。不管是上網，還是在現實生活中，在家、上班、吃飯、旅游、消費……我們所有的足跡都被默默地記錄了下來。數據行業迎來了歷史上最好的時刻――數據爆發的時刻。

但這已不是一個單純的積累數據量的時代，新的時代對計算提出了更高的挑戰。

第一， 這些數據并不是所有的都被存儲和收集。大量隱形數據的采集、運算、存儲、傳輸等領域依然存在著巨大的障礙。

第二， 如何從大量的數據里面解讀人的動作、識別人的場景是更重要的問題。現在很多數據都是非結構化的情境數據，例如圖像、聲音、姿態、動作，需要人工智能的幫忙從中提煉有價值的信息。世界上頂尖的技術公司都在嘗試用算法、機器學習去還原人在現實生活中的動作，不管視覺、聽覺、姿態、感知還是做一些基礎的工作，現在語音、圖像識別技術都在大規模發展，但是為什么當數十億大腦神經元彼此傳遞信號時，就會出現喜愛、恐懼或憤怒的主觀感受呢？對此，我們依然一無所知。人工智能對世界的認知還停留在早期階段。

數據促進了人工智能的發展。AI過去與現在的最大區別是，必須具備的計算能力、原始數據和處理速度現在都有了，因此AI技術現在能大放異彩。目前人工智能在識別（包括認知）產生很大進展的原因首先是數據量帶來的。谷歌在語音識別領域取得了很大的突破，但這背后的原因是谷歌建立了幾十億音頻的庫，而且用人類的智慧標注它，所以可以用算法、人工智能找到模式，甚至可以區別不同口音。圖像也是如此：過去幾十年里，人類花了大量時間去標注這些圖像，我們才能在圖像里面切割識別出各種各樣的物體。沒有這些人的智慧現在人工智能達不到這樣的程度。

人的智慧：AlphaGo背后的故事

以AlphaGo人工智能為代表的AI復興體現對于世界的認知能力正在加強。在過去的幾年間，我們看到，機器學習、強大的算法、強大的處理能力和所謂的“大數據”已可以讓機器做一些讓人印象深刻的事，比如：實時語言翻譯、在復雜的城市環境中安全地開車。

AlphaGo戰勝人類被視為AI歷史上的里程碑事件。大家看到AlphaGo戰勝了李世石，但是不知道背后的故事。TalkingData的CEO崔曉波作為親歷者之一（這場棋賽的解說者），看事情的角度和大家不同，他看到了數據的力量。

他認為，在這場比賽中，關鍵的獲勝因素有兩個：

第一，要有足夠的數據支撐。AI要模擬人，它首先要知道人在面對不同事情的時候是怎么去把握的，而這種判斷和把握的能力就是出自于成千上萬的海量數據得出的結果。

AlphaGo擁有一個數據庫，里面有十幾萬份人類6～9段職業棋手的對弈棋譜。Alphago從中模仿人類常見的落子方式，根據谷歌透露的數據，模仿的準確率達到了57%。也就是說，單單這一項功能，就可使AlphaGo在一步的選擇上有57%的概率與人類高等級職業棋手相同。2014年，Google來到中國棋院買棋譜，近兩年累計記錄的棋譜數量是過去幾百年的總和：根據KGS統計，KGS平臺每年專業段位的對局棋譜的累積量，近三年研究的棋譜數量都接近20萬。GoGoD平臺的累積大約8.5萬專業段位棋譜。18萬的棋譜共有近2500萬的局面，每一局面都可上下左右、鏡面翻轉，這個2500萬局面就能再乘以8，這個數據量已經能夠支撐深度學習。

第二，要有人類的智慧。AlphaGo在下棋的時候“聰明”得像一個人，大量的數據提供了它“思考”的來源。但AI不是由大數據一手決定的，還有人的經驗和智慧。AI會發展成什么樣？打個比方：大數據是土壤和養分，AI是植物，而人就是園丁。土壤和養分讓植物長得好，但也離不開人的修剪和培養。替AlphaGo持棋跟李世石對戰的那個人本身就是六段的高手，他在訓練AlphaGo時，加入了大量的人工智慧和人為規則，這些都是被人忽略的。我們過大強調AI的作用，更現實的還是要引入專家的智能、人的智慧，在數據科學和數據工程不斷完善的情況下，提高AI的水平。

雖然AI應用能使一些任務變得自動化，但人類判斷全部交由算法負責幾乎不可能發生。更現實的方法是，使用數據科學和工程不斷完善并提升人類的判斷質量。當數據十分充足，依靠統計學的方法進行決策是恰當且合理的。當沒有數據或擁有的數據十分有限時，采用群體智慧和其他心理學方法能夠更好地進行決策。“智能”數據應用將把日程工作自動化，從而空出更多時間讓人類專家專注于需要他們專業判斷的工作，以及從事社會認知和共情等非認識能力的行動。比如：保險公司可以使用深度學習系統，將估算受損汽車的成本修理費用變得自動化。但在可以預見的未來，人類仍將是“決策過程中的一部分”。

數據為本，AI為核心，人為關鍵

這個時代叫做智能數據時代

智能數據，不同于傳統的數據，就是添加了人工智能和人的智慧的數據，這個名詞的出現，揭示了數據、人和機器三者之間的有機聯系。這種有機聯系賦予數據更多價值，賦予數據心智。現階段數據內容包含的信息量越來越大、維度越來越多，從圖像、聲音等富媒體數據，逐漸過渡到人的動作、姿態、行為軌跡，再加上地理位置、天氣、社會群體行為等，按照以往處理數據的思路已經難以適應“數據”本身發展的速度。一個融合人類智慧、人工智能和海量非結構化數據的智能數據時代已經來臨。因此，“發展多年的‘大數據’即將進入‘下半場’”。

這個時代最重要的三個要素是：數據、AI，人的智慧。做個比喻，數據相當人的血液，人工智能相當于人的心臟，心臟需要血液，同時把血液輸送給全身，如此往復循環。人的智慧是什么？大腦是不可替代的。所有這一切構成了智能時代的三個要素。

數據時代的顛覆和挑戰

未來，數據行業本身將會面臨進一步的洗牌，能夠更好地應用異構的、情境化的數據，能夠開發更加智能的算法，能夠開源撬動生態價值流動的企業會獲取更大的競爭優勢，也就是說，能夠駕馭智能數據的企業得天下。這樣，競爭優勢會內生疊加，進一步幫助企業吸引更多的人才和技術；人才和技術持續集中，根據數據分布的特點，中小型企業將被迫向垂直數據應用領域轉型，并穩定在垂直領域，但同時又不得不依托于大型生態的數據連接能力，最終呈現一種“一大多小”兩極分化、“小依附大”的競爭態勢。

對于其他行業來說，企業將面臨四個方面的挑戰。1）業務數據化：所有業務都以數據的形式進行流轉。2）數據資產化：在很多企業，業務與運營沒有形成閉環；數據沒有資產化，只是先儲存起來而已。智能數據時代，會倒過來，業務可能不賺錢，但數據將體現出商業價值。3）應用場景化：企業與用戶的每一個交互點，都具有改變用戶認知的功能，因此場景化將成為營銷的核心。4）技術開源化。智能數據首先會顛覆那些比較依賴于快速決策的高頻交易行業，比如高新技術企業、零售、廣告……還有為這些行業提供決策支撐服務的專業企業、商、咨詢服務商等。緊接著，傳統行業的各個環節也會受到極大顛覆，出現新的銷售渠道和獲客手段，極大地更新行業平均效率。

智能數據時代的新商業范式：新貝葉斯定律

智能數據時代，數據離所有企業的商業價值都很近。在交流過程中，基本上客戶只問一類問題：好像大數據這個系統投入很大，到底有沒有價值，到底怎么產生商業價值，商業價值又體現在哪些方面？這類問題的終極答案會在這個時代得到揭示。一個新的商業范式誕生了，TalkingData稱之為“新貝葉斯定律”。

貝葉斯定律是大數據時代重要的定律，無處不在，所有的機器學習算法、圖像識別、語音識別，一切統計方程式后面都是這個定律在起作用，大數據滿足了修正到最接近現實的基礎條件――數據量的積累。在此基礎上，與傳統統計學不同的是，貝葉斯定律集合了人的智慧，在決策的過程中，我們能夠不斷修正，更快地做出正確的決策。比如說炮兵在瞄準目標時，先根據自己的經驗試射，在首發不中的情況下，馬上根據炮彈的落點修正，這樣三到五次就可以命中目標了，這種瞄準的方法就是貝葉斯定律，強調的是首先靠人的智慧，來確定一種方案，做一個決定，后續不斷地通過吸收數據來調整方案；數據量越大最后越能得到一個接近現實的結果。