什么是大数据时代

大数据时代
（巨量资料（IT行业术语））
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
中文名
大数据时代
外文名
Big data
提出者
麦肯锡
类 属
科技名词
目录
1 产生背景
2 影响
▪ 大数据
▪ 大数据的精髓
▪ 数据价值
▪ 可视化
3 特征
4 案例分析
5 产业崛起
6 提供依据
7 应对措施
产生背景
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进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”[2]
影响
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大数据
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[3]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满168亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为378万台，高于全球每天出生的婴儿数量371万……[1]
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为049ZB，2009年的数据量为08ZB，2010年增长为12ZB，2011年的数量更是高达182ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。[5] 每一天，全世界会上传超过5亿张，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。[5]
大数据的精髓
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。[6]
A不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);
B不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
数据价值
大数据时代，什么最贵
十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么最贵”——“人才”，深以为然。只是，十年后的今天，大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据，数据的增长从未停歇，甚至呈井喷式增长。[7]
一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字，意味着什么？
它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。
事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值：
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票；
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；
●3、银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。[1]
可视化
“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题[1] 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象？在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉？”
这个问题我曾请教过刘建国，中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。
要知道，刘建国曾任至百度的首席技术官，在这样一家每天需应对网民各种搜索请求17亿次（2013年约为877亿次）的网站中，如果只是在后台静静端坐，可能片刻都不能安心吧。百度果然在提供搜索服务之外，逐渐增添了百度指数，后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及百度统计产品等。
刘建国没有直接回答这个问题，他想了很久，似乎陷入了回忆，嘴角的笑容含着诡秘。
倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面，我最新接收到的故事是，一位在美国思科物流部门工作的朋友，很聪明的印度裔小伙子，被Facebook高价挖角，进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为。”
特征
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数据量大（Volume）
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
类型繁多（Variety）
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
速度快、时效高（Velocity）
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。[2]
案例分析
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个案一
你开心他就买你焦虑他就抛[2]
华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球34亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。
霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。
这一招收效显著——当年第一季度，霍廷的公司获得了7%的收益率。
个案二
国际商用机器公司（IBM）估测，这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街，这一时效至关重要。曾经，华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据；如今，接近半数企业采用了这种手段。
●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃，和微博推特是合作伙伴。它分析数据，告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容，备受广告商热爱。
●通过乔希·詹姆斯的Omniture（著名的网页流量分析工具）公司，你可以知道有多少人访问你的网站，以及他们呆了多长时间——这些数据对于任何企业来说都至关重要。詹姆斯把公司卖掉，进账18亿美元。
●微软专家吉拉德喜欢把这些“大数据”结果可视化：他把客户请到办公室，将包含这些公司的数据图谱展现出来——有些是普通的时间轴，有些像蒲公英，有些则是铺满整个画面的泡泡，泡泡中显示这些客户的粉丝正在谈论什么话题。
●“脸谱”数据分析师杰弗逊的工作就是搭建数据分析模型，弄清楚用户点击广告的动机和方式。
处理和分析工具
用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。
开源大数据生态圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
2、 Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大数据生态圈：
1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。
产业崛起
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越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。具体有以下三大案例：
1、2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。
2、联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。
3、而最为积极的还是众多的IT企业。麦肯锡在一份名为《大数据，是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出，“对于企业来说，海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础”，该报告在业界引起广泛反响。
IBM则提出，上一个十年，他们抛弃了PC，成功转向了软件和服务，而这次将远离服务与咨询，更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”
在国内，百度已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统；腾讯也提出2013年已经到了数据化运营的黄金时期，如何整合这些数据成为未来的关键任务。
事实上，自2009年以来，有关“大数据” 主题的并购案层出不穷，且并购数量和规模呈逐步上升的态势。其中，Oracle对Sun、惠普对Autonomy两大并购案总金额高达176亿美元，大数据的产业价值由此可见一斑。[1-2]
提供依据
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大数据是信息通信技术发展积累至今，按照自身技术发展逻辑，从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据，而以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界[1-2] 。
大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟，但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面，更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验和直觉做出。
事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
最让人吃惊的例子是，社交媒体监测平台DataSift监测了Facebook（脸谱） IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联。在Facebook开盘前Twitter上的情感逐渐转向负面，25分钟之后Facebook的股价便开始下跌。而当Twitter上的情感转向正面时，Facebook股价在8分钟之后也开始了回d。最终当股市接近收盘、Twitter上的情感转向负面时，10分钟后Facebook的股价又开始下跌。最终的结论是：Twitter上每一次情感倾向的转向都会影响Facebook股价的波动。
这仅仅只是基于社交网络产生的大数据“预见未来”的众多案例之一，此外还有谷歌通过网民搜索行为预测流感爆发等例子。不仅在商业方面，大数据在社会建设方面的作为同样令人惊叹，智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市等的蓬勃兴起，都与大数据技术与应用的发展息息相关。
“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。更多地基于事实与数据做出决策，这样的思维方式，可以预见，将推动一些习惯于靠“差不多”运行的社会发生巨大变革。
应对措施
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一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面六个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面六点。
目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。
准则
虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。
重新评估
大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。
重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。
培养三种能力
Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示，随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
望采纳，谢谢

1：唯一靠杂志本身赢利的杂志
这杂志也许业内人都在熟悉不过了。他去年的广告收入达到了300万，这随和《环球供应链》相当，但和供应链工作人员的支出，如记者的稿费。工资。提成等还是有所差距。所以至今他也是物流行业靠市场化运转成功的——《物流技术与应用》
2艰难的生存着，为了明天美好的前程。
《中。。。国物流与采购》这本刊物。并且有中。。。国经。。。济类核、、、心刊物的平台。。
发行量只有那3-4千册而已。
《物流时代》依靠航务周刊而起来的一本刊物，现在广告的收入本人估计一年也就百万左右。今年有许多人已经离开，也只有依靠物流节好好赚一把了。
《中国物流》这本刊物更惨，依靠跟哈尔滨的《物流科技》的国内刊号。也无奈投资方投入的杂志太多，难以维持
《中外物流快讯》 捷通时代 这也许是物流媒体的代表企业，当初多少人重这走出，而现在只有沈阳一人算是元老级的。现在的中外物流快讯每月也只是象征性的出一本了。也许中外物流见证了物流媒体的辛酸。
《现代物流报》张炜肯定没想到自己经营不到一年的物流版不到一年就因为资金流出现问题，幸好有人出资解决问题，但也不清楚能坚持多久。
至于《中国储运》《物流技术》及广东的《物流》就不在多家评论。想《进出口公司经理人》把物流企业作为自己的广告客户，我觉得几年内就什么效果了，《运输经理世界》似乎做的比较可以，把物流作为读者，设备等作为广告客户。今年来的网络媒体也是比较精彩。锦程物流网依靠企业的资本和敏锐的市场反映在其中一马领先。中国大物流网有点别具一格。物流联盟网也哟一定的权威
希望你满意我的回答~~！

撰文 | 于杰编辑｜Clink出品｜汽车产经

今年初，马斯克还在信誓旦旦表示，有信心在2021年底之前发布真正L5级自动驾驶系统。没想到很快亲手打脸。

7月3日，马斯克在推特上回复网友表示，放弃了 “幻想”，公开承认要实现自动驾驶很难。

几天后的（7月8日）世界人工智能大会上，华为智能驾驶总裁苏菁则更犀利地评价：“L5完全自动驾驶是一个灯塔，但在我这辈子看不到”。

显然，在整个行业以及资本市场都在为自动驾驶的未来感到激情澎湃甚至孤注一掷的时候，以上的言论，就像泼了一盆冷水。

近日，在汽车产经组织的自动驾驶沙龙上，同济大学汽车学院教授朱西产评价：现在的自动驾驶市场确实有些“过热”。

而L4、L5级别自动驾驶在国内外汽车市场到底是什么样的真实状况？

可能没有企业公布的实现时间表看起来那么乐观。

（注： 按SAE（国际自动机工程师学会）的自动驾驶分级，到了L4、L5阶段车辆不需要人类进行任何 *** 作，统称为“无人驾驶”，或者完全自动驾驶、广义自动驾驶。去年国家工信部出台的自动驾驶分级标准与之类似。）

7月7日AutoReport沙龙： 同济大学汽车学院教授朱西产（右二）； 小马智行副总裁、北京研发中心负责人张宁（左二）； 车东西主编、沙龙主持人 孙晓寒 （右一）； 汽车产经副主编、沙龙主持人 黄持 （左一）

玩自动驾驶，

就是一个“打脸”的过程？

英国《卫报》曾在2015年预测：到2020年，你将成为一个“永久后座司机”。

Business Insider 2016年一篇头条新闻标题为《2020年，1000辆无人驾驶汽车将会上路》。

通用汽车、谷歌的Waymo、丰田、日产、本田和百度都曾宣布，2020年将生产出无人驾驶汽车。

马斯克牛吹的更早，曾说将在2018年实现自动驾驶，如果2018年不能成功，2020年也终会实现。

结果……大家也看到了。

另外，坚持robotaxi路线的鼻祖——谷歌母公司 Alphabet 旗下的无人车公司 Waymo，也经历了类似的过程。

2017年，Waymo开始在凤凰城的公共道路上测试无人驾驶，首先开启了L4自动驾驶商业化之路。

客观讲，这对无人驾驶是一个具有里程碑意义的事件。

但如今4年过去，Waymo的自动驾驶探索依然步履维艰——今年因robataxi商业化路径依然不清晰，已经开始拓展to B业务。

“自动驾驶汽车实在是太磨人了。”去年，Waymo CEO John Krafcik 在接受采访时说道。“要我说，这家伙比把火箭送入轨道还要难。”

上个月，刚刚将商业化运营从凤凰城拓展到旧金山的waymo第五代无人车（有29个摄像头和6个激光雷达等传感器的组合，可以说是目前感知能力最强大的无人车之一），开业没几天就发生了一起交通事故。

据waymo官方澄清，当时车辆正从自动模式下脱离，并在车辆进入十字路口并左转时，以手动模式驾驶。转弯后，在仍处于手动模式的情况下，车辆与路人发生接触，没有引起严重的人员受伤。

业内人士分析，仅这一个小事故就有可能影响到投资人和公众的情绪。

在自动驾驶的路上走得最惨烈的是Uber。

Uber的自动驾驶部门成立于2015年。同一年，Uber一辆用于自动驾驶测试的车在美国亚利桑那州坦佩市发生车祸，虽未造成人员伤亡，但Uber也因此暂停了自动驾驶汽车路测项目。

之后在2018年Uber自动驾驶汽车再度造成一人死亡，使其进一步发展受阻。

直到去年12月，受新冠肺炎疫情影响，一直以来亏损巨大的Uber自动驾驶业务以40亿美元的价格“大甩卖”给了Aurora。

对于全球自动驾驶发展的现状，贝恩合伙人Mark Gottfredson 说：“现实已经浇醒了狂热的炒作。”

国内自动驾驶始“狂热”

“但只是一个起点。”

反观国内，一年左右时间，已经有百度、滴滴、小马智行、AutoX、文远知行等众多科技公司相继加入robotaxi赛道： 

今年5月，百度Apollo在北京推出自动驾驶出行平台Apollo GO，提供“共享无人车”出行服务；
小马智行无人车加入广州Robotaxi车队；
Auto X在深圳坪山试运营无人出租车；……

另一边，国内主要车企也纷纷宣布了自己L4级别的实现时间：

长城计划今年实现中国首个全车冗余的L3级自动驾驶，并将在2022年实现中国首个复合场景达到L4级能力的智能驾驶；

长安、北汽新能源将L4级自动驾驶量产时间定在了2025年；

威马和百度联手打造的L4级自动驾驶车型计划今年发售；

理想汽车预计2024年将会开始通过OTA的方式让旗下车型具备L4级别自动驾驶能力；

……

国内自动驾驶为什么变得如此“火热”？

朱西产认为：因为自动驾驶入局的窗口期即将关闭，所以大家不惜用钱换时间，今年资本都疯掉了。

但相比更早进入自动驾驶赛道的国际车企和科技公司，国内市场的火热就像几年前的美国。

特斯拉2016年的时候推出autopilot的时候就已经开始设计他的FSD了。2019年已经推出第一版的FSD测试版。直到2021年，马斯克开始承认自动驾驶比他想象的更难。

小马智行副总裁、北京研发中心负责人张宁说，特斯拉研发FSD的整个“心路历程”用了5年时间，这里面有一个“学习曲线”。

“今天大家飞机大炮全副武装就开始投入做这件事，但很多坑你没走过，其实是不知道这个地方水有多深的。”

同样的道理可以用在robotaxi的运营上。

同样是在7月8日的世界人工智能大会上，百度创始人、董事长兼 CEO李彦宏表示，未来2-3年，百度正计划将此前亮相的Apollo Moon共享无人车服务全面开放到全国30个城市。

而360创始人周鸿祎则隔空“讽刺”说：“把人工智能吹得很神，是害了行业。不如老老实实告诉消费者，我在某些场景下能够实现自动驾驶，但是这个车离不开人。”

李彦宏和周鸿祎这对“冤家”的言论，却反映了现在的自动驾驶理想与现实的差距。

毕竟连从2017年开始进行robotaxi商业化运营的Waymo，去年还在抱怨这条路异常难走。

而且，尽管小马智行也已经加入robotaxi赛道，张宁却清醒地指出：大家都在说自动驾驶的下半场，但只是一个起点。

“我觉得至少还需要5年时间去努力。即使像Waymo一样真正商业化运营，也还需要几年时间。”

朱西产则透露：现在绝大多数国内运营robotaxi的公司连脱离报告都不肯上传。

自动驾驶脱离报告是判断自动驾驶车辆运行情况的重要参照，没有脱离报告，就根本无从得知该公司自动驾驶的真实水平。

公众对无人驾驶的期待到底有多高？

在研发FSD的过程中，马斯克曾经问：「L5 级别自动驾驶的安全性需要达到要求的两倍？三倍？五倍？还是十倍？人类的可接受水平到底是多少？」。

朱西产提到，美国也做过关于自动驾驶的市场调查，发现社会对自动驾驶的安全要求是很高的。 

问卷中，一个自动驾驶汽车做到跟人类驾驶员一样安全，能不能接受？结果是几乎全部不接受。

把交通事故降低50%，接受不接受？仍然有一大半人不接受。

一直问卷到自动驾驶汽车能把交通事故率降低到现有的10%，这才有大部分人接受。

朱西产说，即便如此，依然不能如实反映普通人的接受程度。

L4级以上自动驾驶实现应用的时候，用户或许对一个事故都无法容忍。朱西产说，“人们对于自己的错误，相比机器的错误要宽容的多。”

苏菁曾说，普通用户对于新科技产品存在一个倾向性——一开始会完全不信任，而一旦尝试并有了良好的初体验之后又会对这一技术非常信任，而这就是出事故的开始。

苏菁说的只是L2、L3级别的辅助驾驶。那么对于人们有着更高期待的自动驾驶的实现，技术如何达到？人们接受了新技术之后又如何避免事故？

可能就像马斯克说的，异常困难。

而且沙龙上，朱西产和张宁都承认，从自动驾驶车辆设计逻辑的角度讲，不可能也不应该把所有小概率事件考虑其中。

“比如这个人会不会突然跳进来，把这些非理性的东西全都纳入考量范畴的话，你会发现你的车根本不可能开动。”

朱西产说，要造出一辆完全不出事故的无人车是不实际的，是不可能的。

写在最后

甚至，当多数自动驾驶AI技术的推崇者或者推动者，都认为自动驾驶会比普通人驾驶员更安全的时候，也有业内人士指出：

由于疲倦、大意、酗酒等因素，人类在驾驶中确实会犯很多错误，但目前的样本数量和数据分布无法得出驾驶员和 AI 之间的事故发生频率的准确比较。

另外，与自动驾驶汽车背后的 AI 算法相比，也许人类错误频繁，但却很少出现怪异的现象：比如有理智的人类驾驶员都不会往倾翻的卡车上撞。

所以，围绕着自动驾驶未来的，除了技术路线选择、成本、政策、道德等问题，还潜藏着更多未知的问题，甚至有可能是错误的前提？

那么，真正的自动驾驶，又会在什么时候到来呢？

一、传统仓库管理的常见问题：
仓库管不好，一边是数以万计的物料、成百上千的供应商，诺大的货架式立体仓库，
一边是为数不多且素质平平的仓管员，种类繁多但不适用，也基本不用的制度和流程。
归根到底，仓库问题基本上都来自现场管理不到位，例如：
1、不遵守先进先出原则（First In，First Out----FIFO），造成呆料、废料。
2、不按库位摆放物料，或移动物料后，不及时把新库位的资料交给录单员录入系统，造成无法找到相关物料。
3、仓管员不及时送单给录单员，录单员不及时录入系统，结果造成系统数据与实际脱节，影响ERP系统数据的准确性，最终影响到了生产计划的贯彻和执行。标识不统一、不规范，不是没有物料编码，就是物料名称不对，以致无法追查该物料的历史状况。
4、部分仓管员责任心不够，工作态度消极，办事拖拉，库存盘点不准，以及手工单据信息不准确（主要是抄写错误，键入错误），这都是常有的事。
5、新旧仓管员交接不清，换一个仓管员，没有真正的交接手续，对前任仓管员所管的物料状态不明的，干脆就封存起来不予管理，只说"找不到"，造成了不应有的呆滞和浪费
6、 存货周转速度低，仓库内部随处可见落满灰尘的备品备件，盘点过程中还发现许多备件长时间无领用，或者还有足够库存但又购入的现象；
7、 资金占压情况严重
8、 对实物的管理无重点，未采用ABC管理法，对于数量少、价值大、重要性高的A类、B类物资未重点管理，没有设定库存上下限；
9、仓库空间利用率及取料效率低，仓库备件摆放虽较整齐，但未进行系统分类，标示不很清晰。
二、现代仓库管理面临的问题:
(1) 作业效率低：靠手工在办公室PC把业务数据录入ERP系统，不能移动、不实时、 *** 作不方便;
(2) 库存不准确：事后手工录入ERP单据繁琐易错、数据延迟，导致ERP库存数据不准确、不及时；
(3) 呆废品堆积：物品未能很好按一定策略(如先进先出)下架，导致呆废品堆积，增加了库存成本；
(4) 仓位物品摆放混乱：虽然有了仓位划分，但未能很好按一定策略上架(如按分类、订单)，导致拣货效率低下；
(5) 出入库常发生错漏：出入库时靠人工核对物品、数量容易错漏，导致发错料、收错货，影响生产和服务质量；
(6) ERP发挥作用有限：由于ERP系统数据不准确、不及时，难以为管理提供可靠的决策依据；
(7) 产线仓缺料导致生产延误：生产现场物料消耗、车间库存等信息未能及时反馈到发料员，导致发料不及时，影响生产。。。。。。
三、基于物联网的RFID\条码技术的仓库管理软件系统
广州溯源信息技术有限公司(DESOFT) 仓库管理系统(DE Warehouse Management System， DE WMS) 是基于物联网RFID\条码技术的仓库物流管理系统，主要用于制造及物流企业。系统通过在仓库物流节点布置专用设备（条码打印机、RFID、 PDA、AP、 PC等）配合软件系统对物品出入库作业进行扫描、核对、控制、指引。以此来提高作业效率、准确率；控制物品按合适的策略(如FIFO)下架；指引物品上架到合适的仓位；方便快捷地进行仓库盘点；无缝对接ERP，提升ERP运用效能等。实现实时、快捷、RFID\条码化的仓库管理，最终以快速、准确、低成本的方式为生产过程和客户提供可靠的服务。

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