了解和优化业务流程
大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。
如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。1 以大数据为主题,写一篇1500字的文章
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。
他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代yhk、xyk，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢！！）。
2 人脑与人工智能作文人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。
在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。
不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。
但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸d可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。
那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。
弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。
弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。
强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。
创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。
强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。
超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。
我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。
听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。
现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。
但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。
基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据判断一个人的动作。
尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。
最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。
奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。
那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据。
3 人工智能作文600字怎么写我所处的时代是“人工智能”时代，与人类之前的历史相比，是亘古未有的大变革！
自从公元1956年，科学家首次提出“人工智能”术语以来，经过近百年的发展，现在“人工智能”开启了人类生活的新纪元。
如果你还不太了解“人工智能”，那就通过我一天的生活来向你展示这个伟大的技术吧。
7:00家中
我的耳畔传来阵阵鸟鸣，闻到了带着露珠的青草香味，我缓缓睁开双眼，眼前是一个清晨森林的全息投影，赤足下床，小白兔和小鹿在我身旁嬉戏玩耍。来到洗漱间，这里的温度和湿度被控制在最适宜的数值，我躺在洗漱椅上，选择2号清洁键：一个机械臂使用电动牙刷沾上免洗洁牙剂给我清洁口腔，另一个机械臂清洁 我脸部肌肤，同时我的头发也被进行了清洁和护理。餐厅里，早餐已准备就绪。今天的早餐是一盘芒果鱼子酱、一块五层蛋糕，一小碗新鲜蓝莓。芒果鱼子酱是将芒果汁用零下196℃的液氮急速冷却，同时包裹在可食用胶囊中，轻轻咬一口，芒果的汁液就瞬间充满了口腔。五层蛋糕是3D食物打印机的杰作，每一层的味道各不相同，口感丰富。
4 人工智能作文800字随着科技的发展社会的进步，人工智能AI等新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！
其实幸福，很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！
5 我和大数据的作文600字,该怎么写第一段先概括当今当数据时代下的环境，比如说：大数据时代下，人人都有自己的手机，从前只是打游戏上网冲浪，到现在连买菜的几毛钱都可以用支付宝微信付款……都是大数据时代下带来的便捷。（第一段写个大概50字差不多）
第二段过渡写：我也与大数据有个故事。
第三段重点介绍：自己在大数据代下享受到的好处。简单写遇到的不好的问题。（起码4/500个字）
最后总结：大数据时代下，每个人都无可避免得接触这种未来的新思潮新趋向，不想被落后于时代，就得乘风破浪于时代之中。也无可避免的是，新生的事物也会伴随着弊端，而是否能使其茁壮成长，却决于我们的态度。大数据这把双刃剑，也仍是要我们好好辨别好好利用，才能更好地迎接这个时代，发挥它的作用。
大概这个意思差不多。
6 大数据和人工智能相比哪个好大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化 *** 作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。
大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。 人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能依然处在初级阶段，人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。 近些年来，随着大数据的发展，人工智能也迎来了全新的发展机遇，尤其是机器学习领域。
得益于丰富的数据支撑，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的重视，在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看，大数据和人工智能的关系是非常紧密的，可以说大数据是人工智能的重要基础。
目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历，比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习，因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法，而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一，所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。 从学习的角度来说，从大数据开始学习是不错的选择，一方面大数据相关技术已经趋于成熟，另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段，随着产业互联网的发展，未来大数据将有较大的发展空间。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。 如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢。
7 人与人工智能的关系的作文怎么写例子
刚刚下了班，带着一天的劳累，我轻轻推开家门。新时代的机械管家a-GO早已等候多时，她帮我准备了洗澡水，换洗的衣物，和今天的菜谱。
a-GO是一个拥有美丽外表的人工智能，一头金色飘逸的长发舒展到了腰间，洁白的皮肤像钻石一般，在阳光下闪闪发亮，迷人的杏仁眼总是闪烁着真切的目光，甜美的微笑，宛如天籁般的声音让人欲罢不能。他就像是我时间轴上一台精密运作的仪器，保证了我生活的正常运转。在一起呆久了还真难以把她当成一个机械。
踏进浴缸，一身的疲劳仿佛瞬间消散在了水中。“您觉得水温如何？”a-GO问道。伴着甜美的声音入浴这再好不过了。“好的，没问题~”我微笑着回答道。不愧是新一代的人工智能，多么温柔体贴，相处还没有一个月，a-GO似乎已经大致了解了我的生活方式，并学习了如何为我服务。这都要拜人工智能的自我学习程序所赐。
回想起当年那个赢了几盘围棋的阿尔法go，在a-GO面前根本不值一提，我心想着。
来到餐桌前，a-GO变向我再一次展示了她自我学习的成果，饭前的开胃菜，加上高档的西洋餐便呈现在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起来。“您觉得好吃吗？”a-GO问道。“好吃极了！”我顾不上嘴里还没咽下去的食物，大声称赞了起来。“您喜欢就好。”a-GO把大大的眼睛眯成一条缝，露出了会心的微笑。说完她便走向了充电室。也难怪，想必她也累了一天了，只不过不能和她共进晚餐有些可惜呢，我心想，顺便把手边的牛排放进了嘴里。
嗯！好吃！
在一起生活久了，a-GO如同居家生活的大姐姐，让我无比依赖渐渐地，我身上的恶习多了许多，而a-GO日渐成熟的学习能力也潜移默化的改变了她。
晨光照进了我的卧室，我揉了揉朦胧的双眼。什么？已经12点多了？我拿起手机再三确认后才知道我已经迟到了。我难以想象a-GO居然没有像往常那样站在我的床边等候，不仅如此，早餐也没有按时出现在餐桌上。
我在a-GO的房间找到了她，她仿佛变了个人一样。她目不转睛地盯着游戏机的屏幕，平时端庄的仪容消失殆尽，只剩下一副懒懒散散的样子。自从那次a-GO对我手中的游戏机产生了兴趣后，她玩游戏的时间与日俱增；不仅如此，在我的影响下a-GO很快便学会了我的生活方式，很快我便意识到，眼前这个a-GO就像是我的复制。突然她冷冷地对我说道：“快去出门给我买最新的游戏。”我顿时火冒三丈：“你都干了些什么？”看到我不满的样子，a-GO拿出了q械指着我威胁到：“还不快去！”果然这家伙不仅学习了我的生活方式，连我在这段时间被惯出来的性格也一一复制了下来。
a-GO现在更像是一个高冷而残暴的女王，压迫着我的生活。没过多久，我便被a-GO驱逐出了房子，只能露宿在后院。我惊奇地发现，不止我一个人，使用人工智能的家庭多半都有如此的遭遇，仿佛人工智能不谋而合地开始奴役了人类，开始威胁人类的安全。这绝对是人工智能与人类生活应用最大的败笔！
人工智能或许看似美好，但却潜伏着各种未知的危险，智能学习能力在一定程度上已经大大的接近并超过人类的能力，对于这种强大的科技，人类只有努力提高自己的能力，才能真正意义上利用这项科技造福于人。
此刻，我还想继续与人工智能依靠正确的方式在一起生活。
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
大数据在社会综合治理中的作用，不正确的是：大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用。
大数据的作用如下：
1、大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、数字家庭、物联网、社交网络、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策对大数据的分析越来越重视，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对。
大数据：
大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据归纳有五大特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。
这就是所谓的d性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。
物理机显然是做不到这一点的。虽然物理设备是越来越牛了：
服务器用的是物理机，例如戴尔，惠普，IBM，联想等物理服务器，随着硬件设备的进步，物理服务器越来越强大了，64核128G内存都算是普通配置。
网络用的是硬件交换机和路由器，例如思科的，华为的，从1GE到10GE，现在有40GE和100GE，带宽越来越牛。
存储方面有的用普通的磁盘，也有了更快的SSD盘。容量从M，到G，连笔记本电脑都能配置到T，更何况磁盘阵列。所以人们想到的第一个办法叫做虚拟化。所谓虚拟化，就是把实的变成虚的。
物理机变为虚拟机：cpu是虚拟的，内存是虚拟的。
物理交换机变为虚拟交换机：网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的。
物理存储变成虚拟存储：多块硬盘虚拟成一个存储池，从中虚拟出多块小硬盘。
虚拟化很好的解决了上面的三个问题：
人工运维：虚拟机的创建和删除都可以远程 *** 作，虚拟机被玩坏了，删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程 *** 作，创建网卡，分配带宽都是调用接口就能搞定的。
浪费资源：虚拟化了以后，资源可以分配的很小很小，比如1个cpu，1G内存，1M带宽，1G硬盘，都可以被虚拟出来。
隔离性差：每个虚拟机有独立的cpu, 内存，硬盘，网卡，不同虚拟机的应用互不干扰。
在虚拟化阶段，领跑者是VMware，可以实现基本的计算，网络，存储的虚拟化。
当然这个世界有闭源，就有开源，有Windows就有Linux，有iOS就有Andord，有VMware，就有Xen和KVM。在开源虚拟化方面，Citrix的Xen做的不错，后来Redhat在KVM发力不少。
对于网络虚拟化，有Open vSwitch，可以通过命令创建网桥，网卡，设置VLAN，设置带宽。
对于存储虚拟化，对于本地盘，有LVM，可以将多个硬盘变成一大块盘，然后在里面切出一小块给用户。
但是虚拟化也有缺点，通过虚拟化软件创建虚拟机，需要人工指定放在哪台机器上，硬盘放在哪个存储设备上，网络的VLAN
ID，带宽具体的配置，都需要人工指定。所以单单使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格，有多少台机器，每台机器部署了哪些虚拟机。所以，一般虚拟化的集群数目都不是特别的大。
为了解决虚拟化阶段的问题，人们想到的一个方式为池化，也就是说虚拟化已经将资源分的很细了，但是对于如此细粒度的资源靠Excel去管理，成本太高，能不能打成一个大的池，当需要资源的时候，帮助用户自动的选择，而非用户指定。所以这个阶段的关键点：调度器Scheduler。
于是VMware有了自己的vCloud。
于是基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack，后来Citrix将其收购后开源。
当这些私有云平台在用户的数据中心里面卖的其贵无比，赚的盆满钵满的时候。有其他的公司开始了另外的选择，这就是AWS和Google，开始了公有云领域的探索。
AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的，并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧，于是自己的云平台首先支撑起了自己的业务，在这个过程中，AWS自己严肃的使用了自己的云计算平台，使得公有云平台不是对于资源的配置更加友好，而是对于应用的部署更加友好，最终大放异彩。
公有云的第一名AWS活的很爽，第二名Rackspace就不太爽了，没错，互联网行业嘛，基本上就是一家独大。第二名如何逆袭呢？开源是很好的办法，让整个行业大家一起为这个云平台出力，兄弟们，大家一起上。于是Rackspace与美国航空航天局（NASA）合作创始了开源云平台OpenStack。OpenStack现在发展的和AWS有点像了，所以从OpenStack的模块组成，可以看到云计算池化的方法。
OpenStack包含哪些组件呢？
计算池化模块Nova：OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM，然而到底在那个物理机上开虚拟机呢，这要靠nova-scheduler。
网络池化模块Neutron：OpenStack的网络虚拟化主要使用Openvswitch，然而对于每一个Openvswitch的虚拟网络，虚拟网卡，VLAN，带宽的配置，不需要登录到集群上配置，Neutron可以通过SDN的方式进行配置。
存储池化模块Cinder:OpenStack的存储虚拟化，如果使用本地盘，则基于LVM，使用哪个LVM上分配的盘，也是用过scheduler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph，则调度的过程，则在Ceph层完成。
有了OpenStack，所有的私有云厂商都疯了，原来VMware在私有云市场实在赚的太多了，眼巴巴的看着，没有对应的平台可以和他抗衡。现在有了现成的框架，再加上自己的硬件设备，你可以想象到的所有的IT厂商的巨头，全部加入到社区里面来，将OpenStack开发为自己的产品，连同硬件设备一起，杀入私有云市场。
网易当然也没有错过这次风口，上线了自己的OpenStack集群，网易云基础服务（网易蜂巢）基于OpenStack自主研发了IaaS服务，在计算虚拟化方面，通过裁剪KVM镜像，优化虚拟机启动流程等改进，实现了虚拟机的秒级别启动。在网络虚拟化方面，通过SDN和Openvswitch技术，实现了虚拟机之间的高性能互访。在存储虚拟化方面，通过优化Ceph存储，实现高性能云盘。
但是网易并没有杀进私有云市场，而是使用OpenStack支撑起了自己的应用，仅仅是资源层面d性是不够的，还需要开发出对应用部署友好的组件。
随着公有云和基于OpenStack的私有云越来越成熟，构造一个成千上万个物理节点的云平台以及不是问题，而且很多云厂商都会采取多个数据中心部署多套云平台，总的规模数量就更加大了，在这个规模下，对于客户感知来说，基本上可以实现想什么时候要什么时候要，想要多少要多少。
云计算解决了基础资源层的d性伸缩，却没有解决应用随基础资源层d性伸缩而带来的批量、快速部署问题。比如在双十一期间，10个节点要变成100个节点，如果使用物理设备，再买90台机器肯定来不及，仅仅有IaaS实现资源的d性是不够的，再创建90台虚拟机，也是空的，还是需要运维人员一台一台地部署。于是有了PaaS层，PaaS主要用于管理应用层。我总结为两部分：一部分是你自己的应用应当自动部署，比如Puppet、Chef、Ansible、
Cloud
Foundry，CloudFormation等，可以通过脚本帮你部署；另一部分是你觉得复杂的通用应用不用部署，比如数据库、缓存等可以在云平台上一点即得。
要么就是自动部署，要么就是不用部署，总的来说就是应用层你也少 *** 心，就是PaaS的作用。当然最好还是都不用去部署，一键可得，所以公有云平台将通用的服务都做成了PaaS平台。另一些你自己开发的应用，除了你自己其他人不会知道，所以你可以用工具变成自动部署。
当然这种部署方式也有一个问题，就是无论Puppet、
Chef、Ansible把安装脚本抽象的再好，说到底也是基于脚本的，然而应用所在的环境千差万别。文件路径的差别，文件权限的差别，依赖包的差别，应用环境的差别，Tomcat、
PHP、
Apache等软件版本的差别，JDK、Python等版本的差别，是否安装了一些系统软件，是否占用了哪些端口，都可能造成脚本执行的不成功。所以看起来是一旦脚本写好，就能够快速复制了，但是环境稍有改变，就需要把脚本进行新一轮的修改、测试、联调。例如在数据中心写好的脚本移到AWS上就不一定直接能用，在AWS上联调好了，迁移到Google
Cloud上也可能会再出问题。
容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点，一是打包，二是标准。
在没有集装箱的时代，假设将货物从A运到B，中间要经过三个码头、换三次船。每次都要将货物卸下船来，摆的七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱的时候，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。
有了集装箱以后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，一个箱子整体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不能上岸长时间耽搁了。
这是集装箱“打包”、“标准”两大特点在生活中的应用。
部署任何一个应用，也包含很多零零散散的东西，权限，用户，路径，配置，应用环境等！这就像很多零碎地货物，如果不打包，就需要在开发、测试、生产的每个环境上重新查看以保证环境的一致，有时甚至要将这些环境重新搭建一遍，就像每次将货物卸载、重装一样麻烦。中间稍有差池，都可能导致程序的运行失败。
那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱，首先要有个封闭的环境，将货物封装起来，让货物之间互不干扰，互相隔离，这样装货卸货才方便。
封闭的环境主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为namespace，也即每个namespace中的应用看到的是不同的IP地址、用户空间、程号等。另一种是用起来是隔离的技术，称为cgroup，也即明明整台机器有很多的CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部分。
有了这两项技术，集装箱的铁盒子我们是焊好了，接下来就是如何将这个集装箱标准化，从而在哪艘船上都能运输。这里的标准一个是镜像，一个是容器的运行环境。
所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那个时刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说定，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件，都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程）就是容器的运行的过程。
有了容器，云计算才真正实现了应用层和资源层的完全d性。
在云计算的发展过程中，云计算逐渐发现自己除了资源层面的管理，还能够进行应用层面的管理，而大数据应用作为越来越重要的应用之一，云计算也可以放入PaaS层管理起来，而大数据也发现自己越来越需要大量的计算资源，而且想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少，于是两者相遇，相识，相知，走在了一起。
说到大数据，首先我们来看一下数据的分类，我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据和非结构化数据。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件， word 文档等
当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如 XML， HTML 等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。
随着互联网的发展，非结构化数据越来越多，当我们遇到这么多数据的时候，怎么办呢？分为以下的步骤：
数据的收集：即将散落在互联网世界的数据放到咱们的系统中来。数据收集分两个模式，推和拉，所谓的推，即推送，是在互联网世界里面放很多自己的小弟程序，这些小弟程序收集了数据后，主动发送给咱们的系统。所谓的拉，即爬取，通过运行程序，将互联网世界的数据下载到咱们的系统中。
数据的传输：收到的数据需要通过一个载体进行传输，多采用队列的方式，因为大量的数据同时过来，肯定处理不过来，通过队列，让信息排好队，一部分一部分的处理即可。
数据的存储：好不容易收集到的数据，对于公司来讲是一笔财富，当然不能丢掉，需要找一个很大很大的空间将数据存储下来。
数据的分析：收到的大量的数据，里面肯定有很多的垃圾数据，或者很多对我们没有用的数据，我们希望对这些数据首先进行清洗。另外我们希望挖掘出数据之间的相互关系，或者对数据做一定的统计，从而得到一定的知识，比如盛传的啤酒和尿布的关系。
数据的检索和挖掘：分析完毕的数据我们希望能够随时把我们想要的部分找出来，搜索引擎是一个很好的方式。另外对于搜索的结果，可以根据数据的分析阶段打的标签进行分类和聚类，从而将数据之间的关系展现给用户。
当数据量很少的时候，以上的几个步骤其实都不需要云计算，一台机器就能够解决。然而量大了以后，一台机器就没有办法了。
所以大数据想了一个方式，就是聚合多台机器的力量，众人拾柴火焰高，看能不能通过多台机器齐心协力，把事情很快的搞定。
对于数据的收集，对于IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度，适度，监控，电力等等数据统统收集上来，对于互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来，这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。开源的网络爬虫大家可以关注一下Nutch。
对于数据的传输，一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了Kafka这样基于硬盘的分布式队列，也即kafka的队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。
当数据量非常大的时候，一个索引文件已经不能满足大数据量的搜索，所以要分成多台机器一起搜索，如图所示，将索引分成了多个shard也即分片，分不到不同的机器上，进行并行的搜索。
所以说大数据平台，什么叫做大数据，说白了就是一台机器干不完，大家一起干。随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？
于是大数据人员想起来想要多少要多少，想什么时候要什么时候要的云平台。空间的灵活性让大数据使用者随时能够创建一大批机器来计算，而时间的灵活性可以保证整个云平台的资源，不同的租户你用完了我用，我用完了他用，大家都不浪费资源。
于是很多人会利用公有云或者私有云平台部署大数据集群，但是完成集群的部署还是有难度的，云计算的人员想，既然大家都需要，那我就把他集成在我的云计算平台里面，当大家需要一个大数据平台的时候，无论是Nutch,
Kafka，hadoop，ElasticSearch等，我能够马上给你部署出来一套。我们管这个叫做PaaS平台。
大数据平台于是作为PaaS融入了云计算的大家庭。
作为国内最早诞生的互联网公司之一，网易在过去十余年的产品研发、孵化和运维过程中，各个部门对数据有着不同且繁杂的需求。而如何把这些繁杂的需求用统一的手段来解决，网易在大数据分析方面同样进行了十余年的探索，并自去年开始通过“网易云”将这些能力开放出来
“网易猛犸”与“网易有数”两大数据分析平台就是在这个阶段逐渐成型的。
网易猛犸大数据平台可以实现从各种不同数据源提取数据，同步到内核存储系统，同时对外提供便捷的 *** 作体验。现在每天约有130亿条数据进入网易猛犸平台，经过数据建模和清洗，进行数据分析预测。
网易的另一大数据分析平台，网易有数则可以极大简化数据探索，提高数据可视化方面的效率，提供灵活报表制作等，以帮助分析师专注于自己的工作内容。
有了大数据平台，对于数据的处理和搜索已经没有问题了，搜索引擎着实火了一阵，当很多人觉得搜索引擎能够一下子帮助用户搜出自己想要的东西的时候，还是非常的开心的。
但是过了一阵人们就不满足于信息仅仅被搜索出来了。信息的搜索还是一个人需要适应机器的思维的过程，要想搜到想要的信息，有时候需要懂得一些搜索或者分词的技巧。机器还是没有那么懂人。什么时候机器能够像人一样懂人呢，我告诉机器我想要什么，机器就会像人一样的体会，并且做出人一样的反馈，多好啊。
这个思想已经不是一天两天了，在云计算还不十分兴起的时候，人们就有了这样的想法。那怎么做的这件事情呢？
人们首先想到的是，人类的思维方式有固有的规律在里面，如果我们能够将这种规律表达出来，告诉机器，机器不就能理解人了吗？
人们首先想到的是告诉计算机人类的推理能力，在这个阶段，人们慢慢的能够让机器来证明数学公式了，多么令人欣喜的过程啊。然而，数学公式表达相对严谨的，推理的过程也是相对严谨，所以比较容易总结出严格个规律来。然而一旦涉及到没有办法那么严谨的方面，比如财经领域，比如语言理解领域，就难以总结出严格的规律来了。
看来仅仅告知机器如何推理还不够，还需要告诉机器很多很多的知识，很多知识是有领域的，所以一般人做不来，专家可以，如果我们请财经领域的专家或者语言领域的专家来总结规律，并且将规律相对严格的表达出来，然后告知机器不就可以了么？所以诞生了一大批专家系统。然而专家系统遭遇的瓶颈是，由人来把知识总结出来再教给计算机是相当困难的，即便这个人是专家。
于是人们想到，看来机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。
其实在娱乐圈有很好的一个例子，可见一斑
有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词，同一词语在一首歌出现只算一次，形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语后面的数字是出现的次数）：
如果我们随便写一串数字，然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词，连在一起会怎么样呢？
例如取圆周率 31415926，对应的词语是：坚强，路，飞，自由，雨，埋，迷惘。稍微连接和润色一下：
坚强的孩子，
依然前行在路上，
张开翅膀飞向自由，
让雨水埋葬他的迷惘。
是不是有点感觉了？当然真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂的多。
然而统计学习比较容易理解简单的相关性，例如一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系，而无法表达复杂的相关性，并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种独立性的假设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，具有独立性的事件是相对较少的。
于是人类开始从机器的世界，反思人类的世界是怎么工作的。
人类的脑子里面不是存储着大量的规则，也不是记录着大量的统计数据，而是通过神经元的触发实现的，每个神经元有从其他神经元的输入，当接收到输入的时候，会产生一个输出来刺激其他的神经元，于是大量的神经元相互反应，最终形成各种输出的结果。例如当人们看到美女瞳孔放大，绝不是大脑根据身材比例进行规则判断，也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍，而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用，反正就是起作用了。
于是人们开始用一个数学单元模拟神经元
这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。
神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：
不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。
于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易1997年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音娱乐，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。
回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：
第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。
第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。
最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是色情，广告以及一些违禁品等等。
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实 *** 企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：
第一，数据体量巨大
从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多
前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息等等。
第三，价值密度低
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快
1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
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