2、特色产业村
从日本传来的“一村一品”对中国乡镇经济的发展具有效仿作用。在20世纪80年代，乡镇经济迅速发展成为了主导佛山经济发展的主体单元，在市场经济的作用下,形成了“一镇一业,一村一品”的专业镇发展格局。
中国的“一村一品”的目的推动农产品单品产业化发展和主导产业。
《规划》指出：现有规模较大的中心村和其他仍将存续的一般村庄，占乡村类型的大多数，是乡村振兴的重点。强化主导产业支撑，支持农业、工贸、休闲服务等专业化村庄发展。
创业机会：休闲农庄、农产品代加工、农产品精深加工。
3、粮食储备及流通
粮食是生活的基础，粮食安全关乎国家的命运。但国有粮食部门的经营设施尤其是仓储设施显得严重不足，各地的粮食部门相继出现了“储粮难”的情况。
因此，企业或者社会力量参与粮食储备十分必要。
《规划》指出：鼓励加工流通企业、新型经营主体开展自主储粮和经营。全面落实粮食安全省长责任制，完善监督考核机制。强化粮食质量安全保障。加快完善粮食现代物流体系，构建安全高效、一体化运作的粮食物流网络。
创业机会：粮库建设、低温冷库、烘干机、农业物联网设备、粮食加工设备等。
4、节水农业
我们从整个世界范围来说，农业用水所占比重近70%，节水、减肥成为“国家行动” 。
2017年12月1日期，农业用水要交税。其中我国水资源税改革试点范围扩大，在河北首个试点的基础上，再增加北京、天津、山西、内蒙古、河南、山东、四川、宁夏、陕西等9省（区、市）。
《规划》指出：发展节水农业、实施国家农业节水行动，建设节水型乡村。深入推进农业灌溉用水总量控制和定额管理，建立健全农业节水长效机制和政策体系。逐步明晰农业水权，推进农业水价综合改革，建立精准补贴和节水奖励机制。另外，到2022年农田有效灌溉面积达到104亿亩。
创业机会：智能灌溉、农业物联网、水肥一体化技术、农业节水设备等
5、数字农业
将大数据、云计算、物联网、移动互联、遥感等现代信息技术应用在农业中，提高产前、产中和产后效率，实现农业生产智能化、经营信息化、管理数据化、服务在线化，从而全面提高农业现代化水平。
自2017年，国家重点开展大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖4类数字农业建设试点项目，并给予先进补贴。
《规划》指出：大力发展数字农业，实施智慧农业工程和“互联网+”现代农业行动，鼓励对农业生产进行数字化改造，加强农业遥感、物联网应用，提高农业精准化水平。发展智慧气象，提升气象为农服务能力。
创业机会：农业物联网、植保无人机、AI技术、智慧农业等。
6、水产养殖
据相关数据统计；2015年,全球水产养殖市场价值1690亿美元,预计到2022年,全球水产养殖市场的规模将达到2420亿美元。
我国作为海水养殖大国，中国为21世纪养活全球100亿以上的人口提供优质的海洋蛋白质。水产养殖是我国大农业发展最快的产业之一，预计到2030年，中国水产养殖产量将会增加约2000万吨、未来将发展绿色渔业。
《规划》指出：大力发展名优水产品生产。华南地区加快发展现代畜禽水产和特色园艺产品，发展具有出口优势的水产品养殖。同时，加强渔港经济区建设，推进渔港渔区振兴。合理确定内陆水域养殖规模，发展集约化、工厂化水产养殖和深远海养殖，降低江河湖泊和近海渔业捕捞强度，规范有序发展远洋渔业。
创业机会：智能化养殖、工厂化水产、绿色饲料等。
7、循环农业
发展绿色、可持续农业，是很多创业者首选项目，也是国家政府大力扶持的项目。
《规划》指出：合理布局规模化养殖场，大力发展种养结合循环农业，促进养殖废弃物就近资源化利用。加快推进种养循环一体化，建立农村有机废弃物收集、转化、利用网络体系，推进农林产品加工剩余物资源化利用，深入实施秸秆禁烧制度和综合利用，开展整县推进畜禽粪污资源化利用试点。探索农林牧渔融合循环发展模式，修复和完善生态廊道，恢复田间生物群落和生态链，建设健康稳定田园生态系统。推进废旧地膜和包装废弃物等回收处理。推进农业循环经济试点示范和田园综合体试点建设。
创业机会：种养一体化、种养结合、秸秆综合利用、智能化养殖场、沼气综合利用等。
8、农村电商
数据：农村电商预计2018年市场规模将达到126万亿元!，估计未来五年年均复合增长率约为3887%，预计2020年我国农村电商市场规模将达到16860亿元。
《规划》指出：充分利用电商、“互联网+”等新兴手段，加强品牌市场营销。深入实施电子商务进农村综合示范，建设具有广泛性的农村电子商务发展基础设施，加快建立健全适应农产品电商发展的标准体系。研发绿色智能农产品供应链核心技术，加快培育农业现代供应链主体。加强农商互联，密切产销衔接，发展农超、农社、农企、农校等产销对接的新型流通业态。
创业机会：农产品电商、农村物流、冷库项目、农产品品牌孵化、生态农业、有机农业、农产品溯源等。
9、农产品品牌
通过品牌建立，提高农产品价值，这个决定农产品溢价的关键。
2018年，《农业农村部关于加快推进品牌强农的意见》提到，将打造300个国家级农产品区域公用品牌，500个国家级农业企业品牌，1000个农产品品牌。
《规划》指出：按照与国际标准接轨的目标，支持建立生产精细化管理与产品品质控制体系，采用国际通行的良好农业规范，塑造现代顶级农产品品牌。实施农业品牌提升行动，加快形成以区域公用品牌、企业品牌、大宗农产品品牌、特色农产品品牌为核心的农业品牌格局。推进区域农产品公共品牌建设，擦亮老品牌，塑强新品牌，引入现代要素改造提升传统名优品牌，加强农产品商标及地理标志商标的注册和保护，构建我国农产品品牌保护体系。
创业机会：农产品品牌孵化、农村电商、农特微商等。
10、农村金融服务
据社科院“三农”互联网金融蓝皮书数据显示,我国“三农”金融的缺口已达305万亿元。我们将闲置的金融资源分配到农村，可以促进农业农村的发展，加快乡村振兴。
《规划》指出：健全适合农业农村特点的农村金融体系，把更多金融资源配置到农村经济社会发展的重点领域和薄弱环节，更好满足乡村振兴多样化金融需求。发展乡村普惠金融。探索县级土地储备公司参与农村承包土地经营权和农民住房财产权“两权”抵押试点工作。提高直接融资比重，支持农业企业依托多层次资本市场发展壮大。引导农民合作金融健康有序发展。鼓励证券、保险、担保、基金、期货、租赁、信托等金融资源聚焦服务乡村振兴。
创业机会：农业保险、农产品期货、租赁、供应链金融等。
11、农村土地流转
把农村闲置土地合理利用起来，这将是国家未来几年土地商业化等等关键一环。
通过政府或者企业，将农村土地集中规划利用，大力发展新产业。向高端制造业、生产性、科技及高技术服务业、创业创新平台以及创新商业模式、线上线下融合业务等新产业发展。
《规划》指出，完善农村土地利用管理政策体系，盘活存量，用好流量，辅以增量，激活农村土地资源资产，保障乡村振兴用地需求。鼓励农业生产与村庄建设用地复合利用，发展农村新产业新业态，拓展土地使用功能。同时，对利用收储农村闲置建设用地发展农村新产业新业态的，给予新增建设用地指标奖励。
创业机会：土地流转服务中心、休闲农业、休闲养老、光伏农业等等。
12、农村新能源
农村地区新能源变革与农村农民农业的发展息息相关，是逐步开展乡村战略的历史新阶段，也是农村能源革命的重要着力点，更是乡村振兴的宏伟蓝图中重要的位置。
2018年一号文件就乡村振兴战略中关于农村能源应用的相关目标包括：
“加快新一轮农村电网改造升级，制定农村通动力电规划，推进农村可再生能源开发利用。”
“深入推进农村环境综合整治。推进北方地区农村散煤替代，有条件的地方有序推进煤改气、煤改电和新能源利用。”
《规划》指出：优化农村能源供给结构，大力发展太阳能、浅层地热能、生物质能等，因地制宜开发利用水能和风能。加快推进生物质热电联产、生物质供热、规模化生物质天然气和规模化大型沼气等燃料清洁化工程。推广农村绿色节能建筑和农用节能技术、产品。大力发展“互联网+”智慧能源，探索建设农村能源革命示范区。
创业机会：沼气能源项目、光伏农业、秸秆综合利用等。
13、农村物流
农村物流拥有亿万级市场规模，通过农村物流帮助农产品销售，提高农村消费。
《规划》指出：鼓励商贸、邮政、快递、供销、运输等企业加大在农村地区的设施网络布局。加快完善农村物流基础设施末端网络，鼓励有条件的地区建设面向农村地区的共同配送中心。
创业机会：城配、冷链仓储、冷链物流、电商物流等。
14、农业休闲农业
未来10年，我国将迎来从旅游消费向休闲消费转型的关键时期，休闲农业将实现20%~30%的增长。到2018年，我国休闲农业市场规模将接近5900亿元。
尤其是农业休闲产业的发展，为农村、农业、农民带来新的机会。
《规划》指出：深入发掘农业农村的生态涵养、休闲观光、文化体验、健康养老等多种功能和多重价值。鼓励发挥自身比较优势，强化主导产业支撑，支持农业、工贸、休闲服务等专业化村庄发展。实施休闲农业和乡村旅游精品工程，发展乡村共享经济等新业态，推动科技、人文等元素融入农业。大力发展生态旅游，利用1－3%治理面积从事旅游、康养、体育、设施农业等产业开发。建设一批特色鲜明、优势突出的农耕文化产业展示区，打造一批特色文化产业乡镇、文化产业特色村和文化产业群。
创业机会：创意农业、休闲农庄、特色小镇、休闲养老等。
15、农业创业服务
据相关数据统计：返乡创业的人数，全国初步统计大体达到740万，这些返乡创业人员累计创办市场主体148万个。
这些返乡创业者和新兴经营主体需要互联网、法律、财税、资本、广告等商业服务。
《规划》指出：发展多种形式的创新创业支撑服务平台，健全服务功能，开展政策、资金、法律、知识产权、财务、商标等专业化服务。建立农村创新创业园区（基地），鼓励农业企业建立创新创业实训基地。做好返乡人员创业服务、社保关系转移接续等工作。
创业机会：互联网培训、法律服务、工商财税服务等。
16、农产品加工
农产品加工是我国农村经济发展的一大机遇，鼓励工商资本投资，支持种养大户、家庭农场、合作社等新型农业经营主体发展加工业！
在政策上，国家层面发布多项农业扶持政策。比如：国务院办公厅印发《关于进一步促进农产品加工业发展的意见》、农业部关于印发《全国农产品加工业与农村一二三产业融合发展规划（2016—2020年）》
《规划》指出：实施农产品加工业提升行动，支持开展农产品生产加工、综合利用关键技术研究与示范，推动初加工、精深加工、综合利用加工和主食加工协调发展，实现农产品多层次、多环节转化增值。农户分享加工、销售环节收益。鼓励加工流通企业、新型经营主体开展自主储粮和经营。加快培育农商产业联盟、农业产业化联合体等新型产业链主体，打造一批产加销一体的全产业链企业集群
创业机会：种养加一体化、加工企业、综合利用项目、粮食加工、饲料加工、农村工艺品、果品加工等。
17、创新农民收入
乡村振兴最核心的就是提高农民的收入，通过农业订单、土地入股、社区支持农业等方式。
《规划》指出：鼓励农民以土地、林权、资金、劳动、技术、产品为纽带，开展多种形式的合作与联合，依法组建农民专业合作社联合社，强化农民作为市场主体的平等地位。引导农村集体经济组织挖掘集体土地、房屋、设施等资源和资产潜力，依法通过股份制、合作制、股份合作制、租赁等形式，积极参与产业融合发展。加快推广“订单收购+分红”、“土地流转+优先雇用+社会保障”、“农民入股+保底收益+按股分红”等多种利益联结方式。鼓励农业产业化龙头企业通过设立风险资金、为农户提供信贷担保、领办或参办农民合作组织等多种形式，与农民建立稳定的订单和契约关系。完善涉农股份合作制企业利润分配机制，明确资本参与利润分配比例上限。
创业机会：土地入股、联营社、社区支持农业、订单农业等。
18、农村文化产业
我们除了提高农村经济外，还要建设农村文化，乡村特色文化产业发展势在必行。发展乡村文化产业，就要深入挖掘本村的文化特色。
《规划》指出：加强规划引导、典型示范，挖掘培养乡土文化本土人才，建设一批特色鲜明、优势突出的农耕文化产业展示区，打造一批特色文化产业乡镇、文化产业特色村和文化产业群。大力推动农村地区实施传统工艺振兴计划，培育形成具有民族和地域特色的传统工艺产品，促进传统工艺提高品质、形成品牌、带动就业。开展文化结对帮扶。支持“三农”题材文艺创作生产，鼓励文艺工作者推出反映农民生产生活尤其是乡村振兴实践的优秀文艺作品。鼓励各级文艺组织深入农村地区开展惠民演出活动。加强农村科普工作，推动全民阅读进家庭、进农村，提高农民科学文化素养。完善群众文艺扶持机制，鼓励农村地区自办文化。
创业机会：手工艺、乡村文化节、文化演艺、乡村文艺或视频等。
1 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段
（1） 看待大数据要有历史性的眼光
信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现“大数据时代”的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。
考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。
（2） 从“信息时代新阶段”的高度认识“大数据”
中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。
中央提出中国进入经济“新常态”以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述“新常态”的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。
大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构“第三平台”是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联网、创客、“第二次机器革命”、“工业40”等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。
（3）大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口
中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、百度和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。
但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。
2 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度
（1） 数据文化是一种先进文化
数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。
有人将“上帝与数据共舞”归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。
提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
（2）理解大数据需要有正确的认识论
历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，“科学始于观察”成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。
20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为“证伪主义”的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例“证伪”，因而他否定科学始于观察，提出“科学始于问题”的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但“科学始于问题”的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。
大数据的兴起引发了新的科学研究模式：“科学始于数据”。从认识论的角度看，大数据分析方法与“科学始于观察”的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调“相关性”的时候不要怀疑“因果性”的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：“采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识”。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的“针”是什么？这海里究竟有没有“针”？也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，“科学始于数据”与“科学始于问题”应有机地结合起来。
对“原因”的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到“终极真理”。在科学的探索途中，人们往往用“这是客观规律”解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。
3 正确认识大数据的价值和效益
（1）大数据的价值主要体现为它的驱动效应
人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的“大价值”。实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。大数据是典型的通用技术，理解通用技术要采用“蜜蜂模型”：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。
电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：“在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。”我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些“颇为朴实”的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓“啤酒加尿布”的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的“故事”，历史上并没有发生过[4]。即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。
有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。
他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。
（2）大数据的力量来自“大成智慧”
每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。
数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的“大成智慧学”[5]。钱老指出：“必集大成，才能得智慧”。大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调“无缝智慧（seamless intelligence）”。发展大数据的目标就是要获得协同融合的“无缝智慧”。单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现“瞎子摸象”一样的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。
大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。数据科学不是垂直的“烟囱”，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。
（3）大数据远景灿烂，但近期不能期望太高
交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍采用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。
大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。但任何技术都不会永远保持“指数性”增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。
需要采用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。
4 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战
大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科学运动。虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。
集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的“新三论”，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。
大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。
（1）数据复杂性引起的挑战
图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观“涌现”规律的突破口。大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。
（2） 计算复杂性引起的挑战
大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。
传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何“算得快”。而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何“算得多”。从“算得快”到“算得多”，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。所谓“算得多”并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。
基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。为了降低计算量，需要研究基于自举和采样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。
（3）系统复杂性引起的挑战
大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。
大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓“昆虫纲悖论”[6]。为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。
大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由“大象搬木头”转变为“蚂蚁搬大米”。
5 发展大数据应避免的误区
（1） 不要一味追求“数据规模大”
大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互 *** 作。采集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。脑科学研究的最大问题就是采集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。
一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。
发展大数据不能无止境地追求“更大、更多、更快”，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的“污染”和侵犯隐私等各种弊端。
（2） 不要“技术驱动”，要“应用为先”
新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继“大数据”以后，“认知计算”、“可穿戴设备”、“机器人”等新技术又会进入炒作高峰。我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上“技术驱动”的道路。实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持“应用为先”的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。技术有限，应用无限。各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。
（3） 不能抛弃“小数据”方法
流行的“大数据”定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内采集、存储、处理的数据集。这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是“小数据”问题。我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。
统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。大数据中有大量的小数据问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。
大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要采样、不需要精确数据。这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。
（4） 要高度关注构建大数据平台的成本
目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的高清监控录像。这些系统的成本都非常高。数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，计划到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。
我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的资源和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。
1、从含量和质量上来说：含量上小麦比米多一些，但是质量上，却是小麦比米差一些。因为，小麦中含有40%的“醇溶谷蛋白”，但其中严重缺乏人体必需氨基酸——赖氨酸;而米中“醇溶谷蛋白”的含量低于20%，但是米蛋白的生物价值高且在常见的谷类中是比较高如此。
2、从维生素上来说：小麦中含有较多的维生素B1，因此以小麦为主食的人的。是不容易患脚气病的;而稻米中维生素B1的含量只有小麦的一半左右，精白处理后含量更低。如果仅以精白米饭为主食，不吃豆类薯类，菜肴又不丰富，很容易因为维生素B1缺乏而罹患脚气病。
3、从矿物质的含量来说：小麦在钙、磷、钾、镁几个项目上都占有明显的优势，而稻米在锌、铜、锰等项目上更胜一筹。
4、从酸碱平衡来说：精白米面都是成酸性食物，但精白米的成酸性要高于精白面粉。所以如果将精白米饭做为主食，需要配合更多的蔬菜水果，但是呢，现代人慢慢注重生活品质，喜欢吃现碾胚芽米饭的人越来越多，淘洗后胚芽米偏碱性，营养全面，有利于人体肠胃的吸收。
5、大米和小麦具体的营养价值与它们的品种、产地、加工的精度、烹调的方法都有很大的关系。大米呢，推荐大家DIY胚芽米，倒入稻谷在家现碾胚芽米或在小区、商超去买稻诚物联网胚芽活米机现碾的胚芽米。
小麦热量高还是大米热量高
小麦热量高还是大米热量高，大米和小麦都是我们日常生活中爱吃的食物,它们都有着非常的丰富的营养价值，多吃这两种食物都有很多好处，那么小麦热量高还是大米热量高？
小麦热量高还是大米热量高1水稻的果实就是大米，大米的热量比小麦高。小麦的热量约为317大卡/100g，大米的热量约为346大卡/100g。大米和小麦都属于主食，含有大量碳水化合物，可以为人体的提供能量。
大米的介绍
大米是稻谷经清理、砻谷、碾米、成品整理等工序后制成的食物。大米含有稻米中近64%的营养物质和90%以上的人体所需的营养元素，同时是中国大部分地区人民的主要食品。米中含碳水化合物75%左右，蛋白质7%-8%，脂肪13%-1 8%，并含有丰富的B族维生素等。
大米中的碳水化合物主要是淀粉，所含的蛋白质主要是米谷蛋白，其次是米胶蛋白和球蛋白，其蛋白质的生物价和氨基酸的构成比例都比小麦、大麦、小米、玉米等禾谷类作物高。
小麦的介绍
小麦是小麦属植物的统称，代表种为普通小麦，磨成面粉后可制作面包、馒头、饼干、面条等食物，发酵后可制成啤酒、酒精、白酒(如伏特加)，或生物质燃料。小麦是三大谷物之一，几乎全作食用，仅约有六分之一作为饲料使用。两河流域是世界上最早栽培小麦的地区，中国是世界较早种植小麦的国家之一。
小麦热量高还是大米热量高2每100克的小麦所含有的热量为317大卡，需要我们打篮球568分钟才能消耗掉。其中，100克的小麦含有13克的脂肪。
小麦热量高吗
从上面的数值我们可以看出，小麦的热量还是比较高的，因为100克的小麦所含有的热量达到了317大卡。但是因为我们每次吃的量并不多，因此整体来说，小麦的热量并不是特别高，属于偏高一点的。和我们平时吃的高热量相比，肯定是属于低热量食物，但是和一些只有几十大卡热量的食物相比较的话，肯定是属于偏高一些的。
小麦减肥可以吃吗
小麦主要有两种吃法，一种是直接煮汤或者煮粥食用，一种是研磨成面粉制作各种各样的面点。无论是哪一种吃法，其热量都不会特别高，因此对于减肥的人群来说，是可以适当的去食用的。 小麦的主要成分是淀粉，在进入我肠道之后，会水解成为碳水化合物为，因此在饥饿的时候食用小麦的话，可以立即消除饥饿感。
另外，因为小麦里面的膳食纤维含量是比较丰富的，我人体在摄入大量的膳食纤维之后，体内的一些多余的`脂肪和糖分就会被限制，让我身体不再吸收这些，这样就可以减少这些让我们长胖的不良成分的吸收了。
另外，膳食纤维在吸收了水分之后，体积会增大很多，这样的话，就可以让我们及时排便，连同身体内一些有害的物质一起排出体外，身体内的宿便清除了，小腹部分就不会显得鼓鼓的，对瘦小腹是非常有帮助的。
每100克大米含有346大卡的热量，为我们的日常生活提高了充足的热量。大米是一种热量比较高的粮食作物，在几种主要的粮食作物中，大米的热量是比较高的，比其他的小麦、玉米、燕麦等都要高。比大米热量更高的是糙米，一般糙米每100克的热量含量在160大卡左右。
大米，是稻谷经清理、砻谷、碾米、成品整理等工序后制成的成品，大米含有稻米中近64%的营养物质和90%以上的人体所需的营养元素，同时是中国大部分地区的主要食品。
另外大米也是补充营养素的基础食物；具有补脾、和胃、清肺功效。
大米的营养价值：大米中含碳水化合物75%左右，蛋白质7%-8%，脂肪13%-1 8%，并含有丰富的B族维生素等。大米中的碳水化合物主要是淀粉，所含的蛋白质主要是米谷蛋白，其次是米胶蛋白和球蛋白，其蛋白质的生物价和氨基酸的构成比例都比小麦、大麦、小米、玉米等禾谷类作物高，消化率668%-831%，也是谷类蛋白质中较高的一种。
小麦热量高还是大米热量高3大米和小麦营养价值孰高孰低，可以从以下五个方面进行比较：
1、从含量和质量上来说：含量上小麦比米多一些，但是质量上，却是小麦比米差一些。因为，小麦中含有40%的“醇溶谷蛋白”，但其中严重缺乏人体必需氨基酸——赖氨酸;而米中“醇溶谷蛋白”的含量低于20%，但是米蛋白的生物价值高且在常见的谷类中是比较高如此。
2、从维生素上来说：小麦中含有较多的维生素B1，因此以小麦为主食的人的。是不容易患脚气病的;而稻米中维生素B1的含量只有小麦的一半左右，精白处理后含量更低。如果仅以精白米饭为主食，不吃豆类薯类，菜肴又不丰富，很容易因为维生素B1缺乏而罹患脚气病。
3、从矿物质的含量来说：小麦在钙、磷、钾、镁几个项目上都占有明显的优势，而稻米在锌、铜、锰等项目上更胜一筹。
4、从酸碱平衡来说：精白米面都是成酸性食物，但精白米的成酸性要高于精白面粉。所以如果将精白米饭做为主食，需要配合更多的蔬菜水果，但是呢，现代人慢慢注重生活品质，喜欢吃现碾胚芽米饭的人越来越多，淘洗后胚芽米偏碱性，营养全面，有利于人体肠胃的吸收。
5、大米和小麦具体的营养价值与它们的品种、产地、加工的精度、烹调的方法都有很大的关系。大米呢，推荐大家DIY胚芽米，倒入稻谷在家现碾胚芽米或在小区、商超去买稻诚物联网胚芽活米机现碾的胚芽米。
小麦和大米是人们比较经常食用的主食,它的营养成分非常丰富。因为北方和南方的饮食习惯不同,所以主食的选择也不一样,可以根据个人习惯选择适合自己的主食。
小麦中淀粉、蛋白质、粗纤维含量较多,同时还含有钙、铁、硫胺素等营养物质,能给身体补充所需的能量。大米含较多的碳水化合物、蛋白质,而且富含维他命B和矿物质元素。两者的营养成分大致相同,很难比较哪一种营养价值更高。
小麦由于淀粉含量较高,常做成馒头、面包等面食,北方人大多喜欢吃面食。大米可用作蒸米饭、熬大米粥,南方人最爱吃。
海鲜(Seafood)，又称海产食物，是指利用海洋动物作成的料理，包括了鱼类、虾类、贝类。虽然海带这类海洋生物也常是被料理成食物，但是海鲜主要还是针对动物制成的料理为主。狭义上，只有新鲜的海产食物才能称为海鲜，海鲜的分类有:活海鲜、冷冻海鲜。下面就来看看小编整理的描写海鲜的句子，描写海鲜的句子：
1) 特别好吃的海螺!肉质很紧、韧、润，鲜美!
2) 虾肉味道鲜美，回味万千。尤其是品尝完龙虾肉之后，可以汤汁拌饭，美味之极!
3) 大望潮肉质肥美，红烧后口味醇厚、鲜甜。
4) 海螺肉质细嫩，口味怡人。
5) 黑裙鱼肉质鲜嫩洁白，脂肪少。食用方法简单，尤以清蒸更适口，刺少，特别宜于老年人和儿童食用。
6) 大连是一座美丽的海宾城市。这的特产海鲜是我的最爱。我最喜欢吃对虾，这种虾味道鲜美。想吃海参也是个不错的选择，海参含有大量的营养，也很鲜美。
7) 大黄鱼全身金灿灿的，是我们家乡的骄傲;带鱼全身银光闪闪光彩照人;脑袋尖尖的水中火箭——乌贼;海蜇飘飘摇摇地走着，像一个小仙女，活蹦乱跳的虾在水中游，看过去是透明的——这些都是人们餐桌上常见的美食。
8) 在家乡的海洋里，有各种各样的贝类，和美丽的鱼类。如黑不溜湫的贻贝，胖胖的蛏子，小小的瓜螺……他们形态各异，千奇百怪，营养价值非常高，是海鲜珍品。
9) 舟山最有名的要数海鲜了，每当秋天，人们最爱吃的梭子蟹便上市了，它肉质鲜嫩，味道鲜美，是桌子上的佳肴。
10) 椒盐皮皮虾味道浓郁，香飘四溢，外表干燥酥脆，白里透红。
11) 游客将自己在海上钓起的活鱼表面抹上一层酱油、麻辣油，放在炭炉上烧烤。然后，边转动铁丝边洒上少许五香粉，待鱼体透油焦黄，香气四溢，皮脆肉嫩，风味独特的海鲜烧烤便可入口。
12) 具有果木的清香与鱿鱼的鲜美，口口生香，美味难以复制，久经咀嚼，便可感受到鱿鱼特有的鲜香口感和柔韧性。松软可口，原汁原味，想想就令人食指大动。
13) 大连的海产品品种繁多。有味道鲜嫩的浅海的'黄鱼，黑鱼，有黄渤海交界处的刀鱼，有大连特有的鲅鱼，有味道可口的海胆，海蛎子，还有营养价值很高的螃蟹，大虾。
有些时候，会感到空泛。
快速发展的物联网、大数据、5G、人工智能潮流裹挟着我们，各种信息和八卦也充斥着我们的生活，人们生活各方面得到了便利与改善，时代的发展科技的进步为人类带来了各种各样的机遇。
与此同时，快速的互联网节奏也把人们变得越来越急功近利，变得浮躁。每天打开手机，就是各种短视频APP，其内容良莠不齐，有的为了博人眼球，奇招怪招都使出来，没有什么营养价值，有的甚至还传播一些不健康的思想。借着这些内容获得流量后，卖的东西不管好不好，只要能挣钱，一切都说成好的。每天花在手机“消遣”的时间，一定占了个人空闲时间的大多数。
有时候这些内容看得多了，会感到空泛，乏味。可能你会感到，很久没有静下心来好好的去读一本书了，很久没有心平气和的与自己独处了，有些时候，感觉自己只是一具驱壳。幸福感也比较难获得了。有些时候怀疑，是我们被时代抛弃了，还是我们抛弃了自我。最本来的孤独的自己。
这几天看《大秦帝国》，讲到了六国密谋灭秦，秦国这个时候国库亏空，国家经济大不如从前，新君继位不久。在以往的征战中割了好一部分土地给魏国，现在的秦国可谓弱小。知道六国灭秦计划的秦孝公，果敢坚毅，聪明沉稳，仅仅是看到这儿，竟能把我感动得稀里哗啦，看书看历史看著作，真的能给我们灌注很多的能量，潜移默化中影响着我们的思想和行为。
反过来看沉浸在网络各种消遣的APP中，我们记得的只有某些明星不重要的新闻八卦，随意评论。接着划到下一个视频，看着一些不知道说啥的内容。关上手机，脑子里留下的有价值的东西，少得可怜。
希望日常生活中能用些时间，让自己静下来，思考一些问题。学会与自己相处，了解自己，强大自己。做一个有思想深度的人。希望我自己这样，也希望社会大众不要被这个快速发展的潮流裹挟着前进，时不时能够思考问题，认清自己，认清一些事情的本质。清醒但善良。
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