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四次工业革命的时间及标志分别是：
1、第一次工业革命：
时间：18世纪60年代到19世纪中期。
标志：人类开始进入蒸汽时代。
简介：
第一次工业革命是指18世纪60年代从英国发起的技术革命，最终确立了资产阶级对世界的统治地位，是技术发展史上的一次巨大革命，它开创了以机器代替手工劳动的时代。这不仅是一次技术改革，更是一场深刻的社会变革。
第一次工业革命是以工作机的诞生开始的，以蒸汽机作为动力机被广泛使用为标志的。这一次技术革命和与之相关的社会关系的变革，被称为第一次工业革命或者产业革命。
第一次工业革命使工厂制代替了手工工场，用机器代替了手工劳动；从社会关系来说，工业革命使依附于落后生产方式的自耕农阶级消失了，工业资产阶级和工业无产阶级形成和壮大起来。
第一次工业革命大大密切加强了世界各地之间的联系，改变了世界的面貌，率先完成了工业革命的英国，很快成为世界霸主。
2、第二次工业革命：
时间：19世纪下半叶到20世纪初。
标志：人类开始进入电气时代，并在信息革命、资讯革命中达到顶峰。
简介：
第二次工业革命是指19世纪中期，欧洲国家和美国、日本的资产阶级革命或改革的完成，促进了经济的发展。19世纪60年代后期，开始第二次工业革命。人类进入了“电气时代”。
第二次工业革命极大地推动了社会生产力的发展，对人类社会的经济、政治、文化、军事，科技和生产力产生了深远的影响。资本主义生产的社会化大大加强，垄断组织应运而生。
第二次工业革命，使得资本主义各国在经济、文化、政治、军事等各个方面，发展不平衡，帝国主义争夺市场经济和争夺世界霸权的斗争更加激烈。第二次工业革命，促进了世界殖民体系的形成，使得资本主义世界体系的最终确立，世界逐渐成为一个整体。
3、第三次工业革命：
时间：20世纪后半期，约在第二次世界大战之后。
标志：人类进入科技时代，生物克隆技术的出现，航天科技的出现，欧美有称为21世纪系统与合成生物学将引发第三次工业革命，也即生物科技与产业革命。
简介：
第三次工业革命一般指第三次科技革命。
第三次科技革命是人类文明史上继蒸汽技术革命和电力技术革命之后科技领域里的又一次重大飞跃。
第三次科技革命以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用为主要标志，涉及信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域的一场信息控制技术革命。
第三次科技革命不仅极大地推动了人类社会经济、政治、文化领域的变革，而且也影响了人类生活方式和思维方式，随着科技的不断进步，人类的衣、食、住、行、用等日常生活的各个方面也在发生了重大的变革。
第三次科技革命它加剧了资本主义各国发展的不平衡，使资本主义各国的国际地位发生了新变化；使社会主义国家在与西方资本主义国家抗衡的斗争中，贫富差距逐渐拉大，促进了世界范围内社会生产关系的变化。
4、第四次工业革命：
时间：21世纪开始第四次革命，是继蒸汽技术革命，电力技术革命。
标志：智能化（信息化），即信息技术的升级创新与应用。
简介：
第四次工业革命一般指工业40，是基于工业发展的不同阶段作出的划分。按照共识，工业10是蒸汽机时代，工业20是电气化时代，工业30是信息化时代，工业40则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。
这个概念最早出现在德国，2013年的汉诺威工业博览会上正式推出，其核心目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。随后由德国政府列入《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。
德国所谓的工业40是指利用物联信息系统（Cyber—Physical System简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个人化的产品供应。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

“互联网+”已深入社会各领域，有“综合工业之冠”的船舶业在物联网、大数据、云计算等技术的影响下，传统基础设施和创新要素日益变化，行业生态体系和发展模式遭遇严重挑战。在“互联网+”影响下，船舶业呈十大发展趋势。

船舶生态体系加速重构

能给船舶业带来革命性变化的技术已经到来，并趋向成熟，这就是信息化时代互联网下的物联网、大数据和云计算技术。其所引发的不仅仅是生产力的指数级提升，更是生产关系的颠覆，正重新构建、擘画人类生产方式变革和生活方式调整发展新蓝图。航运、造船、配套及相关技术、生产等资源的优化配置和发展方式的转变，催生的智能化技术装备、协同化创新体系、柔性化生产方式、集约化资源利用、精准化管理模式不断重塑新时期船舶业竞争新优势，对传统行业生态体系新格局进行颠覆，加之通过生态系统的有效性和用户黏性，逐步建立包含供应商、销售商、客户、竞争对手和科研机构以及政府单位等相关经济协助发展船舶业联合体，越来越多地表现为产业生态系统的竞争，传统行业的互联网化已成为未来船舶业的一张“生死牌”。

管理模式网络量子化

信息化时代，传统行业从单一部件、单机设备、单一环节、单一场景的局部小系统不断向整体大系统、全局巨系统演进，从部门级到企业级、产业链级乃至产业生态级不断演进，并形成相互作用的复杂网络，突破地域、组织、机制界限，通过对大规模信息技术数据应用，实现人、财、物资源和要素的高效整合，有计划按比例地提供强有力的革命性手段进行社会经济运行调节，对传统的管理思想和模式产生颠覆式改变。在目前经济低迷和船舶企业纷纷进行资源优化整合之际，精益管理综合作用凸显，成为推动船舶企业发展不可或缺的管理理念。借助信息化手段改造企业内部每一个流程，将科层制管理模式转为网络式管理模式，构建精简高效的扁平化组织结构，改造企业客户间关系，充分发挥员工的积极性和主动性，挖掘潜在智慧，“互联网+”式网络量子化管理成为企业新的生产力。

大数据成战略核心力量

数据，已经渗透到当今每一个行业和业务领域，成为重要的生产因素，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启，对数据的挖掘已成为企业竞争力的重要来源，而云计算则是开启大数据应用新领域的“金钥匙”。作为“综合工业之冠”的船舶业，是劳动、资金、技术密集型产业，涵盖航运、造船、船舶配套以及相关服务等产业链，并涉及机电、钢铁、化工、航运、海洋资源勘采等上下游产业，庞大的人群和应用市场，复杂性高，充满变化，使得船舶业当之无愧成为最复杂的大数据行业。船舶业却是个数据应用贫乏的行业，未来的船舶企业必须学会如何处理及如何使用数据。解决由大规模数据引发的问题，探索以大数据为基础的解决方案，将成为船舶业转型升级、效率提高的重要手段，大数据将成为未来船舶企业的战略核心力量。

万物互联平台模糊产业边界

近年来，互联网不断推动着各行业生态的改变，制造业更是经历前所未有的转变，国家战略上的纷纷布局：美国的“工业互联网”和中国的“两化融合”，国际巨头更是加快构建工业云和智能服务平台，加快全球战略资源的整合步伐，抢占规则制定权、标准话语权、生态主导权和竞争制高点，通过丰富开发工具、开发应用接口、共享数据资源、建设开发社区，构建以自己为中心的星状网络数据处理平台，以形成赢者通吃的市场局面。

智慧航运突破传统航运思维

信息化技术的应用、船舶技术的创新将引发航运管理变革和服务进步。基于互联网、大数据、云服务等技术手段，整合船舶的设计、生产、制造、使用、维护、售后、物流各个环节，在运营公司、设计建造商及设备商等之间建立起更全面的生产关系。将智能系统在船舶设计建造阶段就纳入后期航运运营考虑，引入大数据挖据技术，提高航运服务的标准化和信息化程度，提供更稳定、更易维护、更具d性的在线订舱服务。运营过程中清晰规划运输船舶航程和航站，推进航运思维、理念及商业模式的“智慧”化。

智能船舶成必争之地

过去船舶更多侧重于船舶基本功能的实现，未来的船舶将在互联网技术下，会更加关注设备的智能化、系统的智能化甚至整体船舶运营的智能化，智能船舶将会应运而生。智能船舶的发展要充分利用现有条件，从环境、能源、材料、空间、电子、机械、导航、物联网、大数据、云计算等多个领域建立实体和虚拟设施，实现 *** 纵系统、航行系统、设备技术、节能技术甚至生产系统等的智能化，逐步形成能自感知、自评估、自预测、自组织、自重构于一体的船舶，实现信息与实体智能耦合全过程。DNV GL集团2014年曾发布一份名为《未来航运业》的报告，提出智能船舶这一新概念。2015年中国政府发布的《中国制造2025》明确将智能船舶作为重点发展的领域。可见未来智能船舶将决定各国船舶工业在船舶市场的地位，成为各大造船国家现今进行的必争之地也就理所当然了。

智能制造发展趋势势不可挡

大数据背景下，智能制造已成为船舶制造与航运领域发展的趋势，“互联网+”促使船舶企业借助物联网、大数据、人工智能取代封闭的生产制造系统，提高制造系统柔性化、自动化和智能化水平，通过信息物理融合系统，用IT把设计源头与工厂的各个末端连接起来，实现人、产品、设备完全交互，牵引着传统工业发生革命性的演变。搭建设计、生产、采购等业务“一体化”智能生产流程设施，建立智能化的生产系统和车间物流系统，使智能化设备机器代替人工 *** 作的机器，通过云技术把所有生产资源都连接起来，使目前的半自动化、全自动化生产系统向智能化生产系统转变，实现船舶的定制化与规模化、个性化与普适化、虚拟与实体、微观与宏观、当前与未来的结合。

科创模式及资源要素全球化

在“一带一路”战略规划下，中国船舶业要实现转型升级，必须爬全球价值链高端的这个“坡”，过核心技术这道“坎”。基于此，船舶企业纷纷联合政府机构、科研院所和高校等单位，建立国家级高新技术船舶实验室，搭建“官、产、学、研、用、检”全产业链良性循环、可持续发展的生态体系。越来越多的科技型企业更是打破传统的内部研发模式，跨越组织边界，开始更多地利用和整合外部的社会力量来进行创新。

技术产业化成发展新方向

伴随国家制造业的转型升级，船舶业必将迎来跨越式的发展，在物联网等信息技术的支撑下，为满足未来客户大批量个性化需求，企业设计纷纷转型改制，基于互联网进行全球资源优化整合、科技创新发展和设计模式转变，从封闭型的单纯向企业提供设计向工程技术总承包的开放式模式转变。工程技术公司更是通过全产业链、全生命周期的工程EPC能力和国际市场拓展能力运营模式，围绕集约航运、绿色航运、安全航运、智能航运主题，进行新船型开发、船舶性能优化、航运安全、航运效率、节能减排、航运信息化等学术前沿和关键问题研究，为客户提供技术咨询服务，输出设计技术，转让设计方案、技术标准、专利技术及科技成果，抢占市场订单赢得市场份额，提升船舶国际市场的竞争力。

产融结合重建行业竞争格局

在“互联网+”形势下，针对巨大的船舶业全产业化规模和特色的个性化发展需求服务推出明显不足，引导社会资本和商业银行创新面向船舶业构建一种高效快速匹配资源的产融结合经营模式，金融直接投资产业，股权收益补偿，形成合理的收益分享、风险共担机制，愈来愈受到资本和产业的关注和追捧。随着市场发展趋势，船舶业也在实施产业科技和金融融合战略，联合系统内投资企业就某一产业进行研究，评估并实施解决方案利用上海船研所技术优势，借助上市公司资金投入，将重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链和竞争格局。

近日，在时隔40余年后，我国再次对地球“第三极”青藏高原进行大规模综合性科学考察。在这次举世关注的“国家行动”中，无人船凭借其不凡的身手，再次进入公众的视野。

据相关报道，以往对高原湖泊进行科考，通常采用橡皮艇，但往往遭遇意想不到的风浪，危及科考人员的安全，而科考无人艇船的使用就可以避免这些危险。不仅如此，无人船还可以实现数据采集的自动化，行进过程中即可获取测量数据。

除了科考，近年来，以无人艇船为代表的智能船舶还在环境监测、区域巡航等领域频频“抛头露面”，相关的国内外研究成果也是层出不穷。那么，无人船发展现状如何，未来又将如何走向，会带来怎样的变革……记者就此采访了中国船级社(CCS)智能船舶工作组组长蔡玉良。

智能化步伐加速

早在上世纪60年代，远程控制的无人艇船队就广泛用于军事领域。近年来，随着自动控制、物联网、大数据等技术的快速发展，与船舶有关的环境感知技术、通信导航技术等也得到广泛的应用，为智能船/无人船的开发提供了广阔的技术可行性。

放眼国际，丹麦启动无人船研发项目，挪威开辟无人船试验区，韩国开发了无人船通用技术平台，荷兰正研发利用“浮动自驾无人船”实现载人和货运……

在法律法规层面，相关的研究工作也已提上议事日程。今年2月，美国、挪威、丹麦等9个IMO成员国向海上安全委员会提交了在无人船领域确定立法范围的方案。此外，美国、英国等国已启动无人船的国内立法程序。

在国内，我国正在全面推进的“互联网+”“中国制造2025”“智慧交通”等战略规划明确提出了“提高船舶智能化水平，培育智能船舶等战略性新兴产业，提升水上交通运输数字化、网络化、智能化水平”的发展方向和工作要求。

战略路径清晰，我国船舶工业届推进船舶数字化、智能化步伐正加速——

据蔡玉良介绍，工信部于2015、2016年分别组织开展了“智能船舶顶层规划”“智能船舶10”科研项目，示范船涵盖超大型集装箱船、超大型矿砂船、超大型原油船三大主力船型，目前项目已进入设计建造阶段;

2015年，CCS发布全球第一份《智能船舶规范》，对智能船舶应具备的各项功能提出了具体要求;

中船集团黎明项目38800DWT智能散货船计划在今年年底交付，该船为国内首艘智能示范船，能实现机舱辅助决策、船舶健康管理等功能;

今年3月，海航科技集团与CCS联合国内外六家单位发起成立“无人货物运输船开发联盟”，力争在2021年交付首艘无人货物运输船;4月，大连因泰集团发起智能船舶军民融合项目，拟在京杭运河建造一艘无人概念货船。

经济与安全的潜在优势

蔡玉良认为，对于经济性和安全性的追求是无人船技术大行其道的重要原因。

目前船舶行业仍处于结构调整升级、化解产能过剩阶段，船东对于“智能、绿色、安全、高效”船型的渴求十分强烈，无人船将满足市场越来越高的降成本需求，带来行业在基础设施、管理水平、产业合作模式上的全面升级。

一方面，船上的绝大多数设备，如救生、消防、防污染与生活设施很大程度上是为船上工作人员服务的。在没有船员的情况下，这些设备将不再需要，既减少船舶重量又降低能耗，从而实现船舶建造及运营成本的减少及船舶载货能力的提升。罗罗公司认为，这些因素加上重量和空气阻力的减少将带来12%至15%的燃料节约。

此外，从技术角度来看，整合船舶、港口等实时动态数据有利于优化物流和供应链，提高运输效率。

另一方面，导致船舶海上事故的主要原因是决策和 *** 作过失、应急反应不当等人为因素。德国安联保险2012年发布的报告就曾指出，75%—96%的海上事故是人为错误的结果。而在无人船的设计方案中，船舶的 *** 纵主要是通过专家决策系统与远程遥控系统在劳动条件更好的岸上进行 *** 作，从而从根本上减少人为因素对船舶航行安全的影响。

带来颠覆性影响

罗罗集团船舶总裁Mikael Makinen曾表示，“无人驾驶船舶是船舶行业的未来。智能船舶具有如同智能手机一样的颠覆性，将彻底改变船舶设计和运营的格局。”

蔡玉良也持相同看法，“不仅如此，无人船将对现有的航运模式、法律法规、运营管理和规范标准都产生极大影响”。

从航运模式来看，首先无人船将助力新兴船舶业务的崛起，如船岸一体通信、货物监管控制、在线货运服务等，而远程和自动驾驶营运的数据收集将创造新的商机和市场;其次，无人船通过信息传输进行遥控 *** 作或指令传达，船舶的风险防控重心将转移至网络安全方面;从配套环节上看，无人船相关技术发展，会促进港口、海事等方面信息的聚集，主要表现为物流信息高度融合、海事监管及航路信息智能化;此外，由于没有船员，传统的船舶责任和保险规则也将有所变化。

可以预见，随着无人船的兴起，现行的部分海事法律法规也需要调整以适应新的业态。蔡玉良认为，这主要是涉及几个方面：一是船舶安全法律法规，其中包括《国际海上人命安全公约》(SOLAS)中关于构造、救生设备、消防船舶配员、信号与报警方面的要求，《国际海上避碰规则》(COLREG)中瞭望航行决等策、灯光信号交互及涉及设计到船员的部分条款，还需考虑常规船与无人船在灯光、信号等方面的交互问题;二是船员管理法规，包括《海员培训、发证和值班标准国际公约》(STCW)、《国际劳工公约》和《船舶最低安全配员规则》中关于船员定义及相关要求、安全配员等要求;三是海上权益与责任法律法规中涉及船长责任、海难救助、法律主体和保险责任等内容。

在运营管理方面，无人船航行过程中没有船员对船舶进行日常的维护保养不再依靠船上人员的 *** 作与经验，因此对船舶系统的可靠性提出较高的要求，同时需要构建设备健康管理体系而依靠系统的可靠性及岸上的远程管理、运维保障;鉴于无人船的相关系统高度集成，以及与岸基网联化、协同化的特性，船旗国、港口国、海关、边防等机构对无人船的登轮监管模式将从以登轮执法为主，转向以自动获取信息的方式进行远程执法;港口与航道需要增加适应无人船运行的基础设施，并调整管理机制。

标准规范方面，针对无人船的特点，有待研究出与之相适应的基础技术标准、安全标准、管理标准、检验评价标准等。

需要全方位支持

伫立在智能化风口，无人船发展前景可期。同时，作为航运业界的一项系统工程，其面临的挑战也是跨专业跨领域的。蔡玉良认为，面对这些问题，需要主管机关、船企、船级社、科研、设计、港口等部门的通力协作。

他建议，开展航运管理及船舶运营模式研究，加快航运企业为适应无人船 *** 作与管理的升级。在关注传统船舶安全问题的同时，研究因船岸一体化给船舶安全带来的新风险。此外，需重点关注在共享经济背景下无人船引发的新业态。

对于无人船涉及的广泛而多层次的海事法律法规体系，蔡玉良建议，秉持“鼓励科技创新热情”和“保障安全有序的谨慎”两种态度结合的原则，对现有海事法律法规开展适用性研究，并根据国际、国内船舶航运特点，有针对性地制定无人船的运营监管政策。

结合无人船具备的高度信息集成、实时共享等特点，蔡玉良建议将智能船/无人船的运营融入大物流循环中，提高物流效率。具体来讲，开发向物流商实时提供舱位预定、货物状态等关键信息的技术，确保交易及货运流程信息的实时性、可靠性，建立基于无人船运营模式的货运信用体系。

在无人船研发的实验阶段，蔡玉良认为，在适宜航区建立一个无人船试验区是极为必要的。他建议，试验区的设立需综合考虑气象、水文条件、信号强度、通航密度等水域情况，构建船舶运营的监督管理模拟环境，重点选择示范效应强的航线。

走向成熟尚需合力推动

在近日举行的2017世界交通运输大会上，与会专家几乎无一例外地将“未来交通”的筹码押在“无人驾驶”上。而对航运业而言，“人工智能+船舶”同样被寄予厚望。

与有人驾驶的船舶相比，“无人船”的优势是显而易见的。第一，能够更有效地利用船舶空间;第二，能够更有效地利用船员技能;第三，能够更有效地利用燃料。这些对无人驾驶船取得长期竞争优势至关重要。从全球物流链上讲，对世界范围内的船舶进行实时远程监控同时，会将船舶更加紧密地整合到物流或供应链中，让全球企业能着力发挥整个船队的最大效率，实现节支增收。

然而，绝不是一个技术或一个交通工具便可包打天下。目前的人工智能驾驶一辆货船出海，完全没问题，但是还不足以 *** 纵在海上面临更多复杂状况的集装箱船。搬走横亘在无人船面前的信息传输安全性、动力装置稳定性以及远程 *** 纵可靠性“三座大山”，以及出台与无人船配套的海事法规也是一个漫长的过程。

长期来看，航运业正经历根本性的变化，更多的变化仍在孕育之中。无人船的出现只是一个时间问题，然而走向成熟、大规模投入商业使用还需要各方协调、合力推动。正如有专家表示，只有人工智能发展到与人脑可以比拟的“强智能”水平，人类才能完全放手将交通运输交给人工智能。

延伸阅读

两大巨头完成全球首次商船远程 *** 作

原本预计无人驾驶远程商船将在2020年前投入运营，如今看来这个时间可能还会更早。

日前，罗尔斯罗伊斯公司与马士基集团旗下拖轮公司Svitzer共同宣布在丹麦哥本哈根港成功完成了全球首次商船远程 *** 作。

据悉，参与此次远程 *** 作试验的拖船“Svitzer Hermod”号，船长28米，2016年由土耳其Sanmar船厂建造，采用Robert Allan的船舶设计，配有罗罗的动力定位系统。远程控制系统就是与动力定位系统相连的，由该船的船长在Svitzer公司总部的远程 *** 作基地进行控制，安全的进行了多次 *** 作。该船停泊在码头旁，先是驶离码头，然后360度掉头，朝Svitzer总部方向航行，然后再次入船坞。

船上的动力系统采用2台MTU 16V4000 M63柴油机，单台功率2000千瓦/1800转。船上还配有各种传感器，使用先进的软件组合各种不同的数据，数据能可靠和安全地传送至岸基的远程 *** 作中心，使船长能充分掌握拖船及周围环境，易于船长远程 *** 作不同的系统部件。

全程参与演示过程的罗罗船舶业务总裁Mikael Makinen表示，“此次全球首次船舶远程 *** 作实验的成功具有历史意义，多年来，我们一直坚信并且预言无人驾驶远程商船将在2020年前投入运营。在Svitzer公司丰富的运营经验和我们专业技术的独特组合下，我们比预期提前实现了目标。”

Svitzer公司首席技术官Kristian Brauner指出，“作为世界上最大的拖轮公司，我们一直积极致力于参加无人船项目，开发革新的方式来改善拖船作业的安全和效率，使客户和船员受益。客户反馈、运营成本、环保影响、船舶效率将继续是我们前进的动力。”

据了解，罗罗公司和Svitzer公司已经签署了协议，将继续进行船舶远程 *** 作和无人驾驶测试。

罗罗船舶工程技术总裁KevinDaffey透露，罗罗和Svitzer公司还将再进行为期18个月的试验，进行一些拖船作业的无人 *** 作。“我们有许多完全自动驾驶的拖船想法，甚至没有轮机舱也能工作，此次的‘Svitzer Hermod’号只是展示了一些核心技术。”

据了解，此次展示期间，拖船上仍配备了船长和船员，以确保系统出现故障时保证拖船安全。

一、大数据的陷阱作文

李娜再度夺得大满贯，超越了张德培的华人大满贯纪录，非举国体制下的奇迹造就了举国的愉悦。

在总结李娜成功因素的时候，也再次看到了这样的言论：是大数据起到了重要的作用。但这次李娜夺冠，最靠谱的解释就是李娜在卡洛斯的帮助下大大提升了心理层面的战斗力。

在技术层面领先的前提下，李娜在整场比赛中克服了节奏问题，她具备了一颗冠军的心脏。2012年9月6日，代表亚洲网球至高水平的中国选手李娜在美国迎战名将小威廉姆斯。

当时，IBM公司在综合了美网过去8年的全部比赛数据之后，为参赛球员制定了“Keys to the march”的比赛制胜策略。李娜一方获得赢球的关键包括3个指标：1一发得分率超过69%;24-9拍相持中得分利率要超过48%:3发球局30-30或40-40时得分率要超过67%。

比赛结果是，李娜溃败。比赛结束后，IBM高调地宣布李娜仅仅完成了三项制胜策略中的项，而小威廉姆斯则完成了自己三项制胜策略中的两项。

于是，很多人就顺着IBM的思路问，李娜为什么不照着BM的策略去打球？其实，当当事人的主观愿望不积极的时候，大数据对他们来说不过是噪音而已。同样，数据也会因为主观意愿具有欺骗性。

我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史提示未来。其实不然。

在网球这样的领域里，历史数据甚至常常会成为陷阱。有意思的是，在另一场女子网球比赛中，一位球员做到了IBM为其制定的三项指标中的两个，她却失败了。

而胜利的一方，只完成了一个指标。

二、大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

大数据时代发展的具体历程如下：2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。

Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。

这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 （puting munity Consortium），发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。

它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。

2009年印度 建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国 通过启动://Datagov网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的 数据。

该网站的超过445万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的 们相继推出类似举措。2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。

2010年2月，肯尼斯ž库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。

从经济界到科学界，从 部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。

库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。

后来 认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey&pany）肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。

报告指出，大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。

报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。

2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》（Big Data, Big Impact） 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2012年3月，美国奥巴马 在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。

2012年3月22日，奥巴马 宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中， 对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字 体现对数据的占有和控制。

数字 将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。

鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。

Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国 如何利用大数据更好地服务和保护人民。

这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐。

三、大数据时代的产生背景

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据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《 》《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。 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《 》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 ，所有领域都将开始这种进程。”

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四、大数据时代是什么意思

大数据时代：最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 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。

大数据提出的背景：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据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 》《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。

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《 》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 ，所有领域都将开始这种进程。” 扩展资料 大数据影响 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。

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。 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。“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…… 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。 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。

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。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。

五、为什么大数据如此重要

大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智能，而它对于大多数人而言是完全透明的，人们不知道背后有这样的技术。大数据位于人们日常使用的智能手机之后，然后人们通过它给移动互联网贡献信息，即使他们并没有意识到这一点。

为什么大数据如此重要？

第一，对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、物联网、社交网络、数字家庭、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。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，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。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

总结

在大数据时代到来的时候，要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从前我们所了解的数据是冷冰冰的、死气沉沉的，被存到冷备份默默地等着人拿出来用，我们对待数据的感觉十分消极，要先想清楚其用处才开始分析应用。现在，数据时代来临了，人们正在试图点燃数据，使其变热，赋予生命。所谓“活数据”，是动态的数据，流通的数据，因互动而产生，因产生而互动，是自然演化的数据，要用大数据的思维去考虑这些数据怎样才能带来效益。未来大数据的发展前景非常好，与大数据相关的职业比如数据挖掘师，数据分析师等必定会有广阔的发展空间。

六、如何实现大数据量数据库的历史数据归档

这个问题是这样的：

首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

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