世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思大数据概念什么意思大数据分析什么意思所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是
指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM
systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail
Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
2、是数据类别大和类型多样
数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化
数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、是处理速度快
在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低
数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、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。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya
Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
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。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。
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正在从“业务驱动”
转变“数据驱动”。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;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分
“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境
运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。
3、提高投入回报率
提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
4、数据存储空间出租
企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如北京开运联合、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系
客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
6、个性化精准推荐
在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索
数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益
比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
2、能够推动增强社会管理水平
大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。
2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;
2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
文/杨剑勇
以深度学习、机器学习为核心的AI技术得到迅猛发展，主要得益于算力、算法上的突破，使得AI技术得到广泛应用落地。在金融业，因把人工智能引入金融服务，让蚂蚁金服成为全球独角兽之王，估值高达2000亿美元，且有望A+H模式登陆科创板。以及传统银行也在积极拥抱新技术，以人工智能技术为手段，以大数据为驱动，推动零售金融数字化转型。
还有制造业、供应链管理、医疗、智能家居等细分领域，人工智能技术得到广泛落地，整体来说，人工智能技术已成为全 社会 智能化转型关键技术之一。各国为把握人工智能所带来的新一轮产业智能化变革，纷纷出台相关政策。
为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，我国于2017年出台新一代人工智能发展规划。预计到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在人工智能升格到国家战略后，以BAT、华为等为代表的 科技 巨头纷纷调整战略，以及AI创新独角兽也得到快速发展。主要在于我国在用户、数据和应用场景等方面优势明显，推动国内人工智能呈现出蓬勃发展态势。
如今，为进一步落实发展人工智能的决策部署，推动人工智能技术在开源、开放的产业生态不断自我优化，包括基础共性、伦理、安全隐私等方面标准的引领作用，我国印发了国家新一代人工智能标准体系建设指南。立足国内并兼顾国际的同时，促进创新成果与产业深度融合，注重与智能制造、工业互联网、机器人、车联网 等相关标准体系的协调配套，为高质量发展保驾护航。
对于国家人工智能标准体系指南出炉，以及当前新基建大背景下，深耕人工智能应用的厂商来说，将会释放新一轮发展机遇。那么，除BAT、华为等 科技 巨头以外，本文梳理在机器视觉、智能语音、智能家居、AI云、AI芯片等各细分赛道核心玩家，对于他们来说，有望受益于人工智能这一波红利，迎来最好的发展时期。
机器视觉：旷视 科技
计算机视觉与智能语音市场增长强劲，IDC报告指出，在疫情之后，包括园区、办公楼宇将带来一拨新的人脸识别需求。在传统行业，工业质检、巡检应用正在兴起。只是，在机器视觉市场则主要被旷视、商汤、云从和依图为首的四大AI独角兽占市场主导地位。
旷视、商汤 科技 等机器视觉独角兽作为人工智能技术后浪，显然在机器视觉市场超海康威视、大华股份等前浪。因人工智能应用落地，也使得旷视 科技 等后浪AI独角兽一跃成为机器视觉细分场景的佼佼者。根据旷视 科技 早前披露的数据显示：2016年营收为6780万元增至2017年的313亿元，到2018年增长至1427亿元，复合年增长率为3588%。业绩高速增长这主要得益于视频物联网应用于城市及公共场所所释放的巨大机遇。
此外，在面对新基建国家战略，旷视 科技 也积极推进，并助力新基建落地，公布了AI新基建线路图。专注于“算法”，结合应用，在个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大细分赛道落地，并通过新一代AI生产力平台把 AI 能力分享世界，开发者可以基于旷视Brain++平台，覆盖更多场景的应用，推进AI新基建进程。
智能语音：科大讯飞
相比机器视觉由后浪主导不同的是，智能语音技术则由科大讯飞、百度、阿里等 科技 巨头占主导。当然，思必驰、小i机器人等优秀人工智能创新企业也跻身中国人工智能语音应用主流玩家。IDC报告显示，2019年中国语音语义应用市场达1225亿美元。除了智能家居等消费级产品，在智能客服、法庭庭审语音转文字，贡献了较大的市场规模。
就市场格局来看，科大讯飞占据领先地位。作为智能语音领导厂商，在2019年营收更是突破百亿大关。对于人工智能这条赛道深耕二十多年的科大讯飞来说，意味着其人工智能技术布局成果显现，也预示着将迈入新的里程碑。
目前，科大讯飞语音技术教育、金融、政法、城市、 汽车 、翻译等场景。此外，其AI开放平台有超过112万开发者。在平台+赛道战略指引下，使得开放平台、教育和智能硬件方向增长尤为迅猛，推动整体业绩稳健增长。
智能家居：海尔智家
在人工智能、物联网等技术推动下，家庭智能化快速发展，以及消费者对家庭场景中各种智能设备保持强劲的竞争态势，使得各类玩家纷纷涌入智能家居这条赛道，大致可以分成传统家电厂商、手机厂商以及互联网企业为首的三大阵营。而传统厂商当中，以海尔智家尤为突出，并已锐变为物联网生态品牌。
对于海尔智家来说，因早早布局智慧家庭，将场景品牌和生态品牌提升为集团战略，所以在生态培育上有先发优势。在业界看来，深耕家电多年且始终追随用户体验的海尔智家，深知如今用户已经不满足于单一的家电产品，必须以家庭全场景来满足用户变化了的生活需求。为此，海尔智家基于衣、食、住、娱不同生活场景，以成套化满足人们个性化的智慧生活。
AI云：百度智能云
随着全球智能化转型趋势背景下，各界积极部署物联网、工业互联网，以及将更多应向云端迁移，进一步激活全球云服务市场。与此同时，在云端这条赛道上玩家竞争进入比拼人工智能应用能力阶段。根据《IDC中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示：AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。
截止到2020年4月，各厂商在公有云上开放AI能力的数量，从统计数据来看，百度智能云、阿里云开放的能力最为丰富。需要指出的是，凭借丰富的AI能力，百度智能云在多个细分领域排名第一。
从2019年AI公有云服务市场份额来看，百度智能云市场份额第一，且连续两年在AI Cloud领域排名中国第一。在自然语言处理领域，目前实现一定规模的商业化营收的仅有百度智能云。不管是智能音箱、家居等消费级产品市场还是其他企业级市场，百度智能云都建立了广泛的客户基础。
AI芯片：地平线
近年来，信息 科技 以惊人的速度在发展，尤其NB-IoT、5G等无线通信技术署规模日益扩大，使得物联网连接数高速增长。截至2019年，全球物联网连接数高达120亿个，到2025年将增长至246亿，年复合增长率达到13%，这一数据来自今年早些时候GSMA所发布的《2020年移动经济》报告。
因数百亿设备连接至网络，对物联网芯片和人工智能芯片需求剧增，结合ABI Research调研机构早前发布的报告显示，全球云端AI芯片市场规模预计2024年将达100亿美元，边缘AI芯片同样也呈现出高速增长态势，未来几年，年复合增长率为31％。
对于地平线来说，其AI芯片商业落地聚焦在智能驾驶与智能物联网两条赛道上，地平线创始人余凯对曾笔者表示，AI芯片对技术要求极高，地平线在商业落地上进展比较顺利。当然，绝对不是一飞冲天，需要稳扎稳打。
目前，地平线在 ADAS、自动驾驶、高精地图和智能座舱等领域已赋能一大批行业顶级Tier 1、OEM、通讯运营商，包括长安、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多个顶尖企业在内的合作伙伴正与地平线携手加速智能驾驶时代的到来。诸如长安 汽车 发布主力车型UNI-T，内置中国首款车规级人工智能芯片——地平线征程二代，具备每秒4万亿次的算力，预示着地平线车规级人工智能中国芯首次前装量产。
此外，地平线与中汽创智签署合作协议。中汽创智又叫T3 科技 ，由国资委投资，中国一汽、东风公司和长安 汽车 三大央企 汽车 厂商成立的共性技术平台。根据协议，双方将基于地平线行业领先的车规级 AI 芯片和人工智能算法，以高级辅助驾驶（ADAS）、高等级自动驾驶和智能座舱为重点，全面深入合作，加速智能 汽车 量产方案中的平台技术研发。
“地平线作为边缘AI芯片领导者，长期致力于AI芯片的软硬件研发和商业落地工作。”在地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅博士2020全球人工智能和机器人峰会上对此表示。
最后
世界经济总体较弱的局面下，全球积极利用 科技 推动新经济发展。我国也提出加大新型基础建设，为经济释放增长活力。其中，人工智能技术正在与各行各业快速融合，推动传统行业转型升级、提质增效的同时，也不断催生出新技术、新模式、新业态，以人工智能为代表的信息化技术将成为智能化经济的核心驱动力。
在人工智能标准指南、新基建战略下，为发展新技术释放出政策红利，以人工智能、自动驾驶、云服务、大数据和物联网等为核心技术为创新方向的企业，也迎来新一轮的机遇。
杨剑勇，福布斯专栏作家、网易签约作者，并连续三年（2017-2019年）获得年度最佳签约作者。致力于深度解读5G、物联网经济和人工智能等前沿 科技 ，观点和研究策略被众多权威媒体和知名企业引用。
北京邮电大学中外合作办学专业是北京邮电大学国际学院的项目，具体为北京邮电大学与伦敦玛丽女王大学学士学位联合培养项目。
北京邮电大学国际学院是北京邮电大学实施中外合作办学项目的本科学院。学院承办的“北京邮电大学与伦敦玛丽女王大学学士学位联合培养项目”于2004年6月经国家教育部正式批准开始招生，首批开设电信工程及管理和电子商务及法律两个专业。
2011年经教育部批准，新增物联网工程专业。联合培养项目在中英两校的共同努力下取得了优异的成绩，获得了良好的社会声誉。该项目多次通过了中国教育部中外合作办学评估、英国高等教育质量保证学会（QAA）教学评估、英国工程技术学会（IET）专业认证评估及复评估。
扩展资料
该项目的合作办学对象为伦敦玛丽女王大学。
伦敦玛丽女王大学创立于1887年，于1915年加入国际著名的伦敦大学，现有近两百年的历史，是伦敦大学规模大、学科全、教学科研水平高的四大院校之一，也是英国包括剑桥、牛津在内的24所最顶尖大学联盟“罗素集团”（TheRussell
Group）的成员之一。
伦敦玛丽女王大学是一所杰出的研究型大学，共产生6名诺贝尔奖获得者，科研水平综合排名全英第9，直接参与北邮联合培养项目合作的电子工程与计算机科学学院（EECS）科研水平排名全英第9。
参考资料来源：北京邮电大学中外合作办学专栏-项目概况
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