中国的人工智能现在发展到什么阶段了？

弱人工智能(ANI)：弱人工智能是擅长于处理某一单个方面的人工智能。比如Alfago只能下象棋，苹果Siri目前只能作为你的语音助手。特斯拉的无人驾驶系统里也包含无数的弱人工智能，不要否认，我们已经进入人工智能的世界中，只是现在level还比较低。甚至在弱人工智能中都属于比较低级的阶段

强人工智能(AGI)：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，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等 *** 作,”强人工智能在进行这些 *** 作时应该和人类一样得心应手。

超人工智能(ASI)：牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”目前AI的发展毫无疑问处于弱人工智能发展阶段。但在弱人工智能阶段，AI的发展也要被划分为三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。我们现在处于弱人工智能的早期阶段——技术驱动阶段。

戴勇定远判了三年的有期徒刑。他因为参与了一起谋杀案而被判处有期徒刑。他被控犯有故意杀人罪，但他否认了罪名，并声称自己是无辜的。他的家人和朋友都支持他，他们都认为他是无辜的。
在审判期间，戴勇定远的律师和家人都努力为他辩护，他们试图证明他是无辜的。他们提出了许多有力的证据，但最终法庭仍然判处他三年的有期徒刑。
戴勇定远在服刑期间表现出良好的素质，他也得到了监狱管理人员的认可。在服刑期满后，他被释放，并重新回到了社会。他现在正在努力重建自己的生活，并且仍然坚持自己的无辜。纯手打，望采纳！

MCU是Microcontroller Unit 的简称，中文叫微控制器，俗称单片机，是把CPU的频率与规格做适当缩减，并将内存、计数器、USB、A/D转换、UART、PLC、DMA等周边接口，甚至LCD驱动电路都整合在单一芯片上，形成芯片级的计算机，为不同的应用场合做不同组合控制，诸如手机、PC外围、遥控器，至汽车电子、工业上的步进马达、机器手臂的控制等，都可见到MCU的身影。
单片机发展简史
单片机出现的历史并不长，但发展十分迅猛。 它的产生与发展和微处理器（CPU）的产生与发展大体同步，自1971年美国英特尔公司首先推出4位微处理器以来，它的发展到目前为止大致可分为5个阶段。下面以英特尔公司的单片机发展为代表加以介绍。
1971年~1976年
单片机发展的初级阶段。 1971年11月英特尔公司首先设计出集成度为2000只晶体管/片的4位微处理器英特尔4004，并配有RAM、 ROM和移位寄存器， 构成了第一台MCS—4微处理器， 而后又推出了8位微处理器英特尔8008， 以及其它各公司相继推出的8位微处理器。
1976年~1980年
低性能单片机阶段。 以1976年英特尔公司推出的MCS—48系列为代表， 采用将8位CPU、 8位并行I/O接口、8位定时/计数器、RAM和ROM等集成于一块半导体芯片上的单片结构， 虽然其寻址范围有限（不大于4 KB）， 也没有串行I/O， RAM、 ROM容量小， 中断系统也较简单， 但功能可满足一般工业控制和智能化仪器、仪表等的需要。
1980年~1983年
高性能单片机阶段。 这一阶段推出的高性能8位单片机普遍带有串行口，有多级中断处理系统， 多个16位定时器/计数器。片内RAM、 ROM的容量加大，且寻址范围可达64 KB，个别片内还带有A/D转换接口。
1983年~80年代末
16位单片机阶段。 1983年英特尔公司又推出了高性能的16位单片机MCS－96系列，由于其采用了最新的制造工艺， 使芯片集成度高达12万只晶体管/片。
1990年代
单片机在集成度、功能、速度、可靠性、应用领域等全方位向更高水平发展。
单片机的分类及应用
MCU按其存储器类型可分为无片内ROM型和带片内ROM型两种。对于无片内ROM型的芯片，必须外接EPROM才能应用（典型为8031）；带片内ROM型的芯片又分为片内EPROM型（典型芯片为87C51）、MASK片内掩模ROM型（典型芯片为8051）、片内Flash型（典型芯片为89C51）等类型。
按用途可分为通用型和专用型；根据数据总线的宽度和一次可处理的数据字节长度可分为8、16、32位MCU。
目前，国内MCU应用市场最广泛的是消费电子领域，其次是工业领域、和汽车电子市场。消费电子包括家用电器、电视、游戏机和音视频系统等。工业领域包括智能家居、自动化、医疗应用及新能源生成与分配等。汽车领域包括汽车动力总成和安全控制系统等。
单片机的基本功能
对于绝大多数MCU，下列功能是最普遍也是最基本的，针对不同的MCU，其描述的方式可能会有区别，但本质上是基本相同的：
TImer(定时器)：TImer的种类虽然比较多，但可归纳为两大类：一类是固定时间间隔的TImer，即其定时的时间是由系统设定的，用户程序不可控制，系统只提供几种固定的时间间隔给用户程序进行选择，如32Hz，16Hz，8Hz等，此类TImer在4位MCU中比较常见，因此可以用来实现时钟、计时等相关的功能。
另一类则是Programmable Timer(可编程定时器)，顾名思义，该类Timer的定时时间是可以由用户的程序来控制的，控制的方式包括：时钟源的选择、分频数(Prescale)选择及预制数的设定等，有的MCU三者都同时具备，而有的则可能是其中的一种或两种。此类Timer应用非常灵活，实际的使用也千变万化，其中最常见的一种应用就是用其实现PWM输出。
由于时钟源可以自由选择，因此，此类Timer一般均与Event Counter(事件计数器)合在一起。
IO口：任何MCU都具有一定数量的IO口，没有IO口，MCU就失去了与外部沟通的渠道。根据IO口的可配置情况，可以分为如下几种类型：
纯输入或纯输出口：此类IO口有MCU硬件设计决定，只能是输入或输出，不可用软件来进行实时的设定。
直接读写IO口：如MCS-51的IO口就属于此类IO口。当执行读IO口指令时，就是输入口;当执行写IO口指令则自动为输出口。
程序编程设定输入输出方向的：此类IO口的输入或输出由程序根据实际的需要来进行设定，应用比较灵活，可以实现一些总线级的应用，如I2C总线，各种LCD、LED Driver的控制总线等。
对于IO口的使用，重要的一点必须牢记的是：对于输入口，必须有明确的电平信号，确保不能浮空(可以通过增加上拉或下拉电阻来实现);而对于输出口，其输出的状态电平必须考虑其外部的连接情况，应保证在Standby或静态状态下不存在拉电流或灌电流。
外部中断：外部中断也是绝大多数MCU所具有的基本功能，一般用于信号的实时触发，数据采样和状态的检测，中断的方式由上升沿、下降沿触发和电平触发几种。外部中断一般通过输入口来实现，若为IO口，则只有设为输入时其中断功能才会开启;若为输出口，则外部中断功能将自动关闭(ATMEL的ATiny系列存在一些例外，输出口时也能触发中断功能)。外部中断的应用如下：
外部触发信号的检测：一种是基于实时性的要求，比如可控硅的控制，突发性信号的检测等，而另一种情况则是省电的需要。
信号频率的测量，为了保证信号不被遗漏，外部中断是最理想的选择。
数据的解码：在遥控应用领域，为了降低设计的成本，经常需要采用软件的方式来对各种编码数据进行解码，如Manchester和PWM编码的解码。
按键的检测和系统的唤醒：对于进入Sleep状态的MCU，一般需要通过外部中断来进行唤醒，最基本的形式则是按键，通过按键的动作来产生电平的变化。
通讯接口：MCU所提供的通讯接口一般包括SPI接口，UART，I2C接口等，其分别描述如下：
SPI接口：此类接口是绝大多数MCU都提供的一种最基本通讯方式，其数据传输采用同步时钟来控制，信号包括：SDI(串行数据输入)、SDO(串行数据输出)、SCLK(串行时钟)及Ready信号;有些情况下则可能没有Ready信号;此类接口可以工作在Master方式或Slave方式下，通俗说法就是看谁提供时钟信号，提供时钟的一方为Master，相反的一方则为Slaver。
UART（Universal Asynchronous Receive Transmit）：属于最基本的一种异步传输接口，其信号线只有Rx和Tx两条，基本的数据格式为：Start Bit + Data Bit(7-bits/8-bits) + Parity Bit(Even， Odd or None) + Stop Bit(1~2Bit)。一位数据所占的时间称为Baud Rate(波特率)。
对于大多数的MCU来讲，数据为的长度、数据校验方式(奇校验、偶校验或无校验)、停止位(Stop Bit)的长度及Baud Rate是可以通过程序编程进行灵活设定。此类接口最常用的方式就是与PC机的串口进行数据通讯。
I2C接口：I2C是由Philips开发的一种数据传输协议，同样采用2根信号来实现：SDAT(串行数据输入输出)和SCLK(串行时钟)。其最大的好处是可以在此总线上挂接多个设备，通过地址来进行识别和访问;I2C总线的一个最大的好处就是非常方便用软件通过IO口来实现，其传输的数据速率完全由SCLK来控制，可快可慢，不像UART接口，有严格的速率要求。
Watchdog（看门狗定时器）：Watchdog也是绝大多数MCU的一种基本配置(一些4位MCU可能没有此功能)，大多数的MCU的Watchdog只能允许程序对其进行复位而不能对其关闭(有的是在程序烧入时来设定的，如Microchip PIC系列MCU)，而有的MCU则是通过特定的方式来决定其是否打开，如Samsung的KS57系列，只要程序访问了Watchdog寄存器，就自动开启且不能再被关闭。一般而言watchdog的复位时间是可以程序来设定的。Watchdog的最基本的应用是为MCU因为意外的故障而导致死机提供了一种自我恢复的能力。
单片机的学习窍门
任何一款MCU，其基本原理和功能都是大同小异，所不同的只是其外围功能模块的配置及数量、指令系统等。
对于指令系统，虽然形式上看似千差万别，但实际上只是符号的不同，其所代表的含义、所要完成的功能和寻址方式基本上是类似的。
要了解一款MCU，首先需要知道就是其ROM空间、RAM空间、IO口数量、定时器数量和定时方式、所提供的外围功能模块（Peripheral Circuit）、中断源、工作电压及功耗等等。
了解这些MCU Features后，接下来第一步就是将所选MCU的功能与实际项目开发的要求的功能进行对比，明确哪些资源是目前所需要的，哪些是本项目所用不到的。
对于项目中需要用到的而所选MCU不提供的功能，则需要认真理解MCU的相关资料，以求用间接的方法来实现，例如，所开发的项目需要与PC机COM口进行通讯，而所选的MCU不提供UART口，则可以考虑用外部中断的方式来实现。
对于项目开发需要用到的资源，则需要对其Manua进行认真的理解和阅读，而对于不需要的功能模块则可以忽略或浏览即可。对于MCU学习来讲，应用才是关键，也是最主要的目的。
明确了MCU的相关功能后，接下来就可以开始编程了。
对于初学者或初次使用此款MCU的设计者来说，可能会遇到很多对MCU的功能描述不明确的地方，对于此类问题，可以通过两种方法来解决，一种是编写特别的验证程序来理解资料所述的功能;另一种则可以暂时忽略，单片机程序设计中则按照自己目前的理解来编写，留到调试时去修改和完善。前一种方法适用于时间较宽松的项目和初学者，而后一种方法则适合于具有一定单片机开发经验的人或项目进度较紧迫的情况。
指令系统千万不要特别花时间去理解。指令系统只是一种逻辑描述的符号，只有在编程时根据自己的逻辑和程序的逻辑要求来查看相关的指令即可，而且随着编程的进行，对指令系统也会越来越熟练，甚至可以不自觉地记忆下来。
单片机的程序编写
MCU的程序的编写与PC下的程序的编写存在很大的区别，虽然现在基于C的MCU开发工具越来越流行，但对于一个高效的程序代码和喜欢使用汇编的设计者来讲，汇编语言仍然是最简洁、最有效的编程语言。
对于MCU的程序编写，其基本的框架可以说是大体一致的，一般分为初始化部分(这是MCU程序设计与PC最大的不同)，主程序循环体和中断处理程序三大部分，其分别说明如下：
初始化：对于所有的MCU程序的设计来讲，出世化是最基本也是最重要的一步，一般包括如下内容：
屏蔽所有中断并初始化堆栈指针：初始化部分一般不希望有任何中断发生。
清除系统的RAM区域和显示Memory：虽然有时可能没有完全的必要，但从可靠性及一致性的角度出发，特别是对于防止意外的错误，还是建议养成良好的编程习惯。
IO口的初始化：根据项目的应用的要求，设定相关IO口的输入输出方式，对与输入口，需要设定其上拉或下拉电阻;对于输出口，则必须设定其出世的电平输出，以防出现不必要的错误。
中断的设置：对于所有项目需要用到的中断源，应该给予开启并设定中断的触发条件，而对于不使用的多余的中断，则必须给予关闭。
其他功能模块的初始化：对于所有需要用到的MCU的外围功能模块，必须按项目的应用的要求进行相应的设置，如UART的通讯，需要设定Baud Rate，数据长度，校验方式和Stop Bit的长度等，而对于Programmer Timer，则必须设置其时钟源，分频数及Reload Data等。
参数的出世化：完成了MCU的硬件和资源的出世化后，接下来就是对程序中使用到的一些变量和数据的初始化设置，这一部分的初始化需要根据具体的项目及程序的总体安排来设计。对于一些用EEPROM来保存项目预制数的应用来讲，建议在初始化时将相关的数据拷贝到MCU的RAM，以提高程序对数据的访问速度，同时降低系统的功耗（原则上，访问外部EEPROM都会增加电源的功耗）。
主程序循环体：大多数MCU是属于长时间不间断运行的，因此其主程序体基本上都是以循环的方式来设计，对于存在多种工作模式的应用来讲，则可能存在多个循环体，相互之间通过状态标志来进行转换。对于主程序体，一般情况下主要安排如下的模块：
计算程序：计算程序一般比较耗时，因此坚决反对放在任何中断中处理，特别是乘除法运算。
显示传输程序：主要针对存在外部LED、LCD Driver的应用。
中断处理程序：中断程序主要用于处理实时性要求较高的任务和事件，如，外部突发性信号的检测，按键的检测和处理，定时计数，LED显示扫描等。
一般情况下，中断程序应尽可能保证代码的简洁和短小，对于不需要实时去处理的功能，可以在中断中设置触发的标志，然后由主程序来执行具体的事务――这一点非常重要，特别是对于低功耗、低速的MCU来讲，必须保证所有中断的及时响应。
对于不同任务体的安排，不同的MCU其处理的方法也有所不同。
例如，对于低速、低功耗的MCU(Fosc=32768Hz)应用，考虑到此类项目均为手持式设备和采用普通的LCD显示，对按键的反应和显示的反应要求实时性较高，应此一般采用定时中断的方式来处理按键的动作和数据的显示；而对于高速的MCU，如Fosc》1MHz的应用，由于此时MCU有足够的时间来执行主程序循环体，因此可以只在相应的中断中设置各种触发标志，并将所有的任务放在主程序体中来执行。
在MCU的程序设计中，还需要特别注意的一点就是：要防止在中断和主程序体中同时访问或设置同一个变量或数据的情况。有效的预防方法是，将此类数据的处理安排在一个模块中，通过判断触发标志来决定是否执行该数据的相关 *** 作；而在其他的程序体中(主要是中断)，对需要进行该数据的处理的地方只设置触发的标志。――这可以保证数据的执行是可预知和唯一的。
全球主流单片机制造商
欧美地区
1、Freescale+NXP（飞思卡尔+恩智浦）：荷兰，主要提供16位、32位MCU。应用范围：汽车电子、LED和普通照明、医疗保健、多媒体融合、家电和电动工具、楼宇自动化技术电机控制、电源和功率转换器、能源和智能电网、自动化、计算机与通信基础设施。
2、Microchip+Atmel（微芯科技+爱特梅尔）：美国，主要提供16位、32位MCU。应用范围：汽车电子、工业用、电机控制、汽车、楼宇自动化、家用电器、家庭娱乐、工业自动化、照明、物联网、智能能源、移动电子设备、计算机外设。
3、Cypress+Spansion（赛普拉斯+飞索半导体）：美国，主要提供8位、16位、32位MCU。应用范围：汽车电子、家用电器、医疗、消费类电子、通信与电信、工业、无线。
4、ADI（亚德诺半导体）：美国，主要提供8位、16位、32位MCU。应用范围：航空航天与国防、汽车应用 、楼宇技术 、通信 、消费电子 、能源 、医疗保健 、仪器仪表和测量 、电机、工业自动化 、安防。
5、Infineon（英飞凌）：德国，主要提供16位、32位MCU。应用范围：汽车电子、消费电子、工程、商用和农用车辆、数据处理、电动交通、工业应用、医疗设备、移动设备、电机控制与驱动、电源、面向摩托车电动自行车与小型电动车、智能电网、照明、太阳能系统解决方案、风能系统解决方案。
6、ST Microelectronics（意法半导体）：意大利/法国，主要提供32位MCU。应用范围：LED和普通照明、交通运输、医疗保健、多媒体融合、家电和电动工具、楼宇自动化技术电机控制、电源和功率转换器、能源和智能电网、自动化、计算机与通信基础设施。
7、Qualcomm（高通）：美国，主要提供16位，32位MCU。应用范围：智能手机、平板电脑、无线调制解调器。
8、Texas Instruments（德州仪器）：美国，主要提供16位、32位MCU。应用范围：汽车电子、消费电子、医疗设备、移动设备、通信。
9、Maxim（美信）：美国，主要提供32位MCU。应用范围：汽车电子、消费电子、工业应用、安防。
日韩地区
1、Renesas（瑞萨）：日本，主要提供16位、32位MCU。应用范围：电脑及外设、消费类电子、健康医疗电子、汽车电子、工业、通信。
2、Toshiba（东芝）：日本，主要提供16位、32位MCU。应用范围：汽车电子、工业用、电机控制、无线通信、移动电话、电脑与周边设备、影像及音视频、消费类(家电)、LED照明、安全、电源管理、娱乐设备。
3、Fujitsu（富士通）：日本，主要提供32位MCU。应用范围：汽车、医疗、机械，家电。
4、Samsung Electronics（三星电子）：韩国，主要提供16位、32位MCU。应用范围：汽车电子、工业用、电机控制、汽车、楼宇自动化、家用电器、家庭娱乐、工业自动化、照明、物联网、智能能源、移动电子设备、计算机外设。
台湾地区
1、宏晶科技：台湾，主要提供32位MCU。应用范围：通信、工业控制、信息家电、语音。
2、盛群半导体：台湾，主要提供8位、32位MCU。应用范围：消费电子、LED照明等。
3、凌阳科技：台湾，主要提供8位、16位MCU。应用范围：家庭影音。
4、中颖电子：台湾，主要提供4位、8位MCU。应用范围：充电器、移动电源、家电、工业控制。
5、松翰科技：台湾，主要提供8位、32位MCU。应用范围：摇控器、智能型充电器、大小系统、电子秤、耳温q、血压计、胎压计、各类量测及健康器材。
6、华邦电子：台湾，主要提供8位、16位MCU。应用范围：车用电子、工业电子、网络、计算机、消费电子、物联网。
7、十速科技：台湾，主要提供4位、8位、51位MCU。应用范围：遥控器、小家电。
8、佑华微电子：台湾，主要提供4位、8位MCU。应用范围：录音集成电路产品、消费电子、家用产品。
9、应广科技单片机：台湾，主要提供4位、8位MCU。应用范围：机械、自动化、家电、机器人。
10、义隆电子：台湾，主要提供8位、16位MCU。应用范围：消费电子、电脑、智能手机。
大陆地区
1、希格玛微电子：主要提供32位MCU，应用范围：电信、制造、能源、交通、电力等。
2、珠海欧比特：主要提供32位MCU，应用范围：航空航天：星箭站船、飞行器;高端工控：嵌入式计算机;舰船控制、工业控制、电力设备、环境监控。
3、兆易创新：主要提供32位MCU，应用范围：工业自动化、人机界面、电机控制、安防监控、智能家居、物联网。
4、晟矽微电子：主要提供8位、32位MCU，应用范围：小家电、消费类电子、遥控器、鼠标、锂电池、数码产品、汽车电子、医疗仪器及计量、玩具、工业控制、智能家居及安防等领域。
5、芯海科技：主要提供16、32位MCU，应用范围：仪器仪表、物联网、消费电子、家电、汽车电子。
6、联华集成电路：主要提供8位、16位MCU，应用范围：消费电子、白色家电、工业控制、通信设备、汽车电子、计算机。
7、珠海建荣：主要提供8位MCU，应用范围：家用电器 、移动电源。
8、炬芯科技：主要提供8位至32位MCU，应用范围：平板电脑、智能家居、多媒体、蓝牙、wifi音频。
9、爱思科微电子：主要提供8位、16位MCU，应用范围：消费类芯片、通讯类芯片、信息类芯片、家电。
10、华芯微电子：主要提供8位、4位MCU，应用范围：卫星接收器、手机充电器、万年历、多合一遥控器。
11、上海贝岭（华大半导体控股）：主要提供8位、16位、32位MCU，应用范围：计算机周边、HDTV、电源管理、小家电、数字家电。
12、海尔集成电路：主要提供14位、15位、16位MCU，应用范围：消费电子、汽车电子、工业、智能仪表。
13、北京君正：主要提供32位MCU，应用范围：可穿戴式设备、物联网、智能家电、汽车、费类电子、平板电脑。
14、中微半导体：主要提供8位MCU，应用范围：智能家电、汽车电子、安防监控、LED照明及景观、智能玩具、智能家居、消费类电子。
15、神州龙芯集成电路：主要提供32位MCU，应用范围：电力监控、智能电网、工业数字控制、物联网、智能家居、数据监控。
16、紫光微电子：主要提供8位、16位MCU，应用范围：智能家电。
17、时代民芯：主要提供32位MCU，应用范围：汽车导航、交通监控、渔船监管、电力电信网络。
18、华润矽科微电子（华润微旗下公司）：主要提供8位、16位MCU，应用范围：消费电子、工业控制、家电。
19、国芯科技：主要提供32位MCU，应用范围：信息安全领域 、办公自动化领域、通讯网络领域、 信息安全领域。
20、中天微：主要提供32位MCU，应用范围：智能手机、数字电视、机顶盒、汽车电子、GPS、电子阅读器、打印机。
21、华润微电子：主要提供8位、16位MCU，应用范围：家电，消费类电子、工业自动化控制的通用控制电路。
22、中颖电子：主要提供4位、8位、16位、32位MCU，应用范围：家电、电机。
23、灵动微电子：主要提供32位，应用范围：电机控制、蓝牙控制、高清显示、无线充、无人机、微型打印机、智能标签、电子烟、LED点阵屏等。
24、新唐科技：主要提供8位MCU，应用范围：照明、物联网等。
25、东软载波：主要提供8位、32位MCU，应用范围：家电、智能家居、仪器仪表、液晶面板控制器、工业控制等。
26、贝特莱：主要提供32位MCU，应用范围：智能家居、工业控制以及消费类产品领域。
27、笙泉科技：主要提供8位MCU，应用范围：车用、教育、工控、医疗等中小型显示面板。
28、航顺芯片：主要提供8位、32位MCU，应用范围：汽车、物联网等。
29、复旦微电子：主要提供16位、32位MCU，应用范围：智能电表、智能门锁等。
30、华大半导体：主要提供8位、16位、32位MCU，应用范围：工业控制、智能制造、智慧生活及物联网等。

燃气表自动关阀了开阀的方法，具体如下：

1、燃气表电量不足

燃气表显示关阀，很有可能是电子燃气表的电量不足，因为电子燃气表内部有个电控阀门。根据侦测到的压力来控制阀门开关，当压力不够时自动关闭阀门。

2、燃气表电量过低

但是当电量不足时，侦测探头失灵，压力信号微弱。但是液晶板耗电量很少，于是液晶板读数正常，会显示欠压字样，当电量更低时则会关阀。这种情况是没有任何危险的，解决办法就是换上新电池就好。

3、燃气表欠压

当然也有可能是真的欠压，也就是压力不够。这个需要联系燃气供应商来解决，因为只有他们能控制供气压力，或者检修管道，这种基本也没有危险。

燃气表的选择

智能燃气表：智能燃气表有很多种，如无线远传燃气表，物联网燃气表，IC卡燃气表等。读取数值的方式大同小异，如果有液晶显示屏的，直接读数就行。如果是走字轮的，就跟膜式燃气表的读数方式一致。

老式指针式的燃气表：这种燃气表看起来比较复杂，表盘上会有1、10、100等数值的标志，这就是代表以这个开头的数值是多少。比如10位上的数值是2，就是20，百位的是3，就是300等等。小数点位的数值就不用记录了，按照这种方式记下全部数值，跟上月抄表时的数值，相减即可。

先回答你的第一个问题吧，市面上的无线智能开关普通都不贵，大概在300~600之间，价格不不同，品质及做工方面都会有所差距，但功能部分基本都大同小异。

那究竟无线智能开关是Zigbee的好还是射频RFID的好，这个需要从技术层面去回答你了，ZigBee技术是一种近距离、低复杂度、低功耗、低速率、低成本的双向无线通讯技术。简单来说就是使用Zigbee技术的智能开关具备自组网，低功耗，具备双向反馈（开关的状态）。而射频RFID的生产成本会更低点，和Zigbee对比的话不具有自级网能力，需要一一对码，且不具备双向通讯能力，也就是说你在下达一个打开开关的控制指令后，系统不会告诉你这个开关到底有没有打开。也就是说，Zigbee比射频RFID更适合做无线智能开关。

大
数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。

　
　大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。

　
　数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。

1价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解

“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。

11成就大数据的“第四个V”

大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。

　
　虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。

　
　另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？

BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

12变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？

　
　无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。

　
　因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。

121数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度

　
　在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。

122数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”

　
　在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。

123数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛

　
　大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。

124数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化

　
　在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。

　
　例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。

2应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践

　
　金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。

21大数据的金融应用场景正在逐步拓展

大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。

211海外实践：全面尝试

2111银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”

　
　在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。

　
　BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。

　
　银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。

　
　相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。

　
　银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的yhk交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。

　
　客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。

　
　在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。

　
　银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。

　
　BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。
　
　银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。

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