时至今日，以5G+AIoT为首的万物互联的第四次信息革命已悄悄来临，国内众多互联网巨头对5G互联这一大蛋糕擦拳磨掌，已经慢慢开始由建立自己的智能生态圈入手，待到5G传输技术一成熟，把5G技术加入到智能生态圈内，一个崭新的5G生态互联体系就能浮上水面，风口上的猪也能再次起飞。
在众多巨头中，阿里巴巴、小米等公司在5G互联上的投入初显成效。
在万物互联的时代，所有的信息数据都需要快速大量的交换，对于信号延迟的要求越来越高，传统的信息服务器已经很难达到这么高标准的信息传输，随之便推动了云技术的发展。
起初阿里巴巴做云计算时许多人对云计算的印象就是一个骗局，就连阿里内部的人员也半信半疑，但王坚顶着一次又一次的质疑与压力，终于在2013年扬眉吐气。
像现在的春运铁路提前购票，微信抢红包都是建立在阿里云之上，在往后的5G时代里，每个物品都是一个节点，而阿里云就是把这些节点有序的连接在一起。
相比于阿里处在一个物联网组织者的角色，小米更多的是让这些节点落地，用手机 X AIoT的发展战略把生态产品品类进一步扩大，让传统的家电设备智能化。
用手机终端就能控制家里的智能设备，空调远程打开，在下班前扫地机器人就把地面打扫干净的同时空气净化器已经净化好室内空气。
无论是阿里云、小米的智能生态圈还是华为在积极的建造5G基站，这些高新互联技术的共通点就是让大家的生活出行更便携，享受到 科技 带来的便利，给传统行业带来创新性的变革。
如果说阿里云、生态互联离我们比较遥远的话，在以前你是否有想过小到一个平时不起眼的挖耳勺也能有互联技术？在以往笔者也是不相信的，但来自于bebird的智能可视采耳棒改变了我原有的印象。
这款在小米有品上的bebird 智能可视采耳棒 X7 Pro通过成熟的IEEE 80211 b/g/n 三种无线传输协议叠加，通过急速WIFI芯片让内置的300W高清内窥镜和手机APP相互配合，做到接近0延迟的图传传输，在掌握采耳力度的同时也能通过APP实时看到耳道内的情况。
bebird采耳棒一经推出就给传统盲掏采耳行业带来了革命性的影响，除了实时WIFI图传外bebird采耳棒全身上下都蕴含了许许多多的创新 科技 ，类似于AirPods Pro的磁感应智能开关，开机自动直连手机，内置六轴定向陀螺仪可让采耳控制得更加精确。
所有的智能互联技术，到最后无一例外的都是给大家带来更加便捷的服务，给行业带来创新以及可持续性的影响，哪怕是一根小小的采耳棒，也承载着对未来生态互联的幻想。早在2013年12月5日中共中央五大部委联合发文，警惕防范数字货币比特币类，不受法律保护，中国央行不承认其地位。不一定是骗人的，但是在中国做这个，风险比较高，不过大部分都是坑。/p/5107075631pid=106925005338&cid=0#106925005338这是一篇问答，写完感觉还有点意犹未尽，先发上来和大家沟通交流，等有时间再继续完善下
阿里系、腾讯系、小米系这三个体系是中国商业生态里非常重要的三个典型案例，但如果以规模及潜力来说，还需要增加头条系与华为系、其他系，中国因为市场规模足够大，能够包容这些足够规模的单体商业生态体系。
回到话题中，我们在谈论商业生态时，既需要看表面，也需要分析更深的一面。何为生态？我们在看大自然的时候，无论多大的生态系统，他一定有自我循环的体系，以确保生态的稳定，并有成长性，在本话题中三个体系中，其实小米目前为止严格来说还不能是一个合格的商业生态，因为构建小米生态的土壤并不肥沃，且容易被颠覆。再者，一个健康的生态，构成生态中的每一个因素都是相互独立且互相影响，他们彼此的重要性是相对对等的。从这个标准看，小米还没有构建好自己的生态，目前只有阿里与腾讯构建了相对完整且健康的生态体系。
1、阿里生态：
阿里是以电商起家，所以对于阿里来说，丰富和拓展电子商务的消费场景更为重要，且一直是阿里系重要的能力，并以为基础不断拓展新的边界。
与电商具有天然联系的支付、服务器、物流等次级业务也能发展起来。换句话说，因为阿里天生具有To B端的能力，钉钉与阿里云这些重量级或者次重量级的业务才能在阿里发展起来。
有人会问：微信的使用人数明显高于淘宝啊，为什么不是腾讯？还有人拿今年百度在春晚期间没有出现宕机的行为，所以得出结论百度的技术一定高于阿里。且不论百度和阿里的技术能力究竟怎么样，但电商交易环境的复杂性一定高于百度与微信，这是毋庸置疑的。12306为什么最后会选择阿里的技术方案，也是肯定阿里的技术能力。
还有物流，只有阿里有能力组建菜鸟网络，因为物流依托电商而生存，京东的规模也可以，但阿里系涉及的商业个体更多，物流订单更大，所以对于物流行业来说，谁能带来业务，谁就是老大。况且京东还有自己的物流体系需要竞争。
所以，我们总结阿里生态的循环：电商——支付——物流——服务器（云服务）——垂直业务（外卖、售票、OA等）——线下智能消费场景
但大家发现没有，阿里系的业务彼此关联性是最强的，这个能力也带来了另一个问题：就是阿里跨界业务很难有突破，而腾讯却能不断将业务拓展到阿里的范围内，并对部分业务产生一定的压力。
2、腾讯生态
（备注：第二张图有点老，但是可以用来阐述腾讯系的生态体系）
截止到目前，我一直认为腾讯系所链接的产业及规模是要大于阿里系的，大家可能关注了腾讯最近的财报，感觉腾讯在走下坡路。这里需要阐述下阿里与腾讯两家不同的投资理念：阿里系倾向于整合，而腾讯系倾向于关联。由此导致的后果是阿里系在面上越来越庞大，而腾讯系感觉变化不大。
但，腾讯系的产业基础可能要好于阿里系。腾讯系的基础是社交，以社交为基础构建了To C的生态。这样的业务体系链接的群体更为庞大，但也容易局限一个特定的国情与环境之中，就像无论是微信还是腾讯其他业务，出海都并不理想，最成功的可能就是游戏业务了。但这并不能忽略腾讯体系吸金的能力。我们深入腾讯生态的内部会发现：腾讯生态中的各个因素既互相影响也相互独立，以微信为基础，能够轻易为美团、京东这样的体系内公司获取流量。但无论是社交业务、电商业务、游戏业务等都能够自我造血。更为关键的是掌握了C端这一个庞大的用户规模，拓展边界的能力无疑会大大加强。我们纵观腾讯系在成长过程中两个重要的商业战争：1、与360的竞争；2、与头条系的竞争，莫不是在守护自己能力业务，确保这个腾讯生态基础设施不被破坏，但事实是这个领域也容易遇到挑战。
腾讯生态里掌控的资源决定了他可以四处出击，并能获得一定的战果。比如：内容生态（阅文集团、腾讯音乐等）、支付领域（事实上也只有微信这样的产品能够在支付领域给阿里一击）等。
由此带来的弊端也显而易见，目前为止我们尚未发现一款由腾讯开发的To B端的优秀产品，微信也开发了企业版本，但使用的人好像不多，体验真的很不友好，但奇怪的是又说不上来。甚至包括腾讯云产品。
我一直在想，随着科技的发达，科技赋能个体，个体越来越强大。假如有一天，每一个个体都可以相当于今天的一个小个体商业单位，那么阿里生态的强大会超越腾讯生态？这个答案，目前看来还没看到这个可能。
3、小米生态
我在前面为什么说小米生态还不健全，因为小米的生态非常依赖于手机业务，他更像是中心控制系统，以手机为中心，延伸其他业务，看似规模与种类也很大，但一旦有公司或者品牌突破到手机这个核心业务，那么是不是小米的生态很容易出现问题？
华为在前不久的发布会上，也宣布开始布局生态，OPPO等厂家也在跟进。可以预见这个类型的生态竞争会更为激烈。小米也好，华为也好，更接近物联网的系统，通过互联网以各个智能设备为一个个点形成链接，组建成某一个某某网络，例如：家居网络，健康网络等，然后在后台生成大数据，进行分析，从而完成对消费个体具体行为的追踪。这个想象的场景可能更为接近小米生态，但能否让消费者形成习惯并产生依赖，这在现阶段依然是问号？假如这个成立，那么小米生态就合理并成立。否则，难以下定论。
写到这里发现突然写了很多，先描述到这里。一家之言，如有不当之处，欢迎留言沟通交流，谢谢。
以上。 大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。
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