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傳感器大數(shù)據(jù)在移動智能時代的價值彰顯
發(fā)表時間:2014-11-13 ??點擊次數(shù):637? 技術支持:1560-1403-222
移動互聯(lián)網出現(xiàn)與蓬勃興起,帶動了諸如社交網絡,電子商務與移動通信將人類社會代入了一個以PB(1024TB)為度量單位的數(shù)據(jù)信息新時代。物聯(lián)網,云計算,移動互聯(lián)網,平板電腦,手機等各種傳感器都是爆炸性增長數(shù)據(jù)的來源。2011年5月麥肯錫發(fā)布大數(shù)據(jù)報告,2012年3月奧巴馬政府啟動大數(shù)據(jù)發(fā)展計劃,各國政府開始積極應對,2012年11月我國*先屆大數(shù)據(jù)論壇召開。數(shù)據(jù)已經成為一種新的經濟資產,像貨幣或黃金一樣?!洞髷?shù)據(jù)時代》中“數(shù)據(jù)已經成為一種商業(yè)資本,一項總要的經濟投入,可以創(chuàng)造新的經濟利益。”
《大數(shù)據(jù)時代歷史機遇》中將數(shù)據(jù)是資產作為基本的觀點,并且用4V模型描述了大數(shù)據(jù)中的“數(shù)據(jù)”四大特征:Volume(體量) Variety(多樣性)Value(價值),Velocity(速度)。體量巨大,以PB計量;種類繁多,數(shù)字,視頻,文本,時間,圖片,聲音等等各種結構化和非結構化的數(shù)據(jù),并且非結構化數(shù)據(jù)占大部分。數(shù)據(jù)能力:簡單說來是從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息的能力。數(shù)據(jù)由于其體量大價值密度低,因而數(shù)據(jù)本身沒有價值,有價值的在于挖掘出海量數(shù)據(jù)中的潛在商業(yè)價值。
日前,身為中國傳媒大學校友的百度副總裁李明遠現(xiàn)身中國傳媒大學,與400多名師生一起分享了題為《移動智能時代的變與不變》的演講。在李明遠看來,以2014年為起點,移動智能時代已經拉開大幕。它標志著大數(shù)據(jù)的價值將被人類正視并放大,而傳感器遠傳磁翻板液位計和大數(shù)據(jù)的結合也將會產生更多的創(chuàng)新機會。
在國家統(tǒng)計局新一輪大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略合作中,BAT(百度、阿里巴巴和騰訊)已經全部納入。根據(jù)統(tǒng)計局的設想,未來大數(shù)據(jù)對于常規(guī)渠道的統(tǒng)計數(shù)據(jù)將不再是參考作用,而將進一步起到補充和替代的作用。
李明遠表示,“大數(shù)據(jù)不是一個新鮮的概念,但大數(shù)據(jù)未來真的能給人們創(chuàng)造價值。而在過去,人們對大數(shù)據(jù)的利用價值很小。所以利用大數(shù)據(jù)的前提是我們先能發(fā)掘這些數(shù)據(jù)。”
1.傳感器產生數(shù)據(jù)
到2014年,連接到互聯(lián)網的設備超過了世界人口的總和。Cisco預測,到2020年,將有500億個相互連接的設備。而這些設備中大多都會安傳感器,可能用ElectricImp內嵌傳感器,或者用Estimote外接一個傳感器。設備中的傳感器會產生前所未有的海量數(shù)據(jù)。
2.數(shù)據(jù)支撐機器學習
在2020年,預計有35ZB的數(shù)據(jù)產生,也就是2009年數(shù)據(jù)量的44倍。到時候,不管是結構化的、或更可能是沒有結構化的數(shù)據(jù)都可以通過機器來處理,從而獲得大量洞見。
3.機器學習改善AI
機器學習依靠數(shù)據(jù)處理和模式識別,從而讓計算機不需要編程就能去學習。現(xiàn)在的海量數(shù)據(jù)和計算能力都在驅使機器學習的突破。
機器學習的十足威力,看看Google就知道了。Google就是利用機器學習,把法國每一個企業(yè)的位置、每一個住房、每一條街都繪制在地圖上了。整個過程只需1個小時。
4.人工智能指導機器人行動
隨著計算機已經在象棋和路標方面做得比人類好了,我們就有理由對未來有更多期待。隨著更多的傳感器采集到的數(shù)據(jù)越來越多,這能優(yōu)化更多的機器學習算法,從而我們可以合乎邏輯地推斷,與機器人結合的計算機執(zhí)行任務的能力會呈指數(shù)級增長。
5.機器人采取行動
不僅數(shù)以百計的公司在制作可以完成各種工作的機器人,機器人本身也會變得越來越智能,而且借助AI的進步,還能完成很多我們夢寐以求的任務。
6.行動觸發(fā)傳感器
機器采取行動觸發(fā)傳感器來收集數(shù)據(jù),從而整個循環(huán)就完整了。
這就是我提出來的技術領域的“萬有理論”。
在BAT中,百度擁有用戶搜索表征的需求數(shù)據(jù)和公共web數(shù)據(jù),阿里巴巴擁有交易數(shù)據(jù)和信用數(shù)據(jù),騰訊擁有用戶關系數(shù)據(jù)和基于此產生的社交數(shù)據(jù)。李明遠認為,公司要擅于制定“大戰(zhàn)略,小戰(zhàn)術”,戰(zhàn)術要特別小、要靈活,大家都在跟你競爭,試錯你要比別人試得快,甚至你要比別人多犯錯誤,才有可能在未來公司上規(guī)模以后少犯錯誤。
李明遠認為,PC互聯(lián)網時代大家?guī)缀醵际菣M向地跑馬圈地,只要專注地做好一件事就夠了。進入移動互聯(lián)網時代,顛覆、瓦解、重構成為顯著的三個特點。“顛覆隨時都有可能發(fā)生,光有技術、產品還不夠,在垂直領域深耕的同時,一定要做生態(tài)的布局。”李明遠表示,任何一家互聯(lián)網公司都應該有危機感。他透露,百度已經在做產品技術生態(tài)的布局,尤其在人工智能和深度學習領域的探索。
結合國內的儀器儀表產業(yè)特點和其發(fā)展軌跡來看,儀器儀表遠傳磁翻板液位計產業(yè)發(fā)業(yè)發(fā)展之初便被貼上了科技進步的標簽,儀表的產生來源于科技,其未來的發(fā)展必將也是與科技的進步密不可分,隨著互聯(lián)網絡而產生的大數(shù)據(jù)時代的來臨,代表了的科技發(fā)展,儀器儀表產品的實際應用中今后也會有數(shù)據(jù)共享的需要求,許多儀器儀表現(xiàn)在都配備了譬如HART協(xié)議,遠傳,無線信息傳播等功能,因此具備了套數(shù)據(jù)所要求的信息采集與共享。這是今后儀器儀表產業(yè)發(fā)展的方向所在,其價值也必定隨著大數(shù)據(jù)的全面到來得到彰顯。
本文由淮安潤中儀表科技整理發(fā)布
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《大數(shù)據(jù)時代歷史機遇》中將數(shù)據(jù)是資產作為基本的觀點,并且用4V模型描述了大數(shù)據(jù)中的“數(shù)據(jù)”四大特征:Volume(體量) Variety(多樣性)Value(價值),Velocity(速度)。體量巨大,以PB計量;種類繁多,數(shù)字,視頻,文本,時間,圖片,聲音等等各種結構化和非結構化的數(shù)據(jù),并且非結構化數(shù)據(jù)占大部分。數(shù)據(jù)能力:簡單說來是從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息的能力。數(shù)據(jù)由于其體量大價值密度低,因而數(shù)據(jù)本身沒有價值,有價值的在于挖掘出海量數(shù)據(jù)中的潛在商業(yè)價值。
日前,身為中國傳媒大學校友的百度副總裁李明遠現(xiàn)身中國傳媒大學,與400多名師生一起分享了題為《移動智能時代的變與不變》的演講。在李明遠看來,以2014年為起點,移動智能時代已經拉開大幕。它標志著大數(shù)據(jù)的價值將被人類正視并放大,而傳感器遠傳磁翻板液位計和大數(shù)據(jù)的結合也將會產生更多的創(chuàng)新機會。
在國家統(tǒng)計局新一輪大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略合作中,BAT(百度、阿里巴巴和騰訊)已經全部納入。根據(jù)統(tǒng)計局的設想,未來大數(shù)據(jù)對于常規(guī)渠道的統(tǒng)計數(shù)據(jù)將不再是參考作用,而將進一步起到補充和替代的作用。
李明遠表示,“大數(shù)據(jù)不是一個新鮮的概念,但大數(shù)據(jù)未來真的能給人們創(chuàng)造價值。而在過去,人們對大數(shù)據(jù)的利用價值很小。所以利用大數(shù)據(jù)的前提是我們先能發(fā)掘這些數(shù)據(jù)。”
1.傳感器產生數(shù)據(jù)
到2014年,連接到互聯(lián)網的設備超過了世界人口的總和。Cisco預測,到2020年,將有500億個相互連接的設備。而這些設備中大多都會安傳感器,可能用ElectricImp內嵌傳感器,或者用Estimote外接一個傳感器。設備中的傳感器會產生前所未有的海量數(shù)據(jù)。
2.數(shù)據(jù)支撐機器學習
在2020年,預計有35ZB的數(shù)據(jù)產生,也就是2009年數(shù)據(jù)量的44倍。到時候,不管是結構化的、或更可能是沒有結構化的數(shù)據(jù)都可以通過機器來處理,從而獲得大量洞見。
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機器學習依靠數(shù)據(jù)處理和模式識別,從而讓計算機不需要編程就能去學習。現(xiàn)在的海量數(shù)據(jù)和計算能力都在驅使機器學習的突破。
機器學習的十足威力,看看Google就知道了。Google就是利用機器學習,把法國每一個企業(yè)的位置、每一個住房、每一條街都繪制在地圖上了。整個過程只需1個小時。
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隨著計算機已經在象棋和路標方面做得比人類好了,我們就有理由對未來有更多期待。隨著更多的傳感器采集到的數(shù)據(jù)越來越多,這能優(yōu)化更多的機器學習算法,從而我們可以合乎邏輯地推斷,與機器人結合的計算機執(zhí)行任務的能力會呈指數(shù)級增長。
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不僅數(shù)以百計的公司在制作可以完成各種工作的機器人,機器人本身也會變得越來越智能,而且借助AI的進步,還能完成很多我們夢寐以求的任務。
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機器采取行動觸發(fā)傳感器來收集數(shù)據(jù),從而整個循環(huán)就完整了。
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在BAT中,百度擁有用戶搜索表征的需求數(shù)據(jù)和公共web數(shù)據(jù),阿里巴巴擁有交易數(shù)據(jù)和信用數(shù)據(jù),騰訊擁有用戶關系數(shù)據(jù)和基于此產生的社交數(shù)據(jù)。李明遠認為,公司要擅于制定“大戰(zhàn)略,小戰(zhàn)術”,戰(zhàn)術要特別小、要靈活,大家都在跟你競爭,試錯你要比別人試得快,甚至你要比別人多犯錯誤,才有可能在未來公司上規(guī)模以后少犯錯誤。
李明遠認為,PC互聯(lián)網時代大家?guī)缀醵际菣M向地跑馬圈地,只要專注地做好一件事就夠了。進入移動互聯(lián)網時代,顛覆、瓦解、重構成為顯著的三個特點。“顛覆隨時都有可能發(fā)生,光有技術、產品還不夠,在垂直領域深耕的同時,一定要做生態(tài)的布局。”李明遠表示,任何一家互聯(lián)網公司都應該有危機感。他透露,百度已經在做產品技術生態(tài)的布局,尤其在人工智能和深度學習領域的探索。
結合國內的儀器儀表產業(yè)特點和其發(fā)展軌跡來看,儀器儀表遠傳磁翻板液位計產業(yè)發(fā)業(yè)發(fā)展之初便被貼上了科技進步的標簽,儀表的產生來源于科技,其未來的發(fā)展必將也是與科技的進步密不可分,隨著互聯(lián)網絡而產生的大數(shù)據(jù)時代的來臨,代表了的科技發(fā)展,儀器儀表產品的實際應用中今后也會有數(shù)據(jù)共享的需要求,許多儀器儀表現(xiàn)在都配備了譬如HART協(xié)議,遠傳,無線信息傳播等功能,因此具備了套數(shù)據(jù)所要求的信息采集與共享。這是今后儀器儀表產業(yè)發(fā)展的方向所在,其價值也必定隨著大數(shù)據(jù)的全面到來得到彰顯。
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