人工智能、云计算、大数据等新技术兴起，定位更重要
本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊）
特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年，一代大师的毕生心血，
由他本人亲手创立的特劳特公司，被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司，是全球领先的战略定位咨询公司之一，由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国，在全球24 个国家和地区设有分部，由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。
特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务，自2002 年进入中国市场以来，定位理论成功地影响了中国企业界，成为“企业家最值得一读的理论”之一，并成功培养
了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。
2017“”黄金周前，最后一个工作日，一身深蓝色商务休
闲装，新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进
行了交流。最近频繁的商务出差，和各种社交活动，丝毫没国最贵战略咨询公司的未来，他心中早已有了构想。
有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中，对于这家可能是目前
推动第三次生产力革命在邓德隆看来，特劳特的定位理论，
正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮，走入定
位绩效时代”。
杰克?特劳特的创举是发现了定位理论；然后用一生的时间，把这个理
论形成了非常完备的学科；再者是在各地找到了能
够掌握定位理论的专家，做广泛的传播和实践；发现-完善- 推广，这是定位1.0 时代的工作。
邓德隆口中的定位2.0 时代，一言以蔽之，就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方，特劳特发明的“定位”，就像瓦特发明的蒸汽机，但是只停留在煤矿里抽水，际上对于人类的改变远
远不够。
站在巨人的肩膀上，作为学生的他，现在是要拿着“定位”这台蒸汽机，去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论，寻找“共同创业伙伴”企业，通过共创行业典范，树立一座座丰碑，改造一个个行业：瓜子二手车，加多宝，东阿阿胶，青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”，蒸汽机一样最终推动工业革命。
我们最终的目标，最终的企图心，是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来，定位理论完全具有这样的潜能，目前远远没有
释放。
为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标，邓德隆将自己执掌的特劳特，重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。
我们不是雇佣军”。邓德隆表示，特劳特不再是简单的咨询
顾问，将致力于同“伙伴”企业家长期合作，共同创业，例如特劳特已持有瓜子二手车部分股权；但“一个行业、一个品类中，我们只选一家，长期护航，打造成这个行业的标杆，从而引发整个行业的模仿效应。” 新技术兴起时期，定位时代正来临2017 年9 月25 日，是《定位》中文版出版15 周年，特劳特再次与出版方合作，宣布定位丛书新译本上市。谈及为何选择在这个时候，将已经奉为经典的定位丛书重译，邓德隆表示，这是为了向大师致敬。
大师的思想，是留给我们的巨大财富，不能像《广陵散》样成为绝响。”邓德隆表示，眼见特劳特先生身体状况日下，他们花了近三年的时间，“起码少做了几个亿的项目”
起耗费巨大精力和人力，就是为了最大程度、无限接近地还原杰克?特劳特先生的思想。
另外一个重要的原因，现在信息革命基本完成，邓德隆选择此时出版重译定位丛书，也是在提醒大众，上个世纪提出的定位理论远没有过时，其实正当时。
信息革命完成时，就是定位时代开启时。”邓德隆强调，定位理论所研究的，就是信息无限拥堵之后，企业如何穿过整
个信息海洋。如果企业穿不过这个信息海洋，最终都会被湮没其中。“无论多么伟大的企业，在整个信息海洋面前，是一叶孤舟。没
有定位的精准导航，只要一个浪头，就会被掀翻在地。”都只
在邓德隆看来，信息革命已经基本完成，新出现的人工智能技术、云计算、大数据……都是技术性的工具，它们只是提升了企业的生产供给能力，提高运营效率，并没有解决客户
端的问题，没有提供信息拥堵之后如何穿透客户心智的能力。
比如互联网领域的团购、外卖、智能手机、出行、共享单车,
邓德隆表示，多数企业现在已然明白了要抢夺品类第一，但只是存在于规模、估值角度上的理解，并没有真正从客户心智角度来理解定位，缺少真正战略角度的思考，是非常危险的。“没有定位思想的护航，再大的航母，也只是将沉的泰坦尼克；再大的飞机，也都是一架架危险的马航航班。” 邓德隆强调，在定位的指引下，人工智能、云计算等新兴技术能更好地为企业创造价值，否则可能只是徒然增加供给，
增加企业的成本。新兴技术的兴起，恰恰是开启了定位的时
代。要把企业搬到顾客“头脑”中去邓德隆进步认为，在新
兴技术开启的定位时代，企业应该来一次大规模的“迁
移”“从生产、渠道向客户心智转移，把企业搬到顾客头
脑中去，完成人类信息时代的大迁徙”。
从事定位理论实践以来，邓德隆发现，中国多数企业家们配
置企业资源的方式，更多的还是由内而外，而不是由外而内企业家还是关注企业内部管理、效率、危机的处理，每天思考的还是如何控制、如何提升效率。邓德隆说，并不是这些东西不重要，只是还不够。因为现在企业广泛面临的问题是，
在任何一个行业，都是千帆竞发，都在堵车；都关注企业内部，意味着你还是在思考如何抢位置、挤缝隙，这些不足以能让你脱颖而出。
企业，尤其身为一把手的企业家，应该把精力关注点放在企业外部，应该努力寻找自己在客户心智中的认知位置和定位机会，应该依据客户的心智规律来配置资源。
邓德隆表示，伟大的管理学家彼得?德鲁克，在晚年对自己进了利润中
心这个词。”毕生致力于研究企业内部管理的他，晚年反复提醒人们，企业内部的一切都是成本，利润只存在于企业的外部，企业的成果只存在顾客那里。德鲁克先生思想的终点，正是特劳特先生思想的起点。特劳特强调，企业应当首先找到自己在顾客心智中的定位，然后再配置资源，而且必须由外而内地配置资源。分众传媒的江南春，就是初创企业定位的典范，先是找到顾客心智中的空白，瞄准电梯媒体的定
位机会，找到了利润中心，进而迅速地围绕顾客心智配置企业资源。
行了深刻的反省——“这辈子我做过最羞愧的事情，就是发明“推动中国经济转型”一一已经故去的杰克?特劳特，亲手为特劳特中国公司设定了这样的使命，他的弟子邓德隆也以此为信念，坚信中国企业如果都能根据定位理论，寻找自己的机会和方向，“中国经济在GDP 增速7%的高位上，还能再运
行三十年。”
探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中，不是大数据发展趋势的是？ A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、2012年7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立（）一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指？ A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景？ A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？ A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是（）年诞生的？ A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些？ A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）？
A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（） A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？ A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？ A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么？ A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，请问它的英文缩写是？ A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架？ A. Kafka
探索大数据和人工智能 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map、 Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming
4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是 kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习
B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃
大数据、人工智能与人类未来 从古代猿人到现代智人，从小型部落到特大城市，从物物交换到虚拟货币，人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。 未来人类进化的方向是什么？人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击？它会和人类和谐共处还是会取代人类？智能和意识如果可以分离，他们孰轻孰重？假使技术的发展使得人类大规模失业，我们到时该如何自处？在新技术的冲击下，未来商业形态又会向何处演化？ 一、人工智能与人类未来 《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天，生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则，所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在，人类第一次有可能改变这一生命模式，进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从
人类转移到算法的同时，人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场，使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例，生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至，“一旦那些失业的人真的再无经济价值，无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献，他们便会沦为无用阶层。而到那时候，以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育，他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来 每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代，世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本，向数据经济时代的数据和算法演进。 商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence）、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。 与此同时，随着人工智能和生物技术的发展，社会阶层对于人工智能与人类的未来，以及对社会的影响，已经在人工智能领域研究长
人工智能、云计算、大数据等新技术兴起，定位更重要 本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊） 特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年，一代大师的毕生心血， 由他本人亲手创立的特劳特公司，被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司，是全球领先的战略定位咨询公司之一，由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国，在全球24 个国家和地区设有分部，由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。 特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务，自2002 年进入中国市场以来，定位理论成功地影响了中国企业界，成为“企业家最值得一读的理论”之一，并成功培养 了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。 2017“”黄金周前，最后一个工作日，一身深蓝色商务休 闲装，新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进 行了交流。最近频繁的商务出差，和各种社交活动，丝毫没国最贵战略咨询公司的未来，他心中早已有了构想。 有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中，对于这家可能是目前 推动第三次生产力革命在邓德隆看来，特劳特的定位理论，
正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮，走入定 位绩效时代”。 杰克?特劳特的创举是发现了定位理论；然后用一生的时间，把这个理 论形成了非常完备的学科；再者是在各地找到了能 够掌握定位理论的专家，做广泛的传播和实践；发现-完善- 推广，这是定位1.0 时代的工作。 邓德隆口中的定位2.0 时代，一言以蔽之，就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方，特劳特发明的“定位”，就像瓦特发明的蒸汽机，但是只停留在煤矿里抽水，际上对于人类的改变远 远不够。 站在巨人的肩膀上，作为学生的他，现在是要拿着“定位”这台蒸汽机，去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论，寻找“共同创业伙伴”企业，通过共创行业典范，树立一座座丰碑，改造一个个行业：瓜子二手车，加多宝，东阿阿胶，青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”，蒸汽机一样最终推动工业革命。 我们最终的目标，最终的企图心，是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来，定位理论完全具有这样的潜能，目前远远没有 释放。 为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标，邓德隆将自己执掌的特劳特，重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。 我们不是雇佣军”。邓德隆表示，特劳特不再是简单的咨询
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据 分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是 什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?
拓尔思总裁施水才在第七届中国智能产业高峰论坛作主题报告 发布时间：2017-10-16 2017年10月12日-13日，由中国人工智能学会主办的CIIS2017第七届中国智能产业高峰论坛在广东顺德隆重举行。本届高峰论坛以“创新、协调、绿色、开发、共享”为主题，中国人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英近300人齐聚一堂，共同探讨人工智能发展的科技创新与行业变革战略，破解人工智能创业和商业模式的密码。李德毅院士、李伯虎院士、清华大学孙富春教授、拓尔思总裁施水才在大会上作主题报告，施总的演讲主题是“大数据和人工智能产业发展的思考”。 施总在大会上发表主旨演讲 以下是精彩要点： 大家上午好。非常感谢中国人工智能学会邀请我在大会上做分享报告。今天我想给大家分享一下对于大数据和人工智能产业的发展思考。 第一点，我认为大数据和人工智能产业进行比对非常有意义； 第二点，针对“人工智能+行业”和“行业+人工智能”，谈一下个人理解和认识；
第三点，我认为对于未来人工智能的研究和应用，仅有计算能力、数据和算法是不够的，需要加入其他重要因素； 第四点，探讨人工智能现在的几个方向中，哪些还有大机会； 最后，讲一讲拓尔思基于NLP平台的一些人工智能应用实践。 大数据对人工智能产业的四大启示 一方面，人工智能产业的发展和数据密不可分，另一方面，数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业本质，大数据产业的落地能力强于人工智能产业，因此观察大数据产业发展对人工智能产业很有意义。 目前大数据产业发展处于非常早期的阶段，仍然是大数据投资和创业的最好时机，但数据魔咒难破局，数据霸权、数据质量、灰色数据等问题凸显，中国大数据变现之路是垂直行业下的场景服务。 大数据对人工智能产业发展的启示：人工智能产业仍处于非常早期的阶段；数据的重要性不容置疑，但问题也不少；应用场景才是驱动力；垂直行业才是大部分参与者的机会所在。 行业+人工智能是智能产业发展的主流 在智能产业发展中，“行业+人工智能”占了90%，而“人工智能+行业”则占10%，可以看出，“行业+人工智能”仍然是智能产业发展的主流。
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
学大数据和人工智能技术好不好 大数据和人工智能技术相信对于大家已经都不陌生了吧？！随着大数据被纳入国家发展计划之一，纳入全国各大高校专业，大数据的发展火焰愈发猛烈。而人工智能技术，很多地方已经针对小学初中等学生开设了兴趣班，未来的人工智能技术更是备受欢迎！ 那在2018年大数据和人工智能技术又有怎样的发展趋势呢？能给我们的生活掀起多大的浪呢？ 一、人工智能和云计算的结合 随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境，其中许多公司将寻求加强其IT基础设施，并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大，人工智能越来越成为一种主流，随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担，这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。 云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求，因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。 二、更加智能的市场营销 市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一，经过梳理大量的数据，企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者，将广告和交易
直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。 随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户，人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会，这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。 三、聊天机器人应用越来越广泛 大数据和人工智能在全球范围内得到日益广泛的应用，在所有的创新中，很少有像聊天机器人这样的应用让消费者赞叹。Facebook，Skype和Slack等公司都在其服务中添加了聊天机器人，他们对消费者来说非常有趣，包括法律帮助热线，技术创新让聊天机器人越来越智能。这意味着它们可以为人们解析法规，通过有效的诊断来指导患者。 如果大数据继续以目前的高速度增长，那么预计在日前使用的社交媒体平台上将会有应用更广泛的聊天机器人。这可能比人们想像得还要快，这些由人工智能技术驱动的机器人可能会更加有效地与人们聊天，人们甚至可能无法判断是否正在与另一个人交谈。 千锋大数据开发采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。此外千锋大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。学习大数据，千锋教育一定非你莫属！
序号题型试题参考答案 以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方 面的应用？ 1单选A. 精准广告 A B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 IBM提出的大数据 5V特征包括（）、更快 （Velocity）、更多（ Variety ）、更值钱 （Value）和更真实（ Veracity ）。 2单选A, 更有效B B.更大（ Volume） C.更充分 D.更直观 下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是 （）？ 3单选 A. 100TB 数据中有 50TB有效数据B B.1TB 数据中有 1KB有效数据 C.100PB数据中有 100PB有效数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优 化，这两项优化是下列选项中的哪两个？ 4多选A. 网络速度的优化 BC B. 基础设施建设的优化 C. 网络运营管理和优化 D. 并发性的优化 世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发 布了《全球信息技术报告（第13版）》，通过该 报告，各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有 5多选重大意义？ABCD A. 推动经济发展 B. 改善公共服务 C. 增进人民福祉 中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫 做（） 6单选 A. 九天A B. OneNET C. 移娃 自然语言处理难点目前有四大类，下列选项中不 是其中之一的是？ 7单选A. 机器性能 A B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 Alpha Go 是第一个击败人类职业（）选手的人工 智能程序。 8单选A. 国际象棋 B B. 围棋 C. 中国象棋 D. 五子棋 人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发 展？ 9多选 A. 健康ABD B. 教育 C. 探索太空 人工智能关键技术的基础设施中包含下面哪两 项？ 10多选 A. 算法框架AB B. 基础硬件 C. 人员
创作编号： GB8878185555334563BT9125XW 创作者：凤呜大王* 《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？
《探索大数据与人工智能》习题库 一、单选题 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《 Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的? A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构
大数据时代带或了大数据这个行业，同时也将人工智能这个词代入了人们的视野。从名字上看，大数据更偏向于数据的挖掘、处理、分析，商业决策用到的比较多。而人工智能似乎在人们的生活中用到的比较广泛。 随着大数据的发展，可能有些机器人做的特别像人类，那它是不是可以代替演员?它可以一个场景一个场景给你表演它不需要说什么台词，只要它的关节够灵活，表情够丰富，而且它可以24小时给你表情不休息。 微博已经出现换脸技术，要是没看过原来的版本，你根本看不出被换过了。所以大数据和人工智能这种技术对未来行业影响是非常大的，特别是重复性劳动行业。 但是用脑子的行业是不会被淘汰，这个行业包括数据分析师。因为复杂的情况下进行分析还是要靠人脑！因为机器是对过去的一个学习。围棋被机器人打败
了，是因为围棋有规律可循，有规律的东西机器都好学，无规律的不好学。 学数据分析，你肯定要了解一个行业的本质，但是这个本质是会一直变的，可能这个行业今天是这个情况，可能过两三年它又发展到另外一个阶段，这个是机器无法预测的。 但假设机器可以预测，假设机器智能到一定程度可以自主学习，机器的特点是往优化的的方向去做，但是人类社会并不是，人类社会是谁厉害就听谁的，就像我们国家出现过那么多的朝代，我们都是听从那个朝代的老大的，我们自己也不知道下一个老大是谁，所以人类的发展是不可预测，它有必然性也有偶然性。 说完了数据分析，那让我们来看看人工智能对生活的贡献有哪些 说起人工智能，人们往往会想到智能家电，智能家居，机器人等。其实，你看到的只是冰山一角。真的人工智能是和大数据分不开的。可以说，人工智能是大数据的更深层次的应用。 我们不能把人工智能这项技术具体到一个家电或者一个机器人，其实，人工智能已经无形的深入到我们生活的每个角落。不知道你有没有发现，在你浏览一些网页的时候，你会发现在页面的某一角落，出现了你近期在某宝上搜索过的商品。你在一些平台浏览新闻时，页面上出现的新闻全部是你感兴趣的话题。在观看视频时，你的页面和其他人的也不一样，系统会推荐你们各自感兴趣的视频。这些推荐功能其实就是“智能化”的一些体现了。而所谓的“人工”其实指的就是你。是你教会了你的电脑、手机。让它们更了解你的喜好，统计了你的浏览记
云计算、大数据和人工智能的区别与联系详解
本文介绍云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。 一、云计算最初的目标 我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资
源、存储资源三个方面。 1. 数据中心就像配电脑 什么叫计算、网络、存储资源？ 比如你要买台笔记本电脑，是不是要关心这台电脑是什么样的CPU？多大的内存？这两个就被我们称为计算资源。
这台电脑要上网，就需要有个可以插网线的网口，或者有可以连接我们家路由器的无线网卡。您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络，比如100M的带宽。然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好。这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络资源。 您可能还会问硬盘多大？过去的硬盘都很小，大小如10G之类的；后来即使500G、1T、2T的硬盘也不新鲜了。(1T是1000G)，这就是存储资源。 对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据中心也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有CPU、内存、硬盘的，也是通过类似路由器的设备上网的。这时的问题就是：运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？ 2. 灵活就是想啥时要都有，想要多少都行 管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢？ 举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个CPU、1G内存、10G的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？像这种这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要100M。然而如果去一个云计算的平台上，他要想要这个资源时，只要一点就有了。
大数据，数据分析和人工智能方向就业前景 大数据和人工智能是两个联系非常紧密的专业，人工智能必须有大数据的支撑，因为人工智能需要数据建模、分析，再加上机器学习的东西才能做好。那么什么是大数据呢？顾名思义大量的数据。其实大数据并不仅仅是因为大，才称之为大数据，它还有很多纬度，也就是数据的多样性，再加上大量。数据有很多层次，所以在筛选分析数据的时候，需要很多的算法、数据结构的设计。这一块儿需要很深的技术基础知识，如果你做这个做得很好的话，说明你的计算机相关的知识是很棒的，所以找工作没有任何问题，如果这一块儿只是合格的话，能做的工作像软件方面的，或者是数据分析方面的，或者是算法设计方面都可以找到很好的工作。像人工智能发展的话，相对比较偏向应用这方面，数据是基础，人工智能只是个表象，人工智能还和物联网关联非常紧密，比如说现在有些小的物件，如智能手表，可以做很多手机上能做的事情，添加了很多计算的功能，然后以此为基础电视上也可以做很多东西，吸尘器也可以做很多东西。现在比较好的人工智能产品是一个称之为i robot的扫地机器人，在市场上是非常火热的，它可以自己启动，人不在家的时候打扫卫生，这就避免了它工作时的噪音问题，这就属于人工智能领域，在家庭里面的一个很好的应用。类似产品的开发需要大量的专业人才，如果你是人工智能专业的话，就有很多的就业机会，人工智能这一块儿的发展可以说未来十年甚至20年甚至更长时间都是一个热门的发展。这里面涉及的东西非常多，比如说我们现在用的比较多的刷脸，就是通过摄像头来捕捉你的、
脸，还有指纹输入、身份的信息捕捉等相关的技术，如果有大量数据的话，人工智能的分析可以很快速，比如辨认你是什么人、做哪个行业的等这些相关的信息可以帮你计算啊的，再比如说你的兴趣爱好，你将来的发展规划，可能会给你大体估算出来。你将来要做些什么？这都是人工智能领域。给人类提供了一些帮助，人工智能方面有很多个分支，以上说的都是一些小分支。大的分支像自动驾驶，一个汽车作为一个机器人在大街上出现，可以自主上路，你只需要在手机上按一个按钮，点一辆车让它过来接你。这是非常方便的一种生活状态。 以上就是大数据和人工智能的联系，希望帮到你。
以下不是大数据特征的是？ A.数据体量大 B. 数据种类多 C. 价值密度高 D. 处理速度快 以下不是非结构化数据的项是？ A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频 大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构，那么以下不是三种数据结构之一的是？ A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，下列选项中不在这两项优化之内的是？ A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化 以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理 语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？ A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解 以下哪种学习方法不属于人工智能算法？ A.迁移学习
. B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习 人工智能通过输入的图片，解析出图片的内容，这种技术叫什么？ A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融 以下用到语音识别技术的应用包括： A.苹果手机Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有： A.机器学习 B.深度学习 C.BP神经网络 D.卷积神经网络 Spark是在哪一年开源的？ A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中，哪项是分布式文件存储系统？ A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指？ A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架
面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术，对其现状进行梳理，据此总结出目前所存在的问题及难点，并在上述研究和分析的基础上，探讨在大数据快速发展的背景下，人工智能技术的发展趋势和关键技术领域，就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨，提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据；人工智能；发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年，它从科学成果逐渐转化为商业应用成果，并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来，人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域，随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据，究竟会引爆怎样一种改变世界的力量？是更大的数据让人工智能凸显出独立性，还是更强的算法成就了机器的自我学习？ 对于进入机器学习的时代，应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴，面对空前庞大的数据量，通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据，如何进行整合处理，将大数据用于实时分析并对未来预测，使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测，转化为有利的资源，俨然成为新的思潮。 １.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据？是技术领域发展趋势的一个概括，这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大，而且全新的支流也会越来越多。比方说，现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化，并可以通信。将这些通
浅析大数据与人工智能的发展 大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构数化据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中百分之八十的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长百分之六十。在大数据时代，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 关于人工智能，人工智能是目前大家耳熟能详的一个热词。在2016年，Google公司的AlphaGo战胜人类围棋九段顶级高手李世石成为人工智能再次崛起的标志性事件。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能涉及的领域非常广泛，且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能，特别是深度学习，需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。分析让大量的数据有了价值，嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么，需要干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，比如语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。 大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4610774264.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者：徐卓函 来源：《科技资讯》2015年第33期 摘要：大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来，有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实，大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先，大数据技术的发展依靠人工智能，因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依托大数据技术，需要大数据进行支撑。大数据时代背景下，未来人工智能会有哪些创新和发展，大家拭目以待。 关键词：大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期，是2003—2006年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以2004年Facebook 的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。
2019.21科学技术创新基于大数据与人工智能的大数据获取方式变革 朱娉婷1贾春梅1王瑛琦2戴玉芳1（1、宁波工程学院，浙江宁波3150002、华中农业大学， 湖北武汉430070）1目前获取方式的现状 1.1大数据采集方法更加科学化 大数据采集能够通过RFID 射频数据、传感器数据、社交网络数据和移动互联网数据获得各种类型的海量数据。由于有成 千上万的用户同时进行并发访问和操作， 因此，有必要采用专门针对大数据的数据采集方法，目前主要有系统日志采集、 网络数据采集、数据库采集三种方式，常用的开源日志收集系统有Flume 、Scribe 等，网络数据采集主要是指通过网络爬虫或网站公开API 等方式从网站上获取数据信息，一些企业会通过关系数据库(如MySQL 和Oracle)收集数据，这些更科学化的采集方法的运用也使企业获取更多可供挖掘的数据信息。 1.2基于云计算的大数据平台不断完善 云计算的快速发展为大数据提供了一定的技术支持和有效的数据分析处理平台。通过云计算，利用先进的网络搜索引擎 技术，可以全过程实时监测新闻、 论坛、博客、贴吧、微博等各类网站近千万监测源。它还提供了多种分析工具和网络信息量化方法，帮助用户节省了大量复杂的网络信息收集和分析工 作。目前国内外许多云计算平台均已趋于成熟，如阿里云、 腾讯云、亚马逊、GAE 等，私有云模式也日渐清晰，仅在IaaS/PaaS 领域，2017年获得超过亿元人民币融资的私有云相关软件企业就包括星辰天合、灵雀云、博云、云途腾等。在云计算技术有弹性和低成本的特性下，也意味着将有更多中小企业可以像谷歌、阿里云等大企业一样完成数据分析。 1.3大数据处理速度不断提升 为了更好满足人们日常工作生活的需要，大数据处理系统 的处理速度和处理手段不断提升。数据的实时性是大数据的特点之一，所以对于数据的处理也体现出实时性。如网上购物交易处理、网络视频文字更新、实时天气和道路交通信息等数据的处理时间已经可以以秒为单位，速度要求极高。在未来的发展中，实时数据处理将成为主流，并不断推动大数据技术的发展与 进步。 如SPARK 凭借多年大数据应用实战经验，它在流程处理、图形技术、机器学习、NoSQL 查询等方面都有自己的技术应用，与其他计算引擎相比，它在机器学习方面有着无可比拟的优势，适合数据挖掘与机器学习等需要多次迭代的算法，它有出色的 容错能力和调度机制，可以确保系统的稳定运行， 它借助自主研究开发的采集系统和算法模型，实现了实时数据响应，以确保数据应用的时效性。 2目前数据获取方式存在的主要问题2.1大数据开放流通困难 对数据与信息的获取和控制是大数据产业的基础，数据流通是促进数据市场发展的首要条件。对企业而言，一是对客户以及潜在客户的数据采集和管理零散，严重影响数据的流通使用和共享，很难对线上、线下等多个维度的个人数据进行汇总， 因而投资信息发送、附加产品营销、 潜在客户经营等增值业务难以实现，个人数据的经济社会价值也难以发挥。二是在数据采集时，采集的数据大多数为静态数据，缺乏实时性，在我国，80% 以上的数据都是政府相关数据，研究评估发现， 地方政府公布的数据中， 平均86.25%是静态数据，只有13.75%是动态数据，远远不能满足和激发数据使用者的需求和兴趣。 2.2数据产权模糊隐私容易泄露 摘要:大数据与人工智能的快速发展正在给传统工业生产方式带来颠覆性、 革命性的影响。通信、网络和硬件设备等只是实现工业化企业互联互通、融合创新的基础，在实时感知、采集信息、 监控生产的过程中会产生大量的数据，运用先进的数据分析手段可以对企业拥有和产生的大量数据进行深度挖掘，获得有效的分析结果， 智能制造才得以实现。通过条形码技术、无线射频技术、物联网、全球定位系统技术、地理信息系统技术、ERP 、CRM 、工控系统等技术的广泛应用，可以快速收集、处理、分析数据， 推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通。就目前大数据获取方式的现状、数据获取方式存在的主要问题、 未来获取方式的变革和策略进行分析，并阐述了大数据获取方式的变革趋势。 关键词:人工智能；大数据； 获取Abstract :The rapid development of big data and artificial intelligence is bringing about a subversive and revolutionary impact on the traditional industrial production https://www.doczj.com/doc/4610774264.html,work,communication,hardware equipment and so on are only the basis for industrial enterprises to realize interconnection.Real-time perception,collection and monitoring of large amounts of data generated in the prod uctio n process,using advanced data analysis to mine the huge amount of data generated and owned by enterprises,to obtain useful analysis results,intelligent manufacturing can be realized.Through the wide application of two-dimensional code,RFID,sensors,industrial control system,Internet of Things,ERP,CRM and other technologies,data can be collected,processed and analyzed,and industrial enterprises can realize the interconnection of production processes.This paper mainly analyzes the current status of big data acquisition methods,the main problems of data acquisition methods,the changes and strategies of future acquisition methods,and expounds the changing trend of big data acquisition methods. Key words ：Artificial intelligence ；Big data ;Obtain 中图分类号:TP18,TP311.13文献标识码:A 文章编号:2096-4390(2019)21-0047-022018年国家大学生创业创新项目 《智能制造能力成熟度评价体系研究》研究成果。47--