下载文档原格式
全球大数据的发展趋势_光环大数据培训1. 支持区块链的智能合约：区块链2.02016年，在许多媒体的关注下，区块链在分布式技术领域快速发展，这能在很大程度上改变组织和社会。
许多组织正在探索区块链解决方案。
包括70多家世界上最大的银行的R3联盟关系，力图在其各自的区块链平台发展方面投资近6,000万美元。
虽然四家知名银行离开了这个联盟，但这依然表明银行在进一步探索这项技术方面是认真的。
然而，交易结算不是区块链技术的最大机会，其真正的可能性是在区块链上记录智能合约。
智能合约仍是传统合约，但是是以代码形式记录的。
它和IFTTT 描述的形式类似，只是要比后者复杂得多。
当区块链联系在一起时，能够产生新形式的组织，如分散式的自治组织。
最知名的智能合约平台是以太坊。
以太坊是一个分散的应用平台(DApps)，完全按照程序运行，没有任何欺诈、审查或第三方干扰的可能。
虽然以太坊仍然是一个非常年轻的平台，并且在应对不随意的复杂交叉函数中面临一些挑战，但是在像以太坊这样的平台上连接在一起不可逆转的智能合约的机遇是巨大的。
多个创业公司正在开发类似的平台，如Synereo，Maidsafe或最新的Ardor平台。
他们都在尝试建立分散的互联网。
2017年，我们将会看到这些平台的成长，当然我们也可能会看到与这些平台有关的一些问题。
然而，分散式互联网技术正在缓慢发展，智能合约将成为区块链2.0的重要组成部分。
2. 深度学习变得更加智能，使我们更接近通用人工智能算法业务有改变社会的潜力，2016年算法技术的发展显著加快。
计算机算法赢得了围棋比赛，能够翻译它不了解的语言，甚至可以通过查看脸部图像从而识别罪犯。
人工智能不会就此止步，在未来的几年中，我们将越来越多地走向一种通用人工智能形式，比如Siri也可以开车。
由于深度学习，通用人工智能逐渐成为可能。
深度学习是机器学习的一个子领域，灵感来自人类大脑神经网络，其目的是创建可以在大量数据中寻找规律的人造神经网络。
大数据智能分析的未来发展趋势_光环大数据培训大数据无疑会在数字化社会中发挥极大的作用，尤其是，数据挖掘和分析的能力更为关键。
因此，行业中的玩家们谁能透过大数据智能分析，预先把控行业发展的脉搏，谁就将掌握市场和竞争的主动权。
让我们先来看看基于大数据的智能分析到底颠覆了什么。
社会生活会发生变化和转型IT产业不像石油等产业能给人类社会带来新的增值产品。
相似地，大数据的智能分析也不会直接带来全新的具体产品。
这是由于信息要被使用以后，才能真正产生社会价值，所以大数据分析作为信息技术，是中间产业。
人类社会生活的根本是衣食住行，技术最终还是要服务于这些传统需求的，只是形式不同而已。
新技术有的时候会改变传统产业的服务模式，就如互联网广告之于传统传媒广告，当互联网服务兴起时，广告逐步从传统行业变成了新的互联网广告行业，并由此造就了几乎99%的互联网玩家。
新技术有时候也会改变服务的效率和效果，例如微博现在多被用来作为监督的工具。
对比传统媒体，这种服务模式改变了信息传播的效率和信息受众的范围，而且由于媒体的集中控制力较弱，这个看似弱点的特性反而变成了当前社会环境下的优势。
回归到基于大数据的智能分析，其本质是数字化社会的服务效率和效果问题，其实现的重要前提是数字化。
随着信息技术的发展，人们衣食住行的服务系统会纷纷数字化，包括零售、物流、政府部门、餐饮系统等等，虚拟世界和物理世界拟合在一起，虚拟世界承载了大量的服务交付过程，人不再需要到现场就可以享受服务。
而这个大的产业背景一旦形成，效率和效果问题会变成整个产业服务的最关键竞争力。
换句话说，服务最后的成本竞争就是在单位成本下谁的效率最高和效果最好，谁就会成为王者。
特别是在物理时空的约束日益减弱的情况下，产业链中的每个玩家都可能面临全球性的竞争。
而在更广泛的竞争环境下，大数据会改变企业的运作模式，增强企业的适应力、判断力和效率。
因此，大数据的大价值更多的是体现在促进产业变化和转型上，而非创造新产品。
0Attention关注｜观察中国已经进入大数据创新突破与应用落地的发展上升期。
中国大数据发展十大趋势文｜本刊记者陈桂龙2018年5月28日，在以“数化万物智在融合”为年度主题的2018中国国际大数据产业博览会举办期间，由大数据战略重点实验室研究编著的大数据最新理论成果《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布。
我国大数据发展呈现十大新趋势报告表明，我国大数据发展呈现出十大新趋势：趋势之一：政务大数据应用开发将获得有力支撑。
作为一直阻碍大数据发展的一个重要瓶颈，政府信息开放共享在过去的一年取得重大突破。
2018年1月，国家发改委宣布了政务信息系统整合共享工作最新进展，已有71个部门、31个地方实现了与国家共享交换平台的对接。
下一步，国家有关部委将重点支持各地区开展政务信息系统整合共享应用示范，推进在医疗、交通、金融、物流、环境保护等领域的大数据采集处理、分析挖掘，促进大数据创新应用。
趋势之二：信息消费升级将持续释放内需潜力。
2017年7月，国务院出台了《关于进一步扩大和升级信息消费持续释放内需潜力的指导意见》，对进一步扩大和升级信息消费进行了周密部署。
国家如此重视信息消费的扩大升级，其实有着相当深远的意义。
根据相关预测，到2020年，我国的信息消费规模预计达到6万亿元，年均增长11%以上，并拉动相关领域产出达到15万亿元。
趋势之三：中西部农村信息基础设施建设将迎来爆发期。
为加快推进“宽带中国”战略实施，国家发改委发布了包括“百兆乡村”示范及配套支撑工程在内的三大重点工程，其中“百兆乡村”的重点偏向了中西部地区。
未来几年，中西部农村信息基础设施建设将迎来爆发期。
届时，区域内行政村将全部实现光纤通达，农村宽带接入能力达到12Mbps，农村光纤到户用户占比大于50%。
趋势之四：数字丝绸之路将成为“一带一路”建设的制高点。
作为打造丝绸之路经济带的重要抓手，数字丝绸之路建设将促进沿线各国在交通、商贸、金融、文化科技和医疗卫生1Attention观察｜关注争夺强度也将日益激烈。
光环大数据培训告诉你你应该知道的大数据领域的12大动向最近这几周大数据领域可谓动作频频，初创公司和老牌企业都纷纷发布新品，更新或改进现有的产品系列，以及达成战略性关系。
行业观察人士表示，许多企业拿来试点阶段的大数据系统(尤其是那些整合Hadoop平台的系统)后，将它们部署到更广泛的生产环境。
本文介绍的新闻主要旨在帮助公司进行这种转型。
下面看一下引起我们关注的12则与大数据有关的动向。
其中许多来自近日在加州圣何塞召开的2016年Hadoop峰会。
Actian发布VectorH 5.0数据库Actian首席营销官托尼·卡瓦诺(Tony Kavanaugh，图左)与Actian合作伙伴销售副总裁戴夫·休格曼(Dave Sugarman)在近期召开的2016年Hadoop峰会上交谈。
Actian本周发布了Actian Vector in Hadoop(VectorH)5.0，这是该公司现已与Apache Spark 集成起来的SQL-in-Hadoop数据库的新版本。
与Spark集成起来后，就可以获取来自不同数据源、采用不同格式的数据，让开发人员得以利用VectorH，构建高性能数据流、ETL和机器学习等应用程序。
随着企业组织将Hadoop 分析系统迁移到生产环境，这类功能至关重要。
Actian还大肆宣传VectorH的更高性能，声称性能比像Apache Hive、Cloudera Impala、Apache Spark SQL和Apache HAWQ这些与之竞争的技术更胜一筹，并援引了TPC-H查询基准测试方面的结果。
Hortonworks经销AtScale的BI-on-Hadoop软件AtScale开发AtScale智能平台，这让常用的业务分析工具得以访问存储在Hadoop集群里面的数据。
在Hadoop峰会上，Hadoop软件开发商Hortonworks表示，从今年第三季度开始，它将经销AtScale的软件，作为其围绕Hortonworks数据平台的套装软件解决方案的一部分。
光环大数据的人工智能培训让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训光环大数据的人工智能培训——让你快速掌握高薪人工智能技术。
近年来，科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业、大数据公司）和芯片研发公司，人工智能以更快的速度发展中。
人工智能培训人工智能(ArtificialIntelligence)，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。
在未来，人工智能将成为一种更常见、更重要的陪伴者。
人工智能助理会知道你在工作且有10分钟的空余时间，然后帮你完成待办事项中优先级靠前的事项。
人工智能将会让我们的生活更富成效和更具创造性。
毫无疑问，我们是在创造一个新的物种，一个在智力上可能没有上限的物种。
一些未来主义者预测，所谓的奇点，即计算机智能超越人类智能的时刻，可能会在2100年之前到来，而另一些人声称这将仍然只是科幻作品中的畅想。
这种可能性听起来令人振奋，但也让人觉得有点可怕——也许两者都有一些。
人工智能的发展将来对人类有益还是有害呢?光环大数据的人工智能培训讲师坚信是有益的。
那么人工智能培训光环大数据好不好?我们先来看看人工智能培训课程的安排吧。
如果课程安排都不尽如人意，还能奢望学生学到多少实用的技术呢?课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战人工智能培训学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
大数据发展趋势简要分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破。
深圳光环大数据data培训(光环大数据)专家针对未来大数据技术的发展方向做一个简要分析。
当前，大数据已成为继物联网、云计算之后的信息技术产业中最受关注的热点领域之一。
随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。
大数据技术将在开源环境下不断提升，大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，大数据产业生态也将得到不断完善。
大数据产业将成为引领信息技术产业发展的核心引擎，推动社会进步的重要力量。
开源成为技术创新主要模式经过多年来的高速发展，大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域已经取得较大的突破，形成了实用性强、稳定度高的技术能力，大数据整体技术体系已初步构建完成，未来大数据技术的发展方向将主要集中在非结构化数据的价值提取方面。
从大数据技术的发展历程上可以看出，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均是依赖于开源模式，即通过开放式的平台，吸引全球开发者通过开源社区来进行代码的开发、维护和完善，从而集全球智慧推动大数据技术的不断进步，当前全球各大企业加大了对开源社区的赞助和智力投入，开源社区在大数据技术进步中将占据核心地位，开源模式将成为大数据技术创新的主要途径。
同时，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，开源模式在新技术的发展中举足轻重。
大数据聚集资源能力更加明显大数据技术已经在商贸、交通、城市管理等多个领域中得到了应用，各产业领域未来的发展方向几乎都能和大数据挂钩，社会各界对大数据的未来充满信心，大数据产业正成为社会各类资源的聚集地。
大数据培训有前景吗？大数据发展前景怎样_光环大数据培训大数据及其应用的迅速发展，已经引起了社会各界的广泛关注，人们从各种不同的视角，对于这场大变革进行着思考和议论。
大数据产业面临的实际需要和对促进信息消费、拉动内需的巨大作用，通过对大数据相关产业特点及其发展趋势和我国应如何加快大数据相关产业发展进行扶持与推进的研究，我们认为我国是数据大国，但还不是数据强国，大数据相关产业将有可能成为下一个创新、竞争和产业发展的前沿。
大数据是继互联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，近几年来发展十分迅速。
大数据技术的出现，给人们的生活带来了极大的便利。
我们将生活中的东西数据化之后，就可以采用数据的格式对其进行存储、分析，从而获得更大的价值。
大数据特点分析1)容量：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息2)种类数据类型的多样性3)速度：指获得数据的速度4)变性：妨碍了处理和有效地管理数据的过程5)真实性：数据的质量6)复杂性：数据量巨大，来源多渠道7)价值：合理运用大数据，以低成本创造高价值近年大数据技术的应用范围越来越广泛。
在信息化的时代，各个领域都趋向于智能化、科技化。
1)大数据不断引进人工智能技术大数据技术主要是从巨大的数据中获取有用的数据，进而进行数据的分析和处理。
尤其是在信息化爆炸的时代，人们被无数的信息覆盖。
大数据技术的发展显得十分迫切。
实现对大数据的智能处理，提高数据处理水平，需要不断引进人工智能技术，大数据的管理、分析、可视化等等都是与人密切相关的。
现如今，机器学习、数据挖掘、自然语言理解、模式识别等人工智能技术，已经完全渗透到了大数据的各个程序中，成为了其中的重要组成部分。
2)非结构化的数据处理技术越来越受重视大数据技术包含多种多样的数据处理技术。
非结构化的处理数据与传统的文本信息存在很大的不同，主要是指图片、文档、视频等数据形式。
随着云计算技术的发展，各方面对这类数据处理技术的需求越来越广泛。
大数据未来十大发展趋势作者：来源：《中国信息化周报》2016年第47期Forrester的研究人员发现，2016年，近40%的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。
2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5%的公司现在至少有一个大数据项目投入生产。
开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。
Forrester的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。
2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。
内存技术很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。
在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器（SSD）的存储系统中。
而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。
Forrester研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。
目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
机器学习机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。
换句话说，就是分析大数据以得出结论。
Gartner称，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。
它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。
预测分析预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。
在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。
预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。
普华永道（PwC）2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不多。
大数据时代的信息安全和未来展望_光环大数据培训随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。
大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。
大数据时代信息安全面临挑战在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。
随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。
大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。
一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。
另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。
一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。
另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
3、威胁现有的存储和防护措施：大数据存储带来新的安全问题。
数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。
大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。
安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
4、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。
引言概述：正文内容：一、实时数据分析变得更加重要1.快速决策：实时数据分析能够帮助企业快速获取关键信息，帮助管理层做出迅速的决策。
2.个性化体验：实时数据分析可以帮助企业为每个用户提供个性化的体验，提高客户满意度和忠诚度。
3.预测分析：实时数据分析可以利用实时数据进行高精度的预测分析，帮助企业准确预测市场趋势和需求。
4.优化运营：实时数据分析可以帮助企业实时监控运营状况，及时发现问题并进行调整和优化。
5.增强安全性：实时数据分析可以帮助企业及时发现异常情况，加强数据安全性和风险管理。
二、边缘计算的兴起1.降低时延：边缘计算可以使数据分析和处理更加接近数据源，从而降低数据传输的时延。
2.提高可靠性：边缘计算可以在本地进行数据处理和分析，减少对云计算的依赖，提高系统的可靠性。
3.节省带宽：边缘计算可以将数据分析和处理的工作在本地完成，减少对带宽的需求。
4.支持离线工作：边缘计算可以在没有网络连接的情况下进行数据处理和分析，保证系统的稳定性。
5.支持物联网发展：边缘计算可以提供更高效的数据处理和分析能力，支持物联网设备的快速发展。
三、深度学习的应用扩展1.图像识别和处理：深度学习可以在图像识别和处理方面取得突破性进展，广泛应用于安防、医疗等领域。
2.自然语言处理：深度学习在自然语言处理方面的应用也越来越广泛，例如智能客服、智能翻译等。
3.个性化推荐：深度学习可以分析用户的行为和偏好，提供精准的个性化推荐服务。
4.智能驾驶：深度学习在智能驾驶领域有着巨大的应用潜力，可以实现车辆的智能感知和决策能力。
5.医学诊断：深度学习可以利用医学图像和大量医疗数据进行医学诊断，提高诊断的准确性和效率。
四、隐私保护和数据安全1.隐私保护法规：随着大数据的不断发展，隐私保护法规也越来越重要，企业需要遵守相关法规来保护用户的隐私。
2.数据加密技术：企业需要采用先进的数据加密技术来保护数据的安全性，防止数据泄露和黑客攻击。
3.访问控制和权限管理：企业需要建立完善的访问控制和权限管理系统，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
大数据的十大趋势未来25年最重要的产品尚未出现_光环大数据培训我真的相信我们所处的时代是有史以来最好的时代，是创客最好的时代，有那么多的机会，不计其数的机会，有那么多的科技的涌现。
我希望跟大家一起来探索其中的趋势。
我今天想跟大家讲十大趋势、十大机会。
第一个趋势：从固定产品变为流动业态“从有形的变成无形的，从固定的变成流动的，从名词变成动词，从产品变成服务。
无论我们现在在做什么东西，都很有可能我们是在经历这样的一个变化过程。
即便现在从事硬件的工作人员，也有可能从原来单纯做产品变成增加更多的做硬件服务，有可能是从固定的产品变成更多的是一个流动的流程。
所以技术让我们能够有这样的流动业态存在于社会中，这也是整个世界关键的一点。
这样的一种业态，让我们能够去中心化，让我们能够不断升级，而且能保证一切都是流动的、波动的，这是我们现在所处的环境，也是最明显的特征。
第二个趋势：流动的数据将催生技术超体所以第二个趋势是我刚刚提到的流动，最流动的是什么东西呢?就是数据。
无论身处哪个行业，即使是房地产、农业、酒店、时尚、金融，一切行业都是需要数据的，数据和客户本身一样重要。
这有一个对比，这两家都是美国的车企，福特和特斯拉。
福特生产1亿辆车，市值是440亿。
特斯拉产了多少车呢?不多，但是特斯拉的市值甚至比福特还高，为什么?这就是数据。
福特作为百年老企业生产了这么多辆车，其实福特并没有什么数据渠道了解车主是怎么开车的，他们都没有办法直接接触这些车主。
但是特斯拉这样一个新公司，它已经累积了13亿公里的数据，所以他实际上是一个数据企业，而它的数据是有价值的。
大家现在所在的世界是数据世界，而数据本身是没价值的，数据要怎么样才能有价值呢?是数据和数据连在一起，和业务连在一起才会有价值。
所以让这个数据可以流动，可以连接在一起，这才是我们未来的趋势。
这也是为什么现在越来越多的平台，现在我们有更大的平台，我们的平台都在不断扩大。
大家都用手机和电脑，实际上我们的手机、电脑都是互联的，全部连在一起以后就形成一个巨大的平台、巨大的机器。
地球上有那么多的晶体管、连接、内存等等，我们每天都在创造这些连接，其实我们还没有意识到，所有的机器连在一起以后实际上就是一个巨大的平台，所以它会变成一个技术超体，会成为这个社会最重要的环节。
未来二三十年，我们会看到这个超体的形成，这会成为一个超级机器，也是有史以来可靠性最高的机器。
第三个趋势：使用权优于拥有权Uber是全球最大的出租车公司，但是Uber本身没有车。
Facebook是全球最大的社交媒体，但Facebook不产出内容。
阿里巴巴是全球最大的零售商，但是阿里巴巴自己是没有库存的。
Airbnb是全球最大的酒店集团，但是没Airbnb 有酒店。
所以所有权、拥有权已经不像原来那么重要。
这种趋势带给我们很多的好处，而且这些好处也越来越明显，我们自己不需要不停地去找库存，不需要做备份，因为我们能够随时随地实时获取我们所需要的内容。
如果把这样的一个逻辑带到我们的实体世界也是类似的。
即时使用、快速交付、直接生产、去物质化、不断升级，这些都是我们在实体世界里面可以看到的转变。
所以人们不再想要自己拥有什么东西了，而是按需经济，就是各行各业都会出现Uber。
现在在硅谷大概有9000个公司都在做这种类似于Uber的按需服务，有一些是可能无法成功，但是有一些是能够突出重围的。
第四个趋势：通过追踪获得高度定制化方案第四个趋势就是我们所说的跟踪。
现在很多公司都在尝试要保护自己的知识产权，不要那么容易被复制，但是这个很难做到，因为互联网经济的本质就是任何可以被复制的东西都会被复制，同样的逻辑，任何可以被追踪的东西肯定就能被追踪。
这是中国苏宁公司有这样的一个智能定位系统：它能够定位整个商铺里面每个人走的地方，现在已经有这样的追踪定位系统了。
我们通过智能定位系统可以看到全方位扫描的情况，无论人在哪里走，整个动作，甚至是1秒的迟疑都有可能被传感器发现并记录下来。
所以这是一种全方位的监控和跟踪，而这个过程中也会收集到海量的数据。
这是一个追踪的体系，同时也会收集非常多的数据，而且会把很多想法量化和衡量。
大家现在都会去量化自己健康的数据。
通过数据跟踪，我们可以知道自己的心跳频率，生物活动程度，这样可以帮助我们更好地了解自己的身体情况。
而且随着这样一种不停的跟踪和数据收集，我们能够知道自己身体的变化过程。
不光是个人的健康，包括我们经历的事件等都可以综合成这样的一个自己的人生图。
未来我们甚至可以借助科技做到一些个性化的治疗、个性化的医药。
比如说我们自己也有不同的基因、不同的生活方式，这样做的其中一个优势，我们可以有更高的定制化，全面的定制化。
第五个趋势：人工智能延续第二次工业革命认知技术不止会持续影响未来的20年、30年，而是会持续几个世纪，也就是现在所有的物体都变得更加智能。
人工智能并不是单一维度的，它不仅仅是以IQ来做评价标准的，我们可以说它是一种不同的认知，一种人造的聪明。
比如大家的手机，在计算能力方面比人更聪明，GPS在空间导航方面比人更聪明。
比如百度在长期记忆方面就比人要更聪明，它会记录下你说的每一句话，世界上的每一个网站，这样的能力不是人的能力所能达到的。
人类的智能是非常复杂的，是不同认知的一个结合，而且每个人的智能程度是不一样的，机器和人类是不一样的智能。
机器的认知是全新的一种认知方式。
人工智能的推理能力和深度学习都是来自于我们对于某一种认知的发展，包括感知。
在过去4-5年里面，我们发现我们一定要去提高机器的感知，包括一些推荐。
当然这仅仅是其中一种感知，所以现在我们有非常多的机会，只要你有兴趣，你就可以做这方面的研究。
人工智能第二点非常重要的是，我真的相信可以引导社会延续第二次工业革命。
在工业时代，在农耕时代，如果你要做任何事情，你必须要使用自然的肌肉动力，人的动力，比如用人力来做衣服，来建房子。
科学给我们带来了不同的动力，风能、电力、蒸汽能、化石能源。
所以我们看到现代社会都是基于低廉的人工动力建立起来的。
我们把这种动力，现在通过电网来进行分配，把电配送到每一个公司，每一个工厂，每一个组织，所以我们可以以我们想要的方式分配人工动力，我们不需要自己产生动力，我们只需要买动力就可以了，它已经成为了一种商品和服务。
未来的机会是什么?以前没有人工智能的专家，人工智能是稀罕的东西，但未来渐渐人工智能将会嵌入所有的商品中，它会成为一个很常见的事情。
接下来的趋势就是互动，技术会让互动性越来越强。
第六个趋势：虚拟现实将成为社交媒体我们看到有这样的设备让你和设备交谈，让它听你讲的话。
当然最好的方式就是我们走入这样的虚拟世界，所以我们现在看到越来越多的虚拟现实的设备，主要有两种形式，一种是浸入式的，比如你戴入眼镜就是浸入式。
另外是混合式的技术，我们可以戴着眼镜既可以看到今天这样实体的大厅，同时也可以看到里面虚拟的信息，其实后者技术上的难度会更大一些。
浸入式的体验其实是非常有说服力的，用户戴上它之后可以看到非常真实的感觉。
用户戴上眼镜这样走的话，会感觉就好像是在走块木板一样。
但其实清楚地知道还是站在原来的地方，但是你大脑里面有一部分会被这个眼镜所骗到，有可能觉得走错一步就掉下去摔死了。
当用户把这个眼镜摘下来猴，你记得的不是你看到的东西，而是你体验到的东西，因为你的大脑不光只是视觉看到，更重要的是它感知到、体验到了什么东西。
而在混合现实里面，这种方式可能会更容易被大家接受和普及。
所以未来我们可以看到有很多虚拟的屏幕，这些虚拟屏幕也是很好用的。
所以我觉得未来很有可能很多人会先接触到这种混合现实的形式。
其实我们已经看到了这方面的影响，比如之前宠物小精灵的程序，其实它并不是很完美，但是展现出了混合现实非常强大的力量。
大多数人会先接触到这种混合现实技术。
第七大趋势：共享、协作我们现在都在共享经济的影响下，分享的延伸更多在于合作。
现在我们生产的所有好产品、非常新的产品都是诞生于人类的协作，但是诞生于更深的协作。
现在全球有20亿的Facebook用户连在一起，他们形成这么大的网络，渐渐地就能够产生出一些有价值的产品和服务。
比如维基百科，它是由人们协作建立起来的。
”问题在于什么呢?怎么样找到协作的机制，怎么样奖励那些贡献成果的人，怎么样让他们连在一起，怎么样让大家发挥各自的所长。
所以我们这里提到一个新的技术叫做区块链，区块链能够追踪所有网络上面交互的痕迹，所以有各种各样的技术能够让我们彼此协作和合作。
第八个趋势，屏幕化搜索现在到处都有屏幕，我们每次看着屏幕的时候，屏幕也是在看着你的，这是一个双向的沟通，它看着你的时候，甚至有的软件可以知道你当时的情绪是开心的，还是沮丧的，甚至还可以跟踪你的注意力，你到底是看哪些地方。
比如这个地方用户觉得有疑问，开发商就知道用户可能对个点看不懂，开发商就会发现，可以跟踪用户的情绪。
所以这样一种互动，适应是很重要的，这样就能够出现自适应式的屏幕随时适应用户的需求。
我们从原来的文本书籍的时代，那时候有各种各样的文件都是在纸面上的，现在一切都变成屏幕上的，屏幕也就意味着它们都是流动的，都是图像的，75%的网络内容其实都是图像，而不是文字。
现在我们也要有新的搜索工具才能帮助我们去搜索这些超链接、图像等。
以前很多工具都是基于文字、文本的，但现在因为发生了这样的变化，进入了图像化的时代，我们也需要有更多新的工具。
第九个趋势：提问比答案更有价值现在有价值的是什么?不是答案，是问题。
现在每天在网络上面有10亿条回答，但是在几十年前，可能这些问题根本就没有人提出来，因为没有人给你们答案。
所以这是一种新的需求，这种需求是我们以前想象不到的，这些问题的答案是免费的，以前是收费的。
而人类在问问题方面是很在行的，只要有情境就可以提出来有价值的问题。
一个好的问题，我们得到的并不是回答，而是引出两个新的问题。
在未来我相信我们的教育也是会朝这个方向发展，我们培养人问问题的能力。
一个更好的问题会引出更好的其他问题。
我认为这一权威对于创新是必不可少的，如果说我们做这个会有什么样的结果，做那个又会有什么样的结果。
所以提问是我们创新的一个来源，我们如果要好的答案去问机器就可以了，但是如果我们要一个好的问题，我们一定要找人来提这个问题。
我们现在只是处在开始的开始，我们处在万物的第一天。
我们可以思考一下，如果我们坐上一个时光机去到未来，2052年的话，我们回头看2017年是怎样的呢?2052年回看2017年，我们会发现在人工智能、虚拟现实、注意力方面是没有专家的，我们的了解并不是很多。
对比30年后我们对这些领域的了解，我们的知识其实是非常缺乏的。
2052年我们回头的时候，我们会说一切都始于2017年，没错，从现在回顾过去的25年，我们发现现在拥有最好的工具，我们现在拥有最大的市场，我们现在的成本是最低的，门槛是最低的，这是最好的时代。
