京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何成为智能3.0时代新"使能"?
在今年美国麻省理工评选的2016年十大突破技术中,百度语音接口技术上榜,而其上榜的“功丞”首推百度的大数据和人工智能技术。随着人类社会的各类设备在不停地感知、传输、存储数据,大数据在指数级倍增,预计到2020年一年所产生的数据将是1000个今天的谷歌或10000个百度。同时,大数据不断加快与制造、交通、金融、医疗等行业融合,通过“加工”实现了数据的“增值”,不仅产生了前所未有的价值,亦激发人工智能以前所未有的态势汹涌而来,风投和创业创新层出不穷,自动驾驶汽车、AlphaGo等应用触手可及,将人工智能带入了新的“黄金时代”。
针对上述趋势,即将于7月14-15日在成都世纪城国际会议中心召开的“首届中国大数据应用大会”将举办“大数据核心技术论坛”、“大数据时代下的金融创新论坛”、“经济大数据论坛”、“大数据与智能制造应用论坛”、“大数据健康医疗应用论坛”、“大数据人力资源论坛”等多场主题论坛,对上述热点展开深入探讨,届时来自中国科学院和中国工程院的50多名院士,以及来自各相关行业的行业领袖与专家将济济一堂,展开热烈的头脑风暴,为听众提供一场知识与思想的狂欢盛宴,详细情况可登录大会官网http://www.bdac-china.org进行了解。
大数据助力人工智能迈向3.0时代
虽然大数据的潜力无限,但大数据并不是直接可以使用的“石油”,而是含金量非常低的“矿石”,只有掌握了好的提炼方法并运用得当才能真正发挥作用。集结强大的数据收集能力,提升挖掘与分析工具性能,才能更好地迎接未来的人工智能时代。
业界认同人工智能主要有两个主流分支:一是无规则,计算机读取大量数据,根据数据的统计、概率分析等方法,进行智能处理的人工智能;二是基于神经元网络的一种深度学习,提升人工智能的能力及精准度。如今,大量的结构化或非结构化数据产生之后,有低成本的存储器将其存储,有高速CPU对其进行处理,有分析工具进行智能分析,人工智能分支理论得以海量实践。由此,人工智能就能不断提升精准度。同时,在实践中采用人工智能的服务作为高附加值服务,成为获取更多用户的主要因素,而不断增加的用户将产生更多的数据,将使人工智能进一步优化。
从历史角度看,已然经历了两次人工智能浪潮,但前这两次的人工智能浪潮分别由于计算能力和数据的制约而走入寒冬,如今三大要素在支撑人工智能走向下一阶段:深度学习、计算能力以及大数据,以大数据为支撑的人工智能必将迎来全新的发展阶段,即人工智能3.0时代。
“深度学习将和大数据结合,使新的人工智能算法越来越好,促进未来人工智能虚拟圈良性循环。” 百度首席科学家吴恩达曾表示,“比如开发一个好产品,可以得到更多的用户群,这些用户可以提供很多的大数据,通过人工智能数据分析可让产品越来越优化,从而也得到越来越多的用户,如此产生人工智能的良性循环。”
大数据的广泛应用,使人工智能在深度学习领域实现突破,如语音识别、图像识别等,随着深度学习的准确度不断提高,人工智能应用也会海量增加,开启未来的万亿级蓝海市场。在即将举办的“首届中国大数据应用大会”上,百度总裁张亚勤将进行更为深入详实的阐述。
大数据助力行业“智能”化
大数据的战略意义,一方面在于掌握庞大的数据信息,另一方面在于与产业结合,对海量数据进行专业化处理,实现数据的“增值”和应用的“价值”。随着资源整合和产业链拓展,大数据应用遍地开花,在智能制造、智慧出行、智慧医疗、互联网金融应用中发挥用武之地。
其中,智能制造的关注度无疑最高。工业的转型升级已成为全球经济发展新一轮的竞争焦点,美国的“制造业回归”、德国的“工业4.0”到中国的“中国制造2025”战略都异曲同工地表达了同样的“深意”。大数据是制造业智能化的基础,通过对“数据”这一灵魂的感知、收集、分析、共享,将创新研发、生产、运营、营销和管理方式,为企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力,真正实现智能产品、智能生产、智能服务。
就拿三一重工来说,其大数据平台已经聚集了八千家的全球供应商,一百多个全球分支机构,四百多家的全球代理,有十二万个全球客户。他们是怎么用这个数据来产生价值的?第一是通过采集机器的数据,帮助上游的配件供应商实现精准生产,确定何时需要精准的配件供应。第二是发展新的模式即租赁。第三是提升服务质量。日本福岛核电站用的就是三一重工装备,能够实现遥控五公里之外的遥控装备,在这一过程中分析装备操作数据来改进装备的质量和稳定性。
此外,智慧医疗也是大数据应用的代表性行业。医疗大数据可谓涵盖人的全生命周期,如能深挖这些海量数据背后的价值,将对精准医疗研究、个体化治疗、疾病治疗与疗效评价、重大疾病的风险评估等具有重要的意义。目前,通过大数据的分析和深度学习技术,可以成功解读医疗影像数据,这已有不少落地性案例。又如癌症早期筛查误诊率居高不下的问题,通过提升智能诊断的精确性,能够极大地降低误诊率。
近日,《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》(以下简称《指导意见》)已经在国务院常务会议上审议通过,确定了发展和规范健康医疗大数据应用的措施,将进一步激发大数据在智慧医疗行业应用的潜力,为医疗行业带来嘉许的革新。
资本助力大数据风光无限
大数据呈席卷之势,自然资本市场也趋之若鹜。尤其是进入2016年,大数据融资事件呈井喷式爆发。
根据不完全统计,2015年7月-2016年3月这9个月期间,大数据行业共计发生37起投融资事件;近9个月,已披露金额的投融资项目数量为24起,融资总额约24.2亿元,其中融资过亿元的企业共计9家,占比37.5%。4月大数据领域共有21起企业融资事件,主要涉及医疗、航运、金融等多个领域,涉及总金额超31亿元。这些亮眼的“数字”足以证明投资界对大数据产业的非凡热忱,表明大数据产业总体已经进入高速增长时代。
此外,大数据领域也不乏新三板上市企业。2015年51家在国内融资的大数据创业公司,总融资金额超过50亿元,股价估值全线飙升。大数据行业的生态体系日益完善,大数据应用企业获融资最多,占比高达81.1%!
大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式,也改变着企业的运作模式和未来的商业模式。在政策利好、资本青睐的助力和各方实践推动下,我国大数据产业有望迎来爆发式增长。《2015年中国大数据交易白皮书》显示,2015年国内大数据产业市场规模已达上千亿元,预计到2020年,我国大数据产业市场规模将突破八千亿元。
可以说大数据是新的原材料、新的原油、新的资产,甚至是新的货币,人类现在的生存就是一场数据化生存。各行各业转型升级成为大数据驱动,方向清晰,路径明确,但如何真正落地?我国大数据产业面临的数据丰富与开放程度不够、数据挖掘与分析工具性能待提高、模式创新与业务拓展能力待提高等仍亟待产业链联手破局。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22