京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从这三大趋势来看,人工智能将重新定义云计算
随着大数据的指数级增长,以及人工智能的突破性进展,“云计算+大数据+人工智能“成为未来发展关键,互联网的下一幕将由人工智能开始主导,而各行各业也将依托于“智能+”完成对于自身的改造,百度云也为此进行了全面升级。
事实上在人工智能的驱动下,未来的云计算正在驶入全新的智能领域领域,其主要表现出三大趋势。
一,大数据激增,运算能力成云计算新焦点
传统时代并不存在云计算的说法,因为早期需要解决的问题是存储问题,成千上万的企业网站需要联网,而这些企业也仅仅只需要托管服务即可。
但是移动时代却是一个关键性的转折点,随着移动时代的到来,用户在企业产品中留下的数据开始激增,相比于pc时代可以用天文数字来形容,并且电商、物流、医疗、教育、营销、金融等诸多行业被全面波及,这些企业也越来越需要通过用户的数据,来对自己进行产品的调整以及改进规划,对于运算能力有着极大的需求。
之前的云计算解决了存储问题,但是并没有解决企业如何处理大数据的问题。因此,如何高效处理大数据则是未来的全新焦点,当存储能力不再重要时,运算能力正在成为未来企业全新的追逐对象。
此次百度云发布的“天算“正是应对这一需求,百度自身就是依靠运算能力起家,搜索从一开始就需要对大量的数据进行运算,其日均响应搜索超过60亿次,覆盖全国97.5%网民,LBS日请求超过300亿次,日语音识别请求超过1亿次,这些数据让百度的运算能力得到了强大的训练,不断倒逼自身能力。
此次“天算”开放则是将这16年的积累与全社会进行分享,使得每个行业都能够最高效解决大数据利用问题。
二,用户交互方式开始多元,企业难以应对
早期的pc时代,受制于操作设备的不方便,用户与机器的交互方式只是通过文字进行,但是移动时代的智能手机带来了巨大的便携性,用户的请求方式开始多远,图片请求、语音请求、视频请求等等诸多形式。
企业只有抓住这些全新的交互形式,才等于抓住了未来,因此需要人工智能技术来应对用户场景的变化,帮助自己的用户更方便高效的使用自身产品,无论用户的语音请求还是图片请求都能够正确响应,但实际上该领域入门门槛极高,绝大多数公司都不可能单独设立部门进行研发,因此提供的人工智能服务的第三方成为关键。
面对以上全新的用户交互场景,百度云发布了“天像“,天象功能可以为开发者提供视频、图片、文档等多媒体处理、存储、分发的云服务,同时还额外提供“反黄服务“、“视觉特效“、“人脸识别“、“文字识别“等等服务,此外百度生态还对“天像“进行巨大的流量扶持让企业获得巨大的流量曝光。
对应变化的用户场景,一直都是百度长期以来布局的焦点,以语音识别和图片识别为例,百度在语音识别方面其准确率高达97%,而其Deep Speech2深度语音学习也被《麻省理工评论》评为十大突破性技术,与航天技术、生物技术并列,也是唯一一家入选的中国公司。在图片识别方面,百度的Deep Image可以对图片内容进行识别,LWF人脸识别精度达到99.86%,文字OCR的准确率也在90%。
目前百度也已经全面开放了语音、图片的技术,开发者除了可以接入“天像”之外,还可以直接利用百度的语音识别、图像识别开放平台轻而易举的完成自身无法完成的高门槛技术实现。
三,物联网崛起,云计算向人工智能全面进化
继德国工业4.0之后,我国也在2014年提出了中国制造2025计划,智能工程也被正式抬上议题,在2025年重点制造业将全面实现智能化,实现统一的智能管理。
物联网的云计算与其他云计算不同,其重点不在于存储和托管,其需要一个标准化的管理规则,让设备能够统一的接入,统一的调度,统一的检测等等,而这一切又都依托于人工智能技术,也就是说在物联网的云计算方面,传统的云计算已经无法继续胜任,其不仅需要与人工智能结合,更需要将自身进化成人工智能。
百度云此次发布的“天工”,则正是应对未来的物联网时代的全面布局,而百度自身在物联网方面也有相当大的动作,无人车可以说是整个物联网的集大成者,涉及多方面的顶级软硬件技术,而百度则是将无人车列为自己的重点。
百度一开始就以无人车最高级的全自动驾驶作为标准,采用全球最先进的传感器等设备,并配合自身前沿的语音技术、图像识别技术、地图技术、深度学习技术来实现无人车的运作,并且在政府方面也获得了极大的支持,分别获得了中国芜湖地以及美国加州的试点允许,不仅是亚洲第一家做无人车的公司,也是唯一一家获得两国政府认可的公司。
无人车是顶级前沿人工智能技术的综合集成,而“天工”则是将这些前人工智能沿技术进行开放,让更多的物联网开发者能够获得低成本高效率的解决方案,目前“天工”已经有了登云、互道信息、普奥云、智向科技、物联天下等物联网公司的合作案例,而在此后也将吸引越来越多顶级的开发者。
结语:
未来是数据的时代、用户多种请求的时代、物联网设备的时代,传统的托管云计算将无法胜任,而云计算也将全面向人工智能进化,未来没有云计算只有人工智能,而这种趋势已经开始。
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数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23