各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享大数据人工智能现状，以及大数据人工智能现状调查的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
本文目录
大数据面临哪些挑战？
挑战1：数据成为生产要素
新数据时代，数据应用已经渗透到了经济社会各个领域，数据已成为核心生产要素，成为与劳动力、资本、土地和技术并驾的生产要素。作为生产要素，数据具有乘数作用，它可以放大劳动力、资本等生产要素在社会各行业价值链流转中产生的价值。
发挥好数据生产要素的创新引擎作用，可以催生和推动新产业、新业态、新模式，有助于推动质量变革、效率变革、动力变革，实现高质量发展。
比如，利用数据来做疫情防控。疫情早期，需要辅以CT来确认感染者，这导致CT量暴涨10倍，为一线医生带来了巨大工作量和非常高的诊断难度。
数据专家基于大量的CT影像数据，训练出了阅片机器人，用机器人帮助医生进行诊断，从而大大节省了医生看片子的时间，同时提高了诊断的准确性。
挑战2，大规模应用
既然数据如此重要，就应该考虑解决数据保存、使用和管理的问题，解决存储的容量和效率问题。数据的数量级变化带来了巨大挑战。比如：
百度在北京有1万辆自动驾驶汽车，每天300PB数据，如果未来自动驾驶投入商业应用，一个城市几十万上百万辆车将产生ZB（100万个PB）级数据。
在数据容量和性能上，新兴应用场景产生了几十上百倍的提升，需要存储具备高容量、大并发、高带宽、更高性能和更低时延，这需要采用新技术来应对挑战。
挑战3，新数据需求
当前和未来很长一段时间，我们将采用多种技术来构建终端-边缘-两地三中心-混合云/公有云基础设施，这些技术的进步都非常快。
新技术背后还需要用新的存储，提供更高水平的数据流动、数据处理、数据共享、实时在线、永久安全等能力，实现信息高效计算和交互，在这一领域，分布式存储有着天然优势。
浪潮存储坚持双轮驱动策略，紧跟技术趋势和应用需求，浪潮在存储的技术上也在做一些变革和突破，从而来让产品能够具备应对变化的能力。
上述提到的阅片机器人、自动驾驶的本质上是通过大量的机器学习所训练出来的一套带有自我预测能力的算法，而在当今社会，效率就是生命，各领域除了算法的优化，算力的存储方面唯有全闪存储才能提供更高的效率；
大数据时代，我们的生活和思维发生了哪些改变？
在当前的大数据时代背景下，大数据对于人们的生活会产生越来越多的影响，这些影响涵盖工作、学习、出行、消费以及娱乐等诸多方面。
在工作方面，越来越多的公司将以数据为驱动进行管理和运营，简单的说就是数据驱动创新（设计和生产环节）、数据驱动管理（人、财、物的管理）、数据驱动服务（客户服务、内部服务）。另外，传统的工作考核方式将产生较大的变化，从工作量的衡量方式逐渐转变为工作价值的衡量方式，这会从根本上改变人们的工作方式，未来工作方向将以数据为指导。
在学习方面，大数据带来了大量的新知识，对于传统职场人来说，在大数据时代需要掌握一系列关于数据分析和数据管理方面的知识，以保持自身的职场竞争力。对于学生来说，大数据更是需要重点学习的内容之一，未来大数据技术将逐渐得到落地应用，所以掌握大数据相关技术是大数据时代的必然要求。
在出行、消费以及娱乐方面，大数据将会带来更多的智能化体验，大数据会对每个人进行针对性的数据分析（用户画像），匹配出更适合的产品。越来越方便，将是大数据时代带给人们比较明显的感觉。
在思维转变方面，大数据主要带来了三个变化，其一是人们对于数据越来越敏感，不仅关注数据本身，也关注数据之间的相关性；其二是人们会主动拓展获取数据的渠道，从而为各种决策作出支撑；其三是对于数据的价值会越来越关注，关注数据的价值一方面要主动掌握挖掘数据价值的方法，另一方面也会更加关注数据的安全性。
相信随着大数据的不断发展，大数据给人们的生活将带来更多积极的影响。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间存在着千丝万缕的“亲缘”关系！半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（ArtificialIntelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－timeobservation）找出对于未来预测性的洞察（predictiveinsights）。如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！
不得不说的人工智能背后的基石：大数据
大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。简单而言何为大数据？虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。但是，这个说法并不准确！“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话”脸书将其紧急关停实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能！没有人工智能的物联网：没大戏
而物流网又让人工智能：更准确
物联网：英文名为InternetofThings，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！人工智能背后强大的助推器：云计算
云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云）云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！而反之，人工智能的迅猛发展、巨大数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！组合拳出击才更有力量：给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！
人工智能对大数据的影响
1.提高精度一个重要的好处是提高精度。人工智能算法可以将其当前性能与之前的结果进行比较
2.强大的解决方案大数据处理始终与大数据存储和强大处理的需求相关联。
3.融合性人工智能的应用概念目前正与使用大数据的应用概念融合在一起。
关于大数据人工智能现状，大数据人工智能现状调查的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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