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                  大數(shù)據(jù)服務(wù)還是那個(gè)大數(shù)據(jù)服務(wù)嗎?

                  【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 目前“人工智能”無(wú)疑是最流行的詞之一,“大數(shù)據(jù)”是自2012年以來(lái)的流行詞之一,現(xiàn)在大大小小的企業(yè)服務(wù)、論壇上都充斥著有關(guān)大數(shù)據(jù)、人工智能的內(nèi)容,那么人工智能+大數(shù)據(jù)的生態(tài)模式究竟是怎樣的

                  大數(shù)據(jù)服務(wù)還是那個(gè)大數(shù)據(jù)服務(wù)嗎?

                  2012年大數(shù)據(jù)是個(gè)流行詞,沒(méi)想到4年過(guò)后,在一些大數(shù)據(jù)論壇上還有人會(huì)說(shuō)“如果我有大數(shù)據(jù),我會(huì)怎樣怎樣……。”好吧,如果還停留在如果上,就不該隨便上論壇演講,講不好說(shuō)不準(zhǔn)工作都沒(méi)了。現(xiàn)在大數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)都很成熟,更完善更系統(tǒng)的解決方案早已有人做得非常好。如果連數(shù)據(jù)都還沒(méi)有,那就什么都不用提了。畢竟,人工智能+大數(shù)據(jù)的生態(tài)模式已經(jīng)開(kāi)啟。

                  7月初,據(jù)外媒福布斯報(bào)道百度將人工智能+大數(shù)據(jù)為中國(guó)政府采集數(shù)據(jù)提供支持。7月13日,李彥宏在百度的開(kāi)放云戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)上首度公開(kāi)百度開(kāi)放云“人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算”三位一體的發(fā)展戰(zhàn)略。為什么谷歌和百度都在人工智能領(lǐng)域重金發(fā)力?2015年百度投入研發(fā)創(chuàng)新的資金占公司總營(yíng)收的16%。谷歌就不用說(shuō)了,在量子計(jì)算這樣離實(shí)現(xiàn)還遙不可及的技術(shù)上都已經(jīng)投入很多研發(fā)資金。因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)未來(lái)向智能+發(fā)展的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。有數(shù),有趨向完整的海量數(shù)據(jù)是現(xiàn)在所有巨頭在布局人工智能+大數(shù)據(jù)生態(tài)模式的重點(diǎn)。

                  數(shù)據(jù)獲取的最新模式:眾包

                  眾包是一種整合資源提升效率的方式,通過(guò)眾包可以在集合海量數(shù)據(jù)中,篩選符合一定標(biāo)準(zhǔn)的有效數(shù)據(jù),能夠降低數(shù)據(jù)收集的成本,提高機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的效率。有個(gè)生物學(xué)家叫戴維•休斯(David Hughes),他和作物流行病學(xué)家馬塞爾•薩拉斯(Marcel Salathé)將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能防治上。他們將關(guān)于植物葉子的5萬(wàn)多張照片導(dǎo)入計(jì)算機(jī),并運(yùn)行相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)算法,針對(duì)在明亮的光線條件及合乎標(biāo)準(zhǔn)的背景下拍攝出植物的照片,最終程序正確識(shí)別率高達(dá)99.35%。如果在互聯(lián)網(wǎng)上隨機(jī)選取的植物葉子照片,其識(shí)別準(zhǔn)確率將降至30%-40%,這也是目前視覺(jué)識(shí)別技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境下尚未突破的地方。為了突破算法的限制,提高準(zhǔn)確率,休斯和薩拉斯開(kāi)發(fā)手機(jī)應(yīng)用Plant Village,讓世界各地的農(nóng)民通過(guò)Plant Village上傳患病作物照片,其中包含照片如何拍攝、拍攝地點(diǎn)、年份等大量數(shù)據(jù),并包含農(nóng)業(yè)專(zhuān)家對(duì)此做出相應(yīng)診斷的信息。這種方式出現(xiàn)之后,數(shù)據(jù)獲取的難度依舊聚焦在多維度數(shù)據(jù)資源的聚合,眾包可以解決從分散的個(gè)體獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)的問(wèn)題,但對(duì)于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源層的擴(kuò)張和占領(lǐng)依然是一場(chǎng)沒(méi)有硝煙的砸錢(qián)戰(zhàn)斗。

                  數(shù)多了怎么辦:智能計(jì)算

                  有些人在努力獲取數(shù)據(jù),有些人在為數(shù)據(jù)多而未能充分利用而焦慮。

                  數(shù)據(jù)量級(jí)達(dá)到一定程度,再利用數(shù)據(jù)優(yōu)化服務(wù)需要人工智能算法。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量的積累,挖掘數(shù)據(jù)提高效率變成了必需。比如商業(yè)應(yīng)用中打車(chē)平臺(tái)的應(yīng)用,國(guó)內(nèi)平臺(tái)滴滴與快滴合并之后,業(yè)務(wù)線從出租車(chē)擴(kuò)張到專(zhuān)車(chē)、順風(fēng)車(chē)、公交等領(lǐng)域,數(shù)據(jù)范圍猛增,數(shù)據(jù)量包含司機(jī)行為數(shù)據(jù)、顧客行為數(shù)據(jù)及各種路線數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)交通情況數(shù)據(jù),定位數(shù)據(jù)等,據(jù)滴滴官方公布,滴滴出行每天處理的數(shù)據(jù)量達(dá)到70TB,由于訂單處理響應(yīng)時(shí)間的要求,單純處理數(shù)據(jù)的效率已無(wú)法滿足實(shí)時(shí)服務(wù)的需求,必須借助人工智能算法才能夠進(jìn)一步提升服務(wù)效果。從用戶體驗(yàn)角度,也需要實(shí)現(xiàn)提升定位精準(zhǔn)度,提高接單率,縮短應(yīng)答時(shí)間。目前滴滴內(nèi)部基于海量數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)算法的推薦匹配系統(tǒng),針對(duì)海量司機(jī)的交班時(shí)間、地點(diǎn)、接單/拒單情況等海量數(shù)據(jù)進(jìn)行司機(jī)畫(huà)像,以此為基礎(chǔ),針對(duì)實(shí)時(shí)的訂單數(shù)據(jù),分配訂單時(shí)實(shí)時(shí)按需分配,滿足服務(wù)需求。從數(shù)據(jù)應(yīng)用展現(xiàn)更宏觀價(jià)值的角度來(lái)看,基于滴滴已有數(shù)據(jù),可整合實(shí)時(shí)交通情況數(shù)據(jù),包括擁堵路段、集中路線、集中商圈等多維度動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,達(dá)到整合一個(gè)城市的車(chē)輛分布,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)籌平衡調(diào)度的目的。

                  大數(shù)據(jù)服務(wù)的現(xiàn)在及未來(lái):智能+生態(tài)模式

                  未來(lái)人工智能+大數(shù)據(jù)生態(tài)模式將更多的應(yīng)用于在商業(yè)場(chǎng)景下。HCR慧辰TMT研究部認(rèn)為,大數(shù)據(jù)服務(wù)未來(lái)將有以下四種模式:

                  一是形成數(shù)據(jù)資源和計(jì)算資源提供平臺(tái)。當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)大多僅留存于企業(yè)內(nèi)部,在開(kāi)發(fā)應(yīng)用上一般也只有內(nèi)部應(yīng)用,企業(yè)之間數(shù)據(jù)各自孤立,獨(dú)立計(jì)算,行業(yè)內(nèi)尚未形成整合大數(shù)據(jù),目前第三方數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)始致力于多維數(shù)據(jù)的采集服務(wù),包括外部數(shù)據(jù)的直接采集和企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的間接采集,已有第三方在提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)資源。未來(lái)伴隨數(shù)據(jù)維度的豐富和數(shù)據(jù)量的擴(kuò)大,第三方機(jī)構(gòu)將采集并使用智能算法結(jié)構(gòu)化處理形成相對(duì)完整的數(shù)據(jù)資源提供平臺(tái),并針對(duì)些海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、整合及計(jì)算提供基于云端的平臺(tái)式服務(wù)。

                  二是出現(xiàn)技術(shù)服務(wù)平臺(tái),包含提供Paas服務(wù)的開(kāi)源平臺(tái)及計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)解決方案及技術(shù)服務(wù)支持。從目前人工智能和大數(shù)據(jù)企業(yè)發(fā)展來(lái)看,只有巨頭和少數(shù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)掌握核心算法及存儲(chǔ)真正大數(shù)據(jù),更多企業(yè)通過(guò)合作或建立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的方式獲取行業(yè)或其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。但對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和應(yīng)用需要技術(shù)支撐且突破這些技術(shù)需要消耗大量人力物力財(cái)力,沒(méi)必要所有企業(yè)都去做這件事。PaaS服務(wù)將數(shù)據(jù)處理能力作為模塊開(kāi)放出來(lái),使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用門(mén)檻和成本大幅降低,更多企業(yè)有能力利用云端數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)造附加價(jià)值。因此形成Paas服務(wù)平臺(tái)或解決方案技術(shù)服務(wù)平臺(tái),據(jù)此可以聚合數(shù)據(jù)資源,優(yōu)化算法,提高準(zhǔn)確率。另外也會(huì)形成基于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理及挖掘技術(shù)的整體服務(wù)解決方案提供商,企業(yè)可以將數(shù)據(jù)服務(wù)完全外包給第三方機(jī)構(gòu),第三方機(jī)構(gòu)也可以通過(guò)這種方式在云端整合資源并優(yōu)化技術(shù),提高準(zhǔn)確率,同時(shí)產(chǎn)生推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的效果。

                  三是出現(xiàn)資訊服務(wù)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)仍是新興產(chǎn)業(yè),發(fā)展日新月異。一方面企業(yè)需要尋找大數(shù)據(jù)資源或技術(shù)服務(wù)平臺(tái),另外一方面第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)需要推廣宣傳自身及行業(yè)發(fā)展、技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀。在這種背景下將出現(xiàn)起到橋梁作用的專(zhuān)業(yè)資訊服務(wù)平臺(tái),連接企業(yè)和第三方服務(wù)機(jī)構(gòu),同時(shí)起到發(fā)布整個(gè)行業(yè)前沿信息的作用。

                  四是出現(xiàn)交叉/垂直化服務(wù)應(yīng)用。現(xiàn)階段在教育、金融領(lǐng)域的垂直應(yīng)用以及在未來(lái)智能營(yíng)銷(xiāo)、智能制造等交叉行業(yè)的應(yīng)用。如在教育行業(yè)已出現(xiàn)利用積累的教、考、學(xué)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法推出個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái),如國(guó)外的Knewton、國(guó)內(nèi)的智學(xué)網(wǎng)都是這種模式。未來(lái)將延伸至農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、交通、醫(yī)療等各行各業(yè),出現(xiàn)如智能農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、智能交通、個(gè)性化精準(zhǔn)醫(yī)療等創(chuàng)新服務(wù)。

                  注:慧辰資訊TMT研究部,資深市場(chǎng)研究團(tuán)隊(duì),長(zhǎng)期關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)及“智能+”領(lǐng)域,微信公眾號(hào):智能研究所。


                  來(lái)源:數(shù)據(jù)猿

                  聲明:數(shù)據(jù)猿尊重媒體行業(yè)規(guī)范,相關(guān)內(nèi)容都會(huì)注明來(lái)源與作者;轉(zhuǎn)載我們?cè)瓌?chuàng)內(nèi)容時(shí),也請(qǐng)務(wù)必注明“來(lái)源:數(shù)據(jù)猿”與作者名稱(chēng),否則將會(huì)受到數(shù)據(jù)猿追責(zé)。

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