大数据是什么意思时代的人工智能,有哪些有趣的应用

从数据中获得智能,当前有2个相对独立但又相互关联的技术路线。一是大数据的分析挖掘技术,二是基于机器学习的人工智能?(AI)技术。无论是分析挖掘技术还是机器学习技术,都是依托海量数据进行建模,并最终输出智慧。从应用的角度来看,这两种路线逐渐趋向融合,并可以在技术层面做演进与替代。

 在诞生以前,智慧很难通过机器得到。各个行业的智慧发现都是依赖各行业的专家。一个专家的能力与他经验知识的积累密切相关,他所积累的知识越多,做出正确抉择的可能性越大。但人类专家的工作不仅效率低下,而且准确性也较差,特别是在经验或数据缺乏的情况下,专家们往往依靠直觉做判断,更加剧了结果的不准确性。

  从数据中获得智能,当前有2个对独立但又相互关联的技术路线。一是大数据的分析挖掘技术,二是基于机器学习的(AI)技术。无论是分析挖掘技术还是机器学习技术,都是依托海量数据进行建模,并最终输出智慧。从应用的角度来看,这两种路线逐渐趋向融合,并可以在技术层面做演进与替代。


  例如,对于电信领域的智能运维,当前是基于分析挖掘技术对网络数据进行分析,定位网络故障,形成自动化运维闭环。未来可以采用深度学习技术,对网络数据进行建模,对网络故障进行更加准确的定位。从自动化运维角度看,并不关心底层使用的技术是分析挖掘还是深度学习,所能感知的只是分析准确度的提高。


  在未来各类应用系统中,分析挖掘与人工智能并存演进将是普遍存在的现象,当前基于大数据技术构建的大多数应用系统,未来都或多或少地存在向AI系统演进的可能性。例如金融反洗钱反诈骗、智慧医疗、互联网舆情监测等,都可以同时受益于大数据与人工智能(AI)的技术进步,提供越来越智能的分析,提升生产效率。

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原标题:大数据和人工智能时代:科技改变生活价值始于应用

科技发展的速度正在以指数级增长,也正成为未来的创造者和见证者。就像曾经蒸汽机的出现彻底改变了生产方式,曾经互联网的出现改变了我们的生活一样,如今更多新科技的应用对我们的生产和生活产生着变革性的影响。 日前,清科资本联合启迪之星以及中科创星举办了硬科技 闭门路演,为大家带来科技类精品项目,让我们跟随这些项目一起为大家揭秘大数据和人工智能如何应用在体育和工业等热门领域,同时 大数据应用背景之下,信息安全又将隐藏着怎样巨大的力量。

体育硬件不止于硬件,体育数据不止于数据

近年来,体育产业的投资迎来新一轮热潮,据《2017体育创业白皮书》显示,整个2016年国内体育创业公司投融资/并购资金总额已高达196亿人民币,在资本驱动下,大数据、人工智能正使中国体育产业迎来新一轮的变革, 也逐渐成为体育产业发展的核心驱动力。对于体育产业来说,数据是核心的要素,扮演了整个产业的数据连接器的作用,同时其应用价值更需要深度挖掘,并提升其产品化和商业化的价值。

以建立个人运动机能档案为基础,继而完成运动机能群体性大数据构建,致力于实现运动健康及未来医疗健康的大数据服务商的动量科技就是一个很好的案例。动量科技以足球为切入点,推出了第一代产品MT-Sports足球助教,并将在今后覆盖其它运动领域(篮球、马拉松等)一件看起来普通的“小背心”,实际上使用了许多数据采集方面的“黑科技”。它用深度的数据解析为职业竞技提供信息,除了心率等身体信息之外,它还搭载了定位系统,可查看球员的速度、加速度、位移曲线、热区等数据。也真正做到了体育硬件不止于硬件,体育数据不止于数据。而数据对动量科技而言并非一个终极目标,它要起的也是连接作用。完成数据采集之后,MT-Sports足球助教还提供了测评体系和软件体系,可对数据进行记录、整理、归纳、分析,展现出球员的战术风格和配合度,并使使用者得以更好地制定训练计划。

从定位导航入手 打造不会走丢的机器人

除了有了数据系统被引入到体育训练之中,去年开始也有机器人训练系统开始服务于美国职业橄榄球联盟,被称为“移动虚拟队员”MVP( Mobile Virtual Player ),当我们利用机器人演练战术时, 机器人的定位系统变得至关重要。除了体育训练之外,对于服务类机器人更是如此。

北京布科思科技有限公司,从机器人最基础的定位导航入手,致力于打造不会走丢的机器人。布科思机器人的定位系统由激光雷达、UWB、超声和红外传感器构成。激光雷达是相对定位,UWB是绝对定位。如果机器人处在完全对称的环境中,则需要UWB来确定自己的精确坐标位置。而超声和红外传感器的运用,则避免了撞到低于激光雷达同等高度平面障碍物的问题。目前布科思研发的机器人产品已经用在酒店、餐厅、医院、银行、商场等场合,不论是医疗服务机器人、还是仓储物流机器人等,都为我们不同的生活场景提供了极大的便利。

开源性工业机器人为管理提供强大解决方案

除了大数据及智能机器人在体育以及我们日常生活的应用之外,工业机器人的发展也为生产效率和安全等各方面的提升起到不可忽视的作用,打造着我国产业核心竞争力。工业机器人往往与机床、专机、焊机等外部设备相配合,更容易成为连线设备。在这个过程中,工业机器人管理和应用的问题是最值得我们关心的。

就像恒正精机是一家致力于解决复杂制造过程的自动化创业公司,公司宗旨是提供高效、快捷、灵活的定制化方案和价值服务,为工厂客户量身定做自动化、智能化的生产线,领域涉及自动装配、检测测量以及自动涂装等。更重要的是在工厂使用设备的同时,比如工业机器人,可以为工厂设备集中管理提供了更强大的解决方案,比如应用云计算的分析能力,随时随地查看设备状态,传递用户端的操作与使用信息,设备使用效能分析、预测故障、远程诊断等等。

密码安全行业变革 用“芯”打造信息安全

如今随着大数据成为互联网的基础,智能手段的应用呈爆发式增长,我们的个人信息、财务信息以及各类敏感信息都分布在了互联网服务器、手机以及佩戴的电子设备等等上,为大数据和智能时代信息安全带来新的难题。如何确保不会泄密?在这个需要信息安全的时代,安全芯片将无处不在,密码芯片也正在逐渐渗透到我们生活的方方面面。

华兴集成电路是我国完全自主知识产权的纯内资企业拥有密码芯片领域多项原创性和颠覆性技术。目前,第一款高性能椭圆曲线密码芯片已经量产华兴集成电路创始人丁丹博士曾经为我们举过这样贴近生活的例子: 如果把现有的磁条银行卡换成高性能密码芯片卡,那么银行卡盗刷的概率会减少90%;如果目前的移动支付能植入内嵌的密码芯片模块,移动支付的安全性就能从根本上得到保证。同时,密码芯片技术还可以更加广泛地应用于其他金融安全、电子商务、智慧城市、智能卡、通信安全、航天和军工、云计算和物联网等诸多领域。另外,他表示,目前我国密码芯片的95%市场掌握在欧洲人手中,高性能密码芯片依然依赖进口、价格昂贵、不支持我国国家标准,华兴集成电路的技术优势和自主知识产权优势,对于我国国家安全和信息安全方面也具有重要的战略意义。

未来已来,科技正在不断改变着我们的生活,新技术在不同场景之下的应用也在渐渐成为主流,引领我们真正融入大数据和人工智能的新时代。

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  2017年8月5日,由飞马网主办的“FMI人工智能&高峰论坛”在北京召开。大会围绕着“大”和“人工智能”两大主题展开,20余位来自京东、搜狗、eBay、中兴、科大讯飞、第四范式等知名的AI践行者带着自己的实践案例与经验为现场近2000+技术开发者们带来了精彩演讲。

  本届FMI2017技术峰会共设两大分会场,四大分论坛:AI人工智能、FinTech金融科技、AI产业应用、大数据应用。话题涉及机器学习、系统优化、图片搜索、语音识别、计算机视觉、数字营销、智能化应用等。2017年8月5日上午,大会在飞马网创始人张泽晖先生的致辞中拉开了帷幕。

  张泽晖先生在致辞中表示:我们相信,未来每个企业都不可避免的跟人工智能、大数据深度关联,人工智能将会是未来的时代入口。技术同仁们不断探讨、交流时下最前沿的人工智能与大数据技术,以及未来十年中国的人工智能产业路线图,这是非常重要的。

  除了张泽晖先生的致辞外,大会开幕式还有另外两位级嘉宾的致辞,分别是来自的傅永保处长和国务院参事任玉岭先生。

  傅永保在致辞中谈到,当前大数据和人工智能产业发展面临良好的机遇,未来大有可为。工业和部认真贯彻落实党中央、国务院决策部署,大力推动大数据和人工智能产业的发展,印发了大数据产业发展规划年,也正在积极的布局推动人工智能产业的发展。深入推进大数据和人工智能的发展,对于推动供给侧结构性改革,加快发展新经济,培育壮大新动能具有。

  下一步我们将着力做好以下几个方面的工作:

  一是继续深入贯彻国家人工大数据战略,落实促进大数据发展行动纲要,和新一代人工智能发展规划政策文件。

  二是加快推进制造强国和强国的建设,增强工业大数据和人工智能技术产品研发能力和服务支撑水平。

  三是要完善产业生态,推动大数据和人工智能标准体系建设,加快人才培养,加强国际合作,支持开源社区建设,提升保障能力。

  四是要充分发挥联盟、行业组织的桥梁纽带作用。推进产学研用合作,汇聚力量和资源伟大数据和人工智能产业发展搭建更多、更便利的交流平台。

  国务院参事任玉岭先生,在致辞中告诉我们了一个关于技术与产业应用的路线图。

  智能产业发展的五个动向:

  一是会有很多的企业进入和参与,形成极为宽广而又巨大的行业。

  二是软件与硬件的一体化是智能产业发展的方向。

  三是智能产业的硬件发展会成为今后的热点。

  四是高端智能产业会成为今后发展的重中之重。

  五是产业发展与城市的管理与建设一体化,将是智能产业应用应该遵循的方向。

  智能技术应用与它的产业内容:

  一是新兴智能产业的内容。应该有智能软件与硬件产业,如图形处理,语音识别,机器翻译,工具开发,等等。

  二是智能机器人产业。如工业机器人,智能服务机器人,空间机器人,海洋机器人,基地机器人等等。

  三智能运载工具。如自动驾驶汽车,轨道交通,无人驾驶,还有企业集成和配套的商用无人机,无人船,无人车等。

  四是传统产业智能化内容。应该有一是制造业的智能化运用,二是农业的智能化生产,三是智能物流业体系的形成,四是智能化金融,五是智能化商务,六是智能化家居。

  智能化服务的内容:一是智能化教育,二是智能化医疗,三是智能化养老,四是智能化政务,五是智能化法庭。

  智能化城市的创立:一是城市基础智能化,二是城市建设智能化,三是城市交通管理智能化四是城市环境保护智能化,五是城市城市日常管理管网的智能化,特别值得一提的是旅游业,医疗业,政府,安全管理,物流管理,还有公共服务均等化,都会对智能化有强大的需求,这些行业,也一定会因智能化而赢得更大的发展,和得以提高管理的质量和效率,得到更高的质量和效率。人工智能的应用与产业,没有行业与时空的限制,必将成为经济社会发展的一个大趋势。

  第四范式联合创始人胡时伟:机器学习系统和工程方面的优化

  胡时伟认为,其实今天的人工智能,在有了一个好的机器学习平台,并且在背后有非常大的计算能力的情况下,已经可以比较通用的去解决一些行业的问题。

  在今天,我们如何把一个团队的数据工程师变成AI专家呢?我们认为在这四个方向上:首先从特征工程上来讲,把原始的数据通过一些方式能够把它衍生成,把人群能够足够的分成几千万组的这么一种变量衍生的方式。另外还有一点就是模型规模:当这个模型的变量,我们原先用统计的方式,会做一个模型,通常有十个到二十个变量,或者现在用大数据的方式,用分布式的方式可以做到一百个或者几千个变量,由于我们的数据是非常海量的,其实它是可以支撑一个甚至是上亿,或者数千亿规模的维度的变量,其实这个需要非常高维度的分布式的机器学习的系统。另外在模型的算法和除错方面,其实我们也需要一些成型的东西,让数据科学家,工程师直接调用它,产生如下的模型。

  京东万象杜宇甫:数据交易行业需要破界

  杜宇甫在演讲中表示,在今天,人工智能和人的最大区别就是维度的不同。如何让人工智能具备更多的维度,最重要的就是有数据。你的人工智能在你的产业当中帮助你,你希望他像阿甘一样,还是希望他像爱因斯坦一样,取决于他有多少维度,他如何帮你更好的解决这样一个问题,取决于数据的维度,更多的维度来源于数据。

  第四范式联合创始人陈雨强:工业界机器学习痛点及解决思路

  陈雨强强调,人工智能其实在语音、图象、NLP领域其实有了比较多的应用,但是实质上相比于大家在里装的APP来说,其实它并没有那么多真正上的应用。人工智能的兴起是随着数据量变大,机器性能提升和并行计算发展共同带来的结果。我们工业界的人工智能需要的是Scalable的系统,这个Scalable两层,一层含义是传统大数据Scalable,这个Scalable指的是我们机器学习,数据处理的吞吐使得机器的量增加而增加;但是另一个更重要意义上的Scalable,是我们的机器,我们的智能水平,我们的服务质量,我们的客户体验,随着业务量的增加,随着用户量的增加而增加。

  七牛高级技术专家林亦宁:平台改变计算机视觉

  林亦宁除了给我们分析了七牛机视觉方面的实践案例之外,对于人工智能技术,也谈了自己的看法,他认为,最近的十几年,人工智能技术的变化上面的变化其实是很小的,之所以最近这一两年都说人工智能的风口来了,是因为准入门槛变低了,大量的开源的技术都放出来了。最后,林亦宁强调,我们处在一个前所未有的科技改变生活的中,我们这代人的使命,就是要创造新的生活,让技术为人类赋能。

  除了以上的嘉宾外,还有另外十二位业内大咖,带着自己的实践案例与经验,分别从AI、大数据及其落地应用等方向给现场带来了精彩演讲,留给众人的是深深的思考:该如何让大数据于AI为企业赋能,为时代赋能。

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