數(shù)據(jù)提供基本的原動(dòng)力

　　城市規(guī)模一天天膨脹，與人口、土地、建筑同步擴(kuò)張的還有臃腫的城市病。讓人抓狂的交通擁堵，遲遲無(wú)法緩解的環(huán)境污染，時(shí)時(shí)懸在頭頂?shù)墓舶踩?，?a href='http://www.asorrir.com/v/' target='_blank' class='arckwlink_none'>工業(yè)化時(shí)代的這些問(wèn)題，我們需要的并不只是共享單車、共享汽車、共享旅館，乃至共享電腦。

　　身處城市，通過(guò)人、傳感器、汽車、手機(jī)等等，我們無(wú)時(shí)無(wú)刻不在進(jìn)行著數(shù)據(jù)傳輸。氣象預(yù)告、網(wǎng)絡(luò)社交、網(wǎng)上購(gòu)物、刷卡搭乘公交系統(tǒng)等等，在這些五花八門的數(shù)據(jù)中，氣象是時(shí)序數(shù)據(jù)，興趣點(diǎn)是空間點(diǎn)數(shù)據(jù)，道路是空間圖數(shù)據(jù)，人的移動(dòng)是軌跡數(shù)據(jù)（時(shí)間+空間），交通流量是流數(shù)據(jù)，社交網(wǎng)上用戶發(fā)布的信息是文本或圖像數(shù)據(jù)。

　　進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代后，才出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的高速發(fā)展與積累，所有這些可以捕捉到的數(shù)據(jù)，為人工智能的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程奠定了良好的基礎(chǔ)。

　　虛實(shí)結(jié)合的數(shù)據(jù)計(jì)算

　　信息產(chǎn)生在物理世界，通過(guò)終端設(shè)備被收集到云端（虛擬世界）分析和處理，最后云再將提取的知識(shí)作為服務(wù)提供給物理世界的終端用戶。數(shù)據(jù)在物理和虛擬世界中來(lái)回穿行，從分散到集中，再到分散。通過(guò)海量數(shù)據(jù)的挖掘與分析，實(shí)現(xiàn)技術(shù)可能。

　　以天氣預(yù)報(bào)為例，氣象臺(tái)通過(guò)計(jì)算每一個(gè)點(diǎn)的云層和氣流運(yùn)動(dòng)軌跡推導(dǎo)未來(lái)天氣的走向，從而做出精準(zhǔn)的氣象判斷。刮風(fēng)下雨，不是因?yàn)槭捑打v來(lái)了，而是我們現(xiàn)在的計(jì)算能力大幅提高了。

　　除此之外，大數(shù)據(jù)計(jì)算還可以進(jìn)行在天體物理計(jì)算、地震預(yù)測(cè)、材料科學(xué)計(jì)算、基因組測(cè)序、交通分析、人類組織系統(tǒng)研究等等?；?a target='_blank' class='arckwlink_none'>深度學(xué)習(xí)算法，阿爾法狗與柯潔的人機(jī)大戰(zhàn)，才有了人類永遠(yuǎn)戰(zhàn)勝不了機(jī)器的感嘆。

　　從穿戴感應(yīng)到納米操作

　　VR、AR、智能手環(huán)、智能水杯等等打著構(gòu)建智慧生活的智能人工技術(shù)已經(jīng)一點(diǎn)點(diǎn)入侵到我們的日常生活中，前段日子李彥宏坐著無(wú)人駕駛汽車大搖大擺上了北京五環(huán)的大馬路，在社會(huì)引起一片嘩然。

　　宏觀上，我們已經(jīng)在人工智能方面獲得了前所未有的成果。而在微觀，（噢，不，是納觀，因?yàn)榛诖髷?shù)據(jù)的人工操作技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入到納米級(jí)別了）在納觀上，人工智能已一發(fā)不可收拾了。

　　“科學(xué)的進(jìn)步依賴于儀器技術(shù)的發(fā)展！”這是2002年諾貝爾生物醫(yī)學(xué)獲獎(jiǎng)?wù)逽ydney Brenner的格言。從仿生機(jī)器人到人機(jī)交互，再到現(xiàn)如今的微納機(jī)器人技術(shù)，在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工實(shí)現(xiàn)了從宏觀到納觀的進(jìn)步。

　　人工智能的三駕馬車

　　算法、數(shù)據(jù)和硬件算力組成了人工智能高速發(fā)展的三要素。被收集的大量數(shù)據(jù)、優(yōu)秀的人工智能算法，以及大量高性能硬件組成的計(jì)算能力。智能硬件技術(shù)的成熟，為大數(shù)據(jù)、算法提供了強(qiáng)有力的保障。

　　人工智能時(shí)代，大數(shù)據(jù)迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)，你要如何從大量的傳感器和設(shè)備中高效而可靠地收集、傳送數(shù)據(jù)？如何管理和整合大規(guī)模的異構(gòu)數(shù)據(jù)，并將它們建立聯(lián)系？人工智能如何邁向更深層的發(fā)展？

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