传感器大数据在移动智能时代的价值彰显

移动互联网出现与蓬勃兴起，带动了诸如社交网络，电子商务与移动通信将人类社会代入了一个以PB（1024TB）为度量单位的数据信息新时代。物联网，云计算，移动互联网，平板电脑，手机等各种传感器都是爆炸性增长数据的来源。2011年5月麦肯锡发布大数据报告，2012年3月奥巴马政府启动大数据发展计划，各国政府开始积极应对，2012年11月我国*先届大数据论坛召开。数据已经成为一种新的经济资产，像货币或黄金一样。《大数据时代》中“数据已经成为一种商业资本，一项总要的经济投入，可以创造新的经济利益。”

《大数据时代历史机遇》中将数据是资产作为基本的观点，并且用4V模型描述了大数据中的“数据”四大特征：Volume（体量） Variety（多样性）Value（价值），Velocity（速度）。体量巨大，以PB计量；种类繁多，数字，视频，文本，时间，图片，声音等等各种结构化和非结构化的数据，并且非结构化数据占大部分。数据能力：简单说来是从大数据中获取有价值信息的能力。数据由于其体量大价值密度低，因而数据本身没有价值，有价值的在于挖掘出海量数据中的潜在商业价值。

日前,身为中国传媒大学校友的百度副总裁李明远现身中国传媒大学,与400多名师生一起分享了题为《移动智能时代的变与不变》的演讲。在李明远看来,以2014年为起点,移动智能时代已经拉开大幕。它标志着大数据的价值将被人类正视并放大,而传感器远传磁翻板液位计和大数据的结合也将会产生更多的创新机会。
　　
在国家统计局新一轮大数据战略合作中,BAT(百度、阿里巴巴和腾讯)已经全部纳入。根据统计局的设想,未来大数据对于常规渠道的统计数据将不再是参考作用,而将进一步起到补充和替代的作用。
李明远表示,“大数据不是一个新鲜的概念,但大数据未来真的能给人们创造价值。而在过去,人们对大数据的利用价值很小。所以利用大数据的前提是我们先能发掘这些数据。”
 
　　
1.传感器产生数据　　
　　
到2014年，连接到互联网的设备超过了世界人口的总和。Cisco预测，到2020年，将有500亿个相互连接的设备。而这些设备中大多都会安传感器，可能用ElectricImp内嵌传感器，或者用Estimote外接一个传感器。设备中的传感器会产生前所未有的海量数据。 
　　
2.数据支撑机器学习　　
　　
在2020年，预计有35ZB的数据产生，也就是2009年数据量的44倍。到时候，不管是结构化的、或更可能是没有结构化的数据都可以通过机器来处理，从而获得大量洞见。 
　　
3.机器学习改善AI　　　
机器学习依靠数据处理和模式识别，从而让计算机不需要编程就能去学习。现在的海量数据和计算能力都在驱使机器学习的突破。　　
机器学习的十足威力，看看Google就知道了。Google就是利用机器学习，把法国每一个企业的位置、每一个住房、每一条街都绘制在地图上了。整个过程只需1个小时。
 
　　
4.人工智能指导机器人行动　　　
随着计算机已经在象棋和路标方面做得比人类好了，我们就有理由对未来有更多期待。随着更多的传感器采集到的数据越来越多，这能优化更多的机器学习算法，从而我们可以合乎逻辑地推断，与机器人结合的计算机执行任务的能力会呈指数级增长。 
　　
5.机器人采取行动　　　　
不仅数以百计的公司在制作可以完成各种工作的机器人，机器人本身也会变得越来越智能，而且借助AI的进步，还能完成很多我们梦寐以求的任务。 
　　
6.行动触发传感器　　　　
机器采取行动触发传感器来收集数据，从而整个循环就完整了。 
　　
这就是我提出来的技术领域的“万有理论”。 
　　
在BAT中,百度拥有用户搜索表征的需求数据和公共web数据,阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。李明远认为,公司要擅于制定“大战略,小战术”,战术要特别小、要灵活,大家都在跟你竞争,试错你要比别人试得快,甚至你要比别人多犯错误,才有可能在未来公司上规模以后少犯错误。 
　　
李明远认为,PC互联网时代大家几乎都是横向地跑马圈地,只要专注地做好一件事就够了。进入移动互联网时代,颠覆、瓦解、重构成为显著的三个特点。“颠覆随时都有可能发生,光有技术、产品还不够,在垂直领域深耕的同时,一定要做生态的布局。”李明远表示,任何一家互联网公司都应该有危机感。他透露,百度已经在做产品技术生态的布局,尤其在人工智能和深度学习领域的探索。

结合国内的仪器仪表产业特点和其发展轨迹来看，仪器仪表远传磁翻板液位计产业发业发展之初便被贴上了科技进步的标签，仪表的产生来源于科技，其未来的发展必将也是与科技的进步密不可分，随着互联网络而产生的大数据时代的来临，代表了的科技发展，仪器仪表产品的实际应用中今后也会有数据共享的需要求，许多仪器仪表现在都配备了譬如HART协议，远传，无线信息传播等功能，因此具备了套数据所要求的信息采集与共享。这是今后仪器仪表产业发展的方向所在，其价值也必定随着大数据的全面到来得到彰显。
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