大數據索尼隱私泄露

⑴ 蘇州固鍀大數據分析股票

長期以來人們稱為"工業之母"的是半導體，"中國芯"得到政策支持，未來將會給半導體行業帶來新機遇，相關產業也可以受益於這一邏輯帶來的新發展機遇。蘇州固鍀取得的優異成績不僅僅局限在半導體這一個領域，同時也受益於光伏高速發展帶來的全新契機。我們下面要聊的這個企業，同時腳踩兩大高景氣賽道。

還沒對蘇州固鍀做相關分析前，我整理好的半導體行業龍頭股名單分享給大家，領取方式很簡單，點擊一下就行了：【寶藏資料】半導體行業龍頭股一覽表

一、公司角度

公司介紹：

公司在半導體行業的地位可不低，屬於全國電子行業半導體十大優質企業，主營業務有半導體整流器件晶元、功率二極體、整流橋和 IC 封裝測試。其中公司整流二極體銷售額連續十多年是中國領頭羊，同時公司擁有 MEMS-CMOS 三維集成製造平台技術及八吋晶圓級封裝技術，這一技術對公司早先的國內先進技術水平有明顯的影響，提升至了國際先進水平。

跟大家分析完了公司的基本情況之後，接下來就來瞧一瞧公司獨特的投資優點。

亮點一：質量保證，國內領先，服務全球

公司自成立以來，全身心紮根於半導體整流器件晶元、功率二極體、整流橋和 IC 封裝測試領域，且自身擁有行業內最完整的質量、環境、信息安全、職業安全健康等管理體系，因此可以確保產品技術領先和質量穩定。

在國內市場上，整流二極體銷售額連續十多年居中國第一；在國際市場上，公司的二極體成功進入全球第一梯隊的相關企業中，他們所掌握的晶元核心技術總共有兩千多個。

公司還先後被松下、索尼、比亞迪、飛利浦、佳能、三星、通用、西門子、美的等多家國際大公司評為優秀供應商或合作夥伴，如今這個行業的世界前三大生產商已經和公司確立了 OEM/ODM 合作關系，整合半導體行業是它所具備的資源優勢。

亮點二：布局光伏，兩高景氣賽道並進

蘇州晶銀新材料科技股份有限公司是總公司在2011年設立的控股子公司，正式進入光伏領域。主營業務為導電銀漿的研發、生產和銷售，作為導電銀漿供應商，在國際上都比較有名，也是太陽能電池銀漿全面國產化的先鋒隊。

銀漿有些什麼具體作用呢？它也就是電池片結構中核心電極材料，占電池片非硅成本比例大約33%，在提升太陽能光伏電池的轉換效率方面起著重要的作用。

2021年開始，光伏電池的技術路線由PERC進化為異質結(HJT)，而HJT針對於銀漿的單位耗量增加，將會促進公司業績釋放。同時，國內光伏銀漿產業起步較晚，早期主要是依靠進口，因此，這是光伏行業唯一沒有實現全面國產化的細分，所以銀漿未來仍具較大成長空間。

當然，蘇州固鍀的投資優勢我是遠遠沒有說完的，因為沒辦法在這全部講完，更多關於蘇州固鍀的深度報告和風險提示，給你們放到這篇研報中了，點開就可看到：【深度研報】蘇州固鍀點評，建議收藏！

二、行業角度

國內一直在半導體領域加速追趕海外巨頭，成立半導體大基金進行產業投資，而且還為了半導體行業出台了相關政策，期待核心技術能夠盡快實現國產替代，避免再一次被海外限制，而這也決定了半導體在國內將迎來千載難逢的發展機遇；光伏領域不僅有國內"雙碳"政策支持，國外也有很多相關政策支持，光伏的發展機遇也正在到來。

三、總結

結合上面談的這些， 我們會更加相信，腳踩半導體和光伏兩大高景氣度賽道的蘇州固鍀，在未來有著極大的發展空間與前景，所以不用擔心股票上升的問題。但是文章不會實時更新，再好的邏輯都難抵短期的下跌，想了解蘇州固鍀未來行情的小夥伴，答案就在這個鏈接里，裡面有很多專業的投資顧問是可以幫你判斷股票的，分析一下蘇州固鍀估值這方面，究竟是高是低：【免費】測一測蘇州固鍀現在是高估還是低估？

應答時間：2021-09-08，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

⑵ 因為大數據10大行業正在改變

因為大數據 10大行業正在改變

進入大數據時代是一場跟不上就被淘汰的比賽。無論你是一家獨立經營的實體商店，還是下一個美國矽谷的「獨角獸」，當務之急都是在商業決策中採用大數據戰略。與其說是因為數據很有價值，還不如說是數據正在改變商業經營的方式。

去年十月，在埃森哲和通用電氣聯合發布的調研報告中突破性地指出了這一緊迫性。89%的調查者認為，一家沒有大數據戰略的企業將在明年就遭到市場份額和發展勢頭方面的損失。雖然報告側重的是工業互聯網和醫療保健，但其中的結論對於其他行業仍有很大啟示。

大約一年後，將會有10個行業因大數據戰略而迅速變革。事實上，84%的企業認為大數據將在未來一年重塑競爭版圖。所以即使你所處的行業不在其列，留意下周圍那些正在經歷這場巨變的公司也沒有壞處。

技術和物聯網顛覆了能源產業。從微觀上看，有像Quirky公司的Aros這樣的智能空調設備，它不但可以利用數據學慣用戶習慣和溫度偏好，保持屋內涼爽和舒適，而且幾乎不需要浪費多少能源。從宏觀上看，有覆蓋國家的智能網路。這一試點項目將大量的能源使用數據收集起來，幫助我們形成更好的能源使用習慣、減少碳排放和不必要的能源使用。

房地產是推動市場的中堅力量。在2008年，我們看到了這一力量消極的一面，但所幸只是是產生了個體規模上的影響。可見房地產有可能帶來豐厚的個人收益，也有可能對個體資產造成毀滅性的打擊——只是需要衡量風險有多大。所以如果有個方法可以規避這種風險的話……

大數據就是答案，它將從三個方面上提高房地產交易質量和降低投資風險。首先，資產分析方式將改變。利用數據可以分析樓盤質量、樓盤壽命、結構完整性等。「賬目上是否可信？」「是否有必要申請貸款？」都將從大數據分析中找到答案。第二，大數據將促成更精明的交易。對大量的客戶投資進行評估後，可以提供更明智的方案來更快敲定交易。第三，大數據將提高物業管理水平。數據可以幫助更快發現和修復故障，再加上智能家居技術的應用，可以減少不少事故帶來的不利影響。

保險行業從來沒有像過去5年那樣備受關注，當然這很大程度上是因為對於這一領域的總統立法，不過這好歹也讓人們開始關注這個系統內固有的缺陷和復雜了。

保險公司必須從各個角度來考量協議：對保險供應商最優的方案是什麼，對客戶最明智的選擇是什麼，如何盡可能吸引到更多的用戶，如何降低總體風險……以此看來，保險行業將是產生大數據變革的一片沃土。

其實，大數據正在改變這個行業：利用大數據提高索賠分析的效率，為個人提供更多的定向方案，反欺詐，甚至於為病患投保者提供保健的方法。

自助保險初創企業，MetroMile，為客戶提供「開多少公里，扣多少保費」的車險業務，即按英里計保費。MetroMile表示，該業務可以幫助不常開車的客戶平均一年省下500美元的保費。

總的來說，保險業的大數據分析可以促使系統快速迭代，不斷改進。

你可能在最近幾周看了很多關於像Spotify和 Tidal 公司的得與失的消息。盡管在過去十年音樂市場急速縮減，藝人唱片公司仍在苦苦摸索從所有人身上用音樂賺錢的方式——包括從藝人身上——不單單是提高演唱會的票價或迫使藝人全年364天都在全球巡迴演出的路上。

問題是他們並沒有找到很好的賺錢方法。直到 Spotify 公司解決了如何為藝人的流音樂支付實質工資的問題後，Taylor Swift 才同意成為旗下一員。沒人願意每月花費20美元在 Jay Z 的「高保真」歌曲上，而他們在 Spotify 上完全不用花錢就可以聽到 。

一種可能的解決方法是與廣告商合作。社交媒體上收集的大數據表明，特別是在Instagram， 品牌和藝人間的品牌合作，即藝人作為品牌攝影師，可以為雙方帶來可觀的利潤，同時並不會損害藝人的形象。

基於社交媒體和流音樂網站的連接，聽音樂的人群統計數據也變得很容易獲得，唱片公司可以並且已經開始運用這些數據跟品牌做出戰略性的合作，而這些品牌可以為藝人品牌化的音樂和視頻買單。

大數據將打破信息和航空業之間的裂縫，特別是在商業航空旅行領域。每年從商旅上收集的大量數據，甚至是每日收集的數據，在規劃航線、制定激勵計劃、提升銷量上，仍有大量可利用的空間。

首先就可以做質量管控。IBM一項研究表明，在飛行上收集的大量數據可以快速減少航線在設備和維修上的成本，這點無疑可以使航空公司更具競爭市場，減少票價成本，最終驅動銷售。與此同時，飛行方面的數據也可以幫助節約時間、減少晚點和改善行李管理，甚至可以為後續航班推薦和客戶留存提供智能指導。

如果你看過關於NSA告密者 Edward Snowden 的紀錄片 《第四公民》，那麼你應該已經理解了電信業和數據的聯系。利用元數據，似乎會讓你發布的 Instagram 圖片泄露你的位置。但在下面這個案例中，這不是數據改變電信行業的原因。

T-Mobile 合並了所有的客戶數據集，將其分為六大類，以此來進行完整的客戶行為分析，最終分析使得客戶流失率降低了50%。簡而言之，大數據分析幫助 T-Mobile 得出影響客戶做出是否續用電信服務的因素，然後成為了他們做出調整的依據。

關於大數據對於生活消費品產業的變革並不用說太多，事實上，只需要兩個詞就足夠，供給和需求。

你可能已經注意到大部分的咖啡店都將以往笨重老舊的POS機更換成了更加輕便的 iPad 樣式的 POS 系統，像是 Square 解決方案。Square 是小范圍信用卡處理系統，它可以幫助實體商戶收集大量客戶數據，這也意味著獨立經營的商戶自己就可以很容易地收集數據。

這些數據首先也是最重要的事情就是為上下浮動的貨品和供應提供智能指導，也可以幫助商戶為大量購買的情況做好准備，更加理解消費者的統計信息，幫助商戶運營得更有效率。大數據可以為每個人的首要之事（商戶的賬目和消費者的需求）都提供更好的分析。

酒店管理業不死——不管以何種形態存在。我們總是會去旅行，總是需要假期，只是需要解決旅行方式、地點和時間的問題。一些公司過分依賴這種模式，而忽視了共享經濟帶來的變化，像是Airbnd 這種公司帶來的變化。但是也有 Duetto 這樣的公司，給這個市場帶來了新的競爭力。【譯者註：Airbnb，聯系旅遊人士和家有空房出租的房主的服務型網站。Duetto，酒店定價管理 SaaS 服務商】

Duetto 為酒店提供客戶行為習慣數據，幫助酒店管理房間預訂、調整房間定價，甚至於預測需求量。人們總是在旅行，其中產生了大量酒店可利用的數據，而 Duetto 將它們變得極易獲取並且易於分析。

在過去十年游戲業是爆炸性產業。隨著《光環5：守護者(Halo 5: Guardians)》在這個秋天的發布，這款游戲已為微軟在全球創收達35億美元。單單這一系列不僅撐起了 Xbox One 的銷售，並且成為索尼 PS4 的有力競爭者。【譯者註：Halo，《光暈》（又名：光環），微軟,發行的第一人稱射擊游戲之一】

然而游戲世界並不是只有這兩家獨大。魔獸世界Steam游戲平台等都促成了市場的生機和繁榮，十餘億的忠實粉絲參與其中。而現如今的游戲業也已經開始利用大數據來進一步改善體驗。從30年前NES游戲平台產生以來，我們已經走過很遠的路。

社交連接性和大型線上多人玩家游戲產生可觀的數據，利用這些數據可以整體提升玩家體驗。隨著游戲的持續迭代和內容更新的下載，得到反饋並且立即做出提升用戶體驗的應對變得相當容易。

最後是數據存儲業。由於數據量很大而且在各行各業都有其不同的特性，亟需找到一種存儲入庫數據的方法，這種方法不需要大量伺服器的要求也沒有笨重的CRM系統。

Box 的解決方案應運而生。他們希望顛覆商業存儲和利用數據的方法，使得各種規模的公司都可以很輕松地分析處理數據並從中獲益。

無論你身處哪個行業，市場版圖已然改變。趕緊打破所在行業和數據的壁壘吧，不然你的公司將淪為市場上落後的一員。

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⑶ 央視報道稱 iPhone 位置跟蹤功能威脅國家安全，有依據嗎

這是一個快速發展的時代

使用網路，你可以被定位到。智能手機也可以定位。該功能機也可以定位。

因此，保密單位不能進入外部網路，或添加防火牆、加密數據。杜絕使用手機。

最後

今年中央明確支持國內手機市場,現在有效果,三星、索尼和其他製造商的市場份額已經下降,蘋果一直牢牢占據高端市場,這樣的報道來理解或理解人們問周圍的人都知道是假的,這份報告對這些人沒有影響

就像許多人們看到報道,肯德基雞有激素,但也吃肯德基,但是,會有一些人會害怕,不敢吃

當我在浙江、私人老闆很多,家裡做一個小工廠很多人買蘋果,其中不乏很多人買蘋果手機只是為了面子,不知道很多科學和技術,也不關心,看到央視報道,我覺得會有很多人會相信。

⑷ 液晶電視排行榜

根據123網全網大數據，根據2020年1月的銷量評選出了2020年液晶電視十大品牌排行榜，前十名分別是松下、索尼、東芝、三星、樂視、統帥、榮事達、KKTV、麥凱龍、vidaa 。

五、樂視

樂視成立於2004年中國，隸屬樂視網信息技術(北京)股份有限公司，創始人為賈躍亭，樂視致力於打造融合視頻產業、內容產業和智能終端為一體的完整鏈條，「樂視模式」也由此而來。樂視涵蓋范圍廣，互聯網資源技術配合影視產品的製造發行以及新設備技術，如智能終端和應用市場等業務的開展，僅2014年，樂視全生態業務的收入就已經接近100億。

⑸ 創維q41 pro和索尼x90J如何選

選創維Q41 Pro好些。

創維Q41 Pro在整體設計和細節方面做的比較出眾。超大屏佔比，創維Q41 Pro看起來很具有科技感。而比較光彩奪目的，就是創維Q41 Pro的超窄邊框，閃爍著金屬特有的光芒。純金屬的中框，可以看到帶有1.5mm的斜切鑽石高光。這樣的設計，在客廳燈光的照射下，熠熠生輝。細節很到位，也凸顯了產品的高端定位。

創維集團有限公司（英文名稱：Skyworth Group Co.,Ltd，中文簡稱創維集團或創維）成立於1988年，是一家從事多媒體（智能電視、機頂盒、內容運營）、家用電器（冰箱、洗衣機、空調、廚房電器等智能化產品業務）、智能系統技術與大數據、現代服務業等業務的智能家電與信息技術企業。

創維擁有創維集團（HK00751）和創維數字（000810）兩家上市公司、十多家國家認定高新技術企業，設有國家級企業技術中心和國家級工業設計中心，累計申請專利5700多項。

⑹ 請問上海十大房產律師事務所有哪幾家

具體哪幾家不是特別清楚，但是我可以推薦上海秦兵律師事務所，業務能力很強，經驗很豐富，團隊平均辦案經驗超過5年。

⑺ 索尼高速SSD專利曝光 適合寫入大數據或為PS5硬碟雛形

索尼將在PS5上採用SSD，這樣主機的讀取 游戲 速度將比PS4和PS4 Pro快上很多。ResetEra用戶gofreak發現了索尼的一項新專利，或許PS5的高速SSD方案雛形就是來自這個專利。

該用戶指出，專利中定製的SSD將採用SRAM而不是DRAM，這能減少延遲並提高快閃記憶體控制器和地址搜尋數據的傳輸速度。該專利還談到了SRAM適合一次寫入的大塊數據（例如 游戲 安裝數據）， 游戲 安裝一次就行了，更多是在 游戲 中進行讀取操作。SSD的讀取單元進行了擴展和統一，增加了一個輔助CPU、一個DMAC和一個硬體加速器，保證與主CPU的協同工作和傳輸速度。

⑻ 數據驅動為什麼不等於大數據

數據驅動與大數據無論是從產生背景還是從內涵來說，都具有很大的不同。
一、產生背景不同
21世紀第二個十年，伴隨著移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網和社交化技術的發展，一切皆可數據化，全球正逐步進入數據社會階段，企業也存儲了海量的數據。在這樣的進程中，曾經能獲得競爭優勢的定位、效率和產業結構均不能保證企業在殘酷的商業競爭中保證自身競爭優勢，諾基亞，索尼等就是很好的例子。在這樣的背景之下，數據驅動產生了，未來誰能更好的由數據驅動企業生產、經營、管理，誰才有可能在殘酷的競爭中立於不敗之地。
大數據早於數據驅動產生，但是都出於相同的時代，都是在互聯網、移動互聯網、雲計算、物聯網之後。隨著這些技術的應用，積累了海量的數據，單個數據沒有任何價值，但是海量的數據則蘊含著不可估量的價值，通過挖掘、分析，可從中提取出相應的價值，而大數據就是為解決這一類問題而產生的。
由以上分析可知，數據驅動與大數據產生的背景及目的是有差別的，不可以認為數據驅動就是大數據。
二、內涵不同
數據驅動是一種新的運營模式
在傳統的商業模式之下，企業通過差異化的戰略定位、高效率的經營管理以及低成本優勢，可以保證企業在商業競爭中占據有利位置，這些可以通過對流程的不斷優化實現，而在移動互聯網時代以及正在進入的數據社會時代，這些優勢都將不能保證企業的競爭優勢，只有企業的數據才能保證企業的競爭優勢，也就是說，企業只有由數據驅動才能保證其競爭優勢。
在這樣的環境之下，傳統的經營管理模式都將改變以數據為中心，由數據驅動。數據驅動的企業，這實際上是技術對商業界，對企業界的一個改變。正如王文京總裁所說，消費電子產品經歷了一個從模擬走向數字化的革命歷程。與此類似，企業的經營管理也將從現有模式轉向數據驅動的企業。這樣一個轉變，實際上也是全球企業面臨的一場新變革。
大數據是數據及相關技術工具的統稱
大數據目前尚無統一定義， Gartner認為大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。維基網路認為，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理、處理的數據集合。從產業角度，常常把這些數據與採集它們的工具、平台、分析系統一起被稱為「大數據」。大數據具有Volume、VarIEty、Value和VelocITy的4V特徵。
數據驅動是一種全新的商業模式，而大數據是海量的數據以及對這些數據進行處理的工具的統稱。二者具有本質上的差別，不能一概而論。
數據驅動與大數據有聯系
雖然數據驅動與大數據有著眾多的不同，但是由上面闡述我們可以知道，數據驅動與大數據不是完全的兩碼事，二者還是有著一定的聯系的。大數據是數據驅動的基礎，而數據驅動是大數據的應用體現。
如前所述，數據驅動這樣一種商業模式是在大數據的基礎上產生的，它需要利用大數據的技術手段，對企業海量的數據進行分析處理，挖掘出這些海量數據的蘊含的價值，從而指導企業進行生產、銷售、經營、管理。
同樣的，再先進的技術，如果不用於生產時間，則其對於社會是沒有太大的價值的，大數據技術應用於數據驅動的企業這樣一種商業模式之下，正好體現其應用價值。

⑼ 大數據「掘金」最靠譜的五個領域

大數據「掘金」最靠譜的五個領域

當代著名丹麥物理學家尼爾斯·玻爾(Niels Bohr)曾說：「預測是非常困難的，尤其是對未來的預測。」在科學技術瞬息萬變的時代，亦是如此，今日的一個大膽預測，說不定就是明日的已成事實。而對廣泛應用技術及市場動向的前瞻性預判，是對當今企業家和高管們的嚴峻考驗，關乎到下一個商業帝國的成敗。
此外，預測未來就像是古老的魔法水晶球一樣有趣，但是數據的應用並不像發掘那麼容易。現在，讓我們隨著美國互聯網私募投資公司Insight Venture Partners總經理Deven Parekh的視角，一同去看看大數據時代將為經濟和生活帶來哪些新的機遇和挑戰。
大數據下的恐怖主義
前段時間引起軒然大波的索尼影業遭黑客攻擊事件，是一次明目張膽的國家支持的網路攻擊。本文暫不討論孰是孰非，但在此次事件中，索尼影業的網路系統遭黑客攻擊，員工信件、薪酬及電影劇本等信息被泄露，大量公開的內部數據引起了索尼的高度恐慌。
現在每一家《財富》雜志世界2000強企業都在思考：我的公司數據安全嗎？如果數據公布於眾，將會置我於何地？與此同時，安全軟體公司也正致力於大數據分析軟體的開發，以幫助企業更好地保護數據安全，避免日後的攻擊。
大數據下的公民自由權
數據驅動的決策工具不僅僅應用於商業領域，同時還被廣泛用於挑選最合適的學校、醫生和僱主。同樣，企業也用大數據分析軟體來尋找並僱用優秀的員工，或是選擇目標客戶。但是，倘若上述的一切都是建立在公民隱私權的基礎之上呢？大數據的內容會囊括公民的生活方式選擇、健康，甚至還有種族、性別或年齡，不是刻意的去侵犯公民隱私，只是為了更好的做出決定呢？目前，所有的學校、公司和公共機構都制定了保護隱私、公平和反歧視的條例，並且有政府的強制實施作為堅強後盾。
大數據時代所帶來的不可避免的侵犯隱私權和公民自由權問題正逐漸為世人所知，如何保護公民的這些權利並且跟上日新月異的大數據研究步伐，值得我們深思。
大數據下的政府數據
2015年，期望政府數據更加透明化、實用化。通常，公共部門是私營企業的重要數據來源，政府數據可以讓更多的企業將大數據應用於產品及服務中，發揮其最大功能效用。
以舊金山意外天氣保險公司Climate Corporation為例，它通過分析氣象部門所掌握的海量天氣數據來預測未來可能對農業生產造成破壞的各種天氣，為農民提供相應的農業保險，以降低惡劣天氣對農業生產造成的影響。還有美國房地產信息查詢網站Zillow，通過使用聯邦政府和當地政府的分析數據，包括衛星照片、稅額查定、經濟統計數據，為房屋買家提供全面的房地產市場動態。
大數據下的個性化醫療
即使在個人隱私方面還存在較大爭論，大數據已然在模糊醫療保健領域的分界線。不論是將其稱作「精準醫療」也好，「個性化醫療」也罷，都是將數字化的保健系統和可穿戴設備應用其中，這兩大趨勢聯成一體，正悄然革新健康醫療產業。
在不久的將來，醫生將會根據病人的基因組、活動水平和真實健康情況，為患者定製個性化的葯物和治療方式。而此時，普通患者對特定治療方案數據來源的反應已經顯得不重要了，因為沒有病人會拒絕最佳治療方案，即便是以犧牲部分病人隱私權為代價。
醫療信息技術是目前投資的熱門領域，但是臨床決策還主要是靠醫師的臨床指南，而不是大數據。在未來，大數據分析很有可能會打破這一局面，徹底改變人類醫療健康行業。
大數據下的數字化學習
美國每年在公共基礎教育和高等教育的支出高達1.2萬億美元，但是學生的成績和表現依然不能達到政策制定者的預期，同時還引發了教育工作者和校方關於教育制度改革的討論。支持改革者認為教育系統應該引入市場化運作模式，重點突出學生測驗、問責制和績效考核；而反對者卻認為應該提升教學工作水平，在教學資源上加大投資力度。
但雙方在數字化學習方面卻有共同的認識，課堂內外的數字化學習已經是不可阻擋的趨勢。從大型在線課程開發到適應性學習技術，都是個性化的將教學材料傳輸至每一個學生，教學技術憑借大數據環境獲得突飛猛進的發展。從熟知的名字到陌生的名詞，不斷有新的數字產品出現，一改將內容放置網路共享的傳統模式，而是從根本上改變學生的學習時間和方式，改變教師指導學生進步的方法。
綜上所述，從簡單採用到真正開發利用，大數據在五個領域將會發生的深刻變化，又如何助力經濟轉型與生活變遷，2015年無疑是大數據的爆破之年，讓我們拭目以待！

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⑽ 大數據面臨的技術挑戰

上周在大數據的趨勢和特點中，說到了人類這次面臨的問題不是問題無法解決，而是問題過於復雜。採用機械思維，其速度和效率已經趕不上新問題的產生。正是在這種分工越來越細，協作越來越緊密，問題越來越復雜的背景下，產生了大數據思維。大數據思維也由其獨特的體量大、多樣性和完備性，使得過去看來很復雜很難處理的問題變得可以解決了。

其實早在20世紀60年代就有研究學者提出採用人工智慧的方法來解決社會問題。當時的人工智慧方法還是局限於通過首先了解人類是如何產生智能，然後讓計算機按照人的思路去做。吳軍老師在《智能時代》中說到：「在人類發明的歷史上，很多領域早期的嘗試都是模仿人或者動物的行為，因為這是我們的直覺最容易想到的方法。」 但是經過十幾年的發展，科學家們發現採用上面的思路去發展人工智慧，似乎解決不了什麼實際問題。很多科學家開始反思人工智慧的發展，而在之後的20年左右的時間，在人工智慧學術界的研究是處於低谷的。20世紀70年代，人類開始嘗試智能的另一條發展道路，即採用數據驅動和超級計算的方法。即便在10年前，那時我還在念書，也曾接觸過人工神經網路演算法。很顯然，當時對機器智能的概念大家都還是比較模糊的，人工智慧也還沒有被我們提高到現在的高度。

機器智能的概念在60多年就被提出來了，真正的突破卻在具有了大數據的今天。為什麼大數據的拐點會發生在今天？大數據到底面臨何種技術挑戰？

過去的10年，最容易看到的特徵就是全球數據量呈爆炸式增長。大數據的第一個來源是電腦本身；第二個來源是感測器；第三個來源是將那些過去已經存在的、以非數字化形式儲存的信息數字化。據2015年思科公司的統計數據顯示，從2009~2015年的6年時間內，企業級數據增長了50倍。當然數據的爆炸式增長，離不開電腦硬體、軟體、互聯網、數據儲存、數據處理等一系列配套技術的發展和支撐。大數據實際上是對計算機科學、電機工程、通信、應用數學和認知科學發展的一個綜合考量。目前這些技術難題不一定有最佳的解決方案，甚至不存在什麼絕對好的解決辦法。

一、數據收集

傳統的數據方法常常是先有一個目的，然後開始收集數據。比如，海王星的發現就是在人們發現天王星運動軌跡和牛頓力學預測出來的不一樣之後，天文學家拍了很多星空的照片後發現的；心理學研究也是在有了一個明確的研究課題後，再通過實驗的方法採集數據，如 「棉花糖測驗」系列實驗，以及關於認知失調的「追隨者案例」等等。大數據則避免了采樣之苦，因為大數據常常以全集（大數據的特徵之一）作為樣本集。

但是，如何收集到全集就是一件很有挑戰的事情了。目前一些聰明公司，比如Google, Facebook, 網路，京東都是繞一個彎子，間接地去收集數據，然後利用數據的相關性，導出自己想要的結論。但是即便是這些如此成功的公司，仍然也有很多失敗的案例。2010年，Google推出了自己的電視機頂盒Google TV，為了獲取數據為進入電視廣告做准備。但是，由於Google TV銷售得很差，最終Google徹底地放棄了這產品。到目前為止，無論是Google過去的機頂盒，還是後來的Chromecast，蘋果的Apple TV，除了統計一下收視率，計算一下可能的廣告觀眾，並沒有什麼大的作為。數據收集是一個開放性的話題，不存在唯一性或最佳方法，目前仍然面臨著很大的挑戰。

二、數據儲存

僅Google街景地圖每天產生的數據量就有1TB，假如一份數據存三個拷貝，一年下來就1PB。即使使用當今最大容量的10TB硬碟，也需要用100個。因此，不能簡單地依靠設備來解決數據儲存的問題，而是需要技術解決方案來提高儲存效率，保證不斷產生出來的數據都能存得下。目前的數據儲存手段主要是從如下2個方面考慮：去除數據冗餘和便於使用。去除數據冗餘可以簡單理解為去除數據中的重復部分，比如同一份附件在所有的郵件中只儲存一次。這樣，在去除數據冗餘的過程中，相應的數據讀寫處理就要改變。是否有比現在更有效率的儲存格式或方式，仍然是大數據所面臨的挑戰。另外，便於使用的思路是從使用者的角度就去考慮數據的儲存。大數據之前，數據在設計文件系統的數據儲存格式時，主要考慮的是規模小、維度少的結構化數據。到了大數據時代，不僅數據量和維度都劇增，而且大數據在形式上也沒有固定模式，因此需要重新設計通用、有效和便捷的數據表示方式和儲存方式。

三、數據處理

大數據由於體量大、維度多，處理起來計算量巨大，其處理效率是一大技術挑戰。並行計算是目前解決計算量巨大的重要手段，但仍然存在一些的問題。例如，任何一個問題總用一部分計算是無法並行計算的，這類計算佔比越大，並行處理的效率就越低；再次，並行計算中無法保證每一個小任務的計算量是相同的，這樣一來，並行計算的效率也會大打折扣，即完成了自己計算任務的伺服器需要等待個別尚未完成的伺服器，最終的計算速度取決於最後完成的子任務。

四、數據挖掘

如何從一堆雜亂無章的數據中挖掘出有價值的信息，是機器智能的關鍵，也是大數據的使命。數據在進行降噪處理之後，基本就可以直接使用了，接下來的關鍵一步就是機器學習。目前廣泛使用的機器學習演算法有人工神經網路演算法、最大熵模型、邏輯自回歸等。Google公司的AlphaGo的訓練演算法就是人工神經網路。機器學習的過程是一個不斷迭代、不斷進化的過程，只要事先定出一個目前，這些演算法就會不斷地優化模型，讓它越來越接近真實的情況。尋找更優演算法一直也是科學家們探索的難題。

五、數據安全

大數據應用的一個挑戰還來自數據安全的擔憂和對隱私的訴求。2014年爆出的索尼公司丟失數據時，造成的損失高達1億美元。比商業數據丟失後損失更大的是醫療數據的被盜。在中國，除了在北京建立了大數據中心，還在貴陽建立了大數據災備中心，而且正籌備在內蒙古再建立另一個數據災備中心。而關於數據隱私，我想大家應該是深有感觸，由於信息泄露而帶來的騷擾電話以及電信詐騙，就發生在我們每個人身上。據《智能時代》中記載：「在美國的黑市上，一個醫療記錄的賣家是商業數據的50倍左右」。可見，數據安全已然成為大數據發展的一大隱患和難題。

上述大數據5個方面的技術挑戰並不是獨立的，而是相輔相成、互相影響的。關於大數據的技術挑戰在此僅談談個人的一點認識，希望對大家在這方面的思考有所幫助。下周我們繼續聊，大數據給我們帶來便利以及隱患。