眾包大數據谷歌

『壹』 大數據核心價值觀是什麼

第一步、通過「眾包」產生和收集數據
高德地圖、網路地圖都有實時路況的功能，但大家有沒有想過實時路況的數據是怎麼收集的？實際上經過了三個階段，開始是跟交通口的一些公司合作，獲取交通流量監測設備的數據，這個方法缺陷很明顯，一個是受制於人，一個是想擴大監測范圍就要部署大量設備，費時費力，而且還受法律制約。於是一些專門做路況的公司開始用計程車當浮動車收集數據。但這種辦法還是無法覆蓋大量的大小路段，隨著移動互聯網的普及，高德地圖的APP能夠實時上傳大量機動車的速度和位置信息，經過去噪和綜合分析，就形成了覆蓋率極高的實時路況信息。這就是一個典型的「眾包」過程。
嚴謹一點來說，眾包指的是一個公司或機構把過去由員工執行的工作任務，以自由自願的形式外包給非特定的（而且通常是大型的）大眾網路的做法。
大數據的「海量數據」就是由「眾包」產生的。廣義上，用戶的行為數據，各種感測器的數據，也都是「眾包」的形式，只要是由過去集中式的產生模式擴散到分布式的模式，都是眾包的形式。

第二步、通過「全量數據挖掘」獲知「真相
通過分析阿里巴巴全年的數據得到的阿里巴巴的世界貿易與全國貿易的趨勢。體現的不僅是阿里巴巴集團的運營情況，其實也部分反映了整個中國的經濟運行情況。而且這些數據不是通過采樣得來的，就是真真切切的「全量數據」。可以直接通過「上帝視角」來窺視真相。這就是大數據的魅力，我們獲得了前所未有的獲取真相的能力，而且對於大型互聯網公司來說，即使是PB級別的數據分析也是准實時的，我們下一個小時就能夠得知上一個小時的全量數據分析結果，這樣的能力是前所未有的。
第三步 大數據的核心價值——「資源優化配置」
前段時間，滴滴打車曾通過投票和訂單分析的方式得出了北上廣深四地的加班大樓排行榜，但事實真的是即使加班很晚也很難打到車啊啊！所以滴滴打車更名為「滴滴出行」之後，也拋出了他們偉大的願景，那就是利用大數據分析實時綜合調度「快車」、「專車」、「計程車」、「順風車」甚至是滴滴巴士的資源，實現全局的交通資源優化。事實也是如此，滴滴的司機們越來越多的需要完成「指派任務」，而不是集中去搶高凈值客戶。也許對於個別單體來說他們的利益降低了，但全局的資源配置卻避免了全局的資源浪費和過度競爭，無疑大大提高了交通資源的使用效率。
所以我們說，基於大數據分析的結果，進行資源優化配置，才是大數據應用的落地點和真正價值。
而「資源優化配置」的價值，又遠遠超出我們能夠想像的層面，在資本寒冬即將來臨的大背景下，利用大數據實現資源的高效利用，顯得更加重要。廣告行業利用DMP、DSP進行廣告的精準投放，房地產行業利用大數據分析價值窪地，宜信利用大數據建設徵信系統降低壞賬率，券商陸續推出大數據基金，全部都是廣義的「資源優化配置」的體現。大數據也遠遠不再停留在學術和「分析現象」的階段，而是在各行各業實現了落地並發揮著非常非常重要的價值。
綜上來看，大數據的終極核心價值就在於「資源優化配置」。

『貳』 為什麼蘋果系統眾包跟安卓的不一樣

系統不同。
IOS是蘋果公司開發的安卓是谷歌開發的都是美國的兩個互聯網公司這兩個系統架構都不一樣所以在系統流暢性穩定性都有區別。

『叄』 什麼是眾包

        關於眾包，簡單來說就是集思廣益。利用大眾的「空餘能量」或者剩餘生產力，完成一些任務或工作內容的形式，使人們的才能和知識找到用武之地。

        對於互聯網原住民而言，參與到產品設計和改進已經成為一種趨勢，這更像是大眾參與的年代。如科技公司小米和魅族的粉絲或論壇類似。雖然不同領域有不同領域的專業分工，這樣可以使得企業得到更高的效率，但對於個人而言，工作職能的簡化為「某種簡單的操作」，時間久了，有意識的人都會變得麻木乏味，缺少動力和激情，不能充分發揮人才的潛力。

        就蘋果和谷歌而言，一個偏向於封閉獨占，一個偏向於開源共享。但其應用產品的開發套件都是開放的，目的就是吸引更多的專業開發人員或業余興趣愛好者參與到這個生態鏈之中來，得意擴大生態系統，以便獲得更長更久的生命力。所以，對於企業來說，開放不是壞事，它給了人們參與進來的機會，為了得到更好的體驗，總會有人對它進行改進，即便自身並不具備開發的能力，但依舊可以提出中肯的建議。

        互聯網是實現眾包的關鍵，在過去人們缺乏渠道，很難集合起來提出自己的訴求，但現在是多元邏輯的時代，每個人都有發言權，很多人通過第一人稱的視角，闡述著自己的需求。我相信傳統行業依舊有生存的土壤，但隨著信息社會的發展，它的趨勢勢必要由大變小，很多崗位並不需要很多人，自動化生產會代替人工，我們要做的，就是不斷改進這些自動化設備，使其在相當長的時間內穩定高效的工作。

        互聯網上有很多平台，我們稱之為橋接平台，這里匯聚了資金，技術和人才。國內很多社區就是這樣，社區化的體系，是對某一個領域更有興趣的人的集合，他們的信息創造力相信可以超過專輯啊，因為這不僅是三個臭皮匠和諸葛亮的對比。

        很高興看到，互聯網的結構讓權力變得分散，之前被某些權力體系控制的資源，現在也可以讓普羅大眾利用，我們並非只能在既定的道路上走下去，我們還可以創造更多的多元化道路。

『肆』 數加加眾包怎麼玩

一、數加加眾包平台介紹

數加加眾包是數據堂斥巨資打造的一款集任務查找、領取、執行、驗收、結算，任務教學，個人收賬以及提現等於一身的超豪華眾包平台，旨在將各種數據採集和標注需求以輕松有趣的任務形式及時發放給大家，帶大家親身參與人工智慧時代建設，推動人工智慧行業的發展，同時滿足大家業余時間賺取酬勞的需求。

二、數加加眾包有三大任務平台

1、數加加眾包小程序，主要發放圖片、語音、視頻等日常採集小任務。大家在微信中，下拉微信頁面，直接搜索「數加加眾包平台」，看到小程序官方標識就可以關注。

三、工具

1、採集任務需要智能手機一部

2、標注任務需要電腦一台

四、方法步驟:

1、在數加加APP、數加加眾包標注平台或者進入「數加加眾包平台」小程序，登錄賬號，沒有賬號的注冊後登陸。

2、進入任務廣場，選取想要領取的任務類型，點擊「進入詳情」，領取即可。

3、領取任務後，按照要求，完成並提交，平台驗收後，即達到結算標准，金額達到50元即可提現。

『伍』 大數據怎麼發揮大價值

大數據興起預示逗信息時代地進入新階段
1.1 看待大數據要有歷史性的眼光
信息時代是相對於農業和工業時代而言的一段相當長的時間。不同時代的生產要素和社會發展驅動力有明顯差別。信息時代的標志性技術發明是數字計算機、集成電路、光纖通信和互聯網（萬維網）。盡管媒體上大量出現逗大數據時代地的說法，但大數據、雲計算等新技術目前還沒有出現與上述劃時代的技術發明可媲美的技術突破，難以構成一個超越信息時代的新時代。信息時代可以分成若干階段，大數據等新技術的應用標志著信息社會將進入一個新階段。
考察分析100年以上的歷史長河可以發現，信息時代與工業時代的發展規律有許多相似之處。電氣化時代與信息時代生產率的提高過程驚人地相似。都是經過20~30年擴散儲備之後才有明顯提高，分界線分別是1915年和1995年。筆者猜想，信息技術經過幾十年的擴散儲備後，21世紀的前30年可能是信息技術提高生產率的黃金時期。
1.2 從逗信息時代新階段地的高度認識逗大數據地
中國已開始進入信息時代，但許多人的思想還停留在工業時代。經濟和科技工作中出現的許多問題，其根源是對時代的認識不到位。18-19世紀中國落後挨打，根源是滿清政府沒有認識到時代變了，我們不能重犯歷史性的錯誤。
中央提出中國進入經濟逗新常態地以後，媒體上有很多討論，但多數是為經濟增速降低做解釋，很少有從時代改變的角度論述逗新常態地的文章。筆者認為，經濟新常態意味著中國進入了以信息化帶動新型工業化、城鎮化和農業現代化的新階段，是經濟和社會管理的躍遷，不是權宜之計，更不是倒退。
大數據、移動互聯網、社交網路、雲計算、物聯網等新一代信息技術構成的IT架構逗第三平台地是信息社會進入新階段的標志，對整個經濟的轉型有引領和帶動作用。媒體上經常出現的互聯網、創客、逗第二次機器革命地、逗工業4.0地等都與大數據和雲計算有關。大數據和雲計算是新常態下提高生產率的新杠桿，所謂創新驅動發展就是主要依靠信息技術促進生產率的提高。
1.3 大數據可能是中國信息產業從跟蹤走向引領的突破口
中國的大數據企業已經有相當好的基礎。全球十大互聯網服務企業中國佔有4席（阿里巴巴、騰訊、網路和京東），其他6個Top10 互聯網服務企業全部是美國企業，歐洲和日本沒有互聯網企業進入Top10。這說明中國企業在基於大數據的互聯網服務業務上已處於世界前列。在發展大數據技術上，我國有可能改變過去30年技術受制於人的局面，在大數據應用上中國有可能在全世界起到引領作用。
但是，企業的規模走在世界前列並不表示我國在大數據技術上領先。實際上，國際上目前流行的大數據主流技術沒有一項是我國開創的。開源社區和眾包是發展大數據技術和產業的重要途徑，但我們對開源社區的貢獻很小，在全球近萬名社區核心志願者中，我國可能不到200名。我們要吸取過去基礎研究為企業提供核心技術不夠的教訓，加強大數據基礎研究和前瞻技術研究，努力攻克大數據核心和關鍵技術。
2 理解大數據需要上升到文化和認識論的高度
2.1 數據文化是一種先進文化
數據文化的本質是尊重客觀世界的實事求是精神，數據就是事實。重視數據就是強調用事實說話、按理性思維的科學精神。中國人的傳統習慣是定性思維而不是定量思維。目前許多城市在開展政府數據開放共享工作，但是發現多數老百姓對政府要開放的數據並不感興趣。要讓大數據走上健康的發展軌道，首先要大力弘揚數據文化。本文講的數據文化不只是大數據用於文藝、出版等文化產業，而是指全民的數據意識。全社會應認識到：信息化的核心是數據，只有政府和大眾都關注數據時，才能真正理解信息化的實質；數據是一種新的生產要素，大數據的利用可以改變資本和土地等傳統要素在經濟中的權重。
有人將逗上帝與數據共舞地歸納為美國文化的特點之一，說的是美國人既有對神的誠意，又有通過數據求真的理性。美國從鍍金時代到進步主義時期完成了數據文化的思維轉變，南北戰爭之後人口普查的方法被應用到很多領域，形成了數據預測分析的思維方式。近百年來美國和西方各國的現代化與數據文化的傳播滲透有密切關系，我國要實現現代化也必須強調數據文化。
提高數據意識的關鍵是要理解大數據的戰略意義。數據是與物質、能源一樣重要的戰略資源，數據的採集和分析涉及每一個行業，是帶有全局性和戰略性的技術。從硬技術到軟技術的轉變是當今全球性的技術發展趨勢，而從數據中發現價值的技術正是最有活力的軟技術，數據技術與數據產業的落後將使我們像錯過工業革命機會一樣延誤一個時代。
2.2 理解大數據需要有正確的認識論
歷史上科學研究是從邏輯演繹開始的，歐幾里得幾何的所有定理可從幾條公理推導出來。從伽利略和牛頓開始，科學研究更加重視自然觀察和實驗觀察，在觀察基礎上通過歸納方法提煉出科學理論，逗科學始於觀察地成為科學研究和認識論的主流。經驗論和唯理論這兩大流派都對科學的發展做出過重大貢獻，但也暴露出明顯的問題，甚至走入極端。理性主義走向極端就成為康德所批判的獨斷主義，經驗主義走入極端就變成懷疑論和不可知論。
20世紀30年代，德國哲學家波普爾提出了被後人稱為逗證偽主義地的認識論觀點，他認為科學理論不能用歸納法證實，只能被試驗發現的反例逗證偽地，因而他否定科學始於觀察，提出逗科學始於問題地的著名觀點[3]。證偽主義有其局限性，如果嚴格遵守證偽法則，萬有引力定律、原子論等重要理論都可能被早期的所謂反例扼殺。但逗科學始於問題地的觀點對當前大數據技術的發展有指導意義。
大數據的興起引發了新的科學研究模式：逗科學始於數據地。從認識論的角度看，大數據分析方法與逗科學始於觀察地的經驗論較為接近，但我們要牢記歷史的教訓，避免滑入否定理論作用的經驗主義泥坑。在強調逗相關性地的時候不要懷疑逗因果性地的存在；在宣稱大數據的客觀性、中立性的時候，不要忘了不管數據的規模如何，大數據總會受制於自身的局限性和人的偏見。不要相信這樣的預言：逗採用大數據挖掘，你不需要對數據提出任何問題，數據就會自動產生知識地。面對像大海一樣的巨量數據，從事數據挖掘的科技人員最大的困惑是，我們想撈的逗針地是什麼看這海里究竟有沒有逗針地看也就是說，我們需要知道要解決的問題是什麼。從這個意義上講，逗科學始於數據地與逗科學始於問題地應有機地結合起來。
對逗原因地的追求是科學發展的永恆動力。但是，原因是追求不完的，人類在有限的時間內不可能找到逗終極真理地。在科學的探索途中，人們往往用逗這是客觀規律地解釋世界，並不立即追問為什麼有這樣的客觀規律。也就是說，傳統科學並非只追尋因果性，也可以用客觀規律作為結論。大數據研究的結果多半是一些新的知識或新的模型，這些知識和模型也可以用來預測未來，可以認為是一類局部性的客觀規律。科學史上通過小數據模型發現一般性規律的例子不少，比如開普勒歸納的天體運動規律等；而大數據模型多半是發現一些特殊性的規律。物理學中的定律一般具有必然性，但大數據模型不一定具有必然性，也不一定具有可演繹性。大數據研究的對象往往是人的心理和社會，在知識階梯上位於較高層，其自然邊界是模糊的，但有更多的實踐特徵。大數據研究者更重視知行合一，相信實踐論。大數據認識論有許多與傳統認識論不同的特點，我們不能因其特點不同就否定大數據方法的科學性。大數據研究挑戰了傳統認識論對因果性的偏愛，用數據規律補充了單一的因果規律，實現了唯理論和經驗論的數據化統一，一種全新的大數據認識論正在形成。
3 正確認識大數據的價值和效益
3.1 大數據的價值主要體現為它的驅動效應
人們總是期望從大數據中挖掘出意想不到的逗大價值地。實際上大數據的價值主要體現在它的驅動效應，即帶動有關的科研和產業發展，提高各行各業通過數據分析解決困難問題和增值的能力。大數據對經濟的貢獻並不完全反映在大數據公司的直接收入上，應考慮對其他行業效率和質量提高的貢獻。大數據是典型的通用技術，理解通用技術要採用逗蜜蜂模型地：蜜蜂的效益主要不是自己釀的蜂蜜，而是蜜蜂傳粉對農業的貢獻。
電子計算機的創始人之一馮·諾依曼曾指出：逗在每一門科學中，當通過研究那些與終極目標相比頗為朴實的問題，發展出一些可以不斷加以推廣的方法時，這門學科就得到了巨大的進展。地我們不必天天期盼奇跡出現，多做一些逗頗為朴實地的事情，實際的進步就在扎扎實實的努力之中。媒體喜歡宣傳一些令人驚奇的大數據成功案例，對這些案例我們應保持清醒的頭腦。據Intel中國研究院首席工程師吳甘沙在一次報告中透露，所謂逗啤酒加尿布地的數據挖掘經典案例，其實是Teradata公司一位經理編出來的逗故事地，歷史上並沒有發生過[4]。即使有這個案例，也不說明大數據分析本身有什麼神奇，大數據中看起來毫不相關的兩件事同時或相繼出現的現象比比皆是，關鍵是人的分析推理找出為什麼兩件事物同時或相繼出現，找對了理由才是新知識或新發現的規律，相關性本身並沒有多大價值。
有一個家喻戶曉的寓言可以從一個角度說明大數據的價值：一位老農民臨終前告訴他的3個兒子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但沒有講埋在哪裡。
他的兒子們把他家所有的地都深挖了一遍，沒有挖到金子，但由於深挖了土地，從此莊稼收成特別好。數據收集、分析的能力提高了，即使沒有發現什麼普適的規律或令人完全想不到的新知識，大數據的價值也已逐步體現。
3.2 大數據的力量來自逗大成智慧地
每一種數據來源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始數據，才能反映事物的全貌。事物的本質和規律隱藏在各種原始數據的相互關聯之中。不同的數據可能描述同一實體，但角度不同。對同一個問題，不同的數據能提供互補信息，可對問題有更深入的理解。因此在大數據分析中，匯集盡量多種來源的數據是關鍵。
數據科學是數學（統計、代數、拓撲等）、計算機科學、基礎科學和各種應用科學融合的科學，類似錢學森先生提出的逗大成智慧學地[5]。錢老指出：逗必集大成，才能得智慧地。大數據能不能出智慧，關鍵在於對多種數據源的集成和融合。IEEE計算機學會最近發布了2014年的計算機技術發展趨勢預測報告，重點強調逗無縫智慧（seamless intelligence）地。發展大數據的目標就是要獲得協同融合的逗無縫智慧地。單靠一種數據源，即使數據規模很大，也可能出現逗瞎子摸象地一樣的片面性。數據的開放共享不是錦上添花的工作，而是決定大數據成敗的必要前提。
大數據研究和應用要改變過去各部門和各學科相互分割、獨立發展的傳統思路，重點不是支持單項技術和單個方法的發展，而是強調不同部門、不同學科的協作。數據科學不是垂直的逗煙囪地，而是像環境、能源科學一樣的橫向集成科學。
3.3 大數據遠景燦爛，但近期不能期望太高
交流電問世時主要用作照明，根本想像不到今天無處不在的應用。大數據技術也一樣，將來一定會產生許多現在想不到的應用。我們不必擔心大數據的未來，但近期要非常務實地工作。人們往往對近期的發展估計過高，而對長期的發展估計不足。Gartner公司預測，大數據技術要在5~10年後才會成為較普遍採用的主流技術，對發展大數據技術要有足夠的耐心。
大數據與其他信息技術一樣，在一段時間內遵循指數發展規律。指數發展的特點是，從一段歷史時期衡量（至少30年），前期發展比較慢，經過相當長時間（可能需要20年以上）的積累，會出現一個拐點，過了拐點以後，就會出現爆炸式的增長。但任何技術都不會永遠保持逗指數性地增長，一般而言，高技術發展遵循Gartner公司描述的技術成熟度曲線（hype cycle），最後可能進入良性發展的穩定狀態或者走向消亡。
需要採用大數據技術來解決的問題往往都是十分復雜的問題，比如社會計算、生命科學、腦科學等，這些問題絕不是幾代人的努力就可以解決的。宇宙經過百億年的演化，才出現生物和人類，其復雜和巧妙堪稱絕倫，不要指望在我們這一代人手中就能徹底揭開其奧妙。展望數百萬年甚至更長遠的未來，大數據技術只是科學技術發展長河中的一朵浪花，對10~20年大數據研究可能取得的科學成就不能抱有不切實際的幻想。
4 從復雜性的角度看大數據研究和應用面臨的挑戰
大數據技術和人類探索復雜性的努力有密切關系。20世紀70年代，新三論（耗散結構論、協同論、突變論）的興起對幾百年來貫穿科學技術研究的還原論發起了挑戰。1984年蓋爾曼等3位諾貝爾獎得主成立以研究復雜性為主的聖菲研究所，提出超越還原論的口號，在科技界掀起了一場復雜性科學運動。雖然雷聲很大，但30年來並未取得預期的效果，其原因之一可能是當時還沒有出現解決復雜性的技術。
集成電路、計算機與通信技術的發展大大增強了人類研究和處理復雜問題的能力。大數據技術將復雜性科學的新思想發揚光大，可能使復雜性科學得以落地。復雜性科學是大數據技術的科學基礎，大數據方法可以看作復雜性科學的技術實現。大數據方法為還原論與整體論的辯證統一提供了技術實現途徑。大數據研究要從復雜性研究中吸取營養，從事數據科學研究的學者不但要了解20世紀的逗新三論地，可能還要學習與超循環、混沌、分形和元胞自動機等理論有關的知識，擴大自己的視野，加深對大數據機理的理解。
大數據技術還不成熟，面對海量、異構、動態變化的數據，傳統的數據處理和分析技術難以應對，現有的數據處理系統實現大數據應用的效率較低，成本和能耗較大，而且難以擴展。這些挑戰大多來自數據本身的復雜性、計算的復雜性和信息系統的復雜性。
4.1 數據復雜性引起的挑戰
圖文檢索、主題發現、語義分析、情感分析等數據分析工作十分困難，其原因是大數據涉及復雜的類型、復雜的結構和復雜的模式，數據本身具有很高的復雜性。目前，人們對大數據背後的物理意義缺乏理解，對數據之間的關聯規律認識不足，對大數據的復雜性和計算復雜性的內在聯系也缺乏深刻理解，領域知識的缺乏制約了人們對大數據模型的發現和高效計算方法的設計。形式化或定量化地描述大數據復雜性的本質特徵及度量指標，需要深入研究數據復雜性的內在機理。人腦的復雜性主要體現在千萬億級的樹突和軸突的鏈接，大數據的復雜性主要也體現在數據之間的相互關聯。理解數據之間關聯的奧秘可能是揭示微觀到宏觀逗涌現地規律的突破口。大數據復雜性規律的研究有助於理解大數據復雜模式的本質特徵和生成機理，從而簡化大數據的表徵，獲取更好的知識抽象。為此，需要建立多模態關聯關系下的數據分布理論和模型，理清數據復雜度和計算復雜度之間的內在聯系，奠定大數據計算的理論基礎。
4.2 計算復雜性引起的挑戰
大數據計算不能像處理小樣本數據集那樣做全局數據的統計分析和迭代計算，在分析大數據時，需要重新審視和研究它的可計算性、計算復雜性和求解演算法。大數據樣本量巨大，內在關聯密切而復雜，價值密度分布極不均衡，這些特徵對建立大數據計算範式提出了挑戰。對於PB級的數據，即使只有線性復雜性的計算也難以實現，而且，由於數據分布的稀疏性，可能做了許多無效計算。
傳統的計算復雜度是指某個問題求解時需要的時間空間與問題規模的函數關系，所謂具有多項式復雜性的演算法是指當問題的規模增大時，計算時間和空間的增長速度在可容忍的范圍內。傳統科學計算關注的重點是，針對給定規模的問題，如何逗算得快地。而在大數據應用中，尤其是流式計算中，往往對數據處理和分析的時間、空間有明確限制，比如網路服務如果回應時間超過幾秒甚至幾毫秒，就會丟失許多用戶。大數據應用本質上是在給定的時間、空間限制下，如何逗算得多地。從逗算得快地到逗算得多地，考慮計算復雜性的思維邏輯有很大的轉變。所謂逗算得多地並不是計算的數據量越大越好，需要探索從足夠多的數據，到剛剛好的數據，再到有價值的數據的按需約簡方法。
基於大數據求解困難問題的一條思路是放棄通用解，針對特殊的限制條件求具體問題的解。人類的認知問題一般都是NP難問題，但只要數據充分多，在限制條件下可以找到十分滿意的解，近幾年自動駕駛汽車取得重大進展就是很好的案例。為了降低計算量，需要研究基於自舉和采樣的局部計算和近似方法，提出不依賴於全量數據的新型演算法理論，研究適應大數據的非確定性演算法等理論。
4.3 系統復雜性引起的挑戰
大數據對計算機系統的運行效率和能耗提出了苛刻要求，大數據處理系統的效能評價與優化問題具有挑戰性，不但要求理清大數據的計算復雜性與系統效率、能耗間的關系，還要綜合度量系統的吞吐率、並行處理能力、作業計算精度、作業單位能耗等多種效能因素。針對大數據的價值稀疏性和訪問弱局部性的特點，需要研究大數據的分布式存儲和處理架構。
大數據應用涉及幾乎所有的領域，大數據的優勢是能在長尾應用中發現稀疏而珍貴的價值，但一種優化的計算機系統結構很難適應各種不同的需求，碎片化的應用大大增加了信息系統的復雜性，像昆蟲種類一樣多（500多萬種）的大數據和物聯網應用如何形成手機一樣的巨大市場，這就是所謂逗昆蟲綱悖論地[6]。為了化解計算機系統的復雜性，需要研究異構計算系統和可塑計算技術。
大數據應用中，計算機系統的負載發生了本質性變化，計算機系統結構需要革命性的重構。信息系統需要從數據圍著處理器轉改變為處理能力圍著數據轉，關注的重點不是數據加工，而是數據的搬運；系統結構設計的出發點要從重視單任務的完成時間轉變到提高系統吞吐率和並行處理能力，並發執行的規模要提高到10億級以上。構建以數據為中心的計算系統的基本思路是從根本上消除不必要的數據流動，必要的數據搬運也應由逗大象搬木頭地轉變為逗螞蟻搬大米地。
5 發展大數據應避免的誤區
5.1 不要一味追求逗數據規模大地
大數據主要難點不是數據量大，而是數據類型多樣、要求及時回應和原始數據真假難辨。現有資料庫軟體解決不了非結構化數據，要重視數據融合、數據格式的標准化和數據的互操作。採集的數據往往質量不高是大數據的特點之一，但盡可能提高原始數據的質量仍然值得重視。腦科學研究的最大問題就是採集的數據可信度差，基於可信度很差的數據難以分析出有價值的結果。
一味追求數據規模大不僅會造成浪費，而且效果未必很好。多個來源的小數據的集成融合可能挖掘出單一來源大數據得不到的大價值。應多在數據的融合技術上下功夫，重視數據的開放與共享。所謂數據規模大與應用領域有密切關系，有些領域幾個PB的數據未必算大，有些領域可能幾十TB已經是很大的規模。
發展大數據不能無止境地追求逗更大、更多、更快地，要走低成本、低能耗、惠及大眾、公正法治的良性發展道路，要像現在治理環境污染一樣，及早關注大數據可能帶來的逗污染地和侵犯隱私等各種弊端。
5.2 不要逗技術驅動地，要逗應用為先地
新的信息技術層出不窮，信息領域不斷冒出新概念、新名詞，估計繼逗大數據地以後，逗認知計算地、逗可穿戴設備地、逗機器人地等新技術又會進入炒作高峰。我們習慣於跟隨國外的熱潮，往往不自覺地跟著技術潮流走，最容易走上逗技術驅動地的道路。實際上發展信息技術的目的是為人服務，檢驗一切技術的唯一標準是應用。我國發展大數據產業一定要堅持逗應用為先地的發展戰略，堅持應用牽引的技術路線。技術有限，應用無限。各地發展雲計算和大數據，一定要通過政策和各種措施調動應用部門和創新企業的積極性，通過跨界的組合創新開拓新的應用，從應用中找出路。
5.3 不能拋棄逗小數據地方法
流行的逗大數據地定義是：無法通過目前主流軟體工具在合理時間內採集、存儲、處理的數據集。這是用不能勝任的技術定義問題，可能導致認識的誤區。按照這種定義，人們可能只會重視目前解決不了的問題，如同走路的人想踩著自己身前的影子。其實，目前各行各業碰到的數據處理多數還是逗小數據地問題。我們應重視實際碰到的問題，不管是大數據還是小數據。
統計學家們花了200多年，總結出認知數據過程中的種種陷阱，這些陷阱不會隨著數據量的增大而自動填平。大數據中有大量的小數據問題，大數據採集同樣會犯小數據採集一樣的統計偏差。Google公司的流感預測這兩年失靈，就是由於搜索推薦等人為的干預造成統計誤差。
大數據界流行一種看法：大數據不需要分析因果關系、不需要采樣、不需要精確數據。這種觀念不能絕對化，實際工作中要邏輯演繹和歸納相結合、白盒與黑盒研究相結合、大數據方法與小數據方法相結合。
5.4 要高度關注構建大數據平台的成本
目前全國各地都在建設大數據中心，呂梁山下都建立了容量達2 PB以上的數據處理中心，許多城市公安部門要求存儲3個月以上的高清監控錄像。這些系統的成本都非常高。數據挖掘的價值是用成本換來的，不能不計成本，盲目建設大數據系統。什麼數據需要保存，要保存多少時間，應當根據可能的價值和所需的成本來決定。大數據系統技術還在研究之中，美國的E級超級計算機系統要求能耗降低1 000倍，計劃到2024年才能研製出來，用現在的技術構建的巨型系統能耗極高。
我們不要攀比大數據系統的規模，而是要比實際應用效果，比完成同樣的事消耗更少的資源和能量。先抓老百姓最需要的大數據應用，因地制宜發展大數據。發展大數據與實現信息化的策略一樣：目標要遠大、起步要精準、發展要快速。

『陸』 改變世界的第四種力量—大數據

改變世界的第四種力量—大數據

世界著名未來學家托夫勒曾說改變這個世界的力量有三種暴力、知識、金錢，而如今我們的世界正在被第四種力量改變，那就是大數據！

—— 題記

也許你不知道什麼是大數據，但是你一定發現了當你打開常用的瀏覽器之後網頁上的推薦內容很多都是你曾經瀏覽過的，或者是你比較感興趣的，這就是大數據。前幾天某報紙有一篇文章說我們網購的假貨跟大數據有關，所有的茅頭都指向了大數據，覺得是大數據「出賣」了自己，據說我們的消費記錄，購買記錄，單價記錄，將作為發貨參考數據被系統識別，如果你一直都買低價位或者高仿的東西，發貨系統就會給你發假貨或者高仿。然而，真的是大數據的錯么？大數據莫名其妙就成了「背鍋俠」，或許你還沒有弄懂大數據的核心是什麼。

大數據不管應用在哪個行業它的核心都是通過技術來獲知事情發展的真相，最終利用這個「真相」來更加合理的配置資源。具體來說，要實現大數據的核心價值，還需要前兩個重要的步驟，第一步是通過「眾包」的形式收集海量數據，第二步是通過大數據的技術途徑進行「全量數據挖掘」，最後利用分析結果進行「資源優化配置」。說白了，大數據最終的落地就是資源優化配置。所以諸位剁手黨們此刻還飛奔在路上的假貨和大數據無關！大數據只是客觀的還原「真相」，幫用戶准確進行數據分析和消費定位而已，你買的假貨還真賴不到大數據頭上。

俗話說無風不起浪，大家之所以覺得是被大數據「坑」了，很大程度上是不了解大數據造成的「誤解」。接下來我們從實際案例出發給大家介紹一下大數據的應用。比如天機APP，它就是一款純粹的大數據理念下的追蹤軟體。我們來看看天機是怎麼利用大數據進行資源的優化配置的，它跟傳統資訊軟體又有哪些不同之處呢？

首先，在海量的資訊中通過眾多的渠道進行數據收集，在收集數據完成之後通過語義分析、數據整合、碎片加工等自主研發的核心技術對所有抓取的數據進行分門別類。接著，利用大數據特有的途徑對已經篩選過的資訊進行更深層次的數據挖掘，探索數據傳播軌跡的發展方向，以及各類媒體對事件的態度。最後，根據不同的用戶需求，對資訊進行合理的配置，准確的把資訊及時推送到不同的客戶端。在完成初次資源配置以後，時刻關注這些信息的發展狀況，不間斷的進行更新，直到用戶自己選擇終止對這類信息的需求。那麼應用了大數據的天機和別的資訊軟體比較有什麼不同點呢？

對於用戶來說，普通的資訊軟體就是新聞的搬運工，它的主要作用就是把新聞從網頁上搬運到一個APP客戶端集中起來，方便用戶的閱讀。在天機的客戶端，用戶不需要搬運過來的新聞，只要輸入關鍵詞，瞬間就能獲取全網所有的相關資訊，因為有大數據為依託，完全擺脫了「搬運工」的稱號，它的唯一理念就是追蹤，最大的功能按鈕也是追蹤，未來的資訊趨勢是讓所有的用戶參與到資訊的傳播過程中來，而天機做到了，它也慢慢的改變了人們的生活方式。

天機做為一款大數據產品從哪些方面改變了人們的生活方式呢？①高效的一站式閱讀體驗

毫無疑問在互聯網大數據時代，周圍無時無刻不在充斥著各種各樣的信息。比如，微信上分享的干貨軟文、某電商的年度大促信息、某旅行社的國外團購報名打折事宜.......

時間太緊，雜事太多，都會讓你無法專注去閱讀一條完整的信息，導致效率低下。

▲半分鍾原則

以每天早上要閱讀的新聞為例：

作為一個上班族你每天早上起來的第一件事就是用盡量少的時間瀏覽睡著的八小時發生了什麼事情，如果你不想上班遲到的話，你的閱讀時間只有幾分鍾而已。

所以你在打開手機上的資訊軟體的時候，需要考慮「是否能在五分鍾之內讀完新聞？」

?若能，打開你手機上的資訊APP，快速閱讀

在打開了手中的資訊軟體的情況下，你可以很自信的對碎片化的資訊進行有目的的閱讀和吸收，然後決定在接下來的這一天你需要持續關注的新聞有哪些，在頭腦中做個簡單的過濾就好！在天機的客戶端，甚至不需要五分鍾就能完成對信息的篩選和接收，從清單到資訊圈只需要半分鍾就能夠了解所有資訊！

?若不能，你只能錯過你在睡著的八個小時這個世界發生的一切

但是，對天機的用戶來說，不會發生早上起來錯過新聞這樣的事！

②豐富多樣的基礎功能

▲追蹤清單

當你在打開天機的一瞬間，相當於開啟了一個大型資料庫級別的資訊源，追蹤清單會溫和的提醒你上一次你關注的話題有哪些新的動態，你可以選擇打開也可以選擇忽略。

▲追蹤按鈕

低調的主題追蹤功能，在瞬間為你准備好了大家都在看的新聞，源源不斷的新鮮新聞通過大數據輸送到了不同的用戶客戶端，絕對不會讓用戶錯過什麼。

▲資訊圈

想要最快的瀏覽新聞，打開天機的資訊圈，裡面已經追蹤好了所有前一秒發生的新聞，讓用戶體驗最好的是當打開資訊圈的時候，並沒有被各大門戶網站的新聞刷屏，而是各種渠道的高質量有效資訊（因為天機獲取新聞的原則是以資訊本身的價值為標準的，而不是按門戶網站的排名來抓取）。對百分之九十的用戶來說，打開資訊圈一分鍾之內閱讀到的新聞就能滿足他們對信息的需求。

③大數據衍生的深層次解讀功能

▲天眼以報道統計為基礎精確的計算出所有媒體最近七天對該話題的報道量，報道比例按照按照媒體性質劃分出報道的比例，以報道數量排行為結果導向展示了排名前五的媒體，從不同的角度體現了一篇新聞的閱讀價值、重視程度、以及報道熱度。

▲傳播軌跡以時間為順序，以媒體為核心，用軌跡的形式在現了一條新聞的全部生命過程。突破了新聞的局限性和告別的籠統概念的傳播。

這就是天機，在把大數據追蹤運用到極致以後，又很自然的回歸到了資訊軟體的本質使命。毫不誇張的說在北上廣深這些經濟和互聯網技術最發達的地區，百分之八十的人都在使用天機APP。與此同時，天機的4.2版本一上線就被賦予了很多的贊譽和期望，它的具體使用方法也因為人群的不同而千人千樣。在業界人士看來，這款APP最大的價值在於：讓大數據的夢想不止於空想，讓大數據在資訊界的應用有了落地點，澄清了人們對大數據的「誤會」讓更多人在了解什麼是大數據的同時也享受到了追蹤帶來的愉快閱讀體驗！

現在大家應該明白了網購買到的假貨真的跟大數據無關，那些覺得是大數據出賣自己的，大概是本末倒置了！大數據只是一個忠實的記錄著，它會客觀的分析所有的真相。你之所以會在網購時買到假貨，是因為那些貨本身就是假的，畢竟給你發貨的是人而不是大數據！而被我們「誤會」的大數據正在被應用到越來越多的行業，它的力量正在改變我們的世界！

以上是小編為大家分享的關於改變世界的第四種力量—大數據的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『柒』 谷倉眾包怎麼提現

1、打開谷倉眾包。
2、點擊我的。
3、點擊提現。
4、綁定銀行卡，輸入提現金額即可提現。谷倉眾包平台是由北京海因科技有限公司獨立研發，通過AI、大數據等技術將勞務采購方、勞務總包方和勞務提供方進行平台整合和分布式管理的眾包APP。

『捌』 現在流行的分享經濟、眾包與微差事的關系

分享經濟學是一門從收入分配角度去研究資本主義 經濟制度的新經濟學科。它試圖通過改變勞動專報酬的性質來觸及現代資本主義經屬分享經濟學濟的運行方式，改善資本主義經濟在微觀結構方面的缺陷，以保證經濟穩定、持續地高速發展。眾包指的是一個公司或機構把過去由員工執行的工作任務，以自由自願的形式外包給非特定的（而且通常是大型的）大眾網路的做法。（就是通過網路做產品的開發需求調研，以用戶的真實使用感受為出發點）。眾包的任務通常是由個人來承擔，但如果涉及到需要多人協作完成的任務，也有可能以依靠開源的個體生產的形式出現。而微差事正好就是這兩種方式結合的新興產品，完美的解決了供需關系，降低了中間成本，提高了工作效率，微差事確實是非常完美的一款手機app

『玖』 近千萬眾包車，數小時覆蓋全國，極奧科技打造地理信息生態

調研 | 唐靖茹 許榛

撰寫 | 唐靖茹

細算起來，電子地圖行業在中國發展已有近20年的時間。雖然各類採集、制圖技術持續在發展，但圖商的整體商業模式並未發生太多改變：按照國家的保密管理規定和作業標准自行測繪，以地圖本身為產品進行銷售。

王雪坤從畢業起就投身電子導航行業，2010年進入四維圖新，一路做到總監，但始終保持著對行業的冷靜思考。雖然四維圖新作為老牌圖商地位穩固，但面對地圖以外更廣大的市場空間，總顯得心有餘而力不足。

傳統地圖生產周期長，客戶質疑地圖更新不及時，王雪坤想用眾包的方式解決新增道路更新問題，通過實驗已驗證准確性，但上級一句「數據從哪來」又把王雪坤頂了回去。彼時車聯網剛起步，只有很少的車輛搭載T-box，而主機廠也不會開放數據給圖商。

到2014年時，四維圖新已經開始發力高精度地圖，包括車道、地物等都被納入地圖信息范圍。精度提高的同時，如果實時性仍然得不到提高，地圖質量會很差。

這時，王東明打來電話，談到後裝設備已有相當的滲透率，行車記錄儀、車機都裝備了SIM卡，數據來源和實時性的問題都迎來了解決的時機，二人決定開始自己做，極奧 科技 就此誕生。

既要達到實時性要求，又要保證數據質量，極奧 科技 創造出特有的「後裝眾包+專業眾包」解決方案，從採集到繪圖，精準圍繞需求，以技術支撐效率。

首先仍然是數據收集的問題。

極奧的眾包線分為兩條，一條是後裝眾包，合作後裝硬體廠商，利用行車記錄儀等廣泛採集實時數據，作為鮮度支撐。目前後裝眾包車輛共有近千萬輛，每天產生近3億公里的數據，幾小時就可以覆蓋一遍全國道路。

另一條則是通過專業眾包車輛，作為精度支撐。專業眾包車配備自主研發的高精度採集套件，雙目攝像頭加雙頻天線，精度可達5到10厘米，三到五天可以覆蓋一遍全國道路。

如此，後裝眾包車持續不斷地發現道路變更，再以專業眾包車豐富數據維度，鮮度和精度兩個核心問題都能迎刃而解。

數據收集完成，高效的圖像處理同樣重要。

利用人工智慧對圖片進行語義識別，以及通過圖片解算重構三維空間，技術上都不算困難，真正難的是同時處理大量的數據。王雪坤認為，比拼眾包模式的能力，核心價值就在於降低端上成本，提高雲端處理能力，大數據領域的高並發處理能力，更是核心中的核心，這也是極奧團隊憑借多年經驗所積累的技術優勢。

另一方面，如何捕捉有效圖片，遴選出有價值的信息，也是減少數據回收，降低端上成本的手段，同樣需要豐富的實踐經驗做支撐。

極奧將人工智慧嵌入採集到出圖的各個環節，能夠達到90%以上的自動化率，最終再通過自動化和人工雙重檢查，實現全天候、全光照、全場景95%以上的識別率，每公里地圖的生產時間降低至幾十分鍾，實現小時級更新。

時至今日，一提到高精度地圖，人們立刻就會聯想到自動駕駛。

在自動駕駛應用場景中，高精度地圖可以視作一類感測器，對於降低車端硬體感測器成本大有幫助，也是近年來高精度地圖投融資火熱的重要原因，但王雪坤認為，自動駕駛場景的實際規模增長很慢，只盯著自動駕駛的高精度地圖未來將面臨殘酷淘汰。

極奧給自己的定位是「以高精度地圖為基礎，高精度地圖服務為核心」，關注的是整個地理信息產業新生態，提出高精度地圖不應該只為自動駕駛服務，而應該覆蓋全行業。

實際使用場景中，存在大量傳統地圖尚未解決的用戶痛點。

物流行業中，限重、限高、限寬、卡車專用道、卡車限行等都是傳統地圖未能涵蓋的關鍵信息。出行服務中，自動查驗車輛停放規范，交通改造規劃中，結合車道、車流和停車數據綜合分析，都需要藉助高精度地圖才能實現。

物流運輸車輛和出行服務車輛與廣大乘用車相比，市場規模遠不能及，是被傳統圖商忽略的場景，卻也是自動駕駛最有希望首批落地的場景。極奧從數據服務搶先切入，緊隨自動駕駛改造進程，將一步步滲透，最終成為輻射全行業的高精度地理信息服務公司。

近期，愛分析專訪極奧 科技 聯合創始人兼CTO王雪坤，就極奧 科技 業務發展和高精度地圖行業趨勢進行了探討，精彩內容與讀者分享。

愛分析：行業中有觀點認為後裝設備的數據質量不高，是這樣的嗎？

王雪坤： 首先是這樣，行業中沒有誰像極奧一樣見過這么多數據。現在有接近一千萬輛車這么多的數據，沒有處理過，是沒有發言權的。

實際的情況是，其實任何一個值，都是一個觀察值。我們做地理信息的人都有這樣一句話，觀察值越多，得出的值就越趨近於真實。

也就是說，用激光雷達也好，用其他感測器也好，掃一遍得出的值絕對是不真的。多掃幾遍，觀察值越多，越趨近於真實，這是從理論上說的。如何用技術把這么多的觀察值擬合出真值，是從技術角度上需要解決的問題。

愛分析：自動駕駛場景感知方面，雙目攝像頭採集的信息能否一定程度上替代激光雷達？

王雪坤： 對於做攝影測量的人來說，它的根基就是雙目。

雙目攝影測量在做傳統測量時怎麼做？您應該見過全站儀，做基礎地理信息測繪人扛的一個設備，這里拍一張，定好點拍一張搬走，搬到50米外放在那再拍一張。同樣的水平線上，兩次曝光前面形成一個焦點，這就是可以測量的。攝影測量之後的結果也是解算，這樣的工作對於我們做地理信息的人來說是基本工作，沒有難度。

難度是什麼？如何同時處理大量信息，如何把這個設備鋪設下去。眾包這件事情，尤其像我們從專業眾包這條線來說，兩個核心問題，如何降低端上成本，如何提高雲端處理能力，這是我們最核心的價值。

雙目精度到底能到什麼程度？我們拉到1.5米的基線，在600米范圍內可以做到5到20厘米，在近距離精度會更高。現在做L4級自動駕駛的企業，也都不知道到底要多少精度。現在一個未知的情況下，能多也就多一點。

如果自動駕駛L4級改裝成本比一輛車都高，是沒有辦法做最終推廣的，降低成本就是地圖的第一個作用。另一方面，地圖作為先驗知識，必須存在。

車企需要 探索 基於地圖如何做，把感測器成本降低。我們跟很多車企做的項目裡面，只用我們的方式去做，有一個成本控制的對比。原來用了8個雷達，砍掉幾個，換了攝像頭，成本也降了很多。大家都是處於在這個層面上共同研究的過程。

愛分析：高精度地圖應用在不同場景會呈現怎樣的形態？

王雪坤： 其實從形態上來說都是一致的，高精度地圖，不是可見地圖，其實是一個資料庫，我們稱之為時空智能資料庫。

極奧通過整合「地理信息+交通+人工智慧」的技術優勢，打造了國內首家人、車、路、交通、自然五維一體的「時空智能資料庫」，實現了對高精度路網數據、高精度地物數據進行以小時為單位的更新。裡面有時間維度，有空間維度，更多的很多智能性的，該沉澱下的智能性的先驗知識全部沉澱下來。

但是形態上來說，都是一個庫，大家解決的問題從現在角度來說還是不變：三件事，很哲學的問題，「我是誰？我在哪？我要到哪去？」。其實地圖就是在解決這個問題，「我是誰？我現在站在這個位置在哪？周邊有什麼？我到哪去？A點到B點，有多少cost？」其實是所有地圖，包括自動駕駛也在解決的，很哲學的問題。

其實每個行業解決的核心問題也還是這三個問題，物流也是要解決這樣的問題。物流可能更關注的是cost，自動駕駛可能更關注的是周邊安全，但是在真正實際應用過程中，不同行業要有不同數據補充進去。

對於物流來說，有更多的維度，地面的情況、油耗情況，在這個天氣下怎麼更多地派單，或者能更省油，節省輪胎等等。其實是在使用不同的數據維度，也就是我們對地圖的分層。

愛分析：高精度地圖在智慧城市方面有哪些應用？

王雪坤： 比如說公交車改道方案。

北京可能更簡單一些，因為路都是橫平豎直的。上海的路非常復雜，改了一條公交車專用道之後，有一些車道怎麼從雙向改成單向？怎麼去導流？整體的公交車專用改道方案，還有上海的PDR停車場遴選，什麼地方可以建停車場，這些數據也是精確到車道的數據，跟高精度地圖有關，又有很多的 社會 化數據做支撐，這跟我們的眾包大數據有關。

之前跟地方政府做了很多這樣的合作，再往下挖還是對於城市的改造，交通的改造，車流的信息，跟我們緊密相關。甚至包括高德、阿里的城市大腦，也在跟我們討論是不是可以一起來打造這樣的生態。我們也在跟一些小的地方政府做類似這樣城市大腦的智慧城市改造項目。

愛分析：圖像處理有哪些過程？

王雪坤： 圖像處理分兩條路：一條語義，一條解算。

語義就是通過人工智慧來提取車道線、地物，通過人工智慧把地物、車道標志、標線去識別出來。

解算就是做三維環境的重構，把一張一張的二維圖片擬合起來，變成三維圖片，這樣產生觀測值。我知道這里有一個什麼東西，而且又知道它的觀測值，有它的坐標點，這就是地圖了，是這么一個過程。

先看語義。人工智慧這一塊，我們可能跟自動駕駛公司的思路也不一樣。我們會關注每一個剛性物體，就是像標志、標牌、柱狀物體，還有各種地上的線。做自動駕駛的公司只要把線勾出來就可以，一條直線鋪過去。對我來說，我需要知道每個線的形狀外延，然後通過形狀外延，精確知道每個點的位置，包括井蓋，也是一樣的內容。這些是語義的結果。

有了語義結果之後做三維重構，我們叫解算。解算就是用我們眾包採集的一堆圖片拼裝起來，形成三維的圖片結果，精度是很高的，出來的結果也相對更完整，可以看到坡度、曲率、高度、涵洞，涵洞高度全部都是可測量的，每個點都是XYZ三個坐標，這樣從高精度地圖角度來說，就可以解讀了。這就是用眾包來做高精度地圖的流程。可能有些人會質疑出來的圖怎麼樣，其實質量是一樣的。

愛分析：專業眾包車是哪種類型的車？

王雪坤： 一般是物流車，在路上經常跑的車也有。主要是一些商用車，加上一些國家的，還有一些道路養護車，以及一些測繪院所的閑置測繪力量，都是我們在使用的。

愛分析：從採集到圖產出的過程中，哪些環節需要人工檢查？

王雪坤： 每個環節都會檢查，環節間都會有檢查。現在檢查環節也在考慮如何用自動化的方式去替換。現在再提高自動化率就是替換人工檢查這部分。有大量積累在這里，就可以前後匹配對比的，就會降低很多工作量。

這兩年其實還是在建立base lay（基礎層），當我們的base lay可信之後，就可以通過跟base lay的比較來完成最後的檢查。

愛分析：常規檢查都要看哪些問題？

王雪坤： 所有的屬性都要檢查，包括地圖200多種屬性，接近300種地物，幾十類交通參與者，11個大類、300多個小類的交通場景，全部要通過檢查。目前在全天候、全光照、全物候場景下，識別率達到了95%以上，場景識別率達到100%。

當然檢查過程也是有自動化的，整個完備性、邏輯性是自動化的，但人也會再看。出來的地圖和位片再疊加，疊加之後看位片整體形狀處理以及處理結果。對於語義的結果，有一些低可信度的識別結果需要人工再來復查，這些點上有人工會參與進來。

愛分析：現在的覆蓋范圍是怎樣的？

王雪坤： 數據上是全國覆蓋的，但是我們不做全國。

我們做一個類比，傳統圖商的地圖就是干糧，它放三個月才會再做下一個餅，這一個餅得吃三個月，所以得一直放著，三個月能產生銷售就產生銷售。但對於我來說，我們地圖像水果似的，實時性要求很高，所以一會兒就壞了，一會兒就滯後了。所以基本上是有主機廠下單了，我就開始做，基本是這樣的模式。

愛分析：需求集中在哪些地方？

王雪坤： 還是大城市，北上廣深，需求還是集中在中國超一線和一線的十幾個城市裡面。然後還有全國三十萬公里高速，是大家都在要的。全國G字頭高速16萬公里，G+S字頭高速是32萬公里，這些是大家持續關注的。

愛分析：主機廠對高精度地圖的需求是在哪個階段？

王雪坤： 從L2的驗證，到L3的准備，還有L4的研發都有。

愛分析：國際品牌和新造車品牌會有什麼差別嗎？

王雪坤： 國際品牌的想法其實非常hard core（硬核），其實很多東西很難實現，如果跟它聊通了之後，會覺得它的想法非常非常牛，非常有前瞻性。但是它的研發難度很高，而且很多需求開出來之後我們就知道為什麼他不找傳統圖商了，就是很多跟我們的核心價值有關。我們這么多眾包車，這么快速的生產能力，我們的最核心價值在國際品牌的需求中會得到體現。

新造車品牌的想法非常天馬行空，比如他們想用用戶手機幫你完成很多事，他們更接地氣，有很多的新的idea，研發難度可能不高，但是產品角度非常有可玩性，非常有互聯網思維。

反倒最無聊的是中間的合資和自主品牌，但是他們需求量最大，兩端伺候好之後，中間這一塊非常好復制。無論是POC還是量產，我們的驗證項目，或者說是有量產計劃的項目，都是一個接著一個的狀態。

愛分析：對未來有哪些規劃？

王雪坤： 我們的大目標是做一個大的生態，所以我們並不會說自己是高精度地圖商，這個格局就顯得小了，我們的格局還是很大的。

包括去年年底軟銀投資了我們，也是因為看好我們這樣的大格局。軟銀自己在整個自動駕駛和物流，包括在整個出行領域中，有很大的布局。我們在這個布局中佔了很重要的一環。

我們自己也希望對整個 社會 創造出一些積極價值，基於這樣的信念才出來創業。

『拾』 互聯網大數據有哪些好處多

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。
億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。