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Ⅰ 柯潔被打敗，中美人工智慧的戰爭才剛剛開始嗎

中國的人工智慧發展正受到同行認可，中美的人工智慧戰爭也才剛剛開始。

除了阿爾法狗概念類產品，人工智慧成敗的關鍵，在於這智能終端、操作系統、開源開放、商業化落地這四個方面。我們不妨來看一下，中美各家在這幾個方面的布局。

智能終端佔領之戰

當前的智能依然停留在請求智能階段，無論是電腦還是手機，用戶都需要主動向智能機器發出請求才能夠實現功能，而未來的智能在尼葛洛龐帝看來，是一場感知智能的革命，不用發送任何請求，用戶的需求就可以被智能感知，智能家居、智能電子屏、可穿戴、無人車、無人機等等智能硬體將等同於未來。

這種預言並非空穴來風，據IDC統計，2020年智能終端數量將達307.3億，智能終端的機會將不亞於手機。

作為第一步，亞馬遜在智能家居中已處於領先位置，其發布的智能音箱，自2014年至今出貨約1000萬台，占據了美國70%的市場，布局最進擊的谷歌，此前斥32億美元收購nest布局智能家居，並在今年的開發者大會上發布了自己的智能音箱谷歌home，同時向第三方開發者開放，再次向該領域發起進攻。

而國內，智能硬體的布局也已經起步，雷軍以小米生態鏈模式孵化了77家相關企業，其物聯網平台已擁有超5000萬的連接設備，APP也擁有500萬日活用戶。

其次，最為進擊的是網路，陸奇上任之後大刀闊斧進入該領域，收購了國內最大的智能硬體服務商「塗鴉科技」，並將度秘升級為事業部，而度秘則擁有與谷歌home同樣的語音對話能力，並且已經展開各種第三方合作。

人工智慧的操作系統之戰

智能硬體只是人工智慧戰爭一部分，佔領硬體的最終目的是為了覆蓋自身的人工智慧系統，將語音識別、語音喚醒、圖像識別、自然語言理解、及其翻譯等等技術整合到一處，實現最強的整合輸出。

從PC到智能機，操作系統從windows變成了IOS與安卓，每一次的技術變革都會帶來操作系統的全新機會。國外目前巨頭各自都有先發優勢，微軟有windows、蘋果有IOS，谷歌有安卓，三巨頭先發優勢不再贅述。

而國內，唯獨BAT擁有人工智慧OS級別的布局能力。

網路的度秘已推出eros，並且與小魚在家，中信國安廣視，vivo等等達成了合作，並且度秘依託於網路的生態體系，其又將各種語音識別、圖像識別、自然語言理解的能力覆蓋至網路各個產品線中，用戶可以使用eros實現各種智能服務。

阿里將OS押注在阿里雲上，推出yunos系統，不斷去融合旗下投資的手機企業魅族、錘子以及第三方智能硬體。

騰訊推出過手機OS，但幾乎折戟，微信推出的小程序，成立獨立搜索部門，也意成為一個微信OS系統，並整合各種智能能力。目前來看微信依然是產品驅動，而不是智能驅動，微信要想在智能時代續命，還需更硬的人工智慧技術協同，以及大量硬體接入。

開源開放之戰

未來的智能硬體市場巨大，不可能全歸巨頭所有，各大傳統家電企業汽車企業以及創業者等也必然參與其中，如果能夠讓更多傳統企業，及智能硬體開發者接入自身全部或者部分OS系統，則更能夠鞏固自身地位，佔領更多智能場景。

這點上，國外巨頭從特斯拉到微軟谷歌，都已經對大量的項目進行代碼開源以及平台能力的開放，特斯拉更是直接開放了智能駕駛的專利技術。

而目前國內，網路與阿里做的更好一些。

網路在無人車戰略上採取了「阿波羅計劃」，直接開放無人車源碼以及能力，而這一次網路也先於谷歌，此外網路也向全球開放了各種深度學習的代碼，以及深度學習、圖像識別、語音識別等等智能能力，更偏重於前沿技術的開放。

其次是阿里，阿里雲的優勢在伺服器底層，因此開放的技術內容主要偏重於底層布局，主要集中於大數據挖掘與處理。

商業變現之戰

發展人工智慧，最終還是為了拉動商業價值，在這點上國內外做法都一致。因此Deepmind的阿爾法狗雖然打敗了人類圍棋選手，但現在也在嘗試進軍醫療領域，希望能找到盈利的商業場景。

一方面巨頭在通過人工智慧提原有的升商業效率，一方面又在利用人工智慧創造全新的場景。

在第一層訴求上，各巨頭都在將人工智慧技術運用到自身各產品的變現能力。

但在拓展場景方面，整體又都處在摸索階段，尤其對於小公司來說更是困難重重，例如搜狗、出門問問、科大訊飛這些公司，雖然也有自身技術，但在變現場景上沒有爆發性業務，像是科大訊飛表面上做語音智能，但變現主業務還是教育軟體業務。

值得一說的是谷歌與網路，都採取了一攻一守的姿勢。

谷歌採用Alphabet架構，將盈利性業務與探索性的業務進行分離，進而能更好的探索新興市找到商業場景，而去年網路也做出了組織架構調整，同樣是為了人工智慧的攻防戰。

擁有全球營收能力的谷歌，可以花費更多的時間消耗在探索新技術以及收購各個公司上，並期待下一個安卓的出現。而網路卻處於一個競爭壓力更大的中國，增速的放緩，讓其不得不尋找能夠觸底反彈的業務，迅速落地更多的落地人工智慧場景。

幸運的是網路也找到了一些當前就可以實現盈利的業務，例如信息流分發業務，其依託於網路搜索，以及產品體系，正在帶來全新的收入增長，另外網路也落地了AR實驗室，將這種前沿技術更快的反哺給商業場景，近期火熱的「AR兵馬俑」、「朝陽門復興」、「歐萊雅項目」、「肯德基點餐」等諸多營銷案例，也給網路未來的商業空間留下諸多可能性。

結語：

人工智慧的中美競賽，是一場從該技術實力比拼，到商業化能力比拼的多維戰爭，中國科技公司第一次能夠真正與國際同行競爭，並且受到國際認可。

從綜合實力來看，國內的BAT擁有最強與國外巨頭的對峙能力，其中網路的人工智慧布局最為全面最具技術優勢，而國外則是谷歌。

而網路也是被谷歌寫入財報的唯一中國對手公司。

因此網路與谷歌的AI對抗，也是目前階段中美人工智慧對抗的最關鍵標志。

Ⅱ 專欄 | 電力大數據應用模式與前景分析

本期，C君非常榮幸地邀請到了國家電網能源研究所的孫藝新老師。能源行業作為國民經濟與社會發展的基礎，不可避免地正在受到大數據的深刻影響。在下文中，孫藝新老師結合案例，系統分析了國外幾種電力大數據應用案例，並分析了未來的應用前景，可供讀者參考借鑒。

本文原載於《中國電力企業管理》，轉載請聯系作者獲得授權。

大數據對打通業務壁壘、發現商業價值具有重要支撐作用，已為互聯網、金融等擁有海量數據的企業在市場開拓、產品研發、客戶服務等方面發揮了重要作用。電力大數據則是從能源領域為人們重新開啟了認識世界、改造世界的大門。

電力大數據
人類從遠古進化到現代，能源的每一次進步都帶來了生產力的巨大飛躍。如今，能源革命與信息技術革命發生交匯，智能電網、新能源的快速發展與移動終端、物聯網、雲計算的迅速普及，將為各個產業帶來巨大的商業價值。電力大數據不僅是大數據技術在電力行業的深入應用，也是電力生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進電力及能源產業發展及商業模式創新。

從商業模式創新來看，電力大數據的內涵包括以下三個方面：一是打破電力發、輸、配、售不同階段的數據壁壘，數據范圍涵蓋電力生產運營全過程；二是注重電力領域綜合分析預測，對不同類型能源消耗、用電行為特徵、電力供需形勢、用電企業經營趨勢等問題進行綜合預判，能夠顯著提高電力生產消費預測的准確性與及時性；三是注重能源領域商業模式創新，充分挖掘能源數據價值，從信息服務、數據分析等方面為智慧城市、智能電網、智能家居等領域提供新的盈利模式。

電力大數據拓寬了電力行業乃至能源產業的廣度與深度，給傳統企業帶來機遇與挑戰。一方面，電力大數據能夠對電力供給側、需求側進行有機整合與「跨界」應用，為創新商業模式與管理模式提供了機遇；另一方面，電力大數據使傳統電力行業的邊界變得模糊，使其自然壟斷地位與路徑依賴優勢受到不同程度的顛覆與挑戰。

國外電力大數據應用模式
目前，電力大數據理念尚處於逐步發展過程。從國外主要實踐案例來看，已初步形成了三類應用模式。

以電力為中心的能源數據綜合服務平台

該模式通過建立一個分析與應用平台，集成能源供給、消費、相關技術的各類數據，為包括政府、企業、學校、居民等不同類型參與方提供大數據分析和信息服務。該模式中，電網企業具有資金、技術、數據資源等方面優勢，具備成為綜合服務平台提供方的條件。

典型案例是美國德克薩斯州奧斯丁市實施的以電力為核心的智慧城市項目（見圖1）。該項目以智能電網設備為基礎，採集了包括智能家電、電動汽車、太陽能光伏等類型詳細用電數據以及燃氣、供水數據，形成一個能源數據的綜合服務平台。

圖1奧斯丁智慧城市項目商業模式示意圖
該項目已在節能環保、新技術推廣、研發測試等方面發揮了重要的平台服務支撐作用。一是在消費者能源管理方面，為居民能源消費、住宅節能、交通出行等提供優化建議，促進節能環保。例如，識別環保住宅的能耗降低比例可達27%；對居民太陽能電池板安裝朝向進行優化，可使發電量增加49%等。二是為企業提供電動汽車、智能家電等產品開發與技術測試服務。例如，將電力數據與汽車里程、分時電價、油價數據結合，可提供電動汽車性能分析、充電站布局優化，並根據用戶習慣確定最佳充電時間等服務。

為智能化節能產品研發提供支撐
該模式主要將電力大數據、信息通信與工業製造技術結合，通過對能源供給、消費、移動終端等不同數據源的數據進行綜合分析，設計開發出節能環保產品，為用戶提供付費低、能效高的能源使用與生活方式方案。以智能家居產品為例，該模式既可為居民用戶提供節能降費服務以及快捷便利的用戶體驗，也可對能源企業尤其是電力企業改善用戶側需求管理、減少發電裝機等發揮作用。該模式中，電網企業不一定具備產品研發優勢，但利用電力數據採集與分析方面的優勢，既可通過與設備製造商合作改進用戶需求側管理，也可通過共同參與研發並在產品銷售中獲取收益。

該模式的典型案例是美國NEST公司研發的智能恆溫器產品的商業模式（見圖2）。該產品可以通過記錄用戶的室內溫度數據、智能識別用戶習慣，並將室溫調整到最舒適狀態。

圖2NEST產品商業模式示意圖
產品製造商、電力企業、用戶三方形成共贏：作為產品製造商的NEST公司免費獲得合作企業提供的部分電力數據，藉此完善預測演算法，並通過多種方式（恆溫器設備、互聯網、分析報告）展示分析結果；電力企業在智能恆溫器支持下，改進需求側管理，節約發電裝機與調峰成本；用戶使用產品自動控制房間溫度，並節省用電費用。據報道，售價250美元的NEST恆溫器每年可在電費和供熱開支方面為家庭節省173美元，一年時間已節省了2.25億千瓦時的能量，相當於2900萬美元費用。

面向企業內部的管理決策支撐
電力大數據對能源企業自身同樣具有重要價值。通過將能源生產、消費數據與內部智能設備、客戶信息、電力運行等數據結合，可充分挖掘客戶行為特徵，提高能源需求預測准確性，發現電力消費規律，提升企業運營效率效益。對於電網企業，該模式能夠提高企業經營決策中所需數據的廣度與深度，增強對企業經營發展趨勢的洞察力和前瞻性，有效支撐決策管理。

該模式的典型案例是法國電力公司智能電表大數據應用（見圖3）。法國電力在籌建大數據研究團隊初期，選擇用戶負荷曲線為突破口，將電網運行數據與氣象、電力消費數據、用電合同信息等進行實時分析，以更為准確地預測電力需求側變化，並識別不同客戶群的特點，通過優化需求側管理，改進投資管理與設備檢修管理，提升運營效率效益。其中通過優化需求側管理，使電網日負荷率提高至85%左右，相當於減少發電容量1900萬千瓦。

圖3 法國電力大數據支撐內部決策應用示意圖
電力大數據應用前景
未來電力大數據的應用前景主要是在已有模式的基礎上，進一步發揮「粘合劑」與「助推劑」作用，推動能源產業探索建立具有「平台」特徵的完整能源生態系統。「粘合劑」主要是指對其他企業的吸引力以及形成平台模式後的協同效應，「助推劑」主要是指對能源產業生產、消費革命以及企業發展轉型的推動作用。

參照電商領域中的阿里集團，該公司成立以來逐漸形成了「數據」與「平台」良性發展的商業模式，收入主要來源於向賣家提供的互聯網營銷服務和從交易額中抽取的傭金。一方面，阿里通過淘寶、支付寶、余額寶等產品構建了完整的商業生態系統，吸引用戶參與到平台中，並採集整理用戶大數據；另一方面，阿里通過用戶大數據的分析與挖掘，在電子商務、金融、交通、娛樂等不同領域中建立競爭優勢，不斷鞏固壯大其商業生態系統。2013年，阿里集團的中國零售平台交易額達2480億美元，營業收入493億元，利潤率高達45%。

電力大數據下的能源生態系統將為能源企業及相關產業提供一個數據採集、整理、分析、應用、共享、交易等為一體的平台，為參與方提供信息咨詢、節能環保、產品研發、管理支撐等服務，為消費者提供節能降費服務及相關產品。可應用的領域包括智慧城市、智能電網、新能源、電動汽車。智能樓宇、智能家電、智能家居、移動終端等一系列相關產業。

電力企業在以電力大數據為基礎的生態系統中占據主導地位，具有十分重要的作用。一方面，新一輪電力市場改革下，電力企業可以擺脫傳統的盈利模式，通過挖掘大數據資源增強企業競爭力；另一方面，電力企業通過吸引社會資本及不同主體的參與，共建互利合作的商業環境，發揮電力大數據在智慧城市、智能家居中的重要支撐作用，提升相關企業的科技創新與可持續發展能力。

積極布局推進電力大數據應用
電力大數據對電力工業優化內外部資源、發展智能電網與構建全球能源互聯網具有重要支撐作用，對電網企業創新商業模式、主導建立能源生態系統具有重要意義。電網企業需持續關注其發展動態，積極謀劃布局。未來智能電網採集的數據將全面覆蓋從主幹網到配電網、區域用戶和大用戶微網，乃至家庭小用戶區域網。在此背景下，傳統數據存儲、計算能力將產生瓶頸，必須運用大數據的採集、處理技術對當前SCADA系統、數據中心、分析預測系統進行全面升級與改造。

一是開展大數據應用的頂層設計工作。在企業集團層面建立大數據應用的組織協調機構，研究能源領域大數據與公司、電網發展的協同關系，並對其盈利模式、應用領域、合作機制及分工等全局性問題開展專項研究，在未來競爭領域中占據主動。

二是做好信息與技術儲備工作。探索建立穩定、可靠的公司內外部數據獲取渠道，以及數據共享機制；超前研究制定適用於大數據環境的技術處理方案，提升信息系統處理能力。

三是積極培育人才隊伍，開展前期應用試點工作。在電網、產業、科研單位中組建大數據研發攻關團隊，在安全、生產、經營等業務中開展應用試點探索。

Ⅲ 大數據雲計算環境下採取什麼樣的措施

產品定義：BC—oNest(ObjectNest)是一個以對象形式存儲和管理海量非結構化數據的雲存儲系統。BC—oNest可以為互聯網業務和企業用戶提供低成本的PB級存儲規模，具備高可靠、高安全性和高擴展性的雲存儲服務。產品實現了跨機架的海量對象存儲和備份功能：提供WEB方問(業務使用門戶以及RESTAPI)以及SDK：提供批量導入導出工具來支持oNest和Linux本地目錄之間的相互拷貝：支持Windows客戶端工具，方便用戶的使用。產品特點按需分配的存儲空間：系統支持TB級到PB級的存儲空間管理，存儲容量可在線平滑擴容。可靠的數據存儲：系統支持對象數據跨機架存儲；在每個AZ內多副本存儲。系統的健康檢查模塊保證副本減少的情況下，自動修復副本數量：同時系統內部實現了數據的完整性校驗機制，防止數據被非法篡改或損壞。安全的數據訪問控制：系統的認證鑒權和ACI一訪問控制機制保證數據只被授權用戶訪問：同時系統支持密鑰簽名機制，保證用戶訪問消息在傳輸通道上的安全性。高性能的數據處理：提供MultiPart的並發上傳功能提高大對象上傳速度：支持基於Range的多點並發下載功能提高對象下載速度：數據節點內部採用文件聚合的方法提高性能：支持高並發的用戶訪問和高吞吐的數據流量。高可用的數據服務能力：AZ內多副本存儲和副本自動修復能力，提高了系統持續服務能力，在常見的伺服器集群節點或局部網路故障情形中，系統具有高可用性。提供多種數據訪問介面：系統對外提供WEB訪問(業務使用門戶及RESTAPI)以及SDK，並提供批量導入導出工具來支持oNest和Linux本地目錄之間的相互拷貝。在服產品版本及特性:5.X版本：自主研發的以對象形式存儲和管理海量非結構化數據的存儲系統基於跨機架的大規模數據中心環境設計，具有極強的水平擴展能力提供類AWSS3的RESTAPI和SDK，以及本地批量數據導入導出工具支持用戶、容器以及對象的訪問許可權管理和控制服務可用性99.9%，數據可靠性99.999999999%，無單點故障，支持線性擴展支持至少千億級對象存儲，單個對象最大5TB，千兆網路環境下4KB對象讀取響應時間小於100ms支持用戶可選的伺服器端及客戶端數據加密存儲，整個過程對用戶透明支持系統和存儲資源監控及告警功能，易運營可管理提供面向系統、用戶和容器三個級別的准實時統計計量能力，支持用戶按需付費6.0版本：基於主流ceph產品，支持糾刪碼，支持主流s3介面核心功能：1：對象相關功能對象管理：系統支持對象的創建、讀取和刪除、設置用戶自定義元數據等功能。對象訪問控制：系統支持設置或獲取容器和對象訪問許可權(ACL)等功能。2：容器相關功能容器管理：系統按容器組織對象，每個用戶可擁有零或多個容器，每個用戶可包合零或多個對象。系統支持容器的創建、刪除，按字典序列出容器內的對象等功能。3：用戶相關功能用戶認證及許可權：對用戶的身份進行認證，確認訪問用戶的身份，完成認證後基於用戶狀態、配額和許可權進行確認。4：系統相關功能計量信息：提供為資源池管理系統提供計費需要的計量信息，包括空間佔用、訪問流量等。用戶控制：提供用戶運營管理訪問控制包括簽約對象存儲服務、查看對象存儲服務等功能。日誌管理：提供對系統日誌的記錄及瀏覽功能。統計報表：提供對系統各項指標的統計和分析，包括系統數據日誌、用戶日誌及日誌管理、訪問統計、統計總空間佔用、統計總用戶數、統計各個節點上佔用空間大小、容器總數量、流量信息統計等。運維管理：提供雲存儲系統內部管理、維護，包括系統管理用戶認證鑒權、系統管理角色管理、設備狀態監控、設備維護等功能。產品優勢：BC—oNest是基於標准X86伺服器集群的對象存儲系統。產品優勢主要體現在：容量和性能隨節點增加而線性增強，且支持無縫的在線擴容和升級維護。基於X86存儲伺服器的結構具有低成本特點。系統的高可靠設計，單磁碟和單伺服器故障不會影響系統服務，保障用戶數據的可用性。安全認證和數據加密手段，為用戶提供安全的數據存儲服務。應用場景：廣泛應用於公眾雲存儲服務，為用戶和企業提供按需擴展的雲存儲服務。支持各類互聯網應用，如網盤類應用中對圖片、文檔和音視頻的存儲j對象存儲通過與主流備份軟體結合，可向用戶提供更具成本效益、更低TCO的備份方案j對象存儲與歸檔軟體、分級存儲軟體結合，可以將在線系統中的數據無縫歸檔／分級存儲到對象存儲系統，減少陣列等在線系統存儲資源。應用案例：中國移動公眾服務雲一：應用背景和面臨的問題雲存儲是laaS核心服務之一，主要支撐海量非結構化數據的存儲和處理需求。傳統的非結構數據存儲系統主要採用磁碟陣列和NAS設備實現，為本地伺服器提供塊存儲空間或文件存儲空間，本質上屬於數據中心內部的解決方案，主要存在的問題包括：首先，兩者的服務介面協議上都不能滿足在廣域網范圍提供服務的能力要求j其次，磁碟陣列和NAS設備的擴展I生也有限，不能滿足百億級文件的存儲需求j最後，設備成本較高，基於陣列設備提供的雲存儲服價格不具備競爭性。二：解決方案公眾服務雲的對象存儲服務使用BC—oNest產品實現。300台存儲伺服器可以提供PB級的對象存儲服務空間支持百億級的對象存儲。三：商業價值中國移動公眾服務雲採用自主研發的BC—oNest，系統建設上相比使用商用解決方案節約成本數百萬元。自主研發產品的應用也使得研發和運營實現緊密互動，對象存儲服務的功能可隨著市場競爭的要求實現快速迭代開發。基於BC—oNest的對象存儲服務是中國移動在公眾服務雲布局的重要環節之一，將為中國移動拓展行業雲應用奠定堅實的基礎。歡迎撥打4001100865至中移軟體技術有新公司咨詢！

Ⅳ 「大數據之父」 數據是創新的驅動力

「大數據之父」：數據是創新的驅動力

「有時候不一定是理念驅動世界的變化，可能是實實在在的數據，在數據的基礎上產生理念，新的理念是創造性破壞的核心，而數據則是創新的驅動力。」「大數據之父」維克托·邁爾-舍恩伯格26日下午廣州中山大學[微博]黃埔論壇上作《大數據時代的變革與創新》主題演講時說。

作為牛津大學網路學院互聯網治理與監管專業教授，舍恩伯格是開大數據系統研究先河的學者，《經濟學人》曾評論說，在大數據領域，他是最受人尊敬的權威發言人。他有多達一百多篇論文發表在《科學》《自然》等著名學術期刊上，是《大數據時代》和《刪除：大數據取捨之道》等暢銷書的作者。

在當天的演講中，舍恩伯格指出，我們盡其所能去觀察這個世界，而這個觀察的過程實際上就是一個搜集數據的過程。通過搜集數據，我們進一步理解數據，通過理解數據我們理解了世界。

搜集數據、分析數據需要花費大量的時間、精力、財力，舍恩伯格進一步說道：「我們是否可以搜集最有必要的數據，然後對這些數據進行擠壓，從大量的數據中擠出最精華的東西來，然後在此基礎之上進行意義的構建？也就是說，我們從大數據中可以提取小數據，數據對我們來說成為了一種可以應用的、有價值的資產。」

今天的世界變得如此廣闊，其中所包含的信息海量的，過去20年中，我們數據的量翻了100倍，而且現在還在不斷地增長，在短短的4年內世界已經從一個模擬化的世界變成了數字化的世界。

舍恩伯格表示，這一變化意味著我們要理解我們的生活方式，就必須從過去小數據的世界走入真正的大數據時代。我們要思考數據搜集的方法和機制，要從最需要的數據中來。對所搜集到的數據進行轉化，成為了我們做出決策的一種最好方式。

他認為，數據的價值在於它可以循環使用、多次使用。「過去，人們對數據的使用只是冰山一角，只是有了問題才去搜集數據，然後分析數據，回答問題，然後把數據扔掉。」他指出，事實上，冰山下的那一塊才是數據更大的價值所在，也是我們能夠推動更多創新的地方。

他以特斯拉[微博]汽車、打車軟體Uber以及谷歌[微博]曾經斥巨資收購的NEST等為例指出，這些產品取得巨大成功，不僅僅是因為他們產品本身，更在於他們都是一個數據收集平台，「這意味著你只要能夠充分的使用信息，你就可以用數據來進行創新，進行突破，而且創造出一個新的環境。」

大數據給人們帶來了一個全新的社會，大家都在使用大數據提高決策能力，然而，舍恩伯格也提醒人們，在分析數據、解釋數據的時候，必須了解它的局限性，要非常小心，避免濫用數據。「問題不在數據本身，問題在我們對數據的使用上。

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