智能設備大數據

Ⅰ 蘋果公司利用了大數據哪些優點

蘋果公司利用了大數據如下優點：
1.提供個性服務：很多人覺得大數據好像離我們很遠，其實我們在日常所使用的智能設備，就需要大數據的幫助。比如說我們運動時候戴的運動手錶或者是運動手環，就可以在我們平時運動的時候，幫助我們採集運動數據及熱量消耗情況。進入睡眠時，還可以幫助監控我們的睡眠，從而對這些數據進行分析，對未來階段進行規劃。
2.幫助企業：有了大數據企業就可以更便捷的收集到客戶的愛好，從而幫助分析客戶的需求。再根據每個客戶的需要來提出應對方案，推測客戶喜愛什麼樣的產品，對企業起到很大的幫助，也節省了很多時間和精力。同時大數據可以收集到市場上的各種產品數據，對未來市場走向進行預測，並對企業當前情況進行分析，為接下來的走向提供一個參考依據。
3.幫助企業及時解析故障、問題和缺陷的根源。
4.根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息等。
大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有大量、高速、多樣以及價值的特點。

Ⅱ 有一個調侃大數據、智能設備……的段子是怎麼說的說水龍頭加了一個聲控，就變成智能設備。古今名詞對比

百鳥河大數據基地位於貴州省惠水縣，大數據（big
data），指無法在一定時間范圍回內用常規答軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop，投資還是多的，至少也是百萬級別。

Ⅲ 大數據和人工智慧論文

隨著大數據和人工智慧技術的發展，未來的保險保障將不僅僅能提供經濟補償，還能實現損失干預，具體到人身險方面，以下是我精心整理的大數據和人工智慧論文的相關資料，希望對你有幫助!

大數據和人工智慧論文篇一

基於大數據和人工智慧的被保險人行為干預

【摘要】隨著大數據和人工智慧技術的發展，未來的保險保障將不僅僅能提供經濟補償，還能實現損失干預，具體到人身險方面，則可以實現對被保險人行為的干預，降低給付發生的概率和額度，提高人民健康水平。基於此，文章介紹了利用大數據和人工智慧技術對被保險人行為干預的優點及干預方式，並預期可能實現的干預結果，最後對保險公司進行被保險人行為干預提出了階段建議。

【關鍵詞】大數據 人工智慧 行為干預

近年來隨著大數據和人工智慧技術的發展，越來越多的領域應用這些技術來提高自身的專業水平。保險作為基於大數法則進行風險管理的一種方式，對數據的處理和應用要求更高。目前大數據技術在保險業的應用主要是精準營銷、保險產品開發和理賠服務等，但在保險中的防災防損方面的應用還不夠。如果能夠深入挖掘大數據在被保險人行為方面的研究，再結合人工智慧進行智能幹預，則可以對被保險人實現有效的風險管理，提高被保險人的身體健康狀況，從而極大程度的提升客戶效用，提高社會整體福利水平。

一、被保險人行為干預簡介

行為干預是通過對環境進行控制從而使個體產生特定行為的方式，目前主要在教育，醫療等方面發揮作用。但在被保險人管理方面，行為干預應用很少。現行的對被保險人的管理主要集中在投保審核的過程中，而在投保後提供的服務和干預很少，一般也就是提供健康體檢等服務，而對被保險人投保後的日常生活行為方式，健康隱患則基本處於放任自流的狀況。而被保險人行為干預則是通過對被保險人日常生活行為，飲食習慣等進行實時數據收集和分析，然後制定干預方式進行針對化管理的模式。

二、利用大數據和人工智慧進行被保險人行為干預的優點

實現精準、良好的對被保險人的行為干預，需要利用大數據和人工智慧技術。大數據相比傳統數據具有海量、高速、多樣等特點，它實現了對信息的全量分析而不是以前的抽樣分析。在被保險人行為干預模式中，需要對每一個個體的日常生活作息，行為，飲食，身體健康指標的進行實時數據採集，然後進行分析，這用傳統的數據統計方法是難以做到的。利用大數據技術進行分析能從海量信息中獲取被保險人的風險狀況，從而為精準干預提供基礎。簡單的干預難以實現特定的干預結果，而人工智慧則讓干預顯得更加自然，讓被保險人更加易於接受，從而很大程度上提高了干預效果。

三、如何利用大數據和人工智慧進行被保險人行為干預

利用大數據和人工智慧進行被保險人的行為干預主要有以下步驟：

首先利用人工智慧設備進行被保險人數據收集，除了目前的手機APP，網路等軟體和設備上的數據能夠被收集外，未來人工智慧家居能提供更多的被保險人信息。例如提供體重、坐姿等數據的椅子，提供飲食時間和品種的筷子，提供身體運動和健康數據的智能穿戴式設備等等。數據收集後，需要利用大數據技術對海量數據進行清洗，去噪等技術處理，然後對數據進行分析。第三步是根據數據分析結果，制定具體的行為干預方案。最後一步是根據制定的方法，利用人工智慧進行干預，如智能椅子調整坐姿，智能廚具減少含油量，針對性的健康食譜推薦，鍛煉提醒，智能家居輔助鍛煉等等。與此同時，新一輪的數據收集又開始了，整個過程是連續進行，不斷循環的。

四、利用大數據和人工智慧進行被保險人行為干預的預期成果

對被保險人來說，這種干預方式能有效的進行健康管理。未來的健康保險將成為個人真正的健康管家，從日常生活行為，到身體機能都能提供很好的干預，並且讓良好生活方式的養成更加容易，從而提高自身的健康狀況，達到更好的生活狀況。但另一方面，全面數據化，智能化的方式可能會帶來很大的數據泄露風險，所以如果保護客戶私密數據是另一個值得研究的問題。另外，對於投保前健康狀況較差的客戶，或者是對行為干預較為抵制，干預效果較差的客戶，可能需要承擔更多的保費。當然對於優質客戶和樂於提升和改變的客戶則可以享受到更加優惠的費率。也就是說在大數據和人工智慧技術下，客戶進行了進步一步細分。

對保險人來說，行為干預能夠降低被保險人的風險，很多疾病能實現防範於未然，降低賠償程度。另外，藉助大數據和人工智慧，保險人還能根據分析結果，被保險人對干預的反應等進行客戶的進一步分類，從而實現區塊化管理。但這對保險公司也提出了更高的技術要求，尤其在前期，可能會帶來加大的成本。

五、保險公司推進被保險人行為干預的建議

對於保險公司來說，目前的一些人工智慧技術還未能實現，或者成本高昂，難以普及。所以現階段對保險公司來說首先是提高大數據能力。

具體來說，首先是利用大數據對公司已有客戶信息進行數據挖掘，包括承保數據，理賠數據等，從而一定程度挖掘出客戶的特徵，並提供服務。如根據挖掘出的性別差異，地區差異，年齡差異等，提供不同的生活建議。

如果公司已經充分進行了自身客戶已有數據的挖掘，則可以利用目前的手機APP，佩戴設備進行數據的進一步收集。例如，利用薄荷、飲食助手、微信運動、春雨掌上醫生、血糖記錄、小米手環等數據進行用戶數據收集。同時可以針對被保險人開發專門的手機APP，集數據收集和服務於一身。

更進一步，保險公司可以嘗試與其他高科技企業合作，開發一些智能穿戴式設備，智能家居等，逐步實現對被保險人的行為干預。

參考文獻

[1]彼得・迪亞曼迪斯.將會被人工智慧和大數據重塑的三個行業[J].中國青年，2015，23：41.

[2]王和，鞠松霖.基於大數據的保險商業模式[J].中國金融，2014，15：28-30.

[4]尹會岩.保險行業應用大數據的路徑分析[J].上海保險，2014，12：10-16.

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Ⅳ 智能製造：工業製造中的大數據分析

搞清出工業大數據分析，第一步我們應該如何定義製造業的大數據？這里我和大家通過大數據的三個特性，來經一步了解大數據的特性。

1

關注＃1 －工業大數據數據來源

工業大數據的主要來源有兩個，第一類數據來源與智能設備。普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是280億左右大量設備之間的關聯，這個是我們未來需要去採納的數據源之一。

第二個數據來源於人類軌跡產生的數據，包括在現代工業製造鏈中，從采購，生產，物流與銷售市場的內部流程以及外部互聯網訊息等，都是此類大數據的戰場。通過行為軌跡數據與設備數據的結合，大數據可以幫助我們實現客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心，交易，服務，後台服務等。

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關注＃2 －數據的關系

數據必須要放到相應的環境中一起分析，這樣才能了解數據之間的關系，可以分析出問題的根本原因（root cause）。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是多項嚴酷的測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常運行。

問題的處理關鍵在於找到產生問題的根源，而以知錯誤的消除，關鍵在於解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時產生了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調查的過程一定需要收集所有可用，與事件相關的信息來確定並消除引起事件和問題的根本原因。數據採集與分析必須要事件／問題發生的環境數據結合。

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關注＃3 －數據的收益

對於數字化轉型的其他方面而言，大數據不僅要關注實際數據量的多少，而最重要的是關注在大數據的處理方法在特定的場合的應用，讓數據產生巨大的創新價值。如果離開了收益考慮或投資回報的設計，一味尋求大數據既無法落地也無法為企業創造價值。

工業大數據分析的定義

生產執行系統（MES）與飛機發動機 健康 管理系統如出一轍。我們可以從工廠的生產中，實時採集到海量的流程，變數，測量結果等數據。這些數據來源的原因都是因為在製造環境中，設備或資產連接後所產生的現象。然而基於大量數據集而生成的報表，或是基礎統計的分析並不足以稱之為製造業的大數據分析。

所以如果製造業大數據分析不僅僅意味著數據的量，作為一個行業，我們應該如何定義製造業的大數據分析？「大數據不僅僅是大量的數據」這句話裡麵包含了多重涵義。

當代大數據處理技術的價值在於技術進步，同時也是因為技術進步，使大數據成為商業中有價值的核心驅動因素。作為智能製造的三駕馬車之一，工業大數據分析已經被多數的製造企業所認知並接受。許多製造業企業認為自己在生產運營方面也累積了大量的數據，是時候可以用到大數據了。

數據類型的多樣性

大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，便是，人們設法收集，並弄清楚，不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據的話，再大的數據量都不能稱之為大數據。

數據必須包括高度可變性和種類多樣性。製造工廠中存在無數的大數據應用，但並不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，這些工作基本的統計展現就可以完成。一些大數據資料庫或數據湖的構成部分數據類型也是文本信息、圖像數據、地理或地質信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協作平台獲得的數據類型。

製造業信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經營管理，生產執行與控制三個緯度來實現決策支持、管理、生產執行、過程式控制制以及設備的連接與感測。製造業中大數據分析是指利用通用的數據模型，將管理層與自動化層的結構性系統數據與非結構性數據結合，進而通過先進的分析工具發現新的洞見。

大數據分析對生產的意義

製造業的創新的核心就是要依託大量的前沿 科技 。先進的技術是創新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的製造運作管理系統MOM將企業管理應用系統，例如ERP，MES等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。

從兩化融合的角度來看，信息系統供應商要從企業的主信息系統提供商定位來做好規劃、標准、功能設計、實施策略的統一性工作。協助企業做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現企業信息系統全集成。

Ⅳ 利用智能設備產生的海量數據支持什麼

利用智能設備產生的海量數據支持查詢。根據查詢相關公開信息顯示，利用智能設備產生的海量數據是工業互聯網的一個重要功能，只有從聯網的智能設備中獲得數據，才有可能利用大數據及人工智慧的分析工具得到智能信息供決策者使用。

Ⅵ 大數據的特徵

大數據的四大特徵如下：

第一，數據容量大

從TB級別，躍升到PB級別。

第二，數據類型繁多

相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

第三，商業價值高

價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

第四，處理速度快

這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。

大數據的作用

1、提供個性服務

很多人覺得大數據好像離我們很遠，其實我們在日常所使用的智能設備，就需要大數據的幫助。比如說我們運動時候戴的運動手錶或者是運動手環，就可以在我們平時運動的時候，幫助我們採集運動數據及熱量消耗情況。進入睡眠時，還可以幫助監控我們的睡眠，從而對這些數據進行分析，對未來階段進行規劃。

2、幫助企業

有了大數據企業就可以更便捷的收集到客戶的愛好，從而幫助分析客戶的需求。再根據每個客戶的需要來提出應對方案，推測客戶喜愛什麼樣的產品，對企業起到很大的幫助，也節省了很多時間和精力。同時大數據可以收集到市場上的各種產品數據，對未來市場走向進行預測，並對企業當前情況進行分析，為接下來的走向提供一個參考依據。

Ⅶ 5G、人工智慧和大數據的結合將對汽車行業帶來哪些改變

5G作為第五代通信網路，目前已接近使用， 5G 相對於2G、3G、4G帶寬更寬、信息傳輸速度更快（比4G快100倍）、准確。

5G技術的成熟應用，結合大數據和人工智慧技術，將 助力物聯網 （萬物相連）的實現。物聯網由 感知層 (感測器)、 網路傳輸層 （5G）、 存儲分析計算層 （大數據和人工智慧）、 應用層構成 （終端設備）構成，應用於 汽車 行業將實現在任何時間、任何地點，人、車、交通設施的 互聯互通 。

下面我結合自身在 汽車 行業的工作經驗，對5G、人工智慧和大數據將在 汽車 產業中的應用場景 進行詳細說明。

車聯網平台模型如下：

通過模型可以看出，5G網路將車聯網中控平台、 汽車 、交通設施和人連接到了一個網路內， 相互間可實時傳輸和接收相關信息 。

結合車聯網模型， 無人駕駛 實現 場景 如下：

乘客 要出行，可在家裡拿出手機或相關智能設備 打開車聯網平台APP ，選擇車型、用車時間、出行地點，確認後，車聯網 中控平台下達指令到 符合要求的 汽車 ， 汽車 通過自身所帶的控制系統 接收信號指令 ，自動 行使到小區上車點 ，等客人上車後， 客人 通過語音或觸控 下發出行指令 ， 汽車 自動啟動並開始行程；在 行使 過程中自動 感知 周邊 交通設備 和 人員 等信息（通過車輛所帶感應設備感應），進行制動、加速、避讓等。同時車輛可從車聯網監控平台 獲取遠處 公路上 車輛 多少、或是否有 交通事故、交通維護 等信息，自動 選擇 最佳的 行車路線 ，避免擁堵；到達目的地後，客人通過車聯網平台 APP結束行程 ，車輛等待車聯網中控平台指令進行下一個任務。

汽車 設計目標的確定取決於顧客對車輛的需求+上市車型的故障缺陷+公司規劃目標+國家法規要求。在5G帶動下的車聯網將對獲取顧客需求和車輛故障缺陷的獲取帶來極大的便利。

2.1.1乘客需求感知

結合車聯網模型，假設場景，車輛為 自動駕駛 車型：

車聯網監控平台通過分析顧客 選擇的出行車型 （在車聯網監控平台）分析出最受大眾歡迎的車型系列，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 整車型譜規劃參考 。

車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集安裝在車內的攝像頭、語音識別、環境等感知設備傳來的信息（ 包括 顧客行為、活動、坐姿、辦公、休閑、 娛樂 等），通過 雲計算 可以識別出絕大部分乘客的 舒適狀態 ，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 內飾外觀結構及功能設計參考 。

2.1.2駕駛員需求感知

結合車聯網模型，假設場景，車輛為 人工駕駛 車型：

車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集安裝在車內的攝像頭、語音識別、人機操控設備感測器等感知設備傳來的信息（ 包括 顧客駕駛起步加速模態、轉向模態、檔位轉換模態、制動模態等），通過 雲計算 可以識別出絕大部分 駕駛員 的 最佳操控模型 ，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 操控機構及功能、性能等設計參考。

車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集車輛在 運行過程中 的功能性能狀態信息（如動力性、經濟性、振動、雜訊、平順性、操穩等），通過 雲計算 可以識別出 故障缺陷 信息，提供給 汽車 設計公司作為 整車或零部件功能 設計參考。

汽車 由車身、底盤、電氣、內外飾、動力裝置（燃油車為發動機、變速器；電動車為電池、電機、電控）等幾大系統構成，同時每個系統又分為很多零部件，為了保證 汽車 的開發進度，所有零部件的設計開發人員分布在不同的國家或同一國家不同的區域。通過 5G技術助力虛擬現實技術 投入使用，實現不同區域的設計人員、實時在線的同步交流、評審分析數據的可行性，很大程度上提高了研發速度，降低了研發成本。

對於較大的零部件數據，通過5G傳輸技術可快速准確的傳輸到 異地3D列印設備 ，進行樣件的快速製作。

根據試驗進展及突發情況，可通過試驗員或試驗中控平台設定程序對 試驗環境 （溫度、濕度、大氣壓等）、試驗設備的運行狀態進行 遠程式控制制 。同時可通過試驗中控平台 監控試驗設備 、 環境 的狀態信息，對於不良狀態做到 提前預防 。

在試驗過程中，可通過試驗員或試驗中控平台設定程序對 產品（零部件或整車）的參數和運行狀態進行遠程式控制制 。同時可通過試驗中控平台監控產品的 性能狀態變化信息 ，對於後期改進提供參考。

通過5G技術建立生產設備、物料運輸設備、環境設施等物聯網控制平台，實現自動化信息交互和自動控制（可遠距離異地）中控平台可實現對所有設備的監測和控制。模型圖如下：

通過對生產中控平台人工輸入相關程序， 中控平台協調 調動物料運輸設備進行 物料准備 ，並送達到制定位置，相關的設備（工裝、夾具、檢具或焊接設備等）按照中控平台的指令進行相應的 加工 ，直到完成設定的目標成品。期間如發生 事故 ，中控平台（也可由生產監控人員）可啟動相應 解決 措施，操控相應的設備執行相關工作。中控平台同時對所有設備設施的運行狀態進行監控，對維保信息做到提前預防。

通過車聯網 中控平台大數據功能 ，將整車及相關零部件的型號、生產日期、廠家信息等重要信息進行保存，當某一零部件或整車發生故障時，能很快找到對應的信息，便於迅速實現追溯。

隨著物聯網的實現， 汽車 實現自動駕駛，到時 汽車 由 專業公司集中管理 ， 消費者 通過智能手機登錄車聯網中控平台 預定車輛 ， 隨用隨還 ，方便快捷。省去了租車位， 汽車 保養、保險的繁雜事情。

隨著車聯網的實現，車聯網中控平台能隨時 監控車輛的質量 信息， 預知車輛故障信息 ，及時通知車主和售後服務中心，便於對車輛做出提前預防性保養或維修。節省維修成本。

隨著車聯網的實現，車聯網中控平台能隨時監控 車輛和零部件的質量信息 ，對於整車 達到報廢要求 的車輛，及時通知報廢回收部門進行車輛回收處理。同時中控平台通過 大數據計算 出 可以再利用的零部件 ，進行合理的回收利用。

總之，通過5G技術的應用，結合人工智慧和大數據技術，將給 汽車 業帶來極大的改變，可對相關的任何事物做到實時信息收集，構成大數據，通過人工智慧技術，對數據進行迅速精確的分析，找出可利用的信息內容，提供給相應的需求部門或控制相關的事物，實現全自動的感知操控系統，大大提高人們的操控方便性。

汽車 的研發、生 產、維護質量和效率將會得到很大的提升，顯著降低勞動時間和勞動成本。相關人員可節省大量的時間去做自己感興趣的事情。

Ⅷ 智能設備運行與維護和大數據應用哪個好

大數據應用。
智能化運維工程師的工資一般低於大數據運維工程師。
目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而智能設備運維尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到智能設備運維也會相對比較容易。