馬雲大數據雲計算

『壹』 大數據、雲計算、人工智慧時代的臨界點，你離目標還有多遠

馬雲曾說過，十年前世界上爭奪的是石油，十年後世界爭奪的將是 大數據、雲計算、人工智慧 ！

目前，中國人工智慧行業正處於一個創新發展時期，據中商產業研究院大數據顯示，2015年中國的人工智慧市場規模達12億美元，2017年中國的人工智慧市場規模達700億元，預測將在2020年達到1600億元的規模。

在國務院《新一代人工智慧發展規劃》中也明確表示，我國新一代人工智慧發展的戰略目標：

第一步到2020年，人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，人工智慧技術應用成為改善民生的新途徑；第二步到2025年，人工智慧基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智慧成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展；第三步到2030年，人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心。

2018年時代的臨界點，你離目標還有多遠？

目前創新企業普遍面臨的難題：

1、獲客難  每日互聯網用戶千千萬萬，但是，真正是你客戶的有多少？

2、營銷難  人工智慧時代，技術創造未來，同行產品多，營銷渠道少，市場競爭壓力大；

3、運營難  客戶永遠是一群追逐利益最大化、最善變的群體，客戶要什麼，運營就得提供什麼；

4、成本高  人工成本+招聘成本+培訓成本+硬體成本+五險一金+場地，企業成本高；

5、情緒化  每天重復的回答簡單的問題，繁瑣的營銷流程，因天滑歲氣、因心情、因同事、因客戶等不同情緒影響。

作為國家、深圳「雙新」高新科技企業，獨立研發的新一代AI人工智慧—智能握讓高語音機器人。採用 真人語音、自動撥打、自動應答、智能分類、語段尺音記錄、人機交互、自主學習、多輪對話、智能語音、預測外呼、直轉坐席... ... 有效的降低企業成本，提高企業效益。

截止目前，我們已經看到了人工智慧全球的發展，在不久後的未來，每個人都可能有一個人工智慧私人助理，幫你打理生活瑣事，安排行程；生病不怕再耽擱，人工智慧感測器實時採集你的各項生理數據，並針對性地給出健康生活的改善建議，做到重大突發疾病的早期預警；出行不再需要司機，智能自動駕駛無人車，安全把你送達目的地；旅遊不再需要翻譯，智能翻譯耳機將聽到的英文實時翻譯成中文播給你聽；

人工智慧，一切讓人類生活 更方便、快捷 ！時代的臨界點，你離目標還有多遠？

『貳』 馬雲提出的五新指的是什麼

2016年，馬雲提出了「五新」，即新零售、新金融、新能源、新技術、新製造。

新零售以雨後春筍之勢影響著各行各業，新金融正在改變人們的生活，大數據作為新能源已成企業不可或缺的重要資產，雲計算、人工智慧快速在各行業落地。而新製造融合了新技術，並能直接銜接新零售乃至新金融的全新製造模式。

新製造會重新定義製造業，重新定義客戶市場，重新定義供應鏈，重新定義所有的製造和商業的運營和服務。新製造是一場技術的革命，未來定義新製造的新標准，在於按需定製、個前宏耐性化及智能化。而驅動未來製造業的是數據，大數據是生產資料，雲計算是生產力。

(2)馬雲大數據雲計算擴展閱讀：

在相互融合的超級商業體中，製造、銷售、金融、技術、能源全都熔於一爐，新製造廠商已然打造出了特有的新經濟模式。在這種新模式下，企業前端後端一體化、生產銷售整合化、金融消費融合化、整體運營媒體化，企業經營的所有環節都融為一個有機整體。

新製造締造出了新生產規則下的新模式。重要的是慧春，在新模式之下，未來每個新製造廠商都能衍生出自身的新工業生態。而從「五新」的角度來看，用於新零售、新金融的雲計算、大數據、人工智慧、VR、移動互聯網及物聯網的相關技術，都是在為絕陪「五新」創造條件。

『叄』 馬雲的雲計算是什麼

阿里巴巴。馬雲的雲計算是阿里巴巴，就是馬雲研發的網路大數據。馬緩襪雲，男，漢族，中共敏孫黨員，1964年9月10日生於浙江省杭州市，祖籍浙江省嵊州市谷來鎮，阿擾拿激里巴巴集團主要創始人。

『肆』 大數據、雲計算、人工智慧之間有什麼樣的關系_什麼是大數據,雲計算和人工智慧他們有哪些應用

給你解釋一下這些術語：

雲計算：就是個炒得很熱的商業概念，其實說白了就是將計算任務轉移到伺服器端，用戶只需要個顯示器就行了，不過伺服器的計算資源可以轉包。當然，要想衡隱大規模商業化，這里還有些問題，特別是隱私保護問題。

大數據：說白了就是數據太多了。如今幾兆的數據在20年前也是大數據。但如今所說的大數據特殊在哪呢？如今的問題是數據實在是太多了，這已經超過了傳統計算機的處理能力（區別與量子計算機），所以對於大數據我們不得不用一些折衷的辦法（比如數據挖掘），就是說沒必要所有數據都需要精確管理，實際上有效數據很有限，前塌用數據挖掘的方法把這些有限的知識提取出來就行了。·此外，數據抽樣，數據壓縮也是解決大數據問題的一些策略。

數據挖掘：從數據中提取潛在知識，這些知識可以描述或者預測數據的特性。有代表性的數據挖掘任務包括關聯規則分析、數據分類、數據聚類等，這些你在任一本數據挖掘教材都可以了解。下面我說說和大數據的區別：數據挖掘只是大數據處理的一個方法。馬雲所說的大數據，或者如今商業領域所說的大數據，實際上指慧攔圓的就是數據挖掘，其實真正所謂大數據，或者Science雜志中提到的大數據，或者奧巴馬提出的大數據發展戰略，我的理解是，這些都遠遠大於數據挖掘的范疇，當然數據挖掘是其中很重要的一個方法。真正目的是如何將大數據進行有效管理。

機器學習：這個詞很虛，泛指了一大類計算機演算法。重點是學習這個詞，如果想讓計算機有效學習，目前絕大多數方法都採用了迭代的方法。所以在科研界，只要是採用了這種迭代並不斷逼近的策略，一般都可以歸到機器學習的范疇。此外，所謂學習，肯定要知道學什麼，這就是所謂訓練集，從訓練集數據中計算機要學到其中的某個一般規律，然後用一些別的數據（即測試集）來看看學得好不好，之後才能用於實際應用。所以，選取合適的訓練集也是個學問。

模式識別：意思就是模式的識別。模式多種多樣，可以是語言，可以是圖像，可以是事物一些有意義的模塊，這些都算。所以總體來說，模式識別這個詞我是覺得有點虛，倒是具體的人臉圖像識別、聲音識別等，這些倒是挺實在的。也許是我不太了解吧。

另外說說你的其他問題。

傳統分析方法不包括數據挖掘。對於數據分析這塊我不是很了解，不過可以肯定的是，傳統分析都有一定的分析方向，比如我就想知道這兩個商品的關聯情況，那我查查資料庫就行了。數據挖掘雖說有些歷史，不過也挺時髦的，它是自動將那些關聯程度大的商品告訴你，這期間不需要用戶指定數據分析的具體對象。

如果想應對大數據時代，數據挖掘這門課是少不了的。此外對資料庫，特別是並行資料庫、分布式資料庫，最好了解點。至於機器學習和模式識別，這些總的來說和數據挖掘關系不太大，除了一些特殊的領域外。

總之，概念挺熱，但大數據還很不成熟，無論從研究上還是商業化上。我目前在作大數據背景下的演算法研究，說實話，目前基本沒有拓展性非常強的演算法，所以未來大數據的發展方向，我也挺迷茫。

PS：將數據挖掘應用於商業，最最重要的就是如何確定挖掘角度，這需要你對具體應用的領域知識非常了解，需要你有非常敏銳的眼光。至於數據挖掘的具體演算法，這些就交給我們專門搞研究的吧！（對演算法的理解也很重要，這可以把演算法拓展到你的應用領域）

『伍』 馬雲說什麼是大數據，什麼是雲計算

最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據作為雲計算、物聯網之後IT行業又一大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向
大數據搭著信息時代的快車來到了我們的面前，數據的價值逐漸為人們所重視，同時也讓數據分析師的身價倍增。而隨著大數據分析工具等大數據應用技術的出現，未來的數據分析師又將遇到怎樣的挑戰和機遇呢?
工具搶了人的飯碗?
很多大數據分析工具的設計起點非常高，定位了數據分析過程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵蓋了從數據前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的數據可視化的整個數據分析過程，功能不可謂不強大。
但如果僅憑這些就認定大數據分析工具能取代數據分析師，未免有些杞人憂天了。恰恰相反，大數據分析工具不是數據分析師的競爭者，而是協助者。工具本來就是為人服務的，數據分析師的專業素養讓其能很好的發揮大數據分析工具的性能，二者相輔相成，是友非敵。
企業的支持
雖然大數據的概念已經普及，但是很多企業還是留存有一些傳統的觀念。很多企業雖然重金聘用了數據分析師甚至是組建了數據分析師團隊，但是卻並沒有建立完善的數據價值體系。對數據分析工作缺乏理解與支持。
相對於數據管理，數據分析工的工作重心還應該放在「挖掘數據價值」上。企業與數據分析師直接缺少職能的溝通，將直接影響企業對數據分析師工作性質的定位;同時，企業應該建立資料庫並部署大數據分析工具，為了能更好地對接用戶，也為企業和數據分析師留有足夠的空間。
從幕後到台前的轉變
以往的業務人員經常要磨破嘴皮才能得到別人的認同，而現在許多企業正在考慮讓數據分析師帶著數據分析結果去談業務。打算以「讓數據說話，以數據服人」去贏得客戶的信任。而主要的實施過程，是靠數據可視化技術來實現的。
數據可視化技術讓數據能以圖表和視頻的方式直觀地展示在人們面前，而數據分析師作為數據的管理者和挖掘者，是最適合不過的講解人了。這樣就要求數據分析師不僅要有扎實的數據分析能力，還要能提取數據精髓，並將之演講出來以獲得他人的認同。從幕後轉到台前，這裡面會需要許多技能，數據分析師的工作性質也將發生改變。
在大數據時代，數據分析師所扮演的角色不可能是一成不變的。而只有順應時代的潮流，響應時代的需要，數據分析師這個行業才能繼續生存並發展。其實，大數據分析工具，數據可視化這些技術的出現固然使行業受到了影響與挑戰，但對於數據分析師來說，未嘗不是一次擺脫傳統束縛的機遇!

『陸』 馬雲在第六屆雲棲大會上提出的"新製造"是什麼意思

新製造指的是通過物聯網技術採集數據並通過人工智慧演算法處理數據的智能化製造，通過形成高度靈活、個性化、網路化的生產鏈條以實現傳統製造業的產業升級。

2016年的雲棲大會上，阿里巴巴集團董事局主席馬雲首次提出了「新製造」這個概念，馬雲表示，新製造不同於傳統的規模化、標准化製造，它講究的是智慧化、個性化和定製化，「未來的機器吃的不是電，未來的機器用的是數據」。

2018年9月19日的雲棲大會，馬雲再次提到新製造，他認為，未來10-15年，傳統製造業將會非常困難，如果不擁抱新製造，猶如盲人開車，誰是你的客戶都不知道。新製造將重新定義製造業。

馬雲認為，未來的製造業一定是個性化、一定是定製化，未來的製造業，一定是C2B，而不是B2C。未來的計算演算法專家一定不是在互聯網公司內部工作，而是在車間裡面寫代碼。

(6)馬雲大數據雲計算擴展閱讀

新製造背景

2015年國務院提出《中國製造2025》，其中明確指出「基於信息物理系統的智能裝備、智能工廠等智能製造正在引領製造方式變革」。

新製造優點

相比傳統製造業，新知道能夠更合理地分配閑置生產資源，提高生產效率；能夠更准確把握用戶特性與偏好，以便滿足不同客戶的需求，擴大盈利規模。

新製造應用

工業機器人可以被應用於製造業生產環節，輔助完成復雜工作；智慧倉儲、智慧物流可以高效低成本地完成倉儲、運輸等環節；智能家居打造在家庭環境下的智能家庭產品等等。

參考資料

網易科技-馬雲，最大變革將是新製造

中華網-阿里宣布成立半導體公司