國外大數據的發展現狀

A. 國內外的Hadoop應用現狀

文 | 翟周偉
本文節選自《Hadoop核心技術》一書。
Hadoop是一個開源的高效雲計算基礎架構平台，其不僅僅在雲計算領域用途廣泛，還可以支撐搜索引擎服務，作為搜索引擎底層的基礎架構系統，同時在海量數據處理、數據挖掘、機器學習、科學計算等領域都越來越受到青睞。本文將講述國內外的hadoop應用現狀。
國外Hadoop的應用現狀
1.Yahoo
Yahoo是Hadoop的最大支持者，截至2012年，Yahoo的Hadoop機器總節點數目超過42?000個，有超過10萬的核心CPU在運行Hadoop。最大的一個單Master節點集群有4500個節點(每個節點雙路4核心CPUboxesw，4×1TB磁碟，16GBRAM)。總的集群存儲容量大於350PB，每月提交的作業數目超過1000萬個，在Pig中超過60%的Hadoop作業是使用Pig編寫提交的。
Yahoo的Hadoop應用主要包括以下幾個方面：
支持廣告系統
用戶行為分析
支持Web搜索
反垃圾郵件系統
會員反濫用
內容敏捷
個性化推薦
同時Pig研究並測試支持超大規模節點集群的Hadoop系統。
2.Facebook
Facebook使用Hadoop存儲內部日誌與多維數據，並以此作為報告、分析和機器學習的數據源。目前Hadoop集群的機器節點超過1400台，共計11?200個核心CPU，超過15PB原始存儲容量，每個商用機器節點配置了8核CPU，12TB數據存儲，主要使用StreamingAPI和JavaAPI編程介面。Facebook同時在Hadoop基礎上建立了一個名為Hive的高級數據倉庫框架，Hive已經正式成為基於Hadoop的Apache一級項目。此外，還開發了HDFS上的FUSE實現。
3.A9.com
A9.com為Amazon使用Hadoop構建了商品搜索索引，主要使用StreamingAPI以及C++、Perl和Python工具，同時使用Java和StreamingAPI分析處理每日數以百萬計的會話。A9.com為Amazon構建的索引服務運行在100節點左右的Hadoop集群上。
4.Adobe
Adobe主要使用Hadoop及HBase，同於支撐社會服務計算，以及結構化的數據存儲和處理。大約有超過30個節點的Hadoop-HBase生產集群。Adobe將數據直接持續地存儲在HBase中，並以HBase作為數據源運行MapRece作業處理，然後將其運行結果直接存到HBase或外部系統。Adobe在2008年10月就已經將Hadoop和HBase應用於生產集群。
5.CbIR
自2008年4月以來，日本的CbIR(Content-basedInformationRetrieval)公司在AmazonEC2上使用Hadoop來構建圖像處理環境，用於圖像產品推薦系統。使用Hadoop環境生成源資料庫，便於Web應用對其快速訪問，同時使用Hadoop分析用戶行為的相似性。
6.Datagraph
Datagraph主要使用Hadoop批量處理大量的RDF數據集，尤其是利用Hadoop對RDF數據建立索引。Datagraph也使用Hadoop為客戶執行長時間運行的離線SPARQL查詢。Datagraph是使用AmazonS3和Cassandra存儲RDF數據輸入和輸出文件的，並已經開發了一個基於MapRece處理RDF數據的Ruby框架——RDFgrid。
Datagraph主要使用Ruby、RDF.rb以及自己開發的RDFgrid框架來處理RDF數據，主要使用HadoopStreaming介面。
7.EBay
單集群超過532節點集群，單節點8核心CPU，容量超過5.3PB存儲。大量使用的MapRece的Java介面、Pig、Hive來處理大規模的數據，還使用HBase進行搜索優化和研究。
8.IBM
IBM藍雲也利用Hadoop來構建雲基礎設施。IBM藍雲使用的技術包括：Xen和PowerVM虛擬化的Linux操作系統映像及Hadoop並行工作量調度，並發布了自己的Hadoop發行版及大數據解決方案。
9.Last.Fm
Last.Fm主要用於圖表計算、專利申報、日誌分析、A/B測試、數據集合並等，也使用Hadoop對超過百萬的曲目進行大規模的音頻特徵分析。
節點超過100台機器，集群節點配置雙四核[email protected]@2.13GHz，24GB內存，8TB(4×2TB)存儲。
10.LinkedIn
LinkedIn有多種硬體配置的Hadoop集群，主要集群配置如下：
800節點集群，基於Westmere的惠普SL170X與2×4的核心，24GB內存，6×2TBSATA。
1900節點集群，基於Westmere的超微-HX8DTT，與2×6的核心，24GB內存，6×2TBSATA。
1400節點集群，基於SandyBridge超微與2×6的核心，32GB內存，6×2TBSATA。
使用的軟體如下：
操作系統使用RHEL6.3。
JDK使用SUNJDK1.6.0_32。
Apache的Hadoop0.20.2的補丁和ApacheHadoop的1.0.4補丁。
Azkaban和Azkaban用於作業調度。
Hive、Avro、Kafka等。
11.MobileAnalytic.TV
主要使用Hadoop應用在並行化演算法領域，涉及的MapRece應用演算法如下。
信息檢索和分析。
機器生成的內容——文檔、文本、音頻、視頻。
自然語言處理。
項目組合包括：
移動社交網路。
網路爬蟲。
文本到語音轉化。
音頻和視頻自動生成。
12.Openstat
主要利用Hadoop定製一個網路日誌分析並生成報告，其生產環境下超過50個節點集群(雙路四核Xeon處理器，16GB的RAM，4～6硬碟驅動器)，還有兩個相對小的集群用於個性化分析，每天處理約500萬的事件，每月15億美元的交易數據，集群每天產生大約25GB的報告。
使用的技術主要包括：CDH、Cascading、Janino。
13.Quantcast
3000個CPU核心，3500TB存儲，每日處理1PB以上的數據，使用完全自定義的數據路徑和排序器的Hadoop調度器，對KFS文件系統有突出貢獻。
14.Rapleaf
超過80個節點的集群(每個節點有2個雙核CPU，2TB×8存儲，16GBRAM內存);主要使用Hadoop、Hive處理Web上關聯到個人的數據，並引入Cascading簡化數據流穿過各種處理階段。
15.WorldLingo
硬體上超過44台伺服器(每台有2個雙核CPU，2TB存儲，8GB內存)，每台伺服器均運行Xen，啟動一個虛擬機實例運行Hadoop/HBase，再啟動一個虛擬機實例運行Web或應用程序伺服器，即有88台可用的虛擬機;運行兩套獨立的Hadoop/HBase機群，它們各自擁有22個節點。Hadoop主要用於運行HBase和MapRece作業，掃描HBase的數據表，執行特定的任務。HBase作為一種可擴展的、快速的存儲後端，用於保存數以百萬的文檔。目前存儲了1200萬篇文檔，近期的目標是存儲4.5億篇文檔。
16.格拉斯哥大學的TerrierTeam
超過30個節點的實驗集群(每節點配置XeonQuadCore2.4GHz，4GB內存，1TB存儲)。使用Hadoop促進信息檢索研究和試驗，特別是用於TREC，用於TerrierIR平台。Terrier的開源發行版中包含了基於HadoopMapRece的大規模分布式索引。
17.內布拉斯加大學的HollandComputingCenter
運行一個中等規模的Hadoop機群(共計1.6PB存儲)用於存儲和提供物理數據，以支持緊湊型μ子螺旋型磁譜儀(CompactMuonSolenoid，CMS)實驗的計算。這需要一類能夠以幾Gbps的速度下載數據，並以更高的速度處理數據的文件系統的支持。
18.VisibleMeasures
將Hadoop作為可擴展數據流水線的一個組件，最終用於VisibleSuite等產品。使用Hadoop匯總、存儲和分析與網路視頻觀眾收看行為相關的數據流。目前的網格包括超過128個CPU核心，超過100TB的存儲，並計劃大幅擴容。
國內Hadoop的應用現狀
Hadoop在國內的應用主要以互聯網公司為主，下面主要介紹大規模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。
1.網路
網路在2006年就開始關注Hadoop並開始調研和使用，在2012年其總的集群規模達到近十個，單集群超過2800台機器節點，Hadoop機器總數有上萬台機器，總的存儲容量超過100PB，已經使用的超過74PB，每天提交的作業數目有數千個之多，每天的輸入數據量已經超過7500TB，輸出超過1700TB。
網路的Hadoop集群為整個公司的數據團隊、大搜索團隊、社區產品團隊、廣告團隊，以及LBS團體提供統一的計算和存儲服務，主要應用包括：
數據挖掘與分析。
日誌分析平台。
數據倉庫系統。
推薦引擎系統。
用戶行為分析系統。
同時網路在Hadoop的基礎上還開發了自己的日誌分析平台、數據倉庫系統，以及統一的C++編程介面，並對Hadoop進行深度改造，開發了HadoopC++擴展HCE系統。
2.阿里巴巴
阿里巴巴的Hadoop集群截至2012年大約有3200台伺服器，大約30?000物理CPU核心，總內存100TB，總的存儲容量超過60PB，每天的作業數目超過150?000個，每天hivequery查詢大於6000個，每天掃描數據量約為7.5PB，每天掃描文件數約為4億，存儲利用率大約為80%，CPU利用率平均為65%，峰值可以達到80%。阿里巴巴的Hadoop集群擁有150個用戶組、4500個集群用戶，為淘寶、天貓、一淘、聚劃算、CBU、支付寶提供底層的基礎計算和存儲服務，主要應用包括：
數據平台系統。
搜索支撐。
廣告系統。
數據魔方。
量子統計。
淘數據。
推薦引擎系統。
搜索排行榜。
為了便於開發，其還開發了WebIDE繼承開發環境，使用的相關系統包括：Hive、Pig、Mahout、Hbase等。
3.騰訊
騰訊也是使用Hadoop最早的中國互聯網公司之一，截至2012年年底，騰訊的Hadoop集群機器總量超過5000台，最大單集群約為2000個節點，並利用Hadoop-Hive構建了自己的數據倉庫系統TDW，同時還開發了自己的TDW-IDE基礎開發環境。騰訊的Hadoop為騰訊各個產品線提供基礎雲計算和雲存儲服務，其支持以下產品：
騰訊社交廣告平台。
搜搜(SOSO)。
拍拍網。
騰訊微博。
騰訊羅盤。
QQ會員。
騰訊游戲支撐。
QQ空間。
朋友網。
騰訊開放平台。
財付通。
手機QQ。
QQ音樂。
4.奇虎360
奇虎360主要使用Hadoop-HBase作為其搜索引擎so.com的底層網頁存儲架構系統，360搜索的網頁可到千億記錄，數據量在PB級別。截至2012年年底，其HBase集群規模超過300節點，region個數大於10萬個，使用的平台版本如下。
HBase版本：facebook0.89-fb。
HDFS版本：facebookHadoop-20。
奇虎360在Hadoop-HBase方面的工作主要為了優化減少HBase集群的啟停時間，並優化減少RS異常退出後的恢復時間。
5.華為
華為公司也是Hadoop主要做出貢獻的公司之一，排在Google和Cisco的前面，華為對Hadoop的HA方案，以及HBase領域有深入研究，並已經向業界推出了自己的基於Hadoop的大數據解決方案。
6.中國移動
中國移動於2010年5月正式推出大雲BigCloud1.0，集群節點達到了1024。中國移動的大雲基於Hadoop的MapRece實現了分布式計算，並利用了HDFS來實現分布式存儲，並開發了基於Hadoop的數據倉庫系統HugeTable，並行數據挖掘工具集BC-PDM，以及並行數據抽取轉化BC-ETL，對象存儲系統BC-ONestd等系統，並開源了自己的BC-Hadoop版本。
中國移動主要在電信領域應用Hadoop，其規劃的應用領域包括：
經分KPI集中運算。
經分系統ETL/DM。
結算系統。
信令系統。
雲計算資源池系統。
物聯網應用系統。
E-mail。
IDC服務等。
7.盤古搜索
盤古搜索(目前已和即刻搜索合並為中國搜索)主要使用Hadoop集群作為搜索引擎的基礎架構支撐系統，截至2013年年初，集群中機器數量總計超過380台，存儲總量總計3.66PB，主要包括的應用如下。
網頁存儲。
網頁解析。
建索引。
Pagerank計算。
日誌統計分析。
推薦引擎等。
即刻搜索(人民搜索)
即刻搜索(目前已與盤古搜索合並為中國搜索)也使用Hadoop作為其搜索引擎的支撐系統，截至2013年，其Hadoop集群規模總計超過500台節點，配置為雙路6核心CPU，48G內存，11×2T存儲，集群總容量超過10PB，使用率在78%左右，每天處理讀取的數據量約為500TB，峰值大於1P，平均約為300TB。
即刻搜索在搜索引擎中使用sstable格式存儲網頁並直接將sstable文件存儲在HDFS上面，主要使用HadoopPipes編程介面進行後續處理，也使用Streaming介面處理數據，主要的應用包括：
網頁存儲。
解析。
建索引。
推薦引擎。
end

B. 大數據未來的前景怎麼樣

全文統計口徑說明：1)搜索關鍵詞：大數據及與之相近似或相關關鍵詞;2)搜索范圍：標題、摘要和權利說明;3)篩選條件：簡單同族申請去重、法律狀態為實質審查、授權、PCT國際公布、PCT進入指定國(指定期)，簡單同族申請去重是按照受理局進行統計。4)統計截止日期：2021年9月17日。5)若有特殊統計口徑會在圖表下方備注。

1、全球大數據行業專利申請概況

(1)技術周期：處於成長期

2010-2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量均呈現高速增長態勢，2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量分別達到28398人及65473項，均處於較高水平。整體來看，全球大數據技術處於成長期。

註：未剔除聯合申請數量。

—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

C. 大數據未來的發展趨勢

趨勢一：數據的資源化

什麼是數據的資源化，它指的是大數據成為企業和社會關版注的重要戰略資權源，並且已經成為大家爭奪的焦點。因此，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理能夠為大數據提供彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自從2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。

另外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。

與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

關於大數據未來的發展趨勢的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

D. 現在大數據分析的發展前景怎麼樣

觀察大數據行業的發展歷程，可以看到大數據行業的興起速度，他迅速滲透進各行內各業，改變著我容們的生活，如今各行各業在日常運營過程中都會產生並積累海量數據，數據維度豐富多樣：無論哪個行業，每時每刻，每分每秒都在產生數據。大數據已經成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點，就業率也隨之提高。

E. 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據現狀分析
大數據時代的到來，簡單的說是海量數據同完美計算能力結合的結果。確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。大數據時代開啟人類社會利用數據價值的另一個時代。
為什麼會出現大數據呢？
1、一些數據的記錄是以模擬形式存在，或者以數據形式存在，但是存貯在本地，不是公開數據資源，沒有開放給互聯網用戶，例如音樂、照片、視頻、監控錄像等影音資料。現在這些數據不但數據量巨大，並且共享到了互聯網上，面對所有互聯網用戶，其數量之大是前所未有。
2、移動互聯網出現後，移動設備的很多感測器收集了大量的用戶點擊行為數據，已知IPHONE有3個感測器，三星有6個感測器。它們每天產生了大量的點擊數據，這些數據被某些公司所有擁有，形成用戶大量行為數據。
3、電子地圖如高德、網路、Google地圖出現後，其產生了大量的數據流數據，這些數據不同於傳統數據，傳統數據代表一個屬性或一個度量值，但是這些地圖產生的流數據代表著一種行為、一種習慣，這些流數據經頻率分析後會產生巨大的商業價值。基於地圖產生的數據流是一種新型的數據類型，在過去是不存在的。
4、進入了社交網路的年代後，互聯網行為主要由用戶參與創造，大量的互聯網用戶創造出海量的社交行為數據，這些數據是過去未曾出現的。其揭示了人們行為特點和生活習慣。
5、電商戶崛起產來了大量網上交易數據，包含支付數據，查詢行為，物流運輸、購買喜好，點擊順序，評價行為等，其是信息流和資金流數據。

F. 大數據未來的發展前景怎麼樣

現在互聯網的大時代，人們都離不開手機和網路，所以科技公司多了，小程序，app，網頁等項目也多了，那麼就會由大量的招聘需求。ui設計，前端，後端等的需求增加。軟體多了，那麼就需要更多的大數據分析師了。

數據科學與大數據技術專業就業方向

大數據應用開發工程師

此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，末後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

大數據分析師

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是很搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

G. 大數據技術的國內外現狀

大數據由於其異構性和異質性的特徵，提高大數據格式轉化的效率成為了增加回大數據答技術應用價值的必經途徑，而提升大數據計算能力的關鍵在於提高數據的轉移速率，這就要求技術人員要及時對大數據進行整合與處理。

在大數據的處理中，數據的重組與錯誤數據的再利用都是有效提高大數據應用價值的措施。在應用實踐研究方面，目前大數據在實際中的研究應用主要體現為數據管理、數據搜索分析和數據集成。其中，數據管理主要用於大型互聯網資料庫和新型數據儲存模型與集成系統中，而數據搜索分析則多用於模型社交網路中，數據集成則通過將不同來源不同作用的數據進行整合從而開發出整體資料庫新的功能，目前正處於研究發展的起始階段。

H. 國外智慧旅遊研究現狀情況是怎樣的

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在智慧地球背景下，作為智慧城市建設的重要組成，旅遊業轉型升級的推動引擎以及民生改善的有效途徑，智慧旅遊受 到了廣泛的重視。目前，智慧旅遊建設政策環境日益優化，智
慧技術趨於成熟，市場需求空前旺盛。2014國家旅遊局更將其 確定為年度旅遊宣傳主題，掀起了全國范圍被的建設高潮。但
是，作為新興事物，智慧旅遊並行開發中缺少借鑒與參考，為 避免資源浪費和建設彎路，在系統梳理國內外智慧旅遊建設現
狀的基礎上，本文旨在總結歸納，為下階段的智慧旅遊高速發 展提供經驗啟示。

一、國外智慧旅遊建設的主要做法

(一)北美地區

美國是最早提出智慧旅遊概念的國家之一。2005斯丁波滑 雪場推出的遊客定位裝置反饋系統以及2006年賓夕法尼亞州波
科諾山脈度假區引入無線射頻手腕帶系統均開啟了北美智慧旅 游的嘗試。在建設過程中，北美地區(部分城市)在智慧交通
層面成果顯著，在實施體系完整的智能票務服務之餘，遊客或 是居民實現實時公交線路運行狀態查詢。近年來，為更好的迎
合自助遊客需求，北美地區「遊客自助導航」已經廣泛應用。 在智慧酒店建設方面，北美地區以滿足客戶智能化、人性化和
信息化需求為導向，完善細節服務、優化管理流程、降低管理 運營成本。

(二)歐洲地區 歐盟早在2001年就開始實施「創建用戶友好的個性化移動旅遊服務」項目。在智慧旅遊的發展過程中，其重視基礎設 施的建設和應用推廣，並致力於打造一體化市場。前瞻產業研究院《中國智慧旅遊行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》指出：在現有工
程的建設中，歐洲部分城市採用二維碼技術和城市信息做對 接，服務智慧旅遊。在公共服務層面，歐洲正全面開發應用 遠程信息處理技術，計劃在全歐洲建立專門的交通無線數據
通信網，通過智慧的交通網路實現交通管理、導航和電子收 費等功能。預計至2015年，歐洲部分公民將可以利用電子政
府，歐盟成員國之間將逐步開放一些關鍵領域的跨界電子政府 服務。在智慧旅遊應用方面，歐盟國公司在資助下協作開發智
能導游軟體，在藉助全球定位系統和識別軟體的基礎上，還 原古跡在全盛時期的樣貌。旅行路線規劃軟體也得到了廣泛 應用。

(三)亞太地區 以韓國、日本、澳大利亞為代表，亞太區智慧旅遊凸顯

「以人為本」的特性，利用科技增進遊客體驗。韓國首爾基於 智能手機平台，開發了「I Tour Seoul」應用服務系統，提供五
種語言的服務。在加強移動終端服務的同時，韓國還重視系列

網站系統建設。在智慧酒店建設方面，亞太區注重服務細節的

智慧改良。以日本為代表，酒店及其注重人性化設計，支持多 國語言的智能電話接聽系統功能全面，支持Skype，並可攜帶
出門。就智慧交通而言，與北美區類似，亞太很多城市有著體 系完整且科學、便民的交通服務。部分城市的交通一卡通還兼
顧便利店及自動售貨機消費。旅遊觀光巴士廣泛使用GPS，部 分國家開發設計「風景導航」系統，可根據旅遊車的位置，電
視監視器自動顯示附近景點的動態視頻。目前，亞太國家正著 手加強無線網路、物聯網、遠程監控、無線感知、雲計算等技 術，加強智慧旅遊的實時性與互聯性。
二、國內智慧旅遊建設的主要做法

(一)國家層面

目前，國家「金旅工程」和旅遊電子商務得到進一步發 展，旅遊信息的發布和使用日趨便捷。國家旅遊局與網路合
作開發「全國旅遊景區動態監測與遊客評價系統」，與國家 測繪地理信息局合作為遊客提供景區地理和空間定位信息服
務，建成了「全國A級旅遊景區管理系統」，並已部署開展了 兩期「智慧旅遊城市」的試點工作，試點項目初見成效。根據
「國家智慧旅遊服務中心」的發展規劃，智慧旅遊建設在城市 試點之外，還將涵蓋四大示範工程，分別為智慧旅遊IT上市企
業、數字景區示範工程、智慧酒店示範工程和智慧旅遊購物示 范點。

2014「智慧旅遊」成為年度旅遊宣傳主題，全國建設熱情 持續高漲。旅遊信息採集工作全面鋪開，智慧旅遊工程規模啟
動，高校科研逐步接軌，研討論壇熱烈開展，智慧旅遊配套的 技術與設備提供商開發范圍進一步拓寬，研製技能穩步提高， 並多層面參與政府合作。

(二)省市級層面 「十二五」期間，旅遊信息化建設普遍成為新時期快速發

展的重要支撐。各級旅遊局在建設中發揮積極作用，嘗試打通 智慧資源體系，通過重點項目、平台、系統的搭建構設智慧旅 游發展框架。

在推進過程中，智慧旅遊在基礎設施層面不斷加強硬軟體 配套，實現范圍更廣、資費更優的的寬頻覆蓋、設立實體信息
咨詢中心、普及旅遊實用信息wifi自助觸摸屏，加快旅遊二維 碼配設，並不斷完善智慧旅遊基礎資料庫。

就智慧服務而言，各地著力開發在線平台，陸續推出智慧 旅遊系列網站、網路旗艦店、各類包含四導(導游、導航、導
覽、導購)功能APP軟體、呼叫中心等，並與主流旅遊網路平 台合作營銷，實現旅遊資訊與電子商務平台對接融合。此外，

微信、微博已經成為各地智慧旅遊的得力推手。多地區正嘗試

卡行智慧旅遊卡，進一步打通旅遊產業鏈。 在智慧管理與規范方面，各地重視規劃與規范類文件的編

制，部分地區針對規范還配套出台考評體系，建立獎勵制度。 智慧旅遊管理平台的搭建主要包含智慧電子政務、辦公系統、
遊客及景點監測、旅遊團隊服務監管、安全運管中心、移動執 法、交通定位、旅遊大數據分析的內容。

為確保智慧旅遊的穩步推進，各地積極推進試點建設，主 要就旅行社、酒店、景區和鄉村旅遊推出示範。部分地區在旅
游相關部門的召集下建立「智慧旅遊聯盟」，並在政府引導下 加強行業合作，通過簽訂戰略協議的形式在智慧旅遊領域展開
廣泛合作。為提升智慧旅遊建設效果，省市級層面普遍重視宣 傳、培訓和推廣。旅遊主管部門積極利用網路樹立旅遊形象， 引導召開展會、節慶，打響智慧旅遊品牌。
三、國內外智慧旅遊建設的主要經驗和啟示

國內外智慧旅遊發展既有共性又有個性，概括起來有如下

經驗和啟示：

(一)優化公眾服務是核心目標 順應旅遊個性化與常態化的發展趨勢，「公眾服務」在中

外智慧旅遊的建設中備受重視。很多地區和城市將其作為建設 的切入點和核心價值，站在公眾的角度，提供更細致貼心的服
務，提升游覽品質和便捷程度。智慧旅遊建設不是形象工程， 更不是技術探索，必須以遊客大眾的需求出發，引導工作、組
織工作，才能最終贏得市場。結合實際建設實例，通過優化公 眾服務，智慧旅遊建設不僅實現了「落地」，顯著提高人民
生活水平和滿意度，隨之而來的大眾認可與支持亦能推動旅遊 企業積極探索智慧創新和智慧應用，從而形成行業與大眾間
的良性互促。此外，優化公眾服務在一定程度上能使旅遊服 務與目的地整體發展相融合，實現遊客與目的地居民的和諧 相處。

(二)加強組織領導是首要前提 智慧旅遊的建設需要市場化的運作，也需要政府部門的科

學組織和領導。首先，智慧旅遊的技術應用、建設環境和涉及 領域非常廣泛，加之其與智慧城市的集成、共享關系，又涉及
投資、建設、運營等多個階段，是一個非常復雜的系統工程， 單靠行業企業的力量還不足以支撐建設。雖然國外也有部分國
家完全採用市場化的方法加以操作，但建設進展緩慢，服務管 理集成不理想。以新加坡、韓國為代表，包括中國的智慧旅遊
建設均採用政府推進的方式。加強組織領導最大的優勢在於能 整合各種資源優勢、協調各方關系、發揮統籌規劃、引導集資
投資，從而節約資源、提高效率。它是智慧旅遊建設有序開展 的首要前提。

(三)完善工作機制是必要基礎 智慧旅遊建設的成功案例顯示，智慧旅遊發展不僅涉及旅

游、交通、氣象、城管等多個部門的合作，而且還關乎「縣- 市-區」的多級聯動，需逐步打造智慧旅遊城市群，實現區域性
智慧旅遊，形成點、線、面、網的連接和結合。此外，為確保 其良性發展，行業主管部門、智慧旅遊規劃提供商、智慧旅遊
經營者、智慧旅遊提供者四大主體間的協同運作也至關重要。 以上三個層面的和諧共建無一不依賴於完善的工作機制，因
此，為營造集中化、集約化、規模化、創新性的建設環境，推 進智慧旅遊的穩步發展，工作機制改良成為必須。

(四)重點項目建設是重要支撐

重點項目是智慧旅遊建設不可缺的支撐內容。它一方面能 吸引資源，引導力量，快速打開智慧旅遊建設的局面;另一
方面具有較強的拉動連帶作用。以大連「i慧游」平台建設為 例，作為重點項目，其在發揮服務與管理作用的同時，推動了
中銀智慧旅遊信用卡、智慧旅遊導游手機、智慧旅遊質量管 理系統建設，配套推出微博和移動APP，並成立大連智慧旅遊
電子商務公司，實現合作模式創新。此外，重點項目的成功 推出還能提升關注度、擴大影響力，有助於智慧旅遊建設和 推廣。

(五)技術創新運用是可靠保障 創新技術是智慧旅遊發展的基礎，反過來，技術創新運用

是智慧旅遊持續推進的可靠保障。以鎮江為典型，各地區或城 市在建設中，技術創新首先體現在研發層面，通過技術的發展
推動服務與管理的模式創新、手段創新、方式創新和互動創 新，使本地智慧旅遊水平處於或並保持領先地位。此外，在使
用層面，原有技術的運用面拓展與新領域相結合亦能催生強大 的智慧旅遊推進力。目前，各地區技術創新運用主要依託旅遊
管理部門或旅遊企業與科技公司、研究機構或高校聯合，以開 發協議、合作協議、項目、課題等形式加以實現。

(六)人才培養開發是重要依託 智慧旅遊的建設需要一支具有團隊精神、創造能力和實操

技能的人才隊伍。這支隊伍既要有理論實踐層面的研究學者、 智慧技術的研發人員、熟練運用新技術的服務人員，也要有懂
管理的組織人員以及基於上述的復合型人才。只有人才到位， 智慧旅遊建設才能有所依託，才能環環相扣形成「研發-使用-
反饋-推廣」的有序傳遞，不斷深化智慧旅遊成果。目前，在建 設實踐中，人才培養開發基本上採用「培養+引進+共享」的模
式，除了各層面的人才引進及培訓活動之外，成立智慧旅遊聯 盟也是常規舉措。

(七)商業模式創新是關鍵之舉 商業模式創新是智慧旅遊區別於傳統旅遊的一個亮點，也

是推進其發展的關鍵之舉。O2O--用線上的資源和能力來聚合 線下的商家，無疑是當前最主流的創新商業模式。除此之外，
國際層面還有以美國為代表的客戶自我定價系統、旅遊物資 交換平台及個性化智能旅遊設計網站;國內層面也著力於嘗試
將公益宣傳和有償服務、信息推送和在線交易、企業加盟和產 品分銷相結合，智慧旅遊產品建設與租賃相結合的創新商業運
作。通過實踐，商業模式創新使商業信息更加流暢、商家渠道 加快拓寬、交易支付趨於便捷、盈利手段更為靈活、資源利用
更顯集約，進一步催生了多方共贏的智慧旅遊新局面。

(八)推進試點示範是可行路徑 智慧旅遊本身是一個新興概念，其建設還處於不斷探索之

中。當前無論是國際還是國內都沒有完善的、可供依據的參考 模式，因此國、省、市各級在實踐中普遍採用「試點示範」，
在當前旅遊資源中選擇部分基礎及條件較好的先行建設。試點 示範一方面有助於在建設初期，集中優勢、形成合力，有效推
動優質創新試點的形成;另一方面試點示範的成功模式能發揮 「榜樣」作用，幫助同類別建設節約資源、少走彎路，並以其 成果引導智慧的擴展和深化。