大數據沖擊

Ⅰ 大數據、克隆、人工智慧、無人機、轉基因等現當代科技對道德造成怎樣沖擊如

大數據的問題是造成隱私泄露
克隆則是超越了生物繁殖的倫理
人工智慧版目前還沒達到真正智能，但是權如果達到的話，那麼挑戰的是整個社會對人的定義
無人機應用在軍事上，已經看到人已經沒有反抗的能力了，如果熱兵器是對冷兵器的降維打擊，那麼無人機就是對熱兵器的降維打擊
轉基因也是一個倫理，人能否隨意地編輯上天給的基因呢？

Ⅱ 大數據時代,人類生活面臨顛覆

大數據時代,人類生活面臨顛覆

對於IT領域來說，最近有很多非常新的概念，比如雲計算、物聯網，當大家剛剛對這些概念開始有清晰的認知時，又一個全新概念出現了——大數據。什麼是大數據？大數據概念究竟指向何方，大數據背後能怎樣改變我們生活？會不會給我們的生活和工作帶來困擾？

本報與第一財經頭腦風暴節目合作探討大數據時代下的問題。參與這次討論的嘉賓有大數據概念的提出者、牛津大學教授維克托·邁爾·舍恩伯格，微軟亞太研發集團、雲計算操作系統首席架構師徐明強，上海市信息化專家、專業委員會專家、復旦大學計算機學院院長王曉陽，科爾尼管理咨詢全球合夥人孫健，復旦大學現代哲學研究所所長俞吾金，啟明創投合夥人童士豪，著名財經評論員石述思。

1 到底什麼是大數據？

維克托：我認為它就是新黃金，我覺得是21世紀最主要的資源，這種資源對社會、企業、個人是否能成功，還是會受苦受難有著很重要的作用。解釋一下，雖然此前我們都有數據，可把它們整理在一起然後分析是非常昂貴的，因此我們更多的注意力都放在了實體資源上，就是真正的黃金、金塊，像勞動力這種資源。但只有最近我們才靠人的知識、創新來創造財富，更靠前一步，我們可以根據數據來進行，因為數據收集以及分析，成本上升的程度都已經改變了，然後我們的數據就可以達到一定規模。最後，大家所尋求的不管你是一個人、一個公司、一個組織，還是這個社會，無外乎就是這種所謂的新黃金。

為什麼最近黃金的價值會跌得很厲害？因為老黃金不值錢了，沒有新黃金有價值。

童士豪：我的觀點有點類似，第一個是雲，第二個是關系，第三個是未來。像剛才維克托先生提到的，因為雲時代到了，儲存的大量數據的成本非常低，所以能讓大家去利用大數據做工作分析，最近由於很多事情的關系，有更多的關系被理解，所以能去預測未來狀況。用自己的話說，就是在聆聽上花很多時間，看了很多朋友，大家尋找工作機會也好或者是認識對工作有幫助的合作夥伴也好，在這么大的信息里，這么多人把他自己的信息放在上面，就是做了一件事，就是分析。如果你40歲想當創意公司的CEO，你現在20歲，未來20年該怎麼規劃？這就是非常有意思的一件事。

最後可能有不同的可能性，最後會不會給你找到一個最好的方法，那是自己決定的。可能性放在面前，是機會率最高的，怎麼選還是個人決定，所以大數據並沒有抹殺個人的意識。

石述思：大數據首先改變的是我們看待世界的方法，它會對這個時代的很多的價值觀產生劇烈沖擊。舉例來說，因為過去我們東方人特別喜歡一個詞叫因果，我們認為善有善報、惡有惡報，其實根據交管部門調查的數據，在街頭遭遇橫禍的人其實跟道德無關，秦檜的壽命是岳飛的兩倍半，很多貪官在發現之前，那過的確實是令人無限羨慕的生活。因此，通過大數據我們能用一種全新的觀念來看待這個世界，這個世界是有關聯來建構的一個新型的關系，只有科技發展到一定水平，才能達到這樣的高度。

與此同時，在大數據時代，我們該恪守的底線還是要恪守，但它的確在告訴我們真相，因為科學就是在告訴我們真相。我有一個願望，就是剛才講的大數據是新的黃金，我希望它更多地用於社會公益事業，比如，去挽救地震局。這樣能避免很多人道主義的災難和財產的損失，結論是我們過去認為上帝是哲學家或者叫哲人，現在發現他老人家是個老頑童。

2 大數據究竟有沒有對各領域的工作和生活產生影響？

王曉陽：大數據影響了智慧。怎麼理解呢？大數據本身的概念是數據採集和處理，到了一定的程度使我們的社會也好，管理者也好，都能獲益——從城市來講，一個管理者可以聚集這些數據和處理方式，使得我們能用智慧來管理城市，可以從交通管理、公共衛生，還有其他各個方面來管理，這管理是需要數據，數據產生了智慧，然後反過頭來能管理我們的模式。

比如，在公共衛生方面，採集數據到了目前為止其實已經進行了好多年，它的數據採集原來並不是為了大數據來做的，其實是為了一個方便——方便大家去看病。而且你的電子病例等，讓你看病更人性化，或者對醫生來講能更快、更方便地去熟悉病情，但在這種情況下，這個數據一旦採集起來使得我們對整個城市的健康狀況就能進一步了解，所以，剛才講的看病的數據其實是原本的用意，大數據一來其實我們就能看見原來看不見的問題。比如一些比較大趨勢方面的問題，流行病在哪個地方比較多，或者它怎樣流傳的，等等。這些事情我們原來是看不到的，這種情況就是大數據對我們的幫助。

徐明強：先舉個例子，有一個球和一隻螞蟻，球跟螞蟻說，做三維世界的事物太好了，你看這條線上有多少個螞蟻我一眼就看見了，螞蟻說我真的不信，我得按照這條線爬，爬到頭計數器沒有出故障我才知道有多少螞蟻。這能看到三維和二維差了一維，就差了這么大，所以大數據首先它不是數據大，不是同樣的數據多了就變成大數據，而是在原有的二維、原有的資料庫基礎上，再建立一維，給它一個全新的看點。舉例說明，你如果在美國，你是欠了債的，除了債主對你感興趣，還有人會對你感興趣——如果你欠了債，突然你可以還債了，那麼銀行會對你感興趣。在11年前，美國資本一號就發明了一種大數據的應用，它可以找到哪些人是欠了銀行的錢、欠了信用卡的錢，然後它就會觀察你的消費數據，當它發現你可以開始還的時候，他立刻把你再買過來，從此以後他就吃上了你的利息。資本一號這個公司在2001年時，每個季度的增長率是20%，就是因為它大數據的程序，它可以高命中率地發現這個，它是從哪裡找來的數據呢？從沃爾瑪、從各種各樣的消費數據中找到的。從這個實例我們可以看出，大數據這個原有的數據分析商務智能上加了一層，商務智能不能告訴我們別人將要並且能做什麼。

關於我們公司對奧斯卡頒獎的預測，除了對李安的預測沒對，其他都對了。其實，我們的預測是把所有人員都做了一個概率，所以做了19個預測對的，是我們放在第一概率的獲獎人，下面還有4個是第二概率，所以李安導演我們放在第二概率，我們把他放在後面。

這個預測跟大數據很有關系，首先做大數據需要有IQ，智商，就是說，這個模型要非常好。我們公司做IQ的人叫加戴維·羅斯查爾德，是我們研究部門的一個人。還有其他人，我要講講，他這個人的IQ有什麼差別？他這個人的IQ用了一個非常簡單聚合的模式，除了IQ還有什麼呢？智商以後還要有勤商，勤奮的勤。勤商就是說，他非常勤奮地去找數據，要找多種數據，還要找非常實際的數據，所以他在網上、社交網上都有找。有一些找不到的數據，怎麼辦？他找人做調查，然後找人來做，所以他又有智商，又有勤商，夠不夠呢？還不夠，五年前這種事情做不到，為什麼？五年前他要做這樣大量的數據的話，自己作為一個研究生的小預算是做不到的，但雲計算的出現，他就可以做到了。可以延伸這些數據，用很多處理器來處理，現在他就是用了雲做這樣一個計算，最後成功了。

孫健：我寫的是機會加危險，就是危機。我同意維克托的結論，說這是一個新的金礦，或者有說法叫新的機會，但不要忘記那同時會帶來很多危險。如果我們不能很好地去處理大數據的話，特別是像在我們日常工作中接觸到的很多中國企業，它們大多數甚至在最基礎的數據分析方面還比較落後，這就意味著，我們該怎樣很快地過渡到大數據時代去，去面對大數據挑戰，如果准備不好，那我很擔心，這會像以往很多新技術來了以後的情況，很容易造成很多企業邯鄲學步——連走路都還沒學會，就要學跳，一下子邁到大數據時代，企業不知道怎樣真正地讓大數據發揮作用。

在我們的行業里，因為大數據而做了很多產品創新。談到大數據時代的破壞型創新，實際上也是談了同樣的問題，因為在創新的同時，事實上要推導、顛覆原來的很多東西，包括我們咨詢行業的很多服務和產品都要做更新，也要跟上時代。比如，我們有一家很大的全球性零售企業，它每天要處理海量數據，那麼在海量數據之前，雖然有了技術手段，它仍需找到一個很好的切入點，去解決大數據該怎樣應用到業務中，改變業務模式，給業務創新帶來價值。因為要把這個大數據加以更好地利用，再便宜還是投資，還是要改變，硬體、軟體各方面要做配置，甚至對應的組織要做調整，一個企業要做進一步調整才能適應大數據時代的需求，才能讓大數據發揮作用。所以我們做的工作就是幫助企業找到它的價值創造，建立業務模式，來證明在這方面做這樣的投資，讓大數據發揮作用是值得的。

俞吾金：我想提出不同看法，就是因為人類的思維有一個特點，他把覺悟的東西誇大為全球的。比如你看到三隻天鵝是白的，但其實有一千隻天鵝都是白的，可在澳大利亞發現了一隻黑天鵝，就把一切天鵝都是白的這個原理給推翻了，我覺得大數據這個問題是重要的，但如何正確看待它，不能走極端。大數據反映了人們從數量關系去理解生活的一種思維方法，從古代開始就非常重視，當然古代沒有使用大數據這個概念。

數字本身對生活的重要性越來越大。從哲學上看，它有實踐性，比如數學中的π，圓周率，它等於3.1415926……它就把所有大數據都囊括進去了，更容易理解的是三分之一，三分之一的另一種寫法就是0.333333無限被延伸，所以黑客在邏輯學里就強調，這個無限包容在三分之一這個有限中，有限中包含著無限的一個展開，包含所有數據的展開，這就體現了實踐精神。從這個實踐角度看這個數據，我認為大數據在當代的變動中有重要地位，但看它要有眼光，不要誇大也不要縮小。

3 怎麼理解三分之一就把一生所有數據都概括了？

維克托：我不同意俞老師的觀點。數字的歷史很悠久，但是，以前我們對這些數字的處理方式非常有限，光有技術是不夠的，能對數據進行分析，比如像數字，它對你只是一個數字，這個意義不重要，你也可以用一個漢字或一個字母來表示，那從這個角度來看，大數據不過是一個很長很長的數字，你可以用心記住就可以。

但其實，大數據的價值在於，在整個數據的收集過程中，需要運用分析才可以了解。比如，如何進行預防性的維修，如何能夠防止爆發等，我們不是把這個數字簡單地記下來或背下來，而是要通過分析，通過數據統計的分析，通過把它進行整理了解之後分析，這不是你背下來一個數字就可以了，這是非常大的區別。

4 大數據時代究竟會給生活帶來什麼樣的顛覆？

維克托：首先從商業來講，我覺得有三個元素要記住：一個是在商業世界中決策將發生變化，會越來越清楚地證明，要靠數據說話。

在美國，最大的互聯網公司大概是谷歌，每天都有30億搜索請求。有一天他們屏幕上准備用藍色，然後他們就選了一個特別的藍色，但他是要測試41種不同的藍色，來看到底哪一種最受歡迎。他本來想自己來決定：我是首席設計師啊，我就選了一種藍色。但他的老闆說：不行，我需要實證來告訴我們哪一種藍色最受歡迎。但這個谷歌的首席設計師就辭職了，他說我是首席設計師啊,我是最清楚的。通過很多測試發現，有一種藍色的藍是裸眼看到和設計師選的藍色不太區別得開，但另一種通過測試所產生的藍色，更受歡迎，有更多點擊量。通過實證做出來的決策更有效。類似例子有很多，都說我做這行已經幾十年了，我說的肯定沒錯。這種傳統的社會觀念和思維方式會受到挑戰，我們的決策必須要靠數據說話，這是第一點。

第二，就是在我們出去說話時，我們要注意不能誤讀數據，錯誤的數據是不行的。也就是如果原來的材料不對，原料是垃圾，出來的東西肯定也是垃圾，這個公司出這些數據的話都是比較容易理解的，但可能不是你應該熟悉的數據。

第三個是挑戰。就是普通產業，尤其是計算機產業，數據會超越它們，這個可能是有一種挑戰式的說法。如果沒有足夠的數據，你也趕不上一個大量數據的比較平庸的模型，也就是為什麼說數據會超越那些產業。比如機器翻譯這件事，在六七十年代，IBM花了很多錢想用機器翻譯，它要弄一些語言的規則輸入到機器中，但效果不太好，它就有了一個新想法，它不是把一種語言的語法規則輸入機器，而是把加拿大議會中的英法雙語的互譯輸進去，把成千上萬的翻譯資料輸入進去，它就有了大量的累計組織上的資料庫，這個效果就好得多。而谷歌又在這個領域有更多數據，一下子這個翻譯就更成熟、效果更好。可以說，是這個數據使它超越了這個軟體。因為今天這個大數據的力量，可以很容易地獲得想要的資訊，但大概在十年前，需要五十萬個伺服器，大量的儲存以及處理數據的模式，你才能開始一個新業務。今天如果要輸入業務，用雲計算來測試就可以了。比如有一個叫蒂塞德的公司，它有很多產品及價格，它收購一些數據來預測到底一個產品是上架還是下架，雖然他們擁有大量客戶，可這個公司的員工只有13個人，因此它的伺服器有很多，他們擁有大量的數據。可見，這個舞台不僅可以讓大公司來做，而且創新的小公司也能以平等的地位來競爭。

王曉陽：其實講到改變了我們整個思維方式，所謂的就是實驗這個思維，比理論思維更重要，這一點我不是太懂。其實維克托先生剛才舉的例子，是在很多情況下，是我們用數據去驗證以前想要能夠有的東西，有一些智慧確實是在數字里挖掘出來的，這個可能是一個語言來自不同的地方，怎麼講呢？基於在大數據的情況下，其實有一個所謂的循環概念，等於說你有了智慧以後去驗證，驗證數據里又產生了各種各樣的智慧來做這樣的理解，所以從這個角度來講，我覺得是大數據的情況下面，沒有顛覆，而是說一個改進，對我們認知世界的改進。就公共衛生這個話題來說，我們舉的最多的一個例子就是在谷歌，有一個所謂的趨勢預測，它就是用了網民們搜索的詞來預測。

所謂的預測流感，怎麼做？很簡單，就是它去分析了以往的數據，說在流感發生的地域，地域的那個時間大家是用什麼詞去搜索，這樣就可以做統計。做了統計以後，反過頭來用這些搜索詞來預測這個流感，這種情況下是什麼意思？並不見得是說這種數據或大數據的情況就能使我們對這個流感突然有一個新的認識，其實不然，其實是谷歌的那些工程師們有一個想法，認為我們好像流行流感，這和大家有關，而每個人都會用搜索來獲取一些跟流感有關的信息，就有了這樣的關聯。這個關聯怎麼去發現？這就要用數據去發現，用所謂的大數據的做法，去實現我們已有的一些概念的東西，把它實現了之後，就能做預測。所以從這樣的角度講，並不見得是有了大數據，我們就可以把所有的智慧都丟掉，我們不用IQ了，只要數據就好了，這肯定是不行的。一定是IQ加上數據，然後能讓它有個正反的概念，這是大數據所應該乾的事情。

童士豪：我有不同想法，我覺得剛才維克托先生講的一點很有意思，就是對智慧的要求，大數據時代是不一樣的。在大數據時代，對智慧的要求可以低一點，都能產生更好的結果，這是一個有意思的事情。他剛才提了一個例子，之前要做翻譯是很難的，你的規則必須特別強、精簡、完整，才能有60%、70%的准確率。但在大數據時代，我們不用想那些，不用花智慧講那麼復雜的規則和套路，乾脆把幾億個已翻譯好的文章交給電腦，用統計學的方式找到哪種情況下，翻譯的字的另外一個意思是比較對的。這對於智慧的要求其實是降低了，但效果可能會更好。

孫健：可能我們對智慧的理解有歧義。我覺得維克托先生講的我理解，因為他有另一本書叫《Delete》，裡面專門講了這個三重智慧，談了取捨問題。因為隨著存儲技術、網際網路的發展，他講的更多的是知識，知識的要求可以低，但對智慧，我覺得理解不一樣。我理解的智慧是，你判斷一個事物的根本的、真正的洞察能力。就是，你對一個事物的洞察能力還是需要有，不會因為大數據的存在而削弱或不需要了，而恰恰因為大數據的存在才更需要洞察力。

5 大數據時代到底真正來臨了嗎？

王曉陽：大數據時代來不來臨要看你怎麼度量、衡量。現在這個數據的量和種類，以及採集的方式、手段，處理的手段，絕對已經達到了「前無古人，後無來者」的感覺。這個情況下，我們從這個數據採集以及數據處理這個能力方面來講，我們的大數據時代來臨了，但我們使用數據利用數據這個才是剛剛開始，只是剛起步。

而大數據改變我們生活的時代，還沒有完全到來，但為這個我們已經做了很多准備，這是城市的管理問題。我們為大數據時代做了很多准備，比如在數據採集方面已經做了很多准備，怎麼樣利用這個數據來做我們這個智慧城市，這是一個最大的問題。

徐明強：從商業角度來看，我從運用上說，個人認為是來臨了。舉個例子，墨客這樣一個葯材公司，他可以根據天氣性質，比如如果今天冬天特別冷，很多過敏性動物就會冬眠，四五月份突然轉熱時，花粉也開始多了，今年有很多人會過敏，等等，它就通過市場進行營銷，把比如克敏能這種葯材發布出去。

維克托·邁爾·舍恩伯格：美國總統奧巴馬曾說，盡管政府也嘗試，但他總是落後於企業，落後於社會的其他一些群體。所以說搞這種活動能充分激發數據，提供給大眾，而且公司也可以拿這些數據，讓公司能利用這些數據有更多創新。這是一個想法，也許有一些做法，比如商業方法，我認為能通過發揮企業的智慧，發揮像微軟這樣的一些聰明企業的智慧，還是有幫助的，包括和政府的合作來管好社會。

石述思：我有一個感受，當商業巨頭面對屌絲談大數據時，我們都有一種不寒而慄的感覺，因為盡管大數據時代我們每個人都是公平的，我們可以說小公司可以獲得公平競爭待遇，但其實掌握大數據的都是一些巨頭，他們有得天獨厚的優勢來搶我們錢包里的錢，我們很難，因為公司的定義就是在法律允許的范疇中唯利是圖。但我們倒是渴望政府部門能利用大數據為我們提供普惠性的服務，可就像一些智慧城市沒法真正做到智慧管理的案例一樣，所以我對大數據來到中國的前途深表憂慮。還有，即使優秀的公司利用大數據，它也要面對一個現實，比如我們像電視台做廣告的一樣，為什麼現在人依然很多，因為中國貧富差距特別大，如果你掌握了所有消費者的數據，而大多數在今天是無效數據，所以你還是有一個有選擇的大數據的過程，叫有購買力的大數據，所以各種各樣的問題就會出現在我們面前，就是社會本來是我們需要，但它存在很多幕後看不清楚的東西。我們擔心被商業巨頭利用，來完成對消費者進一步的盤剝。

孫健：我覺得從企業角度來看也是同樣的問題。我前面想表達的意思就是，第一我們今天中國很多企業實際上並沒有準備好迎接這個大數據，因為我們現在還停留在比較初級的基礎數據分析時代，我們很多的基礎數據今天都沒有被運用，不要說大數據，就是小數據今天也沒有很好的利用。還有很多假的數據，是因為對這些數據的輸入管理非常不成熟，我自己在工作中接觸很多企業，企業今天做的幾件事大家都在做，有ERP系統，有資料庫，有了數據就往裡面存，但我發覺，有很多中國企業兌現的數據管理沒有規范化的感覺，更沒有很好的利用。這就存在這樣的擔心：最後大數據時代來了以後，我們本來中國企業在這個數據分析的利用上就不擅長，今天有了大數據以後差距會變得更大，以後國際巨頭有一個成熟的數據分析方法，很多健全的商業模式，它會把這個差距變得越來越大。

6 在大數據時代，下一個預言會是什麼，下一個判斷會是什麼？

維克托：接下來怎麼能讓生活比現在更高效，就是要讓城市變得更加智能，這是可行的，為什麼？我強調的是，我們有可能改善我們的公共衛生，改善教育，我們有能力收集數據，公共交通的通化能真正滿足市民的需求，而不只是政客，而且能源消耗也會得到更好的檢測、預測和管理，這樣我們的城市就會更加智能，讓城市的生活更加好。在150年前，曾有預測如果是在城市生活，壽命會更短；在農村生活則壽命長。而150年之後的今天，壽命更加長了，有了大數據我們會更加美好，可是有一個條件，就是那些決策者，他們一定要使用這些數字才可以。

下一步是專家怎麼來做。其實這涉及到在數據時代，數據點是有限的，那麼我們收集的數據，只要我們收集足夠的數據來解決問題就可以了。因為非常復雜、數據點非常少，所以我們的數據點收集起來必須是要高質量的，現在不是這樣的，現在的是更加的多、更加的亂。解釋一下什麼叫更多更亂，更多就是有數據點，關於我們想要研究的一個現象，我們可以更多的進行數據統計，比如在美國，你有DNA基因圖譜，那麼只要2000美金就可以知道你的整個基因圖譜當中的30億這個東西是怎麼組成的，這樣你就可以知道那些30億個精對，現在如果說有一個基因組成可能會導致什麼樣的癌症，就可以查基因圖譜，說我是不容易生這個病的，這是為什麼可以預測是否患癌症的原因。那麼有更多的數據便會存在一定的不準確性，所以，我說更多且更亂，所以這里允許一點點的不準確，或者可以亂一點，這個所謂的亂就是指，不是說每一個數據點都要達到最高的准確度，這個結果就是，不是百分之一百完美，但在大數據這樣一種方向，或者說，我們在正確的數據點上要知道一個方向。知道方向比晚一點知道完美的數據更有效。比如交通預測，也許當下看到的交通預測比實際運用中要晚了20分鍾，可能看起來太晚了，但如果這是預測一個星期的信息，就夠了。

王曉陽：大數據時代對我們這個城市更加理解，所謂的理解就是你知道這個城市裡發生了什麼，這非常重要。在以前，這個城市的管理都是一拍腦袋，有的時候拍腦袋拍出很好的來，拍腦袋也能拍出非常棒的一個城市來，但是有的時候呢？拍腦袋可能太離譜，這種情況下在大數據時代我們怎麼樣利用好，就是我們所講的。而為了政績也可以用大數據來考慮，說這個數字到底對它的政績有沒有好處？就是名義是一個很大的方面，大數據方面不光是理解我們這個城市發生了什麼，而且還能了解我們城市裡的民眾在想什麼？這點對城市管理來說非常重要，城市不光是一個硬體設施，不光是地鐵和高樓，人在裡面非常重要。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代,人類生活面臨顛覆的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅲ 「大數據」時代企業面臨著三大嚴峻現實挑戰

「大數據」時代企業面臨著三大嚴峻現實挑戰
所謂的「大數據」有兩個方面的內涵——海量和非結構化。這並非一個很突然的變化，更不是一個很新鮮的趨勢，那它究竟意味著什麼？答案是——機遇。一方面，對於企業是一種機遇。企業可以基於現有的大量的數據、海量數據進行分析，並利用這些數據產生效益。另一方面，對一些特定領域的發展來說也是機遇。如醫療等領域，有著大量的文獻、化驗結果、病例等等，這些信息大部分以人類語言方式記錄下來，通過對這些信息的挖掘，可以輔助醫生作出正確的決策。
當然，機遇與挑戰並存，「大數據」對於企業來說也是如此。在談如何幫助中小企業應戰「大數據」時代之前，首先需要了解「大數據」對於企業來說究竟意味著怎樣嚴峻的挑戰。
「大數據」時代企業面臨著三大嚴峻現實
現實之一：海量
IDC最新數字宇宙研究報告表明，到2020年，全球數據使用量預計暴增44倍，達到35.2ZB。35ZB是什麼概念？（1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB，1073741824TB*35=37580963840TB），也就是說全球大概需要376億個1TB硬碟來存儲數據。
現實之二：非結構化
相對於結構化數據（即行數據，存儲在資料庫里，可以用二維表結構來實現的數據）而言，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
據統計，企業中20%的數據是結構化的，80%是非結構化或半結構化的。當今世界結構化數據增長率大概是32%，而非結構化數據增長則是63%，至2012年，非結構化數據佔有比例將達到互聯網整個數據量的75%以上。
現實之三：實時處理
一項對全球CIO調查得出的結論表明：「通過對企業界搜集的大量數據進行實時分析，並從中獲得啟示，進而將這些啟示轉化為自身的競爭優勢，對當今企業來說至關重要。」
某證券公司的CIO在介紹公司對於數據實時處理的需求時曾經表示，上億條數據的分析要在5秒鍾內完成。
「大數據」來襲！中小企業如何應戰？
如同第二次工業革命中的電力和第三次工業革命中的互聯網一樣，大數據和雲計算並不是一種新興的行業，而是各行各業在社會轉型的過程中為了實現其目標而使用的一種科學方法和技術手段。在即將到來的第四次工業革命中，大數據和雲計算並不是企業轉型的最終目的地，而是智能化社會中萬物生長不可或缺的陽光。
每個人每天都在產生大量數據，雲計算正是數據從量變產生質變的過程中應運而生的解決方案。在大數據時代里，很多有代表性的企業都為雲概念的形成起到了推波助瀾的作用，比如蘋果和谷歌，然而，僅有理論是遠遠不夠的。雲對於個人或者企業來說，並不只是一個虛無縹緲的大硬碟，而是能夠產生財富的聚寶盆，雲計算就是盤活聚寶盆里每一個數字的時代利器。
對於企業而言，將伺服器置於雲端不僅僅節約了佔地面積和維護成本，還為企業提供了更好的管理渠道和經營模式。微軟公司的首席執行官史蒂夫·鮑爾默曾大膽預測：「受雲計算沖擊，5年後企業內部伺服器將完全消失。在企業自身管理的伺服器上保存數據或是實施事務（Transaction）的企業將消失。幾乎所有的事務和應用軟體以及系統管理功能將通過互聯網的雲計算運行。」

Ⅳ 大數據時代帶來的大變革 改變人們生活

大數據時代帶來的大變革 改變人們生活
大數據時代的來臨，帶給我們眾多的沖擊，每個人都應當與時俱進、不斷提升，放棄殘缺的守舊思想，大膽接受新的挑戰。
探討大數據時代將給我們帶來哪些變革，首先要搞清楚什麼是大數據，其次，要釐清大數據會帶來哪些變革，最後，要思考如何應對大數據時代的挑戰。
什麼是大數據？
國際數據公司定義了大數據的四大特徵：海量的數據規模（vast）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。僅從海量的數據規模來看，全球IP流量達到1EB所需的時間，在2001年需要1年，在2013年僅需1天，到2016年則僅需半天。全球新產生的數據年增40%，全球信息總量每兩年就可翻番。
而根據2012年互聯網路數據中心發布的《數字宇宙2020》報告，2011年全球數據總量已達到1.87ZB（1ZB=10萬億億位元組），如果把這些數據刻成DVD，排起來的長度相當於從地球到月亮之間一個來回的距離，並且數據以每兩年翻一番的速度飛快增長。預計到2020年，全球數據總量將達到35～40ZB，10年間將增長20倍以上。
需要強調的是：所謂大數據並不僅僅是指海量數據，而更多的是指這些數據都是非結構化的、殘缺的、無法用傳統的方法進行處理的數據。也正是因為應用了大數據技術，美國谷歌公司才能比政府的公共衛生部門早兩周時間預告2009 年甲型H1N1流感的暴發。
釐清大數據帶來了哪些變革
就像電力技術的應用不僅僅是發電、輸電那麼簡單，而是引發了整個生產模式的變革一樣，基於互聯網技術而發展起來的「大數據」應用，將會對人們的生產過程和商品交換過程產生顛覆性影響，數據的挖掘和分析只是整個變革過程中的一個技術手段，而遠非變革的全部。「大數據」的本質是基於互聯網基礎上的信息化應用，其真正的「魔力」在於信息化與工業化的融合，使工業製造的生產效率得到大規模提升。
簡而言之，「大數據」並不能生產出新的物質產品，也不能創造出新的市場需求，但能夠讓生產力大幅提升。正如，《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》作者肯尼思·庫克耶和維克托·邁爾-舍恩伯格指出：數據的方式出現了3個變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；第二，由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相互聯系。這一切代表著人類告別總是試圖了解世界運轉方式背後深層原因的態度，而走向僅僅需要弄清現象之間的聯系以及利用這些信息來解決問題。
如何應對大數據帶來的挑戰
第一， 大數據將成為各類機構和組織，乃至國家層面重要的戰略資源。
在未來一段時間內，大數據將成為提升機構和公司競爭力的有力武器。從某一層面來講，企業與企業的競爭已經演變為數據的競爭，工業時代引以自豪的廠房與流水線，變成信息時代的伺服器。阿里巴巴集團的伺服器多達上萬台，而谷歌的伺服器超過了50萬台。重視數據資源的搜集、挖掘、分享與利用，成為當務之急。
第二，大數據的公開與分享成為大勢所趨，政府部門必須身先士卒。
2013年6月在英國北愛爾蘭召開G8會議，簽署了《開放數據憲章》，要求各國政府對數據分類，並且公開14類核心數據，包括：公司、犯罪與司法、地球觀測、教育、能源與環境、財政與合同、地理空間、全球發展、治理問責與民主、保健、科學與研究、統計、社會流動性與福利和交通運輸與基礎設施。同年7月，我國國務院就要求推進9個重點領域信息公開工作。正如李克強總理所強調的，社會信用體系建設包括政務誠信、商務誠信、社會誠信的建設，而政務誠信是「三大誠信」體系建設的核心，政府言而有信，才能為企業經營作出良好示範。作為市場監督和管理者，政府應首當其沖推進政務公開，建設誠信政府。為此，國務院通過《社會信用體系建設規劃綱要（2014～2020年）》，要求依法公開在行政管理中掌握的信用信息，提高決策透明度，以政務誠信示範引領全社會誠信建設。
第三，機構組織的變革與全球治理成為必然的選擇。
在工業時代，以高度的專業分工形成的韋伯式官僚制組織形態，確實具有較高的效率。然而，這種專業化分工一旦走向極致，就容易出現分工過細、龐大臃腫、條塊分割等弊端，無法有效應對新的挑戰。大數據技術提供了一種解困之道：在管理的流程中，管理對象和事務產生的數據流只遵循數據本身性質和管理的要求，而不考慮專業分工上的區隔，順應了全球治理的需要。
1990年，時任國際發展委員會主席勃蘭特，首次提出「全球治理」的概念。所謂全球治理，指的是通過具有約束力的國際規制（regimes）和有效的國際合作，解決全球性的政治、經濟、生態和安全問題，以維持正常的國際政治經濟秩序。為了順應全球治理的浪潮，我國應當構建自己的全球治理理論。深化對全球化和全球治理的研究，為世界貢獻中國對全球治理的先進理念。
當然，構建我國最新的全球治理理論，當務之急是構建我們的國家治理理論，夯實基礎。《中共中央關於全面深化改革若乾重大問題的決定》指出，「全面深化改革的總目標是完善和發展中國特色社會主義制度，推進國家治理體系和治理能力現代化」。這充分體現了與時俱進的治理理念，切中了我們國家運行中的核心問題。

Ⅳ 大數據十大商業應用場景

大數據十大商業應用場景

大數據時代，在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。

1、智慧城市

如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。

2、金融行業

大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展得較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。

金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和Talking Data在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

(1)精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

(2)風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

(3)決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制

(4)效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度

(5)產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品

3、醫療行業

醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。

如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。

醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。

4、農牧業

農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。

農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。

5、零售行業

零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。

零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。

零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。

電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。

利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。

6、大數據技術產業

進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B(5ZB)，這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。

這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。

未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。

大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、Talking Data、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。

7、物流行業

中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。

物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10%左右的收入，其市場價值將在5000億左右。

8、房地產業

中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。

藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。

9、製造業

製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。

大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。

10、互聯網廣告業

2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。

過去到廣告投放都是以好的廣告渠道+廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。

目前，影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。

大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。

但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。

最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。

以上是小編為大家分享的關於大數據十大商業應用場景的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅵ 劉強東准備下鄉養豬了，藉助大數據會不會沖擊傳統養豬業

劉強東准備下鄉養豬了，藉助大數據會沖擊傳統養豬業，因為一整套科學的養豬體系，而且直接在自己的店面藉助網路，藉助大數據進行銷售，傳統的養豬業模式完全處於劣勢，而且京東也會因為優質的豬肉和平民的價格而帶動其他農產品的銷售。

京東有許多直接經營的商店，可以在京東直接出售豬肉並將其直接賣給消費者。可以想像，他們的生產成本本來就很低，是智能機器人和一套完整的養豬科學系統，並通過互聯網和大數據從自己的商店直接銷售。傳統的養豬業完全處於不利地位，而且由於豬肉的高品質和民用價格，京東還將提高其他農產品的銷售。您可以說京東的戰略非常明智。

Ⅶ 澶ф暟鎹瀵逛漢綾葷敓媧繪湁浠涔堝紛絝錛

澶ф暟鎹鎶鏈鐨勫嚭鐜板拰鍙戝睍錛屼負浜虹被紺句細甯︽潵浜嗗緢澶氫究鍒╁拰鍙戝睍鏈洪亣錛屼絾鍚屾椂涔熷瓨鍦ㄤ竴浜涘紛絝鍜岄庨櫓銆備互涓嬫槸澶ф暟鎹瀵逛漢綾葷敓媧誨彲鑳藉甫鏉ョ殑涓浜涙綔鍦ㄥ紛絝錛
1. 闅愮佹硠闇插拰婊ョ敤
闅忕潃澶ф暟鎹鎶鏈鐨勯為熷彂灞曪紝浜轟滑鐨勪俊鎮瓚婃潵瓚婂規槗琚鑾峰彇銆佸垎鏋愬拰搴旂敤銆傚傛灉榪欎簺淇℃伅琚閿欒浣跨敤錛屽氨鏈夊彲鑳藉艱嚧涓浜洪殣縐佹硠闇層佽韓浠借鐩楃敤絳夐棶棰樸
2. 涓嶅叕騫沖拰姝ц嗘
澶ф暟鎹涓鍖呭惈浜嗗緢澶氫釜浜虹殑淇℃伅鍜屾暟鎹錛岃屾煇浜涚畻娉曞彲鑳戒細鍩轟簬榪欎簺鏁版嵁鍋氬嚭涓嶅叕騫蟲垨鑰呮ц嗘х殑鍐崇瓥銆傛瘮濡傦紝鎷涜仒涓鍙鑳戒細鍥犱負涓浜轟俊鎮鎴栫壒瀹氬睘鎬ц屾ц嗘煇浜涙眰鑱岃呫
3. 鍋忚佸拰璇瀵
澶ф暟鎹鍦ㄥ垎鏋愬拰澶勭悊鏁版嵁鏃訛紝寰寰浼氬彈鍒版牱鏈鍋忓樊鍜屾暟鎹璐ㄩ噺絳夐棶棰樼殑褰卞搷錛屼粠鑰屽彲鑳戒細瀵艱嚧鏌愪簺鍒嗘瀽緇撴灉鍑虹幇鍋忚佸拰璇瀵箋
4. 綺劇炲仴搴烽棶棰
闅忕潃浜轟滑瓚婃潵瓚婁緷璧栦簰鑱旂綉鍜屾櫤鑳借懼囷紝澶ф暟鎹鎵甯︽潵鐨勯珮鏁堝拰鏂逛究涔熶細璁╀漢浠榪囧害娌夎糠鍏朵腑錛屼粠鑰屽艱嚧綺劇炲仴搴烽棶棰樸
5. 灝變笟鍜岀粡嫻庣粨鏋勭殑鍙橀潻
澶ф暟鎹鎶鏈鐨勫彂灞曚細瀵逛竴浜涗紶緇熶駭涓氬拰灝變笟宀椾綅甯︽潵鍐插嚮錛岃繖鍙鑳戒細瀵艱嚧緇忔祹緇撴瀯鐨勫彉闈╁拰澶變笟闂棰樸
鎬諱箣錛岃櫧鐒跺ぇ鏁版嵁鎶鏈鑳藉熶負浜虹被紺句細鐨勫彂灞曞甫鏉ュ緢澶氭満閬囧拰濂藉勶紝浣嗕篃闇瑕佹敞鎰忔綔鍦ㄧ殑寮婄鍜岄庨櫓銆傛垜浠搴旇ュ湪澶ф暟鎹鐨勫簲鐢ㄤ腑鍔犲己鐩戠″拰瑙勮寖錛屼繚鎶や釜浜洪殣縐佹潈錛岄槻姝涓嶅叕騫沖拰姝ц嗘э紝鍚屾椂縐鏋佹帰緔㈠備綍鏇村ソ鍦板埄鐢ㄥぇ鏁版嵁淇冭繘浜虹被紺句細鐨勫彂灞曞拰榪涙ャ