众包大数据谷歌

『壹』 大数据核心价值观是什么

第一步、通过“众包”产生和收集数据
高德地图、网络地图都有实时路况的功能，但大家有没有想过实时路况的数据是怎么收集的？实际上经过了三个阶段，开始是跟交通口的一些公司合作，获取交通流量监测设备的数据，这个方法缺陷很明显，一个是受制于人，一个是想扩大监测范围就要部署大量设备，费时费力，而且还受法律制约。于是一些专门做路况的公司开始用出租车当浮动车收集数据。但这种办法还是无法覆盖大量的大小路段，随着移动互联网的普及，高德地图的APP能够实时上传大量机动车的速度和位置信息，经过去噪和综合分析，就形成了覆盖率极高的实时路况信息。这就是一个典型的“众包”过程。
严谨一点来说，众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的（而且通常是大型的）大众网络的做法。
大数据的“海量数据”就是由“众包”产生的。广义上，用户的行为数据，各种传感器的数据，也都是“众包”的形式，只要是由过去集中式的产生模式扩散到分布式的模式，都是众包的形式。

第二步、通过“全量数据挖掘”获知“真相
通过分析阿里巴巴全年的数据得到的阿里巴巴的世界贸易与全国贸易的趋势。体现的不仅是阿里巴巴集团的运营情况，其实也部分反映了整个中国的经济运行情况。而且这些数据不是通过采样得来的，就是真真切切的“全量数据”。可以直接通过“上帝视角”来窥视真相。这就是大数据的魅力，我们获得了前所未有的获取真相的能力，而且对于大型互联网公司来说，即使是PB级别的数据分析也是准实时的，我们下一个小时就能够得知上一个小时的全量数据分析结果，这样的能力是前所未有的。
第三步 大数据的核心价值——“资源优化配置”
前段时间，滴滴打车曾通过投票和订单分析的方式得出了北上广深四地的加班大楼排行榜，但事实真的是即使加班很晚也很难打到车啊啊！所以滴滴打车更名为“滴滴出行”之后，也抛出了他们伟大的愿景，那就是利用大数据分析实时综合调度“快车”、“专车”、“出租车”、“顺风车”甚至是滴滴巴士的资源，实现全局的交通资源优化。事实也是如此，滴滴的司机们越来越多的需要完成“指派任务”，而不是集中去抢高净值客户。也许对于个别单体来说他们的利益降低了，但全局的资源配置却避免了全局的资源浪费和过度竞争，无疑大大提高了交通资源的使用效率。
所以我们说，基于大数据分析的结果，进行资源优化配置，才是大数据应用的落地点和真正价值。
而“资源优化配置”的价值，又远远超出我们能够想象的层面，在资本寒冬即将来临的大背景下，利用大数据实现资源的高效利用，显得更加重要。广告行业利用DMP、DSP进行广告的精准投放，房地产行业利用大数据分析价值洼地，宜信利用大数据建设征信系统降低坏账率，券商陆续推出大数据基金，全部都是广义的“资源优化配置”的体现。大数据也远远不再停留在学术和“分析现象”的阶段，而是在各行各业实现了落地并发挥着非常非常重要的价值。
综上来看，大数据的终极核心价值就在于“资源优化配置”。

『贰』 为什么苹果系统众包跟安卓的不一样

系统不同。
IOS是苹果公司开发的安卓是谷歌开发的都是美国的两个互联网公司这两个系统架构都不一样所以在系统流畅性稳定性都有区别。

『叁』 什么是众包

        关于众包，简单来说就是集思广益。利用大众的“空余能量”或者剩余生产力，完成一些任务或工作内容的形式，使人们的才能和知识找到用武之地。

        对于互联网原住民而言，参与到产品设计和改进已经成为一种趋势，这更像是大众参与的年代。如科技公司小米和魅族的粉丝或论坛类似。虽然不同领域有不同领域的专业分工，这样可以使得企业得到更高的效率，但对于个人而言，工作职能的简化为“某种简单的操作”，时间久了，有意识的人都会变得麻木乏味，缺少动力和激情，不能充分发挥人才的潜力。

        就苹果和谷歌而言，一个偏向于封闭独占，一个偏向于开源共享。但其应用产品的开发套件都是开放的，目的就是吸引更多的专业开发人员或业余兴趣爱好者参与到这个生态链之中来，得意扩大生态系统，以便获得更长更久的生命力。所以，对于企业来说，开放不是坏事，它给了人们参与进来的机会，为了得到更好的体验，总会有人对它进行改进，即便自身并不具备开发的能力，但依旧可以提出中肯的建议。

        互联网是实现众包的关键，在过去人们缺乏渠道，很难集合起来提出自己的诉求，但现在是多元逻辑的时代，每个人都有发言权，很多人通过第一人称的视角，阐述着自己的需求。我相信传统行业依旧有生存的土壤，但随着信息社会的发展，它的趋势势必要由大变小，很多岗位并不需要很多人，自动化生产会代替人工，我们要做的，就是不断改进这些自动化设备，使其在相当长的时间内稳定高效的工作。

        互联网上有很多平台，我们称之为桥接平台，这里汇聚了资金，技术和人才。国内很多社区就是这样，社区化的体系，是对某一个领域更有兴趣的人的集合，他们的信息创造力相信可以超过专辑啊，因为这不仅是三个臭皮匠和诸葛亮的对比。

        很高兴看到，互联网的结构让权力变得分散，之前被某些权力体系控制的资源，现在也可以让普罗大众利用，我们并非只能在既定的道路上走下去，我们还可以创造更多的多元化道路。

『肆』 数加加众包怎么玩

一、数加加众包平台介绍

数加加众包是数据堂斥巨资打造的一款集任务查找、领取、执行、验收、结算，任务教学，个人收账以及提现等于一身的超豪华众包平台，旨在将各种数据采集和标注需求以轻松有趣的任务形式及时发放给大家，带大家亲身参与人工智能时代建设，推动人工智能行业的发展，同时满足大家业余时间赚取酬劳的需求。

二、数加加众包有三大任务平台

1、数加加众包小程序，主要发放图片、语音、视频等日常采集小任务。大家在微信中，下拉微信页面，直接搜索“数加加众包平台”，看到小程序官方标识就可以关注。

三、工具

1、采集任务需要智能手机一部

2、标注任务需要电脑一台

四、方法步骤:

1、在数加加APP、数加加众包标注平台或者进入“数加加众包平台”小程序，登录账号，没有账号的注册后登陆。

2、进入任务广场，选取想要领取的任务类型，点击“进入详情”，领取即可。

3、领取任务后，按照要求，完成并提交，平台验收后，即达到结算标准，金额达到50元即可提现。

『伍』 大数据怎么发挥大价值

大数据兴起预示逗信息时代地进入新阶段
1.1 看待大数据要有历史性的眼光
信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现逗大数据时代地的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。
考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。
1.2 从逗信息时代新阶段地的高度认识逗大数据地
中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。
中央提出中国进入经济逗新常态地以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述逗新常态地的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。
大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构逗第三平台地是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联网、创客、逗第二次机器革命地、逗工业4.0地等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。
1.3 大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口
中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、网络和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。
但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。
2 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度
2.1 数据文化是一种先进文化
数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。
有人将逗上帝与数据共舞地归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。
提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
2.2 理解大数据需要有正确的认识论
历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，逗科学始于观察地成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。
20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为逗证伪主义地的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例逗证伪地，因而他否定科学始于观察，提出逗科学始于问题地的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但逗科学始于问题地的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。
大数据的兴起引发了新的科学研究模式：逗科学始于数据地。从认识论的角度看，大数据分析方法与逗科学始于观察地的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调逗相关性地的时候不要怀疑逗因果性地的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：逗采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识地。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的逗针地是什么看这海里究竟有没有逗针地看也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，逗科学始于数据地与逗科学始于问题地应有机地结合起来。
对逗原因地的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到逗终极真理地。在科学的探索途中，人们往往用逗这是客观规律地解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。
3 正确认识大数据的价值和效益
3.1 大数据的价值主要体现为它的驱动效应
人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的逗大价值地。实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。大数据是典型的通用技术，理解通用技术要采用逗蜜蜂模型地：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。
电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：逗在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。地我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些逗颇为朴实地的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓逗啤酒加尿布地的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的逗故事地，历史上并没有发生过[4]。即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。
有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。
他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。
3.2 大数据的力量来自逗大成智慧地
每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。
数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的逗大成智慧学地[5]。钱老指出：逗必集大成，才能得智慧地。大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调逗无缝智慧（seamless intelligence）地。发展大数据的目标就是要获得协同融合的逗无缝智慧地。单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现逗瞎子摸象地一样的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。
大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。数据科学不是垂直的逗烟囱地，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。
3.3 大数据远景灿烂，但近期不能期望太高
交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍采用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。
大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。但任何技术都不会永远保持逗指数性地增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。
需要采用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。
4 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战
大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科学运动。虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。
集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的逗新三论地，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。
大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。
4.1 数据复杂性引起的挑战
图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观逗涌现地规律的突破口。大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。
4.2 计算复杂性引起的挑战
大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。
传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何逗算得快地。而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何逗算得多地。从逗算得快地到逗算得多地，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。所谓逗算得多地并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。
基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。为了降低计算量，需要研究基于自举和采样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。
4.3 系统复杂性引起的挑战
大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。
大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓逗昆虫纲悖论地[6]。为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。
大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由逗大象搬木头地转变为逗蚂蚁搬大米地。
5 发展大数据应避免的误区
5.1 不要一味追求逗数据规模大地
大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互操作。采集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。脑科学研究的最大问题就是采集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。
一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。
发展大数据不能无止境地追求逗更大、更多、更快地，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的逗污染地和侵犯隐私等各种弊端。
5.2 不要逗技术驱动地，要逗应用为先地
新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继逗大数据地以后，逗认知计算地、逗可穿戴设备地、逗机器人地等新技术又会进入炒作高峰。我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上逗技术驱动地的道路。实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持逗应用为先地的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。技术有限，应用无限。各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。
5.3 不能抛弃逗小数据地方法
流行的逗大数据地定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内采集、存储、处理的数据集。这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是逗小数据地问题。我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。
统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。大数据中有大量的小数据问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。
大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要采样、不需要精确数据。这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。
5.4 要高度关注构建大数据平台的成本
目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的高清监控录像。这些系统的成本都非常高。数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，计划到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。
我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的资源和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。

『陆』 改变世界的第四种力量—大数据

改变世界的第四种力量—大数据

世界著名未来学家托夫勒曾说改变这个世界的力量有三种暴力、知识、金钱，而如今我们的世界正在被第四种力量改变，那就是大数据！

—— 题记

也许你不知道什么是大数据，但是你一定发现了当你打开常用的浏览器之后网页上的推荐内容很多都是你曾经浏览过的，或者是你比较感兴趣的，这就是大数据。前几天某报纸有一篇文章说我们网购的假货跟大数据有关，所有的茅头都指向了大数据，觉得是大数据“出卖”了自己，据说我们的消费记录，购买记录，单价记录，将作为发货参考数据被系统识别，如果你一直都买低价位或者高仿的东西，发货系统就会给你发假货或者高仿。然而，真的是大数据的错么？大数据莫名其妙就成了“背锅侠”，或许你还没有弄懂大数据的核心是什么。

大数据不管应用在哪个行业它的核心都是通过技术来获知事情发展的真相，最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。具体来说，要实现大数据的核心价值，还需要前两个重要的步骤，第一步是通过“众包”的形式收集海量数据，第二步是通过大数据的技术途径进行“全量数据挖掘”，最后利用分析结果进行“资源优化配置”。说白了，大数据最终的落地就是资源优化配置。所以诸位剁手党们此刻还飞奔在路上的假货和大数据无关！大数据只是客观的还原“真相”，帮用户准确进行数据分析和消费定位而已，你买的假货还真赖不到大数据头上。

俗话说无风不起浪，大家之所以觉得是被大数据“坑”了，很大程度上是不了解大数据造成的“误解”。接下来我们从实际案例出发给大家介绍一下大数据的应用。比如天机APP，它就是一款纯粹的大数据理念下的追踪软件。我们来看看天机是怎么利用大数据进行资源的优化配置的，它跟传统资讯软件又有哪些不同之处呢？

首先，在海量的资讯中通过众多的渠道进行数据收集，在收集数据完成之后通过语义分析、数据整合、碎片加工等自主研发的核心技术对所有抓取的数据进行分门别类。接着，利用大数据特有的途径对已经筛选过的资讯进行更深层次的数据挖掘，探索数据传播轨迹的发展方向，以及各类媒体对事件的态度。最后，根据不同的用户需求，对资讯进行合理的配置，准确的把资讯及时推送到不同的客户端。在完成初次资源配置以后，时刻关注这些信息的发展状况，不间断的进行更新，直到用户自己选择终止对这类信息的需求。那么应用了大数据的天机和别的资讯软件比较有什么不同点呢？

对于用户来说，普通的资讯软件就是新闻的搬运工，它的主要作用就是把新闻从网页上搬运到一个APP客户端集中起来，方便用户的阅读。在天机的客户端，用户不需要搬运过来的新闻，只要输入关键词，瞬间就能获取全网所有的相关资讯，因为有大数据为依托，完全摆脱了“搬运工”的称号，它的唯一理念就是追踪，最大的功能按钮也是追踪，未来的资讯趋势是让所有的用户参与到资讯的传播过程中来，而天机做到了，它也慢慢的改变了人们的生活方式。

天机做为一款大数据产品从哪些方面改变了人们的生活方式呢？①高效的一站式阅读体验

毫无疑问在互联网大数据时代，周围无时无刻不在充斥着各种各样的信息。比如，微信上分享的干货软文、某电商的年度大促信息、某旅行社的国外团购报名打折事宜.......

时间太紧，杂事太多，都会让你无法专注去阅读一条完整的信息，导致效率低下。

▲半分钟原则

以每天早上要阅读的新闻为例：

作为一个上班族你每天早上起来的第一件事就是用尽量少的时间浏览睡着的八小时发生了什么事情，如果你不想上班迟到的话，你的阅读时间只有几分钟而已。

所以你在打开手机上的资讯软件的时候，需要考虑“是否能在五分钟之内读完新闻？”

?若能，打开你手机上的资讯APP，快速阅读

在打开了手中的资讯软件的情况下，你可以很自信的对碎片化的资讯进行有目的的阅读和吸收，然后决定在接下来的这一天你需要持续关注的新闻有哪些，在头脑中做个简单的过滤就好！在天机的客户端，甚至不需要五分钟就能完成对信息的筛选和接收，从清单到资讯圈只需要半分钟就能够了解所有资讯！

?若不能，你只能错过你在睡着的八个小时这个世界发生的一切

但是，对天机的用户来说，不会发生早上起来错过新闻这样的事！

②丰富多样的基础功能

▲追踪清单

当你在打开天机的一瞬间，相当于开启了一个大型数据库级别的资讯源，追踪清单会温和的提醒你上一次你关注的话题有哪些新的动态，你可以选择打开也可以选择忽略。

▲追踪按钮

低调的主题追踪功能，在瞬间为你准备好了大家都在看的新闻，源源不断的新鲜新闻通过大数据输送到了不同的用户客户端，绝对不会让用户错过什么。

▲资讯圈

想要最快的浏览新闻，打开天机的资讯圈，里面已经追踪好了所有前一秒发生的新闻，让用户体验最好的是当打开资讯圈的时候，并没有被各大门户网站的新闻刷屏，而是各种渠道的高质量有效资讯（因为天机获取新闻的原则是以资讯本身的价值为标准的，而不是按门户网站的排名来抓取）。对百分之九十的用户来说，打开资讯圈一分钟之内阅读到的新闻就能满足他们对信息的需求。

③大数据衍生的深层次解读功能

▲天眼以报道统计为基础精确的计算出所有媒体最近七天对该话题的报道量，报道比例按照按照媒体性质划分出报道的比例，以报道数量排行为结果导向展示了排名前五的媒体，从不同的角度体现了一篇新闻的阅读价值、重视程度、以及报道热度。

▲传播轨迹以时间为顺序，以媒体为核心，用轨迹的形式在现了一条新闻的全部生命过程。突破了新闻的局限性和告别的笼统概念的传播。

这就是天机，在把大数据追踪运用到极致以后，又很自然的回归到了资讯软件的本质使命。毫不夸张的说在北上广深这些经济和互联网技术最发达的地区，百分之八十的人都在使用天机APP。与此同时，天机的4.2版本一上线就被赋予了很多的赞誉和期望，它的具体使用方法也因为人群的不同而千人千样。在业界人士看来，这款APP最大的价值在于：让大数据的梦想不止于空想，让大数据在资讯界的应用有了落地点，澄清了人们对大数据的“误会”让更多人在了解什么是大数据的同时也享受到了追踪带来的愉快阅读体验！

现在大家应该明白了网购买到的假货真的跟大数据无关，那些觉得是大数据出卖自己的，大概是本末倒置了！大数据只是一个忠实的记录着，它会客观的分析所有的真相。你之所以会在网购时买到假货，是因为那些货本身就是假的，毕竟给你发货的是人而不是大数据！而被我们“误会”的大数据正在被应用到越来越多的行业，它的力量正在改变我们的世界！

以上是小编为大家分享的关于改变世界的第四种力量—大数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『柒』 谷仓众包怎么提现

1、打开谷仓众包。
2、点击我的。
3、点击提现。
4、绑定银行卡，输入提现金额即可提现。谷仓众包平台是由北京海因科技有限公司独立研发，通过AI、大数据等技术将劳务采购方、劳务总包方和劳务提供方进行平台整合和分布式管理的众包APP。

『捌』 现在流行的分享经济、众包与微差事的关系

分享经济学是一门从收入分配角度去研究资本主义 经济制度的新经济学科。它试图通过改变劳动专报酬的性质来触及现代资本主义经属分享经济学济的运行方式，改善资本主义经济在微观结构方面的缺陷，以保证经济稳定、持续地高速发展。众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的（而且通常是大型的）大众网络的做法。（就是通过网络做产品的开发需求调研，以用户的真实使用感受为出发点）。众包的任务通常是由个人来承担，但如果涉及到需要多人协作完成的任务，也有可能以依靠开源的个体生产的形式出现。而微差事正好就是这两种方式结合的新兴产品，完美的解决了供需关系，降低了中间成本，提高了工作效率，微差事确实是非常完美的一款手机app

『玖』 近千万众包车，数小时覆盖全国，极奥科技打造地理信息生态

调研 | 唐靖茹 许榛

撰写 | 唐靖茹

细算起来，电子地图行业在中国发展已有近20年的时间。虽然各类采集、制图技术持续在发展，但图商的整体商业模式并未发生太多改变：按照国家的保密管理规定和作业标准自行测绘，以地图本身为产品进行销售。

王雪坤从毕业起就投身电子导航行业，2010年进入四维图新，一路做到总监，但始终保持着对行业的冷静思考。虽然四维图新作为老牌图商地位稳固，但面对地图以外更广大的市场空间，总显得心有余而力不足。

传统地图生产周期长，客户质疑地图更新不及时，王雪坤想用众包的方式解决新增道路更新问题，通过实验已验证准确性，但上级一句“数据从哪来”又把王雪坤顶了回去。彼时车联网刚起步，只有很少的车辆搭载T-box，而主机厂也不会开放数据给图商。

到2014年时，四维图新已经开始发力高精度地图，包括车道、地物等都被纳入地图信息范围。精度提高的同时，如果实时性仍然得不到提高，地图质量会很差。

这时，王东明打来电话，谈到后装设备已有相当的渗透率，行车记录仪、车机都装备了SIM卡，数据来源和实时性的问题都迎来了解决的时机，二人决定开始自己做，极奥 科技 就此诞生。

既要达到实时性要求，又要保证数据质量，极奥 科技 创造出特有的“后装众包+专业众包”解决方案，从采集到绘图，精准围绕需求，以技术支撑效率。

首先仍然是数据收集的问题。

极奥的众包线分为两条，一条是后装众包，合作后装硬件厂商，利用行车记录仪等广泛采集实时数据，作为鲜度支撑。目前后装众包车辆共有近千万辆，每天产生近3亿公里的数据，几小时就可以覆盖一遍全国道路。

另一条则是通过专业众包车辆，作为精度支撑。专业众包车配备自主研发的高精度采集套件，双目摄像头加双频天线，精度可达5到10厘米，三到五天可以覆盖一遍全国道路。

如此，后装众包车持续不断地发现道路变更，再以专业众包车丰富数据维度，鲜度和精度两个核心问题都能迎刃而解。

数据收集完成，高效的图像处理同样重要。

利用人工智能对图片进行语义识别，以及通过图片解算重构三维空间，技术上都不算困难，真正难的是同时处理大量的数据。王雪坤认为，比拼众包模式的能力，核心价值就在于降低端上成本，提高云端处理能力，大数据领域的高并发处理能力，更是核心中的核心，这也是极奥团队凭借多年经验所积累的技术优势。

另一方面，如何捕捉有效图片，遴选出有价值的信息，也是减少数据回收，降低端上成本的手段，同样需要丰富的实践经验做支撑。

极奥将人工智能嵌入采集到出图的各个环节，能够达到90%以上的自动化率，最终再通过自动化和人工双重检查，实现全天候、全光照、全场景95%以上的识别率，每公里地图的生产时间降低至几十分钟，实现小时级更新。

时至今日，一提到高精度地图，人们立刻就会联想到自动驾驶。

在自动驾驶应用场景中，高精度地图可以视作一类传感器，对于降低车端硬件传感器成本大有帮助，也是近年来高精度地图投融资火热的重要原因，但王雪坤认为，自动驾驶场景的实际规模增长很慢，只盯着自动驾驶的高精度地图未来将面临残酷淘汰。

极奥给自己的定位是“以高精度地图为基础，高精度地图服务为核心”，关注的是整个地理信息产业新生态，提出高精度地图不应该只为自动驾驶服务，而应该覆盖全行业。

实际使用场景中，存在大量传统地图尚未解决的用户痛点。

物流行业中，限重、限高、限宽、卡车专用道、卡车限行等都是传统地图未能涵盖的关键信息。出行服务中，自动查验车辆停放规范，交通改造规划中，结合车道、车流和停车数据综合分析，都需要借助高精度地图才能实现。

物流运输车辆和出行服务车辆与广大乘用车相比，市场规模远不能及，是被传统图商忽略的场景，却也是自动驾驶最有希望首批落地的场景。极奥从数据服务抢先切入，紧随自动驾驶改造进程，将一步步渗透，最终成为辐射全行业的高精度地理信息服务公司。

近期，爱分析专访极奥 科技 联合创始人兼CTO王雪坤，就极奥 科技 业务发展和高精度地图行业趋势进行了探讨，精彩内容与读者分享。

爱分析：行业中有观点认为后装设备的数据质量不高，是这样的吗？

王雪坤： 首先是这样，行业中没有谁像极奥一样见过这么多数据。现在有接近一千万辆车这么多的数据，没有处理过，是没有发言权的。

实际的情况是，其实任何一个值，都是一个观察值。我们做地理信息的人都有这样一句话，观察值越多，得出的值就越趋近于真实。

也就是说，用激光雷达也好，用其他传感器也好，扫一遍得出的值绝对是不真的。多扫几遍，观察值越多，越趋近于真实，这是从理论上说的。如何用技术把这么多的观察值拟合出真值，是从技术角度上需要解决的问题。

爱分析：自动驾驶场景感知方面，双目摄像头采集的信息能否一定程度上替代激光雷达？

王雪坤： 对于做摄影测量的人来说，它的根基就是双目。

双目摄影测量在做传统测量时怎么做？您应该见过全站仪，做基础地理信息测绘人扛的一个设备，这里拍一张，定好点拍一张搬走，搬到50米外放在那再拍一张。同样的水平线上，两次曝光前面形成一个焦点，这就是可以测量的。摄影测量之后的结果也是解算，这样的工作对于我们做地理信息的人来说是基本工作，没有难度。

难度是什么？如何同时处理大量信息，如何把这个设备铺设下去。众包这件事情，尤其像我们从专业众包这条线来说，两个核心问题，如何降低端上成本，如何提高云端处理能力，这是我们最核心的价值。

双目精度到底能到什么程度？我们拉到1.5米的基线，在600米范围内可以做到5到20厘米，在近距离精度会更高。现在做L4级自动驾驶的企业，也都不知道到底要多少精度。现在一个未知的情况下，能多也就多一点。

如果自动驾驶L4级改装成本比一辆车都高，是没有办法做最终推广的，降低成本就是地图的第一个作用。另一方面，地图作为先验知识，必须存在。

车企需要 探索 基于地图如何做，把传感器成本降低。我们跟很多车企做的项目里面，只用我们的方式去做，有一个成本控制的对比。原来用了8个雷达，砍掉几个，换了摄像头，成本也降了很多。大家都是处于在这个层面上共同研究的过程。

爱分析：高精度地图应用在不同场景会呈现怎样的形态？

王雪坤： 其实从形态上来说都是一致的，高精度地图，不是可见地图，其实是一个数据库，我们称之为时空智能数据库。

极奥通过整合“地理信息+交通+人工智能”的技术优势，打造了国内首家人、车、路、交通、自然五维一体的“时空智能数据库”，实现了对高精度路网数据、高精度地物数据进行以小时为单位的更新。里面有时间维度，有空间维度，更多的很多智能性的，该沉淀下的智能性的先验知识全部沉淀下来。

但是形态上来说，都是一个库，大家解决的问题从现在角度来说还是不变：三件事，很哲学的问题，“我是谁？我在哪？我要到哪去？”。其实地图就是在解决这个问题，“我是谁？我现在站在这个位置在哪？周边有什么？我到哪去？A点到B点，有多少cost？”其实是所有地图，包括自动驾驶也在解决的，很哲学的问题。

其实每个行业解决的核心问题也还是这三个问题，物流也是要解决这样的问题。物流可能更关注的是cost，自动驾驶可能更关注的是周边安全，但是在真正实际应用过程中，不同行业要有不同数据补充进去。

对于物流来说，有更多的维度，地面的情况、油耗情况，在这个天气下怎么更多地派单，或者能更省油，节省轮胎等等。其实是在使用不同的数据维度，也就是我们对地图的分层。

爱分析：高精度地图在智慧城市方面有哪些应用？

王雪坤： 比如说公交车改道方案。

北京可能更简单一些，因为路都是横平竖直的。上海的路非常复杂，改了一条公交车专用道之后，有一些车道怎么从双向改成单向？怎么去导流？整体的公交车专用改道方案，还有上海的PDR停车场遴选，什么地方可以建停车场，这些数据也是精确到车道的数据，跟高精度地图有关，又有很多的 社会 化数据做支撑，这跟我们的众包大数据有关。

之前跟地方政府做了很多这样的合作，再往下挖还是对于城市的改造，交通的改造，车流的信息，跟我们紧密相关。甚至包括高德、阿里的城市大脑，也在跟我们讨论是不是可以一起来打造这样的生态。我们也在跟一些小的地方政府做类似这样城市大脑的智慧城市改造项目。

爱分析：图像处理有哪些过程？

王雪坤： 图像处理分两条路：一条语义，一条解算。

语义就是通过人工智能来提取车道线、地物，通过人工智能把地物、车道标志、标线去识别出来。

解算就是做三维环境的重构，把一张一张的二维图片拟合起来，变成三维图片，这样产生观测值。我知道这里有一个什么东西，而且又知道它的观测值，有它的坐标点，这就是地图了，是这么一个过程。

先看语义。人工智能这一块，我们可能跟自动驾驶公司的思路也不一样。我们会关注每一个刚性物体，就是像标志、标牌、柱状物体，还有各种地上的线。做自动驾驶的公司只要把线勾出来就可以，一条直线铺过去。对我来说，我需要知道每个线的形状外延，然后通过形状外延，精确知道每个点的位置，包括井盖，也是一样的内容。这些是语义的结果。

有了语义结果之后做三维重构，我们叫解算。解算就是用我们众包采集的一堆图片拼装起来，形成三维的图片结果，精度是很高的，出来的结果也相对更完整，可以看到坡度、曲率、高度、涵洞，涵洞高度全部都是可测量的，每个点都是XYZ三个坐标，这样从高精度地图角度来说，就可以解读了。这就是用众包来做高精度地图的流程。可能有些人会质疑出来的图怎么样，其实质量是一样的。

爱分析：专业众包车是哪种类型的车？

王雪坤： 一般是物流车，在路上经常跑的车也有。主要是一些商用车，加上一些国家的，还有一些道路养护车，以及一些测绘院所的闲置测绘力量，都是我们在使用的。

爱分析：从采集到图产出的过程中，哪些环节需要人工检查？

王雪坤： 每个环节都会检查，环节间都会有检查。现在检查环节也在考虑如何用自动化的方式去替换。现在再提高自动化率就是替换人工检查这部分。有大量积累在这里，就可以前后匹配对比的，就会降低很多工作量。

这两年其实还是在建立base lay（基础层），当我们的base lay可信之后，就可以通过跟base lay的比较来完成最后的检查。

爱分析：常规检查都要看哪些问题？

王雪坤： 所有的属性都要检查，包括地图200多种属性，接近300种地物，几十类交通参与者，11个大类、300多个小类的交通场景，全部要通过检查。目前在全天候、全光照、全物候场景下，识别率达到了95%以上，场景识别率达到100%。

当然检查过程也是有自动化的，整个完备性、逻辑性是自动化的，但人也会再看。出来的地图和位片再叠加，叠加之后看位片整体形状处理以及处理结果。对于语义的结果，有一些低可信度的识别结果需要人工再来复查，这些点上有人工会参与进来。

爱分析：现在的覆盖范围是怎样的？

王雪坤： 数据上是全国覆盖的，但是我们不做全国。

我们做一个类比，传统图商的地图就是干粮，它放三个月才会再做下一个饼，这一个饼得吃三个月，所以得一直放着，三个月能产生销售就产生销售。但对于我来说，我们地图像水果似的，实时性要求很高，所以一会儿就坏了，一会儿就滞后了。所以基本上是有主机厂下单了，我就开始做，基本是这样的模式。

爱分析：需求集中在哪些地方？

王雪坤： 还是大城市，北上广深，需求还是集中在中国超一线和一线的十几个城市里面。然后还有全国三十万公里高速，是大家都在要的。全国G字头高速16万公里，G+S字头高速是32万公里，这些是大家持续关注的。

爱分析：主机厂对高精度地图的需求是在哪个阶段？

王雪坤： 从L2的验证，到L3的准备，还有L4的研发都有。

爱分析：国际品牌和新造车品牌会有什么差别吗？

王雪坤： 国际品牌的想法其实非常hard core（硬核），其实很多东西很难实现，如果跟它聊通了之后，会觉得它的想法非常非常牛，非常有前瞻性。但是它的研发难度很高，而且很多需求开出来之后我们就知道为什么他不找传统图商了，就是很多跟我们的核心价值有关。我们这么多众包车，这么快速的生产能力，我们的最核心价值在国际品牌的需求中会得到体现。

新造车品牌的想法非常天马行空，比如他们想用用户手机帮你完成很多事，他们更接地气，有很多的新的idea，研发难度可能不高，但是产品角度非常有可玩性，非常有互联网思维。

反倒最无聊的是中间的合资和自主品牌，但是他们需求量最大，两端伺候好之后，中间这一块非常好复制。无论是POC还是量产，我们的验证项目，或者说是有量产计划的项目，都是一个接着一个的状态。

爱分析：对未来有哪些规划？

王雪坤： 我们的大目标是做一个大的生态，所以我们并不会说自己是高精度地图商，这个格局就显得小了，我们的格局还是很大的。

包括去年年底软银投资了我们，也是因为看好我们这样的大格局。软银自己在整个自动驾驶和物流，包括在整个出行领域中，有很大的布局。我们在这个布局中占了很重要的一环。

我们自己也希望对整个 社会 创造出一些积极价值，基于这样的信念才出来创业。

『拾』 互联网大数据有哪些好处多

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。
大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。
亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。