智能设备大数据

Ⅰ 苹果公司利用了大数据哪些优点

苹果公司利用了大数据如下优点：
1.提供个性服务：很多人觉得大数据好像离我们很远，其实我们在日常所使用的智能设备，就需要大数据的帮助。比如说我们运动时候戴的运动手表或者是运动手环，就可以在我们平时运动的时候，帮助我们采集运动数据及热量消耗情况。进入睡眠时，还可以帮助监控我们的睡眠，从而对这些数据进行分析，对未来阶段进行规划。
2.帮助企业：有了大数据企业就可以更便捷的收集到客户的爱好，从而帮助分析客户的需求。再根据每个客户的需要来提出应对方案，推测客户喜爱什么样的产品，对企业起到很大的帮助，也节省了很多时间和精力。同时大数据可以收集到市场上的各种产品数据，对未来市场走向进行预测，并对企业当前情况进行分析，为接下来的走向提供一个参考依据。
3.帮助企业及时解析故障、问题和缺陷的根源。
4.根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息等。
大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有大量、高速、多样以及价值的特点。

Ⅱ 有一个调侃大数据、智能设备……的段子是怎么说的说水龙头加了一个声控，就变成智能设备。古今名词对比

百鸟河大数据基地位于贵州省惠水县，大数据（big
data），指无法在一定时间范围回内用常规答软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop，投资还是多的，至少也是百万级别。

Ⅲ 大数据和人工智能论文

随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!

大数据和人工智能论文篇一

基于大数据和人工智能的被保险人行为干预

【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。

【关键词】大数据 人工智能 行为干预

近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。

一、被保险人行为干预简介

行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。

二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点

实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点，它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中，需要对每一个个体的日常生活作息，行为，饮食，身体健康指标的进行实时数据采集，然后进行分析，这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况，从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果，而人工智能则让干预显得更加自然，让被保险人更加易于接受，从而很大程度上提高了干预效果。

三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预

利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤：

首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集，除了目前的手机APP，网络等软件和设备上的数据能够被收集外，未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子，提供饮食时间和品种的筷子，提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后，需要利用大数据技术对海量数据进行清洗，去噪等技术处理，然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果，制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法，利用人工智能进行干预，如智能椅子调整坐姿，智能厨具减少含油量，针对性的健康食谱推荐，锻炼提醒，智能家居辅助锻炼等等。与此同时，新一轮的数据收集又开始了，整个过程是连续进行，不断循环的。

四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果

对被保险人来说，这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家，从日常生活行为，到身体机能都能提供很好的干预，并且让良好生活方式的养成更加容易，从而提高自身的健康状况，达到更好的生活状况。但另一方面，全面数据化，智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险，所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外，对于投保前健康状况较差的客户，或者是对行为干预较为抵制，干预效果较差的客户，可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下，客户进行了进步一步细分。

对保险人来说，行为干预能够降低被保险人的风险，很多疾病能实现防范于未然，降低赔偿程度。另外，借助大数据和人工智能，保险人还能根据分析结果，被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类，从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求，尤其在前期，可能会带来加大的成本。

五、保险公司推进被保险人行为干预的建议

对于保险公司来说，目前的一些人工智能技术还未能实现，或者成本高昂，难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。

具体来说，首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘，包括承保数据，理赔数据等，从而一定程度挖掘出客户的特征，并提供服务。如根据挖掘出的性别差异，地区差异，年龄差异等，提供不同的生活建议。

如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘，则可以利用目前的手机APP，佩戴设备进行数据的进一步收集。例如，利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP，集数据收集和服务于一身。

更进一步，保险公司可以尝试与其他高科技企业合作，开发一些智能穿戴式设备，智能家居等，逐步实现对被保险人的行为干预。

参考文献

[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年，2015，23：41.

[2]王和，鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融，2014，15：28-30.

[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险，2014，12：10-16.

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Ⅳ 智能制造：工业制造中的大数据分析

搞清出工业大数据分析，第一步我们应该如何定义制造业的大数据？这里我和大家通过大数据的三个特性，来经一步了解大数据的特性。

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关注＃1 －工业大数据数据来源

工业大数据的主要来源有两个，第一类数据来源与智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采纳的数据源之一。

第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购，生产，物流与销售市场的内部流程以及外部互联网讯息等，都是此类大数据的战场。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心，交易，服务，后台服务等。

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关注＃2 －数据的关系

数据必须要放到相应的环境中一起分析，这样才能了解数据之间的关系，可以分析出问题的根本原因（root cause）。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是多项严酷的测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。

问题的处理关键在于找到产生问题的根源，而以知错误的消除，关键在于解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时产生了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用，与事件相关的信息来确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。

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关注＃3 －数据的收益

对于数字化转型的其他方面而言，大数据不仅要关注实际数据量的多少，而最重要的是关注在大数据的处理方法在特定的场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报的设计，一味寻求大数据既无法落地也无法为企业创造价值。

工业大数据分析的定义

生产执行系统（MES）与飞机发动机 健康 管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程，变量，测量结果等数据。这些数据来源的原因都是因为在制造环境中，设备或资产连接后所产生的现象。然而基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称之为制造业的大数据分析。

所以如果制造业大数据分析不仅仅意味着数据的量，作为一个行业，我们应该如何定义制造业的大数据分析？“大数据不仅仅是大量的数据”这句话里面包含了多重涵义。

当代大数据处理技术的价值在于技术进步，同时也是因为技术进步，使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。作为智能制造的三驾马车之一，工业大数据分析已经被多数的制造企业所认知并接受。许多制造业企业认为自己在生产运营方面也累积了大量的数据，是时候可以用到大数据了。

数据类型的多样性

大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，便是，人们设法收集，并弄清楚，不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据的话，再大的数据量都不能称之为大数据。

数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，这些工作基本的统计展现就可以完成。一些大数据数据库或数据湖的构成部分数据类型也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。

制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理，生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。

大数据分析对生产的意义

制造业的创新的核心就是要依托大量的前沿 科技 。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP，MES等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。

从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。

Ⅳ 利用智能设备产生的海量数据支持什么

利用智能设备产生的海量数据支持查询。根据查询相关公开信息显示，利用智能设备产生的海量数据是工业互联网的一个重要功能，只有从联网的智能设备中获得数据，才有可能利用大数据及人工智能的分析工具得到智能信息供决策者使用。

Ⅵ 大数据的特征

大数据的四大特征如下：

第一，数据容量大

从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多

相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

第三，商业价值高

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

第四，处理速度快

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

大数据的作用

1、提供个性服务

很多人觉得大数据好像离我们很远，其实我们在日常所使用的智能设备，就需要大数据的帮助。比如说我们运动时候戴的运动手表或者是运动手环，就可以在我们平时运动的时候，帮助我们采集运动数据及热量消耗情况。进入睡眠时，还可以帮助监控我们的睡眠，从而对这些数据进行分析，对未来阶段进行规划。

2、帮助企业

有了大数据企业就可以更便捷的收集到客户的爱好，从而帮助分析客户的需求。再根据每个客户的需要来提出应对方案，推测客户喜爱什么样的产品，对企业起到很大的帮助，也节省了很多时间和精力。同时大数据可以收集到市场上的各种产品数据，对未来市场走向进行预测，并对企业当前情况进行分析，为接下来的走向提供一个参考依据。

Ⅶ 5G、人工智能和大数据的结合将对汽车行业带来哪些改变

5G作为第五代通信网络，目前已接近使用， 5G 相对于2G、3G、4G带宽更宽、信息传输速度更快（比4G快100倍）、准确。

5G技术的成熟应用，结合大数据和人工智能技术，将 助力物联网 （万物相连）的实现。物联网由 感知层 (传感器)、 网络传输层 （5G）、 存储分析计算层 （大数据和人工智能）、 应用层构成 （终端设备）构成，应用于 汽车 行业将实现在任何时间、任何地点，人、车、交通设施的 互联互通 。

下面我结合自身在 汽车 行业的工作经验，对5G、人工智能和大数据将在 汽车 产业中的应用场景 进行详细说明。

车联网平台模型如下：

通过模型可以看出，5G网络将车联网中控平台、 汽车 、交通设施和人连接到了一个网络内， 相互间可实时传输和接收相关信息 。

结合车联网模型， 无人驾驶 实现 场景 如下：

乘客 要出行，可在家里拿出手机或相关智能设备 打开车联网平台APP ，选择车型、用车时间、出行地点，确认后，车联网 中控平台下达指令到 符合要求的 汽车 ， 汽车 通过自身所带的控制系统 接收信号指令 ，自动 行使到小区上车点 ，等客人上车后， 客人 通过语音或触控 下发出行指令 ， 汽车 自动启动并开始行程；在 行使 过程中自动 感知 周边 交通设备 和 人员 等信息（通过车辆所带感应设备感应），进行制动、加速、避让等。同时车辆可从车联网监控平台 获取远处 公路上 车辆 多少、或是否有 交通事故、交通维护 等信息，自动 选择 最佳的 行车路线 ，避免拥堵；到达目的地后，客人通过车联网平台 APP结束行程 ，车辆等待车联网中控平台指令进行下一个任务。

汽车 设计目标的确定取决于顾客对车辆的需求+上市车型的故障缺陷+公司规划目标+国家法规要求。在5G带动下的车联网将对获取顾客需求和车辆故障缺陷的获取带来极大的便利。

2.1.1乘客需求感知

结合车联网模型，假设场景，车辆为 自动驾驶 车型：

车联网监控平台通过分析顾客 选择的出行车型 （在车联网监控平台）分析出最受大众欢迎的车型系列，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 整车型谱规划参考 。

车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、环境等感知设备传来的信息（ 包括 顾客行为、活动、坐姿、办公、休闲、 娱乐 等），通过 云计算 可以识别出绝大部分乘客的 舒适状态 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 内饰外观结构及功能设计参考 。

2.1.2驾驶员需求感知

结合车联网模型，假设场景，车辆为 人工驾驶 车型：

车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、人机操控设备传感器等感知设备传来的信息（ 包括 顾客驾驶起步加速模态、转向模态、档位转换模态、制动模态等），通过 云计算 可以识别出绝大部分 驾驶员 的 最佳操控模型 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 操控机构及功能、性能等设计参考。

车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集车辆在 运行过程中 的功能性能状态信息（如动力性、经济性、振动、噪声、平顺性、操稳等），通过 云计算 可以识别出 故障缺陷 信息，提供给 汽车 设计公司作为 整车或零部件功能 设计参考。

汽车 由车身、底盘、电气、内外饰、动力装置（燃油车为发动机、变速器；电动车为电池、电机、电控）等几大系统构成，同时每个系统又分为很多零部件，为了保证 汽车 的开发进度，所有零部件的设计开发人员分布在不同的国家或同一国家不同的区域。通过 5G技术助力虚拟现实技术 投入使用，实现不同区域的设计人员、实时在线的同步交流、评审分析数据的可行性，很大程度上提高了研发速度，降低了研发成本。

对于较大的零部件数据，通过5G传输技术可快速准确的传输到 异地3D打印设备 ，进行样件的快速制作。

根据试验进展及突发情况，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 试验环境 （温度、湿度、大气压等）、试验设备的运行状态进行 远程控制 。同时可通过试验中控平台 监控试验设备 、 环境 的状态信息，对于不良状态做到 提前预防 。

在试验过程中，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 产品（零部件或整车）的参数和运行状态进行远程控制 。同时可通过试验中控平台监控产品的 性能状态变化信息 ，对于后期改进提供参考。

通过5G技术建立生产设备、物料运输设备、环境设施等物联网控制平台，实现自动化信息交互和自动控制（可远距离异地）中控平台可实现对所有设备的监测和控制。模型图如下：

通过对生产中控平台人工输入相关程序， 中控平台协调 调动物料运输设备进行 物料准备 ，并送达到制定位置，相关的设备（工装、夹具、检具或焊接设备等）按照中控平台的指令进行相应的 加工 ，直到完成设定的目标成品。期间如发生 事故 ，中控平台（也可由生产监控人员）可启动相应 解决 措施，操控相应的设备执行相关工作。中控平台同时对所有设备设施的运行状态进行监控，对维保信息做到提前预防。

通过车联网 中控平台大数据功能 ，将整车及相关零部件的型号、生产日期、厂家信息等重要信息进行保存，当某一零部件或整车发生故障时，能很快找到对应的信息，便于迅速实现追溯。

随着物联网的实现， 汽车 实现自动驾驶，到时 汽车 由 专业公司集中管理 ， 消费者 通过智能手机登录车联网中控平台 预定车辆 ， 随用随还 ，方便快捷。省去了租车位， 汽车 保养、保险的繁杂事情。

随着车联网的实现，车联网中控平台能随时 监控车辆的质量 信息， 预知车辆故障信息 ，及时通知车主和售后服务中心，便于对车辆做出提前预防性保养或维修。节省维修成本。

随着车联网的实现，车联网中控平台能随时监控 车辆和零部件的质量信息 ，对于整车 达到报废要求 的车辆，及时通知报废回收部门进行车辆回收处理。同时中控平台通过 大数据计算 出 可以再利用的零部件 ，进行合理的回收利用。

总之，通过5G技术的应用，结合人工智能和大数据技术，将给 汽车 业带来极大的改变，可对相关的任何事物做到实时信息收集，构成大数据，通过人工智能技术，对数据进行迅速精确的分析，找出可利用的信息内容，提供给相应的需求部门或控制相关的事物，实现全自动的感知操控系统，大大提高人们的操控方便性。

汽车 的研发、生 产、维护质量和效率将会得到很大的提升，显著降低劳动时间和劳动成本。相关人员可节省大量的时间去做自己感兴趣的事情。

Ⅷ 智能设备运行与维护和大数据应用哪个好

大数据应用。
智能化运维工程师的工资一般低于大数据运维工程师。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而智能设备运维尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到智能设备运维也会相对比较容易。