马云大数据云计算

『壹』 大数据、云计算、人工智能时代的临界点，你离目标还有多远

马云曾说过，十年前世界上争夺的是石油，十年后世界争夺的将是 大数据、云计算、人工智能 ！

目前，中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，据中商产业研究院大数据显示，2015年中国的人工智能市场规模达12亿美元，2017年中国的人工智能市场规模达700亿元，预测将在2020年达到1600亿元的规模。

在国务院《新一代人工智能发展规划》中也明确表示，我国新一代人工智能发展的战略目标：

第一步到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；第二步到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；第三步到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

2018年时代的临界点，你离目标还有多远？

目前创新企业普遍面临的难题：

1、获客难  每日互联网用户千千万万，但是，真正是你客户的有多少？

2、营销难  人工智能时代，技术创造未来，同行产品多，营销渠道少，市场竞争压力大；

3、运营难  客户永远是一群追逐利益最大化、最善变的群体，客户要什么，运营就得提供什么；

4、成本高  人工成本+招聘成本+培训成本+硬件成本+五险一金+场地，企业成本高；

5、情绪化  每天重复的回答简单的问题，繁琐的营销流程，因天滑岁气、因心情、因同事、因客户等不同情绪影响。

作为国家、深圳“双新”高新科技企业，独立研发的新一代AI人工智能—智能握让高语音机器人。采用 真人语音、自动拨打、自动应答、智能分类、语段尺音记录、人机交互、自主学习、多轮对话、智能语音、预测外呼、直转坐席... ... 有效的降低企业成本，提高企业效益。

截止目前，我们已经看到了人工智能全球的发展，在不久后的未来，每个人都可能有一个人工智能私人助理，帮你打理生活琐事，安排行程；生病不怕再耽搁，人工智能传感器实时采集你的各项生理数据，并针对性地给出健康生活的改善建议，做到重大突发疾病的早期预警；出行不再需要司机，智能自动驾驶无人车，安全把你送达目的地；旅游不再需要翻译，智能翻译耳机将听到的英文实时翻译成中文播给你听；

人工智能，一切让人类生活 更方便、快捷 ！时代的临界点，你离目标还有多远？

『贰』 马云提出的五新指的是什么

2016年，马云提出了“五新”，即新零售、新金融、新能源、新技术、新制造。

新零售以雨后春笋之势影响着各行各业，新金融正在改变人们的生活，大数据作为新能源已成企业不可或缺的重要资产，云计算、人工智能快速在各行业落地。而新制造融合了新技术，并能直接衔接新零售乃至新金融的全新制造模式。

新制造会重新定义制造业，重新定义客户市场，重新定义供应链，重新定义所有的制造和商业的运营和服务。新制造是一场技术的革命，未来定义新制造的新标准，在于按需定制、个前宏耐性化及智能化。而驱动未来制造业的是数据，大数据是生产资料，云计算是生产力。

(2)马云大数据云计算扩展阅读：

在相互融合的超级商业体中，制造、销售、金融、技术、能源全都熔于一炉，新制造厂商已然打造出了特有的新经济模式。在这种新模式下，企业前端后端一体化、生产销售整合化、金融消费融合化、整体运营媒体化，企业经营的所有环节都融为一个有机整体。

新制造缔造出了新生产规则下的新模式。重要的是慧春，在新模式之下，未来每个新制造厂商都能衍生出自身的新工业生态。而从“五新”的角度来看，用于新零售、新金融的云计算、大数据、人工智能、VR、移动互联网及物联网的相关技术，都是在为绝陪“五新”创造条件。

『叁』 马云的云计算是什么

阿里巴巴。马云的云计算是阿里巴巴，就是马云研发的网络大数据。马缓袜云，男，汉族，中共敏孙党员，1964年9月10日生于浙江省杭州市，祖籍浙江省嵊州市谷来镇，阿扰拿激里巴巴集团主要创始人。

『肆』 大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系_什么是大数据,云计算和人工智能他们有哪些应用

给你解释一下这些术语：

云计算：就是个炒得很热的商业概念，其实说白了就是将计算任务转移到服务器端，用户只需要个显示器就行了，不过服务器的计算资源可以转包。当然，要想衡隐大规模商业化，这里还有些问题，特别是隐私保护问题。

大数据：说白了就是数据太多了。如今几兆的数据在20年前也是大数据。但如今所说的大数据特殊在哪呢？如今的问题是数据实在是太多了，这已经超过了传统计算机的处理能力（区别与量子计算机），所以对于大数据我们不得不用一些折衷的办法（比如数据挖掘），就是说没必要所有数据都需要精确管理，实际上有效数据很有限，前塌用数据挖掘的方法把这些有限的知识提取出来就行了。·此外，数据抽样，数据压缩也是解决大数据问题的一些策略。

数据挖掘：从数据中提取潜在知识，这些知识可以描述或者预测数据的特性。有代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等，这些你在任一本数据挖掘教材都可以了解。下面我说说和大数据的区别：数据挖掘只是大数据处理的一个方法。马云所说的大数据，或者如今商业领域所说的大数据，实际上指慧拦圆的就是数据挖掘，其实真正所谓大数据，或者Science杂志中提到的大数据，或者奥巴马提出的大数据发展战略，我的理解是，这些都远远大于数据挖掘的范畴，当然数据挖掘是其中很重要的一个方法。真正目的是如何将大数据进行有效管理。

机器学习：这个词很虚，泛指了一大类计算机算法。重点是学习这个词，如果想让计算机有效学习，目前绝大多数方法都采用了迭代的方法。所以在科研界，只要是采用了这种迭代并不断逼近的策略，一般都可以归到机器学习的范畴。此外，所谓学习，肯定要知道学什么，这就是所谓训练集，从训练集数据中计算机要学到其中的某个一般规律，然后用一些别的数据（即测试集）来看看学得好不好，之后才能用于实际应用。所以，选取合适的训练集也是个学问。

模式识别：意思就是模式的识别。模式多种多样，可以是语言，可以是图像，可以是事物一些有意义的模块，这些都算。所以总体来说，模式识别这个词我是觉得有点虚，倒是具体的人脸图像识别、声音识别等，这些倒是挺实在的。也许是我不太了解吧。

另外说说你的其他问题。

传统分析方法不包括数据挖掘。对于数据分析这块我不是很了解，不过可以肯定的是，传统分析都有一定的分析方向，比如我就想知道这两个商品的关联情况，那我查查数据库就行了。数据挖掘虽说有些历史，不过也挺时髦的，它是自动将那些关联程度大的商品告诉你，这期间不需要用户指定数据分析的具体对象。

如果想应对大数据时代，数据挖掘这门课是少不了的。此外对数据库，特别是并行数据库、分布式数据库，最好了解点。至于机器学习和模式识别，这些总的来说和数据挖掘关系不太大，除了一些特殊的领域外。

总之，概念挺热，但大数据还很不成熟，无论从研究上还是商业化上。我目前在作大数据背景下的算法研究，说实话，目前基本没有拓展性非常强的算法，所以未来大数据的发展方向，我也挺迷茫。

PS：将数据挖掘应用于商业，最最重要的就是如何确定挖掘角度，这需要你对具体应用的领域知识非常了解，需要你有非常敏锐的眼光。至于数据挖掘的具体算法，这些就交给我们专门搞研究的吧！（对算法的理解也很重要，这可以把算法拓展到你的应用领域）

『伍』 马云说什么是大数据，什么是云计算

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?
工具抢了人的饭碗?
很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。
企业的支持
虽然大数据的概念已经普及，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。
相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为企业和数据分析师留有足够的空间。
从幕后到台前的转变
以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。
数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。
在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!

『陆』 马云在第六届云栖大会上提出的"新制造"是什么意思

新制造指的是通过物联网技术采集数据并通过人工智能算法处理数据的智能化制造，通过形成高度灵活、个性化、网络化的生产链条以实现传统制造业的产业升级。

2016年的云栖大会上，阿里巴巴集团董事局主席马云首次提出了“新制造”这个概念，马云表示，新制造不同于传统的规模化、标准化制造，它讲究的是智慧化、个性化和定制化，“未来的机器吃的不是电，未来的机器用的是数据”。

2018年9月19日的云栖大会，马云再次提到新制造，他认为，未来10-15年，传统制造业将会非常困难，如果不拥抱新制造，犹如盲人开车，谁是你的客户都不知道。新制造将重新定义制造业。

马云认为，未来的制造业一定是个性化、一定是定制化，未来的制造业，一定是C2B，而不是B2C。未来的计算算法专家一定不是在互联网公司内部工作，而是在车间里面写代码。

(6)马云大数据云计算扩展阅读

新制造背景

2015年国务院提出《中国制造2025》，其中明确指出“基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革”。

新制造优点

相比传统制造业，新知道能够更合理地分配闲置生产资源，提高生产效率；能够更准确把握用户特性与偏好，以便满足不同客户的需求，扩大盈利规模。

新制造应用

工业机器人可以被应用于制造业生产环节，辅助完成复杂工作；智慧仓储、智慧物流可以高效低成本地完成仓储、运输等环节；智能家居打造在家庭环境下的智能家庭产品等等。

参考资料

网易科技-马云，最大变革将是新制造

中华网-阿里宣布成立半导体公司