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　　技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度得到了大幅提升，快速演进，大数据的价值得以展现。随着

　　AlphaGo大战围棋冠军从根本上是由于海量数据的产生，为人工智能的茁壮成长提供了充足的养料，推动这一技术逐步走向市场、落地应用。

　　人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等；第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。

　　大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、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博亚体育、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。大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。

　　IDC、希捷科技曾发布了《数据时代2025》白皮书。报告显示，到2025年全球数据总量将达到163ZB。这意味着，2025年数据总量将比2016全球产生的数据总量增长10倍多。其中属于数据分析的数据总量相比2016年将增加50倍，达到5.2ZB（十万亿亿字节）；属于认知系统的数据总量将达到100倍之多。爆炸性增长的数据推动着新技术的萌发、壮大为深度学习的方法训练计算机视觉技术提供了丰厚的数据土壤。

　　大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。

　　人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。AI芯片的出现，大大提升了的大规模处理大数据的效率。目前，出现了GPU、NPU、FPGA和各种各样的AI-PU专用芯片。传统的双核CPU即使在训练简单的神经网络培训中，需要花几天甚至几周时间而AI芯片能提约70倍的升运算速度。

　　无论是特斯拉的无人驾驶，还是谷歌的机器翻译；不管是微软的“小冰”，还是英特尔的精准医疗，都可以见到“学习”大量的“非结构化数据”的“身影”。“深度学习”“增强学习”“机器学习”等技术的发展都推动着人工智能的进步。以计算视觉为例，作为一个数据复杂的领域传统的浅层算法识别准确率并不高。自深度学习出现以后，基于寻找合适特征来让机器识别物体几乎代表了计算机视觉的全部图像识别精准度从70%+提升到95%。由此可见，人工智能的快速演进，不仅需要理论研究，还需要大量的数据作为支撑。

　　在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度，并不断增强技术落地（商业变现）的速度，例如，在新零售领域，大数据与人工智能技术的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测每月的销售情况；在交通领域，大数据和人工智能技术的结合，基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制；在健康领域，大数据和人工智能技术的结合，能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

　　随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。

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　　作者：Jonathan Bakke应用材料公司金属沉积产品事业部产品经理斯坦福大学化学工程博士我们正处于最大规模的计算潮流的风口浪尖——那就是由

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　　又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。

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　　又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。 云计算最初的目标 我们首先来说云计算。云计算最初

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