『壹』 郎咸平教授理論中，最終版大數據製造產業鏈有幾個環節
傳統製造產業鏈共有幾個環節組成
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郎咸平教授理論中，最終版大數據製造產業鏈有幾個環節組成
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『貳』 人工智慧的產業鏈有哪些
人工智慧產業鏈清晰，可分為基礎層、技術層和應用層。
1、人工智慧的產業鏈——數據和計算能力是人工智慧的基礎
底層主要是數據採集和操作。感測器和數據服務主要負責收集數據，人工智慧晶元(GPU、FPGA、ASIC、類腦晶元)和雲計算負責計算。
互聯網和移動互聯網的快速發展使人們的生活產生了大量的數據,並從中受益的爆發大數據的概念,數據積累和馬克高度重視國內,從數據收集、數據分析、數據管理和數據應用,形成一個完整的產業鏈,這也為國內人工智慧輸入大量數據訓練提供了一個堅實的基礎。
2、人工智慧的產業鏈——人工智慧技術逐漸成熟，為未來的發展提供了動力
在收集數據之後，技術層所做的就是模擬人腦，有效地處理和分析數據。演算法是技術層的核心內容，將人工智慧發展推向高潮的最著名的人工智慧演算法就是深度學習演算法。
國內研究主要集中在人工智慧技術層、自然語言處理、計算機視覺和機器學習等方面。計算機視覺佔55%，自然語言處理和機器學習分別佔13%和9%。這一集中也使國內資源成為世界上的三大優勢。
根據36kR研究所的不完全統計，中國有104家計算機視覺公司，但其中大多數公司的發展道路尚不清楚，在人臉識別領域，公司之間的競爭十分激烈。
我國的人臉識別精度已達到世界領先水平。根據國際權威人臉識別公司測試發布的最新測試報告，一家國內公司首次在評估中獲得第一名，超越了長期以來全球人臉識別演算法第一名的Vocord。
國內企業在自然語言處理領域也處於世界領先地位。目前，科大訊飛、網路、Spitzer和YunZhisheng在研究方面已經取得了一定的成果。科大訊飛在中國自然語言處理和語音識別領域處於領先地位。科大訊飛在語音識別、語音合成、語音評價等方面代表了國際最高水平。科大訊飛在許多國際競賽中都獲得了第一名。
3、人工智慧的產業鏈——人工智慧產品和服務相繼推出，得到市場的廣泛認可
在中國人工智慧的應用中，BAT無疑是第一梯隊，擁有大量的資源。其中，網路是行業領先者。阿里巴巴和騰訊也在推進人工智慧項目。他們正憑借規模迎頭趕上。雖然目前落後於網路，但其發展潛力不可低估。horizon robot等獨立的人工智慧企業，以及京東、搜狗、滴滴、頭條等在互聯網細分領域取得的垂直優勢也值得關注。
中國巨大的消費市場可以產生無數的細分市場。互聯網滲透到各個行業和領域，為人工智慧的應用提供了最有形的參考。與互聯網相比，人工智慧的應用場景只會更加廣闊。
以上就是《人工智慧的產業鏈是什麼?這才是人工智慧發展的真相》，目前，人工智慧技術在網路安全領域的應用需求旺盛，技術優勢突出，產業發展勢頭良好。然而，與人工智慧相關的核心演算法和技術還不成熟，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。
『叄』 大數據產業鏈，大數據的商業機會在哪
如今不管是在學術界還是IT圈，人們一直都在討論大數據，然而，大版數據分析、大權數據營銷等等也才剛剛起步，為什麼說大數據對我們很重要呢？
企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:
及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
總之，大數據對企業精細運營起到的價值是非常巨大的，可以讓企業在社交平台上的運營更加完善，盡量讓企業能有一個理想的口碑，並對一些不良的言論做輿情監測等等，然後根據數據進行產品改進，並且利用大數據還能更好的驅動用戶體驗，促進企業運營目標朝著正確的方向前進，這都是大數據為企業帶來的價值。
『肆』 大數據產業鏈，大數據的商業機會在哪
圍繞數據的整個產業鏈上，具有以下機會：
1)數據的獲得
大量數據的獲得，這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業，大量交易數據的獲得，也基本屬於京東，淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。
2)數據的匯集
例如如果要能把各大廠商，各大微博，政府各個部門的數據匯集全，這個機會將是極大的。
但，這個工作，做大了需要政府行為，做中檔了，要企業間合作，做小了，也許就是一個聯盟或者一個民間組織。
3)數據的存儲
匯集了數據後，立即遇到的問題就是存儲，這個代價極大，原始數據不能刪除，需要保留。因此提供存儲設備的公司，執行存儲這個角色的公司，都具有巨大的市場機會，但是這也不屬於小公司，或者早期創業者。
4)數據的運算
在存儲了數據以後，怎麼把數據分發是個大問題，各種API，各種開放平台，都是將這些數據發射出去，提供後續的挖掘和分析工作，這個也需要有大資本投入，也不適合小公司。
5)數據的挖掘和分析
數據需要做增值服務，否則數據就沒有價值，big也big不到哪裡去，是沒有價值的big。因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值，這個機會屬於小公司，小團體。
6)數據的使用和消費
在數據做到了很好的挖掘和分析後，需要把這些結果應用在一個具體的場合上，來獲得回報，做數據挖掘和分析的公司，必須得找到這些金主才行，而這些金主肯定也不是小公司。
大數據未來的形態，或者產業鏈結構一定是分層的，巨大的，價值的體現發生在各個層次，每個層次都是生態鏈的重要一環，都孕育著巨大的機遇和挑戰，能做的唯有努力，做適合的工作。
『伍』 在大數據時代，有哪三種大數據公司活躍在大數據產業鏈上呢
基於數據本身的公司：自身擁有大量的數據資源，比如政府機構；
基於技術的公司：比如勤智數碼大數據處理平台；
基於思維的公司：可以依託大數據分析為企業提供戰略方向，比如魔鏡的大數據服務和勤智數碼大數據咨詢服務。按照以上的三種角色，對大數據的商業模式做了梳理和細分。
「數據擁有者」的商業模式數據擁有者，這樣的公司有三類：
1.大數據是業務核心，對大數據的重復利用是其發展的原動力，例如Google、Amazon、Inrix等；這種公司具有很強大的大數據技術能力，多數時候大數據技術本身主要用於自身的運作，具有三種產業鏈角色：數據+技術+服務；
2.大數據是作為提高生產效率、增加業務收入或者創造新的收入的使能器，非廠商的主流業務；例如運營商、銀行等，運營商的主要業務是通過通信設備提供的各種網路語音和數據業務，目前運營商本身並不通過數據的重復利用為主要手段來盈利；
3.數據中間商，本身不具有創造數據的能力，從各種地方搜集數據進行整合，然後再提取有用的信息進行利用；它們的商業模式有：
2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如Inrix在交通信息領域，面向GPS生產商、和交通規劃部門、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的當前甚至未來的交通狀況的模式圖或者資料庫；2C：面向個人，提供基於數據分析結果的服務。例如：Inrix提供一個免費的智能手機應用程序，一方面它可以為用戶提供免費的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的數據。
2D：租售數據/信息模
式（數據資產分享和交易平台），新的商業模式，把數據/信息作為資產直接進行銷售；例如：Twitter把它的數據都通過兩個獨立的公司授權給別人使用；VISA和MasterCard收集和分析了來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，用來預測商業發展和客戶的消費趨勢。然後，它把這些分析結果賣給其他公司；「技術提供者」的商業模式技術提供者的2B商業模式是目前的主流，有4種類型：提供單點技術，pure-play為主，例如：Teradata為沃爾瑪和Pop-Tarts這兩個零售商提供大數據分析技術，來獲得營銷點子；提供整體解決方案，IT廠商為主，例如：IBM提供軟硬一體的大數據解決方案；華為基於IT基礎設施領域在存儲和計算的優勢，提供整體大數據解決方案；大數據空間出租模式：大數據計算基礎設施上（與雲結合），通過出租一個虛擬空間，從簡單的文件存儲，逐步擴展到數據聚合平台，例如騰訊開放雲戰略為大數據創業者提供了廉價的數據基礎設施，使中小企業也有機會在大數據領域創新業務。Bigdata as a service，新的商業模式，提供E2E在線大數據技術或者解決方案。例如 RJMetrics，為電商提供快捷的商業智能在線服務，軟體定價為 500 美元每月，客戶只需在軟體端輸入特定數據，RJMetrics
便會將這些信息備份到安全的伺服器上，並承諾在7日內優化數據用以分析，之後以清晰簡潔的界面將數據分析結果反饋給客戶。再例如，GoodData面向商業用戶和IT企業高管，提供數據存儲、性能報告、數據分析等工具，將所有商業智能分析所需的數據和任務都搬到了雲上；技術提供者的2C商業模式，目前較少，與cloud結合後有很大的空間，未來是趨勢。例如：面向個人的家庭帳單、家庭耗能節能等或者面向個人數據的大數據解決方案。
「服務提供者」的商業模式服務提供者有兩種，一種是應用服務提供者，另一種是咨詢服務提供者。應用服務提供者是基於大數據技術，對外提供服務：
2B：面向企業或者公共政府部門，提供數據分析結果的服務；例如前面提過的Inrix;
2C：面向個人，提供基於數據分析的服務；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基於分析過去十年裡每個航班的情況，然後將其與過去和現實的天氣情況進行匹配，預測航班是否會晚點；咨詢服務提供者，提供技術服務支持、技術（方法、商業等）咨詢，或者為企業提供類似數據科學家的咨詢服務；2B 商業模式：定位在某一具體行業，通過大量數據支持，對數據進行挖掘分析後預測相關主體的行為，以開展業務；利用數據挖掘技術幫助客戶開拓精準營銷或者新業務，有時企業收入來自於客戶增值部分的分成。 例如德國咨詢公司GFK幫助Telefonica 面向零售商、政府部門、公共機構提供基於地點的人員流動（Footfall）數據：以時間為維度（小時/天/月/年），在特定區域的人員人口統計數據（性別、年齡）和行動等數據； 這類企業成長非常快，一般擅長數據挖掘分析技術，幫助一些數據大戶如銀行、運營商等開展新的業務。
『陸』 在產業鏈條中,大數據通常分為哪幾類
分為四大類：
1、科研大數據
2、 互聯網大數據
3、企業大數據
4、感知大數據
『柒』 大數據產業鏈中，需經過哪些步驟才能實現大數據應用
大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。
億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。
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『捌』 在大數據下，感知智能的產業鏈分為什麼
更為重要的是來，具有人文思維的源數據分析師，可能會注意到趨勢背後的「慢變數」。相較於我們每天都能接觸到的信息，所謂「慢變數」指的是我們平時不常接觸，但是卻對未來有重要影響的變數。比如氣候的變化、海水的潮汐、冰川的凝結與消融，等等，這些緩慢形成的真實存在，對我們的世界產生著巨大的影響。
『玖』 「大數據」概念價值提升 帶熱數據產業鏈
「大數據」概念價值提升 帶熱數據產業鏈
大數據」概念價值提升，帶熱數據產業鏈
數據本身是什麼，我們並不陌生。IT經濟社會出現之後，數據成了大家火熱關注的問題。從行業角度看，在互聯網高速發展的十幾年中，數據處理技術日新月異，加上移動互聯和物聯網技術和商業模式的新機遇，加速了數據的產生速度，數據存儲量開始爆炸式增長。「大數據」概念應運而生。
然而「大數據」概念出現之前，數據分析、數據處理等資料庫領域技術在不溫不火中持續發展。也出現了數據倉庫、BI等新技術概念。但從媒體角度看卻沒有獲得關注焦點。直到「大數據」概念出現，將整個數據領域推至最高點，成為全球關注的熱點概念。
對於這一現象，武新表示：互聯網的出現，從技術角度和商業模式上顛覆了傳統行業的經營狀況，我們每個人的生活方式，也在互聯網和移動互聯網的推動下發生根本變化。除去概念炒作的影響外，可以說「大數據」概念提升了數據本身的價值。數據本身沒有模型，或者說沒有一個量化的方法。因此，我們無法給出一個明確的價格；但是，在大數據的推動下，企業對數據的重視程度進一步提升，讓我們看到了數據的價值體現和資源地位。
除此之外，數據倉庫、BI等早早出現的技術，在「大數據」的帶動下在應用上更加活躍。接下來的大數據時代，是人類信息社會的收官階段。之前的計算機時代和互聯網時代，都是為大數據時代做鋪墊和准備的。計算機時代的核心是計算能力，極大提高了人們對數據的處理能力；互聯網時代解決了信息移動和連接的問題；而大數據時代，可將世界萬事萬物通通數據化，讓人們在數據利用中優化現實操作和行為，令全球系統的運行更為高效。
所以說「大數據」的出現，不僅開啟了數據領域的極速發展。對該領域的開發者而言，也迎來了最佳發展階段。