『壹』 郎咸平教授理论中，最终版大数据制造产业链有几个环节
传统制造产业链共有几个环节组成
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郎咸平教授理论中，最终版大数据制造产业链有几个环节组成
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『贰』 人工智能的产业链有哪些
人工智能产业链清晰，可分为基础层、技术层和应用层。
1、人工智能的产业链——数据和计算能力是人工智能的基础
底层主要是数据采集和操作。传感器和数据服务主要负责收集数据，人工智能芯片(GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片)和云计算负责计算。
互联网和移动互联网的快速发展使人们的生活产生了大量的数据,并从中受益的爆发大数据的概念,数据积累和马克高度重视国内,从数据收集、数据分析、数据管理和数据应用,形成一个完整的产业链,这也为国内人工智能输入大量数据训练提供了一个坚实的基础。
2、人工智能的产业链——人工智能技术逐渐成熟，为未来的发展提供了动力
在收集数据之后，技术层所做的就是模拟人脑，有效地处理和分析数据。算法是技术层的核心内容，将人工智能发展推向高潮的最著名的人工智能算法就是深度学习算法。
国内研究主要集中在人工智能技术层、自然语言处理、计算机视觉和机器学习等方面。计算机视觉占55%，自然语言处理和机器学习分别占13%和9%。这一集中也使国内资源成为世界上的三大优势。
根据36kR研究所的不完全统计，中国有104家计算机视觉公司，但其中大多数公司的发展道路尚不清楚，在人脸识别领域，公司之间的竞争十分激烈。
我国的人脸识别精度已达到世界领先水平。根据国际权威人脸识别公司测试发布的最新测试报告，一家国内公司首次在评估中获得第一名，超越了长期以来全球人脸识别算法第一名的Vocord。
国内企业在自然语言处理领域也处于世界领先地位。目前，科大讯飞、网络、Spitzer和YunZhisheng在研究方面已经取得了一定的成果。科大讯飞在中国自然语言处理和语音识别领域处于领先地位。科大讯飞在语音识别、语音合成、语音评价等方面代表了国际最高水平。科大讯飞在许多国际竞赛中都获得了第一名。
3、人工智能的产业链——人工智能产品和服务相继推出，得到市场的广泛认可
在中国人工智能的应用中，BAT无疑是第一梯队，拥有大量的资源。其中，网络是行业领先者。阿里巴巴和腾讯也在推进人工智能项目。他们正凭借规模迎头赶上。虽然目前落后于网络，但其发展潜力不可低估。horizon robot等独立的人工智能企业，以及京东、搜狗、滴滴、头条等在互联网细分领域取得的垂直优势也值得关注。
中国巨大的消费市场可以产生无数的细分市场。互联网渗透到各个行业和领域，为人工智能的应用提供了最有形的参考。与互联网相比，人工智能的应用场景只会更加广阔。
以上就是《人工智能的产业链是什么?这才是人工智能发展的真相》，目前，人工智能技术在网络安全领域的应用需求旺盛，技术优势突出，产业发展势头良好。然而，与人工智能相关的核心算法和技术还不成熟，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。
『叁』 大数据产业链，大数据的商业机会在哪
如今不管是在学术界还是IT圈，人们一直都在讨论大数据，然而，大版数据分析、大权数据营销等等也才刚刚起步，为什么说大数据对我们很重要呢？
企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:
及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
从大量客户中快速识别出金牌客户。
使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
总之，大数据对企业精细运营起到的价值是非常巨大的，可以让企业在社交平台上的运营更加完善，尽量让企业能有一个理想的口碑，并对一些不良的言论做舆情监测等等，然后根据数据进行产品改进，并且利用大数据还能更好的驱动用户体验，促进企业运营目标朝着正确的方向前进，这都是大数据为企业带来的价值。
『肆』 大数据产业链，大数据的商业机会在哪
围绕数据的整个产业链上，具有以下机会：
1)数据的获得
大量数据的获得，这个机会基本属于新浪微博等这类大企业，大量交易数据的获得，也基本属于京东，淘宝这类企业。小企业基本没机会独立得到这些用户数据。
2)数据的汇集
例如如果要能把各大厂商，各大微博，政府各个部门的数据汇集全，这个机会将是极大的。
但，这个工作，做大了需要政府行为，做中档了，要企业间合作，做小了，也许就是一个联盟或者一个民间组织。
3)数据的存储
汇集了数据后，立即遇到的问题就是存储，这个代价极大，原始数据不能删除，需要保留。因此提供存储设备的公司，执行存储这个角色的公司，都具有巨大的市场机会，但是这也不属于小公司，或者早期创业者。
4)数据的运算
在存储了数据以后，怎么把数据分发是个大问题，各种API，各种开放平台，都是将这些数据发射出去，提供后续的挖掘和分析工作，这个也需要有大资本投入，也不适合小公司。
5)数据的挖掘和分析
数据需要做增值服务，否则数据就没有价值，big也big不到哪里去，是没有价值的big。因此这种数据分析和挖掘工作具有巨大的价值，这个机会属于小公司，小团体。
6)数据的使用和消费
在数据做到了很好的挖掘和分析后，需要把这些结果应用在一个具体的场合上，来获得回报，做数据挖掘和分析的公司，必须得找到这些金主才行，而这些金主肯定也不是小公司。
大数据未来的形态，或者产业链结构一定是分层的，巨大的，价值的体现发生在各个层次，每个层次都是生态链的重要一环，都孕育着巨大的机遇和挑战，能做的唯有努力，做适合的工作。
『伍』 在大数据时代，有哪三种大数据公司活跃在大数据产业链上呢
基于数据本身的公司：自身拥有大量的数据资源，比如政府机构；
基于技术的公司：比如勤智数码大数据处理平台；
基于思维的公司：可以依托大数据分析为企业提供战略方向，比如魔镜的大数据服务和勤智数码大数据咨询服务。按照以上的三种角色，对大数据的商业模式做了梳理和细分。
“数据拥有者”的商业模式数据拥有者，这样的公司有三类：
1.大数据是业务核心，对大数据的重复利用是其发展的原动力，例如Google、Amazon、Inrix等；这种公司具有很强大的大数据技术能力，多数时候大数据技术本身主要用于自身的运作，具有三种产业链角色：数据+技术+服务；
2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器，非厂商的主流业务；例如运营商、银行等，运营商的主要业务是通过通信设备提供的各种网络语音和数据业务，目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要手段来盈利；
3.数据中间商，本身不具有创造数据的能力，从各种地方搜集数据进行整合，然后再提取有用的信息进行利用；它们的商业模式有：
2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如Inrix在交通信息领域，面向GPS生产商、和交通规划部门、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库；2C：面向个人，提供基于数据分析结果的服务。例如：Inrix提供一个免费的智能手机应用程序，一方面它可以为用户提供免费的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的数据。
2D：租售数据/信息模
式（数据资产分享和交易平台），新的商业模式，把数据/信息作为资产直接进行销售；例如：Twitter把它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用；VISA和MasterCard收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分析结果卖给其他公司；“技术提供者”的商业模式技术提供者的2B商业模式是目前的主流，有4种类型：提供单点技术，pure-play为主，例如：Teradata为沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商提供大数据分析技术，来获得营销点子；提供整体解决方案，IT厂商为主，例如：IBM提供软硬一体的大数据解决方案；华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势，提供整体大数据解决方案；大数据空间出租模式：大数据计算基础设施上（与云结合），通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台，例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施，使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。Bigdata as a service，新的商业模式，提供E2E在线大数据技术或者解决方案。例如 RJMetrics，为电商提供快捷的商业智能在线服务，软件定价为 500 美元每月，客户只需在软件端输入特定数据，RJMetrics
便会将这些信息备份到安全的服务器上，并承诺在7日内优化数据用以分析，之后以清晰简洁的界面将数据分析结果反馈给客户。再例如，GoodData面向商业用户和IT企业高管，提供数据存储、性能报告、数据分析等工具，将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬到了云上；技术提供者的2C商业模式，目前较少，与cloud结合后有很大的空间，未来是趋势。例如：面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数据的大数据解决方案。
“服务提供者”的商业模式服务提供者有两种，一种是应用服务提供者，另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术，对外提供服务：
2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如前面提过的Inrix;
2C：面向个人，提供基于数据分析的服务；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基于分析过去十年里每个航班的情况，然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配，预测航班是否会晚点；咨询服务提供者，提供技术服务支持、技术（方法、商业等）咨询，或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务；2B 商业模式：定位在某一具体行业，通过大量数据支持，对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务；利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新业务，有时企业收入来自于客户增值部分的分成。 例如德国咨询公司GFK帮助Telefonica 面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动（Footfall）数据：以时间为维度（小时/天/月/年），在特定区域的人员人口统计数据（性别、年龄）和行动等数据； 这类企业成长非常快，一般擅长数据挖掘分析技术，帮助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。
『陆』 在产业链条中,大数据通常分为哪几类
分为四大类：
1、科研大数据
2、 互联网大数据
3、企业大数据
4、感知大数据
『柒』 大数据产业链中，需经过哪些步骤才能实现大数据应用
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。
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『捌』 在大数据下，感知智能的产业链分为什么
更为重要的是来，具有人文思维的源数据分析师，可能会注意到趋势背后的“慢变量”。相较于我们每天都能接触到的信息，所谓“慢变量”指的是我们平时不常接触，但是却对未来有重要影响的变量。比如气候的变化、海水的潮汐、冰川的凝结与消融，等等，这些缓慢形成的真实存在，对我们的世界产生着巨大的影响。
『玖』 “大数据”概念价值提升 带热数据产业链
“大数据”概念价值提升 带热数据产业链
大数据”概念价值提升，带热数据产业链
数据本身是什么，我们并不陌生。IT经济社会出现之后，数据成了大家火热关注的问题。从行业角度看，在互联网高速发展的十几年中，数据处理技术日新月异，加上移动互联和物联网技术和商业模式的新机遇，加速了数据的产生速度，数据存储量开始爆炸式增长。“大数据”概念应运而生。
然而“大数据”概念出现之前，数据分析、数据处理等数据库领域技术在不温不火中持续发展。也出现了数据仓库、BI等新技术概念。但从媒体角度看却没有获得关注焦点。直到“大数据”概念出现，将整个数据领域推至最高点，成为全球关注的热点概念。
对于这一现象，武新表示：互联网的出现，从技术角度和商业模式上颠覆了传统行业的经营状况，我们每个人的生活方式，也在互联网和移动互联网的推动下发生根本变化。除去概念炒作的影响外，可以说“大数据”概念提升了数据本身的价值。数据本身没有模型，或者说没有一个量化的方法。因此，我们无法给出一个明确的价格；但是，在大数据的推动下，企业对数据的重视程度进一步提升，让我们看到了数据的价值体现和资源地位。
除此之外，数据仓库、BI等早早出现的技术，在“大数据”的带动下在应用上更加活跃。接下来的大数据时代，是人类信息社会的收官阶段。之前的计算机时代和互联网时代，都是为大数据时代做铺垫和准备的。计算机时代的核心是计算能力，极大提高了人们对数据的处理能力；互联网时代解决了信息移动和连接的问题；而大数据时代，可将世界万事万物通通数据化，让人们在数据利用中优化现实操作和行为，令全球系统的运行更为高效。
所以说“大数据”的出现，不仅开启了数据领域的极速发展。对该领域的开发者而言，也迎来了最佳发展阶段。