谷歌的大數(shù)據(jù)技術(shù)（谷歌的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于谷歌的大數(shù)據(jù)技術(shù)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、大數(shù)據(jù) 從“技術(shù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“應(yīng)用驅(qū)動”

• 2、智能化戰(zhàn)爭中左右戰(zhàn)爭勝負的新變量：連接力、計算力、認知力

• 3、大數(shù)據(jù)處理的五大關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用

• 4、大數(shù)據(jù)和智慧交通有哪些應(yīng)用的案例

一、大數(shù)據(jù) 從“技術(shù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“應(yīng)用驅(qū)動”

大數(shù)據(jù)：從“技術(shù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“應(yīng)用驅(qū)動”

繼物聯(lián)網(wǎng)、云計算之后，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)前信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)最受關(guān)注的概念之一。大數(shù)據(jù)時代的來臨，使得領(lǐng)域和行業(yè)邊界愈加模糊，應(yīng)用創(chuàng)新超越技術(shù)本身，生產(chǎn)模式向服務(wù)化轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn)為企業(yè)帶來新商業(yè)價值，數(shù)據(jù)開放讓政府治理和個人福祉都面臨著機遇和挑戰(zhàn)……無論個人、企業(yè)組織、社會團體，還是國家和經(jīng)濟體，都能藉此實現(xiàn)大數(shù)據(jù)夢想。

當(dāng)前，全球大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)正處于蓬勃發(fā)展的孕育期和機遇期。核心關(guān)鍵技術(shù)正在加快發(fā)展和更新?lián)Q代，各類解決方案提供商加大力度宣傳造勢，尤其是圍繞電信、航空、交通、生物、城市管理等重點領(lǐng)域描繪美好藍圖，力求推動行業(yè)應(yīng)用和商業(yè)模式創(chuàng)新，搶占產(chǎn)業(yè)增長點。與此同時，小微企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者對大數(shù)據(jù)熱情高漲，期望借此機會實現(xiàn)高速成長的夢想。由于整個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)開始轉(zhuǎn)向應(yīng)用創(chuàng)新階段，高成長的預(yù)期讓各方都對未來抱以樂觀的態(tài)度。

從“技術(shù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“應(yīng)用驅(qū)動”

作為一個獨立的產(chǎn)業(yè)，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)體系框架表現(xiàn)為“兩縱三橫”:“兩縱”基于技術(shù)的基礎(chǔ)程度，分為底層技術(shù)和應(yīng)用層技術(shù)，前者是共性、基礎(chǔ)性技術(shù)，如Hadoop框架、Hbase數(shù)據(jù)庫、Mahout算法集等；后者是“二次開發(fā)”行為，包括各類個性化方案、產(chǎn)品與服務(wù)?！叭龣M”基于處理的流程順序，分為基礎(chǔ)設(shè)施、分析系統(tǒng)和應(yīng)用工具，也可進一步細化為數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析、服務(wù)五方面。目前，“兩縱三橫”的產(chǎn)業(yè)體系已經(jīng)趨于成熟，能夠應(yīng)對絕大多數(shù)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需求。

廣義的大數(shù)據(jù)應(yīng)用本質(zhì)上是一種“增值分析”,前景有著近似無限的可能，不受任何行業(yè)、資源、地域、用戶的約束。從這個層面看，各產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域未來發(fā)展方向幾乎都能和大數(shù)據(jù)掛鉤。以“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃為例，很多技術(shù)前沿的描述和布局，均與大數(shù)據(jù)相一致或關(guān)聯(lián)，或是可以通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)。如新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)布局了物聯(lián)網(wǎng)、移動終端設(shè)備、云計算、海量數(shù)據(jù)處理軟件；節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)布局了高效儲能、節(jié)能監(jiān)測和能源計量；生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)布局了生物資源樣本庫、基因測序，以及基于物聯(lián)網(wǎng)的遠程健康管理服務(wù)等。

由于大數(shù)據(jù)技術(shù)興起于互聯(lián)網(wǎng)時代，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與其持有的開放、共享、合作等觀念密切相關(guān)，因而大數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新也引入了互聯(lián)網(wǎng)的這種價值觀。例如有不少大數(shù)據(jù)技術(shù)是開源的，可無償供給全世界的開發(fā)者使用和改進。開源項目、開源社區(qū)和開放性創(chuàng)新聯(lián)盟組織的成熟更是推動了大數(shù)據(jù)核心技術(shù)的發(fā)展，催生了多種用于存儲、處理和分析大數(shù)據(jù)的新產(chǎn)品。這一過程有效降低了產(chǎn)業(yè)技術(shù)的壁壘，推動更多的企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者介入，進一步加快了技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)化的過程，有助于產(chǎn)業(yè)的迅速成長。

雖然大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的“技術(shù)驅(qū)動”色彩十分明顯，與“應(yīng)用驅(qū)動”階段尚有一段距離，但這一轉(zhuǎn)變過程正在加速進行。

細化的產(chǎn)業(yè)競爭策略逐步成型

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是典型的知識密集型服務(wù)業(yè)，除了基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)節(jié)會帶來一定能耗之外，其余環(huán)節(jié)均為零能耗、高附加值。其在初始資本、法規(guī)監(jiān)管等方面的準(zhǔn)入門檻極低，但對人才資源的要求較高。為此，產(chǎn)業(yè)競爭呈現(xiàn)出數(shù)量大、水平高的特點，企業(yè)競爭策略逐步分化。

盡管大數(shù)據(jù)從業(yè)者正在急劇增加--幾乎所有的信息技術(shù)企業(yè)都在此領(lǐng)域布局，同時創(chuàng)業(yè)者持續(xù)不斷地進入，競爭者甚多，然而由此帶來的并非過度競爭，而是良性競爭，最終將推動技術(shù)的創(chuàng)新和價值的實現(xiàn)。

這主要歸功于兩個原因：一是高創(chuàng)新的屬性。大數(shù)據(jù)技術(shù)是信息技術(shù)領(lǐng)域中的高附加值環(huán)節(jié)，以谷歌、亞馬遜等為代表的大數(shù)據(jù)企業(yè)，無論是在技術(shù)先進性、創(chuàng)新活躍度還是在市場份額上，都在全球處于領(lǐng)先位置。二是高增長的預(yù)期。作為企業(yè)個體，在產(chǎn)業(yè)急速成長的預(yù)期之下，基本都選擇了追求專業(yè)性的策略，依靠產(chǎn)品性能和服務(wù)取勝，而擯棄了追求低成本的策略。

在競爭過程中，不同類型的競爭者各具優(yōu)勢。按照技術(shù)的變革性與應(yīng)用水平，主要分化為三類競爭者：一是“互聯(lián)網(wǎng)顛覆者”,谷歌以及各類大數(shù)據(jù)開源項目發(fā)展了全新的基礎(chǔ)技術(shù)與數(shù)據(jù)庫構(gòu)架，依靠免費、開源的所謂互聯(lián)網(wǎng)模式，徹底改變了原有的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與游戲規(guī)則，顛覆了以往各自為陣的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)。

二是“初生牛犢”,在新的規(guī)則面前，大公司與創(chuàng)業(yè)者處在同一條起跑線上，一些擁有核心人才與市場嗅覺的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，在特定工具、專業(yè)平臺方面迅速搶占先機，填補市場空白，獲得快速發(fā)展，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有了一席之地。

三是“系統(tǒng)集成商”,像微軟、IBM這樣的傳統(tǒng)IT巨頭擁有強大的資金、研發(fā)能力和市場資源。他們能夠敏銳意識到自我革命的緊迫性并馬上采取應(yīng)對舉措，積極收購大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)，將收購獲得的技術(shù)產(chǎn)品組裝為面向行業(yè)的應(yīng)用解決方案，并加強大數(shù)據(jù)商業(yè)營銷。

另外，政府也是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的重要一環(huán)，主要體現(xiàn)在政府對公共數(shù)據(jù)的開放上這將使政府在促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展上扮演更加重要的角色。

2009年，剛上任的美國總統(tǒng)奧巴馬簽署的首份總統(tǒng)備忘錄即為《透明和開放的政府》，隨后建立了統(tǒng)一的政府?dāng)?shù)據(jù)開放門戶網(wǎng)站：Data.Gov,逐步開放政府擁有的公共數(shù)據(jù)，并提供多種應(yīng)用程序接口，供開發(fā)者創(chuàng)建特色應(yīng)用。截至2014年初，該網(wǎng)站開放的數(shù)據(jù)集已經(jīng)超過了85000項，匯集了1200余個應(yīng)用程序和軟件工具、手機插件，其中超過300個是由個人或民間組織開發(fā)。新的商業(yè)模式和企業(yè)隨之產(chǎn)生，如FlightCaster公司基于美國交通統(tǒng)計局、聯(lián)邦航空局交通管制中心警報、美國氣象局和航班運行狀況信息網(wǎng)站FlightStats的數(shù)據(jù)，提供航班晚點預(yù)報，比航空公司的正式通知早6個小時，且準(zhǔn)確率達到85%-90%.

數(shù)據(jù)驅(qū)動型的商業(yè)模式創(chuàng)新

數(shù)據(jù)驅(qū)動型的商業(yè)模式有如雨后春筍，在全球大量涌現(xiàn)。按照數(shù)據(jù)的獲取、管理、分析、應(yīng)用環(huán)節(jié)的區(qū)分方式，可以將大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式分為數(shù)據(jù)托管和交易平臺、關(guān)系挖掘和沉淀價值利用、數(shù)據(jù)社交和跨界連接三種類型。

數(shù)據(jù)托管和交易平臺模式應(yīng)用已有數(shù)十年之久，是發(fā)展最為成熟、最為普遍的大數(shù)據(jù)商業(yè)模式，本質(zhì)是發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，降低單個企業(yè)在數(shù)據(jù)信息存儲和尋找上的投入成本。主要業(yè)務(wù)形態(tài)有空間出租托管、數(shù)據(jù)商店、數(shù)據(jù)市場等，典型的代表企業(yè)為亞馬遜、EMC2、DropBox.

近年來引入“云”的概念，從簡單的數(shù)據(jù)存儲，逐步擴展到數(shù)據(jù)聚合平臺，最終形成云服務(wù)；而以獨特數(shù)據(jù)資源進行的整合朝著縱向產(chǎn)業(yè)鏈上下游整合和橫向多種產(chǎn)業(yè)整合兩個方向發(fā)展，促使了一站式數(shù)據(jù)商店和數(shù)據(jù)交易平臺的出現(xiàn)。如亞馬遜、微軟等企業(yè)均建立了可以交易應(yīng)用程序和高級數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)商店，目前已有數(shù)萬億個數(shù)據(jù)點、數(shù)千個訂閱、數(shù)百個應(yīng)用程序。

關(guān)系挖掘是媒體熱炒的主流大數(shù)據(jù)商業(yè)模式，也是數(shù)據(jù)科學(xué)的主要應(yīng)用模式。核心是通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)隱藏的相關(guān)性，最終用于指導(dǎo)商業(yè)、精準(zhǔn)化服務(wù)與輔助決策。

實現(xiàn)這種模式需要一些先決條件，主要是面向數(shù)據(jù)的處理分析環(huán)節(jié)：一是目標(biāo)領(lǐng)域的完全量化，如互聯(lián)網(wǎng)廣告領(lǐng)域，從廣告點擊到用戶購買行為，均有完整詳實的數(shù)據(jù)記錄；二是數(shù)據(jù)處理能力的大幅提升，要能夠處理非關(guān)系型數(shù)據(jù)，并在海量條件下保持實時快速的性能。該模式的難點在于需要顛覆常規(guī)的用戶思維和需求邏輯，典型類型是沉淀價值的利用，將一些通常無意義的數(shù)據(jù)甚至是垃圾數(shù)據(jù)進行利用，最終得出有價值的結(jié)論。

例如，谷歌公司利用數(shù)十億用戶搜索時的錯誤拼寫記錄來提升其拼寫檢查器的智能性。就目前而言，基于關(guān)系挖掘的大數(shù)據(jù)模式尚未成熟，但承載了社會各界的較高期望：這種模式將有助于驅(qū)動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，如推動生物醫(yī)藥等研發(fā)密集型產(chǎn)業(yè)、企業(yè)咨詢等知識密集型產(chǎn)業(yè)向數(shù)據(jù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，推動零售、交通等傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)向現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型，推動傳統(tǒng)制造業(yè)向智能制造業(yè)轉(zhuǎn)型等。

與前兩種模式不同，數(shù)據(jù)社交和跨界連接模式直接面向每一個社會個體，本質(zhì)上是充分挖掘物理世界的個體資源，將其變成虛擬世界的一個節(jié)點，與其他的節(jié)點進行連接、交互和交易，從而大大降低各類商業(yè)化業(yè)務(wù)的推廣成本，并形成新興業(yè)態(tài)。這種模式正在走向成熟，最典型的代表就是O2O.

例如微信成為了連接線上線下、開展移動支付的重要入口；打車軟件有效降低了供需雙方的信息不對稱，提升了出租車市場的智能化程度；可穿戴設(shè)備將人體的訊息進一步量化，并提供決策建議；蘋果Passbook軟件為用戶提供了一個智能的電子卡包。推行這種模式也有幾個必要條件，主要是針對數(shù)據(jù)的采集傳輸環(huán)節(jié)：移動化，需要帶有位置服務(wù)、能夠發(fā)射無線信號的智能終端；穩(wěn)定連接，需要高速、泛在的外部網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；在線支付，依靠用戶最終的支付行為實現(xiàn)盈利；持續(xù)感知能力，需要先進的傳感器技術(shù)、低功耗芯片技術(shù)以及電池技術(shù)作為保障。

二、智能化戰(zhàn)爭中左右戰(zhàn)爭勝負的新變量：連接力、計算力、認知力

智能化戰(zhàn)爭：“強者勝”的三個維度

楊耀輝 張三虎 周正

引言

戰(zhàn)爭制勝機理從來都是在 科技 進步的推動下悄然發(fā)生變化。從熱兵器時代的火力制勝，到機械化時代的機動力制勝，再到信息化時代的信息力制勝，實際上都是在開辟戰(zhàn)斗力生成新維度的過程中，對原有戰(zhàn)斗力因子形成“降維”打擊。智能化戰(zhàn)爭建立在火藥化、機械化、信息化充分發(fā)展的基礎(chǔ)之上，作戰(zhàn)雙方的火力、機動力、信息力遲早都會達到或接近同一個水平，連接力、計算力、認知力等新的戰(zhàn)斗力因子，則成為左右戰(zhàn)爭勝負的新變量。

連接力強者勝

連接產(chǎn)生智能。最令人驚嘆的莫過于人類腦細胞，數(shù)百億個神經(jīng)元并不存儲信息，但在連接過程中不斷傳遞信息并激發(fā)出新的信息。當(dāng)前，軍事領(lǐng)域正在利用連接來尋求智能化的延展。

連接力強者勝，反映的是群體智能的勝利?！胺淙骸笔阶鲬?zhàn)平臺、碎片狀戰(zhàn)力群組、分布式武器部署，將是智能化戰(zhàn)爭的作戰(zhàn)景象，戰(zhàn)場勝負的砝碼在經(jīng)歷了“從數(shù)量到質(zhì)量”的轉(zhuǎn)換之后，又回到了“從質(zhì)量到數(shù)量”上來。近年來，中東戰(zhàn)場上出現(xiàn)的幾千美元一架的低端無人機，在戰(zhàn)場上的表現(xiàn)卻并不是“湊數(shù)”的樣子，集群式出現(xiàn)令一些大國軍隊極為頭疼。這種規(guī)模化群體與傳統(tǒng)戰(zhàn)場上的個體疊加不同，它們依托泛在網(wǎng)絡(luò)，用連接的方式形成一種群體智能效應(yīng)，對傳統(tǒng)中的高價值平臺產(chǎn)生巨大沖擊。2021年5月，美國國防部發(fā)布的《聯(lián)合全域作戰(zhàn)戰(zhàn)略》中明確，聯(lián)合全域指揮控制就是“連接一切、無處不在”。而美軍先進戰(zhàn)斗管理系統(tǒng)則試圖把U-2、F-16、F-35、F-22、XQ-58、MQ-4C等有人、無人作戰(zhàn)平臺連接到一起。連接力強者勝，已經(jīng)成為智能化戰(zhàn)爭的制勝關(guān)鍵。

連接力強者勝，推動的是“殺傷網(wǎng)”的構(gòu)建。傳統(tǒng)的殺傷鏈路，其連接呈“線性”，是順序的、遞進的、單行的，極易出現(xiàn)斷鏈。智能化戰(zhàn)爭，在“連接一切”的背景下，全域空間內(nèi)的作戰(zhàn)資源進入同一作戰(zhàn)體系，殺傷鏈條上的各個執(zhí)行單元被分散在小型化、無人化、在線化作戰(zhàn)平臺上，形成此斷彼通的“殺傷網(wǎng)”。連接力越強，進入作戰(zhàn)體系的可選擇資源就越多，殺傷鏈路上可選擇的節(jié)點就越多，體系的韌性、彈性、應(yīng)激性就越強。從殺傷鏈到“殺傷網(wǎng)”的升級，推動不同時間節(jié)點進入作戰(zhàn)鏈路的平臺靈活搭配，給對手呈現(xiàn)出一種隨機網(wǎng)絡(luò)式的復(fù)雜景象，而自身卻能按作戰(zhàn)任務(wù)需求，采取類似“網(wǎng)絡(luò)打車服務(wù)”一樣的資源高效動態(tài)連接方式，達成各類作戰(zhàn)資源的快速建鏈，完成自我分配、自我組織、自我控制下的目標(biāo)打擊行動，在作戰(zhàn)過程中呈現(xiàn)出能判斷、有選擇、會變通的智能化樣子。

連接力強者勝，突顯的是自適應(yīng)作戰(zhàn)體系。網(wǎng)絡(luò)時代，每一次成功連接的背后都有一系列用戶和用戶之間的自適應(yīng)交互，連接平臺只是提供一個“橋梁”，并沒有過多地介入到誰和誰的連接上。“連接一切”條件下的智能化作戰(zhàn)平臺構(gòu)成的作戰(zhàn)體系，其敏捷適應(yīng)性將比網(wǎng)絡(luò)時代更進一步。這種敏捷適應(yīng)基于物理實體的數(shù)字化模型和運行狀態(tài)的數(shù)字化表征，在特定系統(tǒng)的支持下，各類作戰(zhàn)資源“在用”“飽和”“空閑”等狀態(tài)即時感知，并完整映射到“基礎(chǔ)網(wǎng)+作戰(zhàn)云+數(shù)字孿生體”的虛擬空間，形成“全息”對照的戰(zhàn)場態(tài)勢，每一個作戰(zhàn)平臺都可以“全維”抽取關(guān)鍵信息，“全域”拼接作戰(zhàn)場景、“全程”推演打擊行動，并實時感知友鄰平臺的運行狀態(tài)。在這樣的全透明戰(zhàn)場空間，任何個體要想避免被其他成員拋棄，必須主動向體系貢獻自己的能力，從而自然地產(chǎn)生出一種自適應(yīng)調(diào)整的體系能力。

計算力強者勝

很長一段時間里，計算多是粗略概算并服務(wù)于指揮員謀略，計算力一直是戰(zhàn)斗力的配角。智能化戰(zhàn)爭中，智能機器的計算能力大大超越人類，人類的決策、行為和意識都受到機器計算的影響，計算力強者勝成為戰(zhàn)爭制勝的重要一面。

計算力強者勝，反映的是“算料”從“DB”到“BD”的質(zhì)變。數(shù)據(jù)即“算料”，其實一直存在。早期的像會計賬本之類，電算化時代是機讀穿孔卡帶，信息化時代升級成為諸如Database之類的數(shù)據(jù)庫，即“DB”。到了智能化時代，萬物互聯(lián)加快了數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度，運用大數(shù)據(jù)Big data方法挖掘信息寶藏成為適應(yīng)時代的必然選擇，即“BD”。從“DB”到“BD”，兩個字母位置的簡單調(diào)換，反映的卻是數(shù)據(jù)從量變到質(zhì)變的重大躍遷?！癉B”是對客觀事實的記錄、抽樣和再現(xiàn)，“BD”則是對數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析并推理預(yù)測客觀事實，已經(jīng)接近甚至超出人類在因果關(guān)系分析上的技能。比如，谷歌公司曾運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析了5000萬條美國人檢索最頻繁的詞匯，成功預(yù)測出美國冬季流感的傳播。智能化戰(zhàn)爭中，數(shù)以萬計的智能機器，必將產(chǎn)生數(shù)不勝數(shù)的數(shù)據(jù)，如何利用大數(shù)據(jù)手段提升“算料”處理能力，對敵方作戰(zhàn)企圖、戰(zhàn)場走勢等做出準(zhǔn)確預(yù)測和判斷，將是決定對抗勝負的重要一極。

計算力強者勝，推動的是算力的云邊端供給模式。傳統(tǒng)的中軍帳、參謀部、指揮所都是“中心計算模式”，其弊端是計算結(jié)果滯后甚至偏離戰(zhàn)場態(tài)勢，問題的根源是算力不足。智能化戰(zhàn)爭中，每一個機器在做出行動時都要進行一系列的計算處理，僅一個“大腦”的中心計算模式已顯得力不從心，“云+邊+端”的新計算模式則應(yīng)運而生。誰的云中心能夠通過策略測算，從復(fù)雜場景中“窺出”真正的戰(zhàn)場走勢；誰的邊緣計算中心能夠快速將計算能力推送到作戰(zhàn)前沿側(cè)，為前端平臺提供中等強度的近實時場景模擬推演；誰的智能作戰(zhàn)平臺能夠在對抗活動中，快速規(guī)劃出武器選擇、打擊窗口、攻擊路線等，將成為左右戰(zhàn)局發(fā)展走勢的關(guān)鍵所在。近年來，美軍大力發(fā)展類似F-22戰(zhàn)機充當(dāng)“戰(zhàn)斗云”，提高無人系統(tǒng)的人工智能技術(shù)含量，推動自主作戰(zhàn)平臺的自協(xié)同能力提升等，都是對“云+邊+端”計算模式的嘗試。

計算力強者勝，突顯的是算法的機器升級迭代。2019年，星際爭霸Ⅱ人機對抗賽中兩位人類頂尖選手以1 10的比分慘敗，使人們對機器“只會計算、不會算計”的印象發(fā)生顛覆性改變。顯然，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的推動下，智能機器具備了超越人類的用大量數(shù)據(jù)擬合出新算法的能力。當(dāng)智能武器代替人類成為戰(zhàn)場上的主角，支撐它們觀察戰(zhàn)場、分析戰(zhàn)場、適應(yīng)戰(zhàn)場能力的關(guān)鍵——算法，將左右戰(zhàn)場勝負的走向。算法戰(zhàn)，已經(jīng)從人類大腦層面轉(zhuǎn)換到機器類腦層面，誰的機器學(xué)習(xí)能力越強，誰的算法迭代升級就越快，誰的決策就越符合對抗態(tài)勢，誰就將在智能化戰(zhàn)爭中占據(jù)算法戰(zhàn)的頂端。

認知力強者勝

形成對戰(zhàn)場的統(tǒng)一認知，是作戰(zhàn)體系中各個參戰(zhàn)單元形成合力的關(guān)鍵。信息化戰(zhàn)爭主要解決信息“從信號到數(shù)據(jù)再到知識”的價值轉(zhuǎn)換過程，智能化戰(zhàn)爭則更注重在“知識到智慧”的過程中提質(zhì)增效。

認知力強者勝，反映的是作戰(zhàn)環(huán)節(jié)從“OODA”到“OD”的進階。從本質(zhì)上講，平臺中心戰(zhàn)、網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)、決策中心戰(zhàn)，“OODA”環(huán)路上觀察、判斷、決策、行動等鏈條沒有變，但不同階段的行動特點發(fā)生了很大變化。機械化戰(zhàn)爭時代，“OODA”環(huán)路按部就班，環(huán)環(huán)相扣，一步慢、步步慢，一招領(lǐng)先、步步主動；信息化戰(zhàn)爭時代，發(fā)現(xiàn)即摧毀，觀察“O”和行動“A”融為一體；智能化戰(zhàn)爭時代，作戰(zhàn)雙方的觀察能力達到同一水平，戰(zhàn)場趨于雙向全時透明，誰也不能從“OODA”的第一個“O”即觀察上占有多少優(yōu)勢，只有在第二個“O”即判斷上一決高下，作戰(zhàn)對抗從“OODA”四個環(huán)節(jié)進階到“OD”兩個環(huán)節(jié)上。在智能化戰(zhàn)爭的對抗過程中，信息驅(qū)動是源頭，統(tǒng)一認知是關(guān)鍵。有了統(tǒng)一的認知，各參戰(zhàn)平臺才能建立起指向同一作戰(zhàn)企圖下的任務(wù)分析、規(guī)劃和安排，群體性決策、自適應(yīng)編組、分布式行動等具有智能化特征的活動，才能真正被激發(fā)出來并最終涌現(xiàn)出體系作戰(zhàn)能力。

認知力強者勝，推動的是作戰(zhàn)指揮從藝術(shù)到智慧的轉(zhuǎn)進。智能化戰(zhàn)爭中，“AI軍師”“智能參謀”進入作戰(zhàn)指揮活動，帶來的變化是指揮藝術(shù)里面添加了機器計算的成分。智能機器在算速和算法上的優(yōu)長，使它們能通過海量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，對戰(zhàn)場態(tài)勢進行呈現(xiàn)、分析和預(yù)測，輔助指揮員預(yù)判敵方企圖、動向和威脅，從而促使作戰(zhàn)指揮由基于“經(jīng)驗”的藝術(shù)流，向基于“經(jīng)驗+算法”的智慧型轉(zhuǎn)進，把認知對抗從人類大腦領(lǐng)域拓展到了“人腦+機器腦”的新空間。美軍2020年8月組織的“阿爾法空戰(zhàn)”實驗中，AI戰(zhàn)機5 0擊敗人類飛行員，其背后的基礎(chǔ)是40億次仿真訓(xùn)練。智能化戰(zhàn)爭中，純?nèi)四X的認知能力水平必將受到來自機器腦認知的強力挑戰(zhàn)，而機器腦失去人腦的介入也會失去戰(zhàn)爭靈魂，“人腦+機器腦”協(xié)作融合形成智慧型認知才是制勝之道。

認知力強者勝，突顯的是作戰(zhàn)策略從近憂到遠慮的延展。智能化戰(zhàn)爭時代，極易產(chǎn)生“機器信賴癥”，任由機器對戰(zhàn)場上的作戰(zhàn)行動進行控制。但戰(zhàn)爭的復(fù)雜性告誡我們，機器的判斷永遠代替不了人類?！鞍柗ü贰敝悄車咫m然設(shè)定了四個策略來贏得棋局，但它仍有無法逾越的短視局限，其從繁就簡的策略設(shè)計中，會對非關(guān)鍵因子進行“剪枝”處理，而被“剪枝”的恰恰可能是戰(zhàn)爭偶然的誘因。智能化戰(zhàn)爭中，發(fā)揮智能機器的優(yōu)勢，要在建立起“‘人機’交互、有人監(jiān)督”的條件下，運用復(fù)雜系統(tǒng)中各分層之間相對獨立的原理，對戰(zhàn)局進行分層分域拆解，制定全局、局部和戰(zhàn)術(shù)行動策略，形成一整套多級關(guān)聯(lián)的規(guī)則庫，讓智能機器在指揮人員的監(jiān)督下能夠順利地計算下去，在時間約束條件下快速得到一個基本滿意的方案。一方面，避免機器陷入無休止的運算；另一方面，讓機器在人類指引下對戰(zhàn)局進行“遠慮”，走向“謀全局而不是求一隅”的高度。

（作者單位：國防 科技 大學(xué)信息通信學(xué)院）

“智勝”機理：一個亟待研究的課題

劉光明

編者按 現(xiàn)代戰(zhàn)爭發(fā)生了深刻變化，最根本的是制勝機理變了,要想贏得戰(zhàn)爭必須把現(xiàn)代戰(zhàn)爭制勝機理搞透。當(dāng)前，戰(zhàn)爭形態(tài)加速向信息化戰(zhàn)爭演變，智能化戰(zhàn)爭初現(xiàn)端倪。智能化戰(zhàn)爭的制勝機理是什么，有什么新變化，表現(xiàn)為哪些新特點？為把這些問題解答清楚，本刊特推出“聚焦智能化戰(zhàn)爭制勝機理”系列文章，歡迎廣大讀者獻計獻策、積極爭鳴，共同推動智能化戰(zhàn)爭制勝機理研究走向深入。

當(dāng)前，由人工智能引領(lǐng)的新一輪 科技 革命和產(chǎn)業(yè)變革方興未艾，“人工智能就像先前的導(dǎo)彈、衛(wèi)星一樣，無論你是否有所準(zhǔn)備都將登上人類戰(zhàn)爭的 歷史 舞臺”，智能化戰(zhàn)爭已經(jīng)大步走來。打贏未來可能發(fā)生的智能化戰(zhàn)爭，核心是厘清智能化戰(zhàn)爭制勝機理。

厘清智能化戰(zhàn)爭制勝機理獨特內(nèi)涵

厘清智能化戰(zhàn)爭制勝機理，首先要把“機理”一詞的內(nèi)涵界定準(zhǔn)確。筆者認為，“機”可理解為奧秘、門道，“理”可解讀為道理、理由。所謂智能化戰(zhàn)爭制勝機理，即打贏智能化戰(zhàn)爭的門道（路徑）和道理。為進一步厘清這一內(nèi)涵，需要準(zhǔn)確把握三對概念的區(qū)別與聯(lián)系。

從機理與規(guī)律的關(guān)系把握獨特內(nèi)涵。規(guī)律是事物內(nèi)在的本質(zhì)的必然的聯(lián)系，戰(zhàn)爭制勝規(guī)律是與戰(zhàn)爭制勝有關(guān)各種因素的本質(zhì)聯(lián)系和發(fā)展的必然趨勢。戰(zhàn)爭作為復(fù)雜巨系統(tǒng)，制勝也具有復(fù)雜性，眾多的制勝規(guī)律往往在戰(zhàn)場上同時起作用。如果對具體戰(zhàn)例作具體分析會發(fā)現(xiàn)，每一次勝負較量必定有某個規(guī)律起決定性作用，其他規(guī)律則起著輔助的但也是不可缺少的作用。戰(zhàn)爭制勝機理則是戰(zhàn)爭制勝因素在一定條件下觸發(fā)制勝規(guī)律、發(fā)揮制勝作用的鏈路及其道理。制勝機理依賴制勝規(guī)律，體現(xiàn)了制勝規(guī)律發(fā)揮作用時的途徑和依據(jù)，但單憑制勝規(guī)律本身不能成為制勝機理。用相對簡單的話來概括，即制勝規(guī)律是制勝機理的基礎(chǔ)，制勝機理是制勝規(guī)律的應(yīng)用之道。

從機理與機制的關(guān)系把握獨特內(nèi)涵。機制是事物內(nèi)部的構(gòu)造、功能和相互關(guān)系，作戰(zhàn)制勝機制是作戰(zhàn)體系各要素互動形成合力、實現(xiàn)制勝的內(nèi)在機制，如集效聚優(yōu)、并行聯(lián)動都是機制，是對有關(guān)制勝機理的運用方法和實現(xiàn)方式，且這些方式方法體現(xiàn)一定的規(guī)則，帶有某種制度化的特征。在信息化戰(zhàn)爭中，對情報偵察、指揮控制、火力打擊和綜合保障等作戰(zhàn)要素進行綜合集成，對陸、海、空等作戰(zhàn)單元進行優(yōu)化重組，會形成多種多樣的制勝機制。這些制勝機制大都包含這樣的制勝機理，即：事件轉(zhuǎn)化為信息、信息轉(zhuǎn)化為態(tài)勢、態(tài)勢轉(zhuǎn)化為認知、認知轉(zhuǎn)化為決策、決策轉(zhuǎn)化為行動的信息制勝鏈路，等等。由此可見，制勝機理是內(nèi)在的“道”，更為抽象，而制勝機制是運用道的“術(shù)”，更為具體。

從機理與理論的關(guān)系把握獨特內(nèi)涵。認識、把握和靈活運用戰(zhàn)爭制勝規(guī)律和機理，需要從理論和戰(zhàn)略策略上作出正確的指導(dǎo)。睿智的軍事理論家，總是在發(fā)現(xiàn)新的制勝規(guī)律和機理后，作出理論上的加工和創(chuàng)造，由此形成新的軍事指導(dǎo)理論?？梢姡娛吕碚搫?chuàng)新的核心在于揭示和厘清新的戰(zhàn)爭制勝規(guī)律和機理，進而概括出新的戰(zhàn)爭指導(dǎo)。世界軍事史上，馬漢的“海權(quán)”理論、杜黑的“制空權(quán)”理論、富勒的“機械化戰(zhàn)爭”理論、圖哈切夫斯基的“大縱深作戰(zhàn)”理論、格雷厄姆的“高邊疆”理論等，都揭示了相應(yīng)的戰(zhàn)爭制勝規(guī)律和機理，引領(lǐng)了軍事潮流，改變了戰(zhàn)爭面貌?？梢哉f，戰(zhàn)爭制勝機理是軍事理論創(chuàng)新的基礎(chǔ)和源泉，軍事指導(dǎo)理論是戰(zhàn)爭制勝機理的靈動運用和理論升華。

辯證把握智能化戰(zhàn)爭制勝機理多重意蘊

智能化戰(zhàn)爭的制勝機理包括戰(zhàn)爭制勝的一般機理，同時又體現(xiàn)著算法博弈的鮮明特點；在戰(zhàn)略、戰(zhàn)役、戰(zhàn)術(shù)等層面都有相應(yīng)的制勝機理，同時也都與算法博弈緊密聯(lián)系。由于受多種因素制約，每一場戰(zhàn)爭具體的制勝機理都可能有所不同。這里，僅列舉幾類帶有一定普遍性的制勝機理。

以“強”打“弱”的“智勝”機理?！皬妱偃鯏　笔菐в幸欢ㄆ毡樾缘膽?zhàn)爭制勝規(guī)律。即使是那些以弱勝強的戰(zhàn)例，往往也須在局部和特定時段形成對敵的力量優(yōu)勢才能真正取勝。依據(jù)“強勝弱敗”規(guī)律，以強打弱便成為帶有通用性的戰(zhàn)爭制勝機理。這里的“強”，是整體戰(zhàn)斗力的強。在機械化戰(zhàn)爭時代，整體戰(zhàn)斗力的強大主要體現(xiàn)為兵力和火力優(yōu)勢。在信息化戰(zhàn)爭時代，軍隊能打勝仗有賴于信息力優(yōu)勢。而在智能化戰(zhàn)爭時代，智力優(yōu)勢對戰(zhàn)斗力的貢獻率遠高于其他要素。在智能化戰(zhàn)爭對抗中，人的智能廣泛滲透到作戰(zhàn)領(lǐng)域、移植到武器系統(tǒng)，智能水平更高更強的一方，能夠更好地開發(fā)和運用以強打弱的“智勝”機理，甚至據(jù)此設(shè)計戰(zhàn)爭、主導(dǎo)戰(zhàn)局發(fā)展，取得最終勝利。

以“高”打“低”的“智勝”機理。這里的“高”“低”，主要指“代差”“維度差”。通常情況下，運用更高級戰(zhàn)爭形態(tài)和作戰(zhàn)樣式的一方能夠打贏尚在運用較低維度戰(zhàn)爭形態(tài)和作戰(zhàn)樣式的一方。比如，普遍使用火槍的部隊幾乎都能勝過使用大刀長矛的部隊。如果說“高”勝“低”敗是制勝規(guī)律，那么以“高”打“低”的那些門道及理由便成為制勝機理。在智能化戰(zhàn)爭進程中，針對對方作戰(zhàn)體系的弱點進行打擊，使其“智能”降低或失效，實施“降維打擊”，便是以“高”打“低”“智勝”機理的具體運用。還要看到，智能化戰(zhàn)爭時代很可能存在由低到高的多個發(fā)展階段，盡可能讓自己處于高級階段，攻擊對手使其處于低維度的階段，也是以“高”打“低”“智勝”機理的運用。

以“快”打“慢”的“智勝”機理。隨著科學(xué)技術(shù)的強勁推動，戰(zhàn)爭中“快”的內(nèi)涵在不斷刷新。在第一次世界大戰(zhàn)期間，坦克機動速度每小時只能達到4 8英里，到二戰(zhàn)期間裝甲集群已能實施閃擊戰(zhàn)。近些年我們認為超級計算機已經(jīng)很快了，但量子計算機處理“高斯玻色取樣”的速度比最快的超級計算機快一百萬億倍，量子算法比經(jīng)典算法實現(xiàn)了指數(shù)級的加速，人工智能將實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。未來智能化戰(zhàn)爭在算法的支撐下，預(yù)警時間提前，決策時間縮短，作戰(zhàn)行動向前延伸，“觀察-判斷-決策-行動”周期大幅壓縮，“瞬時摧毀”升級為“即時摧毀”，真正進入發(fā)現(xiàn)即摧毀的“秒殺”時代。

以“巧”打“拙”的“智勝”機理。在一些經(jīng)典戰(zhàn)例中，我們往往能夠看到指揮員運用靈活機動的戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)，變被動為主動，化劣勢為優(yōu)勢，體現(xiàn)了“巧”能勝“拙”的制勝規(guī)律和以“巧”打“拙”的制勝機理。智能化戰(zhàn)爭中的“巧”，依托算法優(yōu)勢，開始從指揮員的大腦中走出來，被賦予擁有“智能”的武器系統(tǒng)。當(dāng)智能化戰(zhàn)爭發(fā)展到一定階段，全域多維、各種類型的智能化作戰(zhàn)平臺能夠快速耦合作戰(zhàn)力量，根據(jù)任務(wù)需求構(gòu)建作戰(zhàn)體系，自主實施協(xié)同作戰(zhàn)，任務(wù)結(jié)束迅速回歸待戰(zhàn)狀態(tài)，呈現(xiàn)智能自主趨勢。未來智能化戰(zhàn)爭將向極地、深海、太空等領(lǐng)域拓展，以“巧”打“拙”的“智勝”機理也會相應(yīng)拓展，開發(fā)出更多更新的“智勝”路徑。

前瞻 探索 和開發(fā)智能化戰(zhàn)爭制勝機理

當(dāng)今世界， 科技 革命和軍事革命相互影響，戰(zhàn)爭形態(tài)在加速演變，戰(zhàn)爭制勝機理也在不斷更新。在智能化戰(zhàn)爭大幕緩緩開啟的背景下，必須緊盯智能化戰(zhàn)爭制勝機理的發(fā)展趨勢，變被動為主動，變跟進為引領(lǐng)，前瞻 探索 和開發(fā)智能化戰(zhàn)爭制勝機理，牢牢掌控打贏智能化戰(zhàn)爭的主動權(quán)。

開發(fā)新的制勝機理。 歷史 和現(xiàn)實表明，先進的科學(xué)技術(shù)一旦被運用于軍事，將使戰(zhàn)爭制勝機理發(fā)生深刻變化，從而使現(xiàn)有的作戰(zhàn)指導(dǎo)、條令法規(guī)和部隊編制隨之改變。在人工智能飛速進步的今天，軍事智能的發(fā)展不可限量，未來智能化戰(zhàn)爭具體的制勝機理也必然超出現(xiàn)有的預(yù)料。應(yīng)積極 探索 現(xiàn)有先進技術(shù)可能運用于智能化戰(zhàn)爭的潛能， 探索 其可能的制勝機理。全面分析對手無人化作戰(zhàn)體系的薄弱節(jié)點和我之優(yōu)勢，從目標(biāo)靶點反推制勝機理，提出軍事創(chuàng)新需求，精準(zhǔn)研發(fā)戰(zhàn)略性、前沿性、顛覆性技術(shù)，推動戰(zhàn)爭“ 游戲 規(guī)則”向于我有利的方向轉(zhuǎn)變。

驗證新的制勝機理。智能化戰(zhàn)爭制勝機理的研究成果究竟管不管用，需要用實踐來檢驗。在相對和平時期，應(yīng)加強實戰(zhàn)化軍事訓(xùn)練和針對性作戰(zhàn)實驗的檢驗，在檢驗中發(fā)現(xiàn)問題、修正認識，使新的制勝機理盡可能科學(xué)、周密。在時機和條件成熟時，推動新的智能化戰(zhàn)爭制勝機理成為軍事訓(xùn)練全方位變革、整體性提升的依據(jù)，堅持以戰(zhàn)領(lǐng)訓(xùn)、以訓(xùn)促戰(zhàn)，做到按智能化戰(zhàn)爭實戰(zhàn)要求訓(xùn)練，實現(xiàn)作戰(zhàn)和訓(xùn)練一體化。要以我為主，適度借鑒外軍，破除定性分析多、定量分析少的局限，大力構(gòu)建完善智能化戰(zhàn)爭實驗室，打通從制勝機理到作戰(zhàn)概念再到實驗平臺的創(chuàng)新鏈路，推動去粗取精、去偽存真，提高智能化戰(zhàn)爭制勝機理研究成果的科學(xué)性、權(quán)威性。

升華新的制勝機理。新的戰(zhàn)爭制勝機理是推進軍事理論創(chuàng)新的深層依據(jù)。當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)了新的以“強”打“弱”、以“高”打“低”、以“快”打“慢”、以“巧”打“拙”等具體的“智勝”機理后，就可以契合這一機理提出核心作戰(zhàn)概念、作戰(zhàn)原則和戰(zhàn)爭指導(dǎo)等，經(jīng)過系統(tǒng)加工形成關(guān)于智能化戰(zhàn)爭的新的軍事理論。有人說，“豐富的想象力和深刻的洞察力，遠比百分之百的準(zhǔn)確性更為重要”。要適度鼓勵戰(zhàn)爭設(shè)計上的“異想天開”，引導(dǎo)有創(chuàng)見的研究人員在深刻理解軍事智能“技術(shù)創(chuàng)意”及其衍生而來的制勝機理的基礎(chǔ)上，提出新的“戰(zhàn)爭創(chuàng)意”。要基于智能化戰(zhàn)爭制勝機理的研究，深化軍事理論創(chuàng)新，加快形成具有時代性、引領(lǐng)性、獨特性的軍事理論體系。

（作者單位：國防大學(xué)國家安全學(xué)院）

三、大數(shù)據(jù)處理的五大關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用

作者 | 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)

來源 | 產(chǎn)業(yè)智能官

數(shù)據(jù)處理是對紛繁復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)價值的提煉，而其中最有價值的地方在于預(yù)測性分析，即可以通過數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計模式識別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更好的理解數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果得出預(yù)測性決策。其中主要工作環(huán)節(jié)包括：

大數(shù)據(jù)采集 大數(shù)據(jù)預(yù)處理 大數(shù)據(jù)存儲及管理 大數(shù)據(jù)分析及挖掘 大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。

一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

數(shù)據(jù)是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或稱之為弱結(jié)構(gòu)化)及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù);突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù);設(shè)計質(zhì)量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。

大數(shù)據(jù)采集一般分為：

大數(shù)據(jù)智能感知層：主要包括數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數(shù)據(jù)源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術(shù)。

基礎(chǔ)支撐層：提供大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺所需的虛擬服務(wù)器，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫及物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)資源等基礎(chǔ)支撐環(huán)境。重點攻克分布式虛擬存儲技術(shù)，大數(shù)據(jù)獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術(shù)，大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸與壓縮技術(shù)，大數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)等。

二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。

抽?。阂颢@取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達到快速分析處理的目的。

清洗：對于大數(shù)據(jù)，并不全是有價值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯誤的干擾項，因此要對數(shù)據(jù)通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進行管理和調(diào)用。重點解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關(guān)鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS)、能效優(yōu)化的存儲、計算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù);突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù);突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù);突破大數(shù)據(jù)移動、備份、復(fù)制等技術(shù);開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

開發(fā)新型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)庫緩存系統(tǒng)。其中，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫，分為：鍵值數(shù)據(jù)庫、列存數(shù)據(jù)庫、圖存數(shù)據(jù)庫以及文檔數(shù)據(jù)庫等類型。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包含了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及NewSQL數(shù)據(jù)庫。

開發(fā)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)：改進數(shù)據(jù)銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數(shù)據(jù)審計等技術(shù);突破隱私保護和推理控制、數(shù)據(jù)真?zhèn)巫R別和取證、數(shù)據(jù)持有完整性驗證等技術(shù)。

四、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)：改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù);開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù);突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數(shù)據(jù)挖掘涉及的技術(shù)方法很多，有多種分類法。根據(jù)挖掘任務(wù)可分為分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等等;根據(jù)挖掘?qū)ο罂煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫以及環(huán)球網(wǎng)Web;根據(jù)挖掘方法分，可粗分為:機器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。

機器學(xué)習(xí)中，可細分為歸納學(xué)習(xí)方法(決策樹、規(guī)則歸納等)、基于范例學(xué)習(xí)、遺傳算法等。統(tǒng)計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等)、聚類分析(系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關(guān)分析法等)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中，可細分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等)等。數(shù)據(jù)庫方法主要是多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。

數(shù)據(jù)挖掘主要過程是：根據(jù)分析挖掘目標(biāo)，從數(shù)據(jù)庫中把數(shù)據(jù)提取出來，然后經(jīng)過ETL組織成適合分析挖掘算法使用寬表，然后利用數(shù)據(jù)挖掘軟件進行挖掘。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘軟件，一般只能支持在單機上進行小規(guī)模數(shù)據(jù)處理,受此限制傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析挖掘一般會采用抽樣方式來減少數(shù)據(jù)分析規(guī)模。

數(shù)據(jù)挖掘的計算復(fù)雜度和靈活度遠遠超過前兩類需求。一是由于數(shù)據(jù)挖掘問題開放性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘會涉及大量衍生變量計算，衍生變量多變導(dǎo)致數(shù)據(jù)預(yù)處理計算復(fù)雜性;二是很多數(shù)據(jù)挖掘算法本身就比較復(fù)雜，計算量就很大，特別是大量機器學(xué)習(xí)算法，都是迭代計算，需要通過多次迭代來求最優(yōu)解，例如K-means聚類算法、PageRank算法等。

從挖掘任務(wù)和挖掘方法的角度，著重突破：

可視化分析。數(shù)據(jù)可視化無論對于普通用戶或是數(shù)據(jù)分析專家，都是最基本的功能。數(shù)據(jù)圖像化可以讓數(shù)據(jù)自己說話，讓用戶直觀的感受到結(jié)果。 數(shù)據(jù)挖掘算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數(shù)據(jù)挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精煉數(shù)據(jù)，挖掘價值。這些算法一定要能夠應(yīng)付大數(shù)據(jù)的量，同時還具有很高的處理速度。 預(yù)測性分析。預(yù)測性分析可以讓分析師根據(jù)圖像化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些前瞻性判斷。 語義引擎。語義引擎需要設(shè)計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。語言處理技術(shù)包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統(tǒng)等。 數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)質(zhì)量與管理是管理的最佳實踐，透過標(biāo)準(zhǔn)化流程和機器對數(shù)據(jù)進行處理可以確保獲得一個預(yù)設(shè)質(zhì)量的分析結(jié)果。

預(yù)測分析成功的7個秘訣

預(yù)測未來一直是一個冒險的命題。幸運的是，預(yù)測分析技術(shù)的出現(xiàn)使得用戶能夠基于歷史數(shù)據(jù)和分析技術(shù)(如統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí))預(yù)測未來的結(jié)果，這使得預(yù)測結(jié)果和趨勢變得比過去幾年更加可靠。

盡管如此，與任何新興技術(shù)一樣，想要充分發(fā)揮預(yù)測分析的潛力也是很難的。而可能使挑戰(zhàn)變得更加復(fù)雜的是，由不完善的策略或預(yù)測分析工具的誤用導(dǎo)致的不準(zhǔn)確或誤導(dǎo)性的結(jié)果可能在幾周、幾個月甚至幾年內(nèi)才會顯現(xiàn)出來。

預(yù)測分析有可能徹底改變許多的行業(yè)和業(yè)務(wù)，包括零售、制造、供應(yīng)鏈、網(wǎng)絡(luò)管理、金融服務(wù)和醫(yī)療保健。AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)公司Mist Systems的聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術(shù)官Bob fridy預(yù)測:“深度學(xué)習(xí)和預(yù)測性AI分析技術(shù)將會改變我們社會的所有部分，就像十年來互聯(lián)網(wǎng)和蜂窩技術(shù)所帶來的轉(zhuǎn)變一樣。”。

這里有七個建議，旨在幫助您的組織充分利用其預(yù)測分析計劃。

1.能夠訪問高質(zhì)量、易于理解的數(shù)據(jù)

預(yù)測分析應(yīng)用程序需要大量數(shù)據(jù)，并依賴于通過反饋循環(huán)提供的信息來不斷改進。全球IT解決方案和服務(wù)提供商Infotech的首席數(shù)據(jù)和分析官Soumendra Mohanty評論道:“數(shù)據(jù)和預(yù)測分析之間是相互促進的關(guān)系?！?

了解流入預(yù)測分析模型的數(shù)據(jù)類型非常重要。“一個人身上會有什么樣的數(shù)據(jù)?” Eric Feigl - Ding問道，他是流行病學(xué)家、營養(yǎng)學(xué)家和健康經(jīng)濟學(xué)家，目前是哈佛陳氏公共衛(wèi)生學(xué)院的訪問科學(xué)家?！笆敲刻於荚贔acebook和谷歌上收集的實時數(shù)據(jù)，還是難以訪問的醫(yī)療記錄所需的醫(yī)療數(shù)據(jù)?”為了做出準(zhǔn)確的預(yù)測，模型需要被設(shè)計成能夠處理它所吸收的特定類型的數(shù)據(jù)。

簡單地將大量數(shù)據(jù)扔向計算資源的預(yù)測建模工作注定會失敗。“由于存在大量數(shù)據(jù)，而其中大部分數(shù)據(jù)可能與特定問題無關(guān)，只是在給定樣本中可能存在相關(guān)關(guān)系，”FactSet投資組合管理和交易解決方案副總裁兼研究主管Henri Waelbroeck解釋道，F(xiàn)actSet是一家金融數(shù)據(jù)和軟件公司?！叭绻涣私猱a(chǎn)生數(shù)據(jù)的過程，一個在有偏見的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型可能是完全錯誤的?！?

2.找到合適的模式

SAP高級分析產(chǎn)品經(jīng)理Richard Mooney指出，每個人都癡迷于算法，但是算法必須和輸入到算法中的數(shù)據(jù)一樣好?！叭绻也坏竭m合的模式，那么他們就毫無用處，”他寫道?！按蠖鄶?shù)數(shù)據(jù)集都有其隱藏的模式?！?

模式通常以兩種方式隱藏:

模式位于兩列之間的關(guān)系中。例如，可以通過即將進行的交易的截止日期信息與相關(guān)的電子郵件開盤價數(shù)據(jù)進行比較來發(fā)現(xiàn)一種模式。Mooney說:“如果交易即將結(jié)束，電子郵件的公開率應(yīng)該會大幅提高，因為買方會有很多人需要閱讀并審查合同?！?

模式顯示了變量隨時間變化的關(guān)系?！耙陨厦娴睦訛槔?，了解客戶打開了200次電子郵件并不像知道他們在上周打開了175次那樣有用，”Mooney說。

3 .專注于可管理的任務(wù)，這些任務(wù)可能會帶來積極的投資回報

紐約理工學(xué)院的分析和商業(yè)智能主任Michael Urmeneta稱:“如今，人們很想把機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到海量數(shù)據(jù)上，以期獲得更深刻的見解?！彼f，這種方法的問題在于，它就像試圖一次治愈所有形式的癌癥一樣。Urmeneta解釋說:“這會導(dǎo)致問題太大，數(shù)據(jù)太亂——沒有足夠的資金和足夠的支持。這樣是不可能獲得成功的?！?

而當(dāng)任務(wù)相對集中時，成功的可能性就會大得多。Urmeneta指出:“如果有問題的話，我們很可能會接觸到那些能夠理解復(fù)雜關(guān)系的專家” ?！斑@樣，我們就很可能會有更清晰或更好理解的數(shù)據(jù)來進行處理?！?

4.使用正確的方法來完成工作

好消息是，幾乎有無數(shù)的方法可以用來生成精確的預(yù)測分析。然而，這也是個壞消息。芝加哥大學(xué)NORC (前國家意見研究中心)的行為、經(jīng)濟分析和決策實踐主任Angela Fontes說:“每天都有新的、熱門的分析方法出現(xiàn)，使用新方法很容易讓人興奮”?！叭欢鶕?jù)我的經(jīng)驗，最成功的項目是那些真正深入思考分析結(jié)果并讓其指導(dǎo)他們選擇方法的項目——即使最合適的方法并不是最性感、最新的方法。”

羅切斯特理工學(xué)院計算機工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建議說:“用戶必須謹慎選擇適合他們需求的方法”?！氨仨殦碛幸环N高效且可解釋的技術(shù)，一種可以利用序列數(shù)據(jù)、時間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性，然后將其外推到最有可能的未來，”Yang說。

5.用精確定義的目標(biāo)構(gòu)建模型

這似乎是顯而易見的，但許多預(yù)測分析項目開始時的目標(biāo)是構(gòu)建一個宏偉的模型，卻沒有一個明確的最終使用計劃。“有很多很棒的模型從來沒有被人使用過，因為沒有人知道如何使用這些模型來實現(xiàn)或提供價值，”汽車、保險和碰撞修復(fù)行業(yè)的SaaS提供商CCC信息服務(wù)公司的產(chǎn)品管理高級副總裁Jason Verlen評論道。

對此，F(xiàn)ontes也表示同意?！笆褂谜_的工具肯定會確保我們從分析中得到想要的結(jié)果……”因為這迫使我們必須對自己的目標(biāo)非常清楚，”她解釋道?！叭绻覀儾磺宄治龅哪繕?biāo)，就永遠也不可能真正得到我們想要的東西?！?

6.在IT和相關(guān)業(yè)務(wù)部門之間建立密切的合作關(guān)系

在業(yè)務(wù)和技術(shù)組織之間建立牢固的合作伙伴關(guān)系是至關(guān)重要的?？蛻趔w驗技術(shù)提供商Genesys的人工智能產(chǎn)品管理副總裁Paul lasserr說:“你應(yīng)該能夠理解新技術(shù)如何應(yīng)對業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)或改善現(xiàn)有的業(yè)務(wù)環(huán)境?！比缓?，一旦設(shè)置了目標(biāo)，就可以在一個限定范圍的應(yīng)用程序中測試模型，以確定解決方案是否真正提供了所需的價值。

7.不要被設(shè)計不良的模型誤導(dǎo)

模型是由人設(shè)計的，所以它們經(jīng)常包含著潛在的缺陷。錯誤的模型或使用不正確或不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)構(gòu)建的模型很容易產(chǎn)生誤導(dǎo)，在極端情況下，甚至?xí)a(chǎn)生完全錯誤的預(yù)測。

沒有實現(xiàn)適當(dāng)隨機化的選擇偏差會混淆預(yù)測。例如，在一項假設(shè)的減肥研究中，可能有50%的參與者選擇退出后續(xù)的體重測量。然而，那些中途退出的人與留下來的人有著不同的體重軌跡。這使得分析變得復(fù)雜，因為在這樣的研究中，那些堅持參加這個項目的人通常是那些真正減肥的人。另一方面，戒煙者通常是那些很少或根本沒有減肥經(jīng)歷的人。因此，雖然減肥在整個世界都是具有因果性和可預(yù)測性的，但在一個有50%退出率的有限數(shù)據(jù)庫中，實際的減肥結(jié)果可能會被隱藏起來。

六、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟活動提供依據(jù)，從而提高各個領(lǐng)域的運行效率，大大提高整個社會經(jīng)濟的集約化程度。

在我國，大數(shù)據(jù)將重點應(yīng)用于以下三大領(lǐng)域：商業(yè)智能 、政府決策、公共服務(wù)。例如：商業(yè)智能技術(shù)，政府決策技術(shù)，電信數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，氣象信息分析技術(shù)，環(huán)境監(jiān)測技術(shù)，警務(wù)云應(yīng)用系統(tǒng)(道路監(jiān)控、視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、智能交通、反電信詐騙、指揮調(diào)度等公安信息系統(tǒng))，大規(guī)?；蛐蛄蟹治霰葘夹g(shù)，Web信息挖掘技術(shù)，多媒體數(shù)據(jù)并行化處理技術(shù)，影視制作渲染技術(shù)，其他各種行業(yè)的云計算和海量數(shù)據(jù)處理應(yīng)用技術(shù)等。

四、大數(shù)據(jù)和智慧交通有哪些應(yīng)用的案例

大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用案例

在醫(yī)療方面，紐約的mountsinai醫(yī)院利用數(shù)千名患者的數(shù)據(jù)、歷年匯報的流感爆發(fā)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)與病毒的變異過程做交叉比對。通過這種工作，科學(xué)家和醫(yī)生可以預(yù)測病毒如何傳播，以及對抗這些病毒的最佳途徑；甚至有可能使用預(yù)測分析來判斷病毒的傳播方式，然后采取行動來限制這一傳播。據(jù)說這家醫(yī)院有望在未來阻止流感的發(fā)生。

在交通方面，浙江某城市與英特爾合作，安裝了1000個數(shù)字監(jiān)控設(shè)備，100個智能監(jiān)測點系統(tǒng)，超過300個檢查點的電子警察，和500多個視頻監(jiān)控系統(tǒng)。通過更有效地監(jiān)測交通和擁堵數(shù)據(jù)，改善交通流量，減少道路交通事故。

在廢物處理方面， 英國曼徹斯特垃圾處理局有一套系統(tǒng)，能夠利用數(shù)據(jù)使得產(chǎn)生的垃圾被盡可能多的再次利用。通過對來自不同地區(qū)的卡車進出加工廠時進行稱重，能夠了解每個地區(qū)所產(chǎn)生的垃圾數(shù)量。這些數(shù)據(jù)幫助當(dāng)局出臺了相應(yīng)的政策，鼓勵那些特定的社區(qū)更好的垃圾回收和垃圾減量。

在建筑方面， 住房慈善機構(gòu)hact從400,000座住房中持續(xù)不斷地收集數(shù)據(jù)，并進行了各種數(shù)據(jù)分析。通過數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)設(shè)計、建造、布局中存在的潛在問題，進而在建造新的樓宇時優(yōu)化相關(guān)的參數(shù)，避免這些問題，改進政府保障房的的維修，規(guī)劃空間合理使用。

智能應(yīng)用服務(wù)，Google提供的大數(shù)據(jù)分析智能應(yīng)用包括客戶情緒分析、交易風(fēng)險（欺詐分析）、產(chǎn)品推薦、消息路由、診斷、客戶流失預(yù)測、法律文案分類、電子郵件內(nèi)容過濾、政治傾向預(yù)測、物種鑒定等多個方面。據(jù)稱，大數(shù)據(jù)已經(jīng)給Google每天帶來2300萬美元的收入。例如，一些典型應(yīng)用如下：

（1）基于Map Reduce，Google的傳統(tǒng)應(yīng)用包括數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、日志分析、搜索質(zhì)量以及其他數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

（2）基于Dremel系統(tǒng)， Google推出其強大的數(shù)據(jù)分析軟件和服務(wù) — BigQuery，它也是Google自己使用的互聯(lián)網(wǎng)檢索服務(wù)的一部分。Google已經(jīng)開始銷售在線數(shù)據(jù)分析服務(wù)，試圖與市場上類似亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Amazon Web Services)這樣的企業(yè)云計算服務(wù)競爭。這個服務(wù)，能幫助企業(yè)用戶在數(shù)秒內(nèi)完成萬億字節(jié)的掃描。

（3）基于搜索統(tǒng)計算法，Google推出搜索引擎的輸寫糾錯、統(tǒng)計型機器翻譯等服務(wù)。

（4）Google的趨勢圖應(yīng)用。通過用戶對于搜索詞的關(guān)注度，很快的理解社會上的熱點是什么。對廣告主來說，它的商業(yè)價值就是很快的知道現(xiàn)在用戶在關(guān)心什么，他們應(yīng)該在什么地方投入一個廣告。據(jù)此，Google公司也開發(fā)了一些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，如“Brand Lift in Adwords”、“Active GRP”等，以幫助廣告客戶分析和評估其廣告活動的效率。

（5）Google Instant。輸入關(guān)鍵詞的過程，Google

Instant 會邊打邊預(yù)測可能的搜索結(jié)果。

谷歌的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)仍在演進中，追去的目標(biāo)是更大數(shù)據(jù)集、更快、更準(zhǔn)確的分析和計算。這將進一步引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的方向。

在競選方面，直到2012年，奧巴馬的數(shù)據(jù)團隊對數(shù)以千萬計的選民郵件進行了大數(shù)據(jù)挖掘，精確預(yù)測出了更可能擁護奧巴馬的選民類型，并進行了有針對性的宣傳，從而幫助奧巴馬成為了美國歷史上唯一一位在競選經(jīng)費處于劣勢下實現(xiàn)連任的總統(tǒng)。只要數(shù)據(jù)量夠大，夠及時，挖掘夠深刻，就可以洞悉每個選民的投票幾率。

在教育方面，"以物聯(lián)網(wǎng)、云計算等綜合技術(shù)的成熟為基礎(chǔ)，在學(xué)生管理數(shù)據(jù)庫中挖掘出有價值的數(shù)據(jù)，經(jīng)過過程性和綜合性的考慮，找到學(xué)生各種行為之間的內(nèi)在聯(lián)系，考量背后的邏輯關(guān)系，并作出恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)決策。以某集團最新出版的全球少兒美語旗艦課程為例，引入了首款應(yīng)用于少兒英語學(xué)習(xí)領(lǐng)域的MyEnglishLab在線學(xué)習(xí)輔導(dǎo)系統(tǒng)（以下簡稱MEL），應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)全程實時分析學(xué)生個體和班級整體的學(xué)習(xí)進度、學(xué)情反饋和階段性成果，從而及時找到問題所在對癥下藥，實現(xiàn)對學(xué)習(xí)過程和結(jié)果的動態(tài)管理。

智慧交通的應(yīng)用案例

根據(jù)ITS114的不完全統(tǒng)計，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路機電市場的全年千萬項目統(tǒng)計規(guī)模為182.5億，其中主要分為四大市場1.交通管控市場千萬項目規(guī)模為84.24億。2.智慧交通/智能運輸市場千萬項目規(guī)模為20.33億。3.高速公路機電市場千萬項目規(guī)模為75.8億。4.平安城市千萬項目規(guī)模為56.6億。以上四個市場都有著很多的智慧交通方面的應(yīng)用案例。

具體的在交通管控市場方面， 當(dāng)前各個省積極構(gòu)建的交通運行監(jiān)測與應(yīng)急指揮系統(tǒng)，還有圍繞著視頻、圖像分析，從而實現(xiàn)在治安、交通、工業(yè)制造、汽車、人工智能等等諸多領(lǐng)域的應(yīng)用亦是智慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通仿真與智能管控機器人"可實時采集視頻檢測數(shù)據(jù)與線圈檢測數(shù)據(jù)，將采集的交通流數(shù)據(jù)、信號配時等數(shù)據(jù)輸入到建立的仿真路網(wǎng)模型中，進行實時的交通系統(tǒng)仿真。通過一體化交通仿真模型，機器人能快速找出路網(wǎng)擁堵點以及分析路網(wǎng)的常發(fā)性擁堵點，并對交通流運營狀況的演變進行預(yù)測和分析。在交通仿真與智能管控機器人平臺上，還可對城市的任意交叉口的交通環(huán)境進行設(shè)置，周邊居民可將相關(guān)建議"告知"機器人，實時模擬交叉口改良效果，實現(xiàn)全民參與、全民實踐、全民創(chuàng)新的交通管理新模式。

智慧交通/運輸方面各種“專車”“快車”“拼車”“代駕”平臺類和軟件數(shù)據(jù)類的實例比比皆是，如我們都熟知的“滴滴快遞”“uber"“e代駕”等app應(yīng)用。

交通工具新型技術(shù)案例方面：如無人駕駛、自動駕駛、智能車等等；在2015年12月互聯(lián)網(wǎng)大會上李彥宏展示的無人車，李書福展現(xiàn)的自動駕駛技術(shù)都體現(xiàn)了當(dāng)前智能交通工具的發(fā)展。     更近一點的是，汽車電子標(biāo)識、ETC、車路協(xié)同。2015年的新能源客車市場呈爆發(fā)性增長，新能源客車銷量達到37363輛，同比增長213.19%，同時2015年國務(wù)院印發(fā)《新能源公交車推廣應(yīng)用考核辦法（試行）》、《電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展指南》等等政策文件，可預(yù)見的是新能源汽車將會造就一個巨大的市場，建立在新能源汽車之上的車聯(lián)網(wǎng)也將搭上順風(fēng)車。

平安城市也有很多已經(jīng)成型的智慧交通案例。平安城市是基于GIS數(shù)字地圖技術(shù)，高度整合治安監(jiān)控、智能交通、數(shù)字城管、應(yīng)急指揮等子系統(tǒng)，改變傳統(tǒng)的靜態(tài)管理和單點管理，實現(xiàn)實時、動態(tài)的聯(lián)動管理新模式，實現(xiàn)了整個城市的治安、交通、城管、應(yīng)急聯(lián)動等各個職能部門的聯(lián)動，建立了高效的城市部門聯(lián)動機制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根據(jù)高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)的特點和應(yīng)用需求，結(jié)合當(dāng)前與今后一定時期內(nèi)圖像監(jiān)控系統(tǒng)與圖像應(yīng)用系統(tǒng)的發(fā)展需要，建設(shè)一套先進的平安城市綜合應(yīng)用平臺，為指揮調(diào)度、調(diào)查取證、應(yīng)急處置、交通管理等多種后臺應(yīng)用提供及時、可靠的視頻圖像信息，服務(wù)于實戰(zhàn)。市面上常見的平安城市系統(tǒng)具備的主要功能大部分都有：人臉卡口功能；交通事件檢測功能；智能檢索功能；道路違法抓拍功能；車輛稽查布控功能；非現(xiàn)場執(zhí)法；分析研判功能；交通事態(tài)監(jiān)控功能；視頻質(zhì)量檢測功能；智能應(yīng)用管理功能；數(shù)據(jù)格式及通信功能；遠程控制功能；指揮調(diào)度功能；勤務(wù)管理功能； 設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測功能。

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