大数据应用

1、2019年微信公开课于本月的9日到10日开课，本次公开课主要聚焦于小程序、小游戏、微信支付等，并且在此次公开课上，2018年微信数据报告也得以公布，据报告显示2018年每月有10.825亿位的在活跃用户，其中55岁以上用户有6300万，每天都有450亿次的信息发送在微信用户之间，有4.1亿次的音频呼叫成功，视频通话用户相较于三年前则增长了570%。据IDC发布《数据时代2025》的报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到175ZB，相当于每天产生491EB的数据。随着物联网基础设施及智能手机、可穿戴设备的普及，我们每个人时刻都在产生大量的数据。我们也完全已经成为数字化的个体。

2、大数据下的自动驾驶汽车。利用强大的数据计算分析实现自动驾驶。据英特尔公司预测，2020年，一辆联网的自动驾驶汽车每运行8小时将产生4TB的数据。这主要来源于自动驾驶汽车将拥有的数百个车载传感器。英特尔表示，仅摄像头就能每秒产生20-40Mb的数据，而激光雷达每秒将产生10-70MB的数据。英特尔公司首席执行官Brian Krzanich表示，2020年互联网用户每天将产生1.5GB的数据，以此计算，每辆在路上行驶的联网汽车将产生约3000人的数据量。而一百万辆自动驾驶汽车将产生30亿人的数据。自动驾驶汽车能够感知环境并导航到目的地的机动车辆，很少或根本不需要驾驶员进行干预，才可能被称为自动驾驶汽车。而目前，由于现有硬件和软件的限制，分析车辆外部环境相关信息的计算速度还不足够快，无法在没有人工引导的情况下，做出重要的导航决策。而且，即使有快速处理器、大内存和高级算法，但由于在真实交通环境中，其他物体的行为无法预测，以及环境数据不完整或有噪声，因此对自动驾驶车辆的行驶轨迹做出及时、合理的决策仍然是一项重大挑战。

3、（1）云计算可以被理解成一个系统硬件，一个具有巨大的计算能力、网络通讯能力和存储能力的数据处理中心（Internet Data Center，简称IDC）。数据处理中心本质上是大量服务器的集合，数据处理中心的功能、规模是以服务器的数量来衡量的。（2）大数据之大有静态之大、动态之大和运算之后叠加之大。静态数据，比如大英博物馆、上海博物馆的存储资料全部以数字化的形式存储。动态变量之大可能有几千个、几万个坐标，这个坐标上每个指标每一秒钟、每一分钟、每一小时、每一天、每一个月、每一年不断叠加，就有一个动态数据越加越多。所有的静态、动态数据被任何人使用，就会有变化，数据与数据计算后产生新的数据，数据就会在使用中不断叠加、增长。数据大就大在静态数据大、动态数据大以及使用的数据大。这就是大数据的概念。（3）数据不等于信息，数据里面一串串符号有各种各样的，从这个角度看是垃圾，但从另一个角度看是有用的，怎么把一大堆的数据变成有用的信息，这个过程需要人工智能。信息不等于知识，比如，手机里大量的信息，每天看十个小时看得头晕脑胀，这些碎片化的信息要变成知识，又要经过特定的处理，也要用人工智能。知识不等于见识，知识变成可以决策智能化的判断又是一种转变，这个转变也要人工智能。人工智能在这三个转变过程中分析数据，挖掘信息，推送信息，或用各种数学模型关键词来筛选信息。另外，还有人工智能模仿、仿真系统、深度学习系统等，都是各种算法，整个数据处理过程中数据变信息，信息变知识，知识变见识、变判断，决策的过程就是算法（4）区块链有五个特点。一是开放性，二是不能篡改，三是可追溯性，四是匿名性，五是分布式去中心化。这五个特征是四种技术支撑起来的。第一，分布式记帐技术。人类社会几千年发明了4种记帐方式，一是原始社会的结绳记帐；二是农业社会的记流水帐；三是工业社会的复式记帐；四是信息化时代的分布式记帐。复式记帐三张平衡表，使企业资产帐目一目了然，但无法防止原始数据造假。采用区块链技术的分布式记帐是无法造假的。第二，共识机制技术。这种技术开发者必须首先考虑用怎样的技术可以使更多人对一种规则达成共识，同时还要考虑通过多少个特殊节点好确认，才能在很短的时间内实现对数据行为的确认。第三，非对称的保密技术，就是一套保密的密钥算法。第四，智能合约技术，基于大量的可信的不可篡改的数据，自动化地执行预先定义好的规则。四种技术使得区块链能得到很好的应用。