今年又出現(xiàn)了很多熱詞，不止大數(shù)據(jù)，人工智能（AI）、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、AR、VR……形形色色的創(chuàng)業(yè)團隊鯨吞了市場上相當(dāng)一大部分的投資。所有這一切好像跟我們相關(guān)，但又好像離商業(yè)價值那么遠，他們到底跟數(shù)據(jù)有什么關(guān)系，有沒有可能給其他行業(yè)創(chuàng)造價值？

新時代的到來

后數(shù)據(jù)爆炸時代

其實整個人類的發(fā)展歷史，就是人類不斷嘗試記錄、測量自身和世界的過程。無論從古時候人類發(fā)明算盤、阿拉伯?dāng)?shù)字，又到近代發(fā)明二進制計算機，都像是這一現(xiàn)象的反映，而人類對自己，包括對世界的認知還是那么淺。比如描述一個人時還只能說這人是男是女，是老是少，身高、體重等；提到環(huán)境時會說氣溫怎么樣、濕度怎么樣……但人類對于數(shù)據(jù)測量的需求一直沒有減弱。

根據(jù)TalkingData的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，目前在中國，智能手機（含平板電腦）有13.05億用戶，智能手表等可穿戴設(shè)備已經(jīng)達到千萬級，這意味著什么？智能手機、智能設(shè)備基本上人手一部甚至更多，而每部智能手機平均攜帶多達16種的傳感器，每天產(chǎn)生1G數(shù)據(jù)。這不僅加強了人類感知和數(shù)字化世界的能力，也讓數(shù)據(jù)以前所未有的速度在產(chǎn)生和發(fā)展。所有這一切現(xiàn)象，都揭示了以人為中心的世界正在加速數(shù)字化。這是一個數(shù)據(jù)爆發(fā)的時代。

人工智能：已經(jīng)過了單純積累數(shù)據(jù)量的時代

移動設(shè)備已經(jīng)成為人類身體的延伸。根據(jù)TalkingData的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我們每天使用手機將近四個小時。不管是上網(wǎng)，還是在現(xiàn)實生活中，在家、上班、吃飯、旅游、消費……我們所有的足跡都被默默地記錄了下來。數(shù)據(jù)行業(yè)迎來了歷史上最好的時刻——數(shù)據(jù)爆發(fā)的時刻。

但這已不是一個單純的積累數(shù)據(jù)量的時代，新的時代對計算提出了更高的挑戰(zhàn)。

第一， 這些數(shù)據(jù)并不是所有的都被存儲和收集。大量隱形數(shù)據(jù)的采集、運算、存儲、傳輸?shù)阮I(lǐng)域依然存在著巨大的障礙。

第二， 如何從大量的數(shù)據(jù)里面解讀人的動作、識別人的場景是更重要的問題?，F(xiàn)在很多數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的情境數(shù)據(jù)，例如圖像、聲音、姿態(tài)、動作，需要人工智能的幫忙從中提煉有價值的信息。世界上頂尖的技術(shù)公司都在嘗試用算法、機器學(xué)習(xí)去還原人在現(xiàn)實生活中的動作，不管視覺、聽覺、姿態(tài)、感知還是做一些基礎(chǔ)的工作，現(xiàn)在語音、圖像識別技術(shù)都在大規(guī)模發(fā)展，但是為什么當(dāng)數(shù)十億大腦神經(jīng)元彼此傳遞信號時，就會出現(xiàn)喜愛、恐懼或憤怒的主觀感受呢？對此，我們依然一無所知。人工智能對世界的認知還停留在早期階段。

數(shù)據(jù)促進了人工智能的發(fā)展。AI過去與現(xiàn)在的最大區(qū)別是，必須具備的計算能力、原始數(shù)據(jù)和處理速度現(xiàn)在都有了，因此AI技術(shù)現(xiàn)在能大放異彩。目前人工智能在識別（包括認知）產(chǎn)生很大進展的原因首先是數(shù)據(jù)量帶來的。谷歌在語音識別領(lǐng)域取得了很大的突破，但這背后的原因是谷歌建立了幾十億音頻的庫，而且用人類的智慧標注它，所以可以用算法、人工智能找到模式，甚至可以區(qū)別不同口音。圖像也是如此：過去幾十年里，人類花了大量時間去標注這些圖像，我們才能在圖像里面切割識別出各種各樣的物體。沒有這些人的智慧現(xiàn)在人工智能達不到這樣的程度。

人的智慧：AlphaGo背后的故事

以AlphaGo人工智能為代表的AI復(fù)興體現(xiàn)對于世界的認知能力正在加強。在過去的幾年間，我們看到，機器學(xué)習(xí)、強大的算法、強大的處理能力和所謂的“大數(shù)據(jù)”已可以讓機器做一些讓人印象深刻的事，比如：實時語言翻譯、在復(fù)雜的城市環(huán)境中安全地開車。

AlphaGo戰(zhàn)勝人類被視為AI歷史上的里程碑事件。大家看到AlphaGo戰(zhàn)勝了李世石，但是不知道背后的故事。TalkingData的CEO崔曉波作為親歷者之一（這場棋賽的解說者），看事情的角度和大家不同，他看到了數(shù)據(jù)的力量。

他認為，在這場比賽中，關(guān)鍵的獲勝因素有兩個：

第一，要有足夠的數(shù)據(jù)支撐。AI要模擬人，它首先要知道人在面對不同事情的時候是怎么去把握的，而這種判斷和把握的能力就是出自于成千上萬的海量數(shù)據(jù)得出的結(jié)果。

AlphaGo擁有一個數(shù)據(jù)庫，里面有十幾萬份人類6～9段職業(yè)棋手的對弈棋譜。Alphago從中模仿人類常見的落子方式，根據(jù)谷歌透露的數(shù)據(jù)，模仿的準確率達到了57%。也就是說，單單這一項功能，就可使AlphaGo在一步的選擇上有57%的概率與人類高等級職業(yè)棋手相同。2014年，Google來到中國棋院買棋譜，近兩年累計記錄的棋譜數(shù)量是過去幾百年的總和：根據(jù)KGS統(tǒng)計，KGS平臺每年專業(yè)段位的對局棋譜的累積量，近三年研究的棋譜數(shù)量都接近20萬。GoGoD平臺的累積大約8.5萬專業(yè)段位棋譜。18萬的棋譜共有近2500萬的局面，每一局面都可上下左右、鏡面翻轉(zhuǎn)，這個2500萬局面就能再乘以8，這個數(shù)據(jù)量已經(jīng)能夠支撐深度學(xué)習(xí)。

第二，要有人類的智慧。AlphaGo在下棋的時候“聰明”得像一個人，大量的數(shù)據(jù)提供了它“思考”的來源。但AI不是由大數(shù)據(jù)一手決定的，還有人的經(jīng)驗和智慧。AI會發(fā)展成什么樣？打個比方：大數(shù)據(jù)是土壤和養(yǎng)分，AI是植物，而人就是園丁。土壤和養(yǎng)分讓植物長得好，但也離不開人的修剪和培養(yǎng)。替AlphaGo持棋跟李世石對戰(zhàn)的那個人本身就是六段的高手，他在訓(xùn)練AlphaGo時，加入了大量的人工智慧和人為規(guī)則，這些都是被人忽略的。我們過大強調(diào)AI的作用，更現(xiàn)實的還是要引入專家的智能、人的智慧，在數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程不斷完善的情況下，提高AI的水平。

雖然AI應(yīng)用能使一些任務(wù)變得自動化，但人類判斷全部交由算法負責(zé)幾乎不可能發(fā)生。更現(xiàn)實的方法是，使用數(shù)據(jù)科學(xué)和工程不斷完善并提升人類的判斷質(zhì)量。當(dāng)數(shù)據(jù)十分充足，依靠統(tǒng)計學(xué)的方法進行決策是恰當(dāng)且合理的。當(dāng)沒有數(shù)據(jù)或擁有的數(shù)據(jù)十分有限時，采用群體智慧和其他心理學(xué)方法能夠更好地進行決策?！爸悄堋睌?shù)據(jù)應(yīng)用將把日程工作自動化，從而空出更多時間讓人類專家專注于需要他們專業(yè)判斷的工作，以及從事社會認知和共情等非認識能力的行動。比如：保險公司可以使用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，將估算受損汽車的成本修理費用變得自動化。但在可以預(yù)見的未來，人類仍將是“決策過程中的一部分”。

數(shù)據(jù)為本，AI為核心，人為關(guān)鍵

這個時代叫做智能數(shù)據(jù)時代

智能數(shù)據(jù)，不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，就是添加了人工智能和人的智慧的數(shù)據(jù)，這個名詞的出現(xiàn)，揭示了數(shù)據(jù)、人和機器三者之間的有機聯(lián)系。這種有機聯(lián)系賦予數(shù)據(jù)更多價值，賦予數(shù)據(jù)心智?，F(xiàn)階段數(shù)據(jù)內(nèi)容包含的信息量越來越大、維度越來越多，從圖像、聲音等富媒體數(shù)據(jù)，逐漸過渡到人的動作、姿態(tài)、行為軌跡，再加上地理位置、天氣、社會群體行為等，按照以往處理數(shù)據(jù)的思路已經(jīng)難以適應(yīng)“數(shù)據(jù)”本身發(fā)展的速度。一個融合人類智慧、人工智能和海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨。因此，“發(fā)展多年的‘大數(shù)據(jù)即將進入‘下半場”。

這個時代最重要的三個要素是：數(shù)據(jù)、AI，人的智慧。做個比喻，數(shù)據(jù)相當(dāng)人的血液，人工智能相當(dāng)于人的心臟，心臟需要血液，同時把血液輸送給全身，如此往復(fù)循環(huán)。人的智慧是什么？大腦是不可替代的。所有這一切構(gòu)成了智能時代的三個要素。

數(shù)據(jù)時代的顛覆和挑戰(zhàn)

未來，數(shù)據(jù)行業(yè)本身將會面臨進一步的洗牌，能夠更好地應(yīng)用異構(gòu)的、情境化的數(shù)據(jù)，能夠開發(fā)更加智能的算法，能夠開源撬動生態(tài)價值流動的企業(yè)會獲取更大的競爭優(yōu)勢，也就是說，能夠駕馭智能數(shù)據(jù)的企業(yè)得天下。這樣，競爭優(yōu)勢會內(nèi)生疊加，進一步幫助企業(yè)吸引更多的人才和技術(shù)；人才和技術(shù)持續(xù)集中，根據(jù)數(shù)據(jù)分布的特點，中小型企業(yè)將被迫向垂直數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域轉(zhuǎn)型，并穩(wěn)定在垂直領(lǐng)域，但同時又不得不依托于大型生態(tài)的數(shù)據(jù)連接能力，最終呈現(xiàn)一種“一大多小”兩極分化、“小依附大”的競爭態(tài)勢。

對于其他行業(yè)來說，企業(yè)將面臨四個方面的挑戰(zhàn)。1）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化：所有業(yè)務(wù)都以數(shù)據(jù)的形式進行流轉(zhuǎn)。2）數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：在很多企業(yè)，業(yè)務(wù)與運營沒有形成閉環(huán)；數(shù)據(jù)沒有資產(chǎn)化，只是先儲存起來而已。智能數(shù)據(jù)時代，會倒過來，業(yè)務(wù)可能不賺錢，但數(shù)據(jù)將體現(xiàn)出商業(yè)價值。3）應(yīng)用場景化：企業(yè)與用戶的每一個交互點，都具有改變用戶認知的功能，因此場景化將成為營銷的核心。4）技術(shù)開源化。智能數(shù)據(jù)首先會顛覆那些比較依賴于快速決策的高頻交易行業(yè)，比如高新技術(shù)企業(yè)、零售、廣告……還有為這些行業(yè)提供決策支撐服務(wù)的專業(yè)企業(yè)、代理商、咨詢服務(wù)商等。緊接著，傳統(tǒng)行業(yè)的各個環(huán)節(jié)也會受到極大顛覆，出現(xiàn)新的銷售渠道和獲客手段，極大地更新行業(yè)平均效率。

智能數(shù)據(jù)時代的新商業(yè)范式：新貝葉斯定律

智能數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)離所有企業(yè)的商業(yè)價值都很近。在交流過程中，基本上客戶只問一類問題：好像大數(shù)據(jù)這個系統(tǒng)投入很大，到底有沒有價值，到底怎么產(chǎn)生商業(yè)價值，商業(yè)價值又體現(xiàn)在哪些方面？這類問題的終極答案會在這個時代得到揭示。一個新的商業(yè)范式誕生了，TalkingData稱之為“新貝葉斯定律”。

貝葉斯定律是大數(shù)據(jù)時代重要的定律，無處不在，所有的機器學(xué)習(xí)算法、圖像識別、語音識別，一切統(tǒng)計方程式后面都是這個定律在起作用，大數(shù)據(jù)滿足了修正到最接近現(xiàn)實的基礎(chǔ)條件——數(shù)據(jù)量的積累。在此基礎(chǔ)上，與傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)不同的是，貝葉斯定律集合了人的智慧，在決策的過程中，我們能夠不斷修正，更快地做出正確的決策。比如說炮兵在瞄準目標時，先根據(jù)自己的經(jīng)驗試射，在首發(fā)不中的情況下，馬上根據(jù)炮彈的落點修正，這樣三到五次就可以命中目標了，這種瞄準的方法就是貝葉斯定律，強調(diào)的是首先靠人的智慧，來確定一種方案，做一個決定，后續(xù)不斷地通過吸收數(shù)據(jù)來調(diào)整方案；數(shù)據(jù)量越大最后越能得到一個接近現(xiàn)實的結(jié)果。

可以看到，貝葉斯定律所強調(diào)的跟TalkingData提出智能數(shù)據(jù)時代的三個要素不謀而合：人基于數(shù)據(jù)去訓(xùn)練AI，能得到一個非常有價值的東西。在智能數(shù)據(jù)時代，企業(yè)的商業(yè)價值會和基于數(shù)據(jù)的人工智能的發(fā)展，以及不斷提高的基于數(shù)據(jù)人的智慧，呈正相關(guān)關(guān)系?？偨Y(jié)來說，數(shù)據(jù)本沒有意義，AI本沒有智慧，是人，讓其有了意義，有了智慧；無數(shù)據(jù)不AI，無人工不智能。

TalkingData精耕于數(shù)據(jù)，在智能數(shù)據(jù)時代深諳新商業(yè)范式的精髓。作為新智能時代的數(shù)據(jù)生態(tài)的知名公司，騰云天下將全球的海量數(shù)據(jù)、先進技術(shù)和頂級的專家完美地融合在一起，幫助各個企業(yè)迎接全新時代的到來。