移動互聯網出現與蓬勃興起，帶動了諸如社交網絡，電子商務與移動通信將人類社會代入了一個以PB（1024TB）為度量單位的數據信息新時代。物聯網，云計算，移動互聯網，平板電腦，手機等各種傳感器都是爆炸性增長數據的來源。2011年5月麥肯錫發布大數據報告，2012年3月奧巴馬政府啟動大數據發展計劃，各國政府開始積極應對，2012年11月我國*先屆大數據論壇召開。數據已經成為一種新的經濟資產，像貨幣或黃金一樣。《大數據時代》中“數據已經成為一種商業資本，一項總要的經濟投入，可以創造新的經濟利益。”

《大數據時代歷史機遇》中將數據是資產作為基本的觀點，并且用4V模型描述了大數據中的“數據”四大特征：Volume（體量） Variety（多樣性）Value（價值），Velocity（速度）。體量巨大，以PB計量；種類繁多，數字，視頻，文本，時間，圖片，聲音等等各種結構化和非結構化的數據，并且非結構化數據占大部分。數據能力：簡單說來是從大數據中獲取有價值信息的能力。數據由于其體量大價值密度低，因而數據本身沒有價值，有價值的在于挖掘出海量數據中的潛在商業價值。

日前,身為中國傳媒大學校友的百度副總裁李明遠現身中國傳媒大學,與400多名師生一起分享了題為《移動智能時代的變與不變》的演講。在李明遠看來,以2014年為起點,移動智能時代已經拉開大幕。它標志著大數據的價值將被人類正視并放大,而傳感器遠傳磁翻板液位計和大數據的結合也將會產生更多的創新機會。
　　
在國家統計局新一輪大數據戰略合作中,BAT(百度、阿里巴巴和騰訊)已經全部納入。根據統計局的設想,未來大數據對于常規渠道的統計數據將不再是參考作用,而將進一步起到補充和替代的作用。
李明遠表示,“大數據不是一個新鮮的概念,但大數據未來真的能給人們創造價值。而在過去,人們對大數據的利用價值很小。所以利用大數據的前提是我們先能發掘這些數據。”
 
　　
1.傳感器產生數據　　
　　
到2014年，連接到互聯網的設備超過了世界人口的總和。Cisco預測，到2020年，將有500億個相互連接的設備。而這些設備中大多都會安傳感器，可能用ElectricImp內嵌傳感器，或者用Estimote外接一個傳感器。設備中的傳感器會產生前所未有的海量數據。 
　　
2.數據支撐機器學習　　
　　
在2020年，預計有35ZB的數據產生，也就是2009年數據量的44倍。到時候，不管是結構化的、或更可能是沒有結構化的數據都可以通過機器來處理，從而獲得大量洞見。 
　　
3.機器學習改善AI　　　
機器學習依靠數據處理和模式識別，從而讓計算機不需要編程就能去學習?，F在的海量數據和計算能力都在驅使機器學習的突破?！　?br /> 機器學習的十足威力，看看Google就知道了。Google就是利用機器學習，把法國每一個企業的位置、每一個住房、每一條街都繪制在地圖上了。整個過程只需1個小時。
 
　　
4.人工智能指導機器人行動　　　
隨著計算機已經在象棋和路標方面做得比人類好了，我們就有理由對未來有更多期待。隨著更多的傳感器采集到的數據越來越多，這能優化更多的機器學習算法，從而我們可以合乎邏輯地推斷，與機器人結合的計算機執行任務的能力會呈指數級增長。 
　　
5.機器人采取行動　　　　
不僅數以百計的公司在制作可以完成各種工作的機器人，機器人本身也會變得越來越智能，而且借助AI的進步，還能完成很多我們夢寐以求的任務。 
　　
6.行動觸發傳感器　　　　
機器采取行動觸發傳感器來收集數據，從而整個循環就完整了。 
　　
這就是我提出來的技術領域的“萬有理論”。 
　　
在BAT中,百度擁有用戶搜索表征的需求數據和公共web數據,阿里巴巴擁有交易數據和信用數據,騰訊擁有用戶關系數據和基于此產生的社交數據。李明遠認為,公司要擅于制定“大戰略,小戰術”,戰術要特別小、要靈活,大家都在跟你競爭,試錯你要比別人試得快,甚至你要比別人多犯錯誤,才有可能在未來公司上規模以后少犯錯誤。 
　　
李明遠認為,PC互聯網時代大家幾乎都是橫向地跑馬圈地,只要專注地做好一件事就夠了。進入移動互聯網時代,顛覆、瓦解、重構成為顯著的三個特點。“顛覆隨時都有可能發生,光有技術、產品還不夠,在垂直領域深耕的同時,一定要做生態的布局。”李明遠表示,任何一家互聯網公司都應該有危機感。他透露,百度已經在做產品技術生態的布局,尤其在人工智能和深度學習領域的探索。

結合國內的儀器儀表產業特點和其發展軌跡來看，儀器儀表遠傳磁翻板液位計產業發業發展之初便被貼上了科技進步的標簽，儀表的產生來源于科技，其未來的發展必將也是與科技的進步密不可分，隨著互聯網絡而產生的大數據時代的來臨，代表了的科技發展，儀器儀表產品的實際應用中今后也會有數據共享的需要求，許多儀器儀表現在都配備了譬如HART協議，遠傳，無線信息傳播等功能，因此具備了套數據所要求的信息采集與共享。這是今后儀器儀表產業發展的方向所在，其價值也必定隨著大數據的全面到來得到彰顯。
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