调查心得体会模板6篇

第第页调查心得体会模板6篇调查心得体会篇1

问题是时代的声音，每个时代总有属于它自己的问题，只有始终树立问题意识，坚持问题导向，科学分析问题，深入研究问题，弄清问题性质，找到症结所在，才能不断有效解决前进中的各种难题，才能不断开创档和国家事业发展新局面。奔着问题去，是搞好调查研究的基本前提。“调查就像‘十月怀胎’，解决问题就像‘一朝分娩’。调查就是解决问题。”在整改发展稳定、内政外交国防、治档治国治兵等各方面，扭住深层次矛盾和重点难点问题精准发力。中办近日印发的《关于在全档大兴调查研究的工作方案》，重点突出了这一观点，指出调查研究必须“以解决问题为根本目的，真正把情况摸清、把问题找准、把对策提实，不断提出真正解决问题的新思路新办法”。

奔着问题去，必须胸怀国之大者、情系民之所盼，紧紧围绕档的路线方针政策和中间重大决策部署的贯彻执行，聚焦实践遇到的新问题、整改发展稳定存在的深层次问题、人民群众急难愁盼问题、国际变局中的重大问题、档的建设面临的突出问题，扎实做好事关全局的眼界性调研、解决复杂难题的对策性调研、新境界新情况的前瞻性调研、重大工作项目的跟踪性调研、典型案例的解剖式调研、推动落实的督查式调研，突出重点、直击要害。对调研中反映和发现的问题，逐一梳理形成问题清单、责任清单、任务清单，逐一列出解决措施、责任单位、责任人和完成时限。对短期能够解决的，立行立改、马上就办。对一时难以解决、需要持续推进的，明确目标，紧盯不放，一抓到底，做到问题不解决不松劲、解决不彻底不放手。

调查心得体会篇2

两个月的调研活动在我们小组成员的辛苦努力下取得圆满结束。感受很深，实践活动内容的感悟让我难以忘怀。我大致总结为一下几点：

第一，这次调研活动让我亲身体会到团队合作的巨大作用，个人的能力毕竟有限，难有以团队形式进行配合的事半功倍。我们这次活动前期以团队形式开展，每次问卷调查都分工明确，有采访的，记录的，拍照的。大家密切配合，使调查活动能成功的完成并趋于完善。使我们亲身感受到团队精神和魅力所在，使我们提高了自己适应团队的能力。认识到了团队和协作精神的巨大潜力和作用。在这之前，虽然在书本上多次看到过这个词语，老师在课堂上也多次强调过团队的精神，但没亲身经历的东西毕竟不能深深地印刻在脑海中。从中我也学到了要善于与他人沟通，准确地表达自己的思想，耐心地倾听他人的意见，合理地吸纳他人的想法，还有一点是绝不能忽略的：相信小组成员，建立双方的互信。

同时，通过这次调研活动我们深入了解了交通信号灯运行的原理以及深化了我们道路交通知识框架，这次问卷面向广大群众，通过对合肥市车流量较大的道路的实证调研，以及建立信号灯变换时间和交通拥堵时间模型分析，把大城市拥堵问题归结到两大方面，总结出交通拥堵问题的根源是“车多灯缓”的城市交通管理现状，从而呼吁相关交通规划、设计、管理部门重视对城市“绿波带”的设置。回想起问卷调查开展那天，无处不体现我们团队三人的力量和团结。在庞大的工作面前我们没有人抱怨，我们每个人都是极具责任心的人，问卷调查虽然做着很累，但是我们做的很开心，很快乐，流了汗，也收获了成功。通过这次问卷调查活动我们学会了面对，学会了坚持，学会了协作，在炎热的夏天，我们历练了自己的内心。

第三，我们自身口才得到提高，在和行人交谈中注意语境和口气，及时纠正不得体的地方，在调查中学会大胆的说，自信的说。同时我们充分意识到了知识的不足，眼界的有限。在本次调查中，本有很多的想法，但由于我们的学识水平有限，不得不放弃。比如，我们小组原打算利用spss来完善我们的调查报告，由于专业知识的限制，只得作罢。也就是说，以后得加强学习，不光是专业课方面的学习，还要摄猎各个方面的知识，以增长自己的见识和眼力，扩大自己的能力范围。

第四，这次调研活动让我们认识到选题很重要。经过这次调研活动，我觉得做调研一定要做一些有实际意义的课题，对调研对象有一定帮助的主题，才能双赢，也不算白费力气。还有要有可操作性，没有可操作性，或者可操作性低的话，那么就真的会举步维艰了。我觉得的最重要的一点是学会了不同的思考方式。由于每个人的生活经历不同，遇到过的情况不同，受到的教育不同，特别是思考角度的不同，很自然对事物的看法也很难一样。这次通过与小组成员的交流，甚至包括争吵，领略到了不同的思维方式带给我们的全新感觉：对事物的认识更加全面、客观、科学，不像以前那样带有很大的片面性、主观性、随意性。第五，做事要有计划，我们开展调研活动之前列出我们有多少时间，我们打算用多少时间，我们有那些事是要做的，是可以做的。这次调查实践，还有一个深刻的体会：只有不断地学习和深刻地思考，才能找到智慧的源泉；读死书是没用的，要把理论和实践相结合，学以致用。

这是我们第一次接触和参与交通调查，并在本次活动中与小组成员共同担负起调查问卷的设计、分工负责了自己的50份调查问卷的发放和回收、与小组成员共同承担了调查问卷的数据统计与分析以及调查报告的撰写，最后还完成了对成稿的修改和完善工作。我觉得对自己是一个巨大的挑战和莫大的激励锻炼。调研报告活动尽我们最大努力去把它做好，它不仅为我们今后社会实践奠定基础，而且我们每个人还将以本次实践为点，多多总结经验与不足，为以后实践创造更多机会，使自己从中受益，早日成为一名优秀大学生，成为一个对国家，对社会有用的人才，实现自身价值。

这短暂而又充实的调研活动，我认为对我走向社会起到了一个桥梁的作用，过渡的作用，是人生的一段重要的经历，也是一个重要步骤，对将来走上工作岗位也有着很大帮助。向他人虚心求教，与人文明交往等一些做人处世的基本原则都要在实际生活中认真的贯彻，好的习惯也要在实际生活中不断培养。这一段时间所学到的经验和知识是我一生中的一笔宝贵财富。这次调研也让我深刻了解到，和团体保持良好的关系是很重要的。做事首先要学做人，要明白做人的道理，如何与人相处是现代社会的做人的一个最基本的问题。对于自己这样一个即将步入社会的人来说，需要学习的东西很多，实践是学生接触社会，了解社会，服务社会，运用所学知识实践自我的最好途径。亲身实践，而不是闭门造车。实现了从理论到实践再到理论的飞跃。增强了认识问题，分析问题，解决问题的能力。为认识社会，了解社会，步入社会打下了良好的基础。同时还需我们在以后的学习中用知识武装自己，用书本充实自己，为以后服务社会打下更坚固的基础。

“艰辛知人生，实践长才干”。

通过这次的的社会实践活动，我们逐步了解了社会，开阔了视野，增长了才干，并在社会实践活动中认清了自己的位置，发现了自己的不足，对自身价值能够进行客观评价。这在无形中使我们对自己的未来有一个正确的定位，增强了自身努力学习知识并将之与社会相结合的信心和毅力。对于即将走上社会的大学生们，更应该提早走进社会、认识社会、适应社会。大学生社会调研实践活动是大学生磨练品格、增长才干、实现全面发展的重要舞台。在这里我们真正的锻炼了自己，为以后踏入社会做了更好的铺垫，以后如果有机会，我会更加积极的参加这样的活动。

“从群众中来，到群众中去”。

在本次的社会实践中我们还同诸多群众谈心交流，思想碰撞出了新的火花。从中学到了很多书本上学不到的东西，汲取了丰富的营养，理解了“从群众中来，到群众中去”的真正涵义，认识到只有到实践中去、到基层去，把个人的命运同社会、同国家的命运的发展联系起来，才是大学生成长成才的正确之路。

这次实践活动，丰富了我们的实践经验，提高了我们的团队合作能力，使我们通过这次实践更加了解社会，这次实践活动意义深远，对我们的帮助享用一生。作为一个21世纪的大学生，社会实践是引导我们走出校门、步入社会、并投身社会的良好形式；我们要抓住培养锻炼才干的好机会；提升我们的修身，树立服务社会的思想与意识。同时，我们要树立远大的理想，明确自己的目标，为祖国的发展贡献一份自己的力量。

调查心得体会篇3

临近放暑假的时候，班长给我们每一个人发了一张大学生暑期实践活动登记表，要求我们利用暑期的时间投身到社会中去，目的是要我们从现在开始积累社会经验。暑期社会实践活动是学校教育向课堂外的一种延伸也是推进素质教育进程的重要手段，可以有助于大学生接触社会，了解社会。同时实践也是大学生学习知识锻炼才干的有效途径更是大学生回报社会的一种良好形式。

想想自己自从走进了大学，就业问题就似乎总是围绕在我们的身边，成了说不完的话题。在现今社会，招聘会上的大字报都总写着“有经验者优先”，可还在校园里面的我们这班学子社会经验又会拥有多少呢?为了拓展自身的知识面，扩大与社会的接触面，增加个人在社会竞争中的经验，锻炼和提高自己的能力，以便在以后毕业后能真正真正走入社会，能够适应国内外的经济形势的变化，并且能够在生活和工作中很好地处理各方面的问题，我走进了当地医院，开始了我这个假期的社会实践。

“熟读王叔和，不如临证多。”实践，就是把我们在学校所学的理论知识，运用到客观实际中去，使自己所学的理论知识有用武之地。对我们学生而言，实践就是从学校到社会，从一个学生到一个工作人的角色转变。只学不实践，那么所学的就等于零。理论应该与实践相结合。另一方面，实践可为以后找工作打基础。通过这段时间的实习，学到一些在学校里学不到的东西。因为环境的不同，接触的人与事不同，从中所学的东西自然就不一样了。要学会从实践中学习，从学习中实践。而且在中国的经济飞速发展，国内外经济日趋变化，每天都不断有新的东西涌现，在拥有了越来越多的机会的同时，也有了的挑战，前天才刚学到的知识可能在今天就已经被淘汰掉了，中国的经济越和外面接轨，对于人才的要求就会越来越高，我们不只要学好学校里所学到的知识，还要不断从生活中，实践中学其他知识，不断地从各方面武装自已，才能在竞争中突出自已，表现自已。

对于我这个只有一年学医经历的学生来说，应该从医院中最基础的工作开始。来到医院，我对一切都感到新鲜和畏惧，即使自己曾以病人的身份到过此地。我知道穿上白大褂，自己就不仅仅是一个学生了，而是一个以治病救人，减轻病人病痛为己任的医生。当我穿着白大褂，看到病人一个个因痛苦而憔悴不堪的眼神，第一次感到医生这个职业是这么的神圣。更加坚定了自己要好好学习医学知识，做一个好医生。

在医院的两个星期里，每天都和门诊医生一起上下班。每天耳濡目染医生怎么与病人沟通，怎么收集病情资料，怎么治疗。虽然现在缺乏一些专业的知识，但是跟着医生还是能学到不少他们临床诊断和治疗的经验。这对我以后走入工作岗位，更好的履行医生的职责毋庸置疑会有很大的帮助。因为两个医生都是从我们学校毕业的，对我这个刚入门的小师弟自认也是相当的照顾。每当我有什么不懂的问题时，他们都悉心给我讲解，都从最基本的开始教我。比如，针刺的手法和灸法、针与灸的结合——温针的应用、电针的应用及其功能特点、皮内针的应用及其功能特点、穴位注射的应用和功能、拔火罐的方法和分类，以及基本的医疗卫生注意事项等等，还有很多是临床具体操作的经验总结，这些都是只可意会，不可言传的。所有的这些让我明白中医的博大精深以及自己的肤浅。当看到病人进过治疗后病痛减轻康复时的笑逐颜开，医生的成功感得到最完美的体现，医生的辛苦和努力在病人健康面前变的那么的渺小。

突然想到现在社会上吵得沸沸扬扬的医患纠纷，虽然不知道其它医院的情况，但是在这里，我丝毫没有发现医患纠纷，反而是无比的和谐。我想，医患纠纷产生的原因是复杂的，排除病人和社会等方面因素，医院首当其冲，有其不可推卸的责任。具体来说，就体现在医生本身。有些医患纠纷其实是完全可以避免的。

要想解决医患纠纷，最根本的就是要加强医患沟通，医学科学是一门实践性强、风险性高的学科。在生命过程和许多疾病中，还有很多没有被人类完全认识，有的虽已认识但没有行之有效的治疗方法。因此，医患双方通过语言进行交流沟通、互相信任显得十分必要。一方面，医务人员加强与患者沟通，充分尊重患者的知情权、选择权，建立良好的关系，才能使患者积极支持、配合医疗工作，才能使医务工有良好的心态从事医学事业，推动医学科学的发展。另一方面，患者到医院看病，希望与医务人员进行平等交流，获得尊重，享有充分的权利。患病就诊，知道病情是起码的要求，如果对自己的病情不明白，容易对医疗方案不理解，也可能因此而产生矛盾。医务人员告之真实病情后，更能赢得患者的配合及家属的支持，使治疗取得更好的效果。医生对在用药、检查、改变治疗方案等可能发生的情况，都要根据不同的对象进行有选择的告知，这样既尊重了患者，又拉近关系，也可避免可能发生的矛盾。我想如果医生能真正做好这些，那医患关系肯定会和谐不少的。

短期的社会实践，一晃而过，在这其中，让我从中领悟到了很多的东西，而这些东西都将会让我终生受用。新的学期开始了，新一轮对医学知识的吸收和总结也拉开序幕，我会投入百分之百的努力，争取早日成为一名优秀的医务工。

调查心得体会篇4

光阴似箭，日月如梭，两周的的时间转眼即逝。而此次我们的社会调查也终于画上了圆满的句号。因为这是我们专业同学的第一次社会实践，所以当初在社会调查前，就显得特别地期待与激动。在这短暂的两周时间里，我学会了很多很多。不仅在调查的过程中发现了很多的社会问题，进一步了解了社会现实，同时，也让我提升了与陌生人的沟通能力以及应变能力等等。

都说实践中的体会是建立在汗水和努力当中，的确如此，我们小组成员在调查的过程中遇到过各种各样的阻碍。例如发放问卷时遭到别人的拒绝，没日没夜搜索相关的资料和组织撰写调查报告，数据处理时的繁琐等等，但是正是在这些阻碍，才促使我们一步步不断努力，一步步不断地奋斗。

在此次社会调查中，我们小组的题目为“福州市摩托车过量发展引发的社会问题以及对策”因为题目涉及的面非常广泛，所以要求我们问卷访谈的对象也要相当广泛。在这几天的问卷访谈中，给我留下印象很深的几件事为：一，一天，在江滨公园里，我们采访了一位阿姨，面对我们的到来，阿姨显得一脸的迷茫，不知所措。在与她交流完后，她才恍然大悟。因为那位阿姨是一位摩托车的私主，因此对于我们访谈的题目显得相当配合。当问道您是否对福州市的禁摩政策感到满意时，她毫不犹豫的回答不满意，之后向我们陈述了一大堆理由。例如：“政府采取这个政策完全没有征集我们普通广大市民的意见”，福州本来就是一个较小的城市，没必要采取禁摩政策等等。在与她的沟通交流中，我们可以看出这位阿姨对禁摩政策的不满，同时也让我发现了政府在制定政策时的不足。二，在上街永辉超市附近，我们问卷采访了一位台湾退休的教授，不愧是一位教授，在于我们沟通交流的过程中，措辞严谨，说起话来井井有条。同时，他也提出了我们问卷中的一些不足;例如问卷题目的设计顺序有些偏乱，给人的感觉思维跳动幅度大，调查问卷的份数不具有代表性等等。之后又给与我们一些小建议。在于这位台湾教授的沟通中，我学到了很多的知识。三。就在金山区附近的小区，我被一位市民三番两次地拒绝。在路上，我拦截了这位市民。在只是简单与他说明一下，他第一次拒绝我那是情有可原。可是，当我仔细与他沟通说明我的来意时，他还是果断的拒绝我，而且显示出极不耐烦的样子时，不免令我有些沮丧。在几天的问卷访谈中，我遇到过各种各样的人，有热情友好的，又冷酷无情的，有……

的确，人生要因为经历而美丽。因为这次经历，才让我了解到社会的现实，才接触到各种各样的人。我想这次社会调查的经历将永远成为我记忆中的一抹靓丽的色彩。因为它教我懂得了如何去与其他人沟通，如何去处理紧急事件……

经过这次的社会调查，我发现了太多的社会问题，看清了很多社会的现实，也收获了很多，这不仅增加了我的知识积累，更扩宽了我的社会视角，丰富了我的大学生活。

社会调查结束了，但我感觉并不是那么的轻松似地，我觉得自己面临着更多的压力与挑战。一切都得从头开始，一切都得靠自己。在社会调查时不断的告诉自己：在今后的大学生涯中，必须要更加努力读书，学好一些实在的本领，同时，也要多与其他人打交道培养自己的沟通能力以及应变能力等等。因为现代社会需要的是综合能力高的人才。

为了新一次伟大的梦想，我会好好加油的!

调查心得体会篇5

大数据文摘出品

11月19日，国内领先的全域数据智能服务商友盟+在以“聚云端·见不凡”为主题的2023ubdc全域大数据峰会上，与40余位行业专家，3000余位观众共话云端之上的数据应用，为企业实现数据智能找到了新的解法。

阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能计算平台事业部总裁贾扬清在《云原生是数据智能的必然》的演讲中提出：数据智能向云端迁移是必然趋势。他认为数据是企业新的生产力，技术体系的云化、智能化，是解决企业数字化转型的首要条件。

以下内容来自贾扬清在大会上的发言，大数据文摘进行了不改变愿意的编辑。

云原生是数据智能的必然

今天我想从技术的角度来讲一讲为什么说到数据智能、说到云的时候，我们觉得它是一个天作之合的关系。我自己是从人工智能这样一个背景出发的，前面几年也一直都在关注，人工智能这样一个很热的概念在落地的时候应该怎么做。

这几年我们说到人工智能时候，大家可能觉得是一个突然从石头缝里蹦出来的概念，在所有的领域里面都开始看到人工智能的应用。如果我们从历史上来讲的话，人工智能其实是一个相对很古老的概念，几乎跟计算机的历史一样悠久。

图灵当年提出“图灵测试”这样一个概念，希望能够测试出一件事：让计算机能够有这样一种方法来实现像人一样的感知、归纳、分析和决策。

过了这么多年，我们发现人工智能在各个领域都有非常深的应用，比如交通、工业、农业等，这是最近几年发生的情况。但是我们往回看的话，人工智能在2、30年前其实就已经有了很多点状的应用。当时我们手里拿一个佳能或者尼康相机的时候，这里面有一个功能叫“人脸自动识别和对焦“；ibm在20年前的时候也有这样一个功能，叫“vrwas”，通过语音识别进行输入，这些都是人工智能向大家提供的一种能力。

但是当年我们在考虑到人工智能的时候，这些能力都是点状的，它有一个小的特征，能够解决单个问题。不像是今天我们在考虑金融智能、智慧法院、智能遥感等这一系列应用的时候，得到一个系统性的、完整的解决方案。

这当中我认为一个非常重要的原因，是我们今天越来越多的、越来越强烈地使用到了云的技术，也许并不一定是在云上，但是用了云的系统化的这样一个技术来解决从数据到分析，再到决策这样的一整个过程，这就是我自己对于云技术和原生技术非常热情的缘故。

我们说到云的话，那么今天阿里云最大的用户是谁？大家可能会想是外部的哪些公司，或是一些创业公司等等，但是今天其实阿里云最大的用户是阿里巴巴自己。

ai和大数据的未来趋势：实时化、规模化、智能化

“双11”刚刚过去，对我个人来说，我今年加入阿里巴巴之后体会了两个第一次：我第一次作为一个客户，参加了“双11”的这样一个活动；另外一个是我作为平台技术的提供方，第一次参加阿里巴巴“双11”这样一个支持的活动。

今年阿里巴巴是第一次100%的把自己的核心系统搬到云上面来支持“双11”的项目，我想跟大家分享一下我们今天所看到的在云上，阿里自己的业务所见到的一些趋势。

我想把这个趋势归结为三点：实时化、规模化、智能化。

实时化

实时化这个概念大家可能比较有体感，就是在“双11”活动的时候，可以看到顺时播报的销售额，比如第一个小时销售额达到了多少？第二个小时销售额达到了多少？最后24点钟声敲响的时候，公布今年的销售额是2684亿。

这背后是一个非常实时的，顺时在进行统计的系统，我们把它叫作flink。以前我们在做大数据的时候，更多的是把数据沉淀到数据库跟多种数据源当中，然后再从数据库中归纳出来，或者说统计出它的数据是怎样的一个分布，怎么样的数字。

今天我们在做这些计算和统计的时候，完全是通过消费的数量，直接沉淀到我们的流式系统当中，我们并不需要离线计算达到这样的效果。那么从“双11”的结果来看，今年流式计算的体量比去年峰值增加了近一倍以上，这是今天我们在云上所提供的一个能力。

规模化

大家可能会想这个数字每年都这样说，今年有什么区别？我想从规模化这个角度讲一个我们可能没有讲过的故事。

“双11”每年的销售额跟平日比较都是非常高的，那么每天的销售结束之后，我们要做一件事情——离线结算，商家应该如何收钱，银行应该如何收钱。

我们以前怎样解决这个问题？“双11”体量很大，我们算的比平时要慢一点，比如平时8点算完，那我们“双11”的时候可能10点算完，这很正常。但今年是自“双11”以来，第一次数据算的跟平时一样快。

这是我们在阿里巴巴这样的体量上感受到的通过云的技术所产生的红利。规模化，在阿里巴巴这样一个弹性的系统需求上面，也能够体现出非常重要的作用。当然我们说实时化和规模化是两个非常自然所需要的东西，我们今天还有一个非常重要的方向是智能化，智能化能够解决什么样的问题？

智能化

在考虑智能化的时候，我们发现有两个它能够解决的问题：

那么，在这样一个过程当中，我发现一个很重要的场景是如何通过语音助手给大家提供更好的客户体验。

我说的可能比较虚，所以我想给大家分享一个音频，是我们在语音助手方面，通过系统化、智能化达到的样子，这是在实际测试的时候，菜鸟语音助手与用户交互的场景：

-您好，您有一个上午送到文一西路588号的中通快递，请问方便签收吗？

-你哪位？

客户一般都比较懵。

-我是菜鸟语音助手，在快递员派送前跟您电话确认，上午送到文一西路588号，您看方便吗？

-我上午不在家。

-您方便留一个接收地址吗？我转告快递员为您安排。

-是什么东西啊？

-物流单上显示是文件，要么您留一个方便接收的地址，我转告快递员安排配送。

-帮我放到物业吧...算了，还是放在门口吧。

大家经常会改主意。

-是送到门口吗？喂？还在吗？给您放在门口可以吗？

-可以的。

-好的，我会将您的要求转达给快递员，请您注意查收，感谢您的接听。

-对了，我好像还有一个中通的包裹，今天会派件吗？

大家需求会比较多。

-您稍等。这里看到您还有一个中通快递的包裹，预计明天到达。

-明天我要出差，直接放到菜鸟驿站就好。

-好的，给您放在北门一楼的菜鸟驿站是吗？

-是的。

-好的，请注意查收，感谢您的接听。

这个技术的背后，其实不光是语音识别和规划系统，还要跟我们本身的物流，业务的场景结合起来，我们需要打通非常多的数据，才能够实现最后这样一个端到端的结果。

当然，智能化并不一定就是单纯来解决现有问题的，我们需要解决人工无法解决的问题，有的时候我们还能够通过智能化的方法创造一些新的场景。

一个非常有意思的事情，我们想想20年前在上优酷网站的时候，我们能够看到的是什么样的内容？基本上是“千人一面”，每一个人看到的都是一样的，就像我们走进百货公司。

今天有一个概念非常深入人心的概念是“千人千面”，我们每一个人在上淘宝的时候所看到的图片、商品是不一样的。还有这样一个问题，“千人千面”只解决了推荐这一个问题，我喜欢什么样的商品，我朋友喜欢什么样的商品，但是当我们看见同一个商品的时候，它的内容是一样的，对吧？

我看见一个鞋子跟我朋友看见一个鞋子，展示内容是一样的。那么我们可以通过智能化的视频理解与生成，加上用户的兴趣，通过这个视频以人工智能的方法来实现动态的展示，对于任何一个客户来说，他所看到的不光是我们向他推荐的商品，而且是我们向他合成展示的，和他个性化相结合起来的一些内容。这样的环境给我们的客户带来了非常有意思的新的体验，那么您可能会想这到底有没有实际的作用？

在“双11”前面的这段时间，我们系统累计分析了2.5亿个视频，它所能够实现的效果是什么？平均一个客户会有大概两分钟的时间在观看我们所自动生成的这样一个视频，这是我们从传统的“千人千面”的推荐，再进一步通过智能化的方法来给大家提供智能化内容的生成和内容的体验。

这是我们今天说通过大数据和人工智能的方法，向大家提供实时化、规模化和智能化三个大的方向。

不断演进的技术架构

这个背后，我们可以看到今天数据对我们来说非常重要，对一个公司来说，数据可能是他自己核心的一个资产。在大量数据的基础上，我们会通过实时计算、机器学习，同时利用我们云上的强劲算力给我们提供不同的用户体验以及更好的业务价值。

从数据的体量来说，在阿里巴巴这样一个体量上，图片识别、语音识别跟个性化推荐，都会涉及到非常大量的数据处理、数据存储和数据分析的需求。这是我们今天在云上所能够提供的价值。

从业务的角度来说，我们发现数据、智能、业务有了越来越多的连接，我们就开始考虑技术架构应该怎样演进。

如果在我们10年前或者15年前考虑大数据，大家可能会想起一些耳熟能详的概念，比如hadoop、mapreduce，当年通过离线的方式来处理大量的数据。那时数据处理平台也是相对比较简单的。

今天，数据开始逐渐变得实时化和智能化，我们的系统也不断的演进，在底层引擎上面开始有离线的计算，在线的计算，还有交互式的分析。而我们的开发者平台也开始越来越多地考虑到数据集成和数据服务这一系列的需求。

假如说数据是我们的核心资产，那么显然非常重要的是：

当然在数据使用的时候，我们还需要不断地考虑，从这些数据当中挖掘出来的算法，它的质量怎么样？我们到底在使用数据当中的一些噪声，还是在使用数据当中的一些insects（原型）。

今天，这样一个数据计算引擎跟数据开发平台上面支撑着非常多的与业务相关的平台，比如像友盟+这样给大家提供最终服务的平台。不光是大数据，今天我们说人工智能也逐渐变得非常重要。那么我觉得阿里巴巴应该是在业界率先提出了两个平台（大数据平台、ai平台）相结合的这样一个概念。

"数据为体、智能为用"

大家在说到数据科学家的时候，今天可能会听到这样一句话，数据科学家越来越多的开始学习python。如果往回推10年15年的话，当时的数据科学家可能会用一些统计的软件，excel、sas、spss。

那么就产生一个很有意思的问题，为什么今天大家使用python？难道以前那些工具不够？

python是一个表象，我们发现今天随着人工智能算法的不断进步，所有的开发者们都开始不由自主地考虑这样一个问题。

利用已有的打包好的算法已经不够了，我们要从数据当中挖掘更深更多的价值，就必须要更加沉浸到一线的，算法的开发与迭代当中去。

那么今天每一个数据科学家，每一个开发者都多多少少会用到一线的人工智能算法研发的场景。

我们今天看到的大数据平台（以前基于rdd平台）和ai基于python非常深刻的建模平台之间，是有区分度的。所以我们在ai方面，开始建立一系列让大家做模型迭代、模型训练跟最终部署的一套工具。

但同时ai算法离不开大数据的底座，离不开大量的数据的输入输出，这个时候我们在阿里巴巴就提出这样一个概念，叫"数据为体、智能为用"。

“大数据的底座，是推动人工智能引擎的燃料”，我们的ai平台是从大数据这样大量的数据当中提炼出经验，提炼出体验，最后得到决策。那么通过大数据平台与ai平台的结合，我们才能够真正挖掘出数据当中的价值。

数字产业化&产业数字化

当然大家可能会觉得，阿里巴巴自己本身是一个使用数据、使用人工智能非常优秀的企业，那么今天我们在云上面所看到的客户是怎么样的，我们到底在客户的需求和归纳上面是怎样的一个想法？

今天我们在考虑云上的客户，在归纳云上客户需求的时候，大概可以归纳出来这两种方向：

我想举两个客户的例子来说明数字产业化和产业数字化分别是怎么样的关系。

数字产业化：在大数据基础上挖掘深层价值

第一个例子是中青看点，一个拥有的千万级用户的新闻聚合平台，像中青看点这样的企业有着非常典型的特征，它本身就是架构在大数据的这样一个基础上，所以它对于数据的把握，数据的理解，或者说对于数据重要性的认识非常深刻。那么在这样一个环境当中，它所需要做的事情是如何从数据当中挖掘出价值来。

对于像新闻聚合或者像视频、电商这样一个场景来说，最重要的事情是推荐。推荐说起来非常简单，我有很多的用户和产品，这个产品有可能是商品，有可能是视频，有可能是新闻，怎么样把用户跟产品之间的相似程度，以及把用户的兴趣建模出来？

大家可能认为两个算法工程师就可以了，但是如果我们深挖下去的话，有非常多的细节问题需要去解决。比如说一个新用户，系统对他一无所知，这时候我们应该做什么样的事情？突然上来一个新的视频，我们应该向他推荐什么样的内容？

有一个词语叫“探索”，我们向他推送一些我们觉得他可能会感兴趣的内容，在探索的过程当中，我们会逐渐的开始对这个用户有更深的理解，他是喜欢体育还是喜欢文化，喜欢美剧还是韩剧。通过这样的探索之后，我们就可以来最优化用户的体验。

这一整个过程不光是单纯的推荐系统算法，写一篇论文那么简单，我们需要一个系统化的能力来做实验的管理，来做我们的用户信息管理，最后推出一个完整的系统来做这样优秀的推荐系统。

今天我们通过云上的技术，通过一些方法论的迭代，可以向中青看点这样的公司提供一个非常明显的ctr的提升，最终我看到用户也开始越来越喜欢这样一个平台，他会在这个平台上面花更多的时间了解他感兴趣的信息。这是很多企业所需要的能力。

我们怎么样把数字化的想法，通过人工智能更加深刻的和它的产业实现，和它的需求相结合？那么就引出了另外一个可能更加有潜力的方向，产业的数字化。

产业数字化：传统企业转型之路，难走也要走

所以我想举一个大润发的例子，大润发是一家超市。我在前一段时间跟我们家小孩打电话的时候，我跟奶奶说，我们在做大润发的数字化，她说超市为什么要数字化呢？这是我们老一辈对于数字化的想法。

但是今天非常多的传统产业可以强烈的感受到，或者说获得了数字化的红利。对于大润发这样的一个企业来说，它有线下的渠道来把人、货、厂结合在一起，线上通过电商这样的渠道和用户建立更深的连接，在这样一个环境当中，我们就会非常强烈地需要把数据打通起来，线上的数据、线下的数据、用户的数据、库存的数据以及不需要的数据。

今天传统的企业会遇到这样一个问题，大家在想数字化转型的时候认为太贵，转不起，这是个现实存在的问题。我自己经常反思，因为我自己是一直在it的产业发展，所以我感觉不到数字化转型的痛苦。

的确我们发现有很多的传统企业术业有专攻，它本身并不是构建一个机房，构建一套云服务的，这个时候转型的确存在现实的困难。但这是一个很自然的问题，同时也是很好解的问题。

我们想一下，如果今天想做一个智能办公系统，应该怎么办？我们不会自己从一开始写一套office，因为有一个非常完整的office套件，无论是wps还是windows，今天我们有非常多的工具可以让大家更加容易地构建起整个数字化转型的基础。

就像2、30年前的时候，每个公司或者事业单位里面都有两样东西，一个是水塔，因为当年自来水系统不是太好，经常会停水；另一个是自己的发电机，因为当年供电不太好，像这种基础设施很多事业单位还需要自己来解决。那么今天大家都觉得是一件很容易的事，接上自来水公司，接上国家电网就可以。

今天我们说it的技术，也像是当年我们在考虑水和电一样，它本身是一个非常唾手可得的，在云上面构建起来的这样一个能力。

我们在服务大量客户的时候发现大家的需求是有一个共性的，今天我们有大量的不同的数据源，通过不同的数据采集，无论是iot还是线上的环境，来把数据沉淀到不同的数据源当中来，我们需要构建的就是一个数据开发与治理的流程，以及更加高效的数据存储。在大数据或者人工智能的场景当中，可以用这些数据来做大规模的离线计算，交互式分析和流式计算。

通过机器学习来做数据的感知、分析、归纳和决策，最后把我们这些智能化的方法再输出到智能化的系统当中，或者说给我们企业的管理人员来展示更加有结构化的，更加有深度的数据分析的结果，让大家能够做更详细的业务决策。

数据智能之路：工具是基础，方法论需不断迭代，二者结合是关键

说到这里，我还是要泼一盆冷水，在软件工程当中有这样一个概念，“没有银弹”。今天是不是在云端就能彻底解决问题？从一个做云的大数据和ai平台的研究人员和开发人员的角度来说，我觉得不够，为什么？

还是刚才那句话，术业有专攻，要依赖一个计算平台来解决所有的业务问题是不够的。就像今天我说我把我的小孩送到一个好的学校去是不够的，我们还需要有更好的方法论，还需要一系列的学习，不断地迭代、开发，不断地发展，才能够把这个东西做好。

从这点来说，我觉得非常欣慰。今天是一个非常好的场合来跟大家探讨，讨论工具和方法论这