人工智能生态

2.1大数据——大规模数据获取基础（对象）2.2物联网——大数据采集传输架构（平台）2.3云计算——大数据存储与计算中心（算力）2.4区块链——大数据安全利用的保障（安全）2.5机器学习——大数据分析处理方法（算法）2.6深度学习——大数据处理之人类模拟（智能）第2章人工智能生态2.1大数据——大规模数据获取基础（对象）什么是大数据？大数据（bigdata）是指包含更多种类的，以越来越大的数量和更快的速度产生的数据。其特征被简称为"三个V"：数量（Volume），速度（Velocity）和多样性（Variety）在过去的几年里，又出现了两个V：价值（Value）和真实性（Veracity）。在大数据中寻找价值并不仅仅是分析它，而是一个完整的发现过程，需要有洞察力的分析师、商业用户和高管提出正确的问题，识别模式，做出明智的假设，并预测行为。

大数据的五个V2.1大数据——大规模数据获取基础（对象）大数据的历史

大数据集的起源可以追溯到20世纪60年代和70年代。2005年左右，Hadoop（一个专门为存储和分析大数据而创建的开源框架）被开发出来。随着物联网（internetofthings，IoT）的出现，更多的物体和设备被连接到互联网上，收集关于客户使用模式和产品性能的数据，也产生了更多的数据。大数据词云2.1大数据——大规模数据获取基础（对象）大数据的典型应用场景

大数据可以帮助解决一系列从客户体验到分析的业务活动

大数据的典型应用场景运营效率改善欺诈检测客户体验产品开发预测性维修2.1大数据——大规模数据获取基础（对象）大数据处理框架 ApacheHadoop

软件是一个作为专门为存储和分析大数据而创建的开源框架。支持使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式存储和处理。Hadoop支持从一台计算机扩容至包含数千台计算机的集群，其中每台机器均提供本地计算和存储功能。通过这种方式，Hadoop可以高效存储和处理从GB级到PB级的大型数据集。大数据的处理框架2.2物联网——大数据采集传输架构（平台）什么是物联网物联网(IoT)是越来越多的电子产品的统称。这些电子产品不是传统的计算设备，而是连接到互联网以发送数据、接收指令或两者兼而有之的设备。物联网示意图物联网技术原理物联网如何运作？物联网的基本元素是收集数据的设备。从广义上讲，它们是连接到Internet的设备，因此它们每个都有一个IP地址。为了使这些“物”上的数据有用，需要对其进行收集、处理、过滤和分析，每一种都可以通过多种方式进行处理。物联网设备示例智能家电、RFID标签和工业传感器。这些传感器可以监测一系列因素，包括工业系统中的温度和压力、机械关键部件的状态、患者生命体征、水和电的使用以及许多其他可能性。2.2物联网——大数据采集传输架构（平台）2.2物联网——大数据采集传输架构（平台）物联网技术架构当物联网小工具与其他设备通信时，它们可以使用多种通信标准和协议，其中许多是为处理能力有限或电力不足的设备量身定制的。物联网协议物联网与人工智能关系物联网和数据所有这些物联网设备都在收集巨量的数据，通过边缘网关汇集，然后发送到平台进行处理。在许多情况下，这些数据是首先部署物联网的原因。通过从现实世界中的传感器收集信息，组织可以实时做出灵活的决策。物联网数据和人工智能物联网设备可以收集的数据量远远大于任何人类以有用的方式处理的数据量。许多物联网供应商为此提供了机器学习和人工智能功能来更好的理解收集的数据。同时，低功耗芯片也为在物联网终端上提供人工智能能力起到了作用。2.2物联网——大数据采集传输架构（平台）2.3云计算——大数据存储与计算中心（算力）云计算概念云计算（cloudcomputing）是通过互联网（“云”）交付计算服务——包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能，以提供更快的创新、灵活的资源和规模经济。用户通常只需为使用的云服务付费，从而降低运营成本、更高效地运行基础架构并随着业务需求的变化而扩展。云计算示意图2.3云计算——大数据存储与计算中心（算力）云计算类型部署云服务有三种不同的方式：在公有云（publiccloud）、私有云（privatecloud）或混合云（hybridcloud）上。计算服务分为四大类：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、无服务器计算(serverless)和软件即服务(SaaS)。云计算常用类型2.3云计算——大数据存储与计算中心（算力）云计算应用很多人现在可能正在使用云计算，即使他没有意识到。如果用户使用在线服务发送电子邮件、编辑文档、观看电影或电视、听音乐、玩游戏或存储图片和其他文件，则很可能是云计算在幕后使这一切成为可能。流式音频和视频分析数据存储、备份和恢复云原生应用测试和构建应用2.4区块链——大数据安全利用的保障（安全）什么是区块链区块链（blockchain）通常被称为交易和所有权的实时、不可变记录。但是，这是什么意思呢？这意味着，它是一个可靠的、难以破解的交易记录——以及谁拥有什么。区块链本质上是一个信息被存储在块中的数据库。这些块可以在单独的计算机上复制。所有这些都是相同的，并且彼此同步。当有人添加或减去数据时，它会更改所有信息。区块链2.4区块链——大数据安全利用的保障（安全）区块链如何运作它基于分布式账本技术。记录在一台计算机或节点上的交易对数字网络中的每台计算机都是可见的。每个人都可以看到相同的数据。更重要的是，他们可以拒绝或验证他们看到的内容。然后将信息传达给链中的每个其他块。每个人都有一个自动更新的副本；更改内容需要网络中的每个人都验证。区块链示意图2.4区块链——大数据安全利用的保障（安全）区块链应用供应链中的区块链区块链技术能提高整个供应链的透明度和问责制。公司可以使用应用程序来跟踪和追溯材料的来源、证明真实性和来源、提前召回并加速货物流动。人力资源中的区块链用于记录教育水平、获得的认证、工作经历和其他资格的单一区块链可以为人力资源专业人员提供一种更有效地验证职业资格的方法。医疗保健中的区块链医疗保健提供者可以利用区块链来安全地存储患者的医疗记录。当病历生成并签名后，可以将其写入区块链，为患者提供无法更改病历的证明和信心。2.5机器学习——大数据分析处理方法（算法）什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子领域，是IT系统识别大型数据库中的模式以独立找到问题解决方案的技术。简单地说，它是可以帮助计算机自行学习的各种技术和工具的总称。

机器学习算法可以在包含图像、数字、文字等内容的大量统计数据中找到模式。数据可以被数字化存储，并运用机器学习算法来解决具体问题。2.5机器学习——大数据分析处理方法（算法）机器学习的类型：

机器学习的类型分为三类：监督学习，无监督学习及半监督学习。机器学习的三种类型2.5机器学习——大数据分析处理方法（算法）机器学习的应用：

机器学习的应用有很多，包括外部（以客户为中心）应用，例如产品推荐、客户服务和需求预测，以及内部应用，如帮助企业改进产品或加快手动耗时的流程。机器学习的应用2.6深度学习——大数据处理之人类模拟（智能）深度学习的定义：

深度学习是人工智能的一个子集，是一种能教计算机和设备逻辑功能的机器学习技术。其之所以得名，是因为它涉及多层神经网络结构，其中还包括一些隐藏层。潜得越深，从输入数据中提取到的信息就越复杂。神经网络结构2.6深度学习——大数据处理之人类模拟（智能）深度学习的原理：

就其核心而言，深度学习依赖于迭代方法来教机器模仿人类智能。其通过几个层次的神经网络来执行这种迭代方法。

初始级别是帮助机器学习简单的信息，随着级别的深入，信息不断积累，每到一个新的级别，机器就会获取更深层次的信息，并将其与上一级别学到的知识结合起来。在该过程结束时，系统将收集到作为复合输入的最终信息。从技术创新到社会技术系统

创新和创业生态系统

人工智能创业生态系统的山、水、人

都江堰工程的生态系统启示

创新创业中的弯道超车、两难平衡与价值永续本讲概要

中国风···天人合一“天人合一”是中国古代哲学的主要基调，强调人与自然的和谐一致，充满生态智慧和系统思考。老子说:“人法地，地法天，天法道，道法自然。”庄子说:“天地与我并生，而万物与我为一。”《中庸》主张:“能尽人之性，则能尽物之性。能尽物之性，则可以赞天地之化育。可以赞天地之化育，则可以与天地参矣。”“天人合一”与西方观念将人与自然视为二元关系不同，主张行动者与所处的环境是连续统一体且协同演化，是意义深邃、影响深远的伟大思想。中国人工智能的发展也体现了“天人合一”，注重人工智能创业生态系统建设。人工智能技术创新不仅关注芯片和硬件、集成服务和算法框架、技术层和应用层，还需要关注创业者和创业型企业管理、政府技术治理以及创新政策调控等。中国人工智能的创业生态系统在全球处于领先地位，行动主体不仅有创业者和创业团队，还有大型互联网公司和新兴人工智能垂直公司等创业型公司;系统环境不仅涉及科学研究和技术研发领域，而且还与人才教育、产业布局和风险投资紧密相连。人工智能的发展也需要与“天”合一，技术创新的创业生态系统建设不容忽视。第一节创新与创业生态系统一、技术创新与社会技术系统(一)从技术创新到社会技术系统社会技术系统不仅包括技术创新产品生产端的参与主体，也包含产品使用端的各参与主体。一个成熟的社会技术系统包含完整的社会参与主体、完善的制度系统，不仅包含各群体内部的规则制度，还包括各类群体之间的交往规则制度，是实现社会某一功能的主导技术系统，就像飞机是实现空中运输职能的主导社会技术系统。根据社会技术系统理论，技术创新的组织是由社会系统和技术系统相互作用而形成的，由正式组织、非正式组织、技术系统、成员的素质等多种因素相互协调配合而形成的复合系统。社会技术系统并不是独立发挥作用，而是人类行动者活动的结果。第一节创新与创业生态系统(二)创新生态系统创新生态系统是在某一产业领域里，从基础研究到应用研究再到实现产业化的创新过程中，以实现创新价值创造与捕捉为目的，以企业与高校、科研院所为关键主体，具有价值共创、合作共生等生态特征的复杂交互系统，自然生态系统的多样性、平衡性、动态性、竞争性、协同进化性、自控能力有限性等特征，为创新管理与产业发展提供了新的研究视角与实践启发。从研发到商业化的创新全周期来看，创新生态系统中的主体往往交织并嵌入在知识生态系统和商业生态系统中。开放式创新促进创新生态系统的形成和发展。开放式创新是指有目的地利用知识流动来加速组织内部创新，从而扩大创新源的市场化搜寻途径。第一节创新与创业生态系统二、创业生态系统(一)创业生态系统的内涵、特征创业生态系统是由多主体及其所处创业环境构成的充满交互作用的动态复杂系统，其核心目的是促进创业企业发展、提高创业质量。创业生态系统有其内在机理，又在动态演化，为了实现长期生存和发展，必须能够实现动态的自我维持和自我强化，从而保证生态平衡。这种平衡状态下，创业活动呈现出稳定发展的整体特征，系统内部的资源汇聚机制和价值交换机制也始终稳定运行，这是一种有益于企业成长的良性环境，因此对提供创业决策所需的资源、保证创业决策实现价值和调节创业决策的动态平衡具有重要意义。创业生态系统具有多样性、多交互性、多层次性和多阶段性等特征。第一节创新与创业生态系统(二)创业生态系统的作用评价一方面，提供成长所需资源。创业活动的成长助动力来自外部支持要素所提供的各类资源，创业生态系统所特有的资源汇聚机制使各个不同的外部组织所提供的资源能够以一个系统化整体出现，并且充分服务于创业成长。由风险投资、政府部门、行业协会、孵化机构等不同支持要素以及外部创业环境所构成的综合性系统所能够汇聚的资源是多元化的，通过创业生态系统内部稳定有序的流动机制，这些资源能以一定的规律汇聚于创业活动中，从而保证了新创企业的良性成长。另一方面，促进成长实现价值。在不同的外部组织为创业活动提供资源的同时，企业成长也在以不同的形式回馈这些组织机构。这种双向的联系使得双方都能够从中获益。如果把价值链的分析视角拓展到单一的企业之外，在整个生态系统内分析其存在机理可以发现，新创企业识别机会、开发创新项目、实现市场成长的过程，也是其不断与外部组织交换价值的过程。这一过程以创业活动为中心进行整合，最终形成生态系统内部的价值网络，从而维系整个创业生态系统的运转。第一节创新与创业生态系统冷知识···生态位与内卷化生态位是指生态系统中某个种群在时间和空间上所占据的位置及其与相关种群之间的功能关系与作用，包含区域范围和生物本身在生态系统中的功能与作用。内卷化是指一种社会或文化模式在某一发展阶段达到一种确定的形式后便停滞不前，或既无突变式的发展也无渐进式的增长，无法转化为另一种高级模式的现象，长期以来只是在一个简单层次上自我重复。生态位启发创新创业者要在系统中学会定位，以精准定位为基础实现与环境的竞争与合作。内卷化则提醒创新创业者要在系统中学会变革，以开放变革为方向实现自身的再造与成长。无论是生态位还是内卷化，都反映出人工智能创业生态系统建设不能单打独斗，也不可一蹴而就，需要借鉴和吸收多学科知识和多领域规律，让人工智能新技术与环境全方位交融、全过程共生。第二节创业生态系统构成一、技术创新(一)技术创新与创业生态系统功能首先，人工智能技术创新的知识流动，实现了创业生态系统的能量流动功能。其次，人工智能技术创新的产品循环，实现了创业生态系统的物质循环功能。最后，人工智能技术创新的价值传递，实现了创业生态系统的信息传递功能。第二节人工智能创业生态系统构成热应用···全球最快人工智能训练集群产品2019年9月18日，华为发布了当时全球最快的人工智能训练集群—Atlas900。这款人工智能产品取名自古希腊神话中的擎天巨神，由数千颗昇腾处理器组成。在衡量人工智能计算能力的金标准ResNet-50模型训练中，Atlas900只用了59.8秒就完成了训练，比原来的世界纪录快了10秒。Atlas900的强大算力可广泛应用于科学研究。以天文探索为例，海量的数据计算和处理往往需要大量人力和时间的投入。面对一张20万颗星星的星空图，如果需要定位某种特征的星体，一个天文学家可能需要耗费169天的工作量才能完成。有了Atlas900助力后，定位时间缩短为10秒。此外，Atlas900以其超强的算力，在自动驾驶、气象预测以及石油勘探等特定领域，也有望为行业赋能。第二节人工智能创业生态系统构成（二）技术创新是创业生态系统之水水经常被用来隐喻运动状态、力量功效、思想体系和问题脉络，在人工智能创业生