智能駕駛大數據分析方法

A. 車聯網應對大數據時代的方法

車聯網應對大數據時代的方法
歷史的發展勢不可擋，互聯網、移動互聯網、大數據時代以人們應接不暇的速度改變著人們的生活。在物聯網、雲計算等信息技術的強勢推動下，跨界融合成為時下最流行的形式；再者，我國巨大的汽車市場為車聯網的發展提供了基礎（2012年，我國汽車保有量已經超過1.2億輛，年增長率達到14.3%）。
未來五年，我國車聯網市場規模接近2000億元，未來有可能成為全球最大的車聯網市場，行業錢景的廣闊，引得相關廠家紛紛逐鹿車聯網行業，一時成為投資界關注的焦點。由此，車聯網成為人們繞不開的話題。
被誤解的「車聯網」
目前，車聯網的概念尚無定論，車聯網暫以前瞻產業研究院的定義為例，車聯網是物聯網和智能交通的有效結合，它以車為節點和信息源，通過無線通信等技術手段獲取車本身以及車外部等屬性，並加以有效利用，從而達到「人--車--路--環境」的和諧統一。廣義的車聯網涉及到汽車、輪胎、部件、通信、平台等多個模塊，通過任何無線的形式進行控制和管理。
目前所說的車聯網的類型主要分為：公共服務主導型（智能交通）、乘用整車廠主導型和消費電子主導型（智能駕駛）。前者是政府考慮的事情，在此，暫且討論智能駕駛這部分：
整車主導型的車聯網，側重於汽車的安全和維護。如豐田G-Book 、通用On-Star、上汽inkaNet等；
消費電子主導型的車聯網（即後裝廠商主導的車聯網），側重於車主。由於智能駕駛涉及的安全技術比較困難，後裝車聯網主要提供導航、信息服務、通訊娛樂等等，如聲控導航等等。
不同的利益主體形成了博弈格局，產業環境甚是復雜。
總的來講，目前我國車聯網還處於發展的初級階段。因為對於車聯網行業，汽車電子和IT成為核心競爭力，可是我國的整車技術與國外有一定的差距，整個行業創新不足，尤其是汽車電子方面，汽車電子相關的前沿核心技術、用於信息採集的高端感測器的晶元核心技術，和在雲計算和超海量數據處理方面的核心技術基本上都被國外企業所掌握。
說到後裝廠商主導的車聯網，由於花樣百出的應用功能凌駕於汽車安全之上，而使很多功能處於「雞肋」的尷尬境地，一些花拳綉腿的功能勢必會在激烈的競爭中黯然退場。
不管是車企還是後裝主導的車聯網，從互聯網的角度來講，過去10年汽車行業所說的車聯網都是在一個相對封閉的產業內被用來增強汽車亮點的概念。未來，汽車平台會越來越開放，而且以後再也不能像後裝整天叫囂的那樣，隨便來個一鍵通什麼的就是車聯網了。因為，既然置身於互聯網的大背景下，企業一定要用互聯網的思維來經營企業。
互聯網是開放的、透明的、利他的，後裝的4S店模式便與互聯網的開放透明性背道而馳，互聯網正引發著汽車行業的產業裂變。互聯網的利他特性，決定著企業利益的大小來自於福利大眾的大小，如谷歌、360、征途等都是以免費策略發家的，可是目前車主不願意為互聯汽車的服務買單，相信只有互聯網能顛覆這樣的局面。
建立壁壘，數據是制勝利器
我們早已生活在數字生活時代，用數據說話是數字化時代的特徵，互聯網的一個重要的貢獻是使數據在線，在線數據存在著局限性，特別是人類日常生活的數據，移動互聯網的出現使得這類數據更容易被收集。移動互聯網和雲計算等信息技術的發展又催生了大數據（Big Data）時代的到來。
大數據的特點可以概括為4V,即Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。由於通過對數據進行專業性分析所帶來的巨大價值是無限的，大數據成為世界各國政策層面鼎力推動的戰略計劃，社會各界也颳起了大數據的旋風，圍繞大數據的「入口卡位」之戰也激烈地上演著，搜索、社交、支付等等都成了必爭之地，目前這些數據要塞都算是被行業巨頭所把守，網路占據著web數據，阿里占據著電商數據，騰訊占據著社交數據，具有短期不可替代性，而且能形成自己的行業壁壘，如淘寶拒絕網路扒數據，所以搜索專家網路只好痛失電商搜索這個吸金領域。
汽車作為未來最大的一個移動終端，比手機還要強大的衍生功能，而且車聯網的產業鏈夠長夠深，使得車聯網成為大數據的集中體現，可謂是大數據的一個縮影。互聯網企業早已在大數據武裝下闖入汽車領域搶食，眾所周知，Google在無人駕駛汽車領域拔得頭籌，正是基於大數據的採集與分析，微軟給福特全新開發車載嵌入式系統，谷歌也不遺餘力的和奧迪合作，而iOS6也開始發力汽車領域。
車機突圍，個性化服務是關鍵
當前，在國內互聯網競爭的開放程度下，想要在大小巨頭的產品版圖夾縫中再打造一個入口級產品，那是難乎其難的，但是可以掌控的數據新藍海並不是沒有，因為整個世界時刻都在變化，只要有變化，就有新數據誕生。只不過，大部分數據尚處於線下，如何成功地將「線下數據」轉變為「線上數據」是關鍵，這樣才能形成自己的數據壁壘，釋放出大數據的真正價值，如早期的大眾點評網就是通過掃街模式積累大量餐館和菜品數據，而逐漸形成了一個在線私有數據體系。
在大數據時代的背景下，車機作為車聯網的一個小分支，要想開辟自己的新藍海而成功突圍，就要想法設法建立自己的數據壁壘：
開發自有特色的硬體應是一個方向，採用軟硬體結合的方式，輔以互聯網的思維去運作，最終會建立龐大的數據體系，在這個體系裡打通另外一個是打通海量、異構的、持續更新的用戶級數據；
另一個方向是打通跨行業數據，國內互聯網公司對於跨行跨領域的數據重視程度相對較低，而數據具有「外部價值」的，就像汽車廠商的自動制動數據結合LBS數據則會揭示公共交通路段的安全性。
再者，服務內容的精準性如果單純靠服務提供商的力量，花費巨大的人力財力和時間也不一定取得最好效果，車機傳統的觀念也只是提供導航和娛樂，若以社區互動的形式，則能快速採集到相應的數據，由此也可以衍生出很多增值服務，提升用戶體驗感，增強用戶黏性。
實際上在在數據分析、加工、傳播等環節，名目繁多的App都充滿了商機。在大數據時代，App仍具有長尾特徵，雲存儲的海量數據和大數據的分析技術也使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。車機廠商務要對用戶群體進行細分，甚至要時刻以「個人」為中心，將個人的相關信息進行精確描述，在保護隱私的前提下進行智能化和個性化的服務匹配，這也是WEB2.0革命的自然深化和擴展。
當然一切的定製化服務和個性化體驗，都要建立在安全的基礎上，浮華褪去，真心覺得車聯網需要構建的是安全、便捷、舒適的車旅生活。

B. 大數據和雲計算，在汽車自動駕駛技術里的作用是什麼

數據和雲計算，在汽車自動駕駛技術里的作用是什麼？可以基於路況、車輛性能、駕駛員操作習慣等因素，提供節能減排、降低駕駛疲勞的駕駛方案。自動駕駛藉助汽車上的激光感測器和GPS，車輛通過相對先進的演算法進行自我定位。

在道路上行駛是一個處理大量數據並做出決策的過程，而自動駕駛汽車則使用各種感測器來「觀察」道路。這個過程也會產生大量的數據，平均1.5小時左右的駕駛時間會產生4TB的數據。在車輛方面，顯然不適合處理和儲存如此巨大的工作量。所以最好的辦法就是使用雲計算和雲存儲來支持自動駕駛汽車。

C. 人工智慧與大數據怎樣結合

人工智慧需要有大數據支撐
人工智慧主要有三個分支：
1.基於規則的人工智慧；
2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；
3.基於神經元網路的一種深度學習。
基於規則的人工智慧，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。
而後兩者都是通過「計算機讀取大量數據，提升人工智慧本身的能力/精準度」。如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。
大數據挖掘少不了人工智慧技術
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。
「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
目前，非結構化數據激增，企業數據的80％左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。
但是，這些大數據的分析並不簡單。文本挖掘需要「自然語言處理」技術，圖像與視頻解析需要「圖像解析技術」。如今，「語音識別技術」也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智慧領域所研究的技術。

D. 大數據分析應用領域有哪些

一、廣告行業

比方你最近想買一個商品，然後在網路、京東或淘寶中查找了某個關鍵字，其實這些行為數據都被搜集起來了，因為有很多人的行為數據，一切後台要進行大量的數據剖析，構建用戶畫像和使用一些引薦演算法，然後進行個性化的引薦，當你登錄到一些網站上時，你會發現有一些廣告，引薦的一些正好是你要買的一些商品。

二、內容引薦

比方你刷今日頭條，頭條會搜集你曾經的閱讀行為數據，然後根據你的喜好構建一個你專屬的用戶畫像或一類人的畫像，然後給你引薦你喜歡的新聞，比方你曾經點擊過詹姆斯相關的新聞，就給你引薦NAB相關的新聞。因為頭條用戶很多，要剖析的數據量就非常大，一切要使用大數據的手法來處理。

三、餐飲行業

快餐業的視頻剖析。該公司通過視頻剖析等候行列的長度，然後主動改變電子菜單顯現的內容。假如行列較長，則顯現能夠快速供給的食物;假如行列較短，則顯現那些利潤較高但准備時間相對長的食物。

四、教育范疇應用

網路大腦PK人腦：大數據押高考作文題。為了協助考生更好地備考，網路高考作文猜測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度查找風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的“活數據”進行深度發掘剖析，以“概率主題模型”模擬人腦思考，反向推導出作文主題及相關詞彙，為考生猜測出高考作文的命題方向。

五、醫療范疇

智慧淮醫。淮安市選用IBM大型主機作為淮安市區域衛生信息渠道根底架構支撐，滿意了淮安市在市級區域衛生信息渠道根底渠道建造和居民健康檔案信息系統建造進程中的需求，支撐淮安市級數據中心、居民健康檔案資料庫等一系列淮安市衛生信息化應用，支持淮安成為全國“智慧醫療”的典範。

E. 人工智慧與大數據怎樣結合使用

首先需要理解人工智慧與大數據的區別：

人工智慧主要有三個分支：1.基於規則的人工智慧；2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；3.基於神經元網路的一種深度學習。

大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。

如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。

F. 大數據和智慧交通有哪些應用的案例

大數據方面的應用案例

在醫療方面，紐約的mountsinai醫院利用數千名患者的數據、歷年匯報的流感爆發數據等數據與病毒的變異過程做交叉比對。通過這種工作，科學家和醫生可以預測病毒如何傳播，以及對抗這些病毒的最佳途徑；甚至有可能使用預測分析來判斷病毒的傳播方式，然後採取行動來限制這一傳播。據說這家醫院有望在未來阻止流感的發生。

在交通方面，浙江某城市與英特爾合作，安裝了1000個數字監控設備，100個智能監測點系統，超過300個檢查點的電子警察，和500多個視頻監控系統。通過更有效地監測交通和擁堵數據，改善交通流量，減少道路交通事故。

在廢物處理方面， 英國曼徹斯特垃圾處理局有一套系統，能夠利用數據使得產生的垃圾被盡可能多的再次利用。通過對來自不同地區的卡車進出加工廠時進行稱重，能夠了解每個地區所產生的垃圾數量。這些數據幫助當局出台了相應的政策，鼓勵那些特定的社區更好的垃圾回收和垃圾減量。

在建築方面， 住房慈善機構hact從400,000座住房中持續不斷地收集數據，並進行了各種數據分析。通過數據來發現設計、建造、布局中存在的潛在問題，進而在建造新的樓宇時優化相關的參數，避免這些問題，改進政府保障房的的維修，規劃空間合理使用。

智能應用服務，Google提供的大數據分析智能應用包括客戶情緒分析、交易風險（欺詐分析）、產品推薦、消息路由、診斷、客戶流失預測、法律文案分類、電子郵件內容過濾、政治傾向預測、物種鑒定等多個方面。據稱，大數據已經給Google每天帶來2300萬美元的收入。例如，一些典型應用如下：

（1）基於Map Rece，Google的傳統應用包括數據存儲、數據分析、日誌分析、搜索質量以及其他數據分析應用。

（2）基於Dremel系統， Google推出其強大的數據分析軟體和服務 — BigQuery，它也是Google自己使用的互聯網檢索服務的一部分。Google已經開始銷售在線數據分析服務，試圖與市場上類似亞馬遜網路服務(Amazon Web Services)這樣的企業雲計算服務競爭。這個服務，能幫助企業用戶在數秒內完成萬億位元組的掃描。

（3）基於搜索統計演算法，Google推出搜索引擎的輸寫糾錯、統計型機器翻譯等服務。

（4）Google的趨勢圖應用。通過用戶對於搜索詞的關注度，很快的理解社會上的熱點是什麼。對廣告主來說，它的商業價值就是很快的知道現在用戶在關心什麼，他們應該在什麼地方投入一個廣告。據此，Google公司也開發了一些大數據產品，如「Brand Lift in Adwords」、「Active GRP」等，以幫助廣告客戶分析和評估其廣告活動的效率。

（5）Google Instant。輸入關鍵詞的過程，Google
Instant 會邊打邊預測可能的搜索結果。

谷歌的大數據平台架構仍在演進中，追去的目標是更大數據集、更快、更准確的分析和計算。這將進一步引領大數據技術發展的方向。

在競選方面，直到2012年，奧巴馬的數據團隊對數以千萬計的選民郵件進行了大數據挖掘，精確預測出了更可能擁護奧巴馬的選民類型，並進行了有針對性的宣傳，從而幫助奧巴馬成為了美國歷史上唯一一位在競選經費處於劣勢下實現連任的總統。只要數據量夠大，夠及時，挖掘夠深刻，就可以洞悉每個選民的投票幾率。

在教育方面，"以物聯網、雲計算等綜合技術的成熟為基礎，在學生管理資料庫中挖掘出有價值的數據，經過過程性和綜合性的考慮，找到學生各種行為之間的內在聯系，考量背後的邏輯關系，並作出恰當的教學決策。以某集團最新出版的全球少兒美語旗艦課程為例，引入了首款應用於少兒英語學習領域的MyEnglishLab在線學習輔導系統（以下簡稱MEL），應用大數據技術全程實時分析學生個體和班級整體的學習進度、學情反饋和階段性成果，從而及時找到問題所在對症下葯，實現對學習過程和結果的動態管理。

智慧交通的應用案例

根據ITS114的不完全統計，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路機電市場的全年千萬項目統計規模為182.5億，其中主要分為四大市場1.交通管控市場千萬項目規模為84.24億。2.智慧交通/智能運輸市場千萬項目規模為20.33億。3.高速公路機電市場千萬項目規模為75.8億。4.平安城市千萬項目規模為56.6億。以上四個市場都有著很多的智慧交通方面的應用案例。

具體的在交通管控市場方面， 當前各個省積極構建的交通運行監測與應急指揮系統，還有圍繞著視頻、圖像分析，從而實現在治安、交通、工業製造、汽車、人工智慧等等諸多領域的應用亦是智慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通模擬與智能管控機器人"可實時採集視頻檢測數據與線圈檢測數據，將採集的交通流數據、信號配時等數據輸入到建立的模擬路網模型中，進行實時的交通系統模擬。通過一體化交通模擬模型，機器人能快速找出路網擁堵點以及分析路網的常發性擁堵點，並對交通流運營狀況的演變進行預測和分析。在交通模擬與智能管控機器人平台上，還可對城市的任意交叉口的交通環境進行設置，周邊居民可將相關建議"告知"機器人，實時模擬交叉口改良效果，實現全民參與、全民實踐、全民創新的交通管理新模式。

智慧交通/運輸方面各種「專車」「快車」「拼車」「代駕」平台類和軟體數據類的實例比比皆是，如我們都熟知的「滴滴快遞」「uber"「e代駕」等app應用。

交通工具新型技術案例方面：如無人駕駛、自動駕駛、智能車等等；在2015年12月互聯網大會上李彥宏展示的無人車，李書福展現的自動駕駛技術都體現了當前智能交通工具的發展。 更近一點的是，汽車電子標識、ETC、車路協同。2015年的新能源客車市場呈爆發性增長，新能源客車銷量達到37363輛，同比增長213.19%，同時2015年國務院印發《新能源公交車推廣應用考核辦法（試行）》、《電動汽車充電基礎設施發展指南》等等政策文件，可預見的是新能源汽車將會造就一個巨大的市場，建立在新能源汽車之上的車聯網也將搭上順風車。

平安城市也有很多已經成型的智慧交通案例。平安城市是基於GIS數字地圖技術，高度整合治安監控、智能交通、數字城管、應急指揮等子系統，改變傳統的靜態管理和單點管理，實現實時、動態的聯動管理新模式，實現了整個城市的治安、交通、城管、應急聯動等各個職能部門的聯動，建立了高效的城市部門聯動機制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根據高清視頻監控系統的特點和應用需求，結合當前與今後一定時期內圖像監控系統與圖像應用系統的發展需要，建設一套先進的平安城市綜合應用平台，為指揮調度、調查取證、應急處置、交通管理等多種後台應用提供及時、可靠的視頻圖像信息，服務於實戰。市面上常見的平安城市系統具備的主要功能大部分都有：人臉卡口功能；交通事件檢測功能；智能檢索功能；道路違法抓拍功能；車輛稽查布控功能；非現場執法；分析研判功能；交通事態監控功能；視頻質量檢測功能；智能應用管理功能；數據格式及通信功能；遠程式控制制功能；指揮調度功能；勤務管理功能； 設備運行狀態監測功能。

G. 智能網聯汽車智能駕駛的核心技術

1、環境感知技術
2、智能決策技術
3、控制執行技術
4、V2X通信技術
5、雲平台和大數據技術
6、信息安全技術
7、高精度地圖和高精度定位技術

H. 汽車智能聯網關鍵技術內容有哪些

一、信息網路技術

信息聯網技術主要是在傳統的車機系統中增加能夠實現無線聯網功能的相關硬體，並與車機的軟體功能相匹配。硬體方面，需要一個5G網路終端、CPU、通信單元和GPS定位模塊。在軟體方面，將網路功能與車輛功能融合，使車輛具備網路定位、網路控制、網路數據採集等功能，從而進一步豐富車輛的軟體功能。

I. 大數據分析&人工智慧 技術內容價值觀辨析

隨著技術的不斷發展，技術的種類越來越多，人們不可能掌握全部的技術，但是技術對於人們的選擇有了太多太多，這時候在選擇什麼技術的時候，人們往往就會陷入迷茫，不知道應該選擇什麼樣的技術，不清楚自己應該從什麼技術下手，甚至說會懷疑技術的作用，認為有些技術沒有意義，不知道有什麼用。今天我們探討一下數據科學領域內的技術存在的意義，分析一下大數據分析是否雞肋，在數據科學技術體系中，最高價值技術到底是什麼，以及在人工智慧領域中反對派的聲音越來越大的時候，人工智慧是否還能走下去，還能走多遠？ 大數據技術：計算資源無限，世界將會是怎樣
大數據分析並不雞肋

在計算機誕生的70年後，單台計算機的計算性能逼近物理極限，伴隨計算機發展的摩爾定律逐漸失效。在這70年的發展過程中，剛開始是可以用摩爾定律進行准確的描述的，1965年，英特爾創始人之一戈登摩爾在考察計算機硬體的發展規律後，提出了著名的摩爾定律：

該定律認為，同一面積晶元上可容納晶體管的數量，每隔16-24個月將翻一倍，計算性能也將翻一倍。換而言之，也就是每隔16-24個月，單位價格可購買到的計算能力將翻一倍。在隨後的幾十年內，摩爾定律被無數次的被印證。而直到現在，計算機性能已經逼近極限的情況下，摩爾定律似乎已經失效了。

發展的期間伴隨著摩爾定律不斷的生效，在計算機方面同步發展的還有網路寬頻和物理的存儲容量，半個多世紀以來，存儲器的價格幾乎下降到原來價格的億分之一。

而網路寬頻的的速度也在不斷的突破極限。

隨著這些物理硬體的升級，計算機領域內便產生了OTT式的技術革新，誕生了分布式計算和量子計算機技術，而這兩者的出現，也必將決定性的改變計算機資源供給端的情況。

分布式計算機技術，已經逐漸成為大數據領域底層IT架構的行業標准，分布式計算可以實現一個計算目標可以調配無限計算資源並予以支持，解決了大數據情境中運算量過大、超出單台物理機運算承受能力極限的問題，並且同物理計算資源協同調配，為後續的雲計算奠定了基礎。客觀 的講，分布式計算機技術使計算資源趨於無限。

而量子計算機技術將使單體計算能力擁有質的飛躍。但是在量子計算機核心技術尚未突破之時，人類面對呈現爆發式增長的數據束手無策….

在經過這漫長的探索後，人類現在決定先藉助分布式計算技術實現新的一輪OTT式技術革新，而此舉將不僅解決了海量數據存儲與計算問題，還有希望幫助人類徹底擺脫計算資源瓶頸的束縛。計算資源無限，世界將會怎樣….
但是從大數據技術的發展現狀來看，真正的難點還是在於底層工具的掌握，由於發展尚處於初級階段，還需要人們掌握大量的底層工具，這條道路因為走得人少所以才會顯得泥濘不堪，只有將基礎工具發展和掌握成熟之後，才可以降低使用者的門檻。

對於我們而言，這條路難么？真的很難！但是是值得我們客服這條路上的困難的，因為收益會非常的劃算，這條路的難處在於要掌握很多底層工具，為什麼？因為走這條路的人少，現在還是一條泥巴路，很難走，但是為什麼是值得我們克服困難也要走下去呢，是因為只要量子計算機不出現、隨著摩爾定律的失效、數據量還在增加，大量過路的需求會催生一條又一條高速公路，然後鋪路的大公司設卡收稅，泥巴路遲早會變成高速公路，但只要你先過去，就能看到別人看不到的風景。

從計算機由DOS系統到桌面系統，Python機器學習由源碼到演算法庫，不一直都是這樣么。

機器生產釋放腦力，機器學習釋放腦力
數據革命的本質

大數據分析技術有價值、數據分析技術更有價值，那整個數據科學知識內容體系中，最有價值的到底是什麼？

如果從發現技術的角度看待問題確實很有意思，那我們不妨再來探討一個問題，那就是從技術層面而言（非工作是否好找的角度），數據科學中最有價值的技術模塊是哪個？

人工智慧是數據養育的智能，其決策的核心是演算法，人工智慧的發展與十八世紀工業革命通過機器生產代替手工勞動從而釋放人類的勞動力類似，數據智能將通過參與、代替人類決策的方式，釋放人類腦力。而機器學習就是提供人工智慧決策的演算法核心。

機器學習演算法的核心用途是挖掘事物運行內在邏輯和規律，就是把數據作為接受外部信息形式，用數據還原外部事物的基本屬性和運行狀態，用機器學習演算法對其規律進行挖掘，還原客觀規律。再應用規律輔助決策。

機器學習可以使得人工智慧在人類基礎重復決策領域代替人類參與決策。

演算法的核心方法論，是取法其上，僅得為中，數據分析核心價值要有技術核心價值這桿大旗；不管小數據還是大數據，都是重分析。而伴隨著Python的星期，催生出了進一步完善的基礎設施，Python依然成為了標準的工具。
而Python最核心的技能就可以說是利用眾多強大的演算法庫進行演算法建模分析

強人工智慧、弱人工智慧，還是人工智障
數據、演算法、計算能力這三架馬車所推動的人工智慧技術發展，是否已經遇到了瓶頸

2018年1月我國國家標准化管理委員會頒布的《人工智慧標准化白皮書》對人工智慧學科的基本思想和內容作出了解釋。認為人工智慧應該是圍繞智能活動而構造的人工系統，是一項知識的工程，是機器模仿人類利用知識完成一定行為的過程。

相對來說我國的人工智慧的起步還是較晚，人工智慧的發展階段可以分為三個階段，第一階段是從20世紀50年代—80年代，在這一階段人工智慧剛誕生，但由於很多事物不能形式化表達，建立的模型存在一定的局限性。第二階段是從20世紀80年代—90年代，專家系統得到快速發展，數學模型有重大突破，但由於專家系統在知識獲取等方面的不足，人工智慧的發展又一次進入低谷期。第三階段是從21世紀初—至今，隨著大數據的積聚、理論演算法的革新、計算能力的提升，人工智慧在很多應用領域取得了突破性進展， 迎來了又一個繁榮時期。

根據人工智慧的發展定義，以及國家頒布的《人工智慧白皮書》，人工智慧可以分為兩種，強人工智慧和弱人工智慧。

弱人工智慧是並不能真正實現推理和解決問題的智能機器，這些機器表面看像是智能的，但是並不真正擁有智能，也不會有自主意識。但是這仍是目前的主流研究仍然集中於弱人工智慧，並取得了顯著進步，如語音識別、圖像處理和物體分割、機器翻譯等方面取得了重大突破，甚至可以接近或超越人類水平。

強人工智慧是真正能思維的智能機器，並且認為這樣的機器是有知覺的和 自我意識的，這類機器可分為類人與非類人兩大類。從一般意義來說，達到人類水平的、能夠自適應地應對外界環境挑戰的、 具有自我意識的人工智慧稱為「通用人工智慧」、「強人工智慧」或「類人智能」

一般來說，在我們認為強人工智慧的時代已經來臨，只是尚未流行起來，但這時候，卻還有一些有意思的觀點，他們持反對的聲音，認為人工不智能或者說是人工智障。

他們認為當我們在開車的時候，大腦在飛速的處理各種信息：交通信號、標志物、路面的井蓋、積水；看到馬路中央有一隻狗在過馬路時，我們會踩剎車；看到中央有一隻鳥，我們會判斷鳥會快速飛走，不用減速；如果是塑料袋，我們可以直接壓過去；如果是大石頭，我們就需要避讓。這些都是我們通過經驗的累積以及生活常識構成的。但是，人工智慧卻做不到這些。

目前人們所研究的人工智慧是「狹義」人工智慧。「真正的」人工智慧需要能夠理解食物之間的因果關系，比如警方在路上設置的錐標，哪怕是倒了，或是被壓扁了，也要能夠被識別出來。但目前的圖形識別能力，哪怕是把障礙物換個角度，計算機識別起來都會很困難。而「狹義」人工智慧走的是機器學習路線，換句話說，計算機會把路上所有物體（包括夠、其他車輛、標志物、行人、塑料袋、石頭等）都簡單的看做是障礙物，同時計算和預測這些障礙物的移動路線，判斷是否會和汽車的路線發生沖突，然後執行相應的動作。

那麼問題來了……

當計算機無法理解物體的時候，也就意味著不可能100%准確預測物體的移動軌跡。比如，馬路中央的狗。你很難預測它下一秒的位置，即使它目前正在向前狂奔。如果馬路中央是一個孩子呢？同時，讓計算機識別路邊的交通指示牌也是一件十分困難的事情。當指示牌有破損、遮擋物等等，都會影響計算機的識別。

所以，目前的人工智慧都屬於「狹義」的人工智慧，它的核心是基於大數據進行的學習。但在瞬息萬變的現實世界裡，由於計算機無法真正理解事物的相互關系，因此並不能處理出現的意外情況。

我們可以將無人駕駛分為五個級別：
輔助性自動駕駛（如自動剎車、保持車道、停靠輔助系統等） 滿足一定條件下，汽車可以自動駕駛，但需要駕駛員進行實時監控（如特斯拉的自動駕駛技術） 滿足一定條件下，汽車可以自動駕駛，駕駛員不需要實時監控，但要隨時准備好接管駕駛。 滿足一定條件下，可實現無人看管的自動駕駛。 完全實現無人看管的自動駕駛。

就目前來看，我們距離第五個級別的無人駕駛的距離還有非常遙遠的一條道路要走，當然這條道路的未來，並沒有人會知道是什麼樣子的。
在我看來，隨著技術的發展，人工智慧這條道路並非是走不下去的，只是這條道路比較困難，而且並不是說在人工智慧完全達到強人工智慧的時候才能造福人類，目前人工智慧已經用於我們身邊的多個領域，並且在不斷的幫助我們，我們可以通過人工智慧不斷的幫助我們完善人工智慧，達成一個不斷的循環，只是需要很多對數據科學領域感興趣的人，來不斷的完善它們。
希望你看完這篇文章能夠有所收獲，如果有一些想法，希望可以一起討論一下，謝謝。