数据采集和处理是什么

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 　　大数据有四个基本特征：一、数据体量巨大（Vomule），二、数据类型多样（Variety），三、处理速度快（Velocity），四、价值密度低（Value）。 　　在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术，这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 　　大数据处理之一：采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 　　在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 　　大数据处理之二：导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 　　导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。 　　大数据处理之三：统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 　　统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 　　大数据处理之四：挖掘。与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。 　　整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。 　　大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务，分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并简化）作用到这些数据块最终得到结果。 　　当前，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测，跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 　　目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用，公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图，研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。 　　在医药研发方面，大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理，对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能，挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等，找到更符合其特点或症状的药品和服务，并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段，能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势，确定更为有效率的投入产品比，合理配置有限研发资源。除研发成本外，医药公司能够优化物流信息平台及管理，更快地获取回报，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。 　　在疾病诊治方面，可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据，居民可以随时查阅，了解自身健康程度。同时，提供专业的在线专家咨询系统，由专家对居民健康程度做出诊断，提醒可能发生的健康问题，避免高危病人转为慢性病患者，避免慢性病患者病情恶化，减轻个人和医保负担，实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构，通过对远程监控系统产生数据的分析，医院可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系，并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构，通过实时处理管理系统产生的数据，连同历史数据，利用大数据技术分析就诊资源的使用情况，实现机构科学管理，提高医疗卫生服务水平和效率，引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值，形成个性化医疗，比如基于基因科学的医疗模式。 　　在公共卫生管理方面，大数据可以连续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库，快速监测传染病，进行全面疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，进行快速响应，这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。 　　在居民健康管理方面，居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础，大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务，改变现代营养学和信息化管理技术的模式，更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务，帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外，大数据可以对患者健康信息集成整合，在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据，通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测，通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等，进一步提升居民健康管理水平。 　　在健康危险因素分析方面，互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用，可以系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素（利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据），生物因素（包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据），经济社会因素（分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据），个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等，利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析，针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能，提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划，促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络

详细解答可以参考官方帮助文档问题列表Logtail是什么？Logtail是否可以采集静态不变的日志文件？Logtail支持哪些平台？如何安装、升级Logtail客户端？如何配置使用Logtail客户端？Logtail如何工作？Logtail是否支持日志轮转？Logtail如何处理网络异常？Logtail日志采集延时如何？Logtail如何处理历史日志？日志服务修改日志采集配置后多久可以生效？如何调查Logtail采集日志问题？ 1. Logtail是什么？ Logtail是日志服务提供的一种便于日志接入的日志采集客户端。通过在您的机器上安装Logtail来监听指定的日志文件并自动把新写入到文件的日志上传到您所指定的日志库。 2. Logtail是否可以采集静态不变的日志文件？ Logtail基于文件系统的修改事件来监听文件的变化，并将实时产生的日志发送到日志服务。如果日志文件没有发生任何修改行为，日志文件内容将不会被Logtail采集。 3. Logtail支持哪些平台？ 目前支持Linux 64位和Windows Server2003（含）以后 32/64 位系统。 Linux： Aliyun LinuxUbuntuDebianCentOSOpenSUSE Windows： Windows 7 (Client) 32bitWindows 7 (Client) 64bitWindows Server 2003 32bitWindows Server 2003 64bitWindows Server 2008 32bitWindows Server 2008 64bitWindows Server 2012 64bit 4. 如何安装、升级Logtail客户端？ 安装：目前需要用户通过安装脚本自助安装Logtail客户端。升级：Logtail客户端的升级由日志服务定期完成，升级过程数据采集不中断。 5. 如何配置使用Logtail客户端？ 请参考：控制台配置Logtail采集日志说明。 6. Logtail如何工作？ 用户在控制台配置需要监控的目录、日志文件名以及相应的解析规则（正则表达式）等。用户机器上，日志文件发生修改，Logtail收到来自文件系统的事件并读取新产生的日志。Logtail根据正则表达式解析日志格式并发往日志服务。 7. Logtail是否支持日志轮转？ 对于日志文件a.LOG，当文件达到一定大小或创建超过一定时间后，a.LOG被mv为a.LOG.1（或其它名称），然后新建一个a.LOG继续写入日志。这个过程称为轮转。Logtail基于文件系统的事件通知，可以自动处理日志轮转的场景。 8. Logtail如何处理网络异常？ 网络异常、写入Quota满时，Logtail会将采集到的日志内容写入本地磁盘缓存，并在稍后进行重试。磁盘缓存最大支持500MB，新缓存会覆盖旧缓存；超过24小时未发送成功的缓存文件将被自动删除。 9. Logtail日志采集延时如何？ Logtail基于事件进行日志采集，一般会在3秒内将日志发往日志服务。 10. Logtail如何处理历史日志？ Logtail只用于采集实时日志，如果日志内容的时间与Logtail处理该日志的系统时间相差5分钟以上，即被认为是历史日志。 11. 日志服务修改日志采集配置后多久可以生效？ 用户在控制台应用配置到机器组后，Logtail最迟会在3分钟之内加载新配置并生效。 12. 如何调查Logtail采集日志问题？ 完整步骤logtail日志采集异常排查。常见问题如下： 查看Logtail心跳是否正常，如不正常，请尝试重新安装Logtail。确认日志采集配置中的日志文件是否为实时生成。查看日志采集配置的正则表达式是否与日志内容相匹配。如正则匹配错误，可以在Logtail运行日志查看到相关错误。错误日志路径Linux:/usr/local/ilogtail/ilogtail.LOG。

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详细解答可以参考官方帮助文档问题列表Logtail是什么？Logtail是否可以采集静态不变的日志文件？Logtail支持哪些平台？如何安装、升级Logtail客户端？如何配置使用Logtail客户端？Logtail如何工作？Logtail是否支持日志轮转？Logtail如何处理网络异常？Logtail日志采集延时如何？Logtail如何处理历史日志？日志服务修改日志采集配置后多久可以生效？如何调查Logtail采集日志问题？ 1. Logtail是什么？ Logtail是日志服务提供的一种便于日志接入的日志采集客户端。通过在您的机器上安装Logtail来监听指定的日志文件并自动把新写入到文件的日志上传到您所指定的日志库。 2. Logtail是否可以采集静态不变的日志文件？ Logtail基于文件系统的修改事件来监听文件的变化，并将实时产生的日志发送到日志服务。如果日志文件没有发生任何修改行为，日志文件内容将不会被Logtail采集。 3. Logtail支持哪些平台？ 目前支持Linux 64位和Windows Server2003（含）以后 32/64 位系统。 Linux： Aliyun LinuxUbuntuDebianCentOSOpenSUSE Windows： Windows 7 (Client) 32bitWindows 7 (Client) 64bitWindows Server 2003 32bitWindows Server 2003 64bitWindows Server 2008 32bitWindows Server 2008 64bitWindows Server 2012 64bit 4. 如何安装、升级Logtail客户端？ 安装：目前需要用户通过安装脚本自助安装Logtail客户端。升级：Logtail客户端的升级由日志服务定期完成，升级过程数据采集不中断。 5. 如何配置使用Logtail客户端？ 请参考：控制台配置Logtail采集日志说明。 6. Logtail如何工作？ 用户在控制台配置需要监控的目录、日志文件名以及相应的解析规则（正则表达式）等。用户机器上，日志文件发生修改，Logtail收到来自文件系统的事件并读取新产生的日志。Logtail根据正则表达式解析日志格式并发往日志服务。 7. Logtail是否支持日志轮转？ 对于日志文件a.LOG，当文件达到一定大小或创建超过一定时间后，a.LOG被mv为a.LOG.1（或其它名称），然后新建一个a.LOG继续写入日志。这个过程称为轮转。Logtail基于文件系统的事件通知，可以自动处理日志轮转的场景。 8. Logtail如何处理网络异常？ 网络异常、写入Quota满时，Logtail会将采集到的日志内容写入本地磁盘缓存，并在稍后进行重试。磁盘缓存最大支持500MB，新缓存会覆盖旧缓存；超过24小时未发送成功的缓存文件将被自动删除。 9. Logtail日志采集延时如何？ Logtail基于事件进行日志采集，一般会在3秒内将日志发往日志服务。 10. Logtail如何处理历史日志？ Logtail只用于采集实时日志，如果日志内容的时间与Logtail处理该日志的系统时间相差5分钟以上，即被认为是历史日志。 11. 日志服务修改日志采集配置后多久可以生效？ 用户在控制台应用配置到机器组后，Logtail最迟会在3分钟之内加载新配置并生效。 12. 如何调查Logtail采集日志问题？ 完整步骤logtail日志采集异常排查。常见问题如下： 查看Logtail心跳是否正常，如不正常，请尝试重新安装Logtail。确认日志采集配置中的日志文件是否为实时生成。查看日志采集配置的正则表达式是否与日志内容相匹配。如正则匹配错误，可以在Logtail运行日志查看到相关错误。错误日志路径Linux:/usr/local/ilogtail/ilogtail.LOG。

我觉得有三个维度，第一是说人工智能AI的技术来智能化的管控平台。我们现在数据库实例非常多，系统处理也变得越来越复杂。像NoSQL、OLTP、OLAP，要处理结构化数据，同时也要处理非结构化数据等等。在阿里，管理云上超过了几十万的实例数，集团内也有几十万的实例数，如何去高效和管理这么多的数据库实例？异常发现、异常检测、Slow SQL、MySQL、内存管理等这些都是依赖人工智能技术的。比如说在阿里巴巴集团内部用机器学习和人工智能技术实时去采集所有实例运行的状态，把它的IO/CPO的使用率和它的Workload的特点，去在线建模做8份大小的调整，每一个数据库的实例它是4G、8G、16G。为什么要做这件事？因为随着它一天Workload的变化，它实际上不需要在一天内的任何时候都需要一个非常大的Buffer，可能高峰Buffer要扩，等到峰值过去后Buffer可以缩下来，这样的话就可以把内存资源做一个动态调度。 第二是在内核里面。比如说做内存管理和做查询优化，现在业界也在开始使用一些机器学习的方法。传统使用一些简单的统计方法来做一些内存管理、做查询优化、Buffer Management，比如说LRU 或者 MRU这种非常简单的方式。现在可以看到有一些人工智能和机器学习的方法来做更复杂但是更智能化的、高效的智能化管理，以及CBO这是查询优化里很重要的一块。 第三个维度是说在数据库的应用层，需要对非结构化的数据进行处理，除了结构化的数据。比如说在ADB里面就把非结构化数据先做一个转换，把它从非结构化数据转化到高纬的向量，比如说用 embeddng把这种文档或者是图像甚至像视频都可以把他们映射到一个高维的空间里面，这样的话做一个向量处理引擎，就能把这种非结构化数据变成高维向量，再通过这些高维向量处理引擎把这些非结构化数据和结构化数据在一个数据库引擎里进行联合的查询和分析。这就是用数据库系统来支持AI机器学习和数据处理和 Workload。 总结来讲有两个维度AI或DB，就是机器学习和人工智能技术使得数据库系统更高效、更可靠、更好用。另外一个是DB或AI，就是用数据库的系统来支持机器学习和人工智能的处理。

更换服务器~100个是单服务器最大的负荷了你用的是镶嵌式的，要选择服务器机组的那种~刀片式服务器~然后oracl数据库支持分开安装。同步处理~ 你肯定买的是架式服务器~######装ORACLE服务器是刀片式的，6核至强 24G的内存 应该不是服务器瓶颈######oracl装在独立的一台服务器上的话，只支持小形企业和地、市级企业运行 你说的情况，可以理解你的数据量非常庞大，，有可能是省、国家级的数据量了~~ 让你单位给你单独开个服务器房间，更换服务器机柜然后购买刀片式服务器做服务器阵列机组~######数据量倒不会太大，一天1G不到，问题是很多存储过程的逻辑很复杂，一条线程调用存储过程，要等待很久才会返回，直接导致工作线程速度很慢，数据进入速度太快，工作异常状态频繁出现。######必须要实时的存入数据库吗？不能先缓存到服务器，然后让服务器慢慢去处理吗？或者直接将数据记入日志，然后sqlload？######回复 @xinzaibing : 我想到一个蛋疼的方式：数据写文件，文件内容定期入库，程序定期读取数据库计算的结果缓存到内存中。不知道你具体需求，瞎琢磨一个。######回复 @asdfsx : 公司领导一致认为内存不可靠，断电、程序异常什么的...存在内存的数据就没了...真是蛋疼啊######回复 @xinzaibing : 如果数据量不大的话，还有一个方案就是都保存在内存里，然后定时把内存里的结果同步到数据库里。数据库的逻辑挪到程序里..........这个方案比较累啊。另外就是缓存可以加个优先级高低的判断。######目前要求是必须要实时入库，采取写日志文件的方法也可以。 这些数据有一个特点，在某一个时刻会有一个突然出现的峰值，然后又慢慢变少，但是这个时间是不固定的，由于只实用了一条双缓冲队列，所有需要紧急处理的数据和非紧急处理的数据都在队列里，而如果遇到非紧急数据，处理了很长的时间，就直接导致后面的紧急数据失效了...或者导致嵌入式程序判断服务端未收到数据，进而采取重发，导致一条队列里有非常多重复的数据。######我可能会使用数据写入日志文件，然后定时将日志入库的办法操作######大概意思可能是多线程对数据库表的操作导致数据表锁定，性能损失在内耗上了。。那数据表采用行级锁呢？（这样会增大系统开销）我是菜鸟，求教  ######回复 @xinzaibing : 这个应该是属于最初的设计问题，hohoho######回复 @asdfsx : 目前我也在往这方面考虑，如果数据分类处理。那就得大改结构了...唉######回复 @xinzaibing : 建议根据上传的不同数据进行不同的处理，不要一股脑的都放在缓存中，如果是心跳的话，应该立即响应，如果是要处理的数据的话，才需要进行缓存等待处理######ORACLE默认就是行级锁的应该.. 主要是数据的写入速度远远小于数据上传的速度，导致了缓存溢出，紧急数据不能得到及时处理，大量数据出现超时失效，无法对嵌入式的采集器程序作出及时的心跳相应和其他回复（因为都在队列中，无法处理，无心跳的话嵌入式采集器会误认为服务器断线）。最终导致单台服务器接入数据的嵌入式设备的数量太少，不满足需求。######去年刚毕业，由于公司小，一个人搞后台，压力太大啊...大家指指招呗～ @中山野鬼######今天到图书馆看了一本书《让Orcale跑的更快点》，上面说可以从如下几个方面优化： 数据库方面：建适当的索引，固定长度；查询条件比较尽量简化；不同的表放在不同的磁盘里…… 服务层：增大缓存，（有没有数据库连接池不知道你能用上不） 软件层：对Java使用PaperStatement 囫囵吞枣就记得这么多了。。。哭~~######非常感谢...我去看看这本书 ：)######我不清楚你的数据采集的内容是什么。不过看的出，对实时性要求高。换我，基本上就一个思路。 1、做个前段服务器，什么事情都不干，只进行数据的压缩。然后所有数据库和计算操作，放到后端。 至于并发，你这种 1W=100台服务器的方式治标不治本。######@中山野鬼 是说对数据进行预处理，提取有效内容？还是就是zip？######回复 @asdfsx : 不一样的。而是数据压缩。采样数据中间，信息密度不会太大的。######老鬼的思路有点像我说的那个数据写日志文件，或者内存缓存定时入库...........都被否定了啊######@xinzaibing 还有一个建议，上传的数据加一个验证，如果上传的数据已经插入缓存，就不要再次插入了。无脑插入插到崩也不是什么好主意啊######回复 @asdfsx : 要回复的，要处理成功后才回复，存库失败或者某些异常导致服务端崩溃重启，就不进行回复，客户端会持续地进行重发，重发到一定次数后，存本地，等恢复正常后发送存本地的数据

回到今天看互联网、计算机与智能技术的发展，我认为第一个真正被验证过的就 是搜索，互联网的发展拉动了搜索技术的发展。搜索是第一个实现算力、数据规模化 的软件，它依然满足冯诺依曼架构的设想。其实，搜索最开始被提出来的时候就是为 了解决海量数据的计算效率问题，最早由雅虎发明，后来 Google 通过 PageRank 算法做了改良，以更好的体验创造了巨大的市场。正是因为在互联网广告领域发现了 巨大的市场需求，才使得源源不断技术投入到搜索领域。正是因为对于搜索技术的沉 淀，使得算力和数据的规模化问题得以更好地解决，也就形成了云计算和大数据。 传统思路无法思考新技术的估值问题，对于创新的技术，很难对它形成正确的估值，因为技术迭代速度非常快。比如当蒸汽机出现之后，很快又出现了铁路、轮船， 因此对蒸汽机进行估值时，很难想象后面会出现多大的市场，对世界和社会形成多大 的改变，这就是创新的力量。所以说只有技术创新才是在创造新的财富，因为它增加 了产能，再通过资本的投入不断扩大规模。因此，在研究技术的变化、迭代时，很难 想象一个新技术出来之后会创造怎样的新需求，所以难以通过一套成熟的方法评估一 项新技术未来的潜力空间。 今天，如果想要在企业的竞争中具有更好的竞争力，需要从资源角度去思考对每 项新技术的看法。比如在工业时代，其实出现了一次自然资源的大发现，英国最早使 用木材作为生产生活的主要燃料，后来因为木材减少才开始使用煤炭，但直到蒸汽机 发明之后，煤炭才被大量开采出来。工业革命诞生在英国还有一个很重要的原因是英 国的煤炭比较多并且方便开采，离海岸线近，比较容易运输。在古代中国，煤矿主要 在内陆，而经济最发达的地方在长三角，在没有铁路、轮船的情况下，将煤炭运输到 沿海地区的成本很高，所以煤炭没有成为古代中国经济发展的重要材料。当蒸汽机出 现之后，煤炭成为了重要的战略资源。同样的事情也发生在石油出现之后，美国克利 夫兰因为附近的油田从小城镇发展成为一个工业化城市，也正是在这里洛克菲勒拿到 了第一桶金。电力发展上也一样，1886 年，美国决定在尼亚加拉瀑布上建设一个水 电站，输送十万马力的电能到距离 26 英里外的布法罗市。瀑布在电力发明之前，只 能被当做壮观的自然景观，而当电力系统发明之后，就会发现瀑布的水落差是非常重 要的自然资源，而谁占有了这样的资源，谁就拥有了巨大的财富。对于自然资源的垄 断或攫取，能够让企业或者国家在竞争上处于优势位置，因此有必要从自然资源的角 度重新看待新技术的发展。当一项新技术出现之后，创新实际上是需要讲究市场规模 的。而对于时代的改变来说，创新的规模才是最关键、最本质的事情。 回到计算机的发展，最开始的电子管还会发光发热，存在巨大的能耗问题。后来 发明了晶体管，硅就成为了一种新的自然资源，而这种材料在地球上到处都是，使得 新造晶体管比维修电子管更加便宜，这就导致了商业模式的重构。由此可见，自然资 源会决定很多事情。 对于计算机、AI 的发展而言，算力和数据都是重要的生产资料。算力涉及到晶 体管、存储网络等，而数据则需要当做一个新的自然资源重新思考。在信息时代，计 算机的发展就是出现了各种各样的数据库，通过计算机取代了许多需要人工的填表工 作。而在智能时代，一些低门槛、低复杂度的事情都可以被计算机自动完成。回过头 来看，计算机在信息时代对算力和数据利用的规模都比较小，PC 时代所使用的算力 和数据可能仅仅来源于自身，但在智能时代的软件操作，利用的可能是云计算海量的 数据和算力。因此，今天新的软件才能解决不一样的问题，它对效率的提升会是信息 时代的无数倍。云计算有效地完成了算力的规模化，数据的规模化曾经期望通过大数 据来完成，但目前大数据并没有得到充分应用，各行各业依然在处理小数据。今天我 们谈论机器智能到底应该设计成什么样的软件，其实应该看这个智能软件到底消耗多 少算力和数据，从规模上来判断。如果一个智能软件没有消耗非常多的算力与数据， 很难想象它能够提升非常高的产能。 要实现数据的规模化，其实最重要的就是 IoT。今天，通过大量的 IoT 设备，会 源源不断地采集海量的数据，数据规模远远大于人工填表时代所产生的数据规模。人 工填表采集的数据依然认为是信息时代采集的数据，而 IoT 设备采集的数据则是满足 智能时代所需数据规模的基础。数据要想成为自然资源，规模很重要。 对于数据的成本而言，AI 的成本高是因为数据成本非常高。算力成本通过晶体 管、集成电路、云计算已经有效地实现了规模经济，可以在实现路径中逐渐收敛，并 且符合摩尔定律。而数据成本依旧非常高，这主要有几点原因：第一，对很多 AI 算 法而言，数据打标的成本非常高，往往需要人工参与，因此整个学界和产业界都在思 考如何让机器自动打标签，进而有效降低数据成本。第二，IoT 设备以及全链路数据 采集的成本过高。IoT 设备不生产数据，而是采集数据，通过 3G/4G/5G 的发展降 低了设备数据采集链路的成本。数据采集之后，还需要考虑如何存储和加工，需要综 合考量成本，也需要和上层的应用软件形成互动，所以人工数据治理也浪费了大量时 间。只要需要人工参与，效率一定不高，成本也会上升。因此，学术界和产业界也在 思考如何让机器自动进行数据治理，解决数据的质量问题。当这些全部完成之后，才能让数据成为在智能时代能够被有效使用的自然资源。