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*部分我想跟大家談一下我們大數據平臺，我們在這個平臺上，我們可以去收集很多很多移動終端的數據，比如我們放在口袋里面的手機或者其它移動設備的數據，當這些數據能夠連接在化平臺上，他就需要有一個超級運算的能力。這些超算他可以幫助我們去管理和分析這些數據，這種大數據的平臺是一個化的平臺。
在這里給大家一個例子，這些數據有什么樣的？這里看到有兩家汽車公司，在左手邊是福特公司，你可以看到市值，他每一年會給我們生產1億臺的汽車，然后他們總體深入采取350億美元。看特斯拉，他的生產量是少很多，大概只有20萬臺，但是很重要的一點，他的價值是大很大的。
為什么能夠這樣子呢？因為福特公司，他的產品是跟數據沒有任何關系的，福特公司不懂得收集他客戶的數據，不懂得收集車載的數據，但是特斯拉并不如此，他可以通過車載的數據分析消費者、駕駛人員的駕駛習慣，他的車輪上面都嵌入了微型計算機。所以所有車子上面的數據都可以上傳到平臺進行分析，制造下一輪的汽車。
有了這些數據，有了使用數據的方法，就可以讓這家企業在競爭當中脫穎而出。我們要用AI人工智能，因為數據太多也是一個麻煩，而且我們大數據會給我們帶來很大的改變。如果我們不使用人工智能的話，其實大數據并不能給我們帶來機遇，而是一個挑戰。沒有人工智能的大數據是沒有用的。當然也有人會擔心如何才可以讓人工智能做得更好？那我可以給大家舉一些例子或者一些建議。
例如我們不同的人的認知的水平和能力不一樣的，我們需要有一個很好的概念去把他統一起來，我們把他叫做智商，就是IQ里面的I。我們對比人類和動物智慧水平，人類的智慧只能記住某一些東西，人類在這一個進化過程當中不斷拓展自己的大腦的能力，但是還是不足夠的。我們看右手邊機器，機器的認知水平可以超越人類的，而且是多維的認知，所以我們作為工程師我們要懂得通過三維甚至四維觀念來看，但是不可能一下達成的。
現在很重要的一點就是我們在制造人工智能的時候，這種思維方法跟人類的思維想法不一樣的，這些AI會更加具有創造力，更加能夠解決問題，而且這些情緒會更加少，但是可以模擬人的認知。現在我們取得了很多的進步，我們也能夠一次一次去模擬這些人類的認知。
好像剛剛給大家看到AI的一些面孔，也會看到很多的汽車也可以無人駕駛，而且還有阿爾法狗打敗人下象棋的例子，未來不知道還有什么樣場景，我們只知道現在數據多，我們必須讓AI機器懂得分析哪個是貓，那個是狗，這是其中的例子。
要做到這樣，我們要給這個機器看很多照片，才能讓AI分辨貓和狗。但是對于小嬰兒，只需要給10張照片就可以很容易區分貓和狗，所以對于AI來講未來還是有很大的發展潛力。我們也會給其他的例子讓大家知道大數據跟AI之間的關系。
好像在這里我們有一個大數據人首馬身的怪獸，還有人工智能駕駛技術，每一年很多的一些人都是在交通事故當中喪生的，如果不能用更好的方法提高自主駕駛技術，只能用人工智能提供駕駛技術。
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