今天,好一点小编为关注品牌的同学们准备了人工智能车联网品牌排行榜,下面一起来看一下吧。
“大数据”近几年来可谓蓬勃发展,它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。
国内做大数据的公司依旧分为两类:一类是现在已经有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业,做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零,涵盖了数据采集,数据存储,数据分析,数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司,他们依赖于大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。
越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此,对大数据进行分析的产品有哪些比较倍受青睐呢?
而在这里面,最耀眼的明星当属Hadoop,Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台,EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说,最重要的还是对于数据的分析,从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面,我们就来看看以下十大企业级大数据分析利器吧。
随着数据爆炸式的增长,我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利,但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战,虽然我们已经进入大数据时代,但是“大数据”技术还仍处于起步阶段,进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。
在当前的互联网领域,大数据的应用已经十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计
学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如
果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。
大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构: 云存储、分布式文件存储等。
数据处理:
自然语言处理(NLP,Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析:
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
数据挖掘:
分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity
grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and
Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
模型预测 :预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现: 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 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。
2. 大数据处理之二:导入/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。
3. 大数据处理之三:统计/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。
4. 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。
百度大事记:
1、2000年
李彦宏创建百度,梦想启航。
推出独立搜索门户baidu.com,为未来发展打下坚实基础。
2、2001年
推出独立搜索引擎,直接服务用户,为未来发展打下坚实基础。
3、2002年
实施“闪电计划”,中文搜索体验超越google。
4、2003年
百度超越Google,成为中国网民首选的搜索引擎。
百度发布图片搜索、新闻搜索。
百度贴吧 上线,后成为全球最大中文社区。
5、2004年
成为亿万中国网民首选的搜索引擎,在中文搜索市场居于明显领先地位。
中国*用户达2.7亿,推出百度WAP搜索,*上也能使用百度。
6、2005年
开放首页一周救助海啸受难人民。
推出 “百度知道”。
在美国纳斯达克成功上市,创造了 中国概念股 的美国神话,首日股价涨幅达354%。
7、2006年
百科上线,成为全球最大中文百科全书。
8、2007年
《INTERNET GUIDE 2007中国互联网调查报告》显示,2006年百度的用户到达率达到80.79%。
百度首页从“百度搜索”改为“百度一下”。
9、2008年
百度入选FT《*》“中国十大世界级品牌”,是唯一入选的中国互联网企业。
百度加*合国全球契约,填补中国互联网企业该领域空白。
上海研发中心成立,启动创新“ 阿拉丁 ”模式。
10、2009年
推出 “框计算”技术理念 正式迁入新办公和研发大楼“百度大厦”,开启崭新梦想。
11、2010年
时任 中央* 、国务院副总理 * 来百度视察。
百度十周年,李彦宏发布未来十年三大愿景。
百度凤巢成功切换,Q1业绩大幅增长。
百度输入法正式上线 10年搜索技术积累作强力后盾。
百度成为互联网首个国家创新型试点企业。
创立爱奇艺。
12、2011年
百度网页搜索市场份额达83.6%再创历史新高。
3.06亿美元战略投资去哪儿。
百度知道合作开放平台上线。
百度领跑云计算 获 发改委 专项最高支持。
13、2012年
成立LBS事业部,向移动业务转型。
时任中央*、国务院副总理*来百度调研。
14、2013年
*糯米。
建立IDL( 深度学习 研究院)。
19.1亿美元*91无线。
15、2014年
百度糯米整合完成,布局O2O。
发布百度钱包,打通移动生态闭环。
百度发布大数据引擎,首次对外开放大数据能力。
百度建立美国研发中心,任命吴恩达为首席科学家。
百度发布葡语搜索,技术创新受最高领导人认可。
百度地图 市场持续保持第一,市场份额差距拉大。
百度Q3移动营收占比突破36%,移动流量首超PC。
百度云计算(阳泉)中心正式启用。
2014移动应用分发市场,百度前三季市场份额居首。
百度投资Uber,开启中美互联网合作新模式。
16、2015年
百度十五周年,李彦宏发表演讲:始终相信技术的力量。
李彦宏两会建议设立“中国大脑”计划。
百度糯米发布“会员+”战略,3年追投200亿颠覆产业格局。
百度启动"航母计划" 将对投资者开放优质资产。
让搜索“秘书化”,度秘亮相百度世界大会。
百度成为中国市场Windows 10搜索引擎。
百度宣布与 携程 达成换股协议。
百度中信联合发起百信银行,开创“互联网+金融”新模式。
百度联合安联高瓴发起互联网保险公司,“互联网+金融”布局再下一城。
百度地图领跑行业,超70%市场份额稳居第一。
乌镇 互联网大会:国家领导人点赞无人车。
携手国金证券,百度拿下互联网金融“三板斧”。
17、2016年
百度机器翻译获国家科技进步奖 成最普惠科研项目。
百度发布智慧汽车战略。
百度宣布业务架构重组,成立“百度搜索公司”。
百度地图宣布国际化战略,年底覆盖150个国家。
百度入选全球50大创新公司,人工智能专利超1500项。
百度大脑AI平台正式发布。
百度成立“百金互联网金融资产交易中心”。
百度创建独立 风投 公司,新成立的百度风投将专注于人工智能,以及AR、VR等下一代科技创新项目,集中投资于早期项目,第一期基金规模将达2亿美金。
百度推出医疗大脑,正式将人工智能技术应用到医疗健康行业。
百度成立百度资本(Baidu Capital),一期基金规模200亿元人民币。
18、2017年
百度与河北省*、雄安新区管委会签署战略合作协议,共同将雄安打造为AI-City智能城市新标杆。
百度与华为、小米分别达成战略合作。在“软硬结合”的AI思维下,百度将持续发展更多合作伙伴。
首批国家新一代人工智能开放创新平台名单公布,百度主导建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台。
2017百度世界大会召开,百度宣布2018年将量产无人车,同时百度首款标杆性人工智能硬件产品raven H面世。
百度发布了集搜索和信息流双引擎于一体的*百度10.0,引领新移动时代的新交互体验。
百度硅谷第二个研发中心正式运营,百度西雅图研发中心也同时成立,这标志着百度在北美核心技术圈的布局初步完成。
百度举办全球首个AI开发者大会,首次发布人工智能开放平台的整体战略、技术和解决方案。会上陆奇表示,百度将“All in AI”。
李彦宏乘坐无人车辆开上五环,收到无人车历史上第一张罚单。四个月后,北京自动驾驶新规出台。
成立不足9个月的百度信息流业务日活跃用户破亿。在搜索+信息流”双引擎强力推动下,信息流迅速成为国内又一个超级应用。
百度与中国农业银行达成战略合作,并成立金融科技联合实验室。通过AI Fintech联合创新,双方将共推银行业进入智能金融新时代。
百度发布新使命:用科技让复杂的世界更简单。
在国务院总理*与德国总理默克尔见证下,百度与德国博世集团签署战略合作协议,双方将在自动驾驶、智能交通、智能车联网领域展开深入合作。
百度推出Apollo(阿波罗)自动驾驶平台,向汽车行业及合作伙伴提供了一个开放、完整、安全的软件平台。这是全球范围内自动驾驶技术的第一次系统级开放。
百度在人工智能领域公开的中国专利申请超过2000项,国外专利申请数百项。专利布局帮助百度抢占技术制高点。
由国家发改委批复、百度牵头筹建的中国深度学习技术及应用国家工程实验室正式揭牌。
《麻省理工科技评论》公布2017年十大突破技术,百度凭借领先的人脸识别技术登上榜单,包揽人工智能所有奖项。
前微软全球执行副总裁陆奇加盟百度,出任百度集团总裁兼首席运营官。
百度人工智能机器人小度参加《最强大脑》,对战三位人类选手二胜一平未尝败绩。
发展简史:
从创立之初,百度便将“让人们最平等便捷地获取信息,找到所求”作为自己的使命,成立以来,公司秉承“用户至上”的理念,不断坚持技术创新,致力于为用户提供“简单可依赖”的互联网搜索产品及服务。
其中包括:以网络搜索为主的功能性搜索;以贴吧为主的社区搜索,针对各区域、行业所需的垂直搜索;以及门户频道、IM等,全面覆盖了中文网络世界所有的搜索需求。
根据第三方权威数据,在中国,百度PC端和移动端市场份额总量达73.5%,覆盖了中国97.5%的网民,拥有6亿用户,日均响应搜索60亿次。
在面对用户的搜索产品不断丰富的同时,百度还创新性地推出了基于搜索的营销推广服务,并成为最受企业青睐的互联网营销推广平台。目前,中国已有数十万家企业使用了百度的搜索推广服务,不断提升着企业自身的品牌及运营效率。
为推动中国数百万中小网站的发展,百度借助超大流量的平台优势,联合所有优质的各类网站,建立了世界上最大的网络联盟,使各类企业的搜索推广、品牌营销的价值、覆盖面均大面积提升。与此同时,各网站也在联盟大家庭的互助下,获得最大的生存与发展机会。
移动互联网时代来临,百度在业界率先实现移动化转型,迎来更为广阔的发展机遇。通过开放地连接传统行业的3600行,百度从“连接人和信息”延伸到“连接人和服务”,让网民直接通过百度移动产品获得服务。
目前,百度正通过持续的 商业模式 和产品、技术创新,推动金融、医疗、教育、汽车、生活服务等实体经济的各行业与互联网深度融合发展,为推动经济创新发展,转变经济发展方式发挥积极作用。
作为一家以技术为信仰的高科技公司,百度将技术创新作为立身之本,着力于互联网核心技术突破与人才培养,在搜索、人工智能、云计算、大数据等技术领域处于全球领先水平。百度认为,互联网发展正迎来第三幕——人工智能,这也是百度重要的技术战略方向。
百度建有世界一流的研究机构——百度研究院,广揽海内外顶尖技术英才,致力于人工智能等相关前沿技术的研究与探索,着眼于从根本上提升百度的信息服务水平。
目前,百度人工智能研究成果已全面应用于百度产品,让数亿网民从中受益;同时,百度还将语音、图像、机器翻译等难度高、投入大的领先技术向业界开放,以降低大众创业、万众创新的门槛,进一步释放创业创新活力。
作为国内的一家知名企业,百度也一直秉承“弥合信息鸿沟,共享知识社会”的责任理念,坚持履行企业公民的社会责任。
成立来,百度利用自身优势积极投身公益事业,先后投入巨大资源,为盲人、少儿、老年人群体打造专门的搜索产品, 解决了特殊群体上网难问题,极大地弥补了社会信息鸿沟问题。
此外,在加速推动中国信息化进程、净化网络环境、搜索引擎教育及提升大学生就业率等方面,百度也一直走在行业领先的地位。2011年初,百度还捐赠成立百度基金会,围绕知识教育、环境保护、灾难救助等议题,更加系统规范地管理和践行公益事业。
今天,百度已经成为中国最具价值的品牌之一。在2016年MIT Technology Review 《麻省理工科技评论》评选的全球最聪明50家公司中,百度的排名超越其他科技公司高踞第二。
而“亚洲最受尊敬企业”、“全球最具创新力企业”、“中国互联网力量之星”等一系列荣誉称号的获得,也无一不向外界展示着百度成立数年来的成就。
百度从不满足于自身取得的成绩,也从未停止发展的步伐,自2005年在 纳斯达克 上市以来,截至2015年,百度的市值已达 800亿美元。
如今,百度已经发展成一家国际性企业,在日本、巴西、埃及 中东地区 、越南、泰国、 印度尼西亚 建立分公司, 未来,百度将覆盖全球50%以上的国家,为全球提供服务。
多年来,百度董事长兼CEO 李彦宏 ,率领百度人所形成的“简单可依赖”的核心文化,深深地植根于百度。这是一个充满朝气、求实坦诚的公司,以技术改变生活,推动人类的文明与进步,促进中国经济的发展为己任,正朝着更为远大的目标而迈进。
百度百科-百度(百度公司)
中国汽车行业发展现状
1、中国汽车行业产销量分析
2012-2017年,我国汽车产量一直保持上升的趋势,2012年以后,我国汽车产量由高速增长进入波动增长阶段,汽车*行业进入结构升级和可持续发展的阶段。2017年,我国汽车产量为2901.54万辆,同比增长3.19%;销量为2887.9万辆,同比增长3.0%,均达到近年最高值。2018年以来,一方面由于购置税优惠政策全面退出造成的影响,另一方面受宏观经济增速回落、中美贸易摩擦以及消费信心等因素的影响,我国汽车产销量开始逐年下降。2020年全球遭遇新冠疫情,上半年汽车行业受到冲击,全年总计汽车产量为2532.5万辆,同比下降1.37%;销量为2531.1万辆,同比下降1.78%。
2021年,汽车产销分别达到2608.2万辆 和2627.5万辆,比2020年分别增长3.4%和3.8%,结束了自2018年以来连续三年下降局面。2022年1-11月,中国汽车累计产销量分别为2462.8万辆和2430.2万辆,同比分别增长6.1%和3.3%。
2、中国汽车*产品结构分析
据中国汽车工业协会统计数据显示,2012-2021年,我国乘用车占汽车总销量的比重整体呈上升趋势。2016年,我国乘用车占汽车总销量的比重约为87%,达到近些年最大值,随着乘用车市场占有率出现连续下滑,2021年,我国乘用车*量占汽车总销量比重为81.76%。2022年1-11月,乘用车占汽车总销量的比重达87.61%。
2012-2021年,我国商用车占汽车总销量的比重整体呈下降趋势。2012年,商用车占汽车总销量的比重约为19.7%,2016年,商用车占汽车总销量的比重为13%,较2009年下降6.7个百分点;随后商用车市场份额有所回升,2021年商用车占汽车总销量比重为18.24%。2022年1-11月,商用车占汽车总销量比重为12.39%。
3、中国乘用车产销量分析
2017年以来,购置税优惠减免造成产量及销量增长乏力。2018年,中国乘用车市场首次出现产销双双负增长。2020年受疫情影响,我国全年乘用车实现产量1999.4万辆,同比下降6.4%;实现销量2017.8万辆,同比下降5.9%。
2021年,中国乘用车产销分别为2140.8万辆和2148.2万辆,比2020年分别增长7.1%和6.5%,结束了自2018年以来连续三年下降趋势。2022年1-11月,中国乘用车产销分别完成2170.2万辆和2129.2万辆,同比分别增长14.7%和11.5%,累计增速放缓。
4、中国商用车产销量分析
2012-2015年商用车市场一直比较低迷,累计销量同比负增长。虽然2014年9月以来国家稳增长政策效果显现,有助于商用车走出低谷。9月商用车环比增长明显,但同比仍然负增长。10月份、11月份商用车月度销量实现同比正增长。虽然在2014年,同比增速开始回升,但是到了2015年,出现了较大幅度的下滑。
2016-2020年,商用车市场回春,2016年商用车产量为369.8万辆、*量为365.1万辆,同比分别增长8.0%和5.8%。2020年,商用车市场累计产量为523.1万辆、*量为513.3万辆,同比分别增长20%和18.7%。在疫情的影响和汽车整体及乘用车产销同步下滑的情况下,实现了大幅的增长。
2021年,中国商用车累计产销量分别为467.4万辆和479.3万辆,同比下降10.7%和6.6%。2022年1-11月,商用车产销分别完成292.7万辆和301万辆,同比分别下降31.9%和32.1%,继续呈现两位数下滑。
5、中国汽车保有量分析
2021年全国机动车保有量达3.95亿辆,其中汽车3.02亿辆;新能源汽车保有量达784万辆,占汽车总量的2.60%,扣除报废注销量比2020年增加292万辆,增长59.25%。其中,纯电动汽车保有量640万辆,占新能源汽车总量的81.63%。
截至2022年11月底,全国机动车保有量达4.15亿辆,其中汽车保有量达到3.18亿辆;机动车驾驶人数量超过5亿人,其中汽车驾驶人达到4.63亿人。
以上就是好一点小编为大家带来的人工智能车联网品牌排行榜,希望对大家有帮助,了解更多相关资讯请关注好一点。
好一点小编带来了人力资源战略规划在整体人力资源管理中的战略作用是什么,希望能对大家有所帮助,一起来看
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