这件事起源于2016年11月，马云在浙商大会提出了一个很惊人的观点，那就是”未来计划经济将会越来越强大”，他认为未来三十年内，市场经济和计划经济将会被重新定义。很快吴敬琏、刘胜军、陈志武、钱颖一、张维迎等重量级经济学家都没有点名的对马云的这一观点予以反驳。

我们坚信，中国目前的繁荣盛况是离不开改革开放和市场经济的，但随着科技的发展，互联网大数据以及人工智能等技术的日益成熟，仿佛也给了我们更大的勇气和信心在经济领域有所作为。

现在有一种很超前的观点，认为在大数据时代，经济集体和个体之间的联系更加密切，人们对数据进行计算和再加工的能力也远远超出了以前，而且对世界的认识水平也会有全新的提升，这也意味着，大数据技术能够让我们对经济领域的事物进行更加科学准确地评估，在这种情况下，市场经济的优势可能并不能超越计划经济。

计划经济体系的缺陷在于，在一个人口众多的社会，没有一个中枢机构可以准确获知的每个行为主体随时变化的精神和物质需求，并按需生产和分配，个体需求必然会被压抑，不会被及时满足，票凭经济就是一个很好的体现。

市场经济体系的巨大缺陷在于，个体需求无法通过市场机制汇聚成整体，供求必然出现极大偏差，导致资源浪费。

事实上，在上世纪七十年代，苏联在研究计划经济方面已到了相当的高度，苏联经济学家康托罗维奇曾因为《生产组织与计划管理中的数学方法》，对资源最优分配理论做出了卓越贡献，获得1975年诺贝尔经济学奖。理论上，康氏的研究可以实现全社会范围的资源最优分配和利用，即在现有资源条件下，全社会能够以最小的劳动消耗，获得最大限度的生产量，由此得出的生产计划叫最优计划。

1990年，笔者第一次赴苏联，那时候苏联尚未解体，还不叫俄罗斯。第一次在饭堂吃饭的时候，特意观察过他们的餐具，印证了老前辈所讲过的苏联计划经济典型案例，苏联对民用工业产品有一种变态的价格限制，一般商品上面都铭刻着价格。记得钢制的汤勺是2戈比，玻璃杯5戈比，一个官窑的瓷盘子只要8戈比。

不过，苏联式的计划经济最后还是失败了。苏联在第十个五年计划（1976-1981年）期间，每年要报废10-20%的工业品，积压库存30-40亿卢布以上的残次消费品。在随后的第十一个和第十二个五年计划，苏联的计划经济显示出巨大的缺陷，到了80年代末，苏联形成了极度的军工经济特征，军品占机器制造业的80%以上，军事支出占国民总产值28%。经济结构失衡，工业技术工艺落后，苏联人民饱受食品和生活物资短缺的痛苦，经济接近崩溃。

苏联的失败表明，以上世纪的组织和技术能力，要对整个国民经济进行精确的指令性计划管理，就是超大型计算机可能也无能为力。

但是，进入新世纪以后，由于人类的计算能力以几何速度递增，一切美好的计划都开始变的可能起来。

近些年，由于计算机、软件和网络技术的进步，出现大数据，共享数据，云统计，云计算。人们可以对订单、消费和物流进行精确统计和安排，这样可以用计算机化的比较精确的计划经济来整体安排社会产出和消费。这只是企业基于市场预测的生产计划，而不是政府指令性计划。

互联网、人工智能和大数据，解决了计划经济所需要的技术支持。有了互联网技术的大规模应用，使得人类社会在庞大复杂的微观经济领域也可以自然而然的进入计划经济时代。互联网经济的出现恰恰证明了马克思思想的前瞻和伟大。

那么问题来了，在互联网大数据以及人工智能技术风起云涌的时代，计划经济真的可能卷土重来吗？

随着云技术和互联网的不断发展，云计算技术跟随互联网的脚步不断发展起来，现在越来越多的企业加入到了云计算的开发当中。就国内云计算产业来说，近些年在云计算的学术领域、技术应用领域多诸多方面都进行了非常多的探索和尝试，现在我国的云计算技术已经发展到了一定的阶段。

那么云计算跟VR、AR、AI等那些更有前景呢？对此有网友表示称，也就大数据就目前来说还可以，应用广，有实际的意义。AI现在说还是太早了，人类现在的智能水平不足以发明出像人类一样思维，意识，自我的人工智能，但是发明出简单交流，或者自动驾驶，自动回复的智能体是肯定没问题的，人类无法认知的智能体会在未来五年内出现吧，但是真正的人工智能，个人观点21世纪不可能，欲望，自我，学习的能力这些不是机器简简单单就能学来的。

AR、VR偏炒作，但是确实有应用价值，这一块还是主要看外部设备的发展，现在总说内容不够，个人观点我内容一堆，你非得连着根儿线，我怎么玩？我怎么移动跳跃？自由自在的活动？当vr像素达到8k，他将有质的飞跃，我身处行业中，只是个小白，但我真是觉得希望渺茫，需要大量的时间，和金钱，可能我层次太低吧。

其实关于谁更有前途早在几年之前就有了相关的争论，不过直到今天也没有分出一个胜负，所以理性看待就好。

云计算是什么？云计算与大数据要学啥？云计算的虚拟空间无限大，物联网和互联网产生的大量数据，要找一个地方集中存储和处理，就要用云来存储。比如我们平时手机或电脑存储空间不够的情况下，会把一些图片及视频存在云盘，云端。

云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在最有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。以前你要玩最新的大型3D游戏或者做了个大型3D动画需要渲染，首先想到的都是重新买一台更高配置电脑或者换个显卡等；

有了云计算之后，你只需要一台显示器，连到服务商的云计算平台上，如果想玩两天新游戏，就单独购买这两天的高配CPU和显卡，只付两天的钱，玩腻了就恢复成普通的配置；如果你今晚要做大量渲染，就买今晚几个小时的高配，第二天早上拿到成片，就可以恢复原来的配置。所有这些计算和渲染工作都在云计算服务商的数据中心统一完成，你只需要按小时甚至按分钟计费，不用再自己买电脑和服务器了。做云计算的服务商都会自建数据中心。

大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。比如传统的市场调研方法，就是去大街上或者网上发问卷，能得到成百上千份结果就很不错了，或者邀请几个典型用户到会议室访谈一下；大数据的做法是把收集所有人的数据进行分析，把每个人都当做独立个体进行分析，而不是找群体特征。大数据的结果就是更精准，更细致，更个性化。

再比如我们经常会看一些现代谍战片，侦察部如何找到罪犯？就是通过全城监控录像，在海量数据中搜索一个人的面孔，犯罪分子只要出现在监控中都会保留一条数据及位置，从而更好地实施下一步方案，大大提高破案效率。这也是企业为什么在极力追捧云计算大数据技术。再比如京东、淘宝、今日头条、新浪、百度、网易、等购物网站，就是采用这种技术。今天看过或搜过的，下次再打开就会主动推送什么类型的文章。

简单的说大数据就是超级存储的意思，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。在在各行各业均存在大数据。比如天气预报，气象中心会通过卫星发送回气象局无数条关于空气温度、湿度、密度、空气微粒等的数据，运用大数据技术，从而分析判断出这些数据。得出天气状况、空气质量、温度及风量。再比如将几千辆车的数据位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况。大数据必须有云作为它的基础架构，才可以推广并体现出强大的实用价值。云计算和大数据是相辅相成的。

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！

一、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。

人工智能就是大数据应用的体现。

二、云计算

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。

三、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。

人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。

现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。

人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。

大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。

说到底，云计算是大数据的底层架构，大数据依赖云计算来处理大数据，人工智能是大数据的场景应用。三者直接建立起一个体系，从而实现改变世界的目的。三者不能分开说，一定要紧密结合。

互联网的下一个风口，也一定是大数据、云计算、人工智能的共同风口。

本文来自IT培训网：cnitedu，转载请注明出处。

云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非木地计算机或远程服务器中完成目标任务。企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

对此有网友表示称，那大数据好不好学呢？其实所谓大数据，就是由很多小数据汇聚而成的，我们本身就是一个数据，比如我们的通讯信息、我们的路线信息、我们浏览网页的信息等等，都是一个个活生生的数据，而正是这一个个精确的数据组成了我们口中的大数据。什么叫做大数据？说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？

说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。大数据和云计算其实并不难学，一般4到5个月的培训就能找工作了。

只需自己想学，感兴趣的话，不管什么根底都能够学，仅仅要比他人更努力的去学了。柠檬学院大数据，注册就能学习大数据了，一起还有大数据的根底课程java，linux，mysql等。好多机构，也是有各种活动的啊。肯定要必定的根底，仍是挺轻松的，去大讲台看看，推出在线运用科学混合式自适应学习体系安排线上教育，运用大数据可视化的在线实训体系安排实战练习。

越来越多的人认识接触云计算和大数据，但是真正的对于这两个的认识和理解确是少之又少，很多人都想问云计算与大数据前景好吗？现在学习就业怎么样？云计算与大数据课程又是哪家好呢？如果你想进入云计算和大数据，那么先了解一下什么是云计算和大数据吧，只有详细的了解之后，才有可能更好的去掌握和学习它。

云计算：云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

大数据：大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。大数据和云计算是未来发展趋势所需，且功能足够强大，所以抓紧学习云计算与大数据课程，才是正确的开始。

什么是大数据？

分析是一种使用哪些数据模式可以被理解和性能量化来做出决策的方法。为了实现这种编程，使用了统计和研究。最终目标是帮助做出更多基于数据而不是直觉的决策。这是因为基于证据或数据的决策被认为更可靠。

大数据与传统上称为分析的内容分开的主要区别是什么?差异在于现在可以轻松获取的数据量，数据与各种数据点一起整理的速率。

1.数据量 - 每40个月创建的数据量翻倍。目前的数据创建速率在每天2.5艾字节的范围内。换句话说，二十年前互联网上可用的数据量在今天的任何特定时间都在互联网上传播。这些数据发布于2013年哈佛商业评论出版物。

2.数据速度 - 收集的数据量不如今天收集数据的速度重要。只要公司能够实时处理大量数据，公司就具有竞争力。其中一个最大的例子是麻省理工学院媒体实验室使用基于位置的数据收集来查找黑色星期五在梅西停车场的购物者数量。唯一的目的是甚至在销售结束之前估算销售额。这种数据让分析师占上风。

3.数据多样性 - 据我们所知，大数据来自各种来源，但其中最突出的数据包括来自手机的GPS信号，以及社交网络平台上发布的消息，图像和更新。大多数这些大数据来源都是新的。 Facebook和Twitter等社交网络分别于2004年和2006年开始，而iPhone仅在2007年发布。因此，今天新开发的数据库非常不适合存储大数据。然而，诸如带宽，存储器，处理和存储的计算元件逐渐变得更便宜。

什么是云计算？

云计算是一种利用大规模低成本运算单元通过IP网络相连而组成的运算系统，以提供各种运算服务。

云计算将为处理大型复杂并行数据集的即将到来的复杂性提供答案。这是因为云计算具有处理需要大量计算能力的大数据所需的灵活性和灵活性。云计算也是处理结构化和非结构化数据的最佳平台。

云计算发源于搜索引擎平台，互联网企业在创业阶段出于追求低成本高效能的考虑开发出一种计算技术，目前已成为提供各种互联网服务的重要平台。

大数据Hadoop与云计算openStack一起不仅仅是当今时代的要求，而是一种必需品。

随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息。

对此有网友表示称，常说的"大数据"和"云计算"应该当成动词。即"大数据"指大数据分析或大数据处理。"大数据"对应"小数据算法"，"云计算"对应"单个计算机的计算"。比如"1+1等于几"这个问题，我们可以通过小数据算法（口算），用单个计算机的计算（甚至计算器）完成计算。再想象一个复杂的问题，需要跨时间、跨空间计算的问题，比如"去年中国各行各业的生产总值，加上美国今年各行各业的生产总值是多少？"这个问题我们就需要通过大数据的分析或处理方法，用云计算完成。

进一步说，要通过分析或处理各地各时段存储的各种数据资源，用互联网上（云）大量的计算机进行计算（计算）得出结果。这就是大数据、云计算。你可以通俗的理解为：大数据（分析或处理）是前台，云计算是后台。

或者理解为：大数据（分析或处理）是软件方法，云计算是硬件设备资源。或者可以再直观的理解为：大数据就是人直接操作的界面（网页、软件或App），云计算就是这些网站、软件或App供应商提供的服务。

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。