大数据产业正在用一个超乎我们想象的速度蓬勃发展，在上个月贵阳的数博会上，让全世界感受到了大数据的巨大魅力。借助大数据的风口，云计算和人工智能也同时走进我们的视野，他们三者之间有着不可分割相互影响的关联。

大数据的概念

大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪。但我们要冷静的看到，大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。因此，针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信，在国家的统筹规划与支持下，通过各地方政府因地制宜制定大数据产业发展策略，通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与，大数据产业未来发展前景十分广阔。进充分利用大数据的价值。

云计算的概念

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，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。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。

人工智能的概念

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

大数据、云计算、人工智能三者间的关系

物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。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。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

简单总结：通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命进化的方向。

云计算与大数据

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,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

人工智能与大数据

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。

与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

人工智能与云计算

人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据（一部分来自物联网）。随着物联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。

现在已进入大数据、云计算、人工智能时代，我们必须弄清楚他们的本质，抓住机遇，跟上趋势，创新发展，才能高科技的发展大潮中立于不败之地。

志愿填报的过去：在2005年前，高考后填报志愿往往都是上过大学的七大姑八大姨哥哥姐姐们来帮助考生填报；2010年后则出现了新兴的报考服务项目，高考志愿填报专家；2015年后又出现了各种高考志愿填报软件，2018年各种报考APP爆发式的出现，费用几元到上千不等。

不论成绩如何，考生与家长都希望借助人工智能让成绩与志愿达到最优组合。而且，人工智能机器人阿法狗把世界围棋高手都轮番征服了，所以，大家对智能填报志愿就给了十二分的期待。这里，小编先科普一下理想的志愿填报APP是由以下三个关键模块构成：

首先是完善的数据库：

1.各个省份、各个学校历年来的录取信息，包括录取分数、录取位次，每个学校、每个专业的录取人数、每年的招生计划数等

2.院校投档数、院校录取数据、专业录取数据、院校招生计划数据、专业招生计划数据、本科类本批次招生人数、专业报考热度、考生分数排名统计表、考生密度分数统计表等等大量的参考数据。

3.院校大全、院校排行榜、专业大全、专业排行榜等信息系统

4.学校去年一本最低分、一本最低排名，录取概率、专业简介等详细情况。

其次是科学的计算方式和自学习能力：

高考录取时最核心的计算难点，并不是该专业历年的分数线，而是当年填报该志愿考生的人数，就业热点导向。历年的分数线，只能作为计算基数。因此，真正智能的模拟志愿填报系统，应该类似于不公开非对称竞拍，各高校的各专业，就像是会场上限量的商品，考生的分数是买家手里的钞票，只不过这些钞票只能用在这里且只能购买一件拍品，而且只可以投注一次。所以志愿填报追求的是手里的分数分尽其用，最佳效果是分数刚好过线，一分也不浪费，最低目标则是保证抢到一个名额，绝不能不能空手而归。

最后是需规避的运算盲点：

无法了解考生心性、爱好、志向；同时对报考学校和专业的多维度标签也无法客观准确。仅用公开资料来进行数据分析整合。所以在这种情况下，作为家长、考生，对学校的了解，要多种信息源同时使用。储朝晖建议，这些信息源包括报刊媒体、学校网站，也包括目标高校学生的亲身经历和感受。这比任何一个填报志愿的软件都准确了解到报考APP后，就要回到现状。在现实中，很多公司是为了赚取高额利润，打着“大数据＋人工智能+云计算”的概念，提供错误数据或是过时的参考信息。

上海文科生李白（化名）说，他在手机上下载了十几个志愿填报相关的App，希望能够得到能帮助到自己信息。但是每个App根据他提供的分数和其它维度指数，输出的结论却大相径庭，最后他更不知道该如何选择了。

“本来自己还有想法，用了之后反而迷茫了。”

这个现象可以反应出这样的问题：APP暗藏猫腻：数据混乱不准、咨询收费不透明、专家稂莠不齐等问题。

但是更大胆一点，更宽容的往前看这个行业的发展趋势，人工智能技术的发展必然是解决高考志愿填报的重要解决手段。可以想象数年之后，我们国家高考的录取系统将会根据每个人的考试成绩和个人特质，智能自动的完成高考录取的全部工作。这样我们就不用去做高考志愿填报这种人类其实并不太擅长的事情了。

半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！

人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－time observation）找出对于未来预测性的洞察（predictive insights）。

如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！

对于未来而言，人工智能会在人类生活的方方面面，发挥越来越多的作用，也会刷更多的存在感，慢慢的更会懂我们很多！

不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现，比如刷脸支付已经在来的路上了！

人工智能、大数据、物联网以及云计算，彼此之间皆存在着千丝万缕的“亲缘”关系！

先以人工智能为例，抛弃其他任何，也便不会有今天大红大紫的人工智能！

不得不说的人工智能背后的基石：大数据

大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。

简单而言何为大数据？

虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。

但是，这个说法并不准确！

“大规模”只是指数据的量而言。

数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。

例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！

大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：

信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。

信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。

信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

大数据在应用层面：大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。

美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图

延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停

实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练才有了人工+智能！

没有人工智能的物联网：没大戏 而物流网又让人工智能：更准确

物联网：英文名为Internet of Things，可以简单地理解为物物相连的互联网，正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。

在未来，虚拟世界的一切将真正实现物理化！

物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。

对于人工智能而言，物联网（IoT）其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集

概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。

互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界，物联网将会把两个世界融为一体。

物联网的终极效果是万物互联，不仅仅是人机和信息的交互，还有更深入的生物功能识别读取等等！

人工智能背后强大的助推器：云计算

云计算（详情参阅之前回答：什么是云计算？）是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行，NIST（美国国家标准与技术研究院）在2011年下半年公布了云计算定义的最终稿，给出了云计算模式所具备的5个基本特征（按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速的可伸缩性和可度量的服务）、3种服务模式（SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务））和4种部署方式（私有云、社区云、公有云和混合云）

云计算发展较早，经过10年发展，国内已经拥有超百亿规模，云计算也不再只是充当存储与计算的工具而已！

未来可以预见的是，云计算将在助力人工智能发展层面意义深远！

而反之，人工智能的迅猛发展、海量数据的积累，也将会为云计算带来的未知和可能性！

人工智能也好、大数据也好、物联网及云计算也好，彼此依附相互助力，藕不断丝且相连！

合力搭档在一起：

给未来多一些可能，给未知多一些可能性，给不可能多一些可能！

更懂人工智能、云计算、大数据和CDN视界云

"天下大势，合久必分，分久必合"，云计算时代IT基础设施演进的下个10年，是从分离重新走向融合的10年：通过云操作系统，将数据中心多厂家异构的计算、存储、网络资源的水平融合，对外提供开放与标准化的IT服务接口，实现面向利旧IT基础设施的"融合"。

对此有网友表示称，比如AI中的"深度学习"（机器学习的内容之一），实际上是个老话题，如今很时髦的原因，主要是因为信息技术的发展让搜集"大数据"成为可能，机器训练有了足够多的样本。诸如阿尔法狗的棋步算法、洛天依的声音合成，以及无人驾驶、人脸识别、网页搜索等等高级应用中用到的神秘兮兮的"深度学习""增强学习"，乃至最具潜力的"对抗学习"及其对应的"深度神经网络""卷积神经网络""对抗神经网络"等 都与大数据有关。

物联网主要通过各种设备（比如RFID，传感器，二维码等）的接口将现实世界的物体连接到互联网上，或者使它们互相连接，以实现信息的传递和处理。而且，由于物联网可连接大量不同的设备及装置（家用、生活、监测等各类电器和设备），嵌入在各个产品中的传感器（sensor）便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。

正是得益于大数据和云计算的支持，互联网才正在向物联网扩展，并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。

在互联网技术大潮中，云计算、大数据、人工智能、5G严守科技界热词榜单。多年前，这些热词还是很多企业的包装色，但是如今商业巨头们已经具体的将其落实在生活中去，并在我们生活、工作中发挥巨大作用。

在2018年，政府、企业不断关注云计算的落地应用，云计算在未来的重要性不可忽视；大数据基本成为各大互联网公司的口头禅；人工智能不仅吸引大批资本关注，更是有制造业拥趸，成为下一个科技赛道；5G俨然成为各大通信巨头的年度词。但是对这些科技热词，我们真的了解吗？

云计算

从云计算出现在科技新闻中，至今云计算火了快十年了。经过多年的市场培育和技术积累，云计算在我们生活中应用广泛，例如我们个人使用的百度云盘、腾讯云盘，企业中广泛应用的云际视界云视频会议，这些都是基于云计算技术。

云计算技术是啥呢？按照市场普遍认可的定义（NIST）：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。

云计算价值：当前，云计算更多应用在企业IT中，众多企业IT建设和设计都要围绕云计算展开，依仗网络进行分布式计算，配合软件定义，用软件来接管被硬件一统天下的IT系统，相比传统IT系统，云计算更节约费用，更为环保。云际视界等云视频服务平台，为企业搭建一整套的云服务平台，涉及IaaS、PaaS、SaaS三种服务模式，这不仅为企业节省了维护成本、办公场地，还在资源利用上实现优化。

大数据

大数据就是相当于海量知识汇集分类，产生引导。在电商快速崛起的时代中，大数据在营销、市场管理上被人们熟知，但是大数据真正的价值不仅于此，在公安系统、企业安防等层面，大数据对公共安全的意义重大。

具体来说，企业部门对数据的收集分析，做出有效地市场判断，带来自身企业价值的增长，同时也利于相关服务企业不断的完善服务，甚至是从数据中发掘客户需求，从而开辟新业务。

对于政府部门来说，大数据在公共安全方面的应用具备巨大价值，首先在公安部门的犯罪数据中，具备大量的数据基础，在此基础上，对公共安全防范，社会培训等价值不浅。海量数据中发掘特有规律，这就是大数据真正的核心价值。

人工智能

对于人工智能，大家接触最多的是特斯拉的无人驾驶、科大讯飞的语音识别等新技术在市场中的应用。而人工智能与大数据、云计算和5G关系紧密，由于巨大数据的产生，使得我们关注数据做一些过去只有人能够做的事情。

配合云计算带来的计算资源和计算能力，人工智能依托数据基础，对周遭环境做出一定的程序反应，实现人工智能的落地。

5G不仅仅是手机通信

5G这几天很火，因为众多手机通信厂商都相继宣布他们在5G领域取得的成绩，在通信领域引起一场技术营销风。但是5G网络真正的核心价值，是让用户始终处于高速联网状态下实现信息高速交互。对物联网、自动驾驶、企业通讯等产生时代性推动变革。

5G网络最直观的价值体现在其网络传播速度的快与承载力。5G网络传播速度是4G网络的数倍，它的基本要求并不同于无线网络，根据相关信息显示，5G网速是4G网速的100倍，承载的网络内容也实现了质变提升。

5G网络的主要目标是让终端用户始终处于联网状态，能让信息通过5G在线快速传播和交互，在自动驾驶、物联网、企业通讯办公应用中，具备极大的利用价值。

很久没有在微信公众号冒泡了，有人再问张老师最近去哪里了？不在文化艺术界，不在艺术金融界，文化+互联网去届，他去了哪里？难道去外星了吗？还是潜藏在在地球的某一个角落里“待机”突围？答案就在这里......小编带你走进21世界的高科技时代...

21世纪进入高科技时代，互联网更新换代的速度无可比拟，2018年最火的A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）四大编程语言，下面我们就四种编程语言的发展趋势以及相互之间的联系做出详细的介绍和对比，并且同时结合目前最火的金融业做以结合和对比，分析当前ABCD存在的利弊。

（一）云计算应用进入深水区，将更加关注安全稳定与风险防控

云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用OpenStack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层PaaS甚至SaaS能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。云这个领域特别强调“吃自己的狗食”。

据美国国家标准技术研究院 (NIST) 关于云计算的定义是 : “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、服务等 ) ，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。”“云计算”概念产生于谷歌和 IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年 Google 首席执行官埃里克 · 施密特 (Eric Schmidt) 在搜索引擎大会首次提出 “云计算”的概念。那么大数据是否存在着风险那？今天小编就和大家一起探讨一下“云计算”这个一直很火的名字。

云计算面临的技术挑战利用云计算解决海量异构信息处理和多样化复杂应用的整合问题，成为众多金融机构的选择，但这一方式也给金融 行业以及金融监管带来挑战。第一层面的挑战基于“云计算”本身，其自带属性易发生风险；第二层面的挑战基于“云计算”与金融的结合所产生的更为明显的集聚性风险。

云计算的基础性风险

数据存取缺乏控制或不易取用，是造成金融机构及政府不敢贸然采用云方案的主要原因。云安全联盟 ( Cloud Security Alliance ，CSA) 定义了云计算七个方面的主要风险：数据损害、共享技术的议题、窃取账户及服务；危险的局内人；滥用云计算；不安全的程序接口与其他未知风险

基于云环境下的金融信息系统的安全性风险

对于金融企业的基础设施而言，物理安全十分重要。云计算环境下的大部分金融系统往往需要在浏览器内访问客户 端，网络服务器成为其沟通的纽带和桥梁。基础的金融信息风险常涉及两个方面：一是金融内部人员的滥用导致金融资产损失；二是金融设施的缺陷使部分金融业务陷入中断。云计算下网络金融系统最大的安全隐患在于病毒或木马的侵袭。网络服务器未受到有效保护，一旦遭到病毒入侵，网络数据就会丢失，云计算环境下的金融服务体系，因其具有特殊的分布性，针对其中的敏感数据，必须采取针对性的保护措施。

基础性风险防控建议企业及政府对是否导入云计算的考虑集中在云计算的风险控制上，在规划导入云技术及云外包服务前，必须先考虑相 关风险是否可被管控。在云环境中制作或转移数据时，用户必须将数据分类，分析其安全需求，并定义云服务商应如何存储或传递那些数据。此外，数据安全等级的分类和定义，应依据云服务商所定的安全标准来进行。

云计算环境下金融系统风险防范建议：在金融系统的应用过程中注重金融信息安全评估，在发现金融系统的安全隐患时及时修复。有效控制金融信息，制定 安全的金融系统策略和科学决策，保证系统的完整性和可靠性，重视金融信息管控治理。

注重金融信息安全处理加强金融信息安全评估重视金融信息管控治理

大数据技术风险与防范，大数据面临的风险

数据窃取：大数据采用云端存储处理海量数据，对数据的管理较为分散，对用户进行数据处理的场所无法控制，难以区分合 法用户与非法用户，容易导致非法用户入侵，窃取重要信息，在网络空间，大数据更容易成为攻击目标。

非法添加和篡改分析结果：黑客入侵大数据系统，非法添加和篡改分析结果，可能对金融机构以及个人甚至政府的决策造成干扰。个人信息泄露面临用户移动客户端安全管理和个人金融隐私信息保护的双重安全挑战，企业较难在安全性与便利性之间达成 平衡。

数据存储安全

“数据大集中”在中国金融业获得广泛认可。一些大型券商和银行纷纷建设数据种子作为金融服务的核心和基 础。大数据对数据存储的物理安全性、多副本性要求较高。一方面各类复杂数据的集中存储易出现存储混乱，造 成安全管理违规。另一方面安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量的非线性增长，大数据安全防护容易出现漏洞。大数据风险防控政策建议

建立大数据金融系统

大数据金融生态系统是指金融大数据与从事大数据金融活动的个人、家庭、厂商、政府、非政府组织等社会行为体之间 共同形成的动态系统整体。

大数据金融系统可用下图表示：

各主体在从事金融交易活动时会产生海量金融大数据，这种大数据呈几何增长，构建海量金融大数据与大数据金融活 动相互影响的大数据金融生态系统非常重要。加强对系统内不法行为的规制，杜绝信息篡改、窃取，保护个人隐私，促 进信息流的良性循环，保证数据的真实可靠。引入信用系统、评级系统等，强化金融大数据系统的安全性和可靠性。

（二）大数据应用走向跨界融合，标准与规范是未来发展关键

金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。当前，金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，最大的特点是数据资产化的愈加凸显、有深度的大数据分析变得越来越重要，用户画像和知识图谱成为最重要的技术。17年知识图谱一下子火起来，除了传统实体知识图谱外，事件图谱（描述动态关系）开始越来越重要，即实时性要求越来越高，时间就是金钱。另外，还有一个关键问题就是合法获取数据，涉及法律、政策、技术、机制等问题，需要各方推动和努力。

（三）人工智能应用加速发展，从计算向感知与认知的高阶演进

人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。从目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能最重要就是AIinall，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业最重要的是如何最大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前最大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

（四）区块链从概念走向应用，前景广阔但仍面临多重制约

区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革，我们有几个判断，（1）区块链的技术还没有成熟到金融级，包括金融经常用的联盟链有没有技术问题，还是一个探索的过程，所以会看到并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及还早；（2）因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分；（3）区块链3.0叫去中心化应用就是应用生态将决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑；（4）政策风险仍然很大，包括最近ICO还有代币发行，有些可能就是伪创新。

（五）行业应用需求不断扩展，将反向驱动金融科技持续创新发展

在高技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

（六）新一代信息技术形成融合生态，推动金融科技发展进入新阶段

小编认为云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现，新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段，要知后事如何请听下次分解，欢迎大家与张老师互动与交流

无论是否你这个学校里面有没有人工智能、大数据、云计算等专业，老师们的研究方向中肯定会有这些。即使你所在是专业是计算机科学与技术、软件工程亦或是网络工程等，你还是可以去跟着老师研究单独的一个方向，即使你们不学这个。

人工智能强校名单

当前，中国人工智能领域的差距其实是在与美国高校的差距上。因为一篇顶尖论文的发表后，我们大概在3、4个月就能消化吸收了。所以在应用领域里，我们与美国的差距不大。但在基础研究方面，我们的差距是巨大的。下面是排名20强的高校，都是知名的学校，高考或者考研的你可以把这些高校作为目标。

智能科学与技术专业

目前，全国仅有20多所高校招收智能科学与技术专业，其中，开设该专业较早的高校有北京大学、北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学、华南理工大学、中南大学、中山大学、北京科技大学、厦门大学、东北电力大学、首都师范大学、北京信息科技大学、西安邮电大学等。近几年，华南理工大学、大连东软信息学院等院校也新开设了该专业。

大数据

自2015年教育部开设了“数据科学与大数据技术专业”，首批只有北京大学、中南大学和对外经济贸易大学三所学校申报成功，2016年有31所高校申报成功。从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出，该专业学制都为四年，授予工学学位或理学学位。

云计算

国内高校开展云计算专业研究最早是在2015年，目前为止也已经有不少的院校已经开设了云计算相关的专业课程，但是目前阶段，云计算相关专业还没有正式列入本科专业目录。大家可以参考一下以下的内容，首批开设云计算与数据科学专业方向的院校有：北京航空航天大学，浙江大学，复旦大学，上海交通大学，西安交通大学，南京大学，武汉大学，华南理工大学。

2018年12月8日-10日，2018国际智慧教育展览会（简称SmartShow）将于北京国家会议中心隆重启幕。本届年度主题为“技术改变教育未来”。技术如何改变教育？技术真的能改变教育未来吗？作为为全国五十万所各级院校提供和展示国内最尖端的解决方案及信息化设备，引领国内教育信息化发展趋势的 SmartShow，今年将有哪些大不同？

看点1 四大机构实力举办，引领行业发展！

两大实力主办：

中国教育技术协会——教育部主管单位，全国唯一的教育技术领域一级协会

雅森国际展览有限公司——世界展览联盟UFI认证会员、国内知名专业展览会主办机构

两大权威承办：

互联网教育智能技术及应用国家工程实验室——国家级工程实验室

清华大学《现代教育技术》杂志社——由教育部主管、清华大学主办的教育技术核心期刊

看点2 国内外产品齐聚，展技术应用成果！

首推以“技术”为核心的展，以技术改变教育未来：

1000+家全球大牌，联展11项热点技术在教育的应用，集中展示人工智能、VR/AR、区块连、5G、大数据、云计算、物联网、机器人、3D技术、移动互联网、可穿戴技术等，全维度展示每项技术在教育领域的应用。

从教育各级单位、院校应用需求出发，规划八大热点展区：

教育数字出版、互动课堂、人工智能&机器人、新课标新高考改革、优质资源共享、创客教育&STEAM、创新实验室、校园文化与核心素养等，一展看尽智慧校园建设整体解决方案。

巨献国际新品新技术新理念：

12个国展团比肩技术创新，20位国际专家共同探讨技术改变未来教育，10国驻华使馆代表发布国际项目新商机，增加互动交流，促进贸易合作。

看点3 创新案例与行业指数报告，权威趋势首发！

国家级单位联展产学研创新成果：

由互联网智能技术及应用国家工程实验室、教育大数据应用技术国家工程实验室承办的产学研协同创新展区，将带来国家及省部级科研创新平台，在互联网+教育、教育大数据、人工智能等领域集中呈现产学研协同创新相关的技术、产品、解决方案及应用案例。同期还将举办“教育领域科研创新平台主任联席会议”、“设计、计算与创新思维论坛”。

行业指数报告&校园好方案首发：

由北京师范大学智慧学习研究院、中国教育技术协会、雅森国际联合发布《2018中国互联网教育产品发展指数报告》。中国教育技术协会技术标准委员会及国际智慧教育展组会委重磅公布第五届校园好方案百强榜、百强教育信息化示范校、百家全国优秀集成服务商三大专业榜单现场揭晓，为50万所院校、8万集成商甄选梳理出上百分份专业、优质的校园整体解决方案。

看点4 汇聚全领域观众，品牌与实效双融合！

全领域观众参展，组成行业专业饕餮盛宴：

参展人群由5%中央及政府采购领导+12%全国各省市教育职能部门领导+23%各级公立院校校长+52%各省市集成商、代理商+8%私立、国际院校、培训机构校长组成，为全领域观众提供充分交流的平台，组成一个教育行业的专业饕餮盛宴！

看点5 20场同期论坛，顶层学术机构话趋势！

权威专家现场互动，内容干货满满：

展会同期聚集中外顶级教育技术专家及权威学术机构，共话技术应用教育最新路径与方向，探讨新技术应用在新高考，人工智能、智慧校园建设，教育测评，教育游戏，智慧学习，数字化教学，核心素养，创客教育等主题论坛。

看点6 展会规模再升级，获多维度资源！

2018展会规模再创新高：

50000+专业观众，40000平米展览面积，600家品牌展商，20场同期活动。

覆盖教育各级单位：

直面50000+幼教、基教、高教、职教、教培全领域观众。

覆盖采购全人群：

一展打通政府、院校、集成商、培训机构，多渠道资源。

多维度展示：

一站式呈现智慧校园整体解决方案的八大展区+互动体验区+产学研协同创新展区+国际展区，四大展示维度，让5万观众现场零距离体验新技术新产品。

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看展会：八大智慧教育发展趋势专区，尽展智慧校园建设全貌

展会从教育各级单位、院校应用需求出发，规划出“新课标新高考改革方案”、“人工智能与机器人”、“创客教育及STEAM”、“互动课堂”、“优质资源共享”、“校园文化与核心素养”、“创新实验室”、“教育数字出版”八大教育科技应用场景来进行分区展示，将优质的信息化产品及更适用于院校及日常教育情境下的整体产品应用及解决方案进行专业且直观的展示。

看展会：不出国门看尽全球

新技术新产品新理念

此次Smart Show将有超过1000家全球企业带来教育新产品、新技术和新理念，集中展示人工智能、VR/AR、区块连、5G、大数据、云计算、物联网、机器人、3D技术、移动互联网、可穿戴技术等11项热点技术在教育的应用。

听论坛：教育名家汇聚趋势话题研讨

20场同期论坛，顶层思维建设

会议名称

日期

组织机构

会议内容简介

全球教育人工智能峰会

8日全天

主办单位：中国教育技术协会承办单位：清华大学《现代教育杂志》社中国教育技术协会人工智能专业委员会

雅森国际展览有限公司

作为展会的年度主论坛，是国内教育信息化领域最具权威及学术引领的教育技术论坛，本次论坛将邀请国内外人工智能研究领域知名学者专家，就人工智能技术应用和产业发展进行探讨，更好地引导和推动我国人工智能的研究及应用，并引领2019年教育技术发展趋势和教育信息化行业应用实践方向。

全国教育集成服务商领袖峰会

8日下午

主办单位：雅森国际展览有限公司

全国首个面向教育集成商的千人论坛，旨在为政府、院校、集成服务商、厂商建立供需综合服务体系。论坛将就2019年政府采购趋势解读、获取从硬件集成向软硬件集成服务的转型经验、售后可持续盈利经验、与教育厂商如何有效配合，做出切合院校所需的整理布控方案与售后服务等多维度成功经验进行分享。

设计、计算与创新思维培养论坛

9日全天

主办单位：北京师范大学智慧学习研究院互联网教育智能技术及应用国家工程实验室承办单位：雅森国际展览有限公司

论坛将把握“未来公民的设计、计算与创新思维”的前沿命题，召集两岸三地及美国、新加坡等发达国家地区的学术精英和业界权威，探讨现有及未来国际环境中三大思维的定位、使命、机遇与挑战。同时，现场将举办北京师范大学“设计与学习”课程成果展。北京师范大学与9所合作院校的学生为此次论坛提供创新设计作品，并邀请专家点评。通过国际交流及一线实践，助力教育新技术、新应用、新未来。

教育大数据与大规模测评的理论与实践会议

9日全天

主办单位：中国教育技术协会教育测量与评价专业委员会协办单位：雅森国际展览有限公司

围绕大数据时代大规模测评的理论、技术和实践，围绕未来学习中学生的核心素养评价、高阶思维评价、过程性评价、表现型评价等方向，同时也针对中高考中核心素养如何落地的理论与实践进行分享。

2018中国教育技术协会学术年会

9日全天

主办单位：中国教育技术协会学术委员会承办单位：雅森国际展览有限公司

论坛将解读教育新政策及文件精神，探讨未来教育信息化发展趋势，深入解析新高考政策及数字校园建设优势。

全国中小学智慧教育空间建设与创新应用研讨会

9日全天

主办单位：辽宁省电化教育馆

教育空间设计委员会承办单位：雅森国际展览有限公司

以“智慧教育空间建设与应用”为主题，探寻教育空间的机制与方法，推进学校信息化建设与应用。将针对“教育信息化2.0”背景下基础教育改革发展的重大问题、信息技术促进教学变革与创新、打造智慧教育生态等热点话题进行主题演讲。教育信息化典范地区的教育局领导、校长、教师也将介绍信息化改革实践之路，交流在实践中摸索出来的改革实践途径与策略

金光大道，未来教育家之声—智慧教育创新者2018高峰论坛

9日全天

主办单位：北京智教信息技术研究院

智慧教育创新者联盟中国智慧工程研究会智慧教育专业委员会

承办单位：北京铁鹰教育咨询有限公司

协办单位：雅森国际展览公司

会议将针对当下教育热点，解读今年一系列教育政策。呈现一线教育教学实践者的智慧教育教学创新。推荐智慧教育创新过程中涌现出来的优秀校长。引路以教学数据说话、以教学实证效果服人的案例和工具。分享具有引领性，务实且易操作的教育教学经验；

SmartShow第五届校园好方案评选活动

待定

主办单位：

中国教育技术协会技术标准委员会

国际智慧教育展组委会

中国教育信息化领域最具权威公正的年度评选——“校园好方案”评选将继续由教育信息化领域顶级专家评定，在保持评选活动的权威性和专业性同时，着重加大各院校用户的参与评选力度，为各级院校用户找到真正的、实用的教育信息化应用解决方案。本届好方案奖项分为：2018“校园好方案”百强、2018智慧教育百强示范校、2018智慧解决方案百强集成服务商、十大智慧教育领袖风云人物奖

高校实验室信息化发展论坛

9日全天

主办单位：江苏省高校实验室研究会雅森国际展览公司

探讨关于高教实验室信息化发展趋势及如何虚拟仿真技术融入实验教学、解读政府会计制度及实验室安全公安系统标准、解决高校国有资产采购工作中的难点问题及大数据在设备仪器上的应用

2018 综合素质评价解决方案高峰论坛

待定

主办单位：清华大学附属中学

协办单位：沐华清诚（北京）教育科技发展有限公司

本论坛为极具权威性与学术引领性的教育技术论坛。本论坛将邀请百余位包括教育部领导，教育专家、高校校长、特级教师在内的优秀教育工作者，就综合素质评价解决方案的理论要求和实施要点以及综合素质评价的发展趋势等内容进行探讨，为我国新中高考背景下的学生综合素质评价工作提供解决方案，为我国综合素质评价工作的健康发展提供正确方向。

全国中小学护眼行动计划研讨会

9日全天

主办单位：北京市教育学会中小学后勤管理研究会雅森国际展览有限公司

会议将围绕“互联网时代，如何平衡孩子的学习与视力健康”、“教育信息化与近视防控的冲突如何避免”、“教育信息化时代的有效护眼对策”等主题展开研讨

游戏化学习与未来教育论坛

9日下午

主办单位：中国教育技术协会教育游戏专业委员会学术支持：北京大学教育学院支持单位：雅森国际展览有限公司

论坛将深化游戏化学习和未来教育之间的关系及实践经验分享，全面探讨教育游戏的研究与发展趋势及实践经验分享。分享游戏化学习的最新教育教学成果和企业界产品服务解决方案。

同期论坛持续更新中.....

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