大数据是眼下各行各业都在谈论的时髦热词，很多数据分析报告总是冠以“大数据”的标题，资本市场也是如此，政府、传统制造业、电信运营商、互联网巨头无不在大数据上巨额投入，规划产业园，建设数据中心，成立以大数据为主要业务的新部门或新公司。
几乎每天我们都能看到新的大数据项目启动的消息，却很少见到大数据产品的报道；与动辄数千万乃至上亿元的资金投入相比，鲜有公司发布关于大数据所带来的收入，宣布获得利润的更是少之又少。
那么，大数据的变现渠道何在？
存储技术的迅速发展使得每单位存储的价格快速下降，存储的数据量越来越大；网络技术和分布式处理系统技术的革新，打通了原来独立的“数据孤岛”；NOSQL数据库和流处理技术的发展，让我们能更好地处理非结构化数据；基于GPU、ASIC的大规模并行计算框架的出现，使我们有能力更快地处理更大规模的数据。
大数据技术一直在快速发展，但是在大众眼里，大数据还是舍恩伯格那本《大数据时代》中的一个概念，似乎离我们的日常生活比较遥远。目前来看，大数据给生活带来的改变还没有达到书中所描绘的样子。
如何让大数据盈利，如何让大数据更加贴近我们的生活，成为当下大数据从业者所需思考的问题。因为盈利永远都是一个行业发展的原动力，各种机构在大数据版图上“跑马圈地”的背后，一定是想要得到丰厚的回报。而不论什么样的商业模式，toB或是toC，最终还是需要消费者认可买单。
在大数据盈利方面，人工智能将成为一个突破口。
人工智能并不是一个新的概念，最近一次被人们热议是AlphaGo战胜围棋选手李世石以后，基于深度学习并结合蒙特卡洛搜索的大数据展现出了类人类的智慧，机器与人有了新的交互模式，带来了大数据应用的新浪潮。大数据公司不用再为了盈利贩卖用户隐私，或是为自己的数据报告苦苦寻找买家，而是直面最终消费者，直接解决用户的问题。
与传统的大数据分析相比，首先人工智能具有非常强的实时性，无论图像识别还是无人驾驶，都要求机器对外界的输入与环境变化做出实时反应，这也恰恰是影响用户体验的重要因素。其次人工智能几乎没有任何技术门槛，用户不需要关心解决问题背后的技术，数据是存储在DHFS、HBase还是Redis上对人工智能没有什么差别，是用Spark或是Storm都无关紧要。消费者最关心的是能不能在规定的时间内、以是否友好的方式得到想要的结果。人工智能在此方面具有自己的优势，让机器像人一样为用户服务，替用户解决需要解决的问题。
目前人工智能还处在发展的初级阶段，基于大数据、深度学习的人工智能还只能解决特定场景下的特定问题，新版AlphaGo Master在与人类棋手的对弈中60场全胜。卡耐基梅隆大学的人工智能系统Libratus，打败4名世界顶级德州扑克选手，赢得177万美元。IBM的人工智能系统Watson只用了10分钟就确诊了罕见的“急性骨髓性白血病”。也许正是如此，人工智能被誉为“第四次工业革命的核心技术”。
人工智能不仅可以加强企业的业务能力和生产效率，提升产品的智能化体验，还能够更低成本、更快捷、更精准地传播和销售以及更高效地提供服务。我们已经看到像网易七鱼、Udesk等第三方智能客服的大数据服务公司在传统垂直行业获得成功，亚马逊的智能音箱Echo销量逼近千万，科大讯飞的“晓译翻译机”得到总理点赞。
在蒸汽时代、电力时代、信息技术时代之后到来的正是人工智能时代，也许在未来的某天，叫醒你的已经不是闹钟，而是你的机器人助理C3PO。
作者：《通信世界》特约撰稿人 中国电信北京研究院 潘波
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