智能时代中的大数据

简单来说，第一次工业革命的特点是机械化，第二次工业革命的特点是电气化，第三次工业革命的特点是信息化，而第四次工业革命的特点是智能化。目前，我们处在信息时代高速发展的时期，也就是第三次工业革命的后期，开始步入智能时代。智能化的特点就是把智慧融入物理实体，如名噪一时的阿尔法围棋等，就是人工智能发展的产物。在这个“奇点”时期，我们的思想、理念、技术将迎来跃迁。

智能时代的技术态势主要体现在5个方面：智能化分布式新能源系统；智能化复杂体系、物联网、智慧城市；机器人、传感器、人工智能；智能化制造技术、新材料；智能诊断修复技术。这五大方面已成为当下潮流所在，也成为科研人员潜心钻研的方向所在。

智能时代最大的特点就是智能化的系统，而高级智能化系统就是人工智能。标准人工智能有三大要素：动态感知、智慧识别、自动反应。这是三根柱子，如果三根柱子缺少了一根都不是人工智能，而只是程序化。这三大要素依赖于传感器实施动态的获取信息。智慧设备需要结合传感器产生的大数据构筑模型，从而实现相关功能。当然，智能化系统还需要基础信息平台，与互联网、物联网融合。

对智能化系统而言，有两大核心技术：实时感知技术（传感器）和智慧分析技术（模型分析和大数据分析）。现代传感技术发展出多种类别的信息传感器，包括红外线、紫外线、x射线、γ射线、压力、振动、声响、电磁、化学、生物、单光子等传感器，同时发展多频谱范围的传感技术，以及发展单细胞、单分子、单原子、单光子信息传感技术。智慧分析就是大数据分析和模型分析。这里所指的大数据包括两个方面：一个是从数据到数据的大数据，另一个是从物理模型出发的大数据。从数据到数据，数学就可以完成。从物理模型到大数据，研究数学的学者需要与工程师、医生等进行实际工程的人相互配合。

现在，我们处在一个波动世界，波动世界里的大数据有机械波、电磁波、引力波等，而提到波又有频率、强度、位相、波矢、偏振、时间轴等数据。随着时间一秒钟一秒钟在变，这些大数据也是实时的。这些数据可用于智慧识别，比如机械振动大数据，把歌唱家优美的歌声录下来，以及把普通人的歌声录下来，只要一播放就知道是谁唱的了，这就是大数据分析。

比如对桥梁进行安全检查，利用传感器收集桥梁发出的声音进行判断。如果一辆车开过去是一种波形，重一点的车辆开过去是另一个波形，再重的车辆开过来也许桥就要坍塌了，这时传感器会发出警报，这就是大数据。这时光靠数据进行分析还不行，还需要结合固体力学的研究，分析振动是不是正常，这样才能知道这个桥会不会坍塌。大数据要跟物理模型相结合，才能提供智慧识别。

随着信息技术的科学基础和技术基础进一步发展，信息技术本身也从数字化发展成为大数据，从程序化发展到智能化，从小型化发展到微量化，由积极网络发展到人机物网络。通过对信息不同的物理的、化学的、生物的、过程的模型或大数据分析，做出判断，及时采取措施，这就是智能化的核心。