电商是什么概念大白话传统电商是什么意思，传统电商有哪些 _睿知

一、O2O模式是什么意思？能不能说的通俗一点！！！！
O2O，OnlineToOffline，指的是把线下的商机和互联网结合起来，让互联网成为线下交易的前台。这个概念最早源于美国。O2O的概念非常广泛。只要产业链能涉及线上线下，就可以俗称O2O 。O2O电商模式需要五大要素：独立的网上商城、国家权威行业可信网站认证、线上广告营销推广、社交媒体与客户的全面线上互动、线上线下一体化的会员营销体系。一种观点认为，一个企业可以同时拥有线上商城和线下门店，线上商城和线下门店在所有品类上价格一致，可以称为O2O；也有观点认为O2O是B2C(商家对顾客)的特殊形式。在1.0早期，O2O最初是线上线下对接，主要是利用线上推广的便利性聚集相关用户，然后将线上流量向线下倾注，主要领域是以美团为代表的线上团购和推广。在这个过程中，主要有单向和低粘度的特点。平台和用户的互动比较少，基本上终点都是交易的完成。用户更多受价格等因素驱动，购买消费频率相对较低。发展到2.0阶段后，O2O基本具备了目前大家所理解的要素。这一阶段的主要特征是向服务电子商务模式升级：包括商品(服务)、订单、支付等流程。并将单纯的电商模块转移到更高频、更生活化的场景中。因为传统服务业一直处于效率低下、劳动力消化不充分的状态，在新模式的推动和资本的催化下，出现了O2O的狂欢热潮。到了3.0阶段，出现了明显的分化。一是真正的垂直细分领域开始出现一些公司。比如专注于快递物流的快递，专注于高端餐厅的精致等等。并重点关注白领快速取餐的速度。另一个是平台模式在垂直细分领域的发展。从原来解决细分领域一个痛点的模式，开始横向扩展，覆盖全行业。

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【电商是什么概念大白话传统电商是什么意思，传统电商有哪些】二、派代商学院好不好？和老a电商学院比呢
第一，不要轻易给别人下任何结论。实际上是好是坏？对方怎么样？多少钱？我们自己不去找经理就不能说到底好不好，也无权做出评价，所以我对此保持中立的立场。否则就是一种不负责任的敲诈他人的行为。我能做的就是把我的个人经验分享给大家，希望能帮到你。第二，淘宝如何做好把业务搬到网上？它需要一个载体来展示自己的产品，或者搭建一个网站平台，或者一个网店，因为只有这样别人才能找到你。其实做一个网站很容易，申请一个网店也很容易，而最难的是如何获取流量？流量相当于我们传统业务中的客户。一个网站要想获得流量，离不开SEO优化技术，SEO优化技术是掌握整个互联网流量入口的技术，也是我们传统企业开辟互联网渠道的利器，所以想要玩转互联网，就要学习SEO技术。目前网上有很多这方面的教程，但是很多都已经过时了，因为互联网是不断变化的。为了避免让大家学到错误过时的知识，我联合了网上的牛人组成了一个群，想学互联网和SEO的朋友可以来这里学习。这组的前几位是：174，中间几位是：359，最后几位是：370 。按顺序组合就能找到。我想说的是，除非你想学习这些知识，给自己弄个互联网的机会，如果你只是来凑热闹，那就别来了。三、如何开好淘宝店？给新手的三十五条建议1 。创业篇：1 。在淘东西.宝藏就是创业，所以做企业一定要赚钱。否则你的服务质量跟不上，你没有钱做推广，你的团队无法扩大，企业无法突破现状，那就只有死路一条，甚至连买辣条的钱都没有。2.如果选择伴侣，请慎重选择。你不能做任何事来阻止别人。你不能做任何伤害别人的事。如果企业做了一件事，打败企业的不是业绩而是内部矛盾。3.不要什么都自己做。企业成长靠团队。很多卖家为了前期节省人员成本，很多事情都是自己做的。我们可以在早期做到这一点。在一定时期内，我们必须组成一个团队来创造更多更大的价值。如果你没有这个想法，你根本不具备成就大事的条件。4.商家成千上万。如果生意不好，就谈产品问题。只要努力，大部分产品肯定是赚钱的。这不是运气不行的问题，而是整个电和商业趋势的宏观形成。5.莫言赚钱难，学会自己总结分析，是成本让赚钱难，还是店铺、店铺经营中的问题等等。学会分析自己是非常有效的方法，拖延自我分析是一种自杀行为。6.客户的心要掌握。当心空竹篮。顾客是上帝。他们只会和真正能满足他们购买产品需求的店铺打交道，永远避开不了解他们需求的店铺和店铺。7.自以为是得不到人心，不顾人才长久成功创办企业。在发展过程中，大量的例子有力地证明了人才是企业兴衰的关键。所谓得人才者得天下，失人才者失天下。很多创业者失败的根本原因在于自以为是，这是因为忽视和轻视人才造成的。8.为人正直有价值，事必躬亲不可取。能量有限。创业者应该把大部分时间花在寻找机会和重大决策上，而不是事事亲力亲为。9.大禹说：我的成功是坚持。然后我们清楚地知道，坚持也许会成功。为什么我们在遇到困难的时候想要放弃或者已经放弃了？我们要跪下来，走完自己选择的路。这就是大企业的精神。10.不断进取，不断学习，平时事情少的时候也能充实自己。多学一点只是无伤大雅。知识就是未来可以取决于你的企业走多远。二、干货篇：1 。所有标题都必须填写。
充，而不是随意些几个词，抄一下同行的就行了，标题是客户找到我们产品渠道，你不在乎这个，请问客户怎么找到你的产品?如果这个还没有认真去做的话，抓紧去喝杯82年的雪碧压压惊。2、不要刷单，不要通过任何不正当手段提升销.量，这种行为未来会受到一系列的打击，当然不正当手段提升的销量根本就是没有任何用处，你可能是通过哪个小道消息听到说做淘..宝怎么做就可以了，如果真可以这样，是不是每个人都做好了?估计也轮不到我们去做，所以这个是很大的一个误区，我们应该掌握淘..宝运..营规则，用真心去打动客户，用心去研究淘..宝，你会做的很好。3、如果我们要进行促销打折活动，不要使用及修改一口价，我们可以在服务市场里面订购打折软件，去进行修改，经常修改价格会导致宝贝降权。4、店..铺到一定级别可以开通支付方式，比如信用卡，花呗，淘金币，这样的话客户选择你的产品几率会更高一些。5、如果想提升销量我们一定使用正规渠道，如果达到天天特价要求，我们可以尝试报名活动来提升销量，一天几十单非常轻松，但是一定要注意天天特价的客户群体有点棘手，一手拿着辣条，一手拿着82年的雪碧的群体。6、我们店..铺里面一定要利用好上下架时间，前期我们新店扶持主要靠的就是这个了，把店.铺里面的橱.窗推.荐都推荐起来，这两点表面上看对产品好像没什么反应，但是恰恰是产品排名的基本点。7、产品照片不要拿别人的用，否则到后面你会被别人投诉，那么得不偿失，我们前期可以选择一些摄影机构花点钱把这个事情解决，后面的话基本上都是上新产品才去花这个钱，淘..宝就是卖图片，图片不好我们如何卖出去，所以在视觉营销上面一定要前期花功夫解决。8、卖家客.服，也就是旺旺一定要挂着，不要离线，不要离开，不要隐身，每天24小时都必须挂着，很简单如果你去实体店里面没有人，你然道还在店里等老板回来?9、买家找你的时候，一定要马上回复他，哪怕只发一个微笑都行!这事关权.重，又能够增加店.铺服务质量及转换率提升。10、一定要让你成为对话里最后一个结束的人。也就是说，要跟客户寒暄到他嫌烦，不再跟你说话为止，然后你发出最后一个胜利的微笑给他!11、如果你是卖实物产品的，前期不要卖虚拟话费冲击销.量，后期这个店..铺一点用处没有。12、淘..宝会不停的收录热词，就是那种本来没人搜索，但是渐渐搜的人多了，也有人从那个词去买东西的一个关键词、学会去观察挖掘这些词汇，不管是手机端还是PC端。13、买家发给你的任何链接丶文件千万不要点，原因是现在有针对新手卖家发送病毒丶木马丶诈骗链接的一群不法之徒，作为新手卖家，大部分人都分辨不出来，所以最保险一个应对方式是，一律不接不点。14、如果你一个店上百款产品，却一年到头只有一款，赶紧删掉或下架那些没用的，否则你的动销率会很低，很低就会影响店..铺产品排名。所谓动销率的意思就是，有在.卖的产品/在架商品数量。15、一定要做好CRM维护，上面也说了客户是上帝，因为CRM之后对你新品推动有很大的一个帮助。16、要利用事件做营销，观察国内外的动态，这样才能掌握第一商机，夺得客户人心。17、移动端一定要用心去做，PC流量越来越少，那么未来的趋势人们都是手机购.物，那么你手机端流量越来越少，你的店..铺存活的几率就会越来越低。18、设定上架时间后，7天后的同一时间商品会到下架。很多人觉得这个设置目前已经基本没有什么用，若你的产品竞争力强，选择搜索量大的时间上架。若你的产品基础还比较差，选择搜索量小的时间上架，避开跟牛逼的对手竞争。19、定位分析一定要会，你是谁(自己的优势丶劣势丶目标)，卖什么(主推丶辅推丶搭配)，卖给谁(高端丶中端丶低端丶还有中高端和中低端)适龄人群这个需要深挖，产品主要购..买年龄阶段是多少岁?拓展适龄人群年龄阶段是多少岁?这些人为什么要买?是理性消费还是冲动型消费?什么情况下理性消费，他们关注的点是什么?20、学会利用数据分析，知己知彼，一能发现店铺的不足，二能够分析市场的情况，三能够看到竞争对手的运营情况。21、权重分属于隐性分，影响的因素涉及多方面，销量、属性、标题、详情描述、动销率、滞销率、DSR服务等综合因素，因此也需要从多维度多方面去做好产品和客户服.务体.验才是硬道理。22、淡季不要怕，不是狼来了，利用好淡季推动新品，进行市场转移。23、不要上来就考虑赚多少钱，先考虑我们对这件事情或者店铺付出了多少，就算付出了我们在这个上面花了智慧有多少，在考虑我们赚多少钱，否则你会不断的抱怨，最终选择放弃。24、假货不要卖，第一国家不允许，第二淘宝不允许，第三你觉得卖假货能有前途吗?吃吃辣条也能想到做不长，我们做淘..宝是为了赚钱盈利，但是我们创业就目的想把事业做长做久，生意两个字就是不断的产生交易，学学卫龙辣条，做了多少年了，现在依然这么火。25、如果是新手尽可能不要违规，因为违规扣分后对店铺权重影响很大，一个人只能开一个店铺，那么再去操作新店会花大量的时间去准备，何必呢!
三、怎么打造个人品牌？如何打造个人IP的四大方式。1.特美：拥有足够的自信，将属于自己的美很好地展现出来。特美不一定是外表，每个人的审美都是不一样的，是独特的，关键是要有自信，还要敢表现。无论你有没有看《创造101》，你多多少少会听过王菊这个人，就算你不知道她的名字，你总该听过，“菊外人”（指不知道王菊是谁，也没有看过101这个节目，但是已被给王菊投票相关信息包围的人），还有什么“陶渊明爱菊”、“一菊两得”等等这些围绕她名字所创造出来的词汇。她因为别的人气选手退赛，才有幸被选到节目中，之后因为长相魁梧，皮肤黝黑，经常被黑，几乎没人看好她。从第三期开始，之前的微博大V从黑王菊到PICK王菊，并且引发了很多路人的共鸣，尽力发挥自己的创意和能力帮她拉票，从而让王菊这个名字火爆整个网络。她除了独立、真实、奋斗特质之外，最重要的就是足够自信，能量爆棚，因为对比其他选手，她的舞蹈才华和音乐才华并不是特别拔尖，所以在一定程度上，打造个人魅力也是在打造个人IP 。2.特色：把一个点发挥到极致的强视觉辨识力。世界上没有第二个你，任何人都难以取代你。在任何时候，都要选择一个点打造自己的IP符号，反复重复！比如说温婉，她的那段火爆网络的gucci gucci prada prada舞蹈视频就是她给人的一个IP符号。再比如说，乔布斯每次在苹果发布会上，都是穿着黑色的T恤，下半身基本是牛仔裤，所以他的视觉符号就是黑T恤。（1）你是谁现在“95后”个性特征越来越鲜明，重要的是你真的知道自己是谁，而且能用一句话描述自己，让人瞬间产生联想，马上记住你吗？（2）你专业吗你是这个领域的专家吗？你究竟积累了多少？你的积淀能够引领粉丝的生活方式吗？你在你所专注的领域上花了1万个小时的投入了吗？没有因，哪有果。摄影达人拍了上万张照片，红酒达人品了上千种酒，写作达人写了上千篇文章。（3）你会标签化吗不要以为你在某一个领域很专业你就会有粉丝了，现在已经不是酒香不怕巷子深的年代了，除了酒本身要香，还要懂得去传播，让更多的人知道你这里的酒很香，很特别，过去的积累和经验如果不标签化，是无法快速传播的。（4）你有壁垒吗一个人成功的原因千千万，但是失败的原因，数去数来就只有几个。这句话不是我说的，是某个成功了的大佬说的。我认同这句话，很多人也认同这句话，但是为什么看了这么多失败例子之后，大多数人还是打造个人品牌失败呢？一个很重要的原因是，人们从来不会认为这些失败归因会发生在自己身上，人们在开始做一件事情的时候，总是认为自己一定不同于失败者，一定是幸存者，也就是人们总相信美好的事情会发生在自己身上。但人们总忽略幸存者之所以幸存的极端条件，那么有了这样的认知之后的表现，就非常有意思了。说一下最近很火的抖音平台，前阵子温婉的抖音视频大获成功，很多人认为她能够成功，我也能成功。同样的舞姿学一学，场景找一找，马上就可以模仿一个。这就像很多人看到潮汕牛肉火锅比较火，就去开一家潮汕牛肉火锅一样。但是最终却发现别人家潮汕火锅赚钱了，自己却亏的血本无归。那么为什么跟风模仿在很多行业很难成功呢？其中很重要的一点，一个品牌真正的壁垒是品牌创始人自己。本质来说，消费品牌这样的显性技术壁垒不深的行业，真正的壁垒是隐形壁垒。很多从事餐饮服务业的人都会跑去海底捞偷师学习，但是好像直到现在也没有学会的。为什么没有学会？因为大家看到的都是消费品牌的显性壁垒，没有看到隐形的壁垒，而隐性的壁垒才是最高的壁垒，所以才会说“海底捞你学不会” 。那么与显性壁垒相比较，隐性壁垒到底是什么？之前也有人问过我类似的问题，比如都是情感导师，大家都是在帮人解决情感问题，为什么后期的差距就变大了呢？这是一个好问题。根本是在于大家没有认知到个人品牌这个概念，很多人以为，两性关系就是要用各种技巧，其实根本核心是在于吸引力，吸引力源自于自己，把自己变好了，一切都会变得不一样。下面我来说说什么是看不见的隐形壁垒。很多人看人，总是会只看外表，但一个人的外在只是它的前端而已。而思维模式、沟通方式、生活方式、心态性格、三观等等内在的东西相当于后台系统。我们一般只是简单看一个品牌的前台，就像你看一个人健身，只愿意看到他现在的身材，但却不愿意揣摩他到底是怎么把身材练得这么好的，他的训练方式和饮食习惯就是隐形壁垒。同样重要的是，一个品牌一个人，隐形的价值观、成长体系往往最容易被大家忽略。隐性壁垒的源点，就来源于自身的发心。一个人想要赚快钱，他整个人一定散发着赚快钱的特质。比如虚假宣传产品效果，坑蒙拐骗、昧着良心等等。因为这个人一定会把自己的急功近利和特质传达给自己的身边的人，个人品牌前端呈现的形象一定是这样的急功近利。我曾经跟很多学员讲过，我每次观察人，都是会看看他在诱惑、困难和压力中的精神面貌与思维行为方式，尤其是到了快要崩溃临界点的时候。如果我看到员工为了达到目标在拼命努力工作的时候，就算加班到时间很晚，还在认真的做事情，这样的员工无论如何你都要重点去培养。但是如果每次给员工交代任务，员工的态度不积极，也不会反馈问题，任务做得如何我也不了解，问进展情况也是回答得含糊不清，不用问，这个人一定有问题。进一步往后推倒，为什么很多人的前端系统看上去差不多，最后结果却千差万别？后来在分析了身边几十个朋友之后，有了一点结论。积极正面、愿意为别人增值的、脚踏实地努力前行的人身边吸引到的都是些优质的人脉资源。如果这个人只想赚快钱，自己对自己产品与服务都没有激情，甚至以欺骗客户，占一点别人便宜而沾沾自喜，这个人的个人品牌就一定会有问题。一个名人曾经说过，你自己就是你自己想的那样，怎么可能是其他样子呢？这句话用到品牌身上同样如此，你的品牌怎么可能是别的样子呢？你自己是什么样子，你的品牌就同样是这个样子。种瓜得瓜种豆得豆，你的个人品牌是瓜是豆，取决于你自己是瓜还是豆，谁要别想骗自己。3.特拼：做正确的事，然后再把事情做正确，以及用尽全力做到最好。唯有拼搏和成功不可辜负。彭于晏为了演好《翻滚吧！阿信》这部影片，把自己当成专业体操运动员，八个月的魔鬼式训练，几乎每天都要进行10多小时的训练，为了塑形，支持水煮的不加任何调料的食物；李嘉诚每天睡前必须看一小时的书，准点睡觉，起床，阅读微博微信纸质书。世界这么大，你拼不代表你一定能成功，但是不拼就一定不成功。拼讲究方式方法，不是一味的撞南墙。简单的说，首先方向要选对，才能把活干好，与顺势而为是一样的道理。打造个人品牌其实需要的是互联网精神，反复试错，不断迭代，你可以在跟身边的人不断的互动中，测试出自己到底在身边的人心中是怎么样的，具体在上一节课有说到，然后从趋势变化中找到空白点，提前布局。我自己本身读的日语专业，大学毕业又签约了魔术公司，成为魔术表演艺人，接着又接触和从事了金融、艺术品拍卖、服装、餐饮等多个行业，在历经10年的自我成长和学习过程中，我总结了很多自我提升的方法，把它做成了一套系统，成功落地，帮助了很多人改变了他的人生轨迹。4.特长：有沉淀价值，不着急变现。抱着长跑的心态，与志同道合的粉丝拥抱明天。打造个人品牌不要太着急变现，最重要的是坚持价值输出，变现是水到渠成，而且要跟自己品牌调性相符合。只要大家喜欢你，你人格化，你就会有流量，有流量了，变现自然而然实现。个人品牌做得不好，越着急变现越赚不到钱，做好了越不想变现反而越忙不过来。往往让我们陷入误区的是我们的卖货思维。个人品牌变现经济其实是奢侈品经济，是吸引力经济，是传播经济，要集中精力做传播、做引爆。微商是集大成者，本质是杀熟，而不是经营品牌和打造个人品牌的思维。没有创造出独特风格的品牌，不提供价值，不带有情怀，都不对产品形成溢价，而这样子的产品，以后在互联网上是不存在的。所以大家今天要做一个能环游世界，同时还能让粉丝购买你产品的人。今天的课大纲比较简单，大家只要记住四点就可以了，记得要铭记在心，提醒自己。最后，希望你可以成为一个自信的人，把自己的优势发挥到极致，成为一个最好的自己。

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四、大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系？云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。物理机显然是做不到这一点的。虽然物理设备是越来越牛了：服务器用的是物理机，例如戴尔，惠普，IBM，联想等物理服务器，随着硬件设备的进步，物理服务器越来越强大了，64核128G内存都算是普通配置。网络用的是硬件交换机和路由器，例如思科的，华为的，从1GE到10GE，现在有40GE和100GE，带宽越来越牛。存储方面有的用普通的磁盘，也有了更快的SSD盘。容量从M，到G，连笔记本电脑都能配置到T，更何况磁盘阵列。所以人们想到的第一个办法叫做虚拟化。所谓虚拟化，就是把实的变成虚的。物理机变为虚拟机：cpu是虚拟的，内存是虚拟的。物理交换机变为虚拟交换机：网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的。物理存储变成虚拟存储：多块硬盘虚拟成一个存储池，从中虚拟出多块小硬盘。虚拟化很好的解决了上面的三个问题：人工运维：虚拟机的创建和删除都可以远程操作，虚拟机被玩坏了，删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作，创建网卡，分配带宽都是调用接口就能搞定的。浪费资源：虚拟化了以后，资源可以分配的很小很小，比如1个cpu，1G内存，1M带宽，1G硬盘，都可以被虚拟出来。隔离性差：每个虚拟机有独立的cpu, 内存，硬盘，网卡，不同虚拟机的应用互不干扰。在虚拟化阶段，领跑者是VMware，可以实现基本的计算，网络，存储的虚拟化。当然这个世界有闭源，就有开源，有Windows就有Linux，有iOS就有Andord，有VMware，就有Xen和KVM 。在开源虚拟化方面，Citrix的Xen做的不错，后来Redhat在KVM发力不少。对于网络虚拟化，有Open vSwitch，可以通过命令创建网桥，网卡，设置VLAN，设置带宽。对于存储虚拟化，对于本地盘，有LVM，可以将多个硬盘变成一大块盘，然后在里面切出一小块给用户。但是虚拟化也有缺点，通过虚拟化软件创建虚拟机，需要人工指定放在哪台机器上，硬盘放在哪个存储设备上，网络的VLAN ID，带宽具体的配置，都需要人工指定。所以单单使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格，有多少台机器，每台机器部署了哪些虚拟机。所以，一般虚拟化的集群数目都不是特别的大。为了解决虚拟化阶段的问题，人们想到的一个方式为池化，也就是说虚拟化已经将资源分的很细了，但是对于如此细粒度的资源靠Excel去管理，成本太高，能不能打成一个大的池，当需要资源的时候，帮助用户自动的选择，而非用户指定。所以这个阶段的关键点：调度器Scheler 。于是VMware有了自己的vCloud 。于是基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack，后来Citrix将其收购后开源。当这些私有云平台在用户的数据中心里面卖的其贵无比，赚的盆满钵满的时候。有其他的公司开始了另外的选择，这就是AWS和Google，开始了公有云领域的探索。AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的，并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧，于是自己的云平台首先支撑起了自己的业务，在这个过程中，AWS自己严肃的使用了自己的云计算平台，使得公有云平台不是对于资源的配置更加友好，而是对于应用的部署更加友好，最终大放异彩。公有云的第一名AWS活的很爽，第二名Rackspace就不太爽了，没错，互联网行业嘛，基本上就是一家独大。第二名如何逆袭呢？开源是很好的办法，让整个行业大家一起为这个云平台出力，兄弟们，大家一起上。于是Rackspace与美国航空航天局（NASA）合作创始了开源云平台OpenStack 。OpenStack现在发展的和AWS有点像了，所以从OpenStack的模块组成，可以看到云计算池化的方法。OpenStack包含哪些组件呢？计算池化模块Nova：OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM，然而到底在那个物理机上开虚拟机呢，这要靠nova-scheler 。网络池化模块Neutron：OpenStack的网络虚拟化主要使用Openvswitch，然而对于每一个Openvswitch的虚拟网络，虚拟网卡，VLAN，带宽的配置，不需要登录到集群上配置，Neutron可以通过SDN的方式进行配置。存储池化模块Cinder:OpenStack的存储虚拟化，如果使用本地盘，则基于LVM，使用哪个LVM上分配的盘，也是用过scheler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph，则调度的过程，则在Ceph层完成。有了OpenStack，所有的私有云厂商都疯了，原来VMware在私有云市场实在赚的太多了，眼巴巴的看着，没有对应的平台可以和他抗衡。现在有了现成的框架，再加上自己的硬件设备，你可以想象到的所有的IT厂商的巨头，全部加入到社区里面来，将OpenStack开发为自己的产品，连同硬件设备一起，杀入私有云市场。网易当然也没有错过这次风口，上线了自己的OpenStack集群，网易云基础服务（网易蜂巢）基于OpenStack自主研发了IaaS服务，在计算虚拟化方面，通过裁剪KVM镜像，优化虚拟机启动流程等改进，实现了虚拟机的秒级别启动。在网络虚拟化方面，通过SDN和Openvswitch技术，实现了虚拟机之间的高性能互访。在存储虚拟化方面，通过优化Ceph存储，实现高性能云盘。但是网易并没有杀进私有云市场，而是使用OpenStack支撑起了自己的应用，仅仅是资源层面弹性是不够的，还需要开发出对应用部署友好的组件。随着公有云和基于OpenStack的私有云越来越成熟，构造一个成千上万个物理节点的云平台以及不是问题，而且很多云厂商都会采取多个数据中心部署多套云平台，总的规模数量就更加大了，在这个规模下，对于客户感知来说，基本上可以实现想什么时候要什么时候要，想要多少要多少。云计算解决了基础资源层的弹性伸缩，却没有解决应用随基础资源层弹性伸缩而带来的批量、快速部署问题。比如在双十一期间，10个节点要变成100个节点，如果使用物理设备，再买90台机器肯定来不及，仅仅有IaaS实现资源的弹性是不够的，再创建90台虚拟机，也是空的，还是需要运维人员一台一台地部署。于是有了PaaS层，PaaS主要用于管理应用层。我总结为两部分：一部分是你自己的应用应当自动部署，比如Puppet、Chef、Ansible、 Cloud Foundry，CloudFormation等，可以通过脚本帮你部署；另一部分是你觉得复杂的通用应用不用部署，比如数据库、缓存等可以在云平台上一点即得。要么就是自动部署，要么就是不用部署，总的来说就是应用层你也少操心，就是PaaS的作用。当然最好还是都不用去部署，一键可得，所以公有云平台将通用的服务都做成了PaaS平台。另一些你自己开发的应用，除了你自己其他人不会知道，所以你可以用工具变成自动部署。当然这种部署方式也有一个问题，就是无论Puppet、 Chef、Ansible把安装脚本抽象的再好，说到底也是基于脚本的，然而应用所在的环境千差万别。文件路径的差别，文件权限的差别，依赖包的差别，应用环境的差别，Tomcat、 PHP、 Apache等软件版本的差别，JDK、Python等版本的差别，是否安装了一些系统软件，是否占用了哪些端口，都可能造成脚本执行的不成功。所以看起来是一旦脚本写好，就能够快速复制了，但是环境稍有改变，就需要把脚本进行新一轮的修改、测试、联调。例如在数据中心写好的脚本移到AWS上就不一定直接能用，在AWS上联调好了，迁移到Google Cloud上也可能会再出问题。容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点，一是打包，二是标准。在没有集装箱的时代，假设将货物从A运到B，中间要经过三个码头、换三次船。每次都要将货物卸下船来，摆的七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱的时候，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。有了集装箱以后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，一个箱子整体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不能上岸长时间耽搁了。这是集装箱“打包”、“标准”两大特点在生活中的应用。部署任何一个应用，也包含很多零零散散的东西，权限，用户，路径，配置，应用环境等！这就像很多零碎地货物，如果不打包，就需要在开发、测试、生产的每个环境上重新查看以保证环境的一致，有时甚至要将这些环境重新搭建一遍，就像每次将货物卸载、重装一样麻烦。中间稍有差池，都可能导致程序的运行失败。那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱，首先要有个封闭的环境，将货物封装起来，让货物之间互不干扰，互相隔离，这样装货卸货才方便。封闭的环境主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为namespace，也即每个namespace中的应用看到的是不同的IP地址、用户空间、程号等。另一种是用起来是隔离的技术，称为cgroup，也即明明整台机器有很多的CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部分。有了这两项技术，集装箱的铁盒子我们是焊好了，接下来就是如何将这个集装箱标准化，从而在哪艘船上都能运输。这里的标准一个是镜像，一个是容器的运行环境。所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那个时刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说定，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件，都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程）就是容器的运行的过程。有了容器，云计算才真正实现了应用层和资源层的完全弹性。在云计算的发展过程中，云计算逐渐发现自己除了资源层面的管理，还能够进行应用层面的管理，而大数据应用作为越来越重要的应用之一，云计算也可以放入PaaS层管理起来，而大数据也发现自己越来越需要大量的计算资源，而且想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少，于是两者相遇，相识，相知，走在了一起。说到大数据，首先我们来看一下数据的分类，我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word 文档等当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如 XML，HTML 等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。随着互联网的发展，非结构化数据越来越多，当我们遇到这么多数据的时候，怎么办呢？分为以下的步骤：数据的收集：即将散落在互联网世界的数据放到咱们的系统中来。数据收集分两个模式，推和拉，所谓的推，即推送，是在互联网世界里面放很多自己的小弟程序，这些小弟程序收集了数据后，主动发送给咱们的系统。所谓的拉，即爬取，通过运行程序，将互联网世界的数据下载到咱们的系统中。数据的传输：收到的数据需要通过一个载体进行传输，多采用队列的方式，因为大量的数据同时过来，肯定处理不过来，通过队列，让信息排好队，一部分一部分的处理即可。数据的存储：好不容易收集到的数据，对于公司来讲是一笔财富，当然不能丢掉，需要找一个很大很大的空间将数据存储下来。数据的分析：收到的大量的数据，里面肯定有很多的垃圾数据，或者很多对我们没有用的数据，我们希望对这些数据首先进行清洗。另外我们希望挖掘出数据之间的相互关系，或者对数据做一定的统计，从而得到一定的知识，比如盛传的啤酒和尿布的关系。数据的检索和挖掘：分析完毕的数据我们希望能够随时把我们想要的部分找出来，搜索引擎是一个很好的方式。另外对于搜索的结果，可以根据数据的分析阶段打的标签进行分类和聚类，从而将数据之间的关系展现给用户。当数据量很少的时候，以上的几个步骤其实都不需要云计算，一台机器就能够解决。然而量大了以后，一台机器就没有办法了。所以大数据想了一个方式，就是聚合多台机器的力量，众人拾柴火焰高，看能不能通过多台机器齐心协力，把事情很快的搞定。对于数据的收集，对于IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度，适度，监控，电力等等数据统统收集上来，对于互联网网页的搜索引擎来讲，需要将整个互联网所有的网页都下载下来，这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。开源的网络爬虫大家可以关注一下Nutch 。对于数据的传输，一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了Kafka这样基于硬盘的分布式队列，也即kafka的队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。当数据量非常大的时候，一个索引文件已经不能满足大数据量的搜索，所以要分成多台机器一起搜索，如图所示，将索引分成了多个shard也即分片，分不到不同的机器上，进行并行的搜索。所以说大数据平台，什么叫做大数据，说白了就是一台机器干不完，大家一起干。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？于是大数据人员想起来想要多少要多少，想什么时候要什么时候要的云平台。空间的灵活性让大数据使用者随时能够创建一大批机器来计算，而时间的灵活性可以保证整个云平台的资源，不同的租户你用完了我用，我用完了他用，大家都不浪费资源。于是很多人会利用公有云或者私有云平台部署大数据集群，但是完成集群的部署还是有难度的，云计算的人员想，既然大家都需要，那我就把他集成在我的云计算平台里面，当大家需要一个大数据平台的时候，无论是Nutch, Kafka，hadoop，ElasticSearch等，我能够马上给你部署出来一套。我们管这个叫做PaaS平台。大数据平台于是作为PaaS融入了云计算的大家庭。作为国内最早诞生的互联网公司之一，网易在过去十余年的产品研发、孵化和运维过程中，各个部门对数据有着不同且繁杂的需求。而如何把这些繁杂的需求用统一的手段来解决，网易在大数据分析方面同样进行了十余年的探索，并自去年开始通过“网易云”将这些能力开放出来“网易猛犸”与“网易有数”两大数据分析平台就是在这个阶段逐渐成型的。网易猛犸大数据平台可以实现从各种不同数据源提取数据，同步到内核存储系统，同时对外提供便捷的操作体验。现在每天约有130亿条数据进入网易猛犸平台，经过数据建模和清洗，进行数据分析预测。网易的另一大数据分析平台，网易有数则可以极大简化数据探索，提高数据可视化方面的效率，提供灵活报表制作等，以帮助分析师专注于自己的工作内容。有了大数据平台，对于数据的处理和搜索已经没有问题了，搜索引擎着实火了一阵，当很多人觉得搜索引擎能够一下子帮助用户搜出自己想要的东西的时候，还是非常的开心的。但是过了一阵人们就不满足于信息仅仅被搜索出来了。信息的搜索还是一个人需要适应机器的思维的过程，要想搜到想要的信息，有时候需要懂得一些搜索或者分词的技巧。机器还是没有那么懂人。什么时候机器能够像人一样懂人呢，我告诉机器我想要什么，机器就会像人一样的体会，并且做出人一样的反馈，多好啊。这个思想已经不是一天两天了，在云计算还不十分兴起的时候，人们就有了这样的想法。那怎么做的这件事情呢？人们首先想到的是，人类的思维方式有固有的规律在里面，如果我们能够将这种规律表达出来，告诉机器，机器不就能理解人了吗？人们首先想到的是告诉计算机人类的推理能力，在这个阶段，人们慢慢的能够让机器来证明数学公式了，多么令人欣喜的过程啊。然而，数学公式表达相对严谨的，推理的过程也是相对严谨，所以比较容易总结出严格个规律来。然而一旦涉及到没有办法那么严谨的方面，比如财经领域，比如语言理解领域，就难以总结出严格的规律来了。看来仅仅告知机器如何推理还不够，还需要告诉机器很多很多的知识，很多知识是有领域的，所以一般人做不来，专家可以，如果我们请财经领域的专家或者语言领域的专家来总结规律，并且将规律相对严格的表达出来，然后告知机器不就可以了么？所以诞生了一大批专家系统。然而专家系统遭遇的瓶颈是，由人来把知识总结出来再教给计算机是相当困难的，即便这个人是专家。于是人们想到，看来机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。其实在娱乐圈有很好的一个例子，可见一斑有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词，同一词语在一首歌出现只算一次，形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语后面的数字是出现的次数）：如果我们随便写一串数字，然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词，连在一起会怎么样呢？例如取圆周率 3.1415926，对应的词语是：坚强，路，飞，自由，雨，埋，迷惘。稍微连接和润色一下：坚强的孩子，依然前行在路上，张开翅膀飞向自由，让雨水埋葬他的迷惘。是不是有点感觉了？当然真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂的多。然而统计学习比较容易理解简单的相关性，例如一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系，而无法表达复杂的相关性，并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种独立性的假设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，具有独立性的事件是相对较少的。于是人类开始从机器的世界，反思人类的世界是怎么工作的。人类的脑子里面不是存储着大量的规则，也不是记录着大量的统计数据，而是通过神经元的触发实现的，每个神经元有从其他神经元的输入，当接收到输入的时候，会产生一个输出来刺激其他的神经元，于是大量的神经元相互反应，最终形成各种输出的结果。例如当人们看到美女瞳孔放大，绝不是大脑根据身材比例进行规则判断，也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍，而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用，反正就是起作用了。于是人们开始用一个数学单元模拟神经元这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易1997年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音娱乐，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是色情图片，广告图片以及一些违禁品图片等等。
五、kol带货哪家公司比较好吖？随着社会发展，行业分类越来越精细，专业性也越来越强，正因为术业有专攻，大家都会倾向于找专业的公司进行业务合作，跨地域合作也越来越普遍。至于待合作对象的实力究竟如何？相信很多人都有过困惑。今天就跟大家分享几招，这不仅适用于互联网企业，也同样适用于传统企业。如何选择合适的合作伙伴呢？主要是七看一比。第一、看资质。查看对方的工商营业执照、税务登记证是否真实、是否齐全。同时一定要注意看其经营范围，其宣传的业务是否在合法的经营范围内。第二、看案例。对于一家有业务运营的企业来说，一定会有合作的伙伴、合作的案例，可以让对方发送一些合作的案例，通过之前的案例了了解企业的服务能力。第三、看荣誉。一般来说，现在的企业对于宣传都是比较看重的。如果企业有了获得荣誉、证书、奖项、客户好评等积极正面的新闻，一定是大力宣传，所以我们通过这些信息也是可以了解到公司的情况的。在此需要提醒大家的是，一定要留意企业是否有一些黑点，比如被吊销执照、被处罚、被曝光等负面信息。如果有这类信息，合作的时候一定要慎重考虑。第四、看公司。当下社会距离已经不是制约人与人合作的因素。如果允许的话，可以到公司参观，了解其实独立办公的场所，还是商用的写字楼，或者是住宅办公。是注册的公司还是成立的工作室还是个人。如果实在不允许，也可以通过视频连线的方式，现场直播公司的概貌。第五、看人员。通过人员的数量、人员工作的状态、工作氛围、人员的年龄结构等也可以了解公司的真实情况。第六、看经营年限。据数据统中国企业的寿命平均在1.9年，也就是意味着很多企业会在2年内倒闭破产。如果一家企业能够存活5年左右，说明企业整体运营是比较良好的；如果一家企业能够存活10年以上，则说明该企业在某些方面一定是有过人之处来支撑其一直存活的。第七、看公司运营状况及未来规划。前面几点说的都是企业的过去，考察一家企业更重要的是看其未来的发展。一家企业如果想要获得长久发展，其当下的营业收入、业务线设置、未来的发展战略都是需要考察的重点。第八、多比较。俗话说货比三家，找企业合作也一样，多比较才是硬道理。可能找了一家企业考察了一翻还是不能确定能不能合作，那就再多找几家企业进行对比。其实市场就是最好的检测器，不能适应市场发展的企业最终都会被淘汰，所以多比较几家企业后，你不但会对各家企业的优势实力有清晰的了解，而且对找合作对象打方法也会更娴熟。总之，考察一家企业的实力应该多看、多听、多想，保持冷静的分析，客观的判断。因为机会往往属于认真准备的人，而骗局往往属于想占便宜的所谓聪明人，且不可因小失大，捡了芝麻丢了西瓜。最后祝愿您早日找到理想的合作伙伴。

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六、云计算，大数据和人工智能三者之间的关系云计算、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。