看AI和大数据怎样什么水果对抗雾霾霾

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-04-18 18:38 标签： 抗雾霾
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　　「大数据」和「人工智能」俨然已经成为科技行业最具价值的领域，无论是苹果、谷歌还是阿里、腾讯，所有的科技公司都在这两个领域投入了大量的心血。
▲ Alpha Go 对阵李世h
　　最早，麦肯锡是这样定义大数据的：
　　数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
　　可是，「大数据」究竟是什么？「人工智能」又将如何影响我们的生活？今天 Geek 君就结合几个实例和大家讲讲！
　　少了大数据，无人汽车寸步难行
　　在自动驾驶这种生死攸关的技术上，「大数据」和「人工智能」带来的不仅仅是方便快捷，更多的是安全。
　　美国的开源汽车制造商 Local Motors 曾在今年推出过一款无人驾驶公交车 Olli，车身采用 3D 打印技术制造，只需 10 个小时就能打印出来，一个小时内就可以组装完毕。
▲ 3D 打印汽车，大家随便感受一下
　　这辆车没有司机，也没有方向盘，全靠内置的超级计算机来发送指令，车身周围拥有 30 个传感器，通过传感器收集数据，再利用超级计算机进行实时路况分析。
▲这辆萌萌哒的小巴就是 Olli
　　Olli 所有的驾驶数据都会上传至云端服务器，通过基于云端的数据学习平台对算法进行升级，从而不断地优化行驶路线。
▲ 360& 感知路况，并能快速做出判断调整驾驶路线
　　换句话说，要是没有大数据做支撑，没有人工智能不断地自我学习，未来的无人驾驶也就无从谈起。
　　没想到，大数据还能促进农业革命
　　在美国，只有 2% 的人是农民，却养活了 3 亿多的国民，靠的就是高度的农业机械化生产。
　　美国的农民无须每天都去农田里，甚至连拖拉机都不用亲自开，全部是自动化耕作：
▲坐进拖拉机里，按两个键，你就可以一边喝咖啡一边收割了
　　农田的地底层用于蓄水，依靠中心旋转灌溉系统定时为农作物灌溉：
▲在地底蓄水层的农田，依靠中心旋转灌溉系统来定时为农作物灌溉
　　通过无人机来喷洒农药：
▲用无人机来喷洒农药
　　成群的飞行器还能够实现「精确种植」，让飞行器在果园中穿梭，为每一棵果树建模，收集每棵树的数据，从而判断果树是否健康成长：
　　随着技术的发展，未来美国的农民或许就是农业专家，专门在家研究土壤质量、农作物发展情况等问题。
▲未来的美国，个个农民都是钢铁侠
　　竞选总统也要看大数据？
　　11 月，美国即将迎来「总统大选日」，川普和希拉里的撕逼大战，也将迎来最后的高潮。
▲ 目前希拉里更具优势
　　尽管目前来看，希拉里赢面更大一些，但有个名为 MoglA 的人工智能却提出了异议，该系统在 Google、Facebook、Twitter 以及 YouTube 上收集了超过 2000 万个数据点并加以分析，最终预测特朗普将会逆袭希拉里，成为美国新一任总统。
　　MoglA 成立于 2004 年，之前已经成功预测了三届美国大选的结果，之前民主党和共和党的初选结果也全都猜中。MogIA 统计显示，今年美国大选选民使用社交网络讨论相关话题的比例大大高于此前的三届，网民参政议政方式已经有了显著的变化。
　　著名学者维克托&舍恩伯格前瞻性地指出：
　　大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，开启了一次重大的时代转型。
　　大数据时代充满契机与挑战，在降低创业成本的同时又使得竞争变得异常激烈。为了在竞争中大浪淘沙、脱颖而出，除了自身技术以及商业模式的打磨，创业者们也开始密切关注资本、供应链对接以及实体孵化等一系列的加速支持服务。
　　11 月 8 日，氮氧空间加速器将为创业者们带来一堂干货满满的公开课，超强的嘉宾阵容为你剖析大数据如何影响未来的世界，为你揭秘如何打造一个「应用级」的 AI，更有无数明星投资人在等着你！
▲将会有超多大咖捧场，包括腾讯联合创始人曾学青等
　　最重要的是：
　　活动现场还会给到场的创业团队送出价值【8 万元人民币的超级大奖】！
　　你将有机会和众多明星投资人、创业者共赴海外深度考察，与国内外一流的企业家密切交流！
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▲将有机会免费入驻高大上的氮氧空间加速器哦！
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　　雾霾大数据之“十大问题”
　　雾霾大数据之“十大元凶”
　　雾霾大数据之“十大话题”
　　谁能告诉我，我能做什么？
　　雾霾大数据之“蓝天排行榜”
　　雾霾越多，广场舞越少
　　爆表，爆表，爆了多少表
　　防霾“三剑客”
　　国外如何看、怎么干
　　治理雾霾，政府在行动
　　我们能为治霾贡献啥
　　期待能享受到更多蓝天白云，让每个人可以深呼吸！
　　文章来源:无锡环保（微信号：@wuxishihuanbaoju）
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雾霾太重，AI和大数据怎样参与抗霾？
冬天到来后，雷锋网编辑部的驻地之一北京和许多中国北方城市都陆续遭受雾霾侵扰，雾霾红色预警屡见报端。一部分城市因为雾霾过重，飞机都无法起降了。媒体报道称，为了驱除雾霾，北京周边 1200 家工厂都采取了减产甚至停产的措施。
今年，政府和相关部门将配备来自IBM 和微软的预测工具，这两款工具去年已经经受过严格的测试。其中，北京市政府装备的 IBM 预测工具能将传统的数据源，如分布于北京的 35 个官方空气污染监测站数据和来自环境监测站、公交系统、气象卫星、地形图、经济数据甚至社交媒体的数据进行合并分析。而微软的预测系统则负责整合分布于全国的 3000 个监测站的数据。这两款工具都能将传统的大气化学物理模型与数据统计工具（如机器学习）相结合，以便用更短的时间做出更准确的预测。
“我们的优势其实就是对各方数据的结合，”环境工程师黄巾（音）说道，他是 IBM 北京研究所的绿色地平线项目主管，这个项目的详细内容可见雷锋网 (公众号：雷锋网) 此前的报道《
》。眼下，IBM 在未来三天雾霾预测准确度上已经超过 80% ，在 7-10 天的预测上精确度也在 75% 左右。
微软现在则负责为中国环保部提供 48 小时的雾霾预测，2015 年时，它在预测北京未来 6 小时内雾霾情况的准确度上已经达到 75% &，而未来 12 小时则可达 60% 。
欧洲哥白尼大气监测服务处主管 Vincent-Henri Peuch 表示，事实上，将物理模型与机器学习相结合来完成空气质量预测是一个非常活跃的研究领域。作为大气科学家，他认为将纷繁复杂的数据相结合是个正确的选择：每种数据都含有重要信息，而且它们并不会相互妨碍。
这种方法也得到了市场的认同，眼下，IBM 的预测工具已经部署在了印度新德里和南非约翰内斯堡，北京一家名为 AirVisual 的新创公司也在为私人用户提供融合了机器学习技术的预测服务。
借助这些预测工具，北京市政府声称已经取得了显著的成效。据政府引用的数据显示，2015 年的细颗粒物污染水平比 2014 年降低了 6% 。
治理雾霾与经济发展不是仇敌，两者必须共生共存，不能偏废。IBM 的预测工具就考虑到了这一点，该系统内置一个模拟器，它可以模拟城市上风口工厂停产和限号出行对城市环境带来的影响。黄巾表示：“IBM 的工具可以估算各种措施下污染排放对经济发展影响的程度。”
AirVisual、IBM&和微软的工具可在不同地区工作，不过它们需要接入当地的物理模型，并输入本地化的数据和可变参数。就拿约翰内斯堡来说，该城市只有 8 个空气污染监测站，“因此，预测工具需要用到南非其他监测站的数据，”计算机工程师 Tapiwa M. Chiwewe 说道。
英属哥伦比亚大学的团队研究发现，根据不同的情况，预测工具需要配合本地化的机器学习算法。该团队认为，不同类型的机器学习花费的计算成本在于预先输入的数据与运行中输入数据之比。对于北京来说，历史空气质量数据的缺乏导致政府必须选择出更合适的系统，只参考其他城市可能无法取得相同的效果。毕竟在数据完全不同的情况下，雾霾预测的效果根本没有可比性。
要想达到世界卫生组织（WHO）制定的空气质量标准，全世界有许多城市还有很长的路要走。2015 年的数据显示，可吸入颗粒物（PM）每年造成的 DALY（伤残调整生命年，指生命年的丧失或有能力的生命年减少）损失达到 1.03 亿。刊登在《柳叶刀》上的 2015 年全球疾病负担研究报告显示，可吸入颗粒物已经成了全世界第六大疾病诱发因素。因此，未来五年内，空气质量监测市场的规模将每年增长 8.5% ，达到 56.4 亿美元。而与其息息相关的空气质量预测市场也会迎来发展的黄金时期。
. 雷锋网编译
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