大数据开放面对的瓶颈究竟是什么
提高统计数据质量需解决三大“瓶颈”问题大数据瓶颈
提高统计数据质量需解决三大“瓶颈”问题:大数据瓶颈统计数据质量是统计工作的生命。
为搞准统计数据，各级统计部门和广大统计工作者付出了艰辛的努力，并取得了很大成绩。
为使统计数据更加客观、准确和权威，有必要对影响统计数据质量的各种原因进行认真深入分析^p ，不断更新观念，改革统计调查方法和手段，使统计的功能得到更好的发挥。
影响统计数据质量的原因很多，站在基层政府统计部门的角度看，重点必须解决三大“瓶颈”问题。
一、解决非公有制经济的数据质量问题非公有制经济的规模越来越大，在经济总量中所占的比例愈来愈高，部分行业非公经济已占垄断地位。
非公经济发展迅猛，但统计基础却相对薄弱。
从20__年第一次全国经济普查的过程和结果看，非公经济的统计难度最大。
在非公经济中尤其以私营、个体经营户的数据情况最难把握。
究其原因，一是私营业主和个体经营者的法律意识不强，没有意识到瞒报、拒报统计数据是违法行为。
这与统计部门平时宣传贯彻《统计法》的力度不够有关系，同时也与我国没有真正成为一个法治社会的现实状况有关系。
二是业主顾虑多。
作为私营、个体经营户普遍不愿意暴露自己的家底，怕露富，怕多征税，怕惹麻烦，顾虑很多，瞒报甚至拒报统计数据的现象十分严重。
三是客观条件的制约。
绝大多数个体经营户规模小、人数少，属于夫妻店、家庭作坊的居多，在财务上没有正式的账目体系和专职负责人，资金在不断周转，业主对总收入、总支出等指标确实难说清楚。
要解决非公经济统计数据的质量问题，需要采取多种措施。
除大力宣传贯彻《统计法》，让广大人民群众明确如实申报统计数据是每一个公民应尽的义务这一法律常识以外，还必须改革和完善现有的统计方法制度。
如在非公经济中部分地推行统计代理制就是一个切实可行的办法。
统计代理制就是政府统计部门委托具有统计代理从业资格的人员或中介机构对统计对象的统计工作进行全面代理的制度。
这项工作在我国部分地方已经开展并取得良好效果。
此外，对抽样调查的样本要进行长期深入监测，全面了解与分析^p 其业务经营情况，及时修正样本数据，真正让抽样调查的科学性得到发挥。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇在大数据时代的挑战与机遇中，我们面临着海量数据爆炸带来的挑战，同时也蕴含着巨大的机遇。
本文将从数据增长、数据品质、数据隐私和数据应用四个方面探讨大数据时代的挑战与机遇。
一、数据增长随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
从传统的文本数据到现在的多媒体数据、传感器数据等，数据的种类越来越多样化。
数据增长的挑战主要体现在数据的存储和处理能力方面。
传统的存储技术已经难以满足海量数据的存储需求，因此需要开发出更加高效的存储技术。
同时，数据的处理也面临着巨大的压力，需要利用大数据技术来提高数据的计算速度和处理效率，以应对数据量不断增长的挑战。
二、数据品质大数据时代，数据的品质成为了一个前所未有的挑战。
由于数据的来源广泛、数据的处理复杂，数据的品质容易受到各种因素的干扰。
误差、噪声、不完整性等问题都可能导致数据的失真，从而影响到数据的分析和应用。
解决数据品质问题的关键在于数据清洗和数据质量管理。
通过对数据进行分类、去重、纠错等操作，可以提高数据的品质，从而使数据更加可信和可靠。
三、数据隐私在大数据时代，人们关注的不仅仅是数据的利用，还涉及到数据的隐私保护。
随着大数据技术的应用，人们的个人信息被不断采集和分析，如果没有合适的隐私保护措施，个人隐私信息就面临泄露的风险。
保护数据隐私需要从法律、技术和管理等多个方面进行。
法律法规的制定和执行可以为数据隐私提供法律保障；技术手段如数据加密、权限控制等可以保护数据的安全性；管理措施如数据访问审计、权限管理等可以监督和管理数据的使用。
四、数据应用大数据时代蕴含着巨大的机遇，数据应用是其中的重要方向。
利用大数据技术，可以对数据进行深度挖掘，发现数据隐藏的关联性和规律，从而为决策提供坚实的支持。
数据应用的挑战在于如何将数据转化为有价值的信息和洞察。
这需要利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析和建模，从而发现数据背后的价值，并将其应用到实际的业务场景中。
大数据工程中的主要难题及其解决方向
大数据工程中的主要难题及其解决方向引言随着信息技术的飞速发展，大数据工程在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
然而，大数据工程也面临着许多挑战和难题。
本文将介绍大数据工程中的主要难题，并提出相应的解决方向。
主要难题1. 数据质量问题大数据工程中的一个主要难题是数据质量问题。
由于大数据的规模庞大，数据的质量问题可能会导致分析和决策的误导。
数据质量问题可能包括数据缺失、不准确、不一致等。
解决数据质量问题是保证大数据工程有效性和可信度的关键。
2. 数据隐私与安全问题在大数据工程中，数据隐私与安全问题是一个重要的挑战。
大数据中可能包含个人敏感信息，如个人身份信息、金融数据等。
保护数据的隐私和安全是保障用户权益和遵守法律法规的必要条件。
3. 数据采集与存储问题大数据工程需要从各种来源采集大量的数据，并进行高效的存储。
数据采集可能面临数据源多样性、数据格式复杂性和数据更新速度等问题。
同时，高效的数据存储也是一个挑战，需要考虑数据冗余、数据备份与恢复等方面。
4. 数据处理与分析问题大数据工程中的数据处理与分析问题涉及到对海量数据的高效处理和分析。
这包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、机器研究等方面。
如何有效地处理和分析大数据是提高数据价值和决策能力的关键。
解决方向1. 数据质量问题的解决方向- 建立数据质量管理体系，包括数据清洗、数据验证和数据监控等环节，确保数据质量的可控性和可追溯性。
- 引入数据质量评估模型和算法，对数据质量进行量化评估和持续改进。
2. 数据隐私与安全问题的解决方向- 制定数据隐私保护政策和安全措施，确保数据的合法、安全和隐私。
- 使用安全加密算法和访问控制技术，保护数据的机密性和完整性。
3. 数据采集与存储问题的解决方向- 设计灵活、可扩展的数据采集架构，支持多种数据源和数据格式的采集。
- 借助云计算和分布式存储技术，构建高可用、可靠的数据存储系统。
4. 数据处理与分析问题的解决方向- 使用高效的数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark等，提高数据处理和分析的效率。
大数据项目的主要难点和解决策略
大数据项目的主要难点和解决策略大数据项目是当前企业中越来越受重视的一个领域，但同时也面临着一些挑战和难点。
本文将介绍大数据项目的主要难点，并提供相应的解决策略。
难点一：数据收集和整合大数据项目需要处理和分析大量的数据，但数据的收集和整合是一个复杂的过程。
数据可能来自不同的来源和格式，需要进行清洗和转换，以便进行后续的分析和应用。
这个过程中可能会遇到以下问题：- 数据源的多样性和异构性：不同的数据源可能使用不同的格式和结构，需要进行数据转换和整合。
- 数据质量问题：数据中可能存在错误、缺失或不一致的情况，需要进行数据清洗和修复。
- 数据安全和隐私：在数据收集和整合的过程中，需要确保数据的安全性和隐私保护。
解决策略：为了解决数据收集和整合的难点，可以采取以下策略：- 制定数据收集和整合的规范和流程，确保数据的一致性和标准化。
- 使用数据集成工具和技术，实现不同数据源之间的数据转换和整合。
- 建立数据质量管理机制，包括数据清洗、校验和纠错等环节，以提高数据的质量。
- 引入数据安全和隐私保护的措施，包括数据加密、访问控制和隐私规范等。
难点二：数据存储和处理大数据项目需要处理和存储大规模的数据，这对于传统的存储和处理技术来说是一个挑战。
以下是相关难点：- 存储容量和性能：大量的数据需要高效地存储和访问，传统的存储技术可能无法满足需求。
- 数据处理速度：大数据项目需要在短时间内处理大量的数据，传统的数据处理方法可能无法满足实时性要求。
- 数据可扩展性：大数据项目需要具备良好的可扩展性，以应对数据量的增长和业务需求的变化。
解决策略：为了解决数据存储和处理的难点，可以采取以下策略：- 使用分布式存储和处理技术，如Hadoop和Spark，以提高存储容量和处理性能。
- 采用数据分区和索引策略，优化数据的访问速度和查询效率。
- 引入缓存和预处理机制，减少数据处理的延迟和响应时间。
- 构建可扩展的数据架构，包括数据分片和分布式计算等，以满足数据量和业务需求的变化。
我国大数据中心发展面临问题与挑战
我国大数据中心发展面临问题与挑战随着信息技术的飞速发展，大数据成为推动社会经济发展的重要驱动力之一。
大数据中心作为大数据处理、存储和管理的集中化平台，扮演着至关重要的角色。
然而，我国的大数据中心发展仍然面临着一系列问题与挑战。
首先，我国大数据中心发展面临着庞大数据量的挑战。
作为一个人口众多的发展中国家，我国数据量庞大且不断增长。
大数据中心需要处理海量的数据，如果不具备足够的处理和存储能力，将无法应对日益增长的数据需求。
其次，大数据中心的安全性问题也是当前亟需解决的挑战之一。
大数据中心承载着包含个人隐私、企业机密等重要信息的大量数据，一旦遭到黑客攻击或者数据泄露，将对个人和企业造成严重损失。
因此，确保大数据中心的安全性和防护能力显得十分重要。
另外，大数据中心的能源消耗也是一个亟待解决的问题。
大数据中心需要大量的电力供给以保证正常运行，然而传统的能源供应方式存在着能源浪费和环境污染的问题。
因此，寻求环保、节能的能源解决方案，成为提高大数据中心可持续发展能力的关键。
此外，大数据中心的技术人才短缺也是一个亟待解决的问题。
随着大数据技术的不断发展，对于大数据中心运维管理的技术人员要求也越来越高。
然而，我国现阶段在此领域的高级技术人才仍然相对不足，导致大数据中心的建设和运营面临一定的困难。
最后，大数据中心的合规与监管问题也亟待解决。
由于大数据中心涉及到大量个人信息的处理和管理，合规与监管问题变得尤为重要。
当前，我国在大数据中心的监管政策和法规尚不完善，这给大数据中心的运营带来了一定的不确定性和风险。
为了应对以上问题与挑战，我国可以从以下几个方面着手。
首先，提升大数据中心的技术能力。
加大对大数据中心技术研发的支持力度，培养更多的技术人才，提高大数据中心的研发创新能力。
同时，加强大数据中心与高校、研究院所之间的合作，推动前沿科技和大数据技术的创新与应用。
其次，加强大数据中心的安全保障。
完善大数据安全法律法规，加强大数据中心的网络安全防护，提高数据的加密和隐私保护能力。
大数据项目中遇到的挑战和解决方案
大数据项目中遇到的挑战和解决方案大数据项目在实施过程中常常面临各种挑战。
本文将介绍一些常见的挑战，并提供相应的解决方案。
1. 数据质量在大数据项目中，数据质量是一个关键问题。
由于数据量庞大，数据来源复杂，数据质量可能存在各种问题，如缺失值、重复值、错误值等。
解决方案：首先，建立数据质量评估指标体系，包括完整性、准确性、一致性等方面。
其次，使用数据清洗工具对数据进行清洗，去除重复值、填补缺失值，并对异常值进行修正。
最后，建立数据质量监控机制，定期检查数据质量，并及时处理问题。
2. 数据安全大数据项目中涉及的数据通常包含敏感信息，如个人身份信息、财务数据等。
因此，数据安全是一个重要的挑战。
解决方案：首先，制定严格的数据安全政策和规范，确保数据的机密性和完整性。
其次，采用数据加密技术，对敏感数据进行加密存储和传输。
另外，建立访问控制机制，限制只有授权人员可以访问敏感数据。
最后，定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现和修补安全漏洞。
3. 数据处理效率大数据项目通常需要处理海量的数据，而传统的数据处理方法可能效率低下，无法满足需求。
解决方案：首先，使用分布式计算技术，如Hadoop和Spark，将数据分布式存储和处理，以提高处理效率。
其次，采用并行计算和多线程技术，对数据处理任务进行并行化处理，加快计算速度。
另外，优化算法和数据结构，减少不必要的计算和存储开销，提高处理效率。
4. 数据分析和应用大数据项目的最终目的是进行数据分析和应用，但在实际操作中可能遇到各种挑战，如数据模型选择、算法设计等。
解决方案：首先，根据项目需求和数据特点，选择合适的数据模型和算法。
其次，进行数据可视化，将分析结果以直观的方式展示，方便决策者理解和应用。
另外，持续优化和改进算法，以提高分析精度和效果。
5. 人才和团队大数据项目需要具备相应的技术和业务知识，但相关人才相对稀缺。
另外，项目涉及多个领域，需要跨学科的团队合作。
解决方案：首先，建立培训计划，提升团队成员的技术和业务能力。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇引言大数据时代已经到来，它带来了前所未有的机遇和挑战。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，我们正在积累着以前无法想象的庞大数据量。
这些数据潜藏着无限的价值，可以帮助我们解决各种问题、优化决策和改善生活。
然而，与此同时，大数据也带来了许多挑战。
它的快速增长和复杂性给数据管理、隐私保护、数据分析和人才培养等方面带来了巨大的压力。
本文将探讨大数据时代面临的挑战和机遇，分析其原因，并提出应对的策略。
挑战一：数据管理随着大数据的快速增长，数据管理成为一项重要的挑战。
如何有效地存储、处理和传输数据成为了亟待解决的问题。
传统的数据库管理系统已经无法满足大数据时代的需求，需要寻找新的存储和处理技术。
此外，数据的质量和准确性也是一个重要的问题。
由于数据的来源多样化和复杂性，很难确保数据的完整性和准确性。
因此，开发高效的数据管理系统和提升数据质量成为解决大数据时代挑战的关键。
子挑战一：存储和处理大数据时代，数据量庞大，传统的存储和处理技术已经无法满足需求。
传统的关系型数据库面临着性能瓶颈，无法处理PB级以上的数据。
因此，需要寻找新的存储和处理技术，如分布式存储和计算技术。
分布式存储技术可以将数据分散存储在多个节点上，可以提高存储容量和处理速度。
而分布式计算技术可以将计算任务分配给多台机器并行处理，提高计算效率。
这些新的技术可以有效地帮助我们存储和处理大数据，解决数据管理的挑战。
子挑战二：数据质量数据质量是大数据时代的一个重要问题。
由于数据的来源多样化和复杂性，很难确保数据的完整性和准确性。
数据可能包含错误、噪声和缺失值，对数据分析和决策造成影响。
为了提高数据的质量，我们需要开发一系列的数据质量管理方法和工具。
例如，数据清洗和去重可以帮助我们删除重复和不完整的数据；数据验证和修复可以帮助我们找出和修复错误的数据；数据标准化和规范化可以帮助我们提高数据的一致性和准确性。
通过这些方法和工具，我们可以提高数据的质量，减少数据分析和决策的错误。
当前我国大数据的产业化应用与瓶颈分析
当前我国大数据的产业化应用与瓶颈分析摘要：当前，我国大数据产业规模正在不断扩大，成为中国经济发展的全新动能。
从大数据的全生命周期看，大数据的采集、大数据的存储与管理、大数据的处理与计算、大数据的传输与交互、大数据的查询和可视化展示、大数据的运算能力和深度学习等技术能力正在不断提升，尤其是我国的大数据产业化应用技术正在不断走向成熟。
同时，在人工智能、5G网络、云计算、物联网等新一代信息技术融合下，大数据产业化应用的商业场景越来越多，在金融、电信、制造、政务、医疗等各个领域打造大数据应用模式，打造数字经济新范本。
不过，目前我国大数据发展正在面临四大瓶颈：大数据开放共享进程有待提速，大数据流通与交易的市场机制尚不成熟，大数据技术引领能力有待提升，大数据应用专业化人才短缺。
关键词：大数据产业化应用商业场景瓶颈中图分类号：文献标识码：文章编号：随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长的特点，对经济发展、社会生活、企业发展产生了巨大影响。
据国际数据公司IDC报告，中国数据总量预计在2023年达到76.6个ZB，年均增长速度超过26%，为全球增速最快的国家。
在人工智能、5G网络、云计算、物联网等新一代信息技术融合下，不同类别、不同来源、不同形式的数据正进行海量规模的交互，管理、处理、分析与优化能力也在大大提升。
就产业应用而言，大数据正在各个场景中展开应用，创造出巨大的经济价值。
一、大数据产业化应用的技术现状从大数据的全生命周期看，包括大数据的采集、大数据的存储与管理、大数据的处理与计算、大数据的传输与交互、大数据的查询和可视化展示、大数据的运算能力和深度学习等，正是这些技术的发展，为大数据产业化应用提供了可能。
在大数据采集方面，虽然中国数据采集技术和服务起步较晚，但近年来发展迅速。
国内数据采集企业主要分两类：一类是在运营过程中产生大量数据的企业，这些企业通过构建数据采集体系进一步挖掘价值。
另一类是应用网络爬虫、人工智能、无人机、遥感技术等技术手段，通过采集文本、语音、图像、视频、传感器、条形码、遥感遥测等各类数据，为企业客户提供大数据服务。
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大数据开放面对的瓶颈究竟是什么？
大数据无影无形却又无所不在,这个听起来冰冷的词汇,如今已经被商机包围。
你上网搜索的关键词、你网上购物的记录,你在社交平台分享的消息,你去超市买口香糖的频次,甚至你在八达岭高速上拨出的一个电话,可能都极具“价值”,成为别人洽谈桌上的筹码。
被“窥视”的无奈
对于许多在网上购物的顾客来说,总能在网页上看到与他们浏览记录相似的产品广告,这似乎让数据变得贴心起来,但大家也逐渐意识到这并不是巧合。
网络浏览记录、交易记录、手机通话记录、收发邮件记录、社交网络记录,你在网络上的每一个“足迹”都会以数据的形式记录并存储下来,它们精准、事无巨细。
不可否认,大数据为监测和预示人们的生活提供了极大的方便,然而个人隐私也随之暴露在无形的“第三只眼”之下。
无论是电子商务、搜索引擎还是微博、微信等互联网服务商都对用户行为数据进行挖掘和分析,以获得商业利益,这一过程不可避免地威胁到普通人的隐私。
大数据有可能是大机会、大发展、大创新,也可能是大危机、大破坏、大淘汰。
一直以来,大家普遍认为,只要我们在网络中匿名就可以避免个人信息的泄露,但是大数据告诉我们,数据的交叉检验会使得匿名化失效。
我们的隐私数据每天被记录,随时有可能被泄露。
“用户在使用微信的时候,免费使用并打开一些关联链接,但是平台拿到了你的信息并窥视了你的隐私,这代表我们享受了这种服务就牺牲了隐私,由于我国法律并没有对数据使用进行相关约束,也没有信用评估的机构进行监管,使得目前很多数据使用还游走在法律的边缘,数据拥有者如何用它、用到什么程度,没有清晰的界定,有触碰隐私的交易也没办法干涉。
”中国联通网络技术研究院首席专家唐雄燕告诉记者。
当数据交易还处在不成熟时期时,哪些领域更应该注重数据隐私的保护和规避?大数据产业联盟会长董力明告诉《经济》记者,交易数据获取收益,就有可能涉及个人隐私,比如说在互联网广告领域。
“这时就要做数据脱敏以保护隐私,目前在贵州建立的大数据交易所,更多的是和政府相关的数据,这就必然要对数据进行脱敏。
”
目前,比较成熟的数据交易方式是通过数据报表交易,报表不涉及隐私,反映的是社会、产业、消费者群体的趋势,隐私数据不能开放不代表不能有数据生态,脱敏后的数据能够流通起来并创造很高的社会效益。
对此,唐雄燕也表示认同,他认为,个人数据最小,但是也最敏感。
数据脱敏会把敏感信息进行编码,让这个编码代表唯一的一个人,但又不与他人重复。
追逐利益不能违反规则
作为掌握诸多数据的运营商、企业,如果深入挖掘这些数据,带来的收益非常可观,基于企业、运营商等对数据交易的需求,除去一些非法交易,数据交易今后怎么做?
唐雄燕表示,“由于行业壁垒重、法律不健全以及涉及顾客隐私,现阶段很多的数据还不能轻易进行交易。
大家也在探索,作为运营商首先会考虑今后交易一些统计性数据。
”
当国内一些大数据领域的互联网公司在数据交易上违反国家的法律和商业道德时,作为数据平台的专业人士,中金标准数据公司总经理郝文嘉认为,要从国家的层面立法打击,毕竟个人的隐私通过互联网被售卖以获取商业利益,这本身就违反了国家《民法》和《经济法》的规定,“国家立法机关要跟上基层进步的步伐”,在全球,隐私交易行为都是不被允许的,这种行为触碰了商业道德底线,想要建立起平等、公平的市场环境就要遵守规则。
可能有一些掌握信息的商业性机构或是管理机构,不注意数据保密,把信息泄露出去,利用信息去追求商业目的,全国政协委员、中华全国律师协会会长于宁向《经济》记者称,虽然国家在隐私保护法律上能找到相关条款,但在大数据领域涉及隐私保护的法律条文还没有跟上。
信息发达和发展带来新变化,这也引起了国家立法机构的重视,《民法》、《刑法》也渐渐地开始体现对隐私的保护,专家学者在反映,法律也在创制、调整,但是具体涉及国家立法的计划,还需要人大常委会的立法机构和法律专业人士进行引领和商讨。
但董力明认为,对某个领域如果监管太多,可能会抑制其活力。
就算利用法律去强制控制,法律和规则有的时候也难以规定得太过具体,所以中间肯定会存在灰色地带,唐雄燕表示,大数据在运营的过程中,“一些问题可能会随着时间逐步显现并规范,大家会形成共识,在一些问题还没显现的时候,不能先出现法律去遏制它的发展。
目前的数据交易的平台也在尝试发现问题的过程中,然后去改善。
”
别让政策阻碍了数据开放
数据只有连接起来才能创造价值,那么大数据市场真的得到开放了吗?董力明认为,离真正的数据开放还有很远的路要走,“美国和英国数据开放的第一步是跟生物相关的数据,政府希望通过开放这些数据,来增加社会效益,但是在与企业有关的数据上,大多数企业还保持谨慎态度,因为这是数据资产,不可能轻易地开放出来。
另外与人相关的数据涉及隐私保护这个敏感地带,所以更是难以得到开放的。
”目前社会上开放的,往往是与宏观、经济、政府的一些公共部门,比如说天气、地质相关的数据,这些数据不涉及如军事等相关的敏感信息。
如果技术不是阻碍大数据发展的瓶颈,那还有什么遏制了它的发展?数据开放面对的瓶颈究竟是什么?中国通讯协会常务副理事长兼秘书长张新生说,“是政策上的”,如果不把对各层面利益的分配架构打好,数据开放还是较为漫长的过程,但是也不要把政策看得太重,不盈利也要将大数据做起来。
他表示,“别期望政府走在前面,这会遏制创新和产业的快速发展,企业要先动起来,探索的过程永远是未知大于已知。
”
那么,数据的把控权利移交政府会否对数据安全有更好的把控?“我觉得政府很难完全控制大数据,只是能够制定一些规则,只有商业机构更清楚地知道数据的价值,政府主要还是保护数据的安全。
”唐雄燕说。
大数据并不神秘,但是在国内这种环境下,真正运用大数据的很少,它还面临着认识和能力上的问题。
郝文嘉说:“每一种数据都是有缺陷的,因为数据来源于互联网,同时互联网数据的发布也是海量的,这就会存在一些数据发布的参数、量质不符合应用和计算的状况,数据的价值有缺陷就影响发挥,这是任何行业都不可避免的,所以盲目地去相信大数据也不对,正是由于大数据的缺陷性,数据公司就更要努力把缺陷补足。
”
目前这个阶段,还处于大数据发展的初级阶段,郝文嘉还认为,经过数据平台对数据的不断补
足,对社会数据应用的提高,这个过程中,数据积累到一定程度达到成熟,就会推动整个社会成指数型进步,这也是走向人工智能化的一个基础。
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