大數(shù)據(jù)將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對大數(shù)據(jù)的相關情況以及信息有所認識和了解，詳細內(nèi)容如下。

一、人工智能和大數(shù)據(jù)的區(qū)別

大數(shù)據(jù)相當于人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創(chuàng)造出更大的價值。

人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識，不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智能離不開大數(shù)據(jù)，更是基于云計算平臺完成深度學習進化。

人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集，運用于人工設定的特定性能和運算方式來實現(xiàn)的，大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類等數(shù)據(jù)積累。

與以前的眾多數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比，人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡，同時發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設前提(比如線性建模需要假設數(shù)據(jù)之間的線性關系)，而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。

但這一顯著的優(yōu)點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡運算一組并不海量的數(shù)據(jù)，整整等待三天都不一定會有結(jié)果。但今天的情況卻大大不同了。高速并行運算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能發(fā)展的突破。這一突破，如果我們在三十年以后回頭來看，將會是不弱于互聯(lián)網(wǎng)對人類產(chǎn)生深遠影響的另一項技術(shù)，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。

二、單車大數(shù)據(jù)開始殺熟了?

1、優(yōu)惠券差異化發(fā)送，不屬于大數(shù)據(jù)殺熟

透過網(wǎng)友的截圖來看，不同手機顯示的服務原價是相同的，只是因為不同的用戶/手機領取了不同金額或者折扣的優(yōu)惠券，最終造成了實際支付的價格差異，這種差異化服務不屬于大數(shù)據(jù)殺熟。好比我們?nèi)ベI一臺汽車，汽車的原價是公開的，但A通過團車網(wǎng)渠道領取2000元優(yōu)惠，B通過易車網(wǎng)領取9優(yōu)惠，C通過老帶新返了3000元優(yōu)惠，D通過4S的微信公眾號領取了5元優(yōu)惠券，最終的支付渠道是一樣的，但實際支付價會有差異，這種情況不能算作大數(shù)據(jù)殺熟。

當然，平臺優(yōu)惠券的發(fā)放方式確實有一定的提升空間。像現(xiàn)在，一個簡單的優(yōu)惠券，搞出五花八門的優(yōu)惠幅度，確實容易繞暈人。

關于優(yōu)惠券發(fā)送這事上，企業(yè)需要動態(tài)地平衡哪種方式對用戶和企業(yè)都更有利。這個問題是可以繼續(xù)深入討論的，目前尚未形成統(tǒng)一的標準。

2、要區(qū)分大數(shù)據(jù)殺熟和動態(tài)調(diào)價

撇開“共享單車大數(shù)據(jù)殺熟”事件不談，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)廣泛存在“動態(tài)調(diào)價”，往往被誤解為“大數(shù)據(jù)殺熟”。

大數(shù)據(jù)殺熟這種現(xiàn)象確實存在，但沒有嚴重到我們以為的地步，現(xiàn)在我們密集的對大數(shù)據(jù)殺熟喊打喊殺之時，忽視了市場經(jīng)濟運行多年以來固有的“動態(tài)調(diào)價”機制。

當我們罵在線旅游APP上的酒店大數(shù)據(jù)殺熟的時候，忽視了工作日和節(jié)假日的區(qū)別、忽視了VIP會員的權(quán)益更優(yōu)先、忽視了有些渠道會有額外補貼、忽視了有些支付方式會更優(yōu)惠、忽視了早訂和晚訂給酒店帶來的機會成本差異等等因素。機票動態(tài)調(diào)價的機制和酒店有一些類似，這里不再敘述。

當我們罵出行APP“昨日和今天，同一行程價格不一樣”的時候，忽視了早晚高峰的1.X倍的價格調(diào)整來緩解供需矛盾。而且就算平時，也因為擁堵不一、交通燈等待因素，也會導致服務時長和路程的變化，這些變化必然導致價格差異。

很多文章把“動態(tài)調(diào)價”理解為“大數(shù)據(jù)殺熟”，這種文章只會激化矛盾，無益于解決實質(zhì)存在的問題。而且盲目的把“動態(tài)調(diào)價”理解為“大數(shù)據(jù)殺熟”，很容易打擊到商家經(jīng)營的積極性，同時也掩護了真正的“大數(shù)據(jù)殺熟”企業(yè)的撤退。

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