《纸牌屋》火爆，网约车势不可挡，大数据才是推手
美国奈飞公司（Netflix）出品的政治题材电视剧《纸牌屋》从2013年首播开始，便火爆全球。今年1月下旬传来消息，新一季的《纸牌屋》将于5月30日首播。
有人说，《纸牌屋》的成功，与其说是内容发行商奈飞公司在内容制作领域的成功，不如说是现代互联网技术PK传统内容制作模式的胜利。那么，这部被称为“白宫甄嬛传”的政治剧能够引起巨大反响的“秘密武器”是什么呢？答案是大数据。作为北美最大的付费视频订阅网站，奈飞公司基于3000万北美用户观看视频时留下的行为数据，最终打造出了《纸牌屋》。
事实上，互联网对于人类行为的搜集能力和大数据积累能力，不仅仅体现在视频观看上，而是已经渗入到人类生活的方方面面。比如这两年兴起的网约车行业。
不可辩驳的事实是，网约车的出现首先方便了人们的出行。以往人们要打一辆出租车时，需要事先等在街头，然后等待一辆空驶的出租车出现，最终完成一次出行。打车软件出现之后，人们可以事先在手机上实时叫到一辆离其位置最近的车辆，完成从A地到B地的一次出行。与出租车时代相比，网约车为人们的出行带来了更多的方便，因此也成为城市公共交通出行的重要补充。
从让出行变得更加高效的角度来看，目前Uber、滴滴、易到等均拥有利用大数据调度平台上车辆的能力。这些公司的大数据部门通过与其他技术部门的合作，可以实现热点区域的监控、车辆调度的预测等，最终完成实时地派单优化。
在C2C的网约车平台上，比如Uber、滴滴或易到，积累了巨量的出行数据，这些数据，不仅可以让人们的出行变得更加高效、便捷，且最终可以成为这些网约车平台未来一种强有力的变现手段。
从商业变现的维度来看，这些网约车平台未来或许如视频领域的奈飞公司一样，将可以超越自身目前的定位，利用大数据做出更多不同凡响的事。
据了解，奈飞公司根据其网站上积累下的数据，最终确定了最具舆论影响力和市场价值的主力受众群为“中年男性专业人士”。奈飞公司根据他们的收视行为偏好，“量身定制”的《纸牌屋》集著名导演大卫·芬奇、奥斯卡影帝凯文·史派西和“政治惊悚剧”等元素于一身。且正如意料的那样，《纸牌屋》一经播出便火遍全球。
《纽约时报》专栏作家大卫.卡尔曾针对《纸牌屋》写下了这样一段话：“整部剧最诡异之处在哪儿？就在于：在还没人喊‘开机’之前，Netflix的高管们就知道这部剧会火……如果你想玩儿大的，现在就要靠大数据来给你‘通风报信’。”
如今同样的事情，也发生在类似于Uber、滴滴、易到等网约车平台上。
Uber有一个庞大的数据库，储存着服务覆盖范围内所有城市的司机信息，一旦有乘客请求搭车，他们就能立即为其匹配最合适的司机。车费是根据GPS定位以及街道数据来自动结算，再配合Uber自己的算法，根据路程常用的时间进行调整，得出最终的数字。这是与普通出租车服务最关键的不同之处，乘客是根据路程所花费的时间而不是距离来付费的。
此外，早在2015年，就有媒体人士预测， Uber将变形成像Google、Facebook以及Visa一样的大数据公司：依靠它们掌握的有关用户的大量信息创造新的服务，并将这些数据卖给其他公司产生盈利。
国内的滴滴，则发布了智能交通云平台。滴滴通过收集到的出行大数据，实现区域热力图、OD数据分析、城市运力分析、城市交通出行预测、城市出行报告以及信号灯动态配时等，同时还能在公共出行服务，比如实时路况、实时公交、ETA、城市运力补充等方面发挥价值。
而另一家平台易到则利用自身成立时间相对比较长，在积累的数据广度和深度上不断做文章。按照易到的发展计划，未来易到将打造一个“把出行、车生活相关的一切人和资源都连接起来的共享汽车生态”。在这个生态中，易到既是用户获得丰富汽车生活服务的入口，也是生态伙伴获得广告流量的开放平台。
也就是说，易到提供的服务不仅仅局限于从A点到B点的位移服务，而是覆盖与车相关的所有闭环服务的平台。而易到搭建这样的闭环服务平台之后，再将平台的流量和会员向生态伙伴开放共享，入口价值会真正实现最大化。
在这个过程中，大数据将发挥重要作用。 “目前中国网约车平台上大概有2000万的有效车主数量，我们可以通过车主的订单状况、行驶里程、车辆数据等大数据的分析实时有效的向他推送关于车辆换购，二手车置换以及车辆维修保养、汽车保险等相关服务和优惠信息，方便我们的车主选择。”一位易到人士表示。
不仅如此，易到上述人士还表示，“网约车平台上大概有3个亿的用户在使用网约车服务，我们可以根据大数据来进行精准的用户画像，通过用户的乘车习惯、车型选择等信息，来向用户推荐一些相关车型选购及金融产品等信息。”
据了解，目前，易到可以从车辆购买年份、行驶里程、保险，车主性别、年纪、职业等信息，对车主进行完整的数据画像。此外，利用乘客的乘车车型偏好、行程轨迹和乘车热门等数据，也可以实现对乘客的精准营销。比如在汽车电商领域，通过海量数据，筛选出商家目标客户，并通过数据剖析来预判用户需求发生的时间，从而准确及时地推荐最适合客户的产品和服务。
互联网技术的出现，特别是移动互联网的发展，改变的不仅仅是人类信息交换的方式和速度，且最终带来了整个人类生活方式的改变。这也是包括网约车平台在内的互联网企业能够战胜一些传统行业的根本原因。
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今日搜狐热点商务部部长：进一步清除妨碍全国统一大市场建设路障|大数据|高虎城|gdp_新浪财经_新浪网
　　11月9日，商务部高虎城部长就内贸流通接受主流媒体采访。具体如下：
　　问题一：国务院出台了《关于推进国内贸易流通现代化建设法治化营商环境的意见》（国发[2015]49号文），请问内贸流通将重点关注和解决哪些问题？
　　近年来，我国流通业改革发展取得了新的重大成就，流通规模持续扩大、网络日益健全、现代流通方式迅猛发展、管理水平不断提高。今后一个时期，内贸流通工作将深入贯彻五中全会确定的“创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念，按照全国内贸流通电视电话会议精神，坚持以市场化改革为方向，以转变政府职能为核心，以创新转型为引领，以建设法治化营商环境为主线，突出问题导向，明确主攻方向。一是进一步清除妨碍全国统一大市场建设“路障”，打破地区封锁，畅通市场“经脉”，切实把现代流通业打造成为支撑经济社会发展的重要产业，为稳增长、调结构、惠民生贡献力量；二是进一步推动大众创业、万众创新，鼓励发展各类市场主体参与、线上线下融合的流通新兴业态， 提高流通信息化、标准化、集约化水平，提高流通效率、降低流通成本；三是进一步提升监管效能和服务水平，加强流通基础设施建设，规范流通秩序，强化诚信建设，营造法治化营商环境。
　　问题二：如何推进线上线下互动加快商贸流通创新发展？
　　今年前三季度，我国电子商务交易额达11.2万亿元，其中网络零售额达2.6万亿元，规模居世界第一。针对发展中遇到的问题，商务部启动实施了“互联网+流通”行动计划，重点抓好四方面工作，一是推进线上线下融合发展，按照国务院办公厅《关于推进线上线下互动加快商贸流通创新发展转型升级的意见》，加快推进传统零售业、批发业、物流业、生活服务业、商务服务业深化互联网应用，实现转型升级。二是加快推进电子商务进农村、进社区、进中小城市，支持全国256个县开展电子商务进农村综合示范，畅通工业品下乡和进城渠道；促进电子商务与物流快递协同发展，拓展社区服务性网络消费范围，提升中小城市网络消费便利性。三是积极发展跨境电子商务，加快建设电子商务海外营销渠道，推动建设100个电子商务海外仓，助力电商企业“走出去”，拓展海外市场。四是优化电子商务发展环境，完善电子商务法规标准，开展打击互联网领域侵权假冒专项整治，创新管理服务模式，优化发展环境。
　　问题三：在提高流通效率、降低流通成本方面有哪些举措？
　　目前，我国社会物流总成本占GDP的比重为15.2%，明显高于发达国家平均水平，成本高、效率低的问题依然突出。要从根本上解决这一问题，关键是加快推进流通现代化进程，一要提高流通信息化水平，这是流通现代化的基础。利用大数据加强对市场运行的监测分析和预测预警，推动第三方电子商务平台开放数据资源，引导企业利用大数据技术推进市场拓展、精准化营销和优化服务。二要加强流通标准化建设，这是提高效率、降低成本的关键。在部分地区开展标准化试点基础上，扩大试点城市，推广试点经验，并将试点从托盘拓展到包装、编码等更多领域，带动提升物流上下游供应链标准化。三要促进流通集约化发展，这是提高流通竞争力的重要方向。重点是支持流通企业做大做强，推动商业企业转型升级，支持发展第三方物流。
　　问题四：在加快流通基础设施建设方面将采取哪些措施？
　　近年来国家持续加大了流通基础设施投入，但由于流通基础设施历史欠账较多，特别是具有公益性质的农产品批发市场、社区菜市场、冷链设施等领域明显滞后，西部和农村地区流通基础设施建设存在“短板”等问题仍然没有从根本上得到解决。要继续加大流通基础设施建设力度，一是统筹规划流通网络布局，依托交通枢纽和流通节点，优先支持跨区域流通基础设施建设，促进流通基础设施共建共享，减少盲目投资、重复建设和无序竞争。二是完善西部和农村地区流通基础设施，支持西部地区建设商品交易市场、物流配送和仓储设施，支持农村电子商务运营网络、物流配送体系、商品预处理设施、乡镇商贸服务中心等建设，提高农村和贫困地区流通基础设施现代化水平。三是推进公益性农产品市场体系建设，重点建设改造一批公益性农产品批发市场，强化保供、稳价、安全、环保等公益功能，增强政府宏观调控能力和民生保障能力。四是加强冷链流通设施建设，支持产地预冷设施、节能环保型冷库、低温加工配送体系、冷链信息服务平台等建设，发展冷链流通。
　　问题五：在建设法治化营商环境方面有哪些举措？
　　目前，地区封锁、诚信缺失、假冒伪劣等扰乱市场秩序的问题还不同程度存在，阻碍了建立全国统一开放、竞争有序的市场体系。对此，一是加快推进流通立法，积极推动出台《商品流通法》，建立健全涵盖流通设施建设、秩序维护、行业发展、市场监管和运行保障等方面的法律法规和标准体系；二是打破地区封锁，加强对地区封锁状况的监测，加大联合整治力度，推动修订完善相关法律制度，建立长效机制；三是加快商务诚信体系建设，建立行政管理信息共享机制、市场化综合信用评价机制和第三方专业信用评价机制；四是打击假冒侵权，继续推动跨部门跨地区协调联动，对网络零售、农村市场等重点领域、重点地区保持高压态势；五是加强监管和执法，积极推进商务综合行政执法体制改革试点，全面履行商务部门在拍卖、典当、商业特许经营等30多个领域的监管执法职责。传统行业创新升级 大数据成背后推手
来源：赛迪网
　　就在大数据的应用价值和隐私保护等话题持续升温的同时，大数据的作用和影响力已在全球范围内从企业商业智能拓展到了公共信息服务和市场营销等更为宏观的领域。据世界知名管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)预测，大数据将会成为“新的革新、竞争和生产力领域”。
　　随着企业数据信息系统的技术革新，大数据在企业商业智能领域的应用已相对成熟；在公共管理领域，大数据处理系统对社会舆情分析、社会信用体系支持和智能生活方式的建设等方面都会大有作为，尤其在医药、保险和银行金融等方面，通过大数据平台对个人信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。然而对传统行业而言，大数据应用的春天似乎来得稍晚一些，传统商业模式与创新的数据商业模式的结合正在探索中前进。经过近几年不断地探索，目前国内也不乏利用大数据技术让传统行业成功升级的实例。
　　在中央电视台《新闻联播》近日播出的“升级进行时“系列报道中看到这样一则消息：在北京的一家服装外贸企业，一季度的海外市场销售额比去年同期增长了70%，这样可观的财务数字令企业负责人感到惊喜，而更令他吃惊的是，最近公司的出口业务在省去了国内出口商、国外进口商、批发商和商场等中间环节后，竟然依旧顺利进行，并且收益大增。其幕后推手竟然是看似与传统服装外贸行业相隔甚远的大数据产业。
　　负责该项目的专业人士透露，该企业从去年开始启用一项跨国的服务平台“F2C”，该平台是以亿赞普领先的大数据平台、与100多个国家主流运营商的战略合作以及覆盖全球多个地区的分支机构为依托，将国内外媒体、物流体系进行无缝对接，从而为中小企业提供一站式服务的贸易扁平化解决方案，它既是创新的营销产品，又是应用大数据技术的高科技产品。
　　F2C平台完全颠覆了以往要经过层层中间商的标准外贸流程，企业的成本也因此缩减为过去的十分之一。那么“F2C”究竟是怎样帮助外贸企业实现智能升级的呢？亿赞普大数据商业平台CEO乙壤月表示： ”F2C”是“Factory to Consumer”的缩写，即工厂直接送达用户，我们也给F2C赋予了新的含义，即“Fast to China”,即快速到达中国。我们希望让中国制造的商品快速、无障碍地到达国外消费者的同时，也将国外优质产品引入中国，把人民币消费留在中国境内。一方面可以刺激国内的消费，另一方面拉平中国对欧美等国的贸易顺差。无论是“Factory to Consumer”，还是“Fast to China”，亿赞普推动国际贸易扁平化和便利化，目的是为了鼓励企业专注于研发和创造，而中间的多语言互通、市场分析、推广及最后一公里的物流等复杂环节都可以交给专业的大数据平台来解决。
　　这一成功案例真实展现出大数据在传统行业的应用中蕴藏的无限商机。借助这场大数据变革，中国的传统企业也有着巨大的潜力，成为新一轮产业形态升级的前沿动力。
(责任编辑：李何冉)
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客服邮箱：摘要：「之前一直在南京，我来杭州创业，是因为老婆到支付宝工作。后来逐渐喜欢上了这座城市，还买了房。」
创始人：邬刚
背景：华为
融资规模：天使轮数百万
投资机构：保密
1、&&& 加速云的技术应用于哪些场景？
2、&&& 技术创业，你的优势在哪？
3、&&& 「阿尔法狗」的出现，是否代表人工智能技术已成熟？
「之前一直在南京，我来杭州创业，是因为老婆到支付宝工作。后来逐渐喜欢上了这座城市，还买了房。」已是两个孩子父亲的邬刚，将来打算扎根于此。
邬刚把自己比喻成一头「野猪」，极其不安分。在大学期间，他就开始在学校开饭店，倒卖二手电脑，经常在外倒腾自己的小生意，导致班上很多的同学都不认识他。大学毕业后，邬刚跟随邬江兴（中国程控电话交换机之父，中国工程院院士）进入通信行业。两年之后，他加入了华为负责芯片设计，之后相继被派遣到欧洲、拉美等国家负责技术和市场销售。
「当时我负责的阿根廷市场，从最初销售额200万美金，后来做到1500万美金，但我希望创造更多可能性。」2007年，他离开华为，和华为同事创办了一家芯片设计培训公司。之后，又做了一个人脸识别项目，目前由其他团队成员运营。2015年9月，他创办了加速云。
加速云提供大完整的数据（人工智能）加速的解决方案、产品和服务。加速云的解决方案可以广泛应用于深度学习、人工智能、金融、机器视觉等领域。目前已与阿里、腾讯、科大讯飞等多家企业开展深入合作。2016年6月，加速云获得数百万天使轮投资，邬刚向《接招》（微信公众号：itakethat）透露。
Q：为什么选择这个方向创业？
邬：大数据和人工智能将是未来的趋势，这个趋势越来越明显，也越来约影响我们的生活。
2014年3月在闲暇时再研究异构计算，当时认为这个是计算架构的未来的趋势，作为我是做FPGA出身应该可以在异构计算中发挥我们的价值。2014年底的IDF大会上，英特尔宣布会出一颗x86+fpga 的服务器芯片，那是更坚定我的信心，认为这个方向是对的，那是开始设计整体结构和产品定位，到2015年4月份我们作出第一个原型，2015年9月份基本产品化，并注册公司开始公司化运作。
Q：产品还在研发阶段，又没拿到投资，如何维持运营？
邬：为了生存下来，我们团队接了一些技术外包项目，基本上边研发自己的项目，边替其他团队做技术支持才走到今天。
Q：加速云解决了现有大数据加速的哪些难点？
邬：对于现有数据中心，实现更高的计算性能是必要的，可以实现更高的并发数；此外有一些隐形因素也很重要，就是运营成本要足够低。数据中心是按照标准一个19英寸机架，42U 高度，3.8kw供电出租，如果能够实现更高的性能功耗比就可以在同样空间和供电下放入更多设备，从而可以降低建设成本和运营成本。功耗降低1w，一年可以节省近万元。
对于一些智能设备，随着传感器的增加和实现性的要求提高，对计算模块的性能要求越来越高，但前端智能模块对功耗要求很高，所以对一个高性能低功耗的计算平台也是有很多需求。
Q：简单介绍下加速云的应用场景？
邬：应用场景可分前端和后端。
前端主要集中应用于智能硬件，比如在无人机应用。无人机需要具备避障技术，在机身需安装10几个摄像装置来捕捉数据， 对数据从捕捉到分析处理时间要求非常短，所以需要计算性能非常高。另外，在提高数据计算性能的同时，必须降低能耗，因为无人机总装电量有限，又要保证无人机能长时间飞行，所以对计算耗能控制要求非常严格。
再谈下后端的应用场景。比如，云计算的加速。云计算实际上是一种分布式计算，，通过集合多台服务器来运算全部数据，以此来提高速度。在云计算中，数据压缩解压缩、纠错、键值对存储搜索，甚至本身调度算法，并行计算算法都非常消耗计算资源。
在这个场景下，只要把我们的加速卡插入服务器中，我们的加速卡硬件实现了数据压缩解压缩、纠错、键值对存储搜索等算法与客户的服务器API对接，就能实现对每台服务器运算速度的加速。以往需要100台服务器来运算数据，现在可能只需10台就能完成数据运算，帮助客户降低运营成本。
Q：一般客单价多少？
邬：根据应用场景来收费。一些简单的应用场景，比如，针对语音图像识别的大数据加速的场景，我们已做到模块化生产，价格相对比较低。而针对一些特殊的应用场景，我们需要对底层技术重新调整，收费自然也较高。
Q：相比竞品，你们的优势在哪？
邬：我们有很强的算法实现能力，且对大数据应用场景有较深刻的理解，能够快速准确的将相关算法硬件化。此外，我们起步较早，一些普通的大数据加速应用场景，我们已做到模块化生产，而对于一些特殊场景大数据加速，我们只需在原有底层技术基础之上做些调整。相比刚开始做大数据计算加速的企业，我们产品开发的周期更短，他们需要6个月完成研发，我们只需要1个月。
Q：谷歌是否为「阿尔法狗」做了一张加速卡？
邬：谷歌不仅为「阿尔法狗」做了一张加速卡，而且谷歌自己为「阿尔法狗」开发了一款加速芯片 TPU，这款芯片可以帮助「阿尔法狗」进行深度学习运算的加速。如果应用场景和智能硬件模型都相对稳定，而且需求量很大，是可以考虑直接生产一款芯片。因为单个芯片的制作成本很高，当然谷歌愿意为「阿尔法狗」买单。相比加速卡，芯片可以做到更高性能的加速和带来更低的能耗。一般公司很难承受这个成本。现在深度学习的一些模型和算法还不固定，还不具备做一个专用芯片的机会。
Q：你如何看待人工智能的发展趋势？
邬：我觉得很多东西都越来越智能，人工智能已进入我们的生活，但也存在瓶颈。
第一，硬件技术上的突破。根据摩尔定律，当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。所以随着基数的增大，器件的性能增长速度越快。2014年就是人工智能的元年。
第二，算法上的突破。2005年发现了能快速训练神经网络的方法，随着这种算法的日益成熟。比如，最近非常大家都知道的「阿尔法狗」背后就用了深度学习的方法。此外大家如果使用科大讯飞的语音识别、苹果的siri背后都是使用了深度学习的方法。
人工智能最大的瓶颈就是如何做到无监督学习。现在人工智能都是通过有监督学习，比如，需要你帮它标注这张是人脸，它最终才能识别。所谓无监督学习，就是人工智能通过观察各种场景数据，就能自动识别。现在人工智能与人脑最大的差别就是，人脑通过一定的积累数据能产生思维，而人工智能不行。
Q：如果可以更改创业以来的某个决定，你想更改哪个？
邬：对当初做技术外包项目，我一直很纠结，因为拖累了我们研发进度。如果可以更改，我希望通过别的方式来活下去，而不是以延缓项目研发进度为代价。
Q：哪个趋势是你三年前不看好，但现在已经变成现实的了？&
邬：我一直认为互联网金融的P2P是一个庞氏骗局，对互联网金融不太看好，但互联网金融包含很多东西，他们提高了商业的效率，是商业模式的创新。作为技术出身对商业模式的创新看的比较少，多技术创新关注比较多，但企业的成功是需要技术创新和商业创新都要好，最好是将一种创新的技术和一种商业模式和场景结合。
Q：过去一年，你最看好的三家创业公司是？
邬：SpaceX、图灵、滴滴。
Q：如果现在进行新一轮融资，你最想获得哪家机构的投资？
邬：真格基金。徐老师本身的人格魅力很大，他们对创业者的支持，对技术创业者的尊重和理解。创业者最希望找到一个懂他理解他支持他的投资者。
Q：如果可以采访一位创业者，你想采访谁？问TA什么问题？
邬：最想采访程维。最想问他：「当初怎么设计发展战略的？」
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陈根：个人信息成大数据暴增推手 共享或是未来
　　【中国智能制造网 名家论谈】在人类社会发展的过程中，&共产主义&一直是社会人憧憬的明天，且不论能否实现，其美好程度令人毋庸置疑。陈根：个人信息成大数据暴增推手 共享或是未来&&&& 首先，那是一个高度发展的社会存在，充裕的物质财富可以满足所有人的需求，基于此的按需分配消灭了人与人之间的倾轧与掠夺；其次，那是一个高度文明的社会存在，社会成员具有高度的共产主义觉悟和道德品质，由此进行协作成长消灭了阶级冲突及所导致的社会矛盾；最后，那还是一个高度大同的社会存在，让以区域利益为核心的国家不复存在。　　　　真正的共产主义，虽然还遥不可及，但一直是促动人类社会发展的一个美好愿景。遥望&共产主义&的星空，畅想在个人隐私岌岌可危的当下，我们是否可以通过&共产&、&共享&的道路上率先抵达大数据环境下个人信息安全的梦想彼岸。　　　　个人信息：　　　　大数据爆增长的主力推手　　　　科技进行，让曾经还是襁褓中如婴孩般的大数据得到了迅速的成长。　　　　通过一组名为&互联网上一天&的数据，我们便可见一斑：一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万&&而截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB），乃至ZB（1024EB=1ZB）级别。　　　　据国际数据公司（IDC）的研究结果显示：2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年的数据量增长到1.2ZB，2011年的数据量达到1.82ZB，2012年产生数据量则达到2.8ZB，相当于3000多亿部时长两小时的高清电影，连着播放7000多万年也放不完。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。　　　　IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时的视频被分享。即便如此，人们每天创造的全部信息&&包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。　　　　保全隐私：　　　　不能承受之重　　　　鉴于个人信息所占大数据的高额比例，以致大家每每谈到大数据的时候，都难免将其与个人信息，跟隐私联系起来。一边，无奈于&隐私受侵&；一边，对数据欲望的滋长却又让更多的人无法再当个人资料的主人，甚至连国家也很难保全自己的数据安全，让&隐私&不受侵犯。　　　　对于个人来说，数据信息在分享之后，基本上就不再受我们自己控制了。且不说高技术黑客潜入电脑盗取资料的情况，甚至不用什么高明技巧，就可以将许多人的信息转化为世界&共享&。　　　　2005年，派瑞丝&希尔顿的遭遇就是个典型案例。当时，她把手机资讯通过云端储存功能进行备份，虽然存取这些信息需要密码，但一个17岁的青少年还是轻易破解了密码，取得了派瑞丝备份的通讯录和照片，并通过网络将其分享成为全世界&共享&的资料信息。这些&共享&的信息不只是派瑞丝的个人资料，还有她通讯录里所有名人的联系电话（通常都是未公开的资料）也都全部曝光。那么，对于这些人来说，他们是什么时候失去对自己电话号码的控制权的呢？如果你认为是青少年盗取派瑞丝资料的那一刻，可能未必准确。因为在他们把资料告知派瑞丝的时候，其实就已经&出让&了信息的安全所有权。这些案例可以说是不胜枚举。　　　　其次，我们的数据信息非但不受自己的控制，而且还落入了&世人皆可取用&的怪圈。比如我们平时上微博、微信，发朋友圏，无不冒着个人资料曝光的风险，而这样的风险事件每天都在以数以百万计的概率发生着。举个例子：如果我们在亚马逊定了一本书，就会留下资讯足迹，亚马逊也就能用这些资讯来向我们推荐后续书籍。甚至，就算我们只是浏览了亚马逊网站，从未明确要求他们了解我们的浏览习惯，他们还是会这样做了。　　　　&人没有办法不沟通&，沟通理论家瓦兹拉威克表示，只要沟通过程中用到任何的数据设备，那么我们将始终逃离不了数据隐私被共享的命运。　　
(来源：陈述根本)
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