大数据不仅仅是大量的数据，也不仅仅是一些公司为了推销产品而强调的异构数据或者非结构化数据，而是具有了以往数据中难以具备的多维度和完备性等特点，更重要的是它是一种新的思维方式、一种新的方法论。现在大数据炙手可热的原因不仅是各行各业都可以通过对数据的分析极大地提升自身的业务，更重要的是它将带来机器智能的全面革命，并且最终改变世界的产业格局和社会生活。从数据驱动的时代开始，计算机领域的科学家和工程师已经意识到，让机器具有所谓的智能需要，走一条和人的认知方法完全不同的道路，这就是发挥计算机在计算和存储方面的特长，利用大数据的完备性，发现人难以发现的规律，得到传统方式无法得到的结果，从而在某些方面超越人的智力。

概括起来，如今从学术界到工业界都意识到，实现机器智能需要 3 个支柱——摩尔定律、大数据、数学模型。摩尔定律的作用是保证计算机的计算能力和存储能力能够适应解决复杂智能问题的需求；大数据的多维度和完备性特点是保证智能性问题能够找到答案的关键；数学模型则是将现实生活中的问题转化成计算的桥梁。

实现大数据的应用和机器智能涉及很多关键技术，涵盖了计算机科学、电机工程、通信、应用数学和认知科学等许多方面。

数据的收集是关键

大数据离不开数据，而数据的收集非常关键。与传统的利用采样收集数据不同，大数据需要全面地、在无意间收集各种可能有用的数据。……