基建数据如何围绕价值

1. 新一代信息基础设施建设，到底都建些啥呢

新基建建设的就是能推动经济高质量发展的一系列基础设施，既包括信息技术领域的，也包括基础交通领域的。相较于传统的桥梁、公路、铁路等“老基建”，“新基建”所包含的5G基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、人工智能、工业互联网、大数据中心、新能源汽车充电桩等将成为新的关键基础设施，为我国实体经济的健康可持续发展奠定更为坚实的基础。
5G基建作为“新基建”中的一大门类，俨然已经成为各方抢夺的焦点。当5G与信息通信狭路相逢，一场精彩的“5G基建大赛”就此拉开序幕。3月6日，中国移动发布23万个5G基站主设备集采公告；3月10日，中国联通、中国电信、联手跟进，25万个5G基站主设备招标上路。
除了5G基建之外，数据中心也是新基建中的重中之重。数据在当今时代的宝贵价值已经引起多国关注，说它像石油和钻石也不为过。数据中心新基建的有序开展，为数据的合理使用、高效监管提供了一个场所。基于5G、物联网、云计算等技术支持，添置了智能数据检索和监测系统、智能数据装备的数据中心建成之后，不仅能够为金融经贸所服务，还可以广泛应用新型政务、智慧医疗、城市管理、文化娱乐等多个领域。
新基建作为数字化进一步在领域渗透的加速器，给企业开展业务、加强资源共享系统建设带来了新的契机。越来越多的企业运营基于数字化平台和趋势的形势已经不可逆转。企业原来业务系统变得开放的同时，5G新基建的建设也使原来貌似不相关的产业连接起来，工程预算、建筑施工、技术服务、平台管理等有关方面之间的联系得到强化，企业之间的合作活动日益频繁，应用、数据、网络也都会有更多的连接与开放。
当然，新基建的顺利开展和有序推进，离不开政府部门、科研机构、科技企业的支持。政府层面的扶持与鼓励，为各类新基建的开展扫除了一些障碍。2020年3月18日，国务院联防联控机制就促进消费回补和潜力释放有关情况举行发布会，国家发改委就业收入分配和消费司司长表示，新型消费成为我国经济发展的新动能，下一步围绕培育发展新消费方面，将重点加快以5G网络和数据中心为重点的新一代信息基础设施建设，努力推进信息服务全覆盖。以此可见，新基建在促进消费、激发实体经济发展活力方面存在较大应用价值。
在开春就如此火爆的新基建，为各个行业的投资者加大相关领域的投资力度、合理制定投资计划注入了更多信心。正如只有春天认真播种秋天才能收获累累硕果一样，业内人士兢兢业业的付出努力，将会让“新基建之花”在我国广袤的土地上盛放。

2. 新基建是什么意思啊会给哪些市场带来机遇

什么是“新基建”

全称：新型基础设施建设

简称：新基建

新基建，是指以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施。

新基建并不是一个新概念，该定义由中央经济工作会议在2018年12月提出。其本质上是信息数字化的基础设施。与传统基建相比，新基建内涵更加丰富，涵盖范围更广，更能体现数字经济特征，能够更好推动中国经济转型升级。

“新基建”存在优势

新基建更突出支撑产业升级和鼓励应用先试，也更突出政府对全环节的软治理，以及区域生产要素整合和协调发展。

与传统基建相比，新型基础设施建设内涵更加丰富，涵盖范围更广，更能体现数字经济特征，能够更好推动中国经济转型升级。

与传统基础设施建设相比，新型基础设施建设更加侧重于突出产业转型升级的新方向，无论是人工智能还是物联网，都体现出加快推进产业高端化发展的大趋势。

3. 建设全国一体化大数据中心对数字经济发展至关重要,你认为具体应该怎么做

建设全国一体化大数据中心对数字经济发展至关重要,认为具体应该筑牢数字经济健康发展底座。
构建国家一体化大数据中心体系有四个方面的重要作用：
一是有利于推动数字经济健康发展。大数据中心体系不仅是数字设备的托管空间体，更是大数据、云计算等数字技术的科技承载体，是数字技术自主创新所必需的算力底座。据中国信通院测算，2016年~2020年，我国算力规模平均每增长一个百分点，带动数字经济增长0.4个百分点、GDP增长0.2个百分点。可以说，算力“地基”夯实与否，关系到数字经济这座“大厦”能否巍然屹立。
二是有利于加快数据要素市场化改革。一体化大数据中心体系建设能够推动构建国家数据资源体系，提升信息资源国家控制力，打造我国在全球数字经贸中数据资源配置的能力优势；能够健全数据治理和流通体系，深化数据要素市场化配置改革，推动数据融合开放，加快释放数据价值。
三是有利于推动“双碳”战略实施。一体化大数据中心体系不仅明确提出PUE和绿电占比等碳减排指标演进要求，更借助数据中心集群化、“东数西算”等建设路径，重点推动算力基础设施能效优化以及与绿色能源的融合发展，构建低碳绿色的高质量算力服务体系，并进一步释放体系建设给全社会经济转型带来的绿色价值。
四是有利于加快数据中心产业的转型发展。一体化大数据中心体系一方面能够驱动数据中心集约化、绿色化、均衡化发展，另一方面构建了含数据中心、网络、云、AI、安全等多个要素的基础设施体系，是传统数据中心的升级版，是新基建的发展典范。

4. 如何做好基建档案管理工作

1 基建档案的作用
1.1 基建档案是指从建设工程项目酝酿、立项、施工到竣工使用整个过程中直接形成的、必须进行整理立卷的、具有保存价值的文字、图纸、图像、声像等各种载体的文件材料，包括工程项目前期文件、勘察测绘文件、设计文件、施工技术文件、监理文件、设备文件、竣工验收文件等内容，基建档案是单位档案的组成部分之一，反映了建设项目管理工作的真实过程，基建档案为单位事业发展提供了依据和条件。基建工程建设是单位不断发展的一项基础工作，按照基建工程建设规律收集、整理、保存起来的齐全、完整、准确、成套系统的基建档案资料，是基建工程管理人员、技术人员在工程项目建设活动中创造的知识成果，对提高单位发展水平，加强单位基础设施建设力度，增强单位整体档案管理工作合理化、规范化，发挥着重要的作用。
1.2 基建工程项目是指在同一个计划任务书和总体设计内进行施工，由一个或几个单项工程组成，经济上实行统一核算，行政上有独立的组织形式的基础设施或建筑物，工程项目的特点，决定了基建档案具有技术含量强、系统成套性、原始记录性、完整准确性等特性，基建档案为基建工程各阶段建设活动的决策、文件编报、施工、竣工、使用、等工作提供依据和凭证，是单位维权的依据，是工程项目的宝贵财富。基建档案工作是基建工程建设的组成部分，按照基建工程文件材料形成规律进行收集、分类、整理、鉴定、保存的基建档案资料，实行集中统一管理原则，为工程项目的实施提供档案利用服务，如在筹建一项工程项目的前期工作中，需要进行项目可行性研究、上报建议书、选址、土地规划等工作，必须查阅大量的过去和现在的档案资料，作为申报和编报材料的科学依据，在工程竣工验收阶段，更是需要工程全部档案资料作为验收工程质量的必备条件。所以，需加强基建工程档案管理工作，为提高基建工程管理水平发挥档案作用。
1.3 基建档案记录了工程建设的全过程，真实反映了工程项目管理过程和工程实体的现实面貌，基建档案具有比工程实体本身更长久的寿命，规范、准确的基建档案是工程进行维修、管理、改扩建、使用的凭证和依据，如有时单位部门需要工程管线的具体位置，就到档案室查找相关工程竣工图，这时档案资料就发挥了方便、准确的服务功能。基建档案是工程质量的反映，工程档案管理纳入了工程质量管理体系中，工程质量关系到人员安全、财产保障、使用保证等方面，在工程建设中形成、积累的基建档案质量好坏控制了工程项目质量，工程人员根据基建档案规范工程技术管理手段、程序，对工程事故原因分析、认定责任、提出改进方法提供技术依据，通过基建档案质量管理，提高工程项目质量，随着国家经济建设快速发展，重点工程项目不断增多，提高对基建档案重要性的认识，齐抓共管，是新形势下基建档案管理的重要任务。
2 基建档案管理存在的问题
2.1 面对发展机遇，国家工程项目建设管理体制改革进一步深化，也颁布了一系列工程项目管理和工程档案管理法规、标准，在传统的基建档案管理工作中同时产生了问题和困难。基建工程具有工程周期长、流程长、阶段多、涉及部门多等特点，使基建档案具有多样性、复杂性、成套性等特点，由于经济利益或赶工期等原因，人们只重视工程本身，轻视工程档案，基建档案的收集、整理与归档工作与工程建设不能协调开展，造成了基建档案工作滞后，反而影响了工程各方面对档案资料的利用工作，工程项目管理和技术文件资料处在分散、损坏、丢失等情况下，制约了单位经济和档案管理工作的持续发展。
2.2 档案管理意识不强，领导和档案人员对基建档案重要性的思想认识不够，基建档案工作的学习宣传力度不强，基建工程队伍流动性大，人员不稳定，使档案资料管理工作严重脱节，档案资料流向不清，工程各参建部门缺乏相互沟通交流，档案管理职责没有落实到具体人员。由于基建工程和档案的专业性，工程人员和档案人员互相不了解专业和技术知识、工作程序，缺乏工程档案管理的实践能力，使基建档案的收集、整理和归档不及时、规范。对基建档案管理的观念和认识是做好基建档案工作的前提和保证，目前，随着经济和科技的发展，在适应基建档案管理新要求方面存在一定的问题。
2.3 传统的基建档案管理模式面临着重大的挑战，相关规章制度不健全，不能采取规范标准的管理方法和操作流程，基建档案管理各环节不符合质量要求，由于工程参建单位多，档案工作标准得不到统一，如归档的基建档案质量不一，格式和内容不相同，给档案部门带来一定的负担。基建档案管理工作程序不规范，没有履行监督、检查、指导等职能，基建档案管理措施不完善，对当前的改革形式和现代管理方法缺乏研究和思考。
2.4 基建档案管理体制不完善，由于工程建设单位人员和经费的原因，许多单位没有建立基建档案管理部门，基建档案管理网络不健全，档案人员由其他管理人员兼职，没有设立专职档案人员，没有专门的档案工作场所，档案质量、安全得不到保障。基建档案管理设施设备不能满足档案管理需要，如没有专门的库房，档案保管达不到“八防”要求，基建档案管理现代化程度不能适应单位和工程建设快速发展的需要，计算机应用仅是打字的水平，影响了档案管理的工作效率和经济效益。
3 基建档案管理的对策
3.1 增强档案意识，转变传统观念，树立科学理念。基建工程档案管理正逐步社会化、市场化、信息化，积极宣传《档案法》，正确认识基建档案重要性是提高基建工程管理和档案管理水平的关键和保证，以人为本，贯彻科学发展观，基建档案人员应做好档案管理工作，变被动为主动，有为才有位，使档案人员和各级领导达成共识，齐抓共管，提供基建档案管理水平。基建档案工作涉及建设单位、设计单位、施工单位、监理单位、档案行政管理部门等众多部门，单凭档案部门是无法完成工作的，努力争取各部门和领导的重视和配合，通过档案利用事例，加强档案人员的工作积极性和责任感，提高档案工作的地位，使广大利用者逐步认识到档案和档案工作的必要性和唯一性。
3.2 完善基建档案管理体制，建立健全基建档案管理规章制度。根据基建工程项目特点和基建档案管理要求，各参建部门都应设立相应的档案机构，配备专职档案人员，明确各自管理职责，建立基建档案管理网络体系，深化职能，加强各工程人员和档案人员之间的业务交流和工作沟通。应规范化、标准化、科学化管理，基建档案工作涵盖了工程项目的立项、勘察、测绘、初步设计、施工、竣工验收、评优选优等阶段，基建档案业务工作包括收集、鉴定、整理立卷、利用、保管等内容，细化各项制度并真正落实到部门和人员工作中，保证基建档案收集齐全、整理规范、归档及时、保管安全。
3.3 做好基建档案管理工作，建立基建档案管理机制。基建档案业务工作是基建档案管理的基础工作之一，严格按照基建档案管理程序、标准进行档案管理和保管利用工作。
3.3.1 加强基建档案的收集工作，基建工程各阶段相互衔接，一个环节连着一个环节，档案资料收集不完整，可能影响其他阶段工作的开展，所以，制定基建档案收集范围、归档质量要求、归档时间等规定的具体分解图表，抓住工程关键阶段进行收集，档案部门要实行全过程跟踪服务，改进工作方法和态度，贯彻落实基建档案工作的规定和措施，采取业主负责制、奖惩制、岗位责任制等工作机制，分工明确，责任到人，确保各参建单位履行基建档案归档移交的责任。
3.3.2 基建档案管理工作纳入基建工程项目管理过程中，基建档案工作与工程建设进程同步，建设项目申请立项时，即开始基建文件的收集、整理、审查工作，建设项目竣工验收时，完成项目文件的归档、验收工作，从工程建设源头控制基建档案管理质量。建立工程合同制、监理制、契约制等约束机制，在签订合同时，明确需移交的基建档案材料数量、套数、归档时间和质量要求等事项，并规定工程款的百分之五作为基建档案归档的准备金，不提交齐全完整的基建档案不予付款，有效的控制、监督、检查基建档案的质量。采取基建档案工作“三纳入”、“四同步”措施，即基建档案工作纳入基建工程计划中，纳入基建工程规章制度中，纳入岗位责任制中；基建档案工作与基建工程立项同步，与基建工程建设进度同步，与基建工程工作检查同步，与基建工程竣工验收同步。保证基建档案归档工作顺利进行，从而保证了基建工程质量。
3.3.3 基建档案整理立卷质量是基建档案管理和利用工作的保证，各参建单位应严格做好职责范围内的基建档案整理、组卷、编目、保管、利用工作，遵循基建档案的形成规律，保持档案资料有机联系，单项工程又相互独立，便于利用的原则，构成分类清晰、连续成套的一个整体。通过工程项目技术会议、技术交底等形式，解决基建档案工作问题，形成工作会议纪要、档案工作总结、简报等文件，得到有效的沟通和效果，采取档案工作专家现场演示、业务咨询等方式，对基建档案业务工作进行指导，规范基建档案整理立卷工作，统一基建档案管理标准、操作方法。
3.3.4 基建档案基础设施建设是基建档案工作发展的物质条件，档案人员应主动汇报基建档案工作情况，及时就当前档案工作出现的问题向领导说明配置设备设施的必要性，争取各级领导的支持，设置符合要求的档案库房，配备档案保管必须的“八防”设备，提高基建档案工作环境条件。
3.3.5 做好基建档案开发利用工作，探索档案服务机制。基建档案利用工作是基建档案管理的目的和归宿，“今世赖之以知古，后世赖之以知今”，紧紧围绕单位和社会中心任务，挖掘基建档案服务潜能，编制档案检索工具和编研材料，提高档案利用率，充分发挥基建档案的作用，为单位和基建工程各部门提供档案服务。
3.3.6 做好基建档案验收、报送工作。国家档案局颁布了《建设项目（工程）档案验收办法》，加强基建档案资料的管理，贯彻基建档案备案制度、验收制度，执行基建档案工作检查、预验收步骤，基建档案必须经城建档案管理部门验收合格后，才可进行基建工程的竣工验收，工程竣工验收后3个月内做好基建档案的移交工作，通过基建档案验收工作，提高了基建工程管理和档案管理水平。
3.4 加强档案人员的业务培训工作，增强档案工作思想、政治、文化等素质。组织各参建单位档案人员参加档案业务培训，掌握档案整理立卷规范操作方法，使工程人员了解基建档案管理知识，档案人员了解基建工程建设程序和基建专业知识，优化知识结构，拓宽知识面。与时俱进，学习基建档案业务、管理理论和方法、网络和计算机知识，培养现代复合型人才。档案人员应树立服务第一的意识，找准途径，扎实工作，己所不欲，勿施于人，提高档案工作的自豪感、责任感，为单位发展做出更大的贡献。
3.5 信息化时代，给基建档案工作带来了新的课题，基建档案管理应推行计算机管理技术，适应基建工程项目现代管理模式，探索基建档案信息资源体系，根据基建工程和单位信息化管理实际情况，使用档案管理软件，实行基建档案网络远程传输、查阅、保管，逐步实现电子档案的收集、保管、利用工作规范、有序，建立电子档案数据库，提高基建档案管理效率。
总之，基建档案反映基建工程项目的真实面貌，基建档案管理工作是单位事业和基建工程项目管理的重要组成部分之一，是一项对历史负责，为现实服务，替未来着想的工作。在新的时代，紧密联系改革、技术、发展的新要求，档案人员应具有爱岗敬业、认真踏实的精神，做好基建档案管理工作，实现基建档案工作自身价值，为发展和谐社会和经济建设提供档案服务，提升单位管理水平和基建工程建设水平

5. 大数据的发展方向都有什么

说到大数据我们不能不提到人工智能，这个近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家科普什么是人工智能到现在产业普遍探讨如何落地问题，人工智能几乎霸屏各行各业。

大数据时代势不可挡。 一方面，为了实现降本增效，企业纷纷在寻求数字化、智能化转型。以期利用新技术带来结构性增长；；另一方面国家释放推动“新基建”加速经济建设信号，对于信息数字化 科技 产业的重视程度空前高涨。企业内部发展刚需和国家政策红利，人工智能化必然是新经济环境下的大势所趋。

人工智能的三大核心要素：算法、算力、数据缺一不可。 其中大数据更像是水电煤般的基础设施的存在。数据沉淀将变成未来企业搭建壁垒的核心竞争力。而具体来看大数据的发展方向也是涵盖多个方面，举例来说：

>> 新零售

新零售的新就在于将“零售数据化”，通过大数据重新定义“人货场”概念。传统零售下，通常是“人找货”，卖场提供什么样的商品用户就只能买到什么。而在大数据加持下的新零售时代，则是相反的“货找人”，零售平台将用户的“数据”和货的“数据”进行匹配。用户“数据”例如：用户的性别、年龄、兴趣品类、性格标签、消费能力、购物频次、浏览时长……等等；货的“数据”包含了：商品价格、促销优惠、品类细分、品质、产地、库存……等等。通过数据赋能、精准匹配，商家能比用户自己更了解用户。

>>在线教育

教育的线上化在这次疫情的驱动下变得十分必要，传统教育一个老师面对多个学生或者一对一的私教，老师的精力无法顾及所有学生，而通过技术手段可以沉淀学生、老师及课程的数据，从而更好地服务好双边体验。例如：AI识别学生上课状态，是否打瞌睡是否专注上课；智能批改作业，实时反馈学习成绩和遗漏知识点；知识点查漏补缺，根据学生个人情况定制测试作业……大数据智能协助提高效率的同时，也减轻人工成本，解放老师“管理”的时间，花更多时间精力备课。

>>直播

直播行业的大数据更是其生存之本，用户侧的“数据”有：内容喜好、观看时段、浏览时长等等，内容侧的“数据”有：什么样的主播在什么时段播什么类型的什么内容、转赞评数据等等。有了这样的双边数据后，平台自然可以实现“千人千面”的算法推荐内容，从而增强用户对平台的粘度。而直播的最直接的变现手段带货，大数据的则能进行智能跳转，快速结算。

大数据赋能下的行业有着不同的新业态，未来大数据必然会成为产业、生活必不可少的工具，涵盖我们生活的各个方面，帮我们更便捷高效的生活。

大数据是未来人工智能领域一项非常重要的基础。而随意人工智能的发展，需要的大数据将会在广度和深度两个方向同步扩展。从广度来看，大数据最终会扩展到 社会 的所有环节；从深度来看，大数据最终会深入到每个人从生到死全过程。

大数据的未来:万物皆可互联，世界鲜有隐私！

第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化 社会 赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。

第二：大数据推动 科技 领域的发展。大数据的发展正在推动 科技 领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化 社会 的基础。

第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

第四：产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡，产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业，可以说产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。

通过以上分析可以得出，未来大数据领域的发展空间还是比较大的，而且目前大数据领域的人才缺口比较大。

大数据的发展趋势总的来说应该体现在以下几个方面：

第一：互联网逐渐大数据化。随着大数据技术的逐渐成熟，互联网将成为大数据首先落地的领域，大数据将在电子商务等互联网应用平台得到广泛的应用。互联网 科技 公司也是推动大数据技术发展的中坚力量，在大数据发展的过程中会起到重要的作用，通过大数据技术在互联网领域的应用也能积累大量的应用经验。

第二：传统产业逐渐大数据化。随着互联网发展到产业互联网阶段，未来产业互联网将深入到整个传统行业中，而大数据技术作为产业互联网的核心技术之一必然会深入到传统行业中，所以未来传统行业大数据化将是一个重要的趋势。通过大数据相关技术不仅能够促进传统行业的信息化建设，包括物联网、云计算建设等，更是能够通过大数据来为传统行业创新带来帮助。

第三：人才大数据化。大数据的发展必然需要大量的大数据人才，不仅需要专业的大数据开发人才（大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等），也需要大量的大数据应用型人才（基于大数据工具开展大数据分析等工作），所以人才大数据化也是未来一个重要的趋势。对于职场人来说，掌握一定的大数据知识会提升自身的岗位竞争力。

大数据的发展方向我认为…每个人的生活轨迹习惯喜好，每个企业的需求和全方位信息，每个行业的发展方向布局，每个国家的综合状态，通过大数据统计分析，做出你所想要的结论！

大数据未来发展趋势将从以下几个方面体现：

一切皆有弹性。基于云的数据库和存储可以根据使用情况双向伸缩，用户只需购买和使用其需要的东西。

当数据传输变得更快数据量更大时，边缘计算的智能化可以避免消耗更大的云存储空间和远端基础设施。

大数据硬件更加廉价，同时越来越多的智能化软件替代硬件功能。云时代，硬件越来越廉价。

平面文件和表结构将继续存在，同时会出现更多的空间数据、图形和网络数据。

数据的价值决定于数据如何处理。引用舍恩伯格《大数据时代》中的一句话， 大数据带来的“不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相互关系。”你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。

法律检索大数据是目前发展方向之一。法律 科技 新秀律宝AI大脑，导入最新最全的司法大数据，把人工智能技术运用在法律检索、案件信息提取与分析上，律师只需输入文字或语音识别录入事情经过或案件事实，系统将会自动进行信息提取和数据匹配，输出精准的法律检索结果和详细的案件分析报告，节省了律师办案时间。

【大数据检索】又新又全的司法大数据，输入关键词即可一键检索获取法规、案例、工商信息、司法观点等，方便律师进行检索。

【类案大数据】律宝能根据律师录入的案件详情，通过大数据智能检索匹配同类型案件和适用法条，给律师提供办案思路。

1、智慧城市

智慧城市(英语：Smart City)是指利用各种信息技术或创新意念，集成城市的组成系统和服务，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。

用途范围

用途分为十大智慧体系，分别为：智慧物流体系、智慧制造体系、智慧贸易体系、智慧能源应用体系、智慧公共服务、智慧 社会 管理体系、智慧交通体系、智慧 健康 保障体系、智慧安居服务体系、智慧文化服务体系。

2、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)

增强现实技术(Augmented Reality，简称 AR)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术1990年提出。VR是Virtual Reality的缩写，中文为虚拟现实。虚拟现实技术是一种能够创建和体验虚拟世界的计算机仿真技术， 它利用计算机生成一种交互式的三维动态视景，其实体行为的仿真系统能够使用户沉浸到该环境中。

3、人工智能(Artificial Intelligence)

英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

用途范围

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

国内外大数据标准化现状及发展方向

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数据工程师、数据分析师、架构设计师 ----------河南新华