數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈涵蓋以下領(lǐng)域:車聯(lián)網(wǎng)(智能汽車)、虛擬現(xiàn)實(shí)(元宇宙)、能源數(shù)字化(智能電網(wǎng))、金融科技(數(shù)字貨幣)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字政務(wù)。我國正在著力打造的5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù) center、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施，本質(zhì)上是圍繞新型科技產(chǎn)業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為驅(qū)動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)又好又快增長的新引擎，數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生的各種新業(yè)態(tài)也將成為中國經(jīng)濟(jì)新的重要增長點(diǎn)。

Da 數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可能會(huì)經(jīng)歷以下幾個(gè)階段:1。Da 數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展初期:雖然Da 數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)提出很多年了，但是現(xiàn)在是Da 數(shù)據(jù)技術(shù)。目前Da 數(shù)據(jù)的技術(shù)已經(jīng)成熟，但是Da 數(shù)據(jù)技術(shù)的落地應(yīng)用才剛剛開始。Da 數(shù)據(jù)的落地應(yīng)用過程中會(huì)釋放出大量的就業(yè)崗位和市場空間，使得Da 數(shù)據(jù)成為一個(gè)市場。

雖然在大產(chǎn)業(yè)鏈領(lǐng)域有了初步的數(shù)據(jù)但是離真正的產(chǎn)業(yè)化階段還有一段距離。相信隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程也會(huì)加快。從Da 數(shù)據(jù)所涉及的內(nèi)容來看，Da 數(shù)據(jù)要產(chǎn)業(yè)化可能還需要幾年甚至幾十年的時(shí)間。3.行業(yè)成熟度:當(dāng)Da 數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程結(jié)束后，Da 數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)將成為傳統(tǒng)技術(shù)之一，相關(guān)市場規(guī)模將趨于穩(wěn)定，基于Da 數(shù)據(jù)的新應(yīng)用將成為市場追捧的熱點(diǎn)。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈 clear，可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層。1.-1 數(shù)據(jù)人工智能的計(jì)算能力是人工智能的基礎(chǔ)。底層主要是數(shù)據(jù)采集運(yùn)營。傳感器和數(shù)據(jù)服務(wù)主要負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù)，人工智能芯片(GPU、FPGA、ASIC、類腦芯片)和云計(jì)算負(fù)責(zé)計(jì)算?；ヂ?lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，在人們的生活中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)并從中受益。數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)積累，馬克非常重視中國。

形成完整的產(chǎn)業(yè)鏈，也為國內(nèi)大量人工智能輸入的訓(xùn)練提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈人工智能技術(shù)逐漸成熟，為未來發(fā)展提供動(dòng)力。收集完數(shù)據(jù)，技術(shù)層做的就是模擬人腦，有效處理分析數(shù)據(jù)。算法是技術(shù)層的核心內(nèi)容，將人工智能發(fā)展推向高潮的最著名的人工智能算法就是深度學(xué)習(xí)算法。國內(nèi)研究主要集中在人工智能技術(shù)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)。

Da 數(shù)據(jù)網(wǎng)船科技基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對(duì)用戶的行為進(jìn)行收集和分析，借助數(shù)據(jù) mining實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)分析解決方案。使用的分析工具是業(yè)界最先進(jìn)的AdobeInsight。

各行各業(yè)都有大數(shù)據(jù)但是大量的信息和咨詢比較復(fù)雜，需要我們?nèi)ニ阉鳌⒓庸?、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。收集大數(shù)據(jù):科技和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展推動(dòng)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)碎片。數(shù)據(jù)的度量單位已從字節(jié)和KB更改。大數(shù)據(jù)Times數(shù)據(jù)的集合已經(jīng)不是技術(shù)問題了，只是面對(duì)這么多數(shù)據(jù)，怎么才能找到其內(nèi)在規(guī)律呢？

“大數(shù)據(jù)”的研究機(jī)構(gòu)7、簡述大 數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的含義?

Gartner給出了這樣的定義?！癉a 數(shù)據(jù)”是一種信息資產(chǎn)，它需要新的處理模式，以具有更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力，以適應(yīng)大規(guī)模、高增長率和多樣化。圍繞整個(gè)數(shù)據(jù)，有以下機(jī)會(huì):1) 數(shù)據(jù)獲得很多數(shù)據(jù)，基本屬于新浪微博這類大企業(yè)，交易很多。小企業(yè)基本沒有機(jī)會(huì)獨(dú)立獲得這些用戶數(shù)據(jù)。2)收藏?cái)?shù)據(jù)比如各大廠商、各大微博、各政府部門的數(shù)據(jù)如果能收藏，這個(gè)機(jī)會(huì)就大了。但這項(xiàng)工作如果放大，需要政府作為，需要企業(yè)之間的合作。如果規(guī)模小，可能是聯(lián)盟，也可能是非政府組織。

因此，提供存儲(chǔ)設(shè)備的公司和履行存儲(chǔ)角色的公司有巨大的市場機(jī)會(huì)，但這不屬于小公司或早期創(chuàng)業(yè)者。4)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的操作后，如何分配數(shù)據(jù)是個(gè)大問題，各種API和開放平臺(tái)發(fā)布這些數(shù)據(jù)供后續(xù)挖掘分析。5) 數(shù)據(jù)挖掘與分析數(shù)據(jù)需要做增值服務(wù)，否則數(shù)據(jù)沒有價(jià)值，大也好不了多少，是一個(gè)不值錢的大。