一、大数据与计算智能区别？
计算智能与大数据的区别在于以下几个方面：
1、目的不同；
2、对象不同；
3、背景不同；
4、价值不同。其中，目的不同是指，大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
一、区别
1、目的不同
大数据是为了发掘信息价值，而计算智能主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
2、对象不同
大数据的对象是数据，计算智能的对象是互联网资源以及应用等。
3、背景不同
大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；计算智能的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。
4、价值不同
大数据的价值在于发掘数据的有效信息，计算智能则可以大量节约使用成本。
二、什么是计算智能大数据
计算智能是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。狭义计算智能指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。广义计算智能指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
大数据，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
延伸阅读
计算智能有什么特点
1、虚拟化技术。
必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是计算智能最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。
2、动态可扩展。
计算智能具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
3、按需部署。
计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而计算智能平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
4、灵活性高。
目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见计算智能的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。
二、智能汽车 大数据
智能汽车与大数据的结合
随着科技的不断发展，智能汽车已经成为当今汽车行业的热门话题之一。智能汽车通过将先进的技术与传统交通工具结合，为人们提供更加便捷、安全和智能化的出行体验。而大数据作为一个重要的信息技术概念，对智能汽车行业带来了革命性的变化。
智能汽车的定义
智能汽车是指配备了各种传感器、计算机和通讯设备，能够感知周围环境、进行决策和控制的汽车。智能汽车的出现不仅仅是为了提升驾驶体验，更是为了实现未来交通系统的智能化和自动化。
大数据在智能汽车中的应用
在智能汽车中，大数据扮演着至关重要的角色。智能汽车通过传感器不断采集车辆和道路的各种信息数据，将这些数据存储和分析起来，从而实现车辆自动驾驶、智能交通管理、车辆预测维护等功能。
智能汽车与大数据的相互关系
智能汽车和大数据之间的关系可以说是相辅相成的。智能汽车需要大数据的支持才能实现自身的智能化和自动化，而大数据则需要智能汽车的数据输入才能进行分析和应用。
智能汽车与大数据的未来发展
随着技术的不断进步和智能汽车行业的蓬勃发展，智能汽车和大数据之间的结合将会变得更加紧密。未来，智能汽车将会更加智能化、自动化，而大数据分析将为智能汽车提供更加精准、高效的支持。
结语
智能汽车与大数据的结合将会给未来的交通出行带来革命性的变革。通过不断的创新和技术突破，智能汽车行业将会迎来更加美好的未来。
三、智能汽车与智能公路的看法？
智能汽车是一种正在研制的新型高科技汽车，这种汽车不需要人去驾驶，人只舒服地坐在车上享受这高科技的成果就行了。因为这种汽车上装有相当于汽车的"眼睛"、"大脑"和"脚"的电视摄像机、电子计算机和自动操纵系统之类的装置，这些装置都装有非常复杂的电脑程序，所以这种汽车能和人一样会"思考"、"判断"、"行走"，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况下，它的"大脑"能随机应变，自动选择最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。
智能公路又叫智能交通系统，汽车只需要安装一个信号接收器，接受智能公路发送的信号。在智能驾驶车道上，公路会合理地根据车流量设置车速，汽车只需要接收这个车速然后响应就可以，每一辆在智能公路上行驶的汽车都规规矩矩在车道内行驶。
四、商业智能、大数据与数据分析有何区别？
简单来说，数据分析流程是这样的：明确问题->分析数据->可视化数据->提出建议。商业智能BI可以看作数据分析步骤里数据可视化这一步。
也可以复杂的来说，发你几个内容系统看下吧，囊括了很多入门需要的基本概念。比如下面这几个问题，你都能回答上来吗？
如果回答不上来，看下这个数据分析入行指南：助你互联网行业发展有「钱」途
或者也可以先在【知乎数据分析3天训练营】体验一下数据分析学习，看看自己到底适不适合，喜不喜欢数据分析。这个课程也是我结合国内外互联网大厂的一线业务案例设计，和谷歌、滴滴等数据专家合作，讲解常用工具和框架逻辑，技能和思维双线并行，非常适合0基础小白入门：
另外，如果真的想要学习商业智能BI，可以看下面我整理的商业智能Power BI免费资料。
1、免费教程《7天学会商业智能BI 》
知识点：
什么是报表？
如何设计报表？
免费教程：https://www.zhihu.com/question/292250705/answer/1682708143
知识点：
什么是商业智能BI？
什么是Power BI？
如何安装Power BI？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258419167
知识点：
如何从 Excel 获取数据？
如何从数据库获取数据？
如何编辑数据？
如何行列转置？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/319837633
知识点：
如何管理数据关系?
创建计算列
隐藏字段
创建度量值
创建计算表
浏览基于时间的数据
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/318074361
知识点：
如何可视化数据？
如何创建切片器？
如何绘制地图？
常用图表可视化
页面布局和格式设置
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/330675062
知识点：通过一个项目，手把手学会你如何设计、制作自动化报表
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/349416748
知识点：
如何保存报表？
如何发布报表？
如何制作优秀报表？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350464983
不过BI毕竟只是工具，数据分析还得有思维，如果事先没有一个完善的分析思路，后续数据获取、数据清洗和数据分析都会出现偏差。但数据分析思维需要长期针对性训练，很多想要快速入行的人都卡在了这一关。
针对这样的需求，我在知乎新上线的数据分析课程格外注重数据分析思维的构建，采用案例+理论的方式来讲解常用模型+逻辑框架，案例都来自我在IBM的数据分析经验和国内互联网大厂的一线业务，还采访了多位大厂数据分析师，希望能让大家在短时间内搭建起较为完备而实用的数据分析思维，有需要的话点下面链接即可：
五、智能网联汽车与智能汽车的区别和联系？
你好，智能网联汽车和智能汽车都是具有智能化技术的汽车，但它们的区别和联系如下：
区别：
1. 智能网联汽车强调的是车辆之间和车辆与周围环境之间的互联互通，具备了与其他车辆和交通设施通讯的能力，从而实现自动驾驶、车联网和智能交通管理等功能。
2. 智能汽车则是在车辆内部通过智能化技术实现高效、安全、舒适、节能的驾驶体验。它具备智能驾驶辅助、语音交互、自动泊车、智能导航、智能座舱等功能。
联系：
1. 智能网联汽车和智能汽车都具备智能化技术，实现车辆的自动化、智能化、信息化和网络化。
2. 智能网联汽车和智能汽车都能提高驾驶的安全性、舒适性和便捷性。
3. 智能网联汽车和智能汽车都是未来汽车发展的趋势，能够实现智慧城市、智慧交通的发展目标。
六、智慧汽车与智能汽车的区别？
关于这个问题，智慧汽车和智能汽车的定义并不完全相同，但两者都是指运用现代信息技术和智能化技术来提高汽车的性能、安全性和可靠性。区别如下：
1. 智慧汽车：主要是指汽车与外界环境和人进行互联互通，实现交通信息共享、智慧出行、智慧物流等功能，强调汽车与城市互动的能力。
2. 智能汽车：主要是指汽车具备自我感知、自我决策和自我控制的能力，能够实现自动驾驶、智能导航、智能识别等功能，强调汽车自我智能化的能力。
综上，智慧汽车更强调汽车与城市互动的能力，而智能汽车更强调汽车自身智能化的能力。两者的目标都是提高汽车的智能化水平，为用户提供更加便捷、安全、舒适的出行体验。
七、与汽车智能相关的专业？
本专业培汽车智能技术领域的基本知识，具备汽车智能电子系统及电器设计、测试、装配，以及电动汽车维护与测试等能力，从事智能汽车制造工作的高素质技术技能人才。
及研究现代汽车电子及电控应用技术等方面的基本知识和技能，进行汽车智能技术产品运用、调试、维修与技术管理等。
八、智能汽车与智能公路的看法40字？
智能汽车的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的道路轨迹行驶。也就是说，智能最大的特点就是方便。
智能公路通过智能网联技术消除行车安全和交通拥堵的隐患。但这种说法过于笼统不严谨，智能公路有没有一套标准来评估。有的，行业有八大关键性技术。
九、智能汽车与传统汽车相比有哪些优势？
结论先行：将智能汽车与传统汽车对比，智能汽车具备分布式驱动的线控底盘、线控转向、线控制动、轮毂电机驱动、自动驾驶（环境感知层、决策规划层、控制执行层）、智能座舱等的优势。
关于智能汽车的分布式驱动的线控底盘
汽车智能化、电动化、集成化作为传统汽车未来演变的趋势。其中智能汽车是一个工业技术的综合系统，涉及环境感知，路径规划，自动控制等领域。驾驶员不需要过多参与高自动化智能汽车的驾驶工作，它能够按照出行人员的出行要求把它安全送到。与传统汽车进行对比，智能汽车的优点显著。其一，智能汽车拿掉了很多机械结构，有助于将车身重量进行降低，那么就直接减少能量的消耗；能量效率高也能够降低碳的排放；又搭载很多先进控制系统，举个例子，车辆自适应巡航控制和辅助驾驶系统等方面。那么智能汽车在舒适性、安全性、人机交互上高出传统汽车，由于这些新的功能需求，那么也对汽车的驱动和底盘系统提出新的需求。
实现智能驾驶的重要方式是采用分布式驱动及线控底盘。在智能汽车的架构之中，底盘是关键，它伴随电池、电机、线控等技术的慢慢成熟，最近研究出分布式驱动的线控底盘车辆，这个是汽车行业进步的集大成品。这个类型的结构是把分布式线控驱动与分布式线控底盘技术进行相互结合，拿掉大部分的机械连接，车辆上的四个车轮上配备轮毂或者轮边驱动电机，四轮独立线控转向和四轮独立线控制动等，让这个结构的车辆具有高可控自由度，其中分布式驱动线控底盘车辆拿掉的零件由差速器，传动轴这样的机械结构部件后，改用控制算法的方式来达到原有的功能，甚至表现更好。
与此同时，车辆底盘的线控特性让汽车的研发具有更广的空间，每个控制器能够达到更精准的控制，执行器的响应速率更加的迅速，它上面装备的四轮独立线控驱动、转向、制动系统，都能够让车辆具有更出色的控制性能、抓地能力、操作性，则会轻松应对侧偏和甩尾等不良的工作情况。
在智能汽车上将所有控制器和执行器集成在底盘上，达到集成控制的理想平台，以此集成控制策略来充分协调每个子系统间的控制量，充分将车辆在不同行驶工况下的动力特性进行发挥。
关于分布式驱动的线控底盘的车辆，它的硬件配置也是达到智能驾驶的关键基石。在实现智能驾驶过程中，需要面对的技术：
1）关于环境感知的技术，它是由车上的传感器实现对车辆周围环境和交通标识进行探测和识别，为后面的路径规划和决策提供依据；
2）关于路径规划和决策的技术，按照当下车辆周围环境信息和车辆状态信息来进行自主的规划，获得车辆的最佳轨迹路线；
3）关于车辆轨迹跟随控制的技术，关键按照上层规划出的轨迹生成实时的控制量，由车辆的转向，驱动和制动系统来让车辆按照设计的轨迹进行行驶。
关于智能汽车的轮毂电机驱动
智能汽车的轮毂电机驱动的结构如下，车辆几乎取消机械传动系统，将轮毂电机、车轮、制动、转向等系统集成为在车轮模块，这就是轮毂电机，它与车身和动力系统构成新型电动汽车的三大模块，其中动力系统包含动力电池、混动总成、燃料电池、甚至固态锂电池。
新一代电动汽车的共用驱动技术平台就是轮毂电机驱动技术，在国外已成为电动汽车驱动技术的侧重。当下各汽车公司都在开发电动汽车轮毂电机驱动技术，从2003 年，NISSAN 的 EFFIS，通用的 S-10、三菱的 ColtEV，Lancer EV 、 Concept CT 混合动力汽车就陆续发布各自研发的轮毂电机驱动汽车。在商用车的领域，奔驰开发的燃料电池公交车就是搭载了ZF 公司的轮毂电机直驱技术。当下轮毂电机的产商也在努力推动轮毂电机驱动技术的应用，比如Protean、WaveCrest，Magnet Motor这样的公司，那么轮毂电机驱动技术已逐步实现产业化的应用。
最近一些年伴随汽车智能化技术发展，智能化电动汽车的构型通常都具有轮毂电机驱动。它的最核心的部位是执行层，当下基于传统汽车液压制动和电子助力转向系统的减速与转向执行速度缓慢，无法达到智能驾驶快速响应的要求。比如当下智能驾驶车辆的液压制动系统满足 500MS 才可以让车辆产生 0.5g 减速度，但是传统人工驾驶时，制动时间大概是150ms，这种情景就能够产生最大减速度。此外，智能驾驶想达到与人工驾驶同样的效果，那么需要实时识别行驶路面。但是采用轮毂电机就是兼顾可驱动和可制动，采用轮毂电机驱动技术让电动汽车在成本稍微上调下达到汽车牵引力控制、制动防抱死、动力学控制等主动安全控制。但是响应时间比当下系统要快一个数量级，举个例子，电机在 10ms就能够达到最大制动转矩，那么在 50ms 内就能够让汽车达到最大减速度。
汽车复杂的传动系统通过轮毂电机技术实现简化。电动汽车的车身造型、整车布局设计自由度较大的增加，让轴荷分配更趋向于合理化。汽车在搭载轮毂电机驱动后，全轮驱动技术的实现得到简化，由整车控制就能够达到各轮驱动力的任意分配，可以节省轮间、轴间限滑差速器。另一方面，那就是能耗角度，目前集中驱动方案制动能量回收率很低，小于15%。采用轮毂电机驱动技术，每个车轮制动都能够通过轮毂电机来完成。
总结一下，基于上述的技术优势和需求牵引，未来智能汽车的趋势就是采搭载轮毂电机驱动，但是其中的一个发展方向将是轮毂电机、集车轮、转向与制动于一体，汽车的制动、驱动、行驶、转向都由线控技术实现的形式。汽车的制造和生产将出现颠覆性的变化。
关于智能汽车的自动驾驶
谈到车辆运动控制和自动驾驶，那么必然要上升到自动驾驶的环境感知层、决策规划层、控制执行层。其中对决策有一些研究，与小伙伴一起分享一波。
智能汽车在行驶过程中与环境交互的过程，它与传统汽车的区别体现在感知和决策。智能汽车的摄像头、车载传感器、信息融合模块取代了驾驶员的观察能力，将它对交通环境的感知数据传入决策系统来处理。
针对行为的决策，智能汽车的行为决策系统如下，高精度地图、车辆位姿、占据栅格图、动态障碍物列表、驾驶经验和交通规则作为它的行为决策系统的输入信息，它输出的是安全性、合理性、智能性的驾驶动作。
针对行为决策的子系统，其包含的组成模块：场景建模模块、驾驶场景评估模块、在线知识推理模块。驾驶知识库划分为事实和规则，以此来表达和存储与驾驶场景的知识属性，它涵盖道路属性、人类驾驶经验、交通法规、交通参与者模型，但是驾驶知识库的建立是通过离线状态来完成。驾驶知识库中的事实部分通过在线感知系统对道路元素、元素公理的概念来实现实例化的效果，驾驶知识库中的规则部分通过提取交通法规和人类驾驶经验来得到。驾驶场景评估模块对驾驶场景实体概念模型是在合法性、安全性、有效性的前提下评估，最终得到横纵向评估结果，知识推理根据驾驶知识库和横纵向评估参数来实现在线知识推理获得驾驶动作。
十、智能计算与数据挖掘是做什么？
一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘的对象可以是任何类型，可以是结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据源可以是关系数据库，也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据等。
发布于
2024-05-18