累就对了，毕竟只能打工到35岁

两个人都用同样的APP打车，从公司为起点定到一个相同的目的地，再搜索酒店，结果软件上打车，酒店住宿所展示的价格都截然不同。

不怎么使用这个APP的费用，比另一个经常使用APP的费用要便宜不少。

并且还有一个有意思的事，当他们把出发点重新定在公司对面时，价格还低了不少了。

大数据，果然是一个神奇的东西。

在今年，国家出台了禁止滥用大数据分析的规定，侵犯旅游者合法权益之后，大数据杀熟还存在吗?

其实，今天很多的大数据公司都已经不屑于去大数据杀熟了，因为弊远大于利。

消费者为什么会选择网购，最重要的一个原因就是你能明码标价。

消费者和商家都已经形成了一种默契，标出的价格那就是最低价，基本上不存在讨价还价的余地，但是大数据杀熟破坏了这样一种默契。

所以你想想，如果消费者知道自己被某一个平台区别对待之后，会有多愤怒。

而企业所设想的大数据，是通过对用户基础数据、行为数据进行分析之后;

能够为某一位用户勾勒出你的大致完整的数字画像，包括用户注册及个人信息、地理位置、消费记录、搜索习惯等等。

然后基于用户画像就可对用户进行精准识别、归类，并通过推荐算法开启个性化推荐，且对消费能力高、消费意愿强的用户就会展示更高价格的产品。

这才是大数据应该起到的作用，不是把同一个产品标上不同的价格，而是针对不同的对象，去推荐不同价位的产品。

对大数据公司来说，花了大代价弄出大数据，不是为了赚新老用户的差价。

所以，慢慢的，大数据杀熟在电商网购上今天的运用越来越少了。

但有的企业丢开了大数据杀熟，玩起了杀善心的游戏。

什么是杀善心的游戏?

举个例子，前段时间，有一个网友网购了3罐冰激凌，其中买了两罐是草莓味的，一罐是芒果味的。

但他当收到产品的时候发现，所有的冰激凌都变成了花生酱味的。

他去找商家反馈，商家给出的解释是我们仓库失误导致发错了，可以给补20块钱。

但是这位网友又去看了评论区，发现评论里的大多数人收到的都是花生酱味的冰激凌。

为什么要这么做呢?
 

在边缘推动向人工智能的转变

在这种资源受限的环境中，推理的显著增长是通过改进推理处理，特别是用于加速推理的技术而实现的。

第一代机器学习加速器(如果它们是加速器的话)主要是基于软件的，由CPU运行指令集。第二代引入了专用硬件，如gpu和dsp。今天，我们有了第三代，它使用基于硬件的修剪和压缩等功能。在硬件上完成的越多，这个过程就越节能，因为你减少了软件和CPU周期的使用。

今天的智能优势可以实现什么

作为人类，我们的大部分交流不仅仅是通过语言来传递的：我们的语气、面部表情和手势都有助于我们本能地交流和理解彼此。使用基于边缘的推理，今天的设计师可以使他们的产品接收到这些信号，从而创造出越来越自然的交互体验。技术可以包括面部和其他物体和手势识别、语音识别、音调分析和自然语言处理。

在其他地方，智能边缘设备可以提高安全性。例如，智能家居边缘套件可以被训练识别危险信号，例如警报响起、人摔倒、玻璃破碎或水龙头滴落或滴落。一旦感觉到问题，系统就可以提醒车主，让他们做出相应的反应。

接下来是什么?

未来几年，将有许多新的物联网产品和服务进入市场，利用这一日益强大的智能优势。如何在第三代人工智能加速能力。未来几代可能包括神经形态或内存计算、尖峰神经网络或最终的量子人工智能。这些发展将有助于加速目前正在出现的另一个趋势，即在边缘实现机器学习算法的实际训练。

 

（编辑：甘孜站长网）

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