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基于人工智能的图像识别技术研究
Research on Image Recognition Technology Based on Artificial Intelligence

提高了经济社会发展智能化水平，有效地增强了公共服务和城市管理能力（见

图1-21）。

图 1-21 大数据产业链

通过总结大数据发展历程中的经验和教训，可以得到的启示为：

第一，尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其
自身的规律，大数据学科的发展需要理论积累、技术创新、政策指导、需求指引
的协同驱动。基础研究的理论积累是学科可持续发展的基石，技术创新是大数据

学科发展的驱动力，政策指导是大数据学科指导实践的外部条件，应用需求指引
是大数据学科发展和研究创新的指示方向。

第二，引领大数据发展需要来自科学和需求的双轮驱动。大数据技术发展的
驱动力除了知识与技术体系内在的矛盾外，解决处理大数据难题的需求是创新的
最大源泉与动力。例如1997年美航局就提出“模拟飞机周围的气流需要被处理

和可视化”这样一种数据处理需求，驱动了对于提升数据采集能力、数据存储能
力、数据处理速度的解决方案出现。此后，在安防监控、身份识别、无人驾驶、

互联网和物联网等实际应用对数据分析需求更是带动了大数据的技术突破。
第三，学科交叉是创新突破的“捷径”。大数据研究涉及信息科学、工程科

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