人工智能爆发条件二：互联网渗透率提升，数据资源日益丰富
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数据对深度学习训练效果具有决定性的作用。训练人工智能算法需要海量数据，数据越多，模型越稳定，预测结果越精确。随着互联网、移动互联网乃至物联网的普及，它们产生的大数据解决了人工智能的数据瓶颈，极大拓展了算法事前训练的样本容量，提高了算法的准确率。
互联网普及率及网民规模不断增长，为数据资源的丰富提供了基础。根据中国互联网络信息中心发布的报告显示，2015年我国网民规模已经达到6.9亿人，互联网普及率为50.3%，可以预见，未来这一数字将不断增加。而国际当前互联网上的数据以每年50%的速率增长，全球90%以上的数据是于近几年产生。据IDC2012年发布的DigitalUniverse研究报告，截至2020年全球产生数据量将超过40ZB(1ZB=2^30TB)，相当于地球上每个人产生5200GB的数据。
IDC预测到2020年，全球产生数据量将超过40ZB
移动互联网和物联网的爆发式发展也为人工智能的发展提供了大量学习样本和数据支撑。Cisco发布报告显示，2015年全球每月产生的移动数据流量达到3.7EB（2^30G），是2010年的16倍，未来预测将以年复合增速53%的速度增长。据IDC2012年发布的DigitalUniverse研究报告，截至2020年全球产生数据量将超过40ZB(1ZB=2^30TB)，相当于地球上每个人产生5200GB的数据。大数据为人工智能的发展提供了必要条件。
全球每月产生的移动数据流量不断增长
国内亦出台相关政策，推动大数据产业加速发展。2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提出要大力推动政府信息系统和公共数据互联开放共享，推进数据资源向社会开放，为我国大数据的发展进行了顶层设计和统筹部署。目前，工信部也正在制定大数据产业的“十三五规划”，计划于2016年下半年发布。
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