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√将亲自试验“真正的”虚拟现实技术作为首要任务——除了把玩功能有限的家用小型虚拟现实设备，还有许多全面展现虚拟现实功能的新设备，它们出现在大城市的联合办公区或创业孵化空间，出现在技术贸易会的展厅，出现在大学校园。虚拟现实和其他许多新技术一样，只有戴上头盔亲身体验，才能体会其中的奥妙。
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中国相关性
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虚拟同理心
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VR是2015~2016年中国的热词，商界人士以谈论VR为荣，投资人士到处找寻VR初创公司，品牌营销活动也一定要带有VR元素。这两年，中国市场涌现出无数VR设备，充斥于各种电子商务平台。VR眼镜从几十元到几千元不等，似乎都在告诉你：VR时代来了，不VR，就落伍。
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VR的挑战不在技术和硬件，而在内容和设计。这方面需投入重金，累以时日方见成效。这方面我们看到的有趣的案例，是暴风魔镜为龙泉寺创作的虚拟现实App。这款App根据寺院的真实场景建构虚拟的“悬浮岛”，让人们戴上眼镜就畅游其间，随时随地获得这一禅修学院的虚拟现实体验，从而将VR技术应用为一种新的代入式体验。相信这样的“虚拟代入”在中国方兴未艾，未来人们将从中获得更多新的体验，形成更多的“同理心”。
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非显著趋势：如何把握即将到来的机会 趋势十五 数据泛滥（Data Overflow）
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非显著之处何在？
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不断增长的个人数据、企业数据与开放数据交相汇合，带来了新的挑战，仅凭算法已经无法处理，人们转而依靠性能更强的人工智能、更灵活的筛选推敲和更多的创业投资。
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大数据越来越大，小数据越来越小——两者的交汇开始带来某些严重的问题。
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虽然商业界不断地谈论大数据，谈论如何采集更多信息，2015年我却引入了“小数据”的概念，描绘越来越多的消费者利用智能设备和社交平台收集自身数据，并借此获得更好的服务、更优惠的价格和更满意的产品。我认为，未来属于这样的品牌：能够找到各种途径吸引消费者分享小数据，并与已采集的大数据相结合。
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未来一年里，大数据和小数据的混合还会引发相关的新问题：数据泛滥——任何收集数据的公司都将十分烦恼，因为它们很快将被巨大的数据量掩埋。乍一看，似乎你以前听说过这种泛滥。
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有时候这也叫“数据过载”——许多文章已经谈到数据收集过多的危害，谈到许多人和机构有时为了理解获得的数据而付出的无用功。“数据泛滥”这一趋势描绘的是这种混乱状态的下一阶段，消费者自行采集的“小数据”和企业采集的“大数据”相互交汇，会被第三种数据搅得更加让人困惑。第三种数据就是那些往往毫无用处、非结构化、缺失元数据的“开放数据”。在信息透明或遵守法规的名义下，公司和政府部门正将这种数据一股脑儿地扔到互联网上。
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举一个数据泛滥迅速蔓延的例子，政府实验室指数（GovLab Index）跟踪了开放数据的发展趋势，发布年度报告，披露各国政府采用开放数据的相关情况。最新一期报告提出了一些发人深省的观点。
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● 各国政府已经公开超过100万个数据集。
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● 这些数据集中，既可用计算机进行处理又获得开放许可的，还不到7%。
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● 96%的国家分享的数据集并没有进行定期更新。
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● 2015年，全世界共有接近400个公开的政府数据门户（六年前只有两个）。
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很明显，开放数据的总量每年呈现指数级增长，问题却在于这些数据大部分也许并无价值。开放数据企业中心（Centre for Open Data Enterprise）的乔尔·古林（Joe Gurin）在接受《经济学人》（The Economist）采访时做出估计，已经发布的数据中也许有4/5并不是特别有用，原因是没有元数据或未经标准化处理，缺乏必要的背景资料。
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处理这些杂乱数据的最佳方法是什么？数据泛滥能够解决吗？为了找到答案，让我们来看看一群科学家如何破解一道难题……这道难题出现在地球上最危险也最先进的地方。
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破译超大型对撞机的数据
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大型强子对撞机（LHC）就像是科幻小说里的实验机器一般。大型强子对撞机是同类机器中最大的一台，由欧洲核子研究委员会（CERN）联合100个国家的10000名科学家共同建成，坐落在法国和瑞士边界地下一条17英里长的隧道中。对撞机的作用就是让物理学家测试粒子的对撞情况，拓展人类对物理世界的理解。
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这一技术壮举面临的主要挑战不是如何引发对撞，而是如何理解对撞产生的万亿字节的数据。数据之海量，即使最复杂的算法都无法处理；数据之微妙，即使最智慧的科学家利用速度最快的计算机都难以理解。事实上，大型强子对撞机研究团队并非面临这一问题的唯一一群科学家。
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例如，2015年年底eLife期刊的一篇文章中，细胞生物学家罗伯特·英索尔（Robert Insall）引发了一场行业论争。他说到自己采访的大多数高级研究员都担心，每年新发布的数量惊人的生物医学研究论文将会降低整个行业的可信度。
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