由中国电子学会主办的第八届中国云计算大会5月18日~20日在北京国家会议中心盛大召开。本次会议由工业和信息化部、中国科学技术协会、北京市人民政府指导，中国云计算技术与产业联盟、中国大数据专家委员会、中国电子学会云计算专家委员会承办，世界工程组织联合会创新专委会(WFEO-CEIT)作为协办单位，ZD至顶网、计世资讯、锦囊专家协办，大会主题为“技术融合，应用创新”。工业和信息化部副部长怀进鹏出席会议并讲话，云计算大数据领域的9位院士和200多位专家在全体大会和专题论坛上作报告，三天共有超过15000人次听众参会。中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰主持大会开幕式，南开大学校长、WFEO-CEIT主席龚克、中国工程院院士李伯虎、中国电子学会副秘书长林润华分别主持全体大会　　 　　工业和信息化部副部长怀进鹏　　怀进鹏副部长在致辞中指出，以云计算为代表的新一代信息技术不仅引发了信息产业的变革，也有力推动了信息技术与其他行业的融合发展。“十二五”期间，中国云计算产业发展迅猛，已经从技术导入期进入到应用普及的新阶段。他强调指出，2016年是“十三五”开局之年，在我国经济发展进入新常态的背景下，云计算在推动互联网和实体经济深度融合发展，促进经济结构调整、转变经济发展方式、推动“双创”中将发挥更为重要的作用，工业和信息化部将按照国务院决策部署，以“创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念为指导，加快推动供给侧结构性改革，从技术、标准、应用、安全、人才等方面，积极营造良好的发展环境，推动云计算产业健康快速发展。网络创业培训研究中心　　院士领衔四大主题 海内外专家同台交流　　演讲嘉宾权威、话题紧扣热点是第八届中国云计算大会主题演讲的最大亮点。本届大会全体会议演讲内容共分为四个Session部分，每个部分的主题分别为：VISION远见、PRACTICE实践、INNOVATION创新和FRONTIER前沿，每个部分都由学术界著名专家作为Session主席，负责内容把关。Session主席包括南开大学校长、世界工程组织联合会(WFEO)副主席龚克，中国工程院院士李伯虎，中国工程院院士倪光南。　　中国大数据专家委员会、中国电子学会云计算专家委员会的多名委员和业界专家作大会报告。中国科学院院士梅宏、中国工程院院士李德毅、中国工程院院士高文、中国科学院院士郭光灿、中国工程院院士王恩东分别就云计算、智能驾驶、大数据与智慧城市、量子信息技术发展和IT架构思考等话题作主题报告，来自海外的《大数据时代》作者Viktor Mayer-Schönberger教授、《驾驭大数据》作者Bill Franks、国际信息处理联合会当选主席Mike Hinchey、荷兰首任政府CIO Maarten Hillenaar、荷兰Eindhoven城市CIO Jaap Haenen、机器学习领域国际学术带头人杨强、英国伯明翰大学首席教授姚新等在大会上作演讲。此外，来自中国电信集团、中国移动集团、中国联通集团，以及微软、英特尔、百度开放云、京东云、西安西咸新区、三未信安、数人云、华三、浙江大华、深信服、华云数据、青云的企业专家代表也在大会上报告了最新的技术创新和产业进展。　　同时，华硕、星河互联、博云、云英、EasyStack、华为企业云、IBM、Juniper、寄云科技、SAP、江南天安、UCloud、新致云、用友和易云等公司也参与本次云计算大会的专题论坛。Akamai、梭子鱼网络、倍尔诺、北方工业大学、会畅通讯、达沃时代、Gooxi、浪潮、象云、Microsemi、SmartX、SpeedyCloud、思序软件、乌云异步社区、中国信息安全、天特信息、国鑫恒宇、志凌海纳、全端网络、以及滴滴出行和IPIP.NET等公司和机构在本届大会展示了创新技术和最新云服务。　　生态系统初步形成 产业规模快速扩大　　一年一度的云计算大会是中国云计算发展的风向标。据中国云计算技术与产业联盟秘书长林润华介绍，在过去的一年当中，国内云计算的生态系统已经建立和形成，产业发展有所突破，标准制定步伐加快，行业规范开始受到关注和重视。这些有利因素，推动中国云计算大数据产业加速发展。2015年中国云计算大数据产业市场规模已经达到1500亿元，年增长率超过30%，并呈加速发展之势。　　云计算的快速发展也是电子信息科技发展和信息社会需求到达一定阶段的必然结果，是现代社会信息量的激增、计算资源动态复用技术的发展以及宽带网络的普及等多方面共同作用的结果。基础云服务商、各类SaaS等所提供的公共云服务，越来越被广大中小企业、初创企业所接受，建立起新型信息化模式。购买软件、硬件，搭建数据中心，搭建应用系统的传统信息化模式，将向采购云服务的新模式转变，使得信息服务更加社会化、专业化和集约化。　　云计算创新创业活跃，成果初步显现　　云计算大数据是创新创业的重要方向，近些年来全国各省市涌现出许多技术创新项目和大量初创企业。创新创业成果不仅将极大完善云计算大数据产业生态链，也将为中国云计算大数据注入新活力、增添新动能。　　为了更好地推动云计算大数据创新创业健康发展，中国云计算技术与产业联盟、中国大数据专家委员会和中国电子学会云计算专家委员会联合各地云计算大数据相关联盟机构自2016年3月启动了“2016云计算大数据创新创业评选”活动。评选活动秉持公平、公正、公开的原则，采用统一评审标准，邀请云计算大数据专委会委员作为评审专家，在全国创新创业活跃地区展开。最终共有来自8个地区的近200个云计算大数据创新创业项目参选。　　经过各地区评审专家严格评选，共有49个地区优秀项目进入全国总评选，最终11个项目荣获“2016云计算大数据创新创业评选——总评选优秀技术创新项目”，分别是：浪潮电子信息产业股份有限公司的融合架构云服务器、北京航天智造科技发展有限公司的云制造创新研发项目、北京江南天安科技有限公司的基于国产商用密码技术的云服务密码机、北京翰云时代数据技术有限公司的翰云数据库、合肥高维数据技术有限公司的FaceChanger个人隐私云存储安全平台、中国电信股份有限公司安徽分公司的信令大数据在智能交通智慧城市应用、网易(杭州)网络有限公司的网易七鱼、杭州华三通信技术有限公司的政务云解决方案、成都盛思睿信息技术有限公司的DCSS安全云桌面系统、深圳市云之讯网络技术有限公司的互联网通讯PaaS平台、重庆誉存企业信用管理有限公司的基于多源异构大数据集成与挖掘技术的企业征信系统。　　10个项目荣获“2016云计算大数据创新创业评选——总评选优秀创业项目”。分别是：数聚变(北京)科技有限公司的数据道、北京蜂巢天下信息技术有限公司的基于Beacon网络的场景移动营销平台、北京蜂鸟视图科技有限公司的室内空间信息资源库、深圳市经常科技有限公司的经常云视频平台JCCloud、广州市零空信息技术有限公司的Zerocloud、杭州安存网络科技有限公司的基于云存储的具有法律效力的电话公证平台、安徽天斯努信息技术股份有限公司的V印自助云打印、成都数联寻英科技有限公司的人力资源的首席数据官、数位无限软体股份有限公司的CloudFusion多云与混合云管理平台 、莫比网格运算股份有限公司的10倍速基因分析云平台。　　云计算大数据助推 前沿技术到达临界点　　在云计算大数据技术的推动下，电子信息领域的前沿技术也在不断进步。人机互动、量子计算、脑科学、机器智能等领域因云计算大数据的发展和应用在短期内将出现技术突破。　　量子计算是将计算能力革命性提升的全新体系，中国科学院院士郭光灿在演讲中以此来阐释量子信息技术的无限前景:“量子计算机性能与电子计算机性能的对比，犹如电子计算机与算盘计算能力的对比”。英国伯明翰大学首席教授姚新则就人工智能的构建体系展开深入思考，他认为在脑计算研究的过程中，应该适当考虑生物脑演化过程。北京邮电大学教授刘知青以AlphaGo战胜李世石的案例分析和预测未来人工智能的应用和发展。北京达闼科技公司的创始人兼CEO黄晓庆、国家围棋队领队华学明、微软亚洲研究院常务副院长马维英、北京驭势科技公司创始人吴甘沙、IBM大数据及认知计算首席科学家苏中等专家还圆桌讨论了云计算大数据与人工智能、智能驾驶、人机交互等交叉融合发展的未来。　　以“技术融合，应用创新”为主题的第八届中国云计算大会在继承以往大会成功经验基础上，更加注重全球视野和技术融合实践，参会者规模、演讲内容质量再次实现突破，成为每年一度中国云计算大数据交流合作的最重要平台。

       云计算拯救了大数据　　信息技术的变革总是随着时间不断扩大其影响范围，而在此之前大多数企业会选择观察和等待时机成熟。云计算就处在这样一个特殊的时期，宣传已经足够，那么如何把其力量最大化发挥，带动企业业务增长呢？　　云计算如愿成为了人们想象中那样可以统治世界的科技，成为了很多大公司不可分割的一个组成部分，但云计算现在的问题在于如何发挥更大的作用，充分施展魔力。而不仅仅是当作企业某些部门数据库软件，这对云计算来讲实在是一种浪费。　　在云端，很多强大的应用程序可以和公司业务结合，提升效率。如果公司已经做足了云计算的前期工作，那么利用云技术形成公司的优势业务势在必行。　　1.云计算为大数据提供便捷网络创业培训研究中心　　大数据时代，难点在分析。而云计算基于云的分析工具则可以帮助数据分析处理，并从中获取最大价值。云计算处理大数据不需要任何额外前期投资，却可从数据中得出关键业务决策的新见解，给决策层提供的帮助可见一斑。云计算与大数据从不分离　　当基础设施和软件维护的工作都集中于云端时，在数据处理的过程中，工作人员可以专注于数据采集，提供更好的后续服务，如运行报告、产品和经营等多方面的改进工作。　　云计算方便了大数据的资源存储和数据分析，很多传统分析手段中的步骤被简化，效率提高，一些收集过程也可以由云计算完成，获取更多更全的数据。　　2.数据保护和恢复更具性价比网络创业培训研究中心　　对于任何一家公司，数据都是其非常重要的资产之一。也正是因为如此，才会有很多公司不断的为数据的存储和处理进行投资。而随着云计算的崛起，数据资源的宝贵性也被更多的企业认可，将数据方面的投资转向云端可以无缝对接，效率也有良好提升。云迁移颇具性价比　　而对大部分公司来讲，基础设施和服务器迁移到云从性价比角度来看是要远低于传统模式的，这其中尤其以中小型企业更为有优势。此外，当云计算被用于数据存储时，其便捷性、易于转移、容易恢复等特点也能体现出，无形中降低了部分成本。　   云基础设施更省钱　　1.云测试及开发灵活高端　　软件开发的过程是十分复杂的过程，新的应用程序后续的更新、检查、测试等工作也会源源不断，而这过程需要的基础设施则更为繁琐，变数也很大。建立和维护测试环境的发展是一个昂贵的事情，这对于公司来讲，在金钱和时间两方面都有巨大消耗。云沙箱　　同时，如果移动应用程序需要从一个平台迁移到另一个平台，在这种情况下迁移时不仅工作量较大，还面临着很多不可控的数据安全问题。　　而云计算则是解决这一问题的好办法，优质的云计算服务会为客户额外提供一个付费的沙箱环境，客户可以以此为基础进行一系列的开发测试过程。这个服务只要你需要就可以随时开启或关闭。同时，利用云沙箱还可以避免测试操作系统不兼容的问题。　　云基础设施，以满足高峰需求　　众所周知，公司的产品和服务在一年中的不同时间会有不同的访问量需求。而这对普通服务器来讲简直是灭顶之灾，访问量巅峰时期很容易崩溃。IaaS服务更便宜　　而云基础设施则会好很多，在业务拓展之后，产品需求量往往随之提升。此时客户对网站访问量要远超平时，而云服务器则可以帮助客户扩大服务器容量，获取额外的资源用于匹配这些访问需求。　　业务处理及资源规划全面云升级　　对于中小型企业，云基础设施可以提供的强大工具是他们与大型企业竞争的利器。CRM、项目管理以及一些会计应用，都可以实现企业文化管理质的提升。而且，这些工具也是扩大业务和提供即时访问、企业沟通等多种功能的桥梁，对于一些大型企业也可以有很大帮助。云计算是工具而非威胁　　无论是核心业务还是组织架构，云计算的基础设施范围总可以提供更为优质，也更具性价比的服务。但想要让这些服务发挥更大的价值还需要公司予以更多的规划和使用，提升对云端的信任，把云当作一种工具而非威胁。网络创业培训研究中心　　唯有从思想角度转变，才能真正发挥云计算的价值。

日前，德国工业机器人供应商库卡公司发布新闻公报称，中国美的集团向库卡公司的所有股东发出收购要约，拟以每股115欧元的价格增持库卡公司股票。库卡公司是德国领先的工业4.0解决方案供应商，而美的是中国家电领域的巨无霸，本次美的收购库卡，则是力图重演当年北京第一机床厂收购德国科堡之举——中资企业获得了相关技术，德国公司则收获了中资公司的销售渠道和中国市场。至于美的集团能否真正获得库卡的技术和管理模式，促进中国工业4.0转型，尚有待时间检验。　　中企收购德企实现双赢　　在跨国收购中，经常会出现将被收购企业的人才、技术、厂房设备抽空后，将所收购的品牌雪藏的做法，一系列品牌也因此销声匿迹，这就不是双赢的局面。就中国企业以往在德国的收购案例来看，不乏中国企业与德国企业实现携手双赢的例子。网络创业培训研究中心　　在笔者看来，美的集团收购库卡显然是想重复当年北京第一机床厂收购德国科堡的成功案例。科堡公司是一家有着百年历史的家族企业，以生产龙门铣闻名于世。而且北京第一机床厂与科堡公司已有二十多年的合作历史，北京第一机床厂的很多重型铣等设备就是从科堡引进。　　在北京第一机床厂收购之前，科堡公司已经两转其手——先被美国英格索尔收购；后被卖给德国公司海格勒斯。由于海格勒斯主业为磨床领域，于是打算将专攻铣床的科堡公司出售。北京第一机床厂收购德国科堡后，一没有空降管理层，二没有抽空公司的技术和人才，三没有将工厂搬回中国，反而给予科堡很高的自主决策权——主管财务、人力资源，生产、制造、技术，销售、市场的都是德国人，而唯一的中国人负责整个公司的协调。此外，科堡也将派出工程师到中国的工厂中进行技术指导。　　通过这种方式，中德双方携手共进——中资企业获得了相关技术，德国公司则获得了中国市场——而这使已经三次被转卖的德国科堡重获新生，不仅在4年时间里营业额增长到原来的3倍，而且在2009年德国机床生产行业的业绩在同期下降了30%的大背景下，科堡公司的营业额依然保持了20%的增长率。而对于北京第一机床厂而言，在收购科堡公司的3年后，销售收入已达到收购前的3倍，订单合同是收购时的10倍，利润总和是收购前的5倍。　　海外收购同样存在风险　　其实，海外并购并非都能像北京第一机床厂收购德国科堡这样实现互利共赢，竹篮打水一场空，赔了夫人又折兵的例子也不在少数。这其中最典型的就属中国上汽并购韩国双龙汽车。　　2004年，在韩国双龙汽车惨淡经营的背景下，中国上汽以5亿美元收购了韩国双龙汽车48.92%的股权。2005年，又通过证券市场交易，增持股份至51.33%。　　但由于双龙汽车自身存在的一系列问题，比如双龙汽车生产效率低下，平均一辆车的人工费用占总费用的20%以上，而竞争对手的这一比例仅为10%左右；再比如双龙汽车工会“过于强势”，使上汽虽然成为控股股东，但却根本无法真正掌控企业——在企业生产效率偏低的情况下，双龙汽车工会不仅坚决抵制裁员，还不顾企业的经营现状，多次以罢工相威胁，逼迫上汽提高员工工资与福利待遇，甚至围攻中国大使馆要挟中方满足其不合理的利益诉求……加上中韩企业文化差异等因素影响，最终使本次收购根本没有达成初衷。双龙汽车申请破产后，收购时达成的技术转让协议沦为一纸空文，上汽收购双龙耗费的40多亿人民币也随之付之东流。　　德国库卡是机器人领域的巨无霸　　德国库卡公司最早于1898年由Johann Josef Keller和Jakob Knappich在奥格斯堡建立。最初主要专注于室内及城市照明。随后涉足焊接工具及设备、大型容器等领域。1973年公司研发了其名为FAMULUS第一台工业机器人。1985年，库卡通过设计革新，去掉了早期工业机器人中必不可少的平行连杆结构，实现真正意义上的多关节控制，并从此成为机器人行业的规范。1996年，库卡采用了当时最为开放和被广泛接受的标准工业PC-Windows 操作系统作为库卡机器人控制系统和操作平台，使得库卡机器人成为当时最开放和标准化程度最高的控制系统。至今，德国库卡已是世界顶级的自动化生产行业提供生产系统、机器人、夹具、模具及备件的供应商，与瑞士ABB、日本FANUC和YASKAWA为全球四大机器人公司，该四家公司占据了全球工业机器人市场份额的半壁江山。　　此外，德国库卡是全球第一家为冰箱、洗衣机制造提供自动化焊接设备的企业，第一个开发出六轴机器人的公司，其产品的应用行业覆盖了铸造、塑料、金属加工、包装、物流等领域。库卡公司的工业机器人遍布全球各大汽车工厂，通用汽车、克莱斯勒、福特汽车、保时捷、宝马、奥迪、奔驰、大众等都是库卡的主要客户，在波音、西门子、哈雷-戴维森等公司的厂区里也能见到库卡工业机器人的身影。　　除了在工业机器人领域颇有建树外，库卡公司也积极接入新兴领域，将工业机器人用于医疗技术、太阳能工业和航空航天工业等方面。据了解，2015年，库卡公司全球员工总数达1.2万人，实现销售收入29.66亿欧元。　　中国机器人企业与库卡差距较大　　相比之下，国内机器人公司在与库卡相比无疑差距明显——虽然在一些领域，中国机器人的系统设计和集成能力倒不差，比如，中国科技大学的机器人足球队曾获得ROBOCUP冠军，在军用机器人方面，一些中国军用机器人也不逊色于美国同类产品。但就总体情况而言，国内企业完全处于劣势——2014年，自主品牌工业机器人销量为1.7万台，占全球工业机器人总销量的7.45%；2015年，自主品牌工业机器人销量为2.2万台，国内市场份额依旧不足20%，在全球工业机器人市场中的份额依旧不足两位数。　　除了市场份额相对偏低之外，在技术上国内企业也处于劣势，国产工业机器人多集中于低端应用领域——相对较复杂的多关节机器人市场，国外公司占据国内市场的90%以上份额；应用于汽车制造、焊接等高端行业领域的六轴或以上高端工业机器人市场，主要被日本和欧美企业占据，国产六轴工业机器人占全国工业机器人新装机量不足10%。而国产机器人种类主要是搬运、码垛等低端机器人，应用领域多在家电、基础制造领域，附加值偏低。　　另外，中国工业机器企业还存在小而散的问题。至2016年初，中国工业机器人相关企业数量达到1000余家，其中有机器人概念的上市企业超过100家，但普遍存在规模偏小的情况，超过90%的机器人公司年产值在1亿元以下，很多厂家每年销量都不超过1000台（只有年产量破千才能初步形成规模效应），即便是像沈阳新松这样的国内机器人龙头企业，2015年营业收入也只有16.9亿元，与ABB、KUKA、FANUC、YASKAWA动辄上百亿元的营业收入相比差距明显。　　美的收购库卡的意义　　机器人产业是一个潜力巨大的新兴产业，特别是随着中国人口老龄化、工资上涨、用工荒等现象，特别是将来可能会遭遇到的少子化情况而言，中国机器人的市场潜力异常广阔。何况工业机器人相对于自然人还具有抗疲劳，对恶劣环境忍受度高，作业标准一致性高等优势。　　用数据来说话，早在2013年，中国就已成为世界第一大工业机器人市场。2014年销量达到5.7万台，同比增长56%，占全球销量的1/4，同比增长55%，保有量增长至19万台。　　想必也正是如此，工信部、发改委、财政部联合印发《机器人产业发展规划（2016-2020 年）》，将突破弧焊机器人、真空（洁净）机器人、全自主编程智能工业机器人、人机协作机器人、双臂机器人、重载 AGV、消防救援机器人、手术机器人、智能型公共服务机器人、智能护理机器人作为十大标志性产品来重点突破。　　在国内机器人产业既不大也不强的情况下，美的通过收购部分股权，试图掌握相关技术，提升自己在机器人产业中的地位和话语权也就理所当然了。而且这还与美的的发展规划相契合。　　一直以来，白色家电已陷入行业性衰退——曾经的雄霸一时的日本家电厂商大多惨淡收场。正如某家和美的齐名的家电企业力图在手机行业一展拳脚开辟第二战场，美的将自己的第二战场选择为机器人产业，而这也是美的在2015年8月与全球四大机器人公司之一的日本YASKAWA合资，在2016年3月收购安徽埃夫特智能装备有限公司17.8%股权的根源。　　根据美的的规划，未来5年将投入50亿元用于生产线的自动化、智能化改造，工业机器人总使用量将由目前的1000台增加至10000台，并通过用机器人替代自然人来提升生产效率——根据美的公开数据显示，美的中央空调合肥工厂实现自动化生产之后，生产线人数下降50%，人机比例达到4%以上，生产效率提升70%，产品合格率超过99.9%。　　总之，收购库卡对于美的而言，既是避免白色家电行业性衰退的避风港，又有助于自己在家电生产上向工业4.0转型升级，提升生产效率，可谓一箭双雕。　　结语　　就本次收购来说，并非美的集团全资收购德国库卡，而是美的集团将现在持有库卡公司13.5%的股权，通过收购增股至30%以上，成为库卡最大股东。另外，美的集团也公开申明：美的重视库卡的独立性，并会就此提出各项承诺美的完全支持库卡业务上的独立性，并认为库卡管理团队继续领导公司是未来成功的关键。美的完全支持库卡目前的业务战略、人才基础和品牌发展。　　因此，如果有国人认为，花钱就可以买到先进技术，或者库卡公司将由中国人说了算恐怕就是想当然了。就事论事而言，美的收购库卡，则是用中国庞大的国内市场和美的集团的资金换取库卡的股权和技术，在国内机器人产业和国外差距过大的情况下，这并不失为一条发展捷径。至于是重演北京第一机床厂收购德国科堡的成功范例，还是重蹈上汽收购韩国双龙汽车的覆辙，则必须交给时间去检验了。

我们都知道一句话“巧妇难为无米之炊”，数据源就是让数据产生价值中的那些大米。那大数据时代企业需要哪些数据呢？根据我个人理解我觉得可以大致分为以下几类：1、（内部）企业自身业务生产经营环节产生的内部数据，包括销售、客服、仓储、财务等；2、（运营）可以理解为企业发展过程中掌握在第三方手中的数据，如企业的广告供应商以及一些传播与媒体数据，新媒体、H5、app等；3、（外部）包括传统调研数据和机器数据，搜索、电商、社交等。而对于外部数据的获取上，企业往往会觉得有难度，这时候就可以借助API供应商的力量来补充自己的数据源。网络创业培训研究中心先来科普个概念，开放应用程序的API（即Application Program Interface，应用程序接口）可以让开发者在无需访问源码，或理解内部工作机制细节的情况下，调用他人共享的功能和资源。在数据源的获取上API是个好伙伴。本文将介绍7款API供应平台：百度APIStore、Apix、数说聚合、通联数据、HaoService、聚合数据、datasift （排名不分先后）。一、功能对比二、详细介绍1、百度API Store百度旗下的API Store，能够满足大部分个人应用开发者，特别是其最近推出的Android和IOS SDK。其接口分类较细，但是感觉有一些分类之间存在交集，没有明显的边界区分。接口、数据更新速度也比较快，支持个人发布与定制化服务，上千的接口量基本可以满足一般开发者的需求。提供移动开发SDK，移动开发者可调用API Store服务所开发的SDK包，加上API文档清晰明了，上手简单。缺点就是由于接口杂乱繁多且来源不一，部分接口的质量、稳定性没有保证。2、ApixApix更多是面向小贷机构、互联网金融、租赁保理等行业客户，除了提供身份核验、工商信息、失信名单、支付缴费等接口，还有包括电商、学历信息、运营商记录、信用卡账单等分析服务。其数据分类包括征信风控、支付缴费和常用数据，而征信风投是其主打数据。由于这类数据具有专业性，因此收费相比其他API会稍微偏高。接口大多数是Apix自主开发，质量有保证，部分核查接口的高级版还能联网检测，就是接口的数量确实有点少。3、聚合数据聚合数据跟百度的APIStore有点像，接口包括生活、旅游、金融、开发、咨询等分类，还比较全面，更加适合对接口质量和稳定性有较高要求的公司或企业级应用的开发者。但是并不支持个人发布，因此接口的质量和稳定性会比较好，但也正因为这样接口量大大减少。聚合数据给我的感觉更像是致力于打造高质量API，不求广而求精。不过申请使用接口需要实名认证和审核，算是双刃剑吧，对于买卖双方来说是一个保障，但是对于试用者来说是一个不太好的体验。4、HaoServiceHaoservice近期更新后推出了源码商城，用户可在上面直接购买商城、管理系统、UDP通讯源、发布系统等源码。总体来说比较适合公司或企业级应用的开发者。其主打生活服务类接口，主推基站、定位、地址解析、坐标服务等API，目前仅支持企业用户发布接口，因此接口的质量和稳定性有保障，但接口数量也是一个痛点。VIP级别以上用户可进行个性化定制，且有专人24小时技术支持，服务到位。5、通联数据通联数据提供行情、沪深股市/期权、债券、基金、咨询、研究报告等API，适合金融类应用和金融咨询网站、平台的开发者，以及从事金融行业的分析、业务人员。通联数据主要做金融大数据，上千的数据接口可以满足金融行业的大部分需求。数据有API和研报两种格式，接口来源于自主研发或恒生聚源、九次方大数据、华通人、朝阳永续、中诚信资讯、巨灵财经等企业。6、数说聚合数说聚合跟上面的数据API不同，面向的客户不只是大数据应用开发者，对互联网数据有强烈需求的各行业分析师、业务人员、运营人员同样可以通过数说聚合拿到你们想要的数据。数据覆盖范围广泛，包括国内社交、新闻、电商、互联网垂直领域等多平台多维度的数据。用户可以通过接口调用、文件下载等方式获取数据。接口完全自主研发，质量、稳定性十分有保障，且支持个性化定制。不过目前只面向企业用户，个人用户想要使用可能还需要一段时间。7、DatasiftDatasift的性质与数说聚合相似，其数据基本覆盖国外主流网站，包括Facebook、Tumblr、Google+、YouTube、Instagram等，且提供数据分析服务。来源于国外站点的数据质量较好，不过可能是服务器在国外的原因，响应会有明显的延迟；而国内站点数据的话，小编曾经在datasift购买微博数据（当时在国外无法通过国内公司购买微博的数据），数据质量只能说一般。其业务目前暂未向国内市场开放，只能通过特殊途径购买。以上是国内外比较知名的数据API产品，基础性的可能更多会选择百度APIStore、聚合数据、Haoservice；而对于行业、专业有特别需求的用户来说，通联数据、Apix会使不错的选择；如果是需求国内社交、电商、资讯平台的数据，可以考虑数说聚合；如果是要国外数据，小编则比较推荐Datasift。读者可根据自身的需求，选择最适合的API。