自然界中的真实事物，如物理现象、生物结构、社会行为等，都具有非常复杂和多样的特征和规律，要想完全地描述和理解它们，需要大量的数据和计算能力。然而，由于观测手段、存储空间、计算资源等的限制，我们往往无法获得真实事物的全部信息，只能通过有限的样本来近似地表示和分析它们。这就导致了数据的高维性、稀疏性、异质性等问题，给数据挖掘和机器学习带来了巨大的挑战。

高维感知是利用多种传感器（如摄像头、雷达、激光等）采集高维数据，如图像、视频等，并通过计算机视觉、图形学、模式识别等技术，对高维数据进行分析和理解，从而实现对真实事物的感知和认知。高维感知是人工智能领域中一个重要且活跃的研究方向，它在自动驾驶、机器人、医疗影像、虚拟现实等领域都有广泛的应用。

大数据是规模巨大、类型多样、价值密度低、时效性强的数据集合。大数据是高维感知的基础和保障，它为高维感知提供了丰富而多样的信息来源，也为高维感知带来了新的机遇和挑战。一方面，大数据使得高维感知可以从更多的角度和层次去观察和理解真实事物，提高了感知的精度和效率；另一方面，大数据也增加了高维感知的复杂度和难度，需要更强大的计算能力和更智能的学习方法。

深度学习（Deep Learning）是一种基于多层神经网络的机器学习方法。深度学习是高维感知和大数据结合的最为有效的手段，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了突破性的进展。深度学习之所以能够有效地处理高维感知和大数据问题，主要有以下原因：

- 深度学习可以自动地从原始数据中提取抽象而有意义的特征，Feature，而不需要人工地设计或选择特征。这样可以降低数据的维度，减少冗余信息，提高数据表达能力。

- 深度学习可以利用多层神经网络来构建复杂而灵活的模型，而不需要依赖于简化或假设的先验知识。这样可以增强模型的拟合能力，适应不同的数据分布，提高模型泛化能力。

- 深度学习可以借助于大规模的并行计算（如GPU）来加速训练和推理过程，而不需要过多地考虑计算效率或内存限制。这样可以充分利用大数据的优势，提高学习的速度和质量。

我们可以看出，高维感知和大数据结合深度学习是目前为止最为有效的手段，它可以克服传统方法在处理真实事物时所面临的困难和局限，实现对真实事物的精确和复杂的过程的感知和理解。