FMI2017----讓人工智能與大數據為時代賦能_大數據_比特網

2019-03-19 13:52:00 作者:CB 出處 : 比特網

  2017年8月5日,由飛馬網主辦的“FMI人工智能&大數據高峰論壇”在北京國家會議中心召開。大會圍繞著“大數據”和“人工智能”兩大主題展開,20余位來自京東、搜狗、eBay、中興、科大訊飛、第四范式等知名企業的AI踐行者帶著自己的實踐案例與經驗為現場近2000+技術開發者們帶來了精彩演講。

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  大會開幕

  本屆FMI2017技術峰會共設兩大分會場,四大分論壇:AI人工智能、FinTech金融科技、AI產業應用、大數據應用。話題涉及機器學習、系統優化、圖片搜索、語音識別、計算機視覺、數字營銷、智能化應用等。2017年8月5日上午,大會在飛馬網創始人張澤暉先生的致辭中拉開了帷幕。

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  張澤暉

  張澤暉先生在致辭中表示:我們相信,未來每個企業都不可避免的跟人工智能、大數據深度關聯,人工智能將會是未來的時代入口。技術同仁們不斷探討、交流時下最前沿的人工智能與大數據技術,以及未來十年中國的人工智能產業路線圖,這是非常重要的。

  除了張澤暉先生的致辭外,大會開幕式還有另外兩位重量級嘉賓的致辭,分別是來自工信部的傅永保處長和國務院參事任玉嶺先生。

關長海 北京市委組織部雙高人才中心主任

  傅永保

  傅永保在致辭中談到,當前大數據和人工智能產業發展面臨良好的機遇,未來大有可為。工業和信息化部認真貫徹落實黨中央、國務院決策部署,大力推動大數據和人工智能產業的發展,印發了大數據產業發展規劃2016-2020年,也正在積極的布局推動人工智能產業的發展。深入推進大數據和人工智能的發展,對于推動供給側結構性改革,加快發展新經濟,培育壯大新動能具有重要意義

  下一步我們將著力做好以下幾個方面的工作:

  一是繼續深入貫徹國家人工大數據戰略,落實促進大數據發展行動綱要,和新一代人工智能發展規劃政策文件。

  二是加快推進制造強國和網絡強國的建設,增強工業大數據和人工智能技術產品研發能力和服務支撐水平。

  三是要完善產業生態,推動大數據和人工智能標準體系建設,加快人才培養,加強國際合作,支持開源社區建設,提升安全保障能力。

  四是要充分發揮聯盟、行業組織的橋梁紐帶作用。推進產學研用合作,匯聚力量和資源偉大數據和人工智能產業發展搭建更多、更便利的交流平臺。

任玉嶺  國務院參事

  任玉嶺

  國務院參事任玉嶺先生,在致辭中告訴我們了一個關于技術與產業應用的路線圖。

  智能產業發展的五個動向:

  一是會有很多的企業進入和參與,形成極為寬廣而又巨大的行業。

  二是軟件與硬件的一體化是智能產業發展的方向。

  三是智能產業的硬件發展會成為今后的熱點。

  四是高端智能產業會成為今后發展的重中之重。

  五是產業發展與城市的管理與建設一體化,將是智能產業應用應該遵循的方向。

  智能技術應用與它的產業內容:

  一是新興智能產業的內容。應該有智能軟件與硬件產業,如圖形處理,語音識別,機器翻譯,工具開發,數據庫等等。

  二是智能機器人產業。如工業機器人,智能服務機器人,空間機器人,海洋機器人,基地機器人等等。

  三智能運載工具。如自動駕駛汽車,軌道交通,無人駕駛,還有企業物聯網集成和配套的商用無人機,無人船,無人車等。

  四是傳統產業智能化內容。應該有一是制造業的智能化運用,二是農業的智能化生產,三是智能物流業體系的形成,四是智能化金融,五是智能化商務,六是智能化家居。

  智能化服務的內容:一是智能化教育,二是智能化醫療,三是智能化養老,四是智能化政務,五是智能化法庭。

  智能化城市的創立:一是城市基礎智能化,二是城市建設智能化,三是城市交通管理智能化四是城市環境保護智能化,五是城市城市日常管理管網的智能化,特別值得一提的是旅游業,醫療業,政府采購城市信息安全管理,物流管理,還有公共服務均等化,都會對智能化有強大的需求,這些行業,也一定會因智能化而贏得更大的發展,和得以提高管理的質量和效率,得到更高的質量和效率。人工智能的應用與產業,沒有行業與時空的限制,必將成為經濟社會發展的一個大趨勢。

  第四范式聯合創始人胡時偉:機器學習系統和工程方面的優化

胡時偉

  胡時偉認為,其實今天的人工智能,在有了一個好的機器學習平臺,并且在背后有非常大的計算能力的情況下,已經可以比較通用的去解決一些行業的問題。

  在今天,我們如何把一個團隊的數據工程師變成AI專家呢?我們認為在這四個方向上:首先從特征工程上來講,把原始的數據通過一些方式能夠把它衍生成,把人群能夠足夠的分成幾千萬組的這么一種變量衍生的方式。另外還有一點就是模型規模:當這個模型的變量,我們原先用統計的方式,會做一個模型,通常有十個到二十個變量,或者現在用大數據的方式,用分布式的方式可以做到一百個或者幾千個變量,由于我們的數據是非常海量的,其實它是可以支撐一個甚至是上億,或者數千億規模的維度的變量,其實這個需要非常高維度的分布式的機器學習的系統。另外在模型的算法和除錯方面,其實我們也需要一些成型的東西,讓數據科學家,工程師直接調用它,產生如下的模型。

  京東萬象杜宇甫:數據交易行業需要破界

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  杜宇甫在演講中表示,在今天,人工智能和人的最大區別就是維度的不同。如何讓人工智能具備更多的維度,最重要的就是有數據。你的人工智能在你的產業當中幫助你,你希望他像阿甘一樣,還是希望他像愛因斯坦一樣,取決于他有多少維度,他如何幫你更好的解決這樣一個問題,取決于數據的維度,更多的維度來源于數據。

  第四范式聯合創始人陳雨強:工業界機器學習痛點及解決思路

陳雨強

  陳雨強強調,人工智能其實在語音、圖象、NLP領域其實有了比較多的應用,但是實質上相比于大家在手機里裝的APP來說,其實它并沒有那么多真正上的應用。人工智能的興起是隨著數據量變大,機器性能提升和并行計算發展共同帶來的結果。我們工業界的人工智能需要的是Scalable的系統,這個Scalable兩層含義,一層含義是傳統大數據Scalable,這個Scalable指的是我們機器學習,數據處理的吞吐使得機器的量增加而增加;但是另一個更重要意義上的Scalable,是我們的機器,我們的智能水平,我們的服務質量,我們的客戶體驗,隨著業務量的增加,隨著用戶量的增加而增加。

  七牛高級技術專家林亦寧:平臺改變計算機視覺

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  林亦寧除了給我們分析了七牛云在計算機視覺方面的實踐案例之外,對于人工智能技術,也談了自己的看法,他認為,最近的十幾年,人工智能技術的變化上面的變化其實是很小的,之所以最近這一兩年都說人工智能的風口來了,是因為準入門檻變低了,大量的開源的技術都放出來了。最后,林亦寧強調,我們處在一個前所未有的科技改變生活的浪潮中,我們這代人的使命,就是要創造新的生活,讓技術為人類賦能。

  除了以上的嘉賓外,還有另外十二位業內大咖,帶著自己的實踐案例與經驗,分別從AI、大數據及其落地應用等方向給現場帶來了精彩演講,留給眾人的是深深的思考:該如何讓大數據于AI為企業賦能,為時代賦能。

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