FMI2017----让人工智能与大数据为时代赋能

2017-08-09 17:24:00 作者:CB 分类 : 比特网

  2017年8月5日,由飞马网主办的“FMI人工智能&大数据高峰论坛”在北京国家会议中心召开。大会围绕着“大数据”和“人工智能”两大主题展开,20余位来自京东、搜狗、eBay、中兴、科大讯飞、第四范式等知名企业的AI践行者带着自己的实践案例与经验为现场近2000+技术开发者们带来了精彩演讲。

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  大会开幕

  本届FMI2017技术峰会共设两大分会场,四大分论坛:AI人工智能、FinTech金融科技、AI产业应用、大数据应用。话题涉及机器学习、系统优化、图片搜索、语音识别、计算机视觉、数字营销、智能化应用等。2017年8月5日上午,大会在飞马网创始人张泽晖先生的致辞中拉开了帷幕。

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  张泽晖

  张泽晖先生在致辞中表示:我们相信,未来每个企业都不可避免的跟人工智能、大数据深度关联,人工智能将会是未来的时代入口。技术同仁们不断探讨、交流时下最前沿的人工智能与大数据技术,以及未来十年中国的人工智能产业路线图,这是非常重要的。

  除了张泽晖先生的致辞外,大会开幕式还有另外两位重量级嘉宾的致辞,分别是来自工信部的傅永保处长和国务院参事任玉岭先生。

关长海 北京市委组织部双高人才中心主任

  傅永保

  傅永保在致辞中谈到,当前大数据和人工智能产业发展面临良好的机遇,未来大有可为。工业和信息化部认真贯彻落实党中央、国务院决策部署,大力推动大数据和人工智能产业的发展,印发了大数据产业发展规划2016-2020年,也正在积极的布局推动人工智能产业的发展。深入推进大数据和人工智能的发展,对于推动供给侧结构性改革,加快发展新经济,培育壮大新动能具有重要意义

  下一步我们将着力做好以下几个方面的工作:

  一是继续深入贯彻国家人工大数据战略,落实促进大数据发展行动纲要,和新一代人工智能发展规划政策文件。

  二是加快推进制造强国和网络强国的建设,增强工业大数据和人工智能技术产品研发能力和服务支撑水平。

  三是要完善产业生态,推动大数据和人工智能标准体系建设,加快人才培养,加强国际合作,支持开源社区建设,提升安全保障能力。

  四是要充分发挥联盟、行业组织的桥梁纽带作用。推进产学研用合作,汇聚力量和资源伟大数据和人工智能产业发展搭建更多、更便利的交流平台。

任玉岭  国务院参事

  任玉岭

  国务院参事任玉岭先生,在致辞中告诉我们了一个关于技术与产业应用的路线图。

  智能产业发展的五个动向:

  一是会有很多的企业进入和参与,形成极为宽广而又巨大的行业。

  二是软件与硬件的一体化是智能产业发展的方向。

  三是智能产业的硬件发展会成为今后的热点。

  四是高端智能产业会成为今后发展的重中之重。

  五是产业发展与城市的管理与建设一体化,将是智能产业应用应该遵循的方向。

  智能技术应用与它的产业内容:

  一是新兴智能产业的内容。应该有智能软件与硬件产业,如图形处理,语音识别,机器翻译,工具开发,数据库等等。

  二是智能机器人产业。如工业机器人,智能服务机器人,空间机器人,海洋机器人,基地机器人等等。

  三智能运载工具。如自动驾驶汽车,轨道交通,无人驾驶,还有企业物联网集成和配套的商用无人机,无人船,无人车等。

  四是传统产业智能化内容。应该有一是制造业的智能化运用,二是农业的智能化生产,三是智能物流业体系的形成,四是智能化金融,五是智能化商务,六是智能化家居。

  智能化服务的内容:一是智能化教育,二是智能化医疗,三是智能化养老,四是智能化政务,五是智能化法庭。

  智能化城市的创立:一是城市基础智能化,二是城市建设智能化,三是城市交通管理智能化四是城市环境保护智能化,五是城市城市日常管理管网的智能化,特别值得一提的是旅游业,医疗业,政府采购城市信息安全管理,物流管理,还有公共服务均等化,都会对智能化有强大的需求,这些行业,也一定会因智能化而赢得更大的发展,和得以提高管理的质量和效率,得到更高的质量和效率。人工智能的应用与产业,没有行业与时空的限制,必将成为经济社会发展的一个大趋势。

  第四范式联合创始人胡时伟:机器学习系统和工程方面的优化

胡时伟

  胡时伟认为,其实今天的人工智能,在有了一个好的机器学习平台,并且在背后有非常大的计算能力的情况下,已经可以比较通用的去解决一些行业的问题。

  在今天,我们如何把一个团队的数据工程师变成AI专家呢?我们认为在这四个方向上:首先从特征工程上来讲,把原始的数据通过一些方式能够把它衍生成,把人群能够足够的分成几千万组的这么一种变量衍生的方式。另外还有一点就是模型规模:当这个模型的变量,我们原先用统计的方式,会做一个模型,通常有十个到二十个变量,或者现在用大数据的方式,用分布式的方式可以做到一百个或者几千个变量,由于我们的数据是非常海量的,其实它是可以支撑一个甚至是上亿,或者数千亿规模的维度的变量,其实这个需要非常高维度的分布式的机器学习的系统。另外在模型的算法和除错方面,其实我们也需要一些成型的东西,让数据科学家,工程师直接调用它,产生如下的模型。

  京东万象杜宇甫:数据交易行业需要破界

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  杜宇甫在演讲中表示,在今天,人工智能和人的最大区别就是维度的不同。如何让人工智能具备更多的维度,最重要的就是有数据。你的人工智能在你的产业当中帮助你,你希望他像阿甘一样,还是希望他像爱因斯坦一样,取决于他有多少维度,他如何帮你更好的解决这样一个问题,取决于数据的维度,更多的维度来源于数据。

  第四范式联合创始人陈雨强:工业界机器学习痛点及解决思路

陈雨强

  陈雨强强调,人工智能其实在语音、图象、NLP领域其实有了比较多的应用,但是实质上相比于大家在手机里装的APP来说,其实它并没有那么多真正上的应用。人工智能的兴起是随着数据量变大,机器性能提升和并行计算发展共同带来的结果。我们工业界的人工智能需要的是Scalable的系统,这个Scalable两层含义,一层含义是传统大数据Scalable,这个Scalable指的是我们机器学习,数据处理的吞吐使得机器的量增加而增加;但是另一个更重要意义上的Scalable,是我们的机器,我们的智能水平,我们的服务质量,我们的客户体验,随着业务量的增加,随着用户量的增加而增加。

  七牛高级技术专家林亦宁:平台改变计算机视觉

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  林亦宁除了给我们分析了七牛云在计算机视觉方面的实践案例之外,对于人工智能技术,也谈了自己的看法,他认为,最近的十几年,人工智能技术的变化上面的变化其实是很小的,之所以最近这一两年都说人工智能的风口来了,是因为准入门槛变低了,大量的开源的技术都放出来了。最后,林亦宁强调,我们处在一个前所未有的科技改变生活的浪潮中,我们这代人的使命,就是要创造新的生活,让技术为人类赋能。

  除了以上的嘉宾外,还有另外十二位业内大咖,带着自己的实践案例与经验,分别从AI、大数据及其落地应用等方向给现场带来了精彩演讲,留给众人的是深深的思考:该如何让大数据于AI为企业赋能,为时代赋能。

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