FMI2017----让人工智能与大数据为时代赋能

　　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。

　　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。

　　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。

　　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

　　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。

　　七牛云高级技术专家林亦宁：平台改变计算机视觉

　　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。