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。

大会现场

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。

飞马网创始人张泽晖

张泽晖在致辞中表示：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。

工信部傅永保处长

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。

国务院参事任玉岭

国务院参事任玉岭先生，在致辞中为我们描绘了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

第四范式联合创始人胡时伟

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，一位数据工程师如何成长为AI专家呢？他认为可从四个方向着手。首先是特征工程，把原始的数据通过一些方式把它衍生成具有一定特征的变量。另外还有一点就是模型规模，之前采用统计方式，可生成一个具有十个到二十个变量模型，现在利用大数据，通过分布式方式可以生成具有上百个甚至上千个变量的模型。在高维度分布式的机器学习系统中，还可以支撑起上亿，或者数千亿规模维度的变量。另外在模型的算法和除错方面，我们需要一些成型的东西，让数据科学家，工程师直接调用它。

京东万象杜宇甫：数据交易行业需要破界

京东万象杜宇甫

杜宇甫在演讲中表示，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。你的人工智能在所处产业当中帮助你，希望它像阿甘一样，还是像爱因斯坦一样，取决于它有多少维度。如何帮你更好地解决此问题，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

第四范式联合创始人陈雨强

陈雨强强调，人工智能其实在语音、图象、NLP领域有了比较多的应用，但相比手机里的APP，它并没有被真正的应用。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。工业界的人工智能需要的是Scalable系统，这个Scalable有两层含义，一层含义是传统大数据Scalable，这个Scalable指的是机器学习，数据处理的吞吐随着机器量的增加而增加；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

七牛云高级技术专家林亦宁

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，人工智能在技术上的变化其实很小，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，及大量技术的开源。

他强调，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。