FMI2017----讓人工智能與大數據為時代賦能
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。
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。
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。
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
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。
七牛云高級技術專家林亦寧：平臺改變計算機視覺
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。
