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英特尔发起行业对话:如何掘金数据,引爆创新变革?

2018-04-19 14:54 消息来源:英特尔

北京2018年4月19日电 /美通社/ -- 如今,数据洪流正向各行各业汹涌而来。从自动驾驶、虚拟现实、无人机、机器人精准医疗、智能零售、智慧城市,数据正在革命性的变化。面对数据洪流,数据处理技术如何创新突破?对于数据的发掘和分析,又将创造哪些崭新的商业机遇?

围绕“数据”这一核心议题,英特尔于4月18日在北京举行2018中国媒体“纷享会”。在这次活动的圆桌论坛环节,英特尔携手多位行业专家围绕“掘金数据未来,引爆创新变革”这一主题,畅谈数据洪流大趋势,共话数据创新与应用。

英特尔中国媒体“纷享会”举行圆桌论坛:掘金数据未来,引爆创新变革
英特尔中国媒体“纷享会”举行圆桌论坛:掘金数据未来,引爆创新变革

数据洪流超越想象,是未来创新的基础

作为身处行业前沿的研究者和探索者,各位专家首先分享了自己对于数据洪流的洞察和见解。

“比如某个地区想重点优化交通管理,可以全部以数字化方式映射到虚拟世界。真实世界里,人、车、物混在一起,但在虚拟世界很容易抽离出来,并进行模拟实验”,英特尔中国研究院院长宋继强认为这不仅是对数据的浅层处理,而是深度挖掘数据,用内在模型和规律做预测,“这是数据带来的非常大的价值,数据洪流可能远远超出我们之前的想象”。

在中国信息通信研究院产业互联网研究部主任汤立波看来,数据是各行各业创新的基础,所有行业都将在数据海洋构建自己未来的竞争力,“宏观上,数据像海浪一样推动我们往前走;微观上,我们越来越切身体会到数据成为社会生活不可缺少的一部分”。他同时表示,各领域的数字化仍然处于起步阶段,迈向全面的数字化社会,还有很长的路要走。

清华大学计算机系教授及博士生导师、人工智能专家邓志东则以自动驾驶为例,说明海量的数据不断涌现,我们需要以接近、达到或者超过人类水平的智能方法来处理、分析数据,发掘数据的价值。他认为,必须面向特定应用场景和特定目标,以数据为中心提供两个支撑:一是更强的计算能力,二是创新的算法。

科大讯飞高级副总裁、研究院院长胡国平表示:“数据是很多应用、很多算法的基础和‘营养’所在。”数据能持续地增长,一个原因是需求的旺盛,特别是人工智能算法处理数据能力的变强,同时因为我们要做相应算法,比如为了实现自动驾驶而用更多的传感器获得更多的数据,这是正循环甚至指数增长的态势。

目前,数据正在渗透到各行各业,成为重要的生产要素。医疗影像行业则正在经历数据的大爆发。西安盈谷科技有限公司总裁黄烨东认为,过去很多数据都是孤岛式的,一个设备产生一个孤岛式数据,一家医院产生一个孤岛式数据,当把这些“孤岛”全部连接在一起,才是真正的大数据,“医疗数据因为‘孤岛’被打破,单次、频度和总量都产生了巨大的数据流,这个数据流对未来的医疗健康有着巨大价值”。

英特尔携手行业嘉宾畅谈数据洪流
英特尔携手行业嘉宾畅谈数据洪流

释放数据价值,落地哪些应用场景?

数据洪流不仅仅是数据量的爆炸,更体现在数据形态的变化,如果不能实现有效的数据处理与分析,无法产生价值的数据将成为“数据尸体”。怎样才能避免这种陷阱?

宋继强认为有两个关键:一是不断创新的算法和算力二是要在合适的场景中让数据产生价值。他举例说明“把深度学习算法用在语音识别、人脸识别当中,这是把它用好,并且有计算力支撑;应用在安防、消费、自动驾驶里,这是应用落地的场景。这两个都满足了,数据就真正发挥了价值”。

“数据在应用层面来说,用算法把它变成有用的东西,一般而言是偏结构化,这是第一层。第二层是到知识甚至到决策。”胡国平表示,“核心是找场景,然后找场景中对决策有帮助的数据,在场景中‘以终为始’去找数据

从 4G 过渡到 5G 时代,自动驾驶、车联网被认为是数据分析和处理的典型场景。那么,5G 与自动驾驶,两者之间究竟有着怎样的关系?汤立波认为,5G 会将自动驾驶、车联网推向一个新的高度,它是未来发展的大方向。在汤立波看来,5G 的很多特性,比如高带宽、低时延、高可靠以及对海量设备的兼容能力,非常适用于自动驾驶等行业应用。他进一步表示:“车联网不单纯是网络连接概念,是未来生态体系的构建,5G 在未来的应用非常重要。”

邓志东补充到,5G 更需要自动驾驶,而不是自动驾驶更需要 5G。自动驾驶可能是能够真正为 5G 提供需求,并且推动 5G 商业落地的主要领域之一。很多领域没有提出这样的需求。在他看来,5G 将带来颠覆性的变革,甚至需要算法上的颠覆性创新。

海量数据还为人工智能的爆发带来了前所未有的机遇。2017年,视觉智能在中国找到了安防这个大的落地场景,接下来人工智能会在哪个领域大放异彩?

在宋继强看来,智能零售是大有希望的应用场景,而要想抢占这个风口,目前零售行业中“整个的销售,包括配送、供应链管理都已经成体系的,直接在前端增加入口非常容易获得更大流量”的厂商占有先机,它们也一定是具备部署云计算能力的厂商,可以充分挖掘数据的价值。

胡国平认为,医疗影像、工厂都将因为与人工智能的结合而实现产业升级,“还有一个比较大的机会在教育行业,教育是典型的慢热,结合大家的投资以及付费意愿,人工智能技术在这个领域发挥的价值会越来越大”。