圍繞 '數據' 這一核心議題, 英特爾於4月18日在北京舉行2018中國媒體 '紛享會' . 在這次活動的圓桌論壇環節, 英特爾攜手多位行業專家圍繞 '掘金數據未來, 引爆創新變革' 這一主題, 暢談數據洪流大趨勢, 共話數據創新與應用.
英特爾中國媒體 '紛享會' 舉行圓桌論壇: 掘金數據未來, 引爆創新變革
數據洪流超越想象, 是未來創新的基礎
作為身處行業前沿的研究者和探索者, 各位專家首先分享了自己對於數據洪流的洞察和見解.
'比如某個地區想重點優化交通管理, 可以全部以數字化方式映射到虛擬世界. 真實世界裡, 人, 車, 物混在一起, 但在虛擬世界很容易抽離出來, 並進行類比實驗' , 英特爾中國研究院院長宋繼強認為這不僅是對數據的淺層處理, 而是深度挖掘數據, 用內在模型和規律做預測, '這是數據帶來的非常大的價值, 數據洪流可能遠遠超出我們之前的想象' .
在中國資訊通信研究院產業互聯網研究部主任湯立波看來, 數據是各行各業創新的基礎, 所有行業都將在數據海洋構建自己未來的競爭力, '宏觀上, 數據像海浪一樣推動我們往前走; 微觀上, 我們越來越切身體會到數據成為社會生活不可缺少的一部分' . 他同時表示, 各領域的數字化仍然處於起步階段, 邁向全面的數字化社會, 還有很長的路要走.
清華大學計算機系教授及博士生導師, 人工智慧專家鄧志東則以自動駕駛為例, 說明海量的數據不斷湧現, 我們需要以接近, 達到或者超過人類水平的智能方法來處理, 分析數據, 發掘數據的價值. 他認為, 必須面向特定應用場景和特定目標, 以數據為中心提供兩個支撐: 一是更強的計算能力, 二是創新的演算法.
科大訊飛高級副總裁, 研究院院長鬍國平表示: '數據是很多應用, 很多演算法的基礎和 '營養' 所在. ' 數據能持續地增長, 一個原因是需求的旺盛, 特別是人工智慧演算法處理數據能力的變強, 同時因為我們要做相應演算法, 比如為了實現自動駕駛而用更多的感測器獲得更多的數據, 這是正迴圈甚至指數增長的態勢.
目前, 數據正在滲透到各行各業, 成為重要的生產要素. 醫療影像行業則正在經曆數據的大爆發. 西安盈穀科技有限公司總裁黃燁東認為, 過去很多數據都是孤島式的, 一個設備產生一個孤島式數據, 一家醫院產生一個孤島式數據, 當把這些 '孤島' 全部連接在一起, 才是真正的大數據, '醫療數據因為 '孤島' 被打破, 單次, 頻度和總量都產生了巨大的數據流, 這個數據流對未來的醫療健康有著巨大價值' .
釋放數據價值, 落地哪些應用場景?
數據洪流不僅僅是數據量的爆炸, 更體現在數據形態的變化, 如果不能實現有效的數據處理與分析, 無法產生價值的數據將成為 '數據屍體' . 怎樣才能避免這種陷阱?
英特爾攜手行業嘉賓暢談數據洪流
宋繼強認為有兩個關鍵: 一是不斷創新的演算法和算力, 二是要在合適的場景中讓數據產生價值. 他舉例說明, '把深度學習演算法用在語音識別, 人臉識別當中, 這是把它用好, 並且有計算力支撐; 應用在安防, 消費, 自動駕駛裡, 這是應用落地的場景. 這兩個都滿足了, 數據就真正發揮了價值' .
'數據在應用層面來說, 用演算法把它變成有用的東西, 一般而言是偏結構化, 這是第一層. 第二層是到知識甚至到決策. ' 胡國平表示, '核心是找場景, 然後找場景中對決策有幫助的數據, 在場景中 '以終為始' 去找數據' .
從4G過渡到5G時代, 自動駕駛, 車聯網被認為是數據分析和處理的典型場景. 那麼, 5G與自動駕駛, 兩者之間究竟有著怎樣的關係? 湯立波認為, 5G會將自動駕駛, 車聯網推向一個新的高度, 它是未來發展的大方向. 在湯立波看來, 5G的很多特性, 比如高頻寬, 低時延, 高可靠以及對海量設備的相容能力, 非常適用於自動駕駛等行業應用. 他進一步表示: '車聯網不單純是網路連接概念, 是未來生態體系的構建, 5G在未來的應用非常重要. '
鄧志東補充到, 5G更需要自動駕駛, 而不是自動駕駛更需要5G. 自動駕駛可能是能夠真正為5G提供需求, 並且推動5G商業落地的主要領域之一. 很多領域沒有提出這樣的需求. 在他看來, 5G將帶來顛覆性的變革, 甚至需要演算法上的顛覆性創新.
海量數據還為人工智慧的爆髮帶來了前所未有的機遇. 2017年, 視覺智能在中國找到了安防這個大的落地場景, 接下來人工智慧會在哪個領域大放異彩?
在宋繼強看來, 智能零售是大有希望的應用場景, 而要想搶佔這個風口, 目前零售行業中 '整個的銷售, 包括配送, 供應鏈管理都已經成體系的, 直接在前端增加入口非常容易獲得更大流量' 的廠商佔有先機, 它們也一定是具備部署雲計算能力的廠商, 可以充分挖掘數據的價值.
胡國平認為, 醫療影像, 工廠都將因為與人工智慧的結合而實現產業升級, '還有一個比較大的機會在教育行業, 教育是典型的慢熱, 結合大家的投資以及付費意願, 人工智慧技術在這個領域發揮的價值會越來越大' .