金羊網訊 記者林潤棟報道：11月2日，以“智能·融合·卓粵——數字經濟新動能”為主題的2018廣東互聯網大會正式在廣州琶洲盛大開幕。本次大會云集了來自全國最具知名度和代表性的互聯網企業。大會以大咖分享、高峰對話、創新成果展等形式聚焦5g、ai、數字經濟、智慧交通、工業互聯、消費升級等熱門話題，共同探討行業發展走向，洞察經濟先機。

當天下午，由中移在線服務有限公司承辦的智能+”數字時代新動能--2018人工智能與大數據高峰論壇如期舉行。本論壇邀請了來自曠視科技、廣東移動、阿里云、微軟、樂信集團等企業高管，共同圍繞著人工智能與大數據這一行業熱點話題進行討論，探討人工智能與大數據是如何為數字經濟賦能。

嘉賓分享：聚焦人工智能與大數據

論壇上，曠視科技副總裁謝憶楠發表了《人工智能企業的第二階段》的精彩主題演講。他介紹了曠視科技在ai第一階段的五個觀察。一是技術的去人力化，算法的流水線化是在深度學習技術沒有得到本質創新前的本質。二是商業的從0到1：雙閉環發展——本質問題是什么？三是商業的從0到1：雙閉環發展——對抗免費？四是商業的從1到100：核心與打通——行業到底缺什么？ai企業的核心資源與核心生態打通。五是產業升級：技術可視與產業效能，即ai+產業升級 “在線化”“數據化”“智能化”三浪并發。

曠視科技副總裁謝憶楠

廣東移動珠海分公司總經理熊勇發表了以“蜂巢大數據助力數字廣東建設實踐”為主題的演講。他指出，自2008年起，珠海移動作為廣東移動的大數據試點單位，專注于打造“大數據標簽+移動互聯網渠道”兩大核心能力，在大數據應用方面開展了一系列實踐。

2017年9月底，廣東移動為了促進大數據業務的發展，將應用實踐迅速推廣至全省，成立省公司二級部門大數據應用創新中心。基于廣東移動大數據平臺，各類人口分析報告已在全省21個地市同步上線，共輸出報告超100份，并由各地市移動公司提交至當地政府單位。

廣東移動珠海分公司總經理熊勇

阿里云人工智能中心副主任張磊教授發表了《城市大腦中的人工智能技術》。他表示，城市信息化建設了大量信息化管理系統，積累了海量數據，但存在數據孤立且未被有效利用的問題。他認為，城市大腦的實質是對城市信息的全面量、實時的認知、搜索、預測和優化決策。城市大腦的關鍵技術在于高度全尺度多目標檢測、車輛檢測、行人檢測，以及基于時空自編碼器的視頻異常檢測。

阿里云人工智能中心副主任張磊教授

微軟技術中心資深架構師張國軍發表了《人工智能應用場景介紹》。他介紹了人工智能在企業應用場景，有智能對話、智能應用以及智能商業流程這幾大類。其中ai+高效辦公涵蓋了基于圖像、語音識別、語音合成多種技術；ai+ 智能會議系統實現了基于語音識別、聲紋識別、人臉識別和語義分析；ai+精準診斷完成基于面部表情的精準抑郁識別；ai+精準治療場景已進入“量身定制”時代。

微軟技術中心資深架構師張國軍

樂信集團ai首席技術官許焱則針對“大數據風控--ai助力金融科技”發表了演講。他認為，金融科技制勝關鍵在于大數據智能風控。他介紹了樂信旗下的鷹眼大數據智能風控引擎所具備的用戶畫像體系功能，幫助構建用戶關系網絡。另外，ai 反欺詐系統從空間、時間、行為和數量等維度對欺詐風險進行建模，建立起了實時和立體的反欺詐系統。他表示，體系化、智能化和精準化是金融風控的未來。

樂信集團ai首席技術官許焱

高峰對話：ai賦能數字時代

在特邀嘉賓演講結束后，論壇邀請了曠視科技副總裁謝憶楠、廣東移動珠海分公司總經理熊勇、阿里云人工智能中心副主任張磊教授、微軟技術中心資深架構師張國軍以及樂信集團ai首席技術官許焱這四位行業佼佼者開展了一場高峰對話，共同圍繞“ai賦能數字時代”這一主題進行探討。

謝憶楠表示，曠視剛開始創業時的想法是只需要考慮把ai技術做到極致，但是后來發現這項技術必須得真正應用到行業當中，讓行業不光愿意用，還愿意花錢用，這是一個非常大的挑戰。

熊勇表示，數據價值是隨著客戶的標簽以及畫像而變得越來越完善。目前，廣東移動已經跟銀行、保險、證券、房產、汽車銷售等領域進行合作，探討大數據更多的應用可能性。但廣東移動還是比較謹慎的，因為大數據商業變現的絕對不能以犧牲個人隱私為前提。

當被問到未來阿里的城市大腦有什么方向，張磊教授表示，我們希望城市大腦的業務會越來越多地跟普通老百姓的生活密切相關。下一步的重點可以是幫助企業解決問題。同時，他認為一個企業不能光想著賺錢，一定要肩負起自己的社會責任，這是城市大腦將來的方向。

對于自然語言理解這個領域的未來推廣應用方面將有什么樣的機會和困難，張國軍表示，目前，人工智能在頭像識別技術方面相對來說是比較成熟的，因為超過人眼的識別能力很容易，但人類擁有的最大特點在于我們有一個嚴謹的、非常發散的語言系統，這使得讓計算機模仿人做這樣的事情有很大難度。

許焱認為，對抗生成網絡在近一兩年非常受歡迎，也特別有效，不僅在于其在圖像方面研究得好，還在于應用得也比較好。對抗生成網絡在諸如圖象、視等某些領域是有用的，但在其他領域的效果，還需要時間來驗證。

（圖片由主辦方提供）

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