「數聚萬物 智啟未來」高峰論壇：聚焦人工智慧與大數據發展趨勢前沿
新華網（603888）北京6月12日電 (記者高瓔瓔)由清華大學經管學院金融協會主辦、清華大學數據科學研究院協辦的「數聚萬物 智啟未來——人工智慧與大數據高峰論壇」近日舉行。與會嘉賓就「人工智慧現狀及仿腦人工智慧」、「從能聽會說到能理解會思考」、「計算機視覺技術在智慧城市建設中的應用」、「未來已來——大數據與人工智慧時代中的金融科技」以及「數據驅動創新」等熱點話題，進行了分享和討論。
宋森：深度學習在醫療圖像應用領域應用廣泛
清華大學腦與智能實驗室主任助理宋森主要從事腦科學和人工智慧的交叉研究，關注腦科學的研究對人工智慧會有什麼樣的啟發。在宋森看來，人工智慧這一波主要是基於深度學習，深度學習很關鍵的一點是基於大數據，目前在基於大數據、特定場景下以及確定性問題上有了非常大的突破，但小數據情況下，與人腦會採用推理、類比等方法應對相比，深度學習經常犯致命錯誤。下一步，深度學習會往通用性、不確定性，帶深度理解的方向發展。
宋森介紹，深度學習在醫療圖像的應用領域非常熱門，比如谷歌實通過演算法對眼底圖像實現了自動分析，能夠早期發現可能導致失明的糖尿病導致的眼底出血等癥狀。人工智慧也能幫助挖掘信息，提供可能的疾病診斷或治療的新思路。
江濤：人工智慧大量應用在教育、醫療、司法領域
科大訊飛（002230）聯合創始人、高級副總裁江濤介紹，世界上首部全篇採用人工智慧配音的紀錄片《創新中國》中，配音恢復了已逝配音藝術家李易的聲音，這是通過科大訊飛的語音合成技術實現的。目前科大訊飛的語音識別已經能覆蓋22種方言，近一半識別準確率超過90%。而在醫學圖像理解方面，科大訊飛2017年8月在國際醫學（000516）影像領域的權威評測LUNA上獲得平均召回率94.1%的檢測效果，達到三甲醫院放射科醫生水平。此外，2018年3月2日，科大訊飛「智醫助理」人工智慧輔助診療系統正式開始在合肥廬陽區「實習」，目前已經可以對300餘種常見病提供全科醫生輔助診療，輔助基層全科醫生每天完成大量的診療工作。
在司法領域，科大訊飛「輔助定性量刑系統」已經通過人工智慧輔助檢察官進行重大案件複核。掃描輸入案件的卷宗信息後，機器能分析出這個案子的證據鏈是不是完整，證據鏈中間有沒有自相矛盾的內容，類似的案例過去是怎麼判的，並找出該案件涉及的全部法條。這一系統並不能替代法官做決策，但能大量減少法官卷宗文書的查閱工作。
陶海：智慧城市要用信息化倒逼流程改造
對於人工智慧在智慧城市建設中的應用，北京文安智能技術股份有限公司創始人、董事長陶海認為，智慧城市分為兩個層面，感知層和決策層。不過，目前國內不少地方的智慧城市還只停留在更淺層的信息化階段，尚未達到感知和決策這兩個層面。感知層建設的典型應用包括大量的城市道路交通、監控攝像頭，通過攝像頭將城市中的人和物體數字化。比如進行人臉感知、識別，並進行一定的智能判斷，以及把城市的井蓋、燈桿等信息都數字化，供城市管理者使用。但真正實現智慧城市，一定要有決策層智能，即對城市狀態觀測、數字化後實現管理優化，優化環境、優化交通、優化各方面資源配置等。當所有信息都收集了之後，可以實現自動或半自動的城市優化控制。智慧城市先建信息化，用信息化倒逼流程改造。
陶海說，比如在我們服務過的華南地區某中心城市，可以通過智能視頻分析檢測城市垃圾筒是不是滿了，再進行更加合理的人員調配。這就是智能技術減少成本支出的典型應用。
趙磊：我國券商行業IT投入遠低於國外水平
談到大數據與人工智慧時代的金融科技，北京根網科技有限公司副總裁趙磊表示，人工智慧、大數據未來在金融行業的主要應用還是人機結合。國內券商行業IT投入遠低於國外水平，美國的證券公司極其注重IT建設。以高盛和摩根大通為例，高盛2017財年的IT投入達到30億美金，占營收10%。高盛的33000員工中，有9000多位是工程師和技術人員。而摩根大通2017年IT預算為90億美元。數據顯示，中美兩國資本市場2015年總成交額已持平，但證券行業總IT投入差距卻高達20倍。此外，我國證券業軟體投入佔IT總投入比例只有20%左右，遠低於國際平均60%的水平。
韓亦舜：大數據在數據採集、存儲、應用上值得關注
就數據驅動創新話題，清華大學數據科學研究院執行副院長韓亦舜認為，中國更多的是商業模式的創新，美國則更多是技術的創新。很多時候中國的創新本質上看還是微創新、微集成，把很多已經成熟的技術重新組合在一起。在美國，一個新技術到來以後，其價值很快可以獲得上下游認可。而中國投資人很多，評價一個項目時不僅看其技術亮點，可能還要求商業模式要做好，要證明商業模式上各種各樣的生產關係都能打通理順，這對中國創新是比較大的挑戰。
韓亦舜表示，大數據在數據採集、數據存儲，以及數據應用領域值得關注。在文本挖掘、自然語言方面，都會有一些新的機會，進行一次或者二次的數據採集。而在數據加工和數據應用方面，有很多創新創業的機會。
他建議，一個單位在做大數據或者智能化的過程中，可分為幾步：一是要認真看一下自己有哪些數據資產，不要盲目追求大數據；第二是先進行內部整合，比如在公司內部有沒有數據共享；第三是價值挖掘。
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