早在大數據和人工智能技術出現起，張煥嶼便對它們進行關注，幾年的時間里，張煥嶼不僅僅對著兩門高深的技術領域有了全面的認識，同時還涉足與這兩種技術相關的產業，在將它們在商業模式的運用方面做出了有益的探索。在接受采訪時，張煥嶼開門見山地說：我所理解的人工智能和大數據之間應該是一種相輔相成，互相都離不開對方的關系。
“我們現在講人工智能的成功離不開所謂的深度學習模型，這個深度學習模型實際上是需要基于大量的數據去支撐的，通過學習對大數據的分析和利用，人工智能技術才能實現真正意義上的智能。”張煥嶼這樣說道，“另外一方面我們講大數據，以前講的都是結構化的數據，但是我們現在越來越發現大數據里絕大多數是圖像、視頻、語音這樣的非結構化數據。那么對于這些數據的分析是需要通過人工智能的技術去處理的。”
在采訪過程中了解到，人工智能想要變得更加的智能，就要去和大數據、進行融合，另外一方面，大量的背景化數據想要被加工處理，那么就需要人工智能技術的支持。數據讓人工智能變得更智能，而人工智能的加入可以讓大數據更有價值，所以說兩種技術要實現自身的突破，就必須要相互借力、相互融合。
近兩年，以“深度學習算法”為代表的非結構化數據進行結構化處理達到工程應用水平，這為大數據技術走進我們生活鋪平了道路，給我們的生活帶來了很多好處，每年流行的時尚元素，消費行為習慣，以圖搜圖，刷臉消費等這些都是通過大數據技術實現，這將使得大家的生活更方便、更快捷，并且能讓人們享受到更個性化的服務。
說到這里時，張煥嶼舉了一個實際例子。他說，比如在教育領域，將搜集到的大量的學習數據進行分析后，利用人工智能技術對這些數據進行運用，這樣可以把教育過程的相關數據轉化為學習決策，對學生們進行科學的輔導。“據我了解，現在很多的學校，便把學生日常作業、隨堂檢測、考試答題卡等定期進行掃描，把題目和答案轉化成一個個對知識薄弱點的判斷數據，再把這些數據集合起來形成大數據，結合基于人工智能技術的題庫，可以向不同的學生提供不同的題目，實現了真正意義上的個性化。”
張煥嶼說，其實現在很多人士對大數據存在著很多的片面認識，他也通過記者，向大家糾正幾個認知方面的誤區。第一，并不是數據多就叫大數據，單個數據沒有具體的價值，當大量的數據呈現出一個“群”的趨勢，它的價值才會顯現。再就是，大數據區別于統計學，統計學是基于有限樣的本進行采樣，而大數據是全集，包含所有已知和不斷添加的數據。所以，目前很多機構都注重對于數據的收集與整理，這其實就是在打破數據的單一化。
“近年來計算機存儲和計算技術日趨成熟且廉價，這為大數據提供了有力的技術支撐，百億甚至千億的數據查詢速度可達毫秒級別。隨著數據挖掘的技術快速發展，數據采集技術以及云計算技術的成熟，數據的價值越來越受到高度重視，研究者趨之若鶩，此期間大數據處理框架發展迅速，高效的存儲方式實現對海量異構數據高效管理。”張煥嶼向我們介紹說。
張煥嶼認為，在某種意義上來說，只有大數據技術成熟了，人工智能技術才能有所突破。大數據技術本身還需要不斷的研究和發展，未來在數據的采集、傳輸和處理方面要做到更快、更多、更準確。張煥嶼說，大數據管理方面的問題需要進一步融合，目前存在部分數據孤島，各行業之間大數據的匯聚還有很長路要走。還有很重要的一點就是大數據的安全問題，“數據的匯聚是一把雙刃劍，有可能會涉及隱私以及數據泄漏。未來，如何讓大數據更好的服務社會等方面都是大數據領域即將面對和需要高度重視的問題。”張煥嶼這樣說道。
張煥嶼向我們表達了這樣的一個觀點：大數據和人工智能技術在未來在社會上的應用前景不是看不看好的問題，而是如何才能做到更好的問題，如何才能讓大數據和人工智能更好更有效的為政府、企業和公眾提供一系列的服務，這才是最主要的。從目前的情況來看，要達到這樣的一個狀態，還有很長的路要走。“如今，業內存在著這樣一個現象，研究大數據的企業，主攻大數據，研究人工智能的企業，可能只注重視覺算法等技術的研究，并沒有真正將兩種技術結合起來，這是今后應該注意的問題!”張煥嶼說。
在采訪的過程中，通過與張煥嶼的溝通，也對技術融合的含義有了更加深入的了解，張煥嶼提醒投資人在規劃投資相關的項目時，要充分考慮將兩種技術進行融合，最后讓我們期待未來的世界科技能為人類創造精彩!
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