在今年美國麻省理工評選的2016年十大突破技術中，百度語音接口技術上榜，而其上榜的“功丞”首推百度的大數據和人工智能技術。隨著人類社會的各類設備在不停地感知、傳輸、存儲數據，大數據在指數級倍增，預計到2020年一年所產生的數據將是1000個今天的谷歌或10000個百度。同時，大數據不斷加快與制造、交通、金融、醫療等行業融合，通過“加工”實現了數據的“增值”，不僅產生了前所未有的價值，亦激發人工智能以前所未有的態勢洶涌而來，風投和創業創新層出不窮，自動駕駛汽車、AlphaGo等應用觸手可及，將人工智能帶入了新的“黃金時代”。
針對上述趨勢，即將于7月14-15日在成都世紀城國際會議中心召開的“首屆中國大數據應用大會”將舉辦“大數據核心技術論壇”、“大數據時代下的金融創新論壇”、“經濟大數據論壇”、“大數據與智能制造應用論壇”、“大數據健康醫療應用論壇”、“大數據人力資源論壇”等多場主題論壇，對上述熱點展開深入探討，屆時來自中國科學院和中國工程院的50多名院士，以及來自各相關行業的行業領袖與專家將濟濟一堂，展開熱烈的頭腦風暴，為聽眾提供一場知識與思想的狂歡盛宴，詳細情況可登錄大會官網進行了解。
大數據助力人工智能邁向3.0時代
雖然大數據的潛力無限，但大數據并不是直接可以使用的“石油”，而是含金量非常低的“礦石”，只有掌握了好的提煉方法并運用得當才能真正發揮作用。集結強大的數據收集能力，提升挖掘與分析工具性能，才能更好地迎接未來的人工智能時代。
業界認同人工智能主要有兩個主流分支：一是無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智能;二是基于神經元網絡的一種深度學習，提升人工智能的能力及精準度。如今，大量的結構化或非結構化數據產生之后，有低成本的存儲器將其存儲，有高速CPU對其進行處理，有分析工具進行智能分析，人工智能分支理論得以海量實踐。由此，人工智能就能不斷提升精準度。同時，在實踐中采用人工智能的服務作為高附加值服務，成為獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶將產生更多的數據，將使人工智能進一步優化。
從歷史角度看，已然經歷了兩次人工智能浪潮，但前這兩次的人工智能浪潮分別由于計算能力和數據的制約而走入寒冬，如今三大要素在支撐人工智能走向下一階段：深度學習、計算能力以及大數據，以大數據為支撐的人工智能必將迎來全新的發展階段，即人工智能3.0時代。
“深度學習將和大數據結合，使新的人工智能算法越來越好，促進未來人工智能虛擬圈良性循環。” 百度首席科學家吳恩達曾表示，“比如開發一個好產品，可以得到更多的用戶群，這些用戶可以提供很多的大數據，通過人工智能數據分析可讓產品越來越優化，從而也得到越來越多的用戶，如此產生人工智能的良性循環。”
大數據的廣泛應用，使人工智能在深度學習領域實現突破，如語音識別、圖像識別等，隨著深度學習的準確度不斷提高，人工智能應用也會海量增加，開啟未來的萬億級藍海市場。在即將舉辦的“首屆中國大數據應用大會”上，百度總裁張亞勤將進行更為深入詳實的闡述。
大數據助力行業“智能”化
大數據的戰略意義，一方面在于掌握龐大的數據信息，另一方面在于與產業結合，對海量數據進行專業化處理，實現數據的“增值”和應用的“價值”。隨著資源整合和產業鏈拓展，大數據應用遍地開花，在智能制造、智慧出行、智慧醫療、互聯網金融應用中發揮用武之地。
其中，智能制造的關注度無疑最高。工業的轉型升級已成為全球經濟發展新一輪的競爭焦點，美國的“制造業回歸”、德國的“工業4.0”到中國的“中國制造2025”戰略都異曲同工地表達了同樣的“深意”。大數據是制造業智能化的基礎，通過對“數據”這一靈魂的感知、收集、分析、共享，將創新研發、生產、運營、營銷和管理方式，為企業帶來了更快的速度、更高的效率和更敏銳的洞察力，真正實現智能產品、智能生產、智能服務。
就拿三一重工來說，其大數據平臺已經聚集了八千家的全球供應商，一百多個全球分支機構，四百多家的全球代理，有十二萬個全球客戶。他們是怎么用這個數據來產生價值的?第一是通過采集機器的數據，幫助上游的配件供應商實現精準生產，確定何時需要精準的配件供應。第二是發展新的模式即租賃。第三是提升服務質量。日本福島核電站用的就是三一重工裝備，能夠實現遙控五公里之外的遙控裝備，在這一過程中分析裝備操作數據來改進裝備的質量和穩定性。
此外，智慧醫療也是大數據應用的代表性行業。醫療大數據可謂涵蓋人的全生命周期，如能深挖這些海量數據背后的價值，將對精準醫療研究、個體化治療、疾病治療與療效評價、重大疾病的風險評估等具有重要的意義。目前，通過大數據的分析和深度學習技術，可以成功解讀醫療影像數據，這已有不少落地性案例。又如癌癥早期篩查誤診率居高不下的問題，通過提升智能診斷的精確性，能夠極大地降低誤診率。
近日，《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》(以下簡稱《指導意見》)已經在國務院常務會議上審議通過，確定了發展和規范健康醫療大數據應用的措施，將進一步激發大數據在智慧醫療行業應用的潛力，為醫療行業帶來嘉許的革新。
資本助力大數據風光無限
大數據呈席卷之勢，自然資本市場也趨之若鶩。尤其是進入2016年，大數據融資事件呈井噴式爆發。
根據不完全統計，2015年7月-2016年3月這9個月期間，大數據行業共計發生37起投融資事件;近9個月，已披露金額的投融資項目數量為24起，融資總額約24.2億元，其中融資過億元的企業共計9家，占比37.5%。4月大數據領域共有21起企業融資事件，主要涉及醫療、航運、金融等多個領域，涉及總金額超31億元。這些亮眼的“數字”足以證明投資界對大數據產業的非凡熱忱，表明大數據產業總體已經進入高速增長時代。
此外，大數據領域也不乏新三板上市企業。2015年51家在國內融資的大數據創業公司，總融資金額超過50億元，股價估值全線飆升。大數據行業的生態體系日益完善，大數據應用企業獲融資最多，占比高達81.1%!
大數據的涌現不僅改變著人們的生活與工作方式，也改變著企業的運作模式和未來的商業模式。在政策利好、資本青睞的助力和各方實踐推動下，我國大數據產業有望迎來爆發式增長。《2015年中國大數據交易白皮書》顯示，2015年國內大數據產業市場規模已達上千億元，預計到2020年，我國大數據產業市場規模將突破八千億元。
可以說大數據是新的原材料、新的原油、新的資產，甚至是新的貨幣，人類現在的生存就是一場數據化生存。各行各業轉型升級成為大數據驅動，方向清晰，路徑明確，但如何真正落地?我國大數據產業面臨的數據豐富與開放程度不夠、數據挖掘與分析工具性能待提高、模式創新與業務拓展能力待提高等仍亟待產業鏈聯手破局。
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