2017中国大数据产业生态大会——主论坛会议记录

2017中国大数据产业生态大会暨中国大数据产业生态联盟周年庆

会议信息

  • 智领先机、数见未来
  • 主办单位
    • 中国电子信息产业发展研究院
  • 承办单位
    • 中国大数据产业生态联盟
  • 联合创办单位
    • 《软件和集成电路》杂志社
    • 中国软件评测中心
    • 赛迪顾问股份有限公司
    • 达晨创业投资有限公司
    • 赛迪智库

会议致辞

卢山

  • 中国电子信息产业发展研究院院长

将发布2017中国大数据产业白皮书。

  • 业界人才短板问题
    • 联合培训培养
  • 如何让企业真正完成数据转型
    • 沉淀的数据再现,挖掘价值
    • 形成可持续迭代地方法与标准

张峰

  • 工业和信息化部党组成员、总工程师

经济发展,新旧动能,亟待转换

嘉宾演讲——杨学山

  • 中国大数据产业生态联盟荣誉顾问
  • 北京大学教授、工业和信息化部原副部长

Reference from others

  • 既不要神话大数据,更不要给大数据妖魔化
  • 摆脱困惑、回归本质(需要正向思维)
    • 大数据必须回归企业具体的使用场景,才有价值
    • 大数据是创新、竞争、提高前沿生产力的基石

追求目标的转变

1.从本质出发

  • 认识问题解决问题过程中,发掘大数据真正的作用与价值
  • 需要什么样的数据、选用什么样的传感器、做出什么样的部署
  • 为我们认识问题,解决问题做出贡献,创造价值
  • 先解决究竟要什么样的人的问题,才能定向培养

    2.符号处理 => 语义处理

  • AlphaGo

    • 是不成功的人工智能

      • 数据为主、算法为辅
      • 人下棋使用资源少浪费少
      • AlphaGo占用超多计算力,处理符号,无语义处理能力

        3.数量为主 => 质量为主 (相互关联)

  • 数量是大数据的门槛,达到一定数量才能产生模型

  • 质量决定了大数据的正价值,实现价值最大化

联合推动中国大数据人才培养倡议书

参与学校

  • 北京大学
  • 北京邮电大学
  • 北京邮电大学
  • 北京工业大学
  • 北京科技大学
  • 东华大学

倡议书节选

  • 携手开创大数据人才培养,输送新模式
  • 大力培养具有统计分析、计算技术、经济管理等多学科综合人才
  • 共同研讨和建立与企业岗位相匹配的的人才培养标准,建立人才企业桥梁
  • 深化“政、校、企”合作模式,依托地方大数据产业人才建设指导意见,联合优秀专家将实际应用课程与企业案例紧密结合
  • 进一步落实数据科学人才培养工作,不断完善数据科学培养体系

证书颁发

2017中国大数据发展五星城市颁发证书

  • 青岛市
  • 福州市
  • 武汉市
  • 杭州市

专家委员证书颁发

  • 90位新认证专家委员
  • 理事单位、会员单位

嘉宾演讲——李伯虎

  • 智慧制造云中大数据技术的研究、实践与思考

智慧制造云概述

细节参考:www.casicloud.com

  1. 挑战与机遇
  2. 提出与发展
    • 2009提出“云制造”理念
    • 2012年开始2.0研究
  3. 云制造含义
  4. 智慧化知识/技术体系总体框架
  5. 新兴大制造技术 信息通信技术 智能科学技术 制造应用领域专业技术
  6. 云计算在制造领域的落地和拓展
  7. 中国特色与效益
  8. 航天云网

行业、企业、设备、横向范围

智慧制造云中的大数据

  1. 大数据来源
    • 产品数据
    • 能力数据
    • 资源设备数据
  2. 结构、非结构、异构
  3. 动态、非动态
  4. 价值:服务、分析、管理、采集

技术架构

大数据集成与清洗技术——技术需求

  • 业务系统接口集
  • 异构数据转化套件
  • 设备数据采集和转化网赚

大数据存储与管理技术

  • 基于Gobblin/Kettle/Sqoop的批量数据接入处理技术
  • 基于Kafka/Flume实施数据接入结束
  • MPP/Haddop混合大数据管理

大数据分析挖掘技术

  • 应用目标导向算法
  • 建立优化模型

解决方案

  • 描述型分析
  • 规定性分析
  • 历史性分析
  • Apache Spark数据算法集
  • 交互式分析技术

大数据可视化技术

  • 能综合处理显示多维数据
  • 交互需求
  • 基于R语言

大数据标准与质量体系 - 数据类标准

大数据平台安全体系架构

成功案例

  • 航天电缆数据化设计
  • 医药研发的数据化设计
    • 电子病历
    • 医疗临床数据
  • 航天制造云排产MES
  • 科伦医疗器械只能生产
  • 博世力士乐异地智能生产
  • C919健康管理
  • 直升机
  • 格力电器

几点建议

  • 技术
    • 重视理论算法模型
    • 重视数据技术深度融合
    • 重视面向用户的云服务技术
    • 重视基于大数据的全生命周期模式、流程、手段
    • 重视符合“共享经济”的商业模式
    • 重视安全技术与相关标准和评估指标体系
  • 应用
    • 突出制造特色、行业特点
    • 突出 问题为导向
    • 突出 大数据驱动下模式、手段
    • 突出三要素、五流程
  • 产业
    • 平台建设
    • 技术建设
    • 运营服务

嘉宾演讲——李杰

  • 工业大数据的发展与转型

  • 美国国家智能维护研究院

工业大数据的过去发展

发展的5个基本 - Hands-On level - Data level - Information level - Knowledge level - Autonomous level

竞争力转型战略 - 可见 => 不可见 - 避免 => 解决

工业大数据代表企业 - GM – OnStar - UTC Otis Elevator – REMS - GE Medical – InSite - Future Combat System

工业大数据结合人工智能与CPS

结论

嘉宾演讲——刘昼

  • 大数据发展进入智能化时代
  • 达晨创业投资有限公司董事长

嘉宾演讲——黄广斌

  • 智能革命和智能经济:普适智能和云端智能的有机结合
  • 新加坡南洋理工大学电子电器工程学院 教授

历史进程:三大生产力革命

农业革命、工业革命、智能革命(初期)

(人工/生物)神经网络的理论

  • 人工神经网络应用的(存在性)理论基础
    • 通用逼近能力定力
    • 分类能力定理
    • 次优学习能力
  • 生物神经网络理论基础
    • 学习可以不需要调整隐层节点(超限学习机ELM理论)
  • ELM内涵
    • 解答冯诺依曼的困惑和生物学习机制
    • 自然界和生物学习系统惊人相似

普适学习技术的必要条件

  • 低功耗智能硬件和智能材料
  • 需要较少人工干预、实时
  • 适合小数据解决复杂问题

趋势: 1. 云端智能和本地智能的有机融合 - 深度学习与ELM对比 - 深度学习 - 数据大复杂高 - 高延迟 - 高功耗 - 云端 - ELM - 数据小复杂低
- 低延迟 - 低功耗 - 本地 - y 相对学习能力 - x 数据小复杂度低 => 数据大复杂度大 2. xxx 3. 从物联网到智能物联网 - 传感器 - 智能芯片(FPGA、ASIC、加速器、忆阻器) - 智能物(智能设备、智能传感、智能摄像头) 4. 机器学习和生物学习的汇合 5. 普适学习/普适智能 6. 非冯诺依曼结构智能 7. 人工智能模块定制化 - 通用模块、算法API - AI硬件模组 8. 多系统的耦合

十大影响: - 数据驱动科学、工程学 - 人工智能和机器学习分化 - 智能从云端走向普物 - 智能材料 - 机器智能和进化论 - 智能物联网和新经济模式 - 衔接机器学习和生物学习 - xxx

十大应用 - 智能工厂 - 智能农场 - 智能教育 - 智能家具 - 智能商场 - 智能餐厅 - 智能医疗 - 智能博弈 - 智能交通 - 智能银行

2017中国数据应用

  • 周一兵 神州数码信息服务股份有限公司 总裁
  • 刘天文 软通动力信息技术(集团)公司 创始人,董事长兼CEO
  • 王东辉 北京荣之联科技股份有限公司 董事长
  • 田日辉 联想集团副总裁
  • 钱晖 北京久其软件股份有限公司副总裁
  • 苏萌 百分点集团董事长兼CEO
  • 吴飞舟 北京思特奇信息技术股份有限公司 董事长兼CEO
  • 孙元浩 星环信息科技(上海)有限公司 创始人
  • 程洪亮 美林数据技术股份有限公司 董事长
  • 顾云苏 天津神州通用数据有限公司 总经理
  • 陆薇 昆仑智汇数据科技(北京)有限公司 创始人兼CEO
  • 李青龙 北京智慧星光信息技术有限公司 董事长
  • 曾途 数联铭品BBD 董事长兼CEO
  • 闫旭东 北京云房数据技术有限责任公司 董事长
  • 骆锴 杭州中奥科技有限公司 总裁兼CEO
  • 黄曜令 北京润乾信息系统技术有限公司 总经理
  • 查乾 北京泽塔云科技股份有限公司 CEO
  • 陈思恩 科技谷(厦门)信息技术有限公司 总裁兼CEO
  • 范一炜 翱旗创业(北京)科技有限公司 首席运营官
  • 申翔宇 上海数据交易中心有限公司 COO
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作者:ryanemax
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本文出处:https://futurestack.cn/meeting/2017-08-02bdinchina/
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