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BDTC 2019圆满结束,这些精华内容赢得了千名观众的掌声

2019 年 12 月 5 日-12 月 7 日,由我国核算机学会(CCF)主办,CCF 大数据专家委员会承办,CSDN、中科天玑数据科技股份有限公司协办的我国大数据技能大会(BDTC 2019)在北京长城饭馆圆满结束。

现已走过十余载的 BDTC,从其时仅 60 余人参与的技能沙龙到现在数千人的技能盛宴,俨然已成为国内规划空前、水平抢先和影响力特殊的大数据技能盛会。大会整整继续三天,大数据和人工智能范畴的顶尖专家齐聚一堂,星光熠熠,为 1000+ 参会嘉宾带来精彩的技能同享和思维磕碰。


大会现场

大会首日:大数据开展趋势十大猜测陈述发布

在数字经济年代,数据现已成为了开展的柱石,趋势猜测中呈现的“新面孔”许多都是与数据开展的新阶段发生的特定问题对应,比方数据交融、数据质量办理、因果性剖析等。一个事物开展到一个阶段,总会发生与这个阶段相对应的特定问题,这些问题的呈现标志着数据运用开展的新阶段,尽管现在还没有特别深化的运用,可是这些问题的呈现现已为打破新的运用带来了曙光。

在大会首日开幕式上,周涛先生代表CCF大数据专家委员会发布了《2020 年大数据开展趋势猜测陈述》,对大数据开展趋势做出十大猜测。


大数据开展趋势十大猜测

周涛特别强调了本年要点重视趋势猜测呈现了 3 项初次呈现的“新面孔”,包含关于数据交融办理和数据质量办理东西,这是厚实、深化做好大数据运用必需求战胜的难题;对大数据做因果剖析,根据数据做核算和观念性剖析很简略,可是有观念性不代表有因果性,因果性比相关性更深化;边际核算和云核算的结合,曩昔一提大数据就必定提云核算,但实践运用中发现终端智能化、终端核算才干越来越强的今日,并不是把一切数据都放到云端便是最好的形式,边际核算和云核算结合才是运用中最常见的形式。

除了 10 大趋势猜测之外,CCF 大数据专家委员会还发布了关于大数据开展的单项调研,包含最令人瞩目的运用范畴、获得运用和技能打破的数据类型等。

Keynote主论坛:数十位技能大牛纵论大数据怎么驱动智能+

大数据与人工智能相得益彰。胡郁说到,数据和人工智能的结合是科技立异式公司必不可少的一条途径。就像机械年代的航空发动机相同,人工智能是信息年代的航空发动机。

李明、叶杰平、陈继东和白硕的讲演则别离从医疗、交通、金融三大范畴的运用事例动身论述了大数据与AI的交融效果,它们能使职业的安全、体会和功率大大进步。

不过,就现阶段大数据本身面对的应战来看,数据交融仍存在四大硬伤:数据维度缺失、规范缺少、各自为营且存在安全危险。李光瑞以为,数据价值和数据维度的平方成正比,只要不同职业的数据彼此交融才干丰厚数据维度,然后高效发挥价值。

那么怎么打通数据交融的妨碍?从打通企业数据运用的终究一公里视点动身,刘相提出数据服务化的理念。重视回归数据运用价值本身,“服务化”已成为数字经济年代的主旋律;其次,怎么完结面向服务同享的大数据运用途径。数据目录化、目录服务化、服务敞开化三大阶段典型场景是要害;终究,需求树立闭环的一体化服务同享的大数据途径。

数据交融的一大要害点还在于功率。开源于2016 年的 ClickHouse 首要用来进步剖析与聚合数据的功率,其运用效果极快,Alexey Milovidov 详细介绍了 ClickHouse 的规划思维。

AI技能的开展相同也有问题存在,在NLP范畴,吴华指出因为数据缺少,对话相似机器翻译的规矩水平有待进步;此外模型认知才干有限,亟待从中参加注意力机制、推理机制等 ;更重要的一点,模型搬迁才干需在小样本学习和搬迁学习方面寻求打破。不过可喜的是,许多算法现已在更多范畴得到实践运用,未来可期。

周伯文则以为,现在AI技能首要根据特征提取的主动学习与形式辨认的联合优化,运用大数据处理小问题,但全体仍然约束在回忆式学习范畴,面对灾难性忘记等许多应战。例如人工智能深度神经网络学习。更多表现为人工设定算法,专家设定架构,不光不行灵敏并且算力资源需求巨大,怎么将孤立处理某个问题转化为可复用、重复处理系列性问题,逐步成为未来AI亟待处理的工作。

而在上午的圆桌论坛上,以“数字经济开展的驱动力”为主题,在宋雨伦的掌管下,李明、杜军平、陈扬帆、程志华、罗华霖等五位不同范畴的专家就大数据与数字经济展开了评论,论题涉及到数字经济年代下技能驱动与形式驱动相结合,驱动数字经济开展的前置条件和途径等,各位嘉宾别离给出了各自见地。

14个技能分论坛,技能人的多样“菜谱”

12 月 6 日-7 日的 14 场技能和职业论坛,包含新一代数据库转型、人工智能赋能金融科技、AutoML大数据主动化机器学习技能与体系、大数据年代的因果揣度、大数据安全和办理、多模态常识图谱、大数据与AI中台、物流大数据、工业与制作业大数据、数据驱动与城市办理、智能驱动的大数据可视剖析、IoT大数据技能、智能交通中的大数据技能、Top 10大数据运用最佳事例实践等主题多样化组合挑选的空间,让参会者拟定专属自己的参会攻略。

1、新一代数据库转型分论坛

本论坛首要评论了分布式数据库特性,包含Key/Value,Schema-less等数据库(OLTP、HTAP等),要点介绍列联系型剖析数据库、存储数据库、行存储数据库,文档型数据库以及图数据库,并详细介绍MySQL、OceanBase、Greenplum、TiDB、Neo4J、ThinkerPop等,来自百度、天云大数据、Pivotal Greenplum、阿里巴巴、腾讯、PingCAP、东方国信、星环科技、华为的技能专家深度同享了他们在各种职业范畴的运用实践。

在我国信通院云大所事务主管马鹏玮看来,现在国内分布式数据库工业迎来春天,据核算相关产品超越30款。部分炽热原因首要归功于Greenplum的开源让更多厂商能运用和研讨分布式数据库,现在分布式数据库正在尽力打破扩展性约束,其间根据MySQL改造最多,根据PG的厂商正在快速鼓起,此外部分厂商现已开端考虑MySQL的开源危险。除了技能原因,咱们应该从生态视点去考虑国内数据库怎么快速运用落地,例如规范、供应链、人才等。

2、人工智能赋能金融科技论坛

金融科技的快速鼓起改动了整个金融业。我国银职业正面对巨大的外部不确定性和剧烈竞赛,银行正向客户长尾化、产品场景化、途径全时化、风控智能化、数据财物化、途径敞开化等新式形式改动,数字化转型火烧眉毛。

百融云创首席危险官季元的讲演环绕银行重视的事务方向,叙述消费金融、小微金融、财物办理等方面介绍数字化转型的技能和事例,协助银行构建起技能、设备等根底环境及支撑,满意各方对金融服务功率和安全的要求,驱动职业转型晋级,向技能进步要出产力。

来自中信证券、度小满、天云大数据、中泰证券、陆金所、光大银行的专家从客户辨认、遥感印象剖析、反常买卖监测、量化买卖、财富办理途径、智能风控等金融运用场景范畴动身,诠释了AI在事务落地实践中的实在效果。

蚂蚁金服人工智能部技能总监、资深算法专家张家兴表明,从协助人工到代替人工,人工智能供给了低本钱、更高效、个性化的金融服务。

3、大数据安全和办理论坛

政府、职业、研讨机构、企业等全面协力推进政务大数据开展,安全问题迫在眉急。公安部第三研讨所网安中心副主任杨涛以为,构建以“安全、可信、合规”为方针的政务大数据安全架构,运用零信赖、细粒度技能处理中心数据安全问题,加快政务大数据在社会办理、市场监管、宏观调控等范畴的立异,进步政府社会办理才干。

随后,UCloud、京东数科、南方电网公司的技能专家从安全屋、数据财物办理等方面介绍了各自技能处理计划。北京锐安科技有限公司首席数据科学家曹文洁则从数据收集视点动身,指出智能化收集解析、全方位会聚、全维度整合政府/职业的优质事务数据,对其进行有用的办理/处理,构成打破信息孤岛、强化内涵相关的范畴常识图谱,再服务于事务、为事务赋能,然后让数据驱动事务,使信息价值得到最大程度开释。

4、大数据年代的因果揣度论坛

“知因知果,知可变之处,便可以最小价值,为有为之事。知来龙去脉,可分而治之,亦可交融信息。知万变之不变,以及变之规则,如定海神针,便可做牢靠猜测。”卡内基·梅隆大学哲学系和机器学习系副教授张坤表明,人如此,智能体系亦应如是。因果的信息,数据中必有痕迹,因果发现旨在由数据反推因果联系。因果信息和体系改动性质,让杂乱环境下的机器学习,比方搬迁性学习,如虎添翼。

因果联系已是近期学界讨论的抢手研讨方向。华为诺亚方舟试验室高档研讨员董振华也指出咱们要勇于运用因果推理、反现实技能学习未观测的世界。

传统因果结构学习作为一个组合优化问题,一般运用不同部分启发式算法求解,功率较为低下,无法处理大规划因果图学习使命。华为诺亚方舟试验室主任工程师陈志堂叙述了运用深度学习端到端可微分范式,为因果结构学习注入新的生机。

NEC我国研讨院数据剖析部部长指出因果剖析技能致力于发现事物间的因果联系、量化因果效果,其适用于处理原因洞悉、稳健猜测、最优决议计划主张等系列问题,在市场营销、线上线下零售、制作业、医疗、金融、电信、教育等许多范畴有着丰厚的运用场景和巨大的商业价值。

5、AutoML 大数据主动化机器学习技能与体系论坛

“AI赋能职业”的运用形式在未来将迎来高速成长。但人工智能的遍及和运用面对技能门槛高、专业人才严峻缺少、许多依靠专家经历、建模周期长等瓶颈和限制。为了处理上述问题和应战,近年来国内外呈现了主动化机器学习(AutoML)研讨范畴,即用机器去主动化地完结算法模型挑选和参数调优,然后许多节约人力本钱,下降人工智能运用门槛,大幅进步建模功率。

来自第四范式、安全科技、天云大数据的技能专家从主动特征工程、主动化机器学习途径建构、稳妥重疾率模型的主动化建模叙述了技能落地实践。

江苏鸿程大数据研讨院副总经理朱光芒以为,要改动人工智能建模依靠专家的手艺作坊式出产,就要打造人工智能建模的“数控机床”,运用机器代替人工完结AI模型的构建,大幅进步AI建模功率,下降AI技能门槛,加快AI运用落地。

6、大数据与AI中台论坛

在大数据已然成为IT技能开展驱动力的布景下,以中台建造为中心的技能体系逐步遭到业界重视。事务场景赋能,降本增效,寻求新的价值增加点,AI中台作为数据中台的功用延伸,是企业数据价值表现的重要技能手段。

明略科技副总裁卢亿雷道出了对AI中台的了解:AI中台是一套AI运用全生命周期的开发和办理途径。AI中台供给数据剖析与处理,模型练习与评价,模型运用与监控三大模块;并供给相应的一致数据存储体系,根据容器的异构核算资源办理体系,机器学习库与模型练习试验办理体系,模型布置与运转监控体系。

百度、华为、东方国信、智领云、阿里云、滴滴、天云大数据、第四范式、中科天玑、科大讯飞根据地点公司的数据中台技能实践,从底层技能架构、东西、事务层等方面叙述了其数据中台在数据财物办理、大数据途径、云原生架构等范畴的探究和运用。

星环科技 人工智能总监杨俊以为,AI途径的技能演化与架构变迁与AI运用场景的落地相得益彰。接下来的风口会在跨域核算,深度图谱,以及边际核算。

7、多模态常识图谱论坛

正如哈尔滨工业大学核算机学院长聘教授、博士生导师所言,常识是人工智能不可或缺的要素。根据约束条件的常识图谱的描绘体系,更精确描写概念及概念之间的联系,事理图谱提醒了工作之间的演化规则。常识图谱和事理图谱的结合,多模态信息的融入,更有助于了解和推理。

在该论坛上,来自微软亚洲研讨院、百度、我国科学技能大学、腾讯、美团点评、华为云的学界和业界专家介绍了他们在引荐体系、医疗等范畴的技能运用,以及跨模态语义增强、常识核算等研讨范畴的开展。

复旦大学教授肖仰华以为,为大规划常识图谱完结符号接地,完结大规划常识图谱的跨模态语义增强,将是根据常识图谱下半场的要害技能。阿里巴巴事务途径资深算法专家张伟则表明,常识图谱的可解释性与商业场景确实定性磕碰带来无限的幻想空间;常识图谱技能对信息的常识化与语义化,对咱们日子的改动正在进行。

8、IoT大数据技能论坛

物联网与人工智能的火花仅仅在终端体会吗?是否有某种办法使物联网可以“类人化”开展?浙江网新数字技能有限公司产品总监吴皓天以为,感”知”仅仅物联网的单元根底才干,将人工智能语义了解才干与物联途径才干交融,可以使单元根底才干与途径快速互联,完结人与物、物与物的交互呼应,真实完结知行万物。

而我国联通研讨院大数据中心主任、教授级高工魏进武表明:“主路式”出产、“嵌入式”运用是大数据发挥商业价值的要害,只要让大数据完结“全旅程”效果,才干为职业数字化转型更好赋能。

来自星环科技和华为的研讨嘉宾要点叙述了AIoT归纳处理计划在电力职业的运用,以及面向IoT的大数据中台架构。

华东师范大学网络空间安全研讨院副院何道敬强调了物联网年代嵌入式智能体系所面对的安全应战,在他看来当今世界已迈向了万物互联的智能大数据年代,信息安全仍然是重中之重。有价值的事物就存在信息安全危险。信息安全防护是个面对着许多应战性问题的杂乱雄伟的体系工程,需求我们一同携手保证空六合一体化信息安全。

9、智能交通中的大数据技能论坛

跟着交通体系的智能化水平不断进步,智能交通作为一个具有多层次、多方针、复合型特色的归纳杂乱体系,对大数据的运用提出了火急需求。

本论坛将结合近年来交通范畴的大数据剖析与安全的最新研讨成果,讨论大数据技能在智能交通范畴运用的要害研讨问题及其未来开展方向。

来自我国铁道科学研讨院、科大讯飞、滴滴出行、北京交通大学、富能通的技能专家环绕大数据技能,别离介绍了其在铁路客运、城市出行、民航范畴的运用,以及图数据发掘、交通超脑在交通出行范畴的技能实践。

10、智能驱动的大数据可视剖析论坛

“人们终将能垂手可得的出产和消费可视化内容。那时候,可视化作为信息的一种根本载体,就像文字图片相同,将完全的融入普通人的日子中,变得无处不在又不可或缺。”微软亚洲研讨院高档研讨员崔为炜给大数据可视剖析给出了一种未来想象。

不过,可视化在工业界经常被误解。华为云数据产品与可视化总监丁治宇指出,一方面人们不知道可视化该摆在互联网工业流水线的哪个环节才干发挥它最大的价值,甚至连考虑过这个问题的人都很少;另一方面工业界却存在许多的需求可视化范畴人才来处理的问题,这种对立在他看来是十分怪异的。他以为,需求在正确的方位做正确的工作,最大化数据价值,做出最好的数据可视化产品。

此外,数字冰雹、滴滴、中科天玑的技能专家叙述了大数据可视化范畴的不同技能处理计划。

11、数据驱动与城市办理论坛

在数据大迸发和人工智能不断晋级的年代,建造根据大数据的现代城市,进步城市办理才干和办理体系现代化水平,既迎来巨大的机会,也面对着全新应战。

旷视科技城市大脑BG高档产品总监那正平以为,现在城市精细化、数字化办理的态势为“一个世界,两个空间(物理空间和网络空间),多种IoT、海量大数据”,许多IoT设备收集的大数据已被较为充分地运用,但摄像头收集发生的视图大数据全体仍是个熟睡的瑰宝。在我们比较重视的视频大数据隐私安全维护方面,实践远比大众预期要好,大数据运用和安全隐私,两手都应抓,可以有统筹。

本论坛中,还有来自国务院开展研讨中心、科大讯飞、芜湖市大数据中心的专家将一起讨论城市数据办理体系,聚集城市数据怎么愈加敞开、愈加安全、愈加可用;讨论根据大数据的城市办理体系,聚集柔性办理、精准服务、快捷高效,推进才智城市从单点运用打破到城市全体办理才干和服务水平的全面进步。

12、工业与制作业大数据论坛

比照通用范畴AI运用的炽热现象,上海研讨院工业人工智能产品总监祝晓旦以为,工业范畴的AI运用还处于“刀耕火种”的阶段。能否迎头赶上世界职业巨子,工业大数据的堆集,数据科学家和范畴专家打破鸿沟的协作是要害。

而在工业与制作业大数据处理方面,涛思数据创始人陶建辉表明,工业互联网发生的数据量很大,用通用的Hadoop体系来处理,功率不行,但假如充分运用工业互联网数据的本身特色,需求打造高速、高效、简略易用的大数据途径,然后大幅下降工业互联网途径的总具有本钱。

此外,我国电子技能规范化研讨院软件工程与评价中心、浪潮的专家就工业企业上云以及打造工业互联网公共服务途径进行了介绍。

13、物流大数据论坛

近几年跟着国内经济体量的增加,物流职业得到了蓬勃开展,也加重了物流企业之间的竞赛。怎么运用立异科技推进物流事务跳出红海,是许多物流企业都在考虑的问题。跟着物流职业数字化转型的加快,无论是快递事务,航空、海上运送,仓储优化、仍是同享出行等各种物流场景中,都发生了许多的供需数据、运营数据、客服数据等等。

以海洋运送为例,微软亚洲研讨院高档研讨员张佳指出,全球交易的不对等导致了海洋运送中集装箱供需的严峻不平衡。因为海洋运送中许多的不确定性,传统的优化办法很难得到好的空箱调度计划。不同于传统的办法,他们根据多智能体强化学习,运用市场机制得到了互相配合的智能体,可以明显下降空箱缺失以及运营本钱。

杉数科技创始人/CTO王子卓以为,让大数据发挥终究的价值需求将数据运用在决议计划端,而在决议计划端的运用离不开运筹优化。在未来的社会中,数据比如燃料,而运筹优化比如引擎,只要好的燃料加上好的引擎才干更快的推进社会和企业的开展。

来自宁波诺丁汉大学、顺风科技的技能专家则从智能集装箱港口车辆调度优化、快件背面的大数据运用论述了技能在才智物流中的运用。

14、Top 10 大数据运用最佳实践事例论坛

本次大会上,黄宜华教授代表CCF大数据专家委员会发布了《2019 年度 Top 10 大数据运用最佳实践事例》评选成果(排名不分先后):

北京蚂蚁佐罗科技有限公司——《根据大数据智能的eKYC在线身份辨认》

中科天玑数据科技股份有限公司——《大数据助力互联网金融危险监测预警》

我国联合网络通信有限公司——《根据云核算的我国联通智能化精准营销途径实践事例》

北京东方国信科技股份有限公司——《根据机理模型库的流程职业协同立异途径》

北京百度网讯科技有限公司——《百度大数据在才智气候的运用》

中移(姑苏)软件技能有限公司——《全域旅行大数据运用》

讯飞智元信息科技有限公司——《科大讯飞交通超脑研制及其在交管范畴的运用》

网易(杭州)网络有限公司——《网易零售职业全链路数据中台》

普瑞基准科技(北京)有限公司——《支撑肿瘤新药研制的大数据常识发掘途径》

北京涛思数据科技有限公司——《TDengine物联网大数据途径》


2019年度TOP10大数据运用最佳实践事例

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