人工智能+大数据前沿论坛正式召开！

5月20日下午，由北京安全防范行业协会人工智能专业委员会、清华大学电子工程系联合举办的人工智能+大数据前沿论坛在线上隆重召开。

熙菱信息(300588)数据创新应用产品线总经理范子源作为会员企业代表受邀出席论坛，并发表题为《技术与场景深度融合的商业化落地》的精彩演讲。

演讲内容以大型活动保障系列产品的应用场景为核心，用“可视化的商业价值”和“数据属性分析”做展开，分别以某市雾霾舆情分析管控、进博会某应用场景、环意长三角公开赛安保为例，详细阐述了可视化实战工作的逻辑与框架，并就“大型活动”安保系统在不同类型活动下的融合应用做了讲解说明。

范总从大数据的“价值”和“特征”的不同定义做切入点，以可视化和数据结合的角度，解释了可视化不仅能表达数据，更能表达数据带回来的情报和信息。可视化作为技术手段，在实战应用中，通过一系列场景化计算，便可产生情报，体现数据的商业价值。

从数据到情报的演变，到底是怎样的一个转化路径呢?

以某市雾霾舆情分析管控为例，当舆情讨论点产生时，可视化技术会基于后台数据做串联，从传播轨迹、模式等方面进行分析，提取真实数据，管控问题数据。

由此可见，在场景应用中，无论是通过数据计算来监测问题，还是利用数据关联来分析问题，其实都是为了把真实世界的问题还原，用可视化建立起数据与决策之间的桥梁，最终要转化出来的，是情报层级的信息。

与疫情有关的行业，也是为数不多的亮点，而 AI技术，也是其中的关键。例如药物开发中的辅助药物筛选、疫苗基因设计算法等，加快了疫苗与疫苗的开发;人脸识别、语音机器人、文字识别、智能流调等智能控制方案是疫情防控的核心;智能会议、智能辅助学习等工作学习情景越来越多;甚至，正在迅速发展的无人驾驶出租车、配送机器人、机器人餐厅等，都有望在未来成为一股重要的服务力量。

DPS是一种以数据处理过程为核心的数据处理系统，利用数字技术从现实世界或者信息系统中获取数据，并根据应用需求对数据进行处理和输出。DPS所提供的服务主要包括 AI、大数据、互联网内容服务等。DPS的服务结构主要有数据收集与预处理、数据标注、内容审核、工具平台及辅助服务(例如业务训练)等。

DPS在 AI行业里，就像是淘金热里的卖家一样。随着 AI的不断发展， DPS将会成为逆势发展的首选。正因为如此， DPS行业的发展前景才会越来越好。有 AI相关技术背景的创业者或公司的扩展，比如云测;有 AI企业、互联网企业中的某一分支机构;还有软件外包、服务流程外包等外包业务。“出身”的差异，使其服务方式与优势也不尽相同。云测数据是人工智能数据服务的领军企业，它的发展模式具有鲜明的产业特色。

数据

数据层指的是人工智能为不同的行业提供解决方案时所采集和利用的数据。事实上，使用人工智能解决问题的步骤绝不仅仅包括搜集和整理数据。这里我们简单介绍一下完整的流程和思路：

收集数据：数据的数量和质量直接决定了模型的质量。

数据准备：在使用数据前需要对数据进行清洗和一系列处理工作。

模型选择：不同的模型往往有各自擅长处理的问题。只有把问题抽象成数学模型后，我们才能选择出比较适合的模型，而这一步往往也是非常困难的。

训练：这个过程不需要人来参与，机器使用数学方法对模型进行求解，完成相关的数学运算。

评估：评估模型是否较好地解决了我们的问题。

参数调整：可以以任何方式进一步改进训练(比如调整先前假定的参数)。

预测：开始使用模型解决问题。

如果我们想利用人工智能解决的问题被限定在足够小的领域内，那么我们就更容易活动具体场景下的训练数据，从而更高效、更有针对性地训练模型。在金融、律政、医疗等行业的细分场景下，人工智能已经逐步被应用，且已经实现了一定的商业化。