潘云鹤院士：大数据智能是人工智能2.0的核心组成部分
图 潘云鹤院士在讲座中
图 信息空间与传统二元世界的关系
信息空间中的信息流将推动我们现有科技与产业从三个方面发生变化：
·新计算：建立在新老空间的互动 CH、C P之上的 AI；
二、知识表达将引导大数据智能的发展
潘云鹤院士首先带我们认识了各种形式的知识：
（1）结构化数据就是一种知识，和以往的程序计算数据的方式不同，AI采用的是数据驱动程序的方法；
（2）知识图谱不但能用于搜索和分析，还能用于推理与学习，是另一种知识表达，2012年浙江大学人工智能研究所研发了 KS-studio，提出了将大数据转换为知识图谱的自动生成和关系发现技术；
（3）深度神经网络（DNN）本质上也是一种知识表达，深度神经网络可用于识别图像、声音，但是缺点是解释性差，对机器友好，对人不友好的但是好用的一种知识表达；
（4）视觉知识（VK），是对视觉形象进行操作的一种知识表达，未来期望通过VK来模拟人的形象思维，提高形象相关工作的效率。
数据形式与应用目标不同，形成了不同的知识表达类型，随着非结构化数据的细分和应用，将不断的推动新的知识表达技术的诞生，同时不同的知识表达有自己擅长的领域，多种知识的协同使用，将能提高系统的智能水平，比如深度神经网络（DNN）和视觉知识结合能在实际应用中就能提高识别率，DNN 类似于人类的短期记忆，擅长感知识别，视觉知识类似于人类的长期记忆，善于推理、变化等迁移应用，两者“长短”结合，能有效的提高识别率，海康威视研究院基于视觉概念学习的自主目标检测就是该方法的典型应用。
三、大数据智能的应用广泛而深入
随着大数据的广泛应用，数据已经不仅仅是数据，而是一座待开发的矿山，各行各业的人都希望能在自己积累的数据当中发掘出有价值、有意义的“金矿”。中国通信院对制造业智能应用进行了一次调研，从影响因素和复杂度两个维度对人工智能的应用范围进行了划分，从图中可以看出那些本身流程和操作比较机械化，同时复杂度低的工作比较适合机器学习的应用，而那些复杂的质检、指标软测量等工作比较合适合于深度学习的应用。
人工能智能能够辅助政府实现对经济运行的智能治理，人工智能能通过对经济指标的提取，实现对问题原因的多维度分析和预警预测，通过与可视化终端的交互（手机 APP）,帮助政府更快、更准确的了解区域经济运行的状况，从而有利于政府根据具体情况进行“精准施策”。
同时绘制产业链地图，动态展示产业链上企业的发展情况，结合区域经济的优势和短板，快速识别问题、反馈问题，辅助有关部门制定针对该问题的相关对策。
还能根据产业的发展情况，结合企业的实际情况，企业的实际需求，帮助企业从产业、项目、人才角度进行整体规划，根据现有产业的发展状况，辅助企业实现招商引资，人才引入和产业布局。
此外潘云鹤院士还制作了智能金融的鸟瞰图，从大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机融合增强智能和自动智能系统五大 AI 技术出发，绘制出了 AI 技术在金融领域应用的图谱，让 AI 技术能在客户服务、风险控制、精准营销、资产管理和金融监管等领域发挥更大的作用。
演讲的最后潘云鹤院士提出大数据智能及其新技术是富饶的无人区，希望不断的人能在这个领域进行新的探索，成为勇闯这个领域的“新英雄”。
学术君真心希望目前已经投身和未来即将从事 AI 事业的各位学者都能在将来成为AI领域的“新英雄”！！