徐飞玉

智慧数据可以简单定义为大数据和人工智能技术的结合，人工智能可以让数据变得更加智慧。这里再次强调一下大数据的三个特点：大容量、高速度、多种类。针对大容量和高速度的特点，我们已经有一些比较成熟的相关技术，但多种类这个特点仍然给我们带来了很大挑战。

数据与人工智能的结合带来了很多市场机遇，我们可以通过机器学习的方法和技术帮助人们做智慧的决定和优化。我举个简单的例子，文本数据是结构化程度最低的一类数据，也是当前大数据中大量的数据来源之一，但是很多文本数据很难完成分析。

当前，通过数据分析来提供智慧的支持还面临很多的挑战。首先就是不同数据和媒体的结合，如何把结构性的数据和非结构性数据结合起来分析是一大挑战。非结构化数据如文本数据、语音数据、视频数据等，需要我们利用人工智能中很多核心的技术去处理。另外，跨媒体和多媒体的结合和应用也存在很多挑战。

在企业走向国际化的进程中，我们面对的很大的挑战就是跨语言和多语言的结合和应用，若要实现很好的互操作性交互，其中语义的理解和处理是非常重要的。

结构化数据，比较典型的如时刻表、地理信息、天气信息等，非结构化数据我刚刚已经说了，如新闻、社交媒体或者文本报告等。这里我再重点讲一下多媒体和混合媒体的挑战，举个例子，一个电影里面有语音的数据，也有文本的数据，也有人的画像，还有整体的环境信息，如果我们分析好视频，把视频信息做结构化处理，能够解决很多多媒体和混合媒体的挑战。多媒体和混合媒体结合来分析也能帮我们解释一些事情为什么会发生。

当前，我们有医疗视频、医疗图像，但是医生很多的判断，或者说做的一些报告都是文字的，怎么样才能把CT的信息和医生的诊断信息或者文本信息结合在一起呢？解决好这一问题才能做好健康医疗的核心应用。

人工智能的发展在中国是非常重要的，国家也非常重视。去年我们很高兴看到，中国吸引了全球最多的人工智能资本进入市场，从数据量来看，吸引全球AI资本达到了48%。中国应该说是世界上最大的AI潜力市场。同时，很多智慧城市的建设也在逐步开展。

人工智能的竞争，实际上是受到各方面因素的影响，政府的支持、人才的储备、数据和知识的积累等，对人工智能和大数据落地都是非常重要的。

人工智能技术和大数据技术如何在一个企业落地，已经成为很多公司思考的重点，更多的企业将人工智能作为转型的重要方向，如谷歌、微軟、百度、联想都把人工智能作为一个重要的转型方向。

我总结一下人工智能在大型国际企业里应该有的三个重要的贡献：第一个是助力产品和服务升级和转型，我们可以让旧的产品或者现在的产品升级，另外可以创造新的产品；第二个是公司自己的企业转型，就是数字化和智能化的定位；第三个是一些公司把人工智能技术作为很重要的宣传手段，用高科技作为宣传，打造自己的品牌竞争力，如谷歌打造的机器人。

下面，我具体介绍一下联想目前的人工智能战略和布局。联想人工智能实验室是联想人工智能创新生态的一个非常重要的机构：一方面因为人工智能和大数据技术发展非常快，所以对我们来说与学术界的合作和探讨非常重要，这样我们就可以掌握到人工智能的最新发展和最新研究成果，也是找到优秀人才的重要来源；另一方面作为联想的人工智能实验室，我们要发展巩固和适应推广核心的人工智能技术，并使这些技术迅速落地。

目前联想人工智能实验室，正在开发很多人工智能核心技术，包括自然语言处理。自然语言处理对智能设备非常重要，智能音响或者智能服务等都需要应用此类技术。语音技术更加重要，如何让我们的智能音响跟人类进行语言交流，这就需要加强语音技术的研究。另外，语音技术对人工智能相关的IoT也非常重要。

具体谈到计算机视觉，我们人工智能实验室正在加强人脸识别、物体识别，特别是在医疗图像识别处理等方面表现突出，而且我们的客户目前的反馈也非常正向。

为了能够做好人工智能研发，我们非常重视人工智能训练平台的搭建，这一点非常重要，比如如何合理调整GPU以让开发人员能够进行有效的开发等。目前，我们人工智能实验室也在开发我们的AI训练平台，这个训练平台也可以推广到其他公司以及科研院校。此外，智能机器人也是我们研发当中的一个重要部分。

联想智慧大脑的布局是把人工智能放在中心，但仅有人工智能技术是不够的，人工智能技术必须和先进的、重要的软件技术、硬件技术集合。有了人工智能技术和软件技术，将硬件技术和基础建设技术结合在一起，我们就可以做人工智能应用、人工智能研发。

对联想这样一个公司来说，人机交互是非常重要的，而且智慧数据对公司转型和公司的数据化也非常重要。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）