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。……