【T112017-智能数据峰会】新一代创新-如何利用全球领先的AI技术赋能商业成功_11页_4mb

新一代创新：如何利用全球领先的AI技术赋能商业成功

核心内容

本文探讨了如何通过融合全球顶尖的AI技术与中国本土的大数据资源，推动商业发展与创新。重点分析了AI技术对中国经济的潜在影响，以及构建全球智能数据生态的重要性。同时，文章提到了与国际科技公司及研究机构的合作机会，强调了“全球领导技术 + 中国数据及服务 = 合作双赢”的理念。

主要观点

• AI对中国经济的提升潜力：AI技术有望提高中国GDP 0.8-1.4个百分点，极大提升生产力。
• 数据生态的挑战：中国数据生态相对封闭，数据操作环境与国际存在差异，给本地化带来挑战。
• 政策壁垒：中国“中国制造 - 2025”政策强调本土研发，对海外技术引入形成一定障碍。
• 全球合作的重要性：通过与国际AI技术领先企业及高校合作，能够实现技术与数据的互补，推动双赢发展。
• 构建智能数据生态系统：融合全球AI技术与本地数据资源，是实现商业成功和技术创新的关键路径。

关键信息

全球领先的AI技术企业

• QUALCOMM：全球领先的半导体和通信技术公司。
• Google：在AI和大数据领域具有强大技术实力。
• Emerging Superstars：包括PETUUM等新兴AI技术公司。
• SISESE：专注于AI和大数据解决方案的公司。
• resilinc：提供供应链风险分析的AI平台。
• sentiance：专注于情感分析和行为数据的AI公司。

中国AI技术与数据优势

• 庞大的数据集：中国拥有巨大的数据资源，为AI发展提供了坚实基础。
• 本地化服务能力：中国在大数据分析和应用方面具备本地化服务能力，能够满足不同行业需求。

应用场景

• 零售：实现品效合一，通过全流量效果驱动经营。
• 金融：提升风险控制与反欺诈能力。
• 地产：优化投资策略、产品规划与营销方案。
• 城市规划：利用大规模人口和社会行为分析，提升城市治理能力。

关键技术

• 感知技术：包括人群分析等，用于理解用户行为。
• 图计算及分析：用于复杂关系网络的建模与分析。
• 数据可视化：将数据转化为直观的视觉呈现。
• 边缘计算：实现数据处理的实时性和高效性。

合作与生态系统

• 投-产-学-研：构建涵盖投资、生产、学术与研究的完整生态链条。
• 高校合作：与哈佛大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、麻省理工学院等全球顶尖高校合作，推动技术发展。
• 投资机构：如First Star Ventures等，支持AI初创企业和技术转化。

总结

通过融合全球AI技术与中国本地数据与服务资源，可以有效推动商业创新与经济提升。然而，中国封闭的数据生态和政策壁垒对国际合作构成一定挑战。因此，构建开放、协同的全球智能数据生态系统，是实现AI技术赋能商业成功的重要途径。