2017-【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_12页-5mb

文档总结：如何利用全球领先的AI技术赋能商业成功

核心内容概述

本文档主要探讨了如何利用全球领先的AI技术与中国的数据及服务资源相结合，推动商业成功和技术创新。文档强调了AI技术在中国市场中的巨大潜力，以及构建全球化智能数据生态的重要性。

主要观点

• AI技术对中国经济的推动作用
  AI技术能够显著提升中国GDP，预计可提高0.8-1.4个百分点。随着社会的发展，AI将在提高生产力方面发挥关键作用。

• 中国数据与技术融合的优势
  中国拥有庞大的数据集和新兴的产业环境，具备跨越式发展的潜力。结合全球顶尖的AI技术，可以实现技术与数据的深度融合，形成“全球领导技术 + 中国数据及服务”的双赢模式。

• 技术与政策挑战
  中国的数据生态系统相对封闭，且数据操作环境差异较大，给本地化带来挑战。此外，“中国制造2025”政策强调本土研发能力，对海外技术的引入增加了难度。

• 构建全球化智能数据生态
  通过构建涵盖投资、生产、学术、研究的生态链条，促进AI技术在中国市场的应用与发展。同时，推动技术与数据的全球化整合，形成可持续的智能数据生态系统。

关键信息

技术领域

• 感知技术：包括人群分析等，用于理解和分析人类行为。
• 图计算及分析：用于处理复杂的数据关系和网络结构。
• 数据可视化：将数据转化为直观的视觉形式，便于理解和决策。
• 边缘计算：在数据源附近进行数据处理，提高效率和响应速度。

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：用于风险控制和反欺诈。
• 地产：支持投资决策、产品规划和营销策略。
• 城市规划：分析大规模人口和社会行为，优化城市资源配置。

关键技术与产品

• 数据iku：提供数据处理和分析的成熟解决方案。
• PETUUM：全球领先的AI技术公司，专注于机器学习和大数据分析。
• SISE：提供大数据应用的解决方案。
• Resilinc：专注于供应链风险管理的AI技术公司。
• Sentiance：提供情感分析和行为识别的AI技术。

合作与生态

• 投-产-学-研生态链：强调投资、生产、学术和研究的协同合作，推动技术创新。
• 合作企业与机构：包括哈佛大学、斯坦福大学、伯克利大学、麻省理工学院等知名高校，以及First Star Ventures、Qualcomm、Google等国际企业和投资机构。

专家与机构

• William Plummer：TalkingData首席战略官，主持“如何利用全球领先的AI技术赋能商业成功”的主题讨论。
• Dai Min：TalkingData美国创新中心总经理，分享全球创新经验。
• Henry Xiao：Petuum中国总经理，介绍公司在中国市场的布局与技术应用。
• Jun Zhang：Pitney Bowes首席解决方案架构师，探讨AI在物流和商业中的应用。
• Millie Liu：First Star Venture Capital联合创始人兼合伙人，分享投资视角下的AI技术发展趋势。

总结

文档通过多个角度分析了AI技术在中国市场的应用前景与挑战，强调了技术与数据融合的重要性，并提出了构建全球化智能数据生态的策略。同时，列举了多家国际企业和机构的合作案例，展示了AI技术在不同行业中的实际应用价值。