【T112017-智能数据峰会】知机识变有唐之盛_43页_49mb

知机识变 有唐之盛 - TalkingData CEO 崔晓波

核心内容

随着技术的快速发展，世界正加速向数字化转变，智能手机、可穿戴设备和物联网设备的数量迅速增长，数据量也呈指数级上升。这种转变不仅改变了我们获取信息和交流的方式，也深刻影响了人类的消费习惯和生活方式。在这一背景下，数据驱动型决策成为企业发展的关键，其商业价值也符合摩尔定律，即成本降低、处理能力提升、专业影响力增强。

主要观点

• 数据驱动决策的重要性：在指数级变化的世界中，数据驱动型企业能够实现更快的计算速度和更强的处理能力，从而提升商业价值。
• 消费习惯的改变：数据显示，70%的人使用智能手机购物，100+分钟用于社交，反映出人类在数字环境中的行为模式正在发生显著变化。
• 城市数字化的视角：通过“城市透镜”（CITY LENS）技术，可以实时感知城市中的人类和环境，为城市管理与服务提供数据支持。
• 数据科学的跨领域应用：TalkingData通过“人本数据实验室”进行跨领域的开放研究，探索数据与人类心智、身体和环境之间的关系。
• 技术开源与平台发展：TalkingData推动技术开源化，如FREGATA / MYNA，同时构建了智能数据平台（SmartDP），具备数据管理、数据工程和数据科学的能力。

关键信息

消费设备与数据增长

• 智能手机数量：13,573,318,50台
• 可穿戴设备数量：47,398,907台
• 物联网设备数量：3,000,000,000台
• 全球数据总量：351 EB

人类行为与消费习惯

• 购物：70%的用户使用智能手机进行购物
• 社交：平均每天使用100+分钟
• 外卖：2.87亿用户
• 出行：30%的用户使用移动设备进行出行规划

城市数字化

• “城市透镜”是一个实时的感知网络，通过数字化方式了解人类和环境的互动。
• 通过分析不同消费能力人群的时空行为，揭示城市中不同群体的生活方式。

人本数据实验室

• 由TalkingData与麻省理工学院等机构合作，致力于跨领域研究，理解数据与人类行为之间的关系。
• 研究成果应用于多个行业，如金融、医疗、交通等。

技术与产品

• Myna：基于XGBoost算法和TensorFlow模型，具备强大的数据处理能力，支持万亿维度的LR和Softmax算法。
• Fregata：提供快速的计算速度，可在15分钟内完成5亿X1万亿的数据集训练。
• SmartDP：智能数据平台，具备数据管理、数据工程和数据科学能力，用于探索商业价值。
• UALCOMM× TalkingData：数据赋能物联网，提供AI应用解决方案，推动行业数字化。
• 竹间：专注于人工智能，具备语言、图像、语音三重交互技术，开发情感对话机器人、视觉理解技术、语音情感技术等。
• PathSense：利用机器学习模型识别活动状态，如行走、驾驶等，性能优于Google，且功耗更低。

数据回报定律

• 在指数级的世界中，数据驱动型企业的商业价值遵循摩尔定律，即成本降低、处理能力提升、专业影响力增强。
• 例如，数据资产化、应用场景化、技术开源化等策略，有助于提升企业的ROI。

合作与布局

• TalkingData与多家高校、研究机构及企业合作，推动数据科学研究和应用。
• 布局AI领域，积极拓展智能营销、智能驾驶辅助系统（ADAS）等应用场景。
• 通过大数据产业基金支持AI技术的发展，形成完整的产业链。

结语

数据正在改变企业的决策方式，并改善人类的生活质量。从消费行为到城市治理，从人工智能到物联网，数据技术的广泛应用正推动社会向更加智能化、数字化的方向发展。