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除了永無廣告的百度簡單搜索之外,大佬們在數博會上還說了這些

導讀:李彥宏在演講中承諾簡單搜索APP永遠不放廣告,並介紹AI能夠讓搜索實現千人千面,不同的人進行搜索時所獲得的結果是不一樣的,小朋友會搜不到成人的內容。

億歐王彬認為,線上紅利見底,中國將進入線下資料時代。

Grid Dynamics創始人Victoria Livschitz分享了美國零售業在大資料應用方面的相關經驗。她認為零售業處於大資料前沿,為銀行、醫療、保健等行業開闢了新的道路。

5月26日,2018中國國際大資料產業博覽會(數博會)在貴陽召開,馬化騰、馬雲、李彥宏等分別在不同領域給出了精彩演講。5月27日下午,大咖匯聚“線下資料商業生態高峰論壇”,共同討論了線下資料發展的新思維和新方法。


本次論壇由眾盟資料承辦,大資料(ID:hzdashuju)作為支持媒體,將幾位重量級嘉賓的演講乾貨梳理分享給你。

01 李彥宏:AI的使命是讓人類生活變得更美好,中國最有可能在無人駕駛產業獲得成功

以下內容節選自李彥宏演講:

1. 中國最有可能在無人駕駛產業獲得成功

今年全國“兩會”時也有很多記者問我各種各樣的問題,跟百度有關的問題,但是問得最多的還是無人車什麼時候量產。我當時誇了一個海口,說今年7月份無人車就可以量產,我們與廈門金龍的小巴車,沒有方向盤沒有駕駛位的全自動的車很快就會量產了,現在已經5月份了,還剩下一個多月時間了,我有期望、有焦慮,有擔心,不是擔心這個車量產不了下不了線,我在擔心這個車是不是足夠的安全。所以,對於我們來說,安全是自動駕駛最最重要的一個方向,它是我們的第一天條。

政府在推動基礎設施方面的演進,它越來越多的在道路上佈置各種各樣的傳感器,讓車可以以更低的成本、更高的精確度識別各種各樣障礙物和交通規則。所以,原來車上可能有貴達幾萬美元的激光雷達設備才能夠探測周邊的障礙物,但是如果我們能夠在道路層面、基礎設施層面把相應的傳感器佈下去的話,那我們的車就可以用更便宜的傳感器就能夠感知路況,能夠躲避障礙,這樣無人駕駛車的成本就會大大的降低,這也是我們寄予厚望的一個方向。


所以,無人車確實不是某一個公司單方面的努力,它是方方面面的巨大生態,而它的這種演進,我覺得中國最有希望,它在很多很多基礎設施的建設上都是在全世界是超前的。

2. AI正在改造傳統移動互聯網,簡單搜索永遠無廣告

人工智慧也在毫無爭議不可避免在改造傳統移動互聯網,包括搜索在內。百度最近推了一個新的搜索APP,叫做“簡單搜索”,它主打兩個特點。 第一是人工智慧。對於傳統互聯網來說人工智慧是對語音、圖像、自然語言的精確理解。可以用語音調取,也有用攝像頭拍一張照片它就可以識別它到底是什麼意思,這其實都是用了很多的AI的能力。


AI還能夠千人千面,不同的人進行搜索時所獲得的結果我們認為業績是不一樣的。簡單的說,比如可以有成人的樣式,或者標準的樣式,也可以有少兒的樣式,如果它能夠檢測出來你的聲音是一個成年人的聲音還是一個兒童的聲音,那麼它給你的結果也是會不一樣的。

第二是我們在兩天前做了一點宣傳,這個搜索APP是無廣告的,在搜索結果中沒有任何的廣告。“簡單搜索”在搜索結果裡面永遠不放廣告,歡迎大家下載來使用。

李彥宏數博會演講:AI人工智慧的使命是讓人類生活變得更美好

3. AI的使命是讓人類生活變得更美好

第一,我們認為AI的歸高原則是安全可控。一輛無人車如果被黑客攻擊了,它有可能變成一個殺人武器,這是絕對不允許的我們一定要讓它是安全的,是可控的。

第二,我們今天看到像BAT,或者是美國的Facebook、Google,或者是微軟,這些公司的AI能力都很強,但是世界上不僅僅這幾個大公司需要AI的能力、技術,世界上有幾千萬家公司、組織、機構也很需要AI的技術、能力。我們怎麼能夠在新的時代讓所有的企業、所有的人能夠平等的獲取AI的技術和能力,而不僅僅是少數大公司的專利,我們怎麼能夠防止在AI時代因為技術的不平等導致人們在生活、工作各個方面變得越來越不平等,這是我們需要去認真思考的。

第三,AI做出來很多東西不僅僅是簡單去模仿人,人喜歡什麼你就給它什麼,人喜歡娛樂八卦你百分百信息流都推娛樂八卦,只要讓他在裡面多待一分鐘就不讓它少待一分鐘,這不是我們想要的,我們希望通過AI,通過個性化推薦,給人們信息是能教人學習,你花了一個小時之後,過了一段知道之後發現那一段時間學的一些跟原來不一樣的好的東西,讓我們變成更好的人。

第四,很多人問,如果人類很多工作或者勞動逐漸被機器所替代的話,人還能幹什麼?人可以休息,我們現在一周工作五天休息兩天,未來也許一周工作兩天休息五天。但是更重要的是,很可能因為人工智慧,勞動不再成為人們謀生的手段,而是變成人的一種需求,你想工作,你想去創新,你想去做創造,所以你才去工作,這是AI的終極理想,我們要為人類帶來更多自由和可能。

AI的使命是什麼?不是替代人,是讓技術忠誠於人類,服務於人類,讓人類的生活變得更美好。

02 億歐王彬:中國進入線下資料時代,到2020年,我國大資料產業將達到萬億級

5月27日在“線下資料商業生態高峰論壇”上,億歐聯合創始人兼執行總裁王彬發表了關於《大資料驅動商業智慧變革》的主題演講,併為大家解讀了億歐與眾盟資料共同打造的國內首個《線下大資料產業應用研究報告》,其核心觀點如下:

1.中國成為全世界移動互聯網資料儲存量、積累量最大的國家,到2020年,我國大資料產業將達到萬億級;

2.線下和線上資料的區別主要是看資料來源,就像線上指的是互聯網,是虛擬世界;線下就是物體經濟,是物體產業;

3.大資料必須要實現和垂直行業的深度融合,線下大資料更是這樣,因為線下資料的獲取、學習的成本和時間會更長一些;

4.線下大資料未來的發展趨勢,最重要的一點就是要建立人、貨、場的有機鏈接,打破線下資料孤島,實現線下資料的資源的共享,最後用線下大資料去加產業路由,用線下資料為我們物體的產業發展進行多維的賦能;

以下內容節選自王彬的演講:

目前大資料已經成為新經濟的增長引擎,但是大資料的應用還主要局限於線上大資料,線下大資料還未得到廣泛採集和應用。隨著新零售時代的到來,線下大資料的價值逐漸得到重視。所以,我們與兄弟公司眾盟資料一起,做了大資料產業應用的合作研究,並且把研究的焦點匯聚在“線下大資料”。

1. 2020年,我國大資料產業將達到萬億級

其實美國早在2005年就已經開始發展大資料,而國內卻要稍晚一些,在2011年,國內才有網民搜“大資料”這個詞。但從今天來看,我們已經成為了全世界移動互聯網資料儲存量、積累量最大的國家,同時根據工信部預測,到2020年,我國大資料產業將達到萬億級,每年保持30%的複合增長率。

2. 線上紅利見底,中國進入線下資料時代

“大資料”在最初被提出的時候,並不存在線上線下這樣的界定,它是伴隨著社會信息化而誕生的一個概念。單從獲取層面來說,線下大資料是虛擬世界的互聯網行為以外,現實場景行為的數字化。

線下資料作為來源於真實場景中的資料,能夠完成對物體商業、線下場景、消費者行為的數字化,幫助企業有效實現對產業屬性、場景屬性和消費者屬性的洞察,為企業的商業決策提供了積極的指導作用,而同時,新零售的提出也為線下資料的落地應用提供了良好的試驗田。

3. “產業+大資料”一定是強於“大資料+產業”

隨著近幾年政策、資本、技術、市場的助推,線下資料領域誕生了一大批資料服務商,而我們認為線下資料服務商戰略聚焦點主要有四個方面,分別是資料採集、資料整合、資料標準化體系的建立以及資料應用,其中資料採集、資料整合和資料應用也是線下資料產業鏈上三大重要環節,其中資料應用是最為關鍵的一個部分。

億歐自成立以來,一直不斷地做產業應用案例的調研,經過這幾年的積累,我們發現“產業+大資料”一定是強於“大資料+產業”,因為每個行業都有自己的痛點,大資料必須要實現和垂直行業的深度融合,線下大資料更是這樣,因為線下資料的獲取、學習的成本和時間會更長一些。

4. 線下資料發展趨勢:建立人、貨、場的有機鏈接

那麼在這樣的背景下,億歐認為線下大資料未來的發展趨勢,最重要的一點就是要建立人、貨、場的有機鏈接,打破線下資料孤島,實現線下資料的資源的共享,最後用線下大資料去加產業路由,用線下資料為我們物體的產業發展進行多維的賦能。


在這一點上,眾盟資料做的還是不錯的,不僅深入到了生活服務、汽車、房產、教育等領域去做一些垂直行業的積累和探索,同時,我們雙方也一起從產業角度上打造了國內首個《線下大資料產業應用研究報告》,從SKU最優化、選址智慧化、營銷精準化、銷售智慧化等多個角度分析如何用線下資料讓物體經濟煥發新的活力。

《線下大資料產業應用研究報告》完整版下載鏈接:http://suo.im/5c730R

03 GD創始人Victoria: 零售業處於大資料前沿,為銀行、醫療、保健等行業開闢了新的道路

Grid Dynamics(簡稱GD)創始人兼CTO  Victoria Livschitz(維多利亞)在“線下資料商業生態高峰論壇”分享了關於大資料在美國零售行業的應用,核心觀點如下:

1、根據客戶行為分析,同時進行深入洞察,以360度視角,使電子商務的體驗在各方面實現個性化。

2、大資料、資料科學、深度學習和AI是零售業技術革命的核心。

3、零售業處於大資料前沿,為其他行業(比如銀行、醫療、保健)行業開闢了新的道路。

以下內容節選自Victoria Livschitz的演講:

我主要想跟大家強調由大資料技術所帶來的進步和發展,特別是美國零售業在大資料應用方面的相關經驗。

1. 360度用戶洞察帶來個性化體驗

根據客戶行為分析,同時進行深入洞察,以360度視角,使電子商務的體驗在各方面實現個性化。有一個18歲女孩,她想要找到一件設計特別別緻的裙子,而這種個性化定製將為這個女孩提供她心儀的裙子,甚至為更多的客戶提供符合他們需求的產品。然而大資料並不僅僅應用在交易方面,它對店內的日常運營和銷售有著深遠影響,甚至有著驅動力。根據同樣的客戶洞察和物聯網位置資料,我們可以通過最佳產品佈局,引導個性化的、便利的消費體驗。

2. 運用預測分析和社會學習提高轉化率

運用預測分析和社會學習,通過社會化搜索結果及視覺搜索提高轉化率。我們公司已經為美國的許多大型公司提供個性化搜索引擎。我們有一套系統是根據客戶的可視化搜索去尋求客戶最期望的產品,通過客戶對產品的需求找到相似的產品,再將搜索的結果呈現在這一界面上。

3. 利用機器語言優化商業標的,提高經營效率

通過調整基本價格進行針對性優惠、促銷和送券活動,利用機器語言優化商業標的。

通過運用預測分析和繼續學習,我們可以優化供應鏈,減少庫存,並且改善訂單來源,從而提高經營效率。最近我們同美國一家大型零售商合作,通過這項合作,有效地實現瞭如何在4小時之內確定每一種商品以及它的款式在全美各個門店的銷售狀況,這將有效地提高產品銷售效率,提高指數是25%。

4. 新興AI設備生態系統推動商務快速進步

最後一點,挖掘新興的AI設備,構建一個生態系統,可以通過語音和聊天實現對話式商務。我們公司近幾年發出來一套系統,它能實現讓交易雙方討論訂單和大型訂單的細節,這個討論的過程可以基於任何一個軟體,包括臉書、亞馬遜雲系統等平臺,都可以通過這個系統進行溝通和交流。我們認為這種形式的溝通交流是繼移動通信之後在商務領域發展的一個重要的進步。

總而言之,大資料、資料科學、深度學習和AI是零售業技術革命的核心。零售業處於大資料前沿,為其他行業(比如銀行、醫療、保健)行業開闢了新的道路。美國在大資料方面有著豐富的經驗,我們非常樂意,能夠同中國的各方合作伙伴合作,在這個領域不斷地尋求突破。

來源:李彥宏、王彬、Victoria Livschitz在數博會上的演講

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