人工智能的泡沫要破了？
根据2017年上半年猎云网发布的《2017人工智能投融资白皮书》，2016年上半年，AI 市场还处于活跃期，并且呈现持续走高的趋势。在4月，全国有高达39起投融资案例，然而到了下半年，这一数字开始慢慢回落。直到今年年初，投资数量已经降到了个位数。
换句话说，金主们给这些瞄准未来的人工智能公司投钱的时候，好像没有从前干脆了。
数量下降就真的意味着这个市场失去活力了吗？其实不然。早前的 AI 创业公司还处在草创期，融资也还处于金额较小的天使轮和 A 轮。进入在2016年下半年，单笔过亿的融资案例明显增多，B、C 轮以及中后期项目的融资比例增加。于是，AI 这个市场从持续过热开始降温，市场的活力仍然存在，只是资金开始流向了更精确而慎重的方向，这也是一个市场走向成熟的重要一环。
恐怕会有人问起，市场已经开始走向成熟，对于晚进场的选手们而言，还有机会吗？
机会当然是有的，只是不能再盲目跟风撞大运了。在 AI 领域的融资风向开始愈渐清晰时，盲目进入市场会是种多酸爽的体验呢？这恐怕就像是幻想着后来居上绝地反击的众多跟风的共享单车企业一样。他们拿着一笔不大不小的启动资金，一窝蜂地进入你的生活圈，企图从行业大佬手上分走一点点你的骑行时间，最后却灰溜溜地退出了比赛，因为他们既烧不起钱，也摸不清方向。
所幸，人工智能市场与共享单车市场最大的不同在于，它的应用场景如此之多，技术门槛奇高，所以它的大洗牌也就意味着只要你有本事入场，就很可能拥有弯道超车的机会。
至于如何抓住这个弯道超车的机会，7月13日至14日在成都举办的中国大数据应用大会里就藏着许多武功秘籍，等你来挖。
弯道超车，选准赛道很关键
一场在人工智能领域的厮杀为什么会需要中国大数据应用大会这样的秘籍来帮忙？这个问题恐怕要先从人工智能的各个细分赛道说起。
说到人工智能，除了机器人和无人机，你还能想起来些什么？在人工智能的诸多细分赛道中，除了机器人和无人机这两个地球人都知道的主赛道之外，还有企业服务、无人驾驶、智慧教育、智慧医疗、智慧金融等诸多领域。而无论是其中哪一项，都有一个共同而基础的需求，它们都需要牢固的大数据基础。
芯片、算法、大数据并列于 AI 应用的基础层，而在这之后，我们才能谈得上语音识别、计算机视觉等具体技术应用形式，以及最后真正出现在我们的生活中的具体应用场景。
从某种角度来说，AI 本身就是大数据发展的高阶形态，这就意味着他们的成果是建立在企业对大数据的应用能力之上的。
“如果数据出现偏差，人工智能发展方向就会被‘误入歧途’。”神策数据创始人兼 CEO 桑文峰在《采集缺失折射数据建设之殇》一文中说。于是，和掌握数据源以及提供数据分析工具的公司合作，成了人工智能企业的必然选择。“合作的目的，一方面，是要解决好数据源和数据基础问题。借此，才能避免被数据的预处理工作拖入泥潭，深度挖掘大数据的商业价值;另一方面，其余两类大数据企业为AI企业提供丰富的应用场景，让AI价值不再是‘空中楼阁’。”
要搞定一家 AI 公司的大数据基础业务，就意味着至少要解决以下几个关键环节：全面实时的数据获取、辨析并采用正确的数据指标来提取有效数据、应对并妥善处理急剧增加的数据量，以及用户最为关心的数据隐私和数据安全问题。
已经上路的无人驾驶与它的未来
在厘清大数据对于拥有人工智能野心的企业的意义之后，我们来谈谈这些空泛的概念要如何应用到真实场景里。
几天前的百度开发者大会上，上任不久的百度集团总裁陆奇正在介绍“Apollo”计划，这时会场大屏幕上出现了一段视频画面。百度 CEO李彦宏坐在一辆红色汽车的副驾驶座位上，而驾驶位，并没有人。是的，这位百度领头人坐着一辆无人驾驶汽车上了五环。
如今，百度、Uber等一众互联网企业以及沃尔沃、长安汽车等老牌车企都打着自己的无人驾驶算盘。要如何让一辆车自己学会辨别路况，平稳驾驶，其中牵扯的计算能力以及新型传感技术的应用都给了如今还在场外观望的玩家们一张近在咫尺的入场券。
如果我们开始设想，在不久的将来，无人驾驶汽车就如同今天的共享单车一样，真的成了人们出行的一项日常选择。那么，这些驾驶行为以及计算结果所产生的数据将隐藏着多大的价值？那时候的物联网会将汽车变成一个大型移动终端，这也就意味着，只有拥有强大数据服务基础的企业才能搞定如此人命关天的难题。这也是如今的传统车企的先天缺陷，和互联网公司的先天优势。
至于这场传统车企和互联网后生之间的讨论，就在7月14日的大数据与智能汽车论坛。
金融中的数据基因和互联网变异
比起其他行业，金融业天生就带有了数据属性。于是，它们也就更容易被“大数据化”。把这些数据整合起来能做什么呢？如果说到商业银行，大数据可以参与到消费金融、财务分析、客户管理、风险甄别中。而如果是证券市场，那么量化交易和风险防范则更需要极强的海量数据运算能力。在保险业中，大数据还可以帮助优化信用管理和欺诈分析。
当马云让全中国女性为之疯狂剁手时，他的阿里系却推出了一款互联网金融产品——蚂蚁金服。越来越多人可以放心大胆地揣着手机就出门，至于钱包藏在了哪儿？我们并不关心。而当你拿着自己的零花钱开始投资理财时，马云爸爸还给你准备了各种财务风险承受能力测算工具和投资资讯内容。这个诞生于大数据时代的互联网金融产品身上有着明显的时代烙印，它希望托管中国人的钱包，穷尽你花钱与生财的各种门门道道，把你留在这个万能 app 上。
当然，金融大数据的应用远不止于此，甚至一些传统民营银行都开始用大数据进行风控管理，这个时候大数据获取和处理分析能力不再是它们的眼中钉，而是它们期望获得的超能力。此次大会的首届西部金融大数据论坛上，你就能欣赏到这些金融数据流派的激烈交锋。
解决医疗体系顽疾的数据锦囊
比起波涛翻涌的金融市场，医疗领域显得略微平静，或者说，暗流涌动。
在医院病历早就已经电子化的今天，医院对于自身医疗数据的管理已经不是最大的痛点，真正亟待解决的，是如何将散落在全国各地的医疗数据资源整合在一个大数据网络中。整合医疗资源不仅仅意味着你能在网上查到自己的病历信息或者网上挂号预约，而是如何通过大数据，帮助政府解决医疗资源分配等众多真正的社会顽疾。
那么，在医疗这个政府占绝对主导地位的领域，企业能做些什么呢？比如，收集一个城市的所有医疗设施数据怎么样？城市里有多少医院、医院里有多少床位、每个医院擅长的病症类型，在掌握这些数据之后，结合房管所和人口数据等其他数据源，企业就可以帮助市民在最短时间内找到最适合的医院。久而久之，这样的规划数据积累也必将反馈回政府医疗决策的闭环中去。
医疗大数据行业的现状与前景如何？信息安全如何保证？这些也是健康医疗大数据产业发展与信息安全论坛的各位嘉宾们所关心的问题。
网购平台为你们的剁手费足了功夫
最后，我们再来说点和平日每天的生活息息相关的事——买买买，或者从这些线上零售企业的角度来说，如何更优雅地把东西卖出去？京东 Y事业部在做的就是这样一件事：通过大数据和 AI 来获取“我该卖什么”这个问题的答案，就算是在网络时代，没有了实体的商店货架，但是对于京东这样注重物流效率的公司来说，货架有限、仓库有限，而且网站的页面也是有限的，于是，选品变得至关重要。
当决定了要卖什么，下一个问题就是，这么多货物怎么存放？有大数据和AI的加持，线上零售巨头们就像有了参天的本领，能预测未来购买热潮的走向，由此，商品的存放优先级和地理位置也就有了答案。
终于，到了要以什么价格卖出的环节，企业高管也许是猜不出用户的心思了，但是 AI 能猜。京东在动态定价领域做了不少实践，来定位用户的价格敏感度。这样一来，就算一件商品只有不到一块钱的价格变化，企业也能提前知道这对于消费者意味着什么，以及相应的，库存应该如何调整。
除了在幕后默默耕耘，京东 Y 事业部这个从名字到业务都十分酷炫的神秘团体的技术大牛还会带着更多关于买买买和卖卖卖的干货在大数据与人工智能技术论坛的现场和IBM、Comet Labs 等公司的大咖嘉宾们一起头脑风暴一番。
问题是，你要如何开始？
以上这些商业大数据的应用场景想必大家也不会太陌生，而所有这些领域，都存在着无限后来居上弯道超车的可能性。问题是，你要如何开始？
智慧零售、智能驾驶、智慧医疗、金融创新……在7月13日至14日举办的中国大数据应用大会的10场大数据专题论坛上，中国工程院院士等学界精英，以及京东、科大讯飞、Intel 等国内外顶尖大数据公司高管将会带来针对16项大数据专业议题的精彩讨论。
在 AI 赛场上，无论你是已经开赛，还是即将入场，这都会是一场你不想错过的顶级盛会！
原文发布时间为：2017年7月10日
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