本文摘要：2018年11月24日，由中国计算机学会CCF主办，中国计算机学会青年工作委员会和CCF YOCSEF深圳分论坛联合主办的主题为“大数据及人工智能将如何切断物联网的任督二脉”活动在深圳瑞知实验室举行。亿欧作为主办单位展开反对报导。 本次活动为中国计算机学会青年工作委员会发动的CCF Talks系列活动之一，沿用了CCF一贯的传统，邀了大数据及人工智能领域的学者及企业家分别展开了888秒时长的演说共享。

2018年11月24日，由中国计算机学会CCF主办，中国计算机学会青年工作委员会和CCF YOCSEF深圳分论坛联合主办的主题为“大数据及人工智能将如何切断物联网的任督二脉”活动在深圳瑞知实验室举行。亿欧作为主办单位展开反对报导。

本次活动为中国计算机学会青年工作委员会发动的CCF Talks系列活动之一，沿用了CCF一贯的传统，邀了大数据及人工智能领域的学者及企业家分别展开了888秒时长的演说共享。国家超级计算出来深圳中心主任冯圣中、五谷丰登集团AI总监王健宗 、 深圳大学沃顿讲席研究员陈小军展开了本次活动的主题演说。美严禁14项技术出口，技术创新为强国之路距离宇宙大爆炸约138亿年，人类在地球上的历史意味着只有几百万年，而恐龙存活了一亿六千万年。

如果把宇宙历史传输到只有13年的话，恐龙大约在6分钟前覆灭，第一个智人在50分钟前经常出现，工业革命则再次发生在6秒前。世界大战，人类登月，互联网经常出现等再次发生在上一秒。人类历史经历了数百万年的狩猎收集时代，然后经历了数千年的农耕时代，工业时代持续了几个世纪，目前的信息时代才回头了几十年。

纵观过去百年人类历史进程，工业革命给人们的生活带给了翻天覆地的转变。从内燃机的发明者，宇宙探寻，破解基因密码，到IT业狂飙，这段历史历历在目。百年的工业历史进程，其文明文化底蕴很快多达巅峰但历史印迹斑驳的5000年。

20世纪的下半叶，中国现代工业才开始蓬勃发展。每一阶段的工业发展以及新技术的引入，中国都代价了极大的资源代价，但是仍不有可能取得西方工业发达国家的最先进设备技术。在活动现场，冯圣中回应，技术创新是一道死亡谷，同时也是发达国家受阻中国家领先于的利器。

拿美国举例，自川弗离任以来，美国实施了一系列针对中国的高端科技封锁政策。2016年，美国开始对中兴通讯实行出口容许，来年中兴缴纳了11.9亿美元罚款。2018年4月，美国禁令向中兴出口电讯零邮件。同年10月， 美国宣告将福建晋华划入《出口管理条例》下的实体经济表格。

11月，美国商务部工业安全性署实施了一份针对关键新兴和基础技术和涉及产品的出口管制框架， 牵涉到人工智能、AI芯片、机器人、量子技术等14个高科技领域，目的是确保美国在科技、工程和生产领域的领导地位不不受影响。在与亿欧交流过程中，冯圣中回应，虽然从短期来看，如果本次议案掉落石锤，中国一些企业难免会元气大伤。

但是从长年来看，它必定不会性刺激中国自主创新的能力，减轻中国对技术创新型企业的推崇，同时学术界的研究也将更加往产研融合的方向发展。“超级计算出来需要大幅延长技术创新周期、降低成本和不确定性。中国近期也将部署三套E基超级计算出来系统，先前也将腾出5.78亿美元用作未来技术的研究还包括量子计算出来。”冯圣中说道。

上文提到到了产研融合，就被迫讲陈小军在演说过程中提及的所在研究院与华为合作研发的工业大数据平台，一个确实落地实际产业的研究项目。按照我们一般解读，大数据可以分成工业大数据和互联网大数据。目前无论是技术还是应用于，领先的都是互联网大数据，狭义的大数据也更好说道的是互联网大数据。工业大数据更好的是糅合了互联网大数据的概念，融合了IoT的技术，把面向个人用户的“不道德”数据分析与思维模式展开拓展，并应用于到了企业领域。

作为中国生产2025的最重要构成，工业大数据牵涉到了法（生产出厂在生产过程中牵涉到的工业流程掌控）、的环（生产出厂在生产生产过程中的环境拒绝）、人（生产生产过程中牵涉到的人员，如操作者人员、出厂分解成人员等）、机（生产过程中牵涉到的机器设备用于情况）、漆（原材料消耗编码、消耗数量、供应商编码）等五大方面。据陈小军讲解，这个大数据平台由海量数据分布式文件存储引擎、大数据数据预处理ETL引擎、流数据及内存处置引擎、产品质量预警模型库和问题追踪定位及闭环引擎几大部分构成，享有产品小时级预警，数据分析，较慢建模部署以及用户权限及角色管理等核心功能，从而超过来料质量监控预警，产品软件缺陷预警，产品生命周期预测等目标。AI浪潮下，数据隐私为众多问题2012年，深度自学方法的明确提出，让历经浮沉的“人工智能”再度绽放生机。目前很多AI系统，还包括深度自学，都是大数据自学，必须大量的数据来训练自学算法。

所以人们说道数据早已出了AI时代的新石油，从而也带给了出公众隐私安全性确保的问题。一方面，AI对数据还包括敏感数据的大规模搜集、用于，有可能威胁隐私，特别是在是如果在深度自学过程中用于大量的敏感数据比如医疗身体健康数据，这些数据可能会在先前过程中被揭发过来，对个人的隐私不会产生影响。另一方面，用户画像、自动化决策的广泛应用也有可能给个人权益产生有利影响。

此外，考虑到各种服务之间大量交易数据，数据流动大大频密，数据沦为新的流通物，有可能巩固个人对其个人数据的掌控和管理。香港科技大学新的清工程学讲席教授、计算机科学和工程学系主任杨强向活动方发去了一段视频。他在视频中回应，在如今数据混杂的情况下，为了超过统合数据联合建模，同时不违背公众的隐私安全性的目标，必须展开新的机器学习算法的研究。只不过早于在今年1月份的达沃斯论坛上，李开复和2015诺贝尔经济学奖获得者、普林斯顿教授 Sir Angus Deaton 就展开过一次针对人工智能和隐私管理的对谈。

Deaton教授明确提出可以研发一套隐私数据许可交易系统，让每个用户享有自己的数据，选择性许可给AI 或产品公司。李开复则指出可以通过希望创意创业和政府扮演着协商角色两大方面应从。作为深圳超算中心的主任，冯圣中对此了数据隐私的问题。

他回应国家早已施行了涉及的法律法规去展开数据的隐私维护，而超算中心本身也有一套对自己用户数据保护的机制。引荐读者：CCF联手浪潮曙光齐聚国家超算深圳中心，共商超算应用于CCF联手中科院重聚国家超算深圳中心，共论E级计算机发展又演唱一出空城计，还是胸有成竹？。

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