聯想集團副總裁田日輝：基于大數據，給予用戶完美體驗
聯想集團副總裁田日輝發表了名為“數據驅動五大智能連接，構建設備+云服務完美體驗”的主題演講。他指出，物聯推動了整個社會的發展，對于這樣一個新的時代，互聯網大數據已經成為了驅動力。聯想會從設備，軟件，云服務的角度，形成三維一體，最大程度優化用戶企業。聯想通過合理管理用戶數據，讓用戶擁有更好的用戶體驗，構建更好的用戶數據管理平臺。
在很多情況下，設備的快速連接是非常重要的，聯想也在逐漸構建設備管理的服務方案。大數據為其提供了很多數據支撐，并不斷促進業務的發展。
通過端到端的閉環，聯想能夠精準的識別用戶所遇到的問題，由此來優化設備的部分性能。在聯想的內部管理方面，大數據對整個公司的運營效率也有著非常大的幫助，通過大數據可以讓我們清楚的知道用戶使用設備的情況，包括活動效果的評估等。
聯想的大數據平臺服務了全球的用戶，在大數據的隱私保護方面極為重視，總數據量已達到9PB。聯想也會和開發者一起，共同促進行業的進步。
地平線機器人科技創始人兼CEO余凱：降低失誤深度學習和大數據達成巧妙融合
地平線機器人科技創始人兼CEO,前百度IDL常務副院長，前百度研究院副院長余凱就大數據深度學習這一話題和參會人士分享了經驗：在今天，即便是非常復雜的模型都能夠被分析出來，通過大數據人工智能的技術，能夠讓我們理解用戶的需求，在過去的60年時間里，人工智能第一次被提出，計算和大數據這兩個關鍵的支撐，在過去的20年中不斷推進著行業的發展。
不同的人工智能的問題都能夠通過一個相對簡單的X到Y的框架去進行描述，從數據中學習模型并應。例如，給你六個樣本，我們需要把背后的規律找出來，所有的規律都能夠解釋樣本，這就是學習空間的復雜度。從思維方法論的角度來講，深度學習是最適合大數據的方式，深度學習能夠促進效果不斷提升。
端到端的學習，有一個序列的步驟，深度學習能夠把這所有的步驟歸結成一個優化的目標，這也是端到端的學習受到重視的原因。由于深度學習在過去五年內錯誤的不斷降低，錯誤率僅在5％以內，他們被運用到了很多方面，如自動駕駛，人臉識別，語音識別等。很多的智能硬件都需要在本地做，只有這樣才能保證反應速度的及時，避免出現因時間不及時而產生失誤。人的大腦是專用的處理器，信號傳遞的速度非常之快，所以機器人需要做專門的設計。
