除了永无广告的百度简单搜索之外，大佬们在数博会上还说了这些

导读：李彦宏在演讲中承诺简单搜索APP永远不放广告，并介绍AI能够让搜索实现千人千面，不同的人进行搜索时所获得的结果是不一样的，小朋友会搜不到成人的内容。

亿欧王彬认为，线上红利见底，中国将进入线下数据时代。

Grid Dynamics创始人Victoria Livschitz分享了美国零售业在大数据应用方面的相关经验。她认为零售业处于大数据前沿，为银行、医疗、保健等行业开辟了新的道路。

5月26日，2018中国国际大数据产业博览会（数博会）在贵阳召开，马化腾、马云、李彦宏等分别在不同领域给出了精彩演讲。5月27日下午，大咖汇聚“线下数据商业生态高峰论坛”，共同讨论了线下数据发展的新思维和新方法。

本次论坛由众盟数据承办，大数据（ID：hzdashuju）作为支持媒体，将几位重量级嘉宾的演讲干货梳理分享给你。

01 李彦宏：AI的使命是让人类生活变得更美好，中国最有可能在无人驾驶产业获得成功

以下内容节选自李彦宏演讲：

1. 中国最有可能在无人驾驶产业获得成功

今年全国“两会”时也有很多记者问我各种各样的问题，跟百度有关的问题，但是问得最多的还是无人车什么时候量产。我当时夸了一个海口，说今年7月份无人车就可以量产，我们与厦门金龙的小巴车，没有方向盘没有驾驶位的全自动的车很快就会量产了，现在已经5月份了，还剩下一个多月时间了，我有期望、有焦虑，有担心，不是担心这个车量产不了下不了线，我在担心这个车是不是足够的安全。所以，对于我们来说，安全是自动驾驶最最重要的一个方向，它是我们的第一天条。

政府在推动基础设施方面的演进，它越来越多的在道路上布置各种各样的传感器，让车可以以更低的成本、更高的精确度识别各种各样障碍物和交通规则。所以，原来车上可能有贵达几万美元的激光雷达设备才能够探测周边的障碍物，但是如果我们能够在道路层面、基础设施层面把相应的传感器布下去的话，那我们的车就可以用更便宜的传感器就能够感知路况，能够躲避障碍，这样无人驾驶车的成本就会大大的降低，这也是我们寄予厚望的一个方向。

所以，无人车确实不是某一个公司单方面的努力，它是方方面面的巨大生态，而它的这种演进，我觉得中国最有希望，它在很多很多基础设施的建设上都是在全世界是超前的。

2. AI正在改造传统移动互联网，简单搜索永远无广告

人工智能也在毫无争议不可避免在改造传统移动互联网，包括搜索在内。百度最近推了一个新的搜索APP，叫做“简单搜索”，它主打两个特点。 第一是人工智能。对于传统互联网来说人工智能是对语音、图像、自然语言的精确理解。可以用语音调取，也有用摄像头拍一张照片它就可以识别它到底是什么意思，这其实都是用了很多的AI的能力。

AI还能够千人千面，不同的人进行搜索时所获得的结果我们认为业绩是不一样的。简单的说，比如可以有成人的模式，或者标准的模式，也可以有少儿的模式，如果它能够检测出来你的声音是一个成年人的声音还是一个儿童的声音，那么它给你的结果也是会不一样的。

第二是我们在两天前做了一点宣传，这个搜索APP是无广告的，在搜索结果中没有任何的广告。“简单搜索”在搜索结果里面永远不放广告，欢迎大家下载来使用。

李彦宏数博会演讲：AI人工智能的使命是让人类生活变得更美好

3. AI的使命是让人类生活变得更美好

第一，我们认为AI的归高原则是安全可控。一辆无人车如果被黑客攻击了，它有可能变成一个杀人武器，这是绝对不允许的我们一定要让它是安全的，是可控的。

第二，我们今天看到像BAT，或者是美国的Facebook、Google，或者是微软，这些公司的AI能力都很强，但是世界上不仅仅这几个大公司需要AI的能力、技术，世界上有几千万家公司、组织、机构也很需要AI的技术、能力。我们怎么能够在新的时代让所有的企业、所有的人能够平等的获取AI的技术和能力，而不仅仅是少数大公司的专利，我们怎么能够防止在AI时代因为技术的不平等导致人们在生活、工作各个方面变得越来越不平等，这是我们需要去认真思考的。

第三，AI做出来很多东西不仅仅是简单去模仿人，人喜欢什么你就给它什么，人喜欢娱乐八卦你百分百信息流都推娱乐八卦，只要让他在里面多待一分钟就不让它少待一分钟，这不是我们想要的，我们希望通过AI，通过个性化推荐，给人们信息是能教人学习，你花了一个小时之后，过了一段知道之后发现那一段时间学的一些跟原来不一样的好的东西，让我们变成更好的人。

第四，很多人问，如果人类很多工作或者劳动逐渐被机器所替代的话，人还能干什么？人可以休息，我们现在一周工作五天休息两天，未来也许一周工作两天休息五天。但是更重要的是，很可能因为人工智能，劳动不再成为人们谋生的手段，而是变成人的一种需求，你想工作，你想去创新，你想去做创造，所以你才去工作，这是AI的终极理想，我们要为人类带来更多自由和可能。

AI的使命是什么？不是替代人，是让技术忠诚于人类，服务于人类，让人类的生活变得更美好。

02 亿欧王彬：中国进入线下数据时代，到2020年，我国大数据产业将达到万亿级

5月27日在“线下数据商业生态高峰论坛”上，亿欧联合创始人兼执行总裁王彬发表了关于《大数据驱动商业智能变革》的主题演讲，并为大家解读了亿欧与众盟数据共同打造的国内首个《线下大数据产业应用研究报告》，其核心观点如下：

1．中国成为全世界移动互联网数据存储量、积累量最大的国家，到2020年，我国大数据产业将达到万亿级；

2．线下和线上数据的区别主要是看数据来源，就像线上指的是互联网，是虚拟世界；线下就是实体经济，是实体产业；

3．大数据必须要实现和垂直行业的深度融合，线下大数据更是这样，因为线下数据的获取、学习的成本和时间会更长一些；

4．线下大数据未来的发展趋势，最重要的一点就是要建立人、货、场的有机链接，打破线下数据孤岛，实现线下数据的资源的共享，最后用线下大数据去加产业路由，用线下数据为我们实体的产业发展进行多维的赋能；

以下内容节选自王彬的演讲：

目前大数据已经成为新经济的增长引擎，但是大数据的应用还主要局限于线上大数据，线下大数据还未得到广泛采集和应用。随着新零售时代的到来，线下大数据的价值逐渐得到重视。所以，我们与兄弟公司众盟数据一起，做了大数据产业应用的合作研究，并且把研究的焦点汇聚在“线下大数据”。

1. 2020年，我国大数据产业将达到万亿级

其实美国早在2005年就已经开始发展大数据，而国内却要稍晚一些，在2011年，国内才有网民搜“大数据”这个词。但从今天来看，我们已经成为了全世界移动互联网数据存储量、积累量最大的国家，同时根据工信部预测，到2020年，我国大数据产业将达到万亿级，每年保持30%的复合增长率。

2. 线上红利见底，中国进入线下数据时代

“大数据”在最初被提出的时候，并不存在线上线下这样的界定，它是伴随着社会信息化而诞生的一个概念。单从获取层面来说，线下大数据是虚拟世界的互联网行为以外，现实场景行为的数字化。

线下数据作为来源于真实场景中的数据，能够完成对实体商业、线下场景、消费者行为的数字化，帮助企业有效实现对产业属性、场景属性和消费者属性的洞察，为企业的商业决策提供了积极的指导作用，而同时，新零售的提出也为线下数据的落地应用提供了良好的试验田。

3. “产业+大数据”一定是强于“大数据+产业”

随着近几年政策、资本、技术、市场的助推，线下数据领域诞生了一大批数据服务商，而我们认为线下数据服务商战略聚焦点主要有四个方面，分别是数据采集、数据整合、数据标准化体系的建立以及数据应用，其中数据采集、数据整合和数据应用也是线下数据产业链上三大重要环节，其中数据应用是最为关键的一个部分。

亿欧自成立以来，一直不断地做产业应用案例的调研，经过这几年的积累，我们发现“产业+大数据”一定是强于“大数据+产业”，因为每个行业都有自己的痛点，大数据必须要实现和垂直行业的深度融合，线下大数据更是这样，因为线下数据的获取、学习的成本和时间会更长一些。

4. 线下数据发展趋势：建立人、货、场的有机链接

那么在这样的背景下，亿欧认为线下大数据未来的发展趋势，最重要的一点就是要建立人、货、场的有机链接，打破线下数据孤岛，实现线下数据的资源的共享，最后用线下大数据去加产业路由，用线下数据为我们实体的产业发展进行多维的赋能。

在这一点上，众盟数据做的还是不错的，不仅深入到了生活服务、汽车、房产、教育等领域去做一些垂直行业的积累和探索，同时，我们双方也一起从产业角度上打造了国内首个《线下大数据产业应用研究报告》，从SKU最优化、选址智能化、营销精准化、销售智能化等多个角度分析如何用线下数据让实体经济焕发新的活力。

《线下大数据产业应用研究报告》完整版下载链接：http://suo.im/5c730R

03 GD创始人Victoria: 零售业处于大数据前沿，为银行、医疗、保健等行业开辟了新的道路

Grid Dynamics（简称GD）创始人兼CTO Victoria Livschitz（维多利亚）在“线下数据商业生态高峰论坛”分享了关于大数据在美国零售行业的应用，核心观点如下：

1、根据客户行为分析，同时进行深入洞察，以360度视角，使电子商务的体验在各方面实现个性化。

2、大数据、数据科学、深度学习和AI是零售业技术革命的核心。

3、零售业处于大数据前沿，为其他行业（比如银行、医疗、保健）行业开辟了新的道路。

以下内容节选自Victoria Livschitz的演讲：

我主要想跟大家强调由大数据技术所带来的进步和发展，特别是美国零售业在大数据应用方面的相关经验。

1. 360度用户洞察带来个性化体验

根据客户行为分析，同时进行深入洞察，以360度视角，使电子商务的体验在各方面实现个性化。有一个18岁女孩，她想要找到一件设计特别别致的裙子，而这种个性化定制将为这个女孩提供她心仪的裙子，甚至为更多的客户提供符合他们需求的产品。然而大数据并不仅仅应用在交易方面，它对店内的日常运营和销售有着深远影响，甚至有着驱动力。根据同样的客户洞察和物联网位置数据，我们可以通过最佳产品布局，引导个性化的、便利的消费体验。

2. 运用预测分析和社会学习提高转化率

运用预测分析和社会学习，通过社会化搜索结果及视觉搜索提高转化率。我们公司已经为美国的许多大型公司提供个性化搜索引擎。我们有一套系统是根据客户的可视化搜索去寻求客户最期望的产品，通过客户对产品的需求找到相似的产品，再将搜索的结果呈现在这一界面上。

3. 利用机器语言优化商业目标，提高经营效率

通过调整基本价格进行针对性优惠、促销和送券活动，利用机器语言优化商业目标。

通过运用预测分析和继续学习，我们可以优化供应链，减少库存，并且改善订单来源，从而提高经营效率。最近我们同美国一家大型零售商合作，通过这项合作，有效地实现了如何在4小时之内确定每一种商品以及它的款式在全美各个门店的销售状况，这将有效地提高产品销售效率，提高指数是25%。

4. 新兴AI设备生态系统推动商务快速进步

最后一点，挖掘新兴的AI设备，构建一个生态系统，可以通过语音和聊天实现对话式商务。我们公司近几年发出来一套系统，它能实现让交易双方讨论订单和大型订单的细节，这个讨论的过程可以基于任何一个软件，包括脸书、亚马逊云系统等平台，都可以通过这个系统进行沟通和交流。我们认为这种形式的沟通交流是继移动通信之后在商务领域发展的一个重要的进步。

总而言之，大数据、数据科学、深度学习和AI是零售业技术革命的核心。零售业处于大数据前沿，为其他行业（比如银行、医疗、保健）行业开辟了新的道路。美国在大数据方面有着丰富的经验，我们非常乐意，能够同中国的各方合作伙伴合作，在这个领域不断地寻求突破。

来源：李彦宏、王彬、Victoria Livschitz在数博会上的演讲