10 月 13 日至 15 日，第五届 CCF 大数据学术会议（CCF BigData 2017）于深圳举行。本届会议由中国计算机学会主办，中国计算机学会大数据专家委员会和深圳大学联合举办，雷锋网作为协办单位，也深度参与了本次会议。
在与分论坛主席、平安科技大数据高级产品总监王健宗博士交流时，他向雷锋网 AI 科技评论表示。中国计算机学会大数据专家委员会由国内外顶尖的大数据领域的专家组成，每年的委员年会与大数据会议同期举行，「从嘉宾的质量来看，至少从国内来说可以算是非常高规格的一个会议。」；另一方面，CCF BigData 2017 本质上还是属于一个学术会议，学术大牛的到场也让企业嘉宾更愿意受邀参与，但商业化性质会弱很多。「CCF 大数据学术会议的举办更多是履行一种社会责任，并进行大数据行业的趋势解读，邀请专家做预判，这是我个人认为的大数据会议的定位。」
正因为浓厚的学术会议气氛，本次学术会议更多地是让各位嘉宾介绍自己的最新研究成果，并没有框定统一的主题。「我们也希望能带给学者们在大数据领域百花齐放的空间和想象，对研究上有一些新的启示」。
与之相对的是 CCF 在 12 月份举行的富有针对性的大数据技术会议，期间除了大数据研究趋势报告的发布外，在会上将跟进 CCF 大数据与计算智能大赛 BDCI 的赛事动态，并筛选一年来国内的顶尖大数据应用案例进行展示。
在王健宗博士看来，目前学术成果领域的研究已经到了应用和转化的时候，企业论坛便是一个很好的例证。作为正会开始前的分论坛环节，关注大数据科学教育与人才培养的优青论坛与注重大数据产业化与 AI 应用发展趋势的企业论坛于上周五举行。
王健宗博士告诉雷锋网 AI 科技评论，在制定议程上，委员会根据「大数据产业化与 AI 应用发展趋势」的核心主题，邀请了八位嘉宾来到现场分享了他们在大数据领域的心得。从嘉宾的选择上，王健宗博士也分享了他选择嘉宾的方向和想法。
首先在金融大数据领域，邀请的是业界的相关权威白硕老师介绍区块链生态；并请网信创始合伙人周欣分享实践与创新应用；
在学术领域，中科院深圳先进研究院的冯圣中博士及新加坡管理大学的朱飞达教授分享了他在研究领域的一些成果；
至于业界公司领域，以包括 IBM 与 AdMaster 这样的业界领先企业代表做详细的应用案例演讲；
鉴于深圳是一片产学研的沃土，企业论坛还邀请了两位本土创业公司的代表 WeGene 及 iPIN 介绍企业的产学研状况；
在会议的开始，中国分布式总账基础协议联盟技术委员会主任白硕博士作为第一位演讲嘉宾进行了《区块链业务》的介绍。「在全面整肃 ICO 的大背景下，正确认识币圈和链圈的本质差别，积极鼓励链圈的技术创新，积极探索把币圈有价值的技术创新吸纳到链圈为我所用，全面提高我国区块链技术应用水平，具有重要的意义。区块链技术下一代的关键技术突破口的选择和技术创新激励机制的设计极为关键。」
AdMaster（精硕科技）技术副总裁卢俊雷博士以《数字营销在人工智能的实践》为题，介绍了人工智能在数字营销应用场景，特别是跨设备识别、社交数据情感分析、广告图片智能识别的算法与应用。
而对于大数据处理中的高性能计算问题，中科院深圳先进研究院院长助理冯圣中博士以脑科学中的大规模网络处理为例，在脑网络特点、复杂网络分析及复杂脑网络研究现状三方面分析了脑科学的高性能计算问题。
新加坡管理大学朱飞达教授的主要研究方向包括大规模数据挖掘、人工智能、社交网络及新媒体数据挖掘与分析、数据驱动的商业智能和创新研究，因此他针对数据驱动的商业创新，提出了基于用户视角的一种处理数据的新方式。
随后，WeGene 联合创始人兼 CTO 陈钢做了《用人工智能理解生命本质》为题的演讲，机器学习算法、深度学习等技术在基因组数据分析、人类表型预测，精准医学等领域的应用和挑战。
IBM 认知系统技术总监徐宁则立足于采用 AI 技术进行大数据分析，带来产业变革，以应用实际案例介绍 AI 技术，介绍了如何帮助企业进行大数据分析与业务创新。
网信创始合伙人、CTO 周欣介绍了网信金融大数据平台的实践及创新应用。「我们经历了近 5 年的发展，积累了大量的用户数据与行为数据。借助这些数据，我们自主打造了一个大数据平台，在用户画像、智能营销、风险控制、AI 交互、开放技术等业务做了深入探索，并取得了较好的成果。」
最后，iPIN 创始人兼 CEO 杨洋以《认知智能—— AI 时代下的商业逻辑》，描述了 AI 提升商业效率的原理和逻辑路径，如何形成 AI 时代的商业思维，引导 AI 创业者们思考。
CCF 大数据学术会议企业论坛当天在热烈的气氛下举行，并获得了现场观众的好评。在学术会议内，与产业界结合的企业论坛并不多见，而 CCF 大数据学术会议则为我们提供了一个新的思路，则通过企业论坛的方式，反向带动业界人士对学术资源与学术研究动向的关注。我们也期待在CCF大数据学术会议的带动下，有更多的产业界人士能参与到学术会议中来，互相促进大数据领域的发展。
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