微語錄

夯實人工智能發展基礎

做人工智能必須做開源，中國要想發展好新一代的人工智能，必須有高效和風險可控的開源開放平臺。

——中國工程院院士 高文

QID或成奇點事件

自2017年起，QID已服務茅臺、格力、美的、東阿阿膠等3000家企業，累計賦碼產品1.1萬種、賦碼11.43億個。

——浪潮云董事長兼CEO 肖雪

應認識到運用信息技術培育競爭優勢是一個全方位的系統工程，如果沒有戰略規劃，沒有標準化的運作，很容易導致目標模糊，難以落實到具體實施的工作中。

——中國人民大學國家發展與戰略研究院 王從虎

《未來信息化的走向》P9

大數據金融的未來發展趨勢，是具備頂級新科技的金融機構能夠匹配現期數據和未來數據，這要求金融機構以機器學習為代表的人工智能技術的快速提升。

——浙江工商大學人文社會科學教授 何大安

《機器學習：推動大數據金融發展》P12

采用專家規則、機器學習算法，實現貼近供應鏈業務場景的智能化貸前反欺詐、貸中監控以及貸后預警功能，加速行內業務流程、提升風險防控能力，提高風控效率，為業務發展提供支撐。

——中國光大銀行信息科技部副總經理 邵理煜

《中國光大銀行：創新供應鏈 構筑生態圈》P15

工業大數據是工業互聯網、智能制造的核心，其本質是通過促進數據的自動流動解決業務問題，減少決策過程帶來的不確定性，并盡量克服人工決策的缺點。

——美林數據聯合創始人/執行總裁 程宏斌

《助力實現精細管理及協同創新》P21

IT團隊同時使用多個網絡操作系統的情況很普遍，加之多余的硬件以及復雜的軟件許可等挑戰，都阻礙了網絡更好的連接，影響了網絡的可靠性，拖慢了數字化轉型的步伐。

——Aruba中國區總裁 謝建國

《Aruba加速醫療“觸網”》P23

據中國電子信息產業發展研究院預測，到2030年人工智能將為全球GDP帶來14%的增長空間，即15.7萬億美元的市場規模，其中，中國的GDP增長規模為26%，智能經濟形態逐步顯現。

——中國電子信息產業發展研究院 王哲

《人工智能行業賦能與產業展望》P24

面對復雜的數據源、極其龐大的數據量，以及各種類型的數據格式，想要同時滿足海量數據的高效整合、快速分析與可視化呈現，這對于任何一個 BI 工具來說都是不小的挑戰。

——中國農業科學院研究員 崔運鵬

《賦能農業大數據 ?加速智慧農業研究》P26

一方面，我們以用戶為中心，致力于為用戶提供優質的產品和服務;另一方面，我們深入了解市場需求，有力推動企業業務向多元化發展，最終為推動國家無線電產業的發展做出示范帶動作用。

——天維訊達市場部總經理 唐濤

《跟蹤前沿檢測技術 打造無線智能監管》P26