专家： 面向云端融合的AI技术有助于挖掘数据价值

中国信息通信研究院大数据部技术主管、大数据技术标准委员会办公室主任姜春宇认为，数据资产管理是一堂数字化转型的必修课。通过数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理等一揽子职能的实现，使得数据可得、可用、好用，最终帮助各行各业实现数据驱动的运营，走出一条自己的数字化转型道路。

清华大学软件学院特别研究员宋韶旭认为，正确数据，面孔统一。错误数据，五花八门。要提升数据质量，必须做好四点工作：一是数据匹配，要发现数据关联;二是数据画像，要挖掘数据规律;三是异常检测，要探测数据缺陷;四是数据修复，要修复数据缺陷。只有这样，才能保证数据的准确性，完整性和一致性。

作为实践领域的专家代表，数梦工场副总裁兼首席技术官崔晓峰认为，大数据共享共治是数据智能的起点，数据安全是保障，数据智能是加速政府、城市和产业等领域实现数字化转型的助推器。所以，数梦工场定位于新型互联网平台开发及服务，参与制定 “大数据开放共享”、“大数据安全”、“云等级保护”等国家标准，提供政务大脑、城市大脑、产业大脑等整体解决方案及服务。

数梦工场安全业务部副总经理李彦宾认为：“无论是云安全还是数据安全，安全的本源是安全大数据。”

展望未来，北京科技大学计算机与通信学院副院长、人工智能专家殷绪成认为，基于安全的大数据，近乎无限计算和存储能力的“云”和能够保持良好交互性的“端”是一种优势互补，通过将面向云计算的AI算法和面向边缘计算的AI算法相结合，打造面向云-端融合的人工智能技术，将有效发挥出数据的巨大价值。

（编辑：江门站长网）

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