BDTC2014百度大数据人工智能技术强节能

2014年12月日，大数据领域最具影响、规模最大的IT盛会中国大数据技术大会暨第二届中国计算机学会（CCF）大数据学术会议在北京盛大召开。大会分享了海内外大数据技术的发展趋势；从技术与实践角度探讨大数据新技术应用和行业实践经验，为产业界、科技界与政府部门提供了一个密切交流合作的平台，助力我国大数据的产学研用深度结合。

本次大会上，百度表现尤为亮眼，百度大数据、人工智能技术强势吸睛，现场反响热烈。笔者特别盘点了百度的三位演讲嘉宾的主要观点，以飨读者。

余凯：大数据人工智能

百度研究院副院长、深度学习实验室主任、图片搜索部高级总监余凯以大数据人工智能为主题，介绍了百度在人工智能方面的发展状况和技术成果。

余凯老师分享大数据人工智能主题演讲

余凯指出，得人心者得天下对于互联公司来说,几乎所有业务的核心就是读懂人心，理解用户。这其中最关键的技术是基于大数据的人工智能。什么是人工智能？感知、思考和控制是人工智能的几个重要方面。真正智能的系统，必须能够随着经验的演化，越变越聪明！一个智能的互联服务，用户使用得越多，它就获得越多经验，也就越懂用户。这里经验互联正在成为鞋服行业品牌建设与营销的“兵家必争之地”是什么？经验就是数据。当前，从大数据实现人工智能的一项重要技术是深度学习。在百度深度学习已经被应用到连接人和信息，连接人和服务/广告的各个环节中。

深度学习之所以取得巨大成功，原因有三：第一，模型足够复杂，建模能力强大；第二，分层模型实现end-to-end学习，不需或减少人工特征抽取；第三，深度学习是一套非常灵活的建模框架，针对不同问题，基于对问题的深刻理解，可以设计最适合的算法。余老师指出，不要把深度学习认为是一个黑箱，它其实是一个语言，你对这个语言越熟练，对具体问题理解越深，就能越能做出好文章。

余凯列举了百度深度学习取得的一些关键性进展，比如百度率先把深度学习成功应用于广告变现，搜索排序，还有业界高度关注的BaiduEye，DuBike、百度自动驾驶项目等。在使用深度学习之后，百度优于竞争对手的差距显著拉大。比如，在物学成了自然就要在北京找工作体检测模型上百度取得了世界上最好的成绩，百度第一，谷歌第二。

展望未来，余凯分享了自己对于人与机器的思考。他认为伟大的技术不在于让机器更伟大，而在于让每个平凡的人变得更伟大。最后他幽默的结束发言：世界是我们的，也是机器人的，但归根结地，是属于会做机器人的人的！

柴华：百度分布式计算七剑下天山

在大数据基础设施专场，百度高级架构师柴华主要分享了百度分布式计算七剑下天山，并且基于这些雄厚的基础技术，开发并实现了规模大、效率高、种类全、使用易的计算平台整体架构。目前，已通过开放API将其强大的计算能力输出。

柴华分享百度分布式计算平台

百度分布式计算七剑下天山，到底是什么呢？现场柴华做了详细的解析。

l大规模离线计算平台DCE。百度MR单集群规模达1.3万台，是业内已公布的最大规模单集群，日均百万作业吞吐能力。追求卓越的INF团队，将DAG执行引擎的性能大幅提升；通过对Shuffle模式不断优化，benchmark作业性能提升30%，完全避免随机读IO。

l高性能分布式计算平台MPI。平台支持数十种大规模并行机器学习算法，经过数年优化和完善，性能业界领先。其中，逻辑回归算法和深度神经络，均支持千亿特征，千亿样本的训练。

l大数据机器学习框架ELF。为大数据应用提供学习/挖掘算法开发支持，用户最便捷高效地实现大数据机器学习算法，轻松玩转超大规模数据下的机器学习并行计算。

l实时计算系统Dstream。该系统用于满足实时性要求较高的计算业务的需求，目前已实现毫秒级的支持。该系统具有全局无中心节点，低延迟、高可靠性和高可扩展性等特点，用户只需要关心计算单元的拓扑关系和业务处理逻辑，极大的简化了业务代码。

l流式计算系统TaskManager。该系统用于满足准实时小批量的流式计算需求，具有高内聚松耦合架构、高可靠性和高吞吐量的特性，且易被方便地管理和监控，硬件故障时可以做到数据不丢不重。

l基于内存的开源分布式计算框架Spark。目前Spark规模的集群能力不断提升，以满足规模式增长的计算需求。

l分布式Trace系统Rid。提供实时、批量两种数据接入方式，方便业务快速、便捷定位复杂系统的深层次问题，夯实基础架构支撑，提供通用监控、分析和可视化解决方案。

沈志勇：从数据到智能

在大数据应用专场，大数据实验室数据科学家沈志勇博士围绕从数据到智能这个话题，分享了百度大数据智能分析技术和应用实践现状。百度智能分析技术不仅用于百度公司内部众多产品线，并随着百度大数据引擎发布的发布，百度将大数据、人工智能等技术能力输出，应用于更多行业，助力产业升级。

沈志勇分享从数据到智能

沈志勇例举了一些百度与具体行业结合的应用案例，除了业界已熟悉的旅游预测、赛事预测等，他还介绍了在其他垂直领域应用的一些新探索，引发了现场听众的巨大兴趣。

智能运维。通过监控了百度系统和基础软件的运行指标，以及产品运营指标，利用智能分析技术实现了时序异常检测和故障预测、预警。

金融大数据调研。该项目是希望基于大数据，通过智能分析技术来预测金融产品。从现场展示的模拟结果来看，该项目已取得初步进展。

百度时空大脑。该项目基于用户定位数据，用户轨迹数据和浮动车GPS轨迹数据，挖掘百度时空大数据，发现用户时空行为规律，预测性洞察用户需求，更精准匹配用户，从而为用户提供更个性化的服务。

2014年，大数据技术正在互联、运营商、IT服务提供商，以及众多传统企业中尝试落地实践，百度用实力再次向产业界、科技界与政府部门充分展示了其在大数据、人工智能等领域领先的技术水平和应用实践。

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