了解一下。

你用数据做什么？预测未来、确认过去还是仅仅就是去贩卖数据亦或拿数据做应用产品?

最关键的区别在于，数据是大宗商品而不是稀缺资源。

风险不可避免，企业需要做好前期准备。

政策的支持，海量数据的易获取加之隐私权的相对宽松，中国在AI技术方面有可能赶超美国，不过需要注意的是，人才的不足仍严重阻碍了其发展。

会议邀请了被誉为“机器学习之父” 迈克尔.乔丹（Michael I. Jordan）大师及30多位来自全球一线资深技术专家共同探讨人工智能的技术发展与应用赋能，分享人工智能在社交、零售、交通、工业、物流、物联网、金融、医疗、社保、房地产、旅游等多个领域的创新技术和应用前景，展望人工智能未来发展与挑战。

即时通讯不再是一个单纯的聊天工具，它已经发展成集交流、资讯、娱乐、搜索、电子商务、办公协作和企业客户服务等为一体的综合化信息平台。

来自各地方政府管理者正在推动滴滴将数据对接已经搭建好的政府数据平台，从而形成更为高效、严格的监管。

如果说2007年 iPhone 的发布开启了近十年来消费者信息传达被屏幕和视觉统治的时代，那么，语音将成为继智能手机之后企业科技界下一个最大的颠覆。

转型时应注意的几个问题。

当前，由于某些原因，AI在零售业的实施尚存困难，但Business Insider表示，未来一定会看到AI对其产生的利润影响。

我们创造的数据比以往任何时候都多——但是大部分数据都不好。这对于B2B营销人员及其线索产生（Lead Generation）/销售线索意味着什么？

用户急于部署数据和服务而忽略了安全，因而边缘计算正快速成为网络安全新“前线”。

随着前一段四大 RPA 财务机器人爆刷朋友圈, 业财融合话题的持续火热, 无论是财圈的微公众号、服务号还是线下的论坛、峰会，大多数都加入了智能财务、智慧财务的话题和应用场景。很多公众人物也出来说，财务是未来最容易被取代的职业之一，让人感到不明觉厉。

外国企业想要在中国站稳脚跟，不懂法规寸步难行，同样，中国企业想要在或与欧盟做生意，不了解GDPR也不行了。

数据权现在已经成为新的知识产权。对于初创企业来说，这是绝佳的机会和挑战。

对于工业4.0及物联网来说，其核心精髓一直都是数据，不过坐拥大数据的业者不一定懂得如何应用，懂得应用的业者恐怕也苦无数据可用，该如何从中寻找蓝海？也许最佳之道正是携手共创。

Seagate和IDC一项新研究表明，到2020年，全球每年云计算流量将超过14 ZB。到2025年，全球数据量将会从2016年的16 ZB上升至163ZB。