众企业高管激辩：大数据时代，如何抓住机遇迎接挑战？
【辩论角色及观点】
□王涛(王涛(主持人)，爱奇艺首席科学家)：视频大数据助力影视、动漫、游戏行业，云服务终将实现
□王井东(微软亚洲研究院主管研究员)：数据库的建设、标注与数据联盟的建立十分必要
□侯宇涛(英伟达CUDA应用市场总监)：GPU和高性能硬件加速深度学习发展
□赵世范(海康威视大数据开发总监)：人脸识别尚不成熟，人脸验证已具备实用条件
□谷沉沉(腾讯微信事业群高级工程师)：大数据改善用户体验，腾讯不靠卖数据赚钱
□王田(华为研究院媒体研究室首席科学家)：5G网络将在2020年左右进一步联连通世界
□谭晓生(奇虎360科技副总裁)：大数据开启网络安全与隐私新格局
(上图从左至右)
■大数据已经很“大”，但远远无法满足现实需求
王涛(主持人)：最近几年来，由于互联网、移动互联网的高速发展，手机、摄像机、各种传感器数据采集的设备，并且能传输到云端的数据中心?大数据的增长非常快，在未来的10年要增长八位数字，比现有的数据还要多8倍。诸位从自己所在行业的角度出发，你们感觉到大的需求和问题是什么?大家是如何看待大数据时代的机会与挑战的?
谭晓生：我在360主要负责大数据计算和信息安全。2010年，360做了一个基于大数据恶意文件的鉴别引擎——QVM，今年第一季度QVM在全球一次评测中与卡巴斯基全球并列第一，满分。我们的做法就是基于80亿的大数据样本，颠覆了过去特征码利用扫描的方法。除此之外，在两年多之前，我们开始做基于网络的全流量的监听的供给检测，采用了有监控的学习方法，现在进入到了无监督的学习阶段，最基本的成果就是帮助国家抓住了进行API攻击的犯罪分子。我们用大数据的方法在这方面取得了非常丰硕的果实。我们知道大数据技术的效果很好，存储也已经非常强了，但是怎么样去做更大规模的数据计算呢?这是我现在觉得非常值得关注的一个点。
王田：在大数据方面，华为主要提供通讯设备和网络服务。网络在将来一定会比现在好，会有更高的要求，但具体是什么?比如说对连接数有什么要求?网络响应有什么要求?带宽需要有什么样的要求?我们的通信实验室会根据不同指标和情景做大数据研究。我们考虑更多的是网络的关系，未来大数据里面网络到底应该起到什么样的作用?2020年网络可能是5G，5G业务对网络有一个更高的要求，不仅是带宽还有延迟，还有一些年际数。
谷沉沉：我在主要工作是做微信上面的视频分发，腾讯一直在做一些海量用户的行为的大数据搜集和分析，研究对现在的产品做哪些改进?同时还要对现在的产品质量在海量用户中做一个评价?腾讯的用户量非常庞大，微信现在有5亿用户，视频通话产品的日发起量也是千万起，这样一个海量用户的产品，如何让更多的用户对我们的服务感到满意?就现在来看，无论我们怎么努力，每天我们去看用户反馈，总是有用户在骂我们的产品，说视频通话不清晰、不流畅，现在也在做这一些的尝试，搜集大量丰富的数据，针对一些用户细分场景，比如中国网民是4G网络还是2G、是20兆带宽还是2兆带宽?这样网络的差异和手机性能差异都影响着产品的体验度。
赵世范：海康威视在今年成立了研究院，主要有两部分：智能视频和大数据。大数据组的主要工作，是将智能视频识别以后的对象进行分析，比较成熟的是车牌识别记录下的车辆过车信息。目前的主要工作是协助公安系统做一些案件的侦破，之后也会做一些城市交通疏导方面的工作。海康威视意识到，视频监控的车牌识别还是一个比较成熟的应用，有一些过车记录数据产生;而另外一方面，针对场景的视频识别，还有一些基于人的视频识别，技术难度较大，是我们现在需要解决的问题，比如：第一个，从一个场景里面把人提取出来，同时能够提取场景里面的一些物品;另外一个，实现多个场景人的关联。
王涛(主持人)：你们这个是什么级别的量体?需要知道视频这一时刻有人、有物品?还是说需要知道这个物体、人在什么位置?是哪个人?是哪个物体?
赵世范：监控视频领域已经从标清到高清，但实际上高清目前也就是200万到300万像素，而真正能够让给机器达到人眼相似的识别度，像素要到1200万左右，清晰度还需极大提升。目前视频里对移动对象的识别是非常成熟的，可以知道这个视频里面有什么对象?这个东西是人还是车?或者里面有多少人?但这个人和另外一个镜头里面的人是不是同一个人?目前在判断上是非常困难的。计算机对人脸的识别技术有一定的发展，特别是在深度学习应用以后，在互联网应用中有一些突破，但跟安防领域比还是有很大差异。第一个，它的色彩度不太好;第二个，它有很多的形变;第三个，受清晰度和光照等因素影响，会变模糊。判断是不是同一个对象现在非常困难。
侯宇涛：英伟达作为大数据产业链里面的技术以及相关支撑产品的供应商，致力于能够降低大数据计算及处理的计算时间。我们目前面临的大压力是来自于客户的期望，而且GPU可以加速变形计算的处理，目前加速的速度相对以前已经很高。香港大学的两位老师以前在做人脸识别的计算，一个简单追踪的过程需要20天，用了GPU以后，由20天变成了6小时，有很大的提升。他说，你能不能再快一点?80倍的提升仍远远达不到大型数据采样的需求。英伟达力图优化内存采用3D的构架，并使单卡的内存可以突破24G或者更高，这样可以使更大规模的数据同时得到处理。
王井东：我在微软的主要工作集中在大规模的相似度搜索，有一些技术应用在微软必应搜索这样的产品里面。现在已经有大数据环境，其实直接能够用来帮助去做研究的数据还很少。刚才余凯老师提到，大数据已经很大，但是学术领域里面大的数据比如ImageNet，也有1000类，fine-grained classes也只有22000多，在实际应用里面还是远远不够的。我们希望将来对大的数据都会有标注。我总结起来就是数据问题，怎么样能够做到更好，更reliable(有用的)的帮助研究开发。
■人脸识别尚不成熟但大有可为
王涛(主持人)：刚才说人脸识别是一个很重要的发展方向。前面在特定的数据之上，达到百分之九十几，但在实际的视频监控上差距比较。从商务的角度上来讲，这个差距在哪个地方?未来有什么样的发展方向?
赵世范：在很多应用情境下，多人脸识别的准确率是很高的，比如说安检通道，或者是固定的出入口。但是从别的行业应用来看，人脸识别还有较大局限。第二个，在室外的话，拍摄的角度一般都是由上往下的，如果要真正做到人脸识别，架设高度只能接近两米左右，而现在大多数摄像机的架设高度是3米以上的。另外，人在走路的时候会有摆动，拍摄下来人脸的照片不会是正向的。目前来看，室外环境下，识别准确率能达到50%已经很不错。
余凯：我对人脸识别的话，持一个比较谨慎的观点，考虑这件事情的话，至少要分三个维度：
第一个维度是场景;另外一个维度是应用的任务。通常大家会混淆两件事情，一个是人脸识别，一个是叫人脸验证。人脸识别对应的情景是，不知道这个人是谁，也没有人告诉你这个人是谁。人脸验证问题要简单的多，近期内有可能成为成熟的实用技术。而人脸识别技术在绝大部分场景都不实用。另外还有一个维度，我觉得是商业模式的问题，一项技术是整个产品里面的feature(特色、功能)，还是说它本身就是一个产品?
王涛(主持人)：解释的非常清楚。刷脸技术，很多情况是把验证与识别混淆在一起，非常感谢余院长给我们的解释。
赵世范：我再补充一点。不管有怎样的验证方式，它最终都有一个数据是存在计算机里面的，这个东西总有办法能够偷走，总有办法能够去欺骗通机器。人脸，可以做3D打印的面具;指纹，可以做指膜。而生物识别它是不可撤销的，比如我们没有办法换自己的DNA，但数据本身是可以偷走的。生物特征是辅助识别，但是作为唯一的主识别的话，风险是很大的。比如指纹失效的话，还可以按密码。
■开放大数据，构建生态圈
王涛(主持人)：大数据时代首先的核心是数据，大数据在未来是否会变成一个商品?甚至它的价值可以与石油来媲美?未来数据将开放、分享，而是建立大数据联盟，怎么能够高效的在数据分享平台上进行工作，想请各位嘉宾谈一谈你们的看法。
赵世范：实际上，海康并没有数据，海康为业主提供大量监控的设备，但是这些数据都是属于业主的。第二个，用户已经有大量的数据，会提供一些技术手段帮助用户进行数据的分析，但到底是提供数据还是提供服务是有商量余地的。数据共享大的障碍是隐私的问题。如果别人拿数据用来犯罪，威胁到了当事人的人身安全，这件事情怎么办?大量的数据是坚决不允许拿走的。如果有少量的样本数据，拿过去之前，也要经过脱敏的处理过程，像今天这种大数据分析的时候，脱敏的作用都不大，脱敏之后照样可以窥探到用户的隐私。
王涛(主持人)：给出了非常有价值的观点。谷女士来自于腾讯的微信，从腾讯来说，对于大数据的方向，你们对于这个方向有什么样的看法?
谷沉沉：腾讯这几年一直的观点就是开放，我们希望把数据开放出来，但一定是保证安全的前提之下，保护用户隐私的前提之下。我们可以把一些东西开放出来，给广大的创业团队，或者说其他的一些企业，构建一个互联网、全方位的生态圈的，这有利于整个生态圈的发展。腾讯不会去拿大数据卖钱，腾讯公司肯定不会差这个钱。主要在于怎么去利用大数据帮助我们去改善产品体验，如果有一些想法，我们是非常开放的，欢迎大家一起来利用数据去改善业务。
■大数据应以人为本
王涛(主持人)：想请6位嘉宾，最后用一句话回答一下我们的问题，大数据现在已经变的更加繁荣，甚至更加智能。想请6位嘉宾，每人一句话，阐述一下对未来大数据演变的观点，比如说未来大数据的发展，你们希望是什么样的?
王井东：大数据，特别是在图像和视频里面，应关注怎么样去帮助人们，怎样令生活更加方便，我觉得基于此基础之上的研究和开发才是有价值的。
赵世范：大数据的发展是以人为中心，提供让人生活更好的环境。
侯宇涛：最主要把目前的一些社会事实进行一些量化，提供一些辅助决策手段，辅助人去做更多有利的事情。
谷沉沉：大数据在图像视频方面，可以告诉现在的用户趋势，告诉我们应该从哪些方向去发展。另一方面以大数据平台作为评价的体系，或许会发展成为行业标准。
王田：华为致力于未来全连接的网络世界。全连接的网络、智能化的大数据在一起，给人们的生活会带来根本性的改变。
谭晓生：现在的大数据或者是智能化，是人类进化的一个必要阶段。通过大数据进行分析之后，人们的隐私信息变得更加不安全。但是同样大数据这个手段，可以为人们进行安全防御。所以我们总体的状况是，既不会更好，也不会更糟。
王涛(主持人)：感谢6位嘉宾对于未来大数据的演进提出非常精彩的预测。期待各位专家能够借助这次论坛的讨论，借助大数据的产业联盟，希望大家对大数据的科研都能够得到快速的发展，再次以热烈的掌声感谢6位专家，还有在座的各位的观众，谢谢你们的参与、你们的提问、你们的分享。
本文题目：众企业高管激辩：大数据时代，如何抓住机遇迎接挑战？
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