10月16日，FUS 猎云网络2020人工智能产业峰会在北京金茂万丽酒店隆重举行。在峰瑞资本副总裁刘鹏琦，主持的以《后疫情时代，人工智能落地应用何处所在》为主题的高峰论坛上，赵华伟，信息合伙人/埃睿迪， 王雪，副总裁、睿帆科技联合创始人/CTO、云迹科技战略合作杨子，副总裁闵海波、宾果Smart CEO对论坛话题进行了精彩的点评。
王雪是大数据领域的博士专家。她看到未来人工智能在大数据领域有三大方向。首先，AI平台和大数据平台在未来必然会融合。“这些工作是两个平台。如果不能统一，未来整个生产过程的效率就会降低。”
其次，她认为联邦研究在未来会有很大的生产价值。此外，区块链的数据共享技术可以在数据领域产生巨大的价值。
她说AI和大数据一样，需要慢慢发展，不要一下子期望太高。“市场上之所以有这么多产品，是因为没有一款产品能够解决所有场景，所以人工智能的突破需要不断积累。”就像现在，我们在某一点上取得了突破，但不可能说一下子就达到了真正人工智能的高度，所以大家对人工智能降低了期望，然后逐渐辅助其成长。\"
疫情过后，在大数据领域，她观察到很多企业从数据采集阶段加速发展到如何使用数据，处理分析数据，用数据指导生产。在AI的应用上，云服务提供商现在有很多AI平台进行数据分析、深度学习和训练模型。
本次峰会由猎云网主办，猎云资本、企业经理、猎云财经、夏普视角协办。近百家知名资本咖啡商、独角兽创始人、企业家以及近千名企业家齐聚一堂。峰会将是“AIUp！”以人工智能产业应用为主题，通过展示多领域、多维度的人工智能技术和产品，分享讨论AI在中；不同场景下的最新应用，展示人工智能产业应用的最新成果，围绕人工智能产业的“攻”与“破圈”，探讨AI技术如何赋能产业。
以下是被猎云网站删除的王雪论坛的记录：
王雪：你好，我叫王雪，来自广州睿帆科技，我们致力于大数据的处理和分析。我们公司的两个主要产品是大数据平台。提供从数据收集、数据访问到数据处理和数据分析的一站式解决方案。雪球数据库是单表1000亿级别之后的一个交互速度极快的数据查询引擎。我毕业于人民大学，专业是高性能数据库。
刘鹏琦： 2020年是非常特殊的一年。关键词很多，包括疫情、新基建、中-美关系。在这样的大背景下，很多新技术，尤其是以人工智能为代表的新技术，都非常渴望。很多地方政府投入了大量资源支持这类公司，包括资本市场也为这类企业的融资打开了一些新的窗口，包括科创板和注册制，从宏观环境来看非常热闹。
我很好奇，从我们人工智能企业的微观情况来看，疫情过后我们有哪些亲身经历？包括疫情期间我们的产品和业务与往年相比的变化和新亮点，我们可以做一个简单的分享。
王雪：我们公司主要做数据处理和数据分析，疫情对我们没有特别的影响。我们只是看到疫情迫使整个社会加快数字化进程。我们从电信行业开始，我们都知道电信行业的数据量是极其庞大的。我们可以看到大数据的处理过程是这样的：第一步是收集数据，第二步是处理分析数据，第三步是分析配合，比如做深度学习，分析后的结果用于正常预测和未来使用。
我们现在看到的是，在疫情之前，很多企业都处于第一阶段，只是收集数据，但很多企业并没有真正利用数据。随着疫情的进展，很多企业都在加速这个过程，已经从数据采集阶段进展到下一步。如何利用数据，对数据进行处理和分析，然后利用分析结果进一步指导生产。
刘鹏琦：从制度上看，产业升级会经历很多阶段，包括信息化、数字化、线上化，然后是大数据、智能化应用。疫情可能压缩了整个链条过程。
在过去的几年里，人工智能本质上是一种工具。它的落地和商业应用需要和其他技术结合，包括云计算、大数据、物联网，也需要真正考虑商业价值。因此，这几年它在中的落地预期和速度都比想象中要慢很多。请各位嘉宾对这一现象进行提问。在过去的几年里，人工智能的发展并没有像预期的那样迅速。可能的原因和挑战是什么？是因为我们行业的基础设施不够好，还是因为我们的价值传递不到位，还是什么？
王雪：每个人都开始对人工智能的失败期望过高。一切都是一个渐进的过程。我不是AI专家。我是大数据专业的学生。但我认为大数据也是如此。众所周知，大数据的第一个突破是谷歌的三篇论文因为在有大量数据的时候没有计算模型可以处理，所以我们找到了一个突破点。我们可以用很多机器和便宜的机器取得突破。
我觉得人工智能也是一样的。人们一开始对它的期望很高，但随着发展，发现大数据可以解决一些问题，但不能解决所有问题。大数据生态系统之所以有这么多产品，是因为没有一款产品能够解决所有的场景。人工智能也是如此，它的突破需要积累。现在我们在某些点上取得了突破，但不可能说一下子就达到了真正人工智能的高度。因此，人们应该降低期望，逐渐帮助它成长。
刘鹏琦：我们来谈谈大家比较关心的另一个问题，那就是商业模式。这是人工智能企业落地的关键点。我们可以看到，大多数的着陆方式无非就是这些。他们要么是做技术项目服务实施，销售一些软件或者硬件产品，要么是以企业服务和年费的形式。近年来，我们会看到一些新的可能性吗？
王雪：我们是一家纯粹的2B企业，我们更注重为制造商制造产品。我看到AI商业模式可能不仅仅提供一些解决方案，云服务提供商也有很多AI平台，用户利用AI平台做分析和深度学习，处理数据，直接训练模型。我也看到一些联邦学习平台，这可能是未来AI的趋势。
和大数据一样，AI最大的问题是很难形成产品，更多的是提供解决方案。如果很难形成产品，我认为把未完成的产品交付给客户，设计更好的商业模式是更好的方法。
刘鹏琦：刚才，几位嘉宾分享了很多关于人工智能的想法。让我们把话题带回疫情。现在，整个疫情对今年大家的生意或多或少起到了积极的作用。除了一些现有的业务订单出现了一些爆发式的增长之外，有没有一些新的启发，客户会不会提出一些我们以前从来没有提到过的，我们认为非常有价值的想法和需求？
王雪：我看到几个方面。第一，我认为AI平台和大数据平台未来会融合在一起，因为用户在收集和处理数据的时候一定要实现数据化。数据应该产生价值并指导实际生产。其实AI框架是帮助用户训练模型的，必须部署和应用。AI框架在模型部署、应用和数据预处理等方面都需要大数据平台来完成这些任务。
这些工作是两个平台。如果不能统一，未来整个生产过程的效率就会降低。所以我觉得这两个平台未来会合并。
第二，我认为联邦学习在未来会有很大的生产价值，因为我们现在都非常重视数据资产。如何在不破坏其他数据隐私或不购买其他公司数据的情况下使用其他公司的数据，是联邦学习将要解决的问题。
我看到的第三个趋势或有价值的一点是使用区块链数据共享技术。如何将数据共享与区块链技术相结合，让我们在不侵犯数据隐私的情况下，评估数据共享过程中参与数据共享的每个人的价值。
刘鹏琦：在中，的这场疫情中，很多AI公司，无论是在中的抗疫过程中，还是在服务中，的其他行业和社会过程中都开始发挥关键作用，而不仅仅是一个概念。最后，我想请各位嘉宾简单展望一下，未来五到十年，不管是在我们这个领域，还是在社会上，AI会是什么样子。
王雪：我认为AI技术并不像工业那样难以改变人类世界，从长远来看我们会看到更好的效果。