谭铁牛院士有一句话总结得非常好，“现在的人工智能是有智能没有智慧、有智商没有情商，会计算不会算计，有通才无专才”。现在很多人研究人工智能就是某一个特定的场景下训练一个模型专门为他来服务。而人的智能是什么呢 从小孩到长大思维不断成熟，这是机没法比的。因而，我们人的智能是我们追求人工智能的真正的方向。

　　我再回到这个公式，再重新回忆一下这些参数，第一组参数，第一个是模型，第二个是损失函数，第三个是惩罚函数，这三个是什么呢 作为人工智能数据科学家，我们天天琢磨的很多事就是给我一个问题，我选什么样的模型 我用什么样的惩罚函数，用什么样的损失函数 这就是数据科学家的缺点，好的数据科学家可能能选非常合适的模型，非常合适的损失函数与惩罚函数。不好的可能说我什么东西都用我最熟悉的模型，这个就是数据科学家的区别。

　　这个大部分是什么呢 实际上是计算能力，第一个是建模能力，第二个是计算能力。X跟Y这两个是数据，我们有了数据才能训练模型。对于建模能力和计算能力，实际上对于大家来说，竞争的战场是平的，你可以有很好的数据科学家，我也可以有。目前世界上有名的数据科学家可能都被几大公司招去了，你只要说有足够多的吸引力，你愿意付足够多的钱，你就能招到合适的人帮你做这件事情，计算能力更不用说了，现在计算越来越便宜、存储越来越便宜，所以计算能力大家都可以有，没什么太高的门槛。

　　最大的门槛是什么呢 是数据，因为没有数据，模型就是我PPT上列的这个公式，有了数据你才能把这个模型的参数找到，所以数据是最大的竞争壁垒。一个是你有数据，你有很多很好、很高质量的数据，另外一个是你对数据的理解。这是你和竞争对手区分的最大壁垒。

　　我前几天看到极客的创始人张鹏写了一篇文章，他说：“数据是AI的血液，一个滚滚流动的商业实践带来的数据，有时候比一个天才的科学家，或者一个领先的算法对于AI的意义更大。”与我的理解不谋而合。

　　我绕了这么多，讲了这么多，这个令人头疼的公式放了两遍，我要说明的问题是什么呢 数据是驱动智能非常重要的因素，也是竞争的壁垒。大家要重视数据，因为有了数据，才能做更多的事情。

　　下面我举三个例子，大家应该不会陌生，第一个：谷歌。谷歌有7个叫10亿用户俱乐部，这个产品有10亿人，包括什么呢 谷歌的搜索、Gmail、地图、U2、安卓、Google play，他有这么多数据就可以做好的搜索和广告。

　　第二个：淘宝。淘宝有4亿多深度用户，不是说一般的用户，我在这儿买一次两次东西，而是经常买。比如，我太太就是一个深度用户，天天在淘宝上淘。所以依据淘宝数据数据所做的推送，能够做到我们所说的千人千面，每个人打开淘宝看见的东西都不一样，它能够给你推荐最适合你的产品。

　　第三个：今日头条。用户规模大，开奖，用户平均使用时长76分钟，使用深度非常深入，所以今日头条可以做到非常好的内容智能分发。

　　这三个公司就是因为有了规模可观的数据、有了别人没有的这么大量级的数据，才能做到跟别人非常大的不同。当然了，你说这些公司他们已经积累了这么多，作为我，我有一个企业，我很多问题，因为我不是他，我没有这么多数据，没有这么多的技术力量，怎么办 如何搜集数据 怎么分析 数据分了各个业务线如何打通 数据单一如何地全面了解客户 AI大数据的概念不错，怎么来解决我们的痛点问题 在目前新一轮技术革命中，怎么样才能保证核心竞争力 怎么办 没关系，看一个超人飞过来，上面带着一个【友盟+】的LOGO。

　　【友盟+】的使命是创造你的数据价值，因为我们有这么多数据，有这么多经验，我们希望拿出我们的数据、拿出我们的经验帮助大家把这个事情做好。

　　我们的数据包括哪些类别呢 首先在移动端有125万个APP、680万个网站用我们的数据服务，我们每天可以搜集到数据的设备是14亿。14亿什么概念 中国网民大概是7亿多，当然一个人有多个设备。所以【友盟+】基本上是覆盖了全网用户。我们每天处理280亿的数据量。在基础数据之上，我们有完整的数据业务线，今年有三个主打的产品，第一个U-Dplus是进行数据采集和决策的，可以把数据整个链路闭环都能覆盖上;第二个是U-ADplus，广告效果数据服务，不只是监测效果，投前、投中、投后的整个数据服务;第三个是U-Oplus，是我们基于智能感知，用数据驱动的线下数据服务平台，帮助线下的商家在数据革命、智能革命的浪潮中保持不败。在这三个大的产品背后，是U-DIP数据智能平台，我们的很多数据分析、数据处理、预测、智能应用都是U-DIP大牛实现的。用我们的数据+服务的同时，会和阿里云一起合作来提供服务，帮助大家解决生产和经营中的问题，能够让你利用好你的数据，能够让你出去再说的时候我们也用数据，我们也做AI，我们也用数据和AI解决我们的实际问题。

　　我接下来分享几个案例，展现我们【友盟+】搜集的这么多数据在各个行业的应用情况。