深度学习还有一个好处，你把这个网络设计出来以后，用很多的手段去把它调到好的状态，有很多手段可以让这个网络收敛到你想要的地步，尽管不是所有的问题都能做到，但是你可以去做这件事情，通过训练的策略等很多手段，就相当于说你要让他有很多的目标，把它逼到死角，然后他就能够收敛到你想要的目标。

此外，视觉计算团队也在布局一些未来的技术，如在城市大脑中，如何在一个复杂场景下进行时空异常检测。目前我们有近期的解法，这个可以用机器学习对图像视频做初步的分解，比如说车、人、车流的情况分解，然后通过这些对异常进行检测。那能不能上升到更高的高度，我们有这方面的尝试，但还没有到使用的地步，这种异常情况也并不多，但缺少一个通用的办法来解决所有的小概率事件。

在5月底的数博会上，李彦宏称“数据不是根本，技术才是王道”。而今天华先胜给出了不一样的答案。

当智东西问及数据与算法的关系时，华先胜更加认同数据的价值。他指出，其实数据拥有两个含义和用处的，第一个是对算法的研发，这个一定要有数据；另一方面智能的产生，本身就是靠数据才能产生的。

数据驱动下的智能，不是算法本身，算法只是为智能这部分提供了一个基础。比如说有个很好的检测算法，就能让我们知道车流的状况，但是如果要优化城市的交通，这一定要有很多数据才能做到，这个时候是数据本身就产生了智能，没有大数据是产生不了智能的。这是一个单体智能和整体智能的区别，单体智能的数据只是为了算法本身的效果服务的，但整体智能中算法的作用就会大大降低。而未来一定是两者结合起来共同发挥作用的。

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