2016年1月20日，由全球大數據聯盟(GBDC)、全球移動游戲聯盟(GMGC)、世界O2O組織(WOO)、光合資本主辦，中國互聯網協會(ISC)O2O工作組、中國汽車流通協會(CADA)支持的2016全球大數據峰會GBDC2016，在國家會議中心舉行。這場行業盛會吸引了來自IBM、TaikingData、微軟、高通、阿里巴巴、聯想、Akamai中國公司等眾多企業的業界精英參與。與此同時，全球大數據聯盟(GBDC)也在此次峰會上正式成立。
隨著大數據、云計算、物聯網等新技術新應用向商業世界及公眾生活的滲透，人類交流和連接方式發生了劇烈變革，數據體量迎來了爆炸式的增長，大數據時代由此開啟：人類全面進入共享經濟時代，傳統的產業模式被不斷革新，原有的產業鏈被打破，以往的傳統觀念也被徹底顛覆。數據的獲取和應用成為了全新命題，ICT和DT(信息通信技術+數據技術)的融合終將會為帶領我們走進一個新的時代。
WOO總干事、GMGC創始人兼秘書長宋煒致辭
會議首先由WOO總干事、GMGC創始人兼秘書長宋煒為本次大會至開幕詞。
宋煒在致辭中指出，互聯網的快速發展讓我們進入到了一個全新的信息共享時代，產業的不斷升級轉型、傳統產業的快速蛻變和新興產業的迅速興起賦予了我們全新的機遇與挑戰，而這個挑戰，正是大數據。如今的大數據滲透到了多個行業，國家多個大數據法規的頒布也為大數據行業的蓬勃發展注入了強心劑。
國內市場和相關政策如此天時地利，促進國內外大數據行業交流也是行業發展的重中之重。我們經過1個月多的準備，邀請到了很多全球頂級的公司，他們將直擊當下大數據發展的發展痛點，為各位參會人士提供專業而權威的發展建議。與此同時，我們也相信在未來的組織和配合中，GMGC能夠提出更中立的聲音，為產業帶來正能量。
全球大數據聯盟GBDC成立揭牌儀式
接下來，由微軟中國首席技術官韋青，GMGC創始人兼秘書長、WOO總干事、光合資本創始人宋煒，聯想集團副總裁田日輝，IBM分析開發總經理吉燕勇，TalkingData合伙人兼執行副總裁林逸飛、Akamai中國公司董事長凌潔、碳云智能聯合創始人及首席科學家，前華大基因首席科學家及華大科技CEO李英睿上臺為全球大數據聯盟共同揭牌。
之后，進行了《中國移動互聯網大數據規范》的發布儀式。
《中國移動互聯網大數據規范》發布儀式
全球手機媒體委員會秘書長吳紅曉發布《中國移動互聯發展指數2016數據報告》
中國移動互聯發展指數專家組、全球手機媒體委員會秘書長吳紅曉發布了《中國移動互聯發展指數2016數據報告》。他說，大數據時代的移動互聯網，應該基于大數據的方式來反映移動互聯網的現狀，今天我們在此次峰會上正式發布2015年的數據報告。
目前，移動智能終端規模已達到12.8億臺，人口紅利階段結束。但在移動互聯網用戶里面，男女用戶比例趨向平衡，女性比例已上升到44.6%;在移動網民年齡結構上，80后、90后、00后加起來的總和已超過73%;用戶開始向一線城市集中，三線城市也開始了更多的下沉，在西藏的很多城市，包括三線中部城市，移動互聯網的活躍度非常之大。移動互聯網整個中國移動互聯網用戶活躍度最高的省份，東部沿海城市用戶規模最大，但是活躍度最高還是在中部省份。從移動智能終端設備類型來比，智能手機用戶比例在提升，占據百分之93.4%，移動設備也在向高價位傾斜，大屏幕手機繼續呈現上升趨勢，小屏手機逐漸被取代，4G用戶量已經達到總用戶量5分之一，達到19.5%。在移動應用市場，移動應用已經進入服務時代，生活類應用大行其道，移動互聯網用戶的依賴有所增加，尤其是健康醫療，教育閱讀，金融理財類超過了百分之60，用戶需求趨向“少而精”，開發者面臨著“一屏之爭”。
從細分行業來看，“精品突圍”趨勢明顯，BAT占據了高達十六款的數量，在應用商店的覆蓋率上，360手機助手保持榜首地位;在2015年成長性應用APP，利用移動端硬件與應用，線上與線下符合數據的聚合優勢，可更加準確對用戶進行分類，不同細分人群應用偏好存在差異，對他們的線下消費性去進行洞察，能夠能加清楚地進行分析。
TalkingData CEO崔曉波：擁抱大數據領跑服務時代
TalkingData
CEO崔曉波針對大數據的發展發表了主題演講：我們現在被各種的大數據所包圍，大數據無處不在，遍及了我們生活的方方面面。我們可以把移動設備堪稱一系列傳感器的組合，由他們組成了大數據未來的生態。從移動互聯網的發展所經歷的四個階段——工具時代，娛樂時代，消費時代，服務時代來看，傳統行業很多都已經進入了移動互聯網，并且在不斷的進行轉型。不僅如此，移動技術和設備的發展為大家帶來了數據整合的可能性，線下數據和線上數據的關聯，讓大數據能夠對人們的喜好、習性進行洞察，利用數據去做營銷也讓客戶定位更加精準化，為企業決策提供可靠的數據支撐。
微軟中國首席技術官韋青：以人為基礎，聯通萬物
微軟中國首席技術官韋青為參會人士解讀了微軟在大數據的發展戰略，發表了名為微軟“云-物-大-智”技術路線圖之大數據篇的主題演講：對大數據的理解一直以來都有一個次序的問題，在接下來的幾十年，我們會對我們的大腦進行不斷的拓展。大數據不僅僅是大，他有著自己的相關性。物聯網是萬物互聯的時代，我們認為不僅僅是物在聯，人也在不斷的連接，一切都是基于人而產生。大數據經常會被人們神秘化，當時DOS轉成windows系統的時候引起了很大的爭論，人機交流的界面讓很多人不能理解，但現在我們來看，平民化的人工智能模式讓人們能夠更方便的使用。
微軟作為一個平臺，未來會靠著巨大的計算能力，來不斷對人工智能進行開發，旗下的“牛津計劃”就可以很快的開發出具備人工智能的語音算法。
每間公司都是一個數據公司，一切的精準定位都是從數據產生，數據傳輸數據存儲，數據分析和數據展現和響應構成。
阿里數據經濟研究中心秘書長&阿里研究院高級專家潘永花：DT時代，大數據將成為核心驅動力
阿里數據經濟研究中心秘書長&阿里研究院高級專家潘永花就DT時代的到來發表了名為“雙十一背后的DT力量“的演講：在DT時代，數據的業務化會成為核心的動力和源泉，成為商業價值核心的驅動力。在阿里巴巴的大數據體系，核心在三個方面“存，通，用”，不斷的完善數據生態和標準，流程和算法。企業也應該不斷進行大數據的嘗試，例如阿里的螞蟻金服是專門針對于中小企業，基于阿里自己的信用體系，對商家進行評估貸款，能夠快速結算資金流轉問題，而且壞賬率遠低于傳統銀行。阿里的“大數據+信用”利用大數據搭建了個人的信用體系，這個應用也為高級法院解決了很多問題。
利用公有云這樣的平臺，可以降低創業成本高達70%。人類正在從IT走向DT，只有讓別人成功，你才會成功!
碳云智能聯合創始人及首席科學家，前華大基因首席科學家及華大科技CEO李英睿：與生命相關，大數據無所不能
碳云智能聯合創始人及首席科學家，前華大基因首席科學家及華大科技CEO李英睿發表了名為“管理數字生活”：在生物學中，人就是一個大數據的載體，DNA也已經成為了一些公司存儲數據的介質。每個人都是數據的序列，每個人基因的序列組成了自己獨一無二的生命方程，所以有時候在相同的環境下，每個人的反應是不同的。目前我們對于健康的管理也是以大數據為基礎，在知道身體狀態的情況下，可以通過大數據預測并進行干預，避免疾病發生。在國外有這么一個例子，科學家對一個白血病小姑娘的基因從底層進行了改寫，小姑娘避免了白血病對她帶來的傷害。
生命是多維度的運作系統，我們希望能夠干預并影響他，利用他大數據的特質進行不斷的進步。
IBM中國開發中心， IBM分析開發總經理吉燕勇：認知計算最大程度激發大數據潛能
IBM中國開發中心，IBM分析開發總經理吉燕勇發表了名為“認知計算-通往智慧之路”的演講。他指出，認知計算分為：understand(理解各種數據的能力)，learn(學習能力),reason(推理和決策能力)三個部分，認知技術是基于證據，海量并行，概率分析的技術。IBM在認知計算領域有著很深入的了解，認知系統可以使用數據庫對候選答案進行不同維度的匹配和打分，他可以在幾分鐘內分析成千上萬的資料，快速展示結果，從而激發出突破性的洞察。
認知計算和大數據有什么關系呢?第一，它解決自然語言和人交互。這個可能不像傳統之間，傳統更多是通過計算機交互，它把很多東西通過數據方式交互，這是通過語言交互。第二，既然是語言的話很多是含糊的，有歧義的，怎么解釋出語言出來。然后，這個答案可能不是百分之百的，可能找到的答案是20%，如果是20%的話要不要搶答，如果是90%的話是不是搶答?最后，它處理很多數據，解決問題可能沒有明確出來，所以必須做出區別。
VMware中國研發中心總經理任道遠：背靠大數據，為企業創造更大價值
VMware中國研發中心總經理任道遠發表了名為“業務數據湖——當敏捷遇上大數據”的主題演講。他說，在我們數據工程的管道里，如何避免復雜的流程?基于社交網絡和物聯網的感應器，在分析的流程里，我們會引入更先進的算法，我們需求是對歷史性和將來可推測的分析，這些分析可以很快的通過界面與領域專家進行分享和分析，最后通過數據驅動的應用為企業做出更加敏捷的決定。在我們數據湖的解決方案里，我們將我們所得到的內容進行有效的索引，并進行展現。
數據湖的數據必須有效而可靠，并符合各類法規，支持各類云數據管理。這些數據和算法的服務可以為企業提供精準的數據分析，為企業們創造更大得價值。
聯想集團副總裁田日輝：基于大數據，給予用戶完美體驗
聯想集團副總裁田日輝發表了名為“數據驅動五大智能連接，構建設備+云服務完美體驗”的主題演講。他指出，物聯推動了整個社會的發展，對于這樣一個新的時代，互聯網大數據已經成為了驅動力。聯想會從設備，軟件，云服務的角度，形成三維一體，最大程度優化用戶企業。聯想通過合理管理用戶數據，讓用戶擁有更好的用戶體驗，構建更好的用戶數據管理平臺。
在很多情況下，設備的快速連接是非常重要的，聯想也在逐漸構建設備管理的服務方案。大數據為其提供了很多數據支撐，并不斷促進業務的發展。
通過端到端的閉環，聯想能夠精準的識別用戶所遇到的問題，由此來優化設備的部分性能。在聯想的內部管理方面，大數據對整個公司的運營效率也有著非常大的幫助，通過大數據可以讓我們清楚的知道用戶使用設備的情況，包括活動效果的評估等。
聯想的大數據平臺服務了全球的用戶，在大數據的隱私保護方面極為重視，總數據量已達到9PB。聯想也會和開發者一起，共同促進行業的進步。
地平線機器人科技創始人兼CEO余凱：降低失誤深度學習和大數據達成巧妙融合
地平線機器人科技創始人兼CEO,前百度IDL常務副院長，前百度研究院副院長余凱就大數據深度學習這一話題和參會人士分享了經驗：在今天，即便是非常復雜的模型都能夠被分析出來，通過大數據人工智能的技術，能夠讓我們理解用戶的需求，在過去的60年時間里，人工智能第一次被提出，計算和大數據這兩個關鍵的支撐，在過去的20年中不斷推進著行業的發展。
不同的人工智能的問題都能夠通過一個相對簡單的X到Y的框架去進行描述，從數據中學習模型并應。例如，給你六個樣本，我們需要把背后的規律找出來，所有的規律都能夠解釋樣本，這就是學習空間的復雜度。從思維方法論的角度來講，深度學習是最適合大數據的方式，深度學習能夠促進效果不斷提升。
端到端的學習，有一個序列的步驟，深度學習能夠把這所有的步驟歸結成一個優化的目標，這也是端到端的學習受到重視的原因。由于深度學習在過去五年內錯誤的不斷降低，錯誤率僅在5%以內，他們被運用到了很多方面，如自動駕駛，人臉識別，語音識別等。很多的智能硬件都需要在本地做，只有這樣才能保證反應速度的及時，避免出現因時間不及時而產生失誤。人的大腦是專用的處理器，信號傳遞的速度非常之快，所以機器人需要做專門的設計。
