第556章 AI赋能大数据

一个躺在实验室里，只能在特定数据集上跑出惊人数据的模型，对一家商业公司而言，意义何在？

他是个科学家，满脑子都是算法、模型和数据，但如何将这些成果，变成用户手中实实在在的产品，他一时也想不清楚。

会议室里安静下来，气氛有些凝滞。

马宇腾没有立刻回答，他靠在椅背上，平稳的目光从汤智晓转向马明，声音不大，却清晰地传入两人耳中。

“你们在思考一个孤立的技术能做什么，但真正的力量，在于连接。我们手里，不止有这个模型。”

他没有给两人追问的机会，直接向马明发问：“我们的‘大数据项目’，现在推进到哪一步了？最头疼的问题是什么？”

马明虽然不解话题为何跳跃，但还是迅速跟上了思路，答道。

“还是老问题，特征工程。需要大量的人工去筛选、定义、处理海量的数据，才能让机器去理解和分析。这个过程又慢又费钱，效果还不一定好。”

“没错。”马宇腾点了点头，随即目光转向汤智晓。

“汤博士，现在换你来回答。你这个深度学习模型，相比于传统算法，最颠覆性的优势是什么？”

汤智晓几乎是本能地回答。

“自动提取特征。它……它可以自动从海量、高维、非结构化的原始数据中，学习并提取出最有效的复杂特征，不需要人工干预。”

他说完，自己先愣住了。

马宇腾的声音再次响起，像一把钥匙，打开了两人脑中的锁：“现在，把你们俩说的话连起来。”

“用这个模型，去处理我们的大数据。”

他的语气不容置疑。

“用它的自动特征提取能力，替代掉大数据项目里最昂贵、最缓慢的人工环节。比如，自然语言处理，让机器更精准地理解用户在搜索框里输入的到底是什么。比如，个性化推荐系统，根据用户的隐性行为模式，为他在pp平台上推荐他最可能感兴趣的新闻和游戏。再比如，数据库与数据流水线的自我优化，让ai去预测数据洪峰，自动调整资源分配。”

汤智晓的眼睛猛地亮了起来，呼吸都变得有些急促。

他之前完全陷入了模型本身的优化里，从未想过可以和公司其他项目这样结合。

马宇腾的话像一道闪电，劈开了他思维的迷雾。

“我明白了！用深度学习模型赋能大数据处理！这……这将是颠覆性的！效率会提升几个数量级！”

马明也彻底听懂了。

他或许不能完全理解里面的技术细节，但他听懂了“个性化推荐”、“自我优化”，这些词背后，都明晃晃地写着两个字：利润。

“这能让我们的广告投放更准，用户粘性更高，还能节省服务器成本！”

马明的声音里带着一丝激动。

“理论上是这样。”

马宇腾肯定了他们的想法，但随即话锋一转，给两人火热的头脑降了降温。

“但是，别高兴得太早。这项技术真正大规模落地，还有三个绕不开的问题。”