12月7—9日，由中国计算机学会主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、中科天玑数据科技股份有限公司、CSDN协办的2017中国大数据技术大会（BDTC 2017）在北京召开。
　　作为国内最具影响力、规模最大的大数据领域技术盛会，经过十年发展，中国大数据技术大会已经成为国内外中高级技术精英最期待的深度分享会，是极具行业实践经验的专业大数据交流平台。而此次大会更是在以往成功经验的基础上，以更国际化的视野，邀请到众多国内外大数据专家齐聚一堂，紧密围绕“大数据与智能”主题，对大数据时代社会各行业的智能化进程和行业实践展开深度分享与讨论，并针对大数据分析与生态系统、数据库、大数据云服务、机器学习与深度学习、知识图谱、区块链、推荐系统、金融大数据、交通与旅游大数据、工业与制造业大数据、精准医疗大数据、大数据安全与政策法规等特定领域设置15大专题论坛，超过120位的国内外技术专家在现场为千名以上的大数据行业精英、技术专家及意见领袖带来100多场技术演讲。值得一提的是，大会还同时发布了大数据发展趋势预测报告，以及历时近一年的TOP 10大数据应用最佳案例的最终评选结果。
　　
辉煌十载，见证大数据技术强势崛起

　　自2008年第一届Hadoop中国云计算会议在中科院计算所举办至今，中国大数据技术大会已经走过了整整十年。在历史的长河里，十年如白驹过隙，但对大数据行业而言，十年让我们共同见证了大数据技术生态在中国的建立、发展和成熟。十年间，BDTC大数据技术大会不忘初心，始终致力于推动大数据技术在中国各行各业落地生根。如今，经过大数据行业专家、技术大牛的不断探索，大数据行业不仅繁花似锦，更诞生了诸多行业创新者。
　　此次大会为期3天，以主题报告与15大专题论坛的方式展开，海内外顶级专家学者深入探讨了大数据技术这十年来的发展历程与思考，以及如何与火热的人工智能进行深入融合的行业实践。
　　大会第一天的主题报告在美国犹他大学计算机学院副教授、2017中国大数据技术大会程序主席李飞飞的介绍下正式开始，中国计算机学会秘书长杜子德，华中科技大学教授、长江学者特聘教授金海先后发表大会致辞，总结当前大数据技术发展进程，并热忱地欢迎所有与会者的到来。
　　随后，CCF大数据专家委员会副秘书长、北京永信至诚科技股份有限公司高级副总裁潘柱廷带来了《大数据发展趋势预测报告》主题分享，详细解读各种大数据技术的最新发展和动态，进一步预测大数据趋势方向，同时还代表组委会正式公布了大数据应用最佳案例TOP 10评选结果。
　　中国科学院院士、中国科学院信息技术科学部副主任、西安交通大学教授徐宗本发表《大数据分析技术图谱及研究举例》主题报告，分享了当前深度学习所面临的核心挑战，以及引进模型与数据双驱动的深度学习原理，基于此设计了兼备模型驱动和数据驱动的深度学习网络拓扑结构并结合应用实例进行了详细讲解；ACM Fellow、美国芝加哥大学计算机系教授兼主任Michael Franklin基于Apache Spark系统发展历程分享了大数据变革、所面临的挑战以及最新研究成果。
　　当前，大到传统行业的巨头领导者，小到初创公司，从医疗健康、金融、零售、广告、到交通、教育、农业等，“大数据”与“智能化”已经渗透到每一个行业和业务职能领域，二者缺一不可。那么，大数据与人工智能究竟是怎样的关联与融合？基于此，大会特别策划了“大数据是否还是人工智能的基础？”主题座谈会，在澳大利亚昆士兰大学教授周晓方的主持下，微软亚洲研究院副院长、首席研究员刘铁岩，中国科学院计算技术研究所副所长陈熙霖，华东师范大学数据科学与工程学院教授、博士生导师钱卫宁，滴滴出行高级副总裁章文嵩共同围绕此主题进行了对话讨论。
　　在下午的主题报告中，ACM Fellow、新加坡国立大学计算机科学系教授、VLDB基金会主席Beng Chin Ooi回顾了一些先进的区块链系统，展示了当前的标准框架和成果，并帮助现场听众了解在区块链系统方面的可扩展性；百度数据众包服务首席产品架构师沈健围绕《AI 时代的数据解决方案》主题探讨了如何通过众包模式，快捷有效地获取到海量原始数据，并将非结构化的原始数据加工处理为机器可以识别分析的有价值数据；ACM Fellow、加拿大大数据科学研究中心主席、Simon Fraser大学计算机科学学院教授Jian Pei表示，在行业都“All in AI”的情况下，企业该如何有效采用颠覆性的AI技术？基于此，Jian Pei重点讨论了在收集与准备数据以实现AI应用方面的一些重要技术和业务挑战。普元信息CTO焦烈焱则以“数字经济时代的智能化大数据治理”为主题，强调企业在数字经济时代需要全面提升了解数据、管理数据、共享数据、使用数据的能力，使数据治理成为企业数据的基础，为企业提供数字经济的数据工作环境。
　　科大讯飞大数据研究院执行院长、中国计算机学会大数据专家委员会委员谭昶发表了《用人工智能理解人、服务人》的主题演讲。谭昶认为，从大数据中更好地理解人、服务人乃至成就人，是用人工智能赋能每一个人的必然过程。从随身设备到城市公共服务，从互联网到教育、医疗等垂直行业，科大讯飞正在用人工智能，深度挖掘大数据社会价值和商业价值，为人类建设一个更加美好、更加智能的世界。中国移动苏州研发中心大数据产品部总经理、首席科学家钱岭分享了中国移动对于大数据研究的成果以及相关实践；国家超级计算长沙中心副主任彭绍亮围绕《大超人：医疗健康大数据驱动下的人工智能医生》主题，详细分享了基于国家超级计算长沙中心的天河超级计算机和健康医疗大数据研发的辅助诊疗机器人从技术储备、研发到测试的历程，最终实现支持和辅助医生进行全方位精准的智能诊疗。
　　
实践十佳，年度大数据TOP10案例权威发布

　　历时近一年的大数据应用最佳案例TOP10评选结果正式对外发布，CCF大数据专家委员会副秘书长潘柱廷公布了荣膺大数据应用最佳案例TOP10的企业，并邀请获奖嘉宾在大会上分享他们的成功经验。
　　获得本年度大数据应用最佳实践的TOP10企业与产品分别是：中国移动（苏州）—大数据垃圾短信自动化识别系统研发与应用（运营商行业）、滴滴实时计算平台在交通出行运营监控的应用（互联网交通）、台区重过载预警与风险评估系统研发与实践（电力行业）、智超医疗—医疗大数据应用“大超人”（传统医疗行业）、宜信致诚—金融科技在互联网金融行业性风险防范领域的应用（互联网金融行业）、阿里巴巴商品知识图谱的研发与应用（互联网电商）、东方国信工业园区安全生产与节能减排大数据平台（工业行业）、AdMaster互联网数字营销广告数据管理平台应用（互联网广告）、中兴通讯大数据产品在中国农业银行应用案例（传统金融行业）、览众数据—大数据助力传统供应链降本增效（制造业）。
　　大数据应用最佳案例TOP10征集和评选活动于2016年12月正式启动，在产、学、研相结合的评选委员会的指导下，通过向社会广泛征集、专家推荐、企业特邀等多种方式，深入挖掘各行业标杆性的年度最具价值、最具创新的大数据优秀应用案例，以此推动技术的应用普及、推动行业的变革与发展。
　　
众星云集，15大分论坛探索大数据的落地实践

　　为了更好地洞悉行业发展，此次大会还专门针对大数据在行业落地应用打造了特色行业分论坛，包括金融、交通、医疗、工业等四大热门行业。行业分论坛既邀请了学术专家，也有来自产业界的技术大牛，通过“产、学”结合，共同探索大数据技术在相关行业的落地与应用实践。
　　在金融大数据论坛，来自蚂蚁金服、平安科技、京东金融、天云大数据、光大银行、宜信、网信、江苏民丰农商行、香港FDT-AT智能金融公司与包银消费金融公司主要围绕金融科技应用前景与支持实体经济，银行金融生态圈与大数据，人工智能在消费金融运用，征信标准体系构建与规范发展，国际金融科技动态与中国资本市场发展趋势等话题展开，总结2017年金融科技行业发展及展望2018年金融金融行业发展趋势，深入剖析国内外金融科技体系动态与未来资本走势。
　　目前旅游行业对大数据的需求日益强烈，国家和各省旅游局等管理单位，迫切需要实时、准确、完整的景区人流动态以便加以管理，而景区和商户也希望了解如何开展营销等工作。在交通与旅游大数据论坛通过演讲、对话等方式让旅游行业的各个生态链单位充分交流大数据在旅游行业的应用，为旅游行业发展提供新思维。
　　近年来国家大力推行分级诊疗制度，移动医疗、远程医疗方兴未艾。同时，在临床一线，医疗事故层出不穷，低年资医生受制于医疗资源分布不均衡，医疗水平提高不快，究其根本原因在于优秀的医生不够。建立临床医疗诊断辅助决策平台的主要目的之一就是提高医疗的安全性和诊疗质量，减少医疗差错，提升病人的就诊体验。在精准医疗大数据论坛中，来自产业与学术界的专家，共同为提升全民医疗水平献计献策。
　　工业与制造业大数据论坛邀请国内工业大数据研究与应用骨干单位的专家学者和应用单位代表，就工业大数据研发的理论体系、技术挑战、应用场景和典型案例做主题报告，并进行深入地研讨。出席论坛的讲师有北方工业大学数据工程研究院院长韩燕波、北京涛思数据科技有限公司创始人兼CEO陶建辉、三一集团副总裁袁爱进、浪潮通用软件有限公司数字化企业创新中心总经理王腾江、北京航空航天大学云制造研究中心副主任任磊和清华大学软件学院院长王建民。
　　
数智之美，深入行业实践积极探索人才培养模式

　　15个分论坛重磅推出，除了数据库、算法、AI、区块链技术外，大数据时代，社会各界的智能化进程已成为行业焦点。金融、交通旅游、工业制造、医疗、安全和政策法规、推荐系统等行业论坛更将贴近行业，展现大数据与智能结合之美。
　　在数据库论坛中，华东师范大学数据科学与工程学院教授周炟，分享了《互联网时代的数据库扩展能力》。周炟坦言负载激增是数据库系统在互联网时代所面临的巨大挑战，就要求数据库系统具备极高的实时扩展性和弹性。传统依赖人工分库分表的系统扩展方式难以应对这一挑战。新的数据模型、系统架构和扩展方式有待在互联网应用中得到进一步验证。
　　哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院教授王宏志则在大数据分析与生态系统论坛上表示，大数据分析是大数据产生价值的重要途径，人才大数据分析深入发展和产业化的基础。进行大数据分析有其独特的知识和技能的需求，因而培养大数据分析方面的人才需要特有的知识体系和培养方式。
　　此外，针对人才培养规划，中科院计算所科研处副处长王元卓发表《大数据教学与人才培养》的主题演讲，对外经济贸易大学信息学院教授曹淑艳对“数据科学与大数据技术”专业课程体系与教学环节展开探讨，高等教育出版社理工事业部副主任张龙也发表了《新工科联盟助力大数据人才培养》的主题分享。科