
百度世界大会 刘斌在大数据与人工智能论坛演讲
9月8日,2015百度世界大会在北京举行。百度技术体系经理刘斌在《大数据与人工智能论坛》展示了百度旗下的第三方数据分发平台APIStore。刘斌表示,在大数据时代,数据的流通或许会是互联网的下一个价值生态。
PC互联网时代,网民们通过搜索引擎找到所求,这一时期互联网的价值在于索引信息;移动互联网时代,用户们通过各种APP使用垂类服务,这时互联网的价值是连接人与服务;进入大数据时代,更丰富的信息内容、更精准的推送策略,是大势所趋。是以,无论是PC端的信息聚合站点,还是移动端的服务提供APP,对数据的需求量更加巨大。
如果数据沉淀方能将数据共享出来,网站、APP、H5等开发者就有机会创造出更多功能、更优体验的产品,并产生出新的数据,形成一个数据沉淀方支撑多个产品,多个产品为其完善数据库的良性数据循环生态。
图1刘斌在大数据与人工智能论坛演讲
然而庞杂的数据需要经过专业的挖掘、筛选、计算才能提供有效的服务,而收集和分析海量数据成本不菲,特别对于初创型公司,这基本是不可能完成的任务。同时,一些拥有数据的公司苦于找不到数据的应用场景,无法将手中的数据转化为资产。数据的使用方和提供方都已具备,数据流通急需一个沟通二者的桥梁。
百度应时推出第三方数据分发平台APIStore,数据拥可方可通过API、SDK提供自己的数据,数据使用方调用接口即可获取数据。发布和调用数据只需登陆百度账号即可自助进行,无需权限申请等操作,简单快捷。
平台为数据发布方提供用户身份鉴权、监控统计、支付体系等全套功能,为数据使用者提供示例代码、调试工具、使用帮助、资金保障等支持,免去双方的繁杂工作,让有数据的企业专心做数据,让产品开发方专心做产品。
图2刘斌介绍APIStore独家SDK打包工具
刘斌在本次演讲中首次曝光了APIStore推出的SDK打包工具——API框架。开发者只需进行几次简单的勾选,就可以将所需云服务和设计精美的工程模板打包生成开发框架,方便用IDE做二次开发。
图3图灵机器人COO黄钊介绍与APIStore的合作
目前图灵机器人、和风天气网、京东万象、天狗云等服务商已入驻APIStore,宝宝树、懒人听书、有货啦等应用通过APIStore使用数据。百度还通过APIStore开放了自有的文字识别(OCR)、人脸识别、百度糯米、百度数据体检中心、百度网址安全中心等核心技术或数据,并聚合了大数据、开放云、LBS、翻译、语音等已经开放的技术。目前APIStore已成为国内API、SDK最全的服务分发平台。
希望在APIStore与数据拥有方的共同努力,以及广大开发者的支持下,数据流通时代能尽快到来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15