吴教授从Deep Blue 和 AlphaGo 分别战胜当代著名棋手为例引入人工智能，从中感受到人工智能的强大，但同时也存在不能交叉领域运用的局限性，在此延伸出超级计算和云计算的差异，主要在于并行方法的不同。

人工智能主要通过建模、编码和分析来实现，人工智能经历了从会计算、会推理到会学习的阶段，其中展现的是从归纳逻辑思维到形象思维的变化。人工智能存在三大学派：符号学派、行为学派、连接主义。推本溯源人工智能依赖于大数据，从计算机学角度来看，大数据是现在计算机难以处理的数据集。信息=数据+语义，数据科学→信息科学→认知科学→哲学，数据科学本源可归结到哲学上来。

吴教授主要从三个角度为我们展现了大数据驱动的创新，分别为制造业创新、服务业创新、智慧城市创新。

制造业创新可分为三个层次：产品研发创新、制造技术创新、产业模式创新。人类制造业升级过程经历了4次大的变革：

工业1.0：蒸汽机技术驱动

工业2.0：电力技术驱动

工业3.0：电子与电器技术驱动

工业4.0：CPS与工业大数据驱动

工业4.0分为三大主题：智能工厂、智能生产、智能物流。工业大数据来源主要有数字化设计、智能化制造、网络化监测、物联化管理。工业大数据可分类为：产品数据、生产数据、价值链数据和外部数据。

服务业创新中我们看到大数据将成为重塑国家竞争优势的新机遇。未来，企业会依靠大数据分析更加了解自己，也更加了解用户。大数据服务价值体系可从以下方面得以展现：广告推荐、文本挖掘、视频图像和语音识别、金融风险管理、个性化医疗。IBM通过Watson、谷歌通过DeepMind都建立了健康医疗大数据，收获了巨额的利润。腾讯大数据在金融上的创新更加稳固和完善了整个商业生态系统，表明了数据无处不在。

       智慧城市创新凸显出大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系。建立“用数据说话，用数据决策，用数据管理，用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式的进步。

       大数据具有聚、融、创的特点，吴教授最后简单点评了大数据企业在市场、技术、资金和人才方面的优势作用，用“创新驱动发展，数据驱动创新”结束了讲座。