人工智能带来数字尊严提升数字素养
文森佐·阿夸罗 （联合国经济和社会事务部公共机构与数字政府司数字政府处长）：
人工智能有可能加速实现人人过上有尊严的生活，加速实现和平与繁荣的进程；时机已经到来，我们所有人——政府、工业界和民间社会——都应该考虑人工智能将如何影响我们的未来。
特别有两个问题值得思考：人工智能如何促进或加剧经济发展和社会融合，如何利用人工智能开发全球社会公益。
当下，从资源配置、公共设施维护，到管理公共热线、医疗保健机器人和数字身份实时验证等，世界各国政府都在为公共服务部署人工智能。任何在政府中实施人工智能的努力都应该被视为增加人力资本的途径，而不是裁员。
借力挖掘人工智能的潜力，不仅可以实现经济进步，而且能够实现社会包容与共同进步，不让任何一个人掉队；使弱势群体能够获得社会保障，公共服务，医疗健康，教育以及体面的劳动和就业机会，让每个人过上有尊严的生活。
2018年最新发布的 《联合国电子政务调查报告》显示，快速发展的技术有可能改变政府所有职能和领域的传统做事方式，为政府提供前所未有的机会，实现可持续发展和改善公民福祉的方式。而面临的挑战在于，技术发展的速度已大大超过了政府应对的速度。所有国家都存在数字鸿沟，数字化进步更会创造新的鸿沟，但只要利用得当，AI不会让任何人掉队。
人工智能可以将数字服务从公民扩展到非公民，从 “数字默认”转变为 “数字优先”，将高科技创新与低技术可达性相结合，针对不同分歧的差异化提出有针对性的解决方案，并通过电子参与确保数字包容性和隐私性，总体上提高数字素养。
人工智能助力智慧城市
何积丰 (中国科学院院士，华东师范大学终身教授)：
新型智慧城市是贯彻新时代发展理念，立足信息化与城镇化发展实际，推动新一代技术与城市发展深度融合，引领创新发展，提升城市治理能力和现代化水平的一种，城市新形态与新模式。
其特征包括：大数据与智能技术提高居民生活质量；大数据与智能技术使得城市管理者能以全新的视角考虑与优化城市运行的新方案；数字化居民作为感知网络节点，信息及时传送至管理者，增加居民管理参与度，深度实现群体智能。
智慧城市的建设离不开各类信息技术的使用，物联网、移动通信、大数据、云计算、人工智能、网络空间安全以及区块链等技术的发展为其提供了充足驱动力。
从技术角度，新型智慧城市建设重点在于实现智能终端、网络与平台、城市群体智能与城市体安全四方面的有机结合，其中城市群体智能是人工智能在智慧城市建设落地，实现城市智慧的关键。
新型智慧城市新理念有五大特点，即以人为核心、集约融合、绿色低碳、虚实互动、开放多元。利用大数据技术，及时获知以民众为感知网络节点的信息，改善与便利民众的生活方式，提高民众生活质量、幸福感与城市融入感。绿色低碳就是智慧城市绿色生活环境的体现，通过信息与数据化手段、融合业务与节能技术等进行新能源网络建设，实现智慧城市绿色、环保和可持续发展。通过新一代信息技术，实现城市物理世界与网络虚拟世界的虚实互动，形成以各类信息技术综合应用和展现的新型智慧城市载体，推动城市资源、能源、交通、生态等各类要素的智能最优配置。
下一步的重要目标是，开展基于行业领域的智能化服务升级，构建跨越群体与行业的城市运行体系升级，开创政企、智库、科研机构、投资方的多方合作机制升级。
通过大数据智能处理精准预测交通需求
曹进德 （欧洲科学院院士、东南大学首席教授）：
人工智能与大数据时代下，智慧城市交通控制系统如何优化？当下，正存在两大挑战：一是技术圈层如何落地？二是如何实现对大数据的智能处理？
在当前城市智能交通研究中，仍存在较多问题：比如，传统的数据采集质量不高，需要采用新型的移动互联交通信息提取方法；传统的信息处理方式使得交通控制具有严重滞后性，需要在全网框架下对交通信息进行及时处理；传统的交通模型过于理想化或不易实现，需要建立更贴合实际的交通网络模型。
要解决这些问题，就需要探讨如何建立基于人工智能技术的新一代区域交通信号控制系统。包括从交通信号的特征提取，到系统模型的建立，到控制系统的设计，这离不开充分发挥人工智能技术。通过人工智能、深度学习等技术提取交通信号特征，进而建立合理的交通控制系统。
而群体智能学习与优化也是近来国际热点话题，群体智能理论和方法更是我国 《新一代人工智能发展规划》中明确提出的人工智能核心研究领域之一。
有关群体智能的研究能够帮助解决大数据复杂优化问题。以网络环境下的分布式交通路网研究为例，利用群体智能技术，对分布式数据进行处理，提取路网交通数据，通过分布式优化求解模型，从而对交通需求进行预测，实现分布式交通控制。
不断对城市智能系统进行开发完善
郑惠强 （同济大学教授、上海市软科学基地产业创新生态系统研究中心主任）：
大数据与城市智能是当下的热门话题。今年全国两会期间发布的《政府工作报告》中，多次出现大数据、人工智能等关键词。此次论坛是对学习贯彻国家大数据战略的积极呼应，也是更好地服务我国经济社会发展和人民生活改善的实际行动。
城市要实现智能化，首要前提是必须掌握和拥有与城市生存发展、运行管理、生产生活相关的大数据。大数据与城市智能相辅相成，城市智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。在此基础上，随着城市的管理、建设和发展，应当持续不断地对城市智能系统进行开发和完善，并且逐步推广落地应用到城市生活的各个领域、多个层次和方方面面。最终，得益百姓，造福人类。
大数据，对未来城市发展的影响是长久的、是深远的。
大数据加速机器学习创新
斯瓦米·西瓦苏布拉马尼娜 （亚马逊 AWS副总裁）：
近年来，机器学习的增长与可用数据的增长之间呈直接的指数级关系，我们现在可以利用丰富多样的数据集，为人工智能应用训练极其复杂的模型。企业也能更好地利用在大数据领域的投资，来推动在机器学习和深入学习领域的全新创新。
机器学习是从数据中获取经验进而改善系统性能的一类重要方法，基于一些高度复杂的算法和技术，在一个非生命的物体、机器或系统中构建人类行为。创新机器学习方式，数据是基础，是挖掘和学习的“燃料”。虽然我们对机器人接管我们工作的期望仍然很遥远，但有证据表明科技技术正在兴起，而大数据正在帮助实现这一点。大数据技术与人工智能的结合，使得机器学习能力正在快速增长，将各种行业的商业应用从医疗和保健转向自动驾驶汽车，游戏和欺诈检测等等。未来，机器学习将变得更加快速和更加智能，在更多不同领域和业务问题中得到应用。
将数据作为企业资产进行管理
凯尔·莫顿 （DMM 全球业务发展及战略经理）：
人工智能、分析学、物联网、智慧城市、智能电网等新兴技术手段的融合，使大数据成为未来商业模式的核心。这些趋势正在推动商业的数字化转型，依靠数据进行复杂分析、数据驱动决策。企业必须将大数据视为自身资产，对其进行管理和评估。
数据是属于企业的，而不仅仅是IT部门。数据和数据策略必须从业务角度开发，并与技术结合以实现企业目标。
未来的成功需要公司将他们的业务和IT职能联系起来，并学习如何建立和衡量他们在整个企业中管理和改进大数据的能力。
今年，上海大数据应用创新中心 (SDIC)与ISACA签署了 《创新伙伴谅解备忘录》，拟与复旦大学合作开发大数据趋势相关的联合白皮书 (包括研究和产品)，旨在提升会员企业的大数据能力。