2019年5月10日成都大学邀请美国工程院院士丹尼尔.伯格（Daniel Berg）教授，詹姆斯.田（James M.Tien）教授在学术交流中心举行了高端学术讲座，与会人员有学校党委书记毛洪涛，信工学院书记彭阳，院长雷霖，其他学院领导，新华三集团工程师，信工学院电子信息类师生300余人讲座纪要：
1、雷霖院长主持，并介绍主讲专家及与会领导和师生。2、丹尼尔.伯格（Daniel Berg），詹姆斯.田（James M.Tien）做学术宣讲汇报。
汇报内容：
随着现代社会的发展，实时决策已经渗透到社会的各行各业。在城市的的建设和发展中，需要搜集城市各个组成部分的相关信息，并根据这些信息做出对城市发展有益的决策。与此同时信息与决策也是现代物联网技术发展的重要方面，需要统筹物联网中各个组成部分（货物，服务型货物，电子信息服务等）协调系统的完成信息的采集以及决策的建立。物联网技术的发展已经应用到社会生活的各个方面，比如医疗平台的建立，矿产采集，城市服务。物联网技术的主要是各个“物”的相互之间建立起信息的连接，主要包括人与人，人与机器，机器与机器的相互连接，并建立起三维的联合决策，实现数据->信息->战略与决策->知识->智慧的建立过程。
大数据与传统的数据分析也存在着本质上的区别。大数据分析主要是各个“物”之间不是独立存在的，也不是单纯的A决定B，而是各个“物”之间相互关联，相互影响，尽管大数据的发展越来迅猛，但“大数据是一门艺术，而不一定是科学”；而传统数据分析只有单一的数据流向，即A决定B或者B决定A。
随着AI（人工智能）技术与大数据的发展，为实时决策的建立提供了更加丰富的数据分析和决策建立的技术支持。但在实际的研究过程中，AI技术的和大数据之间存在着本质上的区别；大数据主要的基于大量的数据分析，并将各个数据之间建立相互的关联，显得数据多而杂乱；AI技术需要加入反馈信息，不断训练，从而得出更优的决策。其本质的数据流向为数据搜集->信息处理->决策的反馈和交流->学习，AI技术不是最终的控制操作，而是不断的学，不断的做，再不断学往复过程；AI技术不仅仅基于数据，更重要的在于学习。决策是好的，但不一定是绝对正确的。随着AI技术和大数据技术的进一步研究和发展，也将不断的解决自身问题和局限性，从而更进一步的推动无人驾驶，智慧城市等决策领域的快速发展，并最终推动这些技术应用到生活的各个方面。
最后互动交流环节：新华三的工程师提出，实时决策，会在某行业异军突起，还是遍地开花？学习中数据如何保证正确？詹姆斯.田教授指出物联网会应到各行各业，同时数据是错的那么系统也就是搓成，没有正确的数据就没有正确的分析，所以在采集数据的时候就要不断的学习与修正，学习与反馈是必要的，反馈也是为了更好的学习。AI技术如何应用到公共政策的分析？詹姆斯.田教授回答正确的理解AI的应用，不断的学习，更好的应用AI。于曦副院长提出让学生如何更好的进行AI学习？詹姆斯.田教授指出主动学习，理解机制，谨慎学习，丹尼尔.伯格教授指出逐渐理解基本原理，了解机制，谨慎的原则，不断的学习才能完善。
本次论文让与会的师生对AI技术大数据技术以及实时与决策领域有了新的理解和认识，对于大家以后的学习和科研起到了良好的指引作用，受到了与会师生的一直好评，并希望以后能够举行更多更好这样的讲座。
