在本次讲座中，Arnaud de La Fortelle教授深入剖析了“从大数据到智能数据”的理念变革。他指出，随着自动驾驶、智能城市和机器人系统的迅速发展，传统“记录一切”的大数据范式已不再适用。现实中，95%的数据在记录72小时后从未再被访问，造成巨大的资源浪费和碳排放问题。他强调，边缘计算与云计算之间的协同将成为下一代AI应用的关键。简单的控制系统可在本地实时处理数据，但复杂场景如自动驾驶在遇到特殊事件时仍需依赖云端学习与更新。因此，构建一个动态且具有上下文感知能力的数据处理架构势在必行。

此外，教授介绍了“智能数据（Smart-Data）”的理念，主张通过事件触发的方式采集与处理关键数据。例如，车辆在夜晚公园检测到行人，就会触发记录前后10秒的多模态数据。这种方式不仅极大压缩了数据量，还保留了机器学习训练所需的高价值信息。他还展示了智能数据的技术架构：边缘设备通过内置代理智能筛选数据，仅上传与处理对任务真正有用的部分，并支持与标签、视觉、学习等流程的灵活对接。这种“以问题驱动”的数据采集和处理方法，不仅提升了效率，也为全球多地建立统一、高质量的数据集提供了可能。

Arnaud de La Fortelle教授最后指出，从大数据走向智能数据，不仅是技术演进，更是生态系统重构。只有真正理解“我们为何收集数据、想要从数据中学到什么”，才可能避免陷入“信息过载”的陷阱，实现更绿色、更智能的AI未来。