AI起航 协助多项领域落地

12月1日，WOT2018全球人工智能技术峰会进入第二天。经过昨日基础技术的学习，今天大会的关键词是实践！

上午的应用领域篇章，共设推荐搜索、人机智能、计算机视觉、文本分析与NLP四个分论坛。

应用领域篇

推荐搜索：整合机器学习能力的实战
推荐系统的核心排序算法已经从传统的LR、GBDT等模型进化到了Deep&Wide、DeepFM、PNN等若干深度模型和传统模型相结合的阶段。360有着丰富的推荐系统

落地场景。如何结合各个业务数据的特点，设计合适的深度推荐算法，同时设计合理的架构保证深度学习算法的稳定运行，成为360在推动基于深度学习的推荐系统落地的难点。奇虎360技术经理张康在演讲中从两个方面深入介绍了基于深度学习的推荐系统在360的应用。一是推荐系统相关算法的最新研究进展，二是在360具体的应用场景下，在算法设计和数据测试方面的一些工程实践。

好好住算法的VP王建强带来了主题为《Stitch fix: 基于算法推荐的背水一战》的分享。在演讲中，王建强介绍了数据科学家的职业进阶和算法在Stitch fix的应用。Stitch fix是硅谷一家数据驱动的服装订阅电商，其中数据科学团队占公司总人数的1/4，承担数据平台、用户、推荐和库存四个板块的工作。淘宝最近推荐的营收才超过搜索，而Stitch fix 100%的收入都来源于算法推荐。王建强深入介绍了Stitch fix推荐算法的一些尝试和人机耦合的推荐模式。最后，王建强还分享了数据在需求预测、动态库存等领域的应用。

来自美团的高级算法技术专家蒋前程，在主题为《美团O2O服务搜索的深度学习实践》分享中，主要介绍了美团O2O服务搜索的特点以及面临的技术挑战。之后，重点从用户理解和个性化排序两个方向讲述了深度学习技术的应用和实践。具体的内容包括： 1. 美团搜索的业务现状、规模以及要解决的核心问题，同时介绍了O2O搜索和传统搜索的异同点以及技术上不一样的挑战； 2. 为了满足用户多样化需求，首先需要更好的理解需求，因此对用户查询和个性需求的理解是必不可少的，演讲重点讲述了深度语义模型在用户理解上的一些突破和进展。 3. 从搜索结果个性化排序层面，蒋前程介绍了深度学习的模型在美团排序上面的探索和进展。

人机智能：迸发创新力量

人工智能热潮由深度学习技术推动，如今智能客服、语音识别等领域已经与商业场景应用相结合，赋能各个行业，人机智能专场就讲述了与商业场景相结合的一个应用。

京东坚持以技术驱动消费者体验升级，致力于将人工智能技术与商业场景应用相结合，以不断实现体验升级和创新。智能对话作为京东布局已久的技术领域，目前已经在京东客服业务上进行了成熟应用。基于自然语言处理、深度神经网络和机器学习等AI前沿科技打造的智能客服是业内首个大规模商用的情感智能AI客服机器人，目前已经承接京东90%以上的消费者咨询，并具有情感识别能力。此外，京东还为人工打造“AI智能辅助”套件，加速人工客服响应能力、提高标准服务水平，并面向京东商家、外部企业机构，提供商家服务机器人与智能对话解决方案。京东智能对话研发部技术总监刘丹，在主题为《智能对话助力京东客服体验升级》的演讲中，分享了京东智能对话是如何通过整体解决方案助力客服咨询体验升级的。

扇贝算法团队负责人张志博带来了《深度学习在语言学习场景下的技术实践》的主题分享。他分享了以扇贝在谷歌开发者大会中的一个案例项目为例，讲述在语言学习场景下对深度学习的应用。探讨在中小团队中如何实现从基础设施建设到数据收集清洗，再到模型的选择和评估，逐步搭建深度学习落地的开发框架和迭代流程。

苏宁一直把智慧零售的理念落到产品体验上，作为国内o2o战略的实践者，苏宁积攒了20多年的行业领域知识，通过大数据、机器学习、深度学习等新技术提升产品体验，一直是苏宁努力实践的方向。围绕着电子商务领域中的导购、服务以及任务助理等几个方面，苏宁搜索团队研发了智能购物助理机器人平台，为业务线提供良好支持。苏宁易购搜索算法团队负责人孙鹏飞在《苏宁智能购物助理机器人平台》的分享中，介绍了苏宁智能购物助理机器人平台、智能人机交互构建技术实践、挑战与未来等内容。

计算机视觉：人工智能技术的大门

计算机视觉是指用摄像机和电脑模拟人类视觉对目标进行识别、跟踪、测量等的机器视觉，并通过识别和分析做进一步的图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。这门技术对于建立能够从图像或多维数据中获取信息的人工智能系统起着很大的作用。

在计算机视觉专场中，第一位上场的是阿里巴巴-饿了么高级总监李佩，他演讲的主题为《本地生活场景中的物体文本识别与三维重建》。本地生活场景中包含大量极富挑战的计算机视觉任务，如菜单识别，招牌识别，菜品识别，商品识别，行人检测与室内视觉导航等。这些计算机视觉任务对应的核心技术可以归纳为三类：物体识别，文本识别与三维重建。李佩本次演讲概括介绍了这三个方面的视觉技术的发展脉络，并就最新的进展做了重点阐述。

据有效统计，AI人才领域全球仅30万人，此类人才获取成本不断走高。大多数AI人才会集中在人脸识别、车辆、车牌识别等领域，而对于长尾的需求，尤其是对于要结合自身业务的客户而言，市场上基本找不到成熟的应用。 对于这些难题，第四范式图像平台负责人黄缨宁在《如何低投入的构造视觉应用》的演讲中，分享了通过工具化的手段，找到另一种轻量级的解决方案。

以消费者体验为核心，通过VR/AR技术为新零售赋能，重构消费体验场景，提升消费者购物体验，是国美电器一直以来的追求。国美电器产品经理隋晓艳在《VR/AR助力国美新零售》的演讲中，主要围绕以下三个方面进行了阐述：1. AR、VR科技加速新零售业发展。 2. VR、AR对营销模式的创新。3. VR、AR与新零售的未来。

文本分析与NLP：解密人工智能最为困难的问题之一

自然语言处理是深度学习的主要应用领域之一，在人机对话、问答系统、语言翻译等方向的应用也一直是自然语言处理中的热门话题。

自然语言数据作为重要的沟通形式以及信息载体广泛存在于企业日常业务的各个环节之中，合理的NLP技术可以克服自然语言的非形式化、不确定性等问题，发掘并捕获其中蕴含的有价值信息，进而用于业务咨询、决策支持、精准营销等方面，是企业重要的AI能力之一。宜信数据科学家井玉欣在《NLP技术在宜信业务中的技术实践》的演讲中，围绕基于机器学习的NLP技术在宜信内部各业务领域的应用实践来展开，分享了在实践中的相关经验，包括智能机器人在业务支持、客户服务中的探索，基于文本语义分析的用户画像构建，以及NLP算法服务平台化实施思路等。

微博作为国内最大的社交媒体平台，每天用户更新上亿条微博内容。但微博内容的特点是文本短，表达形式丰富，为内容理解带来较大难度。新浪微博NLP负责人胥望军在主题为《NLP在微博中的应用》的分享中，介绍了微博的内容理解的场景、难点、解决思路和算法，以及在微博兴趣推荐场景下的应用。

对话系统是NLP领域常见的技术方向，也是未完全解决的技术难点。近年来，深度学习的兴盛把对话系统带到了一个新高度。贝壳找房作为行业内最大的居住服务平台，在对话系统上有长期的探索尝试。常规的对话系统试图取代传统的人工服务，而贝壳找房的对话系统有自己的创新，人工智能和人工知识可以共同学习演化，借助深度学习和传统NLP技术，真正做到了为行业赋能。贝壳找房资深算法专家陈开江分享了贝壳找房在语义理解，对话系统，语音助手和VR看房协同工作相关技术和产品实践。

作为国内知名知识分享平台，知乎已拥有 2 亿注册用户，回答数超过 1 亿，目前 AI 已经全面参与知乎的各个环节，大大提升了效率。知乎AI团队技术负责人黄波带来了《知乎AI技术及应用》的精彩演讲，分享了知乎在知识图谱、内容理解、用户画像的具体技术及其相关的应用。

行业赋能篇

12月1日下午，WOT2018全球人工智能技术峰会进入行业赋能篇章，共包括业务实践、优化硬件、行业赋能、AI新一代应用四个分论坛。

实践出真知：在业务实践中摸索

本次峰会的业务实践专场，主要分享了人工智能在不同行业的业务应用中的实践案例。

随着移动应用和内容业务的发展，视觉搜索技术日益成为用户增长和应用体验提升的关键因素。蘑菇街图像搜索技术负责人宋宏亮在《视觉搜索技术系统与业务应用》的演讲中，结合蘑菇街的海量图片/商品数据和互联网业务场景，介绍了蘑菇街在视觉搜索方向上的技术探索和业务实践演进历程。针对电商领域的数据特点，讲述了深度学习的应用及其带来的效果提升，包括商品类目预测、主体检测、使用Attention学习更具辨识度的深度特征、图像特征融合等内容。同时通过具体的业务案例，介绍了视觉搜索技术的落地应用之路。

当今，几乎每一个人都会接触房屋租赁领域的方方面面，而当前行业中仍存在着诸如房源信息不真实，信任体系缺失，以及信息匹配效率偏低等痛点。贝壳找房租赁平台数据策略部负责人严言，将在行业赋能的业务实践专场中，发表《贝壳租房的真房源模型与信用体系建设》的精彩演讲。本次演讲将从贝壳租房自身的实践经验出发，介绍贝壳租房通过大数据与机器学习的方法管控房源真实性以及服务品质，同时建立完善的租赁信用体系，不断提升商家提供的服务品质，提高行业信息匹配效率。

金山办公AI领域专家、高级工程师黄鸿波带来了题为《知识图谱在企业中的落地》的精彩分享。他在分享中指出，在面向对象的时代里，我们常说万物皆对象，之前我们只是来分析对象的个体，随着互联网和社交网络的发展，对象与对象之间的联系变得越来越紧密，我们把一个对象称之为一个实体，我们现在对于实体之间关系的分析变得尤为重要，我们可以使用知识图谱相关技术，来挖掘实体之间的关系，从而找到其中的商业价值，打造自己的知识图谱应用。

优化硬件：为机器学习带来无限可能

用Tensorflow训练出来的摄像头采集识别模型如果想用一颗7号电池跑一年应该怎么办？WRTnode创始人罗未在《嵌入式AI计算平台技术及应用场景》的演讲，为大家梳理了当下已经商用的低功耗边缘测神经网络计算平台技术，以及相应的应用场景和商业上的一些问题。

计算的发展快速推动了人工智能的发展。人工神经网络在AlexNet、GoogleNet、Resnet等高级模型已经需要Exaflos计算量。人工智能的计算平台在不同领域的应用会遇到多重瓶颈，如计算能力的瓶颈、延迟的瓶颈、通信能力的瓶颈。如何解决这三个核心问题？浪潮商用机器有限公司技术支持部售前工程师薛松在《硬件重构与企业AI框架就绪的Power平台》的演讲中指出，AI平台设计的核心在于提升单位密度计算能力，实现可伸缩的计算规模和创造更高效的计算构架，从而解决这些问题的难度依次递增。提高单位计算能力的经典产品是NVIDIA-DGX1，通过硬件解耦实现资源的物理池化和动态重构实现可伸缩性，浪潮商用FP5295G2服务器专为AI 而重新设计了IT 基础架构，从系统架构层面进行了创新设计。

北京小谛科技有限公司创始人兼CEO彭军辉在《氖星智能商用机器人大脑》的演讲中介绍说，氖星智能是人机自然语言交互的IT系统，它让每个B端客户可以建立自己的问答机器人，为他们的用户提供人机自然语言交互服务。氖星智能建立在小谛机器人DSA自然语言处理技术之上，问答准确率大于80%；对话支持上下文，交互自然流畅。氖星智能是新的流量入口，可以做客服机器人用，也可以做智能硬件的对话系统用，是商用机器人的大脑。

北京探境科技有限公司副总裁宋健带来了题为《存储优先AI芯片架构 突破“Memory Wall”的新型AI芯片架构》的精彩分享。他在分享中指出，在提高深度学习算法运算效率时，Memory Wall成为一个阻拦AI芯片能效比提升的主要障碍，传统 CPU/GPU/DSP 等处理器架构在运算效率上的提升却无法破解神经网络的大数据量特性问题， 采用im2col或直接卷积计算的ASIC设计也同样被数据带宽掣肘，探境科技提出全球领先的存储优先AI 芯片架构（SF Architecture），并结合计算存储一体化、软硬件联合设计、数据压缩等技术手段，超越 Memory Wall 的局限，将 AI 计算的能效比提高到新的高度。

行业赋能：AI之终结篇

人工智能目前在安防、新零售、金融等领域创造了实实在在的价值，行业赋能专场的专家解读了AI在各行业的应用实践情况，分享了AI如何赋能各行各业。

新媒体在数字科技引领下走上新的征程，随着近年人工智能技术迅速崛起，媒体融合创新不断发展。以今日头条为代表的AI技术异军突起，内容付费、智能推荐引擎、用户行为分析等技术不断涌现，可以说媒体已经进入全新的进化周期。北京荣之联科技股份有限公司新媒体事业部高级产品经理李季，在行业赋能专场将重点讨论AI技术在新媒体领域的创新性应用以及生态体系建设。

AI技术的快速发展与行业赋能，离不开算法的演进和基础设施的优化。为了快速推动企业AI应用落地，UCloud基于多年公有云研发的技术积累结合AI技术的特点，研发了一整套完善的AI PaaS线上、线下基础AI云平台方案。UCloud AI平台技术专家宋翔，从云计算基础设施出发，结合AI训练和推理任务的特点与需求，介绍如何结合UCloud公有云平台和UMCloud私有云平台的优势，构建线上、线下一体化AI PaaS平台，以及在搭建AI PaaS平台过程中的一些方法与思路，以及其中遇到的挑战和解决方案。

微店AI负责人夏剑在《微店AI实践》的演讲中指出，AI技术在电子商务领域至关重要，但AI的实践门槛很高，对于创业公司尤其如此。夏剑的演讲内容结合AI在微店落地的实践经验，从图像、用户画像、数据挖掘、自然语言处理等角度探讨了电商创业公司如何打造好AI系统以及如何利用好AI解决实际问题。

AI新一代应用：AI启航

在AI新一代应用专场，首先上场的是DataVisor中国区技术负责人崔宏宇，他演讲的题目是《AI在反欺诈领域的应用》。他指出，AI技术在赋能各个产业的同时，也被网络黑产所利用，使得黑产攻击更加自动化，更加隐蔽，难于监测。 DataVisor在互联网反欺诈领域研究发现，目前黑产的攻击模型呈现以下趋势：攻击方法多样化而变化快，攻击手段趋于模拟正常用户，攻击账号主要来源由大规模注册渐渐转向ATO账号。由于对欺诈案例以及标签数据的强依赖，传统的规则系统和有监督的模型往往无法及时应对迅速演化的黑产攻击，在反欺诈中一直处于被动防守的状态。DataVisor的无监督算法，通过全局分析，在高维空间聚类，可以在无标签情况下，自动发现大规模关联欺诈团伙。无监督算法在提前预警以及检测快速演变欺诈模式方面体现了显著的优势。

接下来上场的是中飞艾维总经理曹飞，他在《电力行业的智能技术应用》的演讲中指出，在无人机巡线开启之前，全国110kV以上输电线路150万公里，80-90%以上输电线路在崇山峻岭中,每个月需要巡视一遍，这就要求巡检人员徒步翻山越岭走到线塔下方，地形、天气、线塔高度都会严重影响巡线工作，有时甚至需要带电作业，效率低下，危险度高。 此后，中飞艾维第一个将无人机应用于电力巡线，推进电力巡线行业由人巡时代进入机巡时代。如今，无人机作业服务在国网开展超过20个省市，全国覆盖第一，并积极拓展海外市场。今天，中飞艾维再次向新的行业变革进军，曹飞深入讲解了利用无人机进行工业数据采集的实现方法，以及利用人工智能分析行业数据进行产业支撑等精彩内容。

人工智能在落实层面上最热门的领域是医学。在前沿技术的落实和成功商业化是初创企业成功的关键。维卓致远致力于医学影像数据的人工智能处理，在计算结果的呈现方式上，创新性地结合了最前沿的可视化技术—混合现实（MR : Mixed Reality）技术，取得了良好的技术和商业成就。维卓致远COO Andy在《可视化人工智能：医学人工智能的商业探索之路》的演讲中，分享了如何通过CT、核磁共振数据的智能处理，获得三维病例模型。存储于本地云的智能处理结果文件，通过局域网与混合现实终端分享，用户佩戴混合现实终端后，可全息浏览立体的个性化病例数据，围绕着手术，应用于医患沟通、手术方案规划、术中引导、医学教学培训和临床科研等环节中。