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AI起航 協(xié)助多項(xiàng)領(lǐng)域落地

西西 ? 來源:feiyan ? 作者:51cto ? 2018-12-02 10:29 ? 次閱讀
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12月1日,WOT2018全球人工智能技術(shù)峰會(huì)進(jìn)入第二天。經(jīng)過昨日基礎(chǔ)技術(shù)的學(xué)習(xí),今天大會(huì)的關(guān)鍵詞是實(shí)踐!

上午的應(yīng)用領(lǐng)域篇章,共設(shè)推薦搜索、人機(jī)智能、計(jì)算機(jī)視覺、文本分析與NLP四個(gè)分論壇

應(yīng)用領(lǐng)域篇

推薦搜索:整合機(jī)器學(xué)習(xí)能力的實(shí)戰(zhàn)
推薦系統(tǒng)的核心排序算法已經(jīng)從傳統(tǒng)的LR、GBDT等模型進(jìn)化到了Deep&Wide、DeepFM、PNN等若干深度模型和傳統(tǒng)模型相結(jié)合的階段。360有著豐富的推薦系統(tǒng)

落地場(chǎng)景。如何結(jié)合各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)合適的深度推薦算法,同時(shí)設(shè)計(jì)合理的架構(gòu)保證深度學(xué)習(xí)算法的穩(wěn)定運(yùn)行,成為360在推動(dòng)基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)落地的難點(diǎn)。奇虎360技術(shù)經(jīng)理張康在演講中從兩個(gè)方面深入介紹了基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)在360的應(yīng)用。一是推薦系統(tǒng)相關(guān)算法的最新研究進(jìn)展,二是在360具體的應(yīng)用場(chǎng)景下,在算法設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)測(cè)試方面的一些工程實(shí)踐。


好好住算法的VP王建強(qiáng)帶來了主題為《Stitch fix: 基于算法推薦的背水一戰(zhàn)》的分享。在演講中,王建強(qiáng)介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)家的職業(yè)進(jìn)階和算法在Stitch fix的應(yīng)用。Stitch fix是硅谷一家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的服裝訂閱電商,其中數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)占公司總?cè)藬?shù)的1/4,承擔(dān)數(shù)據(jù)平臺(tái)、用戶、推薦和庫(kù)存四個(gè)板塊的工作。淘寶最近推薦的營(yíng)收才超過搜索,而Stitch fix 100%的收入都來源于算法推薦。王建強(qiáng)深入介紹了Stitch fix推薦算法的一些嘗試和人機(jī)耦合的推薦模式。最后,王建強(qiáng)還分享了數(shù)據(jù)在需求預(yù)測(cè)、動(dòng)態(tài)庫(kù)存等領(lǐng)域的應(yīng)用。

來自美團(tuán)的高級(jí)算法技術(shù)專家蔣前程,在主題為《美團(tuán)O2O服務(wù)搜索的深度學(xué)習(xí)實(shí)踐》分享中,主要介紹了美團(tuán)O2O服務(wù)搜索的特點(diǎn)以及面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。之后,重點(diǎn)從用戶理解和個(gè)性化排序兩個(gè)方向講述了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用和實(shí)踐。具體的內(nèi)容包括: 1. 美團(tuán)搜索的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、規(guī)模以及要解決的核心問題,同時(shí)介紹了O2O搜索和傳統(tǒng)搜索的異同點(diǎn)以及技術(shù)上不一樣的挑戰(zhàn); 2. 為了滿足用戶多樣化需求,首先需要更好的理解需求,因此對(duì)用戶查詢和個(gè)性需求的理解是必不可少的,演講重點(diǎn)講述了深度語義模型在用戶理解上的一些突破和進(jìn)展。 3. 從搜索結(jié)果個(gè)性化排序?qū)用?,蔣前程介紹了深度學(xué)習(xí)的模型在美團(tuán)排序上面的探索和進(jìn)展。

人機(jī)智能:迸發(fā)創(chuàng)新力量

人工智能熱潮由深度學(xué)習(xí)技術(shù)推動(dòng),如今智能客服、語音識(shí)別等領(lǐng)域已經(jīng)與商業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用相結(jié)合,賦能各個(gè)行業(yè),人機(jī)智能專場(chǎng)就講述了與商業(yè)場(chǎng)景相結(jié)合的一個(gè)應(yīng)用。

京東堅(jiān)持以技術(shù)驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者體驗(yàn)升級(jí),致力于將人工智能技術(shù)與商業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用相結(jié)合,以不斷實(shí)現(xiàn)體驗(yàn)升級(jí)和創(chuàng)新。智能對(duì)話作為京東布局已久的技術(shù)領(lǐng)域,目前已經(jīng)在京東客服業(yè)務(wù)上進(jìn)行了成熟應(yīng)用?;谧匀徽Z言處理、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)等AI前沿科技打造的智能客服是業(yè)內(nèi)首個(gè)大規(guī)模商用的情感智能AI客服機(jī)器人,目前已經(jīng)承接京東90%以上的消費(fèi)者咨詢,并具有情感識(shí)別能力。此外,京東還為人工打造“AI智能輔助”套件,加速人工客服響應(yīng)能力、提高標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)水平,并面向京東商家、外部企業(yè)機(jī)構(gòu),提供商家服務(wù)機(jī)器人與智能對(duì)話解決方案。京東智能對(duì)話研發(fā)部技術(shù)總監(jiān)劉丹,在主題為《智能對(duì)話助力京東客服體驗(yàn)升級(jí)》的演講中,分享了京東智能對(duì)話是如何通過整體解決方案助力客服咨詢體驗(yàn)升級(jí)的。

扇貝算法團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人張志博帶來了《深度學(xué)習(xí)在語言學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的技術(shù)實(shí)踐》的主題分享。他分享了以扇貝在谷歌開發(fā)者大會(huì)中的一個(gè)案例項(xiàng)目為例,講述在語言學(xué)習(xí)場(chǎng)景下對(duì)深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。探討在中小團(tuán)隊(duì)中如何實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)到數(shù)據(jù)收集清洗,再到模型的選擇和評(píng)估,逐步搭建深度學(xué)習(xí)落地的開發(fā)框架和迭代流程。

蘇寧一直把智慧零售的理念落到產(chǎn)品體驗(yàn)上,作為國(guó)內(nèi)o2o戰(zhàn)略的實(shí)踐者,蘇寧積攢了20多年的行業(yè)領(lǐng)域知識(shí),通過大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)提升產(chǎn)品體驗(yàn),一直是蘇寧努力實(shí)踐的方向。圍繞著電子商務(wù)領(lǐng)域中的導(dǎo)購(gòu)、服務(wù)以及任務(wù)助理等幾個(gè)方面,蘇寧搜索團(tuán)隊(duì)研發(fā)了智能購(gòu)物助理機(jī)器人平臺(tái),為業(yè)務(wù)線提供良好支持。蘇寧易購(gòu)搜索算法團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人孫鵬飛在《蘇寧智能購(gòu)物助理機(jī)器人平臺(tái)》的分享中,介紹了蘇寧智能購(gòu)物助理機(jī)器人平臺(tái)、智能人機(jī)交互構(gòu)建技術(shù)實(shí)踐、挑戰(zhàn)與未來等內(nèi)容。

計(jì)算機(jī)視覺:人工智能技術(shù)的大門

計(jì)算機(jī)視覺是指用攝像機(jī)和電腦模擬人類視覺對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤、測(cè)量等的機(jī)器視覺,并通過識(shí)別和分析做進(jìn)一步的圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。這門技術(shù)對(duì)于建立能夠從圖像或多維數(shù)據(jù)中獲取信息的人工智能系統(tǒng)起著很大的作用。

在計(jì)算機(jī)視覺專場(chǎng)中,第一位上場(chǎng)的是阿里巴巴-餓了么高級(jí)總監(jiān)李佩,他演講的主題為《本地生活場(chǎng)景中的物體文本識(shí)別與三維重建》。本地生活場(chǎng)景中包含大量極富挑戰(zhàn)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù),如菜單識(shí)別,招牌識(shí)別,菜品識(shí)別,商品識(shí)別,行人檢測(cè)與室內(nèi)視覺導(dǎo)航等。這些計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)對(duì)應(yīng)的核心技術(shù)可以歸納為三類:物體識(shí)別,文本識(shí)別與三維重建。李佩本次演講概括介紹了這三個(gè)方面的視覺技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò),并就最新的進(jìn)展做了重點(diǎn)闡述。

據(jù)有效統(tǒng)計(jì),AI人才領(lǐng)域全球僅30萬人,此類人才獲取成本不斷走高。大多數(shù)AI人才會(huì)集中在人臉識(shí)別、車輛、車牌識(shí)別等領(lǐng)域,而對(duì)于長(zhǎng)尾的需求,尤其是對(duì)于要結(jié)合自身業(yè)務(wù)的客戶而言,市場(chǎng)上基本找不到成熟的應(yīng)用。 對(duì)于這些難題,第四范式圖像平臺(tái)負(fù)責(zé)人黃纓寧在《如何低投入的構(gòu)造視覺應(yīng)用》的演講中,分享了通過工具化的手段,找到另一種輕量級(jí)的解決方案。

以消費(fèi)者體驗(yàn)為核心,通過VR/AR技術(shù)為新零售賦能,重構(gòu)消費(fèi)體驗(yàn)場(chǎng)景,提升消費(fèi)者購(gòu)物體驗(yàn),是國(guó)美電器一直以來的追求。國(guó)美電器產(chǎn)品經(jīng)理隋曉艷在《VR/AR助力國(guó)美新零售》的演講中,主要圍繞以下三個(gè)方面進(jìn)行了闡述:1. AR、VR科技加速新零售業(yè)發(fā)展。 2. VR、AR對(duì)營(yíng)銷模式的創(chuàng)新。3. VR、AR與新零售的未來。

文本分析與NLP:解密人工智能最為困難的問題之一

自然語言處理是深度學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一,在人機(jī)對(duì)話、問答系統(tǒng)、語言翻譯等方向的應(yīng)用也一直是自然語言處理中的熱門話題。

自然語言數(shù)據(jù)作為重要的溝通形式以及信息載體廣泛存在于企業(yè)日常業(yè)務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)之中,合理的NLP技術(shù)可以克服自然語言的非形式化、不確定性等問題,發(fā)掘并捕獲其中蘊(yùn)含的有價(jià)值信息,進(jìn)而用于業(yè)務(wù)咨詢、決策支持、精準(zhǔn)營(yíng)銷等方面,是企業(yè)重要的AI能力之一。宜信數(shù)據(jù)科學(xué)家井玉欣在《NLP技術(shù)在宜信業(yè)務(wù)中的技術(shù)實(shí)踐》的演講中,圍繞基于機(jī)器學(xué)習(xí)的NLP技術(shù)在宜信內(nèi)部各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐來展開,分享了在實(shí)踐中的相關(guān)經(jīng)驗(yàn),包括智能機(jī)器人在業(yè)務(wù)支持、客戶服務(wù)中的探索,基于文本語義分析的用戶畫像構(gòu)建,以及NLP算法服務(wù)平臺(tái)化實(shí)施思路等。

微博作為國(guó)內(nèi)最大的社交媒體平臺(tái),每天用戶更新上億條微博內(nèi)容。但微博內(nèi)容的特點(diǎn)是文本短,表達(dá)形式豐富,為內(nèi)容理解帶來較大難度。新浪微博NLP負(fù)責(zé)人胥望軍在主題為《NLP在微博中的應(yīng)用》的分享中,介紹了微博的內(nèi)容理解的場(chǎng)景、難點(diǎn)、解決思路和算法,以及在微博興趣推薦場(chǎng)景下的應(yīng)用。

對(duì)話系統(tǒng)是NLP領(lǐng)域常見的技術(shù)方向,也是未完全解決的技術(shù)難點(diǎn)。近年來,深度學(xué)習(xí)的興盛把對(duì)話系統(tǒng)帶到了一個(gè)新高度。貝殼找房作為行業(yè)內(nèi)最大的居住服務(wù)平臺(tái),在對(duì)話系統(tǒng)上有長(zhǎng)期的探索嘗試。常規(guī)的對(duì)話系統(tǒng)試圖取代傳統(tǒng)的人工服務(wù),而貝殼找房的對(duì)話系統(tǒng)有自己的創(chuàng)新,人工智能和人工知識(shí)可以共同學(xué)習(xí)演化,借助深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)NLP技術(shù),真正做到了為行業(yè)賦能。貝殼找房資深算法專家陳開江分享了貝殼找房在語義理解,對(duì)話系統(tǒng),語音助手和VR看房協(xié)同工作相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品實(shí)踐。


作為國(guó)內(nèi)知名知識(shí)分享平臺(tái),知乎已擁有 2 億注冊(cè)用戶,回答數(shù)超過 1 億,目前 AI 已經(jīng)全面參與知乎的各個(gè)環(huán)節(jié),大大提升了效率。知乎AI團(tuán)隊(duì)技術(shù)負(fù)責(zé)人黃波帶來了《知乎AI技術(shù)及應(yīng)用》的精彩演講,分享了知乎在知識(shí)圖譜、內(nèi)容理解、用戶畫像的具體技術(shù)及其相關(guān)的應(yīng)用。

行業(yè)賦能篇

12月1日下午,WOT2018全球人工智能技術(shù)峰會(huì)進(jìn)入行業(yè)賦能篇章,共包括業(yè)務(wù)實(shí)踐、優(yōu)化硬件、行業(yè)賦能、AI新一代應(yīng)用四個(gè)分論壇。

實(shí)踐出真知:在業(yè)務(wù)實(shí)踐中摸索

本次峰會(huì)的業(yè)務(wù)實(shí)踐專場(chǎng),主要分享了人工智能在不同行業(yè)的業(yè)務(wù)應(yīng)用中的實(shí)踐案例。

隨著移動(dòng)應(yīng)用和內(nèi)容業(yè)務(wù)的發(fā)展,視覺搜索技術(shù)日益成為用戶增長(zhǎng)和應(yīng)用體驗(yàn)提升的關(guān)鍵因素。蘑菇街圖像搜索技術(shù)負(fù)責(zé)人宋宏亮在《視覺搜索技術(shù)系統(tǒng)與業(yè)務(wù)應(yīng)用》的演講中,結(jié)合蘑菇街的海量圖片/商品數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,介紹了蘑菇街在視覺搜索方向上的技術(shù)探索和業(yè)務(wù)實(shí)踐演進(jìn)歷程。針對(duì)電商領(lǐng)域的數(shù)據(jù)特點(diǎn),講述了深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用及其帶來的效果提升,包括商品類目預(yù)測(cè)、主體檢測(cè)、使用Attention學(xué)習(xí)更具辨識(shí)度的深度特征、圖像特征融合等內(nèi)容。同時(shí)通過具體的業(yè)務(wù)案例,介紹了視覺搜索技術(shù)的落地應(yīng)用之路。

當(dāng)今,幾乎每一個(gè)人都會(huì)接觸房屋租賃領(lǐng)域的方方面面,而當(dāng)前行業(yè)中仍存在著諸如房源信息不真實(shí),信任體系缺失,以及信息匹配效率偏低等痛點(diǎn)。貝殼找房租賃平臺(tái)數(shù)據(jù)策略部負(fù)責(zé)人嚴(yán)言,將在行業(yè)賦能的業(yè)務(wù)實(shí)踐專場(chǎng)中,發(fā)表《貝殼租房的真房源模型與信用體系建設(shè)》的精彩演講。本次演講將從貝殼租房自身的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)出發(fā),介紹貝殼租房通過大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的方法管控房源真實(shí)性以及服務(wù)品質(zhì),同時(shí)建立完善的租賃信用體系,不斷提升商家提供的服務(wù)品質(zhì),提高行業(yè)信息匹配效率。

金山辦公AI領(lǐng)域?qū)<?、高?jí)工程師黃鴻波帶來了題為《知識(shí)圖譜在企業(yè)中的落地》的精彩分享。他在分享中指出,在面向?qū)ο蟮臅r(shí)代里,我們常說萬物皆對(duì)象,之前我們只是來分析對(duì)象的個(gè)體,隨著互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,對(duì)象與對(duì)象之間的聯(lián)系變得越來越緊密,我們把一個(gè)對(duì)象稱之為一個(gè)實(shí)體,我們現(xiàn)在對(duì)于實(shí)體之間關(guān)系的分析變得尤為重要,我們可以使用知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù),來挖掘?qū)嶓w之間的關(guān)系,從而找到其中的商業(yè)價(jià)值,打造自己的知識(shí)圖譜應(yīng)用。

優(yōu)化硬件:為機(jī)器學(xué)習(xí)帶來無限可能

Tensorflow訓(xùn)練出來的攝像頭采集識(shí)別模型如果想用一顆7號(hào)電池跑一年應(yīng)該怎么辦?WRTnode創(chuàng)始人羅未在《嵌入式AI計(jì)算平臺(tái)技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景》的演講,為大家梳理了當(dāng)下已經(jīng)商用的低功耗邊緣測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算平臺(tái)技術(shù),以及相應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景和商業(yè)上的一些問題。

計(jì)算的發(fā)展快速推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AlexNet、GoogleNet、Resnet等高級(jí)模型已經(jīng)需要Exaflos計(jì)算量。人工智能的計(jì)算平臺(tái)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)遇到多重瓶頸,如計(jì)算能力的瓶頸、延遲的瓶頸、通信能力的瓶頸。如何解決這三個(gè)核心問題?浪潮商用機(jī)器有限公司技術(shù)支持部售前工程師薛松在《硬件重構(gòu)與企業(yè)AI框架就緒的Power平臺(tái)》的演講中指出,AI平臺(tái)設(shè)計(jì)的核心在于提升單位密度計(jì)算能力,實(shí)現(xiàn)可伸縮的計(jì)算規(guī)模和創(chuàng)造更高效的計(jì)算構(gòu)架,從而解決這些問題的難度依次遞增。提高單位計(jì)算能力的經(jīng)典產(chǎn)品是NVIDIA-DGX1,通過硬件解耦實(shí)現(xiàn)資源的物理池化和動(dòng)態(tài)重構(gòu)實(shí)現(xiàn)可伸縮性,浪潮商用FP5295G2服務(wù)器專為AI 而重新設(shè)計(jì)了IT 基礎(chǔ)架構(gòu),從系統(tǒng)架構(gòu)層面進(jìn)行了創(chuàng)新設(shè)計(jì)。

北京小諦科技有限公司創(chuàng)始人兼CEO彭軍輝在《氖星智能商用機(jī)器人大腦》的演講中介紹說,氖星智能是人機(jī)自然語言交互的IT系統(tǒng),它讓每個(gè)B端客戶可以建立自己的問答機(jī)器人,為他們的用戶提供人機(jī)自然語言交互服務(wù)。氖星智能建立在小諦機(jī)器人DSA自然語言處理技術(shù)之上,問答準(zhǔn)確率大于80%;對(duì)話支持上下文,交互自然流暢。氖星智能是新的流量入口,可以做客服機(jī)器人用,也可以做智能硬件的對(duì)話系統(tǒng)用,是商用機(jī)器人的大腦。

北京探境科技有限公司副總裁宋健帶來了題為《存儲(chǔ)優(yōu)先AI芯片架構(gòu) 突破“Memory Wall”的新型AI芯片架構(gòu)》的精彩分享。他在分享中指出,在提高深度學(xué)習(xí)算法運(yùn)算效率時(shí),Memory Wall成為一個(gè)阻攔AI芯片能效比提升的主要障礙,傳統(tǒng) CPU/GPU/DSP處理器架構(gòu)在運(yùn)算效率上的提升卻無法破解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)量特性問題, 采用im2col或直接卷積計(jì)算的ASIC設(shè)計(jì)也同樣被數(shù)據(jù)帶寬掣肘,探境科技提出全球領(lǐng)先的存儲(chǔ)優(yōu)先AI 芯片架構(gòu)(SF Architecture),并結(jié)合計(jì)算存儲(chǔ)一體化、軟硬件聯(lián)合設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)壓縮等技術(shù)手段,超越 Memory Wall 的局限,將 AI 計(jì)算的能效比提高到新的高度。


行業(yè)賦能:AI之終結(jié)篇

人工智能目前在安防、新零售、金融等領(lǐng)域創(chuàng)造了實(shí)實(shí)在在的價(jià)值,行業(yè)賦能專場(chǎng)的專家解讀了AI在各行業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐情況,分享了AI如何賦能各行各業(yè)。

新媒體在數(shù)字科技引領(lǐng)下走上新的征程,隨著近年人工智能技術(shù)迅速崛起,媒體融合創(chuàng)新不斷發(fā)展。以今日頭條為代表的AI技術(shù)異軍突起,內(nèi)容付費(fèi)、智能推薦引擎、用戶行為分析等技術(shù)不斷涌現(xiàn),可以說媒體已經(jīng)進(jìn)入全新的進(jìn)化周期。北京榮之聯(lián)科技股份有限公司新媒體事業(yè)部高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理李季,在行業(yè)賦能專場(chǎng)將重點(diǎn)討論AI技術(shù)在新媒體領(lǐng)域的創(chuàng)新性應(yīng)用以及生態(tài)體系建設(shè)。

AI技術(shù)的快速發(fā)展與行業(yè)賦能,離不開算法的演進(jìn)和基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化。為了快速推動(dòng)企業(yè)AI應(yīng)用落地,UCloud基于多年公有云研發(fā)的技術(shù)積累結(jié)合AI技術(shù)的特點(diǎn),研發(fā)了一整套完善的AI PaaS線上、線下基礎(chǔ)AI云平臺(tái)方案。UCloud AI平臺(tái)技術(shù)專家宋翔,從云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施出發(fā),結(jié)合AI訓(xùn)練和推理任務(wù)的特點(diǎn)與需求,介紹如何結(jié)合UCloud公有云平臺(tái)和UMCloud私有云平臺(tái)的優(yōu)勢(shì),構(gòu)建線上、線下一體化AI PaaS平臺(tái),以及在搭建AI PaaS平臺(tái)過程中的一些方法與思路,以及其中遇到的挑戰(zhàn)和解決方案。

微店AI負(fù)責(zé)人夏劍在《微店AI實(shí)踐》的演講中指出,AI技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域至關(guān)重要,但AI的實(shí)踐門檻很高,對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司尤其如此。夏劍的演講內(nèi)容結(jié)合AI在微店落地的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),從圖像、用戶畫像、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理等角度探討了電商創(chuàng)業(yè)公司如何打造好AI系統(tǒng)以及如何利用好AI解決實(shí)際問題。

AI新一代應(yīng)用:AI啟航

在AI新一代應(yīng)用專場(chǎng),首先上場(chǎng)的是DataVisor中國(guó)區(qū)技術(shù)負(fù)責(zé)人崔宏宇,他演講的題目是《AI在反欺詐領(lǐng)域的應(yīng)用》。他指出,AI技術(shù)在賦能各個(gè)產(chǎn)業(yè)的同時(shí),也被網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)所利用,使得黑產(chǎn)攻擊更加自動(dòng)化,更加隱蔽,難于監(jiān)測(cè)。 DataVisor在互聯(lián)網(wǎng)反欺詐領(lǐng)域研究發(fā)現(xiàn),目前黑產(chǎn)的攻擊模型呈現(xiàn)以下趨勢(shì):攻擊方法多樣化而變化快,攻擊手段趨于模擬正常用戶,攻擊賬號(hào)主要來源由大規(guī)模注冊(cè)漸漸轉(zhuǎn)向ATO賬號(hào)。由于對(duì)欺詐案例以及標(biāo)簽數(shù)據(jù)的強(qiáng)依賴,傳統(tǒng)的規(guī)則系統(tǒng)和有監(jiān)督的模型往往無法及時(shí)應(yīng)對(duì)迅速演化的黑產(chǎn)攻擊,在反欺詐中一直處于被動(dòng)防守的狀態(tài)。DataVisor的無監(jiān)督算法,通過全局分析,在高維空間聚類,可以在無標(biāo)簽情況下,自動(dòng)發(fā)現(xiàn)大規(guī)模關(guān)聯(lián)欺詐團(tuán)伙。無監(jiān)督算法在提前預(yù)警以及檢測(cè)快速演變欺詐模式方面體現(xiàn)了顯著的優(yōu)勢(shì)。

接下來上場(chǎng)的是中飛艾維總經(jīng)理曹飛,他在《電力行業(yè)的智能技術(shù)應(yīng)用》的演講中指出,在無人機(jī)巡線開啟之前,全國(guó)110kV以上輸電線路150萬公里,80-90%以上輸電線路在崇山峻嶺中,每個(gè)月需要巡視一遍,這就要求巡檢人員徒步翻山越嶺走到線塔下方,地形、天氣、線塔高度都會(huì)嚴(yán)重影響巡線工作,有時(shí)甚至需要帶電作業(yè),效率低下,危險(xiǎn)度高。 此后,中飛艾維第一個(gè)將無人機(jī)應(yīng)用于電力巡線,推進(jìn)電力巡線行業(yè)由人巡時(shí)代進(jìn)入機(jī)巡時(shí)代。如今,無人機(jī)作業(yè)服務(wù)在國(guó)網(wǎng)開展超過20個(gè)省市,全國(guó)覆蓋第一,并積極拓展海外市場(chǎng)。今天,中飛艾維再次向新的行業(yè)變革進(jìn)軍,曹飛深入講解了利用無人機(jī)進(jìn)行工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)方法,以及利用人工智能分析行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)支撐等精彩內(nèi)容。


人工智能在落實(shí)層面上最熱門的領(lǐng)域是醫(yī)學(xué)。在前沿技術(shù)的落實(shí)和成功商業(yè)化是初創(chuàng)企業(yè)成功的關(guān)鍵。維卓致遠(yuǎn)致力于醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的人工智能處理,在計(jì)算結(jié)果的呈現(xiàn)方式上,創(chuàng)新性地結(jié)合了最前沿的可視化技術(shù)—混合現(xiàn)實(shí)(MR : Mixed Reality)技術(shù),取得了良好的技術(shù)和商業(yè)成就。維卓致遠(yuǎn)COO Andy在《可視化人工智能:醫(yī)學(xué)人工智能的商業(yè)探索之路》的演講中,分享了如何通過CT、核磁共振數(shù)據(jù)的智能處理,獲得三維病例模型。存儲(chǔ)于本地云的智能處理結(jié)果文件,通過局域網(wǎng)與混合現(xiàn)實(shí)終端分享,用戶佩戴混合現(xiàn)實(shí)終端后,可全息瀏覽立體的個(gè)性化病例數(shù)據(jù),圍繞著手術(shù),應(yīng)用于醫(yī)患溝通、手術(shù)方案規(guī)劃、術(shù)中引導(dǎo)、醫(yī)學(xué)教學(xué)培訓(xùn)和臨床科研等環(huán)節(jié)中。

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