【51CTO.com原創(chuàng)稿件】2019年6月22日，WOT2019全球人工智能技術(shù)峰會(huì)進(jìn)入第二天。如果說(shuō)昨天會(huì)議主要聚焦于深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、視覺(jué)技術(shù)、無(wú)人駕駛、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法模型、知識(shí)圖譜等通用技術(shù)的學(xué)習(xí)，那么今天大會(huì)主要內(nèi)容是AI的應(yīng)用實(shí)踐，會(huì)議內(nèi)容更加具象化!

應(yīng)用領(lǐng)域篇

在上午的應(yīng)用領(lǐng)域篇章，共設(shè)有智能安防、智能金融、智能零售、智慧城市四個(gè)分論壇。從論壇的名字我們可以看到，在本章節(jié)主要介紹的是四大典型行業(yè)的AI應(yīng)用。

◆智能安防

智能安防分會(huì)場(chǎng)圍繞公共安全問(wèn)題、網(wǎng)絡(luò)安全等方面展開(kāi)，研判人工智能時(shí)代的安全挑戰(zhàn)，涉及視覺(jué)、人臉識(shí)別、安防等技術(shù)。

首先進(jìn)行分享的嘉賓是扇貝算法團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人張志博，他與大家分享的話題是《無(wú)處不在的對(duì)抗樣本攻防》。他表示，早在2013年，Christian Szegedy 等研究者發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)集中故意添加細(xì)微噪聲形成的輸入樣本，能夠讓分類模型輸出錯(cuò)誤結(jié)果。這被稱之為“對(duì)抗樣本”。Ian Goodfellow等人的研究表明將圖像打印出來(lái)之后對(duì)抗樣本依舊具有“對(duì)抗性”，這證明對(duì)抗樣本不僅僅是紙上談兵，在現(xiàn)實(shí)中也會(huì)造成影響。隨后，張志博結(jié)合實(shí)戰(zhàn)中 GeekPwn 對(duì)抗樣本攻防賽 TOP2 的方案，幫助大家更好的理解從 AI 安全的角度來(lái)考慮，對(duì)抗樣本攻防的方法以及應(yīng)對(duì)攻防的重要性。

公安部第三研究所副研究員董健在演講中表示，人工智能技術(shù)非常適合應(yīng)用于公共安全領(lǐng)域。公共安全領(lǐng)域有大量圖像、視頻數(shù)據(jù)，都是未進(jìn)行深度加工的數(shù)據(jù)。通過(guò)人工智能深度學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從這些數(shù)據(jù)中挖掘更多有用的信息，為安全防范、打擊違法犯罪等提供數(shù)據(jù)支撐。目前，圍繞公共安全領(lǐng)域需求，業(yè)界研發(fā)了圖像處理、人臉識(shí)別等眾多智能應(yīng)用。

演講***，董健展望未來(lái)AI在安防中的應(yīng)用時(shí)表示，專用芯片革新升級(jí)，硬件成本下降，AI落地安防更加迅速;AI解決方案會(huì)更加完善，包括芯片、AI終端、GPU服務(wù)器、視頻PaaS云平臺(tái)等在內(nèi)的全套內(nèi)容;云邊結(jié)合也將成安防智能化的主流選擇;AI是未來(lái)的發(fā)展方向，不可阻擋。

友邦安達(dá)CPO呂睿韜帶來(lái)了《破局者-AI邊緣計(jì)算的崛起》的主題演講，他首先介紹了AI在安防領(lǐng)域的新應(yīng)用，解讀了AI在行業(yè)應(yīng)用時(shí)面臨的困局，并與大家分享了AI+邊緣計(jì)算的成果。呂睿韜指出，傳統(tǒng)安防依靠人力查閱監(jiān)控的方式難以滿足業(yè)務(wù)需求，社會(huì)治理對(duì)技術(shù)手段的需求更加迫切，構(gòu)成AI+安防行業(yè)長(zhǎng)期成長(zhǎng)的基本盤(pán)。展望AI+邊緣計(jì)算的未來(lái)，呂睿韜認(rèn)為，當(dāng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)池形成后，以人臉大數(shù)據(jù)應(yīng)用為代表的認(rèn)知計(jì)算將成另一個(gè)爆發(fā)點(diǎn)。未來(lái)邊緣計(jì)算+認(rèn)知計(jì)算將成為突破AI+安防智能水平的重要方向。

◆智能金融

目前，AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在智能投資顧問(wèn)、金融預(yù)測(cè)與反欺詐、融資授信、安全監(jiān)控預(yù)警及服務(wù)型機(jī)器人等場(chǎng)景。在本分論壇，幾位嘉賓分享了AI在金融領(lǐng)域應(yīng)用的場(chǎng)景。

曠視科技高級(jí)總監(jiān)樊聰從金融風(fēng)控角度出發(fā)，解讀了曠視AI在金融風(fēng)控領(lǐng)域的運(yùn)用。演講中，樊聰首先分析了金融風(fēng)控對(duì)視覺(jué)智能的需求與挑戰(zhàn)，他指出，首先，隨著互聯(lián)網(wǎng)紅利褪去，金融風(fēng)控規(guī)模增速放緩、成本增加;其次，新技術(shù)和聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)讓數(shù)據(jù)融合更加安全，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)控將運(yùn)用得更加深入;再次5G時(shí)代的到來(lái)，帶來(lái)了新的機(jī)會(huì)，5G使得生物數(shù)據(jù)iot數(shù)據(jù)進(jìn)一步豐富、一體化特征更加集中。說(shuō)起AI在金融風(fēng)控的應(yīng)用，樊聰舉例說(shuō)，面向風(fēng)控場(chǎng)景，利用多維度視覺(jué)數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建風(fēng)控模型，幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別分析欺詐相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。隨后，他分享了曠視的產(chǎn)品服務(wù)與技術(shù)演化，以及下一代視覺(jué)風(fēng)控解決方案的思考與實(shí)踐。

談及金融風(fēng)控，MinTech技術(shù)副總裁邵棟輝表示，金融科技由場(chǎng)景、數(shù)據(jù)、算法共同驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)是金融科技融會(huì)貫通的血液。風(fēng)控系統(tǒng)的研發(fā)側(cè)重的是模型部署便于解讀理解，審核流程管控，支持灰度以及冠軍挑戰(zhàn)者。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)用戶的識(shí)別，需要引入大量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)作為決策，而且對(duì)模型決策的實(shí)時(shí)性、預(yù)警能力、模型的迭代速度有了更高的要求，風(fēng)控系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)迭代的所有事情都圍繞著數(shù)據(jù)進(jìn)行。

緊接著，來(lái)自百信銀行的AI Lab負(fù)責(zé)人張真以《機(jī)器閱讀在智能銀行中的應(yīng)用深度剖析與實(shí)踐》為主題進(jìn)行了精彩的演講，他從智能銀行建設(shè)的痛點(diǎn)出發(fā)，介紹了機(jī)器閱讀在智能銀行中的應(yīng)用。他指出，銀行業(yè)存在大量依賴專家閱讀理解能力的場(chǎng)景，而這些專家能力不能依靠傳統(tǒng)IT系統(tǒng)建設(shè)來(lái)達(dá)成提效的目的。而機(jī)器閱讀是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域皇冠上的明珠，讓智能系統(tǒng)理解全文語(yǔ)境，這恰恰很好的契合了這些業(yè)務(wù)訴求，不僅使得效率獲得百倍提升，還大大減低了對(duì)人力投入的依賴。

◆智慧零售

智慧零售是運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，感知消費(fèi)習(xí)慣，預(yù)測(cè)消費(fèi)趨勢(shì)，引導(dǎo)生產(chǎn)制造，為消費(fèi)者提供多樣化、個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。在智能零售分會(huì)場(chǎng)，三位專家分享了新零售時(shí)代，AI在零售領(lǐng)域的應(yīng)用。

WakeData聯(lián)合創(chuàng)始人黨海鑫在演講中指出，客戶經(jīng)營(yíng)的本質(zhì)是流量的經(jīng)營(yíng)，大數(shù)據(jù)是客戶經(jīng)營(yíng)必要的技術(shù)核心。其中，線下流量的經(jīng)營(yíng)包含全域流量、私域流量、會(huì)員流量三個(gè)階段。他表示，客戶經(jīng)營(yíng)大數(shù)據(jù)是指企業(yè)經(jīng)營(yíng)涉及的用戶群，全鏈路全場(chǎng)景全渠道的用戶數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)打通和數(shù)據(jù)加工處理，運(yùn)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷、客流運(yùn)營(yíng)、提升復(fù)購(gòu)率、提升客單價(jià)、推薦服務(wù)和經(jīng)營(yíng)分析的大數(shù)據(jù)活動(dòng)。

MobTech數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁方楨帶來(lái)了《半監(jiān)督lookalike算法在營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用》的主題演講。他從lookalike算法的市場(chǎng)分析入手，分享了lookalike場(chǎng)景下樣本補(bǔ)充技術(shù)，分享了營(yíng)銷場(chǎng)景下的模型算法，解讀如何通過(guò)非線性特征與半監(jiān)督方法進(jìn)行人群擴(kuò)散算法，從而提高精準(zhǔn)營(yíng)銷效果，展示了轉(zhuǎn)化率技術(shù)革新下的實(shí)踐案例。

在《新零售下的智慧中臺(tái)》主題演講中，楊海明表示，在新零售模式下，不變的是人貨場(chǎng)的基本組成，但是圍繞人的用戶體驗(yàn)、貨的供應(yīng)鏈、場(chǎng)的交付模式三個(gè)方面都在新零售的驅(qū)動(dòng)下優(yōu)先產(chǎn)生變化。在前端的變化下，零售的能力逐漸向中臺(tái)沉淀，從而成就了重新構(gòu)建的智慧零售中臺(tái)。針對(duì)智慧零售中臺(tái)需要解決的問(wèn)題，在數(shù)據(jù)中臺(tái)、技術(shù)中臺(tái)的基礎(chǔ)上，對(duì)于零售中臺(tái)的頂層設(shè)計(jì)和模型，楊海明進(jìn)行了深入的解讀。

◆智能城市

運(yùn)用AI技術(shù)推進(jìn)智能城市建設(shè)，比如智慧交通、智慧醫(yī)療等，已是大勢(shì)所趨。目前，諸多企業(yè)構(gòu)建的智慧城市運(yùn)營(yíng)平臺(tái)已在多地成功落地和實(shí)踐。在本論壇，來(lái)自阿里本地生活、上海鈞正(哈啰出行)、京東的三位專家，分享了AI在城市建設(shè)方面的應(yīng)用落地。

首先來(lái)看看機(jī)器學(xué)習(xí)在城市即時(shí)配送場(chǎng)景中的應(yīng)用。阿里本地生活高級(jí)算法專家陳明錕在《即時(shí)配送中機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用》主題演講中表示，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用極大提升了即時(shí)配送的效率和服務(wù)質(zhì)量，其中核心問(wèn)題包括：時(shí)間預(yù)估、調(diào)度、路徑規(guī)劃、地圖導(dǎo)航和區(qū)域壓力調(diào)控等。***，他總結(jié)說(shuō)，在算法方面還面臨諸多挑戰(zhàn)，比如：在與真實(shí)世界交互方面，如何實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景覆蓋;如何實(shí)現(xiàn)挖掘+優(yōu)化+機(jī)器學(xué)習(xí)等比較復(fù)雜的目標(biāo)。

接下來(lái)，針對(duì)如何用科技手段改變出行這一傳統(tǒng)行業(yè)，哈啰出行算法團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人王光遠(yuǎn)帶來(lái)了《科技推動(dòng)出行進(jìn)化》的主題演講，這個(gè)主題也是哈啰出行的愿景和使命。他從哈啰的發(fā)展歷程和成績(jī)、真實(shí)場(chǎng)景下定義和解決重要問(wèn)題的思路、如何搭建立體化的智能化框架、以及豐富的業(yè)務(wù)需求和預(yù)期的產(chǎn)出對(duì)人才的渴求等角度拆分出行行業(yè)的智能化發(fā)展脈絡(luò)。演講中，他更以單車為例，從一輛車的生命周期開(kāi)始剖析了對(duì)于復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)問(wèn)題從應(yīng)用到系統(tǒng)的解決思路，并對(duì)失聯(lián)車預(yù)測(cè)+找車任務(wù)派發(fā)，供需預(yù)估+調(diào)度實(shí)操等場(chǎng)景，進(jìn)行了深入解讀。

城市計(jì)算是計(jì)算機(jī)科學(xué)以城市為背景，跟城市規(guī)劃、交通、能源、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)等學(xué)科融合的新興領(lǐng)域，通過(guò)不斷獲取、整合和挖掘城市中不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)來(lái)解決城市痛點(diǎn)，是當(dāng)今城市通向新型智慧城市的途徑。在《用AI和大數(shù)據(jù)打造智能城市》主題演講中，京東智能城市事業(yè)部AI平臺(tái)部負(fù)責(zé)人張鈞波對(duì)智能城市建設(shè)中數(shù)據(jù)壁壘難以打通、商業(yè)反哺機(jī)制缺乏、AI復(fù)合型人才缺失等痛點(diǎn)進(jìn)行了深入剖析，解析了京東城市建設(shè)智能城市的主要思路。他對(duì)智能城市計(jì)算框架、城市時(shí)空大數(shù)據(jù)類型、時(shí)空機(jī)器學(xué)習(xí)算法和多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)、城市計(jì)算平臺(tái)打造、城市操作系統(tǒng)構(gòu)建等內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)闡述，介紹了京東智能城市在空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、城市區(qū)域流量預(yù)測(cè)、聯(lián)合建模智能選址等落地案例。今后，京東智能城市計(jì)算平臺(tái)將對(duì)外開(kāi)放，為更多城市伙伴賦能，助力提升其AI應(yīng)用能力，聯(lián)合開(kāi)展智能城市建設(shè)。

企業(yè)賦能篇

下午，WOT2018全球人工智能技術(shù)峰會(huì)進(jìn)入企業(yè)賦能篇章，共包括智能商業(yè)創(chuàng)新、IT架構(gòu)優(yōu)化、AIOps、智能企業(yè)賦能四個(gè)分論壇。

◆智能商業(yè)創(chuàng)新

智能商業(yè)時(shí)代的序幕正在開(kāi)啟，新興行業(yè)與傳統(tǒng)行業(yè)在不斷相互融合，改變著我們的生活方式，像零售，精準(zhǔn)營(yíng)銷均是智能商業(yè)應(yīng)用的典范。來(lái)自蘇寧、科大訊飛、上海貝銳的三位專家，與大家分享了各自在智能商業(yè)方面的創(chuàng)新與實(shí)踐。

在智能商業(yè)創(chuàng)新專場(chǎng)，首先是蘇寧物流智慧創(chuàng)新研發(fā)中心技術(shù)總監(jiān)俞愷帶來(lái)了以《蘇寧物流智能決策系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用》為主題的精彩演講。他表示，決策優(yōu)化是人工智能的核心應(yīng)用領(lǐng)域。為了幫助企業(yè)提升效率，降低成本，提升用戶體驗(yàn)，蘇寧物流建設(shè)了智能決策系統(tǒng)，將大數(shù)據(jù)和人工智能算法融入到生產(chǎn)作業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)。在分享中，俞愷介紹了蘇寧物流決策優(yōu)化系統(tǒng)整體規(guī)劃，并以自動(dòng)化分單、運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、配送路徑優(yōu)化、倉(cāng)儲(chǔ)布局優(yōu)化等應(yīng)用為例，分享了蘇寧物流智能決策系統(tǒng)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)。俞愷表示，決策優(yōu)化應(yīng)用建設(shè)上有三點(diǎn)需要特別注意：要建立一個(gè)適合的模型目標(biāo)、選擇功能和性能平臺(tái)的算法、應(yīng)用比模型***更重要。

第二位演講嘉賓是科大訊飛AI服務(wù)市場(chǎng)技術(shù)總監(jiān)潘鍺，在《一場(chǎng)客服與A.I.的融合之旅》的主題演講中，他分享了科大訊飛在人工智能領(lǐng)域的當(dāng)前進(jìn)展?；诳拼笥嶏w大數(shù)據(jù)及核心AI能力，潘鍺從語(yǔ)音導(dǎo)航、智能電話機(jī)器人、坐席輔助、服務(wù)質(zhì)檢分析等方面，分別介紹了人工智能在客服行業(yè)的場(chǎng)景落地。以語(yǔ)音分析系統(tǒng)對(duì)用戶的滿意度分析功能為例，針對(duì)客戶投訴抱怨較多的問(wèn)題，預(yù)先設(shè)定客戶滿意度模型，然后通過(guò)語(yǔ)音分析，對(duì)通話內(nèi)容中的客戶不滿行為或情緒進(jìn)行檢測(cè)。根據(jù)預(yù)先設(shè)定的客戶滿意度模型，系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)客戶來(lái)電不滿的類別及原因，實(shí)時(shí)監(jiān)控投訴熱點(diǎn)，找出客戶投訴傾向，以便及時(shí)應(yīng)對(duì)優(yōu)化，降低客戶投訴率。

第三位演講的是上海貝銳信息科技CEO陳宇曄，他以《三生萬(wàn)物理論的實(shí)踐進(jìn)化》為主題，分享了貝銳如何從網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、應(yīng)用層三個(gè)維度打造全方位的簡(jiǎn)單、高效和穩(wěn)定的產(chǎn)品服務(wù)。在網(wǎng)絡(luò)層，由于多分支機(jī)構(gòu)都位于不同地點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜，阻礙了網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)互通。貝銳蒲公英智能異地云組網(wǎng)技術(shù)可以幫助這類機(jī)構(gòu)解決難題；在傳輸層，針對(duì)開(kāi)放式域名外網(wǎng)訪問(wèn)內(nèi)網(wǎng)難的問(wèn)題，花生殼現(xiàn)場(chǎng)發(fā)布的PhTunnel全新內(nèi)網(wǎng)穿透技術(shù)可以輕松化解；在應(yīng)用層，貝銳向日葵遠(yuǎn)程控制技術(shù)，可以幫助用戶解決PC聯(lián)網(wǎng)和無(wú)網(wǎng)遠(yuǎn)程維護(hù)的難題。

◆IT架構(gòu)優(yōu)化

業(yè)務(wù)需求不斷變化、系統(tǒng)持續(xù)增加，給IT帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)。在IT架構(gòu)優(yōu)化分會(huì)場(chǎng)，三位專家將分享找到對(duì)IT架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化或賦能的正確方式，進(jìn)而提升IT價(jià)值，企業(yè)信息化方能步入新階段。

電子競(jìng)技作為近年來(lái)競(jìng)技體育項(xiàng)目中發(fā)展最迅猛的一個(gè)獨(dú)特分支，正在引起大量的社會(huì)關(guān)注和重視。VPGameCTO俞圓圓表示，和其他競(jìng)技體育項(xiàng)目一樣，電子競(jìng)技對(duì)于數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用有著獨(dú)特的要求。電子競(jìng)技項(xiàng)目中，由于職業(yè)玩家和業(yè)余玩家的距離更近、業(yè)余玩家對(duì)于項(xiàng)目的參與度更高，使得其比賽數(shù)據(jù)的體量和數(shù)據(jù)分析的技術(shù)要求較之傳統(tǒng)體育有著幾何級(jí)數(shù)的增長(zhǎng)。在《人工智能和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在電子競(jìng)技數(shù)據(jù)處理平臺(tái)中的應(yīng)用》的主題演講中，俞圓圓介紹了VPGame的分布式系統(tǒng)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、以及算法邏輯是如何對(duì)海量電競(jìng)比賽數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理、分級(jí)存儲(chǔ)、和算法推演的。

了解電子競(jìng)技方面的IT架構(gòu)知識(shí)后，來(lái)自快狗打車的高級(jí)經(jīng)理胡顯波帶來(lái)了主題為《快狗打車智能訂單調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn)》的精彩演講。他從快狗打車業(yè)務(wù)的發(fā)展談起，分享了跟隨業(yè)務(wù)發(fā)展，快狗打車是如何優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)的，分析了快狗打車如何實(shí)現(xiàn)智能化的推送，實(shí)現(xiàn)效率的提升，以及智能化調(diào)度，運(yùn)力分配。

作為IT架構(gòu)優(yōu)化分會(huì)場(chǎng)的***一位演講人，國(guó)美中間件架構(gòu)師黃威以《國(guó)美千億級(jí)緩存集群架構(gòu)變遷的思考》為主題，分享了國(guó)美千億級(jí)緩存服務(wù)數(shù)次架構(gòu)變遷的歷程，從支撐業(yè)務(wù)、追求性能、資源效率、高效運(yùn)營(yíng)等多角度思考緩存服務(wù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)。他強(qiáng)調(diào)，好的架構(gòu)不是設(shè)計(jì)出來(lái)的，而是演進(jìn)出來(lái)的!

◆AIOps

互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)所涉及的網(wǎng)元數(shù)、技術(shù)棧、服務(wù)數(shù)等元素成倍劇增，使得運(yùn)維壓力越來(lái)越大。這樣的趨勢(shì)下，運(yùn)維管理工具發(fā)生了從ITOM、ITOA到AIOps的顛覆性變革。來(lái)自宜信、F5、日志易的三位大咖，為大家?guī)?lái)了關(guān)于AIOps話題的精彩分享。

來(lái)自宜信的研發(fā)架構(gòu)師肖云朋，從運(yùn)維的發(fā)展，到智能運(yùn)維的概念解讀，再到宜信的運(yùn)維實(shí)踐，針對(duì)《分布式主動(dòng)感知在智能運(yùn)維中的實(shí)踐》這一主題進(jìn)行了深入的解讀。他表示，企業(yè)數(shù)字化使得運(yùn)維智能化轉(zhuǎn)型成為必然，宜信積極推動(dòng) AIOps 在科技金融企業(yè)的落地實(shí)踐。為了更深入的探索 AIOps的落地，宜信通過(guò)行為采集、仿真模擬、主動(dòng)感知等手段，從用戶側(cè)真實(shí)系統(tǒng)使用體驗(yàn)出發(fā)，結(jié)合全維監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，更加有效的實(shí)現(xiàn)智能異常檢測(cè)和根因分析。

來(lái)自F5 Networks的大中華區(qū)***技術(shù)官吳靜濤在《無(wú)探針實(shí)時(shí)應(yīng)用大數(shù)據(jù)采集引擎***實(shí)踐和AIOps實(shí)現(xiàn)》演講中指出，無(wú)探針實(shí)時(shí)應(yīng)用大數(shù)據(jù)采集引擎可以幫助企業(yè)提升DevOps應(yīng)用可視化和灰度發(fā)布控制，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，根因分析來(lái)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用態(tài)勢(shì)感知，異常狀態(tài)判斷，并同時(shí)實(shí)現(xiàn)AIOps、一鍵配置、一鍵變更，從而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)運(yùn)維自動(dòng)化、風(fēng)控、實(shí)時(shí)決策平臺(tái)、反洗錢(qián)、反欺詐。此外，他表示，企業(yè)可以把F5作為一個(gè)無(wú)探針的應(yīng)用可視化的數(shù)據(jù)源，它可以為企業(yè)AIOps的實(shí)現(xiàn)、業(yè)務(wù)能力的提升進(jìn)行賦能。

來(lái)自日志易的創(chuàng)始人&CEO陳軍在《智能日志中心助力智能運(yùn)維落地》的主題演講中，重點(diǎn)介紹了在 AIOps 方面，智能日志中心以及日志在IT領(lǐng)域中的價(jià)值。具體說(shuō)到AIOps的場(chǎng)景，陳軍認(rèn)為，可以從成本、質(zhì)量、效率三大方面做出規(guī)劃，其中質(zhì)量是最關(guān)鍵，性價(jià)比***，是可以***實(shí)現(xiàn)智能化的部分。他還表示，依賴關(guān)鍵字或者固定的某種正則表達(dá)式提取，在長(zhǎng)期運(yùn)行的場(chǎng)景下，是不足以做到日志異常檢測(cè)，所以也需要AI算法來(lái)幫忙。

◆智能企業(yè)賦能

AI應(yīng)用覆蓋了不同的市場(chǎng)，如自主駕駛、醫(yī)療診斷、家用電器、自適應(yīng)網(wǎng)站和金融分析等，本論壇解讀了AI如何為各個(gè)行業(yè)賦能。

在***個(gè)題為《企業(yè)賦能 服務(wù)生活》的主題演講中，百度DuerOS***布道師曹洪偉首先解讀了什么是AI,對(duì)話式AI系統(tǒng)DuerOS是什么，如何基于DBP(DuerOS Bot Platform)平臺(tái)開(kāi)發(fā)自己的AI應(yīng)用，以及開(kāi)發(fā)DuerOS技能服務(wù)的方法、流程和要點(diǎn)是什么，***分享了基于DuerOS的技能案例。

隨著圖像技術(shù)能力基礎(chǔ)的不斷增強(qiáng)，如何更好地在業(yè)務(wù)中交付用戶價(jià)值，是蘑菇街圖像團(tuán)隊(duì)面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)。蘑菇街高級(jí)算法工程師邵鑫輝在《基于圖像技術(shù)，構(gòu)建蘑菇街時(shí)尚目的地》的主題演講中，分享了蘑菇街圖像技術(shù)的實(shí)踐過(guò)程和經(jīng)驗(yàn)。他表示，圍繞著蘑菇街打造時(shí)尚目的地的核心任務(wù)，技術(shù)團(tuán)隊(duì)將圖像搜索、目標(biāo)檢測(cè)、時(shí)尚標(biāo)簽分析等技術(shù)，與具體的場(chǎng)景進(jìn)行結(jié)合，構(gòu)造了提升用戶體驗(yàn)的產(chǎn)品，例如：buy the look、搭配購(gòu)等。

人工智能如何為教育賦能?51Talk高級(jí)技術(shù)總監(jiān)蔡林在《人工智能賦能教育》主題演講中表示，在教育+人工智能這個(gè)問(wèn)題上，在線教育行業(yè)在大的層面還沒(méi)有找到很好的答案。51Talk積極的把AI新技術(shù)應(yīng)用到在線教育的各個(gè)環(huán)節(jié),分享主要包括如何通過(guò)新技術(shù)打造從技術(shù)上、從體驗(yàn)上最懂K12學(xué)員的智能化、個(gè)性化和趣味化的教學(xué)平臺(tái)。然而，蔡林也強(qiáng)調(diào)，雖然人工智能快速推動(dòng)教育發(fā)展，但教育的本質(zhì)是激發(fā)孩子的天性、求知欲、學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)本能，這些人工智能無(wú)法取代的。

為傳統(tǒng)行業(yè)的的賦能，說(shuō)了教育又怎能不說(shuō)醫(yī)療。在《人工智能時(shí)代的醫(yī)療能力突破》的主題演講中，神州醫(yī)療高級(jí)副總裁弓孟春表示，醫(yī)療領(lǐng)域面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：一方面，需要大批量數(shù)據(jù)來(lái)支持算法的優(yōu)化、臨床的應(yīng)用;另一方面，傳統(tǒng)的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力非常弱，數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)鼓搗等問(wèn)題廣泛存在，無(wú)法支撐未來(lái)醫(yī)療大數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的發(fā)展。當(dāng)大批量的組學(xué)數(shù)據(jù)加入到庫(kù)里，依靠人工計(jì)算很難快速?gòu)尼t(yī)療數(shù)據(jù)金礦中挖掘價(jià)值，引入AI成為必然選擇。隨后，他為大家分享了AI、大數(shù)據(jù)賦能真實(shí)世界研究，并列舉了臨床信息學(xué)與RWS的結(jié)合案例。

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