【.com原稿】2019年6月22日，WOT2019全球人工智能技术峰会进入第二天。如果说昨天的会议重点是深度学习、神经网络、视觉技术、无人驾驶、机器学习、算法模型、知识图谱等通用技术的学习，那么今天会议的主要内容就是AI的应用实践，会议内容更加具体！应用领域篇上午的应用领域篇，分为智慧安防、智慧金融、智慧零售、智慧城市四个分论坛。从论坛名称可以看出，本章主要介绍人工智能在四个典型行业的应用。◆智能安防智能安防分论坛将围绕公共安全、网络安全等问题，研判人工智能时代的安全挑战，涉及视觉、人脸识别、安防等技术。第一位分享的嘉宾是扇贝算法团队负责人张志博。他给大家分享的话题是《无处不在的对抗样本攻防》。他表示，早在2013年，ChristianSzegedy等研究人员就发现，在数据集中故意加入由细微噪声形成的输入样本，会使分类模型输出错误的结果。这被称为“对抗性例子”。IanGoodfellow等人的研究。表明图像打印出来后，对抗样本仍然“具有对抗性”，证明了对抗样本不仅仅是纸上谈兵的理论，在现实中也有影响。随后，张志博结合GeekPwn的TOP2方案在实战中对抗样本攻防，帮助大家更好地理解对抗样本攻防的方法以及从AI安全角度应对攻防的重要性。公安部第三研究所副研究员董健在致辞中表示，人工智能技术非常适合应用于公安领域。公安领域存在大量的图像、视频数据，都没有经过深度处理。通过人工智能深度学习和大数据技术，可以从这些数据中挖掘出更多有用的信息，为安全防范和打击犯罪提供数据支持。目前，行业围绕公安领域的需求，开发了图像处理、人脸识别等诸多智能化应用。董健在演讲***中对未来AI在安防领域的应用进行了展望。他表示，专用芯片的创新升级，硬件成本的降低，AI在安防领域的快速落地；AI解决方案将更加完善，包括芯片、AI终端、GPU服务器、视频PaaS云平台在内的全套内容；云与边缘的结合也将成为安全智能的主流选择；AI是未来的发展方向，势不可挡。友邦安达CPO卢瑞涛发表主题演讲《破局者-AI边缘计算的崛起》。他首先介绍了人工智能在安防领域的新应用，阐述了人工智能在行业应用中面临的困难，并与大家分享了人工智能+边缘计算的成果。卢瑞涛指出，传统安防依赖人工巡检监控方式难以满足业务需求，社会治理需要更迫切的技术手段，构成了AI+安防行业长期增长的基本盘。展望AI+边缘计算的未来，卢瑞涛认为，当结构化数据池形成后，以人脸大数据应用为代表的认知计算将成为另一个爆发点。未来，边缘计算+认知计算将成为突破AI+安全智能水平的重要方向。◆智能金融目前人工智能在金融领域的应用主要集中在智能投顾、财务预测与反欺诈、融资授信、安全监控预警、服务机器人等场景。本次分论坛，多位嘉宾分享了人工智能在金融领域的应用场景。旷视科技高级总监樊聪从金融风控的角度解读了旷视AI在金融风控领域的应用。范聪在演讲中首先分析了金融风控对视觉智能的需求和挑战。他指出，首先，随着互联网红利的消退，金融风控增速放缓，成本上升；其次，新技术和联盟标准让数据融合更安全，数据驱动的风控将被更深入地使用；5G时代的到来再次带来新的机遇，5G让生物大数据物联网数据进一步丰富，融合特征更加集中。谈及人工智能在金融风控中的应用，范聪举例，针对风控场景，利用多维可视化数据和深度学习构建风控模型，帮助金融机构识别和分析欺诈相关风险。随后，他分享了旷视科技的产品服务和技术演进，以及他对下一代可视化风控解决方案的思考和实践。谈及金融风控，MinTech技术副总裁邵东辉表示，金融科技是由场景、数据、算法共同驱动的，而数据是金融科技融合的血液。风控系统的研发侧重于便于解释理解的模型部署、审核过程控制、支持灰度和冠军挑战者。但随着互联网金融的发展，对于互联网用户的识别，需要引入大量的互联网数据作为决策，对模型决策的实时性提出了更高的要求，早期预警能力和模型迭代速度。开发迭代中的一切都围绕着数据。紧接着，来自百信银行的AILab负责人张震以《机器阅读在智能银行中的应用深度剖析与实践》为主题进行了精彩的演讲。他从智慧银行建设的痛点出发，介绍了机器阅读在智慧银行中的应用。他指出，银行业有大量场景依赖专家的阅读理解能力，而这些专家能力无法依靠传统IT系统的建设来达到提升效率的目的。机器阅读是自然语言处理领域皇冠上的明珠。允许智能系统理解全文的上下文非常适合这些业务需求。不仅效率提升了一百倍，而且大大降低了对人工输入的依赖。◆智慧零售智慧零售利用互联网和物联网技术，感知消费习惯，预测消费趋势，引导生产制造，为消费者提供多样化、个性化的产品和服务。在智慧零售专场，三位专家分享了AI在新零售时代零售领域的应用。WakeData联合创始人党海欣在演讲中指出，客户经营的本质是流量管理，而大数据是客户经营所必须的核心技术。其中，线下流量的运营包括全球流量、私域流量、会员流量三个阶段。他表示，客户经营大数据是指业务运营涉及的用户群体，全链路、全场景、全渠道的用户数据。客单价、推荐服务、业务分析大数据活动。MobTech数据科学副总裁甄方由《半监督lookalike算法在营销领域的应用》发表主题演讲。他从lookalike算法的市场分析入手，分享了lookalike场景下的样本补充技术，分享了营销场景下的model算法，讲解了如何利用非线性特征和半监督方法进行人群扩散算法，从而提高精准营销效果，并展示了转化率技术创新下的实战案例。在《新零售下的智慧中台》主题演讲中，杨海明表示，在新零售模式下，人货领域的基本构成不变，但人的用户体验、货品供应链、配送三个方面模式领域都属于新零售模式。在优先级的驱动下产生变化。在前端的变化下，零售能力逐渐在中台积累，从而实现智慧零售中台的重构。针对智慧零售中台需要解决的问题，杨海明以数据中台和技术中台为基础，对零售中台的顶层??设计和模型进行了深入解读。◆智慧城市利用人工智能技术推动智慧交通、智慧医疗等智慧城市建设是大势所趋。目前，多家企业搭建的智慧城市运营平台已在多地成功实施和实践。本次论坛，来自阿里本地生活、上海君正（哈啰出行）、京东的三位专家分享了AI在城市建设中的应用。首先我们来看一下机器学习在城市即时配送场景中的应用。阿里本地生活资深算法专家陈明坤在《即时配送中机器学习应用》的主题演讲中表示，机器学习的应用极大地提升了即时配送的效率和服务质量，核心问题包括：时间预估、调度、航线规划、地图导航、区域调压等。***，他总结说在算法方面还有很多挑战，比如：如何在与现实世界交互方面做到全场景覆盖；如何实现挖掘+优化+机器学习等更复杂的目标。接下来，哈啰出行算法团队负责人王广元就如何用科技手段改变出行这一传统行业进行了主题演讲《科技推动出行进化》，这也是哈啰出行的愿景和使命。他从哈尔滨的发展历程和成就、现实场景中定义和解决重要问题的思路、如何构建三维智能框架、丰富的业务需求和人才预期输出等角度对出行行业进行了拆分。智能化发展的背景。他在演讲中以自行车为例，从汽车的生命周期出发，从应用到系统，分析了复杂多变的业务问题的解决方案，并做了失踪车辆预测+寻车调度任务，预测供需。+深度解读调度、实际操作等场景。城市计算是以城市为背景，融合城市规划、交通、能源、环境、经济学等学科的计算机科学新兴领域。通过不断获取、整合、挖掘城市不同领域的大数据，解决城市痛点。通往新型智慧城市的途径。《用AI和大数据打造智能城市》主旨演讲中，京东智慧城市事业部AI平台部负责人张俊波对智慧城市建设中的痛点进行了深入剖析，如数据难突破等壁垒，缺乏业务反馈机制，缺乏AI复合型人才。建设智慧城市的主要思路。他详细阐述了智慧城市计算框架、城市时空大数据类型、时空机器学习算法和多源数据融合技术、城市计算平台搭建、城市操作系统建设等，以及城市交通预测和智能化等实施案例。通过联合建模选址。未来，京东智慧城市计算平台将对外开放，赋能更多城市合作伙伴，助力其提升AI应用能力，共同开展智慧城市建设。企业赋能篇下午，WOT2018全球人工智能技术峰会进入企业赋能篇，包括智能业务创新、IT架构优化、AIOps、智能企业赋能四个分论坛。◆智能商业创新智能商业时代的序幕正在拉开，新兴行业和传统行业不断相互融合，改变着我们的生活方式，零售、精准营销等就是智能商业应用的典范。来自苏宁、科大讯飞、上海贝瑞的三位专家分享了他们在智慧商业方面的创新与实践。在智慧商业创新环节，苏宁物流智慧创新研发中心技术总监余凯首先以《苏宁物流智能决策系统建设与应用》为主题进行了精彩演讲。他表示，决策优化是人工智能的核心应用领域。为帮助企业提高效率、降低成本、提升用户体验，苏宁物流构建了智能决策系统，将大数据和人工智能算法融入到生产运营的各个环节。分享中，于凯介绍了苏宁物流决策优化系统的总体规划，并分享了其在苏宁物流智能决策系统建设中的经验，以自动分单、运输网络规划、配送路径优化等应用为例和存储布局优化为例。于凯表示，决策优化应用的构建需要特别注意三点：建立合适的模型目标，针对功能和性能平台选择算法，应用比模型优化更重要。第二位演讲嘉宾是科大讯飞人工智能服务市场技术总监潘戈。在主题演讲《一场客服与A.I.的融合之旅》中，他分享了科大讯飞目前在人工智能领域的进展。基于科大讯飞大数据和核心AI能力，盘哥从语音导航、智能手机机器人、坐席辅助、服务质量检测分析等方面介绍了人工智能在客服行业的落地。以语音分析系统的用户满意度分析功能为例，针对客户投诉较多的问题预先设置客户满意度模型，然后通过语音分析检测通话内容中的客户不满行为或情绪。系统根据预设的客户满意度模型，自动检测客户不满意的类型和原因，实时监测投诉热点，发现客户投诉倾向，及时响应优化，减少客户投诉率。第三位发言者是上海百瑞信息科技有限公司CEO陈玉烨。他以《三生万物理论的实践进化》为主题，分享了百瑞如何从网络层、传输层、应用层三个维度打造全系列简单、高效、稳定的产品服务。在网络层，由于多个分支机构分布在不同的位置，网络环境复杂，阻碍了网络的互联互通。贝瑞蒲公英的智能异地云组网技术可以帮助此类机构解决问题；在传输层，花生壳发布的PhTunnel新内网穿透技术，可以轻松解决开放域名的外网访问内网的问题；在应用层，贝瑞向日葵远程控制技术可以帮助用户解决无网络情况下PC联网和远程维护的问题。◆IT架构优化不断变化的业务需求和不断增加的系统给IT带来了诸多挑战。在IT架构优化分论坛中，三位专家将分享如何找到对的IT架构优化或赋能的方法，进而提升IT的价值，让企业信息化迈入新阶段。电子竞技作为近年来竞技体育发展最快的一个独特分支，正受到社会的广泛关注和重视。VPGameCTO余媛媛表示，与其他竞技体育一样，电子竞技对数据分析和应用有着独特的需求。在电子竞技赛事中，由于职业选手与业余选手的距离更近，业余选手参与度更高，比赛数据量和数据分析的技术要求较传统体育项目呈指数级增长。在主题演讲《破局者-AI边缘计算的崛起》中，余媛媛介绍了VPGame的分布式系统、存储系统、算法逻辑如何对海量电竞比赛数据进行清洗处理、分层存储、算法推演。在了解了电竞的IT架构知识后，来自快狗打车的资深经理胡先波带来了以《快狗打车智能订单调度系统架构演进》为主题的精彩演讲。他从快狗打车业务的发展入手，分享了快狗如何随着业务发展优化系统架构，分析了快狗如何实现智能推送、提升效率、智能调度和运力。分发。作为IT架构优化环节的最后一位演讲者，国美中间件架构师黄伟以《国美千亿级缓存集群架构变迁的思考》为主题分享了国美千亿级缓存服务的历史，从支撑业务到追求性能，从对缓存服务架构设计的思考多角度，如资源效率和高效运营。他强调，好的架构不是设计出来的，而是进化出来的！◆AIOps互联网架构涉及的网元、技术栈、服务数量成倍增长，运维压力越来越大。在这样的趋势下，运维管理工具发生了从ITOM、ITOA到AIOps的颠覆性变革。易信、F5、Logyi三位大咖为大家带来了关于AIOps话题的精彩分享。宜信研发架构师肖云鹏对《分布式主动感知在智能运维中的实践》主题进行了深度解读，从运维的发展，到智能运维理念的解读，再到运维实践宜信集团。他表示，企业数字化使运维智能化转型成为必然，宜信正在积极推动AIOps在科技和金融企业的落地。为了进一步探索AIOps的落地，易信采用行为采集、模拟、主动感知等手段，从用户侧真实的系统体验出发，结合全维度的监控数据，更有效地实现智能异常检测和检测。根本原因分析。F5Networks大中华区首席技术官吴景涛在《无探针实时应用大数据采集引擎***实践和AIOps实现》的演讲中指出，免探针实时应用大数据采集引擎可以帮助企业提升DevOps应用可视化和灰度发布管控。通过机器学习、根因分析实现应用态势感知、异常状态判断，同时实现AIOps、一键配置、一键变更，从而帮助企业实现运维自动化、风险控制、实时决策平台，反洗钱，反欺诈。此外，他表示，企业可以将F5作为免探测的应用可视化数据源，赋能企业实现AIOps，提升业务能力。LogEasy创始人兼CEO陈军在《智能日志中心助力智能运维落地》的主题演讲中重点阐述了AIOps、智能日志中心以及日志在IT领域的价值。具体到AIOps场景，陈军认为可以从成本、质量、效率三个方面进行规划。其中，质量最为关键，性价比最好，是可以充分实现智能化的部分。他还表示，在长时间运行的场景下，依靠关键字或固定的正则表达式提取不足以检测日志异常，因此还需要AI算法的帮助。◆智慧企业赋能AI应用涵盖自动驾驶、医疗诊断、家电、自适应网站、金融分析等不同市场。本次论坛解读人工智能如何赋能各行各业。在第一场主题演讲《企业赋能 服务生活》中，百度DuerOS第一布道者曹宏伟首先阐述了什么是AI，什么是对话式AI系统DuerOS，以及如何基于DBP（DuerOSBotPlatform）平台进行自我开发.AI应用有哪些，开发DuerOS技能服务的方法、流程、重点是什么？***分享基于DuerOS的技能案例。随着图像技术能力基础的不断提升，如何在业务中更好地传递用户价值，是蘑菇街图像团队面临的挑战。蘑菇街高级算法工程师邵鑫辉在《基于图像技术，构建蘑菇街时尚目的地》的主题演讲中分享了蘑菇街图像技术的实践过程和经验。他表示，围绕蘑菇街打造时尚目的地的核心任务，技术团队将图像搜索、物体检测、时尚标签分析等技术与特定场景相结合，构建提升用户体验的产品，例如：买造型、搭配购物等人工智能如何赋能教育？51Talk高级技术总监蔡林在《人工智能赋能教育》的主题演讲中表示，在线教育行业还没有在大层面上找到教育+人工智能的很好答案。51Talk正在积极将人工智能新技术应用于在线教育的方方面面。分享主要包括如何利用新技术从技术和体验上打造最懂K12学生的智能化、个性化、趣味化的教学平台。不过，蔡琳也强调，虽然人工智能正在迅速推动教育发展，但教育的本质是激发孩子的天性、求知欲、学习兴趣和学习本能，这是人工智能无法替代的。对于传统产业的赋能，不谈医疗怎能谈教育。中国医疗高级副总裁龚孟春在主题演讲《人工智能时代的医疗能力突破》中表示，医疗领域面临着严峻的挑战：一方面，需要大量的数据来支持算法优化和临床应用；另一方面，传统医疗行业数据生产能力十分薄弱，数据非结构化、数据篡改等问题普遍存在，无法支撑未来医疗大数据和精准医疗的发展。当大量组学数据入库，依靠人工计算难以快速从医学数据金矿中挖掘价值，引入AI成为必然选择。随后，他分享了人工智能和大数据赋能真实世界研究，并列举了临床信息学与RWS相结合的案例。以上就是一线记者带来的精彩报道，还有更多深度独家报道，敬请关注51cto.com。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
