【.com原稿】2018年11月30日-12月1日，WOT2018全球人工智能技术峰会将在北京召开·JW万豪酒店举行了隆重的开业庆典。60+海内外人工智能一线精英、千余位行业人士齐聚现场，分享人工智能平台工具、算法模型、语音、视觉等技术内容，探讨人工智能如何赋予新活力到行业。为期两天的会议涵盖通用技术、应用领域、行业赋能三大篇章，设置机器学习、数据处理、AI平台与工具、推荐搜索、商业实践、优化硬件等13个技术专场，堪称人工智能科技盛会。在分论坛中，DataVisor中国区技术总监崔红宇、中航工业CEO曹飞、微卓致远COO安迪三位专家分析了AI如何赋能互联网在新一代应用、电力、、医学影像、无人机等行业。人工智能在反欺诈领域的应用DataVisor中国区技术总监崔宏宇在《AI在反欺诈领域的应用》的主题演讲中表示，人工智能技术在为各行各业赋能的同时，也被网络黑客所利用，让黑客攻击更加自动化和安全。更高效。隐蔽且难以监控。诈骗多发生在支付行业，如诈骗、假卡交易、洗钱等。随着互联网渗透到生活的各个领域，社交平台可以提供聊天工具、游戏、购买等多维度的产品和服务。卖、搜、二手同城平台也可以进行买卖交易。温床。DataVisor中国区技术总监崔洪宇，DataVisor在互联网反欺诈领域进行研究，发现目前黑产业的攻击模型呈现以下趋势：攻击方式多样化且变化迅速，攻击方式趋向于模拟正常用户，而攻击账户的主要来源是从大规模注册逐渐转移到ATO账户。为了隐藏IP数据，攻击者肯定不会使用真实IP。选择云服务提供商和VPN进行攻击是很常见的。总体而言，9%的攻击使用云服务器IP来隐藏身份。此外，部分诈骗行为还模拟正常IP或移动网络IP，绕过风控防御。频繁更换网络域名和邮箱域名也增加了反欺诈的难度。由于对欺诈案例和标签数据的强烈依赖，传统的规则体系和监督模型往往无法及时应对快速演变的黑客攻击，在反欺诈中一直处于被动防御状态。DataVisor的无监督算法，通过在高维空间进行全局分析和聚类，可以自动发现无标签的大规模关联欺诈群体。无监督算法在早期预警和检测快速演变的欺诈模式方面具有显着优势。比如在未知诈骗模式的监测中，除了信用卡诈骗案件外，还有一些大额资金转移的数据。这些数据没有标注，单独看也没有太多相似之处。但是，在全球观察之后，会发现一些相关的特征。通过群体分析发现，这些群体的行为具有高度的一致性和高度的可疑性。例如，通过对信用卡信息、用户信息等特征维度的统计分析，以及交易频率变化分析，以此为导向寻找合适的聚类子空间，从而发现即将发生的欺诈行为。据介绍，该无监督算法的适用场景包括大规模虚假注册、虚假新闻发布、虚假APP安装监测、交易欺诈、网络推广活动等。无人机在电力行业的应用北京中飞爱维航空科技有限公司CEO曹飞在的主题演讲中表示，无人机电力巡线开放前，有150万公里高——全国110kV以上输电线路。其中，80%～90%的输电线路在山区，需要按照电网运行规范每月巡检一次，线路巡检工作量巨大。巡线人员要翻山越岭，走到线路塔下巡线。地形、天气、线路塔的高度都会影响巡线工作的效率。有时甚至需要布设带电线路以消除隐患。不仅效率低，而且风险系数也高。很高。CAVAviary将无人机应用于电力巡线领域，推出无人机巡线服务，有效解决了电网行业的需求，推动电力巡线行业从人巡线时代走向机器巡线时代。事实上，国际主流电网公司都采用了此类服务外包运维模式。无人机不受地形限制，巡线效率是传统人工的20倍。可快速、频繁地对输电线路、走廊进行空中巡检。检查全面细致，检查结果可查可追溯。据北京中飞爱维航空科技有限公司CEO曹飞介绍，曹飞拥有固定翼和多旋翼两种机型，以满足电网巡检的不同需求。固定翼机型主要用于通道巡查，如线下山体滑坡、违建、冰封、山火等场景，以及周边通道隐患。多旋翼模型的优点是能旋能停，能紧贴钢丝。通常用于线塔的精细检测。此外，无人机还可搭载红外测温仪、激光雷达等多种探测设备。据悉，目前大部分无人机巡逻还停留在1.0时代。最大的问题是无人机不是无人驾驶的，不能自动化。原因是GPS漂移导致精度不佳。CAVII将导航精度提高到厘米级。飞行器可以完全自主飞行和拍照，无需人工干预。率先进入无人机电力巡检2.0阶段。CAVIC通过基础空间地图，结合高精度自主定位技术和自主编程拍摄技术，实现了标准化的数据采集。基于海量标准化无人机巡线数据，开始逐步实现人工智能缺陷识别。准确率也从50%到60%提高到97%以上。此外，为了解决无人机电池带来的续航瓶颈，CAVAviary参照扫地机器人的概念推出龙之谷无人机，并在塔上安装充电桩进行现场充电，大大提升了线路单机检测效率。最后曹飞提到，中飞艾微推出的数据分析平台是一个非常典型的专家引导型人工智能应用。由真正懂技术的一线检测人员组成的专家团队，对图像进行标注、审核、评价。不断训练算法模型，发现的缺陷量级增加了一百倍。CAVAV通过标准化的数据采集、算法模型、数据分析平台，可以在缺陷分析报告的基础上，提供更详尽的电网线路运行策略支持。可视化人工智能在医疗领域的商业应用，探索医疗场景是人工智能技术落地的热门应用场景之一。智慧医疗时代的核心问题是如何处理数据、如何呈现数据、如何与数据协同。传统二维图像在数据挖掘过程中存在信息丢失，在数据分析过程中存在主观偏见，在信息处理过程中成本较高，已不能满足医疗行业智能化发展需求。此外，医疗人才特别是临床专家稀缺，医疗资源分布不均，CT、MRI等影像数据有效信息挖掘量低也是阻碍我国医疗水平提升的主要因素。微卓致远致力于医学影像数据的人工智能处理。在计算结果的呈现上，它创新性地结合了最前沿的可视化技术——混合现实（MR：MixedReality）技术，取得了良好的技术和商业效果。结果。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，微卓致远COOAndy分享了如何通过CT和MRI数据的智能处理，得到3D病例模型。北京维卓致远医疗科技发展有限公司首席运营官AndyAndy混合现实技术将医学影像数据全息呈现在医生面前。将全面自然的三维信息全息投射到用户处于脱离屏幕状态的物理空间中，实现“三维虚拟信息+物理环境”的完美融合，减少过程中的损失智能影像工作站是一种智能影像数据分析处理终端。工作站在多个数据分析模块中采用全自动化运行，提供云计算能力，可在任何一台联网的电脑上登录工作站，具有完整的Dicom（医学数字影像与通信）传输能力。图像数据的分析过程如下：首先，将图像数据导入系统，系统自动识别CT、MRI等图像数据，实现快速智能三维化，基于图像再现3D模型二维图像，如肝脏自动识别提取、肝脏标记分割、血管中心线识别、脑部血管走向识别、肺部血管支气管识别等智能影像数据分析可自动标记血管，自动提取冠状动脉，准确率达90%以上；支持头部、头颈、四肢、腹部去骨，一键操作，识别率高，无需人工分割；骨骼分析功能支持多模板显示，头部病变位置可通过实例查看。存储在本地云端的智能处理结果文件通过局域网共享给混合现实终端。用户佩戴混合现实终端后，可全息浏览三维个性化病例数据，让医生更好地基于应用界面进行模拟操作和辅助诊断（如判断肿瘤），辅助医生完成手术准确。全球首创跨国混合现实远程协同手术混合现实智能技术还可应用于诊断、医患沟通、手术方案规划、术中指导、远程协助、医学教学培训、临床研究等各个医疗环节。对于医学来说，混合现实技术具有划时代的意义。在手术中，混合现实技术在手术部位呈现3D解剖模型，对提高医生的空间感知有很大帮助。医学混合现实技术作为一种前沿的可视化技术，具有巨大的医学潜力和探索价值。以上内容是记者根据WOT2018全球人工智能技术峰会《AI新一代应用》分论坛发言内容整理而成。更多WOT资讯请关注51cto.com。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
