人工智能的新机遇--WOT2017全球创新技术峰会精彩回顾

原创
作者：赵立京 2017-07-22 14:11:46

新闻

云计算 2017年7月21日，由51CTO主办的WOT2017全球创新技术峰会在北京富力万丽酒店召开，大会以“人工智能，不止于技术的革命”为主题。本届峰会共设三个技术分会场：机器学习、人机交互、智+应用，话题涉及数据处理、模型评估和优化、算法选择、系统设计、应用场景、软硬件结合、行业应用、案例分析、智能制造等。

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【51CTO.com原创稿件】2017年7月21日，由51CTO主办的WOT2017全球创新技术峰会在北京富力万丽酒店召开，大会以“人工智能，不止于技术的革命”为主题。在为期两天的峰会中，30余位来自微软、阿里、百度、京东、Uber、国美大数据中心、苏宁云商、顺丰的AI先行者带着他们的独到见解以及实战经验，分别从学术研究、企业实践等多个维度开展有关AI的思想碰撞，一场场精彩分享以全面化、专业化的视角为1000+技术同仁带来解决问题的方法和提高效率的新思路。除了场内的精彩演讲之外，场外还有动手实验室和科技体验区，让AI爱好者们在学习之余还能过把实践瘾。

本届峰会共设三个技术分会场：机器学习、人机交互、智+应用，话题涉及数据处理、模型评估和优化、算法选择、系统设计、应用场景、软硬件结合、行业应用、案例分析、智能制造等。下面我们将向您重点介绍各个分会场的现场盛况。

机器学习

机器学习分会场主要涉及数据处理、模型评估和优化、算法选择等主题。机器学习中数据预处理阶段需要根据数据本身的特性进行，不同的格式、不同的目标和应用场景下都有不同的要求，这些步骤都跟数据本身的特性紧密相连。我们都希望自己的机器学习模型取得尽可能高的准确率，这个看似简单的问题却隐藏着诸多难题和陷阱，即使是经验丰富的机器学习用户也不免陷入其中。如何为你的机器学习问题选择合适的算法？这在很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标。除非必要，复杂的算法只会让你付出昂贵的开销和资源。针对以上难题，在“机器学习专场”你讲学习到：如何为你的机器学习选择数据，了解机器学习中的数据预处理的常见和重要工具，在机器学习模型评估时遇到的难点，如何通过便捷的流程来克服那些棘手的问题以及机器学习实践者的经验之谈。

流利说首席科学家林晖，结合“英语流利说”过去4年的实战经验，告诉你如何构建一个“现代的数据架构”，从而不但能保证业务分析需要，还能支持人工智能应用的快速迭代，并且用生动案例分享AI如何开启未来教育的新模式。

京东商品基础数据主要由自营品牌录入，这些数据直接被多个核心业务所使用。因此如何利用机器学习技术去保障海量数据质量尤为关键。为了实现对于商品数据的理解和修正，京东机器学习团队做了很多工作，京东商城基础平台部首席研究员郑志彤，从信息合规、商品图文不一致校验、商品类目自动识别、电商标题理解、评论知识抽取来描述这一过程。

自然语言文本的需求理解，是搜索引擎以及语音控制的AI系统的重要组成部分。百度资深研发工程师陈翔，从应用的角度，介绍百度搜索阿拉丁系统的自然语言的需求理解策略的智能化升级, 分享百度搜索的需求识别和语义解析技术。并通过这个升级作为例子，分享如何利用大数据优势，结合深度学习技术构建模型；在此基础上结合业界一些新思路和实际问题，用微创新来优化模型；流程上，借用AI技术的同时，引入业务流程设计和人工标注，进一步优化并构建一个切实可用的智能系统。

国美大数据中心副总监杨骥发表了题为“深度学习开启社交电商智能时代”的演讲。基于国美互联网的业务场景，介绍了深度学习算法和架构的演进过程，重点是过程中遇到的挑战，以及深度学习技术带来的提升效果。 同时针对电商领域传统的基于用户行为构建个性化系统存在的局限性，重点介绍了国美互联网使用深度学习技术的实践案例，包括如何使用卷积特征 (convolutional feature)做主体识别、如何使用CNN做商品品类预测、利用图像局部特征（SIFT、SURF、HOG等）进行展示重排序、图像相似性检索特征实时更新策略、实拍图像增强等内容。

深度学习系统在处理大量数据起到重要作用。Uber的车辆积累了数百万英里的行驶数据、获取的位置数据和交通问题数据等。UberEats提供了另一个数据集，以便于交叉引用和有趣的关联发现。Uber Tech Lead刘彦东在演讲中介绍了Uber的机器学习平台系统架构，以及一些关键挑战的应对策略。

《TensorFlow技术解析与实战》作者李嘉璇在演讲中演示了如何使用Tensorflow实现各种模型，从简单的浅层神经网络双线性模型，到针对推荐系统稀疏数据场景下的Amazon的DSSTNE，和Youtube推荐系统采用的神经网络在TensorFlow上的实现。

票房预测对电影的投资发行、上映排片等具有举足轻重的作用，传统的方法主要依赖电影从业者凭借其多年的工作经验对票房进行预估，很难做到精确。猫眼电影高级技术专家李明辉 在演讲中介绍了猫眼电影是如何利用其自身的大数据优势，采用机器学习等人工智能技术，对电影票房进行精确的预估，包括实时票房、天级票房、总票房等实际问题。

七牛云AI实验室负责人彭垚发表了题为“构建富媒体时代的弹性深度学习云平台”的主题演讲。结合七牛人工智能实验室在海量富媒体数据的应用实践，讲述如何结合容器云技术，构建富媒体大数据时代深度学习计算平台，并探讨深度学习在视频、图像领域的一些突破和应用。

传统的机器学习建模基本上是手工作业，耗费大量时间清理数据、试验特征、优化参数，非常依赖专业人员的经验和数量。猎聘首席数据官单艺在演讲中表示：我们在做自动化建模平台，可以自动化完成很多模型开发工作，甚至超越普通专业人员的建模水平。

人机交互

人机交互分会场的主题主要有：系统设计、应用场景、软硬件结合。2017年，人机交互的设计正朝着增加我们对AI的信任方向发展。我们将如何与计算机和其他设备进行交流、AI系统之间将如何进行交流以及我们之间如何进行交流？如何设计一款出色的人机交互系统？“人机交互专场”一一给出答案。

如今，各种形态的硬件具备了互联和无处不在的计算能力，不同于智能手机，智能硬件需要更全面、更细致地去感知人、空间、行为事件进而更多面、更完整地去服务于用户细分场景。人机交互专场解密了在不同的场景下，如何满足用户对智能服务和无痕互交的需求。人工智能时代，人机交互的方式会变成自然语言，产生很大变化，软硬结合的人工智能产品将是新的方向，这让人工智能与新型硬件的结合创造出了新的机会。如何结合软件和硬件、如何平衡体验和和产业供应链，“人机交互专场”将这一系列设计和技术的难点逐一击破。

图灵机器人联合创始人杨钊主要介绍了图灵机器人多模态交互框架。多模态交互是智能机器人专属的交互方式。Turing OS机器人操作系统将机器人与人的交互模式定义为“多模态交互”，即通过文字、语音、视觉、动作、环境等多种方式进行人机交互，充分模拟人与人之间的交互方式。杨钊在分享中，结合场景介绍了TuringOS平台架构设计及关键技术。

人工智能技术改变着人机交互的方式，其中，语音交互无疑是最天然的入口，但这一技术在研发和商业化应用上都存在一定难度，就研发中的痛点问题进行深入分析，就业界现有的各种解决方案做出对比分析, 思必驰开发总监张顺在报告中提出降低研发难度, 让产品快速拥有高品质的对话交互功能的解决方案。

机器人作为一个新兴产业需要创新技术的推动才能加速其发展。实感技术（RealSense）为机器人向智能化迈步发挥了巨大作用。实感技术让设备具有像人一样的感知能力，它让“机器人”这个词的重心落在了“人”上。实感技术到底是什么?它能为我们的日常工作和生活带来哪些便利？Intel感知计算中国区总监汤振宇发表了主题为“实感技术 为设备增加人类感知”的演讲，与大家一起探讨以上问题。

在全球人工智能领域不断发展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon等互联网公司相继推出了自己的智能私人助理及机器人平台。而2015年7月份阿里也推出了智能私人助理：阿里小蜜，覆盖服务、导购以及助理三大领域，并通过不断的技术及产品的探索。在今年阿里推出了阿里小蜜机器人平台，并赋能给电子商务领域商家生态圈提升商家能效。在技术领域也通过不断的摸索有了一定的沉淀。对此，来自阿里智能创新中心的高级技术专家陈海青深入讲解了深度学习在电商领域，智能人机交互的技术实战。

深度学习技术和自然的人机交互是目前机器人普级的两大门槛。ROOBO自主研发了基于安卓底层架构搭建的这一套机器人系统，包括语义分析、图像图像处理、知识库技术。ROOBO CTO雷宇结合场景分享了ROSAI的系统架构，以及如何进行自定义的开发。

VR/AR世界能够给用户带来很强的沉浸感体验。随着显示等主体设备的进一步成熟与内容的丰富，自然的交互技术成为增强沉浸感的关键点。 由于VR/AR环境的不同，适用的交互方式也是不一样的。uSens高级研究员王晓涛在演讲中介绍了VR/AR中交互方式的特点及一些具有代表性的交互方式，适用于VR/AR的手势交互及其关键技术，同时也分享了手势交互的未来发展方向。

双目视觉是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法。双目视觉广泛应用在机器人导航，精密工业测量、物体识别、虚拟现实、场景重建，勘测领域。Slightech.Inc联合创始人&中国区GM杨瑞翾，分享了其双目视觉算法结合自主研发的双目摄像头硬件在机器人上的应用。

智+应用

提到AI，很多在传统行业打拼的朋友觉得离自己很远。事实上，人工智能在传统行业中有着非常广阔的应用天地，它可以在金融、医疗、教育、零售等领域发挥作用。智＋应用专场揭示了哪些产业和行业是AI落地的着陆点，通过精典的案例分析，来讲解AI在传统行业中有着怎样的作用，以及在实战中人工智能怎么落地，以及落地的关键问题。在工业4.0背景的影响下，传统制造业迎来了前所未有的变革，智能制造被许多国家提升至战略层面。智能制造的技术现状和发展方向是什么？都可以在智＋应用专场得到答案。

虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）、人工智能（AI）是当下的热点话题。微软正在通过新技术引领一条颠覆传统体验的道路，彻底打破2D屏幕的限制，重塑极致体验。微软的全息头戴显示设备HoloLens, 以硬件设备本身作为输出口，将自然语言识别、机器视觉 等人工智能技术融入行业解决方案，从而为教育、医疗、设计、装配、零售等行业带来颠覆性的跨设备、人性化体验。微软（中国）用户体验顾问刘昕羽详细讲解了混合现实技术平台的战略、平台特性，以及为传统行业打造的颠覆性解决方案。

当Alpha Go成功战胜围棋大师，当高考机器人打败了全国70%考生，我们惊叹，一个人工智能的教育时代已经到来。人工智能在教育领域的优势在哪里？它又将如何改变当前的教育模式？未来，人工智能的“特级教师”们，会以怎样的姿态出现在家庭、学校以及多元化的学习场景之中？乂学教育首席科学家崔炜通过演讲展示了教育领域如何乘着人工智能的“巨浪”，改变孩子们的明天。

在电商平台业务的正常运转过程中，风险是无处不在的。而随着电子商务的繁荣，针对电商行业的恶意行为也愈演愈烈，其中包括但不局限于机器注册账号、恶意下单、黄牛抢购囤货、商家刷单、垃圾消息、钓鱼等等问题。如果这些恶意行为不被有效阻止，会给电商平台和用户带来巨大的损失，所以必须建立相应的风控系统来抵御这些风险。从技术角度来讲，风控领域已逐渐由传统的基于规则判断发展到今天基于大数据和算法进行识别，而其中算法的核心就是机器学习技术。蘑菇街技术专家莲华的演讲围绕机器学习在蘑菇街风控业务中的技术应用实践展开，分享了在蘑菇街风控场景中使用机器学习方法的一点心得体会和实践经验，主要包括三个方面，分别是经典机器学习方法和模型的实时化建设与部署，深度学习方法在风控场景中的建模及其实时化探索，和基于图模型进行团伙挖掘的一些尝试。

随着苏宁云商、金融、体育、文创等线上、线下业务的不断拓展，积累了大量的用户行为以及客服会话数据，如何充分挖掘海量规模的数据，改进用户体验、提高客服效率，成为亟待解决的问题。苏宁技术研究院人工智能实验室研发了智能机器人平台，采用当前流行的会话即平台(Conversation As a Platform)技术，集成闲聊陪伴和专业助理等不同技能，包括家电控制、智能办公、智能客服、智能导购等，为智能商务、智能家居等业务线提供良好支持。苏宁云商IT总部技术总监李伟在分享中主要介绍了苏宁智能机器人平台的架构设计、基于深度学习的文本、可视化问答实现和在商务、家居、办公能不同场景的广泛应用。

智+应用分会场还设立了思必驰开发者实战营，内容包括开放平台市场分析&DUI平台介绍，如何创建专属的语音交互逻辑，DUI开放平台之技能开发功能重点演示。此外还有动手环节：利用DUI平台快速创建一个主题技能，以及开发者互动及Q&A。

历时两天的WOT2017全球创新技术峰会落下帷幕，海量新技术让AI爱好者和从业者收获满满，在解决技术难点的同时也与同道中人开启了技术路上的新机遇。WOT2017全球软件开发者技术峰会将于12月初举行，同样精彩，期待您的持续关注！

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