12月1日，WOT2018全球人工智能技術峰會進入第二天。經過昨日基礎技術的學習，今天大會的關鍵詞是實踐！

上午的應用領域篇章，共設推薦搜索、人機智能、計算機視覺、文本分析與NLP四個分論壇。

應用領域篇

推薦搜索：整合機器學習能力的實戰
推薦系統的核心排序算法已經從傳統的LR、GBDT等模型進化到了Deep&Wide、DeepFM、PNN等若干深度模型和傳統模型相結合的階段。360有著豐富的推薦系統

落地場景。如何結合各個業務數據的特點，設計合適的深度推薦算法，同時設計合理的架構保證深度學習算法的穩定運行，成為360在推動基于深度學習的推薦系統落地的難點。奇虎360技術經理張康在演講中從兩個方面深入介紹了基于深度學習的推薦系統在360的應用。一是推薦系統相關算法的最新研究進展，二是在360具體的應用場景下，在算法設計和數據測試方面的一些工程實踐。

好好住算法的VP王建強帶來了主題為《Stitch fix: 基于算法推薦的背水一戰》的分享。在演講中，王建強介紹了數據科學家的職業進階和算法在Stitch fix的應用。Stitch fix是硅谷一家數據驅動的服裝訂閱電商，其中數據科學團隊占公司總人數的1/4，承擔數據平臺、用戶、推薦和庫存四個板塊的工作。淘寶最近推薦的營收才超過搜索，而Stitch fix 100%的收入都來源于算法推薦。王建強深入介紹了Stitch fix推薦算法的一些嘗試和人機耦合的推薦模式。最后，王建強還分享了數據在需求預測、動態庫存等領域的應用。

來自美團的高級算法技術專家蔣前程，在主題為《美團O2O服務搜索的深度學習實踐》分享中，主要介紹了美團O2O服務搜索的特點以及面臨的技術挑戰。之后，重點從用戶理解和個性化排序兩個方向講述了深度學習技術的應用和實踐。具體的內容包括： 1. 美團搜索的業務現狀、規模以及要解決的核心問題，同時介紹了O2O搜索和傳統搜索的異同點以及技術上不一樣的挑戰； 2. 為了滿足用戶多樣化需求，首先需要更好的理解需求，因此對用戶查詢和個性需求的理解是必不可少的，演講重點講述了深度語義模型在用戶理解上的一些突破和進展。 3. 從搜索結果個性化排序層面，蔣前程介紹了深度學習的模型在美團排序上面的探索和進展。

人機智能：迸發創新力量

人工智能熱潮由深度學習技術推動，如今智能客服、語音識別等領域已經與商業場景應用相結合，賦能各個行業，人機智能專場就講述了與商業場景相結合的一個應用。

京東堅持以技術驅動消費者體驗升級，致力于將人工智能技術與商業場景應用相結合，以不斷實現體驗升級和創新。智能對話作為京東布局已久的技術領域，目前已經在京東客服業務上進行了成熟應用。基于自然語言處理、深度神經網絡和機器學習等AI前沿科技打造的智能客服是業內首個大規模商用的情感智能AI客服機器人，目前已經承接京東90%以上的消費者咨詢，并具有情感識別能力。此外，京東還為人工打造“AI智能輔助”套件，加速人工客服響應能力、提高標準服務水平，并面向京東商家、外部企業機構，提供商家服務機器人與智能對話解決方案。京東智能對話研發部技術總監劉丹，在主題為《智能對話助力京東客服體驗升級》的演講中，分享了京東智能對話是如何通過整體解決方案助力客服咨詢體驗升級的。

扇貝算法團隊負責人張志博帶來了《深度學習在語言學習場景下的技術實踐》的主題分享。他分享了以扇貝在谷歌開發者大會中的一個案例項目為例，講述在語言學習場景下對深度學習的應用。探討在中小團隊中如何實現從基礎設施建設到數據收集清洗，再到模型的選擇和評估，逐步搭建深度學習落地的開發框架和迭代流程。

蘇寧一直把智慧零售的理念落到產品體驗上，作為國內o2o戰略的實踐者，蘇寧積攢了20多年的行業領域知識，通過大數據、機器學習、深度學習等新技術提升產品體驗，一直是蘇寧努力實踐的方向。圍繞著電子商務領域中的導購、服務以及任務助理等幾個方面，蘇寧搜索團隊研發了智能購物助理機器人平臺，為業務線提供良好支持。蘇寧易購搜索算法團隊負責人孫鵬飛在《蘇寧智能購物助理機器人平臺》的分享中，介紹了蘇寧智能購物助理機器人平臺、智能人機交互構建技術實踐、挑戰與未來等內容。

計算機視覺：人工智能技術的大門

計算機視覺是指用攝像機和電腦模擬人類視覺對目標進行識別、跟蹤、測量等的機器視覺，并通過識別和分析做進一步的圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。這門技術對于建立能夠從圖像或多維數據中獲取信息的人工智能系統起著很大的作用。

在計算機視覺專場中，第一位上場的是阿里巴巴-餓了么高級總監李佩，他演講的主題為《本地生活場景中的物體文本識別與三維重建》。本地生活場景中包含大量極富挑戰的計算機視覺任務，如菜單識別，招牌識別，菜品識別，商品識別，行人檢測與室內視覺導航等。這些計算機視覺任務對應的核心技術可以歸納為三類：物體識別，文本識別與三維重建。李佩本次演講概括介紹了這三個方面的視覺技術的發展脈絡，并就最新的進展做了重點闡述。

據有效統計，AI人才領域全球僅30萬人，此類人才獲取成本不斷走高。大多數AI人才會集中在人臉識別、車輛、車牌識別等領域，而對于長尾的需求，尤其是對于要結合自身業務的客戶而言，市場上基本找不到成熟的應用。 對于這些難題，第四范式圖像平臺負責人黃纓寧在《如何低投入的構造視覺應用》的演講中，分享了通過工具化的手段，找到另一種輕量級的解決方案。

以消費者體驗為核心，通過VR/AR技術為新零售賦能，重構消費體驗場景，提升消費者購物體驗，是國美電器一直以來的追求。國美電器產品經理隋曉艷在《VR/AR助力國美新零售》的演講中，主要圍繞以下三個方面進行了闡述：1. AR、VR科技加速新零售業發展。 2. VR、AR對營銷模式的創新。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習的主要應用領域之一，在人機對話、問答系統、語言翻譯等方向的應用也一直是自然語言處理中的熱門話題。

自然語言數據作為重要的溝通形式以及信息載體廣泛存在于企業日常業務的各個環節之中，合理的NLP技術可以克服自然語言的非形式化、不確定性等問題，發掘并捕獲其中蘊含的有價值信息，進而用于業務咨詢、決策支持、精準營銷等方面，是企業重要的AI能力之一。宜信數據科學家井玉欣在《NLP技術在宜信業務中的技術實踐》的演講中，圍繞基于機器學習的NLP技術在宜信內部各業務領域的應用實踐來展開，分享了在實踐中的相關經驗，包括智能機器人在業務支持、客戶服務中的探索，基于文本語義分析的用戶畫像構建，以及NLP算法服務平臺化實施思路等。

微博作為國內最大的社交媒體平臺，每天用戶更新上億條微博內容。但微博內容的特點是文本短，表達形式豐富，為內容理解帶來較大難度。新浪微博NLP負責人胥望軍在主題為《NLP在微博中的應用》的分享中，介紹了微博的內容理解的場景、難點、解決思路和算法，以及在微博興趣推薦場景下的應用。

對話系統是NLP領域常見的技術方向，也是未完全解決的技術難點。近年來，深度學習的興盛把對話系統帶到了一個新高度。貝殼找房作為行業內最大的居住服務平臺，在對話系統上有長期的探索嘗試。常規的對話系統試圖取代傳統的人工服務，而貝殼找房的對話系統有自己的創新，人工智能和人工知識可以共同學習演化，借助深度學習和傳統NLP技術，真正做到了為行業賦能。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，對話系統，語音助手和VR看房協同工作相關技術和產品實踐。

作為國內知名知識分享平臺，知乎已擁有 2 億注冊用戶，回答數超過 1 億，目前 AI 已經全面參與知乎的各個環節，大大提升了效率。知乎AI團隊技術負責人黃波帶來了《知乎AI技術及應用》的精彩演講，分享了知乎在知識圖譜、內容理解、用戶畫像的具體技術及其相關的應用。

行業賦能篇

12月1日下午，WOT2018全球人工智能技術峰會進入行業賦能篇章，共包括業務實踐、優化硬件、行業賦能、AI新一代應用四個分論壇。

實踐出真知：在業務實踐中摸索

本次峰會的業務實踐專場，主要分享了人工智能在不同行業的業務應用中的實踐案例。

隨著移動應用和內容業務的發展，視覺搜索技術日益成為用戶增長和應用體驗提升的關鍵因素。蘑菇街圖像搜索技術負責人宋宏亮在《視覺搜索技術系統與業務應用》的演講中，結合蘑菇街的海量圖片/商品數據和互聯網業務場景，介紹了蘑菇街在視覺搜索方向上的技術探索和業務實踐演進歷程。針對電商領域的數據特點，講述了深度學習的應用及其帶來的效果提升，包括商品類目預測、主體檢測、使用Attention學習更具辨識度的深度特征、圖像特征融合等內容。同時通過具體的業務案例，介紹了視覺搜索技術的落地應用之路。

當今，幾乎每一個人都會接觸房屋租賃領域的方方面面，而當前行業中仍存在著諸如房源信息不真實，信任體系缺失，以及信息匹配效率偏低等痛點。貝殼找房租賃平臺數據策略部負責人嚴言，將在行業賦能的業務實踐專場中，發表《貝殼租房的真房源模型與信用體系建設》的精彩演講。本次演講將從貝殼租房自身的實踐經驗出發，介紹貝殼租房通過大數據與機器學習的方法管控房源真實性以及服務品質，同時建立完善的租賃信用體系，不斷提升商家提供的服務品質，提高行業信息匹配效率。

金山辦公AI領域專家、高級工程師黃鴻波帶來了題為《知識圖譜在企業中的落地》的精彩分享。他在分享中指出，在面向對象的時代里，我們常說萬物皆對象，之前我們只是來分析對象的個體，隨著互聯網和社交網絡的發展，對象與對象之間的聯系變得越來越緊密，我們把一個對象稱之為一個實體，我們現在對于實體之間關系的分析變得尤為重要，我們可以使用知識圖譜相關技術，來挖掘實體之間的關系，從而找到其中的商業價值，打造自己的知識圖譜應用。

優化硬件：為機器學習帶來無限可能

用Tensorflow訓練出來的攝像頭采集識別模型如果想用一顆7號電池跑一年應該怎么辦？WRTnode創始人羅未在《嵌入式AI計算平臺技術及應用場景》的演講，為大家梳理了當下已經商用的低功耗邊緣測神經網絡計算平臺技術，以及相應的應用場景和商業上的一些問題。

計算的發展快速推動了人工智能的發展。人工神經網絡在AlexNet、GoogleNet、Resnet等高級模型已經需要Exaflos計算量。人工智能的計算平臺在不同領域的應用會遇到多重瓶頸，如計算能力的瓶頸、延遲的瓶頸、通信能力的瓶頸。如何解決這三個核心問題？浪潮商用機器有限公司技術支持部售前工程師薛松在《硬件重構與企業AI框架就緒的Power平臺》的演講中指出，AI平臺設計的核心在于提升單位密度計算能力，實現可伸縮的計算規模和創造更高效的計算構架，從而解決這些問題的難度依次遞增。提高單位計算能力的經典產品是NVIDIA-DGX1，通過硬件解耦實現資源的物理池化和動態重構實現可伸縮性，浪潮商用FP5295G2服務器專為AI 而重新設計了IT 基礎架構，從系統架構層面進行了創新設計。

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

北京探境科技有限公司副總裁宋健帶來了題為《存儲優先AI芯片架構 突破“Memory Wall”的新型AI芯片架構》的精彩分享。他在分享中指出，在提高深度學習算法運算效率時，Memory Wall成為一個阻攔AI芯片能效比提升的主要障礙，傳統 CPU/GPU/DSP 等處理器架構在運算效率上的提升卻無法破解神經網絡的大數據量特性問題， 采用im2col或直接卷積計算的ASIC設計也同樣被數據帶寬掣肘，探境科技提出全球領先的存儲優先AI 芯片架構（SF Architecture），并結合計算存儲一體化、軟硬件聯合設計、數據壓縮等技術手段，超越 Memory Wall 的局限，將 AI 計算的能效比提高到新的高度。

行業賦能：AI之終結篇

人工智能目前在安防、新零售、金融等領域創造了實實在在的價值，行業賦能專場的專家解讀了AI在各行業的應用實踐情況，分享了AI如何賦能各行各業。

新媒體在數字科技引領下走上新的征程，隨著近年人工智能技術迅速崛起，媒體融合創新不斷發展。以今日頭條為代表的AI技術異軍突起，內容付費、智能推薦引擎、用戶行為分析等技術不斷涌現，可以說媒體已經進入全新的進化周期。北京榮之聯科技股份有限公司新媒體事業部高級產品經理李季，在行業賦能專場將重點討論AI技術在新媒體領域的創新性應用以及生態體系建設。

AI技術的快速發展與行業賦能，離不開算法的演進和基礎設施的優化。為了快速推動企業AI應用落地，UCloud基于多年公有云研發的技術積累結合AI技術的特點，研發了一整套完善的AI PaaS線上、線下基礎AI云平臺方案。UCloud AI平臺技術專家宋翔，從云計算基礎設施出發，結合AI訓練和推理任務的特點與需求，介紹如何結合UCloud公有云平臺和UMCloud私有云平臺的優勢，構建線上、線下一體化AI PaaS平臺，以及在搭建AI PaaS平臺過程中的一些方法與思路，以及其中遇到的挑戰和解決方案。

微店AI負責人夏劍在《微店AI實踐》的演講中指出，AI技術在電子商務領域至關重要，但AI的實踐門檻很高，對于創業公司尤其如此。夏劍的演講內容結合AI在微店落地的實踐經驗，從圖像、用戶畫像、數據挖掘、自然語言處理等角度探討了電商創業公司如何打造好AI系統以及如何利用好AI解決實際問題。

AI新一代應用：AI啟航

在AI新一代應用專場，首先上場的是DataVisor中國區技術負責人崔宏宇，他演講的題目是《AI在反欺詐領域的應用》。他指出，AI技術在賦能各個產業的同時，也被網絡黑產所利用，使得黑產攻擊更加自動化，更加隱蔽，難于監測。 DataVisor在互聯網反欺詐領域研究發現，目前黑產的攻擊模型呈現以下趨勢：攻擊方法多樣化而變化快，攻擊手段趨于模擬正常用戶，攻擊賬號主要來源由大規模注冊漸漸轉向ATO賬號。由于對欺詐案例以及標簽數據的強依賴，傳統的規則系統和有監督的模型往往無法及時應對迅速演化的黑產攻擊，在反欺詐中一直處于被動防守的狀態。DataVisor的無監督算法，通過全局分析，在高維空間聚類，可以在無標簽情況下，自動發現大規模關聯欺詐團伙。無監督算法在提前預警以及檢測快速演變欺詐模式方面體現了顯著的優勢。

接下來上場的是中飛艾維總經理曹飛，他在《電力行業的智能技術應用》的演講中指出，在無人機巡線開啟之前，全國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、線塔高度都會嚴重影響巡線工作，有時甚至需要帶電作業，效率低下，危險度高。 此后，中飛艾維第一個將無人機應用于電力巡線，推進電力巡線行業由人巡時代進入機巡時代。如今，無人機作業服務在國網開展超過20個省市，全國覆蓋第一，并積極拓展海外市場。今天，中飛艾維再次向新的行業變革進軍，曹飛深入講解了利用無人機進行工業數據采集的實現方法，以及利用人工智能分析行業數據進行產業支撐等精彩內容。

人工智能在落實層面上最熱門的領域是醫學。在前沿技術的落實和成功商業化是初創企業成功的關鍵。維卓致遠致力于醫學影像數據的人工智能處理，在計算結果的呈現方式上，創新性地結合了最前沿的可視化技術—混合現實（MR : Mixed Reality）技術，取得了良好的技術和商業成就。維卓致遠COO Andy在《可視化人工智能：醫學人工智能的商業探索之路》的演講中，分享了如何通過CT、核磁共振數據的智能處理，獲得三維病例模型。存儲于本地云的智能處理結果文件，通過局域網與混合現實終端分享，用戶佩戴混合現實終端后，可全息瀏覽立體的個性化病例數據，圍繞著手術，應用于醫患溝通、手術方案規劃、術中引導、醫學教學培訓和臨床科研等環節中。