聚焦AI应用实践与行业赋能，WOT2019全球人工智能大会圆满收官!

应用领域篇

在上午的应用领域篇章，共设有智能安防、智能金融、智能零售、智慧城市四个分论坛。从论坛的名字我们可以看到，在本章节主要介绍的是四大典型行业的AI应用。

◆智能安防

智能安防分会场围绕公共安全问题、网络安全等方面展开，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。

首先进行分享的嘉宾是扇贝算法团队负责人张志博，他与大家分享的话题是《无处不在的对抗样本攻防》。他表示，早在2013年，Christian Szegedy 等研究者发现在数据集中故意添加细微噪声形成的输入样本，能够让分类模型输出错误结果。这被称之为“对抗样本”。Ian Goodfellow等人的研究表明将图像打印出来之后对抗样本依旧具有“对抗性”，这证明对抗样本不仅仅是纸上谈兵，在现实中也会造成影响。随后，张志博结合实战中 GeekPwn 对抗样本攻防赛 TOP2 的方案，帮助大家更好的理解从 AI 安全的角度来考虑，对抗样本攻防的方法以及应对攻防的重要性。

公安部第三研究所副研究员董健在演讲中表示，人工智能技术非常适合应用于公共安全领域。公共安全领域有大量图像、视频数据，都是未进行深度加工的数据。通过人工智能深度学习及大数据技术可以从这些数据中挖掘更多有用的信息，为安全防范、打击违法犯罪等提供数据支撑。目前，围绕公共安全领域需求，业界研发了图像处理、人脸识别等众多智能应用。

演讲最后，董健展望未来AI在安防中的应用时表示，专用芯片革新升级，硬件成本下降，AI落地安防更加迅速;AI解决方案会更加完善，包括芯片、AI终端、GPU服务器、视频PaaS云平台等在内的全套内容;云边结合也将成安防智能化的主流选择;AI是未来的发展方向，不可阻挡。

友邦安达CPO吕睿韬带来了《破局者-AI边缘计算的崛起》的主题演讲，他首先介绍了AI在安防领域的新应用，解读了AI在行业应用时面临的困局，并与大家分享了AI+边缘计算的成果。吕睿韬指出，传统安防依靠人力查阅监控的方式难以满足业务需求，社会治理对技术手段的需求更加迫切，构成AI+安防行业长期成长的基本盘。展望AI+边缘计算的未来，吕睿韬认为，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另一个爆发点。未来边缘计算+认知计算将成为突破AI+安防智能水平的重要方向。

◆智能金融

目前，AI在金融领域的应用主要集中在智能投资顾问、金融预测与反欺诈、融资授信、安全监控预警及服务型机器人等场景。在本分论坛，几位嘉宾分享了AI在金融领域应用的场景。

旷视科技高级总监樊聪从金融风控角度出发，解读了旷视AI在金融风控领域的运用。演讲中，樊聪首先分析了金融风控对视觉智能的需求与挑战，他指出，首先，随着互联网红利褪去，金融风控规模增速放缓、成本增加;其次，新技术和联盟标准让数据融合更加安全，数据驱动的风控将运用得更加深入;再次5G时代的到来，带来了新的机会，5G使得生物数据iot数据进一步丰富、一体化特征更加集中。说起AI在金融风控的应用，樊聪举例说，面向风控场景，利用多维度视觉数据和深度学习构建风控模型，帮助金融机构识别分析欺诈相关风险。随后，他分享了旷视的产品服务与技术演化，以及下一代视觉风控解决方案的思考与实践。

谈及金融风控，MinTech技术副总裁邵栋辉表示，金融科技由场景、数据、算法共同驱动，数据是金融科技融会贯通的血液。风控系统的研发侧重的是模型部署便于解读理解，审核流程管控，支持灰度以及冠军挑战者。然而，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，而且对模型决策的实时性、预警能力、模型的迭代速度有了更高的要求，风控系统的开发迭代的所有事情都围绕着数据进行。

紧接着，来自百信银行的AI Lab负责人张真以《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，他从智能银行建设的痛点出发，介绍了机器阅读在智能银行中的应用。他指出，银行业存在大量依赖专家阅读理解能力的场景，而这些专家能力不能依靠传统IT系统建设来达成提效的目的。而机器阅读是自然语言处理领域皇冠上的明珠，让智能系统理解全文语境，这恰恰很好的契合了这些业务诉求，不仅使得效率获得百倍提升，还大大减低了对人力投入的依赖。

◆智慧零售

智慧零售是运用互联网、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。在智能零售分会场，三位专家分享了新零售时代，AI在零售领域的应用。

WakeData联合创始人党海鑫在演讲中指出，客户经营的本质是流量的经营，大数据是客户经营必要的技术核心。其中，线下流量的经营包含全域流量、私域流量、会员流量三个阶段。他表示，客户经营大数据是指企业经营涉及的用户群，全链路全场景全渠道的用户数据，经过数据打通和数据加工处理，运用于精准营销、客流运营、提升复购率、提升客单价、推荐服务和经营分析的大数据活动。

MobTech数据科学副总裁方桢带来了《半监督lookalike算法在营销领域的应用》的主题演讲。他从lookalike算法的市场分析入手，分享了lookalike场景下样本补充技术，分享了营销场景下的模型算法，解读如何通过非线性特征与半监督方法进行人群扩散算法，从而提高精准营销效果，展示了转化率技术革新下的实践案例。

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，不变的是人货场的基本组成，但是围绕人的用户体验、货的供应链、场的交付模式三个方面都在新零售的驱动下优先产生变化。在前端的变化下，零售的能力逐渐向中台沉淀，从而成就了重新构建的智慧零售中台。针对智慧零售中台需要解决的问题，在数据中台、技术中台的基础上，对于零售中台的顶层设计和模型，杨海明进行了深入的解读。

◆智能城市

运用AI技术推进智能城市建设，比如智慧交通、智慧医疗等，已是大势所趋。目前，诸多企业构建的智慧城市运营平台已在多地成功落地和实践。在本论坛，来自阿里本地生活、上海钧正(哈鲂)、京东的三位专家，分享了AI在城市建设方面的应用落地。

首先来看看机器学习在城市即时配送场景中的应用。阿里本地生活高级算法专家陈明锟在《即时配送中机器学习应用》主题演讲中表示，机器学习的应用极大提升了即时配送的效率和服务质量，其中核心问题包括：时间预估、调度、路径规划、地图导航和区域压力调控等。最后，他总结说，在算法方面还面临诸多挑战，比如：在与真实世界交互方面，如何实现全场景覆盖;如何实现挖掘+优化+机器学习等比较复杂的目标。

接下来，针对如何用科技手段改变出行这一传统行业，哈鲂兴惴ㄍ哦痈涸鹑送豕庠洞戳恕犊萍纪贫鲂薪返闹魈庋萁玻飧鲋魈庖彩枪鲂械脑妇昂褪姑Ｋ庸姆⒄估毯统杉ā⒄媸党【跋露ㄒ搴徒饩鲋匾侍獾乃悸贰⑷绾未罱⑻寤闹悄芑蚣堋⒁约胺岣坏囊滴裥枨蠛驮て诘牟龆匀瞬诺目是蟮冉嵌炔鸱殖鲂行幸档闹悄芑⒄孤雎纭Ｑ萁仓校缘コ滴右涣境档纳芷诳计饰隽硕杂诟丛佣啾涞囊滴裎侍獯佑τ玫较低车慕饩鏊悸罚⒍允Я翟げ+找车任务派发，供需预估+调度实操等场景，进行了深入解读。

城市计算是计算机科学以城市为背景，跟城市规划、交通、能源、环境和经济等学科融合的新兴领域，通过不断获取、整合和挖掘城市中不同领域的大数据来解决城市痛点，是当今城市通向新型智慧城市的途径。在《用AI和大数据打造智能城市》主题演讲中，京东智能城市事业部AI平台部负责人张钧波对智能城市建设中数据壁垒难以打通、商业反哺机制缺乏、AI复合型人才缺失等痛点进行了深入剖析，解析了京东城市建设智能城市的主要思路。他对智能城市计算框架、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、城市计算平台打造、城市操作系统构建等内容进行了详细阐述，介绍了京东智能城市在空气质量预测、城市区域流量预测、联合建模智能选址等落地案例。今后，京东智能城市计算平台将对外开放，为更多城市伙伴赋能，助力提升其AI应用能力，联合开展智能城市建设。

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章，共包括智能商业创新、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开启，新兴行业与传统行业在不断相互融合，改变着我们的生活方式，像零售，精准营销均是智能商业应用的典范。来自苏宁、科大讯飞、上海贝锐的三位专家，与大家分享了各自在智能商业方面的创新与实践。

在智能商业创新专场，首先是苏宁物流智慧创新研发中心技术总监俞恺带来了以《苏宁物流智能决策系统建设与应用》为主题的精彩演讲。他表示，决策优化是人工智能的核心应用领域。为了帮助企业提升效率，降低成本，提升用户体验，苏宁物流建设了智能决策系统，将大数据和人工智能算法融入到生产作业各个环节。在分享中，俞恺介绍了苏宁物流决策优化系统整体规划，并以自动化分单、运输网络规划、配送路径优化、仓储布局优化等应用为例，分享了苏宁物流智能决策系统建设经验。俞恺表示，决策优化应用建设上有三点需要特别注意：要建立一个适合的模型目标、选择功能和性能平台的算法、应用比模型最优更重要。

第二位演讲嘉宾是科大讯飞AI服务市场技术总监潘锗，在《一场客服与A.I.的融合之旅》的主题演讲中，他分享了科大讯飞在人工智能领域的当前进展。基于科大讯飞大数据及核心AI能力，潘锗从语音导航、智能电话机器人、坐席辅助、服务质检分析等方面，分别介绍了人工智能在客服行业的场景落地。以语音分析系统对用户的满意度分析功能为例，针对客户投诉抱怨较多的问题，预先设定客户满意度模型，然后通过语音分析，对通话内容中的客户不满行为或情绪进行检测。根据预先设定的客户满意度模型，系统自动检测客户来电不满的类别及原因，实时监控投诉热点，找出客户投诉倾向，以便及时应对优化，降低客户投诉率。

第三位演讲的是上海贝锐信息科技CEO陈宇晔，他以《三生万物理论的实践进化》为主题，分享了贝锐如何从网络层、传输层、应用层三个维度打造全方位的简单、高效和稳定的产品服务。在网络层，由于多分支机构都位于不同地点，网络环境复杂，阻碍了网络的互联互通。贝锐蒲公英智能异地云组网技术可以帮助这类机构解决难题；在传输层，针对开放式域名外网访问内网难的问题，花生壳现场发布的PhTunnel全新内网穿透技术可以轻松化解；在应用层，贝锐向日葵远程控制技术，可以帮助用户解决PC联网和无网远程维护的难题。

◆IT架构优化

业务需求不断变化、系统持续增加，给IT带来了诸多挑战。在IT架构优化分会场，三位专家将分享找到对IT架构进行优化或赋能的正确方式，进而提升IT价值，企业信息化方能步入新阶段。

电子竞技作为近年来竞技体育项目中发展最迅猛的一个独特分支，正在引起大量的社会关注和重视。VPGameCTO俞圆圆表示，和其他竞技体育项目一样，电子竞技对于数据的分析和应用有着独特的要求。电子竞技项目中，由于职业玩家和业余玩家的距离更近、业余玩家对于项目的参与度更高，使得其比赛数据的体量和数据分析的技术要求较之传统体育有着几何级数的增长。在《人工智能和大数据系统在电子竞技数据处理平台中的应用》的主题演讲中，俞圆圆介绍了VPGame的分布式系统、存储系统、以及算法逻辑是如何对海量电竞比赛数据进行清洗处理、分级存储、和算法推演的。

了解电子竞技方面的IT架构知识后，来自快狗打车的高级经理胡显波带来了主题为《快狗打车智能订单调度系统架构演进》的精彩演讲。他从快狗打车业务的发展谈起，分享了跟随业务发展，快狗打车是如何优化系统架构的，分析了快狗打车如何实现智能化的推送，实现效率的提升，以及智能化调度，运力分配。

作为IT架构优化分会场的最后一位演讲人，国美中间件架构师黄威以《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数次架构变迁的历程，从支撑业务、追求性能、资源效率、高效运营等多角度思考缓存服务的架构设计。他强调，好的架构不是设计出来的，而是演进出来的!

◆AIOps

互联网架构所涉及的网元数、技术栈、服务数等元素成倍剧增，使得运维压力越来越大。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。来自宜信、F5、日志易的三位大咖，为大家带来了关于AIOps话题的精彩分享。

来自宜信的研发架构师肖云朋，从运维的发展，到智能运维的概念解读，再到宜信的运维实践，针对《分布式主动感知在智能运维中的实践》这一主题进行了深入的解读。他表示，企业数字化使得运维智能化转型成为必然，宜信积极推动 AIOps 在科技金融企业的落地实践。为了更深入的探索 AIOps的落地，宜信通过行为采集、仿真模拟、主动感知等手段，从用户侧真实系统使用体验出发，结合全维监控数据，更加有效的实现智能异常检测和根因分析。

来自F5 Networks的大中华区首席技术官吴静涛在《无探针实时应用大数据采集引擎最佳实践和AIOps实现》演讲中指出，无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控制，通过机器学习，根因分析来实现应用态势感知，异常状态判断，并同时实现AIOps、一键配置、一键变更，从而帮助企业实现运维自动化、风控、实时决策平台、反洗钱、反欺诈。此外，他表示，企业可以把F5作为一个无探针的应用可视化的数据源，它可以为企业AIOps的实现、业务能力的提升进行赋能。

来自日志易的创始人&CEO陈军在《智能日志中心助力智能运维落地》的主题演讲中，重点介绍了在 AIOps 方面，智能日志中心以及日志在IT领域中的价值。具体说到AIOps的场景，陈军认为，可以从成本、质量、效率三大方面做出规划，其中质量是最关键，性价比最高，是可以最先实现智能化的部分。他还表示，依赖关键字或者固定的某种正则表达式提取，在长期运行的场景下，是不足以做到日志异常检测，所以也需要AI算法来帮忙。

◆智能企业赋能

AI应用覆盖了不同的市场，如自主驾驶、医疗诊断、家用电器、自适应网站和金融分析等，本论坛解读了AI如何为各个行业赋能。

在第一个题为《企业赋能 服务生活》的主题演讲中，百度DuerOS首席布道师曹洪伟首先解读了什么是AI,对话式AI系统DuerOS是什么，如何基于DBP(DuerOS Bot Platform)平台开发自己的AI应用，以及开发DuerOS技能服务的方法、流程和要点是什么，最后分享了基于DuerOS的技能案例。

随着图像技术能力基础的不断增强，如何更好地在业务中交付用户价值，是蘑菇街图像团队面临的一个挑战。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，围绕着蘑菇街打造时尚目的地的核心任务，技术团队将图像搜索、目标检测、时尚标签分析等技术，与具体的场景进行结合，构造了提升用户体验的产品，例如：buy the look、搭配购等。