人工智慧的新機遇——WOT2017全球創新技術峰會精彩回顧
【51CTO.com原創稿件】2017年7月21日，由51CTO主辦的WOT2017全球創新技術峰會在北京富力萬麗酒店召開，大會以“人工智慧，不止於技術的革命”為主題。在為期兩天的峰會中，30餘位來自微軟、阿裡、百度、京東、Uber、國美大資料中心、蘇甯雲商、順豐的AI先行者帶著他們的獨到見解以及實戰經驗，
本屆峰會共設三個技術分會場：機器學習、人機交互、智+應用，
機器學習
機器學習分會場主要涉及資料處理、模型評估和優化、演算法選擇等主題。機器學習中資料預處理階段需要根據資料本身的特性進行，不同的格式、不同的目標和應用場景下都有不同的要求，
流利說首席科學家林暉，結合“英語流利說”過去4年的實戰經驗，告訴你如何構建一個“現代的資料架構”，
京東商品基礎資料主要由自營品牌錄入，這些資料直接被多個核心業務所使用。因此如何利用機器學習技術去保障海量資料品質尤為關鍵。為了實現對於商品資料的理解和修正，京東機器學習團隊做了很多工作，
自然語言文本的需求理解，是搜尋引擎以及語音控制的AI系統的重要組成部分。百度資深研發工程師陳翔，從應用的角度，介紹百度搜索阿拉丁系統的自然語言的需求理解策略的智慧化升級, 分享百度搜索的需求識別和語義解析技術。並通過這個升級作為例子，分享如何利用大資料優勢，結合深度學習技術構建模型；在此基礎上結合業界一些新思路和實際問題，用微創新來優化模型；流程上，借用AI技術的同時，引入業務流程設計和人工標注，進一步優化並構建一個切實可用的智慧系統。
國美大資料中心副總監楊驥發表了題為“深度學習開啟社交電商智能時代”的演講。基於國美互聯網的業務場景，介紹了深度學習演算法和架構的演進過程，重點是過程中遇到的挑戰，以及深度學習技術帶來的提升效果。 同時針對電商領域傳統的基於使用者行為構建個性化系統存在的局限性，重點介紹了國美互聯網使用深度學習技術的實踐案例，包括如何使用卷積特徵 (convolutional feature)做主體識別、如何使用CNN做商品品類預測、利用圖像局部特徵（SIFT、SURF、HOG等）進行展示重排序、圖像相似性檢索特徵即時更新策略、實拍圖像增強等內容。
深度學習系統在處理大量資料起到重要作用。Uber的車輛積累了數百萬英里的行駛資料、獲取的位置資料和交通問題資料等。UberEats提供了另一個資料集，以便於交叉引用和有趣的關聯發現。Uber Tech Lead劉彥東在演講中介紹了Uber的機器學習平臺系統架構，以及一些關鍵挑戰的應對策略。
《TensorFlow技術解析與實戰》作者李嘉璿在演講中演示了如何使用Tensorflow實現各種模型，從簡單的淺層神經網路雙線性模型，到針對推薦系統稀疏資料場景下的Amazon的DSSTNE，和Youtube推薦系統採用的神經網路在TensorFlow上的實現。
票房預測對電影的投資發行、上映排片等具有舉足輕重的作用，傳統的方法主要依賴電影從業者憑藉其多年的工作經驗對票房進行預估，很難做到精確。貓眼電影高級技術專家李明輝 在演講中介紹了貓眼電影是如何利用其自身的大資料優勢，採用機器學習等人工智慧技術，對電影票房進行精確的預估，包括即時票房、天級票房、總票房等實際問題。
七牛雲AI實驗室負責人彭垚發表了題為“構建富媒體時代的彈性深度學習雲平臺”的主題演講。結合七牛人工智慧實驗室在海量富媒體資料的應用實踐，講述如何結合容器雲技術，構建富媒體大資料時代深度學習計算平臺，並探討深度學習在視頻、圖像領域的一些突破和應用。
傳統的機器學習建模基本上是手工作業，耗費大量時間清理資料、試驗特徵、優化參數，非常依賴專業人員的經驗和數量。獵聘首席資料官單藝在演講中表示：我們在做自動化建模平臺，可以自動化完成很多模型開發工作，甚至超越普通專業人員的建模水準。
人機交互
人機交互分會場的主題主要有：系統設計、應用場景、軟硬體結合。2017年，人機交互的設計正朝著增加我們對AI的信任方向發展。我們將如何與電腦和其他設備進行交流、AI系統之間將如何進行交流以及我們之間如何進行交流？如何設計一款出色的人機交互系統？“人機交互專場”一一給出答案。
如今，各種形態的硬體具備了互聯和無處不在的計算能力，不同于智慧手機，智慧硬體需要更全面、更細緻地去感知人、空間、行為事件進而更多面、更完整地去服務於使用者細分場景。人機交互專場解密了在不同的場景下，如何滿足使用者對智慧服務和無痕互交的需求。人工智慧時代，人機交互的方式會變成自然語言，產生很大變化，軟硬結合的人工智慧產品將是新的方向，這讓人工智慧與新型硬體的結合創造出了新的機會。如何結合軟體和硬體、如何平衡體驗和和產業供應鏈，“人機交互專場”將這一系列設計和技術的難點逐一擊破。
圖靈機器人聯合創始人楊釗主要介紹了圖靈機器人多模態交互框架。多模態交互是智慧型機器人專屬的對話模式。Turing OS機器人作業系統將機器人與人的交互模式定義為“多模態交互”，即通過文字、語音、視覺、動作、環境等多種方式進行人機交互，充分模擬人與人之間的對話模式。楊釗在分享中，結合場景介紹了TuringOS平臺架構設計及關鍵技術。
人工智慧技術改變著人機交互的方式，其中，語音交互無疑是最天然的入口，但這一技術在研發和商業化應用上都存在一定難度，就研發中的痛點問題進行深入分析，就業界現有的各種解決方案做出對比分析, 思必馳開發總監張順在報告中提出降低研發難度, 讓產品快速擁有高品質的對話交互功能的解決方案。
機器人作為一個新興產業需要創新技術的推動才能加速其發展。實感技術（RealSense）為機器人向智慧化邁步發揮了巨大作用。實感技術讓設備具有像人一樣的感知能力，它讓“機器人”這個詞的重心落在了“人”上。實感技術到底是什麼?它能為我們的日常工作和生活帶來哪些便利？Intel感知計算中國區總監湯振宇發表了主題為“實感技術 為設備增加人類感知”的演講，與大家一起探討以上問題。
在全球人工智慧領域不斷發展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon等互聯網公司相繼推出了自己的智慧私人助理及機器人平臺。而2015年7月份阿裡也推出了智慧私人助理：阿裡小蜜，覆蓋服務、導購以及助理三大領域，並通過不斷的技術及產品的探索。在今年阿裡推出了阿裡小蜜機器人平臺，並賦能給電子商務領域商家生態圈提升商家能效。在技術領域也通過不斷的摸索有了一定的沉澱。對此，來自阿裡智慧創新中心的高級技術專家陳海青深入講解了深度學習在電商領域，智慧人機交互的技術實戰。
深度學習技術和自然的人機交互是目前機器人普級的兩大門檻。ROOBO自主研發了基於安卓底層架構搭建的這一套機器人系統，包括語義分析、圖像影像處理、知識庫技術。ROOBO CTO雷宇結合場景分享了ROSAI的系統架構，以及如何進行自訂的開發。
VR/AR世界能夠給用戶帶來很強的沉浸感體驗。隨著顯示等主體設備的進一步成熟與內容的豐富，自然的交互技術成為增強沉浸感的關鍵點。 由於VR/AR環境的不同，適用的對話模式也是不一樣的。uSens高級研究員王曉濤在演講中介紹了VR/AR中對話模式的特點及一些具有代表性的對話模式，適用於VR/AR的手勢交互及其關鍵技術，同時也分享了手勢交互的未來發展方向。
雙目視覺是類比人類視覺原理，使用電腦被動感知距離的方法。雙目視覺廣泛應用在機器人導航，精密工業測量、物體識別、虛擬實境、場景重建，勘測領域。Slightech.Inc聯合創始人&中國區GM楊瑞翾，分享了其雙目視覺演算法結合自主研發的雙目攝像頭硬體在機器人上的應用。
智+應用
提到AI，很多在傳統行業打拼的朋友覺得離自己很遠。事實上，人工智慧在傳統行業中有著非常廣闊的應用天地，它可以在金融、醫療、教育、零售等領域發揮作用。智＋應用專場揭示了哪些產業和行業是AI落地的著陸點，通過精典的案例分析，來講解AI在傳統行業中有著怎樣的作用，以及在實戰中人工智慧怎麼落地，以及落地的關鍵問題。在工業4.0背景的影響下，傳統製造業迎來了前所未有的變革，智慧製造被許多國家提升至戰略層面。智慧製造的技術現狀和發展方向是什麼？都可以在智＋應用專場得到答案。
虛擬實境（VR）、增強現實（AR）、混合現實（MR）、人工智慧（AI）是當下的熱點話題。微軟正在通過新技術引領一條顛覆傳統體驗的道路，徹底打破2D螢幕的限制，重塑極致體驗。微軟的全息頭戴顯示裝置HoloLens, 以硬體設備本身作為輸出口，將自然語言識別、機器視覺 等人工智慧技術融入行業解決方案，從而為教育、醫療、設計、裝配、零售等行業帶來顛覆性的跨設備、人性化體驗。微軟（中國）用戶體驗顧問劉昕羽詳細講解了混合現實技術平臺的戰略、平臺特性，以及為傳統行業打造的顛覆性解決方案。
當Alpha Go成功戰勝圍棋大師，當高考機器人打敗了全國70%考生，我們驚歎，一個人工智慧的教育時代已經到來。人工智慧在教育領域的優勢在哪裡？它又將如何改變當前的教育模式？未來，人工智慧的“特級教師”們，會以怎樣的姿態出現在家庭、學校以及多元化的學習場景之中？乂學教育首席科學家崔煒通過演講展示了教育領域如何乘著人工智慧的“巨浪”，改變孩子們的明天。
在電商平臺業務的正常運轉過程中，風險是無處不在的。而隨著電子商務的繁榮，針對電商行業的惡意行為也愈演愈烈，其中包括但不局限於機器註冊帳號、惡意下單、黃牛搶購囤貨、商家刷單、垃圾消息、釣魚等等問題。如果這些惡意行為不被有效阻止，會給電商平臺和用戶帶來巨大的損失，所以必須建立相應的風控系統來抵禦這些風險。從技術角度來講，風控領域已逐漸由傳統的基於規則判斷發展到今天基於大資料和演算法進行識別，而其中演算法的核心就是機器學習技術。蘑菇街技術專家蓮華的演講圍繞機器學習在蘑菇街風控業務中的技術應用實踐展開，分享了在蘑菇街風控場景中使用機器學習方法的一點心得體會和實踐經驗，主要包括三個方面，分別是經典機器學習方法和模型的即時化建設與部署，深度學習方法在風控場景中的建模及其即時化探索，和基於圖模型進行團夥挖掘的一些嘗試。
隨著蘇甯雲商、金融、體育、文創等線上、線下業務的不斷拓展，積累了大量的用戶行為以及客服會話資料，如何充分挖掘海量規模的資料，改進使用者體驗、提高客服效率，成為亟待解決的問題。蘇寧技術研究院人工智慧實驗室研發了智慧型機器人平臺，採用當前流行的會話即平臺(Conversation As a Platform)技術，集成閒聊陪伴和專業助理等不同技能，包括家電控制、智慧辦公、智慧客服、智慧導購等，為智慧商務、智慧家居等業務線提供良好支援。蘇甯雲商IT總部技術總監李偉在分享中主要介紹了蘇寧智慧型機器人平臺的架構設計、基於深度學習的文本、視覺化問答實現和在商務、家居、辦公能不同場景的廣泛應用。
智+應用分會場還設立了思必馳開發者實戰營，內容包括開放平臺市場分析&DUI平臺介紹，如何創建專屬的語音交互邏輯，DUI開放平臺之技能開發功能重點演示。此外還有動手環節：利用DUI平臺快速創建一個主題技能，以及開發者互動及Q&A。
【編輯推薦】
外媒速遞：28個你必須掌握的人工智慧技術術語人工智慧，不止於技術的革命--WOT2017全球創新技術峰會開幕uSens馬賡宇：當人工智慧遇上虛擬實境雲啟資本陳昱：如何吸引人工智慧投資人向你瞄準人工智慧 讓京東雲更具應用價值從應用的角度，介紹百度搜索阿拉丁系統的自然語言的需求理解策略的智慧化升級, 分享百度搜索的需求識別和語義解析技術。並通過這個升級作為例子，分享如何利用大資料優勢，結合深度學習技術構建模型；在此基礎上結合業界一些新思路和實際問題，用微創新來優化模型；流程上，借用AI技術的同時，引入業務流程設計和人工標注，進一步優化並構建一個切實可用的智慧系統。國美大資料中心副總監楊驥發表了題為“深度學習開啟社交電商智能時代”的演講。基於國美互聯網的業務場景，介紹了深度學習演算法和架構的演進過程，重點是過程中遇到的挑戰，以及深度學習技術帶來的提升效果。 同時針對電商領域傳統的基於使用者行為構建個性化系統存在的局限性，重點介紹了國美互聯網使用深度學習技術的實踐案例，包括如何使用卷積特徵 (convolutional feature)做主體識別、如何使用CNN做商品品類預測、利用圖像局部特徵（SIFT、SURF、HOG等）進行展示重排序、圖像相似性檢索特徵即時更新策略、實拍圖像增強等內容。
深度學習系統在處理大量資料起到重要作用。Uber的車輛積累了數百萬英里的行駛資料、獲取的位置資料和交通問題資料等。UberEats提供了另一個資料集，以便於交叉引用和有趣的關聯發現。Uber Tech Lead劉彥東在演講中介紹了Uber的機器學習平臺系統架構，以及一些關鍵挑戰的應對策略。
《TensorFlow技術解析與實戰》作者李嘉璿在演講中演示了如何使用Tensorflow實現各種模型，從簡單的淺層神經網路雙線性模型，到針對推薦系統稀疏資料場景下的Amazon的DSSTNE，和Youtube推薦系統採用的神經網路在TensorFlow上的實現。
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七牛雲AI實驗室負責人彭垚發表了題為“構建富媒體時代的彈性深度學習雲平臺”的主題演講。結合七牛人工智慧實驗室在海量富媒體資料的應用實踐，講述如何結合容器雲技術，構建富媒體大資料時代深度學習計算平臺，並探討深度學習在視頻、圖像領域的一些突破和應用。
傳統的機器學習建模基本上是手工作業，耗費大量時間清理資料、試驗特徵、優化參數，非常依賴專業人員的經驗和數量。獵聘首席資料官單藝在演講中表示：我們在做自動化建模平臺，可以自動化完成很多模型開發工作，甚至超越普通專業人員的建模水準。
人機交互
人機交互分會場的主題主要有：系統設計、應用場景、軟硬體結合。2017年，人機交互的設計正朝著增加我們對AI的信任方向發展。我們將如何與電腦和其他設備進行交流、AI系統之間將如何進行交流以及我們之間如何進行交流？如何設計一款出色的人機交互系統？“人機交互專場”一一給出答案。
如今，各種形態的硬體具備了互聯和無處不在的計算能力，不同于智慧手機，智慧硬體需要更全面、更細緻地去感知人、空間、行為事件進而更多面、更完整地去服務於使用者細分場景。人機交互專場解密了在不同的場景下，如何滿足使用者對智慧服務和無痕互交的需求。人工智慧時代，人機交互的方式會變成自然語言，產生很大變化，軟硬結合的人工智慧產品將是新的方向，這讓人工智慧與新型硬體的結合創造出了新的機會。如何結合軟體和硬體、如何平衡體驗和和產業供應鏈，“人機交互專場”將這一系列設計和技術的難點逐一擊破。
圖靈機器人聯合創始人楊釗主要介紹了圖靈機器人多模態交互框架。多模態交互是智慧型機器人專屬的對話模式。Turing OS機器人作業系統將機器人與人的交互模式定義為“多模態交互”，即通過文字、語音、視覺、動作、環境等多種方式進行人機交互，充分模擬人與人之間的對話模式。楊釗在分享中，結合場景介紹了TuringOS平臺架構設計及關鍵技術。
人工智慧技術改變著人機交互的方式，其中，語音交互無疑是最天然的入口，但這一技術在研發和商業化應用上都存在一定難度，就研發中的痛點問題進行深入分析，就業界現有的各種解決方案做出對比分析, 思必馳開發總監張順在報告中提出降低研發難度, 讓產品快速擁有高品質的對話交互功能的解決方案。
機器人作為一個新興產業需要創新技術的推動才能加速其發展。實感技術（RealSense）為機器人向智慧化邁步發揮了巨大作用。實感技術讓設備具有像人一樣的感知能力，它讓“機器人”這個詞的重心落在了“人”上。實感技術到底是什麼?它能為我們的日常工作和生活帶來哪些便利？Intel感知計算中國區總監湯振宇發表了主題為“實感技術 為設備增加人類感知”的演講，與大家一起探討以上問題。
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深度學習技術和自然的人機交互是目前機器人普級的兩大門檻。ROOBO自主研發了基於安卓底層架構搭建的這一套機器人系統，包括語義分析、圖像影像處理、知識庫技術。ROOBO CTO雷宇結合場景分享了ROSAI的系統架構，以及如何進行自訂的開發。
VR/AR世界能夠給用戶帶來很強的沉浸感體驗。隨著顯示等主體設備的進一步成熟與內容的豐富，自然的交互技術成為增強沉浸感的關鍵點。 由於VR/AR環境的不同，適用的對話模式也是不一樣的。uSens高級研究員王曉濤在演講中介紹了VR/AR中對話模式的特點及一些具有代表性的對話模式，適用於VR/AR的手勢交互及其關鍵技術，同時也分享了手勢交互的未來發展方向。
雙目視覺是類比人類視覺原理，使用電腦被動感知距離的方法。雙目視覺廣泛應用在機器人導航，精密工業測量、物體識別、虛擬實境、場景重建，勘測領域。Slightech.Inc聯合創始人&中國區GM楊瑞翾，分享了其雙目視覺演算法結合自主研發的雙目攝像頭硬體在機器人上的應用。
智+應用
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在電商平臺業務的正常運轉過程中，風險是無處不在的。而隨著電子商務的繁榮，針對電商行業的惡意行為也愈演愈烈，其中包括但不局限於機器註冊帳號、惡意下單、黃牛搶購囤貨、商家刷單、垃圾消息、釣魚等等問題。如果這些惡意行為不被有效阻止，會給電商平臺和用戶帶來巨大的損失，所以必須建立相應的風控系統來抵禦這些風險。從技術角度來講，風控領域已逐漸由傳統的基於規則判斷發展到今天基於大資料和演算法進行識別，而其中演算法的核心就是機器學習技術。蘑菇街技術專家蓮華的演講圍繞機器學習在蘑菇街風控業務中的技術應用實踐展開，分享了在蘑菇街風控場景中使用機器學習方法的一點心得體會和實踐經驗，主要包括三個方面，分別是經典機器學習方法和模型的即時化建設與部署，深度學習方法在風控場景中的建模及其即時化探索，和基於圖模型進行團夥挖掘的一些嘗試。
隨著蘇甯雲商、金融、體育、文創等線上、線下業務的不斷拓展，積累了大量的用戶行為以及客服會話資料，如何充分挖掘海量規模的資料，改進使用者體驗、提高客服效率，成為亟待解決的問題。蘇寧技術研究院人工智慧實驗室研發了智慧型機器人平臺，採用當前流行的會話即平臺(Conversation As a Platform)技術，集成閒聊陪伴和專業助理等不同技能，包括家電控制、智慧辦公、智慧客服、智慧導購等，為智慧商務、智慧家居等業務線提供良好支援。蘇甯雲商IT總部技術總監李偉在分享中主要介紹了蘇寧智慧型機器人平臺的架構設計、基於深度學習的文本、視覺化問答實現和在商務、家居、辦公能不同場景的廣泛應用。
智+應用分會場還設立了思必馳開發者實戰營，內容包括開放平臺市場分析&DUI平臺介紹，如何創建專屬的語音交互邏輯，DUI開放平臺之技能開發功能重點演示。此外還有動手環節：利用DUI平臺快速創建一個主題技能，以及開發者互動及Q&A。
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