09:00-11:30

應(yīng)用領(lǐng)域（上午）

推薦搜索（A會場）

9:30-10:10??蘇寧智能購物助理機(jī)器人平臺

孫鵬飛 蘇寧易購搜索算法團(tuán)隊負(fù)責(zé)人

在蘇寧我們一直把智慧零售的理念落到我們的產(chǎn)品體驗上，作為國內(nèi)最大的o2o戰(zhàn)略的實踐者，我們積攢了有著20多年的行業(yè)領(lǐng)域知識，如何通過大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)提升我們的產(chǎn)品體驗，一直是我們努力實踐的方向。蘇寧搜索團(tuán)隊圍繞著電子商務(wù)領(lǐng)域中的導(dǎo)購、服務(wù)以及任務(wù)助理等幾個方面，研發(fā)了智能購物助理機(jī)器人平臺，為業(yè)務(wù)線提供良好支持。 本次分享主要介紹蘇寧智能購物助理機(jī)器人平臺介紹、智能人機(jī)交互構(gòu)建技術(shù)實踐、挑戰(zhàn)與未來三部分。

10:10-10:50??正在規(guī)劃中

邀請中 vipkid重磅嘉賓

10:55-11:30??正在規(guī)劃中

張康 360人工智能研究院智能推薦負(fù)責(zé)人

11:35-12:15??美團(tuán)O2O服務(wù)搜索的深度學(xué)習(xí)實踐

蔣前程 美團(tuán)高級算法技術(shù)專家

本次演講會主要介紹美團(tuán)O2O服務(wù)搜索具有的特點(diǎn)以及面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。然后會重點(diǎn)從用戶理解和個性化排序兩個方向去講述深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用和實踐。具體的內(nèi)容包括： 1. 美團(tuán)搜索的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、規(guī)模以及要解決的核心問題，同時也會介紹O2O搜索和傳統(tǒng)搜索的異同點(diǎn)以及技術(shù)上不一樣的挑戰(zhàn)； 2. 為了滿足用戶，首先需要更好的理解用戶的需求。因此對用戶查詢和個性需求的理解是必不可少的，所以會重點(diǎn)講述深度語義模型在用戶理解上的一些突破和進(jìn)展 3. 另外從搜索結(jié)果個性化排序?qū)用?，也會介紹深度學(xué)習(xí)的模型在美團(tuán)排序上面的探索和進(jìn)展。

語音識別（B會場）

09:30-10:15??正在規(guī)劃中

邀請中 科大訊飛重磅嘉賓

10:15-11:00??正在規(guī)劃中

邀請中 搜狗科技重磅嘉賓

11:00-11:45??正在規(guī)劃中

邀請中 小米科技重磅嘉賓

計算機(jī)視覺（C會場）

9:30-10:15??本地生活場景中的物體文本識別與三維重建

李佩 阿里巴巴-餓了么高級總監(jiān)

本地生活場景中包含大量極富挑戰(zhàn)的計算機(jī)視覺任務(wù)，如菜單識別，招牌識別，菜品識別，商品識別，行人檢測與室內(nèi)視覺導(dǎo)航等。這些計算機(jī)視覺任務(wù)對應(yīng)的核心技術(shù)可以歸納為三類：物體識別，文本識別與三維重建。本次演講將概括介紹這三個方面的視覺技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)，并就最新的進(jìn)展做重點(diǎn)闡述。

10:15-11:00??如何低投入的構(gòu)造視覺應(yīng)用

黃纓寧 第四范式圖像平臺負(fù)責(zé)人

2000年之后，隨著數(shù)據(jù)量的上漲、以GPU為代表的運(yùn)算量的提升以及深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，極大的促進(jìn)了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。如下圖所示，錯誤率隨著數(shù)據(jù)供給越來越充分而明顯下降，在深度網(wǎng)絡(luò)（deep，桔紅色）上表現(xiàn)更是如此。而增加的計算力又使得我們有能力處理越來越大量的數(shù)據(jù)。隨著2016年AlphaGO大勝人類圍棋冠軍，人工智能迎來了爆炸式的增長。 在這樣的大背景下，人工智能領(lǐng)域炙手可熱，因此原來領(lǐng)域內(nèi)的人才很快便被市場消化掉。但由于此類人才的行業(yè)門檻較高，供應(yīng)不足，人才處于稀缺地位。據(jù)有效統(tǒng)計，AI人才領(lǐng)域全球僅30萬，與此同時是此類人才獲取成本不斷走高。 而對于建立智能的視覺應(yīng)用，需要一個較長而復(fù)雜的流水線。比如數(shù)據(jù)的標(biāo)注、清洗到建模，經(jīng)常是由不同的工具、平臺或團(tuán)隊承接，因此溝通成本較大，甚至?xí)捎诓灰恢滦詫?dǎo)致模型的效果不佳。另外，做建模的同學(xué)經(jīng)常需要也懂業(yè)務(wù)，才能構(gòu)建出業(yè)務(wù)人員可用的應(yīng)用，而對復(fù)合人才的要求也讓構(gòu)建智能應(yīng)用更有難度。另外，構(gòu)建智能模型不等于構(gòu)建智能應(yīng)用，應(yīng)用需要的工程對接、資源優(yōu)化、分布式高可用等特性開發(fā)，往往占了整個過程的70%時間以上，且需要大量的工程開發(fā)人員來進(jìn)行。 這個領(lǐng)域雖然火熱，但也沒有遍地開花。主流的應(yīng)用比較集中，甚至占了市場上智能視覺應(yīng)用的70%以上。大多數(shù)會扎在人臉識別、車輛、車牌識別等領(lǐng)域。而對于長尾的需求，尤其是對于要結(jié)合自身業(yè)務(wù)的客戶而言，市場上基本找不到成熟的應(yīng)用。 對于這些難題，或許我們能通過工具化的手段，找到另一種輕量級的解決方案

11:00-11:45??VR/AR助力國美新零售

隋曉艷 國美電器產(chǎn)品經(jīng)理

以消費(fèi)者體驗為核心，通過VR/AR技術(shù)為新零售賦能，重構(gòu)消費(fèi)體驗場景，提升消費(fèi)者購物體驗，主要圍繞以下三個方面進(jìn)行闡述 1. AR、VR科技加速新零售業(yè)發(fā)展 2. VR、AR對營銷模式的創(chuàng)新 3. VR、AR與新零售的未來

文本分析與NLP（D會場）

9:30-10:10??NLP技術(shù)在宜信業(yè)務(wù)中的技術(shù)實踐

井玉欣 宜信數(shù)據(jù)科學(xué)家

自然語言數(shù)據(jù)作為重要的溝通形式以及信息載體廣泛存在于企業(yè)日常業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)之中，合理的NLP技術(shù)可以克服自然語言的非形式化、不確定性等問題，發(fā)掘并捕獲其中蘊(yùn)含的有價值信息，進(jìn)而用于業(yè)務(wù)咨詢、決策支持、精準(zhǔn)營銷等方面，是企業(yè)重要的AI能力之一。本報告將圍繞基于機(jī)器學(xué)習(xí)的NLP技術(shù)在宜信內(nèi)部各業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用實踐來展開，分享這一過程中的相關(guān)經(jīng)驗，包括智能機(jī)器人在業(yè)務(wù)支持、客戶服務(wù)中的探索，基于文本語義分析的用戶畫像構(gòu)建，以及NLP算法服務(wù)平臺化實施思路等。

10:10-10:50??NLP在微博中的應(yīng)用

胥望軍 新浪微博NLP負(fù)責(zé)人

此次演講議題為介紹微博的內(nèi)容理解和用戶理解方面的基礎(chǔ)工作，包括文本分析，用戶行為，用戶畫像等方面的工作，以及難點(diǎn)和解決辦法。

10:55-11:35??人工智能和人工冰釋前嫌——對話系統(tǒng)在房產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用

陳開江 貝殼找房資深算法專家

對話系統(tǒng)是NLP領(lǐng)域常見的技術(shù)方向，也是未完全解決的技術(shù)難點(diǎn)。近年來，深度學(xué)習(xí)的興盛把對話系統(tǒng)帶到了一個新高度，貝殼找房作為行業(yè)內(nèi)最大的居住服務(wù)平臺，也在對話系統(tǒng)上有長期的探索嘗試。常規(guī)的對話系統(tǒng)試圖取代傳統(tǒng)的人工服務(wù)，而貝殼找房的對話系統(tǒng)有自己的創(chuàng)新，人工智能和人工知識可以共同學(xué)習(xí)演化，借助深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)NLP技術(shù)，真正做到了為行業(yè)賦能。本議題為你分享貝殼找房在語義理解，對話系統(tǒng)，語音助手和VR看房協(xié)同工作相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品實踐。

11:35-12:15??知乎AI技術(shù)及應(yīng)用

黃波 知乎AI團(tuán)隊技術(shù)負(fù)責(zé)人

作為國內(nèi)知名知識分享平臺，知乎已擁有 2 億注冊用戶，回答數(shù)超過 1 億，目前 AI 已經(jīng)全面參與知乎的各個環(huán)節(jié)，大大提升了效率。本次議題將分享知乎在知識圖譜、內(nèi)容理解、用戶畫像的具體技術(shù)及其相關(guān)的應(yīng)用。

13:30-17:00

行業(yè)賦能（下午）

業(yè)務(wù)實踐（A會場）

13:30-14:15??深度學(xué)習(xí)在語言學(xué)習(xí)場景下的技術(shù)實踐

張志博 扇貝算法團(tuán)隊負(fù)責(zé)人

本次演講以扇貝在谷歌開發(fā)者大會中的一個案例項目為例，講述在語言學(xué)習(xí)場景下對深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。探討在中小團(tuán)隊中如何實現(xiàn)從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)到數(shù)據(jù)收集清洗，再到模型的選擇和評估，逐步搭建深度學(xué)習(xí)落地的開發(fā)框架和迭代流程。

14:15-15:00??貝殼租房的真房源模型與信用體系建設(shè)

嚴(yán)言 貝殼找房貝殼租房數(shù)據(jù)策略負(fù)責(zé)人

幾乎每一個人都會接觸房屋租賃領(lǐng)域的方方面面，而當(dāng)前行業(yè)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(diǎn)。本次演講計劃從貝殼租房自身的實踐經(jīng)驗出發(fā)，介紹我們通過大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的方法管控房源真實性以及服務(wù)品質(zhì)，同時建立完善的租賃信用體系，不斷提升商家提供的服務(wù)品質(zhì)，提高行業(yè)信息匹配效率。

15:20-16:05??視覺搜索技術(shù)系統(tǒng)與業(yè)務(wù)應(yīng)用

宋宏亮 美麗聯(lián)合集團(tuán) 圖像搜索技術(shù)負(fù)責(zé)人

隨著移動應(yīng)用和內(nèi)容業(yè)務(wù)的發(fā)展，視覺搜索技術(shù)日益成為用戶增長和應(yīng)用體驗提升的關(guān)鍵因素。本次演講結(jié)合蘑菇街的海量圖片/商品數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場景，介紹蘑菇街在視覺搜索方向上的技術(shù)探索和業(yè)務(wù)實踐演進(jìn)歷程。針對電商領(lǐng)域的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，講述深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用及其帶來的效果提升，包括商品類目預(yù)測、主體檢測、使用Attention學(xué)習(xí)更具辨識度的深度特征、圖像特征融合等內(nèi)容。同時通過具體的業(yè)務(wù)案例，介紹視覺搜索技術(shù)的落地應(yīng)用之路。

16:05-16:50??知識圖譜在WPS的落地

黃鴻波 金山辦公人工智能領(lǐng)域?qū)＜?、高級工程?/p>

在面向?qū)ο蟮臅r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(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，對象與對象之間的聯(lián)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(xiàn)在對于實體之間關(guān)系的分析變得神秘嘉賓重要，我們可以使用知識圖譜相關(guān)技術(shù)，來挖掘?qū)嶓w之間的關(guān)系，從而找到其中的商業(yè)價值，打造自己的知識圖譜應(yīng)用。

優(yōu)化硬件（B會場）

14:15-15:00??正在規(guī)劃中

邀請中 大疆科技重磅嘉賓

15:20-16:05??正在規(guī)劃中

羅未 WRTnode創(chuàng)始人

行業(yè)賦能（C會場）

14:10-14:50??AI如何推進(jìn)新媒體創(chuàng)新生態(tài)

李季 榮之聯(lián)高級產(chǎn)品經(jīng)理

新媒體在數(shù)字科技引領(lǐng)下走上新的征程，隨著近年人工智能技術(shù)迅速崛起，媒體融合創(chuàng)新不斷發(fā)展。以今日頭條為代表的AI技術(shù)異軍突起，內(nèi)容付費(fèi)、智能推薦引擎、用戶行為分析等技術(shù)不斷涌現(xiàn)?？梢哉f媒體已經(jīng)進(jìn)入全新的進(jìn)化周期，本次演講會重點(diǎn)討論AI技術(shù)在新媒體領(lǐng)域的創(chuàng)新性應(yīng)用以及生態(tài)體系建設(shè)等內(nèi)容。

14:50-15:30??如何構(gòu)建線上線下一體化AI PaaS平臺

宋翔 UCloudAI平臺技術(shù)專家

AI技術(shù)的快速發(fā)展與行業(yè)賦能，離不開算法的演進(jìn)和基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化。為了快速推動企業(yè)AI應(yīng)用落地，UCloud基于多年公有云研發(fā)的技術(shù)積累結(jié)合AI技術(shù)的特點(diǎn)，研發(fā)了一整套完善的AI PaaS線上、線下基礎(chǔ)AI云平臺方案。本次演講將從云計算基礎(chǔ)設(shè)施出發(fā)，結(jié)合AI訓(xùn)練和推理任務(wù)的特點(diǎn)與需求，介紹如何結(jié)合UCloud公有云平臺和UMCloud私有云平臺的優(yōu)勢，構(gòu)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(zhàn)和解決方案。

15:40-16:20??微店AI實踐

夏劍 微店AI負(fù)責(zé)人

AI技術(shù)對于電子商務(wù)至關(guān)重要，但AI的實踐門檻很高，對于創(chuàng)業(yè)公司尤其如此。本分享結(jié)合AI在微店落地的實踐經(jīng)驗，從圖像、用戶畫像、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理等角度探討電商創(chuàng)業(yè)公司如何打造好AI系統(tǒng)以及如何利用好AI解決實際問題。

AI新一代應(yīng)用（D會場）

13:30-14:15??正在規(guī)劃中

邀請中 Red Pulse重磅嘉賓

14:15-15:00??電力行業(yè)的智能技術(shù)應(yīng)用

曹飛 中飛艾維總經(jīng)理

在無人機(jī)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(yán)重影響巡線工作，有時甚至需要帶電作業(yè)，效率低下，危險度高。 此后，中飛艾維第一個將無人機(jī)應(yīng)用于電力巡線，推進(jìn)電力巡線行業(yè)由人巡時代進(jìn)入機(jī)巡時代。無人機(jī)作業(yè)服務(wù)在國網(wǎng)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(yè)變革進(jìn)軍，利用無人機(jī)進(jìn)行工業(yè)數(shù)據(jù)采集如何實現(xiàn)？又如何利用人工智能（AI）分析行業(yè)數(shù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)支撐？智巡時代已然已經(jīng)到來。

15:20-16:05??可視化人工智能：醫(yī)學(xué)人工智能的商業(yè)探索之路

Andy 維卓致遠(yuǎn)COO

人工智能在落實層面上最熱門的領(lǐng)域是醫(yī)學(xué)。在前沿技術(shù)的落實和成功商業(yè)化是初創(chuàng)企業(yè)成功的關(guān)鍵。我們致力于醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的人工智能處理，在計算結(jié)果的呈現(xiàn)方式上，創(chuàng)新性地結(jié)合了最前沿的可視化技術(shù)—混合現(xiàn)實（MR : Mixed Reality）技術(shù)，取得了良好的技術(shù)和商業(yè)成就。通過CT、核磁共振數(shù)據(jù)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(jié)果文件，通過局域網(wǎng)與混合現(xiàn)實終端分享，用戶佩戴混合現(xiàn)實終端后，可全息瀏覽立體的個性化病例數(shù)據(jù)，圍繞著手術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)患溝通、手術(shù)方案規(guī)劃、術(shù)中引導(dǎo)、醫(yī)學(xué)教學(xué)培訓(xùn)和臨床科研等環(huán)節(jié)中。

參會地址：北京粵財JW萬豪酒店(宣武門外大街18號)

乘車路線：

地鐵可乘坐2號線、4號線宣武門站下車，G口出，向南步行約400米左轉(zhuǎn)即到。途經(jīng)公交車：102路、105路、109路、83路、70路

首都機(jī)場：

乘坐機(jī)場大巴2號線北京南站線，至宣武門公交站下車，步行350米即到（距會場32公里，乘坐出租車約1小時10分鐘）

北京南苑機(jī)場：

乘坐機(jī)場大巴2號線北京南站線，至宣武門公交站下車，步行350米即到（距會場20公里，乘坐出租車約45分鐘）

北京站：

北京站地鐵站（D西南口）乘坐北京地鐵2號線（開往崇文門方向），宣武門地鐵站下車，G東南口向南直行300米左轉(zhuǎn)（距會場8公里，乘坐出租車約29分鐘）

北京南站：

地鐵乘坐14號線十里河站下車，換乘10號線雙井站下車，A口出，向北步行約400米即到。（距離會場10.6公里，乘坐出租車約30分鐘）

北京西站：

北京西站地鐵站（B西南口）乘坐7號線（開往焦化廠方向），菜市口站下車，同站換乘4號線大興線（開往安河橋北方向），宣武門地鐵站下車，G東南口向南直行300米左轉(zhuǎn)（距會場6公里，乘坐出租車約18分鐘）

北京北站：

西直門地鐵站（A1口）乘坐2號線外環(huán)（開往車公莊方向），宣武門地鐵站下車，G東南口向南直行300米左轉(zhuǎn)（距會場8公里，乘坐出租車約25分鐘）

北京東站：

步行1.5公里至大望路地鐵站（A東北口）乘坐1號線（開往蘋果園方向），西單站下車，同站換乘4號線大興線（開往天宮院方向），宣武門地鐵站下車，G東南口向南直行300米左轉(zhuǎn)（距會場10公里，乘坐出租車約35分鐘）