这两天云栖大会在杭州开幕，又在互联网圈引起了一场“轩然大波”。这两年云栖大会发展的真是不错，从第一、第二届的“默默无闻”，到现在已经发展成了互联网圈又一大盛事。在此不得不感叹一句：阿里真是一家伟大的公司。

AI 技术一直是近两年的一个热点，云栖上阿里也秀了一秀在人工智能技术上的肌肉，从发布含光 800 到阿里云的飞天智能论坛，我们都可以看到阿里巴巴在 AI 技术方面还是领先于行业的。阿里巴巴副总裁 & 阿里云智能计算平台事业部总经理贾扬清老师一直是 AI 领域颇有影响力的一位大咖，这次云栖上他负责机器智能峰会，聚焦机器智能技术、产品、服务及商业模式的创新，为国内外技术专家、企业家、开发者搭建多方交流的平台。

很多人都想去现场面基贾老师，听听国内外机器学习领域行业专家的精彩分享。但并不是每个人都有机会去云栖的，所以我们把他请来了！！他将在 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会上担任 AI 与大数据框架、平台专场的出品人，并带来精彩演讲。

AICon 全球人工智能与机器学习技术大会 将于 11 月份在北京国际会议中心举办，这里不仅有硅谷、BAT、独角兽们的 AI 技术案例解析，还有 颜水成、贾扬清、崔宝秋、吴华 等大咖现场经验分享。包含机器学习、计算机视觉、搜索推荐、智能金融、AI+ 产业、AI 芯片、NLP、知识图谱等 13+ 热门技术专场，干货十足，详细议题内容欢迎点击“阅读原文”查看。

部分议题抢先看：

• 《NLP 在小米的探索与实践》  

  王斌 / 小米 NLP 首席科学家

NLP 在小米具有十分丰富的应用场景，一方面要为大量智能硬件的 AI 赋能服务 (如语音交互、多语言支持)，另一方面也要为搜索、推荐、广告等内容应用提供技术支撑。大量多样化的应用场景也给 NLP 技术提出了技术通用性与跨领域俱备、云端与设备端并存等挑战。针对这些挑战，小米 AI 实验室 NLP 团队进行了大量技术研究和应用落地工作。本次报告将会结合小米实际业务需求，介绍小米在 NLP 平台构建、内容过滤、人机对话、机器翻译等方面的探索和实践工作。

• 《刻画物理世界的 AI 技术和应用》  

  何仁清 / 美团点评算法通道主席 & 美团配送 AI 方向负责人

美团配送作为全球最大的即时配送网络，具有丰富的大数据和应用场景优势，结合机器学习、时空间大数据、AIoT 相关技术，我们在“物理世界数字化和智能化”这方面做了很多探索和尝试，这次主要分享这方面的重要技术和相关经验。

• 《滴滴搜索系统的深度学习演进之路》  

  陈欢 / 滴滴出行 高级专家算法工程师

本次讲座将介绍滴滴搜索的技术框架和用深度学习技术升级滴滴搜索引擎的演进过程。我们对搜索引擎的全流程模块都进行了深度学习技术升级，包括查询词改写、检索召回和排序。在这个技术演进的过程中我们突破了许多工程落地的困难，同时我们结合出行场景特性对这些模块进行了效果优化，相信其中的难点突破、创新设计对大家会有帮助。

• 《从研究到落地：小米计算机视觉算法实用化探讨》  

  黄英 / 小米 人工智能部 AI 实验室视觉组总监

本演讲从小米公司实际案例出发，如新上线的魔法换天功能等，介绍了如何将核心算法落地实际场景，如何在精度和效率上进行调试优化，确保最终的用户体验。算法实用化过程中总会遇到很多困难点，遇到很多不好解决的 BadCase，效率上的优化也没有止境，这些都欢迎参会工程师一起探讨。

• 《智能家装设计中的 3D 算法应用实践》  

  赵斌强  / 阿里巴巴 资深算法专家

3D 算法在淘宝有广阔的应用前景。以家居行业为例，通过 3D 技术可以给消费者带来“所见即所得”的效果，从而大大降低消费者实地考察的时间成本和商品不合适需要退换的高昂成本；在设计师领域，通过 3D 和机器学习结合，给设计师带来强大的自动搭配和自动设计能力，从而大大降低设计师设计作品所消耗的时间，提升设计师的服务能力。

• 《知识图谱在小米的落地与挑战》  

  刘作鹏  / 小米 人工智能实验室总监

小米具有极其丰富、不断发展的产品和业务形态，一方面给知识图谱提供了广阔的应用场景，另一方面也给知识图谱的构建和应用提出了挑战。针对这些挑战，小米知识图谱团队做了大量的技术研制和落地应用等工作。本报告主要分享我们在图谱构建与应用过程中的一些经验和体会。

• 《AI 赋能普惠金融的探索与实践》  

  周俊  / 蚂蚁金服 人工智能部总监

当下金融科技是一个非常热的话题，AI 更是如此，AI+ 金融科技存在巨大的想象力，但金融场景跟传统的推荐搜索广告等场景又存在较大的差异，如何在金融场景中发挥 AI 的价值？如何让 AI 更好赋能金融科技场景，帮助各个业务取得效果提升？蚂蚁金服在 AI+ 金融领域经过了多年的探索，沉淀了较多经验，许多场景应用 AI 技术取得了较好的效果提升，同时 AI 技术经过这些场景的打磨，也具备了金融特色，两者形成了很好的互动和融合，助力普惠金融。

• 《腾讯云知识图谱技术与应用实践之路》

  吴睿  / 腾讯云 知识图谱与图计算负责人

本次讲座将介绍腾讯云知识图谱技术框架及落地应用的案例。知识图谱在泛互联网、政务、金融领域，被寄予提升机器认知推理的期望。但知识图谱作为一项系统性工程，在落地实体画像、搜索、推荐、问答场景时，面临诸多问题。腾讯云知识图谱在这个技术落地演进的过程中，突破了产品、架构、工程、算法的困难，同时我们针对场景特性，对知识抽取、知识推理等这些模块进行算法优化，相信其中的应用思考、架构布局、算法创新对大家会有帮助。

• 《微软小冰：人格化对话机器人的构建及在语音场景当中的实践》

  曾敏  / 微软小冰对话系统负责人

微软小冰是领先的跨平台人工智能机器人，本次讲座将介绍微软小冰最新的对话技术框架，以及在这套框架的基础之上，如何一步步构建人格化的对话机器人，并且结合语音场景，如音箱、车载、手机助理等，阐述我们是如何全面使用全双工技术，及它所带来的新的挑战，和我们是如何应对的。

• 《360 金融的 AI 实践之旅》

  苏绥  / 360 金融大数据总监

本次讲座将介绍 360 金融在大数据风控上的实践及演进过程。在互金用户全生命周期的很多重要环节我们都做了针对性的优化，包括风控前置、基于 DSP 的精准获客、基于复杂关系网络的反欺诈等。在演进的过程中，我们以统计方法中的生存分析理论为基础，结合 Boosting 算法思想，提出梯度提升生存树模型（GBST）。相比于传统模型，GBST 可以在客户生存时间分布未知的情况下，利用客户的基本特征，输出每个客户的长期生存曲线，计算出客户在每个时间段的违约概率，帮助决策者进行更加长期的风险决策。

• 《生鲜零售智能化之路》

  陈华良  / 每日优鲜 数据智能 VP

本次讲座将介绍每日优鲜发展现状及智能化的实践，包括如何实现基于千仓的智能售卖，如何实现智能的供应，如何实现智能供应和售卖的匹配，如何实现智能的配送等，分享我们在实践过程中所用算法及心得。

• 《设计智能在设计生产营销链路中的应用》

  谢宣松（星瞳） / 阿里巴巴达摩院机器智能实验室资深算法专家

设计智能涵盖的技术范围很广，不同于视觉理解（识别、检测、分割等），主要聚集于视觉生成、编辑、增强加工等后半段的能力；以此技术为基础的产品，既可是产品柔性制造的上游，也可在媒体生成和营销推广上发挥巨大的作用。旺盛多样的需求，和供给效率之间的矛盾，设计智能技术在其中大有可为；阿里巴巴达摩院设计智能团队，在这一块持续投入了很长时间，并有鹿班、AlibabaWood、画蝶等产品上线，本次分享除了介绍设计智能的概况，也展示了一些在具体行业中的一些应用案例。

• 《走向深度学习的美图社区推荐：从工具到算法》

  汤斌  /  美图高级算法专家

本次分享将介绍美图推荐算法团队如何应用深度学习技术，来克服社交化转型中遇到的各种挑战。首先，内部基于传统机器学习任务开发的工具，通过特征编码方案和特征数据结构的升级以支持深度学习建模。同时通过对 Neural Factorization Machine 模型的三次改进，适应了业务对模型的需要。另外通过用户行为序列特征建模进一步增强了模型端到端的能力。为了解决模型因复杂度过高导致的在线耗时增加的问题，我们也实现了多塔网络的模型框架。最后，通过多任务模型的几次迭代，解决了推荐场景下多个优化目标的需求。

• 《度小满金融大数据风控实践》

  杨青  /  度小满主任架构师

互联网金融的风控模型与传统金融和互联网公司的模型有何异同，有哪些挑战？本讲座将介绍互联网金融风控实践中碰到一些困难和挑战，并给出相应的我们在实践中总结的一些解决方案。同时会介绍度小满金融整体风控模型体系，其中会重点介绍经营相关的模型，比如额度利率相关模型体系，以及贷中管理、老客流存等方法，帮助业务如何更好的经营客户等等。

• 《AI 算法在云音乐搜索中的应用实践》

  王新欣  /  网易云音乐搜索算法负责人

云音乐搜索系统，分为三大体系：Query 理解体系，内容体系以及搜索推荐体系（引流体系）。借助 AI 的强大计算能力，（1）实现了对用户更好地意图理解、深层次的情感分析，让 Query 带有“生命力”，更加完善了 Query 理解体系；（2）实现了深度地扩展召回，同时借助深度学习的排序优势，给予用户更友好的资源、Item 展示；（3）实现了流量为多业务赋能的目标，同时借助 Multi-task Deep learning ，达到了体验、业务目标共同进步的层次。（4）引入体系的完善，为搜索的流量分配带来了更多可能。

• 《PAI-TAO: 深度学习编译优化技术的探索和实践》

  杨军  /  阿里巴巴算法架构师

本演讲会分享 PAI 团队在深度学习编译优化技术方向的探索和实践经验，包括优化的整体方法论，具体的设计细节及权衡取舍，工程研发管理、性能评测结果以及具体的业务落地 case 展示。并会结合业界编译优化的技术进展来呈现我们对该领域技术演化的一些思考和认识。

• 《百度大规模知识图谱构建及智能应用》

  宋勋超  /  百度知识图谱部主任研发架构师

知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。基于海量互联网资源，百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在智能搜索、智能推荐、智能交互等多项产品中实现了广泛应用。随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入，行业智能化诉求的提升，知识图谱在复杂知识表示、多模态语义理解、行业图谱构建和应用等方面都面临新的挑战。本报告将介绍百度在大规模知识图谱构建、多模语义理解、行业知识图谱构建及应用等方面的最新进展。

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