6月30日，［AI實驗室］第四期在上海舉辦，來自Face++與UCloud、Video++、思必馳的4位嘉賓帶來了關於AI技術以及行業應用的演講，詳解AI技術如何開啟智能時代。

如何利用公有云快速落地AI應用

（圖：UCloud AI專家 宋翔）

“AI是重資源、重消耗的技術，智能時代需要AI快速與行業結合，並快速實現AI應用的迭代。”UCloud AI專家宋翔表示。

AI落地過程中，需要考慮的問題：

一. 什麼場景需要AI賦能？

二. 如何快速、低投入的驗證AI技術？

三. 如何快速展開AI應用業務？

一. 如何高效實現AI應用迭代？

AI落地的挑戰：

建立的AI框架時常會遇到硬件迭代、算法更新以及算法兼容性等問題，並且還需要考慮整個系統的彈性和容災能力，保證業務的穩定。

AI落地技術挑戰的解決思路

首先，要做到環境分離和分佈式化。環境分離可以分為三層，最上層是AI相關的軟件層，中間是硬件，包括GPU的硬件，底層是存儲數據。通過容器將分層封裝，使得上下期間沒有強耦合性，提升整個平臺的擴展性。

如何利用公有云快速落地AI運用？

公有云支持AI應用落地，主要考慮兩方面：一是基於公有云平臺計算的資源，包括計算、網絡、多機房、跨地域；二是基礎的架構，包括雲主機、容器、負載均衡等基礎組建。最後搭建一個PaaS服務平臺，包括訓練平臺和在線服務平臺。

（圖：Face++人工智能開放平臺行業產品負責人 胡浩）

計算機視覺在手機行業的落地：

Face++人工智能開放平臺行業產品負責人胡浩認為，手機行業主要解決安全和娛樂兩個痛點。從安全的角度來說，人臉解鎖相較指紋、虹膜，具有速度快、非接觸、抗干擾的特點，從而更安全。娛樂的角度來說，人臉識別技術在手機上有非常多可以應用的地方，比如美顏、摳圖、打光、視線估計、手勢、人體骨骼關鍵點、3D結構光等，可服務於手機上各種有趣的應用，更好的進行人機互動。

計算機視覺在其它行業的落地：

除手機之外，CV在汽車、教育、營銷、製造業都有很大的想象空間。汽車就是做DMS，駕駛員是否疲勞，車內是否有遺留活物；教育行業做打卡、教學評估；營銷方面通過人的行為分析，找到精準用戶以及利用人臉技術策劃線上活動；製造業可做異常檢測，如正規的流程是否完整，有沒有漏缺等。

技術落地的思路

一項新技術落地有三個階段：第一是技術驅動，由技術去找場景；第二考慮現狀是什麼，即場景驅動；第三是商業驅動，看技術到底能給行業創造多大的價值。如果這三個步驟都能夠說通，即是一項技術在一個行業真正的落地，並且有持續的發展，當落地之後才能夠收集到更多實驗室裡面模擬不出來的數據，算法才能夠在剩下的所有環節替代人工，實現真正的人工智能。

人工智能在消費級視頻中的應用

（圖：極鏈科技Video++ AI中心運營總監 魏傳勇）

上海極鏈網絡科技有限公司Video++ AI中心運營總監魏傳勇介紹，中國超過5億的互聯網視頻用戶，佔總互聯網用戶比重超過了70%，平均每天花超過120分鐘在互聯網視頻上，包括長視頻、短視頻、直播視頻等，這就是消費級視頻。

如何利用AI技術讓視頻更有趣，更有價值？

Video++在運用AI技術賦能視頻的過程中，不斷讓視頻變得更有趣、更有價值，我們通過對非結構化的視頻數據進行結構化處理，實現人臉、場景、物體、品牌等內容的動態追蹤識別，進而將視頻解構成為更有價值的場景活動單元，再將其應用到如廣告、電商、互娛等各種商業化場景中去。

技術落地消費級視頻的挑戰

由於視頻辨識環境問題，辨識目標遮擋情況、屏幕佔比、運動狀態都會使視頻內容的辨識難度大大增加，而Video++獨創的全序列採樣識別，在準確率與抓取率上都具有革新性提升，最大化地去除了軌跡流中的抽樣與識別噪聲，以實現視頻動態內容更精準的識別。

商業化落地的應用

Video++的ASMP系統就是AI技術成功落地並實現大批量商用的產品之一。立足AI技術對視頻內容的識別，將非結構化的視頻內容經由AI處理後，產出與廣告主需求匹配的視頻場景單元。此時，廣告主結合自身的品牌特性進行投放，會取得更好的效果，經測算這種投放效果的ROI可以提升50%以上。

智能語音交互在企業中的應用

（思必馳 北京研發院產品經理 劉博）

思必馳北京研發院產品經理劉博就語音交互技術在企業中的應用做了相關分享。他認為，目前市面上很火的智能音箱、智能機器人等產品的核心是對話機器人，常見的對話機器人形態主要分為三大類，分別是個人助理、聊天機器人以及智能設備。

個人助理如siri，可以設定鬧鐘日程、查詢天氣等；聊天機器人，比如小冰，可以講笑話、閒聊；智能設備，比如天貓精靈、車蘿蔔、小米電視等，通過對話來實現導航、聽音樂、講故事等功能。

劉博稱，以上幾類對話機器人背後的對話技術主要有任務型對話、基於知識圖譜的對話、基於問答對的對話，以及生成式對話。

但以上幾種人機對話中都存在一個問題，那就是用戶在提問中占主導地位，機器往往處於被動狀態，等待用戶提問後，再試圖理解用戶意圖，只有在發現某些必須的參數信息缺失後，機器才會主動向用戶發問。這類對話關係中，人是主動方，機器是被動方，適用於人主動且有明確訴求的場景。但這種對話系統會有一個缺陷，就是如果用戶想不起來話題或者具體提問方式時，會覺得交互體驗很不佳。

基於此問題，思必馳將推出了一種新的對話技術。劉博表示，在新的對話關係中，機器將成為主動方，而人則成為被機器引導完成對話的一方，這款基於新型對話技術的新產品將用於企業服務中。