09:00-11:30

应用领域（上午）

推荐搜索（A会场）

9:30-10:10  苏宁智能购物助理机器人平台

孙鹏飞 苏宁易购搜索算法团队负责人

在苏宁我们一直把智慧零售的理念落到我们的产品体验上，作为国内最大的o2o战略的实践者，我们积攒了有着20多年的行业领域知识，如何通过大数据，机器学习，深度学习等新技术提升我们的产品体验，一直是我们努力实践的方向。苏宁搜索团队围绕着电子商务领域中的导购、服务以及任务助理等几个方面，研发了智能购物助理机器人平台，为业务线提供良好支持。 本次分享主要介绍苏宁智能购物助理机器人平台介绍、智能人机交互构建技术实践、挑战与未来三部分。

10:10-10:50  正在规划中

邀请中 vipkid重磅嘉宾

10:55-11:30  正在规划中

张康 360人工智能研究院智能推荐负责人

11:35-12:15  美团O2O服务搜索的深度学习实践

蒋前程 美团高级算法技术专家

本次演讲会主要介绍美团O2O服务搜索具有的特点以及面临的技术挑战。然后会重点从用户理解和个性化排序两个方向去讲述深度学习技术的应用和实践。具体的内容包括： 1. 美团搜索的业务现状、规模以及要解决的核心问题，同时也会介绍O2O搜索和传统搜索的异同点以及技术上不一样的挑战； 2. 为了满足用户，首先需要更好的理解用户的需求。因此对用户查询和个性需求的理解是必不可少的，所以会重点讲述深度语义模型在用户理解上的一些突破和进展 3. 另外从搜索结果个性化排序层面，也会介绍深度学习的模型在美团排序上面的探索和进展。

语音识别（B会场）

09:30-10:15  正在规划中

邀请中 科大讯飞重磅嘉宾

10:15-11:00  正在规划中

邀请中 搜狗科技重磅嘉宾

11:00-11:45  正在规划中

邀请中 小米科技重磅嘉宾

计算机视觉（C会场）

9:30-10:15  本地生活场景中的物体文本识别与三维重建

李佩 阿里巴巴-饿了么高级总监

本地生活场景中包含大量极富挑战的计算机视觉任务，如菜单识别，招牌识别，菜品识别，商品识别，行人检测与室内视觉导航等。这些计算机视觉任务对应的核心技术可以归纳为三类：物体识别，文本识别与三维重建。本次演讲将概括介绍这三个方面的视觉技术的发展脉络，并就最新的进展做重点阐述。

10:15-11:00  如何低投入的构造视觉应用

黄缨宁 第四范式图像平台负责人

2000年之后，随着数据量的上涨、以GPU为代表的运算量的提升以及深度学习算法的出现，极大的促进了人工智能产业的发展。如下图所示，错误率随着数据供给越来越充分而明显下降，在深度网络（deep，桔红色）上表现更是如此。而增加的计算力又使得我们有能力处理越来越大量的数据。随着2016年AlphaGO大胜人类围棋冠军，人工智能迎来了爆炸式的增长。 在这样的大背景下，人工智能领域炙手可热，因此原来领域内的人才很快便被市场消化掉。但由于此类人才的行业门槛较高，供应不足，人才处于稀缺地位。据有效统计，AI人才领域全球仅30万，与此同时是此类人才获取成本不断走高。 而对于建立智能的视觉应用，需要一个较长而复杂的流水线。比如数据的标注、清洗到建模，经常是由不同的工具、平台或团队承接，因此沟通成本较大，甚至会由于不一致性导致模型的效果不佳。另外，做建模的同学经常需要也懂业务，才能构建出业务人员可用的应用，而对复合人才的要求也让构建智能应用更有难度。另外，构建智能模型不等于构建智能应用，应用需要的工程对接、资源优化、分布式高可用等特性开发，往往占了整个过程的70%时间以上，且需要大量的工程开发人员来进行。 这个领域虽然火热，但也没有遍地开花。主流的应用比较集中，甚至占了市场上智能视觉应用的70%以上。大多数会扎在人脸识别、车辆、车牌识别等领域。而对于长尾的需求，尤其是对于要结合自身业务的客户而言，市场上基本找不到成熟的应用。 对于这些难题，或许我们能通过工具化的手段，找到另一种轻量级的解决方案

11:00-11:45  VR/AR助力国美新零售

隋晓艳 国美电器产品经理

以消费者体验为核心，通过VR/AR技术为新零售赋能，重构消费体验场景，提升消费者购物体验，主要围绕以下三个方面进行阐述 1. AR、VR科技加速新零售业发展 2. VR、AR对营销模式的创新 3. VR、AR与新零售的未来

文本分析与NLP（D会场）

9:30-10:10  NLP技术在宜信业务中的技术实践

井玉欣 宜信数据科学家

自然语言数据作为重要的沟通形式以及信息载体广泛存在于企业日常业务的各个环节之中，合理的NLP技术可以克服自然语言的非形式化、不确定性等问题，发掘并捕获其中蕴含的有价值信息，进而用于业务咨询、决策支持、精准营销等方面，是企业重要的AI能力之一。本报告将围绕基于机器学习的NLP技术在宜信内部各业务领域的应用实践来展开，分享这一过程中的相关经验，包括智能机器人在业务支持、客户服务中的探索，基于文本语义分析的用户画像构建，以及NLP算法服务平台化实施思路等。

10:10-10:50  NLP在微博中的应用

胥望军 新浪微博NLP负责人

此次演讲议题为介绍微博的内容理解和用户理解方面的基础工作，包括文本分析，用户行为，用户画像等方面的工作，以及难点和解决办法。

10:55-11:35  人工智能和人工冰释前嫌——对话系统在房产领域的应用

陈开江 贝壳找房资深算法专家

对话系统是NLP领域常见的技术方向，也是未完全解决的技术难点。近年来，深度学习的兴盛把对话系统带到了一个新高度，贝壳找房作为行业内最大的居住服务平台，也在对话系统上有长期的探索尝试。常规的对话系统试图取代传统的人工服务，而贝壳找房的对话系统有自己的创新，人工智能和人工知识可以共同学习演化，借助深度学习和传统NLP技术，真正做到了为行业赋能。本议题为你分享贝壳找房在语义理解，对话系统，语音助手和VR看房协同工作相关技术和产品实践。

11:35-12:15  知乎AI技术及应用

黄波 知乎AI团队技术负责人

作为国内知名知识分享平台，知乎已拥有 2 亿注册用户，回答数超过 1 亿，目前 AI 已经全面参与知乎的各个环节，大大提升了效率。本次议题将分享知乎在知识图谱、内容理解、用户画像的具体技术及其相关的应用。

13:30-17:00

行业赋能（下午）

业务实践（A会场）

13:30-14:15  深度学习在语言学习场景下的技术实践

张志博 扇贝算法团队负责人

本次演讲以扇贝在谷歌开发者大会中的一个案例项目为例，讲述在语言学习场景下对深度学习的应用。探讨在中小团队中如何实现从基础设施建设到数据收集清洗，再到模型的选择和评估，逐步搭建深度学习落地的开发框架和迭代流程。

14:15-15:00  贝壳租房的真房源模型与信用体系建设

严言 贝壳找房贝壳租房数据策略负责人

几乎每一个人都会接触房屋租赁领域的方方面面，而当前行业中仍存在着诸如房源信息不真实，信任体系缺失，以及信息匹配效率偏低等痛点。本次演讲计划从贝壳租房自身的实践经验出发，介绍我们通过大数据与机器学习的方法管控房源真实性以及服务品质，同时建立完善的租赁信用体系，不断提升商家提供的服务品质，提高行业信息匹配效率。

15:20-16:05  视觉搜索技术系统与业务应用

宋宏亮 美丽联合集团 图像搜索技术负责人

随着移动应用和内容业务的发展，视觉搜索技术日益成为用户增长和应用体验提升的关键因素。本次演讲结合蘑菇街的海量图片/商品数据和互联网业务场景，介绍蘑菇街在视觉搜索方向上的技术探索和业务实践演进历程。针对电商领域的数据特点，讲述深度学习的应用及其带来的效果提升，包括商品类目预测、主体检测、使用Attention学习更具辨识度的深度特征、图像特征融合等内容。同时通过具体的业务案例，介绍视觉搜索技术的落地应用之路。

16:05-16:50  知识图谱在WPS的落地

黄鸿波 金山办公人工智能领域专家、高级工程师

在面向对象的时代里，我们常说万物皆对象，之前我们只是来分析对象的个体，随着互联网和社交网络的发展，对象与对象之间的联系变得越来越紧密，我们把一个对象称之为一个实体，我们现在对于实体之间关系的分析变得神秘嘉宾重要，我们可以使用知识图谱相关技术，来挖掘实体之间的关系，从而找到其中的商业价值，打造自己的知识图谱应用。

优化硬件（B会场）

14:15-15:00  正在规划中

邀请中 大疆科技重磅嘉宾

15:20-16:05  正在规划中

罗未 WRTnode创始人

行业赋能（C会场）

14:10-14:50  AI如何推进新媒体创新生态

李季 荣之联高级产品经理

新媒体在数字科技引领下走上新的征程，随着近年人工智能技术迅速崛起，媒体融合创新不断发展。以今日头条为代表的AI技术异军突起，内容付费、智能推荐引擎、用户行为分析等技术不断涌现。可以说媒体已经进入全新的进化周期，本次演讲会重点讨论AI技术在新媒体领域的创新性应用以及生态体系建设等内容。

14:50-15:30  如何构建线上线下一体化AI PaaS平台

宋翔 UCloudAI平台技术专家

AI技术的快速发展与行业赋能，离不开算法的演进和基础设施的优化。为了快速推动企业AI应用落地，UCloud基于多年公有云研发的技术积累结合AI技术的特点，研发了一整套完善的AI PaaS线上、线下基础AI云平台方案。本次演讲将从云计算基础设施出发，结合AI训练和推理任务的特点与需求，介绍如何结合UCloud公有云平台和UMCloud私有云平台的优势，构建线上、线下一体化AI PaaS平台，以及在搭建AI PaaS平台过程中的一些方法与思路，以及其中遇到的挑战和解决方案。

15:40-16:20  微店AI实践

夏剑 微店AI负责人

AI技术对于电子商务至关重要，但AI的实践门槛很高，对于创业公司尤其如此。本分享结合AI在微店落地的实践经验，从图像、用户画像、数据挖掘、自然语言处理等角度探讨电商创业公司如何打造好AI系统以及如何利用好AI解决实际问题。

AI新一代应用（D会场）

13:30-14:15  正在规划中

邀请中 Red Pulse重磅嘉宾

14:15-15:00  电力行业的智能技术应用

曹飞 中飞艾维总经理

在无人机巡线开启之前，全国110kV以上输电线路150万公里，80-90%以上输电线路在崇山峻岭中,每个月需要巡视一遍，这就要求巡检人员徒步翻山越岭走到线塔下方，地形、天气、线塔高度都会严重影响巡线工作，有时甚至需要带电作业，效率低下，危险度高。 此后，中飞艾维第一个将无人机应用于电力巡线，推进电力巡线行业由人巡时代进入机巡时代。无人机作业服务在国网开展超过20个省市，全国覆盖第一，并积极拓展海外市场。 今天，中飞艾维再次向新的行业变革进军，利用无人机进行工业数据采集如何实现？又如何利用人工智能（AI）分析行业数进行产业支撑？智巡时代已然已经到来。

15:20-16:05  可视化人工智能：医学人工智能的商业探索之路

Andy 维卓致远COO

人工智能在落实层面上最热门的领域是医学。在前沿技术的落实和成功商业化是初创企业成功的关键。我们致力于医学影像数据的人工智能处理，在计算结果的呈现方式上，创新性地结合了最前沿的可视化技术—混合现实（MR : Mixed Reality）技术，取得了良好的技术和商业成就。通过CT、核磁共振数据的智能处理，获得三维病例模型。存储于本地云的智能处理结果文件，通过局域网与混合现实终端分享，用户佩戴混合现实终端后，可全息浏览立体的个性化病例数据，围绕着手术，应用于医患沟通、手术方案规划、术中引导、医学教学培训和临床科研等环节中。

参会地址：北京粤财JW万豪酒店(宣武门外大街18号)

乘车路线：

地铁可乘坐2号线、4号线宣武门站下车，G口出，向南步行约400米左转即到。途经公交车：102路、105路、109路、83路、70路

首都机场：

乘坐机场大巴2号线北京南站线，至宣武门公交站下车，步行350米即到（距会场32公里，乘坐出租车约1小时10分钟）

北京南苑机场：

乘坐机场大巴2号线北京南站线，至宣武门公交站下车，步行350米即到（距会场20公里，乘坐出租车约45分钟）

北京站：

北京站地铁站（D西南口）乘坐北京地铁2号线（开往崇文门方向），宣武门地铁站下车，G东南口向南直行300米左转（距会场8公里，乘坐出租车约29分钟）

北京南站：

地铁乘坐14号线十里河站下车，换乘10号线双井站下车，A口出，向北步行约400米即到。（距离会场10.6公里，乘坐出租车约30分钟）

北京西站：

北京西站地铁站（B西南口）乘坐7号线（开往焦化厂方向），菜市口站下车，同站换乘4号线大兴线（开往安河桥北方向），宣武门地铁站下车，G东南口向南直行300米左转（距会场6公里，乘坐出租车约18分钟）

北京北站：

西直门地铁站（A1口）乘坐2号线外环（开往车公庄方向），宣武门地铁站下车，G东南口向南直行300米左转（距会场8公里，乘坐出租车约25分钟）

北京东站：

步行1.5公里至大望路地铁站（A东北口）乘坐1号线（开往苹果园方向），西单站下车，同站换乘4号线大兴线（开往天宫院方向），宣武门地铁站下车，G东南口向南直行300米左转（距会场10公里，乘坐出租车约35分钟）