Google、微软、亚马逊、BAT、美团等 40+AI 落地案例详解

说到人工智能落地，大家的痛点需求是什么？根据前期调研，技术、业务、选型和管理是受关注最多的几个话题，主要为：

1. AI 和机器学习的实施效果，在落地过程中遇到的问题，解决经验是怎样的；

2. 如何将机器学习等人工智能技术整合到正在开发的应用和业务中，能为业务具体带来什么收益；

3. 相关工具、平台、框架是怎样的，如何做选型；

4. 企业如何引入人工智能和机器学习，如何构建一个专门的人工智能团队，有哪些难点和需要注意的事情；

这里，我们邀请到了 40+来自 Google、微软、亚马逊、BAT、京东、美团、小米等一线大厂资深技术专家，围绕机器学习、搜索推荐、NLP 和语音、计算机视觉等专题分享他们的实践经验、遇到的问题及解决方案，推荐几个你比较感兴趣的专场，先睹为快。

一、机器学习

当业务发展到一定阶段，会通过技术手段去优化核心体验、指标，机器学习通常会在其中扮演重要的角色。近些年来随着互联网的不断发展，机器学习技术也有了长足的进步，我们看到了机器学习在各个领域遍地开花。

本专题将聚焦于机器学习在工业界的落地实践，包含：面对各种问题如何进行技术选型？如何进行持续迭代优化? 针对业务的特点如何做针对性的改进? 实践过程中需要规避哪些坑?

深度学习在搜索广告有哪些落地难点？

机器学习和物流行业结合将带来哪些新的机遇？

滴滴出行背后运用了哪些时空大数据技术和匹配算法？

机器学习如何助力短视频商业化更好的落地？

你想要的答案在这里：

二、搜索推荐与算法

搜索引擎与推荐系统是人工智能最早进行算法产业化的两个重要方向，目前在我们日常生活中发挥越来越重要的作用。本专题将邀请相关业内专家，分享工业界中如何将机器学习或深度学习技术正确应用在各种形态的搜索推荐场景中，包括业务痛点是什么，如何正确地进行技术选型，实施时遇到怎样的困难以及如何快速解决这些问题等宝贵实践经验。

用户与搜索引擎的交互形式从传统的关键词转变为口语自然语言，从单轮问答逐渐转为多轮对话，这给传统搜索技术带来哪些挑战和机遇？

工业界常用的推荐模型及其适用场景是什么样的？

知乎推荐系统的重构过程是怎样的，在与业务结合中遇到的问题和解决思路是什么？

如何在全库检索的基础上突破模型能力天花板，是下一代工业级推荐技术的可行性发展方向么？

以上问题的答案都在这里：

三、NLP 和语音技术

NLP 与语音技术已经从独立技术走向融合协作，本专场将分享来自一线智能语音产品缔造者的经验，探讨 NLP 与语音交互技术融合的趋势和落地案例。

机器翻译在电商领域应用的困难以及成功的解决办法有哪些？

智能客服系统基础框架是什么？如何做好技术选型和迭代？

语音技术在智能家居环境中如何发挥作用？如何快速将语音算法落地到产品？

语音交互未来可能发展趋势及技术挑战是什么？

来自阿里达摩院、腾讯、小米、科大讯飞的 4 位资深语音技术专家，将为你解疑答惑：

四、AI 工具与框架

本专场将探讨 AI 工具和框架选型，以及 AI 平台搭建，企业如何基于已有大数据基础设施引入人工智能平台，有哪些难点，需要注意哪些事情等，如何将人工智能/机器学习整合进公司业务中，如何构建一个专门的人工智能团队，并为团队成员配备必要的知识和技能，以便让他们能够正确应用 AI 技术。

设备端上的深度学习推理正在变成一个趋势，一个好用的深度学习框架成为深度学习应用落地的关键，小米 MACE 框架有哪些可借鉴的经验？

当下移动端 AI 框架的格局和发展情况是怎样的？百度在移动端应用深度学习技术时是如何解决问题的？

Tensorflow Lite 以及 Tensorflow 2.0 等有哪些最新进展？

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