AISummit 順利開幕：首日精彩回顧

盛夏八月，驕陽似火，草木蓊鬱，一切都彰顯野蠻而詩意的生命力。夏天是一個探索、成長、革新的季節。在這個屬於實踐者的時節裡，51CTO帶來了一場以「驅動•創新•數智」為主題的AI盛會。

AI技術誕生不足百年，幾經浮沉後，在最近20年迎來了全面發展與落地的黃金時期。目前AI領域有哪些前沿技術成果和實戰創新突破？如何看待AI的下一個十年？這是縈繞在眾多技術人員腦海中的議題。

      8月6日，AISummit 全球人工智慧科技大會以線上直播形式如期開幕。首日，近百位專家學者、科技大牛、管理菁英齊聚一堂，與數萬名與會者一起共話人工智慧時代下的「數智」浪潮。

高屋建瓴，解讀AI現狀與趨勢

開幕致詞中，51CTO副總裁兼總編崔康先生作為本次大會的主策劃表達了對大會的期許。他認為，人工智發展至今，不再像是IT領域的細分技術，更像是一種通用技術。其發展雖然一路向好，但也需面對當前存在的諸多矛盾。本次大會希望為這些矛盾提供若干啟發線索，找到一些解決路徑。同時，也希望「這場大會能夠告訴與會者，AI技術和AI開發者正在讓世界變得更美好」。

在上午的主論壇中，6位重磅嘉賓站在技術領導者的角度解讀了人工智慧的技術現狀與趨勢、從業者需要關注的研究發現以及前沿技術在業界產生的影響。

中國人民大學高瓴人工智慧學院副院長竇志成分享了對下一代智慧搜尋技術的展望。他對新一代智慧搜尋技術的發展趨勢和核心特徵進行了解讀，同時就互動式、多模態、可解釋搜尋、及以大模型為中心的去索引化搜尋等技術做出了詳盡分析。

Meta/Facebook人工智慧研究院研究員及高階經理田淵棟重點解析了現實世界場景決策的機會與挑戰。目前，如何用深度神經網路來處理結構化的數據，為一些離散優化問題找到替代人力啟發式策略的神經網路方案，仍然是個未解難題。田淵棟據此介紹如何使用強化學習和搜尋方法搭配神經網絡，從而尋找複雜優化問題的啟發式演算法。

科大訊飛研究院副院長潘青華以AI的產業落地為切入口，就人工智慧技術發展趨勢給出了自身的判斷。圍繞著如何形成情感貫穿、虛實結合的互動方式，如何打造多模態融合、軟硬一體的複雜智慧系統，如何深耕產業更優解決方案進行了深入解答。

Google資深工程師及高階主管、MLPerf團隊負責人周宗偉基於近年來算力需求爆發式增長的背景，多角度總結了影響谷歌人工智慧晶片設計的十點認識，就其對新一代準理晶片的架構、設計的影響進行梳理，並對Google晶片、軟體的協同演進進行了解讀。

火山引擎機器學習系統負責人項亮則主要介紹了大規模機器學習算力的技術演進。在主題演講中，他就大模型落地中所遇到的技術難點和邊界收益遞減進行了分析，對算力與機器學習行業間的促進與影響進行了深入剖析，同時也對未來算力發展趨勢進行了預測。

       微軟Bing廣告文字產生演算法負責人劉屹則以微軟Bing DeepGen專案為例，闡釋了多樣化搜尋廣告文字產生及線上即時配對的議題。具體介紹了廣告文本生成技術，包括系統簡述、基礎和多樣化生成模型，廣告在線文本實時匹配的演算法模型、模型特徵及商業影響。

多維解讀，分論壇亮點重點看

下午舉辦的四場分論壇也是精彩紛呈、高潮迭起。其內容涵蓋「AI驅動下的搜尋與推薦」、「MLOps最佳實踐」、「機器學習效能優化之路」、「電腦視覺應用與創新」四大議題16個細分話題方向。

AI驅動下的搜尋與推薦

數位轉型浪潮催生了搜尋推薦技術的新的演進，推薦技術也迎來了與智慧演算法深度融合的階段。在「AI驅動下的搜尋與推薦」分論壇，搜尋與推薦領域的資深專家從業務實踐的角度，分享了智慧搜尋與推薦領域的前瞻性思考。

阿里媽媽資深技術專家、外投廣告技術負責人王亮就聯邦學習的概念及聯邦學習在阿里廣告投放中的應用進行了解讀；騰訊資深研究員、在線視頻知識圖譜負責人馬建強以騰訊影片搜尋的垂直搜尋為背景，重點介紹了影片搜尋的主要技術場景、演算法架構及進度、短影片向量召回、長影片IP知識圖譜的應用程式等內容；美團搜尋排序負責人陳勝以「美團搜尋排序平台的建設與實踐」為主題，詳細解讀了美團搜尋的技術架構、排序平台的落地建設、排序算法的優化中的點點滴滴；快手高級推薦算法專家臧曉雪帶來了快手在因果推斷和圖神經網路演算法的最新研究。

MLOps最佳實踐

人工智慧在企業規模化應用中，存在研發上線週期長、資料和模型難匹配等挑戰。 MLOps應運而生。在「MLOps最佳實踐」分論壇，專家們圍繞研發運維週期、持續訓練和持續監控、模型版本和血緣、數據線上線下一致性、高效數據供給等熱點方向，探討了MLOps的實戰效果和前沿趨勢。

       開放原子基金會TOC副主席、LF AI & Data TAC成員譚中意介紹了MLOps的概念、定位、主要內容、常見項目，以及評估一個AI團隊MLOps的能力和水平的標準；第四範式系統架構師、OpenMLDB研發負責人盧冕圍繞開源機器學習資料庫OpenMLDB，分析了其如何實現機器學習特徵開發即上線的目標，及如何保證特徵運算的正確性、高效性；網易雲音樂人工智慧研究員、技術總監吳官林從雲端音樂業務背景出發，闡釋模型即時化落地方案、結合FeatureStore進一步輻射到更多場景的思考與實踐；中國工商銀行軟體開發中心大數據與人工智慧實驗室副主任黃炳重點介紹了工商銀行的MLOps實踐，涵蓋模型研發、模型交付、模型管理、模型迭代運營的全生命週期管理系統的建設流程及技術實踐。

機器學習效能最佳化之路

機器學習領域，企業對於演算法的效能要求不斷提升：如何確保系統的穩定性？如何用工程手段解決樣本不足和模型即時性問題？如何提高易用性？在「機器學習性能優化之路」分論壇，各專家就此分享了各自的見解。

滴滴首席工程師楊洋針對傳統數據運營的痛點，講解了個性化推薦在數據運營中的創新應用，並就未來數據運營所需完善的技術和業務進行了展望；同濟大學百人計劃特聘研究員、博士生導師王昊奮就文本知識的多策略問答和兩種形式的多模態問答中涉及的關鍵技術以及常用數據集進行了解讀；快手高級算法專家蔡慶芃以強化學習在快手短視頻推薦系統的技術落地為案例，解讀了快手基於強化學習進行線上尋參、兩階段約束強化學習演算法、如何優化達成APP活躍度的實戰經驗；網易雲音樂演算法平台研發專家黃彬介紹了網易雲音樂在線預估系統的實踐與思考，包括如何建構一套高效能、易用的預估系統、以及如何透過工程手段解決樣本、模型即時化等問題。

電腦視覺應用與創新

電腦視覺（CV）作為AI技術的急先鋒，是許多創新關鍵技術的基礎。在「電腦視覺應用與創新」分論壇，CV領域的專家就視訊品質監控、視訊智慧創作、自動駕駛等多個場景進行了深度解析。

阿里巴巴優酷技術中心總監、摩酷實驗室負責人李靜針對短視頻創作領域存在的問題，提出利用AI完善短視頻創作流程，分享了優酷AI視頻智能生產系統的探索與實踐；SSIMWAVE聯合創辦人及首席研究員曾凱就如何解決端到端的視訊品質監控系統可能出現的問題，基於AI的客觀視訊品質評價演算法進行了講解；螞蟻集團大安全影像相似溯源演算法負責人唐董琦以螞蟻安全科技「思源」相似溯源引擎為實踐案例，圍繞開放場景下如何進行識別與追溯進行了技術拆解；如果智行感知技術專家馬志國就自動駕駛中的激光雷達解決方案進行分析，講解自動駕駛中涉及的感知技術，同時就數據與自動駕駛間的關係進行了深度剖析。

更多精彩，敬請期待

以本次AISummit大會為契機，51CTO在未來也將持續與生態合作夥伴展開探索和嘗試，為廣大技術人員搭建一個人工智慧領域的深度交流與分享平台。 8月7號，大會也將迎來智慧語音、智慧金融、元宇宙等專場，關注本次大會的朋友們可以期待精彩繼續。

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