探索AI在千行百業的落地實踐，AISummit《AI賦能產業實踐》分論壇成功舉辦

2022年8月6日-7日，AISummit 全球人工智慧技術大會如期舉辦。本屆大會以「驅動•創新•數智」為主題，內容涵蓋電腦視覺、自然語言處理、語音辨識、演算法與模式、推薦系統、機器學習、智慧駕駛、智慧金融、元宇宙、MLOps等眾多技術細分領域，為科技企業的中高端技術管理者及技術從業者、計劃/正在數智化轉型的企業管理者以及對人工智能領域感興趣的人士及創業者，帶來了一場饕餮技術盛宴。

7日下午，在主題為《AI賦能產業實踐》的分論壇上，來自螞蟻集團技術風險部風險智能高可用演算法負責人蔣煒、百度資深研發工程師/AI 藥物發現技術負責人方曉敏、泰凡科技副總經理馬國寧、雲智慧CTO張博、福佑卡車技術合夥人陳冠嶺五位大咖，圍繞AI在不同領域的應用實踐，帶來了精彩的主題分享，為AI在千行百業的落地，提供了有力的參考。

螞蟻綠色智慧容量技術實踐

在雲端原生大型線上微服務系統中，故障主要來自變更和容量。一旦發生故障，就可能引起服務中斷和生產事故，進而造成巨大的經濟損失和集中客訴。如何應用演算法模型建構變更風險辨識與容量自動評估，提升系統的可靠性，並且保障高可用？在螞蟻集團技術風險部風險智能高可用演算法負責人蔣煒帶來的《螞蟻綠色智慧容量技術實踐》主題分享中，詳細進行了解讀。

蔣煒表示，一個高可用的系統必須具備少故障、快恢復、少成本這三個主要要素。螞蟻集團主要故障來自於變更和容量這兩塊，整體佔比超過50%。為此，螞蟻集團利用自身的演算法能力，在變更場景中建立了變更風險識別能力，在容量場景中建立了容量自動化評估能力。

在接下來的時間裡，蔣煒詳細分享了螞蟻集團在變更場景中採用的主要技術，以及在綠色智慧容量技術上的部分實踐。蔣煒表示，透過各種技術優化，螞蟻集團的風險識別和容量評估在系統可靠性和保障上達成了顯著效果。

蔣煒強調，資料有資料的邊界，演算法有演算法的邊界，但只有真正懂業務、懂數據、懂工程，才能讓演算法更快、更好地在業務場景中落地，讓數據更發好的發揮價值，讓科技真正為企業創造更大的價值。

百度生物計算大模型的藥物研發之道

近年來，"AI 醫療"迅速發展，憑藉其智能化、自動化的特點，主要應用於公共衛生、醫學影像、醫療機器人、藥物研發等面向。雖然"AI 醫療"仍處於早期階段，商業化應用程度相對較低，且整體市場滲透率也較低，但是"AI 醫療"擁有非常廣闊的發展空間。

百度資深研發工程師、AI 藥物發現技術負責人方曉敏在主題為《百度生物計算大模型的藥物研發之道》分享中指出，目前AI 藥物研發主要關注點在藥物設計與發現階段，重點是利用機器學習模型解決藥物設計與發現中耗時長、成本高的模擬化學或生物實驗。方曉敏表示，在利用AI進行藥物研發中面臨的主要挑戰是生物領域有標註的數據非常少，且取得成本非常高。

為了更好的將AI技術應用在生物醫藥領域，百度推出了螺旋槳PaddleHelix。 PaddleHelix是一款以AI驅動的綜合生物計算開源工具庫，底層依託於飛槳的核心框架PaddlePaddle，中間包含了開源工具跟平台服務兩層。在接下來的時間裡，方曉敏詳細介紹了螺旋槳PaddleHelix在技術上的主要優勢。

方曉敏表示，PaddleHelix希望盡可能利用我們能取得的各種數據，比如說無標註數據。他強調，在生物領域，無標註的數據其非常多，利用PaddlePaddle能夠收集到大概1B化合物無標註數據， 2B蛋白質無標註數據。根據介紹，PaddlePaddle能夠完成化合物建模及和蛋白質建模及折疊，並取得了顯著成果。

圖繪萬象，從柯尼斯堡到百業賦能

#在產業賦能過程中，當AI遇到瓶頸，自身能力不夠時，誰來向AI賦能？利用知識圖譜則是最好的方式。

泰凡科技副總經理馬國寧帶來了主題為《圖繪萬象，從柯尼斯堡到百業賦能》分享，從知識圖譜這一認知智能領域的重要技術談起，由歐拉提出的著名柯尼斯堡七橋問題，延申到如何用圖論等領域的前沿理論技術，解決知識圖譜實際運用中所面臨的實體龐雜、檢索困難、更新開銷過高等問題。

馬國寧強調，透過打造一個有效落地的平台工具，以低成本、高效率的方式，解決不同的產業問題，已經成共識。在接下來的分享中，馬國寧詳細結合大量的實踐案例，展示了利用知識圖譜平台為不同產業賦能的技術實踐。

馬國寧表示，我們致力於為產業提供一個工具，把那些前沿技術、難以理解的技術應用傻瓜化，為AI與產業賦能提供多種可能性，讓人工智慧產業擁有一個百花齊放的未來。

從實驗室到使用者桌面，AI 落地實踐之路

近年來，AI在各行各業得到廣泛應用，推動了各行業的智能化，大幅提升了管理水平和決策水平，其中也包括IT行業。將AI應用於IT運維，也就是AIOps，就是AI在IT產業裡面的應用熱點。因此，如何高效能運維也成為IT部門乃至CIO必須面對的問題。

雲端智慧CTO張博在主題為《從實驗室到使用者桌面，AI 落地實踐之路》分享中指出，在指標、日誌和呼叫鏈這些資料中加入Algorithm演算法，就是AIOps的場景。在接下來的分享中，張博帶來了AI 2B行業智能運維相關分享，將AI演算法如何與行業進行適配並落地以及AI工程化如何進行行業適配與落地進行了講解，同時分享了企業開發技術在業界的實務案例。

張博表示，AI to B是一個既要Algorithm能力，又要落地，又以效果看成敗的特別有趣的行業，擁有整個Algorithm、整個演算法的星辰大海，需要大家一起去挖掘深度學習、機器學習等等一些技術，真正賦能產業變革。

自動駕駛在幹線物流的技術應用

自動駕駛是人工智慧最典型的應用場景之一。對物流企業來說，除了安全之外，應用自動駕駛的核心動能就是降低成本。

福佑卡車技術合夥人陳冠嶺在主題為《自動駕駛在幹線物流的技術應用》的分享中指出，公路貨運長期存在諸多痛點，其一是感知距離長，對於高速上行駛​​的重卡來說，感知距離越長就意味著更長的煞車煞車距離。其二是變換車道難度大，在高速場景下卡車完成一次換道大概需要10秒鐘，如果加上司機的提前觀察，花費的時間可能要更長，對週邊車輛的安全行駛的風險會更大。

在接下來的時間裡，陳冠嶺詳細分享了自動駕駛公司開源商業營運場景，從技術、落地、實踐三個角度全方位分析AI與物流的融合發展。為了推進自動駕駛技術的進步，福佑卡車啟動了 「啟明星」計劃，面向自動駕駛公司開源，開放福佑的商業化營運場景。

陳冠嶺表示，我們的願景是從現在的調度人駕駛卡車，到將來調度人和機器相結合的智慧車輛，再到未來調度完全無人駕駛的卡車，做一個真正的跨城幹線物流智慧營運平台。

寫在最後：伴隨電腦視覺、語音辨識、機器學習、演算法、模型等技術的最佳化，以及產業結構的不斷完善，人工智慧具備了更豐富的應用場景，例如風控評估、工程維運、生物製藥、物流貨運等領域應用，同時加速了AI產業的結構升級。透過本場活動的召開，五大產業人工智慧領域資深專家的精彩實踐分享，為不同領域的人工智慧應用提供了有力的參考，進一步驅動了人工智慧技術在千行百業的落地。

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