专题出品人: 荣宾

京东物流 创新业务部-高级产品总监

专题:前沿趋势

本专题下的议题

城市级视图物联网平台的建设方案及实践经验分享
何光磊 旷视科技 物联网平台开发部架构负责人
所属专题:前沿趋势

课程概要

话题概述:
随着人工智能在城市场景的逐渐落地,构建一个稳定高效的城市级视图物联网平台越来越重要。旷视做为一个AI厂商,对视图物联平台有着强烈需求。本次,我们将分享旷视如何打造一个城市级的视图物联网平台。

1. 我们会分享一个大规模视图物联网平台关键架构与关键挑战。
2. 分享我们在城市物联平台的思考以及对未来的发展看法

演讲题纲:
1. 视图物联网接入平台的主要功能、定义、关键技术和关键挑战
2. 旷视的业务场景以及视图物联网接入平台的解决方案
3. 关键问题与解决思路分享
4. 视图物联网接入平台未来的发展方向思考

话题亮点:
1. 城市级大规模视图物联网平台的建设方案分享
2. 在城市级视图物联网平台中遇到的多协议、实时性、复杂网络环境、安全等等方面的挑战和解决思路

听众收益

1. 对如何构建城市级视图物联网平台有一个深入浅出的了解
2. 了解构建城市视图物联网平台的关键挑战以及解决方案
3. 视图物联网平台的未来发展

小米机器智能中的语音技术
王育军 小米 技术委人工智能部人工智能实验室语音技术总监
所属专题:前沿趋势

课程概要

话题概述:
小米有世界上最大的AIoT设备平台,其中多数设备可以由小米的语音助手小爱同学和用户进行交互。小米语音技术团队先后将语音识别、语音唤醒、声纹识别、语音合成、歌声合成、口语评测等语音技术通过小爱同学落地在50多个品类的小米设备上。每日承接语音请求1.7亿次。团队由毕业于国内外著名高校11名博士,44名硕士与学士组成。先后在语音技术国际会议上发表学术论文12篇,3次赢得语音唤醒,声纹识别,语音识别等方向的比赛冠军。在本次技术交流中将分享语音技术在小米业务中的应用与创新,也期待向大家学习,提升小米产品的用户体验

演讲题纲:
1. 小米核心战略以及相应的业务体量
2. 小米技术委人工智能实验室的技术图谱
3. 小米语音技术图谱
4. 小米语音技术的落地与创新展示
5. 结论


话题亮点:
1.小米是世界上最大的人工智能AIoT平台
2.人工智能技术,特别是语音技术在小米平台上有闭环应用

听众收益

1.在世界上最大AIoT平台上进行闭环技术体验的可行性与合理性
2.技术与产品相结合的创新

打造一站式云原生的人工智能开发平台
张洋铭 中兴通讯 数据智能平台系统部人工智能架构师
所属专题:前沿趋势

课程概要

话题概述:
随着人工智能算法的不断成熟,在某些任务上已经展现出可超越人类的能力,越来越多的行业开始拥抱人工智能,期待人工智能技术能够为传统业务带来新的发展机遇。然而,人工智能算法的工程落地,一直以来都是业界最为头疼的老大难问题,甚至超越算法本身,成为AI攻城略地、向所有垂直领域进军的最大拦路虎。中兴通讯作为领先的ICT企业,在人工智能算法落地问题上,有着自己的独特思考和卓有成效的工程经验。本次分享的AI云平台,便是中兴通讯多年积淀的集大成者。中兴AI云平台,高举“以AI开发AI”的旗帜,面向行业客户、AI初学者和专业AI开发者等各类客户群体,提供了完整、易用、一站式、自动化、云原生的人工智能应用开发流水线,极大降低了一般性AI应用落地的成本,成功支撑AI算法能力在基础电信运营商、数据中心、智能制造、文化出版、食品轻工等多个行业的落地投产。同时,AI云平台正在服务中兴通讯内部数万员工,为中兴通讯企业数字化转型、打造“极致云公司”提供了基础平台支撑。

演讲题纲:
一、AI技术在各行各业落地的痛点和难点
二、中兴通讯的创新思考和实践经验
三、AI云平台架构和设计思想
3.1 云原生一站式开发:算法开发流水线
3.2 用AI开发AI:AI工程自动化
3.3 从大数据到大知识:业务知识的沉淀、复用和流转
四、中兴AI云平台应用案例
4.1 AI云平台助力运营商打造极致智能5G网络
4.2 AI云平台数字孪生赋能大国重器智能制造
4.3 AI云平台为全行业数字化转型注入新动能
五、总结与展望:我们的愿景是“AI+万物”

话题亮点:
1、业界领先的人工智能一站式自动化开发的云原生解决方案。
2、瞄准AI算法落地这个业界老大难问题,提出了可行、高效、低成本的解决方案。

听众收益

1、打破“人工智能”算法及其工程开发在听众心中的黑盒。
2、让听众意识到人工智能工程及其自动化的巨大价值。
3、使听众初步了解如何在云原生的土壤上耕耘AI算法,并使之开花结果并落地到具体业务。

无人配送车如何在上下班高峰时穿梭
王冰 京东物流 智能驾驶部 算法工程师
所属专题:前沿趋势

课程概要

话题概述:
随着自动驾驶技术的发展,越来越多的无人驾驶产品开始落地。作为最早实现大批量无人配送车运营的技术团队,我们针对各种复杂应用场景设计了相应的解决方案,从规模运营、降低成本、安全保障等角度逐一进行了探索。在本次分享中,我们将会对无人配送车运营过程中遇到的各种问题进行回顾,同时从深度学习、场景仿真、流程自动化等方面介绍我们的技术方案和应对之策。目前,我们的无人配送车同时在多个城市全天候批量运营,并逐渐扩展到快递以外的更多业务中。

演讲题纲:
首先介绍无人配送车应运而生的背景,无人配送车的主要功能和工作流程;
介绍无人配送车的落地痛点;
然后介绍无人配送车的运营地图和传感器装备;
介绍无人配送车的规划、控制、感知、安全等技术方案;
介绍无人配送车从开始配送到运营结束遇到的各种问题和解决方案;
最后是一些总结和思考。

话题亮点:
1.业界领先的运营实践技术方案
2.解决无人配送车痛点的完整思路

听众收益

1.无人配送车的各种技术方案
2.无人配送车运营痛点的解决思路
3.无人配送车技术之外的成本与安全的思考

毕业于北京大学,现任京东物流集团高级产品总监,曾就职于阿里云和小米生态AIoT部门任资深产品专家。曾带队打造多个亿级用户量和设备接入量的消费物联网平台和产业物联网平台、从0到1带队打造若干市占率全球第一的爆款智能硬件。擅长AIoT平台构建、爆款智能硬件打造、AIoT软硬一体解决方案打造,擅长在智能穿戴、智能家居、智慧社区、智慧园区、科技物流等方向,擅长战略规划、团队管理、产品规划,经常游走于美国硅谷及以色列等。

专题:前沿趋势

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