雷鋒網(wǎng) AI 掘金志按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。峰會由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，深圳市人工智能與機器人研究院協(xié)辦，得到了深圳市政府的大力指導(dǎo)，是國內(nèi)人工智能和機器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內(nèi)人工智能領(lǐng)域極具實力的跨界交流合作平臺。

作為中國國內(nèi)最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR 大會已經(jīng)度過了三次精彩而又輝煌的歷程。CCF-GAIR 2019 延續(xù)了過去的強大陣容，提供了 13 個專場（人工智能前沿專場、中國人工智能四十年紀念專場、機器人前沿專場、智能交通專場、5G & AIoT 專場、AI  芯片專場、AI 金融專場、類腦計算專場、智慧城市專場、智能商業(yè)專場、智慧教育專場、AI 醫(yī)療專場、智慧城市·視覺智能專場）。 

在大會第三天的〖智能商業(yè)專場〗，阿里巴巴集團副總裁、CEO助理肖利華，京東零售首席科學(xué)家兼技術(shù)副總裁胡魯輝，美國德州農(nóng)工大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炇抑魅魏鷤b，蘇寧零售技術(shù)研究院院長王俊杰，TCL研究院 （香港）研究所總經(jīng)理俞大海，擴博智能CTO柯嚴先后登臺發(fā)表精彩演講，分享了各自對智能商業(yè)的理解與實踐。

阿里肖利華：新零售的兩重價值

作為智能商業(yè)領(lǐng)域最新潮的概念，“新零售”自提出以來就充滿了爭論，每個人都有自己的理解和闡述。那么，到底什么是新零售呢？阿里巴巴集團副總裁、CEO助理肖利華博士代表“新零售”的首倡者阿里，給出了權(quán)威解釋。

為什么會出現(xiàn)新零售？肖利華博士的答案是：因為消費者已經(jīng)在線了，如果你的店鋪不在線、產(chǎn)品不在線、服務(wù)不在線、溝通不在線，生意的機會自然就會少很多。

新零售的內(nèi)核是基于對消費者的洞察，通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)商機，然后通過品牌診斷實現(xiàn)人貨場的匹配，最終帶來消費者體驗的提升。

總的來說，新零售主要給我們帶來了兩重價值，一是通過對時間和空間的最大程度利用，創(chuàng)造了另一個購物空間；二是通過大數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化商品供應(yīng)鏈，充分理解消費者喜歡什么商品、什么價格、什么品類，然后不斷進行實時優(yōu)化。

肖利華博士指出，面對新零售浪潮的來襲，很多傳統(tǒng)公司的只做到了業(yè)務(wù)的在線化，卻沒有做到數(shù)據(jù)化。而這個時代完全可以通過云計算、數(shù)據(jù)智能技術(shù)清晰地聽到消費者的聲音，沉淀消費者資產(chǎn)。在這一背景下，阿里云將為新零售、新商業(yè)提供“技術(shù)引擎”。

京東胡魯輝：大數(shù)據(jù)與人工智能緊密結(jié)合才能發(fā)揮出價值

大數(shù)據(jù)和人工智能可以說是零售行業(yè)當下最熱門的話題，但大家談?wù)摰枚?，看到的成果少，原因就在于二者沒能緊密結(jié)合。

胡魯輝老師指出，大數(shù)據(jù)和人工智能是兩個密不可分的概念，其中大數(shù)據(jù)的主要價值在診斷性分析，而機器學(xué)習(xí)解決的是對未來的預(yù)測，并根據(jù)對未來的預(yù)測形成指導(dǎo)性建議，形成業(yè)務(wù)閉環(huán)。

然而在業(yè)務(wù)實踐中，對大數(shù)據(jù)的利用依然存在許多問題，主要有三個方面：

一是煙囪式。很多企業(yè)經(jīng)歷了10年甚至30年的數(shù)字化進程，企業(yè)的各個部門都建立了一套自己的數(shù)據(jù)體系，它們之間缺乏融合與交流。存在標準不統(tǒng)一、口徑不統(tǒng)一和數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的問題，對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用造成了巨大挑戰(zhàn)。

二是死數(shù)據(jù)。很多企業(yè)有非常多的數(shù)據(jù)，每年需要在計算和存儲上花費高昂的費用，甚至比人力成本還要貴。有些企業(yè)的想法是，數(shù)據(jù)越多越好，不管好壞先存起來，萬一哪天有用呢？后來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)太多了，存在家里太貴了。數(shù)據(jù)存著不用是沒有價值的，只有把它用起來，成了活數(shù)據(jù)，才能發(fā)揮價值。

其中有一個非常關(guān)鍵的要素，就是數(shù)據(jù)的時效性。數(shù)據(jù)如果存著不用就會迅速貶值，因為行業(yè)在飛速發(fā)展，用十年前的數(shù)據(jù)來指導(dǎo)今天的業(yè)務(wù)顯然是不靠譜的?，F(xiàn)在我們的數(shù)據(jù)還在迅速以指數(shù)級增長，當務(wù)之急是把它們用起來。

三是未閉環(huán)。BI報表等可以呈現(xiàn)許多分析結(jié)果，但都存在一個問題，就是沒有形成閉環(huán)，無法真正對業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響。這是值得我們?nèi)ニ伎嫉膯栴}。數(shù)據(jù)閉環(huán)從廣義上有兩種：業(yè)務(wù)應(yīng)用閉環(huán)和數(shù)據(jù)洞察閉環(huán)，可以認為分別從數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)深度兩個角度來看。

為了將不同前端業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)池打通，提高對數(shù)據(jù)利用的實時性，以支持前端業(yè)務(wù)的快速創(chuàng)新和迭代，京東全力打造了一個以數(shù)據(jù)資產(chǎn)為核心的數(shù)據(jù)中臺。胡魯輝老師認為，中臺不僅僅是一個技術(shù)概念，更是一種戰(zhàn)略思維。企業(yè)在發(fā)展的過程中有非常多煙囪式的組織需要打通，同時由于移動互聯(lián)網(wǎng)的普及和消費者日益多元化，企業(yè)的前端業(yè)務(wù)面臨非常多的不確定性，需要一個能量池來支撐小而快的前端應(yīng)用，這正是京東建設(shè)中臺的初衷。

胡魯輝老師強調(diào)，企業(yè)在建設(shè)數(shù)字化的過程中要有中臺思維，要考慮客戶的應(yīng)用場景是什么。他表示，我們之前談?wù)摰臄?shù)字化更多是企業(yè)數(shù)字化，是To B的思維，但只有大眾的數(shù)字化思維提升后，才能激發(fā)出更大的市場價值。

德州農(nóng)工大學(xué)胡俠：深度學(xué)習(xí)的可解釋性至關(guān)重要

談到數(shù)據(jù)挖掘，深度學(xué)習(xí)是一個繞不開的話題。作為大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級專家，美國德州農(nóng)工大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炇抑魅魏鷤b教授也分享了自己的最新研究成果。

胡俠教授談到，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展給各行各業(yè)的發(fā)展都帶來了許多便利，但如果無法解決深度學(xué)習(xí)算法的可解釋性問題，它的價值就會大大受限。

比如在醫(yī)療保險領(lǐng)域，小診所的醫(yī)生可能會和病人聯(lián)合起來騙保，因此保險公司會用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析某一個理賠事件與其他理賠事件的差異。不過我們不能依據(jù)某一個理賠事件不同于其他事件就判定它是騙保，而是還要交由專家來復(fù)核。在保險行業(yè)，一樁理賠可能涉及上千頁文檔，復(fù)核起來難度非常大，因此算法必須將問題具體定位到某一頁文檔，這就涉及到算法的可解釋性。

為了解決深度學(xué)習(xí)算法的可解釋性問題，胡俠教授做了大量研究，并提出了三個建設(shè)性的解決方案：一是在深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)里加入一些可解釋性的元素，這種方案允許用戶根據(jù)自身業(yè)務(wù)靈活調(diào)整模型結(jié)構(gòu)，但對模型設(shè)計能力的要求比較高；二是不改變模型的原有結(jié)構(gòu)，重新建一個模型來對其進行檢測；三是對模型預(yù)測的結(jié)果進行解釋。

胡俠教授介紹，今年暑假之后他所在的實驗室將推出一個名為XDeep的Python Package ，里面將包含以上三種深度學(xué)習(xí)可解釋性方案的開源代碼。

除了算法的可解釋性，機器學(xué)習(xí)的自動化也至關(guān)重要。自動機器學(xué)習(xí)主要帶來了兩重價值：一是幫助沒有很強數(shù)據(jù)科學(xué)背景的用戶更好地利用AI這一工具；二是幫助專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家提高效率，畢竟現(xiàn)實生活中千變?nèi)f化，光靠科學(xué)家應(yīng)付不過來。

胡俠教授團隊在自動深度學(xué)習(xí)模型的生成過程中引入了貝葉斯優(yōu)化技術(shù)，只需要極少量數(shù)據(jù)就能取得很好的效果；同時還開發(fā)了一個叫做Autokeras的自動深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

蘇寧王俊杰：零售業(yè)為AI提供了豐富的落地場景

作為過去一年零售領(lǐng)域最出色的企業(yè)之一，蘇寧2018年在線下新開了8000多家門店，收購了萬達百貨下屬的37家百貨門店和家樂福中國80%的股份。

蘇寧零售技術(shù)研究院院長王俊杰表示，大多數(shù)人只看到了表面成績，卻沒有意識到蘇寧在技術(shù)方面的持續(xù)投入。事實上，過去幾年蘇寧在AI等新技術(shù)領(lǐng)域投入了大量資源，目前已經(jīng)擁有超過1000名算法工程師。

與多數(shù)企業(yè)不同的是，蘇寧并不過分追求技術(shù)的前沿性，而是更在乎技術(shù)與業(yè)務(wù)場景的結(jié)合。王俊杰表示，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在過去幾年里取得了迅猛發(fā)展，蘇寧在長期的業(yè)務(wù)實踐中也積累了大量的數(shù)據(jù)，但如何通過場景來釋放這些技術(shù)和數(shù)據(jù)的價值才是重中之重。

蘇寧從南京一家空調(diào)專營店開始，不斷豐富自己在線上、線下的業(yè)態(tài)，如今更是延伸到了金融、物流、文創(chuàng)、體育等方方面面，擁有非常多的業(yè)務(wù)場景供AI技術(shù)落地，包括數(shù)字化無人門店、智慧物流、智慧供應(yīng)鏈等等。而當AI的種子在場景的土壤中生根發(fā)芽發(fā)展壯大后又可以賦能給產(chǎn)業(yè)上下游的合作伙伴，比如通過大數(shù)據(jù)指導(dǎo)品牌商開發(fā)新品，形成C2B的商業(yè)模式。

蘇寧智慧零售AI能力的建設(shè)主要包含三個層次：一是完善基礎(chǔ)設(shè)施，夯實基礎(chǔ)、鏈接資源、優(yōu)化學(xué)習(xí)；二是強化智能感知，目標是實現(xiàn)能聽會說、能看會認、能動會飛；三是增強交互體驗，包括意圖分析、決策推理和智能交互。

TCL俞大海：人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用

智能商業(yè)的概念其實非常寬泛，除了我們能夠明顯感受到的零售前端的變化，還有更多我們看不到的部分，比如背后的供應(yīng)鏈和生產(chǎn)環(huán)節(jié)。

作為智能商業(yè)專場的第五位演講嘉賓，TCL研究院 （香港）研究所總經(jīng)理俞大海圍繞“人工智能技術(shù)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用”這一主題，從另一個角度為我們帶來了對智能商業(yè)的理解。

俞大海表示，智能制造是一件非常難的事情，不像智能化技術(shù)在安防和零售行業(yè)的落地那么立竿見影，因為它的流程非常復(fù)雜。

做智能制造，最核心的有三個部分：首先是發(fā)展IoT平臺，因為制造流程中的數(shù)據(jù)是多維度和多模態(tài)的，如果沒有一個平臺來采集和整合這些數(shù)據(jù)，后面的智能化就無法實現(xiàn)；其次是對大數(shù)據(jù)平臺的管理，如何對數(shù)據(jù)進行清洗和利用；最后才是通過人工智能去優(yōu)化流程和提高生產(chǎn)效率。

俞大海介紹，人工智能技術(shù)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用需要回答三個問題：發(fā)生了什么？為什么發(fā)生？還會發(fā)生什么？對應(yīng)的分別是感知、分析和預(yù)測。最終為的是實現(xiàn)三個目標：第一要降低成本，第二要提高效率，第三是產(chǎn)能和良率要達到最優(yōu)的指標。

俞大海介紹，制造行業(yè)的數(shù)據(jù)極其不平衡，正樣本多，負樣本少。用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的做法訓(xùn)練模型效果非常差。TCL的做法是用生成對抗網(wǎng)絡(luò)去模擬真實的生產(chǎn)環(huán)境，產(chǎn)生更多的負樣本，然后通過強化學(xué)習(xí)去訓(xùn)練模型。

他指出，現(xiàn)在行業(yè)的通行做法是在已有的業(yè)務(wù)流程上去應(yīng)用人工智能，效果比較有限。因為現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程是為人服務(wù)的，未來我們也可以嘗試去設(shè)計一套為機器學(xué)習(xí)服務(wù)的業(yè)務(wù)流程。

俞大海還提到，很多工廠不便把數(shù)據(jù)上傳到公有云，但在私有云上做人工智能的應(yīng)用成本又太高。這個問題可以用邊緣計算來解決，先在邊緣端處理數(shù)據(jù)，只將特征信息上傳至云端，甚至直接在邊緣端實現(xiàn)某些功能。

擴博智能柯嚴：計算機視覺對未來零售的影響

一個行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，對巨頭們來說是挑戰(zhàn)，對初創(chuàng)公司則意味著彎道超車的機會。作為大會的最后一位演講嘉賓，擴博智能CTO柯嚴博士介紹了，由微軟前高管團隊創(chuàng)立的擴博智能是如何在智能商業(yè)領(lǐng)域大展身手的。

柯嚴博士介紹，實體零售企業(yè)擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)獲取和駕馭數(shù)據(jù)的能力是關(guān)鍵一環(huán)。擴博智能恰當?shù)剡\用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等技術(shù)，將創(chuàng)新技術(shù)與零售行業(yè)的應(yīng)用場景相結(jié)合，優(yōu)化業(yè)務(wù)運營等不同維度，打破數(shù)據(jù)壁壘，幫助零售企業(yè)有策略地對海量數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)的實時分析，才能從中獲取能夠指導(dǎo)決策、優(yōu)化流程和創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式的業(yè)務(wù)洞察。

擴博智能目前的一款零售產(chǎn)品是安裝在商超冰柜上的智能硬件設(shè)備，當需要重新進貨或重新安排商品時，該設(shè)備會向員工發(fā)出警報。顧客在打開和關(guān)閉冰箱門時會觸發(fā)設(shè)備上的攝像頭，幫助像可口可樂，沃爾瑪?shù)瓤蛻舾櫘a(chǎn)品被取出的頻率以及貨架安排何時發(fā)生變化。

這一思路與當前市場上許多智能貨柜企業(yè)基于商品識別做自動結(jié)算的做法大相徑庭。原因在于，快消品的迭代周期非常快，這意味著其數(shù)字化必須在很短的時間內(nèi)完成；另一方面，快消品的單價通常在幾十塊錢，因此你的算法必須是非常低成本的。相比于對商品識別精準度非常高的智能貨柜，擴博智能的產(chǎn)品或許更加貼近市場需求。

柯嚴博士談到，線下商業(yè)正在快速數(shù)字化，Amazon Go與盒馬鮮生這樣的行業(yè)領(lǐng)軍者投入巨資搭建基礎(chǔ)設(shè)施，取得了非常出色的成績。但與此同時，我們身邊還有非常多的綜合超市，便利店和夫妻老婆店，他們也想數(shù)字化，卻可能沒有找到落地的場景或者無力承擔高昂的IT投入。

另一方面，可口可樂這樣的世界級品牌商擁有非常多的渠道，包大型超市和無數(shù)的夫妻老婆店，他們迫切希望知道自己的產(chǎn)品陳列是否符合要求，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動提升銷量。這在過去需要借助人力，不僅成本高昂而且效率低下。

為此，擴博智能推出了一套名為擴博智瞭的解決方案，一舉解決了品牌商和實體店的雙重?zé)馈?/p>

我們將會在本次峰會后，在「AI投研邦」上線CCF GAIR 2019峰會完整視頻與各大主題專場白皮書，包括機器人前沿專場、智能交通專場、智慧城市專場、AI芯片專場、AI金融專場、AI醫(yī)療專場、智慧教育專場等?！窤I投研邦」會員們可免費觀看全年峰會視頻與研報內(nèi)容，掃碼進入會員頁面了解更多。峰會期間專享立減399元福利，可進入頁面直接領(lǐng)取，或私信助教小慕（微信：moocmm）咨詢。（最后一天50個名額，速搶。）

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