TIC 2018：云服务助力人工智能全速起航

人工智能的应用实践专场

人工智能技术在近几年来取得突破性进展，深度学习、机器学习等热门技术已经应用到自动驾驶、培训教育、广告和客户服务等各个领域。在5月15日下午的人工智能的应用实践专场上，UCloud研发副总裁杨镭，UCloud AI平台技术专家宋翔，驭势科技人工智能技术负责人潘争，UCloud 实验室负责人兼高级研发总监叶理灯，第四范式智能客服负责人、资深数据科学家刑少敏，以及北京褚时科技CEO李曙光等人工智能领域的专家、学者、企业人士以及媒体记者等齐聚一堂，共同探讨如何利用新技术助推机器学习、深度学习、视觉计算等AI技术和应用迅速落地。

人工智能的发展历程大致可以分为技术驱动、数据驱动以及情境驱动三个阶段，自动驾驶、智能客服等都是在特定使用情境里的人工智能。得益于大数据、物联网、云计算等技术的发展，人工智能的兴起有了良好的数据和技术支撑，如何运用云环境构建特定情境下的人工智能成为TIC 2018人工智能应用实践专场的热议话题。

UCloud AI平台技术专家 宋翔

如何快速、低投入地验证和展开AI应用业务?UCloud AI平台技术专家宋翔给出了自己见解——公有云能够为AI技术赋能，让AI应用快速落地。AI初步入门，必须了解哪些场景需要AI赋能，如何快速验证AI技术，如何高效地实现AI迭代，这个过程中会面临诸多问题，其中基础环境配置及AI系统建设是很重要的环节。宋翔表示，公有云除了能够提供计算、存储、网络这样的基础资源外，还能提供云主机、Docker容器、负载均衡等基础架构，供用户搭建自己的AI平台。UCloud还提供平台级的PaaS服务，用户可以在PaaS层的UAI-Train上搭建自动调度的AI训练平台，在UAI-Inference上开发在线服务平台，进行快速的AI任务部署。

驭势科技人工智能技术负责人 潘争

自动驾驶是人工智能技术的典型应用场景，驭势科技人工智能技术负责人潘争分享了UCloud GPU服务器在自动驾驶领域的应用实践，他表示：“练好模型预测，如人、车、车道线的实时监测对自动驾驶来说至关重要，汽车的行车速度很快，为了降低延迟，整个监测过程必须由前端来完成，只有做到几十毫秒甚至几毫秒的延迟处理才能保证遇到行人及意外情况时及时刹车。” 驭势科技采用嵌入式GPU+CPU加速以及低成本车规级的FPGA加速技术，在自动驾驶领域取得了良好的应用成果。

UCloud 实验室负责人兼高级研发总监 叶理灯

构建机器学习系统与云计算密不可分，UCloud 实验室负责人兼高级研发总监叶理灯从软件架构的角度剖析了如何基于云服务，搭建高可用、低成本的机器学习系统，为与会嘉宾讲解了UCloud运用云服务降低机器学习领域的成本和技术门槛的思路与实践。构建AI机器学习系统需要Build、Train和Inference三个步骤。叶理灯从技术的角度深入地讲解了免运维、弹性扩展、高可用以及按需付费的机器学习在线推测系统的搭建方法，并通过头像识别、OCR、AI应用市场等实际案例，为嘉宾深入浅出地讲解了UAI-Inference在实际应用场景的落地情况。

第四范式智能客服负责人、资深数据科学家 刑少敏

国际领先的人工智能技术与服务提供商——第四范式智能客服负责人、资深数据科学家刑少敏分享了AI技术在智能客服领域的应用实践。智能客服的基本工作流程包括语音识别、意图识别、对话管理、答案选择等一系列流程，通过机器学习，以及知识库、知识图谱的不断完善，已经由原来的机器为辅发展到当前的机器为主、人机协作的模式，为用户节约了大量的客服成本。

北京褚时科技CEO 李曙光