互联网WAIC2020企业AI架构专场成功举办，行业专家共话AI落地挑战与未来
随着人工智能技术的发展和成熟 ， 越来越多的企业都希望拥抱人工智能来开展业务创新 ， 实现企业的智能化发展 。 如何构建一套可靠、有效且安全的人工智能技术栈 ， 便成为了充满机遇与挑战的事情 。
在7月11日上午 ， 在WAIC 2020开发者日企业级AI架构专场中 ， 多位来自工业、医疗、金融等不同领域的行业专家 ， 共同探讨了企业级AI在落地过程中的技术挑战与难题 。
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知乎是当下非常热门的内容社区 ， 包括有问答、热榜、知识服务、圈子、直播、会员等产品功能和业务板块 。 2017年 ， 知乎成立了专门的AI团队 ， 基于海量内容和用户行为数据 ， 通过数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术 ， 将基础算法能力以标准统一的形式输出给各个业务 ， 为业务赋能 。 在《内容社区的AI架构搭建和应用》主题分享中 ， 知乎合伙人、CTO李大海展示了知乎基础AI架构的体系 。
李大海表示 ， 在工业界真实的生产环境里面 ， AI应用必须同时兼顾数据、算法、架构三者的投入 ， 三者的关系好像食材、菜谱、厨具 ， 想要把AI应用的用户体验这道菜做得色香味俱全 ， 三样东西每样都要做好、做足、做精 。
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360金融首席科学家张家兴分享了《金融领域的数据AI融合中台》相关实践经验 。 他特别强调了「数据+AI融合中台」的概念 。 对于任意一个科技公司来说 ， 数据是特别重要的 。 中台的职责应该是把不同的业务和数据打通 。 要想深刻挖掘数据中的价值 ， 还要在数据基础之上构建很多的模型 ， 通过机器学习的方法探索数据中真正深层的规律 。
谈到360金融在金融科技领域搭建的数据AI中台架构 ， 张家兴表示 ， 面对海量的互联网用户 ， 需要形成「智能金融的全链路」 ， 从最初触达用户的获客到存量用户经营、风险控制 ， 再到最后的贷后管理 ， 形成整个链路 。 另外 ， 构建了一个数据智能平台矩阵 ， 对智能金融全链路的每一个环节都有专有的平台去支撑 ， 将AI能力输出到各个业务环节 。
医渡云首席人工智能科学家闫峻分享的主题是《AI新基建在医疗健康领域的基础架构与解决方案》 。 当前 ， 在医院管理、健康管理、医学影像、电子病历处理与分析 ， 以及临床辅助决策支持乃至整个健康生态中 ， 都有AI技术的身影 。 但其中仍存在一些挑战 ， 一是数据问题 ， 二是应用场景问题 。
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【互联网WAIC2020企业AI架构专场成功举办，行业专家共话AI落地挑战与未来】
他分享了医渡云在这方面的两个案例：第一个是Eywa平台 ， 这是一个与医院、政府合作的大数据平台 。 Eywa平台是一个很好的能够面向AI开发者的技术平台 ， 把数据的环节全部打通、全部做好 ， 让AI开发者可以非常轻松、快速地实验和部署AI模型和应用 。 另外一个是城市免疫解决方案 ， 新冠病毒已经给全球的医疗健康领域、社会民生、经济发展带来许多困扰 ， 医渡云也在构建一整套的解决方案的框架 ， AI开发者可以联合研究、联合产出模型 ， 做出对整个领域乃至全球范围内的技术贡献 。
思贤科技联合创始人兼CTO段建钢分享的主题为《企业AI ， 数据先行》 ， 他介绍说 ， 近年来 ， 人工智能进入了一个蓬勃发展的阶段 ， 而「数据」恰恰是人工智能的基础 。 如果将机器学习、人工智能引擎、深度学习这些算法当作发动机的话 ， 好的数据是这个发动机正常工作的燃料 。
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