2022年8月6日-7日，AISummit 全球人工智能技术大会如期举办。本届大会以“驱动•创新•数智”为主题，内容覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别、算法与模型、推荐系统、机器学习、智能驾驶、智慧金融、元宇宙、MLOps等众多技术细分领域，为科技企业的中高端技术管理者及技术从业者、计划/正在数智化转型的企业管理者以及对人工智能领域感兴趣的人士及创业者，带来了一场饕餮技术盛宴。
7日下午，在主题为《AI赋能产业实践》的分论坛上，来自蚂蚁集团技术风险部风险智能高可用算法负责人蒋炜、百度资深研发工程师/AI+药物发现技术负责人方晓敏、泰凡科技副总经理马国宁、云智慧CTO张博、福佑卡车技术合伙人陈冠岭五位大咖，围绕AI在不同领域的应用实践，带来了精彩的主题分享，为AI在千行百业的落地，提供了有力的参考。
蚂蚁绿色智能容量技术实践
在云原生大型在线微服务系统中，故障主要来源于变更和容量。一旦发生故障，就可能引起服务中断和生产事故，进而造成巨大的经济损失和集中客诉。如何应用算法模型构建变更风险识别和容量自动评估，提升系统的可靠性，并且保障高可用？在蚂蚁集团技术风险部风险智能高可用算法负责人蒋炜带来的《蚂蚁绿色智能容量技术实践》主题分享中，详细进行了解读。
蒋炜表示，一个高可用的系统必须具备少故障、快恢复、少成本这三个主要要素。蚂蚁集团主要故障来源于变更和容量这两块，整体占比超过50%。为此，蚂蚁集团利用自身的算法能力，在变更场景中建设了变更风险识别能力，在容量场景中建设了容量自动化评估能力。
在接下来的时间里，蒋炜详细分享了蚂蚁集团在变更场景中采用的主要技术，以及在绿色智能容量技术上的部分实践。蒋炜表示，通过各种技术优化，蚂蚁集团的风险识别和容量评估在系统可靠性和保障上达成了显著效果。
蒋炜强调，数据有数据的边界，算法有算法的边界，但只有真正懂业务、懂数据、懂工程，才能让算法更快更好地在业务场景中落地，让数据更发好的发挥价值，让技术真正为企业创造更大的价值。
百度生物计算大模型的药物研发之道
近年来，"AI+医疗"迅速发展，凭借其智能化、自动化的特点，主要应用于公共卫生、医学影像、医疗机器人、药物研发等方面。虽然"AI+医疗"仍处于早期阶段，商业化应用程度相对较低，且整体市场渗透率也较低，但是"AI+医疗"拥有非常广阔的发展空间。
百度资深研发工程师、AI+药物发现技术负责人方晓敏在主题为《百度生物计算大模型的药物研发之道》分享中指出，目前AI+药物研发主要关注点在药物设计与发现阶段，重点是利用机器学习模型解决药物设计与发现中耗时长、成本高的仿真化学或生物实验。方晓敏表示，在利用AI进行药物研发中面临的主要挑战是生物领域带标注的数据非常少，且获取成本非常高。
为了更好的将AI技术应用在生物医药领域，百度推出了螺旋桨PaddleHelix。PaddleHelix是一款以AI驱动的综合生物计算开源工具库，底层依托于飞桨的核心框架PaddlePaddle，中间包含了开源工具跟平台服务两层。在接下来的时间里，方晓敏详细介绍了螺旋桨PaddleHelix在技术上的主要优势。
方晓敏表示，PaddleHelix希望尽可能去利用我们能获取到的各种数据，比如说无标注数据。他强调，在生物领域，无标注的数据其非常多，利用PaddlePaddle能够收集到大概1B化合物无标注数据， 2B蛋白质无标注数据。据介绍，PaddlePaddle能够完成化合物建模及和蛋白质建模及折叠，并取得了显著成果。
图绘万象，从柯尼斯堡到百业赋能
在产业赋能过程中，当AI遇到瓶颈，自身能力不够时，谁来向AI赋能？利用知识图谱则是最好的方式。
泰凡科技副总经理马国宁带来了主题为《图绘万象，从柯尼斯堡到百业赋能》分享，从知识图谱这一认知智能领域的重要技术谈起，由欧拉提出的著名柯尼斯堡七桥问题，延申到如何用图论等领域的前沿理论技术，解决知识图谱实际运用中所面临的实体庞杂、检索困难、更新开销过高等问题。
马国宁强调，通过打造一个有效落地的平台工具，以低成本、高效率的方式，解决不同的行业问题，已经成共识。在接下来的分享中，马国宁详细结合大量的实践案例，展示了利用知识图谱平台为不同产业赋能的技术实践。
马国宁表示，我们致力于为产业提供一个工具，把那些前沿技术、难以理解的技术应用傻瓜化，为AI与产业赋能提供多种可能性，让人工智能行业拥有一个百花齐放的未来。
从实验室到用户桌面，AI 落地实践之路
近些年来，AI在各行各业得到广泛应用，推动了各行业的智能化，大幅提升了管理水平和决策水平，其中也包括IT行业。将AI应用于IT运维，也就是AIOps，就是AI在IT行业里面的应用热点。因此，如何高效运维也成为IT部门乃至CIO必须面对的问题。
云智慧CTO张博在主题为《从实验室到用户桌面，AI 落地实践之路》分享中指出，在指标、日志和调用链这些数据中加入Algorithm算法，就是AIOps的场景。在接下来的分享中，张博带来了AI 2B行业智能运维相关分享，将AI算法如何与行业进行适配并落地以及AI工程化如何进行行业适配与落地进行了讲解，同时分享了企业开发技术在行业的实践案例。
张博表示，AI to B是一个既要Algorithm能力，又要落地，又以效果看成败的特别有趣的行业，拥有整个Algorithm、整个算法的星辰大海，需要大家一起去挖掘深度学习、机器学习等等一些技术，真正赋能产业变革。
自动驾驶在干线物流的技术应用
自动驾驶是人工智能最典型的应用场景之一。对于物流企业来说，除了安全之外，应用自动驾驶的核心动能就是降低成本。
福佑卡车技术合伙人陈冠岭在主题为《自动驾驶在干线物流的技术应用》的分享中指出，公路货运长期存在诸多痛点，其一是感知距离长，对于高速上行驶的重卡来说，感知距离越长就意味着更长的刹车制动距离。其二是变道难度大，在高速场景下卡车完成一次换道大概需要10秒钟，如果加上司机的提前观察，花费的时间可能要更长，对周边车辆的安全行驶的风险会更大。
在接下来的时间里，陈冠岭详细分享了自动驾驶公司开源商业运营场景，从技术、落地、实践三个角度全方位分析AI与物流的融合发展。为了推进自动驾驶技术的进步，福佑卡车启动了 “启明星”计划，面向自动驾驶公司开源，开放福佑的商业化运营场景。
陈冠岭表示，我们的愿景是从现在的调度人驾驶卡车，到将来调度人和机器相结合的智能车辆，再到未来调度完全无人驾驶的卡车，做一个真正的跨城干线物流智能运营平台。
写在最后：伴随计算机视觉、语音识别、机器学习、算法、模型等技术的优化，以及产业结构的不断完善，人工智能具备了更丰富的应用场景，比如风控评估、工程运维、生物制药、物流货运等领域应用，同时加速了AI产业的结构升级。通过本场活动的召开，五大行业人工智能领域资深专家的精彩实践分享，为不同领域的人工智能应用提供了有力的参考，进一步驱动了人工智能技术在千行百业的落地。
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