物流系统是支撑经济发展的重要基础服，美团现在已经拥有50万骑手，每天配送超过1800万订单，对200万商家提供配送服务，是全球最大的同城即时配送平台。配送的核心目标是：提升用户体验、提高服务质量，降低配送成本，这其中涉及大量人工智能技术，包括智能调度系统、物流网络规划、智能语音助手、机器学习系统、配送仿真系统等。

为了实现配送的全面智能化，我们在其中做了大量工作和尝试，这里不单单是要做好机器学习，还包括如何进行更好的实时运筹优化、实时空间数据挖掘以及人机交互等多个方面的技术内容，主要和大家分享一下我们在这过程中做过的尝试。

对话机器人是过去两年国内外互联网巨头们最青睐的方向之一，很多公司都在对话机器人方向做出了明确的布局。深度学习在机器视觉获得巨大成功后，它在NLP和对话机器人方向也被研究界寄予厚望。伴随着工业界和研究界的聚光灯，对话机器人稳步向前发展，现在越来越多的企业正在把对话机器人应用到自己的产品中。

那么，目前业界都有什么类型的对话机器人呢？怎么构建这些对话机器人，它们都会使用什么技术？深度学习和NLP在这过程中起到了什么作用？如何让自己的对话机器人成为人工智能，而不是人工智障？本次演讲中我将介绍爱因互动对这些问题的看法和做法。爱因互动在对话机器人方向专注耕耘了2年，我们的一些经验期望能够对大家有帮助。

双十一手淘首页个性化场景是推荐生态链路中最大的场景之一，在手淘APP承载了整体页面的流量第一入口，对用户流量的整体承接、分发、调控，以及用户兴趣的深度探索与发现上起着至关重要的作用。首页个性化在算法技术上主要涉及S³ Graph Embedding深度召回模型、DeepCross&ResNet实时网络排序模型，并在搜索工程Porsche&Blink、Rank Service、Basic Engine等系统的基础上结合业务应用的需求沉淀了Graph Embedding召回框架及XTensorflow排序模型平台供推荐业务使用。

听众受益

1. 了解淘宝天猫双十一的个性化推荐业务；
2. S³ graph embedding深度召回框架；
3. DeepCross&ResNet排序模型框架；
4. XtensorFlow机器学习平台。

随着人们对安全、高效、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为人工智能新的突破口，也承载着人类未来的大梦想。占据天时地利人和的景驰科技应运而生并率先提出要在2020年中叶实现无人车的量产和运营投放，成为全世界第一批、中国第一家能够规模化应用无人驾驶技术的企业。景驰自成立以来，专注于L4级别的完全无人驾驶技术，并取得了“世界纪录”般的研发进展。此次报告将围绕景驰最新的科研成果分享景驰对无人车行业趋势的判断，分析无人车技术领域的难点与创新，并向外界展示景驰在告警地图，基于深度学习的障碍物检测、识别跟踪等多个领域的产品demo。

公共安全行业积累海量多源异构数据， 包括公安内部各种案事件数据、公开的互联网数据等等。我们将这些天生割裂的数据通过动态知识图谱的技术，汇聚为反应现实世界的知识图谱，不仅可以使分析人员通过连接的知识快速理解现实世界，也具备AI对这些数据进行认知计算（Making sense of data）的基础。汇聚后的知识图谱数据一般是不完备的，我们运用如自然语言理解、知识补全、知识推理等一系列AI认知技术来对知识进行高效利用，大幅提高分析人员的分析研判效率，加速公共安全行业信息技术由信息到知识、由知识到智慧的转变。 

听众受益

1. AI认知技术：知识图谱在公共安全行业的应用；
2. 公共安全行业构建知识图谱的作用与方法；
3. 公共安全行业知识图谱补全、推理的应用。

自从深度学习研究界实现人脸识别率突破后，很多公司和投资者注意到了深度学习在机器视觉、图像处理方面的重大价值，基于深度学习的人脸识别、物体识别等视觉应用成为了人工智能行业落地的领军技术。商汤科技在近几年人工智能算法、系统研发中，在安防监控、无人超市、小区楼宇管理等智慧城市领域都积累了深厚的经验，为未来智慧城市中机器视觉落地打下坚实基础。

基于深度学习的机器视觉算法作为一门热门技术，我将分享：

1. 以人脸识别算法为例，在智慧城市落地应用会遇到什么问题？最终用户对这样一个新事物抱有什么样的期待？

2. 作为一家AI公司，我们如何利用云原生架构构建城市级处理能力的大规模深度学习应用系统？

人工智能如火如荼，其中智能机器人是人工智能各技术比较直接的落地点，小Q机器人也是在这个背景下诞生，本演讲主要分享小Q机器人从0到诞生的整个过程，包括互联网公司如何快速启动一款智能硬件的研发工作，硬件如何设计和打造（硬件设计、硬件调优、ROM定制、质量控制等），软件如何整合和优化（包括语音唤醒、语音识别、语义理解、内容处理、TTS等），以及一些过程中的经验分享和对未来的展望，希望能给大家带来启发。