AIoT 时代来临，万物互融背景下，智能设备需要更自然的人机交互，智能助手将搭载到千千万万的智能设备，拥有巨大想象空间。小布助手是 OPPO 一亿月活的智能助手，为 OPPO 产品提供无处不在、有技能、有知识、有温度、个性化的智能对话交互体验。本次分享以小布助手最核心的对话系统为主线，侧重介绍对话系统服务端工程化落地的实践经验。

你将获得：

• 了解智能助手的行业现状和应用价值
• 了解智能助手的工程实践，学习 OPPO 小布助手落地的架构设计、性能调优的思路、方法与经验

oCPX 广告是当今互联网商业变现广告的主流投放模式，在过亿用户的 OPPO 设备中每天大量广告主投放激活、注册、付费等类型的广告。深度转化极其稀疏，而且存在较大延迟，给预估准确度带来极大挑战。本次分享以联合建模为主线，介绍 OPPO 广告系统在 oCPX 建模算法策略领域的相关实践。

你将获得：

• 了解 oCPX 广告投放模式，掌握主流广告投放模式间的差异
• 了解海量用户的商业变现场景中，oCPX 建模相关的实践

伴随 OPPO 业务体量的增长，OPPO 的智能生态在数据品质、计算效率、拥有成本方面对数据技术平台提出了更高的要求。 OPPO Cloud Lake 作为 OPPO 新一代大数据基础设施，通过加快分析速度、降低总体成本、简化数据管理等方面的建设，更好地助力公司做出更智能、更敏捷的数据驱动化决策。本次分享以 OPPO 数智化转型为背景，结合数据平台近年的发展趋势，分享批流一体、云数融合调度、数据湖存储等技术在 OPPO 的落地与实践。

你将获得：

• 了解数据平台近年来的技术热点和发展趋势
• 了解 OPPO 在数据湖方面的技术选择
• 了解 OPPO 数据平台与 OPPO 云结合的落地实践

cv 预训练模型是在海量数据上训练好的模型，可以给出主干网络合适的初始化参数代替从头开始训练模型。合适的网络架构表征可以缩小探索空间，OPPO 提出在合适参数量（方便预估满足场景要求）条件下尽可能地探索最优的网络架构，并结合自监督训练的预训练方法来充分利用 OPPO 自有的海量图像数据，提供鲁棒的 cv 预训练模型服务来代替网上现有的开源预训练模型，助力 OPPO 相关业务提升算法效果。

你将获得：

• 了解预训练模型的基础知识和关键技术
• 了解目前 cv 算法最新的主干网络架构优化方向
• 了解预训练模型技术的落地实践，掌握关键点