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技术火花闪耀江城:云+社区开发者大会(武汉站)圆满落幕

腾讯云 2019年06月06日 浏览55

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摘要:

2019年6月2日,武汉世贸希尔顿酒店,云+社区开发者大会(武汉站)重磅开启。在武汉开发者的技术热情下,腾讯技术专家江城开讲。

本次大会的主题为“洞察数据,启迪智能——漫谈数据平台与智能应用”,聚焦在大数据与人工智能领域,深度探讨新的数据洞察技术, 新的数据价值驱动,新的数据与智能联通方式,数据智能落地的新场景与新问题等业界关注的话题。当天的参会人数突破200,同时还有很多未到现场的开发者通过线上直播进行互动,为武汉带来了一场技术碰撞的盛会。

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云+开发者大会是云+社区连接全国各地的本地开发者的桥梁,旨在通过腾讯技术专家与各地开发者的直面对话,在增加更多技术火花碰撞的同时构建当地的开发者社区,从而加速建设健全的技术生态,实现“用科技改变世界”的美好愿景。

本次云+社区开发者大会(武汉站)的活动也是希望在武汉这座兼具文化底蕴与科技活力的城市种下技术生态的种子,用前沿的技术影响更多的开发者,让大家在开放、分享、互利共赢的技术圈新环境里共同成长,促进武汉技术社群的进一步繁荣。



炼数成金

Sparkling应用实践


首先为我们带来分享的是腾讯云大数据与人工智能专家架构师唐天辰,分享主题为《炼数成金:Sparkling应用实践》。唐天辰分别从技术概览、构建形态以及场景案例这三个方面由浅及深、由虚及实地为大家讲解了前沿的一些大数据应用技术以及大数据应用的价值。

在分享的开头,唐天辰用90年代沃尔玛的应用大数据分析而实现利润增长的经典案例来引出他的主题:大数据分析价值巨大,大数据分析的应用就是“炼数成金”的过程。然后他通过大数据的 5V 模型来为大家解读了何为大数据。同时,他认为当前用大数据技术处理大数据主要面临下边三个方面的挑战:

•      借力开源组件处理数据多样性挑战

•      使用分布式技术解决数据容量问题

•      使用实时流处理技术解决数据速度问题

接下来唐天辰基于应用场景对数据仓、数据湖以及数据中台这三种大数据构建形态进行了详细介绍。而在大数据的实际应用落地方面,他利用工业互联网大数据服务管理平台、数据血缘追踪、某国内机械龙头企业以及某国内省级政务数据中台这个四个案例的具体介绍,为大家带来了不同形式的大数据应用实践的参考,引来了现场开发者们的热烈讨论。

数据联通智能

智能对话连接数据与商业


上一轮分享的热情还未平复,腾讯智能对话平台产品负责人刘晓倩又紧接着为大家带来了主题为《数据联通智能:智能对话连接数据与商业》的分享。刘晓倩的演讲从日常生活中的智能对话引入,详细了介绍智能对话在各个行业的需求和应用;以及智能对话基础原理、腾讯智能对话平台架构与特性,为企业级应用最佳应用实践提供思路。
在晓倩看来,人机交互方式的变革主要经历三个阶段:PC时代、移动时代以及人工智能时代,而我们现在的生活正在步入人工智能时代,在人工智能时代,用户可以直接通过自然语言与机器交互,更为方便与快捷,极大程度的提升了信息获取与服务满足的效率。
其实不仅仅是日常生活,智能对话已经渗透到智慧行业的方方面面。比如在文旅行业,对话机器人可实现使用户信息查询更便捷、业务办理更高效;在电商行业,对话机器人可以成为连接商家与顾客的桥梁,为顾客提供个性化服务、提升顾客购物体验,提升商家运营效率、促进转化;在金融行业,通过对银行业务数据的挖掘、训练与开发,对话机器人可盘活金融机构业务知识与数据资产价值,实现手机银行、个人网银、企业网银、银行智能网点的全面智能化.....除此上述行业之外,智能对话技术几乎渗透在教育、电信、媒体、游戏、企业服务等行业的方方面面。智能对话技术从提升用户体验、提升运营效率、提升商业营收三个方面极大的提升企业商业价值,为传统行业转型智能化提供了新的动力。
随着人工智能技术在行业中的加速渗透,企业业务管理人员都在思考“AI技术加数据需要怎样的桥梁才能达到商业化的彼岸”这一问题。对于企业而言,对话系统冷启动技术难点较多、资源壁垒较高、导致ROI较低,腾讯云为满足业界诉求,联手微信智聆团队、微信智言团队、腾讯知文团队,全面开放内部对话系统核心技术,为大型企业客户,开发者和生态合作伙伴,提供机器人开发平台,实现企业开发者和业务人员便捷、低成本构建人机交互体验。对于生态合作伙伴,腾讯也以开放的姿态,提供机器人中间件能力,实现合作伙伴高效赋能。

基于Spark技术构建PB级云数仓


在通过简短的茶歇时间补充体力之后,本次大会迎来了第三位分享嘉宾——腾讯云数仓与数据湖团队专家工程师丁晓坤,丁老师为我们带来的主题是《基于Spark技术构建PB级云数仓》。他的演讲主要包括AI时代的大数据、大数据技术的发展趋势以及大数据平台的技术实践这三个方面。

首先,丁晓坤用了“数据是血,算法是魂”这样一句话来形容AI与大数据的关系,他举出,在当下AI模型的效果和数据量有一种线性相关的关系,特别是深度学习与数据的相关性更强一些,目前AI和大数据在技术上有一些相互融合的需求,目前大家比较关注的两个点是:
1.  如何提升数据在数据处理框架与AI训练框架之间的交互效率
2.  在一个计算集群中,如何提升计算任务在CPU/GPU资源之间的调度效率。
针对大数据技术的发展趋势,丁晓坤认为其实就是数据仓到数据湖的演进,他分别从业务模式和架构模式两个层面具体介绍了数据仓库体系架构演进,同时提出了大数据未来的发展趋势:数据湖 & 对象存储。
最后,丁晓坤通过对基于spark的云数仓的深度剖析,介绍了大数据平台的技术实践。他提出选择spark的原因主要是由于其生态丰富、容易上手、技术开放以及性能优越这四个优势。而对于平台的云特性实现,丁晓坤认为有三点可以做:一是弹性伸缩,二是平滑摘除,三是VM环境优化,同时他指出可以运用Bloom Filter、Shuffle Service来进行一些性能优化,弥补存算分离场景下的性能损耗。最后分享了团队对livy服务在多租户场景下的优化,通过proxy user的方式解决livy服务提交计算任务始终在一个用户下运行的问题。

无数据不智能

AI产业落地中数据的难点和解决方案


在了解完大数据及云数仓和数据湖之后,我们就跟着腾讯云智天枢人工智能服务平台首席架构师郭律一起走进《无数据不智能:AI产业落地中数据的难点和解决方案》这一主题。

郭律首先对 AI+产业这样一个概念进行了全面解读,他认为智慧产业是企业数字化转型的新阶段,而智慧产业的实现路径则是连接和处理产业全链条的数据,同时提出了产业中AI应用的三大场景:智能决策、智能交互以及智能感知。而对于产业+AI所带来的价值,郭律认为可以从降本、增效和创新这三方面来看:

1.  智能客服和智能核保等带来的成本降低

2.  地铁安检以及人流监控等带来的效率提升

3.  内容增强和人脸识别等带来的快速创新

而AI产业落地中有哪些数据的难点呢?郭律分别从以下五个方面进行解读:

1.  应用多样性:AI与产业深度融合vs数据散落在烟囱式系统中

2.  基础设施灵活性:AI运算对海量数据处理需求vs计算资源高费效比

3.  数据质量和规模:数据标准未统一,数据标注工作强度大、重复工作多

4.  算法与模型调优:模型定制化&模型迭代

5.  智能设备多样性:端云协同与边缘AI

最后,针对以上人工智能的产业落地挑战,郭律讲到了腾讯云的解决方案。他认为,要克服这些难点,首先就是要保证各要素的更高效配合,例如标准化接口、开发部署工具等应用场景要素,弹性伸缩、运维监控等资源与基础设施要素以及数据转化、数据标注等数据要素等。而云智天枢这样一个全栈式人工智能服务平台正好可以实现这样的多要素高效配合,它具有算法仓库自动接入、全栈服务、灵活定制以及云端协同这四大特性,持续为企业用户、开发者、厂商提供全维度连接价值。

数据向善

数据智能与万物互联在动物保护方面的应用


最后一位给大家带来分享的嘉宾是腾讯云TVP & 青宁信安科技创始人白慧冬(青润),他的分享主题为《数据向善:数据智能与万物互联在动物保护方面的应用》。

青润分别从以下五个方面解读了大数据与人工智能在动物保护方面的实践以及当前的进展,在进行技术探讨的同时,更带来了数据向善的深度思考:

1. 大数据与模式识别

2. 从机器学习到深度学习

3. 牦牛穿戴技术的实现

4. 去人化技术的实现

5. 跨物种的语言互通技术

在演讲中,青润首先通过大数据与识别模式两种技术演进过程的介绍让大家对这两中记述有了更好的理解,并通过AlfaGo进行实例详解来说明大数据与识别模式在人工智能中的实践方式。他认为,人工智能的发展会从机器学习演进到深度学习以及未来还可能会出现更高层次的计算模式。

随后,他举出他推进中的动物穿戴技术,以牦牛穿戴技术的实现过程来体现着数据向善的实践。从技术数据采样,确定结构,到观察动物的行为,记录反应的信息和反应源信息,再到产品结构泥塑、3D打印与试穿戴,失败与再次修订后的尝试最后到产品成型后的数据积累与模型构建工作,动物大数据的出现和新方向的产生,通过大数据采样,数据智能化技术,动物多种行为模式的建立与处理实现,最终帮助牧区解决了牦牛面临的各种生存和发展问题。

最后,他提出了去人化技术的应用场景和环境,首次提出了跨物种的语言互通技术实现的可能性和验证过程,动物穿戴设备在动物保护和大自然生态恢复方面的优势与必要性,他认为包含主动行为物件、被控移动物件和固定物件三大分类的物件身份证技术将是最终实现万物互联的基础。


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