8月8日晚，第 32 届夏季奥林匹克运动会（以下简称东京奥运会）正式闭幕。和运动健儿的矫健身姿同样值得回味的，还有本届奥运会上出现的“黑科技”。云计算、AI、VR、3D、5G、4K/8K等技术在全球转播、安全检查、动作捕捉、辅助评分多个环节发挥了重要作用。疫情下的“云上奥运”由于疫情的影响，本届奥运会首次采用全球云转播，现场几乎没有观众，是一场真正意义上的“云上奥运”。由阿里云和奥林匹克广播服务公司（简称OBS）合作打造的OBS Cloud为全球奥运转播机构提供服务，这也是奥运会历史上首次采用云计算支撑全球转播。以往，奥运会现场报道需要建设面积庞大的国际转播中心，并且需要部署临时性的转播基础设施。这一过程耗时长、花费高，并且奥运结束后还要进行拆除。今年应用OBS Cloud之后，东京奥运会的国际转播中心面积与往届奥运会相比缩小了25%，现场工作人员减少27%。全球媒体则可以基于OBS Cloud在平台上建立自己的内容创作、管理和分发系统。这使得转播方工作人员不必亲赴东京奥运现场，可以远程完成转播和编辑工作。数据显示，在东京奥运会的17天赛期内，奥林匹克广播服务公司产出超过9500小时的体育赛事转播内容，比2016年里约奥运会增加约30%，总量为历届奥运之最。同时，本次奥运也是从高清（HD）到超高清（UHD）完成过渡的一个里程碑。OBS将采用完整的原生UHD HDR制作，具有5.1.4沉浸式音频，能够提供比“标准高清格式”丰富四倍的细节。云直播更低延迟上传、更快编辑和流式传输方面的效率背后，是阿里巴巴强大的云计算和数据处理能力。据了解，OBS Cloud明年将继续服务北京冬奥会。3D运动员追踪技术除了支持奥运转播工作之外，OBS Cloud还有其他黑科技。比如3D运动员追踪技术，基于人工智能和机器视觉，在田径短跑项目中可以将每个运动员的实时奔跑速度呈现到观众眼前。“3D运动员跟踪技术”（简称3DAT）在本届奥运会的田径赛场上首次亮相，通过多个摄像头捕捉运动员训练或比赛时的身体数据，借助人工智能深度学习算法对运动员视频进行分析，创建出人体3D网格叠加动态图层，配合阿里云就能把运动员的生物力学数据实时呈现给屏幕前的观众。早在2019年，英特尔就宣布与阿里合作开发这项基于AI和机器视觉的技术，目前在100米及其它短跑比赛项目的视频回放中接入使用。该技术不仅对运动员的科学训练提供了参考，还为奥运会观众带来了全新的体验——在即时回放中对比赛亮点进行分析、解读和复盘。“AI裁判”：智能打分系统竞技体育是计算机视觉的重要落地场景。据日本NHK报道，国际体操联合会引进日本富士通公司开发的AI辅助打分系统。该系统通过向选手的身体及其周边200万处投射红外线，追踪选手的动作，并且实时转换成三维立体图像。根据图像，AI对于身体的旋转和扭动等动作作出分析，结合过去的比赛数据，遵照打分标准，判断技术的完成度。体操竞技动作复杂多变，且技术难度不断提升，即使是经验丰富的裁判有时也难以做出完全公正的评分，AI辅助打分系统的应用在一定程度上避免了这种情况的发生。本届东京奥运会体操运动员的最终得分，就是结合AI和裁判的判断，再经过综合判断后最终打出的分数。早在2017年，富士通便开始研发该系统，旨在协助体育赛事训练、评分。在2019年世界体操比赛的赛事评分上，首次投入使用。首次应用人脸识别系统在过去历届奥运会上，对每个身份证件进行人工检查耗费了大量的时间。如今，人脸识别的精确度已经高达99.5%以上。利用人脸识别技术，工作人员可以事先在系统里录入人员信息，安全检查时仅需3秒就可以完成比对。本次奥运会的人脸识别系统由英特尔与日本电气株式会社（NEC）共同打造，在40余个比赛场馆都配备了检测装置，含有IC芯片的身份验证机器将会自动验证进入场馆的人员身份。据了解，人脸识别系统已识别超过30万参加奥运会的人员。但是该人脸识别系统必须通过特制ID卡与人脸识别一起使用才能够进行精准识别，与国内一次录入、无限期核对的主流人脸识别技术相比略显不便。多种AI机器人各司其职东京政府以奥运会为契机，启动“为全市安装机器人”的大型项目，并将东京台场附近的奥运村建设成“机器人村”，配备了警卫、翻译、清扫、迎宾、配送等功能的机器人。奥运村的大部分工作被机器人包揽，有巡逻检查、紧急支援等维安作业的警卫机器人；有承担扛行李、送快递、捡垃圾等粗重活的服务机器人；有在机场定点站岗的机场观光机器人；有结合手机、拍照、导览多功能的随身机器人。其中外骨骼设备，可以大大减轻体力工人的腰部负担，最多可减轻腰肌40%的负荷。此外，东京奥运会的官方吉祥物本身就是机器人的形象，实际工作中被设计成了一款迎宾机器人，通过头部安装的摄像头识别路过的观众，变换眼神和手臂动作与人进行互动。负责安保的“AI警察”也不容小觑。东京警方将此次奥运列为“高科技安全起始年”，与日本大型安保公司ALSOK联合推出了“情感可视化”人工智能警察巡逻系统，能够识别可疑包裹，检测队伍中情绪波动的人，以预防恐怖主义袭击。此外，日本新冠肺炎患者定点收治医院采用了我国优必选科技设计的防疫紫外线消毒机器人ADIBOT净巡士。净巡士有8根强紫外线照射灯可高效灭活各类细菌病毒，并可被护士远程操控，替代工作人员对疑似和确诊患者的病房进行高达99.99%消杀率的灭菌消毒。自动驾驶汽车服务奥运村本届奥运会首次应用了自动驾驶技术。丰田原计划为奥运会提供3700辆车，后由于不再需要观众用车而减少至3340辆。其中，90%以上为电动化车型，氢燃料电池车和纯电动汽车约占1/3。较早亮相的是丰田LQ纯电动概念车，它是东京奥运会火炬接力的官方护卫车。在奥运村附近，由丰田配备的17辆e-Palette自动驾驶小巴以每小时19公里的速度沿指定路线往来接送运动员和工作人员。这是丰田专门为东京奥运会和残奥会研发设计的车型，搭载了丰田最新版本的安全感知技术，可在摄像头和激光雷达、高精度地图的帮助下，实现L4级低速自动驾驶。车内凡是手可触摸之处都覆盖了防病毒涂层和保护膜。最多可容纳20名站立乘客，或者是4名坐轮椅的乘客和7名站立乘客。考虑到上下车的便利性问题，该车不仅设有大开口的滑动式车门、低矮的底盘，同时也搭载了电动坡道、精准的停车控制等装置，即便是使用轮椅的乘客，可以轻松无障碍进出。5G技术结合VR/4K/8K上述的各种前沿科技基本都离不开延迟低、响应速度快的5G技术支持。本届奥运会的三大场馆内全面部署5G技术，引入了包括增强现实（简称VR）在内的创新赛事观看形式。帆船比赛现场布设了一面50米宽的屏幕，以12K分辨率播放帆船赛事片段。游泳比赛现场，东京水上运动中心为特定席位的观众提供可穿戴AR设备，通过5G技术则将实时数据迅速传输至AR设备。高尔夫比赛场地，60-80台4K摄像机构建起多镜头重播功能，让观众可以可从多角度观看比赛。而作为中央广播电视总台东京奥运会赛事转播合作伙伴的中国移动咪咕，通过 5G+4K/8K 超高清直播技术保证直播稳定。兼顾画面流畅的同时，咪咕视频直播借助 HDR Vivid 技术，将影像画面亮度提升了 40 倍，影像色彩提升 72%，为观众还原立体、真实的奥运赛场。

2021年8月7日晚8点，AI编程Python实战营小队-“刚就对了，干就完了”顺利开展了第一课练习题的答疑活动。本次活动由队长组织，得到小队成员积极响应，晚8点，答疑活动正式开始。试题答疑活动由队长对第一阶段第一课的试题进行分析及思路讲解，同时对重点代码块进行了深入讲解。为了活动顺利开展，课前小队成员对先关题目做了积极的预习工作，有的小伙伴还录制了题目讲解视频，再次感谢小伙伴们的大力支持。本次答疑活动持续近1小时，前10到测验题进行了深入分析与讲解，力求多角度来解答题目，大家在这一个小时的时间内完成了思想的碰撞，同时对相关知识点进一步加深了理解和学习。遗憾的是：本次活动的答疑视频，由于电脑性能问题未能录制。最后放上群里小伙伴对相关题目的讲解视频，供大家学习。再次感谢我亲爱的队友们，我们一起加油。

随着人工智能 、5G、大数据等已经成为数字经济发展中最活跃的技术和产业方向，并且正在成为实现经济社会数字化转型的核心信息基础设施 。 人 工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级 转型 ，在智能交通、智能家居、智能医疗等领域 应用逐步落地。 可以说，人工智能为我们当下生活带来 了 在以前都不敢想象的便利。目前人工智能、大数据的 各项研究实践都有 了 巨大 的突破 ， 但 技术 产品在 应用中还需突破各种障碍 。 为 了更好的 将A I和大数据应用到 行业中， 本次 “互联网+”大赛华为云赛道EI命题 ， 从 实际业务场景出发， 在 人工智能和 大数据领域 推出 四 个 命题：• 基于华为云EI能力构建“医疗+AI”解决方案 ；• 基于华为云EI能力构建计算机视觉产业应用 ；• 基于AI开发平台ModelArts和MindSpore开源框架创意作品 ；• 基于华为云EI能力构建大数据使能行业应用赛题介绍：作品内容、形式 … 全开放性开放性赛题 ！对你没看错。首先 ， 赛题只规定 了 方向 领域 不做具体规定 。 只要作品包含以下其中一个领域 ，均可报名参赛 ：• 医疗+ AI• 计算机视觉领域• 应用 ModelArts平台和MindSpore框架• 大数据领域其次 ， 作品形式更是不限 ，移动应用、小程序、算法模型、解决方案、软硬件结合系统方案等均可。作品不要求完全基于华为云 E I产品开发 ， 在开发中有使用或结合华为云E I产品能力即可 。赛题解读 ：提前掌握所需技术及工具，必定事半功倍华为云E I 基于 人工智能 和大数据技术，通过 云服务 方式提供一个开放的、可信的、智能的平台，结合产业场景，使能企业应用系统能看、能听、能说，具备分析和理解图片、视频、语言、文本等能力，让更多个人、企业便捷的使用A I 和大数据服务，加速业务发展。本次华为云 E I赛题主要为 人工智能 和大数据两个技术方向 。在人工智能领域，参赛者可 以结合华为云E I的相关产品 ： AI开发平台ModelArts、华为 HiLens 、图引擎服务GES 等A I 基础平台服务， 以及 文字识别 OCR 、 图像识别 、语音识别 等通用和高阶API 。AI开发平台ModelArts ：面向开发者的一站式 AI 开发平台，提供海量数据预处理、智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成和端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。华为HiLens ： 端云协同 多模态AI开发应用平台，提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台，对接多种 端侧计算 设备。图引擎服务GES ： 针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、防欺诈等具有丰富关系数据的场景在大数据领域，可以结合华为云 EI 的 大数据计算服务MRS 、 数据湖探索 DLI 、 大数据搜索与分析C SS 、 大数据治理与开发D GC 等服务。大数据计算服务MRS ： 为客户提供ClickHouse 、Spark、 Flink 、Kafka、 HBase 等Hadoop生态的高性能大数据引擎，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力，完全兼容开源。数据湖探索 DLI ： 完全兼容Apache Spark、Apache Flink 、 openLooKeng（基于Presto）生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的 Serverless 融合处理分析服务。为了让参赛者更好的掌握和应用这些产品 ， 在 华为云 在 大赛页面 提供了相关的 在线课程等 学习资料供大家参考学习 。如何使用华为云 E I 产品开发作品？从华为云官网 - > 产品，产品分类中“人工智能”和“大数据”即为华为云EI产品 。 参赛者可基于自身作品开发需求，任意选择某个或多个华为云 EI 产品开发作品。 以下以AI开发平台ModelArts为例展开介绍。从产品列表点击 A I开发平台 M od el Arts 进入产品页，产品 页介绍 了ModelArts开发流程、能力详情、各功能模块简介、应用场景和客户案例等内容。点击“ 管理控制台 ”进入ModelArts开发页面 （如下图所示） ，页面右上角可以查看对应模块“使用指南”，在使用产品过程中有任何疑问可以随时联系命题接口人。ModelArts社区 A I Gallery 中有大量已经标注好的数据、能直接 用于训练的算法、能直接运行的模型以及一键run的Notebook代码 ，所有参赛者可以基于自身作品需求免费使用这些A I 资产。其中算法涵盖了计算机视觉 、自然语言处理、语音识别、搜索推荐、时序预测等领域的100 +算法 ，能满足大部分开发场景。另外，AI Gallery中还有 系统的课程和AI实战营活动 ，开发者可以自学ModelArts实践开发课程，也可以参加AI实战营活动，华为云A I 专家带你学习 AI编程Python实战营、机器学习实战营、MindSpore AI框架实战营、深度学习实战营、强化学习实战营、ModelArts实 战营 六大实战营。 这里再分享几个应用华为云 EI的相关产品技术 ， 开发的案例供你参考 。希望能给你的参赛带来一些帮助。1、 金域联合 华为云AI技术，辅助宫颈癌筛查： https://www.huaweicloud.com/cases/20200311165250030.html2、 华为云AI助力水鸟保护模型训练和部署，让湿地水鸟保护更方便： https://www.huaweicloud.com/cases/tjdx.html3、 华为云大数据方案构建数据分析平台，主力斗鱼轻松应对海量数据分析 https://www.huaweicloud.com/cases/douyu0.html什么样的作品容易拿高分 ？上文提到的华为云EI产品都可以提高参赛者开发人工智能、大数据 相关 作品的效率， 可以帮助参赛者更好、更快的开发作品，但什么样作品容易拿高分呢？从评分维度来看作品的创新性 、技术实现和交付 、商业性以及团队的分工配置都非常重要 ，笔者认为在保证作品具有较好完成度的前提下，作品的呈现尤为重要。首先，路 演材料 需呈现各个评分项内容，缺一不可。其次，由于是 产业命题赛道，作品需呈现和华为云EI产品结合的点，即基于华为云EI产品做了哪些开发工作，达到了什么样的效果等。最后，作品具有创新性，算法或方案具备行业优势更容易获得评委的高分。最后 ，再次 提醒大家本次 “ 互联网 + ” 大赛的时间安排 ： 报名时间截止到 8 月 31 日，初赛复赛截止 9 月 30 日，预计 10 月 中 下旬举行全国总决赛 。参赛的小伙伴们，如果你对人工智能或大数据领域感兴趣，抓紧时间报名参赛吧。 点击进入 报名页面 “互联网 + ” 大赛华为云赛道EI命题 ，获得专家一对一指导 和更多抽奖福利 吧 。“互联网+”大赛华为云赛道命题攻略合集命题专家重磅解读：CloudIDE命题攻略：明确业务场景，快速开发插件EI命题攻略：能力灵活，开放式运用，助你实现AI梦想IoT命题攻略：仅需四步，轻松实现场景智能化设计API命题攻略：理清三步解题思路，用好开发工具AI创新应用赛题攻略：大胆脑洞，共绘智慧生活蓝图

一、赛题介绍：用华为云IoT解决智能化场景问题华为云IoT平台是一个能够实现人与物、物与物之间联接管理的云平台，鼓励参赛选手倡导AI+华为云IoT构建参赛作品，并尽可能多地使用华为云IoT服务（设备接入、全球SIM联接、IoT边缘、IoT数据分析、LiteOS操作系统）与技术能力，打造更多智慧场景，包括但不限于智能制造、智慧交通、智慧物流、智慧农业、智慧城市、智慧园区、智慧家居等农业、制造业、医疗、社会服务等生活方方面面的场景。二、解题思路： 四步走，作品开发更轻松本赛道赛题为“基于华为云IoT打造智能化场景应用”，重点在于IoT和智能，利用物联网产品、技术让“物”变得智能，场景智能化、数字化，进而让现实生活场景智能化，那么要如何基于IoT打造智能场景呢？参赛选手可以参考以下开发思路：第一步：设备接入平台第二步：数据上报云平台，在平台侧实现命令下发第三步：实现数据转发应用侧或其他服务，结合数据分析、应用服务器等服务做具体业务分析第四步：应用侧实现数据处理与数字化可视化呈现三、IoT产品使用手册：结合华为云IoT+AI实现场景智能化两大轻量级操作系统加持：Huawei LiteOS、HarmonyOS，让场景更智能Huawei LiteOS 是针对物联网领域推出的面向万物感知、互联、智能的轻量级操作系统，为端侧开发人员提供“一站式”完整软件开发平台，快速接入云，有效降低开发门槛、缩短开发周期。同时，Huawei LiteOS具有入门简单、开发便捷，轻量级、低功耗、广联接的特点，提供30+应用示例、50+中英文档，手把手指导用户快速入门LiteOS物联网开发。HarmonyOS是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。在传统单设备系统能力的基础上，提出基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持多种终端设备(比如手机、智慧屏、平板电脑、车载电脑等)。支持将生活场景中的各类终端进行能力整合，形成一个“超级虚拟终端”，实现不同的终端设备之间的快速连接、能力互助、资源共享，匹配合适的设备、提供流畅的全场景体验。采用多种分布式技术，使得应用的开发实现与不同终端设备的形态无关，降低了开发难度和成本。让开发者聚焦上层业务逻辑，便捷、高效地开发应用。采用组件化的设计，可根据设备的资源能力和业务特征进行灵活裁剪，满足不同形态的终端设备对于操作系统的要求。学习参考：https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/IoT设备接入管理服务，让设备数据灵活流转IoT 设备接入云服务提供海量设备的接入和管理能力，可以将您的IoT设备联接到华为云，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备进行远程控制，配合华为云其他产品，并可将设备数据灵活流转到华为云其他服务。帮助您快速构筑物联网解决方案。IoT数据分析服务，加速物联网数据的价值变现IoT数据分析基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。提供离线分析、实时分析、时序分析、资产建模。华为云IoT数据分析具备图形化集成开发环境，拖拽方式开发，低代码等特点。边缘计算服务，智能近场更低时延的业务自治IoT边缘（IoT Edge），是边缘计算在物联网行业的应用。IoT Edge作为物联网边缘“小脑”，在靠近物或数据源头的边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供计算和智能服务，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。业务处理时延最低50ms，多场景边缘智能数据处理传输带宽最高节省90%。华为云IoT平台支持应用快速接入为了降低开发者应用侧的开发难度、提升应用侧开发效率，物联网平台向应用侧开放了丰富的API，供开发者调用、调测，实现应用快速与平台对接。同时，开发者还可以使用AppCube等轻代码应用构建工具，进行全云化线上开发，图形化业务编排，通过拖拽式快速完成应用页面构建，轻松构建专业级应用四、什么样的作品容易拿高分？上述提到的华为云IoT产品，都可以提高大家开发应用的效率，但是最终呈现的结果如何，还是要看各位选手对于技术的理解掌握，解题思路的创新，项目的完成度等等。从大赛的评分维度来看，作品的创新性、技术实现、功能完善程度和交付、商业前景以及团队的分工配置都非常重要。例如作品有充分的创新性，与行业成熟方案相比较有差异化，有更好的产品表现；功能可用，有坚实的技术能力，可以实际落地；尽可能多地使用华为云IoT服务；能够创造较好的社会和市场效益，具有较为广阔的商业前景另外，有完整的端到端设计和呈现、可行的商业模式得到高分的可能性更大。最后，再次提醒大家本次“互联网+”大赛的时间安排：报名截止到8月31日，初赛/复赛9月30日，总决赛：2021年10月下旬（大赛各环节时间节点以大赛官方通知为准，请及时留意相关通知），预计10月中下旬举行全国总决赛。参赛的小伙伴们，赶快用的创意和IoT结合，感受智能化的魅力吧。点击进入赛事页面，赛事详情。五、获取学习资料☞点击此处进入loT开发者专区：供物联网开发所需要的开发者平台、API参考、开发指南、代码样例、开发工具和视频教程等各种资源，助力开发者使用华为云IoT平台完成作品。☞ IoT开发系列课程：基于华为云IoT平台全场景服务、技术，实现具体落地场景的技术应用创意。添加华为云IoT小助手，回复“互联网+”加入交流群，群内会不定时发布赛题注意事项、学习资料、开发答疑等相关事宜，请及时关注。“互联网+”大赛华为云赛道命题攻略合集命题专家重磅解读：CloudIDE命题攻略：明确业务场景，快速开发插件EI命题攻略：能力灵活，开放式运用，助你实现AI梦想IoT命题攻略：仅需四步，轻松实现场景智能化设计API命题攻略：理清三步解题思路，用好开发工具AI创新应用赛题攻略：大胆脑洞，共绘智慧生活蓝图

大学生的暑期怎么过？有的在屏幕前为奥运选手加油助威，有的如杨倩、候志慧在奥运赛场挥洒汗水，还有的在披星戴月准备大学生圈的“奥运会”级赛事。是的，由教育部牵头主办的第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛来了！今年是特殊的一年，“互联网+”大赛首次增设产业命题赛道，面向新工科、新农科、新文科、新医科对应行业产业领域，加强产学研的深入融合，促进教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接。为响应“互联网+”大赛对新技术、新产品、新业态、新模式的倡导，华为深入参与产业命题赛道，设立了华为云、鲲鹏、昇腾AI、ICT、消费者云、OpenHarmony等系列命题。在这次产业命题赛道中，华为也为参赛大学生提供了多种支持，包括华为云算力资源、项目激励、专家指导等。 点击进入华为云赛道下面，我们以其中的华为云命题为例，看看到底如何玩转这次特别的产业命题赛道。产业命题赛道，华为云都准备了哪些？先来看看什么是“产业命题赛道”。据了解，该赛道针对企业行业技术与管理创新需求，面向产业代表性企业、行业龙头企业以及入选国家“大众创业万众创新示范基地”的大型企业征集命题。也就是说，由企业发布相应的命题，符合参赛资格的大学生借助高校的学术科研能力，用可行的对策解决企业生产运营中的各种实际需求。围绕这个要求，并结合当前云服务相关技术的发展，华为云准备了EI、IoT、应用平台、智慧校园、AI创新应用和数据库相关的命题，具体如下：应用平台：命题专家为你解读——理清三步解题思路，用好开发工具结合华为云API开放平台API Exploer实现照片分类系统；区块链应用场景探索；玩转神器，高效开发之CloudIDE插件大赛。EI：命题专家为你解读——能力灵活，开放式运用，助你实现AI梦想基于华为云EI能力构建“医疗+AI”解决方案；基于华为云EI能力构建计算机视觉产业应用；基于华为云EI能力构建大数据使能行业应用；基于AI开发平台ModelArts和MindSpore开源框架创意作品。IoT：命题专家为你解读——仅需四步，轻松实现场景智能化设计基于华为云IoT打造智能化场景应用。智慧校园：智慧校园-WeLink小程序（We码）。AI创新应用：命题专家为你解读——大胆脑洞，共绘智慧生活蓝图基于HMS Core机器学习能力或HarmonyOS AI能力进行智能终端应用开发。数据库：基于GaussDB(for MySQL)实现一个高性能、高扩展性的bufferpool（缓冲池）。从具体的命题也能看出，华为云的产业命题主要是希望大学生能够基于华为云的产品能力完成相关的应用开发，最终解决实际生活中的问题，强调产学研的深度融合。参加就有奖，快收下这波福利在这次产业命题赛道中，华为云也为参赛选提供了多种支持，包括算力支持、赛事指导、技术培训、大咖交流等多重权益和福利。大奖+证书：C位出道奖励学生专享云资源优享通道，华为云将为每个参赛团队提供2000元的云资源代金券支持。另外，获奖的参赛团队最高可获得10万元云资源代金券。每项命题单独设置金奖、银奖和铜奖，并颁发证书。单项奖项计入各地、各校的获奖总数，并纳入大赛省市优秀组织奖和高校集体奖评选的评分范围。算力支持+实习计划：多重资源支持华为云将为“互联网+”大赛参赛团队提供鲲鹏、昇腾AI算力支持，助力参赛者进行作品开发。参赛队伍有更多机会赢得“鲲鹏、昇腾优才实习计划”。命题攻略+系列课程：赛事指导培训为了让选手更好地了解这次的产业命题赛道，华为云提供参赛秘籍，每个命题都有出题专家为大家详细解读解题攻略，以及关键任务深度指导。还有往届赛事回顾，帮助参赛队伍进一步提升知识和技能。除此之外，华为云系列课程如IoT开发进阶培训指导，GaussDB数据库、AI创新应用在线课程，也会针对性地帮助参赛队伍提升能力。同时，华为云开发者社区会提供最新技术资讯，命题相关的技术干货。最后：本次“互联网+”大赛产业命题赛道的报名时间截止到8月31日，初赛和复赛在9月30日前完成，最后的总决赛将于10月中旬举办。华为云赛道的各个命题报名已经开启，点击进入大赛页面，了解相关消息，等你来参赛！

【直播简介】华为云DevCloud团队携手中国科学技术大学黄业琦同学带来AI在计算机图形学、流体力学、分子动力学等领域的应用介绍为想从事相关学科或行业的同学提供建议【直播时间】2021年8月12日  19：00-20：00【直播链接】点击此处报名链接，获得开播自动提醒【嘉宾简介】 黄业琦——ISC2020国际超算竞赛冠军。主要研究领域为高性能计算，致力研究人工智能在高性能计算高性能计算领域的作用。【直播福利】福利一：提问有奖在本帖评论区发布一个或多个本次直播主题相关提问，嘉宾将从评论区抽选3层最佳提问，每层赠送出精美单轴手机支架*1(获奖小Tips:发布多个不重复的提问中奖概率更大哦！）福利二：看直播赢好礼直播时间段内(8月12日19:00-20:00)，凭暗号微信找小助手，即可获得抽奖问卷。奖品：公牛牌小魔方插座、固态硬盘，体脂秤，华为云ModelArts AI开发书籍、案例学院卡。数量有限，先抽先得~暗号将会在直播间公布，可先提前添加小助手微信云享MindTalks活动介绍云享MindTalks是由华为云DevCloud团队携手云享专家共同策划的系列技术交流活动各业界大咖纷纷现身直播，进行最直接的技术交流和思想碰撞不同领域的专家，各样的业界话题尽在此处直播时长不超过40分钟，极简高效！参与直播抽奖有机会获得华为云开发者精美周边听说，和小伙伴一起参与，机会更大哦~

近日，中国工程院院士、中科院计算所首席科学家李国杰在科学网撰写的文章《国内 AI 研究「顶不了天、落不了地」，该想想了》刷屏了各大平台，这是他在谷歌 AlphaFold 取得巨大成果之后对国内 AI 研究的一次深入思考。在文中，李国杰院士主要表达了以下几个核心观点： 第一，他认为蛋白质折叠问题的解决是生物学界和人工智能界长期合作努力的结果，但 AlphaFold 2 的「临门一脚」是取得胜利的标志性突破，它用精确的预测结果显示出 AI 技术在基础科研上的巨大威力。AlphaFold 2 的巨大成功给了我们许多耐人寻味的启示。 第二，虽然我们在国家层面已经高度重视 AI 技术的发展，开展了数据智能、量子智能计算、类脑智能灯基础理论研究，近年来也发表了大量的 AI 论文和专利等，取得了一些显著的 AI 落地成果。但他认为，我们的研究多数是技术驱动、论文导向，目标导向和问题导向的研究较少。 第三，在选择科研课题时，他表示：「我们与一流科学家的差距之一是选择可突破的重大科学问题的眼光不够敏锐，布局的科研项目要么是增量式的技术改进，要么是几十年都难以突破的理想型目标。」谷歌研究者在利用 AI 预测蛋白质折叠结构上就充分体现了这种超前的预见性。他还认为使用机器学习的方法全自动地做集成电路的前端和后端设计也有可能在十年左右的时间里取得突破。 第四，AI 学者对人工智能的理解可能出现了偏差，一直以来都在追求机器「像不像人」这个目标，AI 研究普遍存在着模仿人、替换人的思想束缚。但是他认为「理性的人工智能发展模式应该承认人有人智，机有机「智」，要充分发挥机器「思维」的特长，做人不擅长做的事情。」 第五，AlphaFold 的重大突破得益于跨学科科研人员的紧密合作，比如机器学习、计算机视觉、自然语言处理、分子动力学、生命科学、高能物理、量子化学。他认为基于最基础科学原理的机器学习需要人类多领域科学家的智慧和机器『智能』有机融合，并将「数据密集型科学发现」作为科研第五范式的雏形。 第六，AlphaFold 的成果并没有提出新的科学原理，更像是一项技术集成工作，本质上是一种集成式的工程科学技术。因此，他认为「工程科学技术不只是工具，也不仅仅是基础研究成果的应用，而是在基础研究中可以发挥巨大作用的重要组成部分。」 第七，他认为，目前我国大学和企业的人工智能实验室大多遇到顶天顶不了、立地又落不下去的困境。 李国杰院士的这篇文章可以使我们瞥见国内 AI 研究与国外的一些差异以及存在的一些问题，也为今后 AI 的发展道路提供一些可借鉴之处。 对此，中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师包云岗也在知乎发表了文章，表达了他对基础研究的一些看法。经包云岗本人授权，机器之心对他的观点进行了不改变原意的整理。

新的AI技术发展趋势有哪些？多模态学习技术一定是其中之一。最近，刚刚宣布“自立门户”的微软AI明星产品小冰改名为“红棉小冰”。殊不知2014年诞生的这一个AI对话机器人已经在5年时间里更新到了第七代了，据称能力上正在“无限接近人类”。现在的小冰，不仅是那个会作诗的机器人了，她还会唱歌作曲、阅读朗诵、撰写新闻，甚至去年还办了一个虚拟7位画家的个人画展。多模态识别技术正是小冰越来越像人一样沟通表达的关键之一。多模态技术同样也在视频网站、电商物流、自动驾驶等领域得到广泛。像爱奇艺推出的“只看TA”功能，优酷视频正在使用的视频帧、人脸帧的图向量检索，都离不开多模态识别技术的支持。而像京东淘宝等电商平台的“拍照购”、“拍立淘”的搜索技术背后也都是在计算机视觉技术下，使用了图像、文本和高层语义属性等多模态下的信息融合，才实现高精度的“以图搜图”功能。百度提出的“多模态深度语义理解”，则让AI实现从“看清听清”到“看懂听懂”的进化。可以说，人工智能在通向人的智能的道路上，多模态学习就是一个绕不开的发展方向。因为人类本身就是一个多模态学习的典范。现在，多模态学习技术正在带来众多全新的应用场景。关注AI技术和应用发展趋势的你，想必也想了解下多模态学习的来龙去脉，以及在这些新应用场景中的技术现状与问题。而这些问题也是本文重点探讨的内容。“多模态学习”，正式认识下模态（Modality），虽然不是我们的日常用语，但却十分容易理解。我们每一天都会接触到各种不同来源和形式的信息。正如我们有视觉、听觉、嗅觉和触觉等，那么我们接触的信息就有视频、图像、文字、语音、味道、软硬度等，这每一种信息的形式就可以称作一种模态。模态的范围要比我们的感知能力更宽泛。除了视觉、听觉获得的模态信息，我们也可以利用传感器获得诸如雷达、红外线等不同感应数据的模态信息。此外，模态的类型定义也可以非常宽泛，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，把不同结构下采集的数据，也可以当做两种模态。比如，仅仅一个视频内容数据，就是一个高维度、多模态的数据信息，其中包含了标题、简介、评论、字幕等文本信息，也有视频帧的图像、声音，以及连贯动作视频片段的视觉、声音信息。多模态学习，从上世纪70年代就已经起步，几经发展，现在正进入到机器学习特别是深度学习的阶段。通常称为多模态机器学习（Multi-Modal Machine Learning ，MMML），试图通过机器学习的方法实现对多源模态信息进行分析和理解。当前主要热门的研究方向自然是对图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。当前，多模态学习主要研究方向有多模态表示学习、模态间映射，多模态对齐、融合、协同学习等。多模态表示学习，研究如何将多个模态数据所蕴含的语义信息数值化为实值向量，通俗理解就是对多个模态的数据进行相关性编码，让不同模态建立起映射关系。按多模态表示共享的方式，主要分为公共表示学习和特异性表示学习，后者由于是分别学习不同模态的特征，可以应用于诸如零次学习、模态间映射、跨模态检索等任务中。模态间映射，研究如何将某一特定模态数据中的信息映射至另一模态。例如，给定一幅图像，通过机器学习得到这副图像的描述，或者给定一段文字，生成一幅匹配的图像。类似于我们学习中遇到的“看图说话”和“以题作画”的问题。模态间映射早已可以应用于语音合成、图像视频描述以及跨模态检索等应用中。此外，多模态对齐，主要研究如何识别不同模态之间的部件、元素的对应关系，以促进学习到的多模态表示更加精确，例如将电影画面、口型、语音、字幕的自动对齐；多模态融合，主要致力于不同模态间的模型与特征的整合，以获得更全面的特征，提高模型鲁棒性，并且保证模型在某些模态缺失时仍能有效工作；而多模态协同学习，主要考虑如何从信息丰富模态上学习的知识迁移到信息匮乏的模态，使各个模态的学习互相辅助。典型的方法包括多模态的零样本学习、领域自适应等。近两年，随着机器学习的模型的飞速进展，多模态学习中出现的映射质量问题、对齐的匹配度量以及融合噪声干扰等问题，都在实现很好的优化解决，为多模态的落地应用做好了准备。多模态学习，正在丰富哪些应用场景？通过以上解释可以知道，其实很多我们熟知的AI技术都可以归类到模态学习当中。比如，像机器翻译，通过输入的一种A语言即时翻译为另一种B语言，其实质就是一种模态之间的映射转化。类似的还有唇读识别和语音翻译，也就是分别将唇部视觉和语音信息转换为文本信息。在图像识别中，会应用到一种“图片语义分割”，即尝试给图片的不同像素区域对应到每一种类型标签，实现视觉和词汇的对应。这就是多模态对齐在空间维度的应用。当然，基于多模态数据的丰富表示以及映射、对齐和融合的应用，可以将目前AI的三种主要感知模态——语音交互、机器视觉、传感器智能进行多模态组合，产生全新的应用场景。在语音交互上，“多模态深度语义理解”技术正在为其带来更深度的应用场景。对于前几年的智能音箱，我们都有这样的感触，那就是语音交互只能完成简单的搜索，一旦多聊几句，就发现机器人要么只有万能的“套路”公式，要么就“答非所问”。这一问题的根源就是人工智能无法更好的理解对话者的深层涵义，也没有灵活的应答机制和内容。此外，也更难理解人的语气、情绪这类情感模态信息，当然因为没有视觉感知，更不可能去理解人的表情、动作、姿态等信息。多模态深度语义理解可以极大改善这类语音交互的语义理解难题。比如，其中一个应用场景是智能汽车的数字座舱，正在从原本单一的车载语音识别，实现融合视觉、语音、车内外场景图像的多模态识别的转变。在实际的语音交互中，车载智能助手不仅可以实现语音的识别，也可以通过摄像头识别人的表情神态、动作，比如识别疲劳驾驶、分心、发热等状况，以进行即时的语音提醒。语音交互也可以更加以人类的自然语言进行交互，而不必要使用生硬的指令型语言。而在以机器视觉为主的应用中，多模态学习技术也带来新的应用可能。以电商平台购物为例，用户的一大痛点就是看到一些“心水”的好物或者同款，但不知道名字，通过拍照识别和检索，将为用户提供最便捷的推荐服务。另外，在电商的智能客服，用户也希望能够通过简单对话或者发送图片、视频的方式处理订单问题。在这些场景中，跨模态检索和映射转化技术就得到了深度应用。比如，在商品推荐和信息流广告中，就需要结合海量商品图像与对应的商品语义属性，学习图像语义特征表达，以提高符合用户需求的商品推荐度。而与智能客服进行的多轮对话中，融入视觉到语言的跨模态转换技术，可以自动实现对用户上传的图片或视频进行自动应答。在传感器智能上，多模态识别技术可以应用到大量的物联网设备场景中。通过在大量的智能设备中增加视觉、温度、湿度和光线传感器，来实现多模态的智能交互。比如在智能空调中，加入语音交互、视觉识别指令，结合传感器判断屋内温度和湿度，可以根据屋内人数、位置等因素来实现更精准的控温方案。而现在更多智能大屏应用，也在将机器视觉、语音交互和一些智能传感器引入到智能硬件中，实现对屋内光线的调节、音量、观看者状态（离得是否太近，是否有未成年人）等因素的智能识别和调节。而近期，华为推出的一款针对办公场景的智慧屏幕，可以根据视频会议中的发言对象进行视角跟踪，将摄像头跟踪、焦点人物识别和身份识别结合起来。正如开始列举的，多模态学习技术更主要的应用还是集中在语音和视觉的多模态识别上。在爱奇艺的“只看TA”的功能中，除了人脸识别要区分是真人还是卡通人物，还要对人体信息，甚至还有微表情、身体语言等识别，多模态技术成为视频场景中不可缺少的技术支撑。而在未来的聊天机器人或者智能助手上，多模态学习将帮助智能机器人综合处理图像、声音和文字信息，同时可以进行综合模态，甚至包括情感等特征信息的输出与表达。技术尚在中途，未来仍需努力不过，我们仍然需要指出的是，尽管多模态学习技术已经有诸多的应用场景，但其技术实现仍然有诸多不足，也会有一些场景仍然是“伪多模态”的技术应用状态，导致一些场景体验仍然不能“尽如人意”。现在的多模态技术的结合多为“松耦合”状态，各个模态可以一起工作，但耦合之下还不够十分紧密。也就是现在更多实现的是两种模态信息的转化和融合。而一旦多种模态数据增加，耦合也会增多，冲突也就会增加，产生各种噪声。比如，对于聊天机器人，如何在回复的声音、文本中增加情感特征，就是一件非常困难的事情。因此，我们遇到的一批智能机器人都很容易是冷冰冰的客服腔调，以致于我们确实不好识别对方是真人还是机器人多模态技术主要还是采用已标注的多模态数据来生成深度学习模型，这导致这些模型在真实场景下的泛化能力受到很大限制。现有的多模态技术更多要与知识图谱结合，融入专家、常识等知识，利用数据和知识的联合来让多模态技术建立其“智能”的作用。此外，正如一位专家指出的，当前的多模态技术还是属于狭隘的单任务学习，整个训练和测试的过程都是在封闭和静态的环境下进行，这就和真实世界中开放动态的应用场景存在一定的差异性。这距离人类在真实场景中的泛化的多模态感知相距甚远。未来为提高多模态的泛化感知能力，可以利用元学习的方式来让模型自己学会如何认知新的多模态知识，实现适用于开放动态场景并具备终生学习能力的多模态模型。而在推动AI的推理能力上，在多模态模型训练的过程中，可以引入自监督、自学习的推理性任务，“强迫”多模态模型进行推理和思考，这也能在一定程度上让机器去慢慢学会推理。通过多模态学习技术实现AI的推理，看起来难度极大，这一假设还需要未来更多实验和验证。总的来说，多模态技术已经在试图“复制”人类在日常生活中的各类场景，尽可能把人类的感知信息进行分析处理和整合，并实现更全面综合的理解，也能结合“数据”和“知识”给出相应的回应。但这距离真正的人类级别的智能还有质的差别。当然，人们对多模态技术的发展前景仍然看好，相比于只侧重单一模态的技术，多模态技术所构建的智能应用场景将更多样化，也与我们普通人期待的智能生活更近一些。更何况，多模态技术仍处在“襁褓状态”，我们应该留给它足够长的成长时间，等待美好发生。

就在不久前，国际权威分析机构Gartner发布了最新《Market Share: IT Services, Worldwide 2019》研究报告，华为云全球IaaS市场排名上升至第六，增速高达222.2%，全球增速最快，中国市场排名前三。仅去年一年，华为云便与2000家技术合作伙伴开展深度合作，云市场上架伙伴应用数量3500个，实现技术生态的商业闭环，形成紧耦合的技术生态。应该说，作为全球领先的ICT解决方案供应商，华为在云服务、云应用方面全速奔跑，全力出击，正是对整个云领域发展前景与升级态势的敏锐洞察。随着数字化进程的深入，大型政企“上云”和“智能化”驶入到波澜壮阔的深水区，而企业在本地数据中心部署的云基础设施，也随之迈进新的历史转型期。对于企业用户而言，转型上云是必然的的时代趋势，而如何上云，则成为当前及未来发展进程中亟待解决的问题。借助大数据、人工智能等技术“东风”，众多企业用户在探索中实践，在变革中前行，不断积累着关于业务上云的经验，与此同时，一系列新的挑战也在这一过程中接踵而来。如何快速获得人工智能、大数据、区块链等创新业务和丰富的生态资源？如何实现业务的按需使用、弹性扩展、持续迭代，把公有云带回家？如何围绕业务的全生命周期，打造云时代的运维新体系？如何有效满足安全合规诉求，让政企上云更省心安心？……这些问题，是否让你有很多问号？鉴于此，华为云集结了超强全明星专家阵容，将于5月15日10:00~12:00，准时与您相约官网直播间，在线举行华为云混合云战略暨新品发布会，届时将重磅发布包括新品在内混合云全系列产品，立体解读华为云混合云行业场景，打造最佳混合云体验，并针对用户上云困扰进行答疑解惑，助力广大政企客户应对转型挑战，加速行业数字化转型与智能化升级。作为华为企业业务全球性总经销商，中建材信息技术股份有限公司在践行“平台+AI+生态”理念，助力产业智能化升级之路上，始终与华为同舟共济，砥砺同行。本次华为云混合云战略暨新品发布会，我们同样期待您拨冗参与，跨越时空的阻隔，借助网络的力量，与我们在线相约，远程联动，共同聆听华为最新的混合云技术研发成果与专业解决方案，洞悉瞬息万变的云领域新业态与新动向，感受华为云“融领创新，浑然天成，化云为雨”的生态理念，共同升级云服务，拓展云平台，优化云应用，引领企业用户实现产业升级，打通万物连接，奔向智能时代。

【摘要】 modelarts自发布以来，不断地更新增加新的功能来为AI工程师们带来新的服务，在这次的全联接大会上EI服务产品部总经理贾永利宣布——华为云AI重装升级，并重磅发布一站式AI开发管理平台ModelArts2.0。贾永利表示，“2019年华为完成从芯片到软件的全栈AI能力集结，华为云AI重装升级。通过技术创新，我们希望为AI开发带来全新体验，一方面大幅降低初学者的门槛，让更为广泛的AI初学者群体和庞大的软件开发者群体都能快速掌握AI技能，把AI用起来；另一方面显著提升专业AI开发者的效率，让算法工程师、数据科学家们聚焦基础核心的算法研究与创新，释放他们无限潜能。  ”新的版本带来更智能的服务modelarts2.0其拥有十余项新特性及服务，包含智能数据筛选、智能数据标注、智能数据分析、多元模型自动搜索、ModelArts SDK、图神经网络、强化学习、模型评估/诊断、模型压缩/转换、自动难例发现、在线学习等，覆盖AI模型全生命周期。自动化AI数据处理ModelArts2.0通过智能数据筛选，用AI的方式自动过滤和筛选出对训练模型无效的数据。以视觉类场景为例，失焦、过度曝光图片往往不能参与标注；从业务场景上看，有些不符合要求的也不能参与标注。华为云将业界传统的主动学习进行升级，首次提出混合智能标注技术，可以让标注效率获得至少5倍以上的提升。除了自动标注，ModelArts2.0还将上线数据评估与诊断功能，目前已经提供基于样本质量特征、图像全局属性、标注特征20种左右的特性的自动提取和可视化能力，帮助开发者识别数据的深层关系，指导开发者对数据进行优化。业界领先AI模型训练独创的多元搜索技术，将自动数据增强、超参自动搜索、神经网络架构搜索等技术进行融合，可以帮助用户快速构建AI模型，并且在精度表现上远超业界水平。开放ModelArts SDK，支持集成第三方开发环境(例如PyCharm)，为企业级应用打通开发流水线，供开发者按需灵活调用云上强劲算力，支持线上线下协同的开发环境。针对更加专注于数据建模和问题解决的资深算法工程师和数据科学家，华为AI计算框架MindSpore 提供自动化的并行能力，只需简单几行描述就可以让算法跑到几十乃至上千AI运算节点上。提供强大的自动微分能力，从源码级别帮助实现微分算子的自动开发，极大释放专家们的创造力。完备的AI模型管理对于算法开发人员来说，对模型性能的评估以及调优是一项重要且难度极高的工作。ModelArts2.0提供了丰富的模型评估接口和可视化能力，并且能够基于评估结果给AI开发者提供模型诊断建议，辅助开发者对模型进行调优和增强。持续进化AI模型推理ModelArts 2.0业界首发难例自动发现功能，结合在线学习方式，打通运行态和开发态，让模型随着数据的增长和变化，也可以在线持续学习和进化，真正提供企业级的可进化的AI。该功能已经率先在华为云自动驾驶云服务Octopus上试运行。华为云AI重装升级，ModelArts2.0性能飞跃从2012年到现在，人工智能计算的能力增长了30万倍，同时期的芯片性能提高了30倍左右，这远远超过了摩尔定律。但仍然难以满足以指数级增长的AI算力需求，这对于计算体系结构也提出了挑战。在实际的开发工作中，AI对于算力的需求可以说是无止境的。换句更容易理解的话来说，就是AI应用落地最大的挑战是识别度、准确度不高，想要提高AI模型就需要更高的算力支撑。为了给开发者提供充裕经济的算力，9月18日，华为副董事长胡厚崑在华为全联接大会上发布了基于Atlas 900的华为云EI集群服务，以解决当前业界算力稀缺的问题。作为全球最快的AI训练集群，华为云EI集群服务代表着目前全球的算力巅峰。据悉，华为云EI集群服务巅峰算力的背后，是华为工程师们用集体智慧实现从底层硬件到软件构架全栈优化。而ModelArts2.0能够支持华为自研的世界最快AI集群——Atlas 900，训练速度业界第一。业界普遍认为，AI是一项通用目的技术。这意味着，所有行业都有可能被 AI 带来的技术与理念所重构，这是技术进步带给产业的全新机会。作为贯通AI底层架构与AI基础能力的开发平台，ModelArts肩负着使能各行业AI开发流程与生态搭建的平台使命。基于ModelArts 2.0，普通用户都可以以极低成本训练一个模型，企业级开发者可以一站式完成复杂模型的训练与部署。实际上，拥有超强功能的ModelArts 2.0可以说是华为云在AI领域的先锋解决方案，也是华为云全栈全场景AI能力升级的一部分。在普惠AI这条赛道上，华为云正快速奔跑。依托华为全栈全场景的AI能力，相信华为云未来也将带来更先进的AI技术，使能千行百业。

5月27日竹间智能COO孙彬老师做客华为云云市场直播间，给观众带来了《AI能力整合，做企业的“最强大脑”》的主题分享，介绍了华为云联合竹间智能打造的AICC智能客服系统。AICC是AI Contact & Collaborate的简称，那么竹间智能AICC能做什么呢？一、电话机器人1）防疫机器人：为企事业、政府机关部门、街道、居委提供疫情防护机器人，覆盖4大类场景：人员进出异地筛查、每日身体状况调查、口罩购买提醒、员工返程确认，有效降低基层组织的防控压力和极大的提高效率。2）催收机器人：催收机器人主要用来解决银行(信用卡)、互金、P2P、和汽车金融行业的贷后催收管理，满足企业客户在金融 M0 / M1 / M2 阶段的催收需求，实现全流程、智能化的业务运营。3）满意度调查机器人：为企事业的售后服务提供自动化的智能调查服务，主要覆盖：金融服务，家电售后，教育，零售、汽车等传统行业。实现智能化的主动触达，快速完成客户意见/反馈的收集。4）HR招聘机器人：为企事业的HR 业务提供3大类场景：人次唤醒、入职提醒、招聘邀约 (目前已上线蓝领岗位、软件工程师、实习生，在快速扩充ing)，提高HR 工作的效能和效率。5）回访机器人：回访机器人主要用来满足企事业客户针对产品、服务的回访，主要涵盖：银行服务、保险理赔、证券开户、家电服务等回访场景，用AI 来改善传统回访工作的低效率现状6）营销机器人：营销机器人主要适用于电话营销的行业，能实现快速的沉睡客户激活，意向客户筛选，为企业赢得先机。覆盖以下行业： (银行)信用卡分期、(消费金融)沉睡客户激活、幼教推广等场景。 二、坐席助手1）金融行业坐席助手：智能辅助保险、证券、银行等金融行业坐席，涵盖：银行服务、保险理赔、证券开户等场景。通过自动提示业务知识、业务办理流程，提升坐席服务效率，降低人力成本；实时质检坐席服务，提升客户满意度。2）政府热线助手：为政府热线坐席自动推荐市民诉求解决方案，热点问题、突发事件实时监控预警，帮助热线机构提升市民诉求解决效率，及时获知社情民意。3）销售助手：主要适用于电话营销行业，通过销售策略提示、客户画像自动构建、优质客户筛选，帮助企业挖掘价值客户，提升销售成单率。主要覆盖行业：保险销售。4）医生助手：主要用来提升互联网医生问诊效率，在问诊过程中，即时提示药品资料、诊断流程等信息，帮助规范药品使用建议，提升问诊效率。 三、智能客服1）健康顾问智能客服：提供健康顾问服务，通过营养知识图谱、生活习惯多轮问答的对话方式，解答用户对健康、营养、生活习惯的疑问，最终为用户推荐健康的饮食生活习惯。2）电商智能客服：适用于电商领域，智能问答贯穿于售前、售中和售后全服务场景，覆盖商品咨询、智能营销、智能催单、地址核对、物流发货、售后退款等关键节点，同时搭配转人工处理，提高用户满意度。3）智能票务客服：通过一问一答智能对话方式，实时解答票务信息及完成订票（火车票、机票等）需求，与传统互联网订票方式互补，降低客服服务压力和提高服务效率。4）金融领域智能客服：在金融领域，覆盖银行、证券基金、互联网金融场景，除了基础业务如信用卡业务、储蓄业务外，还提供包括虚拟智能投顾如基金投教、基金数据实时查询、股市行情查询等智能问答服务。5呼叫中心智能客服：为传统呼叫中心部门提供智能热线呼入呼出机器人、智能文本机器人及人机协作在线客服全场景闭环的智能客服产品，AI赋能降低客服人工成本、提高客服服务效率。 四、智能质检1）保险质检：为保险公司、银行（银保）等企业的在线客服、电话客服、电销等渠道提供覆盖呼入客服、外呼回访、业务办理、电话销售等业务场景的流程质检、合规质检。帮助客户实现100%质检覆盖率，有效提升工作效率。2）催收质检：为银行、互金等企业，提供覆盖催收禁忌、催收技巧、放款审计等场景的合规质检。帮助客户提升催收技巧、杜绝暴力催收、错误引导客户等违规催收的情况发生。3）多模态质检：综合语音对话质检、语音情绪质检、视频情绪质检、人脸身份验证等多种模态的质检功能，实现多维度、多模态的质检分析。广泛适用于保险、银行、证券等金融行业的双录视频合规质检，符合行业监管要求。4）证券质检：为证券公司提供覆盖语音客服、在线客服、业务呼回访、业务受理等业务场景的流程质检、合规质检。帮助客户实现100%质检覆盖率，有效提升风控监管。5）客服质检：为泛行业客户的电话客服、在线客服提供业务流程、服务态度、服务水平等场景的质检。帮助客户实现100%质检覆盖，有效降低人力成本。6）质检分析：为保险等金融行业提供标准的数据分析模型，基于质检数据，实现保险退保、潜在客户转换、自助渠道办理引流等业务场景的数据分析挖掘，自动输出业务中存在的问题、未来的发展趋势，并给出优化处理建议。 五）Emoti Mate目前竹间智能已在金融、健康医疗、制造、智能终端、政务等领域能够提供完整的解决方案。期待未来竹间智能和华为云能带来更多的AI解决方案。 直播链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/marketplace_live/202105271900.htmlAICC-客户智能联络中心配套人工服：https://marketplace.huaweicloud.com/contents/a62579ab-97e4-439a-af82-519e4214ab1a?marketplace_live_20210527

教育向来是重中之重，人才始终是推动国家发展的力量源泉。随着大数据、云计算、人工智能等核心技术的快速发展，AI怎么赋能教育呢？3月18日，华为云邀请知途教育专家，为大家分享了《AI赋能未来，人才培养如何满足发展需求》的主题直播。下面我们来梳理一下直播的重点内容。一、政策加码：国家政策推进 人工智能专业人才培养与发展国家颁布一系列政策，大力推进大数据、云计算、人工智能等核心 技术的快速发展，推动人才培养模式变革，培育经济发展新动能。 大数据、云计算、人工智能专业也被列入战略性新兴产业相关学科 专业，大数据、云计算、人工智能相关专业的建设及应用发展被提 升到了国家战略的高度。 二、就业形势分析：现阶段企业最需要能将AI技术应用于各领域场景的应用型人才作为全球最大的人工智能应用市场，中国人工智能技术落地迅速，已经广 泛应用于多个行业和场景，未来将在现有行业更深入应用，并触达更多行 业场景。中国人工智能核心产业规模也将保持高增长趋势，预计到2025年 中国人工智能核心产业规模将超过4000亿元。数据显示人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。 三、华为云人工智能的发展历程中国本土科技巨头正在不断提升对AI人才的吸引力。目前在中国AI人才最集中的前十大企业雇主中，中国本土企业有5家， 占据了半壁江山。而排在前三位的雇主分别是华为云、百度和阿里巴巴，均为中国本士高科技巨头企业，华为云在技术投入资金、 研发人员数量、专利数量上也是遥遥领先。 四、AI高校学科建设课程体系：11门课程及115个随堂实验，27个实训案例 五、AI高校学科建设端云协同课程体系 六、基于华为云的人工智能实验室建设 七、基于ModelArts搭建AI实验室直播链接：https://bbs.huaweicloud.com/live/marketplace_live/202103181900.htmlAI高校学科建设：https://marketplace.huaweicloud.com/contents/04892340-92ef-432e-8e99-6f15397c0611?marketplace_live_202103018

浙大与阿里细粒度图像识别AI取得最优效果 鸟类判识率达91.3%话说，你能看出这三只鹦鹉有什么不一样吗？脸盲如我，要使出玩“我们来找茬”的十级能力。AWSL，鹦鹉鹦鹉，傻傻分不清楚。结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。小鸟并不孤单，猫猫狗狗和花花草草也在被“找茬”。最近，浙江大学和阿里安全在AI细粒度图像识别技术上取得了新进展，利用RAMS-Trans相关技术先后在公开数据集CUB（鸟类识别）、Standford Dogs（狗类识别）、iNaturalist（动植物识别）的识别上准确率达到91.3%、68.5%、92.4%的行业最优效果，研究成果被多媒体国际顶会ACM MM 2021 收录。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.08192.pdf

AI化学平台Syntelly开发正确命名有机分子的AI工具AI 化学平台Syntelly的研究人员基于Transformer模型开发了Struct2IUPAC和IUPAC2Struct，可以在SMILES和IUPAC化学符号之间进行转换，实现化学有机分子的正确命名。论文发表在《科学报告》期刊上。 论文链接：http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-94082-y项目地址：https://app.syntelly.com/smiles2iupac相关报道：https://techxplore.com/news/2021-07-neural-network-properly-molecules.html

“不好意思，我很忙”，对着电话里询问是否需要精准营销服务的客服回复完这句，老张已经决定挂断电话。“我理解您平时都很忙，不过请您抽出1分钟了解一下，我们是如何帮您公司提升意向客户数量、高效筛选潜在客户的，您先了解一下再做决定好吗？很多企业都在使用我们这款产品，顺便您也可以做一个市场调研嘛。”老张犹豫了几秒，公司现阶段确实有营销的需求，而且电话里客服的语气诚恳，其实抽几分钟了解一下也无妨，于是他张口道“那行，你再给我介绍一下吧”……像这样的互动对话，对于“AI客服”来说，已经不是难题。从理解起来较为简单的文字、语音，到开始分析人的情感、语义，做出精确的判断并给予回应，越来越聪明的人工智能，能将大量简单、重复、耗时又不可控的工作流程进行自动化处理，在帮助企业提升效率，降低成本方面贡献了新的解法。那么智能客服究竟能做些什么呢？由华为云携手百应科技，推出百应智能联络中心，包括智能语音机器人、呼叫中心、质检机器人等产品，以大数据和人工智能为驱动，帮助企业提升电话营销、服务效率，节约人工成本，真正实现用AI赋能产业升级。百应智能联络中心（以下简称AICC），采用真人语音交互，语义辨认。使用百应AICC可以帮您实现智能外呼、智能接待、智能质检、智能人机交互。百应机器人通过规范化的客户管理，从线索客户开始，直到客户成交，提供一站式的客户管理服务。 综合闭环AI核心技术：自主产权的智能语音、语义辨认、大数据分析等AI技术，独立研发的Voicebot全双工智能语音对话机器人的整块技术已拥有核心技术专利。另公司还拥有数十项AI及大数据领域相关专利和软件著作，研发水平一直保持在行业头部。完善智能营销产品矩阵：基于人工智能及大数据技术，百应科技构建了从企业营销、销售到客户服务的一体化智能解决方案，全面深度赋能企业售前、售中、售后环节。帮助企业高效引流、准确获客，以更低成本获取更多的商机，充分挖掘用户价值。强大的AI运营能力：用户可通过可视化话术轻松搭建场景话术，同时通过在线工具实时进行训练不断完善黄金话术。数据化运营工具赋能客户清晰直观掌握话术效果数据，实现透明化、可视化管理，助力企业实时掌握营销效果，有效提升营销及管理效率。百应智能联络中心已在金融、政务、教育、房产/家居等四大行业领域布局，为全球42000+企业提供产业服务，以“全渠道接入、全场景服务，全媒体融合“为一体的智能联络中心整体解决方案，从市场营销，销售、服务三大业务场景出发，快速、敏捷建立企业用户联络体系，致力于让企业与用户智能联接，让每一次沟通具备增长价值。文中提到的商品链接：百应智能联络中心热门上云商品0元体验>>华为云云市场免费试用中心（点击跳转）【华为云云市场，助您上云无忧】