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过来的十年，是以神经网络、深度学习为代表的新一代 AI 算法在计算机视觉、自然语言及语音等畛域获得了革命性停顿的十年；过来的十年，同样也是寰球范畴内挪动互联网、多媒体互联网与各行各业深度交融，数字科技一直为社会倒退带来惊喜的黄金十年。在这十年里，音视频通信从网络社交深刻日常办公、生产及生存场景；点播、直播产业在寰球范畴内崛起；对话机器人成为公众服务行业标配。数字产业的翻新倒退，为各行各业开辟了新的业务场景，也为古代企业带来了新的倒退时机。新机遇、新场景对多媒体通信、数字营销及网络安全等传统数字技术提出了新的技术要求，带来了新的挑战，而 AI 技术的交融利用在其中扮演着尤为要害的角色。新机遇、新场景下，随之而来的技术挑战互联网内容井喷式增长，数据品种多样化，如何构建具备疾速辨认能力的内容风控系统？如何高效升高内容风控系统的资源耗费？场景多样化，设施性能参差不齐，实时音视频通信技术如何在嘈杂的实在环境中稳固运行？如何进步泛场景计算能力以及保障端侧落地的低开销与稳定性？智能客服产业疾速倒退，如何更好地利用自然语言对话技术解决简单场景下的访客需要？如何实现疾速冷启动及晋升性能降低成本？首次公开，网易智企的 AI 技术驾驭之道针对以上问题，网易智企携手机器之心联结公布《数字经济时代，AI 加持下的技术与业务翻新》人工智能技术利用实际白皮书。报告以网易智企为钻研对象，在透视古代数字科技企业如何在对技术架构的继续翻新的根底上，通过高效、灵便的技术解决方案全面拥抱 AI 技术，实现内容风控、音视频及智能客服等技术的高效迭代，解锁新型实时通信、点播直播与智能营销业态，尝试为古代企业在 AI 时代进行业务翻新，发展企业数字化转型提供无效参考。
扫描二维码获取完整版报告，进一步摸索 AI 在内容风控、音视频通信及自然语言对话畛域的利用实际。驾驭 AI 加持下的内容风控技术近年来，随着互联网及各种新兴业务的飞速发展，内容模式更加多元化，内容创作门槛的大幅升高，使图像、视频、语音、文本、直播、聊天等创作模式井喷式增长。与此同时，内容风控问题日益凸显，内容平安成为互联网安全场景的重中之重。宏大且多维度的新场景对内容风控技术提出了新的挑战。网易易盾从疾速辨认、麻利响应、低资源耗费、场景泛化四个层面所搭建的新一代数字内容风控系统。疾速辨认：模仿应试策略思路，通过智能调整计算计划为“先易后难”的形式构建技术解决方案，系统性应答内容风控场景下，需在海量数据中筛选万分之几、十万分之几的有害信息，进行疾速辨认的挑战。低资源耗费：从数据生成、模型打标、人工打标三个角度登程，通过无监督学习、相信学习、噪声训练和被动学习等办法构建解决方案，实现全面的低资源耗费优化。麻利响应：通过设计基于深度特色检索的指标样例含糊匹配、基于动静特色拓展的新类别增量迭代和畛域迁徙学习的场景适配等办法，应答内容风控畛域中样例漏辨认、常识新增和不同畛域算法适配等需要。场景泛化：从数据加强、特色示意、训练策略三个方面进步算法模型在未知数据分布上的泛化能力；从类别检索的角度，联合特色检索麻利响应的特点，优化实例检索没有明确类别泛化的局限，摸索凋谢域辨认场景下的辨认范畴泛化。驾驭 AI 加持下的音视频技术疫情继续的大环境下，视频通话、视频会议、在线教育等性能成为了人们工作生存中的刚性需要。丰盛、宽泛的市场需求，带动了音视频技术的超高速倒退。与此同时，更加多元化和复杂化的利用场景也对音视频技术提出了更高的要求。网易云信对音视频的底层算法技术及端侧利用作出多维度优化，重点钻研 RTC 产品相干的音频解决技术，例如回声打消、降噪、自动增益管制等通话中长期利用的算法。同时关注空间音效、基于统计机器学习和深度学习的 AI 降噪、场景检测、啸叫检测等最新技术方向。AI 加持下的音频技术：通过将 AI 与 DSP 算法联合、进步 AI 算法在简单场景的泛化能力、升高端侧落地开销、进步稳定性及研发实时音视频环境中的 AI 算法，解决音频 AI 算法在实在场景中的落地艰难问题。AI 加持下的视频技术：通过构建轻量级网络、深度优化视频解决模型与推理设施，继续改良计算机视觉网络设计和训练方法，实现视频解决算法在兼顾计算实时性及低功耗的前提下，对视频进行像素级解决。
图：网易云信所设计的 RFDECB 自适应神经网络。RFDECB 在训练阶段用面向边缘的卷积块（ECB）代替残差特色蒸馏模块（RFDB）中的 SRB 浅残差块。在推理阶段将面向边缘的卷积块（ECB）转换为一般的 3×3 卷积层，该办法能够更高效地提取图像的纹理信息和边缘信息，在升高开销的同时晋升网络性能；同时对加强空间注意力（ESA）模块进行裁剪，缩小参数量以及减少池化层步长，进一步缩小了算法开销。驾驭 AI 加持下的客服机器人 / 自然语言对话技术在自然语言对话技术的反对下，智能客服机器人提供从文字征询、智能外呼、业务办理等多维度的客户服务，从客户获取到订单治理实现了无人化、智能化，并越来越多地在金融、批发、房地产、物流等行业利用。在理论利用中，自然语言对话技术要求零碎具备从零学习的能力，疾速领悟行业常识，并且针对业务场景进行多轮、无效的对话。网易云商 采纳新一代 AI 算法，从访客需要、低成本与高可用、疾速冷启动等技术方面提出技术创新，推动智能客服机器人的继续进化。高效解决访客需要：通过开发基于大模型，多模型集成与常识蒸馏的语义匹配算法、设计基于 FAISS 语义搜索引擎的智能举荐计划，同时联合常识图谱，构建智能客服机器人。低成本及高可用：构建白名单治理平台，应用正则表达式和齐全匹配的形式拦挡不良案例；通过 CPU 离线计算、通过分布式计算调配线路等办法实现去 GPU 化，升高处理器老本。疾速冷启动：采纳语义检索、算法聚类举荐等技术打造基于行业的常识包；应用 Paraphrase 生成模型、“回译”等办法取得类似问法候选项与问法集，构建冷启动助手，使零碎具备学习行业常识和极强的变通能力。
图：云商团队采纳了称为“回译”的办法减少类似问法。该办法借助于翻译模型，将规范问法翻译成英、日、法、德等多国语言，再将翻译后果译回中文，以此取得近似问法。给该办法在设计排序模型时，须要同时思考语义类似度和句法结构多样性两个维度：对语义类似度，通过取得类似问法和规范问法的语义表征向量来计算类似度；对句法结构多样性，通过编辑间隔来取得。办法随后综合两者得分，取得最终排序后果。继续翻新的 AI 零碎架构 AI 零碎是一个绝对比拟宽泛和齐备的概念，涵盖了一个 AI 工作落地利用的各个环节。将其概念拆解，则包含数据、模型、算法、解决方案、部署与减速等五个局部。五个方面任一存在短板，都可能成为制约 AI 零碎总体性能的瓶颈。把握系统性研发的难点在于，须要同时立足于这五个环节。而在此之上，还需进一步联合业务场景的某个具体问题和特点，进行具备针对性的设计、翻新和落地施行。
报告的第三章对数据、模型、解决方案、算法及部署这五个方面逐个开展，以网易智企 AI 技术团队所采纳的架构为线索，总结以后 AI 零碎架构的翻新倒退与实际方法论。为企业插上 AI 技术的翅膀互联网普及率的回升正在推动音视频市场急速增长，渗透率持续上升；5G 技术的冲破促使高质量的音视频对话、内容输入、多媒体实时交互成为可能。在此趋势下，借助音视频技术所构建的新业态与暴增的多媒体内容进而引发了用户、政府及行业对内容平安的关注。一直萌生的需要带来了企业业务模式翻新的空间。本章节通过钻研网易易盾、网易云信和网易云商的落地案例，具体解读其技术团队如何在充沛深刻了解业务场景的特点、难点和问题的根底上，系统性地进行摸索和优化，实现 AI 技术的落地。报告的第四章通过钻研网易易盾、网易云信和网易云商与汽车之家、网易云音乐及松果出行的三个实在技术单干案例，聚焦企业如何通过采纳高效、业余的 AI 解决方案抓住市场时机，实现业务翻新与倒退冲破，摸索人工智能如何帮忙企业在内容风控、音视频通信及营销客服场景实现冲破与翻新。
图：云信为网易云音乐独创提供了实时独唱的交融计划，其一是串行独唱计划，劣势是受弱网和物理环境的烦扰影响小，可保障观众端的体验，然而无奈实在还原主唱副唱之间的实时独唱体验；其二是实时独唱计划，在网络和设施状况良好的状况下可完满保障主唱副唱之间的实时独唱体验，为了能全笼罩用户场景，不损失优质用户的体验，云信独唱计划反对依据用户不同环境下进行串行和实时独唱计划切换，以达到全环境笼罩。改革中的 AI 技术随同 AI 算法的倒退与冲破，越来越多的企业开始相熟各类 AI 能力，并逐渐解锁了更多的难点场景。与此同时，人们对信息安全，隐衷爱护的器重水平也在逐渐加深，可信 AI 成为了学界、产业界乃至政府部门的重点关注畛域。此外，在人工智能倒退过程中，长期存在的数据问题也在近期愈发失去器重。吴恩达传授于 2021 年发表的论调中指出，太多人工智能钻研工作聚焦于模型，而疏忽了数据，但稍作优化的数据往往能对模型或算法的性能带来更显著的晋升。另一方面，优质的数据同样可能为企业在 AI 模型训练、利用开发等工作中带来极大增益。由此，Data Centric AI 也成为了学界与产业界的关注重点。报告的第五章将从可信 AI 与 Data Centric AI 两方面探讨以后人工智能技术的改革趋势，洞察业界在该方面的最新工作。瞻望 AI 技术前沿过来的十年，是以神经网络、深度学习为代表的新一代 AI 算法在计算机视觉、自然语言及语音等畛域获得了革命性停顿的十年。在这十年里，数字产业的翻新倒退，为各行各业开辟了新的业务场景，也为古代企业带来了新的倒退时机。人工智能技术的倒退脚步将继续迈进，技术的冲破与翻新将持续层见迭出。报告的最初一个章节将从多模态、无监督与超大规模和工程自动化三方面汇总学界、业界对 AI 技术前沿的察看。
