TIC 2018 大会圆满落幕 | AI和区块链落地成技术新风口

前言

云计算、人工智能、区块链等前沿技术构成了新的行业浪潮，这其中，云计算更像水和电，是实现互联网连接的基础设施；人工智能是基于云计算的先进生产力，将人力从繁琐、重复的劳动中解放出来；区块链则是更先进的生产关系，通过去中心化的方式，将人与物、物与物、人与人以更安全、高效地方式连接起来。相比作为基石的云计算来说，AI和区块链，还处于“摸着石头过河”的落地探索阶段。

Think in Cloud 2018（以下简称：TIC 2018）大会于5月15日在北京富力万丽酒店圆满落幕，大会紧随当下热点技术潮流，除了云领域的最新技术趋势解读和UCloud两大产品重磅发布，大会同时特别策划了人工智能、区块链两大技术专场。10位AI和区块链领域的资深技术专家，结合自身经验，分享了AI与区块链的最新技术落地和探索实践，为开发者提供一些启发和借鉴。

以云赋能 AI在客服、教育等领域大展所长

“当AI遇上Cloud：人工智能的应用实践专场”聚焦人工智能的实际应用和实践，来自UCloud、驭势科技、第四范式、北京褚时科技的资深专家和技术负责人，现场探讨了如何利用云计算技术助推机器学习、深度学习、视觉计算等AI技术和应用迅速落地。

UCloud人工智能技术专家宋翔做了开场分享，宋翔从AI 落地的技术挑战、AI落地技术挑战的解决思路、公有云在AI 落地环境扮演的角色、案例实践四个维度分享了如何利用公有云快速落地AI应用。

（图：UCloud人工智能技术专家宋翔分享如何利用公有云快速落地AI应用）

无论是对初涉人工智能应用的传统互联网企业，亦或人工智能领域创业公司，如何快速、高效地落地AI应用都成为了巨大的挑战。UCloud基于自身在公有云领域多年的技术积累，提出了一套完善的AI落地解决方案——UCloud UAI PaaS平台，通过基础环境封装、自动调度、负载均衡、海量资源共享等措施，来帮助快速调研、开发和部署AI应用。

除了软件技术，人工智能的落地应用，也必然离不开硬件设备的支持。驭势科技的人工智能技术负责人潘争，现场讲解了嵌入式设备上的实时深度学习方法实践，包括视觉识别在自动驾驶中的需求和挑战，例如实时、低成本、符合车规等，以及深度学习模型在实时性与精度上的取舍之道。

潘争认为，视觉识别的计算平台已经扩展到了FPGA，满足车规的计算平台要么是PX，成本极高，要么是性能较差的比较陈旧的嵌入式系统。反而是一些车规级的FPGA，性价比较高并且潜在的计算性能较强。

（图：驭势科技人工智能技术负责人潘争分享嵌入式设备上的实时深度学习方法实践）

机器学习除了有算力的需求之外，如何构建一个可靠的机器学习系统是每个企业都需要考虑的。UCloud高级研发总监叶理灯，以在线推测系统为例，展示一套机器学习平台的设计及实现方案，包括资源的管理，架构设计及实现。

一套完整的系统包括底层计算平台、上层app管理、以及SDK。计算平台主要是将算法容器化，实现系统的跨可用区容灾、按Set部署、灰度发布以及模块的平行扩展。APP管理方面，UCloud通过APP Engine平台进行管理，如下图，ULB端口与每个Router的端口一一对应，每个Router机器上提交任务给UGC，由UGC负责后端的转发。

（图：UCloud APP Engine平台管理模式）

强AI时代，人们对活跃于各行各业的智能化要求也越来越高。尤其是以智能客服为代表的会话服务机器人。第四范式智能客服负责人邢少敏认为，智能客服机器人开发的难点，一是没有庞大的数据支撑复杂的业务场景，另一个是多轮对话的实现。就目前阶段，可以探索以机器人为主，人工为辅的方式，后期可以通过提高机器人的回答准确率和自学习能力，实现人力逐步解放。

除了常见的智能客服，AI近年来在教育领域也大放异彩，北京褚时科技 CEO李曙光现场通过AI在口语测评、作业批改以及手写识别等领域的解决方案分享，深入浅出解析了“图像”、“语音”、“自然语言处理”等技术在应用层的技术实践。

（图：北京褚时科技CEO李曙光分享AI技术在教育领域的应用）

以自动作文评测为例，一般的作文问题包括语法、结构、连贯性等，智能测评方案首先通过自然语言处理，分析和统计学生作文中的文本特征，包括用词复杂度，用词搭配使用，语篇组织结构，论述连贯性等，针对特定的考试类型，使用机器学习算法（分类，排序），动态调整以上各个方面所占权重和最终的评分标准，训练相应的打分模型，最终系统可以在多个纬度给出详细的分析报告和反馈。

目前，AI的落地应用主要集中在识别、对话等场景，相信随着技术的发展，人工智能未来必将在工业、物联网等不同领域大放异彩，但无可置疑的是，不论AI在哪个行业的落地应用，都离不开云计算的技术支持。

区块链应用落地 安全是第一站

作为分布式记账（Distributed Ledger Technology，DLT）平台的核心技术，区块链被认为在金融、征信、物联网、经济贸易结算、资产管理等众多领域都拥有广泛的应用前景。区块链技术因其独特的密码学机制和共识机制，应用于数据的声明发布、授权使用等场景，解决节点间互不信任的问题。但区块链去中心化的共识架构，也为数据流通中的数据隐私保护、复杂数据处理等环节带来了一些问题。

与AI专场同期进行的“深入Blockchain：区块链安全应用落地实践专场”上，分享了区块链技术在数据流通、加密、金融保险等领域的具体应用，以真实的案例揭示利用区块链技术在这些领域安全方面的探索，并就区块链技术的未来发展和应用进行详细探讨。

区块链技术自身尚处于快速发展的初级阶段，现有区块链系统在设计和实现中利用了分布式系统、密码学、博弈论、网络协议等诸多学科的知识，为学习原理和实践应用都带来了不小的挑战。智链ChainNova CEO 董宁现场介绍了目前区块链应用落地的3大痛点，并结合ChainNova BaaS区块链云平台，讲解了区块链落地的一些解决方案。

（图：智链ChainNova CEO董宁介绍“区块链+”的商业模式与技术平台）

董宁表示，目前，区块链平台众多，用户难以正确认识和评估企业适合选择的底层技术，且行业也没有一个产品化的评测标准，缺乏“开箱即用”的区块链产品化平台。ChainNova BaaS区块链云解决方案，整合了底层平台、大数据存储、预置微服务仓库等能力，可以支持多链底层、并且基于集群运维，提供海量数据处理能力，可以较好的解决以上问题。

区块链上所有数据都是公开的，无法存储和计算敏感数据（如金融交易、个人敏感信息等），区块链底层资源的限制，也决定了其无法应对复杂的应用场景。为此，UCloud引入了与区块链相连接的英特尔 SGX 可信计算环境，为智能合约提供了区块链所不能提供的机密性。

（图：Intel中国安全办公室资深解决解决方案架构师王立刚分享sgx技术在安全屋区块链加密技术中的应用）

据介绍，可拓展的计算节点也解决了区块链本身无法应对复杂应用场景的问题，在保留区块链去中心化、用户互信的基础之上，通过可信硬件执行机密性高、需要相对复杂计算能力的程序，并通过区块链对执行结果进行记录和验证，实现可追溯的特性。

目前，区块链技术在保险行业已经出现了很多常识性的应用，中国人民保险集团总部业务主管李赫，现场通过对区块链和智能合约的技术知识的体系化解析，分享了目前区块链在保险行业的应用探索。

（图：区块链技术保障央行数字货币安全）

数字货币作为区块链的应用在今年发展的如火如荼，同时也成为了黑客和黑产团伙重点关注的目标，近年来，各类交易所失窃案件也频繁发生。UCloud安全中心负责人宗泽通过分析实际攻击案例和黑客攻击手段，阐述个人和交易所如何保护自己的数字货币资产。

（图：UCloud安全中心负责人宗泽分享如何利用区块链技术保障数字货币资产安全）

为此，UCloud引入了与区块链相连接的英特尔 SGX 可信计算环境，为智能合约提供了区块链所不能提供的机密性。

宗泽表示，区块链虽然为安全而生，但基于区块链的应用仍然存在安全漏洞、病毒木马、社工钓鱼等安全问题，对于个人数字货币，一般是使用离线钱包和存放交易所两种方式，这两种方法各有优劣，用户可以根据自身情况选择合适的方案，对于交易所而言，可以通过建立安全团队、使用成熟的安全解决方案或者关键信息上云的方式，保证安全。

除了保险、金融交易所等领域，现有IoT设备及架构也面临者安全、隐私和兼容性等问题。区块链凭借防篡改，节点对等，匿名等特性，可以弥补现有IoT行业面临问题。Blockshine博聚科技高级区块链工程师孟祥熙现场从IoT设备的安全技术挑战、方案演进和应用场景3个方面分享了区块链在IoT领域的应用实践。

  

写在最后

AI和区块链还处于技术发展中早期，以云赋能是目前业界探索的一个方向，长期是否能实现突破，一方面在于是否能够形成一套完整地产业链或者社会生态，同时还取决于技术的发展所带来的效益是否可以支撑企业投入大量的时间和成本。

也许就像最近大热的《头号玩家》中的情形一样，只有足够多的人参与，大家愿意在AI和区块链这些前沿技术的发展上投入足够的资金和人力，并且形成一套大家普遍认可的价值观和游戏规则，AI和区块链的“绿洲“才会到来。

本次UCloud TIC大会AI和区块链专场，分享和呈现了“互联网+”时代下，云计算在大数据交换及应用、人工智能、区块链、物联网等诸多行业领域的应用与实践，也向业界传达了最前沿的技术热点与行业洞察。

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