专题：主会场

再好的技术，如果不能落地应用，就不是有用的技术。很多现在流行的技术或者开发范式，它们的本源都是为了解决人类生活中的某个问题而出现，但是在推广与使用过程中，经常出现丧失初心后过于纠结名词的现象，这就使得很多本来很有用的技术或开发范式，变成了被称之为“PPT xx”的无用鸡肋。
借助这次公开课，我想基于我自己在日常工作中与客户合作中观察到的现象和亲身体会，就一些常见的技术落地误区与大家分享一下业界的常见的经验与教训。希望有助于大家在选择与使用各种新兴技术与开发范式的过程中，能够少走别人已经走过的弯路，在提高效率、降低成本和提高用户满意度的方面取得更大的成就。

内容大纲

1.时代的特征
2.在确定性丧失的年代，有必要回顾一下我们是怎么样走到今天的
3.创新，为名词所累
4.“幸存者偏差”的陷阱
5.实践是检验真理的唯一标准

听众收益

了解微软在数字化转型方面的实践和体会，以及对于诸如云计算、机器学习、云原生、开源等技术或开发范式的理解，借鉴“第一性原理(the first principle)”，从事物的本质出发，争取做到真正的创新。

机器人是人工智能一个非常重要的应用领域，而其中的学习能力则是机器人能够进行更智能地服务的一个关键能力。不同于目前主流的监督学习的方法，机器人学习面临更多的挑战，从而迫切需要自学习(Self Learning)和持续学习(Continual Learning)的能力, 这些也是人工智能进入实际应用的关键瓶颈问题。英特尔研究院过去几年在自学习和持续学习方面进行了一些探索，并获得了一些不错的进展。本次报告将会介绍机器人学习方面的研究现状，并进一步介绍英特尔中国研究院在机器人学习方面的一些研究进展，也会介绍一些相关的研究如 OpenLORIS 数据集、持续学习相关的软件库等，最后会介绍一个正在筹备的室内机器人学习全球挑战赛，并展望下未来AI技术趋势和商业化落地场景。

内容大纲

1. 机器人学习的挑战

2. 我们的机器人学习研究介绍

·   自适应机器人交互

·   自学习/持续学习

3. 相关的研究成果

·    HERO 平台和机器人

·    自适应机器人交互库

·    OpenLORIS 数据集

4.  室内机器人学习全球挑战赛

5.  未来AI技术趋势解读和商业化落地场景展望

听众受益

1. 让听众了解机器人学习的研究现状；

2. 了解这方面的最新研究进展；

3. 了解相关可用的一些资源如数据集等；

4. 了解未来的AI技术趋势和商业化落地场景。

搜狗AI交互团队长期围绕搜狗AI的核心理念“自然交互+知识计算”，致力于打造自然的人机交互体验，核心工作围绕以语音为核心入口的多模态人机交互系统展开，并以平台化的方式服务公司核心软硬件产品以及行业合作伙伴。本报告将重点介绍搜狗多模态人机交互技术的研发进展以及产品化的具体工作，希望通过对于团队整体研发工作的介绍，能够与大家共同探讨未来人机交互的趋势和方向。

内容大纲

1. AI交互系统介绍：识别-理解-表达
2. 识别：语音识别及多模态识别技术
3. 理解：语音交互及机器同传技术
4. 表达：语音合成以及数字人技术
5. 未来智能交互技术趋势解读和商业化落地场景展望

听众收益

能够让大家快速了解目前智能人机交互技术的趋势以及产品化的具体形态，同时了解以搜狗为代表的互联网公司在智能交互领域的布局，从而更快切入语音以及多模态交互相关技术的学习和应用。