泛家居5万亿大市场，大量用户受困于专业知识缺乏，付出了大量金钱，装修效果却不尽人意。3D技术将对产业产生巨大变革。阿里巴巴强势进入产业，在全流程进入技术投入，改进目前效果。

本次分享，我将重点介绍，泛家居行业对3D及人工智能的技术需求，人工智能进入新领域的解决方案，阿里巴巴躺平是如何进行一个个技术点突破，逐步提升AI搭配准确率的。

内容大纲：
1、了解3D 技术 和泛家居领域结合的三大方向
• AI设计
• 场景重建
• 商品重建

2、AI设计面对的挑战及解法
• 样本缺乏
• 准确率要求高
• 多件搭配生成困难

3、知识体系建设-标签体系及小样本平台
以算法工程师为主体构建知识体系，小样本平台要点

4、知识体系建设-无监督学习的应用
无监督学习以及小样本平台

5、知识体系建设-噪声样本识别技术
噪声样本学习的问题及解法

6、AI搭配的解法
以GCN和multi-task learning为核心的AI搭配技术

7、场景重建问题及解法
场景重建pipeline定义，具体的方法选型

8、3D重建的探索
SFM的问题
设计师建模的问题

9、与学术界的开放合作
3DFRONT数据集
3DFUTURE数据集
IJCAI Workshop比赛

听众收益
1. 了解泛家居领域3D技术整体架构
• AI设计+场景重建+商品重建
2. 人工智能进入新领域的流程
• 样本收集问题解决
• 知识体系构建
• 降低样本需求的方法
3. AI设计
• 如何定义设计问题
• 其中关键技术问题解决

适合人群
图像分类、搭配推荐、3D重建等图像处理及相关从业技术人员。

随着携程国际化进程的加速开展，各部门及业务场景对多语种的需求日益增长，依靠译员或精通多语种的客服人员难以支撑持续扩大的自然文本翻译流量。机器翻译技术作为近年来人工智能领域在自然语言处理任务上探索的先驱，逐渐走出学术的“象牙塔”，开始为普通用户提供实时便捷的翻译服务，并已取得了显著的成效。

在这样的形势下，为旅游服务场景提供高质量、低成本的机器翻译服务成为一个重要课题。携程基于自身业务需求打造了机器翻译服务平台，本次演讲将介绍机器翻译技术在携程的应用情况，落地细节，以及我们的实践经验。

内容大纲

1.携程机器翻译服务平台

• 国际化战略下的语言能力需求
• 机器翻译服务平台现状

2.AI技术落地细节

• 整体服务架构
• 解决多语种、多场景问题
• 人工翻译干预方案
• 模型性能优化算法

听众收益

1. 了解机器翻译在国际化企业背景下的应用场景及其价值
2. 了解机器翻译在旅游垂直领域的AI技术落地方案与实践经验

作为高速发展的潮流社交电商平台，得物App拥有潮流属性的年轻化用户群体，新的电商业务模式，新的功能服务，这些都为人工智能技术提供了较为广阔的应用场景。具备了一定规模的创业公司，在高速增长的阶段，指数级爆发的业务需求迭代和中台化建设的矛盾，如何在组织上和技术方案上进行解决。C端到平台鉴别（C2P2C）的商业模式下，每日单量从几万到几十万和有限的人工鉴别的能力和超线性增长的供应链鉴别成本的矛盾，如何通过AI鉴别进行解决。

本次演讲将介绍我们流量分发中台和 AI 奢侈品鉴定两个方向的 AI 技术的实践和落地。

演讲提纲：

1. 流量分发中台的建设
   • 业务迭代和中台化建设
   • 中台化架构
   • 结构化和画像服务
   • 召回和排序引擎
   • 人工干预和数据报表体系
2. AI 奢侈品鉴定的实践和落地
   • 需求和价值
   • 技术方案介绍
   • 成果和挑战

听众受益点：

1. 了解创业公司流量分发中台化技术和实施方案
2. 了解 AI 在奢侈品鉴别领域的落地方案