由O'Reilly和Intel共同举办的AI Conference 2018北京站大会于2018年4月10日至4月13日在北京举行。本次大会的主题是“探索在业务中应用人工智能的机会”，来自Google、Intel、百度、微软、伯克利、斯坦福及牛津大学等在内的中美知名企业和高等学府的85位业界专家学者以及研发人员，在4天的时间里，通过近百场的主题演讲、分会场议题以及相关培训活动，为来自全球的千余名与会者分享了中美在人工智能应用方面的最新成果，引起了业界的广泛关注。会上，多位业界大咖向与会者介绍了各自领域里人工智能应用的最新进展情况。
来自Intel人工智能事业部副总裁兼人工智能实验室和软件总经理Arjun Bansal博士分享了Intel人工智能助推医疗行业现代化的进展。包括如何利用深度神经网络帮助解决医疗数据集庞大的问题，优化流程，提高医生的效率；利用深度学习和机器学习大幅提升肿瘤检测的效果；通过有效优化算法而大幅降低新药研发的成本等。
Google TensorFlow团队科学家Sherry Moore向与会者分享了Google人工智能平台TensorFlow的最新研发和应用情况，Google如何让每个人都能够从人工智能中受益以及Google致力于让人工智能惠及每个人的理念。在演讲中，Sherry提到了人工智能在Google产品中的应用，其中特别提到Google Translate通过使用神经网络翻译进行整句翻译，大大提高了翻译的准确性。同时，Sherry也介绍了Google人工智能在医学、农业、航空运输、环境保护等领域的应用。
百度首席科学家熊辉博士在演讲中谈到了两类行业最适合应用人工智能：没有被充分数字化的行业，以及没有被充分用更小的颗粒度去数字化的行业。他指出在数据、计算能力、算法和应用场景等人工智能的四大必备要素中，算法优化是学术界的强项，而数据、算力和应用场景则普遍存在于企业界。百度正作为一个数据驱动的公司，意在通过四大要素的整合打造全生态数字化AI平台，而Apollo自动驾驶开放平台，精细化、个性化的百度搜索和推送平台，以及基于百度语音技术、视频处理技术的开放平台DuerOS等都是这种理念的具体体现。
AWS应用科学和人工智能主管Hassan Sawaf在主题演讲中首先和与会者分享了人与计算机交互的历史进程，并结合机器学习的使用场景，介绍了亚马逊人工智能在语音识别，机器翻译等应用领域的最新成果，以及全新上线的Amazon Go带来的全新购物体验。
Bonsai公司的创始人兼首席执行官Mark Hammond在演讲
除了主题演讲，与会嘉宾的议题还从“企业中人工智能应用”、“人工智能对商业社会的影响”、“人工智能的实施与交互”、“人工智能的模型与方法”等多个方面，展示了在自然语言处理和理解、语音识别、计算机视觉识别、增强学习和机器学习、深度学习、AI平台设计等领域最新的研发成果和前沿技术，以及这些成果和技术在包括医疗、金融、教育、传媒、新闻、娱乐、零售与电子商务、运输与物流等多个行业业务里的最新应用情况。
大数据时代的来临加快了人工智能应用的发展。参加本次大会的国内外企业无一不是拥有独立大数据流量入口的企业，他们也无一例外的成为人工智能领域的“超级玩家”。海量的数据资源支持，不仅让他们在这场“未来的游戏”中成为领先者，也给他们带来了现实巨大的经济效益和对AI领域的影响力。正像百度首席科学家熊辉博士在会上所说的那样：“与前几次人工智能发展的道路不同，这是一次由数据驱动的人工智能”。未来大数据对人工智能应用快速发展的推动作用将越来越明显。
在这次AI Conference北京站大会上，与会嘉宾口中提到的，现场观众耳中听到的最多的一个词，恐怕非“深度学习”莫属了。无论是Uber的无人驾驶，还是Google的机器翻译；不管是微软的“小冰”，还是Intel精准医疗，到处可见“深度学习”的“身影”。随着大数据的应用，以及计算机算力的大幅提升，满足了深度学习进一步提升和完善的需要。从本次大会众多应用的发展中可以清楚地看出，深度学习的发展成果已经越来越强烈地影响到人工智能在感知、预测、决策等应用中的效果，并且这种影响正向着人们所希望的方向不断前进。深度学习帮助我们解决了“什么”的问题，但无法回答我们“怎么样”的问题，因此业界习惯把这种模式称为“黑盒子”。人们一直试图打开这个“黑盒子”，但迄今为止还没有成功。什么时候这个“盒子”能由“黑”转“白”，人工智能就将在那个时刻实现质的飞跃。
