近日，由3W企服和企服頭條主辦的Open Forum活動在杭州舉辦，來自極鏈科技Video++AI中心的運營總監(jiān)魏傳勇、微醫(yī)集團云醫(yī)療影像智能研發(fā)負責人吳邊圍繞《 “AI+”行業(yè)應用如何落地》帶來了主題分享。

在互聯(lián)網(wǎng)的大背景下，2017年3月，“人工智能”正式寫入政府工作報告。本次活動就從最熱的“人工智能”商業(yè)落地出發(fā)，分別邀請到成功在AI+文娛領域落地的極鏈科技Video++、以及成功在AI+醫(yī)療領域落地的微醫(yī)集團，共同探討AI技術商業(yè)落地的最新進展。

來自極鏈科技Video++AI中心的運營總監(jiān)、上海交通大學工商管理碩士魏傳勇帶來了主題為《人工智能在消費級視頻中的應用》的AI+文娛領域的經(jīng)驗分享。

什么叫消費級視頻？

在互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下，視頻占有越來越多的用戶時間，圖文內(nèi)容的消費已經(jīng)降到5%以下，而視頻內(nèi)容的消費占到用戶時間的22%以上，用戶每天平均使用視頻的時間超過120分鐘，其中包括長視頻、短視頻、直播視頻等，這就是消費級視頻。

如何利用AI讓視頻更有趣，更有價值？

極鏈科技Video++在運用AI技術賦能視頻的過程中，不斷讓視頻變得更有趣、更有價值。

通過AI對視頻處理，我們通過對非結(jié)構化的視頻數(shù)據(jù)進行結(jié)構化處理，實現(xiàn)人臉、場景、物體、品牌等內(nèi)容的動態(tài)追蹤識別，進而將視頻解構成為更有價值的場景活動單元，再將其應用到如廣告、電商、互娛等各種商業(yè)化場景中去。

技術落地消費級視頻的挑戰(zhàn)

由于視頻辨識環(huán)境問題，辨識目標遮擋情況、屏幕占比、運動狀態(tài)都會使視頻內(nèi)容的辨識難度大大增加，而Video++獨創(chuàng)的全序列采樣識別，在準確率與抓取率上都具有革新性提升，最大化地去除了軌跡流中的抽樣與識別噪聲，以實現(xiàn)視頻動態(tài)內(nèi)容更精準的識別。

商業(yè)化落地的應用

Video++的ASMP系統(tǒng)就是AI技術成功落地并實現(xiàn)大批量商用的產(chǎn)品之一。立足AI技術對視頻內(nèi)容的識別，將非結(jié)構化的視頻內(nèi)容經(jīng)由AI處理后，產(chǎn)出與廣告主需求匹配的視頻場景單元。此時，廣告主結(jié)合自身的品牌特性進行投放，會取得更好的效果，經(jīng)測算這種投放效果的ROI可以提升45%以上。

如近期真人在線互動語言學習平臺TutorABC利用ASMP所進行的情景投放，通過AI解構海量視頻內(nèi)容，產(chǎn)生“境外游”、“明星+講英文”、“品質(zhì)生活”等情景標簽，高度匹配到TutorABC的品牌調(diào)性，基于情景投放的廣告內(nèi)容，極易激發(fā)用戶在觀看視頻過程中的情感共鳴，進而實現(xiàn)營銷目的，此時，再結(jié)合Video++提供的云圖、氣泡對話、互動提示點、創(chuàng)意中插等互動手段，進一步提升與用戶的互動，最大程度的提升廣告轉(zhuǎn)化率。

來自微醫(yī)集團云醫(yī)療影像智能研發(fā)負責人、生物醫(yī)學工程博士吳邊帶來了主題為《醫(yī)學智能技術發(fā)展和應用的挑戰(zhàn)》的AI+醫(yī)療領域的經(jīng)驗分享。

為什么要做醫(yī)學人工智能？

醫(yī)學行業(yè)是一個需要團結(jié)協(xié)作的行業(yè)，因而在這些整個流程中，需要有很多信息化和智能化的工作跟進。因而，做醫(yī)學人工智能的原因，一是在專業(yè)人力資源的瓶頸，二是醫(yī)生的個人工作壓力越來越大，三是醫(yī)療中的重復性勞動。而微醫(yī)通過醫(yī)療人工智能的方法去放大人的智慧和解決問題的能力，最終實現(xiàn)解決這里面的一些痛點，做很多連接性的工作，把醫(yī)院和醫(yī)生、醫(yī)療機構以及患者連接起來。

醫(yī)學人工智能領域有哪些機會？

醫(yī)學和人工智能的結(jié)合，有幾個大的領域可以做：一是人工智能的信息平臺建設，二是醫(yī)療應用。除此之外，還有很多醫(yī)學科研、第三方服務方面，它能做的工作其實更多。

醫(yī)學人工智能和人工智能總體目前的發(fā)展關系是這樣的：一是醫(yī)學AI受益于AI技術的總體發(fā)展，比如說醫(yī)療影像的智能輔助診斷發(fā)展受益于AI技術在自然影像領域的多方位發(fā)展。另外，全科診療輔助、醫(yī)生助手受益于NLP等技術的發(fā)展，還有預訓練的模型。

技術落地醫(yī)療領域的挑戰(zhàn)

但是，不是說醫(yī)療人工智能只要利用這些成果就可以了，它還有一些特殊的挑戰(zhàn)在里面。

一是與自然影像不同的介質(zhì)類型。很多自然圖像和自然語言的模型和工具不是可以直接經(jīng)改造就可以用在醫(yī)療人工智能里，我們也有經(jīng)驗，如果直接用會出現(xiàn)問題。

二是數(shù)據(jù)缺乏、標記更缺乏。它需要有很多專業(yè)的醫(yī)生來做這樣的事情，但是因為他們很忙，讓他們做的代價是很大的。

三是單一診斷中涉及信息的多樣性以及數(shù)據(jù)質(zhì)量多變的問題。最后要強調(diào)的一點是需要對模型決策的理解。

應對之道，一是加強與醫(yī)生的溝通，學習醫(yī)療診斷對象的特點。二是減少對數(shù)據(jù)標記需求。三是多模態(tài)診斷模型，用來對付多模態(tài)的數(shù)據(jù)。四是生成性模型，去改變數(shù)據(jù)的質(zhì)量。五是更加智能的分析工具。

商業(yè)化落地的應用

微醫(yī)在醫(yī)療人工智能的平臺是建在微醫(yī)云上，建立在睿醫(yī)AI平臺，我們現(xiàn)在上線包括接近上線的內(nèi)容是非常多的，這里面覆蓋了所有常見的醫(yī)療影像、醫(yī)療信息服務等。

微醫(yī)的業(yè)務生態(tài)，是想建立一個HMO健康管理組織，把單純看病的形式變成健康管理的體系。目前做的基本上包括微醫(yī)云、微醫(yī)保。微醫(yī)云，我們是全部出于微醫(yī)云這塊，所以項目落地都是經(jīng)過微醫(yī)云，主要做的是117個醫(yī)聯(lián)體項目系統(tǒng)接入。開發(fā)部署方案、設計清單也是從微醫(yī)云上走，包括從網(wǎng)絡上在線平臺的直接服務。

本次3W企服 Open Forum活動共吸引到來自全國各地上百余行業(yè)精英到場參與。滿是干貨的經(jīng)驗分享，讓到場觀眾實實在在領略到AI技術引領的智能時代已經(jīng)開啟。未來，AI還將加速落地到更多細分領域，在行業(yè)的革新發(fā)展中持續(xù)發(fā)揮重要的紐帶作用，并與更多力量一起，勾勒出更美好的生活圖景。