總體概述
雲棲大會可以說是全球頂級的科技會議了，這次有幸參加，首先感謝領導，感謝公司能給這次機會參與，同時也體現了領導們對行業技術的重視。本次雲棲大會是阿里舉行的第9界技術大會，大會的主題是“驅動數字中國”，6萬多名參會者將會參加170多場論壇，1000多萬人在網上觀看了大會直播，十年來，雲棲大會已經從當年阿里雲的技術開發者大會，發展爲如今具有全球影響力、反映數字中國前進的一個技術窗口。雲棲大會匯聚了各行業的頂尖技術大咖，本次會議涵蓋了雲計算、大數據、人工智能等主流技術，通過雲棲大會，可以很好的瞭解行業技術的現狀以及行業技術未來的發展趨勢。
本文主要總結自己最近幾天看到的演講的情況，因爲整個大會包含170多個各類領域的大咖演講，未一一進行觀看，後續會通過視頻回放的形式針對性的進行觀看總結。
阿里大咖演講
通過視頻回顧進行觀看主論壇的大咖演講
馬雲演講
從新零售到新制造
新制造是製造業與服務業的完美結合。新制造的競爭力不在於製造本身，而在於製造背後的創造思想、體驗、感受和服務能力。
所有的製造業要保持高度清醒的認識，不能安於現狀，特別是現在有些製造業利用了互聯網，拓展了自己的營銷，帶動了一定的銷售額，但是這並不表明你們具備了明天的能力，製造業不管你已經擁抱互聯網還是沒有擁抱互聯網，必須思考未來的製造業該如何去走，未來成功的製造業一定是用好互聯網，一定是IoT，一定是雲計算、大數據的新型製造業企業，因爲不好好用好這些新技術的企業都會失敗，不是製造業不行，是落後的製造業不行，是你的製造業不行。
新制造將重新定義製造業
大數據、雲計算，驅動未來製造業的數據，大數據是生產資料，雲計算是生產力，互聯網是生產關係，大數據不是數據大，是計算大，只有計算能力強，大計算加雲計算纔是我們今天所說的大數據。
未來創造就業的重點不是製造業，我認爲像中國這樣的國家，一定是現代服務業成爲就業的主要發動機，因爲流水線上的大部分工作都會是標準化，只要是標準化的機器，都可以取代，但是體驗、服務和創新創造是機器未必能夠替代的。
貿易戰是爲舊制造而打
中國90%以上的機器設備都沒有互相連接，只是一個個獨立載體，如果把製造業所有的機器設備、所有生產線數據全部打通，智能化，我們將會徹底改變、改革經濟發展的方式。貿易摩擦是技術革命帶來的必然，是中美兩國成長過程當中的必然，長達三四十年的中美貿易發展到今天這樣的規模，沒有矛盾是不正常的，有矛盾是非常正常的。
但是我們相信貿易摩擦中，肯定會有很多中小企業很困難，但是我也相信困難當中會冒出一批優秀的企業，那些用了新的思想、新的理念、新的技術的企業，一定會成爲未來的贏家。所有了不起的企業都是經過經濟週期性的災難，或者各種天災人禍造成，只有經歷過這種災難的企業纔是真正了不起的企業，沒有經歷過災難的企業，即使你今天做得很大，也未必能夠贏在未來。
張勇演講
新技術是“五新戰略”的引擎
阿里巴巴也正在創造一種多元化的生態，並和合作伙伴一起，以此推動數字中國的未來發展。阿里巴巴此前在 2016 年提出了“五新戰略”，包括新能源、新技術、新金融、新制造、新零售。今年的雲棲大會上，張勇也對它進行了新的闡釋，“新技術一定是五新的引擎。新能源和新技術的完美結合，才能真正驅動數字中國的發展，驅動大家熟悉的世界走向一個波瀾壯闊的物聯網世界。”
阿里已經形成橫跨商業、金融、物流、雲計算各個領域的獨特的數字經濟體
阿里巴巴在兩年內就會達到三年前提出的 1 萬億美元的近期目標，如今在全球超過 10 個國家開始發展本地錢包，擁有 8.7 億用戶；物流基礎設施每天服務上億個包裹；阿里雲平臺每天支撐着數以百萬計的企業,阿里已經形成了一個橫跨商業、金融、物流、雲計算各個領域的獨特的數字經濟體。阿里數字經濟體正是數字技術在中國過去十年巨大發展的縮影。
數據智能專場
該專場主要是幾家企業分享在數據智能化應用反面的經驗與成果分享，友盟+和映客直播、合合信息、易果生鮮，分別從互聯網、營銷、新零售、金融領域結合AI技術，共同分享數據智能的價值挖掘與垂直行業的落地案例，過程中分享了各類產品的整體技術架構，業務架構。
劉延明爲線下商家分享，如何利用全域數據和AI進行門店選址、商圈分析、銷售預測，以及如何爲門店引入精準線下流量。
李春元爲廣告主分享，如何通過分析目標用戶的特徵，加入更多的用戶行爲特徵。
合合信息聯合創始人陳晏堂通過旗下數款知名的App:名片全能王、掃描全能王和啓信寶講述他們在AI及大數據領域的實踐及成果。藉助場景文字識別(STR)不需要對特殊場景進行定製，可以任意識別場景圖片中的文字，從而大幅提升適用場景，運用全新的STR技術，可以處理包括：文字抖動、反光、對較模糊、形變等多個問題，大大提升了錄入效率。結合擁有自主知識產權的全球領先的光學字符識別(OCR)、圖像處理、人工智能(AI)技術。
映客高級技術總監 陳雪峯結合直播平臺的特點分享了映客推薦系統的五個層次架構：數據層、離線算法層、在線算法層、策略層和服務層。
機器學習專場
該場次主要是阿里在機器學習以及在深度學習領域研究的一些成果。阿里即將發佈的深度學習框架PAI在各方面的技術指標已經遠遠超過了之前一直被各個企業所有使用的谷歌推出的開源機器學習框架TensorFlow，大會後PAI對外公開發布，真的是對國內企業的特大福利，同時也解決了之前一直熱論的機器學習方面的“中國芯”效應，PAI中不只有替代TensorFlow的技術框架，同時也包括了Alink（流式算法平臺）、PAI-TAO（全鏈路DL計算引擎優化）、PAI-TAO（一站式Interence優化解決方案） 等機器學習的先進框架，PAI的發佈會大大節省企業在機器學習方面的技術研究投入，大大減低了企業進行人工智能的門檻。
自然語言處理技術專場
該場次主要邀請國內外大咖針對自然語言技術方面的研究成果分享。其中一位國際專家從理論的角度進行知識分享，最後的結論是自己也不知道最終技術能不能實現，但是理論上是可以實現的，體現了理論研究爲先，爲技術的實現奠定了理論基礎；
另一位國際專家從文本大數據的角度分享了幾個領域的成功案例，通過文本分析可以進行藥物副作用挖掘、電子病歷分析、自動中藥開方、商務智能分析等等，展現文本分析的強大，同時也提出了主要面臨的技術挑戰，例如人機合作優化，怎樣使用戶勞動量最小化、系統運行成本最小化，如何建立知識庫，如何進行文本加非文本綜合分析，如何建立通用系統等等，都是技術層面面臨的挑戰；
然後是阿里達摩學院的科學家進行了阿里自然語言分析技術的研究成果，自然語言處理技術是實現人工智能的必要技術，包括感知智能、認知智能、創造智能，過程中分享了阿里的自然語言處理平臺AliNlP平臺，平臺涵蓋了NLP全方面技術，如文本數據收集/處理，多語言的詞義/語義、篇章級分析技術以及文本分佈式表示。
後續其他視頻回顧
開發者專場
智能運維專場
數夢工場專場
ATEC螞蟻區塊鏈生態峯會
電商平臺專場
移動端專場
數據中臺專場
展會參觀-項目瞭解
數據可視化大屏
杭州比智科技有限公司是針對客戶擁有的數據進行分析設計，並以自研圖形化方式進行數據可視化展示，其優點是自己有專門的研發團隊對可視化圖形進行定製開發，現場的圖形很炫酷，亮點是圖形並非很多市場產品用的中規中矩的ECharts、highchart等開源組件，而是進行自研的行業針對性的組件。問了軟件的成本，成本遠遠低於自己的預期，原因是其公司已經有很多成熟的產品模版，後期感覺可以進行合作。
人臉識別只能購物，只要進行人臉在支付寶小程序中進行認證註冊，可以打開線下購物櫃進行商品選擇，選擇完之後，機器可以智能的判斷用戶所拿走的商品以及具體需支付金額，自動從支付寶中進行費用扣除。這些設備感覺在後期公司展廳中進行放置。
小馬哥、付唄
這兩款產品都是將各類支付平臺進行了聚合的快捷支付產品，其應用場景比較多，例如人臉識別支付，線下二維碼、pos機刷卡支付，但其中都有聚合支付，集成了包括微信支付、支付寶支付、京東錢包、百度錢包、中國銀聯支付等等，後續對我們線上在線支付已經移動端支付有引進的參考價值。
企業中臺方案建設
中臺是企業數字化轉型的戰略方向，中臺是一種業務體系架構的思想，中臺是一種企業級互聯網技術架構，青蓮網絡在以下領域發展都有相關的案例，主要包括企業中臺、大數據、物聯網、人工智能、阿里雲服務等等，過程中介紹過我們的公司的背景，如果後續需要對公司整體互聯網中臺有需要整體規劃可以進行深入溝通。
智能雲客服
智能雲客服是集成了各類客服場景的客服系統，主要包括軟交換平臺、多渠道在線客服、智能機器人、CRM、工單、移動APP，後續如果線上平臺或者移動端需要客服系統的支撐，可以考慮進行產品採購的形式進行合作。
總體感想
阿里巴巴集團CEO張勇在主論壇致辭中表示，“阿里巴巴永遠是一家技術驅動，使商業有所不同，創造商業新賽道的數字經濟體”，“新技術是阿里‘五新戰略’的引擎”，阿里也是通過以技術爲主導力量將公司發展的不斷狀態，可以看出技術的重要性以及技術的力量。
本次雲棲大會以“驅動數據中國”爲主題的頂級行業峯會，過程中基本上涵蓋了當前主流的各類技術，包括雲計算、大數據、人工智能、IOT、雲安全、區塊鏈等等，每個專場的演講嘉賓都是領域大咖，由於場次太多，時間重疊，只參加了現場的幾個場次，聽了部分內容，感觸非常深刻，現在行業技術發展太快，大公司是需要拼技術的，但同時也給小企業帶來了各種先進技術的研究成果的福利，後續會陸續通過視頻回顧的形式觀看其他場次的精彩視頻。
通過參加的雲棲大會以及回看因時間衝突未參加現場的世界人工智能大會的各類大咖的演講，總結技術在公司未來發展需要注意的問題如下：
技術體系架構
公司的技術體系架構絕對不能僅僅爲了滿足當前的業務功能需要而制定，一定要上升到企業發展戰略層面。而且現在很多成熟的技術框架大大節省了企業自身開發成本，所有要花時間、精力去進行技術架構選型，打造一個高可用、可擴展的技術架構體系。切忌爲滿足當前業務需求而選用一些快速簡單的技術架構，不然後面發現架構支撐不了系統不斷擴展的業務需求，畢竟會發生系統重構，軟件硬堆疊的負面效果，與其初期應付簡單業務需求，後期花費大量軟件重構成本，不如初期進行整體與未來規劃，後期進行快速進行迭代。一定要充分考慮兩者的成本情況。
移動端趨勢
雖然當前系統推廣、使用以pc端爲主，但移動端必然是一種趨勢，移動辦公已經成爲企業工作人員、領導的必需品，不僅僅辦公，網上購物、旅遊出行已經離不開手機操作，而且手機端功能已經不是僅僅用於數據信息展示，而是大部分操作會在移動端進行，例如交易、溝通、數據分析等等。移動端的設計也不僅僅侷限於業務系統本身，而是要將系統功能融入社交、定位、推廣等各個方面，例如資源分享、內容交流等等。
人工智能方面
1、數據是一切基礎
數據是生產資料，計算是生產力，互聯網是生產關係，數據是人工智能的基礎，人工智能時代之前，大多數公司並沒有意識到數據的重要性，數據表現在各個方面，從用戶PC、移動端各類行爲數據，包括用戶瀏覽的網站、網頁的、使用的app等等，到用戶界面操作、具體業務處理的以及很多具體的基礎數據，例如專利、企業信息等等，數據體現在方方面面，現在很多公司寧願花錢讓用戶使用自己的軟件，充分證明了數據的重要性，公司在以後的系統設計中首先要注重數據的收集，尤其針對較系統獨特的價值數據。
2、正確理解並重視人工智能
人工智能並不是能夠一蹴而就的，人工智能概念比較大，現在各種場合都會提到各類人工智能概念，一定要認清人工智能對企業發展的重要所在，以及什麼的人工智能適合企業的發展，在企業發展過程中將人工智能提升到戰略目標，正確理解並使用人工智能將是企業發展的核心競爭力。
3、針對性研究
人工智能涉及面比較廣，提現在方方面面，但就企業發展而看，並不是所有的人工智能領域都適合自己，一定要找到適合並需要的人工智能去針對性的研究、突破。例如軟件優化、用戶體驗可以通過人工智能技術進行改善優化，以及輿情分析、方向預測等可以進行重點針對性的研究等等。
4、人才儲備
人工智能對企業來看一定要是長期的戰略目標，在戰術上充分利用人工智能技術，在這裏人工智能人才是基礎，包括技術人員、數據科學家以及系統模型設計人員等等。不能一味的爲了完成一個軟件項目爲目標，要將公司的方方面面融入人工智能，所以人才儲備並按公司發展的階段及時的引入人工智能是非常有必要的。