【51CTO.com原創稿件】2018年11月30日-12月1日，WOT2018全球人工智能技術峰會在北京·粵財JW萬豪酒店盛大召開。60+國內外人工智能一線精英大咖與千余名業界專業人士齊聚現場，分享人工智能的平臺工具、算法模型、語音視覺等技術內容，探討人工智能如何賦予行業新的活力。兩天會議涵蓋通用技術、應用領域、行業賦能三大章節，開設13大技術專場，如機器學習、數據處理、AI平臺與工具、推薦搜索、業務實踐、優化硬件等，堪稱人工智能技術盛會。

在《AI新一代應用》分論壇，DataVisor中國區技術負責人崔宏宇、中飛艾維CEO曹飛、維卓致遠COO Andy，三位專家圍繞產業化創新應用，分析了AI在新一代應用上如何賦能互聯網、電力、醫療影像、無人機等產業。

AI在反欺詐領域的應用

DataVisor中國區技術負責人崔宏宇在《AI在反欺詐領域的應用》的主題演講中表示，AI技術在賦能各個產業的同時，也被網絡黑產所利用，使得黑產攻擊更加自動化，更加隱蔽，難于監測。欺詐多發生在支付行業，如盜刷，偽卡交易，洗錢等。隨著互聯網滲透到生活中的各個領域，社交平臺能提供如聊天工具、游戲、買賣、搜索在內的多維度的產品和服務，二手同城平臺也可以進行買賣交易，這些都成了孕育欺詐的溫床。

DataVisor中國區技術負責人崔宏宇

DataVisor在互聯網反欺詐領域研究發現，目前黑產的攻擊模型呈現以下趨勢：攻擊方法多樣化且變化快，攻擊手段趨于模擬正常用戶，攻擊賬號的主要來源由大規模注冊漸漸轉向ATO賬號。

攻擊者為了隱藏IP數據，一定不會用真實IP，選擇云服務商、VPN進行攻擊十分常見，從整體來看，9%的攻擊使用了云服務器的IP來隱藏身份。此外，還有一些欺詐行為則模擬正常IP或移動網絡IP，來繞過風控布防，頻繁更換的網絡域名及電子郵箱域名，也增加了反欺詐的難度。

由于對欺詐案例以及標簽數據的強依賴，傳統的規則系統和有監督的模型往往無法及時應對迅速演化的黑產攻擊，在反欺詐中一直處于被動防守的狀態。而DataVisor的無監督算法，通過全局分析，在高維空間聚類，可以在無標簽情況下，自動發現大規模關聯欺詐團伙。無監督算法在提前預警以及檢測快速演變欺詐模式方面體現了顯著的優勢。

例如，在未知欺詐模式的監測方面，除信用卡盜刷的案例外，還有一些大筆資金轉入轉出的數據，這些數據并沒有標簽，獨立去看也并無太多的相似之處，但是通過全局觀察后，會發現一些關聯特性。通過群組分析發現，這些群組的行為高度一致且高度可疑，例如通過對信用卡信息、用戶信息以及交易頻率的變化分析等特征維度的統計分析，作為指導找出合適的聚類子空間，從而發現即將發生的欺詐行為。

據介紹，無監督算法的適用場景包括大規模虛假注冊、虛假消息的發布，虛假APP安裝監測，交易欺詐，以及線上優惠活動的薅羊毛行為等。

無人機在電力行業的應用

北京中飛艾維航空科技有限公司CEO曹飛在《工業物聯網新物種——端到端數據采集和分析閉環系統》的主題演講中表示，在無人機電力巡線開啟之前，全國110kV以上高壓輸電線路有150萬公里，其中有80%到90%的輸電線路在崇山峻嶺中,按照電網運行規范每個月需要巡視一次，巡線作業量極大。巡檢人員要徒步翻山越嶺走到線塔下方巡線，地形、天氣、線塔高度對巡線工作的效率都會造成影響，有時甚至需要帶電走線才能排除隱患，不但效率低下，危險系數也很高。

中飛艾維將無人機應用于電力巡線領域，推出無人機巡線作業服務，有效解決了電網行業的需求，推進電力巡線行業由人巡時代進入機巡時代。實際上，國際主流的電網公司均已采用此類服務外包的運維模式。無人機不受地形限制，巡線效率是傳統人工的20倍，可以快速、多頻次的對輸電線路及其走廊進行空中巡視，巡線全面細致，結果可復核、可追溯。

北京中飛艾維航空科技有限公司CEO曹飛

曹飛介紹，中飛艾維有固定翼和多旋翼兩種機型滿足電網巡線的不同需求。固定翼機型主要用于通道巡視，如進行線下塌方、違章施工、覆冰、山火等場景的拍攝，以及周邊通道隱患排查等。多旋翼機型具有可旋停、可近距離靠近導線的優勢，通常用于導線鐵塔的精細化巡視。此外，無人機可搭載紅外測溫儀、激光雷達等多種檢測設備，用途廣、精確度高，無人機巡線的擴展性強。

據悉，目前大部分的無人機巡線還處于1.0時代，最大的問題是無人機不無人，做不到自動化，究其原因是GPS漂移帶來的精度差的問題。中飛艾維已經把導航精度提升至厘米級，飛機可以完全自主飛行拍照，不需要人工干預，已經率先進入無人機電力巡線2.0階段。

中飛艾維通過基礎的空間地圖，配合高精度自主定位技術和自主編程拍攝技術，實現了標準化的數據采集，基于海量的標準化無人機巡檢線路數據，開始逐步實現人工智能缺陷識別，識別準確率也從50%至60%，提升至97%以上。此外，為解決無人機電池帶來的續航瓶頸，中飛艾維參考掃地機器人概念，推出龍巢無人機，在塔上安裝充電樁，現場充電，大大提升了單機的巡線效率。

最后，曹飛提到，中飛艾維推出數據分析平臺，是一個十分典型的專家指導型的人工智能應用，由真正懂技術的一線巡線員組成的專家團隊進行圖片標注、復核、評價，不斷訓練算法模型，發現缺陷的量級提升了一百倍。通過標準化的數據采集、算法模型以及數據分析平臺，中飛艾維在提供缺陷分析報告的基礎之上，能夠提供更為詳細的電網線路運營策略支持。

可視化人工智能在醫學領域的商業探索

醫療場景是人工智能技術落地的熱門應用場景之一。智能醫療時代的核心問題是如何處理數據，如何呈現數據，如何協同數據。傳統的二維影像在數據挖掘過程中存在信息損失，在數據分析過程中存在主觀性偏差，在信息處理過程中成本居高不下，已無法滿足醫療行業的智能化發展需求。此外，醫療人才、尤其是臨床專家稀缺，醫療資源分布不均，對CT、核磁共振等影像數據中有效信息的挖掘量偏低，也是阻礙我國醫療水平提升的主要因素。

維卓致遠致力于醫學影像數據的人工智能處理，在計算結果的呈現方式上，創新性地結合了最前沿的可視化技術——混合現實(MR : Mixed Reality)技術，取得了良好的技術和商業成果。維卓致遠COO Andy在《可視化人工智能：醫學人工智能的商業探索之路》的演講中，分享了如何通過CT、核磁共振數據的智能處理，獲得三維病例模型。

北京維卓致遠醫療科技發展有限責任公司COO Andy

混合現實技術將醫學影像數據全息的呈現在醫生面前，全面、自然的立體信息，在脫離屏幕狀態下，全息投影至用戶所在物理空間中，實現“立體虛擬信息+物理環境”的完美融合，降低了信息流動過程中的損失。智能影像工作站是智能化的影像數據分析與處理終端。工作站在多個數據分析模塊中采用全自動化操作，提供云計算能力，可在任意聯網計算機上登陸工作站，具備完整的Dicom(Digital Imaging and Communications in Medicine)傳輸能力。

影像數據的分析過程如下：首先將影像數據導入至系統中，系統自動識別CT、核磁共振等影像數據，快速、智能的三維化，基于二維影像重現3D模型，例如自動識別提取肝臟，標記肝臟分段，識別血管中心線，識別大腦的血管走勢，識別肺部的血管和支氣管等。

智能化的影像數據分析能夠自動標記血管，自動提取冠狀動脈，準確率高達90%以上;支持頭部、頭頸部、四肢、腹部去骨，一鍵操作，識別率高，無需手動分割;去骨分析功能支持多模板顯示，通過實例可以看出頭部病變位置。

存儲于本地云的智能處理結果文件，通過局域網與混合現實終端分享，用戶佩戴混合現實終端后，可全息瀏覽立體的個性化病例數據，讓醫生能夠基于應用界面更好的進行模擬操作、輔助診斷(如判斷腫瘤)，并協助醫生精準的完成手術。

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全球第一例跨國混合現實遠程協作手術

混合現實智能化技術還可應用于診斷、醫患溝通、手術方案規劃、術中引導、遠程協助、醫學教學培訓和臨床科研等各個醫療環節。對醫學而言，混合現實技術有劃時代意義。在手術中，混合現實技術在手術部位呈現3D解剖模型，對于提高醫生空間感知能力有很大的幫助，醫學混合現實技術作為前沿可視化技術，具有巨大醫學潛力和探索價值。

以上內容是51CTO記者根據WOT2018全球人工智能技術峰會的《AI新一代應用》分論壇演講內容整理，更多關于WOT的內容請關注請關注51cto.com。

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