早在2016年阿里巴巴就推出了人工智能“ET城市大腦”，通過(guò)為城市安裝人工智能樞紐，以攝像頭為核心進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與計(jì)算，對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行全局實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)調(diào)配公共資源，修正城市運(yùn)行中的Bug。

“城市大腦”成功落地杭州、蘇州等地，整個(gè)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)解決了大量難題，并在2017杭州云棲大會(huì)上交出了一份漂亮答卷：經(jīng)過(guò)一年測(cè)試，“城市大腦”成功接管了杭州128個(gè)信號(hào)燈路口，試點(diǎn)區(qū)域通行時(shí)間減少15.3%，高架道路出行時(shí)間節(jié)省4.6分鐘。此外，在主城區(qū)城市大腦對(duì)交通事件進(jìn)行智能報(bào)警，日均事件報(bào)警數(shù)達(dá)500次以上，準(zhǔn)確率達(dá)92%，大大提高了執(zhí)法指向性，在蕭山區(qū)，120救護(hù)車(chē)到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)時(shí)間縮短一半。

會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)，iDST團(tuán)隊(duì)的申晨、趙一儒對(duì)《時(shí)空自編碼器的視頻異常檢測(cè)模型》、《基于多層相似度感知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在同人鑒別中的應(yīng)用》兩篇論文進(jìn)行了口述報(bào)告。

ACM MM參會(huì)人員在阿里展位觀看城市大腦演示內(nèi)容

在阿里巴巴展區(qū)，技術(shù)人員向來(lái)自北美、亞洲、歐洲等區(qū)域的參會(huì)者介紹了阿里巴巴杭州“城市大腦”技術(shù)方案，在現(xiàn)場(chǎng)演示了DEMO內(nèi)容。

來(lái)自美國(guó)?University of California, Irvine的Ramesh Jain教授（多媒體領(lǐng)域著名資深領(lǐng)軍人物），瑞士Idiap和EPFL的Daniel Gatica-Perez（多媒體領(lǐng)域知名專(zhuān)家），澳大利亞墨爾本La Trobe University大學(xué)的Phoebe Chen教授（Chair of Department of Computer Science and Information Technology），以及新加坡國(guó)立大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)等國(guó)內(nèi)外大學(xué)知名教授紛紛參觀了展臺(tái)，并對(duì)阿里巴巴“城市大腦”方案進(jìn)行了高度點(diǎn)評(píng)，他們認(rèn)為“城市大腦”的確是人工智能的超級(jí)應(yīng)用和創(chuàng)新平臺(tái)，城市大腦方案真切地反映出阿里巴巴在人工智能技術(shù)領(lǐng)域的深厚實(shí)力，尤其通過(guò)技術(shù)推動(dòng)城市管理與商業(yè)發(fā)展，為市場(chǎng)拓寬了技術(shù)發(fā)展思路。同時(shí)表達(dá)了和“城市大腦”項(xiàng)目合作的意向。

浙江大學(xué)莊越挺教授<左三>在阿里展區(qū)觀看城市大腦演示DEMO

Ramesh Jain教授<右一> 和華先勝博士討論城市大腦

Daniel<中>和華先勝博士交流

“城市大腦”人工智能技術(shù)負(fù)責(zé)人、阿里巴巴 Distinguished Engineer及iDST副院長(zhǎng)華先勝表示，“城市大腦”包含多項(xiàng)人工智能技術(shù)，如視覺(jué)認(rèn)知、優(yōu)化決策、視覺(jué)搜索、預(yù)測(cè)、大規(guī)模實(shí)時(shí)視頻處理系統(tǒng)等?！俺鞘写竽X”的應(yīng)用場(chǎng)景也是許多技術(shù)研究的起點(diǎn)，研究成果都將保證“城市大腦”的真實(shí)落地。同樣在這次會(huì)議組織的LSVC（Large-Scale Video Classification Challenge）大規(guī)模視頻分類(lèi)比賽上，阿里巴巴iDST視頻技術(shù)團(tuán)隊(duì)?wèi){借平均準(zhǔn)確率87.41%創(chuàng)造本年度最佳成績(jī)并奪得冠軍。

除“城市大腦”外，阿里巴巴的人工智能“ET大腦”還落地了“工業(yè)大腦”、“”醫(yī)療大腦、“環(huán)境大腦”等多個(gè)領(lǐng)域。正是因?yàn)橛辛税⒗锇桶皖I(lǐng)先的人工智能技術(shù)，才會(huì)有如今不斷演進(jìn)的“ET大腦”。在未來(lái)，阿里巴巴也將不斷精進(jìn)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)研究，推進(jìn)人工智能在多個(gè)領(lǐng)域的成熟落地，以技術(shù)提升效率改善生活。

以下為本次ACM MM峰會(huì)入選論文介紹：

Spatio-Temporal Auto Encoder for Video Anomaly Detection

時(shí)空自編碼器的視頻異常檢測(cè)模型

Yiru Zhao (Shanghai Jiao Tong University & Alibaba Group)

趙一儒

Bing Deng (Alibaba Group)

鄧兵

Chen Shen (Zhejiang University & Alibaba Group)

申晨

Yao Liu (Alibaba Group)

劉垚

Hongtao Lu (Shanghai Jiao Tong University)

盧宏濤

Xian-Sheng Hua (Alibaba Group)

華先勝

論文摘要：

為城市大腦提供監(jiān)控交通異常的方法。受動(dòng)作識(shí)別等領(lǐng)域的最新研究成果啟發(fā)，設(shè)計(jì)了一種時(shí)空自編碼進(jìn)行視頻異常檢測(cè)，同時(shí)提出一種權(quán)重遞減的預(yù)測(cè)誤差計(jì)算方法。經(jīng)真實(shí)的交通場(chǎng)景評(píng)測(cè)，該算法在重要指標(biāo)上已經(jīng)超過(guò)了此前的最好方法。

Deep Siamese Network with Multi-level Similarity Perception for Person Re-identification

基于多層相似度感知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在同人鑒別中的應(yīng)用

Chen Shen (Zhejiang University & Alibaba Group)

申晨

Zhongming Jin (Alibaba Group)

金仲明

Yiru Zhao (Shanghai Jiao Tong University & Alibaba Group)

趙一儒

Zhihang Fu (Alibaba Group)

付志航

Rongxin Jiang (Zhejiang University)

蔣榮欣

Yaowu Chen (Zhejiang University)

陳耀武

Xian-Sheng Hua (Alibaba Group)

華先勝

論文摘要：

為人流軌跡的識(shí)別判斷提供技術(shù)支持。結(jié)合深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)和分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)勢(shì)，同時(shí)將相似度擴(kuò)展到其他層次。與經(jīng)典的大規(guī)模同人鑒別公開(kāi)數(shù)據(jù)集對(duì)比，目前檢索精確度的最優(yōu)結(jié)果已達(dá)業(yè)內(nèi)最高水平。

Stylized Adversarial Autoencoder for Image Generation

基于風(fēng)格化對(duì)抗自編碼器的圖像生成算法

Yiru Zhao (Shanghai Jiao Tong University & Alibaba Group)

趙一儒

Bing Deng (Alibaba Group)

鄧兵

Jianqiang Huang (Alibaba Group)

黃建強(qiáng)

Hongtao Lu (Shanghai Jiao Tong University)

盧宏濤

Xian-Sheng Hua (Alibaba Group)

華先勝

論文摘要：

解決城市大腦交通視頻數(shù)據(jù)樣本不足的問(wèn)題。受條件對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)和風(fēng)格遷移學(xué)習(xí)的啟發(fā)，采用內(nèi)容提取網(wǎng)絡(luò)和風(fēng)格提取網(wǎng)絡(luò)分別從內(nèi)容圖片和風(fēng)格圖片中提取特征，將兩者融合后，通過(guò)圖片生成網(wǎng)絡(luò)獲得融合相應(yīng)內(nèi)容和風(fēng)格的圖片。

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