周大江，蚂蚁金服多媒体产品技术部高级算法专家

内容介绍

以深度学习为代表的 AI 技术已经在图像、语音、自然语言等领域得到了广泛的应用。部署在移动终端本地的 AI 算法在实时性、隐私性和成本方面都相对云侧 AI 有着天然的优势，在很多场景下，在端到端精度上也能形成优势。然而，受制于终端有限的资源，端侧 AI 在算力和存储空间上都面临着技术挑战。对于包括支付宝在内的超级 App 来说，由于极广的用户覆盖和业务场景，这些挑战被进一步放大，同时也对研发效率提出了更高的要求。在我们看来，极致的端侧 AI 能力来自于算法与工程实现的深度整合。本讲将重点分享以下几个方面：

1. 算法层，深度学习模型压缩与加速技术，包括权重稀疏化与离散化、通道剪裁、卷积分组、网络结构搜索等。
2. 实现层，深度学习预测引擎的优化，包括缓存优化、多线程调度，整型计算、异构计算等。
3. 蚂蚁金服为端侧 AI 业务的快速落地建设的研发支撑体系，以及业务案例。