12月1日，参加中关村人工智能创新创业基地组织的《AI矩阵——人工智能项目实践落地》沙龙。
演讲题目：
曾文达：无人驾驶技术在物流的实践落地
郑歆慰：如何搭建属于自己的AI平台
李烨：AI落地的多层架构
会上，新石器自动驾驶团队负责人曾文达、中科云脑技术总监郑歆慰、微软高级软件工程师李烨分别作了主题报告。活动之后，进行了红包抽奖：1. 发红包，抢到最大的人，得奖品；2. 抢到的人得奖品。
曾文达着重介绍了《无人驾驶技术在物流的实践落地》，介绍了为什么要做低速无人物流车？他们是怎么做的？他们做得怎么样？无人驾驶技术，必将在未来绽放异彩，但是现在因为技术投入与产出的问题，很多企业不敢或者不能在这方面深入探索。无人车撞人事件更是引发了人们对于无人驾驶技术对进一步怀疑。但是，我们能够看到这项技术在成熟之后必将为人类带来福音，只要有人愿意去一直探索，并能够抵住压力，为之付出心血，铺平道路！
中科云脑技术总监郑歆慰分享了一款他们研发的自主搭建私有云平台项目，介绍了自己搭建AI平台的实践细节。其中，他着重强调了Docker在进行平台搭建过程中的优势。它的隔离性和安全性，使其在环境搭建中具有了天然的优势。并且，Docker具有优秀的可移植性能，并能保持跨环境的一致性。中科云脑的开源云平台便是利用Docker，进行构建、测试和发布镜像，然后开始运行。这就实现了私人搭建云平台的可能。
微软高级工程师李烨目前在AI+China的项目组中，从事教育类人工智能产品开发。她着重介绍了AI的通识知识，以及AI落地过程中遇到的痛点，最后引申出AI技术落地多层模型的实现可能。她认为，虽然现在随着国家政策的倾斜、神经网络语言的发展和一大批AI人才的崛起，AI技术已经有了长足的发展。但它在我们现实生活中还是有着不小的阻力。一方面，客户一般希望AI技术只要一开发出来就能为我所用，产生实际的效益，却往往难以容忍 bad case的出现；另一方面，开发业务模型，往往会有更大量的数据训练和测试，要在反复的出错和试错过程中找到Solutions，成本和收益之间就会产生矛盾。所以，许多具备AI实力的公司都不愿意去研发业务模型，而趋向于通用模型的开发。但是通用模型在底层得不到真正的应用，便无法发挥出它真正的实力。
