为了更好地帮助 AI 人做好准备迎接新的一年，机器之心 PRO · 人工智能「2020 年度回顾与 2021 趋势前瞻」特别策划于2月1日至9日正式上线并获得累计超过20万的直播关注。其中机器之心 PRO · 人工智能「2020 年度回顾与 2021 趋势前瞻」之「2020 -2021AI产业发展趋势大咖说」携手二十余位耳熟能详的AI重磅专家进行了为期5天的精彩分享，解读涵盖产业趋势、智能制造、智慧城市、数字新基建等十多个领域智能化发展趋势，并联合百度科技共同打造视频节目《AI Talks》，带您畅游人工智能产业的过去、现在和未来，探讨AI带给社会的变革与机遇。
2月8日，文安智能总经理郑强、信天翁科技合伙人黄一行、蚂蚁集团资深技术总监王磊做客机器之心「2020-2021 AI 产业发展趋势大咖说」直播间，聚焦AI+IoT、同城零售、隐私计算这三大领域分享了他们对于行业的智能趋势判断。
以下为直播实录。
文安智能郑强：开发商打造面向未来的智慧空间需要体系化的支持
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随着地产业务的不断发展与变化，地产商的业务边界越来越趋于模糊，从物理上看，形成了多种生产生活的空间综合体。以空间为中心的智慧功能划分可分为室内空间、社区空间和城市空间。
中国的地产一直是增量的地产，一方面是国家政策的引导，另一方面新冠疫情的影响，对传统地产发展带来进一步挑战。由于外部压力与内部技术支撑等方面的影响，地产行业已经开始了数据化转型，预计到2021年，绝大部分房企将完成智能化平台建设，为转型蓄力准备。但是行业的转型之路并不平坦，碎片化智能、缺少统一平台及用户无感知等弊端都给转型带来了阻力。
从万物感知到万物互联再到万物智能，AI行业一直在不断变化，AI创新永无止境，正在改变未来。社区行业高科技的应用也是一样，从住宅小区到数字社区，再到智慧社区，融入了新的技术，同时数据的价值得到强化。而AI技术的目标是为现实世界带来数据的价值。数据要如何用，需要人工智能的感知、认知，进行相互业务的协同，从而把这些能力加到智慧社区、智慧园区等方面。在技术和需求的结合之后，地产行业也在寻求数字化转型。文安智能在这方面的业务实践理念即在融合多种技术，以用为本，不断强化数字化服务能力。简单而言，就是以智能化为工具，驱动业务创新；以服务化体系，实现应用优势；以协同化模式，实现价值倍增。
智慧产城的数字化目标是加快构筑智慧地产数字化服务能力引擎，边云协同，快捷部署，弹性伸缩，异构兼容。通过生活服务、数据平台把前端的感知数据作为数据来源接入，赋能到政府、商圈的治理等场景中，与用户产生交互。
信天翁黄一行：未来三年内，1小时送达将成为不可或缺的消费场景
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对于用户而言，零售商品1小时送达在目前来看只是锦上添花，但是未来三年内，1小时送达将成为不可或缺的消费场景。零售业经历了PC电商时代、移动电商时代和即配电商时代三个历程的更迭。
从本地生活来看，本地生活电商交易规模已达万亿，非餐领域增长迅速，加上供需的错配，带来本地电商新零售渠道机会，这一系列表现预示着实物电商新零售网络渠道将出现新趋势。移动时代即时电商横向发展，巨头本地平台布局加大，基础设施的趋于完善，同城零售线上化趋势明显等特征成为近场电商的迁移趋势。
在信天翁看来，同城零售的未来是基于千仓千面，而前置仓管理的颗粒度也经历了货架、门店、区域的变更。未来，千仓千面得益于大数据、人工智能等算法的加持，会细化到每个社群用户画像的描摹，实现每个社群的前置仓都定制化配置。
以品牌外卖旗舰店为例，首先基于前置仓为品牌在线上开设外卖店，实现下单即可送达，从而保障用户的良好使用体验，其次，在整个运营体系的中台支持下，会给品牌打造一个连锁的形象展示，从而为品牌加分。
信天翁为品牌提供的服务包括品牌外卖旗舰店改造、近场电商改造、直播/私域流量同城化改造等多个场景，而这些场景改造都是基于信天翁自主研发的本地履约中台系统，可以一站式对接多平台，库存管理、分拣、追踪，订单履约全流程效率提升。
蚂蚁集团王磊：隐私计算并非单一技术，它是从技术环境、基础技术到应用技术的集合
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近些年IT行业的发展本质上是大数据的发展，但是真正意义上的「大数据时代」还没有到来，这是因为各方缺乏数据合作的互信基础，限制了产业多方的价值共享，“数据孤岛”的存在制约了行业发展。而隐私计算就可以解决这些问题。
隐私计算支持在不侵犯数据隐私、确保数据安全的前提下，实现数据价值的流通。这就使隐私计算成为各行业实现“连接”和“开放”的基础。保护数据全生命周期的隐私安全和在此基础上，促进数据要素的流通和融合，以提取数据要素的价值，是定义隐私计算的两大目标。从目标出发会发现隐私计算并非单一技术，而是从技术环境、基础技术到应用技术的集合。
隐私计算当前较热的技术有可信计算环境（TEE）、差分隐私（DP）、多方安全计算（MPC）和联邦学习（FL）。
可信计算环境包含飞地和远程认证两个关键词。飞地是保证执行环境安全，在内存创建一个加密空间，防范来自虚拟机、操作系统以及恶意程序的攻击。远程认证是保证执行的程序未被篡改，通过远程认证，确保在飞地中执行的程序是经过用户认证、授权的程序。
差分隐私是一种隐私评估模型，用于确保无论输入数据集中是否表示任何特定的数据主体，统计分析输出的概率分布最多相差一个指定值。
多方安全计算包含秘密分享和同态加密两个概念。秘密分享即通过交换随机数完成协同计算；同态加密是指通过对加密数据进行运算再解密以达到跟直接对原数据进行运算结果相同的目的。
联邦学习是应用层技术，最早是由Google提出的基于端云场景的手机输入法的训练，每一个手机端进行训练，既可以实现训练目的，又可以保护某个隐私。但梯度并不安全，依旧可以反推出信息。后来谷歌增加了一些方式提高安全性达到联邦学习保护用户隐私的目的。
隐私计算的三大技术趋势分别是：建立以隐私保护为基础的数据价值共享网络；实现完善的安全标准和安全分级；降低技术使用门槛。
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