2017年阿里巴巴2017京东年会直播回放有直播吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-12 07:21 标签： 2017交通规划年会直播
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2017年阿里巴巴18周年年会现场完整视频：4万员工聚杭州
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& & 9月8日，阿里巴巴集团将在杭州黄龙体育中心召开2017集团年会，阿里巴巴成立于1999年，而2017年正是该公司成立18周年，今晚，将会有近4万名员工齐聚杭州黄龙体育中心，参加阿里巴巴集团18周年年会。
& & 据悉，参加这次年会的4万名员工中，包含来自21个国家的800多位外籍员工，另外，还会有两万人通过直播的方式参与，据说是因为黄龙体育中心放不下6万人。而如此大规模的企业年会，对于业务分布非常广泛的阿里来说，员工的出行动静自然不小。据说本次年会涉及航班100多班次、高铁32班次、大巴合计约1700车次，此外阿里额外申请了北京到杭州的6趟高铁和广州到杭州的1趟高铁。够壕气。
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2017年阿里巴巴品牌保护沟通会暨平台治理年度发布，现场直播到此结束。感谢广大网友围观！
主持人：到最后一个点，其实我们今天整个主题一直号召我们要合作共赢，包括我们说从各方力量加大制假的成本。我相信我们可以在各个领域都可以有紧密的合作，今天非常感谢大家的时间，我相信大家有很多问题，有和我们进一步的了解和合作，如果有感兴趣的点，与我和阿里巴巴的团队可以进行场外的交流，今天上午我们媒体发布到此结束。
主持人：我们更愿意把我们的大数据拿给权利人，一提到阿里巴巴，大家说我们有大数据，听起来是一个非常神秘和高大上的东西，但其实莫哥在刚才的讲述里面已经充分解释和展示了，其实我们的能力并不完美，我们有非常多的地方还是非常需要权利人端和我们合作，这个领域我们非常需要，并且呼吁广大的权利人过来和我们对话，告诉我们非常专业的产品的知识，你们所接触到的假货趋势，包括你们怎么样可以和我们线上线下进行更好的合作，这是我们在线上两个领域主动和最常规的接触投诉上面需要做的事情。
主持人：我这里和大家简单回顾一下，我们今天所讲的重要的内容，在整个知识保护上面是非常清楚的，我们的第一的和基础的责任是什么？我们必须把我们线上的平台做好。相信在座的各位其实已经非常熟悉我们的投诉平台，今天给我们整个大的团队定了一个任务和计划，IPP投诉平台上面，我们受理各大权利人的投诉项目要显著提高，我们想让我们的诚信投诉项目，能够让更多权利人受益，所以今年我们会进一步的扩大诚信投诉项目会员机制。
主持人：谢谢李溪涵的分享。特别是他的团队非常的专业，他带领整个阿里巴巴团队做全品牌的商品管控，在商品管控上，怎样更好的打击假货，和权利人的诉求结合，是过去几年一直做的事情。其实刚刚李溪涵有一段话，阿里巴巴也是假货的受害者，事实也是如此，所以这不是我们阿里巴巴想看到的现象。到现在为止，我们上午年报的发布会可以告一个段落。
李溪涵：另外对于技术和算法的输出，我们也会持续的通过合作共建不断完善，谢谢大家。
李溪涵：我们要反馈一些平台上出现的问题给大家，大家也把一些看到的问题，特别是行业的知识、商品的知识、品牌知识给我们，让我们能够更好建立防控模式，另外对于疑似的商品进行共同的研判，去年权利人共建系统开通以后，帮助我们不断完善数据模型，所以也是需要我们做一些共同的研判。
李溪涵：提到这点，为什么说今天我们和在座的各位合作共建显得那么重要，刚刚我们郑俊芳女士，还有叶智飞先生说到，抱团抗寒，由于今天我们面临的敌人是完全一样的，我们彼此各自的利益诉求也是完全一致的，我们阿里巴巴平台是假货最大的受害者，所以大家的需求和诉求都是一样的。
李溪涵：我们可以把有限的知识输入进来，但是大量的知识、大量的特征依赖于在座的各位权利人，教会我们怎样把它变成计算机可以读懂的语言，所以这也是我们面临的挑战。
李溪涵：第三要谈的，就是行业知识。对于我们来讲，不可能每个行业、每个品牌、每个SKU，甚至每一款相应的知识都知道，所以这部分的信息输入对我们主动的防控工作显得尤为重要，这部分的行业知识的输入，能够帮助我们快速建立模型，没有特征的输入，数据模型是玩不转的；当然我们可能随着未来比如新型技术的出现，可能慢慢有一些突破，但是今天我们的技术，离开特征的输入，就是离开行业知识、品牌知识、商品知识的输入，其实我们是很难做到尽善尽美的，这也是我在整个工程当中碰到的非常大的困难。
李溪涵：其实这部分蛮体现创造力的，不法分子也有很多创造力，用各种方式规避平台的手段，对于平台来讲，永远不可能预测一种规避的手段，我只能在规避手段出来之后去怎么样跟它对抗，但是不能预测一下，明年有什么违规手段出现，这个不太可能。所以算法技术的升级，特别是在图象的部分，我们面临非常大的挑战。
李溪涵：第二就是技术瓶颈，刚刚提了很多图象上的技术瓶颈，算法技术的升级也是面临准确度的升级，特别是图象识别方面，有的时候模糊一下，打一个马赛克，或者是对一般的人看知道那个品牌，但是计算机就不知道那个品牌了，大家知道数十亿的产品，不可能每个页面每天看，不可能，所以必须借助于技术。
李溪涵：问题和挑战依然很大，我刚刚说了，当文字上已经搞得差不多的时候，基本都往图象上走了，第一张图很清楚，为什么用威力的威，而不是微笑的微笑，一个是微笑的微，拦掉了，第二变成薇然后又变成V，V信，因为人民群众的智慧还是比较丰富的，会有各种各样的变种，而且到了图象上文本的识别，所占据的数据计算资源是远远低于图象的计算的，所以带来非常多的便利的攻防，作为我们这个团队，也不断研究，怎样和这些地方做对抗。
李溪涵：第四，是对我们平台机制的升级。我们不是纯技术控，我们也要想一个好的制度，对于平台的不断健全、不断向前走提供很多帮助，包括我们去年率先全网实现了同人的、通过大数据的识别，比如说实际上你是同一个人，换了一个马甲开店，这部分人也是利用大数据的技术都做了拦截，对于人的主观行动做更多的判定和管理。对于售假者、马甲者的管理，对这种店铺因为全面限制、提高售价成本，挤压它的压缩空间，所以我们基本是基于人、基于数据算法、基于机制建立的，背后的团队付出了非常艰辛的努力，也投入了非常多的资源，所以我们才能取得，像前面讲的26倍、16倍的业务结果，所以这是我们主攻防控体系。
李溪涵：第三部分就是图象的识别，我们承认今天的图象识别技术其实对于我们提升的空间是很大的，我相信可能有小孩儿的在座权利人都知道，我们图象识别技术的能力可能比不上一个三岁的小孩儿对外部世界的判断。比如说我自己的女儿，她看一个东西，从来没见过也会抽象，说这是一辆汽车，或者是什么什么东西，但是图象，你告诉计算机这是什么东西是非常非常难的，电脑认知事物的方式和人脑认知事物的方式不一样，所以上了很多模型以后，我们发现越来越多的规避行为跑到图象去了，对于图象来讲，技术能力手段还是比较有限的，是整个外部的世界来讲非常大的难题，我们会有各种各样的变异，我们现在只能是对图象上的文字、OCR的文字做一些详情页面的识别，但是对于一些图象和图象的变种，现在看手段还需要不断的提升，这是第三。

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