WWU 2023 全球女性开发者峰会

张晴晴｜数据推动 ChatGPT

北京爱数智慧科技有限公司（Magic Data）创始人兼 CEO

张晴晴博士是 Magic Data 创始人和 CEO。她在人工智能领域从业 18 年，专攻对话式数据领域，包括语音识别、语音合成、自然语言理解技术。在中科院声学所、微软亚洲研究院和法国国家实验室的漫长求学和工作生涯中，她发现，在构建对话式模型的过程中，数据的影响巨大。如何挑选、处理数据，通过数据和模型的耦合认知数据，决定了人工智能能够走得多好。

创业七年，许多人不理解她所做的事情，认为人们熟知的智能客服系统、无人驾驶的计算机视觉数据是更值得投入的领域。但她的团队反而更加坚定而热情地拥抱对话式 AI 在人机交互领域的基石作用。直到今天，ChatGPT 走进大众视野，人们才真正感知到对话式数据集的价值。

在近 1 小时的分享中，张晴晴博士带我们走进对话式数据库的世界，分享了 ChatGPT 对数据的需求和挑战，Magic Data 的数据解决方案如何通过垂类和多轮对话数据，帮助企业从数据处理、模型迭代走向行业落地，并展示了 Magic Hub 对话式开源社区（开源了全球最大的对话式数据集）以超 20 万小时、1 亿次对话量，为超百万的 AI 开发者和工作者提供数据生产力。

能够最终决定 AI 基础能力和资源的，无非是算力和数据。调度和使用算力会耗费大量不可再生的能源，全球范围仅有少数几家资本雄厚的科技巨头有实力做到。因此，我们需要去思考可持续的发展之路 -- 迈向真正的、通用的、有生产力的人工智能，需要一个庞大的高精度垂类数据库，以及一个能够发现结论和论点的推理引擎。“数据好，算力少”，她呼吁更多人来到 Magichub 开源交流社区，从源头开始，以去中心化的形态构建对话式数据集，打破人工智能的瓶颈。

武卓｜解密联通现实世界与元宇宙的实时AI技术

英特尔 AI 软件布道师

武卓博士是英特尔 AI 的软件布道师。她首先为我们分享了在元宇宙中我们能够拥有的与真实世界相连接的无边界体验，然后将我们引入通向元宇宙的桥梁 -- 能够提供实时 AI 推理的平台。

当我们沉浸在 ChatGPT 真假难辨的对话体验中时，是否想过，其背后是什么样的模型和平台在支撑呢？在本次分享中，武卓博士带我们看见从真实世界通向元宇宙的桥梁 -- 能够提供实时 AI 推理的平台。【此处有高能预警】

武卓博士是英特尔 AI 的软件布道师。此前，她专注于无线通信领域算法研究，曾担任贝尔实验室（中国）研究科学家，负责 5G 通信标准化及 AI 工业应用研究，也在埃森哲（中国）负责 AI 行业解决方案制定和交付。

在武卓博士的讲解中，我们首先认识到背后的技术底座 -- 云平台。对于落地 AI 的开发者而言，在部署 AI 模型这一关键环节，往往需要经过许多复杂的步骤。那么，是否存在一个强大的工具，让训练好的、强大的模型任意部署在不同的平台上呢？

在第二部分，她详细展开了 OpenVINO™工具套件的适用领域、使用步骤、工具原理介绍、以及在具体场景中的使用。她介绍了开发者使用 OpenVINO 的三大步骤（包括创建模型、优化工具、部署），并结合具体的案例讲解了前述步骤如何实现。其中，针对步骤中最重要的优化环节，武卓博士也进一步为我们举例说明了 OpenVINO 的模型优化器之所以能够实现压缩模型体积、加速推理的背后原理。

此外，她还重点介绍了 AUTO 插件在自动化方面的强大功能和可用场景。对于 APP 开发者而言，AUTO 可以让 APP 跑在不同的平台中，无需编写复杂的转换逻辑；再如，在处理高清视频或图片时，开发者如何根据具体需求、通过简单设置，在吞吐量和延时性上达到最优性能。

最后，武卓博士讲解了 OpenVINO 提供的 features，包括计算机视觉模型和 NLP 模型的优化和加速如何实现，并演示了如何从 OpenVINO 的 notebooks 的免费仓库里克隆下载资源，简单便捷地跑各类模型。

杨璇｜Milvus 向量数据库

高级工程师 武汉大学软件工程学术硕士

杨璇是 Ziliz Milvus 向量数据库的高级软件工程师。她毕业于武汉大学，进入 Zilliz 以来负责了多个模块的研发工作，目前负责 Milvus 分布式向量数据库的写链路，也是 PyMilvus 负责人。她关注分布式系统和数据库领域，热爱开源文化，是上海 GDG 核心志愿者成员。

现代生活架构于数据库之上。而在各类日常和工业场景中，非结构化数据占据了绝大多数 -- 比如电子邮件、图片、视频、推荐系统中的用户和商品信息等。而传统的关系型数据库存在难以模糊匹配、缺乏对上下文的理解等问题，导致数据检索和分析无法充分发挥海量非结构化数据的商业潜力。杨璇参与研发的 Milvus 向量数据库就是专为处理各类非结构数据而构建。

杨璇首先为我们介绍了向量数据库的基本概念、发展历史、构建向量检索服务的关键要点、典型应用场景，然后详细展开了她所负责的 Milvus 数据库的独特优势，并分享了丰富的用户案例，覆盖的行业和场景包括传统金融领域的智能客服 / 音频分析，图片 / 视频分析，文本分析，电商推荐系统，风控与欺诈检测等等，目前已服务了全球超过 1000 家用户，包括腾讯、快手、Shopee、Walmart、招商银行、药明康德、海尔等各行业的领军企业。

最后，她带我们展望了向量数据库的技术未来。2022 年 8 月，Zilliz 首先面向海外市场推出云端全托管向量数据库服务 Zilliz Cloud，目前已经在 AWS 美东和美西上线， 并即将在 GCP 和阿里云上线。在云时代，作为向量数据库先行者的 Zilliz，将帮助企业更好地挖掘和使用超大规模高维度非结构化复杂数据，提升其核心技术、产品和平台的服务能力和盈利水平。

莫茜瑜｜ChatGPT 在泛零售行业的应用

ThoughtWorks 中国区零售客户负责人

莫茜瑜是 Thoughtworks 中国区零售客户负责人，也是 Thoughtworks Smart Retail Smart You 零售社区创始人，负责为 Thoughtworks 开拓中国区零售客户版图，专注数字化产品体验、品牌全渠道策略、数字营销及创新等方向。此前，她为 Thoughtworks 推进多个大型跨国企业的数字化转型合作，并曾负责《财富》全球 500 强论坛政府关系及海航集团公共关系。

茜瑜用轻松有趣的语言向我们分享了品牌的 web3 范式转移，包括零售商的重点关注领域、丰富用例以及场景 + 体验创新，并分享了数据驱动零售的未来见解。她关注的并非 web3 中晦涩的技术概念，而是“以人为中心”，创造与消费者直接的情感链接。在产品、销售、服务、经营的四大重点领域中，如何以数据为中心反哺业务，从人、货、场三个维度优化零售体验。其中，茜瑜详细介绍了门店运营、亚马逊会员忠诚度、计划与智慧物流，并展开分析了 ChatGPT 如何在消费端创造紧密的产品关联、理解用户意图，在营销端经营辅助决策、从运营端提升管理效率。

通过专注于传达奖励、品牌参与、供应链优化，品牌们将 web3 温和地带给大众。技术使大量的消费者与品牌建立直接连接，去掉更多的中间环节，实现降本增效。通过茜瑜的分享，我们看到各类泛零售品牌是如何在 web3 领域进行变革尝试，让品牌消费者得以带着数字身份和数字资产在元宇宙世界中无感穿行。

卢璐｜从 MPC 钱包到 Multi-Chain Marketplace

web3 开发者工具产品经理&USC 电气与计算机工程 - 机器学习方向研究生

卢璐是 Mirror World（开发者工具）的产品经理。卢璐为我们深入浅出地解析了区块链的当前发展，并结合场景介绍了公司的一站式开发者平台。

Web3 离大规模应用还有多远？虽然我们时常看见区块链被推上风口，但相比于互联网的 40-50 亿用户规模，区块链当前的实际用户只有约 2500 万，离科技极客们描绘的虚拟未来还相距甚远。卢璐为我们剖析了背后的障碍，包括技术和应用层面的问题。由于用户的移动端使用时长从 2014 年的 2.5 小时上升至 2021 年的近 4 小时，移动端优先，成为了大多数应用在开发时的首要考虑。

卢璐以游戏品类为例，细致分析了移动端开发在用户增长和用户体验两个方面存在的潜在问题，包括私钥验证的必要性、MPC 钱包的基本逻辑、当前 web3 应用的客户端和市场之间的错配。

由于加密货币应用程序的开发过程分散，很少有工具可以帮助移动应用程序的部署、货币化和增长。因此，Mirror World 专注于三个垂直领域 -- 智慧审计、智慧钱包、智慧市场。她演示了 Mirror World 提出的解决方案，并在最后为观众赠送了 Mirror World 近期可试用的多链平台的支持权限。

03.

圆桌讨论回顾

WWU Rachel colin：你们认为区块链是技术核心吗？在 Web3 领域你们觉得未来最有潜力的技术开发领域在哪里？

Maria：

我目前比较关注 web3 的应用领域，比如社交和商业应用。因为目前 web3 的门槛相当高—用户不仅需要学会使用钱包，知道各个平台的交易流程，往往也需要自己去找项目、自己调研，有的时候要去一些 web3 的媒体去看看最新的推送。所以了解一个项目的门槛和使用的复杂度一定程度上阻碍了 web3 的发展。

现在也有很多的应用产品帮助 web2 用户无缝转移到 web3，比如刚刚介绍的用户能用社交账户登陆 web3 的钱包，把私钥分多块存储在不同地方。随着这种应用越来越多地出现，希望在未来能够实现更多用户的跃迁。

现在很多 web3 项目分布在不同的 twitter 和官网中，为了解决这个问题，我们现在也在做一个能让品牌方或项目方零成本建立自己在 web3 的商业闭环的平台。用户不仅可以在平台上创建免费的店铺，也可以把我们当作外部的商业名片运营，同时可以在平台上找到可以合作的外部社区达成合作，我们也提供 NFT 的持仓打折功能，从 NFT 社区里引流和互动，希望看到 web3 的商业工具、产品和服务都在这个平台上汇聚。

Laura：

我最关注法务、ZK 和 DID 这三个赛道。

Container：

我比较关注 NFT（非同质化代币）和更新的玩法，还有基础设施，比如新公链、隐私赛道。最后是扩容。

Lydia：

社交、ZK 也是我关注的；此外我也关注区块链安全、BTC 合约的部署。

WWU Rachel colin：目前 Web3 领域女性开发者的现状如何？

雅珣：

目前我们社区里女性开发者的数量呈现出了上涨的状态。我们几年前做第一次黑客松的时候，所有上台的几十个项目，讲的全部都是男性，在现场没有一个女性。但最近我们 1 月份在成都办的黑客松，上台的有四五个项目都是女性作为创始人，代表自己去讲的。我们的课程也有越来越多女性报名学技术的开发。

我觉得在 Web 3 行业的技术框架的设计中，女生在全面思考和细节处理的能力方面，更能为项目开发带来创意和新的亮点。另外，我平常跟我们社区的女性开发者线下会经常聚，所以也了解到她们为什么会选择这个行业。一方面，web3 比较大魅力来源于未知性、可以不断探索一些新奇有趣的东西。另一方面，也是因为 Web 3 给从业者提供了一个非常好的环境，相对比较自由，分布式的办公形式也能够让女性更好地平衡的生活和工作。所以我也期待未来女性开发者越来越多加入到 web3 行业里来。

Maria：

目前我看到 Web 3 女性开发者在全球范围内的数量还是比较少的，最新研究表明 web3 女性开发者差不多只有 10%，首尔黑客松最后的 demo day 有 45 个左右的队伍参加了发表，但女性开发者的数量一只手就可以数得过来。可见 web3 的尝鲜者还是由男性构成。

但是 Z 世代女性编程的起始年龄比前几代人都小，有 30% 的 Z 世代女性在 16 岁之前就学习了编程。一方面是教育机会的增加，另一方面是公司对软件工程师的需求增加。所以，未来一定有更多女性开发者活跃在 web3 里。但我们如果仅仅等待自然增长，还是不够的。web3 社区需要采取更多积极的措施让女性开发者提供培训资源的支持，创造更好的工作环境，推广女性开发者的成功故事，为整个生态带来巨大的价值。

WWU Rachel colin：Laura 从事了 10 年软件开发工作，您觉得从 Web2 转到 Web3 难度大吗？

Laura：

不是太大。比起 web2 的严谨的流程和规划，web3 的技术还有待提高。从 web2 转最快的路径是先看源码、学习合约开发，最多半年。

WWU Rachel colin：关于女性开发者在 Web3 从业，大家有什么样的建议？

Container：

web3 的学习资料整体没有 web2 那么多，但目前的社区课程也越来越多了。你可以从区块链是什么开始，从简单的合约入手；其次可以参加黑客松比赛，官方组织的程序开发、项目讨论会等等。也可以去关注优质的 KOL，及时汲取最新的信息。

Lydia：我从专业的角度没有更好的建议了，但作为女性创业者，你无论是想要做开发还是 VC，首先要尝试。因为 web3 的试错成本比较低，思想也比较宽容，更加相信合作共赢、互惠互助。包括黑客松也有很多优秀的前辈可以学习，进入这个行业的阻力很小。另外，女性开发者也要关注自己自己的优势，比如善于沟通和表达，能够精准地捕捉到产品需求，在细节上也处理得很好。

雅珣：

我同意前面嘉宾提到的多尝试，比如参加各种项目的内测。第二是找准自己热爱的方向，选择技术优越的生态，找准定位。之后，要保持专注，因为这个行业时间把控很重要。最后要勇敢一点，接受自己在做的过程中有一些不完美的地方。

Laura：

只要你想转 web3，一定要看比特币的白皮书、以太的白皮书，而且要看英文的。其次，要对区块链的赛道有全面的了解，不管是 SocialFi、GamiFi、NFT、公链，你要选择自己喜欢的赛道。不一定要做开发，可以做产品或运营，以低成本切入，一点点的深入。区块链是一个非常精彩且丰富好玩的生态。

Maria：

我一直坚信 web3 未来一定会走到大爆发的状态。作为目前有非常多痛点无人解决的蓝海，web3 是非常值得投入时间深耕的。以目前的阶段来看，web3 还是一个技术驱动的行业，对女性开发者是一个很好的能够弯道超车的机会，投入产出比也非常高。前面嘉宾关于 onboarding 的建议已经非常全面了，我可以分享一下我自己的转型经历。

我在 17 年在首尔大学读书的时候开始研究区块链，入场时是 BTC 牛市的状态，当时我和大多数散户一样，以二级市场的交易为主。后来发现自己手动交易没什么优势，我就和计算机系的小伙伴研发了量化交易系统，帮我们进行容易的买入卖出的操作，也做辅助交易的机器人，并且研发出了良好的用户体验和支持安卓、iOS、Windows 和 Mac 多端的操作系统，最高峰有上千位的付费用户。这算是我们进入 web3 的第一次创业。随着我们软件用户的增多，有用户把我们推荐给了知名交易所的项目方做技术服务的咨询。18、19 年的时候，我们承接的技术服务种类就比较多了，包括智能合约、定制等服务。这段经历帮我们创立 Daren 平台奠定了基础。我也希望更多女性开发者了解到这个情况，迅速地开始实践，利用开发的优势转型 web3。

关于 web3 创业，还处于非常早期、没有很多成功案例的蓝海赛道，所以大家要准备好，成功没有那么容易。另外，一个项目自身的营收能力是很重要的，技术背景出身的一个优势是不需要过度投入技术人员的成本，如果没有明确营收，作为开发者也可以做一些外包的项目赚钱。还有 web3 创业的另一个挑战是资源分配，也就是战略能力的挑战。从开发者转为创业者的初期其实感受不到这个问题，因为我们一开始只是做一个量化交易的机器人；但后来想做一个 Shopify 这样的平台，产品做出来后，你会发现用户的需求是无止境的，有时也没有很好的解决方案。战略能力需要做减法，你要分辨事情重要与否，根据优势解决问题，不是一次性解决所有问题。

04. 

活动现场图回顾

06. 

特别鸣谢

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