深度学习的广泛应用，促使了对传统数据搜索的改变。传统搜索多采用关键词等确定性的检索方法，多强调相关性的发现。AI 的应用增加了非结构化数据（如语音、语言、图片、视频等）的处理能力，搜索也从原来的单模态转为多模态，从关键词检索转为向量化检索，从确定性转为相似性检索。

本次演讲将从业务场景出发（如：图像/视频搜索场景、关键词 AI 检索场景、搜索推荐场景等），并结合真实的业务应用（如：淘宝推荐、优酷视频搜索、城市大脑等），阐述相关的技术方案和选型，也就涉及到与传统数据库技术、大数据离线处理技术如何结合等问题。

演讲提纲：

1. 传统搜索 vs AI 检索
2. AI 检索应用场景
3. AI 检索的问题和技术挑战
4. AI 检索与传统技术结合（数据库技术和大数据处理）
5. AI 检索案例分析

你将获得：

1. 了解阿里达摩院一些前沿的技术和成果
2. 开拓一些新思路，用新方法如何解决传统的一些搜索问题
3. 目前领域相关的挑战，以及大数据结合的情况下未来的展望