幹貨滿滿，亮點多多！2020 全球人工智能與機器人峰會圓滿落幕 | CCF-GAIR 2020

2020 年雷鋒網做了一件勇氣可嘉的事情。

2020 年 8 月 7 日—9 日，一年一度的全球人工智能與機器人峰會在深圳如約舉行。CCF-GAIR 2020 由中國計算機學會主辦，香港中文大學（深圳）、雷鋒網聯合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協辦。

CCF-GAIR 2020 圓滿落幕，雷鋒網特將三天的精彩內容整理如下：

8 月 7 日：首日綻放，期待華章

CCF-GAIR 2020 首日，是無數思想觀點碰撞的起點，也是科技與溫情交織的一天。

大會組委會主席、清華大學教授、鵬城實驗室黨委書記楊士強教授以開幕式主持人的身份宣布 CCF-GAIR 2020 正式開幕。

大會開始，中國計算機學會（CCF）副理事長、華中科技大學計算機科學與技術學院教授金海致辭，點明了今年峰會主題的意義：

今年大會主題是“AI 新基建、産業新機遇”，一方面，是希望在大會舉辦 5 周年之際，在前幾年大會討論産學結合、産業落地和垂直細分的基礎上，做一個系統的總結和回顧；另一方面，前幾年 AI 落地情況下，大會從人工智能基礎研究出發，推動人工智能更多的應用、更多的可能，在更多領域的落地。

AI 前沿專場：5 個報告 + 3 個演講

作爲曆年 CCF-GAIR 峰會的主論壇，5 位超重量級學術嘉賓依次帶來了精彩報告：

• 中國工程院院士、鵬城實驗室主任、CCF 會士、ACM/IEEE Fellow 高文《城市大腦 2.0-邊端雲合理分工的人工智能賦能系統》

• 南京大學人工智能學院院長、CCF 會士、ACM/AAAI/IEEE/AAAS/IAPR Fellow 周志華《反繹學習（Abductive Learning）》

• 香港中文大學（深圳）校長講座教授、AIRS 中心主任、中科院雲計算中心首席科學家、IEEE Life Fellow 黃铠《5G Cloud, AIoT and Edge Computing》

• 北京語言大學信息科學院院長荀恩東《語音智能核心問題——語義理解》

• 鵬城實驗室副主任、香港中文大學（深圳）校長講座教授、IEEE Fellow 陳長汶《視頻物聯網——新一代智能化物聯網》

在長達 40 分鍾的遠程視頻報告中，高文院士從智慧城市建設的角度出發，探討了城市大腦從 1.0 到 2.0 版本的演變。高文院士談到了以雲爲中心的城市大腦 1.0 及其現狀。爲解決現存問題，設計新的城市大腦——城市大腦 2.0 彰顯出了必要性。同時，借鑒生物視覺系統，將邊、端、雲都考慮在內的“數字視網膜”的概念也應運而生。

高文院士表示：

邊、端、雲結合最核心的技術是數字視網膜，它是整個城市大腦 2.0 的一個基本架構，我們稱之爲仿生視網膜的計算架構；要想把數字視網膜技術全部用起來，需要用到一些使能技術，包括視頻編碼、特征編碼、聯合優化和深度學習模型編碼等。

而在題爲《反繹學習（Abductive Learning）》的報告中，周志華教授以人工智能模型 GPT-3 爲切入點，抛出了一個問題：如何在現實應用中將人工智能技術與知識結合起來？

周志華教授談到，邏輯推理比較容易利用知識，而機器學習比較容易利用事實或者是證據。但是，人類在做決策和分析的時候，其實並不是只依賴于中間某一個方面，而是兩者相結合。做人工智能的模型、算法，也應該想辦法把它們結合起來。由此，周志華教授談到了自己最新提出的新概念——反繹學習（Abductive Learning），即從不完備的觀察出發，得出最可能的解釋。

隨後，黃铠教授在報告中首先表達了一個觀點：

計算機一定要走向智能化，如果只是高性能計算 + 序列化的雲，那麽這裏的雲計算就缺乏智慧；除了算力、算法，還要有智慧；因此 AI、機器學習、深度學習要布局在雲端，而且要圍繞雲端開發邊際雲（Edge Cloud）。

黃铠教授在報告中談到了 5G——他表示，5G 的意義一是在于其速度更快；二是容量，它可以接受更多的信號和數據；三是時延有希望降低到 1 毫秒；四是頻率問題。此外，黃铠教授也談到了 SpaceX 的通信衛星。

大會上，荀恩東教授在題爲《語音智能核心問題——語義理解》的報告中表示，語音智能之所以難，是自然語言的特點決定的——自然語言的歧義無處不在，比如語義、詞法、語法、語意、語用、語言多樣性等，同時也面臨著知識瓶頸。

基于此，荀恩東教授提到了語言智能的四類應用，即分類、生成、抽取，校對。他表示，語言理解是語言智能的主要任務，這涉及到理解的目標、途徑和主要模型。他表示：

語言單元在不同的場景裏面有不同的表現，有的可能就是簡單的詞和詞之間的關系，詞的屬性，有的可能是涉及到句子和句子之間的關系，段落和段落等。語言關系在數學上可以表現爲序列的關系、幾何關系、數的形態和圖的形態，複雜的問題是這些形態的組合；所以做語言理解實際上就是把自然語言做結構化，這種結構化是計算機可操作的一個結構化的方案，這種結構化的方案很容易對接落地的需求。

作爲最後一位做大會報告的學術嘉賓，陳長汶教授在題爲《視頻物聯網——新一代智能化物聯網》的報告中，主要談及了新一代視頻物聯網的特別之處。

陳長汶教授談到了視頻物聯網的五大技術挑戰：

• 感知前端嵌入式視覺數據處理至關重要，並需要與前端存儲部件，聯網鏈接，和各級的能耗效率設計聯合優化；

• 可靠和自適應的視頻物聯網通訊鏈接能力才可以保證圖像/視頻數據在聯網的大環境下充分得到應用；

• 視頻數據壓縮和視頻數據分析的集成平台設計才能夠提供有效的基于視頻物聯網應用的有效搜索和檢索；

• 網絡安全和個人隱私的恰當平衡才能夠保障直觀敏感的視覺傳感器數據的共享和分布式處理。

• 建立視頻物聯網和標准平台是最後的關鍵，是破解信息孤島現象以達到全系統優化的必要條件。

值得一提的是， 大會程序主席、深圳市人工智能與機器人研究院執行院長、國際歐亞科學院院士、IEEE Fellow 李世鵬也在當天下午以專場主持人的身份亮相大會舞台。

在 AI 前沿專場上，除了五位學術嘉賓報告外，另有三位重要講者進行了分享。

科大訊飛聯合創始人、輪值總裁胡郁在題爲《人工智能的顛覆式創新和典型應用》的演講中提到，人工智能最重要的是基于語音和語言的認知智能，其應用場景主要有兩大方面：交互智能和專家系統——交互智能可以讓機器像人一樣自然地交互，應用到視覺、語音和傳感器等各方面的技術；專家系統能夠通過人工智能的學習能力，學習專家的知識和經驗。

未來，人機交互將改變人和機器之間的關系，改變流量的入口。在行業方面，會有越來越多的專家系統會起到供應側改革的作用，包括教育、醫療、政法、智慧城市等。

京東集團技術副總裁、IEEE Fellow、京東人工智能研究院常務副院長何曉冬帶來的演講題爲《多模態人機對話與交互：理解、創作、決策》。

何曉冬博士提到了超大規模語言模型實驗的三方面挑戰：

• 技術路線是端到端的“暴力美學”還是知識與推理驅動？

• 評測指標在生成對話回複層次上“擬人”還是在整體體驗上“擬人”？

• 系統任務是否只是語言理解？

對于這些挑戰，何曉冬博士表示：

在開展了 GPT-3 這樣的多任務大數據語言模型之後，我們可以做更多需要知識驅動的任務，這需要知識和常識的支撐，需要推理和決策。另外一個是數據，我們還需要更多模態的數據，模態的交叉會帶來比目前高幾個數量級的數據，比如說跨模態的信息集合和連接，可以通過大量的多模態數據，使得無監督學習可以更高效獲得更全面的模型，比如說通過海量文本、語音、圖像、視頻數據，建設跨模態數據集和知識庫。

依圖科技 CTO、新加坡工程院院士、IEEE / IAPR Fellow 顔水成的演講題目是《芯智能，新基建》。

顔水成教授主要從新基建的産業大規模應用出發，談到學術界和工業界在人工智能探索方面的差別；其中，學術界追求算法的可複制性、新穎性和公平性，而工業界的最終面向對象是客戶，而客戶是不關心過程的。

基于此，顔水成教授認爲，工業界要想讓人工智能走向落地，一個非常重要的點是要讓人工智能的成本降低，讓用戶用得起；這時候就需要把算法的效能和芯片的效能通過協同開發的方式去形成人工智能的解決方案，即芯智能。

紀念 Thomas S. Huang 專場：中國計算機視覺的 40 年傳承

在 CCF-GAIR 2020 首日下午的紀念 Thomas S. Huang（大家稱之爲 Tom）圓桌論壇環節中，衆多與黃煦濤教授有著深厚的淵源的 AI 大咖齊聚一堂，共同追憶一代宗師：

• 陳長汶：鵬城實驗室副主任、香港中文大學（深圳）校長講座教授、IEEE Fellow；

• 沈向洋：清華大學教授、前微軟全球執行副總裁；

• 楊士強：清華大學教授、鵬城實驗室黨委書記、CCF 會士；

• 張正友：騰訊 AI Lab & Robotics X 主任、CVPR 2017 大會主席、ACM／IEEE Fellow；

• 顔水成：依圖科技 CTO、新加坡工程院院士、IEEE／IAPR Fellow；

• 田奇：華爲雲人工智能領域首席科學家、IEEE Fellow；

• 王孝宇：雲天勵飛首席科學家；

• 文鎮：騰訊看點內容 AI 實驗室負責人。

各位嘉賓依次回憶了自己眼中的 Tom——陳長汶教授談到了 Tom 的桃李滿天下，沈向洋教授則是淚灑現場，楊士強教授提到了 Tom 對清華大學講席教授組制度的影響，張正友博士強調了 Tom 對計算機視覺的影響是全球性的，顔水成教授談到了 Tom 的愛和謙卑，田奇教授表示成爲 Tom 的學生是學術生涯中最幸運的事情，王孝宇博士談到了 Tom 的謙遜，文鎮博士強調 Tom 終身對新技術、新想法保持追求。

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8 月 8 日：行業大咖全景式展示未來智能

峰會進入第二天，包括機器人前沿專場、AIoT 專場、智能駕駛專場、AI 芯片專場、視覺智能·城市物聯專場、前沿語音技術專場、AI 源創專場在內的七大專場也拉開了帷幕。

機器人前沿專場：面向未來的機器人

由 IEEE 國際機器人與自動化學會廣東分會協辦的機器人前沿專場開始，加拿大工程院院士、IEEE Fellow 張宏首先以遠程視頻的形式帶來了題爲《移動機器人全局定位技術與方法》的報告。

張宏教授從分享學術研究的角度出發，主要談及了移動機器人全局定位。張宏教授表示：

機器人在定位方面還是有欠缺的：1.對環境的語義表達、理解能力有所不足。我們和機器人的理解不一樣，機器人生活在數字世界裏面，我們生活在抽象的概念裏面，讓機器人和人共融就必須要有語義這個層次。2.需要更高的魯棒性。機器人的魯棒性滿足不了實際工作的要求，經常死機，所以魯棒性從各個角度都需要提高，使得最終的實現目標是自主移動機器人，而不是旁邊總站著一個“護士”和技術員來幫助移動機器人工作，這也是大家可以努力的方向。

報告過後，幾位嘉賓也帶來了精彩主題演講。

上海交通大學講席教授、國家 973 計劃首席科學家、國家傑出青年基金獲得者高峰在題爲《探月足式飛躍機器人設計與控制》的演講中，介紹了團隊在月球空間站機器人方面的進展。他詳細介紹了腿式著陸行走器的設計方法和實驗成果，其中強調了六足腿式設計的優點。

北京大學教授、國家重點研發計劃“智能機器人”總體專家組專家劉宏教授的演講主題爲《面向公共服務機器人的新一代 AI 技術》。演講中，劉宏教授通過新一代人工智能要面臨的三大問題，指出了新一代人工智能的關鍵詞爲：大數據智能、跨媒體智能、人機混合智能、群體智能、自主協同與決策等等。

隨後，清華大學研究員／優必選人形機器人首席科學家趙明國也奉上了主題爲《基于計算的智能機器人控制》的精彩演講。演講中，趙明國教授提及了兩個案例：

• 無人自行車：其團隊提出了兩條新思路——以芯片爲基礎加上機器人，用機器人做芯片或者 AI 算法的研究平台證明算法可行，反饋到機器人上；機器人+芯片，機器人用芯片解決算力不足的問題，把機器人性能往前提一步。

• 雙足機器人：1990 年，被動行走純機械結構機器人就已出現，其團隊目前也正在利用動力學等方法進行研究。

最後，大道智創聯合創始人龍建睿發表題爲《機器人導航技術的通用平台和垂直場景》的演講。演講主要圍繞移動服務機器人導航技術展開：

垂直應用仍然是機器人行業（尤其是服務機器人行業）的主流和驅動力；機器人産業的鏈條會變得更長，具有更多的環節，每個環節本身內部可能出現比較多的通用性；環境改造對機器人會更友好，場景改造會借助新基建和智慧城市的努力而使服務機器人的市場更加繁榮；機器人的應用運營也會越來越重要。

AIoT 專場：重塑“疫後”智能生活新秩序

作爲 CCF-GAIR 每年最精彩的産學研融合分論壇，今年 AIoT 專場論壇邀請到了 AIoT 行業不同領域的“關鍵先生”來到現場，從不同的角度來剖析在新基建下的 AIoT 行業關鍵技術和發展趨勢。

首先，中國工程院院士、國家 973 項目首席科學家、中國大數據技術與應用聯盟理事長譚建榮在題爲《5G&AIoT 新基建：關鍵技術與發展趨勢》的報告中，重點回答了 5G 與 AIoT 、新基建的發展問題。

譚院士表示：

5G 與物聯網正在連接高速增長的階段，未來數百億的設備並發聯網産生交互需求、數據分析需求將和 AIoT 更加深度融合。AIoT 對實體經濟的融合賦能使得 AIoT 業務量享有十萬億市場空間。2019 年，受益于城市端 AIoT 業務規模化落地及邊緣計算的初步普及，中國 AIoT 市場規模突破 3000 億大關直指 4000 億量級。

隨後是七個精彩演講。

百度集團副總裁、智能生活事業群組總經理景鲲在題爲《AI 助手“破圈” 智能生活新機遇》的演講中，展示了小度在家庭場景、酒店與地産場景、車載場景、隨身場景的應用，介紹了小度智能語音助手在疫情期間的使用情況。景鲲認爲，後疫情時代，家庭智能生活將迎來新機遇，特別是家庭娛樂、家庭教育、家庭醫療、家庭電商等方面。

隨後，華爲無線 AI 副總裁孫賓帶來了《5G+5“機”，開啓萬物互聯世界新篇章》的主題分享。孫賓通過華爲當前的智能工廠案例、機器視覺在電力行業的應用案例以及智能礦業案例，闡述了 5G 在千行百業中承擔的作用。

TCL 實業控股 CTO、鴻鹄實驗室總經理孫力隨後帶來了《家電行業智能化轉型》的主題分享。孫力圍繞人工智能，主要解釋了 3 個問題——爲什麽智能化、怎麽做智能化和智能化背後和人工智能有什麽關系？

在題爲《智能物聯網系統安全：挑戰和機遇》的演講中，浙江大學網絡空間安全學院院長、IEEE Fellow 任奎將關注點放在了技術上——硬件、系統與網絡安全。通過對四個應用案例的闡釋，任奎教授表明了浙大網安團隊在智能無線網絡安全方面的考慮：一是全生命周期保護；二是全技術棧保護。

此外，美團首席科學家、AI 平台總經理夏華夏在《AI+生活：打造未來生活服務新基建》的演講中，通過對 AI 發展、産業、場景的簡要回顧，分享了如何用 AI+生活打造生活服務新篇章。

綠城中國智慧園區事業部總經理陳霄的演講題爲《AI+生活：打造未來生活服務新基建》，他分享了對于地産商與 AI 結合的理解和相關應用案例。

最後，雅觀科技 CIO、智慧空間研究院院長高健倫在《智變未來，數字孿生，理想生活》的主題演講中闡述了雅觀對于智慧家居和智慧社區的看法。

智能駕駛專場：量産和落地是關鍵

在爲期一天的智能駕駛專場中，無數思想觀點碰撞出了火花。

首先登場的是車路協同國家重點研發計劃項目負責人、西安電子科技大學領軍教授、IEEE/IET Fellow、戴升智能 CEO 毛國強。在題爲《智慧公路與智能駕駛-新基建下如何把握機遇》的演講中，毛國強教授認爲，聰明的車離不開智慧的路。無人車要大規模鋪開，需要道路提供信息。但能夠爲智能網聯車輛服務的智慧公路大規模應用的前提，是智能網聯車的滲透率達到一定程度。

【智能駕駛專場現場圖】

清華大學自動化系系統工程研究所教授、博士生導師姚丹亞提到了車路協同的兩個重大作用：

1. 可以實現汽車安全性能的升級，從被動安全（安全帶、氣囊）到主動安全（ADAS），然後再到協同安全（AC-DAS）。

2. 可以成爲下一代智能交通系統的基礎。

隨後，東風汽車技術中心智能網聯部部長邊甯登台演講時稱 ，L3- 是指最終由人承擔安全責任；L3+ 由系統承擔安全責任。同時，未來汽車會朝著兩個方向發展——一個是智慧汽車，另一個是智慧出行。

銳明技術 CTO 李恒則將重點放在運輸安全方面——道路上的安全挑戰主要可以分爲兩類，第一類來自公共安全；第二類來自駕駛安全。基于這些場景，銳明部署了全套的安全管理方案，其中 AI 發揮著至關重要的作用。

接著，全球 MIT TR35 獲獎者、人工智能頂尖期刊 IEEE TPAMI 編委、ICCV/CVPR/ECCV 領域主席、阿裏自動駕駛實驗室主任王剛在會上表示，末端物流場景存在一些挑戰。基于此，阿裏在算法智能、硬件層面、系統架構層面，都提出了相應措施。

此外，mobileye 大中華區總經理童立豐談到了數據對自動駕駛落地的重要性；法雷奧中國區 CTO 顧劍民談到了未來自動駕駛可以細分成的兩條路線；福瑞泰克智能系統有限公司總裁張林表示，當下福瑞泰克已經能夠實現 L2 級自動駕駛方案量産，L2.9 的方案也已進入量産准備；滴滴自動駕駛公司 COO 孟醒明確指出出行是滴滴的基因，出行的重點是安全；騰訊産業安全運營部總經理呂一平認爲，信息安全應成爲智能網聯汽車重要的部分；威盛電子(上海)有限公司高級技術總監唐亮著重介紹了任我行智駕平台；昆仲資本合夥人姚海波更是從投資人角度談到了自動駕駛産業的現狀。

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AI 芯片專場：新基建下 AI 芯片崛起的絕佳機遇

在 AI 芯片專場上，清華大學副教授高濱首先帶來了主題爲《基于憶阻器的存算一體芯片技術》的報告。高濱副教授從現代技術的演變、人工智能發展對硬件的挑戰、存算一體技術的研究進展以及未來展望四個部分帶來分享。

值得一提的是，高濱副教授所在的清華大學錢鶴、吳華強團隊設計出了全球首款全系集成的憶阻器存算一體芯片，用 130 納米工藝制造出計算精度與 28nm 樹莓派 CPU 相當的准確度，速度快 20 倍，能效還比 GPU 高 3 個數量級。

隨後，四位重要嘉賓帶來了精彩演講。

英特爾首席工程師、人工智能技術中國首席架構師夏磊在題爲《指數級技術創新，加速AI應用落地》的演講中表示，英特爾提出了“智能 X 效應”，即隨著大數據和網絡連接技術、5G 的發展，AI 可以把數據的互聯和處理效應疊加起來，以乘法倍乘效應，促進行業應用的融合及迅速創新。

地平線聯合創始人兼副總裁黃暢的演講主題爲《構建與時俱進的性能標准，讓AI芯片算力可感知》。演講中，黃暢分享了地平線對 AI 芯片性能評估的思考，並提出一種 MAPS (Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed，在精度有保障範圍內的平均處理速度）方法，用以評估芯片的 AI 真實性能。

在題爲《領域專屬架構促進人工智能發展》的演講中，深圳睿思芯科副總裁王衛表示，RISC-V 可通過向量的擴展指令集運算從硬件上加速矩陣運算，符合當前深度學習對矩陣運算的高算力需求。因此，RISC-V 是提升算力的新途徑。

最後，耀途資本創始合夥人楊光則是站在投資人的角度，談到了新基建作爲一個大賽道給半導體行業帶來的大量基礎設施場景。他認爲，新基建帶來了很多機會，而芯片正是抓住機會的最小單元。

視覺智能·城市物聯專場：城市視覺新基建

乘著新基建的東風，視覺智能·城市物聯專場特地邀請了這個行業裏極少數能夠利用前沿技術、真正爲産品和業務創造巨大價值的頂級專家。

大會開始，首先登台的是華爲雲人工智能領域首席科學家、IEEE Fellow 田奇。在題爲《華爲視覺研究計劃與進展》的報告中，田奇教授從華爲在視覺智能的一些思考以及華爲在視覺智能方面所做的努力，談到了華爲雲人工智能對人才培養的理念。

此外，田奇教授也提到了華爲雲的一雲兩翼雙引擎+開放生態目標。

隨後，六位重要嘉賓帶來了分享。

京東集團技術副總裁、AI 研究院副院長、IEEE Fellow 梅濤帶來了題爲《智能供應鏈中的機器視覺》的演講。演講中，梅濤博士主要介紹了在京東的供應鏈環節中機器識別所發揮的作用。

雲天勵飛首席科學家王孝宇以遠程視頻的方式分享了 AI 在智慧城市中的應用。王孝宇博士認爲，智慧城市可以分爲如下幾個類型，第一代的智慧城市是 Sensing（感知），即理解物理世界的一些基本事實；第二代是 Cross Analysis（交叉分析）；最終是 Data Mining。

在題爲《從感知到認知 – 多模態人機互動的産業實踐》的演講中，中山大學教授、暗物智能聯合創始人&CEO、IET Fellow 林倞從人工智能的新技術方面談到了産業化的新機遇，特別是從感知型的人工智能往認知型人工智能的發展方面。林倞教授表示，希望看到從單一型的人工智能能力到綜合型、跨模態的人工智能能力在産業中的更多實踐。

澎思科技首席科學家、新加坡研究院院長申省梅的演講主題爲《基于遷移學習的視覺智能發展與應用》。她從傳統機器學習的痛點、深度學習帶來的突破、深度遷移學習、遷移學習中用到的一些技術和實例方面進行了分享，並分析了遷移學習在視覺智能的需求。

商湯科技聯合創始人，香港中文大學教授林達華在《人工智能的惠普與開放之路》的演講中探討了人工智能的前路。他提到了人工智能發展背後的多方面因素和人工智能對社會所帶來的價值，最後通過案例介紹了商湯科技是如何把人工智能技術帶到新行業並創造新機會的。

專場最後，微軟亞洲研究院首席研究員、IAPR Fellow 王井東在題爲《高分辨率網落，一種面向視覺識別的通用網絡結構》的演講中，解釋了一系列問題：分類網絡是什麽樣的？現在存在怎樣的問題？下一代網絡結構是什麽樣的？誰能解決這些多任務識別問題？

前沿語音技術專場：語音技術認知的新啓發

技術戰“疫”、聲紋識別、AIoT 布局，讓我們對語音技術已有了一定認知。在由深圳市人工智能學會、CCF 語音對話與聽覺專業組協辦，北京大學教授，深圳市人工智能學會副理事長鄒月娴教授主持的「前沿語音技術」專場中，幾位領域專家對前沿語音技術進行了深度解讀，爲與會人員對語音技術前景與發展的認知帶來了新啓發。

首位登場的嘉賓是西北工業大學智能聲學與臨境通信研究中心教授張雯。張雯教授主要從三個部分闡述了“開放空間聲場的主動控制技術”，包括空間聲場重構技術、空間多區域聲場控制技術，以及空間主動噪聲場控制技術。

隨後，滴滴 AI Labs 高級專家研究員、語音研究實驗室負責人宋輝上台演講，題爲《基于深度學習的語音分離技術進展》。宋輝博士介紹了語音分離技術的發展現狀，深入闡述了基于深度學習的單通道語音分離技術的發展脈絡，各種技術方案的優缺點與適用場景，以及未來面臨的挑戰。

緊接著登場的嘉賓是昆山杜克大學電子與計算機工程副教授李明。李明副教授的演講主題爲《基于深度編碼的聲紋識別及其關聯任務》，主要著力于聲紋識別。李明副教授提到，聲紋識別只是富語言具體的任務，是這一類富語言識別的一個部分，其主要的核心思想是通過語音提取，是富語言生成的過程。

第四位進行演講的是中國科學技術大學電子工程與信息科學系副教授淩震華。語音轉換技術旨在實現語音信號中話者身份信息的轉換。淩震華副教授圍繞非平行語料、表征解耦等問題，詳盡闡述了語音轉換技術的研究進展。

最後壓軸登場的，是上海交通大學計算機系教授、思必馳首席科學家俞凱。俞凱教授從語音識別的研究走向問題出發，探討了“端到端及半監督語音識別技術的進展”，深入闡述了大數據驅動的自然場景語音識別的新挑戰及技術進展——從高精度系統到高效率系統；從海量標注數據到高質量精准數據。

AI 源創專場：開源背後的開放態度

在由 AI 研習社承辦，啓智 OpenI 協辦的 AI 源創專場中，來自小米、百度、曠視、騰訊、華爲、Zilliz 等關鍵企業的技術 VP 依次帶來了精彩演講，呈現 AI 背後的開源技術創新與變革、帶來 AI 技術先行者的方法論與深入思考。

小米集團副總裁、集團技術委員會主席崔寶秋首先帶來了以《開源新時代》爲題的大會報告。

崔寶秋首先簡要回顧了開源的發展，並闡釋了開源在他心中的地位：

我個人接觸自由軟件到後來的開源軟件有 25 年之久。在我心目中開源是個理念，開源是個運動，當然再往上提升一下開源是個信仰、開源是個平台、開源是個模式。

通過對開源的裏程碑事件的簡要介紹，崔寶秋引出了小米的開源理念：

不僅要站在巨人的肩膀上，還要爲巨人指方向。

基于這一理念，小米有五大開源戰略原則——快、不重造輪子、不用則已，要用則精、堅持開放與共享，以及極力推出自己的 committer。

實際上，本場依舊是大咖雲集。

Kaldi 之父、小米集團語音首席科學家在 Daniel Povey 在題爲《Deep Learning with Collections of Sequences 序列集上的深度學習》的演講中，主要提及到了目前正在進行的項目 K2，即一個用加權有限狀態自動機進行深度學習、主要用于自動語音識別的框架。

騰訊數據平台總監、專家工程師陶陽宇在題爲《騰訊 Angel 全棧 AI 平台技術與應用》的演講中用四個詞對騰訊首個 AI 開源項目 Angel 進行了准確概括：高性能、全站、開源、企業級。

華爲計算開源生態部副總監黃之鵬在題爲《MindSpore 全場景 AI 計算框架介紹》的演講中介紹了 MindSpore 的功能、特性以及在華爲的業務落地情況。

Zilliz 合夥人兼技術布道師顧鈞在以《開源 AI 新成員， Milvus 向量搜索引擎》爲題的演講中著重介紹了 Milvus 開源項目的工作狀況。

此外，出席專場的嘉賓還包括百度深度學習技術平台部高級總監馬豔軍和曠視研究院高級技術總監田忠博。

在專場最後，來自新一代人工智能産業技術創新戰略聯盟 OpenI 啓智平台的劉明秘書長也主持了一場圓桌論壇，與到場嘉賓共話 AI 技術變遷和行業發展趨勢。圓桌論壇中，微衆銀行人工智能部副總經理陳天健、濤思數據創始人兼 CEO 陶建輝、一流科技創始人袁進輝也進行了精彩分享。

8 月 9 日：新基建下的新機遇

少些概念、多些落地，是疫情給所有企業的最深刻啓示。8 月 9 日，CCF-GAIR 2020 迎來了最後一天議程，但相比前兩天，內容更爲重磅，現場依舊火爆——包括企業服務專場、工業互聯網專場、AI +金融專場、醫療科技專場、智慧城市新基建專場、聯邦學習與大數據隱私專場、AI +藝術專場在內的七個專場和一場鯨犀×騰訊“千帆計劃”數字産業沙龍。

企業服務專場：數字新基建，企業服務下一個十年

疫情激化了企業數字化需求，ToB 成爲各方數字化服務商爭搶的大蛋糕。

因此，企業服務專場就當下企業服務領域所關注的新技術應用落地、核心案例實踐、創新趨勢，邀請到信通院、阿裏、騰訊、華爲、循環智能的專家學者、技術負責人爲現場嘉賓帶來了精彩演講。

中國信息通信研究院政策與經濟研究所副所長何偉表示：

數字化轉型的本質是信息技術驅動的産業變革的過程。信息技術與傳統産業全面深度的融合會構建數據驅動的智能優化閉環，使得物理世界和數字世界在相互映射，傳統的資本、原材料、勞動力等投入要素重新優化配置，去推動生産方式、商業模式和産業組織方式實現重塑，使得從投入到産出的過程變得更加高效。

同時他指出，轉型的目標是通過數字化手段解決當前産業中面臨的成本、質量、效益問題。只要産業中的痛點存在，數字化轉型的需求其實就一直存在。隨著數字技術、數字基礎設施的發展，它的支撐作用更爲明顯。特別近年來 5G、雲計算、大數據、人工智能等等新技術的發展和應用，使得過去沒有辦法實現的場景變得有可能或更加具有經濟價值。

最後， 何偉還分享了自己的三點思考：

第一，發展 AI 基礎設施要增強發展支撐的硬實力，包括加快數據構建、算法創新等，加緊突破AI芯片制造、算法等關鍵短板。同時，需要對數據基礎設施、5G/6G演進方向進行超前布局。

第二，提升環境的軟實力。比如人才培養機制、産學研協作體系、AI 治理、監管、人工智能倫理等治理層面的因素，目前也需要進一步完善。

第三，利用 AI 新基建對經濟社會進行有效賦能。無論傳統産業，還是公共服務領域、社會公共民生領域，都需要利用 AI 新基建爲整個經濟社會賦能，更好助力數字經濟的發展、助力國家經濟的高質量發展。

參與演講的嘉賓還有阿裏巴巴副總裁、阿裏雲智能銷售管理與生態發展部總經理郭繼軍、騰訊雲副總裁、騰訊會議負責人、騰訊多媒體實驗室聯合負責人吳祖榕、華爲雲副總裁、華爲雲首席數字化轉型官蘇立清等。

工業互聯網專場：工業互聯網+新基建將碰撞什麽火花

工業互聯網是『新基建』的核心要素，更是互聯網下半場最具看點的領域之一。

本次工業互聯網專場就工業互聯網平台、工業大腦、工業邊緣計算、工業AI、工業軟件等前沿應用邀請到來自加拿大工程院、工業富聯、樹根互聯、PTC、用友網絡、騰訊雲和賽意信息的專家學者、技術負責人，來到活動現場爲大家做主題分享。

樹根互聯高級副總裁兼 CMO 黃路川在會上代表樹根互聯解讀了工業互聯網在“新基建”時代的兩層定義。

他提到：

狹義的工業互聯網，核心競爭力是構建平台的技術能力，這個技術能力包括了工業基礎能力，連接資産的管理、應用的開發賦能，這是一個技術平台。這是樹根作爲一家平台公司始終把自己定義成技術賦能平台的原因。

同時，他表示：

工業互聯網的上層，姑且叫做産業鏈運營或者産業互聯網，更側重于應用能力，在垂直産業鏈的上下遊形成數字化的轉型和服務，不管提供的是遠程運維服務還是提供一款共享的工廠，還是我們去做個性化定制C2M還是做協同研發，更多是垂直行業的業務和運營。

黃路川認爲，兩者加起來才是一個廣義工業互聯網爲我們整體新的數字經濟而帶來的核心改變，也是能夠幫助我們整個循環體建立起來的關鍵。

另外，一起做主題分享的嘉賓還有來自加拿大工程院院士、IEEE Fellow、加拿大西蒙菲莎大學傑出教授劉江川，富士康工業富聯首席數據官、科技服務事業群總經理劉宗長，PTC中國區CTO秦成，用友網絡高級副總裁楊寶剛，騰訊雲副總裁趙建春，賽意信息副總裁、工業互聯網子公司總經理蔡勝龍。

AI 金融專場：金融科技新十年

在 2020 這個特殊的時間節點，專場邀請了數位頂尖 AI 金融專家，分享能夠代表未來 10 年風向的智能技術方法論、産品邏輯和風險管理理念。

大會開場，微衆銀行首席 AI 官楊強教授登台演講，他認爲遷移學習和聯邦學習是如今比較突出的兩項技術，可以把整個金融業務再往前推進一步。目前聯邦學習主要有橫向聯邦和縱向聯邦兩種做法，分別更適用于 to C 和 to B 場景。楊強介紹，聯邦學習在金融領域已有不少應用，例如信貸業務和征信系統、保險個性化定價等。

緊接著，平安集團首席科學家肖京博士發表演講，指出金融市場面臨劇變，金融機構的投融結合將成爲明顯的發展趨勢。肖京以多個應用案例詳細分享了平安集團的數字化經營經驗，並透露平安現階段主要在進行業務方案中台的建設，幫助業務快速組建前端服務機器人，規模化地拓展業務、覆蓋所有場景。

隨後，京東數字科技副總裁程建波先生分享了很多建設性風控思路和理念，強調風險不僅是控制，更是主動選擇的經營管理；好的風險管理會更具有前瞻性。他認爲，所有新興商業都對人才有著全方位要求，第一是和策略相關的專家，第二是 AI 科學家，第三是大數據的專家。

第四位嘉賓是原摩根大通執行董事黃又鋼先生，以“小微貸款風控模型中的算法探索”爲主題發表了演講，通過模型、變量、維度等層面的比較，表示機器學習在准確性等方面比傳統模型要好，沒有概念和業務場景的限制。他總結稱算法的突破，人群的細分，數據的深挖，及相互之間適當的匹配在未來都可能産生革命性的突破。

移卡集團副總裁奚少傑也在演講中提出，未來幾年“産業支付”將驅動行業迎來新的一波發展，強調支付服務商爲商家提供的不僅僅包括支付環節，還包括獲客、留存、供應鏈等商戶經營全鏈條的打通。

專場的最後，普林斯頓大學的範劍青教授以實時連線方式帶來了長達 1 個小時的精彩報告。他指出，大數據=系統+分析+應用，機器學習=統計+優化+實現環境。機器學習可以幫助處理大數據並從中選擇重要因素和特征，允許非線性學習極大地改善預測效果，將穩健性和對抗性網絡提煉爲定價，智能預測也會帶來很大的經濟收益。

醫療科技專場：後疫情時代的醫療新基建機遇

醫療科技正在迎來一個最好的時代，這是毫無疑問的。

新基建與後疫情時代的大背景下，國家對人工智能、大數據、5G等前沿技術的發展從政策上給予了足夠的重視，醫療科技已成爲國家産、學、研、投最爲重要的領域之一。

所以，今年醫療專場邀請到了國內最頂尖的醫學影像科學家和企業家共同探討醫療科技的現狀與未來。

聯影智能聯席CEO、MICCAI 2019大會主席、IEEE Fellow沈定剛教授發表了開場報告，介紹了醫療AI在新冠肺炎診斷全流程中的應用。

沈定剛教授表示，目前新冠肺炎仍然在全球蔓延，全球有 1800 多萬人確診，CT 已經成爲新冠肺炎診斷、評估和隨訪的重要手段。然而，這個過程中存在最重要的兩個痛點，首先，如何幫助醫生盡量避免感染；其次，有了 CT 設備後，如何用人工智能的方法進行肺炎的量化分析，用 CT 圖像輔助診斷和隨訪。

爲此，聯影智能提出了三個解決方案：無接觸掃描、肺炎量化分析、隨訪評估與診斷。沈定剛教授表示，爲了避免病毒傳播，有的操作技師在新冠肺炎早期甚至通過竹竿這樣的工具遠距離操作 CT 掃描，原始且危險。爲此，聯影集團研發了 AI 智能采集系統，把邊緣計算和攝像機結合，自動采集人體三維形態和部位信息，自動操作 CT 掃描，滿足醫生在操作間就可完成掃描任務。在肺炎分割與量化方面，主要是爲了實現三個目標，新冠肺炎判別、危重程度檢測以及判斷進展變化，沈教授介紹了聯影智能的 uAI 分割引擎，可以對肺炎、5 個肺葉、18 個肺段進行精確的分割。

在隨訪評估與診斷層面，有些新冠肺炎病例與普通肺炎病例有相似的感染程度，因此，聯影智能提出了基于感染信息的注意力網絡 (Attention-guided Network)，用分割出的感染區域引導分類器聚焦于感染區域；在評估新冠肺炎嚴重程度上，提出了一種多任務、多示例學習模型 (Multi-task multi-instance framework)；在危重預測與演變時間估計上，爲了解決樣本不平衡以及特征複雜且高維的挑戰，提出了聯合分類與回歸的稀疏模型 (Joint sparse classification and regression)：讓兩個任務共享相同特征，用于改進各自的性能、解決數據不平衡問題以及針對所選特征，作出臨床解釋。

與會嘉賓還有華西醫院副院長龔啓勇教授、騰訊天衍實驗室主任鄭冶楓博士、平安集團首席醫療科學家謝國彤、商湯科技研究院副院長、集團副總裁張少霆、西門子醫療中國數字醫療負責人陳黎峰等。

智慧城市新基建專場：疫情見短板，城市“新基建”如何再開馬力

作爲數字經濟的重要載體，智慧城市建設在新基建的風口下再次成爲了焦點。所以，今年智慧城市專場以《疫情見短板，城市”新基建”如何再開馬力？》爲主題探討城市在新基建的下半場的新問題新思路。

在郭仁忠院士團隊、深圳大學智慧城市研究院副院長賀彪做的開場報告中提到，智慧城市和信息化有很大的關聯，信息化是智慧城市的基礎，智慧城市則是是城市信息化的高級階段。其中數字孿生技術正智慧城市建設的基礎底板。

基本路徑如下：

• 首先是信息時代的城市，按照三元空間的理論，通過各種手段捕獲這些數據，將它歸納爲城市基礎的時空數據。

• 其次是社會空間的技術，主要是城市管理對象數據。

• 最後是城市運行狀態的感知數據。

在此基礎上，賀彪認爲智慧城市操作系統是橫貫整個三元空間，能將三元空間中各種各樣的數據進行彙集管理的，爲政府、百姓提供統一接口。

從技術架構上，分爲三層：

• 一是感知層，主要是物理設備，依賴于傳感器和互聯網的一些東西。

• 二是數據層，將數據彙聚起來，形成統一的數據底線，建立平台，提供應用支撐。

• 三是數據層+平台層，包括城市規劃、建造、智能交通、公共安全、應急管理，最後才是面向政府、企業、公衆用戶。

同時，賀彪指出智慧城市的操作系統應該有如下的核心特征：

第一，數據應該是對象化的組織。

第二，目前智慧城市建設需要可視化的能力。

第三，城市操作系統應該有海量多元數據的接入與管理能力，城市操作系統應該具備海量時空數據的並行處理能力。

郭仁忠院士團隊認爲：基于地理信息的技術構建虛擬城市環境，整合各類數據資源，形成統一的大數據平台，基于這個大數據平台支撐多元的智慧化應用，是可行的技術路徑，深圳市目前就是在這樣的思路下進行實踐探索。

此外，智慧城市新基建專場嘉賓還有華爲全球智慧城市總架構師／發改委數字中國研究院常務副理事長鄭志彬、阿裏雲副總裁／數據智能總裁曾震宇、數字廣東公司聯席 CTO 杜葵、東華軟件高級副總裁／東華雲和智慧城市集團董事長兼 CEO 郭浩哲、哈奇智能室外機器人事業部總經理楊潔明等都帶來了精彩分享。

聯邦學習與大數據隱私專場：從“城邦”真正走向現代“聯邦”

在當今的人工智能熱潮中，數據扮演著讓人工智能運轉起來的“石油”的角色。能否獲得大量的高質量數據，也成爲了在人工智能研究和應用落地中最關鍵的因素之一，數據共享、融合的需求越來越強烈。

聯邦學習正是作爲解決數據共享和融合的一種解決方案應運而生。聯邦學習使用局部數據收集和最小化原則，能降低傳統中心化機器學習方法帶來的很多系統性隱私風險和成本，作爲一種新興的人工智能基礎技術，聯邦學習自從 2016 年被提出以來，在學術界和工業界受到了越來越多的重視，盡管如此，聯邦學習在應用方面依然面臨著很大的挑戰。

這些挑戰，不僅來源于聯邦學習技術本身的進步，如去中心化中的算法問題；但更重要的，是如何建立起一個各方參與者共贏的生態系統，逐步實現實現從安全合規到聯合擴展，繼而達到提升賦能，激勵用戶參與，互利共贏的新階段。

令人可喜的是，中國研究者們已經在上述領域取得了卓有成效的成果，甚至可以說走在國際聯邦學習的技術研究、標准制定以及應用落地實踐的前頭。今年 4 月 8 日，微衆銀行人工智能部聯合電子商務與電子支付國家工程實驗室（中國銀聯）、鵬城實驗室、平安科技、騰訊研究院、中國信通院雲大所、招商金融科技等多家企業和機構發布的《聯邦學習白皮書 V 2.0》，爲業界展示了聯邦學習從“理論”到“實踐”的關鍵轉變，並宣告了聯邦學習 2.0 時代的到來。如果說聯邦學習的 1.0 時代，聯邦學習的參與者們好比古希臘的城邦，在相同的制度下雖有聯系，但更多的是長期分立，各自爲政，那麽隨著對聯邦學習的討論逐步落地，聯邦學習在標准、制度、激勵措施逐步完善後，也進入了類似現代聯邦的 2.0 時代。

在聯邦學習與大數據專場上還頒發了若幹獎項，分別是：2020 聯邦學習開拓獎（微衆銀行）、2020 聯邦學習創新獎（京東數科）、2020 聯邦學習先鋒獎（第四範式）、2020 聯邦學習應用獎（騰訊安全）、2020 聯邦學習研究獎（創新工場）、2020 聯邦學習新銳獎（邏輯彙）、2020 聯邦學習探索獎（同盾科技）。

在簡單頒獎儀式後，獲獎的各位專家也從聯邦學習的研究重點、聯邦學習框架、分布式機器學習範式等技術領域到在信貸、風險管理中的應用、以及生態系統構建、經濟激勵機制等話題進行了最硬核的分享。

AI+藝術專場：AI 與藝術的跨界互動

今年是 CCF-GAIR 舉辦五年以來第一次開設 AI + 藝術專場，也是 AI 與藝術之間的一次跨界互動。

AI 藝術專場邀請了 5 位重量級嘉賓，他們都是紮根藝術領域多年、但同時又密切關注著技術發展的跨界藝術家，有著豐富的藝術理論和實踐經驗。

會議開場，策展人、藝術評論家、藝術檔案網主編、天津美術學院碩導張海濤首先發表了題爲《“自律與自省、欲望與創造”機器人藝術學概論》的主題演講。

張海濤教授在演講中從機器人的概念談到了科學主義和人文主義的關系，進而談到了機器人和人工智能的關系。他表示，人工智能大致有以下幾個趨勢：

• 政治領域：機器人和人類的智商、各種意識沒有差距甚至超越人類的時候，機器人可能爭取自己的公民權和參政權。

• 經濟領域：會出現高效的利潤，社會結構都會發生變化，很多職業都可能消失。

• 文化領域：會出現人工智能文學電影藝術等。

• 社會領域：未來我們會建構機器人的保護機制、領養機制，人機相互監督的機制，它的身份、職業的設置，還有積極關系，法律的標准。

• 終極未來：人機終極的利弊關系是機器人一旦成爲我們生活中的一部分，不可割裂的一部分，必然會發生感情的糾葛，一方面可能成爲我們最親密的朋友，另一方面可能成爲我們的敵人，最危險的敵人，可能觸及我們的倫理沖突甚至對法制進行挑戰。

隨後，中央美術學院藝術與科技方向教授、某集體交互媒體創意總監費俊教授思考到了智能時代更爲哲學的問題，即靈與肉是否可以獨立存在的哲學命題。

費俊教授在會上發表了演講《身體與媒體——智能科技時代的藝術與設計》，探討了在科技時代，什麽樣的方式可以重新探討身體和媒體之間的關系、我們是否有可能重啓、重建、鏈接、甚至轉化、延伸身體與媒體之間的關系？

由此，費俊教授提出了身體和媒體的終極關系：

無論是基于現場的作品還是藝術裝置作品，都在呈現同樣的願景——重新構建人與媒體之間的調和，通過這樣的技術，把人從孤立、虛擬的世界再拉回來，在被增強的現實中，更好的釋放自己的身體，更好的建立人與人之間的互動，更好的建立人與自然、人與世界之間的關系。

此外，另有三位藝術家也帶來了精彩分享。

跨媒體藝術家、“低科技藝術實驗室”（Low Tech Art Lab）創立者鄭達在題爲《自然、傳感器和互聯：後人類時代的智能化藝術》的演講中，講述了將人工智能視覺識別、算法等技術靈感注入藝術作品的過程。

中央美術學院設計學院交通設計專業交互藝術設計課程教師王成良的演講題目是《記憶設計一在人工智能領域下的誘導加接口設計》，他用尊重、信任、共處三個關鍵詞描述了人工智能與人的關系。

清華大學未來實驗室博士後高峰在題爲《人工智能藝術與設計》的演講中，著重談到了人工智能藝術與設計，即他的主要研究方向。

鯨犀×騰訊“千帆計劃”數字産業沙龍

産業互聯網時代來臨，給各行各業都帶來了革新的機會，無論是傳統企業還是品牌商家，都需要借助新技術、新媒介、新渠道、新需求完成轉型升級。

在此背景下，雷鋒網專注于服務企業轉型升級的鯨犀頻道與騰訊“千帆計劃”合作舉辦一場線下沙龍，探討企業在智能時代如何利用 SaaS 做好轉型升級，爲所有想要在智能時代完成轉型、升級的企業提供新的思路。

實際上，此次的鯨犀×騰訊“千帆計劃”數字産業沙龍也屬五年來首創。

騰訊 SaaS 商業化中心副總經理來鑫，從企業轉型的營銷、客戶運營環節，做了主題分享。

來鑫表示，自疫情以來，國內影視、教育、旅遊、餐飲等企業紛紛出現破産、倒閉等困境，失業人群和待業人群持續走高。同時，傳統企業中普遍存在著不懂管理，沒有品牌、資金困窘等問題。

基于此，來鑫關注營銷拓客環節，結合真實案例，提供了一系列轉型解決方案，並引出了騰訊“千帆計劃”。

在沙龍上，銷售易全國售前總監胡夫、法大大高級産品總監劉謙、微盛·企微管家資深運營專家雲朵、數美科技聯合創始人&CTO 梁堃也帶來了精彩分享。

至此，2020 全球人工智能與機器人峰會圓滿落幕，雷鋒網將持續分享更多 AI 産學研三界知識，本次大會專題內容更新中。