中国“硅谷”深圳，怎么少得了人工智能

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期待已久的“ccf-GAIR”全球人工智能与机器人峰会，由中国计算机学会ccf主办，雷锋协办。和香港中文大学(深圳)于今天在深圳喜来登大中华区酒店正式开业。

会议围绕五个主题:计算机视觉和自然语言处理，自动驾驶，医疗机器人，金融技术，机器人和自动化。议程上有开幕式和11场特别会议。几十大咖啡将在这些活动中带来他们宝贵的分享，让出席本次会议的观众能够直观地了解这些尖端技术的最新情况。

7月7日的第一天，我们第一次看到了精彩的开幕式和一场关于人工智能前沿的特别表演。说到这里，让我们回顾一下第一天ccf-gair会议的重点。

简短而简洁的开幕式

作为第一步，大会的开幕式并不复杂。首先，会议主席、香港中文大学(深圳)校长徐扬生致辞。这篇简短的演讲集中在一个问题上——我们为什么要举行基督教儿童基金大会？

在人工智能和机器人革命的浪潮下，包括中国在内的各国政府和投资界都意识到在这两个领域促进全球合作、迎接机遇和挑战的重要性。深圳拥有完整的制造业产业链，是改革开放的窗口，是推进人工智能与机器人产业在生产、学习和研究方面跨境合作的理想中心。

这篇简短的演讲不仅显示了对规划ccf-gair会议的信心，也使一群领先的技术巨头有可能提前登台。因此，这次会议正式进入了第一届特别会议——人工智能发展前沿特别会议。

人工智能发展的前沿

发展前沿:两位院士和一位美国人工智能协会主席

作为本届“ccf-gair”大会第一届特别会议的第一次会议，我们一口气迎来了三位重量级的嘉宾，他们也带来了自己的深度分享内容(没有特别的顺序)。每个人的分享时间:

中国工程院院士、原“中国新一代人工智能”常务副院长潘云鹤教授；

中国科学院院士、皇家工程院外籍院士谭铁牛:“模式识别研究的回顾与展望”；

美国人工智能协会主席、亚利桑那州立大学教授苏巴拉奥·坎姆帕提(Subbarao Kambhampati)“他眼中的人工智能”。

在今天的分享过程中，这三位重量级嘉宾也分享了许多精彩的内容。以潘云鹤教授为例，对中国新一代人工智能在共享方面的研究方向提出了建议:

大数据智能:形成从数据到知识再到智能的可解释和更通用的能力。

群体智能:研究群体智能的技术和支持环境，如刺激与涌现、协作与进化、感知与网络学习。

跨媒体智能:研究语言、视觉、图形、听觉、各种传感器等多媒体感知分析和语义兼容的理论、方法和模型。

人机混合提高智能:学习环境/情境理解、自然交互、知识学习、行动控制和脑机合作决策的理论、方法和技术。

自主智能系统:以海、陆、空和天空的自主无人操作平台为典型对象，深入研究智能自主系统的技术、架构、平台和设计标准。

美国人工智能协会主席、亚利桑那州立大学教授苏巴拉奥·坎姆帕提

本次会议的第二位嘉宾是来自远方的美国人工智能协会(aaai)主席苏巴拉奥·坎姆帕提教授。在今天的现场演讲中，他分享了他关于如何谨慎对待人工智能的观点:

像犯罪行为预测这样的制度是很有争议的，它必须有合理、公正和道德的理由。人工智能现在是一项强大的技术。许多公司已经将其商业化，所以我们需要促进谨慎和道德的人工智能的发展。同时，我们在人工智能领域还有很多挑战，比如如何让机器理解语言背后的含义，如何让人工智能对世界有一个完整的了解，如何让人机交互避免不良事件。

同时，他还认为:“人类会对周围的环境和事物产生情感反应。这是我们的情商和社会智商。我们需要社会智能和情感智能来弥补机器所不具备的这两个部分的技能。”

本次会议的最后一位嘉宾是另一位院士:中国科学院院士、英国皇家工程院院士谭铁牛，他也总结了自己多年来在模式识别领域的三点宝贵意见:

1.模式识别是人类最重要的智能行为，也是智能时代的关键使能技术。

2.鲁棒性、适应性和泛化是模式识别的三大瓶颈。

3.向生物系统学习、结构与统计相结合、数据与知识相结合、充分利用海量互联网数据是值得特别关注的研究方向。

学术前沿:展望未来人工智能

在第二场会议中，我们还荣幸地邀请到了HKUST计算机与工程学院院长杨强教授担任主席。他也是ccf-gair 2017会议的项目主席，以及kdd、ijcai和其他国际顶级学术会议的主席。此外，他还是第一位中国aaai研究员，他的当选改变了aaai过去仅限于欧美圈子的局面。

人工智能的发展极其迅速，空之前的热情已经把学术界推到了前沿。许多先进的学术研究已经在很短的时间内转化为解决方案甚至应用。因此，在这次“ccf-gair”大会上，我们还邀请了两位世界级的重量级嘉宾，他们也带来了无比珍贵的分享:

美国工程院院士、卡内基梅隆大学教授金熊教授:“在真实室外环境中工作的智能机器人系统”；

王军，伦敦大学学院教授，“群体智能学会”。

首先，我与楚谨·吴雄教授分享，他首先引用了他自己实验室的一个结果:一个能在雨夜避免雨滴的智能汽车前灯。整体效果可以在损失10-15%照明亮度的同时提高驾驶员视野60%，大大提高雨夜驾驶的安全性。与此同时，这一案例也有力地说明，面对新技术，许多原本不可能的事情正在成为可能。

当然，cmu的研究范围不仅限于车灯，也不仅限于自20世纪80年代以来研究的自动驾驶。在这次会议上，金熊教授还展示了他们在智能无人机方面的相应成果。

伦敦大学学院的王军教授也在会议上分享了他对群体智力的研究。

事实上，这项技术已经被广泛使用，比如坐出租车和骑自行车。事实上，每辆车都可以被视为一个代理。基于群体智能的研究的直接结果是网络车的整体运行效率更高，而共享自行车可以进行整体调度。同时，它能更好地满足分散用户的汽车需求。

行业前沿:让人工智能技术尽快产业化

作为人工智能技术给每个人带来巨大变化的最直接原因，一些应用场景的出现彻底颠覆了每个人的“人工智能有什么用？”问题是。应用带来的产业化和商业化反过来又给人工智能技术的发展带来了强大的推动力。在这次会议上，我们还荣幸地邀请了四位重量级人工智能行业嘉宾和一位重量级主持人，与他们分享宝贵的经验:

源资投资合伙人张洪江(主持人)；

星河集团创始人、董事局主席徐茂栋——“行业的未来——迈向智慧商业时代”；

马副总裁今天的头条——“构建人工智能驱动的信息和内容平台”；

face++首席科学家孙健，“视觉计算的革命和挑战”；

闫水成，360副总裁兼首席科学家，深度学习:准确性极限与用户体验。

徐茂栋的徐总是互联网行业的持续创业者和投资者，他第一次掌权。他带领星河集团在中国和美国拥有三家上市公司，拥有200多家互联网会员公司，总市值超过1000亿元。他还当场分享了自己对工业物联网的看法:

由于工业大数据和人工智能，大量的工业需要重建，无论是交易、传统经济管理理论、交易处理、产业链，整个商业模式都可能被重建。有三个要素，即场景、数据和算法。

这也间接创造了智能商业的五个特征:人机交互决策、部分自动决策；不一定清楚，显示出一种正在出现的现象；实时、开源；自动优化；整个产业链。

今天的头条是副总统马

马副总裁上台后，立即成为今天的头条新闻，作为一个在中国具有相当影响力的人工智能驱动的应用，马也对纯业务能力提出了自己的看法:

人和信息总是需要联系在一起。这项任务最初是通过纸张传送的。此后，电脑和互联网的出现被颠覆，然后智能手机和移动互联网的出现又被颠覆。但是直到几年前，信息和人之间的联系仍然是被动和低效的。随着人工智能的出现，内容制作者和接收者都有能力控制信息传播渠道。

文本和个性化信息自然只是应用场景的一种类型。纵观目前人工智能的应用领域，图像是另一大流派，而藐视技术是这一领域中最好的。该公司首席科学家孙坚一上任就表达了自己独特的观点:人工智能的兴起与大数据、计算能力和算法的改进有关，但他认为最重要的是计算方法的改变。

藐视技术之所以能成为人工智能图像处理的领导者，也与他们对基础技术的积极研究直接相关。迪法恩科技不仅拥有自己的深度学习网络，而且还积极开始探索不同深度学习网络之间的关系和最终结果，这使得他们最终构建了当时最复杂也是最强大的152层深度学习网络。

孙健还直接指出了计算机视觉在现场面临的几大挑战:感知问题容易解决，但认知和概念问题目前无法解决；当一些信息丢失时，人类可以通过想象来完成，机器的猜测是不可靠的；对精度要求很高的场景，如自动驾驶和医学图像诊断治疗，也需要继续加油。

360的副总裁兼首席科学家严水成是当天的最后一位。他这次带来的讨论长期存在于深度学习研究和开发中——我们应该追求终极精度还是终极产品体验？

严水城心中的完美答案是同时实现两个目标，比如之前各种米托软件实现的各种人脸发芽效果，这实际上是计算机视觉精度极限达到一定水平后诞生的一种新产品形式。

在此，我还要特别感谢搜狗提供的现场同声传译服务。这项由人工智能驱动的服务使这次会议真正全球化。

人工智能最佳雇主50强:准备三年，评选持续三个月

在这次“ccf-gair”会议上，雷锋的人工智能频道《人工智能技术评论》。加入全球科学和老板，在人工智能领域进行了第一次雇主选择活动，并举行了最终的颁奖仪式。

该活动一经推出，就吸引了人工智能行业的极大关注。注册启动后仅一个月，就有70多家国内顶级人工智能企业注册，截至注册时，已有130多家企业参与。以下是2017年人工智能50大最佳雇主(按字母顺序排列，无特定顺序):

2017年度最佳雇主个人奖(共9项):

至此，2017全球人工智能和机器人峰会第一天的所有亮点终于呈现出来。

接下来的两天，精彩还在继续

虽然总结第一天的内容需要3000字，但这只是开始。在接下来的两天里，ccf-gair全球人工智能和机器人峰会将分为三个分会场，10场不同主题的特别会议将陆续举行。在此期间，更多专业的大杯咖啡登上讲台，或出现在圆桌讨论会上，为客人提供与第一天同样精彩的分享。

了解更多关于ccf-gair全球人工智能和机器人峰会的细节。