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8月7日，2020年全球人工智能和機器人峰會（CCF-GAIR 2020）在深圳正式開幕,。
誕生于2016年的CCF-GAIR,，致力于打造國內(nèi)AI和機器人領域規(guī)模最大、規(guī)格最高,、跨界最廣的學術,、工業(yè)和投資平臺。CCF-GAIR 2020峰會由中國計算機學會主辦,，香港中文大學（深圳）,、雷鋒網(wǎng)聯(lián)合承辦，鵬城實驗室,、深圳市人工智能與機器人研究院協(xié)辦,。2020年，新基建浪潮風起云涌,，AI,、5G基站建設、大數(shù)據(jù)中心,、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、特高壓等七大領域迎來歷史發(fā)展機遇期,。“十年一遇”的新基建大浪潮,，碰上方興未艾的AI產(chǎn)業(yè)，CCF-GAIR 2020峰會主題亦鎖定在了 “AI新基建,，產(chǎn)業(yè)新機遇”,。AI新基建，究竟會帶來哪些產(chǎn)業(yè)新機遇呢,？
城市大腦要升級到2.0版本
中國工程院院士,、鵬城實驗室主任高文，重點分享了智慧城市建設中“城市大腦”的最新發(fā)展情況,。智慧城市的核心是城市大腦,，城市大腦的核心是視覺認知計算（VCC）。 高文表示,，城市大腦要從1.0升級到2.0版本,。城市大腦1.0，是一個以云計算為核心的系統(tǒng),，但由于系統(tǒng)各部分沒有很好的分工協(xié)調(diào)機制,，使得系統(tǒng)成本高、響應速度慢,、數(shù)據(jù)的可用性低,。鑒于1.0版本城市大腦存在的諸多問題，科研人員從人類視覺系統(tǒng)中得到啟發(fā),，進而開發(fā)出了2.0版本的城市大腦,。人類大腦和視覺系統(tǒng)具有很好的分工，視網(wǎng)膜,、視覺通道,、大腦分工協(xié)調(diào)，在不同階段采用不同視覺編碼模型,。 高文表示,，城市大腦2.0是一個端邊云合理分工協(xié)調(diào)的混合系統(tǒng)架構，可以有效解決城市大腦1.0存在的大部分問題,。城市大腦2.0的核心,，是數(shù)字視網(wǎng)膜及其標準化，其具有以下四大特性：- 先進視頻編碼技術：節(jié)省存儲和帶寬50%以上,；
- 定制ASIC邊緣計算：節(jié)省云計算資源90%以上,；
- 標準化特征的提取,，存儲和復用：顯著提升信息密度和價值,。
實現(xiàn)AI的三大法寶
作為產(chǎn)業(yè)界代表，科大訊飛聯(lián)合創(chuàng)始人胡郁,、京東技術副總裁何曉冬以及依圖科技CTO顏水成,，分別帶來了他們對AI產(chǎn)業(yè)化的思考。
胡郁認為,，深度神經(jīng)網(wǎng)絡,、大數(shù)據(jù)、漣漪效應,，是實現(xiàn)AI的三大法寶,。深度神經(jīng)網(wǎng)絡與大數(shù)據(jù)的結合成為當前主流路徑，而基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的“研究-工程-產(chǎn)品-用戶”閉環(huán),，又加速了迭代優(yōu)化的進程,。 何為“漣漪效應”？胡郁拿“訊飛語音輸入法”舉例,，早期用戶在輸入法效果非常差的時候貢獻了數(shù)據(jù),，伴隨用戶不斷給系統(tǒng)貢獻數(shù)據(jù)，系統(tǒng)性能就會不斷的提高,；隨著波紋越來越多,，系統(tǒng)誤差就會越來越小，就像水波紋的振幅一樣,。當收集到幾千萬人的數(shù)據(jù)時,，這時候系統(tǒng)性能已經(jīng)提高到90%甚至是95%以上。胡郁指出,，在感知智能和運動智能領域，人類,、機器和動物處于并列齊驅的水平,，而認知智能是人類獨有而動物和機器做得不太好的地方，也是目前AI最大的挑戰(zhàn),；從現(xiàn)在的研究方向也可看到,，自然語言處理、知識圖譜等關系到認知智能最核心的領域,，深度神經(jīng)網(wǎng)絡并沒有給出更好的解決方案,。京東技術副總裁何曉冬，亦是深度學習和自然語言處理領域專家,。圍繞“多模態(tài)自然語言處理技術進展及在工業(yè)界的實踐”,，何曉冬帶來了《多模態(tài)人機對話與交互：理解、創(chuàng)作,、決策》的主題分享,。何曉冬認為，相較于GPT-3這樣的端到端的“暴力美學”技術路線,，我們可以開展更多基于知識和推理驅動的任務,，比如說一些復雜的任務型對話系統(tǒng)，它可以驅動我們研發(fā)真正高級的智能模型,；我們也需要更多模態(tài)的數(shù)據(jù),，通過海量文本,、語音、圖像和視頻數(shù)據(jù),，建設跨模態(tài)數(shù)據(jù)集和知識庫,。依圖科技CTO顏水成，同樣是位科研界大咖,，他帶來了《芯智能,，新基建》的主題分享。顏水成認為,，工業(yè)界要想讓AI走向落地,，一個非常重要的點是要讓AI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(xié)同開發(fā)的方式去形成AI的解決方案,，而不是純粹的算法——這種解決方案稱之為“芯智能”。從“芯智能”的解決方案,，到 “算法即芯片”的理念,，顏水成指出：要想打造一款有競爭力的芯片，要清晰明白這個芯片典型的使用場景,，它的主要算法以及這些算法在未來幾年里可能的發(fā)展趨勢,，然后根據(jù)這些信息再去對芯片架構進行優(yōu)化，以及對工具鏈做相應的優(yōu)化,，最后實現(xiàn)它們相互的優(yōu)化,，但同時也要保障芯片和算法能夠分層解耦。 AI研究的新進展
CCF-GAIR 2020依然是學界大咖的陣地,。南京大學人工智能學院院長周志華,、香港中文大學（深圳）校長講座教授黃鎧、北京語言大學信息科學學院院長荀恩東,、鵬城實驗室副主任陳長汶,，分享了他們關注領域的最新研究成果。通過一個破譯瑪雅歷法的真實案例,，周志華引入了“反繹學習（Abductive Learning）”概念——從不完備的觀察出發(fā),，得出最可能的解釋。周志華表示,，反繹學習將基于知識的邏輯推理和基于事實/證據(jù)的機器學習相結合,，有著非常好的應用前景,。
我們現(xiàn)在都在談數(shù)據(jù)、算法和算力,，但是未來不能忽略知識,，知識凝聚了人的智慧，過去十幾年都從數(shù)據(jù)驅動做人工智能,，現(xiàn)在是時候把數(shù)據(jù)驅動和知識驅動結合起來了,。 作為學界泰斗，黃鎧分享了對“5G云,、AIoT和邊緣計算”的最新思考,。黃鎧認為，計算機一定要走向智能化,，如果只是高性能計算+序列化的云,，那么這樣的云計算就缺乏智慧，除了算力,、算法,，還要有智慧，因此AI,、機器學習,、深度學習要布局在云端，而且要圍繞云端開發(fā)邊際云（Edge Cloud）,。黃鎧還談到了SpaceX發(fā)射的通信衛(wèi)星,。他表示，SpaceX通信衛(wèi)星未必會取代6G,，但毫無疑問會連接大量的IoT設備,。目前，SpaceX已發(fā)射720個通信衛(wèi)星,，未來會全面增加到12000個,。作為信息和語言學專家，荀恩東認為語音智能的核心問題是“語義理解”,。荀恩東表示，語音智能之所以那么難,，是由自然語言的特點所決定的,，畢竟自然語言的歧義無處不在；其中歧義包括語義,、詞法,、語法、語意,、語用等方面的內(nèi)容,，還涉及到語言多樣性,，并且面臨著知識瓶頸。基于這個背景,，荀恩東提出了語言智能的四類應用,，分別是分類、生成,、抽取,，校對。他還表示,，語言關系在數(shù)學上可以表現(xiàn)為序列關系,、幾何關系、數(shù)的形態(tài)和圖的形態(tài),，復雜的問題都是這些形態(tài)的組合,。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,。 鵬城實驗室，是在深圳設立的主攻網(wǎng)絡空間科學與技術的省級實驗室,。作為實驗室副主任的陳長汶,，分享了對“視頻物聯(lián)網(wǎng)”領域的思考。陳長汶認為,，視頻物聯(lián)網(wǎng)是新一代的智能化物聯(lián)網(wǎng),，“感知”“聯(lián)網(wǎng)”“集成”構成其三部曲。陳長汶表示,，傳統(tǒng)的視覺傳感器通常為單一應用設計,，數(shù)據(jù)存于本地；新一代視頻物聯(lián)網(wǎng)要求全新的智能化聯(lián)網(wǎng)思路和設計,，具體包括無處不在的無線接入系統(tǒng),、大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)的云計算平臺以及邊緣計算、霧計算等下一代網(wǎng)絡計算新架構,。關于視頻物聯(lián)網(wǎng)的技術挑戰(zhàn),，陳長汶亦沒有諱言，主要包括以下五大方面：- 感知前端的嵌入式視覺數(shù)據(jù)處理,；
- 可靠和自適應的視頻物聯(lián)網(wǎng)通訊鏈接能力,；
- 基于視頻物聯(lián)網(wǎng)應用的有效搜索和檢索；
- 建立視頻物聯(lián)網(wǎng)和標準平臺,。
5G、AI和視頻物聯(lián)網(wǎng),，會擦出怎樣的火花,？陳長汶表示,，5G具有的智能化前端、高寬帶低延時聯(lián)網(wǎng),、全局優(yōu)化集成以及mMTC應用場景等特征,，配合日益增強的視覺傳感器AI數(shù)據(jù)分析和聯(lián)網(wǎng)能力，將加速視頻物聯(lián)網(wǎng)走向成熟,，并為醫(yī)療健康,、消費電子、智能交通/智慧城市,、機器人,、工業(yè)制造等領域帶來重要的行業(yè)應用。結語
為紀念在計算機視覺領域做出巨大貢獻的已故華人計算機視覺鼻祖黃煦濤,，CCF-GAIR 2020還特別開設了“計算機視覺之父黃煦濤紀念專場”,。專場邀請黃煦濤生前好友和學術弟子齊聚一堂，來回憶,、總結并探討黃煦濤在學術生涯中的軼事,、學術成就和貢獻，以此來紀念這位學術前輩,。黃煦濤（Thomas S. Huang）,，1936年出生于上海，信息學家,，中國工程院外籍院士,、美國國家工程院院士，中國科學院外籍院士,、臺灣中央研究院院士,，美國伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校Beckman研究院圖象實驗室主任。當?shù)貢r間2020年4月25日,，黃煦濤在美國印第安納州逝世,，享年84歲。黃煦濤主要從事教學與圖像處理,、模式識別,、計算機視覺和人機交互等方面的研究工作，并發(fā)明了預測差分量化,，被譽為“華人計算機視覺鼻祖”,。據(jù)介紹，黃煦濤門下大概有120多個博士生,，其中在大陸的“弟子”占到了超過70%的比例。現(xiàn)在,，黃煦濤的學生遍布中國前沿科技研究和科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)領域,。即便大師仙去,，他的精神以及他的弟子，也將繼續(xù)影響著中國前沿科技和計算機視覺研究的未來發(fā)展,。
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