时间pc:

11月1-2日

地点:

杭州未来科技城学术交流中心

主要内容:

2019人工智能开发者大会邀请国内外人工智能产业知名人物、国家政府主管部门、行业内顶尖企业、知名学者代表、开源社区优秀贡献团队及个人,交流技术现状趋势、分享生态建设经验、探讨开源社区运营。《浙商》杂志、世界浙商网报道团队将在现场报道最新最热的消息...

17:05 直播员 孙岚
17:03 直播员 孙岚
2020AIIA杯人工智能大赛正式启动。
AIIA杯人工智能巡回赛已经成功举办了两年,取得了累累硕果。2020年AIIA杯人工智能大赛将在之前的基础上继续举办。同时联盟决定将巡回赛变成单项赛事,目的是吸引和汇集更多的人工智能优秀人才和项目,形成以行业融合促进产业发展的新态势。
 
中国信息通信研究院副院长 王志勤
浙江大学医学院附属第一医院常务副书记、副院长 顾国煜
中国联通网络技术研究院人工智能总监 廖军
中视科华有限公司党委副书记副总经理 王森
中国移动研究院人工智能和智慧运营研发中心副总经理 邓超
中国航天科工防御技术研究院科技发展部、高级工程师、朱昊
星环大学副校长徐士雷
百度AI技术生态部产品运营经理-张叔夏
上台共同启动2020AIIA杯人工智能大赛。
16:59 直播员 孙岚
2019AIIA人工智能巡回赛及专项赛颁奖。

 

今年的大赛有成熟的项目、也有令人眼前一亮的想法,更发现了不少优秀项目,其中部分优秀创业项目已获融资。人工智能领域发展的基石就是这样一点点的想法、创意的累积。

航天科工赛点朱昊、百度赛点张叔夏、中国移动赛点蔡群、星环科技赛点赵利平、5G网络应用专项赛赛点张冬月、医疗专项赛赛点孔银锋等获奖团队代表上台领奖,中国信息通信研究院副院长王志勤为获奖选手代表颁奖。

16:54 直播员 孙岚
浙江大学医学院附属第一医院常务副书记、副院长顾国煜介绍赛点情况。

    顾国煜:下面我就医疗专项赛的情况向大家介绍。

    医学人工智能为医院、医生、患者带来新体验,提高诊断效率和准确率、充分开拓科技创新思维、感受就医的高效与便捷。

    通过人工智能的发展,能够重塑整个医疗服务体系,把原有的医生、医院、行业监管者、医疗相关企业、患者从单线的关系变成立体交互的关系,推动整个医疗服务体系进行重塑。

    今年大赛稍微介绍一下,复赛决赛都是现场抽签。上个星期在未来科技城的国际交流中心举行了决赛,也是未来医院发展大会。跟去年相比,我们有了升级,尤其是主办单位,主办还是未来科技城、中国人工智能产业发展联盟、浙一医院,但是增加了研究机构、北大三院等等这些单位。

    赛题组织上,由原来的六个的基础上增加了AI 5G应用和AI中医药。报名参赛项目也增加了1倍,去年111项,今年200多项,最终完整提交119个项目,覆盖八个赛题。

    赛制流程规范高效,时间缩短了一半,从发布、报名征集到初审、复赛、决赛。

    遵循回避+双盲两大原则,保障公正公平,每一位评委只能参与其中一场评审。

    今年大赛受到媒体更大的关注,这次大赛受到了百万级流量关注,百度收录15100条,搜狗收录6843条。大众、行业媒体100家,发布新闻360篇,手机开屏推荐16嗯次,推送量1086万,阅读量100万。

    加大医院应用推广,不仅有未来科技城对落地专项的奖励,对于主办和联合主办方来说还有获奖项目示范应用的权利。

    提供切实应用场景助力应用。去年一等奖的宫颈癌辅助筛查已经在我们医院进行应用了,今年的获奖项目我们也会提供应用场景。

    我们明年6月底就要竣工未来科技城的国际医疗中心,我们要打造中国标杆,联动杭州余杭区构建基于人工智能的应用。搭建精准对接平台,加速临床创新应用,构建投、医、服、政、学、研、产的多方快速转化平台。

    未来医疗,大家一起来见证!谢谢大家!

    

16:50 直播员 孙岚
中国联通网络技术研究院人工智能总监廖军介绍赛点情况。

 

    廖军:我代表中国联通分享一下。代表中国联通表达一下对联盟的感谢,非常荣幸、非常高兴,也非常激动能够连续承担两年的比赛。第三年,我们比赛的形式和参赛队伍会有一个很大的升级。 

    这次来到开发者大会感觉到有一个不同,开发者大会有了全新的升级,我们的比赛也要继续进步,否则的话赶不上联盟对我们的要求。 

    20195G网络应用大赛,前天5G正式商用发布,大家可以买到带套餐的卡。对中国联通来说主要是发挥了我们在5G网络方面和人工智能结合的优势。六大赛区,银川赛区、双鸭山赛区、安徽赛区、江苏赛区、广东赛区、海南赛区。双鸭山是北国一个边城,每一次比赛都会选择相对落后一点的城市,这是我们央企的社会责任,效果也非常好。 

    非常感谢我们联盟的帮助和社会各界的关心支持,我们才有这样的机会把专家请过来,从而支撑我们的比赛,帮助我们把比赛办好。 

    2019年大赛是和中国通信公司联合主办的,2018年是和腾讯一起承办的,2020年也会选择相应的合作伙伴。2019年有200多支队伍参加了大赛,33支队伍进入决赛。联通赛点特色就是到处跑,地方政府也是希望我们过去,用人工智能给当地的实体经济发展注入能量。我们也非常荣幸,省分公司非常配合。 

    有一些获奖作品,5GMEC边缘计算打造透明制衣工厂、全场景无人驾驶,都是非常好的作品。还有文旅解决方案、工地综合解决方案、车联网用户轨迹定位,这也是我们应用的热点。 

    我们的比赛分为两大部分,一是关于业务,二是跟5G网络相关,后者非常专业,在决赛现场凡是关于5G网络本身的智能化赛题的探讨氛围和比赛激烈程度比业务方面要激烈很多,希望大家有机会可以去感受一下5G智慧网络应用的氛围。 

    我们在比赛给地方政府发展智慧产业提供了机会,给选手提供了展示的机会,我们组织方也得到了想要的解决方案,推动了产业发展,落地了央企的社会责任。 

    2020年希望能够得到大家一如既往的支持,和中国联通一起把5G网络应用的比赛继续办好。谢谢大家! 

    

16:45 直播员 孙岚
星环大学副校长徐士雷介绍赛点情况。

 徐士雷:各位领导、各位来宾,大家下午好!我是来自星环大学,由星环科技成立的专门针对高校市场的部门。 

    我们是Sophon赛站,Sophon可以大大降低建模难度。大赛主办单位有中国人工智能产业发展联盟、大数据分析与应用技术国家工程实验室、湖南省工业和信息化厅。 

    大赛有幸邀请到张平文院士担任专家委员会主任,专家委员会委员有星环科技、联盟、北京大学、清华大学、中南大学等单位的专家以及领导。 

    大赛专门面向高校群体,鼓励学生+教师联合组队参赛。本次大赛一共有17个省市200所高校的218支队伍。 

    赛题设置方面有四个方面,交通、保险、消防警情、企业活力指数。 

    赛程设置是三个阶段,一是纯线上比拼,比拼算法建模能力;二是线下技术问答,考参赛团队的技术以及现场临场表现能力;三是全国总决赛,将技术和企业实际生产经营相结合,把技术进行落地。 

    星环科技在5月份会举办前沿科技论坛,今年我们也进行了本次大赛的启动仪式,专家委员会张院士以及联盟的孙明俊主任、星环科技创始人跟赛区的参赛团队代表联合对本次大赛进行了启动。 

    我们针对的是高校的参赛群体,各个学校学生的技术水平参差不齐,我们在正式比赛开始之前已经在13个城市开展了培训,培训人数超过了两千人。 

    我们大赛历时4个月,最终有30支队伍进入全国总决赛,本科院校团队22支、专科高职团队有8支。我们按照本科组以及专科高职组进行评定。 

    2020年,星环科技将正式更名为2020AIIA杯人工智能大学生应用创新大赛,将更加聚焦高校,助力中国人工智能人才的培养。另一方面,我们会更加积极与星环科技落地的企业联合,将他们实际生产当中遇到的问题发布出来,并寻求解决。谢谢大家! 

     

16:43 直播员 孙岚
中国移动研究院人工智能和智慧运营研发中心副总经理邓超介绍赛点情况。

 

中国移动研究院人工智能和智慧运营研发中心副总经理邓超介绍赛点情况: 

 

    中国移动一方面是响应联盟的号召,另一方面,中国移动落实5G+AICDE战略。我们打造了九天平台,同时也希望能赋能其他行业。

    我们遇到了一些瓶颈,我们在平台建设和战略落地实施过程当中本着开放合作共赢的态度,吸引企业和高校合作。本次也是本着开放的心态设定了两个主题,智慧家庭和智慧网络。智慧家庭是一个开放的题目,智慧网络是命题式的。总的奖金是44万元,开放式赛题是20万,命题式赛题一等奖是5万元。

    我们一共吸引到了540多件作品,选手来自全国各地的优秀人才。这个比赛是杭州研发中心主办,组委会也反馈现场答辩环节同济大学从点线面三个方面给出了很好的解决方案,其中演示方面二等奖全息智能给观众留下了非常深的印象。我本人是作为命题式网络主题方向的主要负责人,也是完整地参与整个决赛过程。命题式赛题来自于实际生产环境当中的真实数据,337支队伍参与到了这个命题式的比拼,这个赛题就是比技术,大家拿不同的算法来比,我们对算法的有效性和真实性进行了验证。我们发现最终致力于从事网络数据分析的两家公司得了一等奖,但是高校团队也有非常好的成绩。

    赛事体会:集智解决应用难题、储备外部优势人才、全社会共建网络强国、建设智慧网络生态。

    展望2020年,中国移动将继续承办AIIA人工智能大赛,以网络智能化为重点,直面最核心技术问题,开放网络智能生态环境与业界同仁携手,欢迎大家在2020年继续加入我们!

16:39 直播员 孙岚
百度AI技术生态部产品运营经理张叔夏介绍百度飞桨挑战赛的算法汇报。

 

百度AI技术生态部产品运营经理张叔夏介绍赛点情况: 

    首先,百度近三年累计举办了24场人工智能大赛,覆盖全球近7万AI开发者,涵盖强化学习等多个领域,一共有2.3万支队伍报名。总奖池超过300万人民币。

    今年我们基于飞桨举办的这场AI人工智能比赛,飞桨是源于产业实践的平台,以百度多年的深度学习经验为基础,是中国首个,也是目前唯一国内全面开源开放、技术领先的产业级深度学习平台。飞桨包括核心框架从开发预测到部署以及一些基础的模型库、工具组件、服务平台。AI一站式开发平台为选手提供了免费算力。我们基于飞桨的工具组件来做的电梯调度算法比赛。

    下面由我来介绍飞桨电梯比赛,比赛名称是百度飞桨电梯调度算法赛,我们可以从算法上提供一个全新路径。我们要求选手设计并优化一个电梯调度模型,使电梯调度的综合效率达到最优。

    百度公众号是力推本次比赛,命题人亲临直播间在线答疑。吸引413支队伍参与报名,学生占比50%,有来自清华、北大,双一流高校学生100名。一共有38支队伍提交结果。本次推广宣传累计覆盖曝光4万+,其中8月31号举办了首次分享。比赛亮点,一是赛题接近生活,具有话题性;二是选手积极参与在线讨论,12小时不停地讨论,其中第一名选手高于官方最优成绩近10分;三是比赛引领强化学习新热潮,吸引了更多选手向深度学习方向发展,取得了出乎意料的结果。

    展望未来,百度继续将承办2020届AIIA杯人工智能深度学习应用大赛。百度拥有丰富的积累和业务实践经验,通过百度大脑提供先进全面的AI服务,助力各行各业实现智能化升级。2020年,百度飞桨将提供更将源于产业实践的完善深度学习应用大赛。

    以上是本次汇报情况,感谢大家聆听!

16:37 直播员 孙岚
为了提升我国人工智能产业的竞争力,联盟组织了AIIA杯人工智能巡回赛及专项赛。

希望通过比赛的形式,聚拢和号召领域内的优势企业,实现"融创同智,竞促发展"目的。2019年航天科工、百度、移动、星环科技、5G网络应用专项赛、医疗专项赛共计6个赛点,目前各赛点已经完成了大赛工作。北京航天情报与信息研究所市场营销处副处长张祚天介绍赛点情况。

 

 

    尊敬的各位领导、各位专家、各位来宾,大家好!非常荣幸参加此次大会,感谢联盟一直以来的关注,也感谢各位伙伴的关注。
    我们北京航天情报与信息研究所统筹谋划、创新亮点,向各级领导汇报,与各位同行交流。
    习近平总书记指出新一代人工智能正在蓬勃兴起,正在深刻变革人民的生产生活方式。人工智能领域成为新焦点、经济发展的新引擎,国家也相继出台各类政策。
    航天科工作为高科技军工企业始终将创新驱动作为重要的发展战略,积极参与到中国人工智能发展联盟的各项工作中。航天科工主办2019年大赛巡回赛,推进我国人工智能产业的跨越迈进。
    赛事设计上融合了算法类和应用类,综合采用了线上+线下的模式,进行综合考评。
    我们愿意与各位通力协作,共赴人工智能之巅。再次感谢各位!
16:35 直播员 孙岚
连接资源,包括技术研发、产品和服务、资产、资本、规模化生产是中国(小谷围)人工智能创新创业大赛宗旨。 广州大学城管委会办公室主任何德满介绍大赛情况(下):

    秦朝把文明传播到岭南的时候,历史一直延续下来,当时就叫番禺,番禺是广州的母城和发源地。广东和浙江什么关系?原来最早叫南越国。我们有大量的古建筑,岭南地区从秦朝开始战乱不多,很多古建筑维护下来,所以文化底蕴非常强。我们那边有大量的祠堂,广东祠堂拜的神也是五花八门,从关帝到妈祖都有,神是广东人的信仰。另外就是人才,冼星海就出生在番禺、长在番禺。好吃好住好玩,广东人什么都会吃,番禺人更敢吃。好玩,我们有全国最大的主题公园,叫长隆野生动物园,明年春节和暑假这个地方都是一房难求。番禺有大量的民间资本和民间人士,跟浙江这里有异曲同工之妙,藏富于民,广东人穿着拖鞋、开着宝马去买青菜。

    小谷围岛18平方公里,跟浙江也有关系,2002年张德江委员长从浙江到广东的时候在小谷围设立了大学城,把12所大学迁入进来,现在总共学生有18万,加上老师有21万,意味着年轻人多、活力足、毕业生多,每年有五万毕业生,年轻人的力量非常重要,我们有大量的年轻人,他们有大量的激情和大量的技术可以在人工智能方面作出一定的贡献。我们希望集他们的力量来开启人工智能,作为政府帮助他们把人工智能起步,在各位的支持下把初创企业做成功,也可以作为你们将来的一个辅助机构。

    广州大学城高校有12所。中山大学、华南理工大学、暨南大学、广州中医药大学、华南师范大学、广东工业大学、广东外语外贸大学、广东药科大学、星海音乐学院、广州美术学院、广州大学、广州医科大学。什么专业都有,从弹琵琶到拿手术刀的。

    大赛宗旨是连接资源,包括技术研发、产品和服务、资产、资本、规模化生产。

    赛程安排,9月份启动仪式,11月中旬是大赛初赛,12月大赛决赛。

    大赛赛制,包括高校组、企业组,进行了命题赛、领域赛。四个命题,领域赛筛选16支队伍,加上4支命题队伍。四个领域,智能制造、智能健康、智能公共服务、智能交通/汽车。

    十个奖项,企业领域赛事是十万人民币的奖项,十万人民币对于大企业来说是非常小的,但是对于初创企业或者有愿望进入这个领域的初创团队来说可以作为初步支持,也希望将来这种比赛越来越多,各地都会有这种比赛。我们还有学校奖项,人民币1万元,相对小一些。

    特设投融资组,将来对这些项目进行服务的话有大量的创投机构,还有关联企业作为支持。

    今天汇报的内容就是这些,谢谢大家!

   

16:20 直播员 孙岚
中国(小谷围)人工智能创新创业大赛以“聚能湾区赋能未来”为主题,本着践行创新驱动让人工智能赋能产业的使命,从国际化视野出发,立足大湾区,辐射华南,面向全国。
 

 
广州大学城管委会办公室主任何德满介绍大赛情况(上):

    我们压力很大,从广州过来,在杭州这个地方做大赛的推介,也觉得这是最好的起点,广州和杭州其实有很多相近的地方,也有很多不同,在很多定位和产业方面是可以互补的。阿里巴巴华南区总部在广州,网易起源地是在广州,现在杭州也是重点发展区域,丁磊先生是浙江宁波人。广州和杭州之间有很多的关联,有很多的互动,我们做最好的竞争对手,也做最好的朋友。

    2019中国(小谷围)人工智能创新创业大赛。我们这里是双创的发源地,我们大赛着重也是创业创新,我们面向开发者和学生。为什么有小谷围?小谷围在中国的地位还是很高的,小谷围上面有12所大学,华南地区最好的12所大学都在小谷围岛上。

    2019中国(小谷围)人工智能创新创业大赛由中国通信院、中国人工智能产业发展联盟、广州大学管委会一起发起,指导单位是广州番禺区人民政府。今年春节中国发布粤港澳发展纲要,PK对象是东京、纽约、旧金山,整合珠三角资源来做整个发展。我们从人工智能产业启动,希望集合高校、企业和学生,在创业创新方面开始启动。我们商定了本届大赛嘉宾,人工智能领域的行业大咖(研究者)、人工智能领域的教育权威人士(先导者)、人工智能企业(实践者)、人工智能相关园区孵化器(扶持者)、人工智能方面的投资机构(支持者)。这个项目经过筛选以后可以在全国各地孵化或者落地,需要大量的天使基金、风险基金。

    番禺区在广州是一个比较特别的区域。余杭区早上说到这个地方GDP增长率有8%多,这在杭州属于最高的。而番禺区传统产业比较多,人工智能可以辅助制造业,都需要在这个方面有提升。广东的口号是智能智造。番禺区在全国综合实力百强区中排名第十,生产总值是2000亿,在广州来说是比较高的。全球60%的珠宝产品是产自番禺区,周大福、周生生的产品都产自番禺区,非常厉害。另外还有传奇汽车,当汽车加上AI的时候就厉害了。广州有十家企业是在进行无人驾驶汽车的探索和试运行,AI在发展过程当中跟传统产业对接,我们需要大量的人工智能方面的人才和人工智能方面的专家、企业进入到这个领域当中。广东敢于尝试,成功了就物有所值。

 

16:15 直播员 孙岚
AR云是通向未来数字世界的桥梁,通过AR云可以创造一个虚实结合、无限可能的魔法世界。张小军充满信心的介绍。
以下为张小军演讲全文(下):

    

    在过去几年内做了非常多的工作,2018年我们提出了AR云战略,2019年其实已经落地了很多应用。 

    AR云是通向未来数字世界的桥梁,下面支撑我们能达到的能力是什么?我给大家介绍一下产品。我们在2015年推出了中国首款AR引擎EasyAR,也受到了国内外AR界的认可。到目前为止,我们在全球的开发者数量突破十万人,这个规模已经初具规模,这个数量应该是全球最大的开发者生态,其中40%开发者来自于海外,很不容易,以前很多模式都是拿海外技术到国内市场做商业化,现在把国内技术输出到海外是非常难得的。 

    架构有三个部分,一是SDK,我们在端上会提供一系列的工具,手机终端、AR眼镜、腾讯微信小程序端。二是Creative  Tools高效落地AR项目,我们提供了一系列工具。三是运的支撑,AR最终是要把整个现实数字化,涉及到的数据量以及计算能力都是海量的,我们在云上提供了一系列的服务,不仅提供公有云的服务,私有化也是很重要的趋势,我们也提供了一系列私有化方案。 

    除了在手机上应用以外,AR眼镜也是新一代平台,我们支撑一系列AR眼镜。这个月或者下个月会发布4.0版本。 

    实时筹建、多人AR都是首创,在国际上也是属于领先的程度,如果大家对AR感兴趣的话可以到官网上试用我们的产品。 

    现实世界挺无聊的,但是虚拟世界很精彩,通过AR云可以创造一个虚实结合、无限可能的魔法世界。谢谢大家!

16:14 直播员 孙岚
如何理解AR云的商业价值?张小军介绍从三方面来看。
以下为张小军演讲全文(中):
    AR云是一种全新商业价值的发现。如何理解? 

    第一,AR云将催生大量应用创新。有多少物理场景,就会有多少AR云。四年前推出的一个游戏,已经是爷爷级的游戏,但是到目前为止每年的营收依然有10亿美元的规模。之后陆陆续续这个行业也推出了相似的游戏,AR游戏是非常大的品类。除了游戏以外,在工业、娱乐、商业也有大量的应用出现。 

    第二,AR云会开辟全新的信息入口。PC互联网的时候有一个显著的信息发现特点,就是人去搜索信息。移动互联网时代,信息发现的模式变了,变成信息来找人,最典型的模式就是抖音,会给你打标签,不停地推送相关内容。在AR时代会进一步进展,会达到人信合一,不需要找什么,也不是信息来找你,信息就出现在它应该出现的地方。 

    第三,AR云带来全新商业模式。我们已经看到很多商业模式,包括AR电商、AR游戏、AR地产,AR云会带来非常多的商业模式的更新。 

    AR云市场有结构化的机会,一是市场大,AR云是远远超过云计算的市场。二是机会多,我们现在看就那么一个赛道而已,但是你仔细看的话会发现很多结构,各种垂直领域的新场景应用,差异化竞争机会非常多。现在越来越多公司已经进入到这个领域,不管是百度,还是华为,包括国外几十家公司已经进入到这个市场,AR云市场的差异化竞争机会非常多。三是时机好,5G大发展时机,5G是国家战略和全球趋势,5G一方面给AR带来了非常大的能力提升,可以很轻松地下载高质量内容;另一方面,AR是三维的运动,带来了内容的大爆炸,必然会对带宽的提升带来很大的作用。 

16:12 直播员 孙岚
2018年,视+AR在国内提出AR云战略,并与部分开发者、合作伙伴在部分小型场景进行AR云试用。目前AR云情况怎么样?视辰科技CEO张小军带来《AR云让空间产生价值 》主题分享。

 

以下为张小军演讲全文(上):

    大家下午好,今天跟大家分享AI这个行业的趋势——AR云。AR云,让空间产生价值。 

    AR,增强现实,大家已经耳熟能详了。在物理世界里面创造了平行宇宙,进入了另外一个宇宙。现实世界中有多少物理空间,可能就会有多少AR云。 

    AR云,最下面一层是生活的物理空间或者线下场景。AR云的应用是虚实融合,如果AR云想跟现实世界产生互动必须要通过一个中介,我们把线下场景作为数字化之后形成这么一个中介,称之为AR云。很多AR同业公司有很多不同称呼,我们称之为AR云。 

    AR云的价值非常大,一是所有数据都会沉淀在AR云上;二是AR云承担着数据入口的角色。对比物联网的概念,AR云也会开启空间互联网的时代。 

 

15:48 直播员 孙岚
陈冠诚分享了他认为的AI数据的发展历程。
以下为陈冠诚演讲全文(下):
    我聊聊我认为的AI数据的发展历程。整个行业里面最开始的是互联网沉积数据,网站或者APP用户点击浏览行为,构成了一个个用户画像,最经典的应用包括搜索引擎、推荐引擎等等。下一个阶段,如果你想要做人脸识别就需要从APP里面组建一个数据集,全部是由人脸构成。随着人脸应用的深入,互联网上能够获取的人脸数据不能满足你的需求,一个经典的问题,单一的人脸多角度实体的需求,在互联网上很难找到同一个人脸多个角度的照片,这个时候就有一个新的需求,就是众包。发布一个有报酬的任务,感兴趣的用户通过完成指定任务来获取一定的报酬,需求方通过众包的方式获取到同一人脸多个角度的数据。众包数据服务也会有瓶颈,对于任何参加众包方式采集人脸的用户来讲,他用的是400万像素的摄像头,可能需要1200万的摄像头采集到的数据才是合规的,众包满足不了需求,那么就需要定制化数据服务,需要专业化、细分化的数据采集机制,从而定制出来高质量的数据聚。 

    还有一个例子,一个行业的应用是驾驶员疲劳检测,需要定制化数据服务的需求。如果你要用众包的方式去进行驾驶员疲劳检测数据采集的话,首先要求众包人员有一辆车,对于车内采集设备的精度、光线、位置都有特定的要求,如果不满足这些要求的话,你采集到的数据也是不可用的。我们看到整个行业已经在大量地进入到了定制化数据服务阶段。 

    还有一个阶段是用户智能,会诞生一批新一代的物联网数据,很大的一块热潮是来自于AIOT设备的应用,比如说语音设备、视频设备,这些设备随着场景的深入,用户C端很多行为会大量地留存下来,形成新一代的交互数据。 

    我们现在长期是处在定制化数据服务阶段,这个阶段有几个很有意思的趋势。一是设备定制化,二是场景定制化,三是样本定制化,四是工作协同化,五是工作专业化。我们越来越发现行业里面整个精度的需求是无止境的,一开始精度只需要做到95%就可以了,现在基本上所有的精度都要达到99%以上。同时数据多模态、多场景、丰富样本。 

    以设备定制化为例,最典型的案例就是定制的激光雷达。十几二十年前只有一个摄像头去做道路行人检测,还有一些解决方案的人认为仅仅靠视频这一个单一纬度的数据是不足以提高识别精度,他们会想是不是可以引入另外一个纬度的数据,比如说距离,那么激光雷达的引入后精度可以比单一的视觉有提升,效果显而易见,只不过面临着激光雷达降低成本的问题。我认为设备的定制化会是将来非常显著的一个趋势。 

    场景定制化:更贴合真实场景。安防这个领域对于光线的复杂性要求非常高,真实的场景下面,如果一个解决方案想要做多场景的覆盖会要求各种光线强度的组合,多样性的数据才能训练出比较靠谱的AI模型,这个时候需要定制一个场景才能完成这块的数据质量。 

    样本定制化:AI的公平性。肤色、方言、年龄需要覆盖更多的场景。 

    工作协同化:数据的采集与标注工作。对协作效率提升的要求也越来越高。 

    背景知识细分化:医疗领域的标注需要副主任医生才能做好,这就涉及到知识细分化趋势。 

    Testin为了支撑好客户这些需求,我们自己搭建了数据采集实验室,也是特别注重数据安全这块,会有自己的数据安全机制,只有在操作的时候才可以接触到数据,离场的时候全部数据都会保留在数据中心,不会带走数据。 

    总结一下,整个数据迭代会经历五个阶段,我们现在正处于定制化数据阶段。 

    谢谢大家! 

15:44 直播员 孙岚
北京云测信息技术有限公司CTO陈冠诚带来《数据迭代加速人工智能企业发展 》主题分享。

 

    以下为陈冠诚演讲全文(上):

大家下午好!我给大家分享的角度不太一样,我们是从数据迭代的角度来给大家分享一下我们在人工智能行业的见解。 

    简单介绍一下Testin,我们成立于2011年,最早做APP测试,然后做了APP推广服务,近些年开始推出AI数据服务。三大块业务核心点都是一样,就是赋能产业里面的合作伙伴。北京是我们总部,我们在上海、广州、上海、深圳、香港、马来西亚、美国都有分公司,我们公司大概有1700多人,将近一千人从事跟AI相关的数据采编、数据标注等服务。 

    我们Testin有三大数据交付中心,华北、华东、华南。我们合作的这些伙伴有三大类型,一是新兴人工智能企业,这是显而易见的,随着2015年、2016年深度学习的兴起,人工智能公司在人脸识别、安防、自动驾驶方面会深耕,我们也是和他们合作,提供数据服务。二是科技巨头,他们拥有很多丰富的用户场景,也会有充足的研发资源投入,也会有大量AI数据的需求。三是产业智能化升级浪潮兴起的传统巨头公司或者传统行业代表,他们在农业、制造业领域有非常丰富的应用落地,所有AI的兴起,想通过AI技术来提高效率,诞生出非常多的AI数据需求。 

    AI这波浪潮对我们整个社会的变革体现在三个方面,一是劳动力的解放,生产自动化的提升。我们知道三秒钟定律,如果现在三秒钟就能够做决策的工作很有可能可以被AI替代掉。二是拉近人与人的距离,医院场景下医生、护士需要花大量的时间去进行相对比较重复性的问诊工作,随着问诊机器人的兴起,我认为问诊机器人可以节省大量的医护人员对于患者常规式的重复性问诊活动,意味着医生、护士可以节省出更多的工作时间去进行情感交流,从问询到关怀。三是改变人类交互模式,以交通工具为例,我们历史上有几波交通工具的变革,最早是自行车,后来是汽车,下一代正在发生中的是自动驾驶。我们想从杭州到乌镇,骑自行车的话需要七个多小时,开车的话两个小时或者1小时40分钟,但是开车的话有一个不可避免的问题,开车过程当中不可以干别的事情,随着AI的发展,驾驶员可以解放出来,人在汽车当中变成办公时间,进行移动办公或者进行娱乐。更进一步,当你整个路网全部都换成自动驾驶的话,通过车辆之间的调度系统可以在高密度车流的情况下实现平均车速的显著提升。现在平均车速只有80公里/小时,今后可以提高到120公里,甚至200公里,那么距离问题可以重新定义。 

    人工智能浪潮有三大元素,数据、算法、算力。我们从行业的角度上来看,随着能力升级,不断地相互制约,又不断地升级。今天早上百度嘉宾分享了OCR文字识别,OCR的能力要分场景的,一开始如果只做APPOCR文字识别,那个时候需要的数据只是APP里面的数据就可以了,保证一定的精准度,算力也只需要支撑APP就可以了,随着OCR能力的提升,同一个OCR模型不仅做好APP里面的文字,还要做场景里面的文字识别,比如说光线变化等等场景,不管是你的训练数据,还是算法,其实都变成了限制OCR能力扩展的瓶颈,紧接着要做的事情就要采集一批新的数据,各种各样的文字,同时还要进行大量的标注,把标注好的数据用模型再去进行重新训练,算力也有新的需求。 

 

15:40 直播员 孙岚
何沛中简单介绍一下ARM平台可以干一些什么事。
以下为何沛中演讲全文(下):
     再简单介绍一下ARM平台可以干一些什么事,挑选几个案例。人脸识别太热了,我就不重点讲了,这是基本功能。我们跟别人不太一样的东西,我们还做了陌生人聚类,陌生人在没有标准想的前提下标注出来。千岛湖一个村子做了一个开放环境的游客统计,平常大家统计人数的时候觉得没有什么难度,其实这个事情很难做,你不可能对游客进行标注,一定是一个陌生人,游客和村民混在一起,你分不清楚。需求方想知道有哪些游客是过夜的,也就是第二天还出现。我们把三天出现的标注为村民,把两天出现的标注为过夜游客,出现一天的是游客,你只能在几十个摄像头的信息里面通过我们的架构完成陌生人标注和统计工作。 

    第二个应用,人行道闯红灯识别。上海市主要路口都装了人行道闯红灯的自动抓拍,提供给执法部门作为证据。我们利用人脸抓拍摄像机直接识别道路上的红绿灯,正常情况下红绿灯的尺寸很小,在比较宽的马路对面没有多少像素,但是还得看成是开关信号,我们用这种方式来降低部署门槛。 

    第三个应用,未标记车位管理。对城市管理来讲,车辆管理始终是一个重大的事件。以前不外乎几种方法,比如说画一个白框,但是实际城市当中往往看到的是屏幕上的情况,根本没有什么线,乱停车。停车位管理最主要的应用不是为了收费,很大一块为了查处违章停车。 

    第四个应用,我们还做了一些小创新,比如虚拟手机。我们现在用的手机是可以装在数据中心当中,把ARM的环境变成一台手机的时候,你在云上有一台对应的虚拟手机。对信息安全要求比较高的地方,你的信息不用去机房,可以用手机的计算结果直接送出一个显示流,信息这块就会比较安全。 

    第五个应用,安全可信信息访问。断网的情况下保证信息的安全,利用ARM架构,网络跟外网没有发生连接,但是能够实现信息的访问,这个方式是绝对安全的一种架构。 

    再说一下ARM温存储服务。数据越来越多,有的一年访问一次,甚至有的15年才访问一次,我们用一个ARM芯片带一块芯片,提高休眠机会,没有访问CPU休眠,数据请求10秒启动硬盘提供服务。 

    谢谢大家! 

15:38 直播员 孙岚
何沛中说在ARM上做AI应用是自讨苦吃,可他们还是要干!
以下为何沛中演讲全文(中):
    为什么选ARM平台?现在大家流行的就是专用芯片或者GPU,在ARM上做AI应用是自讨苦吃,我们也认为是自讨苦吃,为什么还要这么干?为了产业化落地,我们用通用芯片形成一种架构的风险是最小的。我们选择这个东西其实就是几条理由,它为全球最大的芯片,是最大的规模,就可以有数量大、标准化、价格低、人手多的优点。 

    ARM是有限的,如何在有限的资源上实现目标?计算资源少,就必须要非常精准的模型,对训练提高到了非常高的要求,计算资源可能在模型场合还是不够的,我们就采用了ARM的集群架构,以这种方式来满足边缘计算的要求。 

    如何去完成精简的AI训练?目标是让一个训练的模型可以小到在几百兆计算能力的ARM上完成推理,实践证明这是可以的。 

    我们也做了一套架构,整个系统的架构很大程度上是来源于开源的贡献。2000年我就开始做运营商服务的工作,从来没有自己做东西,统统都是找一个合作伙伴谈一个合同、提一个需求,没有我们自己要去做东西的事。但是到了今天忽然发现不行了,因为你的需求多变,开源组织的蓬勃兴起让我们来做一个系统集成的可能性就成为现实。我们内部有一个门槛,如果你在开源组织上拿不到80%以上的代码,那么这个项目就不行。如果你有80%以上的模块是现成的,那么我们是完全有能力做好。我们最知道客户要什么,也知道自己要什么,但是不可能从头到尾写这些代码,开源为今天所有的想象提供了可能性。 

    我们在做的时候保留了混合架构,现在专用的AR芯片层出不穷,不停地有更多的好芯片,算力很强,但是应用场景是固定的。ARM的特点,算力很弱,但是你想它干什么就可以干什么。如果原来模型里面没有的,我们就ARM架构来做,最大限度地满足算力的经济性和平台部署的灵活性,更满足客户的需要。 

 

15:21 直播员 孙岚
近几年技术的发展可谓是 “乘上了复兴号般”的迅速,当我们还沉浸在物联网中时,边缘计算已悄然而至。华通云首席战略官何沛中带来《基于ARM的通用边缘计算应用》主题分享。

 

以下为何沛中演讲全文(上):

    各位领导、各位来宾,大家下午好! 

    稍微说几句网信华通。我们定义成互联网基础设施的提供者,我们一直在做数据中心、物联网、云计算。我们是阿里云计算的第一个数据中心的提供者。我们也是政务云的第一个服务者,我们是杭州市政府政务云的提供者,干了一年以后才发觉有机会收到钱,也是一个先行者。 

    今天给大家带来的话题是为什么要去做边缘计算,我们原来是做云计算的,但是如果老是守株待兔,这个社会发生变化的时候,你就会来不及。我们对边缘计算的看法,它会进一步提升云计算的价值,跟我们现在做的事业并不矛盾。 

    我们介绍一下我们理解的边缘AI计算,在靠近物或者数据源头的一测,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台。跟云计算最大的差别就是越来越靠近真实的场景。 

    边缘计算可以提升云计算价值,以前云计算主要是处理信息化,信息化的传输成本不是特别高,但是今天越来越多的计算场景需要处理视频和AIVR,如果用云计算来处理的话就非常不经济。这个时候用边缘计算,先进行预计算,变成信息以后再由云计算处理,这是最具有性价比的解决方案。 

    边缘计算和端计算有什么差别?尤其是智能监控,摄像头里面带有AI芯片。边缘计算还是一个系统部署的模式,但是如果端计算的话通常都是端点计算,边缘计算还是要像系统架构一样去设计。第二是弹性计算,给不特定的终端所接受,具有一定的弹性能力。第三是集成网络拓扑,实际上在真正的部署当中,客户通常不希望改动基础设施。比如说城市智能监控,拆掉重新做一遍的话成本太大,为了降低成本或者利用好已有资源,边缘计算这种方式进行人工智能处理是最具有性价比的方法。第四是资源共享。第五是兼容量。 

    我们认为产业需要边缘计算,很明显的一点是节约带宽资源。杭州这样的城市有几十万个摄像头,传输成本巨大,如果在边缘先进行视频到信息的处理,然后再把信息传过去,你的带宽只有几百万分之一。二是降低运营成本,既有设备投资商的低成本,也有能源消耗的低成本,你也不需要多少等级的数据中心,数据中心的运营者节约了一大块运营成本。三是提升服务体验,云计算不是为特定客户设计的,一定是标准化的,但是边缘计算可以做到。把海量的视频资源转化为信息资源,可以为云计算提供更多的计算资源,也可以让云计算有更大的价值。 

 

    

15:14 直播员 孙岚
整个行业服务化的过程才刚刚开始,围绕整个行业的服务化可以干一番事业,还有很多的机会。
何宝宏演讲全文(下)
    今天主题之一是开源,AI是软硬件结合,整个软件开发模式在早期是手工作坊式,后来诞生了一批软件企业。今天为什么我们都开源呢?一个重要的原因就是软件体量已经复杂到企业内部都搞不定了,我们需要企业之间的合作和社会化之间的协作,基于软件的生态系统的开发已经发展到了需要全社会的协作,一个企业搞不定了,我们社会化协作的基础是什么?一定是开放架构、开放代码。全球汽车产业链等等都是这样的套路,一开始手工打造,后来搞一个硕大无比的工厂,现在逐步转向社会工厂。 

    码农是先进生产力的代表,全球的码农在2018年大概有三千万,2017年大概有2400万。你们觉得这个数量是多,还是少?太少了,我们现在正在构建一个数字时代,从事这方面的工人或者农民只有三千万,显然太少了。码农是面向未来的工种,大家要有信心,我们就是这个时代的工人。 

    接下里,我们需要提升技能。一是互联网+,跟各行各业的融合,技术创新必须服务于特定场景、特定行业,技术之外需要深刻地学习行业知识。二是数据,数据是我们这个时代最核心的资产,数据是财富,但是它还不是财富,意味着我们还有机会,围绕着数据做工作是必须的。三是服务,按照大的趋势来看,所有行业都必然从制造转向服务业,服务业在整个IT的占比还不够高,把计算变成一种服务,整个行业服务化的过程才刚刚开始,围绕整个行业的服务化可以干一番事业,还有很多的机会。 

    谢谢大家! 

    

15:11 直播员 孙岚
何宝宏说,行业发展至今已到了一个非常大的拐点,做适合的软件会被更需要。 何宝宏演讲全文(中)
    行业出现了两朵乌云,对行业未来发展甚至产生拐点性的影响。一是摩尔定律,摩尔定律已经走到了结束,无论如何,它的增速放慢,存储的增长速度已经不是指数级了。摩尔定律为整个行业提供越来越便宜的基础性资源,如果整个行业已经再也没有那么多廉价的资源可以挥霍,你还能干什么?当基础资源的供给出现拐点的时候一定会产生影响。二是应用场景,技术创新的速度远远超过了应用的步伐,应用不够快,应用拖了技术创新的后腿。再宏观一点看,更远一点的地方就是围绕着行业发展,周围的制度建设、文化建设、理论建设更远远落后于技术的创新步伐。 

    任何技术的发展都离不开技术周期率。几百年来的革命发展本质上来说是一波波技术红利,现在已经到了第三波技术红利的后期。任何技术诞生之后必然会外溢,进而必然产生新的问题与矛盾。 

    我们这一波技术浪潮已经整整十年了,是非常蓬勃发展的十年。所有的技术发展都有周期性,不可能这么繁荣发展下去,是不是这波的技术浪潮已经到尾声?我们现在讨论的颠覆性技术几乎都是若干年前诞生的,区块链也是2009年随着比特币诞生的。今天行业的基础理论用的竟然是30年代—40年代的理论,我们行业理论没有大的突破,包括计算机架构没有大的变化,我们已经用了好几十年。 

    出现这么大一个拐点的时候,我们应该怎么办?如果之前的核心是如何创造出更快的芯片,那么肯定会带来更多地浪费资源。未来,关键是如何创造性地利用好芯片,优化资源利用,由量到质的转变。意味着我们需要更多地在软件上想办法,比如说并行软件;需要更多地从算法的角度想办法,创造出更快的算法;芯片的专业化问题,针对特定场景、特定应用,我们需要做一些专业。 

    人工智能也是这样的,我们已经走过了七个年头,这个时候你得想想干什么,七年之痒。人工智能经过几年发展,2012—2015年我们谈才、技术、资本,这两年我们谈伦理、可解释、监管,证明我们发展到新的阶段,不是因为我们行业出了多大的问题,而是行业的很多东西已经实实在在应用了,你如果没有用上,谁跟你谈监管的问题?前几年说好话,后几年说坏话。第一阶段什么破玩意儿,第二阶段是真香,第三阶段是好像有什么问题,如果你走到了第三阶段,证明你已经成功了。 

    AI能成吗?我改动了罗素的话,任何一种AI应用,只要关于它的知识一旦确定,这门AI应用就不再成为AI,而变成一门独立的应用了。所以AI做不出来的才叫AI 

    计算机视觉是这一波人工智能的最大突破,我们看看视频,我们迎来了视频时代,抖音非常火,已经从文本、语音、走到视频时代。我们的视频越来越多地不是给人看的,是给机器看的,因为人根本看不过来,意味着视频边解码、存出能需要新一轮的革命。当视频不再是给人看的时候,当网络不再是给人用的时候,那么是不是要做出改变? 

    随着计算密度的提高,我们会面临一个问题,就是智能的方式。TPU3.0的性能相比TPU2.08倍的提升,专门设计了一套水冷系统降温。我们需要专门为芯片设计一套水冷系统。当AI计算密度越来越强的时候,我们的智能方式也应该发生变化,由风冷转向液冷。 

 

15:02 直播员 孙岚
层出不穷的技术背后,规律是什么?谁才是技术世界的主宰?互联网技术的风口在哪里?中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏带来《风向2020: 拐点己至?》主题分享。

 

何宝宏演讲全文


    我从更宏观的角度谈一下我个人认为的下一步的风口以及我们可能可以做的一些事情。 

    简单回顾一下2019年的行业情况,第一句话是丝丝凉意。区块链在2018年水深火热,2019年的区块链脱虚向实。另外VR/AR基本上退守游戏和娱乐市场。大数据有两大难题,隐私保护、资产化,我估计还要研究下去。开源遭遇商业方面的问题,收购、并购以及云的模式对于开源的商业模式的冲击,导致开源界也发生了很多变化。智能手机,出货下滑。其他还有无人驾驶、直播、共享经济。 

    不能仅仅说负面的,也得说一点好的消息。云计算已经发展成熟,高速增长。昨天下午我刚刚参加了华为云的会议,看到一个数据,他们今年同比业务增长了5倍。如果过去对云计算爱答不理,那么今天已经高攀不起。边缘计算,集中计算已经成功了,该边缘了。产业互联网,金融科技等蓬勃发展。机器视觉一枝独秀。其他还有数字经济、基础设施、科创板。 

    总的来说,整个行业的增速有所放缓,但是相对来说依然很快。 

 

14:51 直播员 孙岚
农天使分享了几个希捷的产品和方案的应用场景。 以下为农天使演讲全文(下):
     跟大家分享几个希捷的产品和方案的应用场景。全球安防监控产业要看中国,中国的安防监控产业又要看杭州,杭州这边有着安防监控的龙头企业海康威视、大华。安防监控也促进了存储的发展,很多摄像头前端需要具有AI的能力。希捷从2006年开始就跟安防监控龙头企业紧密合作,推出了第一台监控盘,到今天已经是第13年了,我们推出16TBAI的产品,正好是上个星期在安博会上发布的,能够很好地支持AI的视频监控应用,独有的完美图像技术能够保证视频不丢真,很好地支持AI需求。

    第二个案例,我们跟Renovo合作,帮助其在车载存储、数据存取方面的业务。

    第三个案例,希捷智能工厂。希捷在无锡从1995年开始建厂,到现在已经接近25年了。我们借助人工智能技术大力地发展了工厂的质检,我们用了机器学习来代替人工的质检,大大地提高了我们的良品率,这也是我们自己用人工智能技术帮助企业业务的很好案例。

    总结下来,在人工智能的数据基础架构每一个层面,希捷都在努力,包括从端到边以及从边缘节点把数据上传到私有云、公有云,我们都在跟业界伙伴不断地打磨,从而改善我们的方案和产品。

    下面,简单地介绍一下其中几个关键技术。前面提到了硬盘的故事,20年成本降了1万倍,如何做到呢?首先第一技术是热辅助持续技术,HAMR,用传统的技术到今年业界量产的最高容量的机械硬盘是16T,未来单个硬盘容量的增长就非常有限,可能到20T就没有办法往上增长,让单盘容量进一步增加的话需要切换到HAMR技术。这几年有一句话得到了大家很大的认同,只有非常努力才能看起来毫不费力,今年有一个记录被打破了,就是两小时之内完成了马拉松,同样,我们希捷HAMR也是代表当前物理学和材料学的最高水准。我们用了轻型的材料,这个材料能够让数据不容易翻转,能够提高数据的密度,我们用热辅助技术使得材料分子活跃,进而我们完成数据的写入。接着,我们两个纳秒之内让材料冷却下来,让数据很稳定地存储下来,这是一个非常有挑战的事情,也是了不起的成就。

    第二个技术是MACH.2,推出了双SD机械硬盘,性能提高了8倍。

    第三个技术是SSD上的突破,能够有效地控制写放大,提高固态硬盘的寿命。这款硬盘也在中国人工智能四小龙公司之一大量使用,得到了用户的好评。

    展望未来,我们希望的是数据安全、无缝传输和存储,并且能够解决效率以及很好的用户体验,包括业务驱动性和安全性。这方面,希捷有很好的技术储备,能够给大家带来很多的价值。首先,降低整体拥有成本。EXOS能够降低成本。第二,提高性能,机械硬盘有MACH.2技术。第三,数据健康保证,在我们有相应的健康管理。第四,数据安全性,我们有完整的特性和解决方案,包括自加密硬盘等等。

    以上就是我今天的分享,感谢大家!

      

14:42 直播员 孙岚
当前大家都在谈论一个话题数据,到底数据具有什么“价值”,能让无数人耗费心血地去研究。希捷科技中国区云及新兴产业部门总监农天使带来《最大化人工智能的数据价值》主题分享。

以下为农天使演讲全文(上):

    尊敬的各位来宾、各位领导,大家下午好!非常高兴能够来到人工智能开发者大会,跟大家分享希捷科技在挖掘数据的潜力、最大化数据价值方面的一些思考以及我们取得的成绩。

    首先,我想跟大家分享两个小故事。

    数据的故事。大家经常听到人们在讲数据是人工智能发展的三大引擎之一。以前我们以为美国人最喜欢吃苹果派,后来经过数字分析,美国人不是最喜欢吃苹果派,为什么?超市里卖大尺寸的苹果派,经过家庭成员的选择,苹果派是大家的次选择,最喜欢的可能是蓝莓派或者核桃派,所以需要做出小尺寸的这些产品。

    硬盘的故事。过去20年当中,机械硬盘每GB成本降了1万倍,希捷如何做到的?一会儿会跟大家介绍。

    人工智能时代,路上跑的无人车产生的数据会到10—50TB的数据,2025年全球的物联网设备将达到42亿个设备。过去我们考虑成本、售后服务支持、业务扩展弹性和架构扩展弹性、软硬件互操作性。新的时代,用户的体验以及业务结果、数据安全、用户隐私都成为新的挑战,需要我们去考虑。我们的架构也要发生相应的调整。

    2007年的时候,苹果发布了第一代iPhone,大量的计算和大量的存储都集中到了超大规模的互联网数据中心。随着新时代的发展,因为成本的要求和合规性的要求,导致数据需要存储到本地,刺激了私有云的发展。很多对实时分析的要求非常高,又刺激了边缘计算的发展。相应的数据存储位置也会发生变化,大量的数据还是会存在公有云和超大规模的数据中心,因为这些数据很多可以接受一定的延迟。非常敏感的这些数据需要存储在我们的边缘端。对于海量的数据来说,因为机器学习、深度学习的需要,数据会存到私有云。

    我们看一下机器学习在私有云和公有云的比较。业务发展时期,把这些计算和存储架构放在公有云当中能够帮助业务迅速发展,但是当数据量大到一定程度,公有云的带宽成本和存储成本大大提升,现在越来越多的CIO会考虑把这些大数据分析的工作负载放在自己的私有云当中,预估会有80%的成本减少。

    十年前,很多市场分析机构预测公有云和私有云会大规模地发展,其实到现在为止私有云并没有大规模发展,因为速度私有云的时代还没有到来。随着人工智能的兴起,私有云的需求会涌现出来。希捷致力于给边缘计算以及私有云、本地存储提供好的解决方案。

 

14:40 直播员 孙岚
傅蓉透露,未来科技城马上就要启动文化中心,未来的博物馆、未来的文化中心都会有全新的面貌展示。
以下为傅蓉演讲全文(下):
    第二,未来科技城数字化探索。 

    1、经济发展数字化驱动。传统的经济发展可能是传统工业+传统制造业,但是在我们现在这个时代,数字化的转型、人工智能的赋能变得非常重要。未来科技城有18000余家企业,如果仅仅靠管委会100人,每天跑6家,可能一年也跑不完,如何发现真正好的企业,如何服务好的企业,就需要在数字化上破题。未来科技城有阿里巴巴等头部企业,我们要服务好,未来科技城有倾橙办,也要扶持初创性企业,我们制订了鲲鹏计划,鲲鹏是上古神兽,鲲化身为鹏,扶摇直上九万里,需要孵化器,我们希望从18000家企业当中遴选出这样一批富有代表性的成长性企业,可能在税收、营收等传统观念指标上并不是特别突出,但是它的技术、知识产权以及在其他核心竞争实力上并不输于传统企业。像我们的一些企业屡破世界记录,这些企业值得我们更好地扶持,我们在这方面作出了自己的一些探索。比如说通过AI+5G双核驱动打造了整个5G产业园,通过每年项目的遴选,让5G能够促使AI更快地落地,同时AI也让5G在这里更加地高效。 

    2、产业服务数字化升级。企业数据大脑总体定位?海量数据一库聚合、企业一屏展现、智能分析一键生成,形成经济运行的晴雨表、产业发展的作战图、企业服务的活手册、企业互动的主载体、移动办公的主平台。 

    3、智能城市数字化打造。通过城市化的进程,很好地和梦想小镇的IOT和阿里结合起来,以小镇为试点,打造了产业成果的转化。 

    第三,未来愿景。希望在整个未来科技城一城三中心的打造当中能够有更好的前景,未来科技城马上就要启动文化中心,未来的博物馆、未来的文化中心都会有全新的面貌展示。南湖随着之江实验室、阿里巴巴达摩院的落地,我们科学会有更好的助力。同时在城西枢纽高铁中心,随着高铁的运行,我们相信会有越来越多的创客帮我们引商。 

    最后,借用未来科技城的口号,我负责阳光雨露,你负责茁壮成长,相信我们大家能够在这里成为城市开发者、合伙人。未来已来,期待大家! 

     

14:37 直播员 孙岚
傅蓉说要不忘初心,建设最优的双创生态系统 以下为傅蓉演讲全文(中):
    我们始终不忘初心,我们的初心就是要建设最优的双创生态系统,无论是龙头企业,还是一流大学,还是人力人才资源,还是生活创业的环境,我们都企图串联起来,并成为未来科技城真正的双创生态体系和最优的双创生态环境。 

    2013年海创园第一期启动,2015年启动了梦想小镇,2017年有了人工智能小镇、之江实验室、阿里达摩院,2019年启动了5G创新园。正是基于这样一个布局,我们的创新载体也迸发出了真正的活力。 

    创业除了要解决创业者们的创业环境之外,还要解决一个问题,非常重要的问题,就是钱从哪里来,社会资本就是不可或缺的一个重要环节。我们在这些年布局了科技金融和金融科技,聚集了金融机构达到1411家,资本金达到3004亿元。就拿梦想小镇为例,梦想小镇初创型企业的园区,融资金额超过100亿元,创业者和风投看好这里,所以未来科技城有了这样一个奇迹。 

    同时,在数字化进程当中,未来科技城既然有这样一个数字经济或者人工智能优势,我们就要把这个优势发挥到极致。深化减税减费和最多跑一次改革,让投资者感到店小二般的服务,还要在线上营造良好氛围,我们从时间成本到资金成本都结合放管服。政策匹配非常重要,余杭区出台的产业66条新政,未来科技城也有自己人工智能、海创园等相关的产业政策。 

    像今天这样的活动在我们这里是月月有,小活动日日有,通过这些活动对接了相应的人脉资源,也活跃了创新氛围,人才、资本、项目做到了非常好的线上险下的环节对接。 

    20196月份迎来了最盛大的一场活动,就是全国第五届双创周。李克强总理亲临未来科技城,就是我们今天参会的这个学术交流中心,并且走访了我们的梦想小镇,创业年轻人的朝气深深地感动到总理,总理开幕式上的讲话上脱稿了20分钟,同时引用了接天莲叶无穷碧,映日荷花别样红的诗句,那天给他的感受正好是用来形容整个未来科技城双创氛围,我们年轻人的朝气、创业者的活力、双创元素的齐备,让我们能够承接整个双创周这样的大活动。将来会承办更多的国际具有影响力的赛事,让未来科技城金名片在整个全国双创上更有自己的份量和地位。 

 

14:12 直播员 孙岚
杭州未来科技城管理委员会招商局局长傅蓉带来《迈向数字经济,未来科技城的探索》主题分享。
以下为傅蓉演讲全文(上): 

    各位领导、各位来宾,大家下午好! 

    首先,请允许我代表杭州未来科技城管委会欢迎大家来到未来科技城学术交流中心参加2019AIIA开发者大会!下面我分三个方面向大家介绍一下未来科技城在数字经济和人工智能方面作出的努力和探索。 

    第一,未来科技城概况。未来科技城是一座年轻的城市,马云先生曾经说过,这里是我梦想中创业的地方,这个地方指的是就是余杭区未来科技城,这里也是阿里巴巴全球总部的所在地。 

    未来科技城区域位置得天独厚,杭嘉湖平原南端、长三角经济圈。未来科技城是全国四大未来科技城之一,我们也成为了2016年全国首批双创示范基地,也挂牌了国家级海外高层次人才创业基地,我们还是杭州城西科创大走廊的核心区、示范区。规划区域面积为123.1平方公里,随着开发强度增强,从最早的25平方公里发展到了35平方公里,再到现在的49.5平方公里。 

    未来科技城有着非常完备的交通配套,目前有高速以及地铁等通道。2022年亚运会之前,地铁35号线将全面建成,城西高铁枢纽也将完成,未来北京等中远途高铁在这里都有停靠点。 

    八年时间见证了一个非常规的奇迹。2011年只能看到三个地方亮灯——省委党校、恒生科技园、组团所在地,但是现在灯火通明。2011年创业者年龄平均是42岁,到现在32.5岁,呈现出年轻化趋势。同时,国家级海外人才、省级海外人才、万人计划都有自己非常出色的一些数字表现。我们拥有海外高层次人才3430名,两院院士11名、海外院士5名、国家级海外高层次人才146名。 

    我们坚持了什么?坚持了四大主导产业,围绕数字经济、生物经济、智能制造、科技金融。从最早的几百家企业,2018年注册企业家数达到了18000家企业,拥有上市企业6家、新三板挂牌28家、国家级高新技术企业240余家以及相应的省市级研发中心。 

    四大主导产业以及年轻化趋势这个红利下,我们更带来了经济指标的超常规增长。2011年整个未来科技城营收是203.1亿元,上升到2018年的4997亿元,税收从11.7亿元上升到了285.6亿元。很多人说是不是点错小数点,我们没有点错,增长分别达到了57.8%58%201918月份,整个未来科技城的核心区企业产生的营收是3750亿元,税收263.07亿元。2019年如果这个趋势继续往上发展,税收突破500亿元指日可待,这在地市级当中很多都无法达到的。

 
13:01 直播员 孙岚、姚珏
12:55 直播员 孙岚
AIIA DNN benchmark网站正式上线,相关结果都可以去访问得知。

 

以下为孙明俊发言全文(下):

    我们AIIA DNN benchmark网站正式上线,相关结果都可以去访问得知。 

    0.5版本情况。推断任务、云侧、整型。在行业当中包括了IOT、手机、安防摄象头等等场景,算力按照这些场景是依次增大的。 

    因为在0.5版本的不确定因素比较多,我们引导产业向好发展的目标,基于对比值,时延对比、精度损失对比、功耗对比,屏幕上红色是基准测试,而上面的值是对一系列产品进行测试所得到的最优的结果。相对于Baseline越低越好,得到非常好的时延、精度损失、功耗的成果的产品。吞吐量对比和每瓦算力对比,有一些芯片的优化能力比Baseline要高出不少。 

    主流支持评测场景及指标在大屏幕上,我们按照这样一些指标体系定义出来的。 

    首轮推断里面还对单网络模型性能进行了对比,我们本次对性能榜也做了排列。 

    我们对于单位算力的对比以及芯片定律也做了一个对比,单位价格能够买到的算力以及芯片利用率是最重要的两个纬度,我们选取了屏幕上黄色的指标,芯片利用率和单位算力的对比是我们目前评测到的最好结果。由于企业在持续更新数据,所以本轮也不公布最好的结果是由哪一家企业做的。 

    我们的工作计划,今天会发布0.5版本版本,之后会发布V1.0评估方案。主要的结果发布就到这儿,谢谢大家! 

12:42 直播员 孙岚
中国信息通信研究院云大所人工智能部主任、中国人工智能产业发展联盟总体组组长孙明俊,发布AIIA DNN benchmark。

 

 

以下为孙明俊发言全文(上):

    非常感谢!去年在人工智能开发者大会上发布我们的端侧0.5版本的评估,我看业界在发布芯片相关领域产品的时候都系全用0.5,确实我们芯片都是在0.5往上走的过程。

    我介绍四个部分,一是AIIA DNN benchmark,二是0.5版本介绍,三是AIIA DNN benchmark网站上线,四是结果发布和分析。 

    AIIA DNN benchmark。我们的目标是为应用企业提供选型参考,为芯片企业提供第三方评测结果。目标:基于清晰指标的技术竞争可以帮助企业快速进步。通过选取合适的网络模型、应用场景以及机器学习的框架,从而评估能耗、时延、精准度以及吞吐率等等指标。 

    AIIA DNN benchmark从零发展到现在得到了20余家单位的深度支持,我们对这些单位表示非常真挚的感谢。 

    目前已经制订了两套评估规范、完成两轮端侧评估评测工作。我们应用场景力图多场景、多模型、全面评估芯片能力。处理器硬件系统涵盖多种形态:加速卡、一体机。 

    本轮评估主要是针对芯片(加速卡)进行测试,后续工作中推进一体机以及云的评测。 

    基于AI应用场景的云侧推断芯片Benchmark评估方案,我们有封闭和开放两种机制,封闭机制不能自定义网络模型,而开放机制是允许的。 

    本轮评测场景包括语义分割、超分辨率、目标检测等场景。评测指标有推断效果、推断时延、功耗、每瓦算力。我们在业界广泛呼吁下,在本轮测试下增加了每瓦算力的指标。 

 

12:39 直播员 孙岚
希望把李阳说希望AI更落地,而不是关在实验室里。 以下为李阳演讲全文(下):
    提了这么多AI产品和解决方案,这些产品到底有什么东西。针对文本类的产品主要是两块,一是文本机器人,可以最快速地进行上线,对文本进行二此包装,让它服务于相应的人工客服上面,为大家工作效率。语音类助手同时有两大产品,一是智能语音交互机器人,主要是覆盖所有企业呼入呼出的全场景需求,可以做到全灵活的呼叫流程编辑,包括维护的解决方案的体验;二是智能质检,全覆盖企业的检验需求。视觉类产品主要针对于制造行业深挖出来的两块,一是天启——智能安监机器人,二是慧眼——智能视频分析。这些产品底层都要依托于先进的算法、高效的处理能力,从而做到实时人工辅助。 

    使用方更直观地体验到前面产品设计的便捷性,我们在便捷性上考虑了很多内容。通过底层的算法做了更多的优化,每个项目拉的时间都很长,企业的成本压力很大。为了避免这种情况,其实在前端的应用上做了很多心思,首先把所有产品做成可视,所见即所得。后台有很多很多的页面调整和开发组装的工具,每个企业在前端的页面上可以搭建,并且验证业务最终的实现效果。同时,我们这儿有很标准、很灵活的流程编辑工具。刚开始做项目的时候不可能想得面面俱到,我们在流程过程当中会提供流程内外编辑识别以及相对应的业务库,方便客户在自己编辑流程的过程当中不会因为某一点没有考虑到而需要返工,可以实时地进行优化。 

    我们不希望在一个项目过程当中底层技术人员要进行大量开发,我们把很多优化工作集成到了前端的业务系统当中,所有的客户其实可以基于前端应用的产品经验对底层算法进行相应优化,尽快地实现相同效果的提升。同时,我们还对相应的管理和维护提供很好的友好界面。 

    所有这一切都基于我们AI系统中台的架构,大家通过中台去进行相应的对接,工程师只需要负责底层的算法优化和研究,把相应的对接接口开放出来,由我们中台进行二次封装,为前台研发的工程师提供很丰富的接口,大家根据不同业务方向去调用相应的后台能力,快速地搭建相应的系统。也是基于这个系统让我们公司可以在后面快速地上线很多项目,服务很广的业务体系,我们所做的项目都是基于中台快速的快速迭代。 

    简单地说两个案例,一个保险公司是用了我们的外呼机器人,快速地上线,从POC到业务上线只用了短短的一个多月的时间,截止到现在人工智能替代率在个别业务上达到了35%,人工替代率也在不断地增长过程当中。另外一个案例是智能安监机器人项目,得到项目需求或者市场需求情况下进行产品封装以及产品上线,这个过程只用了半年的时间,都是依托于中台的处理能力。 

    我们希望把AI更落地,而不是关在实验室里。希望在通讯行业当中,依托我们的经验,把AI的能力提供给大家,提高大家在日常商业工作过程中沟通的效率。谢谢大家! 

    

12:38 直播员 孙岚
容联行业解决方案中心总经理李阳为我们带来《通讯+AI 驱动商业效率变革》主题分享。

 

以下为李阳演讲全文(上):

    大家好,我是容联云通讯的李阳。今天分享的是通讯+AI驱动商业效率变革的话题。 

    AI最重要的是要有相应的落地场景,否则的话,大家就成了为AIAI的企业,没有办法得到市场的认证。我们为什么敢于把通讯放在前面,这也是有一定的原因。我先介绍一下我们公司,我们整体排在通讯行业当中的第七位,云通讯当中第一位,我们公司成立时间不长,只有短短的六七年时间,但是我们的核心技术研发团队已经深耕在通讯领域20年以上,之前一直在为中国的三大运营商做底层的通讯支持。2013年的时候,我们瞄准了两个方向,云和AI,要把通讯上云。成立之初成立了自己的相应研发团队,2017年和华中科技大学成立了联合AI实验室,我们整个AI布局就完整了,在通讯领域做了深度的融合和发展。 

    我们整个产品布局就是这张图,把相应的通讯能力和AI能力作为最基础的能力层进行输出,各个企业如果需要相应能力来开发自己的系统的话,我们可以直接为这些企业提供最底层的算法能力。我们利用20年以上的经验实现通讯层的稳定,包括利用与科研机构的合作,提供最底层的AI算法能力。在这个基础上,我们还对底层能力进行了封装,有些企业只需要快速地补充相应的能力,我们做了相应的封装,把所有提供出来的能力进行了标准化的API  SDK,各个企业不用做大的动作就可以实现能力体验。很多企业自己可能没有研发能力,我们还对这些企业做相应的软件输出。 

    刚才大会颁发了相应的一些认证,容联七陌得到了智能化客服认证,其实就是我们针对于呼叫中心这个通讯领域的一块布局。容联七陌是针对中小型企业纯SASS(音译)的软件,同时还对大企业提供相应的布局。对企业的融合通讯需求来说,我们还提供了智能化移动办公产品,针对企业内部大会以及培训提供相应的企业直播产品。 

    基于AI来说,日常针对通讯上的需求,AI主要有三大类产品模块。首先是封装出来语音类产品组,二是文本类产品组,三是视觉类产品组。我们把AI赋能其中,形成屏幕上深绿色的行业解决方案,金融:全景客服/营销解决方案、远程教育、医疗解决方案;政企:移动门户解决方案;制造:智能工业生产/安全解决方案。 

 

12:30 直播员 孙岚
目前,华为在全球数据中心已部署了超过 10 万台鲲鹏设备,月均访问用户数超过 30 万,有力地支撑了研发、生产、办公等业务活动。华为中国区战略MKT部长曹泽军带来《鲲鹏平台赋能人工智能开发者》主题分享。

 

以下为曹泽军演讲全文:

    大家上午好!很高兴与大家分享鲲鹏赋能AI开发者,共赢计算新时代。 

    热力为我们蒸汽时代提供了发展动力,电力为工业时代提供了动力,通用算力为信息时代提供了动力。未来,在人工智能时代,除了通用算力之外,人工智能也在发挥着非常大的作用。 

    我们现在已经接受了云计算,而且云计算在日常生活当中,不管是游戏,还是工业领域应用,其实已经大规模应用。随着5G的部署,边缘计算会更大地激发出来,从而把人工智能以及未来全链接的社会全面激发出来。人工智能将会在生活和工作各个角落都会出现,这是上亿万美金的产值。 

    中国在全球整个发展当中的地位来看,中国蕴藏着巨大的潜力,我们主要依托的基础有人工智能和计算。什么是计算呢?一般来说,我们描述成一云两翼,华为云、鲲鹏+昇腾。在计算领域,我们的软件或者人工智能、大数据都要协同,尤其基于芯片能力的开发和参与,这块是非常至关重要的。鲲鹏和昇腾双引擎指的是其芯片。华为提供了全栈的解决方案,不仅是华为一家公司,还有这么多开发者。需求有消费终端、共有云、私有云、边缘计算、IOT等等。 

    介绍一下鲲鹏产业,鲲鹏产业在华为公司指的是基于鲲鹏和昇腾两块芯片做的整个IT产业,涉及到了数据库、操作系统、中间键、应用系统、芯片、服务器、存储。“1平台+3计划指的是基于昇腾平台提供三各个计划,解决方案认证计划、开发者赋能计划、AI人才培养计划,华为未来希望能够在中国培养百万级开发者,我们也准备了十几亿美金的扶持计划。有四个方面的合作,产业合作、开放/开源、技术支持、营销支持。 

    与产业组织密切合作,共同孵化产业标准。希望一起在人工智能道路上和产业开发标准制定等等方面展开各种各样的合作。 

    开放/开源,CANN提供了工具,希望未来能够把成熟的算子通过开源的方式跟大家进行共享,同时也向开发者开放平台,希望各位开发者在我们的平台上开发出更好的算子,通过这个平台推向整个社会和整个生产领域。 

    所有这些技术真正要应用的话必须找到场景化的需求,否则的话,这些技术可能还停留在实验室或者报告当中,没有真正地释放到社会中。大家一起通过应用场景、解决方案认证、测试等方式方法把我们研发的方案技术变成真正地面向场景化的解决方案,真正地赋能我们的生产和生活各个领域。 

   一般情况下,我们会认为生态是布道,实际上营销不仅是布道,通过营销也是帮助我们生产端和需求端实现对接的有效手段。一方面,利用各种联盟、协会的合作做一些宣传;另一方面,通过我们的平台,包括华为云、鲲鹏、昇腾,通过线上线下的媒体向开发者、需求者展示,希望大家在那里找到自己需要的东西。我们有几个级别,业界级、华为公司级、专业级。 

    开源社区,大家关注一下左下角的网址,从中可以获得更多信息,希望跟各个组织合作,包括自己也做了很多开源,我们提供了门户网站、开发者权益、开发社区,希望搭建一个很好的公共社区,让我们的开发者和需求者进行论道,畅所欲言地发表自己的观点。针对开发者,大家可以关注当地的一些代表处或者研究所,基于共有云会发放一些代金券,希望为大家带来便利。 

    华为沃土只针对产业或者生态比较发达的区域。跟高校的合作有很多,比如说北大、清华,浙大也是我们很重要的合作伙伴。 

    最后,希望跟在座的开发者和同仁一起努力,在未来的人工智能时代共创辉煌,谢谢大家! 

    

12:26 直播员 孙岚
刘国军认为将来AI的推理和培训可以在一个平台端贯通起来。
以下为刘国军演讲全文(下):
    AIOT,大家都听说过Smart  City,这要构建在智能感知、智能处理、智能传输的基础上,这个过程当中需要用到大量的AI技术。

    这是我们对AI处理器的理解,CPU也可以做AI运算,最右边是确定的电路。给AI提供计算平台的话,最右边是性能最高、效率最快,CPU是效率最低。首先要有特定专用的AI算法硬件平台,其次也需要高效、灵活性。我们提供了最佳的组合,GPU+神经网络加速器,既具备高效,同时又具备灵活性和可构建性。 

    屏幕上左边是性能,从上到下是从CPU到加速器的对比,CPU1的话,那么加速器可以是200倍。右边的比较,如果开发端侧AI处理设备或者芯片的话,它的成本和功耗非常重要,右边是表示每平方毫米的性能。 

    对开发者来讲,我们提供的平台,这个芯片要能够接受不同的算法,甚至于不同的算法架构。我们倡导的是开放的API环境,可以让开发者非常方便地使用,不会锁定在特定的厂家或者特定的硬件软件环境,可以是开放的,这对开发者来说非常方便、非常友好。支持不同类型的神经元网络、不同网络架构,产出不同标准,一个开放的开发平台。 

    我们提供的算力,AIOT需要很小的算力、很小的代价,一直到最右边可以支撑整车的自动驾驶的算力,将来我们会可以做成数据中心云端的培训和推理算力。 

    最后总结一下,我们在AI来讲是基础性技术的提供商,但是很关键,我们比芯片更基础、更关键,我们有最好的GPUAI处理器提供给开发者。我们将来的解决方案会从端到云,能够提供算力平台所需要的知识产权。我们认为将来AI的推理和培训可以在一个平台端贯通起来。最后,我们的计算平台对开发者来讲是非常易用的开发环境。谢谢大家! 

     

 
12:10 直播员 孙岚
Imagination全球副总裁、中国区总经理刘国军带来《AI, opportunities at the edge(端侧人工智能,机遇无限)》主题分享。

 

以下为刘国军演讲全文(上):

 各位朋友,上午好! 

    我介绍一下我们公司是干什么的,大家都体会到人工智能带来的变化和机遇,人工智能帮助你实现梦想。我们是提供人工智能基础技术的公司,所有人工智能应用都离不开芯片,我们是给人工智能芯片设计者提供核心知识产权的一家公司。中美贸易战带来了很多状况,我们公司是英国发起的公司,从营收上来讲是第三大,苹果智能手机里面GPU都是我们的。 

    我们公司在人工智能端侧这一块有什么样的技术和看法。GPUAI处理器、PowerVR,我们从一开始的手机到智能手机,到VR/AR,再到汽车领域,我们都在其中发挥越来越重要的作用。 

    屏幕上有大量品牌的智能手机,用到了我们的GPU或者AI处理器。 

    二三十年以来,我们积累了几十年的经验,涉及到各个应用领域,最新的话是跟AI相关,比如说数据中心、AIOT、汽车自动驾驶。 

    前一段时间,中国人工智能产业发展联盟发布了关于人工智能芯片评测报告,其中用了我们芯片的被评为第一。AI神经网络加速器芯片评测当中,我们也是分数最高的。 

    神经网络加速器,我们目前的主要应用是在端侧,端侧市场的增长非常明显,AI推理判断在2040年会达到40亿美金的市场。 

    AI的发展趋势,你有这个能力做端的推理和云的推理,要做端的培训和云的培训。现在很多游戏也是这样,把大量的运算量要往端这边投入。 

    人工智能非常重要的应用领域是汽车,给我们带来很多的方便,但是有时候也带来烦恼。我们认为汽车今后会变成电子产品,而不是机械产品。用我们的GPU做成芯片用在汽车上的市场占有率是40%,我们的GUPAI处理器在汽车各个应用领域。从仪表盘到对驾驶员状态的监控,甚至到全自动驾驶,都会用到我们的技术。 

    

12:01 直播员 孙岚
那么要做好风控需要解决好的问题有哪些呢?
以下为王翔演讲全文(下):
    做好风控需要解决好四大类问题,一是早期风险感知,在萌芽状态就感知到这个事情,并且制定相对的措施。二是精确风险判定。三是快速风险响应,需要实时进行风险响应。四是自适应模型运营,我们业务发展速度非常快,有各种各样的业务场景上线,那么如何把历史经验迁移到新的场景当中,这也是一个很重要的研究话题。

    腾讯通过天御这个系统去提升企业风险控制能力,天御已经服务超过了16个行业7000家用户,提供了三个层面的解决方案,帮助不同能力模型的企业解决风控的问题。屏幕上这套体系也是基于四大类AI风控核心能力而打造的。

 

    除了在提供产品体系以外,我们也意识到不管腾讯安全做得多么好,其实也不能满足所有企业所有的风险控制,我们和行业一起去打造标准,希望沉淀我们风控的最佳实践。    

12:00 直播员 孙岚
风控团队的日常是怎样的呢?王翔作了简单介绍。
以下为王翔演讲全文(中):
    风控团队的日常,大家觉得这个团队很神秘。这是QQ农场,不知道在座的各位有没有玩过这个APP,看起来还是有不少人玩的,暴露了年龄。2013年这个APP开始火起来,我们团队负责QQ农场的业务安全工作,发现了一个很有意思的行为,支撑全国用户的时候只用了500台服务器,用户在操作的时候总是会有超时的行为,我们不断地扩服务器,从500台扩大到3000台服务器,好象这个事情有点不太对,应该可以承载全国的流量,为什么还是不够呢?最后发现其实有很多用户开了外挂,外挂自动到农场里偷菜,我们有70%—80%都是于外挂的流量,给腾讯带来了很大的负担。风控团队介入之后快速地把外挂控制住了,每年为腾讯节约上亿的服务器和带宽成本。

    风控团队的工作比较艰难,因为面临着两座大山。第一座大山是需要精准控制不断演进的黑产,第一阶段的黑产是用暴力的机器去刷业务,插很多手机信用卡的机器可以实现短信的自动化收发。我们打掉了一个团伙,他们可以对市面上所有验证码做到95%以上精准度的识别,大家觉得验证码可以打掉黑产,其实早就被黑产攻破了。第二阶段,黑产会模拟真实用户去刷业务,这些团伙可以做得非常精细,可以模拟出真人的活跃行为,地域分布、时间分布上都跟真人非常相似。第三阶段是众包刷,茅台酒在网上做销售,一些恶意团伙会在QQ群里发布一些任务,让大家帮忙买酒,这就是众包刷。我们的风控团队真的会面临一些人身风险,我们腾讯会被恶意人员围堵,风控工程师真的是“用生命在工作”。第二座大山是避免对正常用户产生骚扰。一个阿姨找到我们,说她的号被封号了。她的QQ好友农场 每天凌晨两点有菜熟了,她就去偷,我们自动识别为这是机器人的行为,但是阿姨给我们看了非常厚的笔记本,写出哪一个朋友的什么菜在什么时间会成熟,我真的很感动,所以我们的风控团队不要对正常用户产生骚扰,需要我们解决好的一个矛盾点。

    这是风控技术的发展历程,有两个阶段,原始阶段和风控2.0阶段。原始阶段更多是基于人工的直觉,比如说这个人这个小时操作20次、30次就到顶了,不可能再多了。我们真的会看人的操作规律,把不可能的行为筛选出来。2015年进入到大数据AI时代,我们的企业非常重视大数据画像,也会用一些基础AI模型,比如说决策树、逻辑回归模型进行分类。2017年,腾讯会大量地使用神经网络、对抗性学习等AI技术,进而改造风控环境。同时,我们腾讯开始进入无感知风控技术阶段,微信支付的时候要输入一个密码,腾讯已经开始在尝试根据手机陀螺仪、加速度仪器等等一些生物特征来判定是不是本人在操作,已经开始小范围地试验这种风控能力,我们认为在2020年可以大规模地进行一个推广。

 

11:50 直播员 孙岚
腾讯安全产品总监、专家工程师、腾讯技术通道委员、ISO&IEEE标准委员会专家王翔带来《追求零摩擦——AI在风险控制中的演化之路》主题分享。

 

以下为王翔演讲全文(上):

    各位同行、各位来宾,大家上午好!我是来自腾讯安全的王翔,非常荣幸能够和大家介绍一下腾讯安全对于业务安全这个板块所做的工作。 

    我在腾讯已经工作了十年时间,一直致力于使用大数据和人工智能技术去改善互联网生态环境。目前已经通过天御产品服务到腾讯QQ等大型场景。 

    业务安全到底是什么?四种非常典型的业务场景。一是金融风险,普惠金融这个概念非常火,很多传统金融业务也已经开始快速互联网化,交易业务也可以通过网上银行完成。网络借贷当中有20%都是恶意骗贷,每一万块钱有两块钱是恶意行为。二是数字营销风险,企业需要打广告做很多线上活动,腾讯安全发现有30%的广告流量都是虚假的,有10%的行为都是虚假的。三是数字内容风险,随着中国5G高速发展,未来会有更多的内容在互联网上传播,至少有0.1%的内容都是存在非常高的风险。四是身份欺诈风险,比如说假人和身份冒用的问题,最近一个技术是人脸识别能力,至少有0.5%的人脸识别都是来源于恶意攻击者。 

    讲几个具体的案例,案例一是票务网站,蓝色的是总体请求量,红色的是来自于机器人的流量,为什么大家觉得老是买票买不到,就是因为大家在跟机器人竞争。案例二是推特在2016年发现有团队使用自动机操作7000万个帐号以操纵舆情,对社会和国家产生非常大的影响。案例三是腾讯的社交生态面临着黑产大敌,微信里有一些虚假文章,比如说今天你还在喝可乐吗,你还在吃鸡蛋吗,因为腾讯运用大数据和人工智能,才能营造出健康的社交环境。案例四是饮品的红包至少有10%都是被恶意领取,对企业来说没有任何帮助。 

11:47 直播员 孙岚
田小鹏透露澳鹏公司有两个奥秘,一个是公司完全打破了IT企业的生态或者管理模式,另一个是跟一家全球领先的汽车OEM公司工作了20多年。

 

 

以下为田小鹏演讲全文(下):
 
    澳鹏公司的第一个奥秘,这家公司完全打破了IT企业的生态或者管理模式,正式员工500多位,有五万多位员工勤勤恳恳地在项目上工作,1100。每一个AI项目如何在很广泛的全球人群当中找到能够回答、培育的合适老师是非常不容易,我们澳鹏的经验就是120,在五万人当中每20人才能找到一个合理的老师,同时这个人在项目上精心地工作才能完成,这是很大的不同。AI是多彩和广泛的,有不同的模型。另外一点,福布斯在2019年对这家公司作出了一个评价,是全球一百家公司当中远程工作的第一名,很了不起。触发了一种新的思维,这家公司的模型完全与众不同,可以为中国带来一种新的思考和思维。

    澳鹏倡导包容性和多样性,因为数据一定要有包容和多样,才能真实地反映人类。聆听伙伴之声、确保隐私和保密、透明和及时沟通、提倡身心健康。很多数据不见得是很健康的数据,希望未来机器所学到的是能够帮助人类更加美好。

    澳鹏跟一家全球领先的汽车OEM公司工作了20多年,提供了很多语音数据,同时指导其自动驾驶,这就是来自于澳鹏的第二个秘密。在真实的世界当中,一辆车走向一个弄堂、一个街道时所看到的东西如何被机器真正理解呢?

    屏幕右上角有一个真实世界,这个真实世界是汽车看到的东西。开发者和科学家提出指导,自动识别出车辆,当数据足够精确使得一点一个准,帮助机器学习更多,这是第一点。第二点,让人去拉一个3D是很困难的,我们降维,通过2D的话就简单了,这是人类思考的机制,如何把复杂的问题通过降维来解决。第三,车是动的,不可能让标注人员都标注,可以复制,稍微调整一下。最后,真实场景不仅是车,可能有树、路、桥、行人、路牌,需要标注的东西非常复杂,而且要层次化,这些东西都需要非常高效的平台做出服务,这就是澳鹏成功的一个奥秘。一个高科技的开发平台才是真正使我们数据更加完整、更加高效。

    今天是周末,送上一份大礼,澳鹏做了20多年,其中数据库是其非常强大的优势,我们会把20年积累的库奉献给大家,希望给各位开发者带来应用上的加速。现在很多数据都是通过苹果做的,澳鹏多年前就用非常标准的主持人声音来完成的。今天收集你的声音还是比较容易的,但是收集十前年的声音数据比较难,但是那个却真实地在世界上存在过。感谢大家的聆听,希望大家在周末有所得有所获,谢谢大家!

   

11:41 直播员 孙岚
数据是人工智能技术发展过程中绕不开的话题。澳鹏(Appen)高级副总裁、大中国区总经理田小鹏博士,带来《倾注人类智慧的数据》主题分享。

以下为田小鹏演讲全文(上):

    各位朋友、各位来宾,早上好!今天非常开心来杭州给大家分享“倾注人类智慧的数据”的课题!

    我是1989年就进入大学开始读计算机系,读了十年一直到博士毕业。1999年毕业之后到今天20年一直在IT行业不断学习、不断理解,希望今天以一个30年的老兵身份分享一下AI方面的观点和看法。

    人工智能相应基础数据,2019年的时候提到的数据已经有35亿人民币,五年以后这个数据可以达到100亿人民币,每年都是两位数增长。所有在座的每一位对人工智能在未来的发展预期是好的,这个没有质疑,高质量的数据一定是人工智能的基石。

    那么就有一个问题,有一家公司进入我的视野,这家公司每年营业收入可以做到40亿人民币,为什么有一家提供AI基础服务数据的公司可以做到40亿人民币?有什么样的秘密?这家公司居然在澳大利亚,没有在美国,也没有在中国,上市时间也只有短短的四年,四年时间当中股价翻了40倍,为什么可以这么成功?是否可以把它们的经验和智慧带回中国?带着这些问题,我进入了澳鹏。

    澳鹏提供什么样的服务?非常简单,这家公司在AI行业提供的是非结构化到结构化的转变,我们人类视觉眼睛看到的数据、耳朵听到的数据、口头表述的数据、书写的数据、脑海中思维的基础内容数据,这家公司把这些非结构化的数据转化为结构化的数据。数据在AI的层面一定是最苦、最辛劳的,但是数据的价值决定了AI未来的价值。

    我们的行业对数据有四个基本的要求:一是速度,AI需要快速地变革、快速地应对场景、快速地提供服务。二是质量,高质量的数据可以带来最好的AI服务。三是安全性,所有数据带有很多的安全性问题,保护隐私。四是规模,在AI的数据终一定需要多样化,而不希望有偏见,不同的人看这个世界的感觉是不一样的。

    

11:38 直播员 孙岚
廖仁亿说人工智能芯片设计将来还有更大的空间,除了软硬件协同的技术以外,将来还有光的运算、量子运算,这些方面的潜力都是无穷的。
 
以下为廖仁亿演讲全文(下):
 
     为什么要设计芯片?芯片是支撑这个的基础,手机、安防监控、IOT、云端运用都有各种各样的芯片。如果你要能够很早地预测,那么就要有一个好的方法。我们在选择Benchmark的时候要做什么呢?第一,为什么要做Benchmark;第二,选什么样的Benchmark;第三,什么样的Benchmark是你需要的。性能最高就好吗?事实上功耗太高无法实现。比如说汽车有一个功耗的限制,这个是有安全性的。包括安全中心也是有功耗限制的,音响希望待机更久,需要一个比较好的尺度来度量。

    今天做AIBenchmark有一些特别,之前做手机的话比较固定,因为传统的计算不会有随机性,现在深度学习之后变得很特别,训练的时候有一个随机的过程,意味着不是每次都一样。我今天人脸识别率99%,或者97%,或者98%,认错一两个人。人类不是完美的,有时候可以接受一些误差,深度学习也要有这样的特性,但是有一个问题,降低到多少是可以接受的,这跟以前讨论的范畴不太一样。我们的模型是否可以改?每一家公司做得不一样,跟目的差多少是可以接受的?

    另外还有一个问题,用四颗和用一颗的功耗差一点,怎么来评测,是一颗比较好吗?以前手机就看分数,现在用分数的话就会有争议,这家公司一片芯片就专门做图像辨识。以前Benchmark做了以后大家不会有什么争议,只不过选择这个东西有没有绝对的相关。AI这个东西更有趣,有更多的面向需要考虑。

    为什么要做Benchmark,表面上好像在量这个分数,国内有非常多的人工智能芯片企业,大家花了很多钱,期待非常高,大家都知道芯片很重要,好象一百家企业做了,但是到底有几家赚钱了?做好芯片需要方法,不达到前几名就没有办法赢。你如果没有方法去分析的话是很无助的,只是搬了很久的数据,数据搬差了的话项目肯定差。

    很多人开发软件的时候没有意识到下层的软件,要考虑到带宽、功耗、运算效能、精度,这些都是需要考虑的重点。

    你需要做不断的循环迭代,需要更好的方法去支撑迭代循环,使得每一次Benchmark都在上面跑出来,分析出模型不够好,还是软件调度不够好,还是硬件不够好。

    有一个很有意思的例子,一家上海人工智能芯片公司做得非常好,他们现在已经到达了99.7%,这是一个很了不起的结果,意味着什么?意味着你将来有机会知道性能在哪里。我们希望有方法,而且可以提早知道性能在哪里,事实上完全有能力在软硬件协同的状况下知道分数的,已经不是天方夜谭。我们希望有更多的中国人工智能芯片用更好的方法来设计,做出更多优秀的架构。

    总的来说,将来还有更大的空间,除了软硬件协同的技术以外,将来还有光的运算、量子运算,这些方面的潜力都是无穷的。软硬件协同在每一个发展时期能够做充分的验证,才能设计出一个更好的AI系统。谢谢大家!

 
 
11:16 直播员 孙岚
新思科技人工智能实验室主任、 MLPerf工作组主席廖仁亿带来《Shift Left AI Benchmark》主题分享。  

以下为廖仁亿演讲全文(上):

    尊敬的各位领导、各位嘉宾,大家早上好!

    首先介绍一下我的工作,除了在新思科技有人工智能实验室之外,最前沿最科技的人工智能评测标准上我们也做了努力。中国最近人工智能发展非常迅速,Benchmark长远落地对我们来说非常重要的工作。

    人工智能除了眼前看到这些视频应用、安防监控应用、手机应用、语音应用,今年还有一些特别的收购,特别是来自于这些前沿的AI公司,英伟达、脸书公司,一个社群网络的公司收购了一个老牌公司,说明有一个趋势,现在所有人的数据是在数据中心,海量数据正在运算和存储,世界前七大公司,包括中国的阿里巴巴、腾讯或者美国的谷歌、脸书,它们的数据中心非常重要,所有数据都在上面运算,里面的系统已经不是单纯的芯片,而是把很多芯片连接起来,进而成为一个AI系统。

    从汽车来看,汽车是工业中的工业,包括非常多的电子化、智能、共享,现在设计汽车已经不是传统的燃油车或者机械车,更像是一台会动的电脑,有非常多的电子零配件和系统,芯片和软件实现如何能够确定在可靠安全的环境下。带来一个巨大的挑战,同时也孕育了一个巨大的机会,因为中国是全世界最大的汽车制造国和消费国,这是非常好的机会。

    对于很多消费者来说,对于开发来说需要一个好的度量,如果比较早地就知道目标就会避免一个错误,原来设计出来是想要做跑车,但是实践的过程当中发现很多做不到,如何避免这样的错误?我们很多人是做软件开发的,会有一种意识,一开始设计的时候跟最后永远不会改变规格,改变规格是世界的一种常态,你要如何能够在不断的迭代过程当中一直朝着最初的目标进行,终极目标是非常重要的,为什么而战,为什么样的系统而设计。 

11:12 直播员 孙岚
之江实验室主任朱世强为天枢开源平台生态架构师团队颁发聘书。


平台架构总设计师:鲍虎军教授;团队骨干成员包括:袁进辉博士、张东祥教授、徐晓刚教授、黄俊博士、蔡铭博士、吴超博士、单海军博士;平台法务官:孙明俊主任。
11:11 直播员 孙岚
中国人工智能产业发展联盟理事长、中国工程院院士潘云鹤,工业和信息化部科技司司长胡燕为天枢开源平台生态大使颁发聘书。

生态大使分别为之江实验室主任朱世强、中国信息通信研究院院长刘多、浙江大学人工智能省部共建协同创新中心教授庄越挺、阿里巴巴云智能事业群战略与合作部总经理刘湘雯、华为人工智能开源生态总经理蒋晓黎。
11:10 直播员 孙岚
11:08 直播员 孙岚
之江实验室鲍虎军副主任介绍并宣布天枢平台发布。

 

鲍虎军发布词全文:

 

    各位领导、各位来宾,很荣幸代表之江实验室来发布我们自主研发的人工智能开源开放平台。

    在过去的几十年当中,机器学习得到了大量的发展,机器学习的模式主导了人工智能技术的发展。尤其是深度学习已经成为了目前最行之有效的,也是最普遍的工具。伴随着技术的发展,深度学习已经成为了核心竞争力,也诞生涌现出了大量的有效训练框架,而且都是开源的,比如说百度的PaddlePaddle

    尽管如此,现在很多框架仍然有很多提升的空间。从技术上来讲,我们要更高性能的训练框架,需要更大更优的模型,需要提高更高的应用效率。之江实验室在成立之初就开始部署组织自主开源开放平台,在这里隆重地推出我们“天枢”人工智能开源开放平台。天枢的名字来自于北斗星第一颗星,我们希望发展一种高度快速、简单的平台,从而支撑引领人工智能技术发展。

    整个平台构架有六大层,核心是工具组件、开发平台、计算框架、算子/编译,我们也兼容其他训练框架。除了给开发者提供各种工具以外,还同时提供了各种算法库,包括影像分析、NLP。目前马上要发布的是屏幕上黄框的模块,其他模块正在布局研发当中。

    平台有四个方面的特色和优势:

    特色一:高性能。采用去中心化协议,通过数据、模型、流水线并行,借助静态编译技术,从而实现非常高效的计算性能。整个是线性的部署,线性增长。天枢平台提供完整的并行模式,自动编排与执行、高运行效率、强稳定性,这是在性能方面的一大优势。

    特色二:一站式全功能AI开发套件。希望用非常快速和非常简单的方式来部署。一是提供了数据的自动标注及数据处理,二是提供了自动机器学习及模型加工,三是一键部署,实现快速、简单。我们这个平台无缝对接大数据平台,同时也提供异构资源调度的策略。

    特色三:领先的AI模型集成。首先提供各种算法库,第一批开放的是视觉分析,尤其是影像分析库,我们希望提供独特先进的算法库,助力行业应用布局。大屏幕上左边是整个算法模型,橙色的是我们独特的算法。右边的几个视频是用在安防领域,这个模型可以同时处理各种强光条件下,一个模拟去模拟大规模人群,包括动态目标的跟踪、定位、检测。平台提供了领先的模型重组炼知技术,现在各个平台积累了各种优秀的模型,但是这些模型的迁移、重用遇到了非常大的困难,而我们提供了一种新的框架,把各种模型作为一种输入,利用少量的数据或者没有标注的数据研究出新的模型。对于一个视频同时恢复深度和分割,同时具备两个模型的能力。

    特色四:端边自有云部署。我们已经做了很多应用测试,成功实现了千万级人脸识别模型训练,能够解决大规模模型的训练问题。

    我们的生态合作模式,首先选择六个领域进行合作,希望通过免费开源的授权使用共建行业生态。同时也跟合作伙伴推进平台核心优势。

    之江实验室有六位生态召集人,他们会发布每个生态的执行办法。

    总的来说,天枢开源开放平台希望凝聚这个行业的力量,真正推动人工智能技术的发展。谢谢大家!

11:06 直播员 孙岚
今天,之江实验室将联合浙江大学、北京一流科技、中国信通院和阿里巴巴等单位,共同发布“天枢人工智能开源开放平台”。 天枢开源平台立足于核心技术的创新,以性能作为突破点,形成与现有框架的差异化竞争优势,致力于打造业界领先的深度学习框架。
11:05 直播员 孙岚
同时她表示把深度学习技术和产业相结合,需要面对三方面的挑战。  
以下为吴甜演讲(下):
 
  把深度学习技术和产业相结合,其实并不是一帆风顺,这个过程当中有很多挑战。总结一下,有三个方面的挑战: 
  1、开发环节。深度学习模型的实现是很复杂的,而在大量的产业应用当中会使用到大模型,这些模型的设计复杂,开发效率也比较低。 
  2、训练。工业级大模型训练困难。 
  3、部署。推理速度慢,部署成本高。 
  面对这些挑战,飞桨平台一直致力于解决产业实际当中的问题。大屏幕上是飞桨最新的技术图,核心框架、模型库、开发套件、工具组建、服务平台。核心框架层覆盖到了开发、训练、部署等各个环节,可以适用于开发者的整个开发过程。模型库上发布了自然语言处理、视觉、推荐以及语音技术相关的100多个官方模型库,这些模型都是在我们的实践与应用当中经过了反复的迭代、调优,同时也发布了200个以上的预训练模型,更方便开发者在自己的生产环境当中使用。我们面向场景发布了语义理解、目标检测、图像分割、CR预估等几个方面的端到端的开发套件,这些开发套件可以在这些场景当中让开发者非常快速地从数据增强、模型训练到最终的集成部署使用起来。还有自动化深度学习、迁移学习、强化学习,能够覆盖到深度学习的方方面面。 
  飞桨平台一直在不断地迭代优化,有四大核心领先技术,分别是覆盖到了开发、模型训练、场景部署、模型库。我逐一地介绍。 
  第一,开发。开发环节对于开发者来说需要更方便的编程工具,飞桨平台既使用了静态图,也使用了动态图,整个开发过程更符合开发逻辑,既能兼顾到高性能,又可以兼顾到灵活性。基于飞桨平台的自动网络设计,超过了专家模型的效果,主要指的是视觉领域。 
  第二,模型训练。模型本身非常复杂,甚至对于像大规模个性化推荐这样的场景经常是有千亿级的特征、万亿级的数据,有可能会需要实时学习。基于这些场景的需求,飞桨的分布式系统推出了实时更新的能力,这是一项突破式进展,在整个飞桨平台上可以更好地支持大规模训练。 
  第三,场景部署。今天大量的人工智能所使用的场景都是在端侧设备上的,以人脸识别距离,在不同的人脸识别设备上都需要集成算法,比如说考勤机。飞桨平台一直致力于多平台,希望全硬件支撑,使得整个在推理的环节上可以有一个更好的环境和不同应用场景的支撑作用。同时,飞桨平台也支持快速转化和集成,也支持多操作系统,目的都是为了使得整个部署集成更加方便。 
  第四,模型库。在视觉、自然语言处理、增强学习等等一系列方向上,基于飞桨的官方模型库都提供了非常强的能力,这些模型有很多是在我们的实践应用当中取得了非常优秀的效果,也有很多是在比赛竞赛当中获取到了竞赛冠军。同时也有200以上的预训练模型,预训练模型的开放,再加上迁移学习的工具,使得开发者在真正的使用当中能够更快速地使用到已经训练好的数据,从而得到更适合自己的效果。 
  全功能平台助力产业应用,完备的工具组件、面向任务的开发套件、产业级服务平台。 
  在实际的产业应用当中,既懂得AI算法,又懂得自己应用场景的人才是产业落地关键因素,飞桨平台提供了一系列学习培训机会,提供了高效的技术支持。我们提供了面向企业AI架构师黄埔学院以及AI快车道、Paddle Camp集训营,使得基于飞桨平台企业当中的开发者能够快速成长。 
  今天在飞桨平台上已经服务了150多万开发者,有超过6.5万企业在定制化训练平台上发布了16.9万模型,这些模型大量地都已经在真实的产业应用场景中使用起来。 
  我们希望基于我们所做的这些工作能够促进产业升级,创造商业的新模式。现在的飞桨平台已经广泛地应用于工业、农业、服务业等各行各业,希望这些工作能够为大家带来强大的助力和帮助,谢谢大家! 
11:00 直播员 孙岚、鲁统磊
吴甜用两个案例来说明深度学习是如何使得人工智能进入一个新的发展阶段。

  以下为吴甜演讲(上):

  各位领导、各位嘉宾、各位开发者,大家上午好!今天给大家介绍百度在深度学习实践方面的积累以及百度源于产业实践的开源深度学习平台飞桨的介绍。 
  “飞桨”这个名字还有另外一个名字,PaddlePaddle。 
  人类经历了三次重要的工业革命,分别是以机械技术、电气技术和信息技术为核心驱动力的,都有非常强的通用性,由此把新的技术带入了社会的方方面面,形成了一次又一次的新变革。 
  今天正处在以人工智能技术为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力的智能时代。深度学习技术是人工智能技术推进的重要技术突破,人工智能经历了三个阶段,人工规则阶段、机器学习阶段和深度学习阶段。百度在技术发展过程也一直在推进着人工智能技术的实践与积累,这样三个阶段都经历了。我用两个案例来说明一下深度学习是如何使得人工智能进入一个新的发展阶段。 
  在视觉领域,OCR是重要的技术,整个OCR的过程分为了检测、分割、识别、解码、后处理若干个阶段,需要使用专家知识、启发式特征,整个研发过程非常复杂,效果还没有达到非常好的实用性的状态。进入到深度学习状态以后,OCR分为了检测和识别两个方面,整个技术发展也使得越来越多的真实场景应用可以得到解决。端到端的深度学习可以通过大数据训练和特征学习得到更好的效果,在各种场景当中都体现出非常好的使用效果。 
  自然语言处理领域,使用人工规则的时候需要大量的领域知识,每个任务完成之后的迁移很难,整个开发过程也很复杂。而进入机器学习阶段之后,用了很多不同的机器学习模型,逻辑回归、CRF等等,需要做模型的选择、特征工程,整个开发过程依然也是很复杂的。而进入深度学习阶段之后,机器翻译、语义表示、语义模型得到了非常好的提升,推进了自然语言处理标准化、自动化,研发模式也随之改变,研发效率也大幅度提升。 
  语音技术领域也有类似的过程。 
  我们使用深度学习进行研发的整个过程当中,深度学习框架的出现极大地解放了深度学习研发的生产力,深度学习框架在整个技术体系当中向下和芯片的指令设计有关,可以进行深度学习整个过程的开发、训练、部署;向上和应用的模型、应用的场景都有关系。同时,深度学习框架的生态也是一个非常繁荣的可以进行大量模型生产的生产生态。深度学习框架在整个技术体系当中是起到了操作系统的作用。 
  下面介绍百度过去一年一个重要的突破。在自然语言处理领域的语义理解框架,在通过大数据的训练任务之后进行参数精调。通过这样一个框架,我们加入了各种各样不同的知识和任务的数据,可以持续地进行任务的迭代学习。举一个例子,实体检测的任务通过构造数据,让模型学会如何识别实体。再复杂一点,因果识别的任务,通过对海量数据的分析,构造出因果这样一个任务数据,模型在这个学习过程当中不断地加入多任务学习器,整体性地提升基础能力。当有任务需要开展的时候,比如说情感分析、分类等等这样一些任务,基于这样的模型就可以快速地得到面向任务和场景的特定模型。 
  这是在公开的研究数据集上的自然语言推断、自动问答、文本相似度、情感分析的数据,效果超过了SOTA的结果,再加上持续学习,整个模型的能力不断地提升。不仅是陈述数据集上,在工业应用的效果上也是有非常明显的提升,智能问答这个任务实际上是智能搜索的重要能力,我们用在了问题理解和答案排序,召回率有了7%的提升;文本润色是AI创作的重要技术方向,加上模型以上有了明显的准确率的提升;在对话理解上也带来了准确率的提升。 
 
10:51 直播员 孙岚、鲁统磊
百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术与应用国家工程实验室副主任吴甜分享《飞桨——源于产业实践的开源深度学习平台》。
 

 

飞桨是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台。
10:49 直播员 孙岚、鲁统磊
最后,潘云鹤说:“我们相信中国的人工智能一定能够沿着这个方向,促进中国经济与社会走向更高质量与水平的快速发展期。”
 

去年年底政治局第九次集体学习,指出了四点:一是人工智能具有头雁效应,人工智能在经济发展、社会发展当中具有重要意义。二是夯实人工智能发展基础,独立自主,勇闯“无人区”。刚才的案例不少都是勇闯无人区,全世界不会做到,也来没有做过,但是中国政府在干大量这样的事情,我们必须勇闯无人区。三是加强人工智能和产业融合发展,为经济发展增添续力。四是人工智能创造美好生活。我们相信中国的人工智能一定能够沿着这个方向,促进中国经济与社会走向更高质量与水平的快速发展期。
10:47 直播员 孙岚、鲁统磊
还有两个案例一个是湖州超威电源另一个是浙江大学联合杭州量知数据公司开发了产业经济智能化运行平台

   案例四,湖州超威电源,专门做电动自行车的电池,全国市场占有率40%。电池有四个问题,一是充电安全问题,充电的时候往往不注意,充电电流过大或者电池缺陷,发烫,最后燃烧。二是电池一致性,电池由多个小电池构成,而小电池不够均匀,有些电池比较容易发热,效率过低,导致电池效率不高,所以退返修率很高。三是回收问题。四是用户在使用的时候希望得到随时指导。公司设计了控制芯片、传感芯片、通信芯片的统一体,这个芯片用蓝牙进行控制,测量各个小电池的均匀度,然后对均匀度进行调节,哪一个电池电压低了,工作量就小一点,其他电池大一点。控制充电器的充电方式,不至于充电过快而造成灾难。通过手机去定位电池所在位置,为什么要定位?一是为了指导用户,二是为了回收电池。最后,卖出去的智能电池效果很好,温度的失控率降低了10倍,电池的退货率降低了3倍,电池的回收率提高了3倍。产品的设计问题,从一般的产品变成智能产品并不完全是企业问题,还是社会问题,和社会产生了巨大关系,用户的指导、电池的回收是和企业以外产生了巨大的联系。

  内部模型实际上是大屏幕上这张图,原产品的改造是加上了传感器、网络通信、人工智能、控制设备,这四块做在同芯片上,最后在原来的服务基础上增加了智能显示、智能服务、智能控制,这些工作都受到了云上的支撑,云上收集电池的数据,做各种各样的APP。智能产品一旦和云连通会有什么好处?可以不断地提升安全系数,产品的各种功能可以进而增加上去,产品不断升级。就像现在我们手机上用到的各种各样的功能,不断地升级。

  案例五,浙江大学联合杭州量知数据公司开发了产业经济智能化运行平台,用于宏观经济的分析,这个宏观经济是对于地方政府而言。首先是要对一个企业的经济作出分析,所以收集了很多数据,现在正在为德清做一个系统,德清政府的数据全给它了,现在还有很多区里的数据,比如说富阳区的数据。这个项目在浙江省工信厅指导下进行的,所以省市数据也有了。还收集了大量第三方数据以及互联网数据。最后把这些数据变成知识,进行三类画像,一是为区域企业画像,评判企业的运行情况如何、财务情况如何、生产情况如何、科技情况如何、社会影响如何;二是对全球行业形势画像;三是对地方经济画像,经济薄弱环节在哪里,要从哪一个点进行升级。这个工具是完成了以数据为调控的重要工具,进行应用层开发,最后针对三个目标,一是服务于企业,对企业的运行进行评判,和哪些企业可以合作;二是对各种各样的产业园区进行支撑,这个园区要招什么样的企业最好;三是服务于地方政府,对经济的调节进行辅助。这个产品大概在明年年底可以投入运行。

  我们越来越多的政府发现不仅要管好经济调节智能化的曾经,还要对供应链接智能化和产品智能化加以研究。

10:43 直播员 孙岚 鲁统磊
潘云鹤用5个例子来讲了一些方面和人工智能是如何结合的。

 

   第一个案例,正泰新能源生产智能化。正泰最近瞄准了太阳能进行迅猛发展。从2010年开始,当时浙江提出的口号是机器换人,正泰持续自动化,到现在为止自动化率已经达到90%。大屏幕上这一张图是在用人工智能图像识别方法在检查硅片。边上是人工智能用于太阳能后面的电路焊接,以前是人焊接的,现在焊接得很快。下面是大量的AGV使用。太阳能芯片很珍贵,现在用人工智能自动包装线,效果非常好。自动化率达到90%以上,效果非常明显,不良率下降35%,经过质量检查和自主智能包装,人力大幅度下降。一条电子生产线原来要219人,现在只需要23人;一个电路组建的生产线原来要185人,现在只要26人。员工宿舍、通勤班车、园区食堂、工伤风险、春节加班费用、停车位资源也随之节省,生产自动化率达到90%以上,成本下降了65%。南存辉跟我讲,“潘院长,我的光伏电电价马上就可以达到3毛多一度”,可以看出光伏电池新能源从过去的8毛一度下降到今天的三四毛一度,智能化和自动化起到了很大的作用。

  背后的模型,把原来装备自动化的设备加上人工智能变成智能自主系统,人工智能能够适应环境,所以变成智能自主系统。把人工智能系统和人配合起来变成人机交互系统。并不是去无人车间,而是追求少人车间,这和车一样,L1到L4容易完成,而L5很难完成,与其追求无人车间,还不如完成少人车间。

  案例二,陀曼在绍兴新昌轴承企业群的网络化改造。已经对1300多个工厂完成了装备的自动化,这个企业有一个很重要的特点,非常注重科研,每年科研投入占销售额的8%,这个比例对于中小企业来说已经非常高了。几年以前开始转型,转型成云公司,这个转型很有意思,陀曼智造为新昌100多家轴承企业开发了“e微智造系统”,平均每一家企业的改造成本23万,企业可以在一年内收回投资,这一步跨过去之后就不停地前进。新昌县政府出500万,陀曼出500万,成立了一千万的免费体验专项基金。第一步是出了V1.0版,能够有五个应用功能,包括数字测量、质量过程控制、机床故障自诊断、维护预警、加工误差自动补偿,这五个功能能够产生利润最大。最后达到了每条生产线每天减少20分钟的机床预热等待时间;操作工换刀调整时间从平均12分钟减少到2分钟以内;从一人一线操作实现1人2线或者3线操作,同比减少劳动用工50%以上,这就是为什么一年之内可以收回资本。第一批企业30多家进去之后就开始对V1.0版本进行升级,升级到2.0版本的11个APP,3.0版本的56个APP,马上要推出100个APP的4.0版本。包括设备管理、质量管理、组织管理、生产管理、定单管理、物资管理等一级功能模块6个,基本覆盖轴承生产管理的功能。一个轴承厂在相同厂房、设备和人员的情况下,2018年产值是改造前(2016年)2.21倍、利润2.68倍。目前,上云企业达到212家,新上轴承企业只有100多家,轴承以外的生产齿轮的企业都纷纷加入到云,投入的设备数量达到18000多台套。

  通过对设备最简单的数字化改造,使得成为可以上网的设备,收集这些设备和企业的各种软硬件数据,对数据用人工智能的方法进行分析,提供各种智能的APP。很巧妙,这个APP从最有利益的一环着手,使得企业不断升级,大数据、智能化能够实现。公司正在考虑对这些企业进行贷款,可以一起和银行去谈判。

  案例三,杭州兆丰,这个企业比较大,是中国汽车轮毂轴承的龙头制造企业。2018年销售5亿,其实并不大,但是利税达到2.4亿,说明利润率非常高,李克强总理到这个企业去看过。产品型号有2900余种,广泛应用于中高级轿车、商务用车、卡车,产品销售到欧美等30多个国家和地区。这个企业很早开始自动化,进行智能自主设备,AGV、车加工、中频热处理都已经完成。自动化是不够的,必须要加上智能化,变成智能自主系统。这就是人工智能2.0版本提出的,机器人只能覆盖很小部分,最大的部分就是要把原有的各种各样智能化机械变成智能自主机械。去年开始公司对全厂进行智能改造,以自动化流程为主的企业改造成以数据为中心的企业,最后人工智能对企业进行优化。

  轮毂上面出现了智能化产品,加了两个东西,一是测量温度,二是测量速度,可以对卖出去的全部轮毂进行质量检测和追踪。以上就是追踪结果,全国大部分轮毂是正常的,有两个地方不正常,河北和四川攀枝花,速度在25公里的时候温度已经到达了139度,而且里程已经很长。河北速度60的时候温度出现了160多度,这是异常情况。那么就告诉他们要到4S店,在安全上增加了新的服务内容。这些数据回来以后对轴承质量的进一步提高提供了重要依据,这就是以数据为中心的工作。兆丰的工作步骤是几个步骤,一是装备的自动化;二是使自动化变成网络化,产品、管理、服务一起入网,才有了大数据平台,很多人就在平台上用数学模型挖数据,用人工智能的方法把这些数据变成知识,最后在数据平台和知识平台上共同用APP来提供企业服务。APP现在看起来是一个群智的好办法,既可以由开发者来提供服务,而且使用者有相当的自由度。兆丰的这个模型对于中型企业和大型企业都有非常重要的参考意义。

 

10:35 直播员 孙岚、鲁统磊
潘云鹤介绍了由浙江大学联合杭州量知数据研发的产业经济智能化运行平台。该平台是用人工智能技术支持企业、产业园区、区域政府分析产业、谋划升级的工具。
   

潘云鹤介绍,2017年7月,中国发布了《新一代人工智能发展规划》,全世界都很关注。非常瞩目的两件事情,一是中国在人工智能上下了决心,二是此规划提出了人工智能发展的重要五个重要方向,这五个方向和人工智能1.0还不太一样,大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统,应用在智能城市、智慧医疗、智能制造、智能农业。这个规划到了今年上半年,到处传来的消息是希望人工智能和工业经济进行结合,这件事情中国可能要深入研究。从北京一直到抓工业的刘鹤副总理,以及各个省市的领导都纷纷提出一个问题,就是人工智能如何和实体应该结合起来。

 

  浙江大学和之江实验室开始研究这个问题,我们发现人工智能和工业的结合实际上有五个层次:

  1、生产智能化。我们经常讲无人车间是我们要实现的目标。

  2、企业智能化。车间如何分配任务,如何和市场相结合。

  3、产品智能化。这个问题既和企业有关系,和企业外部也有关系。

  4、产业链智能化。

  5、经济智能化。

  

 

 

09:56 直播员 孙岚、鲁统磊
陈如根透露,余杭区在未来科技城周边率先布局了建设中国杭州人工智能小镇,吸引了阿里、浙大前沿研发中心、百度杭州创新中心等17个高等研发机构以及360多个项目,在区块链、人工智能领域形成了先发优势。

以下为陈如根致辞全文:
 
    尊敬的潘云鹤院士、胡司长、柯市长,各位领导、各位来宾,大家上午好!
    今天我们在这里举行AIIA2019人工智能开发者大会暨第四届中国(杭州)人工智能产业发展论坛,谨代表余杭区委区政府对莅临本次会议的各位领导、各位嘉宾表示热烈的欢迎,对长期以来关心支持余杭区经济社会发展的各界人士表示衷心的感谢!
    余杭区是杭州的都市新区,地域面积1228平方公里,常住人口160.3万。近年来,余杭区主动适应经济发展的新常态,始终坚持创新驱动发展战略,大力推进余杭经济技术开发区、临平新城、良渚新城、钱江经济开发区,重点产业平台建设,打造了梦想小镇、艺创小镇、人工智能小镇一批创新载体和创业孵化平台,集聚了阿里巴巴等一批知名企业以及创新各类人才30余万,经济社会保持良好的发展态势。2018年实现地区生产总值2312亿元,增长11.2%,完成财政总收入623.9亿元,增长23.8%。今年前三季度全区实现生产总值1722.38亿元,增长8.6%,完成财政总收入648亿元,增长18.6%。余杭经济的快速发展得益于我们深入实施数字经济一号工程,我们所在的未来科技城集聚了之江实验室、阿里达摩院等一大批重大项目。我们还在未来科技城周边率先布局了建设中国杭州人工智能小镇,吸引了阿里、浙大前沿研发中心、百度杭州创新中心等17个高等研发机构以及360多个项目,在区块链、人工智能领域形成了先发优势。
    本次大会希望大家充分碰撞思想活力,增进共识,加强合作。同时希望更多的创新创业团队、科技企业和人才能够在杭州追梦、造梦、圆梦,共创人工智能美好未来!将进一步优化服务配套,营造良好的氛围,提升营商环境,努力打造人工智能产业发展的新高地。
    最后,预祝AIIA2019人工智能开发者大会暨第四届中国(杭州)人工智能产业发展论坛取得圆满成功,祝各位领导、各位嘉宾身体健康、万事如意,谢谢大家!
09:53 直播员 孙岚、鲁统磊
柯吉欣说,杭州一直高度重视人工智能相关创新发展,在人工智能技术研究、平台布局、人才集聚、产业发展、融合运用、体制机制、创新等方面具有领先的优势。

以下为杭州市副市长柯吉欣致辞全文:
    尊敬的潘云鹤院士、胡燕司长,各位领导、各位来宾,大家上午好!
    今天我们相聚在美丽的杭州,举办AIIA2019人工智能开发者大会暨第四届中国(杭州)人工智能产业发展论坛。首先,谨代表杭州市政府对大会的召开表示真诚的祝贺,对出席大会的领导和嘉宾表示热烈的欢迎!
    10月17号,科技部复函支持杭州建设国家新一代人工智能发展试验区,我们正在制定发展规划以及相关支持政策。在重要的时刻,由中国人工智能产业发展联盟和杭州市政府联合主办的人工智能开发者大会在2019年双创周的主会场举办,引领人工智能企业、行业专家、创业者、开发者关注杭州、集聚杭州,为杭州人工智能发展提供了非常有力的支持,这是杭州新一代人工智能战在新的时期发出新的号角,引领浙江省数字化转型、全方位融入长三角的新起点。
    人工智能作为引领未来发展的战略性技术和推动产业变革的核心驱动力,是经济发展的新引擎、社会进步的加速器,已经成为全球科技竞争的战略制高点。杭州一直高度重视人工智能相关创新发展,在人工智能技术研究、平台布局、人才集聚、产业发展、融合运用、体制机制、创新等方面具有领先的优势。
    我们将深入贯彻习近平总书记关于人工智能系列重要讲话精神,落实新一代人工智能发展规划的重大举措,以建设国家新一代人工智能创新发展实验区、创建人工智能、创新应用为契机,发挥杭州人工智能相关领域的研究、应用场景、产业基础等方面的优势,发挥高校、领军企业的优势,加强研发,开展重大创新成果的示范运用,打造人工智能产业集聚高地,支持引领杭州进一步壮大数字经济,实现高质量发展,探索新一代人工智能发展的新路径和新机制,形成可复制、可推广的经验,为新一代人工智能贡献杭州经验。
    最后,祝大会圆满成功,祝各位来宾工作愉快、身体健康,谢谢大家!
09:46 直播员 孙岚、鲁统磊
杭州市副市长柯吉欣致辞。

杭州市近年来布局以大数据、云计算为支撑的人工智能产业,出台行动计划和若干意见,积极引进国际优势项目,大力培育本土企业,已经具备了良好的产业基础,逐渐成为我国人工智能产业发展的高地之一。杭州市副市长柯吉欣致辞。
09:41 直播员 孙岚
胡燕表示,人工智能的专用芯片、核心算法领域不断产生新突破,图像识别、语音识别技术日渐成熟,产业加快发展,智能+新产品、新形态不断涌现,形成政、产、学、研协同发展的良好局面。

以下为工业和信息化部科技司司长胡燕致辞全文:

    尊敬的潘云鹤院士、刘多院长、柯吉欣副市长,各位领导、各位专家、各位开发者,女士们、先生们,大家上午好!
    非常高兴与大家相聚在美丽的杭州,共同参加AIIA2019人工智能开发者大会暨第四届中国(杭州)人工智能产业发展论坛。
    刚才刘多院长代表人工智能联盟和大家汇报了这两年联盟所做的工作,联盟的工作卓有成效,而且在汇聚人才、汇聚科学家以及企业行业方面起到了非常好的第三方平台推进工作,尤其是潘云鹤院士给予了很多细心的指导和帮助。浙江这块热土也赋予了营养。首先,我在这里代表工信部科技司对这次会议的召开表示热烈的祝贺,同时对各位嘉宾的到来表示诚挚的欢迎!并对各位专家、技术人员一直以来对人工智能产业发展所做出的努力表示衷心的感谢!
    作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,人工智能已经变成了新一代信息技术和产业快速发展的驱动力,同时已经形成了世界主要经济体和重点国家的优先发展战略,在国际上已经有20多个国家和地区先后发布了人工智能战略规划。在政策红利下,全球人工智能产业发展涌现出一大批技术实力强、发展速度快的创新型企业,传统科技巨头企业、大型客户也加快了人工智能产业布局。截止到2018年底,全球人工智能专利累计申请量达到35万件,活跃人工智能企业超过5300家,全球人工智能核心产业市场规模达到了555.7亿美元,同比增长超过了50%。
    中国高度重视人工智能产业发展,习近平总书记强调要深入把握新一代人工智能发展的特点,加强人工智能和产业发展,为高质量发展提供新的动力。大家都知道,之前我们国家相关部委发布了一大批相关人工智能政策、规划和行动计划,各个地方也都纷纷出台了支持政策。总体上来看,近几年在社会各界的共同努力下,中国人工智能产业得到了快速发展,人工智能技术得到了卓有成效的进步。在技术创新能力方面不断得到了增强。人工智能的专用芯片、核心算法领域不断产生新突破,图像识别、语音识别技术日渐成熟,产业加快发展,中国人工智能企业数量超过1200家,位居世界第二,智能+新产品、新形态不断涌现,形成政、产、学、研协同发展的良好局面。特别是行业的平台以及大家协同开发的形态已经逐渐形成,人工智能技术在医疗、教育、金融、农业等实体经济领域都有新进展,对加快传统产业升级、促进经济发展起到了关键性作用。
    与欧美发达国家相比,我国人工智能产业和生态还显得有点薄弱,国内企业技术平台的开放度和热情度不够高,产业集聚向能与质量效益相对还比较低,开发者技术能力没有得到充分释放。因此,加快开源开放平台和产业生态体系的建设,推动以人为基础的智群发展,形成产业链上下游密切联动的倍增局面尤为重要。
我有三点想法跟大家做一个交流:
    第一,鼓励大胆创新。今天参会的大部分是开发者,我想开发者对一个技术和产业以及经济价值的成功是非常重要的,广大的开发者们的创新思维、创新活力是技术进步的源泉,要瞄准人工智能的核心算法、高端芯片的设计、开源开放的平台以及与人类交换,尤其是在类脑神经方面要着力持续发力,不断增强我国在人工智能领域的关键核心技术的竞争能力培育与发展。同时,还要着重与行业和实体产业的需求,开发者一定要根据需求做更多的交流和前期的论证,不断优化智能产品性能与应用服务水平,持续提升人工智能安全与治理的研究,增强赋能效应,造福社会民众。
    第二,注重产业生态发展。坚持创新、协调、绿色、开放、共享的五大理念发展,以应用为目标,市场为导向,加快打造技术领先开放共享的创新平台,每一位开发者要关注和重视产业生态。你们既是产业生态的建设者,也是维护者。同时还要注重国际开放合作,反对闭门造车,也反对独立发展,我们要在世界全球的大领域当中来发展中国的新一代人工智能产业,最后实现社会价值、经济价值的成功,中国人民也要为世界人民做出贡献。
    第三,保护知识产权。坚持创造与保护并重,鼓励原创创新,尊重开发者知识成果,联盟和地方都要积极地探索建立新一代人工智能知识产权的交易与分享机制,推动产业链条上下游技术成果的转化、转移以及价值的共享。加快产业技术迭代创新,实现企业共赢与产业共赢、国家经济发展等多元发展、健康有序发展。
    各位来宾,杭州作为勇立潮头的活力之城,始终把创新作为引领发展的第一动力,其开放包容的环境、良好的发展基础、领先的应用水平对新一代人工智能产业发展、创新和应用落地都是非常重要的,也是积极的。此次开发者大会在杭州举行,可谓地宜、人宜、事宜。工信部科技司愿意与各方营造新一代人工智能良好的发展环境,加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合的形态积极作出贡献!最后预祝本次大会取得圆满成功!
09:32 直播员 孙岚
工业和信息化部科技司司长胡燕致辞。

 

09:28 直播员 孙岚
中国信息通信研究院院长、中国人工智能产业发展联盟秘书长刘多致欢迎辞。

以下为致辞全文:    

    刘多:尊敬的潘云鹤院士、胡燕司长、柯吉欣副市长、陈如根局长、邵立春局长,尊敬的各位嘉宾,大家上午好!

    金秋时节,丹桂飘香,欢迎大家来参加AIIA2019人工智能开发者大会暨第四届中国(杭州)人工智能产业发展论坛。首先请允许我代表中国信息通信研究院,代表中国人工智能产业发展联盟,对莅临本次会议的各位领导和各位来宾,表示热烈的欢迎和衷心的感谢,谢谢大家!
    近年来,全球新一代人工智能创新浪潮正推动各领域的深刻变革和跨越式发展,开发者作为人工智能发展的重要一环是人工智能产业的核心力量,联盟每年召开的人工智能开发者大会为各位开发者提供专业的服务平台,实现信息交互、需求对接、互相学习和借鉴。在工业和信息化部、国家发改委、中国网信办等部门的指导和支持下,中国人工智能产业发展联盟已经第二次主办人工智能开发者大会,借此机会简单地介绍一下联盟在人工智能领域的一些重点工作。
    第一,充分发挥桥梁和纽带作用。联盟先后主办承办人工智能大会、世界互联网大会、2018开发者大会以及中国人工智能创业大赛等会议与赛事,为人工智能提供了良好的发展平台。
    第二,发布白皮书和多项研究成果。先后编写深度学习白皮书、知识产权2018年白皮书,电信网络人工智能应用白皮书、全球人工智能产业意图等白皮书和报告,为国家提供政府建议,为企业提供技术参考。
    第三,标准评估工作快速推进。已经开展了人工智能芯片、语音识别、计算机视觉等人工智能产品或者服务的标准制定、评估测试工作。本次会议会发布多项评测结果,希望对人工智能的相对成熟和规范性发展提供更权威的参考。
    第四,不断强化联盟的工作体系。先后成立了中国人工智能与机器人产业融合发展委员会、网信技术委员会,提供更加专业的服务,正在建立的AI人才体系为实施互联网+人工智能行动计划和推动互联网+发展提供必要的人才支撑。
    今天的会议也是得到了工信部科技司的大力支持,得到了杭州市政府未来科技城管委会的大力帮助与支持,我们也特别邀请到了像潘云鹤院士等人工智能领域的泰斗,共同来探讨人工智能发展的最新热点和需求。在此谨代表中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟对一直以来指导和帮助我们的各级领导政府以及相关企业致以诚挚的感谢,谢谢大家!
    中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟将在国家主管部门和各级地方政府的指导支持下,在产业各方共同帮助下,继续发挥智库、平台和纽带的作用,为人工智能的发展做出我们更大的贡献。
    最后,预祝本次会议取得圆满成功,谢谢大家!
09:21 直播员 孙岚
大会有幸邀请到了数十位学术界专家和企业界高管,共同分享技术和产业界的最新成果,也将发布联盟一系列的工作成果。

出席今天大会的嘉宾有:中国工程院院士潘云鹤
工业和信息化部科技司司长胡燕
国家互联网信息办公室信息化发展局廖毅敏
国家发展改革委创新和高技术发展司新兴产业一处程先柱
杭州市副市长柯吉欣
杭州市余杭区委副书记、区长陈如根
杭州市科学技术局局长邵立春
中国信息通信研究院院长刘多,
之江实验室主任朱世强,
浙江省、杭州市相关委办局、杭州市余杭区相关委办局、杭州未来科技城管委会主要人员参加会议。
09:00 直播员 姚珏
AIIA2019人工智能开发者大会暨第四届中国(杭州)人工智能产业发展论坛即将开始!《浙商》杂志/世界浙商网记者在现场报道!

本次大会由国家互联网信息办公室信息化发展局指导,工信部科技司、国家发改委高技术司大力支持,中国人工智能产业发展联盟(AIIA)、杭州市人民政府主办,中国信息通信研究院、杭州市科学技术局、之江实验室、杭州国际城市学研究中心、中国(杭州)智慧城市研究院有限公司、西安中鼎智讯人工智能研究院有限公司协办,浙江杭州未来科技城管理委员会支持。