2018中國人工智能最強(qiáng)引力波——AI WORLD 2018世界人工智能峰會圓滿結(jié)束！本文獻(xiàn)上周志華、Tom Mitchell、Max Tegmark、胡國平、張建中、周伯文等全球人工智能學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖精彩演講精華，共同探索“萬物互聯(lián)，人機(jī)共生”的未來！

人工智能，震撼未來！

每個人都在生命中的不同階段，思考過：我從哪里來，又到哪里去這個問題。雖然答案不一，但有一點(diǎn)不變：與AI技術(shù)的快速迭代相比，從洪荒之初到如今萬物，從智慧生命的出現(xiàn)到人類社會的變遷，就像是一幀幀慢鏡頭。

有一點(diǎn)是確定的：萬物互聯(lián)，人機(jī)共生將帶來美好的世界。

在今年最值得一讀的人工智能書籍《生命3.0》中，作者M(jìn)IT終身物理教授、被譽(yù)為“最接近理查德·費(fèi)曼的科學(xué)家”邁克斯·泰格馬克（Max Tegmark），提出了一種新的觀點(diǎn)：“生命”具有幾個發(fā)展階段，現(xiàn)階段的人類只是“生命2.0”，人類命運(yùn)的終極形態(tài)，將是脫離肉身束縛，實(shí)現(xiàn)對軟件（思維）和硬件（肉身）的快速完善和自我迭代，最終通往與宇宙融為一體的普智進(jìn)程。

當(dāng)前人類正處于這樣一個臨界點(diǎn)，由于人工智能及其應(yīng)用，我們第一次看到了構(gòu)建“機(jī)器意識”的可能。2018年，“AI落地與產(chǎn)業(yè)化”成為關(guān)鍵詞，隨著越來越多的智能應(yīng)用出現(xiàn)，智慧機(jī)器——不再只是單純的機(jī)械，而是能與人交互，對環(huán)境做出響應(yīng)的機(jī)器——逐漸深入我們的生活。

雖然你可能沒有意識到，但在你使用智能手機(jī)的時(shí)候，你已經(jīng)用到了多項(xiàng)AI技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等技術(shù)的發(fā)展，讓機(jī)器能夠“感知”世界，擁有了“看”、“聽”乃至“說”的能力。人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)……世界正朝著“萬物互聯(lián)，人機(jī)共生”的方向在發(fā)展。

具體到2018年，中興被禁、美國縮短量子計(jì)算、航空航天等高科技領(lǐng)域中國留學(xué)生的簽證年限，以及近來爆出的一起接一起知識產(chǎn)權(quán)案件，都愈發(fā)深刻地讓人意識到，中國以人工智能為代表的高新科技實(shí)力正在崛起，但未來將面臨越來越多的挑戰(zhàn)。

在人類探索并不斷攀登萬物互聯(lián)新智極的過程中，中國將扮演怎樣的角色？從關(guān)鍵的第一步起，在看到各種應(yīng)用繁花盛錦的同時(shí)，更加不能忘記如何去塑造一個健康而又充滿活力的AI生態(tài)構(gòu)建未來。

我們每個人都有責(zé)任參與其中，并發(fā)揮我們不可或缺的重要作用。為此，新智元攜手北京市海淀區(qū)管委會，共同策劃并舉辦AI WORLD 2018世界人工智能峰會，聚焦AI醫(yī)療、教育、芯片等熱點(diǎn)話題，與會嘉賓探討了芯片自主、機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)新、人與機(jī)器共存共生等議題。

這是一場站在當(dāng)下科學(xué)和技術(shù)基礎(chǔ)上對未來展開的思辨，AI WORLD 2018世界人工智能峰會呈現(xiàn)出當(dāng)前中國AI機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，中國和西方在人工智能領(lǐng)域各有所長、取長補(bǔ)短的可能。

峰會上，新智元創(chuàng)始人兼CEO楊靜發(fā)布了2018年度“AI Era創(chuàng)新大獎”，從AI人物、企業(yè)和產(chǎn)品/服務(wù)多個角度，呈現(xiàn)出中國AI產(chǎn)業(yè)的新生態(tài)。

萬物互聯(lián)，人機(jī)共生，AI帶來感知與進(jìn)化

AI WORLD 2018世界人工智能峰會的聯(lián)合主辦方是中關(guān)村海淀園，海淀園管委會常務(wù)副主任、海淀區(qū)科委主任林劍華到場致辭，全程脫稿演講，一如既往彰顯著服務(wù)創(chuàng)新者的本色。

中關(guān)村海淀園管委會常務(wù)副主任、海淀區(qū)科委主任林劍華

林劍華常務(wù)副主任給出了他參加峰會的兩個關(guān)鍵詞，一個是“進(jìn)化”，一個是“感知”。

“進(jìn)化”是人工智能很重要的主題詞，開場視頻中也讓人能感受到進(jìn)化。人工智能代表了整個技術(shù)的進(jìn)化，也是人類生活方式的進(jìn)化，舉辦峰會來共同探討進(jìn)化的話題非常有意義。

“感知”則是從發(fā)展人工智能來說，感受這個時(shí)代的脈搏，感知整個世界的聲音。林劍華表示，從政府來說是感受創(chuàng)新者的需要。這樣能夠更好服務(wù)好大家。

人工智能行業(yè)共同的一個使命，是要感知生活的需要，不管學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)如何發(fā)展，最終人工智能的發(fā)展是要服務(wù)人類生活的進(jìn)化，是人類生活的需要。

林劍華在致辭中表示，他對科技創(chuàng)新企業(yè)給予了滿滿的希望，希望大家通過峰會能夠形成更大的共識，凝聚更大的力量，也歡迎大家多多到海淀來，海淀一定不會讓大家失望。“我也相信，海淀一定會是人工智能的高地”。

目前，北京海淀正以人工智能為重要依托，全力聚焦建設(shè)中關(guān)村科學(xué)城，打造原始創(chuàng)新策源地和自主創(chuàng)新新陣地。海淀已經(jīng)出現(xiàn)了全國第一個自動駕駛封閉測試場，同時(shí)在海淀北部布局了一百平方公里自動駕駛示范區(qū)，“AI海淀，連接無限”更成為海淀未來發(fā)展的新愿景和新驅(qū)動。

3萬人投票、101位智庫專家評選，AI Era大獎建設(shè)AI生態(tài)平臺

本屆峰會的重磅環(huán)節(jié)——AI Era創(chuàng)新大獎?wù)浇視裕⌒轮窃獎?chuàng)始人兼CEO楊靜女士公布大獎結(jié)果。

新智元創(chuàng)始人兼CEO楊靜女士

AI Era創(chuàng)新大獎是根據(jù)新智元智庫專家評選、新智元用戶票選、網(wǎng)絡(luò)影響力指數(shù)、財(cái)務(wù)指數(shù)等四大維度大數(shù)據(jù)綜合評定，評選出2018年度對AI領(lǐng)域作出重大貢獻(xiàn)，切實(shí)推動AI進(jìn)步和發(fā)展的人物、企業(yè)和產(chǎn)品。

楊靜女士在演講中表示，目前新智元有超過32萬微信訂戶、數(shù)千位AI智庫專家，每一個投票都是訂戶和專家用心作出的選擇和判斷。

這種選擇對未來的世界是有幫助的，為什么？因?yàn)楝F(xiàn)在存在著隔絕、割裂和沖突，這阻礙著AI融合和開放、開源。BAT之間、國內(nèi)巨頭和國際巨頭之間沒有一個共通的生態(tài)，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界之間也沒有一個共同的體系，新智元力圖用自己的平臺讓AI的從業(yè)者能夠參與生態(tài)體系的建設(shè)中，能夠吐露自己的心聲，參與到AI產(chǎn)業(yè)和AI學(xué)術(shù)的之中。

AI Era創(chuàng)新大獎歷時(shí)112天，超過3萬訂戶踴躍參與，投了16萬票，這是大家共同參與建設(shè)AI生態(tài)體系的過程。

同時(shí)，大獎還受到了101位全球頂級的華人專家評審，專家的投票是符合學(xué)術(shù)界同行評議的傳統(tǒng)，這些專家就像長老會、參議院一樣，他們的投票也給大獎評選提供了一種參考。

目前，AI Era創(chuàng)新大獎結(jié)果已經(jīng)揭曉，今后，大獎將與時(shí)俱進(jìn)，定期更新，收納產(chǎn)業(yè)界最新動態(tài)數(shù)據(jù)，后期還將進(jìn)行開源，讓產(chǎn)業(yè)界的優(yōu)秀人物、企業(yè)和產(chǎn)品參與到中國AI產(chǎn)業(yè)開放生態(tài)中來。

周志華：機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)一步突破，要克服三大挑戰(zhàn)

南大計(jì)算機(jī)系主任、人工智能學(xué)院院長周志華教授分享了他《關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的一點(diǎn)思考》。

南大計(jì)算機(jī)系主任、人工智能學(xué)院院長周志華教授

周志華教授表示，當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)成功的背后，實(shí)際上離不開三點(diǎn)：

1）有效的深度模型，現(xiàn)階段基本上就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

2）存在強(qiáng)監(jiān)督信息，也即數(shù)據(jù)都要有標(biāo)注，而且越精準(zhǔn)越好；

3）學(xué)習(xí)的環(huán)境較為穩(wěn)定。

因此，如果未來機(jī)器學(xué)習(xí)要取得進(jìn)一步突破，就必須：1）設(shè)計(jì)新的、多樣化的深度模型；2）讓智能體能夠在弱監(jiān)督條件下學(xué)習(xí)；3）引入開放的、動態(tài)的學(xué)習(xí)環(huán)境。

周志華教授說，機(jī)器學(xué)習(xí)界早就很清楚，“沒有免費(fèi)的午餐”，也即任何一個模型可能只適用于一部分的任務(wù)，而另外一些任務(wù)是不適用的。因此，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音、圖像和視頻類的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但另一些任務(wù)，比如Kaggle競賽中常見的訂機(jī)票、訂旅館，還是隨機(jī)森林或XGBoost表現(xiàn)更好。

周志華教授著重介紹了他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)提出的“深度森林”，這是一種以決策樹為基礎(chǔ)構(gòu)建的深度模型。在與螞蟻金服有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)金融非法套現(xiàn)檢測的合作中，深度森林在近2億真實(shí)交易數(shù)據(jù)的規(guī)模上，性能超越了包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的其他模型。這也驗(yàn)證了周志華教授及其團(tuán)隊(duì)的猜想——在很多其他任務(wù)上，非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度模型能找到用武之地。

不過，周志華教授也表示，任何一個理論的提出，都需要經(jīng)過長時(shí)間的發(fā)展與完善。深度森林目前尚處于初級階段，好比打開了“深度學(xué)習(xí)”這間小黑屋的一扇門，還有更多需要去探索。

如今的GPU，已不再是單純的圖像處理器

作為NVIDIA全球副總裁、大中華區(qū)總經(jīng)理，張建中的參與為AI WORLD 2018世界人工智能峰會帶來了很大的吸引力，而他的報(bào)告《AI與自動駕駛》，也讓人看到更全面的英偉達(dá)。

NVIDIA全球副總裁、大中華區(qū)總經(jīng)理張建中

張建中從摩爾定律說起，但隨后話鋒一轉(zhuǎn)，“在浮點(diǎn)計(jì)算以及并行計(jì)算領(lǐng)域，GPU的性能還是能夠保持持續(xù)的增長。”張建中說。GPU大部分計(jì)算性能的提高，靠的主要不是工藝制程的變化，而是來自于架構(gòu)、軟件和SDK到芯片和應(yīng)用層面的結(jié)合。正亦如此，GPU的性能在每一代的計(jì)算上都有著驚人的提升。

“如果我們看今天的GPU，實(shí)際上它已經(jīng)不再是傳統(tǒng)的圖形處理器了，而在圖靈最新的技術(shù)當(dāng)中，里面已經(jīng)集成了很多不同的核心處理器。”張建中說。

張建中特別介紹了RTX，英偉達(dá)最新推出的基于圖靈架構(gòu)的GPU，它能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)光線追蹤，這不僅僅為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，也為AI推理帶來了極大的轉(zhuǎn)機(jī)，尤其是AI代碼處理。

張建中以自動駕駛為例，著重介紹了GPU在推理（Inference）情況下的應(yīng)用。前不久，英偉達(dá)在日本GTC發(fā)布了AGX，它可以作為極小的單芯片Xavier對接自動駕駛汽車的各種不同接口，也可以用兩個Xavier芯片加上兩個GPU（名叫Drive Pegasus），用在L3~L5等不同的自動駕駛場景中。

“我們相信，凡是能夠運(yùn)動或者移動的物體今后都能實(shí)現(xiàn)智能化，任何一部車無論是轎車、卡車、運(yùn)貨的小車，或者是農(nóng)用的機(jī)械工具等等都可以使用AGX實(shí)現(xiàn)自動化。”張建中說。

不是人人都該學(xué)Python，而是讓AI學(xué)會理解人

CMU的機(jī)器學(xué)習(xí)系是全球高校第一個專門的機(jī)器學(xué)習(xí)系，其創(chuàng)始人Tom Mitchell 教授也參與寫作了1983年出版的經(jīng)典教材《機(jī)器學(xué)習(xí)：一種人工智能方法》，其中的一些思想即使在現(xiàn)在看來也依然深刻而歷久彌新。

CMU機(jī)器學(xué)習(xí)系創(chuàng)始人Tom Mithchell教授

被譽(yù)為“機(jī)器學(xué)習(xí)教父”的Mitchell教授，專為新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰會撰寫了報(bào)告《人工智能與互聯(lián)的未來》，探討峰會主題“萬物互聯(lián)，人機(jī)共生”。

Mithchell 教授告訴新智元，在他長達(dá)30多年的職業(yè)生涯中，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，是令他印象最深刻的一個變化。從上世紀(jì)八九十年代開始，再到如今的深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樵絹碓蕉嗟膽?yīng)用，走進(jìn)人們的生活。“未來，我們可以有像手機(jī)一樣的電燈，”Mithchell 興奮地說：“在餐廳里的燈泡可以觀測客戶是否需要點(diǎn)餐或結(jié)賬，而醫(yī)院里的燈泡則檢測病人是否摔倒或需要幫忙，家里的燈泡可以檢測溫度、濕度、自動調(diào)節(jié)明暗……技術(shù)的發(fā)展讓我們未來的生活擁有無限可能。”

在演講中，Mitchell 教授也著重強(qiáng)調(diào)了他的觀點(diǎn)——不是人人都該學(xué)Python，而是讓AI通過自然語言學(xué)會理解人。這樣，每個人都可以根據(jù)自己的需要教會AI，讓自己的AI完成這個人的所需，聽力不好的人可以讓AI輔助聽覺，而視力不好的人，他們的AI則會自動幫主人實(shí)現(xiàn)文字放大、高清化等功能。

要實(shí)現(xiàn)這樣“萬物互聯(lián)，人機(jī)共生”的未來，不僅需要在技術(shù)，也需要在政策和倫理上進(jìn)行一些輔助和約束。Mithchell教授認(rèn)為，中國與西方在AI上側(cè)重不同，各有強(qiáng)項(xiàng)，這是好事，可以形成互補(bǔ)。而在教育、醫(yī)療等不涉及競爭的領(lǐng)域，則相互合作，發(fā)揮更大的作用。

通用人工智能會是人類歷史上犯下的一個巨大錯誤

MIT教授、《生命3.0》的作者M(jìn)ax Tegmark分享了他對“更遠(yuǎn)的未來”的想法，他的演講主題是《人類如何通過人工智能“賦能”，而不是被其“操縱”》

MIT教授、《生命3.0》作者M(jìn)ax Tegmark

Tegmark在他的暢銷書《生命3.0》中設(shè)想了一個具有發(fā)展階段的生命歷程。生命1.0就是最原始的生命形式，如細(xì)胞，生命只是在不停復(fù)制。

到了生命2.0階段，這是人類所在的地方：人類能夠?qū)W習(xí)，適應(yīng)不斷變化的環(huán)境，并能有意地改變這些環(huán)境。但我們還不能改變我們的身體自身，不能改變我們的生物遺傳。Tegmark 將這種對比比喻成軟件和硬件之間的對比。

第三個階段，即生命 3.0 階段。在這個階段，我們把人工智能用于所有任務(wù)，也就是所謂的AGI（通用人工智能）。人類不僅可以重新設(shè)計(jì)自身的軟件，還可以重新設(shè)計(jì)自身的硬件。

Tegmark說，我們現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展和AI發(fā)展的現(xiàn)狀非常復(fù)雜，但是有一點(diǎn)可以確定，就是大多數(shù)的研究員在某種程度上已經(jīng)能夠建立AGI。AI在很多任務(wù)上已經(jīng)能做得比人類更好，如果阿里巴巴、Google、百度和騰訊把所有的AI開發(fā)程序整合起來，最終將帶來AI的持續(xù)進(jìn)步。

當(dāng)然，這也是非常有爭議的部分，可能會帶來技術(shù)的爆炸。因?yàn)槲覀円恢比プ孉I提升，最終AI可能會比人類做得好很多，我們需要時(shí)間去檢驗(yàn)現(xiàn)實(shí)。

Tegmark表示，如果考慮未來可能面臨的挑戰(zhàn)，這會是人類歷史上犯下的一個巨大的錯誤。但是因?yàn)榧夹g(shù)是如此的有力，我們在實(shí)現(xiàn)技術(shù)能力的道路上會犯下很多錯誤。我們應(yīng)該如何引導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展，為人類創(chuàng)造一個非常美好的未來，這是美國、中國以及所有國家都應(yīng)該思考的問題。

若想在認(rèn)知智能路上走得更遠(yuǎn)，需要關(guān)注的是語言之下智慧本質(zhì)

科大訊飛高級副總裁、研究院院長胡國平分享了《認(rèn)知智能最新進(jìn)展及下一步思考》。胡國平表示人工智能被分為三個臺階：計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能，盡管機(jī)器在計(jì)算智能方面已經(jīng)超過人類，感知智能方面也幾乎可以達(dá)到人類水平，但在強(qiáng)調(diào)知識、推理能力的認(rèn)知智能方面，機(jī)器與人類仍有差距。

科大訊飛高級副總裁、研究院院長胡國平

胡國平說，認(rèn)知智能涉及到語義理解、知識表示、聯(lián)想推理、智能問答和自主學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，這些都是更為艱難且至關(guān)重要的任務(wù)。借助現(xiàn)在所掌握的技術(shù)，此前科大訊飛將一個擁有自然語言理解能力的機(jī)器人送去參加國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試，該機(jī)器人隨后以456分的成績成為全球首次通過國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格測試的機(jī)器，這就是認(rèn)識智能一大進(jìn)步的體現(xiàn)。

在此之外，現(xiàn)在不僅認(rèn)知智能國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)在訊飛落戶，科大訊飛還在人工智能+腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域展開了探索。

胡國平還提到了關(guān)于認(rèn)知智能下一步方向的思考。他表示現(xiàn)在多數(shù)產(chǎn)業(yè)在認(rèn)知智能上面的做法大多停留在純文字層面，然而語言只是人類智慧的載體和表層，如果只純粹在文字層面做認(rèn)知智能，可能會有著極矮的天花板。若想在認(rèn)知智能路上走得更遠(yuǎn)，需要關(guān)注的是語言之下智慧本質(zhì)。

然而，胡國平表示要機(jī)器做到人類大腦所能達(dá)到的智慧實(shí)屬不易，因?yàn)閷W(xué)習(xí)和記憶是人類大腦工作的基本機(jī)制，人類智慧的通式是基本對物體、空間、時(shí)間感知的序列記憶和預(yù)測，而遺憾的是現(xiàn)在純軟件方式的人工智能算法，難以驗(yàn)證該通式。在未來科大訊飛希望用更有效的方法去訓(xùn)練機(jī)器的建模和預(yù)測能力，探尋智慧的本質(zhì)，從而獲取智慧本質(zhì)的通式。

狹義深度學(xué)習(xí)已死，廣義深度學(xué)習(xí)永生

上午的AI WORLD 2018產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖論壇環(huán)節(jié)，周志華、胡國平及京東集團(tuán)副總裁、人工智能平臺與研究部負(fù)責(zé)人周伯文、百度技術(shù)委員會主席、百度自然語言處理首席科學(xué)家吳華共同參與，楊靜女士作為論壇主持人。

AI WORLD 2018產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖論壇（從左起：楊靜、周志華、周伯文、胡國平、吳華）

楊靜女士向嘉賓提問：AI遇到“寒冬論”的威脅，以深度學(xué)習(xí)為代表的AI主流算法現(xiàn)在到底是不是到了瓶頸期？

周志華認(rèn)為，廣義的深度學(xué)習(xí)不再局限于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身，人們可能就會有全新的天空。比如周志華的小組正在做的非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這里可以探索的東西有很多很多。再往大來說，人工智能技術(shù)又遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過深度本身的范疇，所以狹義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究本身會碰到一些瓶頸，但更大范圍的人工智能技術(shù)的研究空間非常的廣。

周伯文：深度學(xué)習(xí)最核心的思想并不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是怎么將表層學(xué)習(xí)和Task-objective聯(lián)合在一起做Joint Learning，可以說是方興未艾，而且方向非常的多。

京東集團(tuán)副總裁、人工智能平臺與研究部負(fù)責(zé)人周伯文

深度“隨機(jī)森林”是另外一個方向，所以從這個大的意義角度來講，如果把深度學(xué)習(xí)認(rèn)為是一個表征學(xué)習(xí)和Task-objective放在一起的話其實(shí)是方興未艾，包括很多Transfer Learning，雖然是更新的領(lǐng)域、更好聽的名詞，實(shí)際上這些結(jié)合的思想還是在那里的。所以從這個意義上講，我認(rèn)為絕對不能說深度學(xué)習(xí)已死。

胡國平：深度學(xué)習(xí)還在往前演進(jìn)，也有很強(qiáng)的生命力，各種工業(yè)和行業(yè)還是有非常多的應(yīng)用機(jī)會。只要還有成千上萬的頂級研究者在以深度學(xué)習(xí)為自己的研究課題，至少在未來的兩三年內(nèi)說“深度學(xué)習(xí)已死”還早，我們認(rèn)為技術(shù)的推動力應(yīng)該是會足夠強(qiáng)大的。

百度技術(shù)委員會主席、百度自然語言處理首席科學(xué)家吳華

吳華：從學(xué)術(shù)研究的角度來看，深度學(xué)習(xí)本身也有很多的問題，是依賴于大數(shù)據(jù)、高能耗的學(xué)習(xí)方法，所以在小樣本學(xué)習(xí)、可解釋性和知識結(jié)合方面需要在理論上進(jìn)行更深入的研究。從產(chǎn)業(yè)的角度來看，百度在做AutoDL、EasyDL等，其實(shí)是想降低深度學(xué)習(xí)的門檻，使得這種門檻降低，賦能傳統(tǒng)行業(yè)，這個方面還是剛開始，所以我們還有很長的道路要走。

更多嘉賓在論壇上精彩分享，新智元將推出專門文章進(jìn)行報(bào)道。

深度網(wǎng)絡(luò)在極端復(fù)雜任務(wù)前不堪一擊

下午主論壇開場，計(jì)算機(jī)視覺的奠基人之一、約翰霍普金斯大學(xué)認(rèn)知科學(xué)系和計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授Alan Yuille發(fā)表了演講《深度網(wǎng)絡(luò)及其發(fā)展：數(shù)據(jù)不是萬能的》，為現(xiàn)場觀眾帶來又一場學(xué)術(shù)洗禮。

約翰霍普金斯大學(xué)認(rèn)知科學(xué)系和計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授Alan Yullie

Yuille教授認(rèn)為，目前人工智能的成功歸功于三點(diǎn)：1）深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法的成功；2）擁有大規(guī)模帶標(biāo)記的數(shù)據(jù)集；3）強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)，特別是GPU帶來的算力。但是，要構(gòu)建像人一樣的通用AI系統(tǒng)，還有很長的路要走。

Yuille教授以他的專業(yè)領(lǐng)域——視覺為代表，分析了當(dāng)前深度網(wǎng)絡(luò)存在的三大主要挑戰(zhàn)：1）可以學(xué)習(xí)和表示的函數(shù)是有限的；2）容易遭受對抗樣本與其他類型的攻擊；3）可用數(shù)據(jù)集的規(guī)模和標(biāo)記都是有限的。

為此，Yullie教授指出，我們需要新的算法，能夠根據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行泛化或外插的模型，比如組合模型（compositional models），能夠從全新的視角去識別物體，尤其是那些由特殊材料制作或具有不明遮擋物的物體。

同時(shí)，我們還需要從有限的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，但學(xué)出的模型必須在無限大的測試集上也保持有效和穩(wěn)定。當(dāng)然，創(chuàng)造無限大的測試集是不現(xiàn)實(shí)的，不過，Yuille教授指出，換一種思路，“敵人的敵人即是朋友”，我們可以用最極端的情況來測試模型。

Yuille教授總結(jié)道：深度網(wǎng)絡(luò)雖然很強(qiáng)大、很有用，但在極度復(fù)雜的任務(wù)面前不堪一擊。要構(gòu)建像人一樣的人工智能，需要結(jié)合AI、認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)，還需要對人類智能有更好的理解。

做醫(yī)療人工智能需要保持對醫(yī)療領(lǐng)域的敬畏態(tài)度

依圖醫(yī)療總裁倪浩分享了《醫(yī)療人工智能的探索》。倪浩表示，中國醫(yī)療資源不平衡、不充分的現(xiàn)狀是世界級難題，而人工智能是應(yīng)對這個挑戰(zhàn)的最有力技術(shù)。現(xiàn)階段，中國的醫(yī)療人工智能發(fā)展已經(jīng)領(lǐng)先于美國，得益于醫(yī)療迫切的需求和專家創(chuàng)新的態(tài)度。

依圖醫(yī)療總裁倪浩

倪浩說，現(xiàn)今醫(yī)療人工智能發(fā)展比較快的領(lǐng)域是圖像領(lǐng)域，依圖科技尤其在放射領(lǐng)域投入了很多精力，單病種、單科室和單任務(wù)級別的任務(wù)完成得比較好。不過，他又指出在臨床科室方面，尚無影響力較大又受到醫(yī)療業(yè)界高度認(rèn)可的人工智能產(chǎn)品誕生。

如同人類對醫(yī)學(xué)的探索，整個醫(yī)療人工智能領(lǐng)域目前也仍處于早期，開發(fā)尚不充分。倪浩預(yù)測，未來這一領(lǐng)域?qū)⒔?jīng)歷三個階段：第一階段智能科室，第二階段智能疾病診療，第三階段智能醫(yī)院。如今，無論是醫(yī)療影像領(lǐng)域還是現(xiàn)在大熱的腫瘤治療方面的免疫療法都處于比較早期的階段。

倪浩表示，現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域主要面臨三大挑戰(zhàn)。首先就是人工智能與醫(yī)療數(shù)據(jù)，怎么形成供人工智能使用的醫(yī)療大數(shù)據(jù)，而這一過程需要有人工智能參與，不能只依靠原始數(shù)據(jù)；

其次，人工智能面臨著醫(yī)學(xué)挑戰(zhàn)，簡而言之，做醫(yī)療人工智能需要保持對醫(yī)療領(lǐng)域的敬畏態(tài)度，不可小看醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和疾病本身的復(fù)雜度；

最后就是人工智能的行業(yè)從業(yè)者們：醫(yī)生、醫(yī)院、企業(yè)和政府這些角色未來以怎樣的態(tài)度擁抱醫(yī)療人工智能？這一問題值得關(guān)注。倪浩說，這一領(lǐng)域欣欣向榮充滿希望，但未來道路的確遠(yuǎn)且長。

邊緣智能：人工智能的最后一公里

邊緣智能（EI），即互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的邊緣，處于大量傳感器的領(lǐng)域，作為主要從事視覺領(lǐng)域的企業(yè)，EI正是小蟻科技的核心關(guān)注領(lǐng)域。

小蟻科技創(chuàng)始人兼CEO達(dá)聲蔚

小蟻科技創(chuàng)始人兼CEO達(dá)聲蔚表示，小蟻在計(jì)算機(jī)視覺和EI領(lǐng)域的三大核心競爭力是最強(qiáng)嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算力、面向落地領(lǐng)域的整套行業(yè)EI解決方案，以及可自我成長的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)模型。

小蟻在邊緣端采用的嵌入式小比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在每TFlop等效算力上實(shí)現(xiàn)最大化。前端設(shè)備應(yīng)用時(shí)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，反過來重新訓(xùn)練算法，形成算法、訓(xùn)練、數(shù)據(jù)的閉環(huán)，使前端算法精確度大幅提升。

在人類歷史上，只有數(shù)據(jù)會永遠(yuǎn)保持指數(shù)級增長，達(dá)聲蔚以智慧零售為例，提出了海量數(shù)據(jù)利用中的關(guān)鍵幾個問題。即如何提高銷售業(yè)績，如何決策，如何優(yōu)化人工成本效益，以及對人、貨、店的認(rèn)知問題。

達(dá)聲蔚認(rèn)為，只有數(shù)字化和可視化才是這個問題的最佳解決方法。小蟻通過可視化技術(shù)重構(gòu)整個零售業(yè)空間，更清晰地對空間內(nèi)的人、貨、場進(jìn)行定位和認(rèn)識，實(shí)現(xiàn)主動性的、變革性的閉環(huán)決策機(jī)制。

隨著未來對邊緣智能領(lǐng)域算力需求的提升，該領(lǐng)域未來五到十年會有新的摩爾定律誕生。目前小蟻推出的小蟻視網(wǎng)膜Box“萬物一瞬見”算力達(dá)到5TFlop，是目前NVIDIA最強(qiáng)的DX2算力的2倍。

達(dá)聲蔚最后表示，小蟻目前的目標(biāo)是“萬物互聯(lián)，邊緣先行”，正與AI World 2018“萬物互聯(lián)，人機(jī)共生”的主題遙相呼應(yīng)。

人工智能的目標(biāo)是在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)類似人的智能

悉尼大學(xué)教授、澳大利亞科學(xué)院院士、優(yōu)必選人工智能首席科學(xué)家陶大程博士分享的主題是《AI破曉：機(jī)遇與挑戰(zhàn)》。

悉尼大學(xué)教授、澳大利亞科學(xué)院院士、優(yōu)必選人工智能首席科學(xué)家陶大程

陶大程表示，人工智能的目標(biāo)是在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)類似人的智能。人有四個方面的智能：Perceiving、Learning、Reasoning、以及Behaving。他的演講圍繞這四個方面展開。

Perceiving包含了很多方面：物體檢測、目標(biāo)跟蹤、場景分割、關(guān)鍵點(diǎn)檢測、人臉圖像分析等等。但是高性能perceiving還依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入。如果輸入圖像或者視頻受到噪聲、湍流、模糊、霧、低分辨率等因素的影響，那么需要對數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行提升。深度學(xué)習(xí)在這些方面也發(fā)揮了非常重要的作用。

深度學(xué)習(xí)的成功并不是簡單的對網(wǎng)絡(luò)層的堆積。設(shè)計(jì)合理的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，需要對問題本身有深入的理解，而且傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)對于設(shè)計(jì)高效的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也非常重要。

關(guān)于learning方面，陶大程博士介紹了：多視角學(xué)習(xí)、多標(biāo)簽學(xué)習(xí)、adversarial domain generalisation、tag disentangled GAN等等。尤其是遺傳對抗生成網(wǎng)絡(luò)（Evolutionary GAN）有效的解決了傳統(tǒng)GAN網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的兩個痛點(diǎn)：

（1）訓(xùn)練不穩(wěn)定性。

（2）模型塌縮。這個工作也被麻省理工學(xué)院技術(shù)評論（MIT Technology Review）評選為熱點(diǎn)論文（The Best of the Physics arXiv）。

另外受到信息論中數(shù)據(jù)處理不等式的啟發(fā)，陶博士和他的學(xué)生們在理論上解釋了深度學(xué)習(xí)中兩個備受關(guān)注的問題：（1）為什么模型復(fù)雜度非常高的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不會發(fā)生過擬合？（2）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是越深越好嗎？

最后陶大程博士介紹了優(yōu)必選悉尼大學(xué)人工智能研究院在reasoning和behaving方面的一些進(jìn)展。他的團(tuán)隊(duì)最近在visual question answering（VQA，看圖回答問題）和visual dialog（看圖對話）的國際比賽中都取得了非常不錯的成績。

目前陶大程博士的團(tuán)隊(duì)努力在人形機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)示教學(xué)習(xí)（imitation learning），希望不久的將來能夠?qū)崿F(xiàn)：機(jī)器人通過攝像機(jī)來理解人的行為，模仿人的行為，并且最終有效的和人進(jìn)行互動。

區(qū)塊鏈和加密算法將給AI插上飛翔的翅膀

中國萬向控股有限公司副董事長兼執(zhí)行董事肖風(fēng)分享《AI、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與區(qū)塊鏈》。肖風(fēng)表示隨著AI迎來第三次高潮，技術(shù)對數(shù)據(jù)愈發(fā)依賴，帶來了人們對數(shù)據(jù)估值的重新發(fā)現(xiàn)。

這也引來了人們對數(shù)據(jù)相關(guān)話題的熱烈討論，如：數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)確認(rèn)、隱私保護(hù)、協(xié)同計(jì)算和價(jià)值分配問題。事實(shí)上，AI本身不能解決這些問題，但不解決這些問題必然阻礙AI的發(fā)展。

中國萬向控股有限公司副董事長兼執(zhí)行董事肖風(fēng)

加密算法成為了數(shù)據(jù)保護(hù)的“白馬騎士”，然而加密算法也有“力有不逮”的時(shí)候，互聯(lián)網(wǎng)也不能解決加密算法剩下的問題。肖風(fēng)說，數(shù)據(jù)真正要有價(jià)值就必須把數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，數(shù)據(jù)沒有能夠被資產(chǎn)化就無法就數(shù)據(jù)進(jìn)行交易，無法給數(shù)據(jù)確定價(jià)值，也無法算得回報(bào)。這時(shí)，大家便紛紛加入?yún)^(qū)塊鏈行業(yè)，投身到數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)的協(xié)同計(jì)算。

肖風(fēng)說，區(qū)塊鏈加上加密算法是一對絕配。區(qū)塊鏈的鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)庫可以保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性，作為事實(shí)機(jī)器，和信息機(jī)器最大的不同是，任何數(shù)據(jù)在區(qū)塊鏈上面不可能被“雙花”。防止“雙花”，數(shù)據(jù)才能成為資產(chǎn)。同時(shí)，在區(qū)塊鏈論壇上數(shù)據(jù)隱私保護(hù)也日益成為主要話題。

肖風(fēng)總結(jié)稱，區(qū)塊鏈加上加密算法將會給AI帶來一片新的天地，它們的結(jié)合將滿足AI對數(shù)據(jù)的需求，數(shù)據(jù)隱私會得到保護(hù)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)會得到確權(quán)，數(shù)據(jù)共享會得到激勵，數(shù)據(jù)計(jì)算會得以開放，數(shù)據(jù)治理會得以有序。未來三到五年內(nèi)，一個去中心化的分布式AI平臺或?qū)⒊霈F(xiàn)，那么它將不再需要依靠中心化的機(jī)構(gòu)，也不再需要中心化機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)。

麒麟980詳解：驅(qū)動華為Mobile AI

華為麒麟AI首席科學(xué)家芮祥麟發(fā)表了題為《Mobile AI發(fā)動機(jī)——麒麟980》的主題演講，介紹了麒麟980芯片和HiAI平臺。

華為麒麟AI首席科學(xué)家芮祥麟

華為AI芯片從麒麟920開始，到950、970、980，經(jīng)歷了不斷成長的過程。麒麟980采用7nm制程，集成了69億晶體管，面積持續(xù)縮小。

麒麟980在幾個方面做到了全球第一：

全球首款商用7nm手機(jī)SoC芯片；

全球首款Cortex-A76 Based CPU；

全球首款雙核NPU；

全球首款Mali-G76 GPU；

全球首款1.4Gbps Cat.21 Modem；

全球首款支持2133MHz LPDDR4X的手機(jī)SoC芯片。

芮祥麟博士詳細(xì)介紹了麒麟980芯片的設(shè)計(jì)和性能提升，以及麒麟980的融合能力開放架構(gòu)中非常重要的HiAI Foundation。HiAI Foundation能力向搭載麒麟970，麒麟980的華為手機(jī)全部開放，具有強(qiáng)大的計(jì)算能力、多框架支持、更加豐富的算子和更加方便快捷的集成等優(yōu)勢：

強(qiáng)大的計(jì)算能力：和CPU相比高達(dá)25x性能、50x能效比

多框架的支持：Caffe ,TF, Android NN；Caffe2/PyTroch, ONNX, Paddle…

算子支持：147算子

集成部署：集成簡單，易部署；多版本兼容

最后，當(dāng)提到華為為何那么專注于開發(fā)AI芯片時(shí)，芮祥麟表示，目前數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的情況之下，很多事情實(shí)際上無法單獨(dú)由云上的計(jì)算力完成，必須要在端側(cè)完成。

這是非常復(fù)雜的多目標(biāo)的優(yōu)化問題，有能耗、內(nèi)存的限制，而且各種場景有不同的需求。華為的一個主要目的就是能夠在端側(cè)開發(fā)出很好的芯片，能夠?qū)⒈M量多的處理能力在端側(cè)完成，最大地提升用戶體驗(yàn)。

未來下一個十年就是“AI in All”

騰訊云AI平臺和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)總經(jīng)理張文杰分享了《從行業(yè)應(yīng)用到AI普惠化》。張文杰表示，過去的一年中，AI快速發(fā)展，AI整個產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面已經(jīng)形成了壁壘效應(yīng)，技術(shù)層面已經(jīng)在實(shí)現(xiàn)普惠化，落地在各個行業(yè)，幫助各個行業(yè)解決以前比較困難、投入比較高的問題。

騰訊云AI平臺和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)總經(jīng)理張文杰

騰訊成立于1998年，在語音、視頻、機(jī)器人、量子計(jì)算等方面的AI技術(shù)都有布局與投入，那么，下一個十年應(yīng)該是什么？張文杰表示，未來下一個十年就是“AI in All”，騰訊推出“超級大腦”，將會逐步助力所有的行業(yè)。

張文杰解釋稱，“超級大腦”其實(shí)是一個連接云邊端的智能操作系統(tǒng)，可以將該系統(tǒng)想象成一個坐標(biāo)：從橫座標(biāo)來看是連接云邊端三位一體的連接器，將包含百余項(xiàng)智能服務(wù)，用戶可以根據(jù)需求隨需隨取；騰訊將提供數(shù)據(jù)的增強(qiáng)服務(wù)，云邊端一體化，用來幫助客戶快速智能的在邊緣進(jìn)行計(jì)算；除此之外還有軟硬件開放平臺以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。從縱座標(biāo)來看騰訊云在服務(wù)層面實(shí)現(xiàn)智能物聯(lián)，同時(shí)還提供AI平臺應(yīng)用服務(wù)，包括騰訊云大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可視交互系統(tǒng) [RayData]，還有智能存儲計(jì)算以及網(wǎng)絡(luò)。

圍繞“超級大腦”，騰訊云還開發(fā)了智能鈦機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。張文杰表示，智能鈦機(jī)器學(xué)習(xí)平臺是“超級大腦”的核心組成部分。騰訊云希望通過智能鈦機(jī)器學(xué)習(xí)加上“超級大腦”，以實(shí)現(xiàn)真實(shí)訓(xùn)練環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境的雙向互動。智能鈦和“超級大腦”將幫助廣大行業(yè)客戶和領(lǐng)先廠商解決行業(yè)共性問題，在數(shù)據(jù)有限的情況下輸出模型自動更新，同時(shí)能夠快速地把原來已有的模型更新迭代，也為未來可能會出現(xiàn)的新場景服務(wù)，打造數(shù)據(jù)和模型的雙閉環(huán)。

2019年最值得期待技術(shù)：5G+AI+IOT

下午的AI WORLD 2018AI Vision技術(shù)領(lǐng)袖論壇，愛奇藝首席技術(shù)官劉文峰，曠視科技上海研究院負(fù)責(zé)人危夷晨，微軟亞洲研究院副院長、國際計(jì)算語言學(xué)協(xié)會（ACL）候任主席周明，三星電子中國研究院院長張代君，小i機(jī)器人創(chuàng)始人、CEO朱頻頻作為嘉賓同臺討論，新智元創(chuàng)始人兼CEO楊靜女士作為主持人。

AI WORLD 2018AI Vision技術(shù)領(lǐng)袖論壇（從左起：楊靜、劉文峰、危夷晨、朱頻頻、周明、張代君）

楊靜：各位都是CEO和CTO，你們想像2019年AI技術(shù)最大的突破和最有機(jī)會的落地點(diǎn)到底在哪里？

張代君：隨著5G技術(shù)的發(fā)展，5G+AI+IOT會非常精彩，因?yàn)檫@些Enable技術(shù)都已經(jīng)具備了，再就是基于硬件加速和軟件加速的Undevice也會有很好的發(fā)展。

三星電子中國研究院院長張代君

周明：我認(rèn)為多輪語義分析的進(jìn)展會進(jìn)一步推動多輪對話的進(jìn)展。

微軟亞洲研究院副院長、國際計(jì)算語言學(xué)協(xié)會（ACL）候任主席周明

朱頻頻：從技術(shù)方面來說，Domain Knowledge要和Machine Learning進(jìn)一步結(jié)合完成自然語言的對話，達(dá)到更自然的交互，再就是情感交互的能力如何融入對話的過程當(dāng)中，現(xiàn)在機(jī)器只是模擬人類的情感，讓機(jī)器在為人類服務(wù)時(shí)，人類更加舒服。

小i機(jī)器人創(chuàng)始人、CEO朱頻頻

危夷晨：技術(shù)方面主要是網(wǎng)絡(luò)模型的智能化搜索，因?yàn)楝F(xiàn)在我們有很多不同的場景和不同的設(shè)備，包括針對精度的要求、功耗和計(jì)算力都不一樣，現(xiàn)在這種模型都是由人手工完成，模型自動搜索以后會使得整個產(chǎn)業(yè)化的效率提高很多，這個方面也在迅速發(fā)展，再過一年應(yīng)該會有很大的提高。

曠視科技上海研究院負(fù)責(zé)人危夷晨

劉文峰：我期望的是2019年AI和娛樂的結(jié)合能夠給大家在娛樂方面帶來前所未有的體驗(yàn)。因?yàn)橹暗倪@些積累都是為了落地真正的內(nèi)容、娛樂方式和用戶體驗(yàn)，所以明年應(yīng)該能夠看到非常顯著的成效。

愛奇藝首席技術(shù)官劉文峰

更多嘉賓在論壇上精彩分享，新智元將推出專門文章進(jìn)行報(bào)道。

CPU+GPU+FPGA+XPU，AI計(jì)算系統(tǒng)面臨新挑戰(zhàn)

未來，算法的發(fā)展對整個計(jì)算的需求挑戰(zhàn)會更大，提高整個系統(tǒng)的性能與效率的將顯得尤為重要。

張清是《MIC高性能計(jì)算編程指南》專著的主要作者之一，開源深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架Caffe-MPI 1.0的研發(fā)負(fù)責(zé)人，浪潮AI首席架構(gòu)師，主要研究方向是大規(guī)模分布式AI計(jì)算系統(tǒng)、AI端到端應(yīng)用方案系統(tǒng)架構(gòu)、并行計(jì)算&異構(gòu)計(jì)算。

20日下午的AI Connect&Cloud會場，張清帶來了《AI計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化：從實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)》的主題演講。

浪潮AI首席架構(gòu)師張清

張清認(rèn)為，AI計(jì)算系統(tǒng)面臨如下挑戰(zhàn)：

1.計(jì)算規(guī)模從單機(jī)到大規(guī)模集群計(jì)算或云計(jì)算，規(guī)模呈量級、甚至是指數(shù)級增長，計(jì)算復(fù)雜度會越來越大，對系統(tǒng)的性能及性能可擴(kuò)展性會提出更大挑戰(zhàn)。

2.計(jì)算架構(gòu)從單一CPU+GPU異構(gòu)架構(gòu)到混合多元異構(gòu)架構(gòu)CPU+GPU+FPGA+XPU，通用與定制化計(jì)算設(shè)備的高效協(xié)同計(jì)算、異構(gòu)并行計(jì)算將面臨巨大的挑戰(zhàn)。

3.系統(tǒng)環(huán)境從單用戶、單任務(wù)、單場景到多用戶、多任務(wù)、多場景復(fù)雜環(huán)境的構(gòu)建，系統(tǒng)將面臨統(tǒng)一管理與調(diào)度、計(jì)算負(fù)載均衡等挑戰(zhàn)。

針對上述挑戰(zhàn)，AI計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化將從四個層面考慮：

1.AI計(jì)算平臺層，其設(shè)計(jì)與優(yōu)化需針對AI模型算法、應(yīng)用場景進(jìn)行Co-Design，讓我們的計(jì)算平臺與應(yīng)用算法更加適配，達(dá)到更高的計(jì)算性能；

2.AI計(jì)算管理層，需針對AI開發(fā)的全流程，從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、推理上線構(gòu)建AI統(tǒng)一計(jì)算管理與調(diào)度平臺，實(shí)現(xiàn)對AI開發(fā)與AI運(yùn)維的統(tǒng)一管理，達(dá)到對系統(tǒng)的高效利用。

3.AI計(jì)算框架層，需對開源AI計(jì)算框架進(jìn)行深入優(yōu)化，從性能及性能可擴(kuò)展性兩個方向，滿足大規(guī)模計(jì)算需求。

4.AI應(yīng)用算法層，需結(jié)合模型和算法特點(diǎn)以及框架的特點(diǎn)，從計(jì)算、通信、IO三個方面進(jìn)行深度優(yōu)化實(shí)現(xiàn)，進(jìn)一步提供AI計(jì)算系統(tǒng)的應(yīng)用性能。

未來的傳感器不僅是采集設(shè)備，更是認(rèn)知設(shè)備

云天勵飛聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO陳寧發(fā)表題為《芯聯(lián)世界，智創(chuàng)未來》的主題演講。

云天勵飛聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO陳寧

陳寧首先介紹了云天勵飛打造的一套區(qū)域級“天眼”系統(tǒng)，這是一套融合了基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別、人像結(jié)構(gòu)化算法、處理器芯片技術(shù)、超多維向量檢索，以及大數(shù)據(jù)分析等多項(xiàng)技術(shù)的動態(tài)人像識別系統(tǒng)。

該系統(tǒng)在深圳上線近三年，已協(xié)助公安部門破獲案件6000多起，涉及經(jīng)偵、技偵、網(wǎng)偵、刑警、打拐、反恐、緝私各類案件。

云天勵飛在去年年初于深圳推出了全國首套針對行人闖紅燈的監(jiān)控系統(tǒng)，啟用僅三個月，相應(yīng)路口行人闖紅燈的比例就下降了92%。

陳寧認(rèn)為，在AI三要素：算法、芯片和數(shù)據(jù)中，算法是AI的靈魂，芯片是AI的軀體，而數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景是AI的營養(yǎng)。云天勵飛搭建了端到云的技術(shù)體系架構(gòu)來承載這三要素。將基于深度學(xué)習(xí)的芯片放在終端。將有用的信息傳到云端，由云端承載的一系列算法，來挖掘大數(shù)據(jù)信息輔助決策。

陳寧表示，在未來，具備學(xué)習(xí)功能的大腦芯片會將傳感器由信息采集設(shè)備轉(zhuǎn)變?yōu)檎J(rèn)知設(shè)備。由于對海量視頻和圖像信息的處理需求，未來的傳感器和終端設(shè)備中都需要AI芯片來實(shí)現(xiàn)。

陳寧認(rèn)為，現(xiàn)在可以大膽預(yù)測，未來3-5年內(nèi)AI芯片會突破傳統(tǒng)通信時(shí)代的芯片，實(shí)現(xiàn)壟斷。在這個過程中，云天勵飛計(jì)劃將AI技術(shù)與警務(wù)、城市治理和零售等行業(yè)領(lǐng)域相結(jié)合，讓這些行業(yè)煥發(fā)出新的生命力。

機(jī)器意識的興起與實(shí)現(xiàn)不是沒可能

倫敦大學(xué)學(xué)院計(jì)算機(jī)系教授汪軍作了《論機(jī)器意識的可能和實(shí)現(xiàn)》的演講。汪軍教授說：“我是學(xué)者嘛，所以要講一些不同的東西。”

倫敦大學(xué)學(xué)院計(jì)算機(jī)系教授汪軍

汪軍教授在研究方向之一是多智體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，也就是有多個“agent”互動，包括溝通、協(xié)作與競爭。由于最近在研究“機(jī)器意識”這個課題，汪軍教授的演講也從“意識”講起，最后討論了機(jī)器是否也能擁有“意識”，如果答案是肯定的，那我們又該如何通過數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)程序來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

汪軍教授介紹了他們團(tuán)隊(duì)研究用AI打橋牌的例子。相比完全信息博弈的圍棋和不完全信息但只需要一對一的德州撲克，橋牌是一種不完全信息博弈，而且需要選手兩兩組隊(duì)，相互合作與競爭。這個游戲更貼近于現(xiàn)實(shí)世界發(fā)生的情況。

研究結(jié)果表明，AI在打橋牌時(shí)，能夠?qū)W會相互隱秘地溝通，最終取勝。也是這一點(diǎn)，讓汪軍教授想到機(jī)器意識興起與實(shí)現(xiàn)的可能。

“很多原理實(shí)際上并沒有那么復(fù)雜，”汪軍教授說：“只要你去研究并做出來的話。”當(dāng)然，現(xiàn)在還都是非常初步的探索，因?yàn)槭紫龋壳皩W(xué)界對“意識”還沒有統(tǒng)一的定義。

清潔環(huán)衛(wèi)自動駕駛，實(shí)現(xiàn)無人駕駛商業(yè)和社會雙重價(jià)值

自動駕駛是AI技術(shù)集大成者，也是當(dāng)前人工智能最具挑戰(zhàn)也是最有吸引力的領(lǐng)域之一，不過載人的無人駕駛商業(yè)化也許還需要一些時(shí)間。

針對無人駕駛商業(yè)化方向，切入自動駕駛環(huán)衛(wèi)清潔領(lǐng)域的Autowise.ai創(chuàng)始人兼CEO黃超總結(jié)了三點(diǎn)，分別是乘用車、貨運(yùn)物流以及清潔環(huán)衛(wèi)車。這三點(diǎn)商業(yè)化的方向都具有巨大的市場。

Autowise.ai創(chuàng)始人兼CEO黃超

黃超說，在自動駕駛車輛目前無法上路行駛的現(xiàn)狀下，該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)及研發(fā)不應(yīng)停滯，并且需要政策上給予更多的鼓勵與支持，允許在更多道路環(huán)境下進(jìn)行測試。

目前，只能實(shí)現(xiàn)限定環(huán)境或封閉道路的無人駕駛商業(yè)化。乘用車自動駕駛可以作為園區(qū)內(nèi)的擺渡車；貨運(yùn)物流自動駕駛可以作為園區(qū)物流；而清潔環(huán)衛(wèi)車自動駕駛可以是小型清潔車或者大型掃地機(jī)器人等。

黃超著重介紹了城市道路清潔環(huán)衛(wèi)自動駕駛的社會和商業(yè)價(jià)值。

城市道路清潔環(huán)衛(wèi)的痛點(diǎn)在于：

安全性：清潔工在路面作業(yè)的安全性無法保障；

環(huán)境因素：比如高溫、霧霾和嚴(yán)冬等；

工作時(shí)間：多處于深夜或凌晨；

人員管理、質(zhì)量把控：逐層管理成本較高；

勞動力缺乏。而通過道路清潔環(huán)衛(wèi)自動駕駛能夠克服這些痛點(diǎn)，也是其社會及商業(yè)價(jià)值的體現(xiàn)。

最后，黃超講了城市清潔領(lǐng)域的商業(yè)化進(jìn)展，對于封閉道路已經(jīng)展開了商業(yè)化運(yùn)行。對于半封閉道路，處于試運(yùn)營階段。而對于開放道路，目前只能是測試階段，需要各方面條件逐步完善后，才可以推進(jìn)商業(yè)化的相關(guān)工作。

AI+教育：每個孩子該有個AlphaGo一樣的老師

每個孩子身邊都應(yīng)該伴有類似AlphaGo一樣的超級AI老師，讓每個學(xué)生都能夠得到平等且個性化的教育，這是乂學(xué)教育首席科學(xué)家崔煒的愿景。

乂學(xué)教育首席科學(xué)家崔煒

崔煒在演講中提到，目前教育過程中存在的痛點(diǎn)：

教育效率非常低下

全國教學(xué)資源分配不均

老師針對不同學(xué)生無法把個性化教學(xué)

而通過AI與教育的結(jié)合真正能夠把個性化教育和因材施教規(guī)模化和普及化，讓每個孩子都能享受到個性化教育和因材施教帶來的好處，讓學(xué)生的學(xué)習(xí)效率不再那么低下，有更多時(shí)間去從事更有意義的事情。

崔煒研發(fā)團(tuán)隊(duì)所研發(fā)出的國內(nèi)第一個基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，主要是針對K12領(lǐng)域里的學(xué)生。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)模擬特級教師，目標(biāo)是通過個性化的教學(xué)方式，改善或加速學(xué)生在學(xué)習(xí)上的收益。所涉及到的AI算法包括遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖論、概率圖模型、邏輯斯蒂回歸模型、知識空間理論、信息論、貝葉斯理論、知識追蹤理論、教育數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析技術(shù)等。

通過這些算法可以規(guī)劃最佳的學(xué)習(xí)路徑，最大化學(xué)習(xí)效率；依據(jù)不同學(xué)生的個性偏好、學(xué)習(xí)習(xí)慣和風(fēng)格，推薦最匹配的學(xué)習(xí)內(nèi)容；以及系統(tǒng)實(shí)時(shí)對學(xué)生的能力水平進(jìn)行動態(tài)評估等。

崔煒表示，在未來，不僅希望提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，同時(shí)希望能夠進(jìn)一步培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)造能力、想像能力以及終生的學(xué)習(xí)能力，認(rèn)為這三點(diǎn)是未來每一個學(xué)生、每一個人在“與機(jī)器競爭”的時(shí)代中所應(yīng)具備的能力。

硬件掣肘愈發(fā)明顯：哪個結(jié)構(gòu)或平臺將成為未來的主流？

硬件的計(jì)算能力成為繼數(shù)據(jù)、算法之后，另一制約人工智能發(fā)展的主要瓶頸，硬件計(jì)算能力與能效對于人工智能技術(shù)主要影響云端和邊緣端兩大主要領(lǐng)域的應(yīng)用。

杜克大學(xué)副教授、IEEE Fellow陳怡然

杜克大學(xué)副教授陳怡然博士在峰會做《制約人工智能發(fā)展的硬件瓶頸》的主題演講時(shí)表示，制約人工智能發(fā)展的硬件瓶頸有：

大容量存儲和高密度計(jì)算。由于模型復(fù)雜度越來越高，每年會增長大約一個數(shù)量級，而隨著每個層次參數(shù)的增多，其計(jì)算量也會加大。

面向特定領(lǐng)域的架構(gòu)設(shè)計(jì)需求。由于應(yīng)用場景越來越豐富，且每個場景的需求是各不相同的，所以特定的架構(gòu)設(shè)計(jì)需求就增多了。

“云-終端”平臺特點(diǎn)不同。在設(shè)計(jì)的時(shí)候不能夠照搬同樣的設(shè)計(jì)理念。

芯片設(shè)計(jì)要求高、周期長、成本昂貴。

同時(shí)，陳怡然提到架構(gòu)及工藝方面所面臨的挑戰(zhàn)。雖然芯片制造的節(jié)點(diǎn)不斷往“小化”發(fā)展推動，但實(shí)際上每個邏輯門生產(chǎn)成本沒有降低，這帶來了很大的問題。用更先進(jìn)的制造工藝卻不能取得成本上的優(yōu)勢。

針對新型器件電路，陳怡然表示做了大量嘗試與設(shè)計(jì)研究，包括CNN加速、圖加速等。通過這樣的設(shè)計(jì)，可以帶來幾十倍性能的提升及百倍效能的改進(jìn)。

而針對“哪個結(jié)構(gòu)或平臺將成為未來的主流”這一問題，陳怡然表示沒有任何一種設(shè)計(jì)能夠在所有五種特定條件下做到最好。所以需先確定所處理的數(shù)據(jù)特性、處理這些數(shù)據(jù)的頻次以及是什么樣的應(yīng)用等一系列的細(xì)節(jié)信息。而后才能夠最合適的結(jié)構(gòu)或平臺。

醫(yī)療行業(yè)中的“滴滴打車”：探索精細(xì)化醫(yī)療監(jiān)管下的創(chuàng)新

與自動駕駛和教育不同，醫(yī)療行業(yè)是重監(jiān)管的行業(yè)，如何實(shí)現(xiàn)精細(xì)化醫(yī)療監(jiān)管，又不妨礙臨床療效和醫(yī)學(xué)創(chuàng)新，一直是行業(yè)難題。

復(fù)星集團(tuán)首席人工智能科學(xué)家鄧侃分享了題為《不完全市場化的醫(yī)療行業(yè)及人工智能的醫(yī)療實(shí)踐》的主題演講，表示人工智能在醫(yī)療行業(yè)里長足的發(fā)展是2018年人工智能領(lǐng)域最火的一件事情。

復(fù)星集團(tuán)首席人工智能科學(xué)家鄧侃

鄧侃首先提出了目前醫(yī)療領(lǐng)域中的痛點(diǎn)：醫(yī)療行業(yè)體系分為三級，但所有的患者都更傾向于去三甲醫(yī)院，導(dǎo)致“三家醫(yī)院醫(yī)生忙死，基層醫(yī)院醫(yī)生閑死”的現(xiàn)象。

而針對這一問題的解決辦法，鄧侃認(rèn)為：

要給基層醫(yī)院醫(yī)生賦能

將基層醫(yī)院對普通病狀治療的專業(yè)性普及到老百姓當(dāng)中去

鄧侃表示大數(shù)醫(yī)通是醫(yī)療行業(yè)中的滴滴打車：

提供面向患者的應(yīng)用，讓患者對醫(yī)療有更深入的了解

給基層醫(yī)院、基層藥店賦能

并且公司低調(diào)地花了三年的時(shí)間，做了一個四缸引擎：

醫(yī)療私有云：在大型三甲醫(yī)院里部署了私有云，在保證數(shù)據(jù)安全的情況下，匯總醫(yī)院所有數(shù)據(jù)庫的所有數(shù)據(jù)文件；

病歷結(jié)構(gòu)化：構(gòu)建全世界最大的中文醫(yī)學(xué)詞庫，并使用機(jī)器翻譯方法，實(shí)現(xiàn)病歷結(jié)構(gòu)化，把病歷翻譯成臨床路徑；

醫(yī)學(xué)知識圖譜：把幾億份病例，翻譯成幾億條臨床路徑后，疊加在一起，構(gòu)建醫(yī)學(xué)的知識圖譜。

臨床導(dǎo)航：有了醫(yī)學(xué)知識圖譜，就可以實(shí)現(xiàn)臨床導(dǎo)航了。臨床導(dǎo)航能夠根據(jù)患者的具體病情，規(guī)劃出合理合規(guī)的臨床路徑。

把第四步規(guī)劃出來的合理合規(guī)的路徑，與第二步實(shí)際的臨床路徑，兩者相比較，可以十分精準(zhǔn)并量化地甄別，實(shí)際的臨床路徑在哪個環(huán)節(jié)，偏離了正常的路徑。

2018年最深印象：技術(shù)落地，AI商業(yè)化

下午的AI WORLD 2018AI Connect&Cloud技術(shù)論壇，360集團(tuán)副總裁、人工智能研究院院長顏水成，慈星股份副總裁、慈星機(jī)器人董事長李立軍，復(fù)星集團(tuán)首席人工智能科學(xué)家鄧侃，Autowise.ai創(chuàng)始人兼CEO黃超作為嘉賓同臺討論，美團(tuán)點(diǎn)評技術(shù)學(xué)院院長劉江擔(dān)任論壇主持人。

AI WORLD 2018AI Connect&Cloud技術(shù)論壇嘉賓（從左起：劉江、顏水成、鄧侃、李立軍、黃超）

劉江：2018年還剩下三個月時(shí)間，各位嘉賓對2018年怎么看？AI有什么事情特別深刻？

美團(tuán)點(diǎn)評技術(shù)學(xué)院院長劉江

顏水成：總的來說2018年沒有像2015年或2012年那么好。2012年的時(shí)候，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)把傳統(tǒng)的算法打的落花流水的時(shí)候，大家都非常興奮。2015年，微軟AI上面確確實(shí)實(shí)是非常重要的一個往前一大步；2016年，VC只要看到是一個AI的公司馬上要投。2017年，大家開始在思考AI怎么落地。2018年更往前走了一步，落地還不行，要掙錢。這是一個趨勢，后面慢慢AI會越來越務(wù)實(shí)。

360集團(tuán)副總裁、人工智能研究院院長顏水成

AI讓人印象最深的有兩個：一是今年區(qū)塊鏈的出現(xiàn)，一個是量子計(jì)算。

鄧侃：今年AI主題，學(xué)界沒有大的突破，但是產(chǎn)業(yè)界動作很快。一句話總結(jié)就是AI的產(chǎn)品化，而且要盈利，一旦盈利之后這個產(chǎn)業(yè)才會蓬勃發(fā)展，所以蠻讓人激動的。

李立軍：第一，今年印象深的有三件事情，一是“中興事件”及跟芯片相關(guān)的事情。到目前為止，在核心的基礎(chǔ)芯片方面跟美國有非常大的差距。

慈星股份副總裁、慈星機(jī)器人董事長李立軍

第二，關(guān)于量子芯片的事情。人類對新技術(shù)突破上一般預(yù)估不會特別樂觀，但事實(shí)上到了一個拐點(diǎn)，可能會有革命性的變化，2018年跟2016、2017年比沒有那么激動人心，而且負(fù)面新聞特別多，我們做產(chǎn)業(yè)的壓力都很大，如果在算力上，量子芯片能夠有大的突破，一旦突破了，后面的發(fā)展可能也遵循摩爾定律呈指數(shù)發(fā)展，在應(yīng)用層面上可能會有極大的突破。

第三，產(chǎn)業(yè)化。2018年真正落地的也不是特別多，但是融資這塊還是可以的，有一些頭部企業(yè)，無論是商湯還是曠視，融資呈指數(shù)一樣往上漲。

黃超：美團(tuán)今天上市，這是一個很大的事件，反映了：

第一，AI真的進(jìn)入到了我們實(shí)際生活里。比如美團(tuán)每天訂單如何分配，以及騎士人臉識別等問題，都需要AI技術(shù)去解決的，這就相當(dāng)于在大公司已經(jīng)有商業(yè)模式情況下，怎么樣用AI提升自己的效率。

第二，VC要求AI的創(chuàng)業(yè)公司要有自己明確商業(yè)化落地的方向，甚至有收入，這也是我之前一段時(shí)間會被問到的問題，因?yàn)槲覀兪亲鰺o人駕駛的清掃車，奔著商業(yè)化去的方向，很多人問未來三年收入預(yù)期是什么？剛開始聽到時(shí)想打他，對一個無人駕駛公司提出三年收入預(yù)期，多聽了幾遍之后就習(xí)慣了，也能夠順利把這個問題回答回去。

更多嘉賓在論壇上精彩分享，新智元將推出專門文章進(jìn)行報(bào)道。

AI Era創(chuàng)新大獎頒獎典禮集錦

AI Era創(chuàng)新大獎評選歷時(shí)112天，最終評選出中國AI領(lǐng)軍企業(yè)TOP10、中國AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)TOP10、國際AI企業(yè)TOP10，華人AI人物TOP10和AI產(chǎn)品影響力TOP10，展現(xiàn)出AI產(chǎn)業(yè)開放崛起的新生態(tài)。

以下是大獎頒獎盛典精彩集錦：

華人AI人物TOP10：

陳天石、胡郁、黃仁勛、李飛飛、劉慶峰、王海峰、王小川、吳恩達(dá)、顏水成、余凱

華人AI人物TOP10頒獎

中國AI領(lǐng)軍企業(yè)TOP10：

阿里巴巴、騰訊、百度、華為、科大訊飛、字節(jié)跳動、螞蟻金服、京東、海康威視、小米

中國AI領(lǐng)軍企業(yè)TOP10頒獎

中國AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)TOP10：

寒武紀(jì)、商湯科技、曠視科技、地平線、云從科技、依圖科技、深鑒科技、知乎、蔚來汽車、馭勢科技

中國AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)TOP10頒獎

國際AI企業(yè)TOP10：

Amazon、Google、Microsoft、Apple、Facebook、DeepMind、NVIDIA、IBM、Boston Dynamics、Waymo

國際AI企業(yè)TOP10頒獎

AI產(chǎn)品影響力TOP10

AI產(chǎn)品影響力TOP10頒獎

寒武紀(jì)智能芯片MLU100、華為麒麟980、曠視Brain++、訊飛翻譯機(jī)2.0、百度Apollo3.0、阿里云ET城市大腦、英偉達(dá)Drive Xavier、百度大腦3.0、浪潮AI服務(wù)器、阿里量子計(jì)算云平臺

最具潛力AI企業(yè)

云天勵飛、Autowise、小i機(jī)器人、助理來也、小蟻科技

最具潛力AI企業(yè)頒獎

AI Era創(chuàng)新大獎頒獎盛典主持人：新智元副總經(jīng)理張晶晶。

最后，奉上一張新智元團(tuán)隊(duì)核心成員合影！