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OFweek2020人工智能技術創新論壇圓滿落幕!現場干貨已打包,請查收

2020-10-29 13:58
數字經濟
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2020年10月28日,由高科技行業門戶OFweek維科網主辦、OFweek人工智能網承辦的「OFweek 2020(第五屆)人工智能技術創新論壇」在深圳會展中心(福田)5樓·牡丹廳隆重舉辦。

本次論壇,匯聚了人工智能領域的頂尖專家學者、名企高管等行業精英,現場坐無虛席。主題演講環節干貨十足,觀眾們頻繁舉起手機拍照記錄。

壓軸的「維科杯·OFweek 2020中國人工智能行業年度評選頒獎典禮」環節更是高潮迭起,獲獎單位代表忙著拍照留念,其他參會嘉賓也為他們共同見證。

OFweek2020人工智能技術創新論壇圓滿落幕!現場干貨已打包,請查收

「OFweek 2020(第五屆)人工智能技術創新論壇」現場,高朋滿座 圖源:OFweek維科網

論壇聚焦于時下正火熱發展的人工智能產業,從基礎理論知識、行業發展脈絡、行業發展現狀、成功應用案例等角度切入話題,與產業專家、企業領袖、現場及網絡觀眾們共同探討人工智能產業當前的發展現狀、所面臨的各種現實挑戰,以及優秀的落地實踐案例。

針對上述話題,本次論壇邀請了來自清華大學、深圳大學、碩橙科技、華為云、云天勵飛、宇視、安謀中國等多位專家學者、名企高管為大家作精彩的演講,演講嘉賓們針對人工智能產業發展相關話題,各自分享了自己獨到的見解和行業觀察。

大咖齊聚 共議人工智能產業發展現狀與未來

深圳大學計算機視覺研究所所長、深圳大學教授沈琳琳首先上場,發表了主題報告:《從數據喂養到自監督自主學習》。

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深圳大學計算機視覺研究所所長、深圳大學教授沈琳琳 圖源OFweek維科網

沈教授先總結了人工智能技術/產業發展的三架馬車:算法、算力,和數據。算法是引擎,算力是加速器,數據是燃料。而后談及醫學領域多種疾病的檢查過程,以人工智能參與其中檢查影像的識別與分析為例,介紹了人工智能的數據喂養過程。

沈教授也舉了身份證信息識別和車牌信息識別的例子,大致講解了計算機視覺研究從數據獲取到識別、分析、得出最后結果的過程。

談到人臉識別,沈教授提及一個有趣的話題:人臉識別也有「種族歧視」。在識別不同種族、膚色人群年齡的過程中,識別準確率有高有低。這種差別背后的重要原因之一,就是用來喂養算法的數據量級差別。

最后,沈教授總結了三代人工智能技術發展的要點:第一代是符號主義,是基于知識與經驗的符號推理模型。第二代是AI-深度學習,是端到端多隱層前向神經學習。第三代是能隨機應變,舉一反三的智慧化的人工智能。

清華大學電子工程系教授蘇光大發表了主題演講:《人臉識別技術發展的瞻望》。

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清華大學電子工程系教授蘇光大 圖源OFweek維科網

演講中,蘇光大教授基于算法、系統、標準、應用、瞻望五個關鍵詞,先總結了生物特征識別的分類、技術與應用準則,引出了人臉識別的技術與優勢。

其四大特點為:自然性、隱秘性、后驗性、實名性。優勢則包括適應所有人群;人臉圖像來源廣泛,配準性能優越,可為深度學習訓練提供大量的標注人臉數據;廣泛的應用需求;強大的社會資源支持等等。

人臉識別系統包括三種基本類型:辨認型人臉識別、確認型人臉識別、名單型人臉識別。

蘇教授還介紹了AI芯片在人臉識別中的應用情況以及一些明星產品、人臉識別相關標準的進展、具有影響力的人臉識別應用案例……給大家上了一堂扎實的行業基礎知識課。蘇教授重點以曾經轟動一時的周克華案為例,生動解構了人臉識別技術在維護社會公共安全方面發揮作用的機制。

最后,蘇教授從芯片算力難題、硬件架構創新、系統建設與運行的代價、超低人臉分辨率人臉識別技術的研究進展等角度作了人臉識別技術發展的瞻望。

碩橙科技總裁瞿千上發表了主題演講:《AI賦能工業互聯——黑科技為機器「聽診把脈」》。

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碩橙科技總裁瞿千上 圖源OFweek維科網

演講中,瞿千上梳理了2015年以來以產業政策、規模進展為代表的人工智能產業發展關鍵節點,指出在工業生產智能化的需求推動下,產業革新步伐正在加快。

從事后維護到預防性維護再到預測性維護,工業4.0正在推進設備運維管理模式革新。隨著人工智能與物聯網相關的技術蓬勃發展,過去僅應用于高端設備的預測性維護,開始具備了廣泛應用條件。基于行業宏觀數據,瞿千上介紹了預測性維護市場發展情況,以及工業4.0下的市場需求&產品形態。

為滿足市場需求,碩橙科技開發了一套預測性維護解決方案——「機器聽診大師」,通過設備噪聲識別,實時掌握設備運行狀態,并對可能發生的故障進行預測。

通過對系統架構、系統組成、核心算法、獨創噪聲特征值體系的介紹,瞿千上向大家介紹了「機器聽診大師」的核心優勢與典型應用。

華為云AI解決方案總監桑宏宇發表了主題演講:《知識計算 AI行業落地全新路徑》。

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華為云AI解決方案總監桑宏宇 圖源OFweek維科網

在演講中,桑宏宇表示,華為云要做智能世界的黑土地,實現普惠AI。

桑宏宇描繪了一個「人工智能將進入千行百業」的未來十年前景。「知識計算」是桑宏宇本場演講的重點關鍵詞。

桑宏宇表示,知識計算是實現行業知識與AI結合的全新路徑。基于行業知識,通過知識計算,給機器賦能,讓AI技術服務于人。

桑宏宇向大家介紹了「業界首個全生命周期知識計算解決方案」,它從知識獲取到知識建模,到知識管理,再到知識應用,實現知識全流程全生命周期極簡和自動化開發,以及行業知識與AI方法高效結合。

桑宏宇還介紹了知識計算的一些案例,如通過知識融合AI,實現極限突破,實現工業機理模型與AI的結合;助力華新不銹鋼提升特種鋼生產效益;AI整合知識,解決知識碎片化問題,實現知識轉換,釋放知識的力量;提升癌癥早期診斷準確率……

行業應用案例方面,桑宏宇舉了華為云與一汽、中石油的合作案例。通過工業+AI,知識計算平臺讓專家經驗直達一線,幫助一汽實現一次性修復率增長4%,維修等待時間減少23%,廠家支持介入率降低30%,專家培養周期縮短30%。通過能源+AI,知識計算平臺傳承專家知識經驗,提升油氣識別效率,幫助中石油實現識別評價時間縮短70% ,識別準確率達測井解釋專家水平,普通專家承擔資深專家的職責。

最后,桑宏宇表示,華為云希望通過知識計算釋放知識的力量,賦能千行百業再次騰飛。

云天勵飛方案總監莫若龍發表了主題演講:《AI助力科技「戰疫」》。

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云天勵飛方案總監莫若龍 圖源OFweek維科網

2020年,最大的關鍵詞就是「新冠肺炎疫情」,為了應對疫情,各領域專業人士都貢獻了自己的專業技能。這個過程中,也少不了人工智能力量的參與。云天勵飛,就是其中的一個代表。

在演講中,莫若龍引用了新冠肺炎疫情數據:截至10月25日,新冠病毒已經在全球范圍內導致115萬人死亡。與SARS爆發的2003年相比,17年后的今天,人員流動規模加大,給傳染病疫情防控帶來了更多挑戰。但與此同時,科技的發展,也使人們可以應用更加智能的手段控制疫情傳播。這個過程中,人工智能技術發揮了很大作用。

借助AI人工智能技術,依托大數據技術,以人為核心,把人的活動軌跡、接觸人群、健康信息等所有數據全部關聯起來,為城市治理提供更完善高效的預警、防控體系,探索城市治理「AI樣本」。云天勵飛通過參與疫情防控,落腳到了人工智能+城市治理的社會工程實踐中。

宇視智慧云產品線總監王利彬發表了主題演講:《以終為始,落地為王:AI工程化到普惠化》。

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宇視智慧云產品線總監王利彬 圖源OFweek維科網

在演講中,王利彬介紹了人類行為的三要素:信息交互 感知智能、邏輯判斷 數據智能、動作執行 動作智能。

王利彬表示,AI技術發展必然從工程化走向普惠化。

AI普惠化的一大基礎就是低成本算力。王利彬講到了算法的長尾效應,他表示,算法種類存在長尾效應,主流算法廠商智能聚焦部分算法,特定算法存在長尾效應,某些場景需要長期優化。

王利彬也介紹了一些應用案例,如AI停機坪應用、智慧社區應用、AI尋人應用等。展示了宇視在AI普惠化方面所取得的一些具體進展。

王利彬還重點提到了中臺——AIoT大型操作系統的重要作用。通過基于中臺構建的算法超市、數據超市、應用超市,宇視可以幫助缺乏資源的中小企業獲得接觸大量用戶的能力。

安謀中國AI技術專家吳彤發表了主題演講:《AI芯片技術演進及周易AIPU》。

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安謀中國AI技術專家吳彤 圖源OFweek維科網

演講中,吳彤介紹了一個數據,展示了市場對AI算力的巨大需求:從AlexNet發展到AlphaGo Zero,計算力需求增長了超過30萬倍。

吳彤以NVIDIA A100 GPU和Xilinx Versal ACAP等產品為例,介紹了AI芯片的典型架構。

吳彤表示,ARM中國的愿景是:賦能每臺智能設備。周易AIPU架構是Arm中國自主研發的神經網絡處理IP。

周易的可編程性,讓它可以運行各類的主流算法,實現靈活的AI解決方案。

維科杯·OFweek 2020中國人工智能行業年度評選頒獎典禮

精彩的主題演講結束后,「維科杯·OFweek 2020 中國人工智能行業年度評選頒獎典禮」也接踵而至。

「維科杯·OFweek 2020中國人工智能行業年度評選」活動自啟動以來,本著公正、客觀、公平的原則,受到了業界廣泛關注,各大企業紛紛積極參評并參與網絡投票。在專家評審環節,主辦方邀請了人工智能產業領域的知名學者和專家共同打分,結合網絡投票情況綜合考慮,最終評選出各大獎項獲獎名單。

以下為具體獲獎名單(排名不計先后):

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獲獎企業代表上臺領獎 圖源:OFweek維科網

至此,「OFweek 2020(第五屆)人工智能技術創新論壇」圓滿落幕,更多會議精彩,請持續關注OFweek維科網相關動態和活動會后專題報道。

關于OFweek維科網

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聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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