集齐高文等六大院士的 AI 2.0 专题报告会，学术大牛们都说了什么？| 2017 世界智

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据雷锋说。6月29日下午，由天津市科委、天津市东丽区人民政府和人工智能产业技术创新战略联盟联合主办的“智能港论坛中国新一代人工智能专题报告”在天津举行。中国工程院院士陈春、高雯、郑南宁、吴成、李伯虎，北航大学教授航天大学教授(代表中国科学院院士李伟出席)应邀出席论坛，天津市副市长赵海山主持论坛。

作为中国学术界人工智能领域的权威人物，六位院士就大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能和自主智能以及以智能制造为代表的典型应用五大方向发表了演讲。他们对新一代人工智能进行了全面而系统的阐述，并对我国人工智能的发展提出了建议。以下是论坛中院士和雷锋的主要内容和观点。(公开号码:雷锋。com)做了简短的编辑。

陈淳院士是计算机应用领域的专家，现任浙江大学计算机科学与技术学院教授。长期从事计算机图形学和图像处理、计算机视觉、cad/cam、cscw、人工智能、移动数据库、嵌入式系统等领域的教学和科研工作。

在论坛上，陈淳院士发表了题为“大数据智能:从数据到知识和能力”的演讲。从数据智能学习的三种基本模式(用规则教学、用数据学习和用问题指导)出发，他指出“用规则教学”是符号逻辑表示下的推理，它使用形式化方法生成知识地图；“使用数据科学”是一种基于机器学习的统计方法；“以问题为导向”是一个强化学习阶段，是一种控制论的方法，它从经验中提升自己。

这三种模式都有各自的特点和缺点。陈淳院士认为，从数据到知识和能力，能力提升是最终目标，要注意三种学习方法的综合运用。

北京大学教授高文院士长期从事计算机智能算法与系统的研究，在高效视频解码算法与标准化、图像检索技术、视频分析技术、人脸识别技术和手语识别技术等方面做出了重要贡献。2009年，他因在基于对象的视频表达、可伸缩视频编码技术和标准化方面的贡献被选为电气和电子工程师协会的ieee研究员。2013年，他被选为美国计算机学会acm会员。

在论坛上，他发表了题为“跨媒体分析与推理”的演讲，主要围绕智能感知理论、跨媒体推理技术、智能计算芯片和系统展开。

在智能感知层面，高文院士表示，未来媒体感知的发展趋势需要从以下七个维度进行突破:视觉获取需要超越人类感知，机器视觉需要从被动到主动，自然声场景的听觉感知需要发展，语音感知计算需要面向自然交互，媒体感知信息处理需要从深度学习到自主学习，大规模感知信息学习是未来智能处理的核心引擎，大规模全维智能感知。

其次，在跨媒体推理的技术层面，高文院士提出了当前的目标和重点任务。

？目标

1.通过不同类型的媒体数据，如语言、视觉和听觉，现实世界中的知识得到了表达、理解和深度挖掘；

2.构建十亿级跨媒体知识地图，实现跨媒体知识进化和推理，开发跨媒体智能引擎；

3.构建跨媒体应用示范系统(imonitor、itrend、icare)，为跨媒体公共技术和服务平台建设提供技术支持。

？关键任务

跨媒体统一表示理论与模型

跨媒体关联理解与深度挖掘

跨媒体知识地图的构建与学习

跨媒体知识进化与推理

跨媒体智能描述和生成

跨媒体智能引擎

跨媒体演示应用

在智能计算芯片和系统方面，他指出了总体目标。“鉴于各种人工智能应用对智能计算平台的共同要求，本文提出了一种新的体系结构和计算模型，它超越了经典的冯·诺依曼体系结构，适用于非线性时间空信息处理，开发了一种超越传统计算机的智能计算系统，并开发了支持基础软件、系统软件和应用软件。建立独立的技术链和相应的标准体系，涵盖节能芯片、新架构、高性能计算系统、操作系统和通用智能软件平台。”

吴文俊教授的主要研究领域是分布式计算、高性能计算和软件工程。他一直专注于“高级科学计算与协作网络平台”的研究，主持并参与了许多重要的科研项目，包括计算社会与行为科学网络、开放生命科学网格、下一代高通量基因测序网格和多媒体交互协作环境等。

在这个论坛上，他做了一个关于“人工智能2.0时代的群体智能”的演讲。

什么团体情报？吴文俊教授详细解释了这一点。“它指的是通过特定的组织结构和大数据驱动的人工智能系统来吸引、聚集和管理大规模参与者，并以各种自主协作方式(如竞争和合作)共同应对具有挑战性的任务，尤其是在开放环境中。当复杂系统决定任务时，出现的智能超出了个体智能。”

群体智能支持网络环境下人类群体智能和机器智能相互赋能和提高效率的生态环境，应用于智能操作系统和智能软件开发环境，以及超智能计算平台、无人系统、智能芯片等场景。

吴文俊教授说，群体智能的广泛应用和普及将不可避免地改变传统的创新劳动供给模式，进一步把人们从单调乏味的劳动中解放出来，给劳动者更多的自由和空时间。

群体智能改变科研方式的途径是推动传统的以科研专家的生态位为中心的科研模式，转向生态位与大众创新互动的群体智能创新模式。

最后，吴文俊教授做了总结:在人工智能2.0阶段，群体智能逐渐成为一个新的研究方向和新的范式；要面向国家战略需要，研究群体智能的基础理论，突破群体智能的核心技术；最后，依托互联网科技创新的生态环境，实现跨时间空的群体智能融合，高效重组群体智能，更广泛、更准确地发布群体智能。

郑南宁院士是自动控制领域的专家，也是美国电子电气工程师协会的ieee会员。他提出了一种新的图像分析和视觉知识描述方法，为构建基于图像信息的计算机视觉系统和智能控制系统提供了理论指导和关键技术。

在论坛上，他发表了题为“混合增强智能:协作和认知”的演讲。

人类面临的许多问题是不确定的、脆弱的和开放的，任何程度的智能机器都不能完全取代人类。因此，有必要将人类行为或认知模型引入人工智能系统，形成混合增强智能。它可能为解决人工智能中长期存在的规划和推理问题提供一种新的方法。

此外，郑南宁院士指出，机器在人类层面实现人工智能面临三大挑战:自主学习、对世界的感知和理解、自我意识、情感以及反思自身处境和行为的能力。

吴成院士也是自动控制领域的专家。他现在是清华大学自动化系教授和国家cims工程技术研究中心主任。他曾是863计划自动化领域的首席科学家和793计划“复杂制造过程的实时智能优化和优化理论算法”项目的首席科学家。

在这个论坛上，他做了一个关于智能自主无人系统的报告。

近年来，许多大型企业已经进入无人驾驶汽车行业。在吴成院士看来，这主要是因为无人驾驶飞行器、无人驾驶等项目与人之间的关系不是排他性的，而是融合性的，这是一个分层发展的过程。例如，无人驾驶汽车的发展过程是从人类驾驶到计算机辅助人类驾驶，再到人类辅助计算机驾驶，最后完全取代人类计算机驾驶。

吴成院士比较了国内外无人系统的发展状况。他认为，近年来，中国在发展无人自主系统方面取得了一些显著成就，接近或达到了世界先进水平。

他认为，针对高精度、高移动性、强实时性和高可靠性等高性能要求的自主无人系统的开发已经成为人工智能发展中的一个里程碑式的成就，并导致了人工智能的研究。自主无人系统产业将成为世界经济发展的新引擎，引领智能产业和智能经济的发展。

吴成院士还指出了未来发展的总体目标:要着眼于国家战略需要和工业企业的技术升级和产业发展，重点关注陆、海、空、天自主无人操作平台、复杂无人生产加工系统、无人平台等。作为典型对象，并执行无人驾驶车辆/无人驾驶飞机/轨道交通自动driving,/きだ

李伯虎院士是计算机仿真和计算机集成制造专家，空航空航天大学名誉院长。他长期从事仿真计算机系统、系统优化、数字仿真软件、分布式仿真、现代集成制造系统整体技术、并行工程和虚拟制造的研究。李伯虎院士被国际建模与仿真学会授予终身成就奖。

在论坛上，他发表了题为“基于新一代人工智能技术发展中国智能制造业”的演讲。

首先，他引用了“互联网+人工智能+大数据+互联网”时代核心技术的快速发展和人类社会发展的新目标，这使得人工智能技术的诞生和应用进入了一个新的进化阶段。

其次，从智能制造的技术、产业和应用示范的角度比较了国内外的发展现状。李伯虎院士认为，中国近年来在智能制造技术、工业和应用方面取得了可喜的进展，但总体上仍处于起步阶段，美国和德国处于世界领先地位。

他认为，新一代人工智能技术与信息和通信技术、制造技术和产品相关专业知识的结合，正在导致制造领域新模式、新手段和新生态系统的重大变化。同时，他提出了智能制造的新模式、新手段和新生态，以及智能制造系统的新体系结构和新技术体系。

最后，他得出结论，基于新一代人工智能技术的智能制造系统是“互联网+人工智能+大数据+大数据”时代智能制造的新模式、新手段和新形式；其发展需要“技术、应用、产业”的协调发展；其发展路径应该是“创新驱动”，坚持和发展“工业化与信息化深度融合”。此外，它的发展和实施需要全球性的合作和交流，但同时也要充分重视国家、行业和企业的特点。

雷锋。com将在本次论坛上安排并发布院士专题报告全文，敬请关注。(在7月7日至9日的ccf-gair会议上，指导委员会主席高文院士将出席会议，智能驾驶特邀嘉宾郑南宁院士将分享更多行业心得。如果你想知道如何与这些学术牛人交流，欢迎你购买门票。(

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