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智启未来,推动产业落地,加速经济发展,深圳(国际)人工智能展数字经济峰会圆满召开
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智启未来,推动产业落地,加速经济发展,深圳(国际)人工智能展数字经济峰会圆满召开

  • 分类:会议新闻
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  • 来源:
  • 发布时间:2020-12-24 08:42
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【概要描述】8月27日,深圳(国际)人工智能展同期会议数字经济峰会在深圳会展中心7号馆开启。

智启未来,推动产业落地,加速经济发展,深圳(国际)人工智能展数字经济峰会圆满召开

【概要描述】8月27日,深圳(国际)人工智能展同期会议数字经济峰会在深圳会展中心7号馆开启。

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首届深圳国际人工智能展

 

8月27日,深圳(国际)人工智能展同期会议数字经济峰会在深圳会展中心7号馆开启。峰会围绕“智能改变未来,创新引领世界”的主题进行,国家信息中心首席信息师、分享经济研究中心主任张新红、中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平等人工智能界资深专家以及腾讯、小米、赛为智能、汇纳科技等人工智能行业高新企业的企业家们围绕产、学、研等方面动态进行深入分析交流,以国际化视角共同探讨如何将人工智能赋能到商业社会经济之中,聚焦人工智能产业方向,前瞻人工智能发展趋势。

 

峰会主要由嘉宾演讲与圆桌论坛两大模块构成,分为上午场跟下午场。活动现场思维碰撞火花不断,气氛热烈,掌声不断。

 

上午场主要着眼于讨论“人工智能技术如何进行场景化落地并与实体经济相融合”。

 

张新红:《人工智能促进实体经济发展》

 

国家信息中心首席信息师、分享经济研究中心主任张新红首先做了主题为《人工智能促进实体经济发展》的分享。

 

(张新红做《人工智能促进实体经济发展》分享)

 

张新红谈到:未来数字经济发展到底会呈现哪些趋势?如果从技术应用和发展角度,会出现数字化、网络化、数据化、智能化四个趋势。从应用场景和抓手里看,会出现平台化、生态化、个性化、共享化。如果把八个趋势可以掌握好了,很有可能我们就可以利用好这些机遇,促进实体经济获得新的经济发展。

 

第一,数字化。数字化就是把我们现实世界转化成零和一的过程,为什么要转化成零和一,因为计算机就认识两个数,一个是零,一个是一,当世界可以转化成零和一的时候,机器就可以识别它、计算它,就可以指导人类去改变它。今天看到的数字经济引发所有的一切变化都和零和一有关。

 

现在使用的各类产品也都已经数字化了,原来的汽车最厉害的是它的发动机,今天参展的也有特斯拉,特斯拉最厉害的不是发动机,发动机的优势在它这里为零,它最厉害的是它的无人驾驶系统。数字化带来真正的变化,是数字重新定义一切。

 

第二,网络化。网络重构一切,这里面讲的网络就是互联网,当互联网把所有的东西连接在一起的时候,这个世界发生了非常大的变化。当互联网发展到第二个层次的时候是叫移动互联网时代,连接的是手机,通过手机把所有的人连接在一起。

 

当互联网发展到第二个层次的时候的时候叫物联网,当所有物体连在一起,当所有交通工具,当所有零部件都连接在一起,这叫物联网,物联网时代到来的时候我们会发现数据在大量增加,物体之间可以自由流通,自由对话,他们自己可以决定下一步要干什么。

 

互联网可以是一个渠道,可以是基础设施,它也是一种技术、工具,它还是一种文化,还是一种思维,互联网思维等等,互联网功能越来越丰富,当互联网+各种因素的时候,会发现出现无数多的新组合,无限多组合意味着无限多的创新。

 

第三,数据化。将来所有行动,所有决策都是靠数据驱动的,所以叫数据驱动一切。

 

第四,智能化。人工智能、机器智能将越来越多替代人类,为我们创造更多价值,但是目前我们所讲的人工智能,人工智能成分居多,智能成分居少,将来要从现在的弱智能走向强智能,超强智能,未来世界和现在更不一样。

 

第五,平台化。无平台不经济,大的企业一定要想办法建平台,中小企业,小微企业如果没有能力搭建平台,那么你最起码要用好现有平台,通过平台为自身赋能。

 

第六,生态化。平台化无边界发展一定会导致生态化,平台上聚集了大量需求与供给,需求与供给之前会产生新供给和新需求,所以未来生态化战略一定是企业发展的目标导向。

 

第七,个性化。你的信息已经被广泛掌握,你的需求也被广泛掌握,每个人都是唯一的,将来生产也是个性化的定制,服务也是个性化的。

 

第八,共享化。共享化就是经济的发展,所以可以共享的都将被共享,要学会用共享经济思维把自己拥有的优势资源价值最大化。

 

陈小平:《2020-2035人工智能产业落地的三个关键问题》

 

中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平做主题为《2020-2035人工智能产业落地的三个关键问题》分享。

 

陈小平做《2020-2035人工智能产业落地的三个关键问题》主题分享

(陈小平做《2020-2035人工智能产业落地的三个关键问题》主题分享)

 

陈小平提到,人工智能产业落地的几条典型路径:完全封闭化、半封闭化、分治法/柔性化、接受观。关于第一个落地路径:完全封闭化,比如说汽车生产线是完全封闭化的,这套技术不仅在汽车生产线,在其他很多行业都开始应用了。关于第二个落地路径:半封闭化,高铁是个例子,高铁行车路线是完全封闭的,有护栏,但是站台,侯车室这个没有封闭化,这就是半封闭化,这个例子对我们非常有启发,目前还没有看到用半封闭化进行大规模产业应用的例子,这是非常好的机会。关于第三个落地路径:分治法/柔性化。柔性化就是非常复杂生产过程,或者工作流程,其中一部分单元是人工,其他单元智能化。

 

陈小平说,展望2020-2035,人工智能产业落地需要解决关键问题是封闭化与接受观。封闭化——让人工智能技术更好地走进产业;接受观——让人工智更好地能走近人心。

 

肖京:《人工智能赋能金融医疗》

 

平安集团首席科学家、深圳市人工智能行业协会轮值会长肖京带来《人工智能赋能金融医疗》的主题分享。

 

肖京做《人工智能赋能金融医疗》分享

(肖京做《人工智能赋能金融医疗》分享)

 

关于人工智能技术+金融

 

肖京谈到,风控是金融最核心的环节,风控在金融领域种类特别多,一张单据可能有欺诈行为,每张单据看起来都正常,汇聚到一个人身上,这个人有欺诈行为,或者这个企业有问题,到终端产业可能有风险,到宏观市场有国际风险等等,所以风险种类非常多,非常繁杂,也需要有大量技术帮助我们做的更好,把风险控制好,如果只靠人力很难做到。

 

另外从市场环境来看,金融行业也面临很多变化,如监管越来越严、金融模式越来越多样,越来越开放等情况。

 

在这种市场环境先需要对我们经营模式做很多改变,需要混业经营。另外要做到轻资产化,要做到管理模式精细化,体验加强,并且把组织架构越来越扁平,为了应对新市场环境办法我们需要做很多经验上的改变。经验上的改变很多离不开科技技术支持,比如精细化管理需要敏捷的开发;扁平化结构需要综合人才,交叉人才,既懂技术又懂金融的;客户体验加强需要数据分析能力,通过数据分析更好了解客户需求,更好提供高质量服务。从这些方面可以看到技术对我们应对市场变化,应对金融行业痛点来说都是核心的,都是非常重要的。

 

人工智能技术实际上并不容易应用,人工智能技术有很多挑战,首先要求数据、算法、算力,另外光有技术三个要素还不够,还要对场景、业务非常了解,才能够真正在业务流程里面植入技术的东西,把业务流程做改造,所以要有业务专家参与,业务专家的合作,最后形成完整业务方案。此外,方案还需要在真正的场景中去迭代,只有这样,才可以真正实现所谓的“三提两降”,提效益,提效果,提用户体验,降风险,降风险。

 

关于人工智能技术+医疗

 

刚才主要讲的是金融领域,下面讲医疗领域,不管从预测防控还是辅助筛查、诊断,到治疗康复到病患管理,有很多痛点。

 

平安打造了一个全流程的业务解决方案,从预知防控到筛查诊断,辅助诊断到治疗康复和病患管理都有相应方案。在疫情期间,实际上在很多环节里面,有三个平台,在很多地方用了,包括刚才医疗影像系统做冠状肺炎自动检测;包括电话系统可以做电话排查,机器人排查,不用人排查;包括疫情预测,包括一些心理辅导等等。我们在武汉、浙江很多地方都实地用了机器人排查系统,机器人替社区工作人员做排查,原来社区工作人员自己做排查的工作量很大,现在可以通过机器人自动做,这样实际效果就产生了。另外这个例子,是医疗影像的例子,通过图象识别医疗影像分析技术可以自动做冠状肺炎的检测,并且可以跟踪肺炎情况变化,病情变化,可以做随访评估,检测分析,十秒可以出结果,出报告,精度是97-98%以上。

 

下午场主要围绕AIoT、AI+商业应用、AI+智慧城市、AI+金融等领域话题展开探讨。

 

崔宝秋:《AI+IoT,共创智能新时代》

 

下午场的第一场,小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋首先带来主题分享《AI+IoT,共创智能新时代》。

 

崔宝秋做《AI+IoT,共创智能新时代》主题分享

(崔宝秋做《AI+IoT,共创智能新时代》主题分享)

 

崔宝秋谈到:Alot就是AI+IoT,人工智能和物联网的结合。

 

从IoT到Alot,其实我们在经历一个质变,不是简单的量变,而是一个质变。第一,人与设备交互的变化的质变;第二个是从个体到整体的质变,今天尤其对小米用户来说他买的是一套设备,一系列设备,用户买的是一整套服务,买的是整体智能,而不是个体智能。第三个质变就是在Alot时代讲的智能不仅仅是互联互通而是以人为中心的智能服务。所以智能能力已经再是单个设备商,而是云、边、端一体的。

 

手机和Alot,称之为双引擎,双引擎是小米独特的优势,手机是AI最大的应用平台,手机上很多功能和AI都有关系。AI在手机上无处实在,再乘以Alot,所以AI在小米无处不在有两层含义:第一,所有AI技术在小米软件、硬件、互联网,铁人三项中都有用武之地。第二,小米所有的产品都需要AI赋能。最新财报数字显示,小米的Alot平台今天是全球最大的消费级lot平台,连接的设备数全球也有2.7亿台,这个数字还没有包括小米智能手机,也没有包括小米笔记本,如果再加上这些智能设备,小米所掌控的端有数亿台之多。今天有将近5600万家庭都在使用小米智能设备小米的智能设备品类正在快速蔓延。

 

手机和Alot中间有一个灵魂,这个灵魂叫做小爱同学,小爱同学是小米Alot的控制中心,是它的灵魂。所以围绕小爱同学打造一个强大的AI综合能力,小爱同学左边联的是各种智能设备,右边联的是内容与服务。在手机乘以Alot战略中,AI重要性越来越大,这是小米过去8年多来积累的经验,从云计算到大数据,到AI积累了一整套技术栈。

 

张宏俊:《AI+X——人工智能在各个场景下的落地应用》

 

汇纳科技股份有限公司董事长兼CEO,上海市浦东区工商联张江人工智能商会会长张宏俊带来《AI+X——人工智能在各个场景下的落地应用》主题分享。

 

张宏俊做《AI+X——人工智能在各个场景下的落地应用》主题分享

(张宏俊做《AI+X——人工智能在各个场景下的落地应用》主题分享)

 

张宏俊:汇纳科技这几年做的最重要一个应用我们叫汇客云,汇客云组成首先它是一个云的平台,它主要有两千多家线下购物中心实时客流数据,这通过机器视觉的方法安装一些传感器把实时客流数据汇总到平台,每年基本上统计人次超过100亿人次,当然还有结合其他数据,像全国主要商场基础信息库,还有品牌标签库,还有超过百万家商铺、店铺的信息,把数据采集在一起,汇总的平台就叫汇客云,通过大量数据,采集的线下数据我们结合商业场景做一些数据服务,商业场景主要购物中心,零售店铺一些招商、选址等等方面做数据建模和分析。

 

汇客云主要是两个部分,一个部分叫数据采集。第二部分是数据应用,数据采集是通过机器视觉方式,安装一些传感器,所有算法是在端,这里有几个场景,现在看到的这种我们在边缘计算,在商超每个门口,商场每个店铺门口都装有传感器,它可以实时统计位置进出人数。我们采用人工智能的技术做了一些数据采集,把这些数据采集的场景再把它做分析、挖掘,再应用到场景。

 

AI最大的价值可能是在于开放,在于整个生态的开放,所以我们所有的这些AI场景真正产生的数据我们认为数据连接,数据流动,数据共享才会产生更多价值。所以刚才所看到的不是真正的汇客云,汇客云是通过这些点点滴滴数据采集,通过每一个小的场景最终把所有现在全国线下商业客流数据叫做人和场之间,人和商业场之间的数据汇成了平台。通过有了这样的平台和有了这样数据的连接,那才是真正汇客云所要真正做的事情。这次在疫情期间,我们也做了全国购物中心客流回暖检测。

 

周起如:《新形势下,AI如何赋能新场景新应用》

 

深圳市赛为智能股份有限公司董事、执行副总裁兼人工智能事业部总经理周起如作了《AI赋能新场景新应用》的主题演讲。周起如谈到,赛为智能从传统集成商转型人工智能企业,是拿次了二次创业的决心和勇气去拼搏,在疫情期间,赛为智能人工智能产品也有新的应用领域,我们巡检、测温加人脸识别联动等,已经在深圳市第三人民医院用上了,据说反馈效果不错,识别率很高。

 

周起如做《新形势下,AI如何赋能新场景新应用》主题分享

(周起如做《新形势下,AI如何赋能新场景新应用》主题分享)

 

自国家推出“新基建”政策,赛为智能积极响应,用5G和物联网技术协同,希望更多能赋能传统行业。在无人机和工业运维巡检机器人上有了新突破,今年7月份,赛为为中国电信提供了数据机房5G无人巡检机器人,它在5G情况下能有效减少后期数据机房人工巡检成本,在减少运维成本之后,还可以及时响应和消防做联动。

 

赛为推出公共卫生应急防控立体平台,我们相信人才技术、创新、产业、融合、应用是很重要的,我们对人工智能技术和环境都是非常开放的,我们希望能和更多行业、更多厂商、更多产品做联动,我们希望能接入各个行业平台、系统,做一个生态圈。

 

关于在“新基建”时代,人工智能产品的未来在哪里这个问题,赛为智能认为短期内可能技术会面临一些天花板,比如人脸识别99.999%,和人脸识别率99.998%,并没有太大差别,但是0.001技术的提升是非常难的,所以我们认为人工智能将以赋能产业为主,以辅助的形式存在,赛为智能也一直希望把人工智能技术和产品赋能到现在传统行业。我们认为人工智能未来体现在“AI+技术”,在核心基础技术和研发创新基础上,通过多技术融合发散,产生多项突破。

 

AI+场景下,多场景赋能,是未来人工智能产业发展的核心方向,通过具体场景落地,实施和应用,把技术、产品从核心城市拓展至中小城市,从大城市拓展到农村。在市场方面,我们坚持以国内大循环为主体,形成国内、国际双循环、良性互动的新发展格局。

 

王志勇:《蚂蚁认知智能的发展和应用》

 

蚂蚁集团人工智能部技术总监王志勇做了《蚂蚁认知智能的发展和应用》的主题分享。

 

王志勇做《蚂蚁认知智能的发展和应用》主题分享

(王志勇做《蚂蚁认知智能的发展和应用》主题分享)

 

王志勇谈到:人工智能蚂蚁发展这么多年,我们认为整个发展其实是有一个趋势的,就是大家从原来纯粹三模态感知智能逐步往多模态认知方向发展。举个例子,人工智能像老中医,老中医可能有望闻问切,其实望闻问切都是一种感知能力,可以看看你的舌头,量量你的体温,测你的心跳,这都是感知能力,对于智能体图象识别能力,语言识别能力,视频理解能力,自然语言理解都是感知能力。单纯有了感知还不够,这个时候一个医生的好与坏取决于他具体医疗经验,他的临床经验,所以知识是其中最重要一个模态,所以有知识图谱的产品去帮助他最后做决策。

 

另外,除了静态感知以外,还会加入动态感知,医生也会问你,最近情况怎么样,感冒有多少天了,所以会在用户行为区别做建模,帮助他做整体预测,当然也会用到搜索技术,整个技术应用趋势走向多种能力融合,这背后离不开认知服务平台AIDesk和知识图谱平台的支撑。

 

AIDesk架构主要包括两部分能力:模型生产能力、模型服务能力。整个蚂蚁知识图谱平台和百度或者谷歌通用知识图谱不太一样,更多做的是领域知识图谱,包括知识建模,知识抽取,知识融合。构建好知识图谱后可以做知识推理,服务于具体应用,如企业知识图谱,财富知识图谱,医疗健康等等,知识图谱服务蚂蚁各个不同业务领域。

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