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AI 引领,赋能无限场景 | 第四届全球创业者大会圆满举办
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AI 引领,赋能无限场景 | 第四届全球创业者大会圆满举办

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  • 来源:
  • 发布时间:2020-12-24 08:43
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【概要描述】8月28日,由深圳市人工智能行业协会主办的深圳(国际)人工智能展同期会议全球创业者大会(简称GAISC)在深圳会展中心7号馆盛大开启。

AI 引领,赋能无限场景 | 第四届全球创业者大会圆满举办

【概要描述】8月28日,由深圳市人工智能行业协会主办的深圳(国际)人工智能展同期会议全球创业者大会(简称GAISC)在深圳会展中心7号馆盛大开启。

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8月28日,由深圳市人工智能行业协会主办的深圳(国际)人工智能展同期会议全球创业者大会(简称GAISC)在深圳会展中心7号馆盛大开启。本届创业者大会围绕“AI引领,赋能无限场景”的主题展开进行。出席本届创业者大会的嘉宾有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、鹏城学者,深圳大学计算机视觉研究所所长沈琳琳、广东省人工智能与数字经济实验室(深圳)、深圳大学教授许太林、深圳云天励飞技术股份有限公司副总裁郑文先、星河产业集团常务副总裁,星河资本合伙人阎镜予、广东琴智科技研究院有限公司总经理郭震、北京的卢深视科技有限公司创始人兼 CEO户磊、北京云测信息技术有限公司总经理贾宇航、深圳中兴网信科技有限公司副总经理范旭彤、大路网络科技有限公司首席数据官Bruce Lau等。

 

今年以来,新基建以及包含其中的人工智能是两会的被代表提及较多的高频词汇。在人工智能时代加速到来的大背景下,以人工智能为核心的新型基础设施建设,将迎来大发展,有望成为数字经济发展的强劲引擎。随着国家新基建政策的出台,以及多年来人工智能与经济发展的深度融合,智能经济已经成为大势所趋。本届全球创业者大会以“AI 引领,赋能无限场景”为主题,设置两场专业论坛及一场圆桌讨论。

 

(肖京作开幕致辞)

 

上午10点,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做了大会的开幕致辞。肖京提到:最近两年,由于应用场景的限制,人工智能技术从高速成长期迈向理性发展阶段,让企业考虑更多的人工智能产品落地和商业化,更注重为用户创造价值。而在疫情期间,人工智能的智能语音、人脸识别、图像识别、自动驾驶等技术在病毒研究、疫情防控、信息传播等方面发挥重要作用,让大家切实感受到人工智能技术所带来的好处。但我们要清醒地认识到,我国还不是人工智能技术强国。很多技术还没有掌握在自己手上,为此,我们要加大创新力度,加快人工智能产业平台建设,推动技术、应用和服务全方位创新。

 

深圳市人工智能行业协会作为政府和企业沟通的桥梁与纽带,秉承为政府分忧、为企业解难、为行业服务的理念,积极引导人工智能企业紧抓数字经济时代的机遇,快速发展,加强与政府和企业的交流与合作,推动人工智能企业在实体经济发展中发挥更大作用。

 

本届GAISC以“AI引领,赋能无限场景”为主题,探讨当前形势下人工智能如何发挥自身优势,助力畅通国内大循环,并关注经济结构调整,走出一条人工智能可持续发展的道路。

 
肖京致辞后,创业者大会上午场正式开始。上午场围绕“生物传感器、新基建+AI产业、人工智能投资理念、3D CV相机全栈技术”这四个话题展开讨论。

 

 
许太林:《AI-Biosensor opportunities and challenges》

 

广东省人工智能与数字经济实验室(深圳)、深圳大学教授许太林

(广东省人工智能与数字经济实验室(深圳)、深圳大学教授许太林)

 

广东省人工智能与数字经济实验室(深圳)、深圳大学教授许太林做《AI-Biosensor opportunities and challenges》主题分享。许太林谈到:人工智能发展历程经历了好几波,从阿尔法狗战胜李世石,到谷歌的智能无人驾驶汽车、5G、大数据以及生物传感的发展,其发展趋势是小型化、智能化、集成化以及多样性。为什么智能生物传感器是中国发展机遇呢?首先美国发布了20年的人工智能发展纲要,里面指出把智慧医疗关注人类健康作为第一位,中国国务院发布了促进互联网+医疗发展纲要意见,明确指互联网加医疗作为重要发展方向,主要发展方向主要支持3D,可穿戴智能,智能制造,人工智能科技以及智能医疗机器人等方面。

 

我们提出来整个智能生物传感网络,主要包括三部分。一、信号收集;二、信号转化;三、AI数据处理。我们也预见了智能传感的一些功能,首先一个是自我诊断,第二个功能是大数据处理,第三个功能是自学习/自适应,就像在远程诊断,医用穿戴,以及家用诊断起到这样一些作用。

 

我们在生物传感研究主要内容,一个是针对临床方面的低含量生物标志物开发设定解决方案,第二是结合新技术,如物联网、大数据等人工智能技术,实现人工智能生物传感自我学习,自我组装和自我适应。第三是将生物传感器用于癌症,还有重大疾病,比如说老年痴呆,还有慢性病早期诊断以及健康的检测,如开发柔性电子仿器件,植入性的传感材料与器件等。第四是多维感知融合,人机交互这方面关键技术的开发。我们也预测了一下未来的几个传感器应用,一个是智能可穿戴的商业传感器,第二是智能可食用,可消化传感器,如智能胶囊,第三个是基于眼睛的传感器,此外,在智能AI识别生物传感器上主要包括指纹生物识别,脸的生物识别,虹膜生物识别以及用户身份的识别等。 

 

 

郑文先新基建时代, AI 产业加速落地

 

(深圳云天励飞技术股份有限公司副总裁郑文先)

 

深圳云天励飞技术股份有限公司副总裁郑文先做了主题为《新基建浪潮下的 AI 产业落地黄金时代》的演讲分享。在演讲中,郑文先提到,人工智能产业可分为基础层、技术层和应用层。目前,人工智能在应用层的发展是行业关注的焦点 ,应用层的产业规模也远超基础层和技术层。郑文先认为,人工智能要实现产业落地,离不开三大要素:第一是核心技术 ,第二是聚焦场景 ,第三是落地经验。

 

在核心技术方面 ,云天励飞坚持芯片、算法和大数据全栈式链条打造。AI芯片承载算法,各业务场景需要AI芯片的赋能。

 

在场景落地方面 ,云天励飞结合自身的优势,聚焦公共安全 、城市治理和新商业这三大领域,并搭建了首套的动态人像系统,围绕深圳刑侦、稽侦、网侦,打拐、缉毒开发各种算法平台,基于人工智能技术构建购物中心,连锁商超开发一系列产品等。

 

在规模化应用方面,云天励飞从2015年开始逐步从粤港澳湾区走向全国,围绕平安城市、新商业、AIoT等领域开发一系列产品和解决方案,到目前产品和解决方案已经在全国100多个城市落地,算法芯片化产品也与京东、阿里、海康等达成了战略合作。

 

关于“新基建”给人工智能产业落地带来的机遇,郑文先认为主要体现在以下几个方面:第一、解决数据传输问题,5G大带宽,低时延,高速技术特点解决了数据传输问题;第二、算力支撑,芯片、数据中心解决了算力问题;第三、以工业互联网为代表新一代基础设施技术提出,将为人工智能产业落地会带来新场景,新探索。

   

 

阎镜予:《大智大勇——人工智能投资理念分享》

 

星河产业集团常务副总裁、星河资本合伙人阎镜予

(星河产业集团常务副总裁、星河资本合伙人阎镜予)

 

星河产业集团常务副总裁、星河资本合伙人阎镜予分享了星河资本的投资理念。阎镜予说,星河从2010年开始一直有参与很多产业和股权投资,现在也成立了星河资本,截止到目前为止星河资本总共投资项目数达到130个,已经上市企业有30家,上市成功率大概在16-17%。

 

作为投资方,过去十年里,星河投资了不少人工智能行业企业,因此对于行业研究理解有一些体会。

 

从投资的角度来看,星河作为投资方,比较看重几个问题。第一、算法准确性。人工智能应用领域对于算法稳定性和准确性可能是现在比较难以突破的一个问题,尤其在一些关系人生命安危或者财产安全应用里面,这是比较大的限制。出错能不能判断?能不能预先有解释机制,来预测它会不会出错,也就是它的可解释性。第三、看重本体,只有在本体上有很好的基础,然后通过人工智能赋能才会做的更好。比如,可能有很多公司在扫地机器人这块学术背景会比科沃斯强,但科沃斯的扫地机器人却能够在这一领域在国内排在第一梯队,主要在于它原本是做吸尘器出身的。

 

 

户磊:《3D CV相机,跨越规模应用,三维重新定义智能世界

 

北京的卢深视科技有限公司创始人兼 CEO户磊

(北京的卢深视科技有限公司创始人兼 CEO户磊)

 
北京的卢深视科技有限公司创始人兼 CEO户磊户磊表示,3D其实就是一个比2D视觉识别更精准的应用技术。从技术构成上面来讲,3D和2D有一点的区别是,它除了通常讲的数据,算法之外,它还有3D相机传感器的演进,数据、算法、传感器最终通过各种各样不同形态模块也好,或者解决方案,形成规模化的应用。随着3D技术日臻成熟,批量化落地生产使得成本降低,凭借更优性价比,3D视觉感知系统将成为机器标配的眼睛。
  
高精度的3D人脸识别需要前期大量的数据训练,而与2D图像不同,3D图像必须依靠3D相机传感器生成高精度图像数据进行基础数据积累。具体而言,的卢深视提供三维全栈技术,在像机模组设计方面,自主把控深度相机系统设计、平台选型、算法适配等环节,并且在温度补偿、结构补偿、高精度标定与校准等方面掌握核心技术,通过以上技术,能够降低对器件规格及一致性的要求,降低装配精度与成本,并提升良率,最终实现低成本。
 
而今,3D传感技术及相机逐步进入“规模应用“阶段,跨越“规模应用”鸿沟,一方面需要厂商不断打磨产品,革新用户体验。另一方面,3D视觉产业链较长且并不成熟,亟需形成业界统一标准与共识,这些标准需要覆盖:3D图像评测标准、3D相机参数标准、3D数据接口标准等。建立三维数据标准及评价打分体系,是进行三维应用的基础,该标准及评价打分体系的专业性和有效性,决定了三维应用的效果与指标。的卢深视对于各种数据类别,均提供数据质量要求级评价标准。根据目前市场上常见的各深度相机的测试,的卢深视给出了计算深度相机深度图质量总体得分的计算公式:
 
深度质量评分=F(准确度,拟合度,连续性,空洞率…)
  
目前的卢深视自研国产3D CV相机均已实现量产,在5米范围误差小于1mm,指标超越国际3D相机巨头,精度全球领先,具备独家专利技术,高度自主可控,极高性价比。的卢深视高精度RGBD相机(标准型)可用于刷脸支付终端、银行ATM、无人货柜、地铁刷脸闸机、AR/VR、物品体积测量等场景;的卢深视3D-Face ID智能模组可用于家庭智能门锁、智能保险柜、酒店公寓智能锁、智能门禁等场景。

 

下午场主要围绕AI算力、GAN变脸术、AI数据、智慧城市等领域话题展开探讨。

 

 

郭震:《善用算力,拥抱智能——AI时代需要AI的专用芯片》

 

广东琴智科技研究院有限公司总经理郭震

(广东琴智科技研究院有限公司总经理郭震)

 

广东琴智科技研究院有限公司总经理郭震带来《善用算力,拥抱智能》的主题分享。郭震说:人工智能的分层可以分为四个层面,芯片层、系统层、算法层、应用层。现在国内很多人工智能技术的发展更多在算法层和应用层,人工智能技术其实更缺在芯片层和系统层的发展,所以琴智目前做的事情更偏向于芯片层和系统层。芯片发展主要经历了从CPU到GPU到NPU三个阶段。CPU虽然可以做人工智能和深度学习,但是它还有一些缺陷。传统的CPU如果拿来执行AI算法,但是速度慢,性能低,无法实际商用。如果使用的GPU算力够了,但它的能耗太大,像汽车电池目前就无法支撑这么强大的能耗。所以这个例子从实际角度就说明了为什么需要人工智能专用芯片。另外,CPU和GPU还是属于通用计算范畴,没有真正人工智能专用计算做特定优化。因此,后来就出现了NPU,NPU原理是在电路层模拟人类神经元突出。

 

另外,从超算方面可以看到:从技术架构上看,传统超算主要用CPU,人工智能超算主要用智能芯片,从应用领域上看,传统超算主要面向科学计算和工程计算,人工智能超算主要面向智能+产业应用,并且兼顾科研。因此,传统超算与人工智能超算两者之间并不是相互替代,而是相互补充。

 

很多人工智能的局限性主要由三个方面。局限一:泛化能力有限。我个人理解泛化能力就是跨领域认知能力,跨领域感知或者认知能力,比如说投资需要和时间做朋友,把很多做人道理放在投资上面同样适用,这就是泛化能力,缺乏推理能力,推理能力就是机器还是需要有些引导。局限二:缺乏可解释性,人工智能计算其实很多时候是黑盒子,可以告诉你结果,而且结果也是对的,可是很难解释怎么产生这个结果,因为其实就是动态调整各个参数权重。局限三:鲁棒性欠缺。

 

人工智能市场预测的规模是全球大概到6800亿,中国到710亿。在这个市场里面,琴智目前提供的服务是通用计算、训练计算和推理计算。我们的典型用户第一主要是学校,如澳门大学、中科大。第二是科研机构,像计算所、软件所等。第三行是企业用户,现在大湾区在广东新一代人工智能发展规划中,很明确地提出是三个核心发展城市,广州、深圳、珠海,因为我们在珠海,也是做了三个核心支点之一。

 

 

沈琳琳:《GAN变脸术及应用,赋予AI应用更多想象

 

鹏城学者,深圳大学计算机视觉研究所所长沈琳琳

(鹏城学者,深圳大学计算机视觉研究所所长沈琳琳)

 

鹏城学者,深圳大学计算机视觉研究所所长沈琳琳给大家分享的是人脸方面比较热的方向,也叫深层对抗网络。何谓生成对抗网络GAN呢?沈琳琳老师解释道:GAN的主要结构包括一个生成器G(Generator)和一个判别器D(Discriminator)。
 
生成器通过神经网络生成假人脸。而判别器要判别出来这个脸是真的还是假的,生成器希望生成的脸尽量真,判别器尽量要把假生成的脸识别出来,这两方互相博弈,有个博弈论,到后来生成器生成的人脸越来越逼真,到最后骗过了判别器,判别器也分不出来生成脸是真的还是假的,就是互相对抗的过程,最后这两个网络就确立了,我们叫生成对抗网络。

 

人工智能

 

在沈琳琳老师的分享中,他围绕基于生成对抗网络(GAN)的人脸编辑,介绍了GAN、pixel2pixel、StarGAN和StyleGAN等几个GAN技术发展历程中的经典网络;然后介绍我们在最新StyleGAN基础上对人脸属性进行变换的研究工作,以及在不改变其他区域、只对人脸目标区域进行精准变换的技术;最后介绍如何利用这些变脸技术,提高训练数据不均衡情况下人脸识别的性能。

 

 

贾宇航:场景化 AI 数据让人工智能更聪明》

北京云测信息技术有限公司总经理贾宇航

(北京云测信息技术有限公司总经理贾宇航)

 

北京云测信息技术有限公司总经理贾宇航带来 《场景化 AI 数据,让人工智能更聪明》的主题分享。贾宇航说:“人工智能的3大基石是算力、算法、数据。那么在人工智能背后之中的数据到底指的是什么呢?实际是通过一系列的流程,从生产、加工到处理这样的流程完成后才得以被人工智能用于数据训练的数据。

 

伴随着应用落地,AI面对的处理场景复杂性增加、行业知识丰富度增加,因此,AI所需的训练数据要求复杂度逐渐提升,行业对于数据质量的要求也越来越高,数据质量直接影响算法精度,而算法精度又直接影响到产品使用体验。因此,在数据服务这一过程中,最重要的莫过于数据采集之后高精准的数据标注。

 

首先,基于场景丰富度,云测在全国建立多个场景实验室,基于自身对于金融、教育、家居、安防、驾驶等领域理解,积累了丰富场景库、样本库以应对企业不同实际落地场景所面临对应落地需求,搭建对应场景,百分之百还原实际用户使用条件,以获得真实数据。

 

第二,在整个数据推理当中,通过自建数据标注基地方式,并且配合自身一套对应理论培训体系,方法论等,对相关行业专业人员理论基础和理论知识进行培训,并且配合通用全品类标注工具,能够支持语言、文本、图像等不同领域标注能力和方法。

 

第三,在面临越来越复杂的标注需求下,面对复杂场景,建立完善的流程体系及管理方法论,以确保达到高质量标注数据精度。

 

 

范旭彤:《中兴网信AI 赋能智慧城市

 

深圳中兴网信科技有限公司副总经理范旭彤

(深圳中兴网信科技有限公司副总经理范旭彤)

 

用数据化决策思维再造环境治理,构建基于科技、创新模式的现代化环境治理体系是建设生态文明和美丽中国的重要保障。深圳中兴网信科技有限公司副总经理范旭彤做了《中兴网信,AI 赋能智慧城市》的主题分享,探讨了中兴网信利用“AI环保大脑”如何助力城市环境治理、生态文明建设。

 

中兴网信不是一家专业的AI公司,它实际上是一家行业综合方案提供商,中兴网信优势实际上就是对于行业深层理解,以及在行业项目实施所获得了海量数据。中兴网信主要在智慧城市、环保、医疗,行业有深入的积累可以应用。

 

其中,中兴网信在环保领域人工智能应用可以分成四部分。第一、数据分析和研判,这块主要基于大数据和深度学习,以研究居多;第二、污染监测,污染监测主要集中在安防设备厂家,比如说监控摄像头内置算法;第三、业务环境优化比如重点污染企业,废弃物跟踪,环保业务环节优化;第四、智能治理,智能治理主要是环保设备智能化。

 

网信AI环保大脑的主要3大应用方向为空气污染源检测、水环境检测、异常规律挖掘/污染物溯源分析。截至目前网信环保AI技术已在济南、济宁、安阳、汾阳、濮阳、连云港、成都、深圳龙岗、光明区,东营、大连都得到了一些规模应用。

  

中兴网信的“人工智能+环保”解决方案将AI真正融入到环保多个业务环节中,真正提升业务效率,做真正有用的环保AI应用,做环保领域AI赋能领先者。

 

 

Bruce Lau《信用3.0,重塑智能金融》

 

大路网络科技有限公司首席数据官Bruce Lau

(大路网络科技有限公司首席数据官Bruce Lau)

 

大路网络科技有限公司首席数据官Bruce Lau带来《信用3.0,重塑智能金融》的分享,Bruce Lau说:“人工智能技术下的企业评估方式变革,市场上现有的企业信用评估方式过于传统和落后,极度依赖财务数据和抵押物,在信息缺失或财务造假等多重因素影响下,金融机构不能正确评估中小微企业的信用水平,缺乏有效控制中小微企业融资风险的方法和手段;同时,部分企业实际经营情况良好,但在传统信用评估体系下,信用并不优质,其信用价值被大大低估!只有颠覆传统的企业信用评估方式,才能从根本上解决问题。运用AI技术的信用3.0能将彻底改变这一现状,解决中小企业贷款难的生存问题。”  

 

全球人工智能创业者大会举办至今已是第四届,大会旨在为全国乃至全球领先的人工智能领域的研究者、企业、政府、投 资机构等搭建的一个融汇多方资源的交流平台,会议聚焦人工智能行业,涵盖人工智能的政策走向、技术发展前沿以及企业的运营、产品开发、市场应用导向与商用落地等,打造贯穿串联政府、学界、企业、投资机构的顶尖的人工智能行业交流平台。

 
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