2019全球智博会:挑战和机遇,各行专家分享AI产业落地最前沿

[ 导读 ] 5月9日,2019全球人工智能产品应用博览会开幕式暨主论坛在苏州博览会中心成功召开。本届智博会由科技部、工信部、江苏省人民政府共同指导,苏州市人民政府、新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合主办。

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5月9日,2019全球人工智能产品应用博览会开幕式暨主论坛在苏州博览会中心成功召开。本届智博会由科技部、工信部、江苏省人民政府共同指导,苏州市人民政府、新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合主办,以“见智·见未来”为主题,共分“展、会、赛、奖、演”五大板块,包括开幕式及主论坛、产品博览会、奖项评选、年度颁奖盛典、新品发布及表演等活动。

其中,论坛邀请了包括国内外院士、图灵奖获得者、国际人工智能创新奖获得者在内的200余名国内外顶级专家交流行业心得,嘉宾将围绕新一代人工智能,进行深入交流和探讨,探索新一代人工智能发展道路。作为特邀媒体参加了本次大会。

应对有AI的未来,教育需要强调4“C”

在主论坛的演讲中,中国工程院院士刘玠指出,钢材是一个国家国力的重要指标,2018年全世界粗钢产量是18亿吨,我国产量达九亿两千多万吨,占世界总产量的51%。但近年来,我国钢产量受到限制,主要原因是产能过剩、部分高端产品质量不稳定以及部分高端产品不能生产。过去三年,钢铁行业的供给侧改革取得了阶段性成果,去产能效果明显。但要解决部分高端产品质量不稳定和部分高端产品不能生产的问题,很重要的一个环节是能否实现精准管理和控制。在这方面,人工智能技术将大有可为。

就目前钢铁工业掌握的技术,刘玠表示,可以开展一些实际的应用,包括远程管控一体化、可视化工厂、高度自动化和操作无人化。全自动的行车、吊车系统现在宝钢已经实现,且宝钢已有无人钢卷库、黑灯车间,完全自动化。

另外,刘玠指出,对于工业生产来讲,数据处理是一个极其困难的事情。通过对数据的筛选整理,可以形成基础数据。这些基础数据可以作为我们决策的参考,形成从数据到决策的闭环,将对工业的生产管控提供有力的支持。刘玠说:“接下来,我们希望通过对这些数据进行分析,建立起相互之间的关系,寻找这种规律。”

加拿大工程院院士、苏大人工智能研究院院长凌晓峰在演讲中谈到,人工智能的发展可以分成两个方向,第一个方向是认知智能,就是你要动脑筋去想的智能,它包括符号的或者被演示的人工智能。还有一种是感知智能,不用动脑筋,一眼或者一听见就能知道怎么回事,但没法解释的事情。在演讲的最后,凌晓峰谈到了人工智能其实还有一个方向,就是教育。他表示,人工智能在不断发展,与此同时,我们也要把人的思维和智慧相应提高。目前,特别是中国的很多教育都是知识的填鸭式教育,把知识背出来,这是对人的思维非常不利的。

对此,凌晓峰表示,实际上我们需要强调四个“C”,而不是知识,知识不断地在变,但四个“C”始终都是最重要的。其中,第一个“C”是Critical,第二个“C”是Creative,第三个“C”是Communication,最后一个“C”则是Collaboration。这四个”C“在素质培养方面非常重要,能够帮助现在的中小学生在将来可以更好地推动人工智能的发展,设计出更加好的人工智能系统,或者说不让人工智能对人类造成危害,而让人工智能为人类带来好处。

如何实现算力普惠,是人工智能发展要解决的第一个问题

百度副总裁王海峰在演讲中表示百度从2012年就开始用语音来解决深度学习的问题。随着技术的不断进步,同时随着数据的计算能力不断增强,语音识别的准确率在不断上升。目前在很多场景下语音识别其实已经超过人类识别的准确率。在谈到认知层语言和知识方面的技术时,王海峰对其中涉及到的知识图谱进行了介绍,并表示,随着深度学习技术的发展,知识图谱对人工智能具有很大的推动作用。

虽然互联网上有海量的数据,但这些数据都是没有标签完全开放的,因此需要用自然语言处理技术去分析,也需要进行各种网页结构分析,同时基于属性聚类进行指示体系的扩展,最后从这些数据中挖掘出很多知识来,此外,还要基于语义空间的变换来做知识的整合,知识图谱就是通过这种大数据挖掘,现在已经达到千亿级的规模。

演讲中,华为云BU副总裁朱照生介绍了华为近几年来在人工智能产业落地过程中曾遇到的三类问题,这也是AI落地的三类问题。

第一个是算力昂贵。计算不再是基于以前通用的CPU技术,而是专用的人工智能,特别是深度学习,算力是非常昂贵的,供应周期也非常长。这是人工智能技术应用到企业场景里面遇到的第一个门槛。

第二个问题是AI应用开放门槛高。有些企业或者大型公司里,特别是钢铁企业里,人工智能的人才其实是很稀缺的,而且相对于机器的稀缺而言,人的稀缺更为严重。

第三个问题是行业落地GAP大,这是人和人之间沟通的问题,也是融合的问题。其中,第一个“人”是指人工智能方面的人才,他们很稀缺。第二个“人”是行业的专家。这两方面的人对话起来很多时候像隔了一座山,你会感觉行业的专家不太理解人工智能。对于人工智能专家来说,他可能对行业术语不理解,这种不理解一定会影响人工智能的通用技术在这个行业的应用。

朱照生还强调,人工智能算力一定要变得非常普及,才可能使得人工智能真正走进每行每业,这是从芯片到硬件,如何解决人工智能发展的第一个问题。解决算力问题需要通过自研芯片,其中包含两层含义:一是支撑算力本身的机器不能是稀缺的,并且要普惠。第二是追求电力单位瓦特上获得最强的算力输出,这样能够彻底解决普惠算力的问题。

对用户产生价值才是AI技术和应用成功的关键

阿里巴巴副总裁华先胜在演讲中指出,在AI繁荣的背后,其实还有很多困境。首先是营收。由于AI项目的高度定制和高人力成本,目前超过90%的AI公司在亏损;其次,实验室与真实世界之间存在巨大的差异,具体体现在技术落地过程中,公开测试集与真实数据之间具有巨大的差异;最后是成熟技术与用户的实际需求并不匹配,目前,成熟技术只能满足很少一部分用户需求。

随后,华先胜抛出一个问题:AI技术和应用成功的关键因素到底是什么?他指出最为关键的因素不是什么公开测试排名,也不是PR、融资等,而是为用户创造的价值。这个价值 分为三个层次:锦上添花、雪中送炭和无中生有,其中能不能给用户带来核心价值是最关键的。

华先胜表示,现在谈到人工智能技术的应用就是什么人脸识别,其实各行各业都是人工智能的机会。我们不必在人脸识别这样的独木桥上打得不可开交。只要深入每一个行业,尤其是传统行业,人工智能都能产生使用价值。

腾讯云副总裁王龙在演讲中指出互联网市场的天花板已经显现,互联网市场的增长已经逐步趋缓,之前靠连接人与人连接人与服务的模式,不管从我们自身的业务增长还是对社会的贡献来看,都是已经到了瓶颈期。这个时候如果把人与人的连接、人与物的链接的技术能够运用到企业内部去,运用到产业当中去,就可以找到更大的空间。

王龙表示传统企业还没有使用到连接技术,这些企业的升级,应给予他们各种各样的技术,协助他们去提高企业内部各种运营流程中人与人之间连接的效率,通过人工智能技术来提升他们决策的效率,来实现传统行业的数字化转型,或者智能化转型。此外,大量的企业进行数字化转型之后,很多能力进入到了云端,进入到了数字世界中,传统企业的数字化转型和在产业互联网当中,人工智能可以扮演连接的角色。

明略科技集团科学院院长、首席科学家吴信东在演讲中对HAO智能进行了较为全面的诠释。他表示,HAO智能是明略数据通过对人类智能HI、机器智能AI和组织智能OI三位一体的集成,构建了新的人工智能理论。HAO智能的目标是要通过对人类智能、机器智能和组织智能进行三位一体集成,并结合行业知识图谱,构建面向人机协同的智能系统,加速新一代人工智能技术在公共安全、包括社交网络营销和智能餐饮等知识密度高、管理复杂的垂直领域的商业化落地。

和歌山大学前校长、现数据智能教育研究部门长瀧宽和介绍了日本人工智能战略的基本思路。他指出,日本的人工智能战略具有三个理念:尊重人、多样性和可持续性。并从四个方面设定了战略目标来实施上述三项理念。

战略目标一在人才战略上顺应人工智能时代,建立机制,在人口比上持续成为最能培养和吸引人才的国家;战略目标二:在产业竞争力方面,通过大力推广人工智能,确保世界领先地位;战略目标三:在技术方面建立一套技术体系;战略目标四:建立国际化研究、教育与社会基础设施网。其中,人才培养和产业竞争力的强化是最重要的。

科大讯飞副总裁李世鹏在演讲中表示,如果把人工智能放在一个大的产业生态里面去,我们今天做的所有的东西都逃不了这四个元素,第一个是AI的引擎;第二个是机器人或者是物联网;第三个是人,人在这里面是必需的;第四是场景,所有这些东西,我们生活在一个环境里面,一个场景里面。AI如果光停留在技术层面是没用的,所以我们要考虑如何把这些AI应用到实际的场景里面,用AI来打破语言的障碍,包括人机之间的障碍,人与人之间的障碍,还有用人工智能对语言进行保护。

从原创到使命,中国人工智能发展要有自己的坚守

商汤集团副总裁兼工程院院士沈徽重点谈到了“原创”。他表示,从商汤的角度来说,计算机视觉以及其他人工智能技术的突破,使我们国家第一次能够和强国站在同一个起跑线上,我们如果想在这个起跑线上不断获得领先优势,一定要坚持原创。

商汤的核心技术一定是自主原创的,包括最底层的平台性的技术、工具性的技术到上面的算法,以及一些新的实践,都是在坚持原创的原则下去自主开发的。同时,商汤也在不断的摸索产业落地,因为AI技术如果仅仅是待在实验室里面的话,它的价值是有限的,只有把它真正的赋予到各个行业,特别是很多的传统行业,为他们带来一个产业上的升级,AI的价值才能体现出来。在这个方面坚持原创,不断探索新的行业线,在新的行业线上找到有价值的产品去用AI来赋能,也是一种很重要的原创精神。

在演讲中,旷视首席科学家兼研究院院长孙剑谈到,在算法方面,旷视在所有的算法下都有自建平台,整个集群大概构建了一万块CPU,里面包括数据的采集、标注、管理以及上面训练过程管理,最后到模型产出,产品的产出,都在Brain++平台上。关于算法方面的下一步,旷视想从传统到深度神经网络,把研究人员的能力消耗大幅降低,让机器自动生成神经网络,这也是旷视现在正在做的东西,叫做自动网络结构搜索。现在学术界也特别看重网络搜索的方式,相信这个深入下去一定会带来算法的革命。

滴滴出行联合创始人兼CTO张博认为,在过去的二十年时间,互联网已经基本解决了信息流动的问题。在未来,交通出行有三个大趋势,第一个是电动化,第二个是智能化,第三个是共享出行,未来会有越来越多的通行需求会以共享出行的方式被满足,这样整个社会用车的成本会显著的下降。

张博表示推动整个交通产业的变革,不是滴滴一家公司能够完成的,它需要整个社会一起来努力,包括政府,包括企业,包括研究机构,因此滴滴推出了智能出行开放平台,希望把AI的能力,向应用场景全面开放,跟整个产业界、政府、研究界一起推动交通变革。

赛灵思副总裁唐晓蕾在演讲中阐述了人工智能的趋势。她认为,我们当前处于一个数据爆炸的时代,90%的数据是非结构化的,且以图片和视频为内容的数据越来越多,这就需要更高吞吐量和即时的计算;同样,今天还是一个AI的黎明阶段,大家都在考虑AI怎样应用落地,所以AI将越来越会被市场接受,越来越多的应用会在此落地;此外,在硬件层面上面临着一个瓶颈叫后摩尔时代,好像物理极限已经来了,数据量又极具的膨胀,大家都想创新。

唐晓蕾表示在这种复杂的情况下,异构计算变成了必需,软件的可编程能力可以让应用或者想法快速落地,另外还需要更高性能的计算。对此,异构计算是一个顺应时代发展的解决方案,所以,当前三种解决方案:一种是CPU,一种是中国现在大力去做的一些固定功能的加速器,还有一种是FPGA。

最后,唐晓蕾谈到了赛灵思的使命,即打造灵活应变,万物智能的世界。为了实现这一使命,赛灵思制定了三大战略:一是数据中心优先战略,赛灵思认为在数据中心里有三个领域:计算、成熟和网络,在这三个领域赛灵思都有自己的解决方案;二是加速核心垂直市场的增长;战略三是拥抱所有开发者。

此外,唐晓蕾表示赛灵思已推出了自适应计算加速平台ACAP,以应对当前各种挑战的全新器件类别。据唐晓蕾介绍,ACAP面向所有开发者,能够实现异构加速,并加速所有应用。

6月12-14日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、公司联合主办的“2019全球新经济年会”将在上海长宁世贸展馆举办。

本次活动顺应国家政策和行业发展大势,以“科创引领智能新时代”为主题,将围绕科创板、5G、新能源、智能制造等新兴产业创新热点展开探讨。

目前大会已确认的嘉宾有:诺贝尔经济学奖获得者芬恩·基德兰德、纳斯达克前副主席,Weild & Co董事长、总裁David Weild、分众传媒创始人江南春、长江商学院院长项兵、英国皇家工程院院士、鲲云科技联合创始人陆永青、优客工场创始人兼董事长毛大庆、找钢网高级副总裁兼首席战略官郎永淳、公司、EqualOcean(国际)创始人黄渊普等新经济舵手,他们将在现场为大家解读对新经济的看法与观点。

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