业界新鲜事

    随着人工智能、云计算、大数据、信息安全等计算机技术的迅速崛起，新一代信息技术的变革时代已经到来。一直以来，学术界、产业界、投资界都在各自的领域不断探索。人工智能就是其中之一。

    以“科研·产业·融合”为主题的2017CCF青年精英大会，近日在北京召开。人工智能及其产业化发展， 成为学界精英们讨论的焦点。

    会上，中国科学院深圳先进技术研究院副院长、香港中文大学教授、美国电子电气工程师协会会士汤晓鸥做了《人工智能的明天，中国去哪？》的报告。汤晓鸥在演讲中，讲述了人工智能和深度学习的发展，并指出，深度学习的三大核心要素，就是算法设计、高性能的计算能力，以及大数据。

    “无论人工智能怎么样发展，要做的就是三件事情：第一，真正花时间把人工智能的基础打好。第二，要创新，要做新的东西，不要老是跟在别人后面走。第三，要把‘漂在上面的东西’落地，最终实现产业化。”汤晓鸥说。

    中国科学技术大学教授、中部组“青年千人”计划、国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者查正军，作了题目为“图像视频智能分析与检索”的演讲。他表示，深度学习的类脑程度远远不够，类脑网络是多层次结构。其实很多人脑的信息处理机制还没有运用到机器感知，比如神经元连接的多样性。未来，可以借助人脑处理机制，发展类脑多模态感知与计算，推动多媒体智能分析与应用发展。

    清华大学副教授、国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者何源，围绕人工智能在能源领域的应用，阐述了不及时（部分人工采集数据）、不全面（信息互相隔离）、不客观（依赖人为经验）和不准确（数据质量较低）等当前电力运维和管理手段存在的几大问题。他表示，通过构建异构网络融合的数字孪生体的方法，可以洞悉物理世界的跟踪运行状态，预测故障异常，减员增效，科学运维等。

    数据是人工智能的基础，也是决定创业成败的关键。百度首席架构师、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣认为， 全球当前市值最高的公司都是互联网科技公司，但20年后，全球市值最大的公司可能会是人工智能公司。

    雷鸣表示，未来20年以内是弱人工智能时代，主要会是垂直领域的应用。同时，人工智能技术应用将逐渐从低技能劳动向高技能劳动转变，比如现在扫地机器人很热，未来可能会有智能化更强的机器人，代替高技能岗位，最后，人工智能会从高数据化产业向低数据化产业转变。

    对于科研与产业发展的关系，雷鸣认为首先科研要结合产业，找到生活中实际需求；其次学术是单点突破，但是产业需要完整的解决方案；最后科研上为了做到一件事情是不惜代价的，但是产业不行，产业要用“买得起”去衡量，要有良好的性价比，成本很重要。