AI ProCon 2020落幕 百位專家與萬名開發(fā)者拉開人工智能新篇章

北京2020年7月6日 /美通社/ -- 7 月 4 日，為期 2 天的“2020 年 AI 開發(fā)者萬人大會(AI ProCon 2020)”，在過萬名開發(fā)者的關注下圓滿落幕。作為由 CSDN 策劃及主辦的系列技術“開發(fā)者大會”之一，本次大會邀請到中科院、卡內基梅隆大學、微軟、英特爾、阿里巴巴、騰訊、京東、快手等100+行業(yè)學術界及一線大廠 AI 技術領袖、核心業(yè)務線負責人參與，吸引到了 10000+開發(fā)者/學習者，并在這個特殊時期全力配合抗擊疫情，全程采用線上直播方式，與大家共話 AI 技術風云。

AI ProCon 2020

當前正值全球新一輪科技革命，產業(yè)變革蓄勢待發(fā)，人工智能作為其中重要力量，為全球經濟發(fā)展與社會進步產生重大而深遠的影響。為了讓開發(fā)者一站式學習及了解當下 AI 的前沿技術、AI 產業(yè)發(fā)展、AI 技術成長之路及企業(yè)技術實踐經驗，本次大會設置了 20 大精彩主題論壇，覆蓋了 AI 技術、生態(tài)、行業(yè)、應用、職業(yè)規(guī)劃、投融資等話題。

同時，CSDN 在大會首日發(fā)布了“AI 開源貢獻獎 Top5”、“AI 新銳公司獎 Top10”、“AI 優(yōu)秀案例獎 Top30”三大榜單，百度、華為、曠視科技、騰訊、微眾銀行、超星未來、埃睿迪、愛奇藝、京東智聯(lián)云、科大訊飛、聯(lián)想等企業(yè)均榜上有名。CSDN相信，榜樣的力量將成為促進 AI 行業(yè)不斷發(fā)展的重要基石！

大會上，專家們暢所欲言，金句頻出，分享了對各自專業(yè)領域的獨到見解，為大會留下許多具有前瞻性的精彩觀點。本文對為期 2 天的大會進行精華提煉。

人工智能過去與未來

作為主會的第一位演講嘉賓，中國科學院院士張鈸發(fā)表了主題為《人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀與人才培養(yǎng)》的演講。張鈸院士基于以符號主義為代表的“第一代人工智能”和以深度學習為代表的“第二代人工智能”，提出了“第三代人工智能”的構想，在前兩代知識/數(shù)據(jù)+算法+算力的基礎上，將知識驅動和數(shù)據(jù)驅動相結合，旨在構建安全、可信、可靠和可擴展的人工智能技術，并推動人工智能的創(chuàng)新應用落地。

而想要實現(xiàn)張鈸院士提出的“第三代人工智能”，清華大學計算機系教授唐杰認為算法是核心、計算和數(shù)據(jù)是基礎。而目前，人們正處在從感知到認知的過程中。在算法方面，目前主要通過算法實現(xiàn)人工智能，而未來工程學方法和模擬法，可以提升算法的性能。主要原理包括模仿人類或其他生物所用的方法，例如遺傳算法或神經網絡；在計算能力方面，目前主要是通過GPU來并行計算神經網絡，而未來隨著量子計算和速度更快的芯片的誕生，計算能力將指數(shù)倍提升；在知識方面，現(xiàn)在的知識數(shù)據(jù)來自于互聯(lián)網，往往較為碎片化，而未來則可以實現(xiàn)全世界常識的知識圖譜。在人工智能的長遠發(fā)展方面，唐杰教授認為未來十年的目標是實現(xiàn)認知與推理，這一步需要基于海量數(shù)據(jù)、知識庫來實現(xiàn)；而未來30年，則有望看到計算機具有自我意識，基于認知推和記憶，讓機器與人更為接近。而在人工智能的發(fā)展中，自然語言處理是人工智能從計算智能到感知智能、認知智能、創(chuàng)造智能演進的必要技術。阿里巴巴副總裁、達摩院語言實驗室首席科學家、ACM杰出科學家司羅認為未來自然語言處理會向著以下三個方向發(fā)展：1. 深度語言模型突破式發(fā)展，引領重要自然語言技術取得進展；2. 公有云NLP技術服務從通用功能走向定制化；3. 自然語言技術逐步與行業(yè)/場景相結合，產生出更大的價值。加上自然語言技術平臺的應用，自然語言處理可以打通場景 -- 數(shù)據(jù)/知識 -- NLP應用技術 -- 更豐富的場景全閉環(huán)。此外，人工智能最終還是要落到應用上，華為云 EI 創(chuàng)新孵化 Lab 主任涂丹丹認為，目前人們正處于“技術發(fā)展與社會環(huán)境互相碰撞”的階段，在這一階段中，興奮、沖動、焦慮、困惑并行，如何抓住這波浪潮，成為了企業(yè)決勝的關鍵，并走向“技術發(fā)展與社會環(huán)境互相促進、穩(wěn)定發(fā)展”的階段。對此，TensorFlow中國研發(fā)負責人李雙峰也為大家分享了TensorFlow的最新進展。TensorFlow是AI開發(fā)中常用的框架之一，目前，TensorFlow的下載量已經超過100,000,000，提交次數(shù)89,000+，代碼改動請求14,600+，貢獻者2600+。TensorFlow的生態(tài)發(fā)展也是沿著研究—生產力—全場景部署的路線推進。

在本議題的最后，由 CSDN 著重打造的高端對話欄目“大咖來了”也搬上了直播“舞臺”，其中，CSDN 創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人蔣濤分享了一份《中國AI應用開發(fā)者報告》，報告顯示，在CSDN 3100萬的注冊開發(fā)者中，689萬開發(fā)者有閱讀、撰寫與研究AI技術的行為。其中，精準聚焦AI學習及應用的開發(fā)者人數(shù)達到了182萬，AI發(fā)展已經進入高熱期。

CSDN 著重打造的高端對話欄目“大咖來了”

此外，小米集團副總裁、集團技術委員會主席崔寶秋分享了深度學習平臺小米 Cloud-ML，和移動端深度學習框架MACE、移動端神經網絡框架基準測試項目Mobile AI Bench等AI開源優(yōu)秀案例。地平線創(chuàng)始人& CEO余凱分享了地平線最新“天工開物”AI開發(fā)者平臺，利用地平線新一代AI開發(fā)板可完成有趣的AI 可編程智能小車、AI 體感游戲機等開發(fā)應用案例。百度深度學習技術平臺部高級總監(jiān)馬艷軍分享開源的百度深度學習框架飛槳PaddlePaddle，含開源146個算法和全流程開發(fā)套件等內容。

20 大論壇同時直播，大咖金句頻出

除了大會主論壇，在 2 天的大會中共有 20 個分論壇也同步舉行，下面CSDN摘取了分論壇上部分專家的精彩觀點集錦

AI學習與實踐進階 

• 華為云ModelArts開發(fā)總監(jiān) 周明耀：一圖看懂各種角色如何轉型搞AI

一圖看懂各種角色如何轉型搞AI

• 滴滴出行專家工程師 趙永科：調參工作就是這么樸實無華且枯燥。

AI創(chuàng)業(yè)與投資

• 南京清湛人工智能研究院創(chuàng)投基金創(chuàng)始合伙人 柯羅馬：隨著算力的強化，算法的進化，并與大數(shù)據(jù)的融合，弱AI進入到了場景應用爆發(fā)的后時代。在這個智能感知的后AI時代，制造業(yè)、醫(yī)療和自動駕駛等場景的AI應用是非常值得期待的投資機會。

計算機視覺技術與實踐

• 華為海思技術專家 杜鵬：當今深度神經網絡正在飛速發(fā)展，對芯片算力的需求也與日俱增，華為昇騰AI處理器芯片大致可以劃分為主控處理器、AI計算引擎、多層級片上緩存、視頻圖像處理模塊等，可以對整型數(shù)或浮點數(shù)提供強大高效的乘加計算力。

語音語義技術實踐與應用

• 騰訊云高級工程師 紀友升：AI很火，在大家討論各種深度學習算法的同時，我們也希望將騰訊多年積累的AI能力通過騰訊云開放給廣大開發(fā)者與企業(yè)客戶，助力行業(yè)智能化升級，讓AI真正落地應用在日常生活中。
• 京東智聯(lián)云自然語言處理架構師 陳蒙：傳統(tǒng)客服向智能客服升級轉型是大勢所趨，“新基建”是最佳契機智能客服的下一個大市場：智能營銷最高效的產品形態(tài)是人機融合，而不是完全取代具備復雜對話能力的語音外呼機器人大有可為。

大數(shù)據(jù)+AI中臺

• 360金融首席科學家 張家興：數(shù)據(jù)產生AI，AI幫助數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值，把數(shù)據(jù)和AI融合在一起的中臺才是有價值的中臺。數(shù)據(jù)AI融合中臺，以平臺為基礎，打通各業(yè)務數(shù)據(jù)，協(xié)調各種團隊提供AI能力，賦能業(yè)務。平臺、數(shù)據(jù)、團隊這是中臺的特征，缺一不可。

智慧教育

• 騰訊云與智慧產業(yè)事業(yè)群高級研究員 劉萌：基于課程知識圖譜，建立學生和班級用戶畫像，根據(jù)知識點掌握情況推薦個性化學習內容，踐行“因材施教”，有效提高學習效率。
• 科大訊飛研究院研究主管 李鑫：智慧教育的三大核心場景：精準教學、個性學習、智慧教考。

AI行業(yè)新趨勢

• 浪潮邊緣計算服務器高級產品經理 張磊：擁抱5G，就必須走出傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，大跨步邁向邊緣計算。邊緣計算很可能會是中國服務器行業(yè)，乃至整個IT產業(yè)下一個在5G時代的機會和風口。
• 《人工智能為金融投資帶來了什么》作者 袁峻峰：數(shù)字化時代市場需要算法，多智能體強化學習與博弈論、帕累托最優(yōu)結合是可行的研究方向之一；但如果市場中的新座次取決于誰擁有最強的機器、最多的數(shù)據(jù)、最厲害的算法，那亦是違背市場機制了。

AutoML技術實踐與應用論壇
精彩觀點：

• 第四范式科學技術部資深研究員羅遠飛：為了進一步提高高維稀疏表數(shù)據(jù)應用效果，第四范式自主研發(fā)了自動深度稀疏網絡，在取得良好效果的同時，能夠顯著降低深度神經網絡的應用門檻和調參代價。
• 騰訊云高級工程師趙勇皓：借助 AutoML 算法，我們把工程師從沉悶繁重的調參中解放出來，讓算法去解決算法的問題，用魔法打敗魔法。

AI+多媒體技術實踐與應用
精彩觀點：

• 快手多模搜索技術負責人陳凱：基于AI的多模態(tài)技術給短視頻直播業(yè)務插上了騰飛的翅膀。

AI前沿技術與研究論壇  
精彩觀點： 

• 阿里巴巴代碼平臺技術負責人張玉明：如何解決研發(fā)過程中缺陷難查找、編碼效率低等問題，基于阿里自研的代碼管理平臺Codeup，通過“大數(shù)據(jù)+智能化”的手段為開發(fā)者給出我們的解法。

智慧醫(yī)療論壇 
精彩觀點： 

• 深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學家俞益洲：解決醫(yī)學影像輔助診斷需要有創(chuàng)新路徑，落地 AI 模型 = 創(chuàng)新AI 技術 + 領域知識和診斷流程，真正具有實用價值的AI模型必須與醫(yī)療先驗知識和流程緊密結合。

AI芯片論壇
精彩觀點： 

• 地平線機器人BPU算法負責人羅恒：評估AI芯片真實效能，既要看多快又要看多準。

AIoT論壇
精彩觀點： 

涂鴉智能 AI 算法研究中心負責人俞偉平：僅僅只是把設備連接對消費者所產生的價值是遠遠不夠的，互聯(lián)互通才是真正的價值所在。

AI與企業(yè)戰(zhàn)略論壇
精彩觀點： 

• 小米集團副總裁、集團技術委員會主席崔寶秋：AI、IoT和5G三個時代的交匯，讓我們處在了一個智能新時代。AI技術的快速發(fā)展給我們提供了一個巨大的風口，也讓大家站在了同一起跑線上。如何圍繞企業(yè)的核心業(yè)務，打造核心的AI技術，將決定一個企業(yè)在這個智能新時代的成敗。AI的時代，仍然是擁抱開源的時代；AI的競爭，最終將是開放生態(tài)的競爭。

AI教育與人才培養(yǎng)論壇
精彩觀點： 

• 騰訊智能教育高級研究員劉萌：基于課程知識圖譜，建立學生和班級用戶畫像，根據(jù)知識點掌握情況推薦個性化學習內容，踐行“因材施教”，可以有效提高學習效率。

AI開源與生態(tài)建設
精彩觀點： 

• 華為計算開源生態(tài)部副總監(jiān)黃之鵬：開源社區(qū)不需要大神，每個開發(fā)者都是第一公民。

機器學習技術與工程實踐論壇
精彩觀點： 

• 螞蟻金服集團共享智能部總經理周俊：共享智能-隱私保護AI體系，通過多方安全計算、可信執(zhí)行環(huán)境等技術，在保障安全同時連通大數(shù)據(jù)孤島，確保多方數(shù)據(jù)拿不走、看不見、用得好。

知識圖譜與認知智能論壇
精彩觀點：

• 一覽群智基礎研發(fā)部技術副總裁劉占亮：人工智能以人為本，做人類的智能助手；從人工智能到智能增強，知識圖譜在金融領域的落地實踐；打通了人機協(xié)作智能決策的應用閉環(huán)，助力行業(yè)AI實踐落地，讓AI成為真正的生產力。

推薦系統(tǒng)技術實踐與應用論壇
精彩觀點： 

• 華為諾亞方舟實驗室技術專家董振華：“The  universe is made of stories, not of  atoms”，我對這句詩的理解是可觀察的世界太小、太局限，我們需要用反事實學習、推理技術對未知世界建模，突破當前統(tǒng)計機器學習只對關聯(lián)關系建模的局限，讓機器像人類那樣具有想象力、因果推理以及舉一反三的能力，它是通往強人工智能的關鍵路徑。

智能駕駛論壇
精彩觀點： 

• 輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO于騫：自動駕駛技術存在突出的長尾效應，技術上已經解決了90%的問題，但剩下的10%卻可能要花費同樣多甚至更多的精力，這10%包括很多邊界化難題。邊界化難題的發(fā)現(xiàn)和解決除了需要收集大量的數(shù)據(jù)，更重要的是建立自動化生產的工廠，將源源不斷收集來的有效數(shù)據(jù)，通過自動化的工具，加工成可用的模型。以更快的速度、更高效的方式應對邊界化難題。

至此，2020 年 AI 開發(fā)者大會圓滿落幕。本次大會聚焦 AI 技術領域，由數(shù)百名學術界與業(yè)界專家參與，吸引了10000+開發(fā)者關注，共同在此碰撞思想、交流經驗、開闊眼界。未來，AI 開發(fā)者大會也將與開發(fā)者們并肩攜手，共同繪制人工智能技術和產業(yè)更加輝煌的未來。

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