全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）正式开幕 深圳走在中国人工智能最前沿

        7 月 7 日，由中国计算机学会（CCF）主办、雷锋网与香港中文大学（深圳）全程承办的在中国国内最具影响力的前沿科技活动全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在大中华深圳喜来登酒店正式开幕。

        为期三天的CCF-GAIR是本年度国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的一次学术、产业和投资界的盛会。

        此次大会围绕着计算机视觉与NLP、自动驾驶、医疗机器人、金融科技、机器人与自动化，五个主题展开，在议程上共设有开幕式和11个细分的专场。数十位大咖将在这些活动中带来他们的宝贵分享，让参加本次大会的观众们最直观地了解到这些前沿科技的最新情况。

        在7月7号第一天的活动中，我们首先看到了精彩的开幕式，以及一众学术界大咖驾临的人工智能前沿专场。说了这么多，快让我们来回顾一下CCF-GAIR大会第一天的精彩内容吧。

        大会聚集了30位全球顶级学者，300多家人工智能和机器人领域的明星企业，携手打造13场大会报告，56个主题演讲，15个圆桌对话，11个人工智能+机器人分论坛，3000多位三界人士在场的盛大场面，一起助力大家探索AIR（人工智能+机器人）领域的未来。

大会主席、香港中文大学（深圳）校长徐扬生在致辞

        为何召开全球人工智能与机器人峰会？ 大会开幕式上，大会主席、香港中文大学（深圳）校长徐扬生在致辞中表示：“当今 AI 和机器人革命浪潮下，包括我国在内的各国政府和投资界，都意识到推动这两个领域各个方面的全球协作、迎接机遇与挑战的重要性。而拥有完备制造产业链、作为改革开放窗口的深圳，则是推动 AI 与机器人行业产、学、研跨界协作的理想中心。基于这样的时代背景，大会应运而生。” 

发展前沿：两位院士，一位美国AI学会主席

        AI发展前沿环节的报告嘉宾有：中国工程院院士潘云鹤；亚利桑那州立大学教授、AAAI学会主席Rao Kambhampati；中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、IEEE Fellow、IAPR Fellow谭铁牛。香港中文大学（深圳）校长、中国工程院院士徐扬生担任主持人。

中国工程院常务副院长潘云鹤做主题报告《中国新一代人工智能》

        在今天的分享过程中，这三位重量级嘉宾也分享出了很多精彩的内容。以潘云鹤教授为例，在分享中就给出了中国新一代人工智能研究方向的建议：

        大数据智能：形成从数据到知识、到智能的可解释的和更通用的能力。

        群体智能：研究群体智能在互联网上的激励与涌现、协同与演化、感知与学习等技术及支撑环境。

        跨媒体智能：研究语言、视觉、图形、听觉和各种传感器等多媒体感知分析和语义相通相容的理论、方法和模型。

        人机混合增强智能：研究脑机协同的环境/情境理解、自然交互、知识学习、动作控制与决策的理论、方法和技术。

        自主智能系统：以海、陆、空、天自主无人载运操作平台、复杂无人生产加工系统等为典型对象，深入研究智能自主系统的技术、架构、平台和设计标准。

亚利桑那州立大学教授、AAAI学会主席Rao Kambhampati解读人工智能的崛起之路

        Subbarao Kambhampati教授是远道而来的AAAI（美国人工智能学会）的主席，他分享了应该如何谨慎对待人工智能的看法：

        像犯罪分子行为预测这样的系统是非常有争议的，必须要有合理、公平、道德的理由。AI现在是强有力的技术。很多公司对其进行了商业化，所以我们需要促进审慎的、有伦理的AI的发展。同时，我们在人工智能领域还有很多挑战，例如，如何让机器能理解语言背后的含义，如何让人工智能对世界有完整的理解，如何让人机交互不会有不良事件。

        他同时还认为：“人类会对周围的环境、事物有情感上的反应。这是我们的情感的智能和社会的智能。我们需要社会的智能和情感的智能来弥补机器所不具备的这两部分的技能。”

中国科学院院士谭铁牛讲述《大数据时代的模式识别》

        中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士谭铁牛也就其研究多年的模式识别领域，总结出了3条宝贵看法：

        模式识别是人类最重要的智能行为，是智能化时代的关键使能技术；

        鲁棒性、自适应性和可泛化性是模式识别面临的三大瓶颈；

        向生物系统学习、结构与统计相结合，数据与知识相结合，并充分利用海量的互联网数据，是特别值得关注的研究方向。

        学术前沿：预见未来人工智能

        人工智能的发展异常神速，空前的热情也将学术界推到了风口浪尖。很多先进的学术研究在非常短时间内就已经开始转化为解决方法，甚至应用。所以在此次的「CCF - GAIR」大会上，我们也请来了两位世界级重磅嘉宾，他们同样带来了极为珍贵的分享：

美国国工程院院士金出武雄教授（Takeo Kanade） 做主题报告

        首先分享的是金出武雄教授，他首先举了一个自己实验室的成果：一个能够在雨夜躲开雨点照明的汽车智能大灯。整体效果可以在损失10-15%照明亮度的同时，提高驾驶者60%的视野，极大地提高了雨夜的驾驶安全性。同时，这个案例也强有力地说明了：在新技术面前，很多原有的不可能，正在变为可能。

        当然CMU的研究范围并不仅限于车灯，更不会仅限于其上世纪80年代就已经开始研究的自动驾驶。在这次的大会上，金出武雄教授还展示了他们在智能无人机方面的相应成果。

伦敦大学学院教授汪军发言

        在金出武雄教授之后，来自UCL（伦敦大学学院）的汪军教授也在大会现场专门分享了自己关于群体智能的一些研究。

        这种技术的应用其实已经很普遍，比如打车和共享单车，其实每一辆车都能够视为一个智能体。而基于群体智能进行研究，直接的结果是网约车整体的运行效率会更高，而共享单车则能够进行整体的调度。同时也能够更加符合分散用户的用车需求。 

        产业前沿：让AI技术早日产业化

　　AI产业前沿的大会演讲嘉宾有：今日头条副总裁、IEEE Fellow马维英；旷视科技（Face++）首席科学家孙剑；360副总裁、首席科学家、IEEE Fellow、IAPR Fellow颜水成。主持人为源码资本投资合伙人张宏江。

        在今日活动结束后，CCF-GAIR也将正式启动全球开放数据创客马拉松（GOD）发起仪式，号召更多青年投身到人工智能的产、学浪潮中。

星河集团创始人、董事局主席徐茂栋发言

        首先上台的是徐茂栋徐总，是一名互联网行业的连续创业者和投资人，其领导的星河集团控股了三家中美上市公司，旗下拥有200多家互联网成员公司，总市值超过1000亿元。他也在现场分享了自己对于产业物联网的看法：

        因为产业大数据和人工智能，大量的产业要重构，无论是交易，传统的经济学的管理理论，交易处理，产业链，整个商业模式都会都可能重构。这其中有三个要素，分别是场景、数据、算法。

        这也间接造就了智能商业的五大特征：人机交互决策，部分自动化决策；不一定明确，呈现涌现现象；实时，来源开放；自动优化；全产业链。

今日头条副总裁、IEEE Fellow马维英发言

        紧接着上台的则是今日头条的副总裁马维英，作为一款目前在中国“影响”相当大的人工智能驱动应用，马维英也在单纯的业务能力之上提出了自己的看法：

        人和信息永远是需要连接的，这项任务最早是通过纸来传递的，之后电脑和互联网的出现发生了一次颠覆，在之后智能手机和移动互联网的出现又颠覆了一次。但是直到几年前，信息和人的连接依旧是被动的、低效的。而人工智能的出现让内容产生者、接收者都拥有了部分控制信息传播渠道的能力。

        文字和个性化信息自然只是应用场景的一种类型，纵观目前的人工智能应用领域，图像则是另外一个大流派，而旷视科技则是这一领域的佼佼者。其首席科学家孙剑一上来就发表了自己的独特见解：人工智能的崛起跟大数据、计算力、算法提升有关系，但是他觉得最重要的是计算方式的变革。

        而旷视科技之所以能够在人工智能图像处理上成为佼佼者，也跟他们积极对基础技术进行研究有着直接关系。旷视科技不仅有着自己的深度学习网络，同时也积极开始探索不同深度学习网络和最终效果之间的关系，这也让他们最终打造出了当时最复杂但也是最强大的152层深度学习网络。

        孙剑在现场也直接指出了计算机视觉目前面对的几个大挑战：感知问题好解决，但认知和概念问题目前无法解决；部分信息缺损的时候，人类可以凭借想象补全，机器的猜测则不靠谱很多；精度要求非常高的场景，例如自动驾驶和医学图像诊疗也需要继续加油。

360首席科学家颜水成发言

        360副总裁，首席科学家颜水成是全天活动最后上场的一名。而他这次带来的讨论长期存在于深度学习研发中——我们究竟应该追求极限的精度，亦或是追求极致的产品体验？

        而颜水成心中的完美答案则是同时实现两个目标，例如之前各种美图软件已经达成的各种萌脸效果，这实际上是在计算机视觉精度极限达到一定程度之后催生出的新产品形态。