悉尼科技大学人工智能读博

9月19-20日，由临沂市人民政府、新一代人工智能产业技术创新战略联盟、中国物流与采购联合会物流装备专业委员会、中国科学院计算技术研究所联合主办，临沂市大数据局、临沂经济技术开发区管委会、临沂人才工作集团有限公司、中科院计算所临沂分所、华为技术有限公司、中关村视听产业技术创新联盟承办的“2019国际人工智能及智慧物流大会”在山东临沂隆重举行。大会为期两天，设有一个主会议和“人工智能技术及应用专题会议”“智慧物流专题会议”“人工智能产业园区发展专题会议”“人工智能与健康养老专题会议”“计算所技术与产业对接专题会议”共五个专题会议。此次大会以“人工智能技术赋能新旧动能转换”为主题，旨在促进人工智能等前沿技术与临沂地方产业特色的深入融合，探索出一条智能化的城市转型升级之路。在19日的主会议中，悉尼科技大学副校长、澳大利亚人工智能协会理事长张成奇教授以《人工智能发展与智能物流》为题发表演讲，介绍了人工智能技术的发展脉络与应用，并重点探讨了人工智能与物流产业的交集。张成奇教授介绍，人工智能技术在物流领域有几点重要的应用方向，包括流量和流向预测、智能仓储、客户管理、风险管理等等。作为一名临沂人，张成奇教授也为家乡的物流产业发展献上宝贵的建议。他表示，人工智能与物流产业的结合不是单一，而是全面与综合的。如果临沂能够成立一个人工智能物流研究院，一定会对当地的物流产业升级大有裨益。他强调，成立物流研究院并不是要找100个人工智能方面的人才来做研究，事实上这样的人才很难找。相反，我们更应该成立一个高级研究顾问组来策划和动员全国乃至世界的精英力量来共同为临沂的物流产业升级添砖加瓦。以下是张成奇教授的全部演讲内容，雷锋网做了不改变原意的整理与编辑：谢谢大会的邀请。我的分享主题是《人工智能发展及智能物流》，演讲共分为三部分：第一部分梳理人工智能的大致发展脉络，第二部分介绍它的主要应用方向，第三部分探讨人工智能与物流产业的交集。人工智能的发展脉络人工智能如今大家已经耳熟能详了。它提出至今已有63年的历史，但三年前才真正热门起来，直接原因是AlphaGo战胜了围棋世界冠军。此前人工智能经历了三起两落，一直不温不火。我是从1982年读硕士开始研究人工智能的，至今也有37年了，这37年里人工智能的发展是有一定规律可循的。人工智能的“热”并不是偶然，而是各方面条件成熟的结果，是一个厚积薄发的过程。算法、算力和数据三者缺少任何一个，人工智能都火不起来。事实上，即便现在火的也只是人工智能中一部分，没有做到全面开花。图灵测试是人工智能发展历程中的一个重要里程碑。现在计算机界最大的奖项就叫“图灵奖”，相当于计算机界的诺贝尔奖。图灵测试有几个非常伟大的地方。首先，它提出的时间非常早，1950年的时候计算机还只能做简单算数，图灵就想到了计算智能，非常具有前瞻性。图灵测试的内涵并不复杂，就是提出相同的问题分别让人类和机器来作答，由出题人来判断哪个是机器答的哪个是人答的。比如有100道题，分辨出谁是机器和人的概率小于70%，就代表机器已经具备智能了。里面包含了一个很重要的思想，它不管答案正确与否，也不管答案是怎么得出的，只关心机器与人的答案的相似性。这个思想主导人工智能发展了至少60年，之后的人工智能研究基本都是沿着这个思路展开的。比如图像识别，人类和机器识别图像的方式几乎没有任何关联，但没关系，只要结果是一样的就行了。那么，究竟该怎样让机器来模仿人类的智能呢，由此诞生了人工智能的三大学派。三大学派是如何划分的？实际上人的智能分成三大部分，第一部分是认知，它是人类所有独有的，其他生物都不具备。认知智能是机器最早要模拟的人类智能，我们认为人工智能主要就是认知智能。什么是认知智能？学习能力、推理能力、专家能力都属于认知智能。人工智能从1956年开始模拟认知智能，由此衍生出了人工智能的第一个大学派——符号主义人工智能。人类还有一类智能叫做感知智能，眼、耳、鼻、舌、身对环境的感知能力都属于感知智能，动物也具备这个能力。过去机器的感知智能一直做得不好，准确率低到无法应用，现在随着深度学习、云计算和大数据技术的发展，这一类智能有了很大提高，这正是人工智能突然火起来的原因。现在人工智能的很多应用，比如识别图片、识别语句实际都属于感知智能。第三类是行为类智能，叫做行为主义人工智能，比如机器人的操控。当然，机器人的操控也涉及到了认知和感知智能。基于知识的认知类人工智能我们称之为第一代人工智能，而像图像识别、语音识别这类基于数据的感知智能，我们称之为第二代人工智能。机器人则是一种混合智能，既要用到感知和认知，也要用到行为。三者加起来就构成了人工智能发展的脉络。50年代人工智能也曾红极一时，当时用到了符号推理，但后来发现不大成功，原因在于它没有知识。所以70年代的时候就开始发展基于知识的专家系统。当时大家认为，人的认知智能主要决定于知识而不是推理能力。专家系统在人工智能的发展中起到了很大的作用，现在依然有很多专家系统在使用，包括在保险理赔、法律顾问、医疗辅助、气象辅助等领域。但专家系统也有它的局限性，就是太专一了，所以后来90年代初又发展出了分布式专家系统。我的博士论文就是专门研究分布式专家系统的，而且发表在了《世界人工智能杂志》上，这在大陆华人里还是第一个，当时是1992年。分布式专家系统的感知能力非常有限，但相比过去的专家系统已经有了很大的提升。其中数据挖掘作出了重要贡献，很多知识专家也不具备，但可以从数据挖掘中获得。可以说，数据挖掘是第二代人工智能的开始。数据挖掘的应用非常广泛，从社会保障、保险、证券、银行到物流都大有用武之地。应用数据挖掘最成功的例子当属沃尔玛，它可以用数据预测客户需求，然后根据客户需求做仓储预测，希望借此将库存降低到0。但实际它只要把库存降低一个百分点就已经能够节省非常多的钱了。此外，数据挖掘做的比较好的企业还有京东和滴滴。临沂的物流业也离不开数据挖掘，我建议在这方面加大投入。物流业的本质就是把商品从一个地方运往另一个地方，如果我们能通过数据挖掘预测需求，就不必等需求来了才去调度车辆。滴滴的空车调度就是一个很好的例子，它不但能在来订单的时候把车辆调过去，还能在所有空车都在等客的时候，把车提前调度到未来一小时客流量会大幅增加的地方。物流也是同样的道理，你对需求的预测越准确，物流的效率就越高。人工智能的第二个学派称之为连接主义学派，主要对应图像和视频，它的成功得益于神经网络的发展。神经网络其实很早就有了，但只能做到三层，层数多了它就不收敛，算着算着就发散了，得不出结果。现在的深度学习是怎么做的呢？假如你有很多的数据，通过算法不断迭代，它就能知道哪一类特征应该识别出什么样的结果。它的本质通过大量数据迭代找到了一个复杂的函数关系，但是它太复杂了，很难去解释。现在整个行业面临的难题就是如何让深度学习算法具有可解释性。深度学习算法的发展催生了感知智能的成功。目前人工智能领域的独角兽企业基本都可以归类为感知类企业。现在深度学习算法的准确率已经能够让人接受了，比如车牌识别和人脸识别的准确率都非常高了，京东有几万员工，但他们上班都不用刷卡，通过人脸识别比对一下就行了。大家可以想象，等图像识别的准确度足够高的时候，整个世界会发生怎样的改变。现在我们去高铁站要刷票，去海关要带护照，本质上都是为了证明你是你。等人脸识别足够准确了，这些证件就都不需要了。语音识别的应用范围就更广了，科大讯飞和云知声在这方面都做得很好。这项技术发展成熟后，我们出去旅游直接说中文就行了，别人说法文、西班牙文都没有关系。我们不用学英文，不用做翻译，可以节省大量的时间。还是视频解析，现在大家习惯把视频解析理解成寻人或者追逃，实际它的价值远不止于此。总而言之，连接主义人工智能或者第二波人工智能之所以火起来，主要是因为它的感知能力提高了。第三个学派是行为主义人工智能。因为机器人不光要认知和感知，还要操作和行动。机器人可以代替我们完成很多工作，减轻工作负担。比如我们学校为日本东京电力集团研发的蜘蛛机器人，可以自动爬到铁塔上去检测维修。我们还和招商集团合作，在海门造船厂用螃蟹机器人除锈喷漆。机器学习早期是基于符号的，现在是基于数据的。人工智能不仅要解决认知和感知问题，还要解决行为问题，三者融合是人工智能下一步非常重要的发展方向。有人说人工智能这么厉害，未来会不会比人还聪明。我认为至少这一代还做不到，因为它是基于数据的，和人类智能还有很大差别。所以说人工智能的研究接下来还有很多事情要做。人工智能的应用范围人工智能的应用范围非常广，比如自然语言处理，很多地方都用得到，包括物流行业。物流实际是一个综合性产业，人工智能的大部分技术都用得到，比如智能仓储、智能配送、客户管理都可以用到很多人工智能技术。自动驾驶也是综合了人工智能的三大学派，其中图像视频理解属于感知智能，驾驶决策属于认知智能，驾驶控制属于行为智能。智慧物流做智慧物流首先要布局物联网，因为现在的人工智能都是基于数据的。数据从哪里来？一种是社交类数据，来自银行信息、社交网络等；还有一类是机器收集的，属于物联网的范畴。所以智慧物流要从物联网着手，增加信息的采集，收集数据后还要处理进和分析预测。这里面涉及到了人工智能的方方面面，比如自然语言理解是感知智能，推理规划属于认知智能，智能控制是行为智能。人工智能在物流领域的具体应用包括需求预测、库存优化、仓库选址、自动分拣、机器人搬运、车货匹配、物流路线、自动驾驶、风险预测、客户画像、业务拓展、智能客服、订单管理，非常之广泛。所以物流行业想要再上一个新台阶，在人工智能领域加入投入是非常有必要的。我认为临沂可以成立一个人工智能物流研究院，未来一定可以收到很大回报，但布局一定要趁早。企业做智慧物流要加大与外界科研机构的合作。前面李院士说了一句话我很认同，就是“科研机构先做研究，有了成果再拿来转化，这种思路是错的”。因为科研院所的研究通常聚焦在核心技术，比如做机器人，我们可以做出样机但不知道市场上有爬铁塔的需求。这种定制化的需求我管它叫“最后一公里”。要迈过这最后一公里，一定是企业提供需求，和科研院所的核心技术结合起来，然后用两到三年的时间来共同开发，大家共同拥有知识产权。而不是我把爬铁塔的机器人造好了直接卖给你，科研院所没有这个能力，这也不是他们的主要目的。经常有企业问我，你有什么技术我能帮你转化。我回答，“对不起，我开发的都是核心技术原型，还没到应用的阶段。如果你愿意，可以先投一点钱，我们一起来开发，知识产权共有。开发完成后就可以进行产业化了。”其实市面上有很多的投资机构可以提供资金。那为什么还要产业界的人投一部分钱呢？因为不投钱你就不会专心。所以你可以把你的需求和产能投进来，再加上一部分的钱，我们找第三方投资机构合作，这是最理想的途径。最后介绍几个智慧物流的具体应用。首先是流量和流向预测，这对物流业非常重要。现在大多数还是被动型调度，订单来了我才安排，有了预测之后我们就可以进行主动调度，就像滴滴调度空车一样。里面需要用到数据挖掘技术，预测潜在的风险。物流高峰等等。智能仓储。现在很多仓促都应用了机器自动分拣。其实合理安排库存也很重要，根据不同货物的属性和周期优化库存。做好了这些，物流的效率就能显著提高。客户管理。物流行业里的所有物都是和人相关的。谁要？往哪运？运多少？什么时间运？这些都涉及到客户管理，包括客户画像、智能客服，知识图谱、个性化管理等。风险管理也很重要，比如我们派单的时候可以分析司机的疲劳程度。如果他已经连续驾驶了12个小时，就必须进行干预，否则一旦出现交通事故，损失就将非常严重。此外还有包裹和集装箱的损坏检测等。总而言之，人工智能在物流产业中的应用不是单一而是综合的。我建议临沂成立一个人工智能物流研究院，这样就可以调动全国乃至全世界的相关人才来共同发挥力量。需要强调的是，成立研究院并不是要招100个人工智能人才来做研究，这很难做到。但我们可以成立一个高级研究顾问组来策划和组织全世界的人才来合作交流。

自从2017年阿尔法狗大战世界围棋冠军柯洁的这场“人机大战”开始，人工智能一次真正进入了普通大众的视野，直到这一天起我们才意识到机器的智慧已经发展到这一步，乃至各行各业融入人工智能算法后得到了飞速发展。到今天“人工智能”“AI”已经成为了发达科技的代名词。 然而作为评估是否存在人工智能的标杆测试“图灵测试”其实早在1950年就被提出，我们现在就来看一下悉尼科技大学里的人工智能是怎么发展的。悉尼科技大学作为建校年龄小于50年的年轻大学排名澳洲第1全球第8，世界QS大学排名140的悉尼科技大学在2019年软科世界大学排名中计算机专业排名全球第29。悉尼科技大学计算机系下设网络安全、数据分析与人工智能、交互媒体与设计、软件开发、网络技术、商务信息系统、企业系统开发、游戏开发等专业方向，其中人工智能方向、量子计算方向在所有澳洲大学同项目每年获得经费最多。同时UTS 的工程与IT学院是规模最大的学院，UTS 耗资2.9亿澳元新建的环保可持续发展大楼——FEIT教学大楼拥有澳洲唯一的360 度交互式数据可视化装置——数据场馆（Data Arena)、拥有专业的思科互联实验室、软件开发工作室以及计算机图形和游戏设计实验室。悉尼科技大学作为机器人与人工智能教育的领导者并非是近几年AI爆火后才开始投资建设相关的研究，早在2011年学校便成立了数据分析研究所，并且数据分析研究所秉承产学研（research-ecation-development）高度结合的发展模式，成为澳大利亚数据科学研究与人才培养方面的杰出学术机构。数据分析研究所下属的数据科学与机器智能实验室（data science & machine intelligence lab）现有15人，实验室在professor guandong xu (徐贯东)带领下，积极开展数据科学与人工智能的学术创新与技术转换研究，承担了澳大利亚研究理事会基金（arc）、澳大利亚协同研究基金（crc-p）、以及联邦科技部、教育部、新州卫生部、司法部、澳大利亚联邦银行，澳新银行等机构的多个研究项目。实验室总科研经费超$5,000,000澳元，连续多次获得澳大利亚数据分析协会、计算机协会及信息产业协会等国家级奖项。同时早在2013年悉尼科技大学就已经与我们中国的人工智能研究建立起了深厚的联系，在这一年2月悉尼科技大学与清华大学共同建立了“清华大学－悉尼科技大学量子计算与人工智能联合研究中心”，结合清华大学智能技术与系统国家重点实验室和悉尼科技大学的量子计算与智能系统研究中心双方在人工智能、量子计算方面的科研优势，共同在量子计算、量子程序设计的理论、人工智能等方向进行合作研究，开展师资、研究生等方面的交流与合作，取得具有国际影响的研究成果，共享双方的研究成果。悉尼科技大学这个与清华大学智能技术与系统国家重点实验室合作的人工智能研究中心有着全澳大利亚大学中第一台PR2 个人机器人，苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹(Steve Wozniak) 是UTS 的Magic Lab（创新及企业研究实验室）特聘技术教授，也是人工智能中心的核心成员。作为世界各国知名院校的一级战略合作伙伴，我们金吉列留学邀请到了来自全球的名校参加中国首届《世界名校线上招生面试会》，为今年收到疫情影响的学生提供一个选择留学的机会。如果我们对其他院校或者更多国家都有兴趣了解可以点击链接进入招生面试会活动页面选择自己感兴趣的学校进行报名参与到活动中与校方招生官线上直接交流。更多留学小知识，快来私信吧！专业留学规划师为你提供专业留学服务，为你的留学之路助力！

图说：进博会气象台 新民晚报记者 孙中钦 摄（下同）当人工智能进入到天气领域“学习”后，它能从海量天气数据中捕捉到风云变化的端倪，并能更快、更准地抢先“预告”天气的变化，让人类“防患于未然”。记者从上海气象局了解到，经过去年的首次“练兵”，今年人工智能技术已是第二次为中国国际进口博览会“预测”风云，它能改进算法、订正短期预报，让进博会气象“算得更快，算得更准”。图说：气象应急观测车就进入现场进行气象保障服务AI知晓灾害性天气“动向”天气预报是预测科学，不可能实现100%的精准。人工智能这员“新队员”的加入，让计算结果与真实情况差距不断缩小。去年，上海气象局就推动人工智能技术尤其是智能网格预报在进博会气象服务中的应用，通过大数据客观分析学习观测的不同尺度大气运动规律和数值预报误差，发挥了多普勒雷达等海量观测和数值预报作用，在短临外推预报、短临灾害性天气识别与预测、数值模式预报订正等方面取得了一定的技术成果。在进博会气象台的天气预报岗，电脑上上海精细化智能格点编辑系统正在运行，人工智能技术每天都会对上海11个站点的短临天气预报进行“订正”。每天，雷达外推产品和数值预报定量降水订正产品都会在进博会气象服务保障系统和上海气象智能监测预报平台中发布。上海市气象局研究员、上海中心气象台台长马雷鸣介绍说，在上海，人工智能在灾害性天气预报中主要运用在天气监测、短临预报（0-6小时）、短期预报（2-3天）。“在短临预报中，应用卷积神经网络方法学习海量历史雷达资料所反映的强对流天气雷达回波特征，能推测出灾害天气未来1-2小时的演变趋势，而通过人工智能大数据分析，能对数值模式短期预报误差作出订正。比如，今年台风‘利奇马’的防御战中，气象局就基于数值模式短期预报误差订正技术，使台风风雨影响更加具体明确。”长三角联动让污染天气无处遁形一天7份24小时逐小时天气预报，每半小时一次云高、云量、天气现象的人工加密观测。从3日开始，气象应急观测车就已经进入现场进行气象保障服务，每分钟将风向风速、气压、温度、湿度、雨量等气象要素传回上海市气象局，将进博会期间的“风云变化”悉数记录，并及时变成“精细化天气服务专报”，而关键区域的逐小时精细天气预报随时可查，为参展商和观众提供了精细的气象服务。马雷鸣说，为了保障进博气象，今年进博会气象台人员更为壮大，光首席预报员就有8名，设置了天气预报岗、气候预测岗、环境气象岗、现场服务岗和运行保障岗等岗位。随着长三角气象一体化加深融合，进博会期间，沪苏皖浙四地加强了气象联动和会商，能更全面掌握天气变化的动向，尤其是，实现了长三角雷达拼图和人工智能雷达外推的动态播放、叠加显示。一旦出现秋季易高发的霾等污染天气，气象和环境专家联手，能精准预报出污染物的“行动轨迹”，提前做好预警和防范措施。新民晚报记者 马丹

2019年10月，中国人工智能领域的权威盛会——第九届中国智能产业高峰论坛在西安举办。领奖台上，首次出现了川大学子的身影。站上领奖台的是毕业于川大计算机学院的博士王建勇，他凭借自己的博士学位论文获得了“中国人工智能学会优秀博士论文奖”。这是一个很有含金量的奖项。该评选被称为我国人工智能领域最权威的博士论文评选，竞争非常激烈。王建勇的脱颖而出，让他成为首位获此殊荣的川大人，也是首位获此殊荣的西南地区高校学子。他的导师——IEEE Fellow、四川大学机器智能实验室主任章毅教授，也获得了优秀博士学位论文指导教师奖。王建勇在颁奖典礼王建勇（左）与章毅教授（右）的奖杯更值得一提的是，王建勇不仅是川大博士，更是一名名副其实的“川三甲”（学生间对本、硕、博都毕业于川大的学生的简称）。2009年，王建勇考入四川大学软件工程专业，后通过考核进入“3+2+3”本硕博连读计划，并于去年获得计算机科学技术专业博士学位。毕业后，因学业优异、研究成果突出，王建勇留校入职，成为了一名新晋川大老师。一路走来，已是十个川大春秋。十年间，在川大这片校园里，王建勇从一位没有太多接触过计算机的少年，已然成长为了人工智能领域的闪亮新星。凭直觉爱上计算机凭主动走上科研路初中，当王建勇第一次接触到计算机时，他完全没有想过自己会踏入人工智能领域并有所作为。当时见过计算机、用过计算机的人都不多。王建勇最早接触的是一台Windows95系统的计算机，他偶尔学习使用它，觉得很有意思。高中时，学校开设了计算机课程，但一学期仅两三次，课程数量之少让这门课可以被忽略不计。可以说，上大学之前，王建勇对于计算机“非常懵懂”。虽然懵懂，但中学时代与计算机为数不多的接触，不知什么时候，已在王建勇的心里埋下了兴趣的“种子”。“我一直对计算机很好奇，总有一种‘直觉’，觉得它可以做很多事情，虽然我当时并不知道能做什么。”王建勇说。这股直觉让王建勇做了一个关键的选择。2009年填报高考志愿时，面对志愿表，王建勇毫不犹豫地填上了“四川大学软件工程专业”。在江安校区读本科时，王建勇最喜欢去江安图书馆学习，“那是一个知识的‘宝库’啊，在里面看书很有幸福感。”王建勇说。他总喜欢在早晨人少的时候去图书馆，先直接到四楼阅读计算机专业书籍，等到10点后，图书馆的读者逐渐多起来时，他又会到二楼借出文学类书籍，拿到明远湖边，坐在石凳上畅游文学的海洋。王建勇在旅途中这种持续的主动学习，让王建勇不仅学习成绩优秀，更进一步发现了自己更多的可能性，他脑袋里开始不断冒出来一些专业灵感，他也开始主动参加一些学术竞赛。这些比赛中，本科时参加的那次“大创”对于王建勇来说尤为重要——让他得到了“科研的启蒙”。那是2010年，为了在学业上有更大的提升，王建勇主动参加了一个“大创”项目——研究物联网与智能音响。但当时，除了一点基础知识，这个“大创”团队几乎一无所有。如何开展这项研究？王建勇和搭档们在“研究之门”前尽力摸索，但毫无头绪、深感迷茫。最终，他们决定找一位老师来指点迷津。而正是这一决定，让王建勇遇到了他科研之路上最重要的人。王建勇（右）与章毅教授（左）进行研讨团队成员商量后，决定向时任计算机学院院长的章毅教授寻求指导。虽然最后囿于基础知识和实力，比赛项目没有达到预想目标，但王建勇在完成课题过程中的表现给章毅教授留下了深刻印象。“他很聪明，数学基础很好，而且对研究有很大的热忱，这些都为他之后的研究打下了良好基础。”章毅教授如此评价当时的王建勇。同时，这次完成课题的过程也让王建勇感受到了自己对科研的强烈兴趣。所以，当保研季来临时，他抓住机会，毫不犹豫选择了川大“3+2+3”本硕博连读计划项目，明确了自己的学术志向，“在科研中，发现新问题、解决新问题、取得新成果，让我很感兴趣，也收获了成就感。”王建勇说。保研过程很顺利，王建勇成了章毅教授招收的首位“3+2+3”本硕博连读的学生。耐心、细心，追求完美用心、尽心，不惧困难成为研究生以后，王建勇参加了不少科研项目。在每一个项目中，他的表现都让人印象深刻。2013年，国家自然科学基金委部署了一个大数据重点项目群，王建勇加入了章毅教授组织的项目攻关队伍，全程参与其中。从撰写自然科学基金申请书到做实验，再到写论文和答辩，王建勇优异的表现，获得了导师的极高评价：“建勇非常有责任感，也很细心，他在参与项目的过程中表现出了对完美的追求，这些让我看到了他更多的可能。”王建勇参加2017国家自然科学奖推荐项目答辩对于“完美”，王建勇确实有着追求之心。在项目组申报科技部新一代人工智能重大专项时，他负责的工作之一是汇报PPT的制作。王建勇制作的PPT，从整体逻辑到章节设计，从页面内容到图表展示，从字体选择到色彩风格……每一环节都精耕细作，务求达到最好的展示效果。完美地解决问题，是王建勇的自我要求之一。在撰写一些国家级项目申请书时，时间紧、任务重，但为了确保各类材料被完美呈现，王建勇在写作时，总是非常耐心和细心，同时还会对各种材料进行反复校对。当被压力压得有些喘不过气来时，他会在心里默念自己最喜欢的一段话来打气：“天下事有难易乎，为之则难者亦易，不为则易者亦难矣。”王建勇（右三）参加博士论文答辩经过多次历练，王建勇在研究的道路上越来越得心应手。他对大数据和深度神经网络的研究进展、技术体系和发展趋势了然于心，从前参与过的各类项目都成了他攀登科研高峰时脚下牢固的基石。这些知识积淀，直接促成了王建勇的博士学位论文《回复神经网络新模型及其应用》，这便是文章开头提到的那篇获奖论文。第九届中国智能产业高峰论坛（左三为王建勇）论文最大的特点是对人工智能“产学研用”的结合，其中最有意思的一个工作是早产儿视网膜病变（ROP）的筛查研究。这项研究因实际工作需要而起源。在一次章毅团队与医疗工作者的交流中，四川省人民医院眼科专家表示，“早产儿视网膜病变复杂难诊，专业医师人才非常匮乏，筛查工作陷入僵局”，希望四川大学机器智能实验室能够发展出自动检测ROP的方法来改善治疗质量。“是一项非常有意义的研究！”回到实验室，王建勇抓紧开展研究。他收集了医院筛查所获得的1万多张眼底图片，和医生一起对每一张图像进行标注，并建立模型、测试模型。王建勇与实验室成员进行研讨困难就在这个时候出现了：初步模型的检测识别率不足90%。也就是说，在100个案例中就会有10多个案例出错，这样的识别是无法实际应用的。面对困难，王建勇给出的解决方案是“硬刚”。“当遇到可以马上克服的困难时，我就撸起袖子加油干；如果一时克服不了，我就会缓一缓，看看视频、听听音乐，等有了充足的信心后继续‘刚’。”王建勇说。为解决这一困难，王建勇基于winner-take-all和多尺度卷积机制，提出了一种深度神经网络模型解决问题。在反反复复的修改、反反复复的测试中，终于，模型的识别率提到了94%，又提高到了99%。自动检测系统的研发成功，为早产儿视网膜病变诊断提供了经济、快捷的新手段。正是以此研究为主要内容的博士学位论文，获得了中国人工智能学会优秀博士论文奖。评审专家表示，这一论文不仅在理论上进行了创新，更重要的是将人工智能实实在在应用到了生产生活领域，人工智能的“有用性”得到了充分体现。同时，相关成果也发表在了由Lancet（《柳叶刀》）和Cell（《细胞》）联合出版的医学领域重要期刊EBioMedicine（IF=6.183）上。发表在EBioMedicine上的论文，论文第一作者为王建勇和成都市妇女儿童中心医院巨容主任，通讯作者为章毅教授和四川省人民医院钟捷主任。心怀感恩找到自己的“最美田野”博士毕业后，作为师资博士后，王建勇继续留在川大，继续与章毅教授和实验室成员一起开展人工智能和智能医学研究。从坐在讲台下听课到站在讲台上讲课，王建勇完成了从学生到老师的自然转变。当正式成为一名老师后，王建勇发现自己在学生时期的积淀已经为成为一名好老师打下了基础。科研能力、细心程度、对工作尽善尽美的要求……这些在学生时代习得的能力和养成的习惯，让他在工作中得心应手。只是，作为老师的王建勇，感到自己的肩膀上的使命感与责任感重了许多。这种责任感与使命感，与王建勇的能力紧紧相连。在川大学习、工作了10年，经历了多次研究和项目锻炼后，王建勇已经逐渐成为实验室的主力，章毅教授评价道：“现在，建勇在实验室里可以独当一面了。”而王建勇也对导师章毅教授和章毅教授所领衔的川大机器智能实验室充满了感激：“章老师将我带上科研道路，他对待科研的严谨态度，对学生的爱护关心，都是我学习的榜样，我们实验室也为我顺利进行科研、教学提供了非常棒的平台。”四川大学机器智能实验室一角对于未来，王建勇主要有两方面打算。一方面，他将继续沿着自己找到的研究方向——智能医学继续前进、不断深耕。对于王建勇而言，在实验室里研究，光是产出实验数据远远不够，实验项目能否普及，能否应用到实际生活中，都是他的重要考量。另一方面，他将如他的导师一样爱护学生，做好教书育人的神圣工作。在王建勇心里，教学与科研是互相增长的过程。讲台上下，教室内外，都将成为这位人工智能新星的“最美田野”……来源：四川大学 采写 / 江长凌 图片 / 中国人工智能学会、thelancet、王建勇、江长凌 编辑 / 江长凌 责编 / 曹丹

图为欧姆龙第五代FORPHEUS乒乓球机器人。沈玉洁 摄从战略到产品，从概念到落地，短短一年时间，不少人工智能技术已在中国陆续落地，与首届中国国际进口博览会(下称“进博会”)相比，第二届进博会已然成为全球人工智能的“超级秀场”。在以“新时代，共享未来”为主题的第二届进博会上，《国际金融报》记者注意到，从台前的展品，到各类服务解决方案……人工智能已经不似过去只存在于实验室里，而是更多的走出实验室，并开启工业、农业、医疗等多个应用场景。此外，作为进博会重要组成部分的虹桥论坛今年设立了五场主题论坛，聚焦讨论“人工智能与创新发展”、“数字化时代与电子商务创新发展”和“70年中国发展与人类命运共同体”等主题。而人工智能是其中唯一的新技术专场，突显了人工智能在世界经济发展中的重要价值和作用。人工智能商业化落地在通用电气(GE)的展台上，《国际金融报》记者看到了首款获得FDA批准的全新人工智能APEXCT。GE方面介绍，全新人工智能APEXCT颠覆了传统CT概念，与GE的Edison数字医疗智能平台紧密结合，形成从硬件、成像到临床和科研应用的全平台数字化生态系统，确保每个病人，每一次扫描，都具有无与伦比的图像质量，开启医学影像设备的人工智能元年。而在欧姆龙展台，记者则看到了另一番景象。“这是我们的第五代FORPHEUS乒乓球机器人。”欧姆龙展台的工作人员告诉《国际金融报》记者，该机器人搭载的是欧姆龙最先进的“SensingControl Think”核心技术，即传感 控制 思考技术。首先是传感技术，机器人能够在回球前通过感知球拍和对手的动作，来预测球的位置、速度和旋转方式。同样的技术应用在农业或生产现场中，可以做到对人类未能察觉的多种状况进行分析和预测。其次是控制技术，以传感技术获取的信息为基础，机器人可以高速、高精度地完成回球动作,且可以根据球手的水平调整回球的难易度。因此，无论打球者是初学者还是高水平，都可以和机器人进行长拉力对练。最后是思考，FORPHEUS运用长期收集的与乒乓球高手对打的数据，能配合不同球手进行最适合的拉力对打。同样，欧姆龙的AI技术也在不断加速农业以及制造业的智能化。在欧姆龙的农业展区，番茄种植场景非常具有“未来感”，欧姆龙称它们是“来自未来的番茄”。这些“未来番茄”是通过欧姆龙的智慧农业解决方案培育出来的。“我们希望提高农业的附加价值，提高并确保农业工作者的收入，更希望通过减少化肥、农药的使用，让送上餐桌的农作物更加安心、安全。”欧姆龙展台的工作人员表示，这套智能化的解决方案会为“未来番茄”提供一个现代化的农业温室。“除此之外，数据活用型栽培指导服务为种植过程智能化，我们的THINK技术可以根据观察的结果和数据，结合长期以来累积的数据，判断植物的生长情况，建议更加科学的栽培方案。”上述工作人员进一步补充称，这样一来，即便是缺乏经验的种植者也可以成功完成种植作业，让栽培更加合理、自动化，并且易于操作。毫无疑问，进博会正在为国内进一步发展人工智能产业增添动能。如何更好地赋能行业CIC灼识咨询总监冯彦娇在接受《国际金融报》记者采访时表示，人工智能从最初的纯概念发展到现在，已进入了大规模落地的阶段。众所周知，人工智能的发展主要由数据、算法、算力三个要素驱动。目前，物联网发展驱动下产生的大量数据、GPU和FPGA等芯片的持续迭代、机器学习算法的完善以及人才和资本的投入共同驱动着人工智能产业加速商业化落地。谈及具体情况，冯彦娇说，机器视觉和数据中台是目前人工智能商业化落地已较为成熟的领域，也是资本市场追逐的热点。据了解，机器视觉的落地主要集中在安防、智能硬件、线上服务等领域。由于公共安全属于政府刚需，在公共安全领域的应用已经为机器视觉公司带来了收入。智能硬件方面，机器视觉已经应用于具有面部解锁、图像处理、DFMS等功能的智能个人设备中。此外，随着技术发展，未来机器视觉在医疗、无人驾驶领域的大规模落地也将是一大突破点。近年，对提升企业效率起到重要作用的数据中台也已成为热议的焦点。“在企业发展过程中，由于底层的存储和计算一定是异构的，数据无法共享和跨业务调用，也就难以实现数字化转型。数据中台就是要在分散的底层数据库和上层应用中间建立起一套数据架构，用于屏蔽掉底层的差异化，并建立统一的数据标准推动数据自由流动，以支撑上层业务的创新迭代。科技企业想利用数据中台改造传统产业，传统企业也希望能利用数据中台完成数字化转型。随着技术发展，越来越多的服务提供商将人工智能融入数据中台，对企业需要的算法模型提供了分步构建和全生命周期管理的服务，让企业可以将自己的业务不断下沉为一个个算法模型，以达到复用、组合创新、规模化构建智能服务的目的，这将成为未来发展的趋势。”冯彦娇进一步补充。那么，当高精尖技术与实战相结合，人工智能要如何才能更好地赋能行业呢？冯彦娇认为，首先，人工智能企业最关键的是其技术能力，因此拥有大量数据资源、有能力进行大规模算法训练、实现更加精准并适用于用户场景的算法是人工智能企业商业化落地过程中的关键竞争因素。此外，由于技术门槛较高，人工智能企业多数是ToB、ToG的商业模式，他们提供最前沿的技术能力，由集成商等角色助力实现进一步商业化落地。因此，人工智能企业所拥有的集成商资源对其落地能力起到决定性作用。机遇与挑战并存值得一提的是，在“人工智能与创新发展”论坛上，塞浦路斯议长西卢里斯在做主题演讲时提到，“第四次工业革命已经到来。”西卢里斯称，我们正在经历着技术突飞猛进地发展，创新不断涌现，数字化、互联网、自动化以及各种各样的新兴科技，如机器人技术、纳米技术、数字货币、大数据、物联网、云计算、5G网络以及人工智能等，日益成为政府和政策制定者、业界、学术界、研究界的重点。因为这些新兴技术，已经极大地影响了劳动力现有商业模式和生产力的组织方式。“人工智能是经济发展和增长的推动力，可以提高生产力，帮助我们在医疗领域实现更精准地诊断，并且推动不可治愈疾病的治疗希望，能够给我们带来更准确的天气预报，更好地解决来自网络安全方面的问题。更加重要的是，可以提高人们生活的质量。”西卢里斯表示。联合国贸易和发展会议秘书长基图伊亦称，人工智能可以带来很多不同的影响。基图伊表示，第一，AI(人工智能)比起其它的产业，各种各样的专利应用更多由企业注册而不是研究机构；第二，我们发现中国和美国现在非常领先，70%以上AI方面的专利都是中国和美国的，而在区块链方面，这一比例达到75%。不得不提的是，真正的创新意味着会带来全新的机会，但同时也会有挑战，机会与挑战并存。“我们公司是2011年成立的，和科大讯飞比，我们属于新一代的人工智能企业。”旷视科技联合创始人兼CEO印奇这样谈到，在过去的8年中，旷视科技人工智能的应用已深入到多个行业，包括传统行业、银行系统、电子消费品、智能制造和零售等，“我们认为最大的机会是来自于你如何能够把人工智能和一些传统的纵向行业结合起来，尤其是线下产业”。不过，印奇也指出，因为人工智能带来很多机遇，随之应运而生的还有很多挑战，不仅是技术方面，还有社会层面、道德层面的各种挑战。

今天，小西百家号的一个粉丝，发信给小西咨询她孩子读博的问题：儿子中南大学与英国曼彻斯特大学联合培养的研究生，人工智能专业导师推荐读博有必要吗？作为中南大学的校友，博士过来人小西建议攻读博士学位。站在父母的角度，支持孩子做喜欢感兴趣的事情是最幸福的。小西翻阅了下资料，发现国内和英国曼彻斯特大学在本科、硕士或博士联合培养合作的高校不少，如清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学、中国科学技术大学、浙江大学、中山大学、华中科技大学、南京大学、中南大学、大连理工大学等985、211院校。曼彻斯特大学2019QS全球排名29的曼彻斯特大学（清华大学17名、北京大学30名、复旦大学44名）在不少学科独具特色，站在国际前沿。也许有人质疑QS是国外机构评选的，国内软科发布的2019年世界大学排名中曼彻斯特大学2位居34名。国家留学基金管理委员会与英国曼彻斯特大学联合培养博士研究生项目2017年9月才由之前的9人/年增加到30人/年，其中留学基金委资助奖学金、曼彻斯特大学资助学费。因此，小西认为有机会去英国曼彻斯特大学读博，或联合培养博士研究生都是非常出色和值得选择的。人工智能人工智能方向是否需要读博？中南大学出国留学的机会不少，之前小西是英语应用能力（口语）实在差，没有通过面试考核，小有遗憾。学校与曼彻斯特大学之间的合作不少，如2017年新华网发文"中南大学研发出耐3000℃烧蚀的新材料"，论文发表在Nature Communications，其中合作单位英国曼彻斯特大学对该材料进行了表征和分析研究，并在官网进行报道。两校之间在不少学科上有着较好的合作和基础，加上之前硕士阶段的联合培养经历和导师推荐，博士阶段阐述高水平的科研成果的几率很高。也许，你的疑惑在于人工智能方向是否需要读博。人工智能是计算机科学领域备受瞩目、前沿科技领域，自然科学与社会科学的交叉学科，细分为深度学习、计算机视觉、智能机器人等多个方向。不清楚你孩子硕士阶段是侧重什么方向，曼彻斯特大学的合作导师能推荐读博，说明硕士阶段的努力和成果已得到认可。中南大学中南大学2009年设立智能科学与技术，整体实力在国内持续位居第一梯队。是否选择读博，得看你孩子是否有兴趣将科研作为自己未来的职业规划，如高校、研究所或顶尖企业的实验室。或者说，对人工智能的某个方向非常有兴趣，硕士阶段有课程压力和时间限制，那么选择读博/投入更多的时间和精力来探索就是正确的选择。其实，人工智能方向的岗位最低要求都是硕士，读博出来找份很好的工作肯定不难，而且博士阶段同样可以积累大量有价值的研究经验，不会低于行业实习或工作。最后，只要家庭不是非常困难，需要孩子工作收入来支撑家庭开支，小西觉得只要他有兴趣读博，作为家长还是可以考虑支持，加油！

自动驾驶、“AI有嘻哈：自动写歌词”等8项目获优胜奖自动驾驶、“AI有嘻哈：自动写歌词”等8项目获优胜奖图灵奖得主John Hopcroft，李开复博士，吴恩达做导师，300学生5周培训后成“AI工程师”AI自动填词作曲、自动驾驶汽车、自动诊断农业病害……这不是发生在2050年，而是参加“2018年全球高校学生DeeCamp AI训练营”（下称DeeCamp）的300学生的作品展示。8月23日，DeeCamp在北大举行闭幕式，经过层层评比，来自全球高校的300学生组成的28支队伍选出了8支优胜队伍。联合主办方教育部国际交流与合作司副司长徐永吉、中外人文交流中心副主任杨晓春，北京大学常务副校长高松院士，创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚分别给获奖队伍颁奖并发表致辞。此次DeeCamp吸引了全球600多高校，7000多学生角逐300个培训名额，录取难度超过哈佛顶尖名校。在5周的时间里，图灵奖获得者John Hopcroft、创新工场CEO李开复、深度学习大牛吴恩达领衔的明星导师对学生们，以及近20位国内AI技术界的行业大牛老师循循善诱，这些学生迅速成长为如今炙手可热的未来AI工程师。DeeCamp是全球规模最大的高校AI人才国际培养计划的一部分。三周前，一群来自全国高校的100位老师也在北大进行了专门针对老师的理论课程培训并结营。此次“2018年中国高校AI人才国际培养计划”由教育部、创新工场人工智能工程院、北京大学联合主办，北京前沿国际人工智能研究院协办。主办方希望通过教师和学生的培训，希望能完善中国高校人工智能课程体系建设。学生还能获得加入知名AI公司实习、就业的机会，打造全球最大规模AI人才培训计划。最酷炫：自动驾驶项目夺得DeeCamp 2018之星你能想到AI可以自动填词做曲，也可以玩出自己的嘻哈风格吗？在网络上跟你答疑解惑、嘘寒问暖的不是帅哥美女，而是AI？无人驾驶的汽车，能更智能、高效、安全的行驶在路上？更有甚者，AI还能用来诊断农业病虫害？这些很科幻的场景，正是DeeCamp训练营的300位学生项目展示作品。7月24日开营，8月23日结营汇报，总共历时5周，来自85高校的的300学生分成28小组，各自展示了自己的AI 展示项目。最终8个团队经过根据全体产业导师和学术导师的评分以及结合DeeCamp的全程综合表现，获得了最佳技术奖、最佳应用奖、DeeCamp 2018之星等8项大奖。获得DeeCamp 2018之星的是孙逸潇为组长的自动驾驶项目。孙逸潇来自伊利诺伊大学香槟分校，其他组员分别来自北大、复旦、北师大、华科、同济、哈工大等顶级名校。该项目训练并建造出了一辆与真实无人驾驶汽车拥有相同技术架构的“缩微版”小车，探索了无人驾驶在未来物流、交通等领域的巨大应用潜力。评委会认为，对于完整机器人技术栈的准确理解，以及高效、高质量的软硬件系统整合能力，短短时间内，打造出来端到端训练的、拥有硬件平台以及完整技术栈的自动驾驶设备，体现了AI人才在工程领域的最佳实践路径。东北大学张林峰领衔的“AI有嘻哈：自动写歌词”项目则夺得了“最佳DEMO”奖。团队成员来自清华、北邮、北交大、中科院大学等。评委会认为，该成果项目让现场欢乐开怀，有趣的基于图灵测试理念的评估方法，AI算法与嘻哈歌词内在规律的有机整合，最终打造了一个既有吸引力，也能彰显AI未来价值的出色项目。创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚说，8组优胜学生的作品，可以体现当今人工智能前沿发展趋势，展现这些团队每位成员的技术与工程实力的演示性项目，其方向涉及机械臂3D视觉系统、3D人体关键点检测、自动驾驶、多摄像头行人轨迹检测和行人动作分析等挑战性的工程问题。“这是‘产教融合、校企合作’一次成功的实践。”北京大学常务副校长高松院士说：“相信同学们通过这个平台不仅获得了知识、能力和宽阔的视野，也希望你们返回自己的学校后，能把在DeeCamp中的所学所想带给更多的人，在以后的AI学习与研究实践当中能应用今日之所学，扩展今日之所学。”教育部国际司副司长徐永吉教育部国际司副司长徐永吉表示，“中国高校人工智能人才国际培养计划”是为落实教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，服务《新一代人工智能发展规划》国家战略的新型人才培养项目。未来，该计划将进一步扩大国际师资的引入力度，联合更多高校和企业共同参与，打造成一个中外教育国际合作和中外人文交流的公共平台，为中国高校教师和学生提供更多更好的“看得见、摸得着、用得上”的真正产教融合的人工智能培训项目。衷心希望通过该计划的实施，进一步提升中国高校人工智能应用型人才的培养能力，完善中国高校人工智能学科体系，为我国人工智能发展培养更多高端研究型和应用型人才，助力中国人工智能产业升级。最难进：7000人抢300名额，录取难度超过哈佛参加Deecamp的学生有多牛？除了上面Demo做佐证外，正在举行的世界顶级技术峰会2018年度KDD(知识发现与数据挖掘)大会，在空气质量预测赛道全球第一团队中，罗宾理和张前前都是今年Deecamp学员。今年有近7000名本科、硕士、博士学生报名申请，并在经过申请材料审核、在线笔试、视频面试之后，300人脱颖而出。DeeCamp官方披露，今年报名中，包括全部C9高校，除医学院外的全部985高校，学生来自全世界600多所高校。本硕博比例：本科53.55%、硕士39.24%、博士7.21%。其中85.97%的同学曾经学习过AI相关课程，67.33%的同学有参加AI比赛的经历，18.95%的同学拥有科研经历。男女比例7:3。最后经过挑战不小的笔试、面试筛选，300人从近7000人的海选中赢得DeeCamp席位，录取率4.28%——比哈佛创下新低的4.6%录取率还要低。如果按照录取结果高校排名，DeeCamp录取人数排名Top 20的是：北大、北邮、南大、北航、清华、厦大、西安交大、武大、上海交大、华科、西电、复旦、东北大学、哈工大、北理工、中山大学、同济、西北工大、山大、电子科大。当然，能亲自得到John Hopcroft、李开复、吴恩达这样的AI大牛直接授课，也是让这些学员从五湖四海而来的核心原因。其实今年如此火爆也并不奇怪。据悉， DeeCamp AI训练营的培训方式脱胎于创新工场人工智能工程院2017年的DeeCamp AI训练营试验。2017年暑期，创新工场人工智能工程院从全球知名高校的1000多份简历中，选拔出36位大学生，为他们提供了为期6周的“闭门课程+项目实践”培训。在教育部的关注和支持下，2018年此项目被升级为“2018年中国高校AI人才国际培养计划”，不仅有学生的培养（DeeCamp），还有对教师的“高校教师人工智能培训班”。首批100名教师已经于上月底培训结营。为了做好DeeCamp和教师培训，早在今年2月，联合主办方就召集了全国计算机相关专业Top 50高校院长座谈会，探讨中国AI人才的培养和机制建立。 4月，中国高校人工智能人才国际培养计划正式启动，当时定下的小目标，希望为高校500名老师、5000名学生，将此打造为最大规模的AI人才国际培养计划。据主办方介绍，此项培训为公益项目，教师、学生培训结业后会获得教育部、创新工场、北京大学三方盖章的结业证书。最实战：1周大师知识课+4周实战动手，培训能快速对接产业的AI工程师DeeCamp AI训练营班主任、创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚在DeeCamp AI训练营班主任、创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚看来，这些学生在五周时间内所完成的成果展示都是最前沿的AI研发领域。虽然这些演示项目离工程化、产品化仍有距离，但短短五周内，无AI经验的高校学生，就实现了这些演示项目的开发，证明这个应用型AI人才培养模式可行。学生们的成果展示如此精彩，也跟课程侧重动手能力，学术+产业“双导师”的培训系统有很大的关系。王咏刚介绍，本次DeeCamp训练营继续突出产学研相结合的特点，1周集中知识课授课 + 4周实践课动手实践。知识课包括机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人与自动化、自动驾驶等人工智能技术的各项前沿领域。完成知识课学习后，学员会被分成AI实战项目组，接受来自产业一线的15个实战课题方向，其中既包括机械臂3D视觉系统、3D人体骨架点检测、自动驾驶、多摄像头行人轨迹和行人动作分析等技术含量十足的课题，也包括AI自动作词作曲、AI电影推荐、AI打即时战略游戏等娱乐性较强的课题，还包括农作物病虫害检测等具有深刻社会意义的课题。实战课的课程比例占到整个训练课程80%，结营的主要考核标准就是项目展示，只有通过考核才能拿到结业证书。人工智能应用型人才培养最为重要的实践项目训练部分，实践课题方向完全由来自前沿人工智能企业的科技人员精心设计，既紧密结合企业在工程和商业实践上面临的实际挑战，也充分考虑相关技术的前瞻性和可扩展性。“DeeCamp AI训练营希望培养的不是纸上谈兵的人，而是既懂理论更能动手实践的AI人才。”王咏刚说。最大咖：图灵奖得主John Hopcroft、李开复、吴恩达明星导师加近20位行业大牛为保证学员的训练质量，DeeCamp AI训练营的实战课程项目小组，每组学员为10人左右，每组配备学术+产业“双导师”。从课程表来看，恐怕也再难有第二个如此星光熠熠的AI夏令营了。据介绍，DeeCamp AI训练营的导师团队包括学术大咖和产业大牛两个序列。其中学术大咖是图灵奖获得者John Hopcroft、深度学习大牛吴恩达领衔的来自康奈尔大学、卡内基梅隆大学、加州伯克利大学、密歇根州立大学、悉尼科技大学、北京大学等顶尖高校的学者。产业大牛阵营则是创新工场CEO开复老师产业大牛阵营则是创新工场CEO开复老师领衔的来自创新工场、美团、知乎、旷视、美图、地平线机器人、景驰、猎户星空、科大讯飞、Google等顶尖公司的产业专家。DeeCamp AI训练营的参与学生表示，对于国内的普通大学生而言，这些AI导师平时能见到一位都非常不容易，更别提同时接受这些学术和产业大咖的连续辅导，能加入到这样的项目，非常幸运。在图灵奖得主John Hopcroft的课上，全程板书的教授一个细微笔误多写了一个参数，马上就有学生用英语提醒，赢得了大师赞许。棋逢对手，将遇良才，DeeCamp的学生之强，也激发了授课大牛的“隐藏技能”。李开复博士则在课堂当场公布了自己的邮箱和微信号，还由于学生课后提问踊跃，第二天又拿出了午休时间来专门答疑解惑、诚意十足地分享学术、职场选择等诸多方面的经验。吴恩达则是远程视频教学，讲课最后，由于互动问答效果受网络和设备影响，为了跟学生更好互动，吴恩达突然开始狂飙中文——学生惊呼触发了Andrew Ng教授的十级中文技能大放送，“原来跟视频上这么不一样，十级，绝对是十级中文！”王咏刚表示，关于人工智能人才培养和产业界需求的时间差，产业界包括BAT、谷歌、Facebook这样的公司在招聘人工智能人才方面都非常紧迫，市场需求非常大。但即使谷歌招到顶级AI计算机系学生，如果去做实际的工程项目，还是有一段成长的过程，时间差客观存在。“但考察时间差时，千万不要用一种急功近利的方式去考察。我觉得学术环境和产业环境的分工一定要重视起来，学术环境能够给学生更多的前沿理论培养、思考方法培养；产业环境是，通过项目实践，通过像我们这样的Deecamp训练营，让学生接触第一手的产业信息、第一手的实践环境，迅速成长为产业人才，这两件事都是不可或缺的。”王咏刚说。关于如何评估课程的效果，本次培训计划的导师、图灵奖得主John Hopcrof从学校的角度讲到了非常多的重要因素，“我们从产业界的角度来说，其实这个评估相对比较容易，产业界会从招聘人才的难易程度、人才到了产业界之后发挥作用的强弱等方面，非常客观地去评估，比如今年AI人才与明年AI人才之间的差异，会有很多AI公司来参与这个项目，在这个项目的共建过程中，这些公司也会对人才的成长，对人才的水平进行不间断地评估，来衡量我们课程的水平。”最前瞻：打造中国高校AI培养体系实验田，未来扩大城市覆盖、产出AI 标准教学计划人工智能是一门具有高度的综合性和交叉性特色的学科。而在高校现有的学科体系下，人工智能专业的教学和科研活动目前大多是散落在其他多个一级学科中。以前的人工智能人才散落在计算机、控制、统计等专业的几门课程里，结果是几个专业的学生都学到了若干，而拼起来才是完整人工智能人才。从广泛意义上来说，人工智能专业应该按学科特色及其独立性、正统性、完备性来培养人才。“智能专业课程不是重点学习内容，学时占比也较少，存在着高开低走、碎片化、低水平重复的问题，严重阻碍了我国智能科学与技术的发展和智能技术人才的培养。”中国人工智能学会常务副理事长、北京邮电大学教授杨放春2017年7月接受《光明日报》采访时称。与此相对照的是，根据高盛《全球人工智能产业分布》报告统计，2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51％，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备方面，中国却只有5％左右。专家认为，目前，国内人工智能领域人才输出供不应求，高端人才储备存在很大缺口。加强AI人才培养更好地适应社会的迫切需求。但培养上不能盲目，一方面，每所学校要根据自己的学科积累，结合自身优势，找准与人工智能相结合的专业突破口，加强学科间的交叉深度融合，另一方面，需要加强产学研的培养。重点建设一批特色专业。人工智能产业的高速发展正在倒逼高校大力布局人工智能学科建设。2017年7月，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中，便对设立人工智能专业、推动人工智能领域一级学科建设提出了指导意见。2018年4月，在此次培训计划的启动仪式上，教育部国际合作与交流司司长许涛透露，教育部将进一步完善中国高校人工智能学科体系，正在研究设立人工智能专业，推动人工智能一级学科建设。当月，教育部网站发布关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知。《行动计划》提出，未来将形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式。自2003年北京大学设立智能科学与技术本科专业起，目前，经教育部正式批准设立“智能科学与技术”本科专业的高校已达50余个，与人工智能相关的“数据科学与大数据技术”“机器人工程“等专业也愈加受宠，国科大、南大、西安电子科大、重庆邮电大学等高校也选择成立专门的人工智能学院。教育部表示，希望通过此次项目实施，达到进一步提升中国高校人工智能人才培养能力与水平；进一步建设完善中国高校人工智能学科体系等目标。“我们希望把这个项目打造成为打造中国高校AI培养体系试验田。”创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚表示，本期DeeCamp训练营向着人工智能应用型人才培养计划的规模化和可复制性，迈出了坚实的一步。从第一期的36名学员，到第二期的300名学员，DeeCamp已经成功地证明，类似的深度培养计划将不仅仅惠及少数的优秀学生。未来，DeeCamp人工智能训练营还将有计划地邀请更多的教育培训机构、高校、人工智能企业参与进来，一同将行之有效的人工智能应用型人才培养体系复制和传播出去，并将评估在北京以外的其他城市落地举办，将AI培训的机会和资源覆盖到更多城市。本期DeeCamp培训结束后，DeeCamp组委会计划将绝大部分实践课题，以及完整的知识体系培训框架，制作成标准化的教学计划、教学大纲和相关教学资源，并根据具体合作协议，开放给参与相关人才培养计划的高校、企业和培训机构使用。同时，DeeCamp的成功实践，也可以为高校的人工智能相关学科教学提供有益的帮助。高校教师可以从DeeCamp中借鉴应用型人才的培养经验，将DeeCamp面向产业应用的教学模式与学科教学中强调知识和理论体系的教学模式结合起来，探索未来人工智能学科教育的新方法和新路径。合影背景资料：中美AI教育之间的鸿沟当前，人工智能领域的竞争，主要体现为人才之争。据《人民日报》此前报道，我国人工智能的人才缺口超过500万。由于稀缺性，许多AI创业企业在人工智能人才的争夺中让AI人才薪酬一路飙升。根据2018年就业市场的一项调查结果，AI方向的应届硕博毕业生，最高年薪可达50万至70万元。巨大人才缺口下，学校的AI人才教育是必不可少的环节。但中国AI人才的教育相比美国仍有差距。创新工场人工智能工程院提供的分析显示，中国AI教育落差体现在顶尖人才鸿沟、师资力量薄弱、教育体系不足三个层面。首先，中国缺乏顶尖的AI人才。据AMiner 2017年AI与自动驾驶汽车研究报告，全球领军AI专家共742人，美国占比68%，中国仅为6.36%。其次，我国高校AI师资力量匮乏。目前全球AI领域的人才整体匮乏，全球大约只有10万人AI人才，其中包含7万余名AI相关专业在读硕博研究生，AI学者共计不超过6000人。近三年，受到企业高薪酬、大数据研究条件的诱惑，校园AI师资流失率不断加剧，在美国市场尤为严重。最后，我国高校AI教育体系仍远不及美国。从学科普及率看，据多份最新AI研究报告显示，目前，全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅70多所。虽然一些学校开有相关课程，但总体上我国高校缺乏AI基础教学能力。我国目前设置AI研究方向的高校，也多为研究所或实验室，没有AI基础学科以及应用类AI专业。高校在独自培养具有动手能力的应用型人才有所欠缺。从学科设置上看，在美国、英国等人工智能发展高地，著名院校大多设有人工智能相关专业和研究方向，而在中国，人工智能专业多分散于计算机和自动化等学科。而智能学科与相关技术在中国还不是一级学科。中国人工智能学会常务副理事长、北京邮电大学教授杨放春在接受媒体采访时曾指出，“因为AI不是一级学科，导致人工智能相关专业教学和科研活动散落在其他多个一级学科中，智能专业课程不是重点学习内容，学时占比也较少，存在着高开低走、碎片化、低水平重复的问题，严重阻碍了中国智能科学与技术的发展和智能技术人才的培养。”

11月5日，中国国际进口博览会举办“人工智能与创新发展”分论坛。人民网记者 李彤摄“人工智能重‘人’还是重‘智’？”“人工智能到底改变了什么，技术本身又会如何被人类改变？”11月5日，上海，第二届中国国际进口博览会大幕拉起。会议期间，商务部和上海市人民政府主办了“虹桥国际经济论坛”及五场分论坛。其中，“人工智能与创新发展”分论坛聚焦新技术新理念的孕育和应用，距离会议召开还有近2个小时，就陆续有人来占座了。记者梳理发现，参与论坛互动讨论的嘉宾包括国际组织相关负责人、跨国公司高管、创新企业负责人及知名专家学者。在展区里，5G技术、云计算、大数据带来的新技术、新业态、新产品“科技味”十足，让人目不暇接；在交流中，新技术如何孕育新实践“共享未来”，更是嘉宾热议的焦点，大家希望通过洞悉技术研发趋势、寻找与自身产业的结合点。在论坛交流时，多数发言嘉宾认为，人工智能有利于经济社会的发展进步，其底层框架的支撑是来源数字技术。特斯拉公司董事会主席罗宾·德霍姆表示，基于对大量数据的判断和交互，在人工智能技术的基础上无人驾驶获得各界关注。在路况允许的情况下，通过软件控制和数字化感应能够将驾驶员从工作中解放出来，除去了受人主观因素的干扰，无人驾驶技术更为安全。“对人体基因的排序和新药研发，以往需要花费大量时间和资金。现在有了海量数据做支撑，在人工智能技术的帮助下，相关探索大大节约了成本。” 阿斯利康全球执行董事兼首席执行官苏博科说，数据带来的价值能更好开发新药，提升医疗服务水平，造福人类健康。金砖国家开发银行首席经济学家李稻葵认为，数据也是未来社会发展的基础设施，当人们愿意彼此间分享数据的时候，就需要搭建平台形成“高速路”，让数据信息的“车辆”跑得更快。这也是人工智能技术发展的底层架构，需要把基础打牢固。“人工智能正与进博会的关系越来越密切，智能语言翻译机广泛出现在展会会场、指定的酒店和工作场所，方便参会嘉宾自由交流。”科大讯飞创始人兼董事长刘庆峰介绍说，有些智能翻译机的能力，已经可以通过外语专业考试。还有通过人工智能播放的各种资讯，极大便捷了人们对信息的获取能力。全球新一轮科技革命和产业变革，瞬息万变、百舸争流。有业界人士感叹，1956年首次提出“人工智能”概念时，互联网还没有出现；而当前，随着大数据、计算能力、5G等关键要素的突破，语义识别、刷脸签到、无人驾驶等产品与场景，正快速融入人们的日常生活，人工智能正从概念变为现实、从理论转为实践。“面对新事物，需要资金、技术、用户认知、人才基数、规模化应用等发展要素，更要凝聚共识、共同发展。数字技术没有边界，更是各国加强交流、相互学习的机会。技术的研发创新，要能指导实践才有价值，要走出实验室，不能停留在真空里。”上述业界人士说。联合国贸易和发展会议秘书长基图伊表示，通过对量化数据的研究，由企业申请的人工智能相关专利技术要远远多于研究机构，中国、美国企业申请的数量较多，正通过市场实践来助力理论创新。“目前，人工智能技术已经逐渐参与一些简单工作。但我更关注的是，大量中小企业能否被人工智能技术拥抱，还是被落下了更远？”在人工智能技术带动产业革故鼎新同时，一些发展中的问题也逐渐被人关注。正如斯皮尔伯格导演的电影《人工智能》中带来的思考，人与机器未来将是什么关系？基图伊认为，要关注那些还没有充分获得互联网资源的地区和人们，让新技术带来的发展机遇更普惠；要明确哪些领域与产业可以利用人工智能，不能让机器与人竞争，其只是辅助人类发展的工具。“未来，有无人驾驶、语言翻译器、远程就医，很多目前的工作岗位可能不存在了，那对于我们的孩子而言，人工智能将给他们带来什么影响。” 乐高集团首席执行官倪志伟认为，人工智能正深刻影响着对孩子们的教育和培养，未来他们更需要创造力、协作力，而他们长大后也将会影响人工智能未来的发展方向。在会议上，有不少嘉宾认为，有效把控人工智能的发展方向，最重要的是对人才的培养，能够有效利用技术、改善技术。人工智能已经成为像蒸汽机、电力一样的革命技术，正如谚语讲“火是好仆人，也是坏主人”，关键是要挖掘其“善良的一面”。苏博科举例说，人工智能在积累数据、病例的同时，也要做好信息保护，这样人们才能敢于提供信息。要进行有序的监管，技术改变生活，也应该通过技术监管技术，在风险可控的前提下给新事物发展的空间。罗宾·德霍姆也表示，只有保证大众在使用和消费人工智能产品和服务时更安全，才能促进技术的研发与应用良性运转。对于目前人工智能出现的“成长的烦恼”，有嘉宾表示，这也并不完全是坏事，让人们重新思考和定义“人工智能”。在关注新技术的同时，也要与产业发展相结合，不能顾此失彼，并重视对新技术应用的管理和规范，推动在立法等更高层面加以完善。“不管怎么说，人工智能是一个诱人的时代，我们正向它走去。”

11月5日，第二届中国国际进口博览会在上海国家会议中心正式开幕，本届进博会上，全球装备最高水平的“智能制造”、全球最高速的巡逻艇、全球最细的胰岛素注射针头、各种古董车、氢燃料车、电动化概念车等代表全球最前沿科技水平的各种“黑科技”产品集中亮相。近年来，得益于科技的不断发展，智能物联网让万物互联成为可能，比如这几年大火的AI合成主播、服务机器人、可穿戴设备、智慧家居、5G技术服务等都是智能物联网的应用。从智能设备到医疗器械、黑科技、食品、农产品、概念汽车等，都离不开智能物联网的影响。智能机器人概念电动车什么是智能物联网？智能物联网是指通过信息传感设备，按照约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。简单总结一句话就是，把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。智能物联网的关键技术是什么？在物联网应用中有两项关键技术，分别是传感器技术和嵌入式技术。比如，上海浦东国际机场防入侵系统就是使用的物联网传感器的高科技产品，机场防入侵系统铺设了3万多个传感节点，覆盖了地面、栅栏和低空探测，可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。上海浦东国际机场此外，智能交通系统也是利用通讯、计算机、自动控制、传感器技术，实现对交通的实时控制与指挥管理。智能物联网能够应用在哪些领域？首先，我们在日常生活中已经有所接触的智能家居、智慧交通等都是智能物联网的具体应用。此外，医疗、电力电网、物流、农业、安防、汽车等行业也都是智能物联网的重要应用领域。可以说，智能物联网可关乎人们现代生活的方方面面。所以，当物联网发展到一定阶段，必然带动传感器的发展，传感器发展到一定程度，变形金刚、钢铁侠等只存在于电影中的东西会真地出现在我们的面前。国内智能物联网发展？得益于5G技术的出现，5G融入智能物联网技术，万物互联正式开启，目前，智能物联网已波及新一代信息技术产业、先进轨道交通设备、数控机床机器人、航空航天装备、节能与新能源汽车、海洋工程高技术船舶、电力装备、生物医药医疗器械、农业农机装备以及其它新材料等10大重点行业。未来，将覆盖各行各业。智能物联网人才迎来机遇5G推动物联网快速进入智能物联，各行各业都在积极推动，智能物联网概念成为当下最火的话题。但物联网技术门槛高，人才储备严重不足，市场需求却呈现爆发式增长，物联网人才自然成为了企业抢夺的热门人才。物联网工程师薪资水平作为当前热门紧缺人才，智能物联网工程师的需求呈现直线上升趋势，薪资也是水涨船高，据职友集平台相关数据显示，北京物联网工程师平均薪资为16660/月，88%左右的从业人员薪资均在10K以上。北京物联网工程师薪资（来源：职友集）如何学习物联网课程？目前，千锋已开设“智能物联网+嵌入式开发”课程，将5G通信技术与智能物联网两大热门技术融合，糅合两大最前沿技术，躺赢未来10年。写在最后：进博会上众多刷新认知的高科技，让我们见证了科技的发展速度，同样，也让我们感受到，“智能生活”离我们不远了。进入万物互联时代，学习“智能物联网+嵌入式开发”技术，才能更好地跟随科技发展时代脚步，更好地适应未来科技发展。