本周五（7月23日）晚19：30，“亞太人工智能學(xué)會（AAIA）2022第一屆中國東部人工智能高峰論壇”成功在線上舉辦。

本屆論壇圍繞大數(shù)據(jù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、分析與智能控制、機(jī)器學(xué)習(xí)、智慧交通、跨模態(tài)學(xué)習(xí)、情感AI等10余個(gè)前沿科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了深入交流和探討。大會旨在通過多學(xué)科交叉融合，促進(jìn)人工智能技術(shù)的普及和推廣，打造中國人工智能領(lǐng)域產(chǎn)、學(xué)、研緊密結(jié)合的高端前沿交流平臺。

本屆論壇全球人工智能領(lǐng)大咖云集，亞太人工智能學(xué)會60余位會士、300余位專家、學(xué)者和產(chǎn)業(yè)界優(yōu)秀代表一同分享了前沿技術(shù)、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、應(yīng)用落地和發(fā)展趨勢與調(diào)整等大家共同關(guān)注的熱點(diǎn)問題。

亞太人工智能學(xué)會副主席李學(xué)龍（歐洲科學(xué)院院士、國際歐亞科學(xué)院院士、IEEE 會士、ACM 會士、AAAS 會士、西北工業(yè)大學(xué)教授、校學(xué)術(shù)委員會副主任委員、光電與智能研究院（iOPEN）院長、首席科學(xué)家）做了開場致辭。

亞太人工智能學(xué)會副主席李學(xué)龍也對參會的各位專家學(xué)者表示了熱烈歡迎，李學(xué)龍副主席表示十分高興能夠參加本次中國東部的論壇，跟各位人工智能科學(xué)家齊聚一堂，集眾人之智慧，相互碰撞交流，探討如何將人工智能相關(guān)研究跟產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，推動(dòng)人工智能技術(shù)的轉(zhuǎn)化與落地，是非常有意義的一件事情。李主席說在多家中國科技巨頭的推動(dòng)下，中國已成為全球人工智能發(fā)展的中心之一。眾多的人口和完整的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)給中國提供了創(chuàng)造海量數(shù)據(jù)和廣闊市場的潛力。中國東部作為中國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出最為活躍的區(qū)域，這一經(jīng)濟(jì)巨人群，直接吸引了眾多世界級經(jīng)濟(jì)巨人的目光。

隨后，多為專家和學(xué)者分別帶來精彩的主題報(bào)告。

IEEE會士、IAPR會士、同濟(jì)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授、機(jī)器學(xué)習(xí)與系統(tǒng)生物學(xué)研究所所長黃德雙教授首先給大家?guī)砹?ldquo;關(guān)于人工智能發(fā)展與生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)的思考”的主題報(bào)告。

黃德雙教授指出目前人工智能浪潮主要是由連接主義中的代表——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶動(dòng)起來的，接著介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的歷程，從單層線性感知機(jī)到淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷了多個(gè)不同的發(fā)展階段。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要指隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)比較多，目前深度網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)可以達(dá)到幾百上千，能處理的數(shù)據(jù)量也已經(jīng)達(dá)到百萬級的了。正式由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)核心模塊的快速發(fā)展，才使得人工智能有了發(fā)展的可能。

人工智能也賦能了在生命科學(xué)與生物醫(yī)藥的研究，比如深度學(xué)習(xí)與綁定位點(diǎn)預(yù)測，生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究等，這些研究使得藥物的開發(fā)和靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)等更加便捷。

最后黃教授引申到對生命科學(xué)與生物醫(yī)藥研究的思考，提到了三維基因組與DNA綁定位點(diǎn)預(yù)測研究、各種RNA數(shù)據(jù)與疾病關(guān)聯(lián)研究、生物醫(yī)學(xué)圖像與疾病機(jī)理研究、人工智能與生物醫(yī)療等方面，并闡述了醫(yī)療人工智能的七大應(yīng)用場景：醫(yī)學(xué)影像、輔助診斷、疾病預(yù)測、藥物研發(fā)、健康管理、醫(yī)院管理、醫(yī)學(xué)研究等。

IEEE會士、IET會士、國家杰青、東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院副院長、東南大學(xué)首席教授李世華教授就“機(jī)電系統(tǒng)建模、分析與智能控制”進(jìn)行深入分析。

李教授長期做機(jī)電系統(tǒng)控制方面的研究，指出在復(fù)雜環(huán)境下，各類機(jī)器、設(shè)備對信息處理的智能化要求越來越高，包括多元信息融合、包括機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，做自主決策、自主調(diào)度、自主控制等等。李教授的研究定位主要在控制理論與應(yīng)用結(jié)合方面，即能夠在對不同實(shí)際控制系統(tǒng)特性分析的基礎(chǔ)上，針對性地設(shè)計(jì)先進(jìn)的、工程實(shí)現(xiàn)性好的控制算法。目前也已經(jīng)取得了比較多的研究成果，比如圍繞家電系統(tǒng)的控制（壁掛爐溫度控制）、電動(dòng)兩輪/三輪車控制，傳統(tǒng)的交流伺服系統(tǒng)、單軸多軸的機(jī)器人系統(tǒng)、新能源電力電子變換器系統(tǒng)等機(jī)電系統(tǒng)的控制進(jìn)行研究，構(gòu)建了一套完整的機(jī)電系統(tǒng)的時(shí)頻域建模、系統(tǒng)分析和先進(jìn)控制一體化設(shè)計(jì)方法體系，能夠明顯提升機(jī)電系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能、穩(wěn)態(tài)精度和抗干擾等閉環(huán)性能，提供參數(shù)自動(dòng)智能整定，不同工況參數(shù)自適應(yīng)、諧振抑制、無傳感器控制、故障診斷等高級智能功能。

最后李教授重點(diǎn)剖析了3個(gè)案例，分別是港口輪式吊車全自動(dòng)無人化作業(yè)案例、海上液化天然氣裝卸臂對接作業(yè)案例和永磁同步電機(jī)的無位置傳感器算法研究案例（即無傳感算法）。

國際歐亞科學(xué)院院士、腦信息與決策分析專家、浙江工業(yè)大學(xué)教授、中國技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)會神經(jīng)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)專業(yè)委員會主任、中國管理科學(xué)與工程學(xué)會名譽(yù)副理事長、浙江大學(xué)神經(jīng)管理學(xué)實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始人馬慶國教授“廣義機(jī)器學(xué)習(xí)：框架、科學(xué)問題、難點(diǎn)與鴻溝”的報(bào)告。馬教授首先介紹了什么是廣義機(jī)器學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而廣義機(jī)器學(xué)習(xí)是指機(jī)器視角的“從實(shí)踐中學(xué)習(xí)”，即機(jī)器參照人從實(shí)踐中學(xué)習(xí)）。

關(guān)于如何學(xué)習(xí)，馬教授提到一種是智能機(jī)器的“受學(xué)習(xí)”，即策略/行為通過工程師調(diào)整程序被發(fā)展和被進(jìn)化；另一種是智能機(jī)器“自主學(xué)習(xí)”，即機(jī)器首先要感知工作中的“人-機(jī)-環(huán)”的變化，其次要理解“人-機(jī)-環(huán)”的變化（人是通過概念和事物的對應(yīng)關(guān)系+群體共識來理解外界的，機(jī)器則通過對應(yīng)關(guān)系+通訊協(xié)議來理解外界），再次要自主產(chǎn)生應(yīng)對變化的策略/行為。如何產(chǎn)生應(yīng)對策略/行為呢？對于曾經(jīng)出現(xiàn)過的變化，智能機(jī)器是可以通過歷史經(jīng)驗(yàn)找到應(yīng)對策略的，但是遇到?jīng)]有出現(xiàn)過的變化時(shí)，似乎就無解了，這也是人工智能和人的智能的天然鴻溝，因?yàn)闄C(jī)器從實(shí)踐中學(xué)習(xí)只能在數(shù)理邏輯中施展，無法學(xué)習(xí)HI（人的智能）的非數(shù)理邏輯的部分。所以，現(xiàn)在AI界有一個(gè)說法，從“感知智能”到“認(rèn)知智能”，問題是“認(rèn)知智能”里的非數(shù)理推理的部分，AI如何習(xí)得？是目前AI面臨的一個(gè)技術(shù)難題。

最后，馬教授也闡述了在技術(shù)難題下我們?nèi)阅軌蜃龅膸讉€(gè)工作，如多通道感知“人機(jī)環(huán)”的變化；依照工程師設(shè)定的規(guī)則，重組策略要素，產(chǎn)生新策略；或依照工程師設(shè)定的“策略采選規(guī)則”，選出可行“策略”；最后評估所選策略的安全性，通過依次執(zhí)行策略集中的策略，根據(jù)所得到的結(jié)果，選出“最優(yōu)新策略”，這種“最優(yōu)新策略”，就可視為一種“認(rèn)知靈感”。

毛國強(qiáng)教授，IEEE 會士、IET 會士、國家特聘專家、西安電子科技大學(xué)領(lǐng)軍教授、西電智慧交通研究院院長、西電廣州研究院副院長、綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任，分享報(bào)告主題為“人工智能在交通系統(tǒng)中的應(yīng)用及未來展望”。

毛教授給大家闡述了人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用，當(dāng)前全球交通問題日趨嚴(yán)重，全球每年因?yàn)楣方煌ㄊ鹿试斐傻慕?jīng)濟(jì)損失高達(dá)5000億美元，交通事故到底是如何形成的，是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，我們不能頭痛醫(yī)頭，腳疼醫(yī)腳。

目前，交通系統(tǒng)中的傳感器越來越多的利用人工智能技術(shù)，并給大家展示了數(shù)字孿生系統(tǒng)與感知系統(tǒng)；進(jìn)一步講述了交通建模、分析預(yù)測，通過人工智能對路網(wǎng)及交通流相關(guān)性進(jìn)行建模及分析，對交通擁堵進(jìn)行分析后，對治理交通擁堵提出了新的方法。

未來發(fā)展方向面臨的一些挑戰(zhàn)，首先，交通是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，以往的研究，缺乏對應(yīng)用場景的專業(yè)性及有針對性的分析和系統(tǒng)化梳理，用一套方案解決所有的問題；其次，試圖用人工智能解決所有問題，忽略了與“傳統(tǒng)”解決方法的融合，反而效果不好。有時(shí)候簡單方法有更好的效果。第三，現(xiàn)有人工智能算法依靠大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，缺乏像人一樣的主動(dòng)學(xué)習(xí)能力，無法處理前所未遇的場景。

未來發(fā)展方向的幾點(diǎn)展望，一、深入研究行業(yè)需求，和行業(yè)的解決方案更加緊密結(jié)合；二、要明確定位，和各種“傳統(tǒng)”方法融合；三、需要基礎(chǔ)學(xué)科的突破，特別是主動(dòng)學(xué)習(xí)能力方面。

石勇教授，發(fā)展中國家科學(xué)院院士、國際歐亞科學(xué)院院士、國務(wù)院參事、中國科學(xué)院虛擬經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心主任、中國科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、中國管理現(xiàn)代化研究會聯(lián)職理事長，分享報(bào)告主題是“數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與未來”。

石教授先給大家闡述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基本問題，大數(shù)據(jù)是來源眾多、類型多樣，大而復(fù)雜、具有潛在價(jià)值、但難以在期望時(shí)間內(nèi)處理和分析的數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)是數(shù)字化時(shí)代的新型戰(zhàn)略資源，是驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的重要因素，正在改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)和生活方式。

大數(shù)據(jù)分析包括決策過程、機(jī)器學(xué)習(xí)原理，智能知識管理這三大基本原理；當(dāng)前，數(shù)據(jù)挖掘存在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)復(fù)雜性與不確定性、數(shù)據(jù)異構(gòu)與決策異構(gòu)的關(guān)系的挑戰(zhàn)。

當(dāng)前國際數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展從技術(shù)準(zhǔn)備期到快速繁榮期，到目前的大數(shù)據(jù)與人工智能時(shí)代；當(dāng)前，大家都比較重視數(shù)據(jù)的獲取與使用，國際數(shù)字發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，數(shù)字建設(shè)采取政策先導(dǎo)，建設(shè)數(shù)字政府、發(fā)展基礎(chǔ)電信設(shè)施、促進(jìn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新；面臨人口分布、預(yù)算、數(shù)據(jù)監(jiān)管與開放、跨部門協(xié)同與隱私安全等挑戰(zhàn)；國際數(shù)字經(jīng)濟(jì)體的一些領(lǐng)先之處，比如法律與政策先行引導(dǎo)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展、完善的市場形態(tài)等。

我國在十三五期間數(shù)字經(jīng)濟(jì)取得的成就有，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模不斷壯大、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐加快、新業(yè)態(tài)新模式不斷涌現(xiàn)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展、政務(wù)信息系統(tǒng)整合共享、以及數(shù)字服務(wù)改善民生，比如在線教育、線上辦公、網(wǎng)路購物和無接觸配送服務(wù)等。

當(dāng)然，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)也面臨不少挑戰(zhàn)，比如大而不強(qiáng)；卡脖子工程有待突破，主要是操作系統(tǒng)；第三是我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的國際話語權(quán)需要提高，應(yīng)積極參與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的國際組織，爭取話語權(quán)。

報(bào)告最后，石教授也提出建議與思考，個(gè)人提出6條建議，持續(xù)強(qiáng)化數(shù)據(jù)開放與數(shù)據(jù)保護(hù)、持續(xù)推動(dòng)大數(shù)據(jù)職業(yè)技能培訓(xùn)、持續(xù)加強(qiáng)“卡脖子”工程政策扶持力度、加快建立“一卡一碼”民生服務(wù)體系、加快建立面向全社會的征信體系和積極爭取國際話語權(quán)。

孫富春教授，中國人工智能學(xué)會副理事長、IEEE 會士、CAAI 會士、國家杰青、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授、清華大學(xué)校學(xué)術(shù)委員會委員、智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任，報(bào)告主題是“跨模態(tài)學(xué)習(xí)的研究與進(jìn)展”。

孫教授從我們?nèi)祟悓W(xué)習(xí)抓取和操作物體，學(xué)習(xí)行走，學(xué)習(xí)讀和寫，學(xué)習(xí)語音及其所指的物體等等開始入手，闡述了在這些日常的行為中，視覺、聽覺、身體軀體感覺或者其他感知方式必須要綜合起來，然后去增加另外一個(gè)感官的學(xué)習(xí)效果，這就是夸模態(tài)學(xué)習(xí)；事實(shí)上，人后天學(xué)會的技能中大多都是跨模態(tài)的；嬰兒的腦發(fā)育極大的依賴不同感官的交互。

接著，孫教授分析了相關(guān)研究背景，隨著算力的提高與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在單一模態(tài)上取得了優(yōu)異的性能。這兩年跨模態(tài)與多模態(tài)學(xué)習(xí)的研究與論文成果越來越多。報(bào)告給大家講到模態(tài)的定義，模態(tài)是指事物發(fā)生或存在的方式，進(jìn)一步解釋的話，模態(tài)是指某種類型的信息，或者是指該信息的標(biāo)識；例如說出的話或者文字、圖像和視頻、聲音和音樂等音頻、觸覺、嗅覺和味覺等；多模態(tài)研究經(jīng)歷了四個(gè)時(shí)代，1970-1980年的“行為時(shí)代”，1980-2000年的“計(jì)算時(shí)代”，2000-2020年的“交互時(shí)代”，到2010-至今的“深度學(xué)習(xí)時(shí)代”；報(bào)告給大家講述了當(dāng)前的核心問題及研究方法，多模態(tài)表示、多模態(tài)對齊、跨模態(tài)翻譯、多模態(tài)融合和多模態(tài)協(xié)同學(xué)習(xí)等，并給出其團(tuán)隊(duì)當(dāng)前的研究成果與大量實(shí)例。

IEEE 會士、IAPR 會士、澳門大學(xué)科技學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系講座教授、香港浸會大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系榮譽(yù)教授唐遠(yuǎn)炎教授的報(bào)告是“機(jī)噐學(xué)習(xí)微型化---下一輪人工智能技術(shù)的一個(gè)方向”。唐教授提到人工智能（AI）正在加速從“云端”走向“邊緣”，進(jìn)入到越來越小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。在終端和邊緣側(cè)的微處理器上，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)過程，被稱為“微型機(jī)器學(xué)習(xí)”，即TinyML。TinyML是指工程師們在毫瓦功率（mW）范圍以下的設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、工具和技術(shù)。TinyML是機(jī)器學(xué)習(xí)和嵌入式物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的交叉領(lǐng)域，是一門新興的工程學(xué)科，具有革新許多行業(yè)的潛力。最后唐教授介紹了微型機(jī)器學(xué)習(xí)的最新研究進(jìn)展。

趙國英是芬蘭科學(xué)與人文院院士、IEEE 會士、IAPR 會士、芬蘭奧盧大學(xué)機(jī)器視覺與信號分析中心教授、芬蘭科學(xué)院教授，研究方向主要為圖片和視頻描述、情感計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能。在趙教授“Vision based emotion AI”報(bào)告中，趙教授由淺入深地對宏表情、微表情以及下意識的肢體動(dòng)作等進(jìn)行了講解，通過動(dòng)畫、圖片等加深大家對面部表情識別、微表情分析、情緒手勢識別、視頻遠(yuǎn)程心率識別等技術(shù)的了解。

最后，趙教授概述了該領(lǐng)域的一些挑戰(zhàn)和未來的研究趨勢。其中趙教授提出視覺線索會因?yàn)椴杉h(huán)境或者采集設(shè)備等問題未必能夠采集到某一個(gè)模態(tài)的信息，缺失模態(tài)下的多模態(tài)信息應(yīng)該如何進(jìn)行的問題。情緒在人與人之間的互動(dòng)中發(fā)揮著重要作用，成為未來人工智能研究的重點(diǎn)之一。其應(yīng)用領(lǐng)域包括人機(jī)交互、情感聊天、心理健康和醫(yī)學(xué)、在線學(xué)習(xí)、用戶或客戶分析等。

歐洲科學(xué)院院士、國家級海外高層次人才、長江學(xué)者講席教授、清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院長聘教授曲小波以“從智能運(yùn)載到智慧出行”為題做主題報(bào)告。曲教授提出城市化和立體交通是必然發(fā)生的。解讀通過城市和系統(tǒng)層面進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)提升智能運(yùn)載工具通行效率的研究方法，詳細(xì)介紹了團(tuán)隊(duì)在構(gòu)建“能量云系統(tǒng)”和打造“立體交通網(wǎng)絡(luò)”的前瞻設(shè)想。他表示，構(gòu)建“智慧出行”系統(tǒng)需要著眼未來，在學(xué)科交叉中協(xié)同創(chuàng)新，并呼吁高校、企業(yè)、政府共同在“產(chǎn)-學(xué)-研-用”的深度融合中緊密合作。

本次論壇由中國科學(xué)院大學(xué)云計(jì)算與智能信息處理實(shí)驗(yàn)室主任、中國科學(xué)院大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院徐俊剛教授主持。

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