AI 芯片专场：新基建下 AI 芯片崛起的绝佳机遇在 AI 芯片专场上，清华大学副教授高滨首先带来了主题为《基于忆阻器的存算一体芯片技术》的报告。高滨副教授从现代技术的演变、人工智能发展对硬件的挑战、存算一体技术的研究进展以及未来展望四个部分带来分享。
值得一提的是，高滨副教授所在的清华大学钱鹤、吴华强团队设计出了全球首款全系集成的忆阻器存算一体芯片，用 130 纳米工艺制造出计算精度与 28nm 树莓派 CPU 相当的准确度，速度快 20 倍，能效还比 GPU 高 3 个数量级。 随后，四位重要嘉宾带来了精彩演讲。 英特尔首席工程师、人工智能技术中国首席架构师夏磊在题为《指数级技术创新，加速AI应用落地》的演讲中表示，英特尔提出了“智能 X 效应”，即随着大数据和网络连接技术、5G 的发展，AI 可以把数据的互联和处理效应叠加起来，以乘法倍乘效应，促进行业应用的融合及迅速创新。 地平线联合创始人兼副总裁黄畅的演讲主题为《构建与时俱进的性能标准，让AI芯片算力可感知》。演讲中，黄畅分享了地平线对 AI 芯片性能评估的思考，并提出一种 MAPS (Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed，在精度有保障范围内的平均处理速度）方法，用以评估芯片的 AI 真实性能。 在题为《领域专属架构促进人工智能发展》的演讲中，深圳睿思芯科副总裁王卫表示，RISC-V 可通过向量的扩展指令集运算从硬件上加速矩阵运算，符合当前深度学习对矩阵运算的高算力需求。因此，RISC-V 是提升算力的新途径。 最后，耀途资本创始合伙人杨光则是站在投资人的角度，谈到了新基建作为一个大赛道给半导体行业带来的大量基础设施场景。他认为，新基建带来了很多机会，而芯片正是抓住机会的最小单元。 视觉智能·城市物联专场：城市视觉新基建乘着新基建的东风，视觉智能·城市物联专场特地邀请了这个行业里极少数能够利用前沿技术、真正为产品和业务创造巨大价值的顶级专家。 大会开始，首先登台的是华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow 田奇。在题为《华为视觉研究计划与进展》的报告中，田奇教授从华为在视觉智能的一些思考以及华为在视觉智能方面所做的努力，谈到了华为云人工智能对人才培养的理念。 此外，田奇教授也提到了华为云的一云两翼双引擎+开放生态目标。
随后，六位重要嘉宾带来了分享。 京东集团技术副总裁、AI 研究院副院长、IEEE Fellow 梅涛带来了题为《智能供应链中的机器视觉》的演讲。演讲中，梅涛博士主要介绍了在京东的供应链环节中机器识别所发挥的作用。 云天励飞首席科学家王孝宇以远程视频的方式分享了 AI 在智慧城市中的应用。王孝宇博士认为，智慧城市可以分为如下几个类型，第一代的智慧城市是 Sensing（感知），即理解物理世界的一些基本事实；第二代是 Cross Analysis（交叉分析）；最终是 Data Mining。 在题为《从感知到认知 - 多模态人机互动的产业实践》的演讲中，中山大学教授、暗物智能联合创始人&CEO、IET Fellow 林倞从人工智能的新技术方面谈到了产业化的新机遇，特别是从感知型的人工智能往认知型人工智能的发展方面。林倞教授表示，希望看到从单一型的人工智能能力到综合型、跨模态的人工智能能力在产业中的更多实践。 澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长申省梅的演讲主题为《基于迁移学习的视觉智能发展与应用》。她从传统机器学习的痛点、深度学习带来的突破、深度迁移学习、迁移学习中用到的一些技术和实例方面进行了分享，并分析了迁移学习在视觉智能的需求。 商汤科技联合创始人，香港中文大学教授林达华在《人工智能的惠普与开放之路》的演讲中探讨了人工智能的前路。他提到了人工智能发展背后的多方面因素和人工智能对社会所带来的价值，最后通过案例介绍了商汤科技是如何把人工智能技术带到新行业并创造新机会的。 专场最后，微软亚洲研究院首席研究员、IAPR Fellow 王井东在题为《高分辨率网落，一种面向视觉识别的通用网络结构》的演讲中，解释了一系列问题：分类网络是什么样的？现在存在怎样的问题？下一代网络结构是什么样的？谁能解决这些多任务识别问题？ 前沿语音技术专场：语音技术认知的新启发技术战“疫”、声纹识别、AIoT 布局，让我们对语音技术已有了一定认知。在由深圳市人工智能学会、CCF 语音对话与听觉专业组协办，北京大学教授，深圳市人工智能学会副理事长邹月娴教授主持的「前沿语音技术」专场中，几位领域专家对前沿语音技术进行了深度解读，为与会人员对语音技术前景与发展的认知带来了新启发。
首位登场的嘉宾是西北工业大学智能声学与临境通信研究中心教授张雯。张雯教授主要从三个部分阐述了“开放空间声场的主动控制技术”，包括空间声场重构技术、空间多区域声场控制技术，以及空间主动噪声场控制技术。
随后，滴滴 AI Labs 高级专家研究员、语音研究实验室负责人宋辉上台演讲，题为《基于深度学习的语音分离技术进展》。宋辉博士介绍了语音分离技术的发展现状，深入阐述了基于深度学习的单通道语音分离技术的发展脉络，各种技术方案的优缺点与适用场景，以及未来面临的挑战。
紧接着登场的嘉宾是昆山杜克大学电子与计算机工程副教授李明。李明副教授的演讲主题为《基于深度编码的声纹识别及其关联任务》，主要着力于声纹识别。李明副教授提到，声纹识别只是富语言具体的任务，是这一类富语言识别的一个部分，其主要的核心思想是通过语音提取，是富语言生成的过程。
第四位进行演讲的是中国科学技术大学电子工程与信息科学系副教授凌震华。语音转换技术旨在实现语音信号中话者身份信息的转换。凌震华副教授围绕非平行语料、表征解耦等问题，详尽阐述了语音转换技术的研究进展。
最后压轴登场的，是上海交通大学计算机系教授、思必驰首席科学家俞凯。俞凯教授从语音识别的研究走向问题出发，探讨了“端到端及半监督语音识别技术的进展”，深入阐述了大数据驱动的自然场景语音识别的新挑战及技术进展——从高精度系统到高效率系统；从海量标注数据到高质量精准数据。
AI 源创专场：开源背后的开放态度在由 AI 研习社承办，启智 OpenI 协办的 AI 源创专场中，来自小米、百度、旷视、腾讯、华为、Zilliz 等关键企业的技术 VP 依次带来了精彩演讲，呈现 AI 背后的开源技术创新与变革、带来 AI 技术先行者的方法论与深入思考。 小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋首先带来了以《开源新时代》为题的大会报告。
崔宝秋首先简要回顾了开源的发展，并阐释了开源在他心中的地位：
通过对开源的里程碑事件的简要介绍，崔宝秋引出了小米的开源理念：
基于这一理念，小米有五大开源战略原则——快、不重造轮子、不用则已，要用则精、坚持开放与共享，以及极力推出自己的 committer。 实际上，本场依旧是大咖云集。 Kaldi 之父、小米集团语音首席科学家在 Daniel Povey 在题为《Deep Learning with Collections of Sequences 序列集上的深度学习》的演讲中，主要提及到了目前正在进行的项目 K2，即一个用加权有限状态自动机进行深度学习、主要用于自动语音识别的框架。 腾讯数据平台总监、专家工程师陶阳宇在题为《腾讯 Angel 全栈 AI 平台技术与应用》的演讲中用四个词对腾讯首个 AI 开源项目 Angel 进行了准确概括：高性能、全站、开源、企业级。 华为计算开源生态部副总监黄之鹏在题为《MindSpore 全场景 AI 计算框架介绍》的演讲中介绍了 MindSpore 的功能、特性以及在华为的业务落地情况。
Zilliz 合伙人兼技术布道师顾钧在以《开源 AI 新成员， Milvus 向量搜索引擎》为题的演讲中着重介绍了 Milvus 开源项目的工作状况。 此外，出席专场的嘉宾还包括百度深度学习技术平台部高级总监马艳军和旷视研究院高级技术总监田忠博。 在专场最后，来自新一代人工智能产业技术创新战略联盟 OpenI 启智平台的刘明秘书长也主持了一场圆桌论坛，与到场嘉宾共话 AI 技术变迁和行业发展趋势。圆桌论坛中，微众银行人工智能部副总经理陈天健、涛思数据创始人兼 CEO 陶建辉、一流科技创始人袁进辉也进行了精彩分享。
8 月 9 日：新基建下的新机遇少些概念、多些落地，是疫情给所有企业的最深刻启示。8 月 9 日，CCF-GAIR 2020 迎来了最后一天议程，但相比前两天，内容更为重磅，现场依旧火爆——包括企业服务专场、工业互联网专场、AI +金融专场、医疗科技专场、智慧城市新基建专场、联邦学习与大数据隐私专场、AI +艺术专场在内的七个专场和一场鲸犀×腾讯“千帆计划”数字产业沙龙。 企业服务专场：数字新基建，企业服务下一个十年疫情激化了企业数字化需求，ToB 成为各方数字化服务商争抢的大蛋糕。 因此，企业服务专场就当下企业服务领域所关注的新技术应用落地、核心案例实践、创新趋势，邀请到信通院、阿里、腾讯、华为、循环智能的专家学者、技术负责人为现场嘉宾带来了精彩演讲。 中国信息通信研究院政策与经济研究所副所长何伟表示：
同时他指出，转型的目标是通过数字化手段解决当前产业中面临的成本、质量、效益问题。只要产业中的痛点存在，数字化转型的需求其实就一直存在。随着数字技术、数字基础设施的发展，它的支撑作用更为明显。特别近年来 5G、云计算、大数据、人工智能等等新技术的发展和应用，使得过去没有办法实现的场景变得有可能或更加具有经济价值。 最后， 何伟还分享了自己的三点思考： 第一，发展 AI 基础设施要增强发展支撑的硬实力，包括加快数据构建、算法创新等，加紧突破AI芯片制造、算法等关键短板。同时，需要对数据基础设施、5G/6G演进方向进行超前布局。 第二，提升环境的软实力。比如人才培养机制、产学研协作体系、AI 治理、监管、人工智能伦理等治理层面的因素，目前也需要进一步完善。 第三，利用 AI 新基建对经济社会进行有效赋能。无论传统产业，还是公共服务领域、社会公共民生领域，都需要利用 AI 新基建为整个经济社会赋能，更好助力数字经济的发展、助力国家经济的高质量发展。 参与演讲的嘉宾还有阿里巴巴副总裁、阿里云智能销售管理与生态发展部总经理郭继军、腾讯云副总裁、腾讯会议负责人、腾讯多媒体实验室联合负责人吴祖榕、华为云副总裁、华为云首席数字化转型官苏立清等。 工业互联网专场：工业互联网+新基建将碰撞什么火花工业互联网是『新基建』的核心要素，更是互联网下半场最具看点的领域之一。 本次工业互联网专场就工业互联网平台、工业大脑、工业边缘计算、工业AI、工业软件等前沿应用邀请到来自加拿大工程院、工业富联、树根互联、PTC、用友网络、腾讯云和赛意信息的专家学者、技术负责人，来到活动现场为大家做主题分享。 树根互联高级副总裁兼 CMO 黄路川在会上代表树根互联解读了工业互联网在“新基建”时代的两层定义。
他提到：
同时，他表示：
黄路川认为，两者加起来才是一个广义工业互联网为我们整体新的数字经济而带来的核心改变，也是能够帮助我们整个循环体建立起来的关键。 另外，一起做主题分享的嘉宾还有来自加拿大工程院院士、IEEE Fellow、加拿大西蒙菲莎大学杰出教授刘江川，富士康工业富联首席数据官、科技服务事业群总经理刘宗长，PTC中国区CTO秦成，用友网络高级副总裁杨宝刚，腾讯云副总裁赵建春，赛意信息副总裁、工业互联网子公司总经理蔡胜龙。 AI 金融专场：金融科技新十年在 2020 这个特殊的时间节点，专场邀请了数位顶尖 AI 金融专家，分享能够代表未来 10 年风向的智能技术方法论、产品逻辑和风险管理理念。 大会开场，微众银行首席 AI 官杨强教授登台演讲，他认为迁移学习和联邦学习是如今比较突出的两项技术，可以把整个金融业务再往前推进一步。目前联邦学习主要有横向联邦和纵向联邦两种做法，分别更适用于 to C 和 to B 场景。杨强介绍，联邦学习在金融领域已有不少应用，例如信贷业务和征信系统、保险个性化定价等。
紧接着，平安集团首席科学家肖京博士发表演讲，指出金融市场面临剧变，金融机构的投融结合将成为明显的发展趋势。肖京以多个应用案例详细分享了平安集团的数字化经营经验，并透露平安现阶段主要在进行业务方案中台的建设，帮助业务快速组建前端服务机器人，规模化地拓展业务、覆盖所有场景。 随后，京东数字科技副总裁程建波先生分享了很多建设性风控思路和理念，强调风险不仅是控制，更是主动选择的经营管理；好的风险管理会更具有前瞻性。他认为，所有新兴商业都对人才有着全方位要求，第一是和策略相关的专家，第二是 AI 科学家，第三是大数据的专家。 第四位嘉宾是原摩根大通执行董事黄又钢先生，以“小微贷款风控模型中的算法探索”为主题发表了演讲，通过模型、变量、维度等层面的比较，表示机器学习在准确性等方面比传统模型要好，没有概念和业务场景的限制。他总结称算法的突破，人群的细分，数据的深挖，及相互之间适当的匹配在未来都可能产生革命性的突破。 移卡集团副总裁奚少杰也在演讲中提出，未来几年“产业支付”将驱动行业迎来新的一波发展，强调支付服务商为商家提供的不仅仅包括支付环节，还包括获客、留存、供应链等商户经营全链条的打通。 专场的最后，普林斯顿大学的范剑青教授以实时连线方式带来了长达 1 个小时的精彩报告。他指出，大数据=系统+分析+应用，机器学习=统计+优化+实现环境。机器学习可以帮助处理大数据并从中选择重要因素和特征，允许非线性学习极大地改善预测效果，将稳健性和对抗性网络提炼为定价，智能预测也会带来很大的经济收益。 医疗科技专场：后疫情时代的医疗新基建机遇医疗科技正在迎来一个最好的时代，这是毫无疑问的。 新基建与后疫情时代的大背景下，国家对人工智能、大数据、5G等前沿技术的发展从政策上给予了足够的重视，医疗科技已成为国家产、学、研、投最为重要的领域之一。 所以，今年医疗专场邀请到了国内最顶尖的医学影像科学家和企业家共同探讨医疗科技的现状与未来。 联影智能联席CEO、MICCAI 2019大会主席、IEEE Fellow沈定刚教授发表了开场报告，介绍了医疗AI在新冠肺炎诊断全流程中的应用。
沈定刚教授表示，目前新冠肺炎仍然在全球蔓延，全球有 1800 多万人确诊，CT 已经成为新冠肺炎诊断、评估和随访的重要手段。然而，这个过程中存在最重要的两个痛点，首先，如何帮助医生尽量避免感染；其次，有了 CT 设备后，如何用人工智能的方法进行肺炎的量化分析，用 CT 图像辅助诊断和随访。 为此，联影智能提出了三个解决方案：无接触扫描、肺炎量化分析、随访评估与诊断。沈定刚教授表示，为了避免病毒传播，有的操作技师在新冠肺炎早期甚至通过竹竿这样的工具远距离操作 CT 扫描，原始且危险。为此，联影集团研发了 AI 智能采集系统，把边缘计算和摄像机结合，自动采集人体三维形态和部位信息，自动操作 CT 扫描，满足医生在操作间就可完成扫描任务。在肺炎分割与量化方面，主要是为了实现三个目标，新冠肺炎判别、危重程度检测以及判断进展变化，沈教授介绍了联影智能的 uAI 分割引擎，可以对肺炎、5 个肺叶、18 个肺段进行精确的分割。 在随访评估与诊断层面，有些新冠肺炎病例与普通肺炎病例有相似的感染程度，因此，联影智能提出了基于感染信息的注意力网络 (Attention-guided Network)，用分割出的感染区域引导分类器聚焦于感染区域；在评估新冠肺炎严重程度上，提出了一种多任务、多示例学习模型 (Multi-task multi-instance framework)；在危重预测与演变时间估计上，为了解决样本不平衡以及特征复杂且高维的挑战，提出了联合分类与回归的稀疏模型 (Joint sparse classification and regression)：让两个任务共享相同特征，用于改进各自的性能、解决数据不平衡问题以及针对所选特征，作出临床解释。 与会嘉宾还有华西医院副院长龚启勇教授、腾讯天衍实验室主任郑冶枫博士、平安集团首席医疗科学家谢国彤、商汤科技研究院副院长、集团副总裁张少霆、西门子医疗中国数字医疗负责人陈黎峰等。 智慧城市新基建专场：疫情见短板，城市“新基建”如何再开马力作为数字经济的重要载体，智慧城市建设在新基建的风口下再次成为了焦点。所以，今年智慧城市专场以《疫情见短板，城市"新基建"如何再开马力？》为主题探讨城市在新基建的下半场的新问题新思路。 在郭仁忠院士团队、深圳大学智慧城市研究院副院长贺彪做的开场报告中提到，智慧城市和信息化有很大的关联，信息化是智慧城市的基础，智慧城市则是是城市信息化的高级阶段。其中数字孪生技术正智慧城市建设的基础底板。
基本路径如下：
在此基础上，贺彪认为智慧城市操作系统是横贯整个三元空间，能将三元空间中各种各样的数据进行汇集管理的，为政府、百姓提供统一接口。 从技术架构上，分为三层：
同时，贺彪指出智慧城市的操作系统应该有如下的核心特征： 第一，数据应该是对象化的组织。 第二，目前智慧城市建设需要可视化的能力。 第三，城市操作系统应该有海量多元数据的接入与管理能力，城市操作系统应该具备海量时空数据的并行处理能力。 郭仁忠院士团队认为：基于地理信息的技术构建虚拟城市环境，整合各类数据资源，形成统一的大数据平台，基于这个大数据平台支撑多元的智慧化应用，是可行的技术路径，深圳市目前就是在这样的思路下进行实践探索。 此外，智慧城市新基建专场嘉宾还有华为全球智慧城市总架构师／发改委数字中国研究院常务副理事长郑志彬、阿里云副总裁／数据智能总裁曾震宇、数字广东公司联席 CTO 杜葵、东华软件高级副总裁／东华云和智慧城市集团董事长兼 CEO 郭浩哲、哈奇智能室外机器人事业部总经理杨洁明等都带来了精彩分享。 联邦学习与大数据隐私专场：从“城邦”真正走向现代“联邦”在当今的人工智能热潮中，数据扮演着让人工智能运转起来的“石油”的角色。能否获得大量的高质量数据，也成为了在人工智能研究和应用落地中最关键的因素之一，数据共享、融合的需求越来越强烈。 联邦学习正是作为解决数据共享和融合的一种解决方案应运而生。联邦学习使用局部数据收集和最小化原则，能降低传统中心化机器学习方法带来的很多系统性隐私风险和成本，作为一种新兴的人工智能基础技术，联邦学习自从 2016 年被提出以来，在学术界和工业界受到了越来越多的重视，尽管如此，联邦学习在应用方面依然面临着很大的挑战。 这些挑战，不仅来源于联邦学习技术本身的进步，如去中心化中的算法问题；但更重要的，是如何建立起一个各方参与者共赢的生态系统，逐步实现实现从安全合规到联合扩展，继而达到提升赋能，激励用户参与，互利共赢的新阶段。 令人可喜的是，中国研究者们已经在上述领域取得了卓有成效的成果，甚至可以说走在国际联邦学习的技术研究、标准制定以及应用落地实践的前头。今年 4 月 8 日，微众银行人工智能部联合电子商务与电子支付国家工程实验室（中国银联）、鹏城实验室、平安科技、腾讯研究院、中国信通院云大所、招商金融科技等多家企业和机构发布的《联邦学习白皮书 V 2.0》，为业界展示了联邦学习从“理论”到“实践”的关键转变，并宣告了联邦学习 2.0 时代的到来。如果说联邦学习的 1.0 时代，联邦学习的参与者们好比古希腊的城邦，在相同的制度下虽有联系，但更多的是长期分立，各自为政，那么随着对联邦学习的讨论逐步落地，联邦学习在标准、制度、激励措施逐步完善后，也进入了类似现代联邦的 2.0 时代。 在联邦学习与大数据专场上还颁发了若干奖项，分别是：2020 联邦学习开拓奖（微众银行）、2020 联邦学习创新奖（京东数科）、2020 联邦学习先锋奖（第四范式）、2020 联邦学习应用奖（腾讯安全）、2020 联邦学习研究奖（创新工场）、2020 联邦学习新锐奖（逻辑汇）、2020 联邦学习探索奖（同盾科技）。 在简单颁奖仪式后，获奖的各位专家也从联邦学习的研究重点、联邦学习框架、分布式机器学习范式等技术领域到在信贷、风险管理中的应用、以及生态系统构建、经济激励机制等话题进行了最硬核的分享。
AI+艺术专场：AI 与艺术的跨界互动今年是 CCF-GAIR 举办五年以来第一次开设 AI + 艺术专场，也是 AI 与艺术之间的一次跨界互动。 AI 艺术专场邀请了 5 位重量级嘉宾，他们都是扎根艺术领域多年、但同时又密切关注着技术发展的跨界艺术家，有着丰富的艺术理论和实践经验。 会议开场，策展人、艺术评论家、艺术档案网主编、天津美术学院硕导张海涛首先发表了题为《“自律与自省、欲望与创造”机器人艺术学概论》的主题演讲。
张海涛教授在演讲中从机器人的概念谈到了科学主义和人文主义的关系，进而谈到了机器人和人工智能的关系。他表示，人工智能大致有以下几个趋势：
随后，中央美术学院艺术与科技方向教授、某集体交互媒体创意总监费俊教授思考到了智能时代更为哲学的问题，即灵与肉是否可以独立存在的哲学命题。 费俊教授在会上发表了演讲《身体与媒体——智能科技时代的艺术与设计》，探讨了在科技时代，什么样的方式可以重新探讨身体和媒体之间的关系、我们是否有可能重启、重建、链接、甚至转化、延伸身体与媒体之间的关系？ 由此，费俊教授提出了身体和媒体的终极关系：
此外，另有三位艺术家也带来了精彩分享。 跨媒体艺术家、“低科技艺术实验室”（Low Tech Art Lab）创立者郑达在题为《自然、传感器和互联：后人类时代的智能化艺术》的演讲中，讲述了将人工智能视觉识别、算法等技术灵感注入艺术作品的过程。 中央美术学院设计学院交通设计专业交互艺术设计课程教师王成良的演讲题目是《记忆设计一在人工智能领域下的诱导加接口设计》，他用尊重、信任、共处三个关键词描述了人工智能与人的关系。 清华大学未来实验室博士后高峰在题为《人工智能艺术与设计》的演讲中，着重谈到了人工智能艺术与设计，即他的主要研究方向。 鲸犀×腾讯“千帆计划”数字产业沙龙产业互联网时代来临，给各行各业都带来了革新的机会，无论是传统企业还是品牌商家，都需要借助新技术、新媒介、新渠道、新需求完成转型升级。 在此背景下，雷锋网专注于服务企业转型升级的鲸犀频道与腾讯“千帆计划”合作举办一场线下沙龙，探讨企业在智能时代如何利用 SaaS 做好转型升级，为所有想要在智能时代完成转型、升级的企业提供新的思路。 实际上，此次的鲸犀×腾讯“千帆计划”数字产业沙龙也属五年来首创。 腾讯 SaaS 商业化中心副总经理来鑫，从企业转型的营销、客户运营环节，做了主题分享。
来鑫表示，自疫情以来，国内影视、教育、旅游、餐饮等企业纷纷出现破产、倒闭等困境，失业人群和待业人群持续走高。同时，传统企业中普遍存在着不懂管理，没有品牌、资金困窘等问题。 基于此，来鑫关注营销拓客环节，结合真实案例，提供了一系列转型解决方案，并引出了腾讯“千帆计划”。 在沙龙上，销售易全国售前总监胡夫、法大大高级产品总监刘谦、微盛·企微管家资深运营专家云朵、数美科技联合创始人&CTO 梁堃也带来了精彩分享。 至此，2020 全球人工智能与机器人峰会圆满落幕，雷锋网将持续分享更多 AI 产学研三界知识，本次大会专题内容更新中。 |
