集齐高文等六大院士的 AI 2.0 专题报告会，学术大牛们都说了什么？| 2017 世界智能大会

2017 年 7 月 1 日 AI科技评论 金许

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AI科技评论按：6 月 29 日下午，由天津市科学技术委员会、天津市东丽区人民政府、人工智能产业技术创新战略联盟共同承办的“智港论坛 · 中国新一代人工智能专题报告会”在天津举行。论坛邀请到了中国工程院院士陈纯、高文、郑南宁、吴澄、李伯虎以及北京航空航天大学教授吴文俊（代中国科学院院士李未出席），天津市副市长赵海山主持论坛。

作为中国学界在人工智能研究领域的权威人士，六位院士分别围绕大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能等五大方向和以智能制造为代表的典型应用做了演讲，他们对新一代人工智能进行了全面系统的阐释，并为我国人工智能的发展提供了建议。以下为各院士在论坛上的主要内容和观点，AI 科技评论做了简要编辑。

陈纯院士是计算机应用领域的专家，现为浙江大学计算机科学与技术学院教授。他长期从事计算机图形图象处理、计算机视觉、CAD/CAM、CSCW、人工智能、移动数据库、嵌入式系统等领域的教学和科研工作。

在论坛上，陈纯院士以《大数据智能：从数据到知识与能力》为题做了演讲。他从数据智能学习的三种基本模式（用规则教、用数据学、用问题引导）出发，指出“用规则教”是符号逻辑表示下的推理，是用一种形式化的方法，来生成知识图谱；“用数据学”是一种以机器学习为基础的统计方法；“用问题引导”是强化学习阶段，它是一种控制论的方法，从经验中进行自我提升。

三种模式都有其特点与不足，陈纯院士认为，从数据到知识与能力，能力增强是最终目标，需要关注的是三种学习方法的综合利用。

高文院士现为北京大学教授，长期从事计算机智能算法与系统研究，在高效视频解码算法与标准化、图像检索技术、视频分析技术、人脸识别技术、手语识别技术等方面做出了重要贡献。2009 年，因其“对基于对象的视频表达、可伸缩视频编码技术与标准化贡献”，当选为电气电子工程师学会会士（IEEE Fellow）。2013 年，他又当选美国计算机学会会士（ACM Fellow）。

在论坛上，他以《跨媒体分析与推理》为题做了演讲，主要围绕智能感知理论、跨媒体推理技术、智能计算芯片与系统进行了阐释。

在智能感知层面，高文院士表示，未来媒体感知发展趋势为需要从以下七个维度进行突破：视觉获取需超越人类感知、机器视觉应从被动到主动、发展自然声学场景的听感知、言语感知计算需面向自然交互、媒体感知信息处理应从深度学习到自主学习、大规模感知信息学习是未来智能处理的核心引擎、大范围全维度智能感知。

其次，在跨媒体推理技术层面，高文院士提出了当下目标和重点任务。

• 目标

1. 跨越语言、视觉、听觉等不同类型的媒体数据，对现实世界中的知识进行统一表征、关联理解与深度挖掘；

2. 构建亿级跨媒体知识图谱，实现跨媒体知识演化及推理，研发跨媒体智能引擎；

3. 构建跨媒体应用示范系统（跨媒体内容监管系统 IMonitor、跨媒体态势分析系统 ITrend、跨模态医疗数据融合推理系统 ICare），为跨媒体公共技术和服务平台的建设提供技术支撑。

• 重点任务

跨媒体统一表征理论和模型

跨媒体关联理解与深度挖掘

跨媒体知识图谱构建与学习

跨媒体知识演化及推理

跨媒体智能描述与生成

跨媒体智能引擎

跨媒体示范应用

而在智能计算芯片与系统中，他指出了总体目标。“面向各种人工智能应用对智能计算平台的共性需求，提出超越经典冯·诺依曼体系结构、适合非线性时空信息处理的新型体系结构和计算模型，研制超越传统计算机的智能计算系统，开发配套基础软件、系统软件和应用软件。构建涵盖高能效芯片、新型体系结构、高性能计算系统、操作系统和通用智能软件平台的自主技术链和相应的标准体系。”

吴文俊教授主要的研究领域有分布式计算、高性能计算、软件工程。他一直专注于“先进科学计算和协同网络平台”领域的研究，主持和参与了多项重要的科研项目，包括计算社会和行为科学网络、开放生命科学网格、下一代高通量基因测序网格和多媒体交互协同环境等。

此次论坛上，他以《AI 2.0 时代的群体智能》做了演讲。

什么群体智能？吴文俊教授对此进行了详细解释。“它是指通过特定的组织结构和大数据驱动的人工智能系统吸引、汇聚和管理大规模参与者，以竞争和合作等多种自主协同方式来共同应对挑战性任务，特别是开放环境下的复杂系统决策任务时，涌现出来的超越个体智力的智能。”

群体智能支持网络环境下人类群体智能与机器智能相互赋能增效的生态环境，应用在智能操作系统与智能软件开发环境，以及超级智能计算平台、无人系统、智能芯片等场景中。

吴文峻教授表示，群体智能的广泛应用和普及势必将改变传统的创新性劳动力供给方式，进一步把人们从繁琐的单调劳动中解脱出来，给予劳动者更多的自由和空间。

群体智能改变科学研究方式的方式是促进以科研专家小众为主的传统科研模式，向小众与大众创新互动的群智创新模式转变。

最后，吴文峻教授进行了总结：AI 2.0 阶段，群体智能作为新的研究方向和新范式已经逐步显现出来；要面向国家战略需求，研究群体智能的基础理论，突破群体智能的核心技术；最后依托互联网科技创新生态环境实现跨时空地汇聚群体智能、高效率地重组群体智能、更广泛而精准地释放群体智能。

郑南宁院士是自动控制领域的专家，美国电子与电气工程师协会会士（IEEE Fellow）。他提出了图像分析和视觉知识描述新方法，为构造计算机视觉系统和基于图像信息的智能控制系统，提供了理论指导和关键技术。

论坛上，他以《混合增强智能：协作与认知》为题做了演讲。

人类面临的许多问题具有不确定性、脆弱性和开放性，任何智能程度的机器都无法完全取代人类，这就需要将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，形成混合——增强智能。而它有可能为解决人工智能长期存在的规划与推理问题提供新的方法。

此外，郑南宁院士指出，机器在实现类人水平的人工智能面临三大挑战：机器的自主学习、感知和理解世界、拥有自我意识、情感以及反思自身处境与行为的能力。

吴澄院士也是自动控制领域专家，现为清华大学自动化系教授，国家 CIMS 工程技术研究中心主任。曾任 863 计划自动化领域首席科学家，793 计划“复杂生产制造过程实时智能优化与优化理论算法”项目首席科学家。

此次论坛上，他以《智能自主无人系统》为题做了报告。

近年来，诸多巨头企业入局无人车行业。在吴澄院士看来，这主要是因为无人车、无人驾驶等项目与人的关系不是排它，而是融合，它是一个分层次发展的过程。例如，无人车的发展过程是从人驾驶到计算机辅助人驾驶，再到人辅助计算机驾驶，最后发展为完全取代人的计算机驾驶。

吴澄院士对比了国内外无人系统的发展状况，他认为，近年来，中国在自主无人系统的研制方面取得了一些令人瞩目的成绩，已经接近或达到了世界先进水平。

他认为，针对高精度、高机动、强实时、高可靠等高性能需求研制自主无人系统，成为人工智能发展的标志性成果，并带动了人工智能的研究。自主无人系统产业将成为世界经济进步的新引擎，将引领智能产业与智能经济的发展。

吴澄院士也指出了未来发展总体目标：要围绕国家战略需要和工业企业技术升级与产业发展，重点以陆、海、空、天自主无人载运操作平台、复杂无人生产加工系统、无人化平台等为典型对象，开展无人车/无人机/轨道交通自动驾驶、空间/海洋/极地机器人、服务机器人、无人车间/智能工厂和智能控制装备等 5 个工程的技术攻关与示范应用，从而引领自主无人系统的技术发展，带动自主无人系统产业的跨越式发展。

李伯虎院士是计算机仿真与计算机集成制造专家，北京航空航天大学名誉院长。长期从事仿真计算机系统、系统优化、数字仿真软件、分布仿真、现代集成制造系统总体技术、并行工程与虚拟制造等方面的研究工作。国际建模仿真学会（The Society for Modeling & Simulation International）曾授予李伯虎院士终身成就奖。

论坛上，他以《基于新一代人工智能技术发展中国的智能制造》为题做了演讲。

首先，他引述了“互联网+人工智能+大数据+”时代核心技术飞速发展与人类社会发展的新目标正催生人工智能技术与应用进入一个新的进化阶段。

其次，从智能制造的技术、产业和应用示范等角度对比了国内外发展现状。在李伯虎院士看来，我国在智能制造技术、产业与应用等方面在近几年已取得了可喜的进展，但总体上还处于起步阶段，走在世界各国前列的则是美国与德国。

他认为，基于新一代人工智能技术与信息通信技术、制造技术及产品有关专业技术等的融合，正引发制造领域的新模式、新手段和新生态系统的重大变革。同时，他提出了智能制造新模式、新手段、新生态及智能制造系统新体系架构和智能制造系统新技术体系。

最后，他总结说：基于新一代人工智能技术的智能制造系统是“互联网+人工智能+大数据+”时代的一种智能制造新模式、新手段和新业态；其发展需要“技术、应用、产业”的协调发展；其发展路线应是持续坚持和发展“创新驱动”及“工业化与信息化深度融合”。此外，它的发展与实施还需要全球性的合作与交流，但同时又要充分重视各国、各行业、各企业的特点。

AI 科技评论后续还将整理发布各位院士在本次论坛上的专题报告全文，敬请关注。（在 7 月 7-9 日的 CCF-GAIR 大会上，高文院士作为指导委员会主席将出席大会，而郑南宁院士作为智能驾驶专场嘉宾，将分享更多行业见解，如果你想了解跟这些学术大牛交流，欢迎到时参加。）