干货速递！院士专家企业家大咖云集融合交锋，一场饕餮AI+RT思想盛宴

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干货速递！院士专家企业家大咖云集融合交锋，一场饕餮AI+RT思想盛宴

2018 年 5 月 5 日 机器人大讲堂

大咖云集、干货速递

中国电子信息技术年会AI&RT专题论坛

前言

江南初夏四月，“人工智能与机器人主题论坛”借乘“第十三届中国电子信息技术年会”东风于4月22日在苏州市举行，来自人工智能和机器人领域的顶级知名院士和专家、学者、大咖云集现场，大咖云集、融合交锋，带来一场饕餮思想盛宴。

主办单位：中国电子学会、苏州市人民政府经信委、中国电子学会嵌入式与机器人分会、北京航空航天大学、上海交通大学、北京理工大学。

协办单位：智友天使学院、机器人大讲堂、雅瑞资本、中国机器人网、苏州大学。

本次论坛有幸邀请到了中科院张旭院士、上海交大毛军发院士、中国工程院樊邦奎院士、上海交大徐雷教授、上海交大杨小康教授、北航王田苗教授、北理工丁刚毅教授、苏州大学孙立宁教授、思必驰（驰星创投）首席分析师（驰星创投）副总裁吴娟等嘉宾大咖，期间还有幸邀请到了苏州市政府副秘书长卢渊、中国科学院院士刘明、紫牛基金创始合伙人张泉灵、臻云创投创始合伙人祝晓成等嘉宾开展圆桌对话，行业内知名院士及专家们为到场嘉宾带来了精彩的专题报告与对话论坛，引起了与会者的强烈共鸣。

（一）交锋热点和思考

1.AI下一个颠覆性的突破点在哪里？非确定、非完备、时变环境下的认知有望从脑科学切入；双向深度学习有望在综合学习与创意学习突破。

2. 当前AI&RT的有价值应用场景在哪里？

▶ 无人机、无人机、机器人是AI最重要的载体，在军事、工业、民用等方面具有广泛的应用前景

▶ 微纳制造是工业物联网的基础，也是无人机、无人车、机器人等智能装备的制造基础

▶ AI&RT大数据入口依然是以人为核心的手机、语音、视觉、触觉以及其他移动终端等

▶AI&RT的外在娱乐感官形式可能是与VR/AR的结合，也是一个重要的应用趋势。

3. 智能机器时代是什么？智能机器就是AI+RT，它为创业者带来了历史发展机遇.

（二）大会主题报告摘要

张旭院士

《脑科学人工智能相互联系和交叉融合》

中科院上海分院副院长张旭院士带来了题为《脑科学与人工智能》的重磅报告。在深度学习时代，类脑计算和机器人等发展进入了包括脑科学认知机理在内的阶段，张院士与嘉宾们分享了脑科学和人工智能的相互联系、交叉融合、相互启发的科学思想、最新进展，以及有望带来的新突破。学科的交叉融合可能是在未来科学上、产业上发展的大趋势。

1.神经系统间最为复杂的是神经元的种类

人的大脑中有800亿和1000亿的神经元各有形态、各有连接，使我们大脑内部的复杂度大大增加。大家经常听到的脑联接图谱研究，被认为是认识脑和发展类脑人工智能技术的重要基础。一旦我们能够对正常人脑或者动物大脑的联接和功能有了解析，我们也就能够知道疾病状态发生了什么样的变化，比如老年痴呆等神经退行性疾病，特别是研究过程中间通过脑机接口能够帮助我们进一步研究、理解大脑是怎样工作的，同时相关的技术、算法的结合和数学计算机学等等的结合，使人工智能上有所突破。目前国际上来看，对于神经元种类的分类以及连接可能是非常重要的突破点，因此中国科学院在2012年开始经过两年的研讨，启动了“脑功能联结图谱计划”，目标是在特定脑功能的神经联结通路和网络结构的解析及模拟上取得基础性的突破。

2.各脑区神经环路的联结规律

我们在脑功能联结图谱方面主要做的是介观层面微米级分辨率揭示各脑区神经环路的联结规律；宏观是毫米级的空间分辨率，微观我们觉得意义不是太大，真正研究每一个突触是怎么连接的，目前整个理解大脑功能还并没有太大的说服力。在脑科学与类脑智能研究方面，我们认为脑科学和类脑智能，类脑智能就是神经科学或者是脑原力启发下的人工智能研究。在这个情况下，我们认为它们是相互支撑、相互促进、共同发展的过程，尺度上进行脑图谱的研究和分析工作原理等等，都跟人工智能的计算、建模、机器学习等等有关，同时与信息技术、制造业技术密切结合使我们真正能够推共人工智能产业的发展。

3.人工智能与神经科学的连接

人工智能在一开始的时候就跟神经科学连接相互启发非常密切，很早的时候你可以看到神经科学那时候也并不是像今天一样这么火，都是早期发现神经元的连接以及动作电位的形式、大脑结构的基本框架，比如说大脑从脊髓开始一直是在分层越来越精细建立连接和控制系统。神经科学在70年代以前和计算机科学等等联系的都是很密切，反而到了70年代以后这样的联系走远了，走的更加细节，越走越细，在分子层面、细胞层面做了很多工作。在新的层面上、新的技术状态下、新的发展下回归系统，这就创造了一个新的结合机会。这已经成为共识，无论是最先进的人工智能实验室还是做得最好的公司，都是注意神经科学启发下的人工智能发展大趋势，而且在不同层面上都有所成果，这样的结合是很重要的，在人工智能领域最好的人工智能杂志Deep Mind上也发表了一些观点，这是一个大趋势但是我们国家做得远远不够。

徐雷教授

《双向对偶深度学习发展的简要历史回顾和若干发展展望》

上海交通大学致远讲席教授、欧洲科学院院士徐雷教授在现场作了题目为《双向对偶深度学习发展的简要历史回顾和若干发展展望》的主题报告。以深度学习为代表的人工智能算法往往需要大量的有标签训练数据。针对此瓶颈问题，徐雷教授与现场嘉宾一起探讨了双向对偶深度学习的历史思想、方法和成果。

1.双向对偶深度学习可研究的方向

深度学习给机器在某些方面耳目超过了人，为此后续一系列方面比如说AlphaGo就在决策角度可以超过人；Watson可以在分析、诊断、推理方面超过人；类人机器人因为装了耳目，现在也很厉害，硬实力已经出来了；另外就是在软实力方面，双向对偶深度学习可以进入创意领域的研究。

2.什么叫双向深度学习？

很简单就是深度学习网络，这边送信号这边产生同样的信号希望重现。这个网络是跟Hinton合得来的，我想能不能折下来然后参数原来是不对称的，好处是这边是重建的网络这边可以综合在一起。有三个对称性：除了结构对称性还有参数性的对称性还有结点枪支的对称性，Hinton的有参数对称性、结构对称性，没有节点的强制对称性。为什么要做双向的深度学习呢？实际上就是特征检测理论。特征检测理论说任何一个概念和模式是一层一层级别的特征或者模板的检测，形成深度学习，如果双向深度学习在这里面通过统计独立的要求就能够使一层一层生成模板。从信息论的角度来讲，它实际上是更广义的信息论，几个结构有些细节不同就导致各种不同学习方法。

3.双向深度学习的提升

深度学习多数都是早期的方法+深度网络，也都可以用BYY统一框架来解释。近来很火的对抗学习有一点新东西，利用重建的信号送进去增加样本，但是称对抗是有点过度渲染的，也可以从BYY角度理解。最近时兴的深度图像生成、图像到图像变换，一种语言到另外一种语言都属于双向对偶深度学习的范畴，去年我把双向深度学习与潘云鹤院士1996年提出的综合推理相结合提升为深度综合推理，可以实现综合学习和创意学习。这里面有四种方法：一种就是刚才讲的Likelihood，还有就是最大似然，最大似然计算量非常大还有一个是近似最大似然。对抗学习是可以有些附加值的，也可以在学习理论框架下得到解释。综合推理这部分当时潘院士提出实际上有一些构建很难得到处理，现在用双向深度学习在编码域来解决就可以得到深度综合推理。

樊邦奎院士

《信息技术成为无人机管理的重要依托，基于信息基础设施提出飞行管控的思考》

我国军用无人机侦查技术领域的学术带头人樊邦奎院士带来了题为《基于信息基础设施的无人机飞行管控思考》的专题报告。他提到，在今天，无人机技术已经得到了快速发展，而亟待解决的问题是对无人机的飞行管理、对空域的开放，包括解决“保畅飞”、“管黑飞”、“防恶飞”等。樊院士着重介绍了如何利用信息基础设施解决这些问题以及个人对无人机管控的思考和建议。无人机首先是空中机器人，那么无人机未来想向高端发展必须要用到人工智能技术。

1.无人机的管控思路

我们国家的卫星很多，这些基础设施提供无人机基本的测控通信网，现在很多无人机都是“一机一站”，也就是对飞机进行遥控、遥测、跟踪、定位和信息传输的时候，专门有自己的数据量、专门有自己的通道。但是可以通过信息基础设施解决基本的测控通信网，也就是说利用这个网络在纽约广场上空飞一个小无人机，远程都可以控制它。测控终端形成共用平台、飞行管理终端最后一个是安全控制，形成一个专用和通用软硬件，在这个基础上，形成专用的软硬件，最后形成覆盖全国无人机组网测控和飞行管理系统。

2.无人机管控思考或建议

第一，开展无人机低空空域开放试点。军民融合无人机试验飞行区域，国家在陕西建立了第一个专业级的无人机试飞鉴定机构，规划用地5000亩并具有5000平方公里高度不限的空域，也就是在这个区域里面不管多高都能飞，这已经实现了各个民口和军用的无人机都可以在这个地方飞。开展航空飞行营地，国家计划在全国建立2000个航空飞行营地，对航空的爱好者来进行开放，这2000个飞行营地空域开放供使用。在人口密度较低的中西部地区，结合国内物流企业开展物流试点，顺丰已经在江西省获得民航局批准开展物流试点。第二，完善法规制度，质量认证试点作为产业发展质量认证、许可认证这一点非常重要。进入到低空的产业分层去飞，不同速度、不同高度去飞，质量不行行不通，将来要上空域的无人机企业，必须要从国家角度进行强制规定。所有上市销售的无人机都需要进行国家强制性产品认证。除了基础的3C认证以外，还有适航认证、入网许可等等。通过规定高度、距离、重量等部分指标将无人机划分为消费娱乐类、行业应用类的，然后把标准的认证规定出来。建议开展试点建立一站式认证。

孙立宁教授

《机器人产业化布局与思考》

人工智能与产业机器人应用同步发展，已成为诸多行业转型升级的重要抓手，也是未来衡量一个国家科技创新实力的重要标志。苏州大学机电学院院士、机器人与微系统研究中心主任孙立宁教授带来了题目为《机器人产业化布局与思考》的主题报告，用工业物联网与人工智能进行产业化布局，改造传统产业，推动我国经济发展方式转变，促进产业结构的调整。当前我们在智能制造和机器人方面正在和互联网技术结合，也会产生更多创新。现在我们国家在发展过程中出现了工业增加值全世界第一，包括劳动力成本的问题、人口老龄化和劳动力结构性短缺，尤其像苏州这样的发达省份这方面显得更为突出。包括当地企业仍然还存在着劳动密集型的低端产业在影响着生产的发展，这个现象非常残酷。过去大生产的形式逐渐在消失，而且也很难再维持。

1.智能制造、智能生活、机器人与人类的关系

智能制造我们可以想象成一个少人或者无人的工厂，里面也就是若干关键的智能装备像机器人3D生产线等等，形成闭环系统的过程中对装备和产品的质量进行监控，就产生了大量的传感器，在装备和产品检测中出现了感知，这一点上也是为人工智能结合产生了很好的切入，接下来就是管线的介入。不光是我们国家包括ABB大公司研究跟机器人的发展更强化新的业务。比如说在未来食品生产线，现在我们吃的食品手工作业很多实际上很不卫生，现在没人干，如果这样对非结构环境物体的识别显然像人一样能够识别他的位置、姿态、速度，要实现高可靠的话这就是人工智能。包括我们用新型的机构在视觉引导下实现比较复杂的作业，应该看到人工智能技术在制造领域作用是非常巨大的。

2.智能健康的发展趋势

在智能健康方面未来人身体的产品可能层出不穷，包括微创手术、远程医疗、数字医疗，以家庭血压计和血糖仪为代表的便捷式仪器越来越发达，包括人口眼的修复都会产生新的技术和产品。比较典型的是达芬奇手术机器人，这也是863专家关注的问题。过去手术开膛破肚现在可以微创了，远程医生通过三维图像遥控机械手上的机械臂，12毫米就可以软组织缝合切割完成了大量的腹腔作业这就是高精度产品而且产生了巨大的经济效益，中国已经进口了65台。

3.智能制造必然和感知有关

从工业到医疗到服务发展的历程可以看到相应的关系，我们做的智能制造必然和感知有关，智能制造从狭义来看跟智能装备通过互联网技术结合人工智能技术落地才能解决生产制造和装备的智能化问题，我们期待机器人像人一样聪明必然要有感知，这些智能产品也是通过互联网技术和人工智能技术的发展使得产品的智能化对我们的生活发生了很大的变化，也会产生很多新的技术和产业形态，其中作用是非常重要的，几者之间要密切的交叉融合。

吴娟女士

《智联万物，附能产业》

在人工智能三要素的基础上，承载并传导人工智能应用的物联网5G等信息网络成为感知万物，赋予万物智慧的神经网络，万物智能的技术为人工智能等多种场景打通了重要通道，开启了广阔的空间。思必驰首席分析师、驰星创投副总裁吴娟女士为大家分享了其对智能赋能产业的深刻体会。

1.思必驰的核心发展领域

思必驰要结合自己在语音语义方面的摸索和尝试做三个领域：第一个是智能车载，主要是做后装领域；第二个是智能家居领域，现在有很多入口。中国人的消费习惯下智能音箱是不是真的家庭的刚需，智能音箱符不符合家庭习惯，智能家居里面不局限于音箱像耳机之类的大小硬件嵌入人机对话的机制，都是可以提升生活效率、改变人的生活习惯的；第三个智能机器人领域思必驰做了一些研究、提供了很多解决方案，主要是做陪伴类和教育类的机器人，后面会讲小朋友人人机交互在小学之前教育的机器人，我们提供很多解决方案。

2.驰星创投三个维度的生态圈

第一个维度驰星创投会绑定苏州人工智能研究院在苏州思必驰旁边，两个总部是挨着的，能够帮助这些企业做专利的布局、人员的培训技术，这个生态圈是紧密绑定的。再扩大一点，对于孵化的早期项目看他能够跑得更远、有些市场能够认可的，那么我们为他提供了种子期基金，能够给他提供资本层面上的赋能和刺激。更远一些的是我们借助自己在人工智能领域的地位和积累资源，能够给这些企业介绍下游客户、介绍上游合作伙伴甚至这些早期企业有很多是高校出来的，那么他的团队可能是不完善的。很多老师创业理论上一招鲜，在企业管理上、财务上、市场上、产品包装上缺不缺合伙人呢？在外围我们也可以给他提供骨干人才、核心资源的对接。

3.思必驰关心的投资领域

思必驰产业投资关心的几个领域，思必驰驰星创投关注智能空间、智能助手和基础智能技术这几个领域的发展。这支基金成立到现在不到一年的时间，我们已投的项目涵盖这几个领域：麦克风网络、智能投顾、医疗大数据分析挖掘、室内定位，在这些领域都投了一些早期的项目，有些已经得到了市场回馈，融到了下一轮或者已经有两轮，我们相信这几个赛道也是将来能够产生中国大企业、巨头的赛道，大家可以看看包括最近比较火的由于中兴事件带起的AI芯片，这块思必驰也是有布局的，作为物联网的优化计算AI芯片企业，后续也是会投下一轮的，这是大概的产业布局。

丁刚毅教授

《揭秘奥运8分钟的人工智能》

北京理工大学软件学院院长、中国计算机仿真协会副理事长丁刚毅教授则向现场来宾揭秘了平昌冬奥会闭幕式当中北京八分钟的人工智能，这是中国新一代智能机器人第一次在国际上表演高难度的舞蹈动作并与轮滑舞者互动。人工智能火爆导致了创意应用，奥运8分钟里面机器人和人的互动还是契合了人工智能的火爆背景。

1.北京8分钟整体流程

“北京8分钟”有两个人工智能系统：一个是二维训练与验证系统，训练指人，验证最要命的是机器人和冰屏在现场配合过程中如何调整，包括路线、时间空间同步、高低温，主要是低温环境下运动轨迹而且还包括防干扰措施，这都是在仿真系统里面经过建模以后做的。第二是三维系统，用于观看现场34个摄像头拍出来的信号如何合成电视画面，机器人团队用数据进行驱动轨迹路线并且每天可以调整。

2.表演中的三维模拟系统

表演中的三维系统主要是把模拟平昌现场转播33个机位，有一个机位是划十字的，34个机位在虚拟系统里面看到的转播影像是什么形成转播方案。现场演出时地面投影和地上投影的情况下冰屏内容怎么调整，甚至包括基座里面的防干扰、基座的运动轨迹数据如何和投影、冰屏、人员运动做时空统一，这套系统是在仿真系统里做了充分的工作，保障了现场的演出。我们的团队从武器装备仿真、表演到大规模群体的活动，基本上可以坚持复杂系统问题驱动，现在有数据了，所以数据更管用了。

3.表演环节中重要的四个方向

人群建模、交互媒体可视化、数字表演和工程仿真，目前探索的是智能媒体和量子仿真，20年的仿真工作首先建模的工作、计算模型，我们认为是从自然智能到计算机智能转化，20年的云计算、互联网数据智能出现，数据智能出现以后如何配合像创意这种高度的依赖于人的大脑的活动，其实现在我们能感觉到十年以来我们的数据智能或者经过仿真以后无论是测的数据、重复计算数据和导演每天创意进行反复筛选的过程，这种耦合也反映出云计算、物联网、大数据，在现在技术里面对文化科技的影响。

王田苗教授

《智能机器人与创新创业思考》

北京航空航天大学教授、机器人研究所所长王田苗教授分享了升维对创新创业带来的机遇与挑战，带来了题目为《智能机器人与创新创业思考》的主题报告，通过独创性研究、精准定位，推动资本与科研的对接，与嘉宾们共同探讨了智能机器人的创新、创业发展之路。人工智能和机器人的关系，用一个简单的公式表示就是“智能机器=机器人技术+人工智能”，其实机器人就是一个载体、机械、平台、物理的东西，人工智能是思维、软件、模拟人能力决策判断识别的软件。

1.未来的颠覆性行业

我坚信未来5-10年会出现一些拐点甚至会出现一些颠覆性行业，比如说智能制造会颠覆由订单到网上的服务以及后端的重组，其中一个很大的变化就是机器人成本越来越低，机器人有的公司产品售价已经突破5万了，进口的9万，特别是对于轻型机械臂能够在AGV移动。智能汽车作为终端、作为代步的工具，点到点和特定的区域适用，我觉得这是颠覆。还有一个颠覆是在室内或家庭有大的终端，绘画式机器人或者有一定操作能力、和人进行情感交互的智能家居，还有医疗人工智能的识别以及基因干细胞的抗衰老。在这样一个背景下作为人工智能和机器人可能在这六大领域都会进行广泛的应用，其中前五大是最重要的，比如说：军民融合、智能制造、医疗、智能汽车、生活消费。

2.创新创业的三个元素

创新创业是由三个元素组成的：第一个元素是国家的创新力量，它需要培育相应的创新机制、文化和投入，特别是相关的法律和知识产权保护，其实我们看不同地区创业环境是一个重要的要素，地区不同环境不同；另外一个要素就是知识的力量，这个知识力量的载体其实就是大学院士，因为所有原创性都来自于人，创业有专业性技术人才还需要管理性的复合人才；资本的力量也非常重要，因为它是推动技术转化成产品的催化剂，甚至是企业相应市场化的重要引导。在这样的环境下，作为人工智能和机器人来说，由于既要应用同时又需要有操作和环境，所以场景特别重要，因为场景决定了人们对这个服务、技术和产品的理解与空间。我们说服务机器人谁都不知道空间，当我们说这个机器人是服务于展览或者服务于宾馆的时候，这个场景所需要的功能和市场作为专业人士是知道的；其次就是所提供的产品服务竞争力和壁垒是什么，在这个方面其实是对创业者自己思考的迭代，也是自己自信的表现。有了场景、有了产品不见得能转化成销售，销售是要有能力而且还要有销售商链的关系。

3.创业企业的定位和生态

人工智能和机器人创业企业对自己的定位和生态很重要。需要定位产品在是为G、为B还是为C服务的？大家都知道，军队肯定是为G的，不可能为企业也不可能为C。展馆肯定是为B的，家用机器人才是为C的，那么即使这样还要和人的年龄匹配，你所适应的是儿童、中年、老年？创业过程中由于是技术转化成商业价值的体现，对于痛点、使用产品的频次和高端很重要，打车就是高频，因为天天在用。比如说有些东西只用一次那就不是高频，什么叫高端？高端就是人们愿意拿钱付，而且会付很多不在乎。医疗就是高端，当我们得病了你会在乎这10块钱还是100元？我们称为高端，高频高端决定了这个区域的密集。比如员工的密集，送餐就是人员密集型的工作。比如说设备、重资产，资金靠4S店迭代，比如说技术，这一切决定了我们所说的创新、创业的定位，你是1亿美元的天花板还是10亿美元天花板还是100亿美元的天花板。100亿、10亿和1亿天花板对企业的形态是不一样的，比如说1亿美元的小巨人、10亿美元高频高端服务平台，100亿的时候不仅在细分领域是小巨人，在整个生态里都是领跑者，而且有特制的创业团队。

（三）大会圆桌对话论坛的思考

我们还有幸邀请到了苏州市政府副秘书长卢渊、中国科学院院士刘明、紫牛基金创始合伙人张泉灵、臻云创投创始合伙人祝晓成等嘉宾开展圆桌对话，对下面几个问题进行了深入讨论：

1. 全国掀起了AI的热潮，苏州在未来人工智能与机器人重点战略发展有什么不同？

2. 中美贸易摩擦，中兴芯片事件反思我们有什么问题？战略决心不够？投入经费不足？组织机制制约？缺乏专注工匠文化？还是国外封锁垄断？

3. 未来智能制造与智慧城市形态会发生什么变化？谁会突围瓜分BAT的蛋糕？

4. 工业机器人界最近有两个现象，一个是企业排队购买减速器，二是轻型机械臂销售价向下突破5万元大关，这对工业机器人意味着什么？会不会工业机器人+AGV就是制造环境的可操作移动终端即大手机？

5. 2018—2025未来是不是存在颠覆性技术，未来哪些领域或者行业将彻底颠覆或变革？

结语

感谢中国电子学会、中国电子学会嵌入式与机器人分会、苏州市人民政府经信委、苏州市科技局、北京航空航天大学、上海交通大学、北京理工大学、智友天使学院、机器人大讲堂、中国机器人网、苏大天宫、苏州大学、苏州相城机器人与智能装备研究院、苏州协同创新医用机器人研究院、苏州市人工智能协会、雅瑞资本、顺为资本、真格基金、普华资本、百度风投、乾瞻资本、思必驰、歌尔声学等单位对此次活动的大力支持，第十三届中国电子信息技术年会-人工智能与机器人主题论坛”在各位专家和来宾的合影留念后圆满落下帷幕，围绕人工智能与机器人领域，开展学术交流、技术研讨和产业布局，这是学术界、产业界与资本界落实国家人工智能战略的盛会，更是学术、产业、资本高度融合和畅所欲言的探索性里程碑事件。