北京2020年7月6日 /美通社/ -- 7 月 4 日，為期 2 天的“2020 年 AI 開發(fā)者萬人大會(huì)(AI ProCon 2020)”，在過萬名開發(fā)者的關(guān)注下圓滿落幕。作為由 CSDN 策劃及主辦的系列技術(shù)“開發(fā)者大會(huì)”之一，本次大會(huì)邀請到中科院、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、微軟、英特爾、阿里巴巴、騰訊、京東、快手等100+行業(yè)學(xué)術(shù)界及一線大廠 AI 技術(shù)領(lǐng)袖、核心業(yè)務(wù)線負(fù)責(zé)人參與，吸引到了 10000+開發(fā)者/學(xué)習(xí)者，并在這個(gè)特殊時(shí)期全力配合抗擊疫情，全程采用線上直播方式，與大家共話 AI 技術(shù)風(fēng)云。

AI ProCon 2020

當(dāng)前正值全球新一輪科技革命，產(chǎn)業(yè)變革蓄勢待發(fā)，人工智能作為其中重要力量，為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步產(chǎn)生重大而深遠(yuǎn)的影響。為了讓開發(fā)者一站式學(xué)習(xí)及了解當(dāng)下 AI 的前沿技術(shù)、AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展、AI 技術(shù)成長之路及企業(yè)技術(shù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，本次大會(huì)設(shè)置了 20 大精彩主題論壇，覆蓋了 AI 技術(shù)、生態(tài)、行業(yè)、應(yīng)用、職業(yè)規(guī)劃、投融資等話題。

同時(shí)，CSDN 在大會(huì)首日發(fā)布了“AI 開源貢獻(xiàn)獎(jiǎng) Top5”、“AI 新銳公司獎(jiǎng) Top10”、“AI 優(yōu)秀案例獎(jiǎng) Top30”三大榜單，百度、華為、曠視科技、騰訊、微眾銀行、超星未來、埃睿迪、愛奇藝、京東智聯(lián)云、科大訊飛、聯(lián)想等企業(yè)均榜上有名。CSDN相信，榜樣的力量將成為促進(jìn) AI 行業(yè)不斷發(fā)展的重要基石！

大會(huì)上，專家們暢所欲言，金句頻出，分享了對(duì)各自專業(yè)領(lǐng)域的獨(dú)到見解，為大會(huì)留下許多具有前瞻性的精彩觀點(diǎn)。本文對(duì)為期 2 天的大會(huì)進(jìn)行精華提煉。

人工智能過去與未來

作為主會(huì)的第一位演講嘉賓，中國科學(xué)院院士張鈸發(fā)表了主題為《人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀與人才培養(yǎng)》的演講。張鈸院士基于以符號(hào)主義為代表的“第一代人工智能”和以深度學(xué)習(xí)為代表的“第二代人工智能”，提出了“第三代人工智能”的構(gòu)想，在前兩代知識(shí)/數(shù)據(jù)+算法+算力的基礎(chǔ)上，將知識(shí)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合，旨在構(gòu)建安全、可信、可靠和可擴(kuò)展的人工智能技術(shù)，并推動(dòng)人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用落地。

而想要實(shí)現(xiàn)張鈸院士提出的“第三代人工智能”，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授唐杰認(rèn)為算法是核心、計(jì)算和數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。而目前，人們正處在從感知到認(rèn)知的過程中。在算法方面，目前主要通過算法實(shí)現(xiàn)人工智能，而未來工程學(xué)方法和模擬法，可以提升算法的性能。主要原理包括模仿人類或其他生物所用的方法，例如遺傳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；在計(jì)算能力方面，目前主要是通過GPU來并行計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而未來隨著量子計(jì)算和速度更快的芯片的誕生，計(jì)算能力將指數(shù)倍提升；在知識(shí)方面，現(xiàn)在的知識(shí)數(shù)據(jù)來自于互聯(lián)網(wǎng)，往往較為碎片化，而未來則可以實(shí)現(xiàn)全世界常識(shí)的知識(shí)圖譜。在人工智能的長遠(yuǎn)發(fā)展方面，唐杰教授認(rèn)為未來十年的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知與推理，這一步需要基于海量數(shù)據(jù)、知識(shí)庫來實(shí)現(xiàn)；而未來30年，則有望看到計(jì)算機(jī)具有自我意識(shí)，基于認(rèn)知推和記憶，讓機(jī)器與人更為接近。而在人工智能的發(fā)展中，自然語言處理是人工智能從計(jì)算智能到感知智能、認(rèn)知智能、創(chuàng)造智能演進(jìn)的必要技術(shù)。阿里巴巴副總裁、達(dá)摩院語言實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家、ACM杰出科學(xué)家司羅認(rèn)為未來自然語言處理會(huì)向著以下三個(gè)方向發(fā)展：1. 深度語言模型突破式發(fā)展，引領(lǐng)重要自然語言技術(shù)取得進(jìn)展；2. 公有云NLP技術(shù)服務(wù)從通用功能走向定制化；3. 自然語言技術(shù)逐步與行業(yè)/場景相結(jié)合，產(chǎn)生出更大的價(jià)值。加上自然語言技術(shù)平臺(tái)的應(yīng)用，自然語言處理可以打通場景 -- 數(shù)據(jù)/知識(shí) -- NLP應(yīng)用技術(shù) -- 更豐富的場景全閉環(huán)。此外，人工智能最終還是要落到應(yīng)用上，華為云 EI 創(chuàng)新孵化 Lab 主任涂丹丹認(rèn)為，目前人們正處于“技術(shù)發(fā)展與社會(huì)環(huán)境互相碰撞”的階段，在這一階段中，興奮、沖動(dòng)、焦慮、困惑并行，如何抓住這波浪潮，成為了企業(yè)決勝的關(guān)鍵，并走向“技術(shù)發(fā)展與社會(huì)環(huán)境互相促進(jìn)、穩(wěn)定發(fā)展”的階段。對(duì)此，TensorFlow中國研發(fā)負(fù)責(zé)人李雙峰也為大家分享了TensorFlow的最新進(jìn)展。TensorFlow是AI開發(fā)中常用的框架之一，目前，TensorFlow的下載量已經(jīng)超過100,000,000，提交次數(shù)89,000+，代碼改動(dòng)請求14,600+，貢獻(xiàn)者2600+。TensorFlow的生態(tài)發(fā)展也是沿著研究—生產(chǎn)力—全場景部署的路線推進(jìn)。

在本議題的最后，由 CSDN 著重打造的高端對(duì)話欄目“大咖來了”也搬上了直播“舞臺(tái)”，其中，CSDN 創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人蔣濤分享了一份《中國AI應(yīng)用開發(fā)者報(bào)告》，報(bào)告顯示，在CSDN 3100萬的注冊開發(fā)者中，689萬開發(fā)者有閱讀、撰寫與研究AI技術(shù)的行為。其中，精準(zhǔn)聚焦AI學(xué)習(xí)及應(yīng)用的開發(fā)者人數(shù)達(dá)到了182萬，AI發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入高熱期。

CSDN 著重打造的高端對(duì)話欄目“大咖來了”

此外，小米集團(tuán)副總裁、集團(tuán)技術(shù)委員會(huì)主席崔寶秋分享了深度學(xué)習(xí)平臺(tái)小米 Cloud-ML，和移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架MACE、移動(dòng)端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架基準(zhǔn)測試項(xiàng)目Mobile AI Bench等AI開源優(yōu)秀案例。地平線創(chuàng)始人& CEO余凱分享了地平線最新“天工開物”AI開發(fā)者平臺(tái)，利用地平線新一代AI開發(fā)板可完成有趣的AI 可編程智能小車、AI 體感游戲機(jī)等開發(fā)應(yīng)用案例。百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)平臺(tái)部高級(jí)總監(jiān)馬艷軍分享開源的百度深度學(xué)習(xí)框架飛槳PaddlePaddle，含開源146個(gè)算法和全流程開發(fā)套件等內(nèi)容。

20 大論壇同時(shí)直播，大咖金句頻出

除了大會(huì)主論壇，在 2 天的大會(huì)中共有 20 個(gè)分論壇也同步舉行，下面CSDN摘取了分論壇上部分專家的精彩觀點(diǎn)集錦

AI學(xué)習(xí)與實(shí)踐進(jìn)階 

• 華為云ModelArts開發(fā)總監(jiān) 周明耀：一圖看懂各種角色如何轉(zhuǎn)型搞AI

一圖看懂各種角色如何轉(zhuǎn)型搞AI

• 滴滴出行專家工程師 趙永科：調(diào)參工作就是這么樸實(shí)無華且枯燥。

AI創(chuàng)業(yè)與投資

• 南京清湛人工智能研究院創(chuàng)投基金創(chuàng)始合伙人 柯羅馬：隨著算力的強(qiáng)化，算法的進(jìn)化，并與大數(shù)據(jù)的融合，弱AI進(jìn)入到了場景應(yīng)用爆發(fā)的后時(shí)代。在這個(gè)智能感知的后AI時(shí)代，制造業(yè)、醫(yī)療和自動(dòng)駕駛等場景的AI應(yīng)用是非常值得期待的投資機(jī)會(huì)。

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與實(shí)踐

• 華為海思技術(shù)專家 杜鵬：當(dāng)今深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在飛速發(fā)展，對(duì)芯片算力的需求也與日俱增，華為昇騰AI處理器芯片大致可以劃分為主控處理器、AI計(jì)算引擎、多層級(jí)片上緩存、視頻圖像處理模塊等，可以對(duì)整型數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)提供強(qiáng)大高效的乘加計(jì)算力。

語音語義技術(shù)實(shí)踐與應(yīng)用

• 騰訊云高級(jí)工程師 紀(jì)友升：AI很火，在大家討論各種深度學(xué)習(xí)算法的同時(shí)，我們也希望將騰訊多年積累的AI能力通過騰訊云開放給廣大開發(fā)者與企業(yè)客戶，助力行業(yè)智能化升級(jí)，讓AI真正落地應(yīng)用在日常生活中。
• 京東智聯(lián)云自然語言處理架構(gòu)師 陳蒙：傳統(tǒng)客服向智能客服升級(jí)轉(zhuǎn)型是大勢所趨，“新基建”是最佳契機(jī)智能客服的下一個(gè)大市場：智能營銷最高效的產(chǎn)品形態(tài)是人機(jī)融合，而不是完全取代具備復(fù)雜對(duì)話能力的語音外呼機(jī)器人大有可為。

大數(shù)據(jù)+AI中臺(tái)

• 360金融首席科學(xué)家 張家興：數(shù)據(jù)產(chǎn)生AI，AI幫助數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，把數(shù)據(jù)和AI融合在一起的中臺(tái)才是有價(jià)值的中臺(tái)。數(shù)據(jù)AI融合中臺(tái)，以平臺(tái)為基礎(chǔ)，打通各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，協(xié)調(diào)各種團(tuán)隊(duì)提供AI能力，賦能業(yè)務(wù)。平臺(tái)、數(shù)據(jù)、團(tuán)隊(duì)這是中臺(tái)的特征，缺一不可。

智慧教育

• 騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群高級(jí)研究員 劉萌：基于課程知識(shí)圖譜，建立學(xué)生和班級(jí)用戶畫像，根據(jù)知識(shí)點(diǎn)掌握情況推薦個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容，踐行“因材施教”，有效提高學(xué)習(xí)效率。
• 科大訊飛研究院研究主管 李鑫：智慧教育的三大核心場景：精準(zhǔn)教學(xué)、個(gè)性學(xué)習(xí)、智慧教考。

AI行業(yè)新趨勢

• 浪潮邊緣計(jì)算服務(wù)器高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理 張磊：擁抱5G，就必須走出傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，大跨步邁向邊緣計(jì)算。邊緣計(jì)算很可能會(huì)是中國服務(wù)器行業(yè)，乃至整個(gè)IT產(chǎn)業(yè)下一個(gè)在5G時(shí)代的機(jī)會(huì)和風(fēng)口。
• 《人工智能為金融投資帶來了什么》作者 袁峻峰：數(shù)字化時(shí)代市場需要算法，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)與博弈論、帕累托最優(yōu)結(jié)合是可行的研究方向之一；但如果市場中的新座次取決于誰擁有最強(qiáng)的機(jī)器、最多的數(shù)據(jù)、最厲害的算法，那亦是違背市場機(jī)制了。

AutoML技術(shù)實(shí)踐與應(yīng)用論壇
精彩觀點(diǎn)：

• 第四范式科學(xué)技術(shù)部資深研究員羅遠(yuǎn)飛：為了進(jìn)一步提高高維稀疏表數(shù)據(jù)應(yīng)用效果，第四范式自主研發(fā)了自動(dòng)深度稀疏網(wǎng)絡(luò)，在取得良好效果的同時(shí)，能夠顯著降低深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用門檻和調(diào)參代價(jià)。
• 騰訊云高級(jí)工程師趙勇皓：借助 AutoML 算法，我們把工程師從沉悶繁重的調(diào)參中解放出來，讓算法去解決算法的問題，用魔法打敗魔法。

AI+多媒體技術(shù)實(shí)踐與應(yīng)用
精彩觀點(diǎn)：

• 快手多模搜索技術(shù)負(fù)責(zé)人陳凱：基于AI的多模態(tài)技術(shù)給短視頻直播業(yè)務(wù)插上了騰飛的翅膀。

AI前沿技術(shù)與研究論壇  
精彩觀點(diǎn)： 

• 阿里巴巴代碼平臺(tái)技術(shù)負(fù)責(zé)人張玉明：如何解決研發(fā)過程中缺陷難查找、編碼效率低等問題，基于阿里自研的代碼管理平臺(tái)Codeup，通過“大數(shù)據(jù)+智能化”的手段為開發(fā)者給出我們的解法。

智慧醫(yī)療論壇 
精彩觀點(diǎn)： 

• 深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家俞益洲：解決醫(yī)學(xué)影像輔助診斷需要有創(chuàng)新路徑，落地 AI 模型 = 創(chuàng)新AI 技術(shù) + 領(lǐng)域知識(shí)和診斷流程，真正具有實(shí)用價(jià)值的AI模型必須與醫(yī)療先驗(yàn)知識(shí)和流程緊密結(jié)合。

AI芯片論壇
精彩觀點(diǎn)： 

• 地平線機(jī)器人BPU算法負(fù)責(zé)人羅恒：評(píng)估AI芯片真實(shí)效能，既要看多快又要看多準(zhǔn)。

AIoT論壇
精彩觀點(diǎn)： 

涂鴉智能 AI 算法研究中心負(fù)責(zé)人俞偉平：僅僅只是把設(shè)備連接對(duì)消費(fèi)者所產(chǎn)生的價(jià)值是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，互聯(lián)互通才是真正的價(jià)值所在。

AI與企業(yè)戰(zhàn)略論壇
精彩觀點(diǎn)： 

• 小米集團(tuán)副總裁、集團(tuán)技術(shù)委員會(huì)主席崔寶秋：AI、IoT和5G三個(gè)時(shí)代的交匯，讓我們處在了一個(gè)智能新時(shí)代。AI技術(shù)的快速發(fā)展給我們提供了一個(gè)巨大的風(fēng)口，也讓大家站在了同一起跑線上。如何圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)，打造核心的AI技術(shù)，將決定一個(gè)企業(yè)在這個(gè)智能新時(shí)代的成敗。AI的時(shí)代，仍然是擁抱開源的時(shí)代；AI的競爭，最終將是開放生態(tài)的競爭。

AI教育與人才培養(yǎng)論壇
精彩觀點(diǎn)： 

• 騰訊智能教育高級(jí)研究員劉萌：基于課程知識(shí)圖譜，建立學(xué)生和班級(jí)用戶畫像，根據(jù)知識(shí)點(diǎn)掌握情況推薦個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容，踐行“因材施教”，可以有效提高學(xué)習(xí)效率。

AI開源與生態(tài)建設(shè)
精彩觀點(diǎn)： 

• 華為計(jì)算開源生態(tài)部副總監(jiān)黃之鵬：開源社區(qū)不需要大神，每個(gè)開發(fā)者都是第一公民。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與工程實(shí)踐論壇
精彩觀點(diǎn)： 

• 螞蟻金服集團(tuán)共享智能部總經(jīng)理周俊：共享智能-隱私保護(hù)AI體系，通過多方安全計(jì)算、可信執(zhí)行環(huán)境等技術(shù)，在保障安全同時(shí)連通大數(shù)據(jù)孤島，確保多方數(shù)據(jù)拿不走、看不見、用得好。

知識(shí)圖譜與認(rèn)知智能論壇
精彩觀點(diǎn)：

• 一覽群智基礎(chǔ)研發(fā)部技術(shù)副總裁劉占亮：人工智能以人為本，做人類的智能助手；從人工智能到智能增強(qiáng)，知識(shí)圖譜在金融領(lǐng)域的落地實(shí)踐；打通了人機(jī)協(xié)作智能決策的應(yīng)用閉環(huán)，助力行業(yè)AI實(shí)踐落地，讓AI成為真正的生產(chǎn)力。

推薦系統(tǒng)技術(shù)實(shí)踐與應(yīng)用論壇
精彩觀點(diǎn)： 

• 華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室技術(shù)專家董振華：“The  universe is made of stories, not of  atoms”，我對(duì)這句詩的理解是可觀察的世界太小、太局限，我們需要用反事實(shí)學(xué)習(xí)、推理技術(shù)對(duì)未知世界建模，突破當(dāng)前統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)只對(duì)關(guān)聯(lián)關(guān)系建模的局限，讓機(jī)器像人類那樣具有想象力、因果推理以及舉一反三的能力，它是通往強(qiáng)人工智能的關(guān)鍵路徑。

智能駕駛論壇
精彩觀點(diǎn)： 

• 輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO于騫：自動(dòng)駕駛技術(shù)存在突出的長尾效應(yīng)，技術(shù)上已經(jīng)解決了90%的問題，但剩下的10%卻可能要花費(fèi)同樣多甚至更多的精力，這10%包括很多邊界化難題。邊界化難題的發(fā)現(xiàn)和解決除了需要收集大量的數(shù)據(jù)，更重要的是建立自動(dòng)化生產(chǎn)的工廠，將源源不斷收集來的有效數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)化的工具，加工成可用的模型。以更快的速度、更高效的方式應(yīng)對(duì)邊界化難題。

至此，2020 年 AI 開發(fā)者大會(huì)圓滿落幕。本次大會(huì)聚焦 AI 技術(shù)領(lǐng)域，由數(shù)百名學(xué)術(shù)界與業(yè)界專家參與，吸引了10000+開發(fā)者關(guān)注，共同在此碰撞思想、交流經(jīng)驗(yàn)、開闊眼界。未來，AI 開發(fā)者大會(huì)也將與開發(fā)者們并肩攜手，共同繪制人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)更加輝煌的未來。

觀看大會(huì)精彩回放：https://aiprocon.csdn.net/p/live