重庆发布对话王国胤教授

1.计算智能，在传统的智能计算的基础上，将人的认知、大脑思维模式放进算法。
2.人工智能的发展方向：
（1）基础理论
（2）结合应用
（3）人工智能+学科建设
3.人工智能比较高级的应用：治未病

2020全球硬科技创新大会

智能感知与理解技术发展峰会专家报告荟萃

一、焦李成：下一代人工智能的挑战与思考
1.探索方向：
1）脑科学结合寻找新的模式
2）知识驱动与数据驱动相结合的范式
3）加入知识、推理
2.瓶颈问题：算力、算法、数据、场景、任务、资源，需要的是面对匹配、开放的环境、要做的是海量的、泛在的数据，高风险、高可靠的应用。从认知建模、自动学习、渐进演化三个方向去突破，学习机制也要自动化。

二、刘宏：面向智能导购机器人的场景感知与行为理解
1.新一代人工智能的关键词：大数据智能、跨媒体感知、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策——大、跨、混、群、协
2.智能便利店的优势：
1）机器换人，减员增效，节省岗位，节省人力资源成本
2）拒绝app，自由进出，进门就拿，拿完就走，只有一个扫码操作
3）尊重顾客，智能防盗
4）无人超市，有“人”服务，这个人是VR机器人

三、王国胤：多粒度认知计算
1.多粒度联合问题求解以及信息表达空间的问题里，双向交换应该是未来处理大数据的一个有效途径。
2.未来认知计算领域值得关注的两个研究方向：
1）基于智能计算的人脑认知仿真辅助模型与方法研究（智能探索的辅助）
2）人脑认知与智能计算的融合理论模型与方法研究（智能融合的实现）

四、薛建儒：智能车的视觉场景理解
1.无人车从感知到运动的闭环，需要解决
1）视觉场景理解（实现一个视觉神经系统启发感知的模型）
2）驾驶情景理解

五、袁进辉：OneFlow：为大规模分布式而生的深度学习框架
1.OneFlow在考虑分布式训练如何协同运转，同时要让用户在多机多卡的训练体验上就像单卡一样简单容易，且速度最快的深度学习框架
2.OneFlow最大特点：在一个训练任务开始之前通过静态编译，对任务彻底剖析套，他应该在基层怎样跑最快，运行时不需要规划和剖析，只需要按指针执行

六、郝玉涛：智能计算打造新基建数字引擎

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