人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，尤其在后疫情时代，其应用前景将更广阔。在2020年多变局势的推动下，人工智能的发展在未来面临着前所未有的机遇和挑战。
为深入探讨深圳市人工智能技术创新、产品创新以及应用创新等发展趋势，在深圳市科学技术协会和深圳市南山区科学技术协会的指导下，由中国科学院深圳先进技术研究院和深圳市新一代信息通信产业集群主办，深圳市人工智能学会承办，中国科学院人机智能协同系统重点实验室、深圳市信息行业协会、AI研习社协办的“2020深圳人工智能技术前沿高峰论坛”于2020年11月12日在深圳市会展中心成功举办。
深圳市科学技术协会党组书记林祥，南山区科学技术协会常务副主席殷明华，中国科学院深圳先进技术研究院发展处处长、深圳市新一代信息通信产业集群总负责人毕亚雷，中国科学院大学继续教育学院院长高鹏，深圳市人工智能学会秘书长、北京大学深圳研究生院邹月娴出席了本次论坛。其中，市科协林祥书记发表了致辞。
林祥书记在致辞中表示，2020年是深圳历史上具有重要意义的一年，是深圳经济特区建立40周年。习总书记亲自南下深圳出席了“深圳经济特区建立40周年庆祝大会并做了重要讲话”，释放出改革开放再出发的时代强音。在科学技术领域，人工智能技术的重要性日益凸显，近几年人工智能技术突飞猛进，发展速度惊人，在这个技术大潮中，我们深圳科技界也面向国家战略需求，积极推动和促进人工智能技术在深圳的发展，今天的人工智能前沿技术高峰论坛将从多个视角和大家一起分享与探讨人工智能技术的最新研究成果、值得关注的问题以及未来技术趋势。最后。林祥书记对深圳市人工智能学界和产业界的紧密合作提出了展望，期待在5G+AI、AI赋能金融科技、AI赋能医疗健康等领域取得更加显著的成绩，在深圳、粤港澳大湾区乃至全国和世界，发挥一定的行业影响力，为中华民族的复兴和科技强国添砖加瓦。
本次论坛邀请了五位人工智能产业专家、行业领袖及科研院校代表，共同探讨深圳市人工智能技术前沿研究。
南方科技大学计算机科学与工程系教授刘江的演讲主题是《人工智能赋能医学眼科影像分析》，他介绍了研究团队在眼脑联动、人工智能、精准医疗和手术机器人等方向展开的科研工作，特别是如何利用人工智能技术比如深度学习算法来分析医学眼科影像，从而进行眼科疾病诊断的研究成果。
刘江教授举了四个例子展示了团队的研究成果，第一个是基于深度学习的青光眼筛查模型，检测精度达到AUC0.9以上。其他研究成果还包括基于视网膜血管形态的疾病筛查，其应用了拓扑重建和拓扑结构分类；基于角膜神经形态分析的疾病筛查，其应用了注意力机制和GAN图像增强等深度学习中的前沿方法；以及基于眼前节的结构分析与疾病筛查，其应用了3D虹膜重建和量化等技术。这些深度学习技术的应用均有效提高了疾病筛查模型的准确率。研究团队还将技术集合成了一个系统，该系统可以对医学影像进行自动分析，并生成分析报告。
在应用落地方面，刘江教授认为科研机构、医院和厂家是一个三角关系，他们的团队长期以来的做法是分别跟医院、厂家建立联合实验室，从而形成一个明确的分工，让团队专注于科研，合作方专注于技术落地，这样效率更高。
北京大学信息工程学院副院长朱跃生的演讲主题是《人工智能安全保护技术及解决方案探索》，他在报告中提到，目前我们的社会已形成了一个先进IMABCDE信息技术融合的智能环境，IMABCDE包括物联网、移动计算、人工智能、区块链、云计算、大数据、边缘计算。而融合的信息技术越多，意味着信息安全问题就越多。
互联网的出现使得信息安全的内涵变得更加丰富、更加复杂，攻击形式也变得更加多样化。而到了大数据时代，该内涵进一步得到扩展。数据安全变得更加关注于数据全生命周期的内容安全防护及隐私保护。云计算的发展，数据更加集中化，也使得用户距离自己的数据越来越远。同时由于数据中包含用户隐私，如何实现共享的同时保护隐私也成为了一个难题。AI 提升了对数据的分析挖掘能力，但即使通过合法手段获取的数据，还存在敏感信息泄露，关联信息及隐私数据非法滥用的安全威胁与风险，我们需对带来的安全隐患采取防护措施。
所以说，在智能时代，我们面临非常多的挑战，包括数据采集中的隐私侵犯、云计算中的隐私风险、知识抽取中的隐私问题等等。朱跃生教授认为，解决人工智能安全问题应该先下手为强。
然后，朱跃生教授介绍了他们团队的相关研究工作，分别涉及智能化（AI）主动安全防御机制、云服务的安全防护机制及方法、AI算法的矛与盾对抗机制及防护方法、基于多模态多因子的身份安全识别与鉴别。其中在AI算法的矛与盾对抗机制及防护方法中，朱跃生教授介绍了团队关于AI图像修复和图像修复检测的工作。据此他指出，人工智能安全是一个永恒的矛与盾的问题，AI可以被用于欺骗，也可以用于反欺骗。在应用层面，朱跃生教授提到，在智能安全和可信计算领域已经跟包括金融、医疗等行业的企业建立起了密切的合作关系。
清华大学深圳国际研究生院教授王兴军的演讲主题是《大众医疗健康的智能监测与管理》，他首先介绍道我国当前医疗需求处于爆发增长期，这和老龄化、生活质量提高有关系，但是医疗机构和医师的数量增长缓慢，主要原因是技术门槛高。此外，拥有优质设备和人才的医院集中于三甲医院，而医院之间的数据共享也存在很大问题。王兴军教授认为，解决当下问题的方法是分级诊疗。而要实现分级诊疗，除了政策上的支持，也要在技术上下功夫。
结合大数据和人工智能，分级诊疗可以实现很多益处。第一，区域信息化，比如在线问诊、远程医疗等；第二，优化患者管理，提升就医体验；第三，挖掘临床数据；第四，辅助提升医生诊断医疗效率等等。其中，辅助诊断可以帮助医生减少八成的工作量。
在应用层面，王兴军描绘了这样的一幅图景。我们可以将电子病历、智能硬件、智能终端等技术结合人工智能的前沿技术，包括自然语义、机器学习、人机交互、深度学习、语音识别等等，进而实现智能分诊、全科辅助诊断、专科辅助诊断以及新药研发等应用。
接下来，王兴军教授介绍了团队的一个具体项目——睡眠呼吸疾病数字化集成设备分级诊疗体系研究。他们通过集成穿戴式数字化设备、云平台诊疗解决方案、智能信号分析诊断系统等技术，实现了轻便、高效、低成本、舒适的睡眠呼吸疾病监测系统，克服了传统监测设备的诸多痛点，并在该项技术上发布了11项相关标准。
关于技术落地，王兴军教授认为，目前医疗人工智能还面临着政策滞后、人才匮乏和数据安全等问题。在社会伦理层面，人工智能医疗还需要政府、公众、企业和医院的共同理解和推进。随着算力提升，人工智能会越来越多地得到应用，并逐渐替代人类的工作，甚至超越人类的表现。但是AI并不会完全替代人类，它至多还是作为一个辅助工具，提升人类工作的效率。
哈尔滨工业大学计算机学院长聘教授秦兵的演讲主题是《开放域多元知识图谱构建及应用》。她在演讲中指出，人工智能的发展经历了计算智能（例如阿尔法狗）、感知智能（例如语音识别）、认知智能的阶段，而知识是认知智能阶段的核心。认知智能从知识图谱开始构建知识，然后进行建模来解决问题。所以知识表示对人工智能的重要性可以说是不言而喻的。
知识又分为实体知识和事件知识，分别对应知识图谱和事理图谱，前者揭示实体之间的联系，后者揭示事件之间的联系，而实体知识和事件知识之间又存在相互作用、相互影响。知识图谱的构建过程，一般是通过对非结构化文本的理解提取结构化信息，并存储为知识。这些知识作为背景，对于之后的非结构化文本的理解又会带来帮助，从而实现循环推动。知识图谱的构建经历了从人工搜集、标注到机器自动爬取、构建的阶段。秦兵教授介绍了他们团队的研究成果——大词林，该项目从2014年开始，是国内第一个自动构建并且达到千万级实体规模的知识图谱。大词林以《同义词词林（扩展版）》为骨架，包含了细粒度的、多层次的类别体系。
最后，秦兵教授总结道：融入条件约束的知识图谱的描述更加准确，事理图谱揭示了事件之间的演化规律，多源信息的融合更有助于人工智能的理解和推理任务。
中国科学院深圳先进技术研究院研究员詹阳的演讲主题是《脑机交互技术与类脑信息处理》。詹阳研究员分享了脑机交互技术和类脑信息处理的现状和最新进展，以及应用。脑机接口已经在运动康复、疾病治疗等方面得到应用，比如深度脑刺激已经在治疗帕金森氏症中发挥关键作用。另外，人类也在通过类脑智能研究理解人脑的工作原理。
詹阳研究员相继介绍了脑机交互上肢功能恢复、脑机语音合成等技术的原理，以及团队的研究成果，比如癫痫网络分析、无线非侵入式采集系统、无线肌电机器人交互、脑电-肌电联合脑机交互、脑机交互打字等。
接下来，詹阳研究员介绍了一些大脑细胞的工作原理，比如栅格细胞、位置细胞和脉冲神经网络，并表示这些细胞的工作原理可以启发人工智能算法的开发。
对于技术落地，詹阳研究员认为，脑机交互领域需要多个学科的共同协作和努力，包括工程、计算科学、神经科学等。这个领域现在还是在起步阶段，面临着很多需要解决的问题，还需要基础层面的突破。
深圳市人工智能学会秘书长、北京大学深圳研究生院教授、论坛主持人邹月娴最后总结道：深圳市人工智能学会之所以要在高交会期间组织这场人工智能前沿技术论坛，是因为深圳具有一个历史使命，要站在时代前沿，抓住大算力、大数据、大市场的红利，不断向前发展。深圳市人工智能学会面临着前所未有的发展机遇，学会将孜孜不倦、开拓创新，努力融合我国智能科学与技术领域的高等院校、研究机构、企业、专家学者、 学生群体，积极开创新形势下深圳市人工智能科学与技术发展的新篇章。让我们翘首以盼，人工智能技术未来在深圳遍地开花。
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