【学术论坛】AI赋能科创中国前沿学术论坛暨深圳市人工智能学会年会圆满举行

2021年是“十四五”的开局之年,人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在释放历次科技革命和产业变革的巨大能量,将推动产业高质量、现代化、智能化水平提升。深圳市是一座创新之城,在信息和人工智能产业一直引领高端科技的创新,引进并培养了很多学术界和工业界的专家团队,在一系列应用取得了国际领先的成果。 深圳市人工智能学会凝聚了250余名专家会员及40余家单位会员,举办了多场高端学术论坛和行业交流活动。围绕人工智能的前沿科技和重大落地场景,在深圳市科学技术协会指导下,本次深圳市人工智能学会于2021年4月17日在深圳深铁塘朗城君璞酒店举办了“AI赋能科创中国前言学术论坛暨深圳市人工智能学会年会”。

本次大会以“人工智能赋能科创中国”为主题,邀请到俞大鹏院士、赵伟主任、林祥书记、李时处长、郑长华局长、IEEE会士姚新院长、IEEE会士王熙照教授、IEEE会士田奇博士、陈宁董事长、肖京博士等学界和业界领袖参与以及众多顶级专家学者分享最AI领域新研究和技术成果。 
通过全体大会、主论坛和专题论坛等形式与参会的二百余位听众共同探讨量子信息、对抗机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、AI赋能医疗等人工智能领域科技前沿问题和技术趋势,这对推动人工智能、量子计算等新一代信息技术的交流合作,强化产学研深度融合、促进青年科学家的创新成长、助力实施创新驱动发展战略具有重要作用,为历史大变局下的科创中国探索道路。

大会开幕式由深圳市人工智能学会副秘书长张彤博士主持。深圳理工大学学术委员会主任赵伟先生代表理事长单位为大会致词。

赵伟主任在致辞中表示,今年是“十四五”规划开局之年,也是深圳“中国特色社会主义先行示范区”及“粤港澳大湾区”双区建设的关键之年。在此标志性历史结点,组织召开“AI赋能科创中国前沿学术论坛暨深圳市人工智能学会年会”具有现实意义。深圳市人工智能学会的发展理念同先进院未来的战略规划高度契合,先进院作为深圳市人工智能学会理事长单位,将会一如既往地大力支持学会的发展。 

深圳市科协党组书记林祥书记为大会做了致辞。林祥书记在致辞中表示深圳市人工智能学会从成立以来一直致力于推动深圳人工智能科学与技术的理论研究、应用技术研发和人工智能产业的繁荣与发展,为深圳市的人工智能产业发展、社会进步、文明提升、安全保障等提供智能化的科学与技术服务,为深圳经济特区的创新发展做出了应有的贡献。深圳市人工智能学会作为深圳市科协所主管的100多家学会之一,干在实处,走在前列,受到广大科技工作者的充分肯定。

在开幕式致辞之后,是会员大会环节,由深圳市人工智能学会副理事长兼秘书长邹月娴教授,为学会会员和其他到场嘉宾做了“深圳市人工智能学会2020年度工作汇报”。
邹月娴教授首先对2020年度学会主要工作做了全面的总结,包括学会为会员服务的主要内容。其中,学会提名和组织了4个单位和1个个人吴文俊奖申请。令人惊喜的是2020年度学会提名的单位/个人全部获奖!学会也因此受到了吴文俊奖组委会的表彰。

邹月娴教授相继为学会会员公开了2020年度学会资金来源及使用情况、介绍了由张彤博士提议发起的新增专委会——SAAI女性工作者委员会。最后邹月娴教授向与会嘉宾分享了学会2021年度的重要工作思路和相关计划。 
之后是会员大会的最后三项活动,分别是由深圳市人工智能学会秘书处主持“《深圳市人工智能学会章程》修订提案与决议”、学会新增单位会员的授牌仪式和深圳市人工智能评奖委员会授牌仪式。

接下来是主论坛报告「AI赋能科创中国前沿学术论坛」环节。

南方科技大学讲席教授、量子研究院院长俞大鹏院士首先带来精彩的主题报告《历史大变局之下的科技创新之路 —— 量子行动在广东》。
俞大鹏院士首先带大家回忆了量子力学和量子革命的历史,之后总结了量子信息技术的重大意义以及发展现状、趋势和主要挑战;还讲到了中国九章计算机,接着分享了我国在量子科技领域的研究基础和优势以及政策建议等进行阐述;最后对深圳量子科学与工程研究院近期取得的一些研究进展进行了分享。

IEEE Fellow、中国人工智能学会会士 、深圳大学王熙照教授带来主题报告《对抗机器学习中的不确定性建模与分析》。
王熙照教授首先介绍了对抗机器学习并解释了什么是对抗样本,列举出了对抗样本的例子和危害。在之后讲述了对抗样本的迁移性、对抗鲁棒性、对抗机器学习的不确定性等。王熙照教授最后指出,不确定性建模虽然是一个相对较老的话题,但是它近两年正应用在深度学习上。在学习的不同阶段适当地建模和处理不确定性能很大程度上提高AI 模型的性能和鲁棒性。

华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow 田奇博士带来题为《通用AI的探索与实践》的精彩演讲。
田奇博士从 AI 的发展趋势讲起,表示人工智能有两个总体趋势,一是从小模型到大模型,二是人工智能与科学计算的交汇。田奇博士之后分享了对通用AI的观点,指出数据高效、模型高效、知识高效是通用AI的三个基础。而对于通用AI技术实践,田奇博士以药物筛选、基因组测序AI加速、脑科学为例做了详细的阐述和讨论。田奇博士最后以“通用AI 的核心是什么”、“如何让AI算法从更多数据中获取知识”、“如何让AI更高效、更准确地理解人类意图”这三个问题做结尾来分享了自己的思考和预测。大会下午有两个分论坛:鹏城菁英学者论坛一:AI 智赋未来前沿科技论坛、鹏城菁英学者论坛二: AI 赋能医疗。

在分论坛一中,大象声科(深圳)科技有限公司 CTO张学良博士带来了题为《智能听觉前端研究与应用》的精彩演讲。
张学良博士先是介绍了深度学习语音增强、深度学习在前端信号处理现状、工业应用中的问题以及解决方案。之后分享了大象声科以及四年多来的发展历程、技术聚焦领域和产品定位,还有大象声科基于深度学习的语音分离智能降噪模组方案、集合了领先的AI智能降噪、回声消除、语音唤醒等语音交互核心技术的硬件模组方案。

南方科技大学计算机科学与工程系副研究员、助理教授余剑峤博士带来题为《人工智能:应对城市交通挑战》的精彩报告。
余剑峤博士表示,创建智慧交通管理模式,可以有效地解决我国当前的交通拥堵问题,实现城市交通的规范发展,提高交通系统的管理效率。近年来的新型城市交通服务,包括车路协同系统、共享车辆出行、多模联运交通等,都为新时代下的城市交通带来了新的机遇和挑战,蕴含了丰富的科学问题,主要可以分为底层地图服务和顶层市场决策服务两大类。本报告主要介绍了在前者范围内尚未得到完善解决的四大方向问题,即交通估量、交通预测、路线规划和时间预估等,重点介绍了在现代城市交通范畴内的新挑战和新机遇,并介绍学术界在解决这四大问题方面最新的研究进展和动向。

深圳先进技术研究院欧勇盛博士带来题为《基于人类行为模拟的机器人智能控制关键技术与应用研究》的精彩报告。
欧勇盛博士指出社会大众同制造业一样,对更加智能灵巧的机器人需求与日增加,研究智能机器人具有重大的社会意义和经济价值。这其中就涉及到了上层任务理解与规划、复杂动作学习控制、类人的柔顺性控制等三个关键挑战。欧勇盛博士之后基于机器人上层任务理解与规划介绍了虚拟仿真训练及虚实迁移技术研究、基于深度强化学习的双向任务序列规划问题建模方法、以及目标导向的通用规划方法。欧勇盛博士在最后的总结与展望中阐述了当前研究的三个突破:虚实仿真迁移实现上层理解规划、动态稳定系统的快速稳定学习、学习人类模仿力位柔顺技能。

AI 资深研究员瞿晓阳博士带来题为《AI 赋能 AI: 从 0 到 1 搭建自动化深度学习平台》的精彩报告。
瞿晓阳博士首先从AI开发的基本流程与基本要素讲起,指出了自动化深度学习平台的必要性,分享了基于强化学习的NAS搜索、基于进化算法的NAS搜索的模型生成;基于自动数据增强、自动调参的模型优化;自动模型压缩;基于One-Click-for-ALL的模型部署。当前AI算力的需求急剧增长:模型越来越大、算力开销越来越大、训练开销指数增长,基于这些问题,瞿晓阳博士又讲述了Parameter server和Ring AllReduce这两种基本的AI分布式并行计算架构。而针对AI分布式并行计算主要面临的可扩展性、异质性和梯度聚合的挑战,瞿晓阳博士则是分享了AI并行计算优化策略和面相AutoDL的端到端全栈式开发平台。

哈尔滨工业大学(深圳)智能计算研究中心主任陈清财教授带来《自然语言处理关键问题现状与趋势》的精彩演讲。
陈清财教授指出,人工智能的研究重点已经从“感知”过渡到了“认知”,基于深度学习的NLP技术也成为当前AI技术最具挑战性的研究任务。而自然语言的每一次发展都是基于语言表示方法的进步,陈清财教授带大家回忆了诸如统计方法的引入等NLP技术的发展历史。之后娓娓道来了CBOW、Skip-Gram、Word2Vec、LSTM、encoder-decoder、Transformer、BERT等模型。并指出虽然知识图谱的融入能够有一定的效果,但真实领域的因果知识获取与融合,仍然是一个巨大的挑战。陈清财教授最后真心地给出了几个建议如在中国召开各大自然语言处理会议的组织者需要更多地开源以中文为目标语言的各类NLP评测任务,推动中文NLP的研究;以自然语言处理为研究方向的学者指引自己的研究生和博士生积极开展以中文为研究语种的研究。

分论坛一的最后一场精彩报告《从模型驱动到优化启发的视觉信号智能重建》由北京大学深圳研究生院张健博士带来。张健博士以电子计算机断层扫描、压缩感知核磁共振成像、快照压缩成像举例说明它们的背后的本质都和从经典的视觉信号(图像)处理逆问题有关。之后张健博士以小波稀疏举例,详细地用数学公式来说明了如何用正则化模型的优化方法来一步步求解。张健博士随后列出了基于正则化模型的优化求解方法的优缺点还有基于深度网络的端到端学习方法的优缺点。并提出优化启发下的深度神经网络设计基本原则。张健博士最后从做先验知识的重要性、网络架构突破、数学理论发展三方面做了总结和展望。
接下来是鹏城菁英学者论坛二: AI 赋能医疗。

哈尔滨工业大学深圳研究院徐勇教授为我们带来的《医学影像分析方法》的精彩主题报告。
徐勇教授首先介绍了快速高分辨静态MRI成像算法、磁共振快速成像发展史、快速成像技术途径、快速成像方法以及基于深度学习的磁共振快速成像以及快速重建方法。之后还介绍了研究团队提出的一种新的复数卷积——Dual-OctConv卷积核(带有四组复数卷积核);团队还首次尝试MRI多任务建模:重建、超分辨率,并提出了一种新的MRI多任务框架。并阐述了三种乳腺肿块检测方法:分别是基于形态学和模版匹配技术、基于注意力机制、基于半监督。最后徐勇教授介绍了团队的两个研究工作,分别是基于非局块关系的糖尿病视网膜病变深度学习检测方法、结合深度学习和注意力机制的多视图糖尿病视网膜病变检测模型。

腾讯 AI Lab 姚建华博士为我们带来题为《人工智能助力精准医疗》的精彩演讲。
姚建华博士首先阐明了AI是赋能医生而不是取代医生,之后介绍了精准个性化医疗是医学的趋势、精准医疗需要融合多模态数据,基因数据在诊疗中的作用越来越大、近年来病理、基因等临床数据的采集和积累突飞猛进,但对这些数据的挖掘、评估、融合和应用的AI方法还需要加强。姚建华博士另外还介绍了腾讯 AI Lab和其他公司还联合开发了首个商业化智能显微镜(已获NMPA二类证)。 

鹏城实验室虚拟现实院士工作室副研究员宋震博士为我们带来了《多学科交叉策略推动心脏病学发展》的精彩报告。
宋震博士的研究团队通过构建多尺度的心脏数学模型对心律不齐机制和疗法发展进行了探索与实践,其中采用了基于生物技术、临床医学、计算机技术、数学物理理论等多学科交叉的综合策略。 宋震博士之后阐述了运用虚拟心脏仿真技术探索理想的抗心律不齐疗法,最后介绍了该领域的三个发展方向:1、仿真平台上进行抗心律失常药物靶点的探索和验证;2、在群体仿真平台上进行一般性药物心脏毒性检测;3、仿真平台和人工智能的结合。

深圳大学生物医学工程学院高毅博士为我们带来了题为《医学影像人工智能及临床应用的思考》的精彩演讲。高毅博士表示医学影像人工智能及临床应用涉及到工程模型、算法设计、原型测试、产品应用、临床问题,这些问题之间是一个循环往复的过程。高毅博士之后又从验证码“帮”谷歌开发自动驾驶系统的事情讲到一般用户并不会标记医学影像的事实。最后以乳腺癌的各种数据、技术和案例难题对图像计算、大数据、转化做了阐述。

鹏城实验室助理研究员张彤博士为我们带来了《智能胎儿成像与分析》的精彩演讲。
张彤博士先是从智能胎儿成像与分析的背景讲起,之后从胎儿磁共振三维重建、胎儿成长图谱生成及多器官分割、先天性心脏病自动测量三个方面介绍了该研究相关的具体技术。最后,张彤博士给大家介绍了面向医生的AI流水线——素问系统(https://suwen.pcl.ac.cn)。

中科院深圳先进技术研究院董超博士为我们带来了《超分辨率网络的解析与评价》的精彩报告。针对“IQA指标与人眼选择不一致”的现象有两个问题:1、现有的IQA方法能否客地评价现有的这些图像复原(IR)算法?2、在一个数据集上针对一个有瑕疵的IQA指标进行比赛或者提升,是否可以获得更好的IR算法?
董超博士的团队针对这两个问题构建了PIPAL这个大型的IQA数据集,其全称为Perceptual Image Processing Algorithms,之后介绍了通过PIPAL这个IQA数据集理清IR算法、IQA和IQA数据集的关系,并指出了PIPAL的优势,如它是首个囊括了GAN-based IR 修复算法效果的IQA数据集,最后分别回答了上面提出的两个问题。

香港中文大学(深圳)机器人与智能制造研究院研究员陈勇全博士分享的报告是《多源感知的刚柔耦合咽拭子机器人研究》。
新型冠状病毒引起的肺炎疫情正在席卷全球,按国家卫健委肺炎防控诊疗方案,对疑似患者的咽拭子核酸检测是确诊的主要依据。咽拭子病原采集过程完全依赖训练有素的医护人员,存在着无法做到隔离病毒造成医护人员感染严峻、新增疑似病人迅速增长检疫工作量巨大、穿着厚重的防护服工作负荷增加等多个痛点问题。陈勇全博士从机器人和人工智能的角度出发,探索研制咽拭子机器人解决方案来解决医护人员核酸检测面临的痛点问题。报告首先梳理了机器人采集咽拭子面临的主要技术挑战,包括安全、高效、优秀的采集质量和采集体验舒适四大关键要素。报告其次构建了多源感知、本质安全、且具有多种操作模式(全自动/遥操作/协同操作)的咽拭子机器人系统,并从总体方案设计、具备高精度力感知的刚柔耦合机械臂、人体咽部视觉语义分割和建模测量、约束条件下的多目标路径规划、机器人咽拭子采集控制模式对比实验等五个部分详细展开介绍。最后报告从学术研究方向和临床工程化应用方向分别做了研究课题的总结展望。
至此,2021“AI赋能科创中国前沿学术论坛暨深圳市人工智能学会年大会”圆满结束,本次大会以“人工智能赋能科创中国”为主题,邀请到院士、专家、企业代表、AI研究人员,分享最新研究成果和企业技术应用案例。每年一次的深圳市人工智能年会为学会的健康稳定发展起到了正反馈的促进作用,保障整个学会为深圳市的人工智能产业发展、社会进步、文明提升、安全保障等提供智能化的科学与技术服务,为深圳经济特区的创新发展做出应有的贡献。 期待下一次年会的召开!

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