編者按：8 月 26 日~8 月 27 日，由中國科學技術協(xié)會峭状、中國科學院指導克滴、中國人工智能學會主辦、中國科學院自動化研究所和 CSDN 承辦的中國人工智能大會（CCAI 2016）在北京召開优床。大會邀請了 40 多位國內(nèi)外頂級專家偿曙，圍繞當前關注度較高的人工智能與自然語言處理、深度學習與人機交互羔巢、類腦智能與機器人等主題，分享學術觀點罩阵、解析產(chǎn)業(yè)技術路線竿秆。

中國科學院副院長、中國科學院院士稿壁、中國人工智能學會副理事長譚鐵牛幽钢，在大會開場向大家解讀了人工智能近一年發(fā)展的 10 大事件，對學術研究和產(chǎn)業(yè)實踐進行了反思傅是，并預測了人工智能發(fā)展的未來大趨勢匪燕。

本文的文字內(nèi)容絕大部分來自于現(xiàn)場速記和筆記⌒剩考慮到看院士的長篇報告會需要讀者花一些耐心帽驯，深圳灣（微信公眾號 ID：shenzhenware）對文字進行了校對和編輯整理，并根據(jù)內(nèi)容特別做了配圖和說明书闸。

溫馨提示：最后大疆創(chuàng)新董事長李澤湘那一段尼变，不要錯過！

· 2001 年拍攝的一部電影『人工智能』浆劲，豆瓣電影 TOP250嫌术，故事讓人很感動哀澈，機器男孩有著人類的一切特征，又比人類忠誠千萬倍度气。

1956 年就被提出的「人工智能」概念割按，60 年經(jīng)歷了漫長的發(fā)展

• 1956~1960，起步發(fā)展期：人工智能誕生磷籍，出現(xiàn)機器定理适荣、智能跳棋程序。
  
• 1960~1970择示，反思發(fā)展期：機器翻譯笑話百出束凑，定理證明發(fā)展乏力，任務失敗栅盲，目標落空汪诉。
  
• 1970~1985，應用發(fā)展期：醫(yī)療專家系統(tǒng) MYCIN谈秫、化學專家系統(tǒng) DENDRAL扒寄、地質專家系統(tǒng) PROSPECTOR 等，遍地開花拟烫，人工智能轉向實用该编。
  
• 1985~1995，低速發(fā)展期：專家系統(tǒng)發(fā)展乏力硕淑，神經(jīng)網(wǎng)絡研究受阻课竣，多項研究發(fā)展緩慢。
  
• 1995~2010置媳，穩(wěn)步發(fā)展期：互聯(lián)網(wǎng)推動人工智能不斷創(chuàng)新和實用于樟。
  
• 2010 至今，蓬勃發(fā)展期：深度學習與物聯(lián)網(wǎng)拇囊、云計算迂曲、大數(shù)據(jù)的興起，帶來了人工智能的爆發(fā)寥袭。
  

經(jīng)歷了 60 年的發(fā)展路捧，人工智能到了一個令人興奮激動的新高潮。人工智能產(chǎn)業(yè)化應用蓬勃發(fā)展传黄，2015 年全球人工智能市場規(guī)模為 1270 億美金杰扫，今年預計將達到 1650 億美金，2018 年預計超過 2000 億美元膘掰。人工智能已經(jīng)成為西方國家「再工業(yè)化」戰(zhàn)略的核心內(nèi)容涉波，美國的「工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)」，德國的「工業(yè) 4.0」，日本的「工業(yè)智能化」啤覆，英國的「工業(yè) 2050 戰(zhàn)略」苍日。

在從去年到今年的這一年里，人工智能領域都發(fā)生了哪些大事窗声？

1. 競技：人工智能 AlphaGo 在圍棋大賽中取勝

2016 年 3 月相恃，Google DeepMind 團隊的 AlphaGo 在圍棋人機大戰(zhàn)中，以 4:1 的比分戰(zhàn)勝了李世石笨觅，震驚了全世界拦耐。DeepMind 團隊 2016 年 1 月在『Nature』發(fā)表論文，介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡與強化學習等方法結合的圍棋博弈方法见剩。

· Alphabet co-founder Sergey Brin 與李世石的新聞畫面杀糯。

2. 政府：美國、日本苍苞、中國等各國政府高度重視人工智能發(fā)展

2016 年 5 月固翰，美國白宮計劃組織 4 場研討會討論人工智能，還成立了人工智能委員會羹呵。日本提出要實現(xiàn)「超智能社會」即「Society 5.0」骂际。2016 年 5 月，我國的幾個部委也發(fā)布了『互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年的行動實施方案』冈欢。

3. 計算能力：IBM 發(fā)布類腦超級計算機平臺 IBM TrueNorth

IBM 基于前幾年發(fā)布的芯片歉铝，在今年 4 月，發(fā)布了一款用于深度學習的類腦超級計算平臺 IBM TrueNorth凑耻，其處理能力相當于 1600 萬個神經(jīng)元和 40 億個神經(jīng)鍵太示，消耗的能量只需 2.5 瓦。

4. 收購：軟銀 320 億美元收購 ARM

2016 年 7 月香浩，軟銀以 320 億美元的高溢價收購 ARM类缤，搶占人工智能和物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的制高點。而早在 2014 年 7 月弃衍，軟銀就成了軟銀機器人子公司，研發(fā)和銷售 Pepper 人形機器人坚俗。

今年還有其他「大」的收購案：截止到 2016 年 7 月 15 日镜盯，美的已收購取得 72.18% 的庫卡股份；2016 年 8 月猖败，英特爾以 4.08 億美元收購人工智能創(chuàng)業(yè)公司 Nervana Systems速缆。

5. 開源：Google、Microsoft恩闻、Facebook 等紛紛開源了人工智能基礎平臺

2015 年 11 月艺糜，Google 開源了人工智能基礎平臺 Tensor Flow，微軟開源了機器學習平臺 SystemML。2016 年 6 月 24 日破停，F(xiàn)acebook 宣布開源深度學習平臺 Torchnet翅楼。

6. 公益：創(chuàng)建公益性的人工智能機構 OpenAI

2015 年 12 月，馬斯克等人投資 10 億美金啟動非盈利人工智能機構 OpenAI真慢，目標是在沒有創(chuàng)造財務回報的約束下毅臊，推動數(shù)字化智能的發(fā)展，造福人類社會黑界。

· 偉大的馬斯克除了發(fā)射火箭管嬉，還成立了 OpenAI 非盈利組織，旨在阻止人工智能毀滅世界朗鸠。

7. 學術：『Science』發(fā)表論壇介紹認知模擬新方法

2015 年 12 月蚯撩，麻省理工學院、紐約大學和多倫多大學的研究者在『Science』發(fā)表『Bayesian Program Learning』論文烛占，介紹認知模擬新方法胎挎，能夠從少量樣本生成與識別字符，并通過「視覺圖靈測試」扰楼。

8. 機器視覺：微軟深層殘差網(wǎng)絡奪冠 2015 ImageNet

2015 年 12 月呀癣，微軟亞洲研究院的 152 層 Deep Residual Networks 在 2015 ImageNet 計算機視覺挑戰(zhàn)賽中，獲得圖像分類弦赖、圖像定位项栏、以及圖像檢測全部三個主要項目的冠軍。

9. 計算設備：Google 量子計算機取得重要的突破蹬竖，為人工智能計算搭建平臺

2015 年 12 月沼沈，Google 量子人工智能實驗室的量子計算機 Wave2X 的運行速度，比傳統(tǒng)計算機芯片上運行的模擬裝置快 1 億倍币厕，為人工智能發(fā)展提供了先進的計算設備列另。

10. 倫理研究：劍橋大學成立人工智能倫理研究所

2015 年 12 月，英國劍橋大學新建研究中心旦装，研究在人工智能的發(fā)展過程中帶給人類的機遇和挑戰(zhàn)页衙，并旨在影響其道德倫理發(fā)展，從而防止人工智能在 21 世紀會控制世界阴绢。

· Goole I/O 2016 上發(fā)布的 Google AI 語音助手店乐。

對于人工智能領域發(fā)展狀態(tài)，我們?nèi)绾谓庾x呻袭？

1. 人工智能熱潮全球化眨八，從東方到西方，從發(fā)達國家到發(fā)展中國家左电，從大國到小國廉侧，都掀起了熱潮页响。

美國：美國計劃組織 4 場研討會討論人工智能，白宮還成立了人工智能委員會段誊，旨在協(xié)調(diào)全美各界人工智能領域的行動闰蚕。美國交通部宣布歷時 10 年投資 40 億美元的提案，旨在實現(xiàn)無人駕駛汽車上路枕扫。

日本：在日本從 2016 年開始執(zhí)行的「第五期科技技術基本計劃」中陪腌，日本政府將投入總額約 26 萬億日元（約合 1.5 萬億人民幣）的研究經(jīng)費，重點研發(fā)物聯(lián)網(wǎng)及人工智能系統(tǒng)烟瞧。提出要領先于世界的「超智能社會」即「Society 5.0」诗鸭。

中國：國家四部委發(fā)布了『互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年的行動實施方案』，到 2018 年形成千億級的人工智能市場應用規(guī)模参滴。2016 年 8 月 8 日發(fā)布的『十三五國際科技創(chuàng)新規(guī)劃』多次提到人工智能强岸。

2. 人工智能產(chǎn)業(yè)競爭白熱化，巨頭紛紛投入重金收購并購砾赔、人才招聘蝌箍、核心技術，企業(yè)之間的競爭非常激烈暴心。

機器學習專家 Pedro Domingos 曾經(jīng)表示：「贏得人工智能競賽就可以主導信息時代的下一階段妓盲。」

Google专普、IBM悯衬、Microsoft、Facebook檀夹、Amazon 等企業(yè)巨頭充分認識到人工智能技術引領新一代信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重大意義筋粗，紛紛投入重金收購企業(yè)、招募人才和研發(fā)核心技術炸渡，力圖掌握人工智能時代的主動權娜亿，引發(fā)人工智能產(chǎn)業(yè)競爭白熱化。

3. 投資并購密集化蚌堵，過去一年大的小的收購买决、投資，數(shù)不勝數(shù)吼畏，從幾百億到幾個億

這里僅提幾起大的案子：

• 軟銀 310 億美元收購 ARM督赤；
  
• 美的 40 億歐元收購庫卡；
  
• 馬斯克等人投資 10 億美元成立 OpenAI宫仗；
  
• 豐田 10 億美元在美國成立人工智能公司發(fā)展機器人和無人駕駛够挂；
  
• 日本 NEC 與日本國立研究開發(fā)法人產(chǎn)業(yè)技術研究所（產(chǎn)總研）成立人工智能聯(lián)合實驗室旁仿；
  

……

· 軟銀 2012 年投資的 Pepper 人形機器人藕夫，已經(jīng)成為機器人的「超哪跆牵」。

4. 人工智能應用普適化毅贮，在各個領域滲透办悟。

Watson 是 IBM 的認知計算技術平臺，具有 Understanding（理解）滩褥、Reasoning（推理）病蛉、Learning（學習）等功能，已經(jīng)在咨詢瑰煎、醫(yī)療铺然、制造、服務酒甸、媒體和教育等領域廣泛應用魄健。

Microsoft 在操作系統(tǒng) Windows 10 和辦公軟件 Office 中嵌入人工智能基礎軟件，聊天機器人小冰和人工智能助理「微軟小娜」成為人性化的智能界面插勤，云平臺 Microsoft Azure 也增加了人工智能沽瘦，利用機器學習軟件幫助客戶在海量數(shù)據(jù)中識別模式、進行預測农尖。

Amazon Machine Learning 提供云端的模式識別和預測分析能力析恋，用于欺詐偵測、文檔分類盛卡、內(nèi)容個性化助隧、客戶不良表現(xiàn)預測、營銷廣告活動窟扑、自動化解決方案推薦等喇颁。

· Amazon 說：Machine Learning 其實很難。

5. 人工智能的服務專業(yè)化嚎货，逐漸形成「通用化人工智能研究」和「專業(yè)化人工智能研究」兩條未來發(fā)展的路徑橘霎。

• 通用化人工智能：研究通用化智能方法與系統(tǒng)，實現(xiàn)像人腦一樣的一腦百用殖属。
  
• 專業(yè)化人工智能：在細分領域實現(xiàn)智能算法與系統(tǒng)姐叁，提供專業(yè)化的智能服務。
  

專用人工智能在某種程度上是通用人工智能的基石洗显。無論是多任務學習外潜、遷移學習、在線學習挠唆、增強學習处窥，都是專用人工智能向通用人工智能的有益嘗試。

在攻克通用人工智能會前玄组，專業(yè)化智能服務成為主流模式：

• 2015.7滔驾，Google 推出智能終端手機翻譯應用谒麦；
  
• 2015.9，佐治亞理工研究人員研究通過人工智能創(chuàng)作小說哆致；
  
• 2016.4 MIT 推出人工智能算法绕德，預測網(wǎng)絡攻擊；
  
• 2016.5 IBM 推出人工智能律師 Ross摊阀，就職于紐約 Baker & Hostetler 律師事務所耻蛇；
  
• NASA 希望人工智能能夠幫助在航空航天領域解決優(yōu)化問題；
  
• 波音公司希望大數(shù)據(jù) + 人工智能能夠改善航空技術胞此。

· IBM 的人工智能律師 Ross 基于 IBM Watson 認知計算機臣咖，律師用自然語言與 Ross 辯論。

6. 巨頭引領漱牵，人工智能基礎平臺紛紛開源化亡哄。

• Google 開源了人工智能基礎平臺 Tensor Flow；
  
• Facebook 開源了深度學習基礎平臺 Torchnet布疙；
  
• Microsoft 開源了機器學習平臺 SystemML蚊惯；
  
• IBM 開源了人工智能基礎平臺 SystemML。
  

7. 關鍵技術硬件化灵临。

IBM 的類腦計算平臺截型。

· IBM TrueNorth 類腦超級計算機平臺，看樣子蠢蠢的儒溉、笨笨的宦焦，卻擁有了「超人」的能力。

8. 技術方法集成化顿涣，集成創(chuàng)新勢在必行波闹。

單一的人工智能計算理論和方法不可能包打天下，將多個模型涛碑、方法與技術在不同層面上進行有機集成精堕，在實戰(zhàn)應用中取得良好效果。

比如 AlphaGo 系統(tǒng)集成了蒙特卡洛樹搜索方法蒲障、深度學習方法歹篓、強化學習方法，引入了專家知識揉阎，在技術方法上實現(xiàn)了集成創(chuàng)新庄撮，讓圍棋這一經(jīng)典難題取得重大突破。

9. 學科創(chuàng)新協(xié)同化毙籽，多學科跨界融合洞斯、交叉協(xié)同，探索人工智能創(chuàng)新途徑坑赡。

類腦智能被認為是實現(xiàn)通用人工智能的重要途徑烙如，已成為人工智能的研究熱點扭仁。類腦智能=腦科學+人工智能。

歐美國家紛紛啟動類腦智能研究計劃厅翔，IBM 研制成功神經(jīng)計算芯片，并上市類腦計算機搀突。

此外刀闷，量子技術跟人工智能也有了更新的結合。

10. 人工智能的影響的社會化大眾化仰迁。

思考人工智能下一個 60 年應該怎么走甸昏？

1. 保持警醒：人工智能熱潮下的冷思考

熱潮下面尤其需要冷思考，AlphaGo 在圍棋上的表現(xiàn)徐许，提高了人們對人工智能的期望施蜜，但是切記對人工智能提出更高的期望，希望太高雌隅。如果沒有實現(xiàn)會非常的失望翻默，甚至絕望，這不是一個好思想恰起。

根據(jù)最新的 Gartner 新興技術成熟度曲線修械，我們可以看到，「智能機器人」检盼、「認知專家顧問」肯污、「機器學習」、「自動駕駛汽車」等人工智能熱門技術正處于「期望膨脹期」吨枉，接下來可能是「幻滅期」蹦渣，所以需要我們冷靜的思考。

· Gartner 新興技術成熟度曲線 2016 年 8 月最新發(fā)布貌亭。

2. 切忌跟風：跟風難有大作為

這幾年風口熱說的很多柬唯，站在風口上豬都會飛起來，臺風一過摔死的是被風吹起來的豬圃庭。找風口不如找關口权逗，找到風口是「跟班發(fā)展」，找到關口是「引領發(fā)展」冤议。找到發(fā)展的瓶頸在哪里斟薇，突破那個瓶頸，就可能開創(chuàng)一個新天地恕酸。

3. 不忘初心：回歸人工智能的本原

人工智能是信息科技與腦認知科學的交匯點堪滨，人工智能機理的挖掘孕育著信息科技的重大變革。腦科學研究為類腦智能研究提供生理學原理與數(shù)據(jù)蕊温、啟發(fā)全新計算模式袱箱；類腦智能研究則為腦科學研究提供仿真模擬手段遏乔、系統(tǒng)與平臺，支持科學假設的驗證发笔。兩者相互支撐盟萨、相互促進、共同發(fā)展了讨。

不忘初心繼續(xù)探索捻激，回歸人工智能的本原，信息科技與腦類科技的交匯前计，從研究的內(nèi)容到研究的目的胞谭，都要回歸。

4. 苦練內(nèi)功：重視前沿基礎理論研究

重視前沿基礎理論是人工智能技術突破男杈、應用創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展的基石丈屹。

• 20 世紀 40 年代，人工智能處于萌芽期伶棒，研究理論包括：MP 模型旺垒、闕值加和模型、Hebb 學習規(guī)則肤无。
  
• 20 世紀 50 年代袖牙，人工智能出現(xiàn)第一次高潮，研究理論包括：感知器模型舅锄、自適應線性單元鞭达。
  
• 20 世紀 80 年代，人工智能出現(xiàn)第二次高潮皇忿，研究理論包括：Hopfield 網(wǎng)絡Bolzman 機畴蹭、BP 算法。
  
• 進入 21 世紀鳍烁，人工智能進入了第三次高潮期叨襟，研究理論包括：深度網(wǎng)絡、DBN幔荒、DBM糊闽、DeepCNN、RUU爹梁。
  

重視前沿基礎理論研究右犹，這樣的說法現(xiàn)在是家喻戶曉，但是我們不能被當下的熱點一葉障目姚垃。

深度學習不等于人工智能念链，深度學習只是人工智能領域機器學習方向的一種方法。

深度學習的成功不是理論方法的突破，而是在大數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算資源驅動下掂墓、基于基礎理論的技術突破谦纱，其本質是通過映射對復雜函數(shù)進行逼近。

深度學習依舊存在明顯的局限性君编，尤其在任務的切換跨嘉、知識遷移、對環(huán)境變化的適應和自身完善吃嘿，對小樣本的舉一反三等方面祠乃，深度學習與人類學習能力還相差甚遠。

5. 以史為鑒：人工智能 60 年需要總結回顧

丘吉爾說：「你能看到多遠的過去唠椭，就能看到多遠的未來∪淌危」

人工智能 60 年需要總結回顧贪嫂。你過去看的有多深，你對未來才能看的有多準艾蓝×Τ纾縱觀過去 60 年，人工智能的研究經(jīng)歷了 6 個發(fā)展時期赢织，其中的成功經(jīng)驗亮靴、失敗教訓、發(fā)展瓶頸于置、技術趨勢茧吊、社會影響，值得我們反思八毯。

預測人工智能未來發(fā)展的 6 大趨勢

1. 從淺層智能到深層智能搓侄，對通用人工智能的思考

曾經(jīng)有四句話描寫了人工智能目前的水平：目前人工智能是有智能沒智慧，有智商沒情商话速，會計算不會算計讶踪，有專才無通才。人工智能的深層智能還遠遠不夠泊交。

淺層智能是指乳讥，視覺聽覺等感知信號的計算分析和模式識別；深層智能是指廓俭，模擬人腦認知機理云石，實現(xiàn)自主學習、推理研乒、思考留晚、預測、決策。

淺層智能止于知其然错维，深層智能始于知其然奖地，歸于知其所以然。深層智能需要更強的自我更新和自我完善的學習能力赋焕，以及舉一反三的泛化能力参歹。

「人類將在 10 年內(nèi)研發(fā)出具有常識的機器÷∨校」

—— Geoffrey Hinton犬庇，深度學習鼻祖

「通用人工智能最快 15 年可以實現(xiàn)∏揉郑」

—— Jeffery Dean臭挽，Google X 實驗室 Google 大腦負責人

· MIT 的人工智能系統(tǒng) ConceptNet 以「韋氏學前及學初智力量表」為標準，從信息詞匯的分析與理解上測試咬腕，ConceptNet 的智商答題相當于四歲兒童的水平欢峰。

2. 從專用人工智能到通用人工智能，專用人工智能在做通用化嘗試

專用人工智能與通用人工智能之間沒有明確的界限涨共；人工智能算法的專用性是相對的纽帖。

目前深度學習能夠解決的任務越來越多，其模型和學習算法越來越趨同举反，DeepMind 的強化學習能夠學習多種多樣的游戲懊直，都可以認為是專用人工智能的通用化嘗試。

在現(xiàn)階段火鼻，實現(xiàn)機器智能的自主性（自我更新室囊、自我完善、舉一反三）是值得首先思考和解決的問題魁索。

人工智能學者從未放棄邁向通用人工智能的嘗試波俄，從人腦中尋求啟發(fā)，在機理層實現(xiàn)自然智能蛾默，是從專用人工智能走向通用人工智能的重要途徑懦铺。

3. 從機器智能到混合智能

人工智能是指人為操作的智力能力，機器智能則是指已脫離了人為操作而由機器獨立施放出的智力能力支鸡。

微軟冬念、蘋果、谷歌等科技巨頭競相開發(fā)機器智能牧挣，欲通過挖掘海量的數(shù)據(jù)（涉及搜索急前、郵件、社交網(wǎng)絡瀑构、網(wǎng)絡瀏覽習慣等）來獲得有助其產(chǎn)品滿足甚至預測用戶需求的價值信息裆针。隨著時間的推移刨摩，計算機本身（不管是哪一類設備）都將成為能夠全天候給你提供各種幫助的智能助手。

隨著人工智能的發(fā)展世吨，各種智能技術的研究都取得了不少的成果澡刹。但這些技術本身都存一些局限性，因此目前出現(xiàn)了不少將不同的智能技術結合起來耘婚、組成多種新的能夠解決復雜問題混合型智能系統(tǒng)罢浇。

混合智能系統(tǒng)是在解決現(xiàn)實中復雜問題的過程中，從基礎理論沐祷、支撐技術和應用視角嚷闭，為了克服單個技術的缺陷，而采用不同的混合方式赖临，使用至少一種各種智能技術胞锰，以及非智能技術，從而獲得運行效率更高兢榨、知識表達能力和推理能力更強的智能系統(tǒng)嗅榕。（來自百度百科）

4. 從數(shù)據(jù)驅動到數(shù)據(jù)和知識協(xié)同驅動

對于人臉檢測、關鍵點定位色乾、特征表達等人工智能需要解決的課題誊册，經(jīng)歷了以下三種人工智能的進階式發(fā)展：

經(jīng)驗型的人工智能：依賴經(jīng)驗领突，手工設計模型暖璧，手工調(diào)整參數(shù)，各個模塊獨立君旦，數(shù)據(jù)規(guī)模小澎办，識別精度低，泛化能力差金砍。

數(shù)據(jù)型的人工智能：依賴數(shù)據(jù)局蚀，自動選擇，手工調(diào)整參數(shù)恕稠，各個模塊獨立琅绅，數(shù)據(jù)規(guī)模大，識別精度高鹅巍，但泛化能力差千扶。

知識型的人工智能：依賴數(shù)據(jù)的同時，依賴知識骆捧，調(diào)參可以達到自適應澎羞，各模塊融合，數(shù)據(jù)規(guī)模大敛苇，識別精度高妆绞，泛化能力強。

5. 從線下智能到云上智能，智能在云上括饶，使用在端上

云端智能可以廣泛應用在視覺檢測株茶、客戶服務、研發(fā)支持巷帝、智能控制忌卤、錯誤診斷、大數(shù)據(jù)分析楞泼。

6. 從網(wǎng)下到網(wǎng)上驰徊，以互聯(lián)網(wǎng)為中心的人工智能

互聯(lián)網(wǎng)是多終端的分布式互聯(lián)，有大數(shù)據(jù)堕阔、有知識棍厂、有交互、有眾包超陆∥互聯(lián)網(wǎng)是人類智能與機器智能的混合載體。研究以互聯(lián)網(wǎng)為中心的人工智能时呀，具有重要前景和意義张漂。

中科院自動化所人工智能研究的一些產(chǎn)業(yè)化成果

院士舉了一個中科院自動化研究所走出來的團隊的例子。銀河水滴科技（北京）有限公司由智能感知與計算研究中心團隊發(fā)起成立谨娜。2016 年 6 月航攒，獲得 6000 萬 A 輪融資。

公司專注于人工智能和計算機視覺技術趴梢，引領作為人工智能核心的深度學習技術的突破與革新漠畜，提供世界領先的視覺大數(shù)據(jù)分析技術。目前坞靶，公司以復雜場景下遠距離非受控身份識別技術為突破口憔狞，自主研發(fā)了遠距離步態(tài)識別技術，突破傳統(tǒng)生物特征識別的局限性彰阴，將成就身份識別領域高通量瘾敢、全視角、遠距離等終極形態(tài)尿这。該技術可廣泛用于智能家居簇抵、機器人、無人機和安防監(jiān)控等應用場景妻味。

一直走產(chǎn)業(yè)化路線的大疆創(chuàng)新正压，對于人工智能有什么觀點？

在院士報告之后责球，大疆創(chuàng)新科技公司董事長焦履、香港科技大學教授拓劝、美國電子電氣工程師協(xié)會會士李澤湘上臺發(fā)言，他主要介紹了香港科技大學機器人研究所（原自動化技術研究中心）的基礎研究嘉裤，以及如何基于理論研究設計和研發(fā)產(chǎn)品級的智能機器人郑临，包括智能裝備、無人機屑宠、地面移動機器人厢洞、水下機器人、服務機器人等典奉。

李澤湘從機器人現(xiàn)代數(shù)學理論的角度躺翻，重點解析了機器人微分幾何學，其核心就是在歐式空間下怎么樣做優(yōu)化的問題卫玖。作為一個嚴謹?shù)慕y(tǒng)一的數(shù)學工具跟數(shù)學模型公你，微分幾何理論對于處理機器人千變?nèi)f化的一些應用提供了平臺，不需要針對每個不同的東西去建立一個不同的數(shù)學模型假瞬。

在演講中陕靠，李澤湘「自嘲」當初自動化所未能給他發(fā)展機會，他才在香港開辟了一片新天地脱茉。而當他播放了大疆無人機在農(nóng)業(yè)領域應用的那一段視頻時剪芥，全場都能感受到，在產(chǎn)業(yè)化和研究成果落地方面琴许，李澤湘所取得的耀人成績税肪。

· 大疆農(nóng)業(yè)植保無人機。

北派多學術虚吟，南派多實踐寸认。深圳灣（微信公眾號 ID：shenzhenware）意在將南北結合签财，將軟件（software）與硬件（hardware）結合串慰，助力人工智能與機器人產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

圖文編輯：陳壹零

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我們將邀請人工智能領域的專家和實踐者唱蒸，與大家一起探討人工智能大趨勢邦鲫。點擊「閱讀原文」提交話題，灣星人將在活動當天晚上「出現(xiàn)」神汹，集中回答大家的問題庆捺。

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