科技猎李德毅：AI冲击最大的行业是制造业、教育、医疗和金融
9月7日上午，由中国工程院主办、浪潮承办的2017 人工智能 计算大会在北京国际会议中心举行。中国工程院安耀辉局长，中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东，中国工程院院士、人工智能学会理事长 李德毅 ，微软首席语音科学家黄学东，浪潮高效能服务器与存储技术国家重点实验室科学家、浪潮VP胡雷钧，国家超算无锡中心主任杨广文，百度人工智能委员会主席，主任架构师朱勇，旷视科技首席科学家孙剑，香港浸会大学副教授褚晓文等嘉宾出席。
中国工程院安耀辉局长首先发表演讲， 他认为人工智能为各个行业创造价值，人工智能离不开算法、计算力和数据，计算力是推动人工智能的重要支撑，我们需要持续引入人工智能开发者。前不久，我国发布了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能正式上升为国家战略，人工智能将在我国从“世界工厂”向“世界智能工厂”转型中起到重要作用。
眼下，正值学生开学期间，近日央视节目也提及人工智能列入中学课程。 中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东说， 人工智能不仅对学术层面和行业层面造成巨大变革，它还在普及到教育领域，国家在各个方面对人工智能非常重视。
他还认为，人工智能经历了三起三落，如今是第三波浪潮，因为计算能力得到极大提升，以及大规模的数据出现和算法突破， 这一次人工智能是比较靠谱的。
但是，人工智能仍然面临挑战，计算性能有待提高，目前的计算芯片很多，除了CPU之外，还有GPU和TPU等，但是计算性能还不够，需要发展AI专用芯片，同时要有算法框架，比如Caffee、TenserFlow、PaddlePaddle等。人工智能需要我们将以上这些芯片整合成一个芯片，并能够提供先进的计算拼图，也需要整合一个标准的框架，提供一个应用开发的平台。
中国工程院院士、人工智能学会理事长李德毅做了主题为“人工智能在奔跑”的演讲。 他说，人类走过了农耕社会、工业社会、信息社会，已经进入到“智能”作为当今社会时代印记的新阶段——智能社会，已经进入到在动力工具基础，发展实力工具的新阶段。
人工智能已经提升到国家战略的高度，智能科学与技术，对于经济繁荣、国家安全、人口健康、生态环境和生活质量、比以往任何时候都重要。
人工智能是新经济时代的新引擎，从围棋脑和驾驶脑看人工智能变量，李世乭和柯洁与AlphaGo比拼，其实是一个人类群体智能与单个人的智能的比拼，一个生物人智慧再高是有寿命限制的，但是机器的版本进化速度比人进化快。
如果挖掘人工智能的内涵，其实包括四大学科：脑认知基础、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解和知识工程。
人工智能智能也在外延，当前 机器人 和智能系统的普遍应用，正在推进科技进步和全社会经济、国防和人民生活的迅猛发展，人工智能正在逐渐落地行业应用，包括工业机器人、农业机器人、智能商务、智能教育等。
他还认为，人工智能冲击最大的行业是制造业、教育、医疗和金融。智能制造是国民经济的脊梁，比如汽车制造里面已经很普及工业机器人；传统教育行业是传授知识、拥有知识，而未来的教育不只是知识的存量，而是要有获取知识能力，决策能力和创新能力，学生学以致用，知行合一；此外，AI在医疗和金融行业也将带来巨大变革。
微软首席语音科学家黄学东表示， 人工智能在认知领域的突破有限，但是在感知领域突破非常大。人工智能对社会的影响，会超过过去2000年对人类的影响。
语音交互正在改变我们的生活方式，而智能音箱是语音很好的载体，目前亚马逊、谷歌、苹果、阿里、小米等都发布了智能音箱。黄学东表示，微软马上要和哈曼联合推出智能音箱，音乐的质量秒杀市面上所有的音箱。
此外，微软还会将视觉技术、语音、搜索等技术服务打包上云对外开放，它有30多个开放API。
浪潮高效能服务器与存储技术国家重点实验室科学家、浪潮VP胡雷钧认为，目前的AI基础计算已经越过一个门槛，神经网络技术取得巨大突破。
神经网络衡量计算能力有三个方面：网络深度、节点单元连接复杂度和处理数据集的规模。例如，处理120万张图像，需要41天，浮点计算总量2200亿次。
他还提到，AI计算平台瓶颈之一是提高单位空间之内的计算能力，计算单元之间交互数据的能力，以及适应各种不同的神经网络的模型。
百度是中国人工智能技术的领航者，百度人工智能技术主席、主任架构师朱勇介绍了百度AI技术布局：
最底层是智能云，包括 大数据 和云，大数据方面包括大数据分析、数据标注和数据采集；云端方面包括计算服务、存储服务和网络服务。
在智能云上面是百度大脑，包括算法层、感知层、认知层和平台层。算法层包括机器学习平台和深度学习；感知层包括语音、图像视频、AR/VR；认知层包括自然语言处理、知识图谱、用户画像；最顶层是百度AI开放平台。
2017年8月25日，亿欧智库正式发布《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》，该报告总结八大应用场景，从产品形态、业务模式、公司现状等角度对各场景进行深度解析，进而对我国医疗人工智能公司宏观数据和巨头企业布局进行盘点，最后提出“人工智能+医疗”未来发展机遇与挑战。了解更多报告内容，请点击： 《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》
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