万博英超狼队ManBetX全站_数据将会扼住AI之喉？四位IEEE Fellow纷纷献计献策

4月19日，由新一代人工智能产业技术创新战略联盟主办的IEEE Fellow专场分论坛在青岛市鲁商凯悦酒店举行。科大讯飞副总裁、新一代人工智能产业技术创新战略联盟牵头秘书长李世鹏兼任分论坛主席。其中，亿欧作为特邀媒体参予峰会展开现场报道。在IEEE Fellow专场分论坛现场，悉尼科技大学人工智能研究中心主任路节公开发表了“Data - Learning - Decision: Innovation and Impact”主题演说。

路节回应，机器学习现在是十分冷的一个研究领域，也是一个冷的应用领域。大约是30年前的机器学习原理和现在比起并没本质的区别，为什么这么多的新算法、新的模型在机器学习领域被普遍的研发在最近这两年？这一切，我们感激大数据，因为有了大数据使得机器学习的算法以求弯曲。

上海大学特聘教授兼任上海先进设备通信与数据科学研究院院长徐树公公开发表了“机器学习在无线通信中的应用于进展”主题演说。徐树公在演说中提及，无线通信系统、移动通信的飞速发展转变了生活，未来5G更加不会转变社会。

在正式成立GREAT团队的时候，当时我们期望把人工智能的发展应用于到无线里面去，但是十分艰难，因为这两个领域都十分浅，必须的科学知识背景都十分多，每个领域都必须非常长时间的自学过程。于是，我们正式成立了无线通信和人工智能两个研究方向。期望可以将AI与5G深度融合，在未来充分发挥更大的起到。

清华大学教授王志华公开发表了“芯片技术在移动末端外侧如何更佳的充分发挥AI能力”主题演说。他在会议中谈及，人工智能是一个很热的话题，人工智能也是一个很古老的话题。

现在，很多人都在做到各种各样的研究，我想要人工智能是有价值的。讯飞来AI研究院联席院长李世鹏博士公开发表了“简单人工智能”主题演说。李世鹏在演说中提及，只不过大家不要把AI好像那么谜样，确实智能的还没来临。

今天AI就是一个计算出来方式，也就是说以前我们是告诉他机器怎么做事情，今天机器可以通过大数据自学怎么做事情。路节：机器学习解决问题大数据带给的三大挑战首先，路节教授讲解了大数据带给的三大挑战。目前，工业界很普遍用于是半结构化数据，现在很多非结构化的数据还包括图数据、数据流，而且数据多是多流数据。

这样的数据形态，我们面对着三个挑战：第一个有的时候在一些情况下，数据没充足的Labelled Data，第二就是当数据流的情况下，数据的产于仍然在变，第三个是数据的不确定性。悉尼科技大学人工智能研究中心主任路节随后，路节教授针对目前的三大挑战，分别运用机器学习获取了Transfer Learning、Concept Drift Learning、模糊不清机器学习三个解决方案。第一、关于Transfer Learning，路节教授以如何自学理解斑马建构斑马模型为事例。路节谈到：“我们很少有斑马的资料，斑马的不道德我们就不会很少预测。

但是我们有很多马的资料，马和斑马有相近的部分，我们就自学大量的科学知识，然后把科学知识展开自学，然后我们就获得斑马的模型，我们就可以预测斑马的不道德。在理论上来说，你要展开预测一部分，你要掌控它涉及部分充足多的数据；第二、关于Concept drift，由于Concept drift是不能预测的，路节教授的课题组的主要工作是以最慢的速度来找到有了drift、告诉drift在哪再次发生，并且告诉如何解决问题drift；第三，在模糊不清机器学习方面，路节教授引进模糊不清机器学习来解决问题模糊不清输出、输入等情况时分解了模糊不清规则。最后，路节教授，针对三大应付方法明确提出了两个决策系统，一类我们是反对Decision Support systems，还有一类是Recommender systems。路节在演说中谈到她的课题组在反对澳大利亚第二大牛奶运输公司的世纪操作者。

牛奶场面对着很简单的问题，所以这里面就是一个十分典型的优化问题，当然有可能是多目标的非线性的，这就是一个基于模型的决策支持系统。徐树公：机器学习赋能无线通信，无线AI为6G奠基首先徐树公讲解在无线通信领域的无线AI如何利用人工智能、机器学习提高无线网络通信系统的效能，减少系统成本和网络运营成本。徐树公讲解：”无线AI在以下两个领域富裕现实意义：日益简单的网络运维是运营商痛点，构建智能化的异构混合网络系统自配备、自优化；利用机器学习萃取精准用户模型、终端模型、信道模型、场景模型等，进而自适应地获取个性化，兼容场景的无线资源管理。

上海大学特聘教授兼任上海先进设备通信与数据科学研究院院长徐树公随后，徐树公讲解了机器学习在无线通信中的应用于实例。徐树公在演说中讲解了GREAT团队在TCP版本辨识上的进展：“由于有所不同的TCP构建版本，在无线系统中性能差异相当大。TCP协议配置文件丢包是由网络交通堵塞导致，然而无线网络是以信道变化慢且信道条件险恶造成丢包为特点。因此，TCP协议运用到无线环境时必需对其展开转变。

目前，团队对于TCP版本的辨识精度可超过98%。”最后，徐树公教授提及：“尽管目前许多应用于工作有了较多的进展，但是有关研究依然较为零散，不成体系。目前，仅次于的挑战是在无线通信领域依然没公开发表标准数据集的建设，虽然WAIA在建构公开发表标准数据集的建设在大大地尝试，但是目前工作的艰难依旧很多。

并且由于5G/6G网络系统兼容场景十分复杂，自动化、智能化是未来5G顺利商用和6G研发的最重要课题。王志华：繁杂数据挑战算力，研发芯片刻不容缓首先，王志华具体了人工智能应当朝着哪一方向发展。王志华教授在演说中提及：”人工智能发展的两个有所不同方向，一种是以连结主义、人工神经网络为代表，依赖外在形式上的仿效来构建人工智能；第二种是使用某种机制去构建智能化的功能。

“王志华教授从包含人工智能的数据、算力、算法、应用于四个基本要素作为入口，并且以北京限号，繁杂的数据很难利用来解释目前大数据运算的经常出现的问题。最后得出结论，运算超大体量的数据必须算力的提升，急需集成电路的发展。清华大学教授王志华随后，王志华教授在国内要不要研发芯片，研发什么芯片得出了建议。

在芯片领域上国际巨头三星、高通、英特尔的抢走芯片市场，而且芯片的产量十分充裕。王志华教授谈到：”按照物理学定律，高技术向较低技术的蔓延是必定，芯片是应当做到的；按照经济学规律分析，中国不应研究发展芯片；经济学规律在政治学规律面前，一文不值，中兴事件告诉他我们，发展芯片是必需的。随后，王志华以中国彩色电视机在国际的飞速发展举例说明，我国在集成电路的发展是很有前景的。

虽然，中国集成电路还很弱小，中国的集成电路维持在20%的速率展开快速增长，未来将不会有相当大的市场空间。其次，王志华教授就中国应当研究什么样的芯片得出了建议：“我们要做到的是寻找一个适合的应用于，寻找一个适合于我们AI产品应用于场景的芯片，然后去做到我们应当做到的事，那么就是对于行业的贡献，对技术的贡献，乃至对于产业的贡献。

目前我们企图在边缘计算出来寻找一个适合应用于场景，在这个场景大大耕耘，技术大大成熟期之后研发应用于到其他场景。“针对应用于场景的耕耘方面，王志华教授讲解了他们团队助听器方面的业务提高。王志华讲解：”我们想要了两种办法，第一种办法就是我把助听器里面的功能修改，修改到一个只不存在传输不不存在运算的一个设备，把听见的声音必要传遍手机里去，在手机里面做到很简单的运算。把耳机部分变为近于非常简单的传输，把运算部分放到手机里去。

第二，验配，很简单的算法在手机里面，第一可以辨识讲话人，第二可以用不打标的方式或者是较少打标的方式构建关键字辨识。随着语音辨识、关键字辨识，之后可以用人工智能的方法在用于过程当中随时随地在调整助听器，使得合乎配戴者的曲线，用讲话人辨识+语音辨识的方式来构建智能化的调整。“最后，王志华教授以”在工程领域里面，应用于市场需求根本都是创意的源泉，但是符合应用于市场需求必需要有能力做到出来，我们说道长年坚决作好，是顺利的关键。

“完结了他的演说。李世鹏：期望数据对外开放，攻陷AI应用于痛点首先，李世鹏从通报、算知、感官、理解、预见、决知等六个层次来定义人工智能，并且明确提出要构建一个从底层到高层的智能，最重要的一个核心就是数据。李世鹏在演说中提及：目前，科大讯飞在底层智能早已很成熟期，语音辨识包括语音合成技术、语音辨识技术，方言辨识技术、人脸识别、场景辨识、医疗图像分析等技术在各大比赛中获得很高的奖项。

科大讯飞以今年两会首位人工智能主播多语种虚拟世界主播为事例，展出了科大讯飞在语音合成技术的应用于，并且提及：”语音合成技术是很危险性的技术，如果不讲求或者落到坏人手里他不会做到很多的坏事，所以这是人工智能发展过程当中要留意的一点。科大讯飞的语音合成里面总有自己的一些水印，可以让别人理解这是人的声音还是机器制备的。

“讯飞来AI研究院联席院长李世鹏博士随后，李世鹏讲解科大讯飞用AI如何解决问题实际问题。李世鹏在演说中回应，AI可以协助我们超越语言的障碍：第一个是可以把嵌入式显得尤其更容易，第二个就是能超越人和人之间交流的障碍。在超越人机交流的障碍，科大讯飞与海底捞合作发售了机器人客服。

在超越人与人交互的障碍方面，科大讯飞发售讯飞来翻译机，在出外交流方面超越语言障碍；会议上，演说的内容转化成为文字，并且可以构建中英文动态翻译成；讯飞来的智能录音笔，可以在8到10米构建动态录音并转成文字，并且动态翻译成；智能办公本并转写文字。随后，李世鹏讲解，科大讯飞在教育和医疗两大赛道展开耕耘，最后，李世鹏讲解了AI面对的几大问题：人们对于AI的希望过低；AI的数据标示、计算能力的瓶颈。与此同时，李世鹏谈及他对对外开放数据的一些观点：“AI是要将各种数据融合在一起，针对这一问题我们明确提出数据银行的概念。

数据银行负责管理这些数据，并且一套标准来给管控一起。”路节IEEE 与 IFSA 会士（Fellow），现兼任悉尼科技大学卓越教授、工程与信息学院副院长以及人工智能研究中心主任路节教授是计算出来智能领域（特别是在是决策支持系统、模糊不清迁入自学、概念飘移与引荐系统等研究方向）拥有国际声望的著名专家。

路节教授不受澳大利亚科研理事会等资助，共计主持人科研项目二十余个。她出版发行著作六部，公开发表期刊及会议论文四百余篇，还包括 Artificial Intelligence, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 以及 Decision Support Systems 等涉及领域的顶级期刊。路节教授现兼任 Knowledge-Based Systems 杂志与 International Journal on Computational Intelligence Systems 杂志主编，她曾在 25 个国际会议上公开发表主题演说，并兼任 15 个国际会议的大会主席。

她曾荣获悉尼科技大学 ViceChancellor’s Award for Research Excellence、Computer Journal 杂志Wilkes Award（2018）、IEEE Transactions on Fuzzy Systems 杂志卓越论文奖（2019）以及其他国内外奖项徐树公上海大学通信学院特聘教授，IEEE Fellow，上海先进设备通信与数据科学研究院院长徐树公教授主要研究领域还包括人工智能/机器学习、无线通信系统等。曾任华为技术有限公司无线接入网研究部部长、英特尔移动网络与计算出来牵头研究院院长。已许可美国及国内专利40余项，已公开发表学术论文近100余篇。

主持人领导过多项国际、国内根本性研发计划。2013年选入中组部首批国家“万人计划”科技创新领军人才；2015年年被推举为IEEE Fellow；2017年取得IEEE 通信协会“通信领域重大进展”论文奖。

王志华清华大学教授，IEEE Fellow王志华教授在清华大学电子工程系分别获得学士、硕士和博士学位。在1992~1994年期间，王志华教授作为访问学者，分别在美国卡内基梅隆大学和比利时鲁汶大学深造；2014~2015年在香港科技大学兼任采访教授。王志华教授的研究领域包括集成电路和系统设计，用作医疗和通信的智能集成电路设计及应用于等。

在多年学术生涯中，王志华教授与同事及学生合作出版发行了12部学术专著及教材（其中7部英文专著）；在国际顶尖学术期刊上公开发表了197篇学术论文，在国际最重要学术会议上公开发表了514篇学术论文，在国内学术期刊公开发表246篇论文，在国内学术会议上公开发表过29篇学术论文。王志华教授持有人118项中国发明专利和9项美国发明专利，曾多次取得过16项省部级以上的科技奖励。自2000~2016年，倒数16年兼任清华大学微电子学研究所副所长（微电子微纳电子学系由副系主任）；2015年至今，兼任清华大学学术委员会委员；2011~2014年，兼任中国证券监督管理委员会第三、四、五届创业板发售审查委员会委员；2007~2011年兼任“国家863计划信息领域专家组专家；2013~2018年，兼任国家核高基根本性专项咨询专家组专家；2006~2017年，兼任 “教育部高等学校电子信息类专业教学指导委员会”委员；王志华教授在IEEE SSCS/CASS等国际的组织兼任过多种职务。

李世鹏IEEE Fellow、现任科大讯飞副总裁、讯飞来AI研究院联席院长李世鹏博士自2018年5月起任科大讯飞科技有限公司集团副总裁兼讯飞来研究院联席院长。2015年11月至2018年4月，李博士任科通芯城集团及硬蛋科技首席技术官。软蛋是一个专心物联网（IoT）和人工智能（AI）领域的技术转化成平台。

2016年，李博士创办了展开IoT和AI前沿创意的硬蛋实验室。他是被《麻省理工学院科技评论》被誉为世界上最火的计算机实验室—微软公司亚洲研究院的联合创始人。1999年至2015年，他曾任微软公司亚洲研究院副院长、首席研究员及微软公司合伙人。

1996年至1999年，李博士任美国萨尔诺夫(Sarnoff)公司研究员。作为《IEEE电路与系统会刊视频技术专刊》总编辑和国际电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow），李博士是位在多媒体、互联网、计算机视觉、云计算、物联网及人工智能领域极具影响力的领军专家。他享有198项美国专利及330多篇国际技术论文，被提到了18800多次（H-Index: 70）。

多年来，他培育出有四位MIT TR35创新奖的获得者（世界上35岁以下的最有潜力的35位创新者）。李博士是被誉为人工智能领域的“黄埔军校”的微软公司亚洲研究院的院友不会秘书长。他同时兼任中国新一代人工智能产业技术创新战略联盟的牵头秘书长。

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