在上個月US News公布的2017最新全球大學排名中，清華大學有4個學科排名全球前10，其中在工程類專業(yè)排名第一，計算機科學專業(yè)排名第二。那么，在清華的這些院系中又在關注哪些領域，產生了什么樣的成果呢？在剛剛召開的首屆中國智谷大會上，清華大學智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室、清華大學全球產業(yè)4.5研究院以及來自計算機系、自動化系等系的老師們精英盡出，為我們分享了在人工智能等領域的最新學術進展。我們可以從中管窺一二：

張鈸院士

計算機科學與技術專家，中國科學院院士。主要從事人工智能、人工神經網絡、遺傳算法、分形和小波理論等研究?，F(xiàn)任清華大學信息學院學術委員會主任。張鈸、朱軍團隊也被認為是國內在機器學習、數據挖掘領域的頂級團隊之一。

張鈸院士在大會上發(fā)表了《人工智能技術的產業(yè)化》的演講。張鈸指出，“公司的競爭力在于知識專業(yè)化，好公司的優(yōu)勢在學習能力，而最好的公司在于快速的學習和極強的適應能力。”而人工智能從感知、決策、行動等三方面提升了公司的快速學習能力與適應力，這也是人工智能的產業(yè)應用為何這么火的原因。

朱小燕教授

清華計算機系教授，博士生導師?，F(xiàn)任清華大學智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室主任，北京市計算機學會副理事長。主要研究領域包括智能信息處理，機器學習，文本挖掘，生物信息等。

朱小燕教授在大會上發(fā)表了《人工智能進入生活》的演講，回顧了智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室的歷史與成績以及在IJCAI等頂級人工智能學術大會的成果及發(fā)展趨勢，并發(fā)表了人工智能技術如何進入產業(yè)化的見解。朱小燕稱，從感知智能到認知智能，AI的“錢景”還很多，關鍵是有所為有所不為，產業(yè)界不要把人工智能當做“春藥”，并笑稱如果圖靈今天如果還健在，他或許會修改“圖靈測試”的標準，將人工智能放在增強人的智能而不是代替人類的地位上。此外朱小燕還介紹了實驗室與騰訊、阿里巴巴、三星、搜狗、美的等企業(yè)的合作情況。

孫富春教授

清華大學計算機科學系教授、博士生導師，國家863計劃專家組成員?，F(xiàn)任清華大學智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室常務副主任，校科研院院長助理。研究方向為智能控制, 機器人與飛行器的導航與控制，網絡控制系統(tǒng)及人工認知系統(tǒng)的信息感知和處理等。

孫富春教授主持了下午的人工智能學術論壇環(huán)節(jié)，并發(fā)表了《面向機器人靈巧操作的超限學習方法》的演講。孫富春就深度學習領域識別速度慢的缺點，介紹了借鑒人腦的超限學習領域的進展以及在機器上模擬和人類一樣的視覺和觸覺同步的系數編碼框架下的融合問題。這一研究的最新成果是，在上月初全球最大的機器人領域學術大會IROS上，孫富春帶領的清華大學團隊獲得了抓取比賽的第一名。

鄧志東教授

清華大學計算機科學系教授，博士生導師。中國計算機學會虛擬現(xiàn)實與可視化技術專業(yè)委員會常務委員、中國自動化學會智能自動化專業(yè)委員會委員。目前的主要研究方向包括：計算智能與機器學習，計算智能與腦智科學，計算生物學等。

鄧志東教授發(fā)表了《人工智能與無人駕駛產業(yè)化》的演講。鄧志東認為，人工智能開始進入產業(yè)化的深耕階段，但人工智能的研究必須結合特定的應用場景或者垂直領域，否則只有學術意義而沒有商業(yè)價值。在2020年左右，人工智能有望使得無人駕駛獲得初步的商業(yè)模式，實現(xiàn)從L2到L3級別無人駕駛的跨越，而用交互式如何從L3到L4也是一個極具挑戰(zhàn)的問題。

高小榕教授

清華大學醫(yī)學院系教授，博士生導師，愛思唯爾2014年中國高被引學者。目前主要研究方向包括：腦-機接口及神經工程學、生物醫(yī)學信號處理等。

高小榕教授發(fā)表了《腦機接口和腦機融合感知》的演講。高小榕稱人工智能發(fā)展的下一個階段是生物智能與機器智能的高度的、深層的融合，并介紹了把人和機器的智能結合起來的腦機融合的嘗試，如通過分析大腦對不同交通環(huán)境（如有人路口與無人路口）腦電波的反應，從而實現(xiàn)疲勞駕駛的提醒與酒駕的鑒別，并提出了從實驗室演示到實際應用的挑戰(zhàn)。

張敏副教授

清華大學計算機系副教授。2008年獲清華大學青年教師教學優(yōu)秀獎，文本信息檢索國際標準評測會議（TREC）連續(xù)多年獲得多項任務的評測第一名。主要研究方向包括：信息檢索、機器學習、網絡用戶行為分析等。

張敏副教授發(fā)表了《社交媒體的信息追蹤及基于社交媒體的人物畫像》的演講。張敏稱在社交媒體的大數據時代，對于數據質量信息實際比數量更重要，而通過用戶潛在行為的用戶特征挖掘以及畫像能夠在實際中幫助解決傳統(tǒng)方法或人力難以解決的問題，如垃圾網頁識別、客服無用信息過濾、社交媒體評論識別與推薦、工商違法查詢等，也會有很多的應用和產業(yè)的發(fā)展。

王生進教授

清華大學電子工程系教授。擔任北京圖像圖形學會副理事長、學術委員會主任，全國安防標委會人體生物特征識別應用分技術委員會委員。多年從事圖像分析、目標檢測與識別、智能視頻分析、生物特征識別、計算機視覺和模式識別等方面研究工作。

王生進教授發(fā)表了《智能圖像與視頻的分析和應用》的演講。王生進介紹了深度學習在圖像識別中的進展情況，以及在城市建設中視頻分析的應用，如識別、特征提取、查詢、追蹤等。目前王生進教授主持研發(fā)的人臉識別技術已經被應用在包括深圳口岸等自動通關系統(tǒng)中。

魯繼文副教授

清華大學自動化系副教授。“青年”學者，2015年和2016年國際生物特征識別大會領域主席。主要研究方向包括：計算機視覺、模式識別、機器學習等。

魯繼文副教授發(fā)表了《深度學習與視覺分析》的演講。魯繼文介紹了在2012-2016年期間，學術界基于Hinton“多隱層神經網絡具有更為優(yōu)異的特征學習能力，并且其在訓練上的復雜度可以通過逐層初始化來有效緩解”思路基礎上做的改進，通過將RGB數據和景深數據的多模態(tài)的深度學習構建深度互聯(lián)網絡，并在虛擬現(xiàn)實領域得到廣泛應用的研究成果。

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