雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：2019 年 3 月 4 日下午，由 CCF 深圳分部、YOCSEF 深圳分論壇、鵬城實驗室聯(lián)合舉辦，南方科技大學(xué)協(xié)辦的《大灣區(qū) IT 創(chuàng)新的機遇暨大灣區(qū) IT 創(chuàng)新系列論壇籌備會》在鵬城實驗室三樓報告廳圓滿召開。

本次會議由 CCF 深圳分部主席王軒主持，隨后鵬城實驗室副主任陳長汶、北京大學(xué)教授李革、微眾銀行 AI 副總經(jīng)理鄭文琛、香港城市大學(xué)計算機系教授汪建平、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)計算技術(shù)國家工程實驗室副主任黃哲學(xué)以及南方科技大學(xué)副教授汪漪六位資深學(xué)者分別做了主題報告。

CCF 深圳分部主席王軒

作為首位出場的嘉賓，陳長汶主任在簡短的論壇致辭后開始了他的主題報告：《視頻物聯(lián)網(wǎng)：新一代智能化物聯(lián)網(wǎng)》。他的報告主要包括三個部分：物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)典的定義、六大趨勢及下一代視頻物聯(lián)網(wǎng)的特征和技術(shù)挑戰(zhàn)。

鵬城實驗室副主任陳長汶

實際上，經(jīng)典物聯(lián)網(wǎng)的開端離我們并不遠(yuǎn)，它在 1999 年的定義是：通過各種信息傳感設(shè)備實時采集任何需要監(jiān)控連接、互動的物體或者過程等各種需要的信息，與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合形式一個巨大的網(wǎng)絡(luò)，其目的是實現(xiàn)物跟物、人的連接，以更方便得進行識別、管理和控制。

至于物聯(lián)網(wǎng)的六大趨勢，陳長汶主任提到這是由美國的咨詢公司總結(jié)出來的，包括：醫(yī)療健康、移動終端、定位系統(tǒng)、智能汽車、家庭安防以及工業(yè)制造。

針對下一代視頻物聯(lián)網(wǎng)的特征，陳長汶主任總結(jié)了四點：第一是無處不在；第二是空時動態(tài)；第三是全天候；第四則是集成以后脫離信息孤島現(xiàn)象。同時，他還闡述了視頻物聯(lián)網(wǎng)所面臨的若干技術(shù)挑戰(zhàn)，包括：第一，嵌入式視覺數(shù)據(jù)處理方面的挑戰(zhàn)；第二，可靠和自適應(yīng)的視頻物聯(lián)網(wǎng)通信連接能力方面的挑戰(zhàn)；第三是有效搜索和檢索方面的難題；第四是隱私和安全的問題；最后一個則是為了破除信息孤島，對于建立一個標(biāo)準(zhǔn)平臺的迫切性。

即便視頻物聯(lián)網(wǎng)當(dāng)下還面臨著不少的難題和挑戰(zhàn)，但演講最后，陳長汶教授也不忘表達(dá)自己對于視頻物聯(lián)網(wǎng)的信心：「與 5G 網(wǎng)絡(luò)一起，視頻物聯(lián)網(wǎng)正在闊步走向我們?！?/p>

接下來是北京大學(xué)李革教授帶來主題為《人工智能開源平臺及應(yīng)用》的特邀報告，同時兼任鵬城實驗室人工智能中心主任的他，本次的報告內(nèi)容主要是為大家介紹 鵬城實驗室人工智能中心以及其現(xiàn)在正在開展的項目。

鵬城實驗室人工智能中心主任李革

首先他提到，鵬城實驗室人工智能中心未來發(fā)展的中心是建設(shè)鵬城云腦，而沿著這個思路的第一個落地項目就是人工智能開源平臺及應(yīng)用，顧名思義，即一個平臺+多個人工智能賦能的應(yīng)用。

關(guān)于這個平臺，李革教授重點講到人工智能中心對它的規(guī)劃，其中就包括打造 4 個關(guān)鍵的技術(shù)：第一，建立一套異構(gòu)人工智能硬件資源的統(tǒng)一調(diào)度與計算的框架；第二，做多元計算模型的跨算法的前沿技術(shù)；第三，開發(fā)支撐智能性能研發(fā)的高性能引擎，開發(fā)面向未來 的 AI 開源硬件和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算原型和應(yīng)用系統(tǒng)；第四，做一個關(guān)于 AI 的平臺開源社區(qū)。

而有了這樣的平臺后，就需要將人工智能落地到應(yīng)用場景中去，目前人工智能中心落地了兩個項目：一個是智能交通項目；另一個是智慧醫(yī)療項目。而現(xiàn)在，人工智能中心還在規(guī)劃第三個項目——智慧金融項目，并且該項目還會作為一個國際合作項目開展。

而整個演講過程中，李革教授的字里行間還透露著對于這個平臺的希冀，他表示，希望這個開源開放平臺能為整個人工智能領(lǐng)域，尤其是粵港澳大灣區(qū)的學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界提供技術(shù)的支撐。

與前兩位來自學(xué)界的教授不同，第三位報告嘉賓是來自微眾銀行 AI 部門的專家工程師鄭文琛，他帶來的報告題目是《金融 AI 的落地實踐和數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)》，重點講了一下微眾銀行在將 AI 落地到金融領(lǐng)域中的一些實踐案例和遇到的一些挑戰(zhàn)。

微眾銀行 AI 部門的專家工程師鄭文琛

在實踐案例部分，鄭文琛重點分享了兩個方面的案例：

• 一個是智能營銷。對于月用戶量過億的微眾銀行來說，篩選到最重要的精準(zhǔn)用戶至關(guān)重要，也非常耗時耗力。而采用 AI 系統(tǒng)來做這部分工作，不僅能夠精確地畫出用戶畫像，還能通過算法來處理金融數(shù)據(jù)、預(yù)測成本以及進行廣告推薦，同時還能實現(xiàn)實時異常模式檢測、自動多重防控。

• 另一個是智能服務(wù)，包括可實現(xiàn)自然語言處理、對話系統(tǒng)、人臉識別、手語識別等功能、為微眾銀行各業(yè)務(wù)提供 AI 技術(shù)支撐的「微金智服」和承擔(dān)接待訪客、人工關(guān)懷等工作的實體機器人「小薇」。

而落地實踐中往往對應(yīng)著的是大小不一的困難和挑戰(zhàn)。鄭文琛表示當(dāng)前金融 AI 遇到的最大的挑戰(zhàn)便是數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，其中包括數(shù)據(jù)短板、數(shù)據(jù)隱私、小數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分割問題等。為此，微眾銀行采用聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)的理念開源了一個聯(lián)邦學(xué)習(xí)知識庫來幫助解決這些問題。

第四位出場的特邀嘉賓是香港城市大學(xué)的汪建平教授，她的報告題目是《智慧車聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)及其發(fā)展趨勢》。汪建平教授的本次演講主要圍繞兩個話題「車聯(lián)網(wǎng)」和「自動駕駛」。

香港城市大學(xué)汪建平教授

演講伊始，她就強調(diào)到，二者是兩個獨立的概念，車聯(lián)網(wǎng)這個概念已經(jīng)出現(xiàn)很久了，而自動駕駛則是最近幾年才興起的。在自動駕駛部分，她重點介紹了自動駕駛的基本原理：在普通汽車上加上大量的傳感器、攝像頭、短程/遠(yuǎn)程雷達(dá)以及激光雷達(dá)等硬件設(shè)備，之后由軟件進行一系列基于圖像的算法，進行預(yù)測和規(guī)劃，并作出駕駛決策。同時，她還針對自動駕駛領(lǐng)域所存在的挑戰(zhàn)總結(jié)了 IT 研究者當(dāng)前所迎來的機遇：

• 一個是加強自動駕駛的安全性，而其安全問題涉及到近距離攻擊（通過 CAN Bus 總線改變引擎控制單元的程序）和遠(yuǎn)程攻擊（主要針對車載和通信系統(tǒng)及其硬件模塊），而這兩個方向是研究者可以嘗試的突破口；

• 另一個是自動駕駛仿真平臺。雖然現(xiàn)在百度、谷歌等公司已經(jīng)創(chuàng)建了自動駕駛仿真系統(tǒng)，但是這些仿真系統(tǒng)還只能夠用于仿真靜態(tài)的交通流，其所支持的道路類型也很簡單。這也是研究者可以嘗試的方向。

而車聯(lián)網(wǎng)雖然與自動駕駛屬于兩個概念，但它對于后者的作用巨大。就比如現(xiàn)在自動駕駛的傳感型往往會受到環(huán)境的限制，而借助車聯(lián)網(wǎng)，自動駕駛汽車不僅能夠感知到傳感器所無法感知的環(huán)境，還能搜集其他車輛和交通設(shè)備的信息，極大地降低自動駕駛汽車在環(huán)境感知方面的局限性，接收到更廣范圍的信息。

演講最后，汪建平教授對智慧車聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展趨勢進行了總結(jié)：第一，車聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛會驅(qū)動新的 MOBILITY AS A SERVICE 商業(yè)模型；第二，車聯(lián)網(wǎng)的安全問題會是其發(fā)展的一個核心；第三，大規(guī)模的自動駕駛仿真系統(tǒng)和半自動駕駛是實現(xiàn)全自動駕駛的必由之路。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)計算技術(shù)國家工程實驗室副主任黃哲學(xué)教授一出場便為大家總結(jié)了前面各位嘉賓在報告中所關(guān)注的問題：第一個是通信問題；第二個是智能問題；第三個是計算問題。而他的演講則聚焦于計算問題上。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)計算技術(shù)國家工程實驗室副主任黃哲學(xué)教授

他首先提到目前的大數(shù)據(jù)問題，包括橫向上的高維數(shù)據(jù)難題以及縱向上的上億甚至幾十億的大規(guī)模數(shù)據(jù)問題，這是一般的算法所無法應(yīng)對的。而解決這一問題有兩個途徑：一個是機器運算，一個是超算。然而超算價格太過昂貴，現(xiàn)在還無法普及，因此現(xiàn)在比較常用的還是機器運算。對此，他重點提到了兩種計算方法：

• 其中一個是基于內(nèi)存計算的方法，不錯該方法存在兩大瓶頸：一是當(dāng)數(shù)據(jù)超過內(nèi)存機型的容量時，就無法進行計算了；二是當(dāng)將大數(shù)據(jù)分成「塊」計算大集群數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)分布每個「塊」的差異性使得抽樣成為一個難題。

• 另一個是聯(lián)邦計算，當(dāng)數(shù)據(jù)上傳到幾個數(shù)據(jù)中心時，就無法進行計算，而聯(lián)邦計算可以將幾個數(shù)據(jù)中心集中起來進行運算，不過這樣還是無法解決上面所提到的抽樣問題，對此，可以采取通過 HDF 存儲將大數(shù)據(jù)的每個「塊」改成隨機的以解決抽樣問題，再利用離近式的學(xué)習(xí)框架優(yōu)化計算。

而這些計算方法都涉及到目前所用到的核心存儲技術(shù)——HDF（存儲和分發(fā)科學(xué)數(shù)據(jù)的新型數(shù)據(jù)格式）。黃哲學(xué)教授提到，針對目前大數(shù)據(jù)所存在的計算問題，研究人員所需要做的就是開發(fā)出一個算法來將它轉(zhuǎn)換成一個統(tǒng)一的轉(zhuǎn)換格式，以方便轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)模型，從而將大數(shù)據(jù)分析變成小數(shù)據(jù)分析，并隨機分析各個數(shù)據(jù)「塊」，從而來分析整個大數(shù)據(jù)。

最后一位出場的特邀嘉賓是南方科技大學(xué)的汪漪副教授，他的報告題目是《大灣區(qū)未來網(wǎng)絡(luò)試驗與應(yīng)用環(huán)境介紹》。他的報告主要包括三部分內(nèi)容：未來網(wǎng)絡(luò)、大灣區(qū)未來網(wǎng)絡(luò)項目的整體現(xiàn)狀以及該項目的示范應(yīng)用。

南方科技大學(xué)汪漪副教授

首先，汪漪副教授提到現(xiàn)在對于網(wǎng)絡(luò)空間，世界各國都比較敏感，而它就相當(dāng)于國家的第五位空間，無論是美國還是我們中國都將其提升到了一個戰(zhàn)略高度。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)的劃分，大家聽得比較多的是 4G、5G 等，未來網(wǎng)指的是 2020 年那代網(wǎng)絡(luò)。

隨后，他介紹了大灣區(qū)未來網(wǎng)絡(luò)這個項目。該項目于 2017 年提出，去年立項，是在總書記關(guān)于「將大灣區(qū)建設(shè)作為改革開放再出發(fā)的重中之重」的指示以及發(fā)展規(guī)劃綱要第五章第二節(jié)關(guān)于優(yōu)化提升信息基礎(chǔ)設(shè)置的指導(dǎo)下，所成立的一個希望通過網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)互通實現(xiàn)大灣區(qū)建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的互聯(lián)互通的項目。由于該項目大陸、香港和澳門三個體制及相關(guān)的一些問題，目前該項目還存在一些政治等非技術(shù)性問題。

同時，他表示希望該項目能夠成為一個可以實現(xiàn) 4K、8K 以及 VR 的基于互聯(lián)網(wǎng)的示范平臺，吸引全球各地的科研人員來這里開展科學(xué)實驗，并同時服務(wù)于其他項目。

各位嘉賓做完主題報告后，會議進入到最后的部分：由王軒主席組織嘉賓、CCF 委員、CCF YOCSEF 榮譽委員、AC 委員等人員就大灣區(qū) IT 創(chuàng)新系列論壇籌備工作進行研討。王軒老師帶領(lǐng)大家解讀了《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》后，現(xiàn)場嘉賓也積極建言納策，探討大灣區(qū) IT 創(chuàng)新系列論壇的年度規(guī)劃，立志于做出深圳的特色與品牌。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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