2023第十二届中国智能产业高峰论坛（CIIS

2023年3月，根据《中国人工智能学会章程》《中国人工智能学会会士评定工作办法》，学会启动中国人工智能学会会士候选人提名工作。经学会会士提名、会士评定工作委员会办公室审查、会士评定专家委员会审议、投票、公示等程序，陈俊龙院士、郑庆华教授、吴飞教授、陶建华教授、颜伟鹏博士、孙长银教授、彭宇新教授、刘聪博士，8位AI领域的卓越科技工作者当选CAAI会士。学会在此向获此殊荣的会员表示祝贺！2017年，中国人工智能学会首立会士机制，旨在表彰一批在人工智能领域具有卓越成就、为学会做出重大贡献的会员，进一步鼓励学会会员不断勇攀科技高峰。会士是会员在学会的最高学术荣誉，截止今年学会已评选出119位会士。2023年度新增选会士名单陈俊龙

Kittler、同济大学校长郑庆华、中国科学院院士周成虎、欧洲科学院院士周志华、塞浦路斯科学/文学与艺术学院院士Marios

Learning》主题报告，郑庆华教授作了《大数据知识工程理论与应用》主题报告。戴琼海院士作报告柴天佑院士作报告Josef

智慧碰撞，点燃产业变革新引擎；智能融合，汇聚数字经济新动力。6月11日，由中国科学技术协会指导，中国人工智能学会、杭州市人民政府主办，杭州市委人才办、杭州市科技局、杭州市余杭区人民政府承办，浙江杭州未来科技城管委会具体执行的“2023全球人工智能技术大会（GAITC

初夏万物丰茂，杭州贤才齐聚。6月10日，主题为“交叉、融合、相生、共赢”的2023全球人工智能技术大会在浙江杭州开幕。杭州市委副书记、市长姚高员，国务院参事、中国工程院院士、CAAI理事长戴琼海，余杭区委副书记、区长王牮等嘉宾出席开幕式并致辞。开幕式现场全球人工智能技术大会是中国人工智能学会创办的三大品牌活动之一，也是我国人工智能领域规模最大、影响力最强的千人级专业会议之一。本届大会精心打造会议、展览、赛事三位一体的内容格局，在嘉宾阵容、议题模块、参展企业等方面再一次迎来升级，共有40位中外院士领衔的近300位产学研专家分享探讨，设有1场主题报告，33场专题论坛，超200场精彩学术报告，参展企业达到70余家，参赛选手覆盖更多地区。大会开幕式上举办了2023全球人工智能技术创新大赛颁奖仪式，6支队伍获得算法赛道一等奖。与此同时，CAAI-昇思MindSpore学术奖励基金优秀项目获颁荣誉、“众智共创

2023全球人工智能技术大会距离开幕还有2天！40位中外院士近300位知名学者将同台绽放光彩分享最新研究成果前沿促进产学研用深度融合推动全球化交流与合作重磅阵容今日揭晓！扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

AI框架被誉为智能时代的操作系统，与算力芯片一起构成了人工智能两大基础底座，对人工智能技术的创新应用影响越来越大，国内外巨头均有布局。加速AI大模型产业化应用从进入视野到迎来爆发，AI大模型只用了短短几年时间。但是随着数据规模指数级增长，大模型自身也面临一些技术挑战，例如内存占用、通信瓶颈、调试复杂等，严重影响大模型的训练效率和工程化落地能力。AI框架作为算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，通过自动混合并行、全局内存管理、可视化调优、分布式推理等技术，可实现对超大规模AI的有力支持。推动科学计算实现智能化在生命科学、新材料、生物制药、气象等基础科学研究领域，科学计算扮演着重要角色，是解决数据计算问题的关键手段，然而一直受困于维数灾难和计算尺度受限等问题。在AI的加持下，科学计算的速度、效率、准度将实现质的提升，也将适用更多计算场景，为基础科学创新提供助力。《AI框架赋能大模型&科学智能原生创新专题论坛》上，多位人工智能、科学计算、大数据计算、数据智能分析、科学智能等领域专家，分享AI框架的最新技术进展和产业实践，探讨AI框架助推产业智能化发展及基础科学研究创新的新范式、新路径。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

2023）将在杭州举办。6月10日的大会主题论坛上，中国工程院院士、CAAI理事长戴琼海，美国国家工程院院士黄学东，英国皇家工程院院士Sir

2023倒计时5天2023全球人工智能技术大会（GAITC

所有的大型重工企业都有一个期待，用一个智能系统打通所有的业务单元，并且该系统还可以实现对所有单元和网络的智能自适应协同优化控制，犹如一个可以总揽全局的“大脑”。世界级挑战石化、能源、冶金、设备制造等行业都有一个共同的痛点，就是复杂工业场景下的协同优化控制问题，这也是一个世界级挑战。例如在电力企业，其能源互联系统中包括电能网络、油气网络、智能调控单元、能源负荷单元(包括供冷/热网络)等，多种能源通过电力网络和管道网络相互连接并产生交互行为。在整个系统中，电力部分是暂态响应时间为毫秒级的快动态系统，热、冷、气系统是动态响应时间为分钟/小时级的慢动态系统，多时间尺度特征且差异巨大，并伴随强交互影响行为和长时演化等特征，实现其全局最优协同控制与安全运行十分困难。革命性突破越是大型、重型的工业企业，其单元模块越多，内部连接网络越复杂，统一协同控制难度更高、成本更大。如果能让企业像人身体一样，拥有对四肢和各感观器官高度统一协调和自主控制的能力，将带来企业管理的革命性跃升，也将颠覆性的提升企业生产效益和安全运行能力。挑战大并不意味着不能被解决。我国科学家完成的“分布式动态系统的自学习优化协同控制理论与方法”让这一设想变成现实，建立了适用于实际复杂控制场景的自学习最优协同控制基础理论和综合检测方法，帮助能源企业实现节能30%以上，能源利用率提高25%以上，已在20个省份推广应用。在更多的重工行业，如何让智能化控制技术帮助企业实现整体网络的协同优化控制，需要学术界和工业界继续携手共创。为此，大会将举办《智能自适应协同优化控制专题论坛》，邀请人工智能、工业、能源、信息技术等研究领域专家学者共同分享研究成果和实践经验，交流探讨分布式协同优化方法与智能自适应学习方法的新理论、新技术、新应用，推动智能自适应技术在复杂工业系统协同优化控制领域的推广，支持国家“双碳”战略实施。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

从蒸汽时代到智能时代，任何一项新技术要推动生产力提升，创造更大的经济价值，必然离不开对工业的改造。人工智能重塑工业把一座工厂搬进数字世界，利用数字孪生技术可视化、智能化的掌控工厂的全流程，这不是电影情节，而是真实的生产管理场景。从依赖人到对智能系统的重视，现代化工业正在完成一次从外至内的重塑，把数据价值和机器潜力激发到最大，让人的决策更科学，让研发和生产的效率更高、让产品的品质更优，让工人的工作环境更安全。工信部通过对209个企业智能化改造前后的成效分析发现，工厂产品研发周期缩短了20.7%，生产效率提升了34.8%，产品不良品率降低了27.4%，碳排放减少了21.2%。向工业强国迈进世界各国都在大力推进工业智能化，这既是人工智能向工业领域渗透的结果，也是工业实现自我革命的选择，更是我国从工业大国迈向工业强国、实现智能制造弯道超车的必由之路。近年来，我国工业智能化速度加快，有力支撑了经济的高质量发展。2022年年中的数据显示，我国工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率分别达到55.7%、75.1%，比2012年分别提高了31.1和26.3个百分点。在我国大力发展工业智能的背景下，学术界和产业界普遍认为需要进一步强化智能技术与传统工业的深度融合，推动科研成果在实际业务中的应用转化，以产学协同创新引领工业智能理论突破和场景创新。本届大会，海内外网络控制系统、智能控制系统、智慧环保、数据挖掘、深度学习等研究领域的产学专家将齐聚《工业智能基础理论与关键技术专题论坛》，同台分享学术成果和产业实践，促进我国工业智能学术与技术交流。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

富民首在兴农，强国必先强农。党的二十大报告提出加快建设农业强国，为我国农业现代化指明了方向，勾画了路径。智能科技助力乡村振兴全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍然在农村。其中比较突出的问题有两方面：一方面我国农村地势复杂、地块分散、小农经营的现状，导致农业生产效率和经济效益比较低；另一方面农村青壮年流失和老龄化问题日益严峻，导致农业生产劳动力不足。与农业发达国家相比，不论是机械化，还是自动化水平，我国都处于发展初期。因此，利用智能科技和数字技术，推动传统农业向智慧农业转型升级，是我国建设农业强国、实现农业现代化和乡村振兴的重要机遇。智慧农业缓解三农问题农业“天眼”精准监控作物长势，农田智慧管理系统随时掌握田间情况，无人机精确高效的喷洒农药……从靠天吃饭到用科技种地，智慧农业把互联网接到田间地头，让智能设备参与监测和劳作，让农民对粮食和蔬菜生长心中有数，对气候变化提前预知，对自然灾害准确掌握，对市场行情及时了解。不仅在农田，果园、养殖场、鱼塘、园林等都将是智慧科技的用武之地。随着智能软硬件在广泛的农业场景中得到应用，我国农业生产的效率和效益将得到大幅提升，切实缓解劳动力不足和生产力低下的问题，进而有助于农村、农业、农民三农问题的解决。聚焦农业数智化改革的时代课题和国家命题，农业和人工智能交叉研究领域的专家学者将齐聚《智慧农业专题论坛》，围绕农业科技创新、应用实践、成果转化等课题，分享成果和经验，探索智慧农业未来广阔前景。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

美丽中国，蓝天、碧水、净土是底色。二十大报告指出，中国式现代化是人与自然和谐共生的现代化，强调要像保护眼睛一样保护自然和生态环境。未来环保新趋势社会进步驱动生态文明意识崛起，科技创新推动环保行业创变。当人工智能、大数据、互联网、物联网等新兴技术与环保行业相融合，以低碳、绿色、和谐为内涵的智慧环保成为未来环保的新趋势。在新科技的加持下，在国家政策和资本支持下，智慧环保近两年风头正劲，创新企业数量和市场规模都保持快速增长。数据显示，中国智慧环保行业市场规模2020年已达到4.4万亿元，预计到2025年将达到7.5万亿元以上。美丽中国新目标“十四五”规划要求，到2025年，自然资源监管、生态环境保护、国家公园建设、水资源保护和能源利用等数字化、网络化、智能化水平大幅提升，有力支撑美丽中国建设。保护绿色生态，建设美丽中国，传统的治理理念和方式在及时性、准确性方面都有明显短板，已不符合时代需求。从源头到过程再到结果，智慧环保让环境信息及时、透明、准确的运行在系统中，可有效实现智能化、数字化、精细化的监测、管理、治理，达到“早发现、早预警、早处置”的目标。为促进智能科技与环保技术的深度融合，激发科技创新在污染防治和生态建设中的重要支撑作用，大会《智慧环保专题论坛》邀请该领域的学者专家和技术精英共享研究成果和实践案例，发掘智慧环保发展的技术潜力，强化生态文明建设的产学合力。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

数据爆发倒逼计算智能成为一种刚性需求，今天的每一个智能应用都依托于计算智能。智能化水平的关键指标在人工智能的分支技术中，计算智能是一种普适性的存在，任何能够产生数值数据的场合都是计算智能的用武之地，它能够自主性的完成信息处理，给出准确的计算结果，为决策系统提供权威支持。数据越庞大、越复杂，计算智能的作用更大。以能源生产场景为例，在环境危险、位置偏远的情况下，监测系统时时刻刻把所有的动态数据发送给计算中枢，计算中心会即时完成数据处理，快速预警或主动行动。这一过程几乎无需人工参与，还能做到安全、快速、精准的处理。随着千行百业全面进入数字化阶段，计算智能的创新进步更加重要，不论是一座智慧城市，还是一件智能设备，计算能力都是大脑中枢智能化水平的关键指标。生产力跃升的重要来源计算智能普及应用的直接结果是有力促进全社会算力增长，进而推动生产力大幅跃升。《2022—2023中国人工智能计算力发展评估报告》指出，2019—2026年，中国智能算力规模年复合增长率（52.3%）是通用算力（18.5%）的近三倍，到2026年智能算力将是通用算力的10倍以上。以计算智能为核心的算力提升，不仅有利于组织机构实现降本增效目标，而且对于社会进步和经济发展也至关重要。为促进计算智能领域的学术技术交流，启发计算智能对产业数字化升级的技术价值，大会将举办《计算智能前沿与发展论坛》，邀请计算智能领域的国际知名专家学者，呈现计算智能的最新研究方向和技术热点。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

传媒业一直是新兴科技浪头上的弄潮儿，相较于传统实体行业，媒体机构会更积极的接受和拥抱新技术并从中获益，智能媒体的兴起正是如此。媒体智能化进程加速在媒体创作、传播、展现、交互等各个环节，人工智能担当着不可替代的角色。高效的内容生产，精准的内容推送，个性化的信息推荐，虚实融合的互动体验，这些都是人工智能带给媒体的巨大改变。头部媒体组织甚至有了自己的"人工智能编辑部"，可以完成智能策划、智能采集、智能生产、智能运营、智能审核等工作，为媒体人和内容消费者提供智能化服务。随着语言大模型的爆发，AIGC再一次打破媒体的创作生态和运营逻辑，以及商业模式，推动媒体进入智能化变革深水区。构建智能媒体创新生态党的二十大报告中指出要“加强全媒体传播体系建设”，我国“十四五规划”和“2035远景目标”从国家战略高度强调了媒体深度融合。党和国家的系列方针、政策为智能媒体发展指明了方向，引领着传媒产业全媒体时代的智能化发展。从整个产业结构来看，媒体智变的动力源自媒体组织、科研机构、科技企业的共同合力，需要打通从学术到技术，再到应用的全链条，构建跨界交叉，协同发展的创新生态。大会举办的《智能传媒专题论坛》上，来自海内外知名高校和领军企业的专家将同堂交流探讨，分享计算机视觉、机器学习、图形图像等AI技术在媒体传播领域的研究与实践成果，把脉媒体业智能化变革的时代机遇。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

不计其数的案例证明，机器学习是人工智能改变行业、重塑管理的有效实践和经久不衰的技术风口，前至AlphaGo，近到ChatGPT，机器学习都扮演重要角色。机器学习的价值与潜力在最早期，企业利用机器学习可提升利润状况。如今，随着人工智能技术的普及，数据规模和质量越来越好的条件下，对于期待利用机器学习技术提高决策能力和执行能力的社会组织或智能系统而言，机器学习无疑是攻克多种难题的最强兵器。不论是城市运行、气候预测、生态治理等事关国计民生的大事，还是兴趣推荐、自动驾驶、智慧诊疗等智能化产品和服务，机器学习都扮演着关键的角色。过去几年，人工智能工作热榜机器学习工程师岗位需求一直稳居前列，真实反映出市场对机器学习能力的庞大需求。复杂数据的挑战与解决基于比人触及信息更多、学习知识更快、预测结果更准的优势，机器学习的应用场景不断衍生扩展，已经从AI开发的工具思维升级为AI融合的管理思维，被嵌入到全部的业务环节中，让决策系统更清晰的洞察和预测不可见的未来，更科学的规避风险，把握正确的执行方向。数据是机器学习最大化发挥能效的关键因素，真实场景下的数据往往以大而杂的状态存在，呈现出多样性和复杂性的特点，对数据训练造成了极大的挑战，不仅要消耗巨大的软硬件资源，而且影响算法模型预测效果的准确性和稳定性，所以找到克服复杂数据挑战是玩转机器学习的必经之路。如果说知识是人类智慧的垫脚石，数据则是人工智能的磨刀石。如何掌控并利用好复杂数据，让机器学习发挥理想的效果，《复杂数据与机器学习专题论坛》将邀请知名专家同台分享数据技术和机器学习领域的前沿研究，带来对未来应用的展望。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

亚里士多德的“第一性原理”认为，对事物的研究要追溯最基本的条件和规律，找到实现目标的最佳路径，研究人工智能亦是如此。溯源人工智能人工智能是利用计算机程序模拟和实现人类智能的技术，而计算机则是以数学计算为根基，可以说数学原理是人工智能的核心支撑。但数学原理却不是唯一，概率论、统计学、信息理论、通信理论，也都是人工智能原理的重要部分。当我们谈到推动人工智能不断向前发展的机器学习、自然语言处理、机器视觉、模式识别等关键技术，其中充满了来自数学、哲学、语言学、自然科学等科学理论的相互作用，凝聚了多种专业学科的交叉融合。筑基人工智能九层之台，起于垒土；千里之行，始于足下。人工智能作为一个新型专业门类，理论和实践已自成一派，是对世界具有颠覆性影响的尖端科技，只有深入研究人工智能原理，才能更清晰的认识突破之困，理清创新之道，发挥使能之效。机器自主学习的意识如何产生、如何保证语义理解的准确性、逻辑推理能力如何建立，如何把信息转化为知识……这些都是实现真正人工智能的根本追问，只有找到问题的答案，明确背后的原理，才能构筑起人工智能的大厦。大会举办的《人工智能原理专题论坛》上，来自数据库理论与系统、机器学习理论算法、语音语言和计算机视觉、深度强化学习、多智能体系统等领域的专家将从不同角度探寻启发智能的新原理、新理论、新方法。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

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点击蓝字关注我们今天为大家介绍《ChatGPT创新与影响青年专题论坛》，从AI新势力的视角审视和解读ChatGPT，分享他们的科研之果，倾听他们的创新之见。1耀眼的AI新势力人工智能领域的青年科学家一直是耀眼的存在，他们共同组成了人工智能持续创新的新势力，火爆的ChatGPT便源自青年科学家之手。1985年出生的伊尔亚·苏茨克维是OpenAI联合创始人和首席科学家，ChatGPT的理论概念最早诞生于伊尔亚与其他学者共同在2017年发布的一篇论文，次年GPT的第一个版本面世。经历了数次迭代，最新发布的GPT-4证明了这位青年科学家的才华。在更多技术领域上，不论是学术方向、还是产业化方向，青年科学家们都承担着栋梁角色。据估算，30岁-40岁的AI青年人才超过三分之一。2让青年人才闪光发亮深度剖析ChatGPT的技术内核、产业外延，以及更广泛的社会价值，自然少不了青年科学家的视角。此次专题论坛邀请的青年科学家皆为机器学习、自然语言理解、计算机视觉、模式识别、数据挖掘等领域的学术翘楚和技术先锋，均取得杰出成就，科研实力、专业见识、创新成果深受行业赞誉。此次围绕ChatGPT的交流分享，是青年科学家们闪亮发光的舞台，不仅能够展现他们的智慧，产生多角度观察思考，而且将促进多学科的跨界交流，为AI大模型研究提供新思路、新方法。扫码预约观看直播新浪百度大咖说点击“阅读原文”，即刻报名参会

点击蓝字关注我们今天为大家介绍《GPT-4技术创新带来的产业发展机遇及挑战专题论坛》，与学术界、投资界、企业界一起剖析GPT-4引发的连锁反应，抢抓技术红利，把握产业风口，跑赢智能时代。1爆发时刻GPT-4发布之前，ChatGPT引发了一波世界级的AI风暴，是历史上增长最快的消费级智能应用。GPT-4面市后，成为赞誉最高的AI语言大模型，被认为将引领超越历史以往的技术革命。与此同时，国内外AI领军企业相继发布自己的语言大模型，其他力求捕捉到这场产业机遇的企业则快速接入GPT-4或其他公司的类GPT-4平台，选择更便捷的方式拥抱“GPT-4”，人工智能再一次迎来大爆发。2风口来袭除了已经有自己语言大模型的公司，和接入语言大模型的公司，还有大批公司宣布将进军这一领域，加大人才和资金投入，投资圈也敏锐跟进，“GPT-4”创新创业的超级风口来袭。更有趣的是，基于强悍的语言交互能力和创作生成能力，可以支持智能客服、搜索优化、广告文案撰写，利好向“GPT-4们”的下游市场传导，比如股市电商板块，近期表现十分抢眼。3产业机遇从微软的NewBing到Microsoft

点击蓝字关注我们今天为大家介绍《大模型何大之有？——大模型技术、应用与展望专题论坛》，与院士专家、高校教授、联想科学家一起聚焦大模型领域的热点话题，把握国内外大模型发展现状和未来趋势。1大巧若拙任何灵巧的智能体验，背后都是庞大复杂的技术支撑。在物理层面，大模型就是“大巧若拙”的存在。以翻译软件为例，只有两个简单的框，和几个选择按钮，输入简单，输出敏捷，但其实背后是庞大的存储、计算、算法、知识系统。我们耳熟能详的大模型，其代码规模可以达到数百G，参数量能够达到千亿级，有的需要上千块的高算力GPU，这种巨大的体量和消耗是它的必要条件。2大有见地具有强大思维能力的智能应用，自主产生智慧，少不了大模型作为大脑中枢的关键作用。事实证明，更大的数据规模、更大的算力支持、更深的神经网络、更大的算法模型，才能让系统完成更聪明的逻辑推理和语义理解，给出更准确的反馈，包括GPT-4在内的一系列大模型自然语言系统莫不如此。3大有作为让人工智能进入实际应用，在多元化场景发挥作用，大模型是最佳路径之一。足够好的通用性、泛化性才能让AI得以广泛普及，降低使用门槛，降低使用成本，而这正是大模型的特质。精准的信息搜索、高质量的内容生成、出色的客服服务等等我们身边的智能服务，无不得益于大模型。大模型时代的崛起，预示着一场非同凡响的技术革命已经到来。这场技术革命的内核是什么、将为哪些行业带来机遇、产生的影响有多深远，《大模型何大之有？——大模型技术、应用与展望专题论坛》将为大家带来答案。扫码预约观看直播新浪百度大咖说

点击蓝字关注我们今天为大家介绍《从大模型到通用人工智能——机遇与挑战专题论坛》，与复旦大学、清华大学、科大讯飞的学者专家一起发掘大模型的威力，朝着通用人工智能的方向迈进。1通用智能时代真的来了微软AI科学家团队3月发表了一篇研究论文《通用人工智能的火花：GPT-4的早期试验》，认为OpenAI语言模型迸发出水平堪比人类的智能的火花。这一激进的观点代表了微软对通用人工智能（AGI）到来的肯定。在硅谷，行业观察家也认为通用人工智能的出现已不可避免，带来的深刻影响超过我们见识过的所有的科技变革。2大模型推动通用智能实现以ChatGPT为代表的AI大模型正是加速通用人工智能实现的关键引擎。OpenAI在介绍ChatGPT时就自豪地说，它在一些基准指标上“展示了相当于人类水平的表现”。作为一种具有经历海量数据训练的超强算法模型，AI大模型具备学习效率高、可解释性好、泛化性强的特征，可以展现出更好的智能水平，拥有数据、技术、人才、资金等优势条件的大公司均有布局，国外的谷歌、Mate，国内的华为、科大讯飞等都在此列，目的就是推动通用人工智能实现，抢占技术爆发先机。毫无疑问，AI大模型的演进速度和智能表现令人欣喜，市场需求和投资热情空前高涨，但依然存在算法优化、算力突破、数据安全、隐私保护、伦理规范等技术和社会方面的挑战，这些都将是本场专题论坛交流探讨的重要内容。扫码预约观看直播百度视频号大咖说

点击蓝字关注我们今天为大家介绍《人工智能基座开源与生成力：从GPT-4透析科技创新之路专题论坛》，与来自多所高校和华为的学者专家一起探讨AI基座开源背后，GPT-4如何推动科技创新，带动AIGC（AI创作）盛行。1AI基座赋能成势3月中旬，OpenAI的多模态大模型GPT-4发布，从Chat合成向任务赋能跃升，人机对话性能和文本准确度表现突飞猛进，人工智能这一通用目的战略技术逐渐作为基座来赋能生产力，引发了巨大的颠覆性效应。微软率先宣布将GPT-4整合进Bing搜索引擎、office办公套件等产品中，随后众多知名企业，包括国内的公司纷纷表示将接入GPT-4，这意味着AI基座赋能将成为一种普惠发展模式，可以让更多企业和用户享受到先进的人工智能服务。2AI创作生成成风GPT-4功能开源最直接的作用就是对创作生产力的积极影响。过去AI吟诗作画编曲更多是实验性作品，但今天的AI是实打实的创作生成，不论是强调事实准确的新闻、注重论点和论据的论文，还是要求结构和计划的策划，都能够输出一个完整的成果，而且保证水平在线。目前很多公司已经开始使用GPT-4，或类GPT-4的应用协助完成一些基础内容生成工作，包括文案、图片、视频，甚至3D。3AIGC市场成型AI的创作水准还不能与行业顶尖高手媲美，但它的快速学习能力、即时生成效率、旁征博引的知识面、无穷无尽的创意表现任何一个人都无法与之匹敌。可以想象，伴随GPT-4们被其他公司广泛接入，除了使广告、媒体、影视、娱乐等文化传媒企业从中受益，其他行业的内容产出成本也会大幅降低，AIGC将迎来广阔的市场机遇。扫码预约观看直播百度抖音大咖说

点击蓝字关注我们ChatGPT的破圈效应出乎意料，简单友好的交互和高双商的输出再一次降低AI应用和体验门槛，让人工智能大模型备受关注。4月8日至9日，由中国人工智能学会主办的人工智能大模型技术高峰论坛将在杭州萧山举办。本次活动设有1场主论坛，5场专题论坛，包括多位院士在内的产学研专家将围绕“AI大模型”展开深度研讨，全面解读人工智能“大”时代的技术趋势，启迪智能科技创新应用。1拥抱AI大时代虽然人工智能大模型早先已经显示出强大威力，收获了“大力出奇迹”的赞誉，被认为是人工智能走向更强大的有效思路，但远没有今天这么火热。随着“ChatGPT们”的涌现，人工智能作为基座赋能生产力的大门正在开启。大模型为人工智能普遍赋能创造了条件：更好的通用性、更低的使用成本、更友好的用户体验，人工智能开发者可以轻松开发自己的AI产品，每个企业都可利用人工智能提升效率，每个人都可以通过自然语言交互等方式获得AI服务。2抢抓AI大机遇当大厂们相继涌入大模型赛道，各行各业纷纷接入大模型提供的AI能力，预示着一场声势浩大的技术革命悄然发生，新的产业风口已经形成。人工智能大模型的内核是什么、对智能科技进步有何作用、将引起哪些行业的连锁反应、可能产生哪些产业作用和社会影响……这些问题的解答都将是本次峰会的重点内容。此次人工智能大模型技术高峰论坛，以解析洞察相关技术的研究成果和行业机遇为发力点，是一场专题性的技术成果分享，也是一次立体性的产业趋势洞察，将有力促进我国人工智能大模型研究和应用，为萧山打造杭州人工智能创新发展区、加快产业集群建设汇聚生态力量。扫码预约观看直播百度上午场百度下午场视频号抖音大咖说

今年1月，工业和信息化部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》，加快推进机器人应用拓展，计划到2025年，制造业机器人密度较2020年实现翻番。机器人应用影响社会民生人口增长下降和老龄化导致的人口红利消失引发巨大隐忧，而化解此问题的其中一个最佳解决方案或许就在机器人手里，主要原因是足够出色的机器人可以有效满足各式各样的服务需求、提高各行各业的生产效率。服务领域，最典型的家庭场景就是陪护机器人，可以照顾老人简单的生活，提供基本的陪聊娱乐，而家教机器人可以帮助父母节省早教的时间和精力。还有医疗健康、商业消费、教育教学等场所，机器人都可以代替人工完成基础性、流程化的工作，降低人力依赖和成本，让服务更智能、更便捷。在重要的工业领域，智能化的生产线已经布满机器臂，安防、探测、巡逻、装卸等岗位也有机器人悄然上岗，人机协作的现代化生产方式已然成为新常态。机器人密度关乎产业升级整体来看，制造业的机器人需求度和普及度最高，也是我国产业智能化转型的一张王牌，这一领域的机器人密度已经位于世界前列，奠定了中国最大工业机器人市场的地位。国际机器人联合会主席玛丽娜·比尔说：机器人密度是衡量全球制造业采用自动化的关键指标。“机器人密度”代表制造业每万名工人所拥有的工业机器人数量，我国这一数据在2018年至2021年增长了两倍以上。数据表明，2021年，中国以322的机器人密度首次超过美国的274，预计可能很快会超过日本和德国，这两个国家的机器人密度略少于400。制造业机器人密度的增长，一方面体现了我国机器人研发与应用的长足进步，另一方面也体现了我国工业竞争力的明显提升。从机器人大国到机器人强国，还有很多路要走。本届大会设置《AI赋能机器人，提升传统产业的竞争力专题论坛》，聚集机器人领域的学术专家和创业者，交流分享智能机器人技术创新成果，共同探寻机器人走进传统产业的实践路线，拓展机器人应用深度和广度，助力我国机器人产业自立自强。扫描下方二维码前往大会官网进入交流群

推动全球化交流与合作全球人工智能技术大会由中国人工智能学会创办于2016年，是我国人工智能技术领域最具国际化属性和影响力的千人级行业活动之一，具有集中呈现学术动态、技术热点、应用趋势、产业风潮的平台价值，连接政府人士、科研学者、企业高管、高校教师及学生等多层次、多领域人群的纽带功能。支持区域智能产业发展今年是大会连续四届在杭州举办。过去三年，全球人工智能技术大会与杭州建设国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区一路相伴相长，结下了共创未来的深厚情谊，树立了会地合作的成功典范，为助力区域智能产业发展和生态繁荣、吸引优秀创新创业人才探索出了一条可行之路。当前，杭州在人工智能科技产业城市(不包含直辖市)竞争力评价指数中排名全国第二，智能产业创新能力不断优化，数字变革不断加速，而全球人工智能技术大会正是这场数字变革的参与者和见证者，本届大会将进一步为杭州打造

依据《吴文俊人工智能科学技术奖励条例》和《吴文俊人工智能科学技术奖励实施细则》相关规定，中国人工智能学会对提名2022年度吴文俊人工智能科学技术奖的成果，通过形式审查、初评函评、初评会评和终评会评等环节，经过为期10天的公示，经吴文俊人工智能科学技术奖励委员会审核通过，报中国人工智能学会理事长批准，决定授予60项成果为2022年度“吴文俊人工智能科学技术奖”，现将结果予以公告。2022年度吴文俊人工智能最高成就奖1项；杰出贡献奖3项；自然科学奖一等奖3项、二等奖1项；技术发明奖特等奖1项、一等奖1项、二等奖1项、三等奖1项；科技进步奖特等奖1项、一等奖1项、二等奖6项、三等奖4项；专项奖（芯片项目）一等奖1项、二等奖1项；科技进步奖（科普项目）2项；科技进步奖（企业技术创新工程项目）3项；优秀青年奖15项；优秀博士学位论文获奖论文9篇、提名论文5篇。授奖名单详见附件。特此公告。附件：2022年度吴文俊人工智能科学技术奖授奖名单中国人工智能学会2023年3月14日2022年度吴文俊人工智能科学技术奖授奖名单注：排名按照奖励等级（特、一、二、三等奖）进行排序，同等级、同奖种排名不分先后如果你在看这篇文章，别忘了点击「在看+点赞」哦！👇

Transformer

月发布最初的DALL-E以来，该技术的优势似乎已经不可避免地。出于同样的原因，重要的是要记住，人工智能的当前技术水平远未达到人工智能能力的最终状态。相反，人工智能领域的发展从未像现在这样快速。尽管

人：陈老师、刘老师、李老师邮政编码：1000832022年吴文俊人工智能科学技术奖初评通过项目公示如果你在看这篇文章，别忘了点击「在看+点赞」哦！👇

2022年10月22日，在教育部科学技术与信息化司、国家自然科学基金委信息学部和中国工程院信息与电子工程学部指导下，由中国人工智能学会主办，中国人工智能学会教育工作委员会承办，上海人工智能实验室，浙江大学中国科教战略研究院，上海浙江大学高等研究院，北京工业大学北京人工智能研究院，浙江大学人工智能协同创新中心，华为，科大讯飞作为支持单位举办的“智行中国”系列论坛启动仪式暨第一期“迈向教育科学研究新范式”线上论坛成功举办。郑纬民院士应邀做了《人工智能算力基础设施的设计、评测与优化》报告。报告从“AI+系统”的角度，对AI三驾马车之一的算力研究现状和未来发展做了思考。报告内容分成五个主要的部分，包括AI算力及其基础设施的重要性、AI算力基础设施的架构设计、AI算力评测方法和优化等，并通过百万亿参数超大规模预训练模型加速给出了实际的例子，同时分享了如何培养系统人才的经验和成果。最后指出，人工智能算力是当前人工智能领域发展的关键，需要加快AI基础设施的构建以及系统方面人才的培养。为了深入贯彻教育、科研和人才三位一体的新理念，为了促进学术交流，征得郑纬民院士同意，现将郑纬民院士报告中关键ppt内容发布，以便共同思考人工智能算力基础设施赋能社会发展以及培养相应一流创新人才。“智行中国”系列论坛第一期摘要视频郑纬民院士的《人工智能算力基础设施的设计、评测与优化》视频报告郑纬民院士中国工程院院士，清华大学计算机系教授。长期从事高性能计算机体系结构、并行算法和系统研究。在高性能存储系统领域，提出可扩展的存储系统结构及轻量并行的扩展机制，发展了存储系统扩展性理论与方法，率先研制出具有自主知识产权的国产网络存储系统；提出高容错纠删码轻量编码方法及数据快速自愈模型，拓展了存储可靠性的技术思路。在高性能计算机体系结构领域，在国内率先研制并成功应用集群架构高性能计算机。在大规模并行算法与应用方面，在国产神威太湖之光上研制的极大规模天气预报应用获得ACM在计算扩展性方面的Gordon

作者王耀南院士未经授权严禁转载及翻译如需转载合作请向学会或本人申请转发请注明转自中国人工智能学会扫码加入我们个人会员：1000元/届（5年）学生会员：50元/届（5年）终身会员：2000元

如果上一代人工智能可以叫做计算机智能，硬核是算力、算法和数据的话，那么新一代人工智能应该是有感知、有认知、有行为、可交互、会学习、自成长的机器智能，其硬核是交互、学习和记忆，而量子认知机的落地应用，则可能是下一代人工智能，也许要到百年之后。一如何让机器能够像人一样认知？这是当今智能科学难以回答而又必须回答的问题。人类这个物种在近300万年的进化中，脑的大小几乎增长了4倍，超过了过去6000万年的总增长率，已经成了地球上认知能力最强的生物，正是认知成就了今天的人类。在人类文明史上，理解人类认知和精神的生物学本质，曾经被认为无法纳入科学研究的范畴，现在如日中天，科学已经发展到从人类认识客观世界到认识自身，特别是认识人脑认知的新阶段。令人惊异的是，这类研究主要不是出自创立宗教和神学的圣人，不是出自哲学家、思想家和教育家，而更多的是出自生命科学家和人工智能学家，他们从进化论、遗传学和细胞学中寻找人类认知的生物学基础，尤其通过物种多样性、基因工程以及认知神经生物学，探寻人类认知的生物学基础。细胞是构成人体形态结构和功能的基本单位，形态相似和功能相关的细胞，借助细胞间质结合起来形成结构，成为组织；几种组织结合起来，共同执行某一种特定功能，并具有一定形态特点，就构成了器官；若干个功能相关的器官联合起来，共同完成某一特定的连续性生理功能，即形成系统。人体由多个系统组成，以维持生命，例如运动系统、消化系统、呼吸系统、循环系统、泌尿系统、生殖系统、内分泌系统、免疫系统。人体被划分成不同系统，只是人类认知自身的一种方法，可称为视图。实际上人体未必是可以这样分开来谈的，这只是人们用不同视角更深刻地去认知自己而已。很难区分这些系统哪个更重要。从生命科学的角度看，它们应该具有相同的复杂性，不存在脑器官最复杂之说，这或许只是人类对自身理解的一个“偏见”。还有一些其他的划分方法，例如，结构生物学把生命科学分为基因生物学、原子生物学、分子生物学、大分子生物学、蛋白质生物学、细胞生物学、神经生物学等，也未尝不可。人们已经形成一个共识：结构在生命科学中举足轻重。二机器认知要和人相比，并非一件容易的事情。人体依靠新陈代谢为生，一条鲜活的生命，新陈代谢一刻也不能停止，由循环系统供应人脑能量，有了源动力，人脑才能承担认知的任务。机器能量的供给，对应人体的消化系统、呼吸系统、泌尿系统，尤其是循环系统。循环系统是生物体的细胞外液（包括血浆、淋巴和组织液等）及其赖以循环流动的管道组成的整体。人体形成心脏以后，循环系统分心脏和血管两大部分，叫做心血管系统，是生物体内的运输系统，它将消化道吸收的营养物质和由肺吸进的氧输送到各组织器官，并将各组织器官的代谢产物，通过同样的途径输入血液，经肺、肾排出。它还输送热量到身体各部以保持体温，输送激素到靶器官以调节其功能，是整个人体的动力来源。诺贝尔奖获得者薛定谔告诉我们，人和所有生物一样都遵循最基本的物理定律，都会衰老，都赖负熵为生，机器也一样，需要依靠能量，形成秩序，通过和外界交互，产生负熵。如果机器里的材料老化了，结构破损了，被切断了能源，或者时钟出了故障，对外交互中断了，那么，机器的生命就停止了，相当于人心脏的机器时钟停止了跳动，认知活动的模拟也就难以为继。以前人们常常说“心灵”“爱心”“心智”“用心学习”，不是很准确，心脏只是动力，是推动血液在体内循环的肌肉器官，不是用来产生情感、知识和智能的地方，脑才是信息处理的器官。软构体寄生在硬构体上，精神寄生在物质上，两者之间不但没有断层，而是难舍难分，把物质和精神、科技和人文分为二元，不够贴切。智能机器是由物质、能量、结构和时间四要素组成。物质是静止的能量，能量是运动的物质，结构和时间寄生在物质和能量上，形成诸多硬构体，软构体可以寄生在硬构体上，也可以寄生在已有的软构体上，把各种硬构体按照结构设计组装到一起，就成为机器。机器里一定要有一个最基本的时钟，时钟赖能量为生，时间寄生在时钟上，形成时序。结构和时间寄生在硬构体上，如同基因寄生在每一个细胞的蛋白质上。可以存在很多的软构体，它们或者寄生在硬构体上，或者寄生在软构体上，用来表达概念、信息、数据、知识，与外界交互，还可以自我复用。自然进化，物竞天择，使得人类有了想象力和创造力，可以创立丰富多样的软构体，如果软构体相互之间不能自洽，甚至冲突，会导致软构体陷入局部死循环，如同人得了精神疾病，仅仅从物质和能量层面考虑是难以治愈的。智能源发于人脑，特别是源于难以计数的各类神经细胞相互作用所致的复杂性，大脑新皮质才是学习和记忆的思维器官，形成认知空间。如果没有记忆，我们就永远活在当下，就不会有时间的概念，正是记忆让我们能够为过去和现在提供了连续性。只要机器有了动力，机器的时钟不停，依靠时间，机器就表现出秩序和能力，就可以表达和交流信息，实现知识和智能的积累，实现机器认知的自成长，于是机器可以完成认知的任务。如今，高性能计算机里的时钟精度已经可达到飞秒，甚至亚飞秒，原子钟芯片的时间精度可达到10－11，正在走向商用量产。机器里无论是复杂机器指令或者精简机器指令的执行，以及寄生在机器语言上的各种软构体的执行，通过递归复用，表现出高超的秩序，可以实时地与人进行交互，完成自然语言对话，通过图灵测试，甚至可以通过暴力计算和暴力仿真，完成蛋白质折叠的结构预测，也就不奇怪了。把生命看成机器，薛定谔称之为“活细胞的物理观”；如果把机器看成生命的话，我们可以称之为“机器的生命观”。生命和机器里的物质都可以对应物理层，生命里的生化层，在机器里面我们把它对应为“能量和时钟”，生命里的生理层对应机器里面的电子电路和机器指令，这些是硬构体；心理层对应着操作系统和中间件，认知层对应高层次软件和数据，这些都是软构体。因此生命赖负熵为生，时钟依赖能量，时间依赖时钟，秩序依赖时间。生命和机器都可以作为认知的载体，从物质到能量、到信息、到知识、到智能、到精神、到人文、到艺术。越往上软构体越多，常常递归调用，依靠自我复用实现自成长。时间是人类认知的奠基石，数学是人类最抽象的软构体，是人类在自然语言基础上使用的最抽象的专业语言。三要弄清楚智能机器如何同人一样，具有认知能力，我们首先关心机器的“具身智能”，提出“具身智能”的第一人当是图灵，他在1948年就称之为“embodied

清华大学计算机系方斌作为首席客座主编在国际知名期刊Frontiers

think?)”，也许感到这个问题中“机器”和“思维”难以被准确定义，图灵自问自答了18年，提出“模仿游戏(imitation

近日，教育部正式公示了第二批“全国高校黄大年式教师团队”认定结果，共有200所高校的教师团队入选。其中，CAAI理事长戴琼海院士担任负责人的清华大学成像与智能技术实验室教师团队成功入选该名单。为引导广大教师持续向黄大年同志学习，教育部发布《关于开展全国高校黄大年式教师团队创建活动的通知》，决定2017年年底前认定200个“全国高校黄大年式教师团队”。时隔四年，第二批“全国高校黄大年式教师团队”名单出炉，同样有200个教师团队入选，其中包括多位院士。第二批全国高校黄大年式教师团队名单扫码加入我们个人会员：1000元/届(5年)学生会员：50元/届(5年)终身会员：2000元

2021年度中国人工智能学会会士增选公示根据《中国人工智能学会章程》、《中国人工智能学会会士评定工作办法》，学会于2021年5月启动中国人工智能学会会士候选人提名工作。经学会会士提名、会士评定工作委员会办公室审查、会士评定专家委员会审议投票等程序，评选出何友、严新平等14位会士人选。现将名单予以公示，公示期为5个工作日（自2021年12月3日至12月9日24时）。任何单位和个人如对公示的评审结果持有异议，请在12月9日24时前实名向中国人工智能学会会士评定工作委员会办公室提出，凡匿名异议不予受理。地址：北京市海淀区学研大厦B座305室邮编：100084电话：010-82686686

为激励和表彰在人工智能科学研究、技术开发与创新、科技成果推广应用和产业化等方面做出突出贡献的单位和个人，根据《关于深化科技奖励制度改革的方案》（国办函﹝2017﹞55号）精神，按照《吴文俊人工智能科学技术奖励条例》及其实施细则，中国人工智能学会经研究决定开展2021年度“吴文俊人工智能科学技术奖”[国科奖社证字第0218号]提名工作。一、提名奖项1．吴文俊人工智能最高成就奖;2．吴文俊人工智能杰出贡献奖;3．吴文俊人工智能自然科学奖;4．吴文俊人工智能技术发明奖;5．吴文俊人工智能科技进步奖(含科普项目和企业技术创新工程项目);6．吴文俊人工智能优秀青年奖；7．吴文俊人工智能专项奖(芯片项目)；8．吴文俊人工智能优秀博士学位论文。二、提名范围“吴文俊人工智能科学技术奖”实行提名制度，被提名者需由下列单位或个人提名，不受理自荐。（一）单位提名1.各省、自治区、直辖市科协（或科技主管部门）；2.各省、自治区、直辖市人工智能学会；3.中国人工智能学会各专业委员会；4.全国重点高等院校对本单位项目的提名；5.国家大型科学研究院所对本单位项目的提名；6.国家大型企业集团对本单位项目的提名；7.中国人工智能学会理事单位及单位会员对本单位项目的提名。（二）专家提名中国科学院院士，中国工程院院士，历届吴文俊人工智能最高成就奖、杰出贡献奖获奖人，国家杰出青年科学基金获得者，教育部“长江学者”特聘教授，国家“万人计划”领军人才，中国人工智能学会常务理事、理事，近5年（2016年-2020年）内获得吴文俊人工智能自然科学、技术发明奖、科技进步奖的特/一等奖的第一完成人，5人以上的联合提名。三、提名基本条件提名项目（人选）必须符合《吴文俊人工智能科学技术奖励条例》及其实施细则的有关要求，其中：1.提名吴文俊人工智能技术发明奖、吴文俊人工智能科技进步奖（不含科普项目和企业技术创新工程项目）、吴文俊人工智能专项奖（芯片项目）的技术成果应经过科技成果评价(相关机构鉴定或验收报告）。至少具有两年的整体技术应用（即应用证明不晚于2019年12月31日），技术发明成果应取得已授权国内或国际发明专利，证明技术先进、质量稳定、效益明显。2.提名吴文俊人工智能科技进步奖（科普项目）的科学普及成果应有广泛社会效应的证明。3.提名吴文俊人工智能科技进步奖（企业技术创新工程项目）的企业需成立满四年且具备两年以上的经济效益和盈利水平。4.吴文俊人工智能优秀青年奖的被提名人，须在7月31日年龄不超过35周岁(1986年7月31日及以后出生)。已经入选国家“(青年)千人”、“青年拔尖人才”、“万人计划”领军人才、“(青年)长江学者”和获得自然科学基金委“优秀/杰出青年科学基金”的专家学者不予提名。5.已获国家级、省部级奖项的项目，不得重复提名本奖。6.同一科研项目只能提名一类吴文俊人工智能科学技术奖种。7.国家或省部级计划、基金支持的项目，应当在项目整体验收通过后再提名本奖。四、时间安排1.在线填报截止时间：即日起至2021年8月15日24:00填报网址：http://wwjkjj.caai.cn2.纸质版寄送截止日期：即日起至2021年8月25日前提交完毕（邮寄以邮戳日期为准），逾期不予受理寄送要求详见：http://caai.cn/index.php?s=/home/article/detail/id/1352.html五、联系方式联系电话：010-82686687电子邮箱：wwjkjj@caai.cn通讯地址：北京市海淀区双清路30号学研大厦B座305室收件人：中国人工智能学会奖励工作办公室（请注明“提名材料”）邮政编码：100083前往学会官网，获取详情信息：http://caai.cn/index.php?s=/home/article/detail/id/1352.html扫码加入我们个人会员：1000元/届(5年)学生会员：50元/届（5年）终身会员：2000元

12月27日，由中国人工智能学会主办，西安国家民用航天产业基地管理委员会、OSCHINA、CAAI青年工作委员会承办的CAAI系列技术沙龙——“AI开源行”活动将在线举办。活动将邀请百度、腾讯、科大讯飞、第四范式、浙江大学等知名企业和高校的资深技术专家，面向程序员、架构师、运维人员、项目经理/技术总监、CTO等，带来AI开源技术的最新技术应用与开发实践，帮助广大AI开发者学习新方法、获取新资源，掌握新能力。开源开放，为创新繁荣提供生态沃土在人工智能发展道路上，开源开放已经成为主流趋势，大力推动着AI技术与各行各界的快速融合，也为人才培养和创新繁荣提供了生态沃土。放眼全球，几乎所有的头部人工智能公司都推出了专业的开源平台，为合作伙伴和传统企业，特别是为中小微企业，提供着低成本、低门槛、高效率的AI技术支持。对于学习者和开发者而言，开源技术和平台能够提供更先进、更强大的算法和算力，大力支持技术研究与产品开发。同时，开源开放模式，也让开发者可以公平地拥有优质资源，这样可以整体性的提升我国人工智能的创新与创造活力。锁定主题，助力AI开源开放生态建设基于此，CAAI系列技术沙龙本期锁定“AI开源”主题，希望通过本次活动助力AI开源开放生态建设，促进开源技术与工具的普及，在服务AI开发者的同时，让更多传统企业借助开源平台快速拥有AI能力。届时，CAAI青年工作委员会主任公茂果教授将为大会致辞，爱分析合伙人&首席分析师李喆，飞桨开源框架产品负责人张军，腾讯优图实验室高级研究员王星晨，浙江大学博士、MindSpore高级工程师王俊，ThoughtWorks高级机器学习工程师王振璇，OPEN

点击“蓝字”关注我们疫情防控不放松，学习充电不间断。在此特殊时期，中国人工智能学会积极探索学术交流创新模式，围绕AI+学术、AI+技术以屏幕架起连接智能科技知识的桥梁，为学会会员和AI从业者特别开设CAAI云课堂等系列活动。学会集结优质讲师资源依托数字化平台，在中国科协绿平台的支持下，通过前沿优质的课程提供免费高质量的知识服务。让我们开启云端互动，与讲师面对面！No.1组织架构主办单位：中国人工智能学会协办单位：绿平台（创新资源共享平台）CAAI知识工程与分布智能专委会CAAI会员服务工委会江苏南京生态科技岛经济开发区管理委员会中新南京生态科技岛开发有限公司No.2第六期讲师马少平CAAI

在目前很多地区或社区已自我封闭隔离的情况下，病患更加需要就近早期诊治，DUCG人工智能看病系统只需要有条件上网即可使用，且具有强可解释性，不会因应用环境变化而降低辅助诊断的正确率。

新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动着全国人民的心，中国人工智能学会作为全国一级学会，积极落实党中央的精神，按照中科协和民政部的部署，认真履行社会责任，团结广大会员，以实际行动支持抗击疫情，为打赢这场没有硝烟的“战疫”提供有力的科技支撑，为做好疫情防控、应急科普的各项工作贡献智慧。面对疫情，学会单位会员积极发挥带头作用，践行企业社会责任，第一时间驰援战疫一线，以捐物、捐款、成立专项基金、免费开放技术和数据等举措，为武汉带来了最具科技感的应援。保障武汉医疗物流

8月31日-9月1日，由中国人工智能学会主办，华中科技大学电子信息与通信学院承办，主题为《计算机视觉应用技术》的AI前沿讲习班第七期在华中科技大学成功举办。在讲习班上，华南理工大学二级教授、博士生导师金连文发表了主题为《文字检测与识别：现状及展望》的精彩演讲。金连文华南理工大学二级教授，博士生导师以下是金连文的演讲实录：

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你手机里的APP很大一部分都有人工智能技术，抖音上帮你美白瘦身的滤镜背后就是图像技术；你看头条新闻，后台是人工智能的兴趣推荐系统在为你挑选；王者荣耀里的人机对战，你的对手就是机器人……

我们有一些个人的体会，两个面向：面向学术前沿，面向国家重大需求，高水平科学研究转化成高水平教学，转化成创新实践协同育人的力量，这样意义上来讲才能培养高水平的人才。

嘉宾们将与参会人员交流分享最前沿的科研成果及对未来趋势的研判，CCAI2018也将为各界精英搭建合作桥梁，欢迎认同如下愿景并力行不怠的机构成为“CCAI2018”的合作伙伴，共同为时代增光添彩！

表示谷歌大脑的东京办公室已经建立起来了，他本人就已经在东京办公室上班了，如果有学者去东京可以约见面；同时他也已经在积极宣传，希望日本的感兴趣的研究人员们加入进来。

将此项工作扩展到ImageNet最新分类和检测结果中，并展示了如何自动学习新的优化算法和有效的激活函数。我们正积极与我们的云人工智能团队合作，将这项技术提供给谷歌客户使用，并继续在多方面推动该研究。