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CCF-GAIR人工智能和机器人峰会在深举行

聚焦AI新基建和产业机遇

  广州日报讯 (全媒体记者鲍文娟)为期三天的2020全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR2020)于8月7日~9日在深圳举行。主题以“AI新基建、产业新机遇”为主题,举行了15个AI专场。该峰会由中国计算机学会(CCF)主办,香港中文大学(深圳)、雷锋网联合承办。

  拟推动AI在更多领域落地

  中国计算机学会(CCF)副理事长、华中科技大学计算机科学与技术学院教授金海在开幕式上介绍,CCF-GAIR大会面向人工智能领域,科技界、应用界和产业界的专业人士,旨在促进人工智能学术成果,新技术的交流、普及和应用,打造一个交流平台,促进科技成果向现实生产力的转化,促进产业的发展。

  人工智能前沿专场上,南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授以“反绎学习”为题发表了大会报告。周志华表示,当今的人工智能热潮是由于机器学习,特别是其中的深度学习技术取得巨大进展,在大数据、大算力的支持下发挥出巨大的威力。机器学习算法模型用了更多数据和算力后,获得的性能增长可能远超算法模型设计者的预想。

  城市大脑2.0更高效

  在本次大会上,中国工程院院士、鹏城实验室主任高文在题为《城市大脑2.0-边端云处理分工的人工智能赋能系统》的报告中,谈到了以云为中心的城市大脑1.0及其现状。

  据介绍,目前的城市大脑系统中,数据基本以图像与视频两种形式进入。但存在的问题,无论是图像还是视频作为感知终端,后面如果需要调用,除了解码以外,还要进行特征提取等工作,需要大量的计算程序,这些计算非常耗费云计算算力资源。另外,智能终端还无法识别出未被指定的人或物。

  “城市大脑1.0是以云计算为核心的系统,由于系统各部分没有很好的分工协调机制,使得系统成本高、响应速度慢,而数据的可利用性也低。”高文表示,为解决现存问题,设计一个新的城市大脑——城市大脑2.0彰显出了必要性。

  据介绍,目前鹏城实验室通过数据专线接入深圳交警5500路视频,数字视网膜服务器可进行视频内容压缩、特征提取、目标搜索跟踪、泥头车监测等视频验证,可去除冗余信息,减少存储和传输压力,24小时压缩率达到50%以上,根据十余种特征对车辆进行搜索跟踪的平均识别率超过90%。

  高文表示,借鉴生物视觉系统,将边、端、云都考虑在内的“数字视网膜”及其标准化,是城市大脑2.0的核心,不仅将节省存储和带宽,还能在原始图像上的特征提取上实现低延时和高精度,也有助于显著提升信息密度和价值。

  本次大会期间,围绕着AI新基建,峰会共设置15个AI专场,包括AI前沿专场、机器人前沿专场、前沿语音技术专场、联邦学习与大数据隐私专场、AI 芯片专场、智能驾驶专场、AIoT专场、智慧城市“新基建”专场、企业服务专场、工业互联网专场、AI 金融专场、视觉智能·城市物联专场、医疗科技专场、AI+艺术专场、AI 源创专场等。

 
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