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旷视亮相南京中国人工智能峰会

来源:未知       更新时间:2017-09-13 14:23

旷视亮相南京中国人工智能峰会

  9月12日,2017中国人工智能峰会(CAIS2017)于南京国际博览会议中心的中华厅隆重开幕。作为国务院《新一代人工智能发展规划》发布后,中国地区的第一场超大型人工智能峰会,此次在南京召开的人工智能峰会以“创新·变革·突破”为主题,聚集了来自AI行业的众多学术大拿及行业大咖。人工智能顶尖企业旷视(Face++)作为本次大会的支持单位,公司创始人兼CEO印奇、首席科学家孙剑、总裁付英波纷纷亮相峰会现场,并围绕人工智能行业驱动力与技术创新作出深刻的主题报告。
 
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  2017中国人工智能峰会由南京市人民政府、江苏省科学技术厅联合主办,南京市商务局、南京市科学技术委员会、南京经济技术开发区管理委员会、中国信息通信研究院承办。在峰会开幕式上,南京市市长缪瑞林亲自主持,科技部创新发展司副巡视员吴向、中国信息通信研究院院长、中国人工智能产业发展联盟(筹)秘书长刘多为峰会致开幕辞,江苏省及南京市多位领导共同启动开幕仪式并发表重要讲话。
 
  让中国成为人工智能先发国家
 
  对于人工智能来说,2017年是非常特殊的一年。这一年AI迎来了发展的第三次浪潮,我们看到深度学习算法、语音识别、计算机视觉、自动驾驶等技术和行业应用在落地上循序渐进,更让人欣喜的是,今年我们还看到了政府对于人工智能产业的大力支持。
 
  7月份,我国国务院发布了首个针对人工智能的“国”字号文件——《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》),为人工智能行业下一步的发展规划提出了方向性的意见,包括“三步走”战略、市场规模的预期等等,力求在世界范围内构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。
 
  为进一步落实国务院对于人工智能产业《规划》要求,将南京市建设为中国人工智能创新及应用的先发城市,在本次峰会上,南京市人民政府授予8位学术界、企业界代表“南京市人工智能产业发展顾问”称号,以帮助政府为智能产业布局及技术研发扶持方面建言献策。其中旷视(Face++)印奇与创新工场董事长李开复、“递归神经网络之父”尤尔根·施米德胡贝等均获此殊荣。
 
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  印奇受聘南京市人工智能产业顾问(左一)
 
  价值与技术,驱动人工智能成长
 
  作为人工智能领域的代表性人物之一,印奇无论是在技术研发还是商业运营上都取得了令人瞩目的成就。大学时,印奇师从中国人工智能领域泰斗姚期智先生学习计算机视觉技术,毕业后与同学合力创建旷视(Face++)。发展至今,印奇不仅带领旷视(Face++)成长为中国人工智能领域估值最高的独角兽企业及MIT科技评论公布的全球50大最聪明企业,他自己也入选福布斯30U30亚洲青年领袖并位列企业科技领域榜榜首,还曾先后作为创业代表及企业代表被国家领导人接见。
 
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  在本次峰会的产业论坛上,印奇对于人工智能现在及未来的发展提出了自己的见解,他认为要想做成世界级的人工智能公司,需要坚持“价值与技术“的双轮驱动力:”人工智能的核心驱动力源于技术、人才、数据、场景、行业等多个因素,发展人工智能首先技术要经得起行业考验,旷视目前已在北京、南京、西雅图设立自己的技术研究院,从平台架构、创新应用、前沿设备三个角度出发,为旷视的技术实战不断输送新鲜血液。“
 
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  技术最终需要被市场应用才能促进人工智能的不断升级迭代,在讲述应用时,印奇以旷视核心的人脸识别技术为例,他讲到“6年前,刷脸技术只是被美图及一些游戏软件用来P图和娱乐;随着人脸识别精度的提高,三年前,这项技术被阿里巴巴实现了刷脸支付这一大胆的创新;而现在,人脸识别以其足够高精、高效且安全的特点被广泛应用于金融、安防和手机应用上。我们会看到,四天前vivo发布了应用旷视刷脸技术的人脸解锁手机;而就在一天前,旷视天眼系统在某城市已累计抓获逃犯1706人。这就是旷视为人们开启的刷脸世界,也是技术服务于现实的魅力所在。“
 
  人工智能创新,永不止步
 
  除印奇外,旷视(Face++)首席科学家孙剑博士也在大会下午举办的“2017中国人工智能峰会“技术论坛上分享了旷视在技术研发上不断取得的突破。
 
  在加入旷视之前,孙剑博士曾是微软亚洲研究院的首席研究员,他带领团队研发的“图像识别的深度残差学习”系统神经网络层级达到了当时最高的152层(一般情况下只有20-30层),在ImageNet多个类别的测试中击败了谷歌、英特尔、高通以及学术实验室的系统,成为识别准确率最高的系统。来到旷视之后,孙剑博士再次带领旷视研究团队取得人工智能系统研发的重大突破,并于今年七月发表了卷积神经网络研究的最新成果 ShuffleNet卷机模型结构。孙剑博士也在大会上介绍到,ShuffleNet是相比VGG、ResNet、Xception和ResNeXt等目前性能优异的网络结构更高效的移动端卷积神经网络,对比相似精度的卷机结构,ShuffleNet将实际运算速度至少提高了约13x倍。
 
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  孙剑博士最后针对算法的实际效用阐明,在移动设备越发重要的今天,在其之上运行的视觉算法模型会越多、准确率要求会越来越高。无论是手机人脸解锁,还是安防对于人车物景的识别,抑或是直播用户行为分析,都离不开基础模型的支持。好的基础模型可以让因为原始运算力需求过大而无法在手机上高效运行的模型能高效运行,将众多不可能变为可能。
 
  最后,在峰会的圆桌论坛上旷视(Face++)总裁付英波也和众多与会的科技企业代表围绕人工智能产业由云端到落地应用的变革与突破进行了深入探讨。
 
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  人工智能产业的发展,需要依靠社会多领域力量的积聚才能创造辉煌,旷视(Face++)将会与学界、业界及政府共同努力,为让中国成为人工智能强国而努力。

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