2020 年 8 月 7 日,第五届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)于深圳正式拉开帷幕。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,鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台。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。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。同时,借鉴生物视觉系统,将边、端、云都考虑在内的“数字视网膜”的概念也应运而生。他表示,城市大脑2.0可以使得现有的城市大脑1.0在编码方面节省50%的存储和带宽,在云资源的耗费上,比现有的可以节省90%以上的云计算的算力资源。

2020 年,人工智能圈经历了疫情之下的艰难与阵痛,却也迎来了十年一遇的时代机遇 “新基建”,一场庞大的国运变革蓄势待发。如何紧跟技术变迁和行业发展大势,AI 学术基础与产业落地未来如何发展,都将是以 “AI 新基建,产业新机遇” 为主题的 CCF-GAIR 2020 峰会着重讨论的议题。

在峰会开幕仪式上,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发表致辞表示,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。这几年来,人工智能开始升温,各地也陆续举办各种各样的人工智能大会。从这个角度来看,我们在2016年就开始举办CCF-GAIR还是非常有前瞻性的。深圳是一个注重实干的城市,CCF把CCF-GAIR定位为连接人工智能学术界和产业界的会议放在这里,就是为了让这个会议更接地气,让它从一开始就不断创新,保持旺盛的生命力。今年大会主题是“AI新基建、产业新机遇”,一方面,是希望在大会举办5周年之际,在前几年大会讨论产学结合、产业落地和垂直细分的基础上,做一个系统的总结和回顾;另一方面,前几年AI落地情况下,大会从人工智能基础研究出发,推动人工智能更多的应用、更多的可能,在更多领域的落地。

高文在开幕式上演讲

围绕着 AI 新基建,CCF-GAIR 2020 峰会共设包括 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 源创专场在内的 15 个 AI 专场。本届峰会邀请到来自中国科学院、中国工程院、加拿大工程院的多位院士以及来自香港中文大学(深圳)、清华大学、北京大学、中国科学技术大学、浙江大学、上海交通大学、西北工业大学、南京大学、中山大学、北京航空航天大学、北京语言大学、中央美术学院等知名学府的专家学者;企业方面,峰会邀请到来自微软、英特尔、阿里巴巴、腾讯、华为、百度、京东、小米、美团、滴滴、地平线、优必选、云天励飞、澎思科技等企业的首席科学家、技术 VP。
高文院士在开场演讲中表示,城市大脑是现有智慧城市中的一个核心系统,它将算力及数据汇聚到一起,加上算法就可能产生出非常好的结果。譬如,基于互联网的数据、政务的数据、社会的数据,把它们集中到一起,提供一个云计算服务,就可以提升政府效率、加速企业创新。智慧城市系统之中,汇集了各类各样的数据,其中有90%左右的数据都与图像、视频相关联,如何处理好图像和视频数据,在城市大脑系统中是非常关键的要素。
现有的系统中,数据基本以图像与视频两种形式进入:第一种模式:摄像头就是一个简单的传感器,捕捉到图像或者视频以后,进行一个编码压缩,传送给云端,云端将它存储起来。也可能将它解码之后进行分析,识别出人脸、车辆,或者进行交通数据的分析等等,这是一种信息或者数据感知的模式。另一种模式叫做智能终端,在摄像头这一端就把人脸或者车牌等信息识别出来,识别出来的信息被传送到云端,直接可以进行分析使用。这两种模式是目前城市大脑中数据使用的主要模式,当然这两种模式都多多少少存在一些问题。
如果仅仅作为一个感知终端,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。所以,我们需要一个更好的系统,这个系统不仅云上算力资源需求不多且可以完成一些未经规定的动作。
高文表示,城市大脑2.0就是借鉴这样一个系统提出的一个体系架构,这个体系架构要想把它做出来,需要数字视网膜这样一套思路、技术及其标准化,现在这些思路、技术、标准化都逐步到位。数字视网膜这套系统上了以后,可以使得现有的城市大脑1.0在编码方面节省50%的存储和带宽,在云资源的耗费上,比现有的可以节省90%以上的云计算的算力资源。而且它对于图像特征的提取和分析延迟比较低、精度比较高,所以它有很多好处,这是数字视网膜希望带给城市大脑2.0的一个好处。