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人工智能

2021年数智化高峰论坛举行 探讨AI技术赋能数智化转型

10月22日,人工智能领域的盛会——“2021年数智化高峰论坛”在北京召开,论坛以“AI赋能无限想象”为主题,各方专家共聚一堂,以推动人工智能创新应用为出发点,广泛探讨AI技术如何赋能高效数智化转型升级,加速推动我国数字经济的高质量发展。

原信息产业部部长、工业和信息化部信息通信经济专家委员会吴基传主席为大会致辞并发表演讲;中国工程院谭建荣院士,中国人工智能学会理事长、中国工程院李德毅院士,中国科学技术协会、科学技术创新部副部长林润华,中国信息通信研究院云大所何宝宏所长、九章云极DataCanvas董事长方磊等出席大会并发表演讲,从多方位宏观角度展望AI行业发展和未来方向。

吴基传在致辞和“泛在的Al, 从感知到认知,从智能到智慧”主题演讲中指出,新一代科技革命和产业革命正在席卷着全球,其中人工智能技术的发展在社会智能化转型浪潮中起到了越来越关键的作用;并鼓励人工智能领域的专家、学者、政府及企业相关从业者 “面对新的要求,希望各位牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇,加快核心技术自主化进程,加深产业落地和提升实体经济的效能,加强人才培养力度和完善经济社会发展的环境,促进世界人工智能发展新的潮流,服务经济社会发展和支撑国家安全,带动国家竞争力整体提升和跨越式发展。”

谭建荣院士在“数字经济与数字转型:关键技术与发展趋势”主旨发言中强调发展数字经济过程中基础研究的重要性:“要掌握核心技术,要掌握高新技术,必须从基础研究开始。”谭院士提出,通过:智能制造+创新设计、智能制造+工艺提升、智能制造+强化质量、智能制造和衍生服务、智能制造+拓展市场五大方法将促进实现数字经济和数字转型。

李德毅院士特请九章云极DataCanvas高级副总裁黄北宁女士分享他的思考:“新一代人工智能十问”,输出关于人工智能更明确的观点和更清晰的条理的同时,引发与会者以“为祖国的发展和强盛不断学习、不断提升、不断完善”为己任的深入思考。

林润华副部长以“迈进大智能时代”为题发表演讲,提出“人工智能和人工智能算法的快速迭代,使我们形成了一个前所未有的认识自然和认知社会的巨大能力,所以从感知到认知到连接这样一个高效的基础设施,是推动人类步入智能时代非常重要的物质基础。”

何宝宏所长在“Al工程化发展趋势与挑战”主旨演讲中强调,在AI工程化从学术走向产业的进程中,“融合”尤为重要。“人工智能要做成科学的工程,需要跟周边相关技术融合发展。人工智能不可能飘在天上,底下需要云计算的一些支持,需要数据科学、数据工程的一些发展,需要边缘计算等的发展。”

方磊董事长发表“数据智能的未来之路”主题演讲,以前瞻视角看待数据智能未来发展。他指出,软件将进一步升级决策自动化,“软件基础设施会经历一场重大升级,AI落地会是通过软件基础设施升级来实现,一千朵行业云里面的软件基础设施升级会是数据智能这个‘新IT’的历史性机遇,九章云极DataCanvas预测这个未来,也拥抱这个愿景。”

大会为与会者奉上AI技术饕餮大餐——融合了核心人工智能开源技术的前沿创新和在一些行业中的应用前景,AI生态呈现蓬勃发展态势。

九章云极DataCanvas总裁辛儿伦在致辞中表示,“人工智能已经列入国家战略层面,‘具备掌握关键核心技术’和‘创新能力’的优势单位,正在加速AI标志性产品的突破研发,加速开源技术的迅速发展和广泛运用,AI时代蓝海广阔。”

九章云极DataCanvas联合创始人暨CTO尚明栋现场开源发布两大自主研发的重磅人工智能领域前沿技术成果——DAT自动机器学习工具包和DingoDB实时交互式分析数据库,并与IDC中国、CB Insights中国等国际知名研究机构联合发布AI行业深度研究白皮书:《引入AutoML,破局企业智能》和《ModelOps技术应用及趋势白皮书》。

该开源产品和白皮书作为数据科学领域的突破性研发成果和行业领先展望,将为AutoML、AutoDL等前沿AI技术在企业数智化升级过程中的创新应用提供跨越式提效动能和更加明确的标准化引导。

IDC中国研究总监卢言霞、CB Insights中国高级分析师常啸出席大会,深度剖析AutoML自动机器学习和ModelOps模型运维技术的发展现状、机遇与挑战和对产业应用的重要影响。

卢言霞指出,在人工智能领域呈现的六大技术趋势(自动化机器学习,边缘智能,AIOps,超大预训练模型,多方隐私计算,知识计算)中,AutoML自动化机器学习是推进行业AI应用落地的重要技术路径,将在降低AI应用门槛、培育AI人才、繁荣AI生态等方面产生深远影响。

常啸分析,ModelOps不仅使模型开发到部署的“最后一英里”更加通畅,还具备工作流程自动化、持续监测和高复用性的优势,使得模型更具可靠性。“这一科学的治理方式使得 ‘隐藏技术债’问题得以解决,企业的 AI 计划更容易达到规模化、量产化的部署。

金融行业和制造行业作为前沿AI技术实践的重要战场,正在加速更加创新、更大规模的企业级数智化升级,工银科技有限公司技术总监孙科伟,中国农业银行研发中心资深专家合松,中国宝武技术首席雷尚平与会分享AI技术+行业的创新实践经验。

孙科伟表示,在企业运营中,可以运用人工智能技术提升内部效率和提高客户满意度,这已经成为业界共识。将企业级人工智能平台推升至城市人工智能平台,是一种非常有意义的探索。成功的尝试可以实现人工智能服务城市运行的新架构、新机制和新产业。

合松深入分析银行业数字化转型中人工智能技术的前沿实践经验,他表示“人工智能工程化立足于三大核心支柱:数据运维、模型运维和开发运维。强大的人工智能工程化策略将促进人工智能模型的性能、可扩展性、可解释性和可靠性,完全实现人工智能投资的价值。”

雷尚平通过解读AI技术在产业互联网的应用模式、结合钢铁行业特殊的场景与特点,提出“合应用—治数据—引算法—守平台”的AI落地策略,他指出,基于“交互重构、数据重构、算法重构”三步重构将逐步实现业务场景、数据治理和智能应用,最终实现产业智能。

人工智能作为企业数智化升级的核心技术,也正在加速从实验室走入业务场景的进程。九章云极DataCanvas资深架构师杨健、九章云极DataCanvas产品总监胡宗星作为九章云极DataCanvas开源技术的核心研发成员,为与会者详细解读了自动机器学习工具包DAT和实时分析数据库DingoDB的核心优势。

杨健说,DataCanvas AutoML Toolkit(DAT)是一个自动机器学习工具套件包,包含了一系列功能强大的AutoML开源工具。该自动建模工具从底层的通用自动机器学习框架到用于结构化及非结构化领域实现了端到端的覆盖,并率先突破机器学习建模过程中“不均衡、概念漂移、泛化能力和大规模数据”4大难点。

胡宗星表示,“DingoDB是新一代集分析与服务于一体的实时分析数据库HSAP(Hybrid Serving & Analytical Processing),支持高频修改和查询、实时交互式分析、实时多维分析。产品内置了智能SQL优化器,能够实现分析性SQL、记录级SQL的自动优化,同时Dingo数据表采用了多分区多副本机制,保证了数据的安全性和稳定性。”

中国的AI生态正呈现前所未有的奔腾之势,“自动化”和“实时交互”等AI技术关键性能的提升和核心AI技术的开源开放,将全面提速AI技术在各行业各场景的落地应用;“自动化、云原生、开源开放”的AI基础架构软件将助推各行业企业加速数智化升级。在数智化浪潮中,我们期望中国的人工智能核心技术繁荣发展,中国企业的数智化升级挺立世界潮头,中国自主创新的软件继续乘胜前行。

责任编辑:李佳师


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