“一帶一路”人工智能聯盟啓動,澎思科技深化產學研融合加速AI落地

(原標題:“一帶一路”人工智能聯盟啓動,澎思科技深化產學研融合加速AI落地)

人工智能已經成爲新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力,是提升社會生產力、區域競爭力的重要抓手。10月30日,“2020年‘一帶一路’人工智能高峯論壇”在古絲路起點城市西安舉辦。來自國內外人工智能領域知名院士、IEEE Fellow、專家和標杆企業領軍人物齊聚一堂,共同探索全球背景下的人工智能發展前沿,應對人工智能全球競爭的挑戰交流思想、分享經驗,爲“一帶一路”人工智能發展貢獻力量。

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由西安電子科技大學首倡成立的“一帶一路”人工智能創新聯盟在大會開幕式正式啓動。聯盟以建設“一帶一路人工智能學術帶”爲宗旨,積極推進人工智能領域人才培養的全球化、專業化、規範化和規模化,推動國際學術交流與合作,爲我國及“一帶一路”沿線各國的人工智能領域創新型高層次人才培養做出貢獻,深化產學研用,孵化人工智能新興產業,爲“一帶一路”建設探索新技術、新業態、新模式。作爲人工智能標杆企業,澎思科技成爲聯盟首批成員單位。

“企業的使命,就是要走好技術推向市場和社會的最後一公里。就像經濟學裏面‘看不見的手’,只有在技術、成本、體驗等方面達到最優的狀態,企業才能在成就自己的同時,完成科技造福社會的價值。”澎思科技創始人兼CEO馬原在論壇專題討論環節說道。

馬原強調,產學研融合是科技走向千家萬戶的重要環節。澎思科技目前已經與新加坡國立大學、新加坡南洋理工學院等重量級機構達成戰略合作,涵蓋學術研究、技術提升、應用落地等多個方面,促進人工智能在亞洲地區乃至全球的發展。

在主旨報告環節,澎思科技首席算法研究員羅伯特(Robert  Lorenz)進一步分享了澎思科技在深度遷移學習等面向通用人工智能的技術探索和應用。

他談到,傳統的機器學習和現在的深度學習都依賴大量的標註數據,並在監督下訓練出表現優異以及具備較強泛化能力的模型。最大的痛點是數據標註費時費力,訓練數據對應的場景和實際應用的場景不一致,成爲AI應用落地和廣泛普及的一大障礙。在此背景下,遷移學習成爲近年來研究的前沿熱點。遷移學習不斷髮展,成爲深度學習的下一個重要方向。

羅伯特結合澎思科技的實踐,重點介紹了無監督/自監督學習、GAN、小樣本學習、多任務學習在深度遷移學習中的應用,並分享了澎思AIoT平臺在跨種族人臉識別、行人再識別(ReID)、行爲識別等領域的具體落地案例。

今年以來,澎思不斷在遷移學習、無監督/自監督學習、小樣本學習、多模態學習研究上加大研發投入,並通過軟硬件一體的方式落地到產品中,在產業應用中發揮良好效果,形成生產力轉化,爲澎思AIoT生態體系的建設提供強有力的技術支持。

未來,澎思科技將繼續堅持國際前沿算法的研究,積極推進AI技術在實際應用中的落地開花,關注不斷出現的新場景、新需求,讓AI服務社會生活的方方面面,驅動尖端AI技術向普惠性的智能服務持續進化。