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| 本文作者： 付靜 | 2020-08-15 16:47 | 專題：2020全球人工智能產品應用博覽會 |
金雞湖畔，大咖云集。
2020 年 8 月 14 日-16 日，2020 全球人工智能產品應用博覽會（AIExpo2020）于蘇州國際博覽中心盛大啟幕。
AIExpo2020 主辦單位為新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟，承辦單位為蘇州啟智創新科技有限公司，協辦單位有蘇州工業園區科技發展有限公司、中關村視聽產業技術創新聯盟、上海交通大學蘇州人工智能研究院、蘇州工業園區人工智能產業協會、創客公社，支持單位為蘇州工業園區管委會。
作為國內首個《新一代人工智能發展規劃》旗幟下的綜合性展會，始于 2018 年的 AIExpo 旨在探索 AI 科技應用創新成果的轉化路徑和方法，助力打造跨界融合的智能經濟形態。以“萬物賦蘇 智啟未來”為主題的 AIExpo2020 集展、會、賽、獎、演五位于一體，最新科研成果、前沿產品應用、優秀行業榜樣，都在金雞湖畔完美呈現。
在 AIExpo2020 的開幕式上，蘇州市委副書記、蘇州市人民政府市長李亞平先生表示：
2019 年，蘇州市人工智能產業產值達 685 億元，增長約 20%。今年上半年，新增人工智能和大數據企業 383 家，累計達 906 家，表現出良好的發展勢頭。本屆智博會是在奪取疫情防控和經濟社會發展雙勝利的關鍵時期舉辦的，我們希望本屆大會能成為蘇州在后疫情時代的開放創新的靚麗舞臺、展示科技成果的品牌盛會、資源共享的產業名片，更好地助力企業、高校科研機構、投資人、行業協會、科技載體等創新主體，攜手合作、共贏發展，共同打造跨界融合發展的產業“新高地”，拓展人工智能產業“新藍海”。
作為主辦方，中國工程院院士、AITISA 理事長高文致辭表示：
在人工智能科技產業支撐下，線上經濟和非接觸經濟成為中國經濟發展的穩定器。疫情防控加速了數字經濟和人工智能技術的創新和應用，催生了包括 5G 在內的新型基礎設施建設計劃的出臺和實施。希望把全球人工智能產業應用博覽會打造成一個開放創新、專業領先的具有行業影響力的交流平臺，為蘇州打開一個與世界人工智能產業對話的窗口，助力蘇州工業園區成為人工智能產業應用示范基地以及國內領先、國際知名的人工智能產業集聚中心。
在隨后的主論壇舞臺上，專家學者、AI 從業者齊聚，可謂異彩紛呈。
李蘭娟院士談到了抗疫當中信息化人工智能的作用，戴瓊海院士解釋了未來 AI 發展進程中的協同交互，王懷民院士從軟件的角度解釋開源創造，凌曉峰院士關注了對兒童的人工智能教育，Sethu Vijayakumar 探討了協作機器人。同時，來自微軟、華為、科大訊飛、阿里、百度、京東、滴滴出行、平安、浪潮、明略科技、商湯科技、天聚地合在內的眾多知名公司負責人也依次亮相。
中國工程院院士李蘭娟帶來了題為《AI 推動醫療健康新變革》的演講。
站在醫生的角度，李蘭娟院士首先回顧了在黨中央國務院、習近平總書記指揮下的新冠疫情抗擊，將我們的思緒拉回了武漢封城的那段艱難時光。
李蘭娟院士談到了幾個技術助力抗疫的例子。一是 2020 年 2 月 2 日凌晨 4 點，她與團隊在對危重癥病人搶救的過程中，用到了在 H7N9 救治中積累的一些方案和技術。其中，人工肝在救治危重癥病人、清除炎癥介質、降低病死率等過程中發揮了重要作用。二是在抗疫取得成功以后，武漢通過大數據檢測，分析檢查出了 300 例無癥狀感染者，有效促進了復工復產。
基于此，李蘭娟院士表示，基于人工智能的公共衛生大數據、疫情研判、疫情研判、情緒管理、地圖服務、基因測序、藥物研發、互聯網醫院、智能化服務機器人等技術在疫情檢測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面起到了非常重要的作用。
此外，李蘭娟院士也詳細談到了互聯網醫院、醫療機器人等由 AI 推動的醫療行業新變革。
隨后，中國工程院院士、中國人工智能學會理事長戴瓊海也進行了精彩分享。
演講一開始，戴瓊海院士從 2015 年國家提出的“智能制造 2025”、2017 年的“新一代人工智能發展規劃”、2018 年的“人工智能標準化白皮書”和 2020 年的新基建等「頂層設計」入手，強調了人工智能行業的蓬勃發展之勢。
戴瓊海院士談到，在人工智能基礎之上，計算機視覺、邏輯、推理、自然語言處理等方向發展迅速。而在工業界層面，美國人工智能企業接近 2400 家，中國人工智能企業目前有 800 余家，人工智能已然成為國家國民經濟主戰場和國家重大需求的所在。
展望未來，AI 與人類的關系成為一個重要的話題。戴瓊海院士表示：
未來機器人發展速度會非常快，因此會造成協同性問題，人和機器人之間怎么協同問題，還有安全的問題、隱私、公平問題，這都是我們說的以人為本、服務于人類，這是宗旨目標。
他談到了兩種人和 AI 的交互：真實場景和 AI 交互、虛擬場景和 AI 交互，并介紹了其團隊的首個單深度相機實時人體動態三維重建系統。 戴瓊海院士認為：
協同交互是 AI 賦能的最核心的部分。AI 賦能人類，而不是成為人類，更不是取代人類。
中國科學院院士王懷民的演講題目為《開源創作與群體智能》。
在演講中，王懷民院士主要從軟件的角度談了開源的問題。
王懷民院士首先回溯了軟件設計思想最初的發展——從個體作坊型創作到由歷史上第一個大型復雜系統 IBM 360 引出的工業化、工程化軟件設計思想。
王懷民院士表示，在軟件產業隨后的發展中，從業者產生了新的困惑：由于軟件設計的需求越來越復雜，工程化開發的效率越來越低，形成了嚴重的剪刀差。就在此時，開源實踐給從業者帶來了啟發，組織大規模人群、更高效地發揮人的創造性，成為新的思路。
不過，行業出現了自由軟件和商業軟件兩大陣營，正如王懷民院士所說：
自由軟件說我們必須開放源代碼，以保證創新者創作的自由。而商業軟件，保護了創新者的利益，但是要保護利益的過程使得源代碼不能自由交流，因此傷害了創新者的自由。
在他看來，中國軟件產業近年來發展非常之快，背后的一個重要原因便是我們趕上了開源這樣一個生態。國家現在推進新一代人工智能的時候，也在毫不猶豫地推進開源。
在演講最后，王懷民院士表示：
軟件開發的未來是創作+生產。我們要高度關注升級了的群體開源創作，也就是群體化、群智化的軟件開發。
加拿大工程院院士、蘇大人工智能研究院院長凌曉峰的遠程視頻演講主題為《人工智能和教育的思考》。
凌曉峰院士將關注點放在兒童如何學習人工智能這件事上。
在演講中，凌曉峰院士先是用了一個魔方舉例子。他將魔方作為一種教學輔助工具，告訴孩子們 AI 系統需要知道的三件事情：有哪些事情可以做？代價是多少？目標是什么？
由此，凌曉峰院士引出了人工智能算法對人的思考的幾點啟發：
假如一件事有很多可能性，我們要系統地去考慮問題。
必須要記住沒有試過的可能性，人的記憶力在人的智慧中也發揮很大的作用。
任何行動都一定是有目標的，而且每次嘗試至少是試圖向著目標發展。
思考速度很重要，但也得深思熟慮一件事情。
此外，凌曉峰院士認為，通過通俗易懂的方式引導孩子學會思考、培養“人工智能思維”是重要的。例如，他在課堂上也講過，多人競賽中有合作也有對抗，實際上這與人工智能也是有關聯的。
學術嘉賓中，最后一位出場的是阿蘭圖靈研究所人工智能項目聯合主任、英國愛丁堡大學教授 Sethu Vijayakumar，其遠程視頻演講題為 From Automation to Autonomy: Collaborative Robots driving the Future of Work（從自動化到自主：協作機器人驅動未來工作）。
演講一開始，Sethu Vijayakumar 教授就提出：我們應該重新看待機器人。
Sethu Vijayakumar 教授認為，機器人的應用場景相當廣泛，包括太空和地下探索、外骨骼技術、人形機器人、實時運動控制等等。而在機器人不斷向自主化發展的進程中，Sethu Vijayakumar 教授提出了一種 shared collaborative autonomy（共享協同自主）的概念，并從技術和社會經濟角度分析了現階段機器人想要實現完全自主面臨的挑戰。
Sethu Vijayakumar 教授演示了不同場景下人機協同的實例，其中包括 NASA 將人形機器人送上空間站的計劃。最后，Sethu Vijayakumar 教授也談到了機器學習對于機器人的意義。
作為第一個登臺的產業界嘉賓，微軟全球資深副總裁王永東的演講主題為《轉型有數，智在云邊》。
演講中，王永東表示，智能云和智能設備正在構建一個萬物互聯的世界。學校、企業、公共場所，我們所有的生活化場景都會通過邊緣設備，轉換為云端數據，再通過大量計算實現智能化。
接下來，他以企業運營為例，談到了大數據和智能化設備如何為企業賦能，提高運營效率。
微軟作為一家技術和平臺公司，如何踐行最初的使命，幫助更多行業、客戶完成數字化轉型。王永東從三個方面談了微軟的努力和嘗試：
打造智能化產品。王永東主要通過幾個短片集中展示了我們熟知的微軟產品，如 Teams、Excel 和 Bing 搜索。
構建開源生態。 從保護軟件的心態到開源的轉變。王永東表示微軟人工智能平臺和工具已經走進開源社區。對于企業而言，開源平臺可以讓他們把更多的精力放在最有競爭力的應用層面，而且微軟的人工智能平臺提供基礎認知服務、定制訓練，以及公有云、私有云、混合云、本地設備、IoT 等多層次部署。
提供行業解決方案。產品落地是所有 AI 企業的痛點，王永東表示，其根本原因是大部分 AI 人才對技術有很深的理解，但對行業知識有所欠缺。而微軟提供了一種行業解決方案，可以讓人工智能的技術和平臺落地，同時又能反饋數據，優化技術和平臺。
最后，王永東談起人工智能的公平性、可靠性和安全性問題，表示相關從業者要負起責任來，在追求人工智能產業發展和企業利潤的同時，讓人工智能服務于這個社會。
主論壇上，嘉賓們一直在談到人工智能的產業發展與應用創新，華為副總裁、華為云與計算中國區副總裁史耀宏對此也給出了自己答案。
他認為，人工智能正處于技術發展和社會環境相互碰撞的關鍵期，在 5G、AI、智能邊緣等技術的支撐下 AI 時代正在“萬物復蘇”。對于未來，他表示 AI 會在端、管、云、應用生態等方面實現全面變革，但這需要全產業鏈同仁共創。
隨后，他談到華為在 AI 應用場景中扮演的角色和價值，表示會從兩個方面體現：
第一是投資研發。史耀宏表示未來華為會持續在底層技術研發領域投入大量經費，預計會保持在 200 億美元的強度，而投資方向將聚焦在 AI 芯片和平臺軟件。
第二是華為投入 AI 的商業邏輯——把每次利潤的 99% 分給整個團隊。用任正非的話說就是：最大的自私就是無私。史耀宏表示生態戰略的核心就是商業邏輯。
最后他用“共贏”這本書的核心觀點表達了 AI 商業理念：
成功的秘訣是忘掉自己的利益，全心全意幫助伙伴成功，我們底層研發的積累和做人工智能的商業邏輯是華為為整個 AI 產業做的一點點貢獻。
作為一家以 AI 語音技術起家的獨角獸公司，科大訊飛高級副總裁、消費者事業群總裁、研究院院長胡國平從感知智能和認知智能兩個方面，談及了訊飛兩年來的技術與產業發展。
感知智能，是指通過傳感器和算法感知世界，包括讓機器能聽、會說、會看。胡國平從四款產品介紹了智能感知技術的持續、廣泛進階：
語音識別：連續三年獲得最難語音挑戰項目 CHiME 冠軍。
語音合成：達成了最難挑戰的虛擬主播技術的研發，在語音合成的基礎上匹配圖像。
機器翻譯：實現了從統計機翻譯到同傳字幕翻譯的躍遷。
OCR：除文字識別外，已經能夠應對復雜結構的數學公式。
提到認知智能，胡國平表示，
感知智能的輸入信息是充分的，基本都是“可解決的”問題。而認知智能不一樣，它任務是不確定的，用戶輸入是各種表達的，隱含非常多常識、知識的約束和推理，所以落地還是有挑戰的。
另外，胡國平從醫療、教育等領域出發，具體介紹了訊飛在認知智能方面的成功案例和存在的瓶頸問題。在他看來，人工智能落地必須要滿足的三大條件：真實可見的實際應用案例、能規模化推廣的對應產品，以及可用統計數據證明的應用成效。
明略科技首席科學家、明略科學院院長吳信東主要為大家介紹的是集人類智能 HI、機器智能 AI 和組織智能 OI 為一體的人工智能理論——HAO 智能。
吳信東先是簡要回溯了明略科技自 1988 年以來在人工智能領域長期積累的技術沉淀，其中包括 2014 年為迎合大數據浪潮，發表了一篇文章。吳信東表示，在 2014 年發表的文章中，在大數據環境下如何做數據挖掘是探討的重點，HACE 定理也因而提出。
他表示：
從大數據開始，凝練了 HACE 原理，每個數據來源要獲取它的知識，這個知識被凝練了以后，我們就從“大數據”開始向“大知識”邁進。
而在“大知識”的研究進程中，明略科技將主要關注點放在 Big Wisdom 上面。Big Wisdom 的兩個核心之一便是 HAO 智能——針對某一特定行業，匯聚人工智能、人類智能，試圖做求解的優化和提高。正如吳信東所說：
決策的時候把知識圖譜、人類經驗加在一起做協同開發，這是 HAO 智能的核心。
滴滴出行張博：滴滴自動駕駛的 DNA
滴滴出行聯合創始人、CTO，自動駕駛公司 CEO 張博的演講題目為《滴滴自動駕駛的 DNA》。
在演講中，張博先是講到了當初創立滴滴的想法——乘客在房間里就可把要出行的信息發出去，信息通過互聯網抵達周邊好幾公里的司機。
隨后，張博回顧了滴滴的發展，即沿著縱橫兩個軸延展。橫軸是地域，從北京到全國 400 多個城市，甚至到海外；縱軸是連接多種交通品類，從出租車開始，到專車、豪華車、快車、公交車、兩輪車以及前段時間發布的青菜拼車。
他表示：
基于 AI for transportation 的科技戰略，滴滴希望解決物理世界的人和物體的流動，希望在未來的十年、二十年，通過科技、通過 AI 讓交通變得更加安全、更加智能。
在張博看來，交通分三層結構——最下面一層是交通的基礎設施，中間一層是交通工具本身，上面一層是共享出行網絡。
在此基礎之上，他總結了滴滴做自動駕駛的優勢，并將其稱為 DNA。
百度首席技術官王海峰的演講題目為《智能云平臺加速產業智能升級》。
當前，各行各業正經歷基于人工智能技術的產業智能化轉型升級。王海峰介紹道，百度為支持各行各業產業智能化升級，推出了百度智能云平臺；
百度智能云平臺以百度大腦為基礎，百度大腦是百度十余年人工智能技術積累之集大成，包括基礎層的算法、算力、數據，其中也包括非槳深度學習平臺以及感知層的語音、視覺、增強現實、虛擬現實等技術，還有認知層的自然語言處理、知識圖譜技術。
在演講中，王海峰主要介紹了面向企業定制化的 AI 中臺。實際上，AI 中臺需要基礎的數據管理、服務管理、資源管理等等基礎能力，同時又包括 AI 能力引擎、AI 開發平臺：
AI 能力引擎方面：他主要談到了感知層的語音和視覺以及認知層的語言和知識；
AI 開發平臺：其底層是基于百度的深度學習框架和平臺飛槳。
隨后，阿里巴巴副總裁華先勝將關注點放在了醫療健康上。他認為，健康對我們來講至關重要，但當前存在的問題是，我們沒有足夠的數據。
華先勝表示：
其實已經有一些數據了。聽覺的數據、視覺的數據、感知的數決、文本的數據，包括醫療方面的，包括平時的數據，已經具備做健康導航、健康指引的這樣一些基本條件，當然數據量遠遠不夠。
基于這一痛點，達摩院醫療 AI 團隊要做的事情就是讓 AI 解決我們的健康問題。具體來講，這一團隊旨在利用 AI 解決中國醫療的三個核心問題：看病難、看病貴、知識難。
隨后，華先勝介紹了疫情期間達摩院 AI 技術是怎樣做快速的研發、快速的部署、快速的迭代，為抗疫做出了有影響力的貢獻。
華先勝還認為，在醫健 AI 領域，未來要建立醫健 AI 中臺：
醫健 AI 中臺，在中間這一層，我們通常把研發平臺作為通用平臺而講的，對于每一個行業而言，AI 的生產平臺加上 AI 算法，形成行業 AI 中臺。
隨后，商湯科技聯合創始人林達華帶來了主題演講《人工智能?普惠與開放》。
演講中，林達華分享了商湯科技在人工智能賦能產業、賦能社會之路上的探索和思考。
林達華認為，人工智能在產業應用上能夠獲得成功，背后有幾大關鍵要素：在研究方面的積累、數據和計算能力。
林達華主要提到了基礎體系的最底層——Sense Parrots 深度學習平臺。他表示，這是整個商湯技術研發的基石。基于此，商湯科技拓展了多個不同方向的算法技術體系，覆蓋了包括人臉識別、圖像識別、自動駕駛、增強現實、醫療影像、教育等方面的算法技術。
在 Sense Parrots 的基礎之上，商湯科技已經形成了一個完善的算法生產平臺：
我們的算法研發不再是作坊式的算法，整個商湯內部算法研發形成了工廠式的、大規模工業級的流水線。在這樣的算法倉庫和工廠支持下面，我們每天都接觸著數以百計的新的需求，用按天來算的速度迭代新的算法，落地到新的應用場景上面。
演講最后，林達華詳細介紹了包括北京大興機場在內的商湯科技將 AI 技術落地新興領域的實例。
京東集團副總裁、IEEE/CAAI Fellow 何曉冬的演講題目為《京東智能供應鏈建設進展及思考》。 
在演講中，何曉冬從把技術做到極致和實現成果轉化兩個層面介紹了京東AI智能客服系統的研發目標和歷程。
何曉冬首先談到了當前最火爆的兩款 AI 產品：Facebook 超大規模人機對話系統和 OpenAI 的 GPT-3 模型。他表示，計算機發展至今，人機交互一直存在很大的問題，但這兩款模型的出現，尤其是 GPT-3，讓他感受到 AI 技術的突飛猛進。
他表示，GPT-3 并不是萬能的，它在簡單的符號推理上仍存在失誤，同時有時它的答案也不具備可解釋性。
對比 GPT-3 以及其他人機交互系統，何曉冬提出了對 AI 智能客服系統的研發目標和任務。
何曉冬表示，我們希望它能夠處理復雜的知識驅動的對話問題，同時也可以處理更多模態的數據，比如同時包含語音、圖像、文本、知識等，總結來說，可以分為以下兩個方面：
人本智能：以最輕松、自然的方式與人對話，包括咨詢、交流、情感和關懷等；
情感智能：能夠了解知識、文字、語義，同時具備決策、推理的能力，藝術創作、內容創作的能力；
隨后，何曉冬以京東售后服務為例，介紹了其智能客服系統在實際場景中的應用。最后，他表示，對話與交互系統，除了服務客服，也可以服務交互營銷、創意產業、智能硬件等，這樣才能迅速的建立應用生態，最大限度地發揮 AI 價值。
王柏華表示，智能化時代需要新型基礎設施，很多 AI 企業都在打造以算力為核心的基礎設施。而浪潮在這方面也形成了三步走戰略。
第一是計算平臺，主打人工智能服務器，除此之外還有專用 AI 芯片。王柏華認為：
在任何一個領域做人工智能算法也罷、做人工智能應用也罷，從云端角度來講，規模肯定會越來越大。端的概念會越來越小，功耗也會越來越小，而它的核心就是要把算法做進芯片去。
浪潮也會把算法模型，算法模型算出來的數據，推理完的邏輯寫到芯片里面，這是我認為未來端的人工智能發展一個大的趨勢。
第二是資源，資源平臺有很多，其中最重要的是數據，尤其在監督學習下面的數據標注。浪潮的數據資源來源于三大塊：互聯網數據、政府授權數據、企業授權數據以及全量的醫療數據。基于這些數據浪潮可以和其他企業聯合做一些算法研發或 AI 應用。
第三層軟件平臺，浪潮本身是軟硬件一體化解決方案供應商，未來會慢慢把軟件做成平臺級的。
此外，浪潮在 AI 生態戰略方面主要提出智慧元腦，浪潮元腦系統包含超強 AI 計算系統、敏捷人工智能 PaaS 平臺、高效 AutoML Suite 和整合一體化交付。“智慧元腦”的發布，讓浪潮重新定義了生態化的“全棧 AI”，也推動了人工智能生態的百花齊放。
平安集團首席科學家、集團執委肖京從行業痛點和外部風險兩個層面論述了金融領域的 AI 應用。
他表示，獲客、風控、運營和和服務等核心環節一直存在難以解決的瓶頸問題，與此同時，隨著市場監管越來越嚴格、競爭越來越激烈，利用信息技術提升企業應對風險的能力是一種最佳選擇。
同時，他也表示傳統行業要想完成數字化轉型，解決獲客渠道、運營服務和生產質量的問題并不是一件簡單的事情。第一，需要企業完成信息化建設；第二，需要跟業務緊密結合。經過近幾年的發展，平安金融基本可以滿足這樣的條件，但后來他們發現一個現實問題——模式效率很低。為解決這個問題，平安金融打造了一款"平安腦智能引擎"。
他強調：
這個引擎的底層是數據平臺。有些數據集因為涉及敏感信息，不能直接拿來做分析，這時候需要用到聯邦學習，把數據在各個不同的孤島、單位，不用匯總到一起，仍然可以利用信息、挖掘信息、建立模型。
演講中，華為昇騰計算業務總裁許映童一開始便談到了 Atlas 在華為 AI 產業的定位：
希望昇騰、Atlas 平臺能夠真正的把基礎的硬件、把基礎的軟件平臺扎實。
2020 年 8 月 5 日五部委發布了國家新一代人工智能標準體系建設指南，由國家的各個頭部企業來承擔相關的課題。華為承擔了建設軟硬件一體化的國家新一代人工智能的開放創新平臺的任務。因此，于近日發布了迄今為止業界最豐富的 AI 全棧軟件平臺——Atlas 平臺。
這一平臺最底層涵蓋了端邊云所有的硬件，包括華為公司最新的 P40、包括芯片；上層包括了 MindX，可以面向更多行業推出這套人工智能應用解決方案。
許映童表示，我們還開發了異構的計算架構CANN，以及全流程的開發工具。其實，既然作為一個平臺，工具鏈的支持是非常關鍵的。但這個工具鏈的商業角度是沒有辦法直接變現的。對此，他解釋說：
核心是為了提升整個中國，基于昇騰的開發者效率每提高 50%，對于 AI 人才的效率、整個產業就是 50% 的提升。
天聚地合（蘇州）數據股份有限公司副總裁韓劍鋒談到，軟件開發領域的新基建是中臺的力量。
韓劍鋒表示，天地聚合從十年以前就開始做中臺的建設。目前是中國規模最大的應用開發一站式的數據中臺云服務商，在今年春節疫情爆發期，依靠中臺基礎，天地聚合短時間內研發出的疫情通、蘇城碼等小程序，穩定服務了蘇州一千多萬百姓，目前日活在 100 萬以上。
韓劍鋒表示，十年沉淀，聚合中臺形成了兩方面的核心技術。
一方面是 API 治理的技術，主要解決系統之間互聯互通的問題。通過 API 治理，系統互聯互通實現數據的共享交換，業務能力的復用以及技術能力的復用。
另一方面是大數據治理技術，也就是促進數據之間的融合、增值，打破數據之間的孤島，實現業務數據化、數據資產化、資產價值化，回流到業務當中去。
他表示，我認為這兩方面的技術是兩個雙輪在驅動著中臺，使之成為軟件開發領域的新基建。
另外，基于這兩項核心技術，天地聚合輸出了十多個中臺產品，包括天渠、天開、天聚、天橋、天掘等，每個產品都致力于解決一個領域的痛點問題，為企業轉型賦能。
AIExpo2020 首日，以一場題為《AI 賦能 融通共進》的圓桌論壇作為結束。
圓桌論壇的主持人是上海交大人工智能蘇州研究院院長王延峰，共同參與圓桌論壇的嘉賓包括商湯智能產業研究院院長、前阿里云院長田豐，鵬城實驗室人工智能中心主任助理陳玉鵬，之江實驗室科研發展部副部長任祖杰，AWS 機器學習業務拓展和產品技術高級總監代聞，及中科創達 CTO 鄒鵬程。
五位嘉賓依據各自的業務實踐，探討 AI 賦能百業過程中的能與不能。
田豐談到了 To G 領域的智慧城市、To B 領域的 AI 教育、To C 領域的兒童機器人。
陳玉鵬表示，鵬城實驗室人工智能中心主要從事的研究分兩個方面，一方面鵬城人腦的基礎設施有非常大的算力；另一方面鵬城實驗室也有一些賦能的項目，這些項目主要以做基礎研究和共性問題為主。
隨后，任祖杰談到：
長遠看來，我相信 AI 賦能百業也好、千業也好，都是沒有問題的。這個能和不能，當前我們看的，可能有一些不是那么成熟，后面可以再解決。在這個問題上面既不要過于樂觀、也不要過于悲觀。
代聞認為， AI 賦能百業過程就是產品+服務不斷迭代，把“能”做得越來越多的過程。
而鄒鵬程表示，結合自身業務看，AI 賦能百業是既能又不能。原因在于，AI 只是工具中的一種，單靠 AI 是不夠的。
實際上，除了學術界和工業界嘉賓的觀點碰撞，AIExpo2020 首日還重磅發布了《新一代人工智能年度發展報告（2019-2020）》。
主論壇上，新華社中國經濟信息社江蘇中心主任陳希希主持發布了本次報告，而這也是中國經濟信息社第三次發布人工智能發展年度報告。
根據報告，2019 年以來全球人工智能發展呈現出以下幾大特點與趨勢：
全球主要國家加強人工智能的布局，搶占智能經濟的制高點。
人工智能的應用創新活躍，細分領域的優秀案例正加速落地。
央地聯合布局“試驗區”“先導區”，從技術攻關向應用落地，深化轉變。
蘇州逐步建成人工智能創新策源地、應用示范地、產業集聚地，綜合實力持續增強。
此外，報告認為：
針對當前人工智能發展面臨的瓶頸問題，我國應加快完善數字基礎設施建設，雙輪驅動打造自主可控的供應鏈體系，穩妥的構建新格局，強化頂層設計、統籌解決“卡脖子”技術難題、筑牢數據安全根基。
主論壇過后 AIExpo2020 精彩繼續，雷鋒網將繼續關注。
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