目前，由ChatGPT引发的AI浪潮正在席卷全球。人工智能技术和相关产业逐渐成为世界经济发展的新引擎和新方向。中国作为人工智能大国，在全球人工智能产业发展中占据重要地位，推动着全球人工智能产业不断向前发展。

为推动以人工智能为代表的新一代信息技术与各行各业深度融合，加速数字化转型步伐，激发高质量发展新动能。2023年8月30日，由高科技行业门户OFweek维科网主办，OFweek人工智能网承办的“OFweek 2023（第八届）人工智能产业大会”在深圳成功举办。

本届大会与“2023全数会- WAIE物联网与人工智能展”“OFweek 2023（第八届）物联网产业大会暨评选颁奖典礼”同期举办。大会以“再出发，焕活“新”未来！”为主题，主要围绕人工智能产业，聚焦AI与机器学习、深度学习、大模型部署、边缘计算、AI算法中台等热门话题和前沿技术，深入探讨技术与产业的融合发展，展望人工智能产业未来方向，全面推动人工智能技术进步。

与会专家和嘉宾就最前沿的人工智能技术、行业趋势、应用案例、解决方案等与参会者进行了一次零距离的沟通与互动。现场嘉宾分享内容干货满满，大会现场气氛热烈。

       七场精彩分享

七位行业专家，七场重磅分享。OFweek 2023（第八届）人工智能产业大会带你领略人工智能领域最前沿、最核心的行业技术，把握最关键的产业脉搏，捕捉最重要的产业风向。

美国国家工程院院士，现任宁波东方理工大学（暂名）常务副校长张东晓教授首先为大家带来《科学机器学习中的知识嵌入与知识发现》主题演讲。张东晓主要介绍了数据驱动模型的前沿技术，理论指导的数据驱动模型 —— 知识嵌入，以及数据驱动的模型挖掘 —— 知识发现。

美国国家工程院院士现任宁波东方理工大学（暂名）常务副校长 张东晓

通过智慧数字岩心的具体案例，张东晓讲述了数据驱动模型的具体情况。他认为目前数据驱动（连接主义AI）的局限性主要在于， 现实场景数据极度稀缺，MSE等指标的局限性，易被攻击与误导和知识工程难以处理复杂现实问题等方面。

张东晓表示，机器学习算法可以有效解决具有复杂非线性映射关系的问题，通过引入行业知识，可以有效提升机器学习模型的效果。将知识的嵌入和知识的发现结合起来，形成一个闭环，可以大大提高人工智能解决实际问题的能力。

张东晓认为，通过在 AI 模型中嵌入领域知识，可以一方面借助机器学习的强拟合能力来描述变量之间高维复杂的映射关系，提高模型的准确率。映射关系可以通过各种方法来建立，比如支持向量机、卷积神经网络或者循环神经网络等等。它的核心就是寻找多元输入变量和目标变量之间的复杂映射关系，从而构建它预测的模型。同时，利用行业的先验知识保证预测结果符合物理机理，不违反常识。这就是知识嵌入在机器学习中的作用。

在知识嵌入方面，张东晓表示，知识嵌入的目的是通过在数据驱动模型中引入物理知识，构建物理上合理，数学上准确，计算上稳定高效的机器学习模型。所以，要考虑的核心问题主要有，复杂形式控制方程的嵌入，控制方程以外通用知识的嵌入，不规则物理场的知识嵌入，以及损失函数中正则项权重的自动调整策略等等。

站在行业的角度，张东晓表示，要真正解决行业问题，需要做到行业+AI，应该是数据驱动和模型驱动的一个有机的结合。

百度AI技术生态华南区负责人曾旭东在《深度学习平台+大模型，夯实产业智能化基座》的主题分享中表示，深度学习在技术、生态、产业等多个维度已逐渐成熟，人工智能的技术创新和产业发展进入“深度学习+”阶段，正引领新一轮技术更迭。

百度AI技术生态华南区负责人 曾旭东

曾旭东认为，在技术层面，“深度学习+知识”是人工智能技术进一步发展的重要方向。知识增强的深度学习，让机器同时从海量数据和大规模知识中融合学习，效果更好，效率更高。

在生态层面，深度学习+上下游生态伙伴。芯片、深度学习框架、模型及应用构成了深度学习良性生态，使得应用需求和反馈传递到深度学习技术及应用的每个环节，各环节持续迭代优化，加速AI技术创新和产业发展。

在产业层面，“企业赋能、校企合作和开发者共建“三维一体，全方位赋能广东产业。各行各业应用深度学习技术降本增效，创新产品和业务，加快产业智能化进程，努力实现高质量增长。深度学习驱动的创新有丰富的应用场景，有助于形成良性循环，促进底层技术突破，加快升级现代化产业体系。

在谈到大模型产业化的实现时，曾旭东表示，“深度学习+”驱动技术创新、产业发展，离不开深度学习产业链的完善和壮大，而深度学习平台和大模型贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署，到场景应用的全产业链，为人工智能技术创新和产业增长夯实了智能化基座。

英特尔AI布道师 张晶

在演讲中，张晶引用李开复的观点，他表示目前AI2.0已经克服了AI1.0单领域、多模型的限制。从AI1.0到AI2.0，从需要庞大数据标注任务的单一领域数据集到无需人工标注的超级海量数据；从诸多数据集和多模型各成孤岛，缺乏纵效到能执行“五花八门”任务的具有跨领域知识的“基础模型”。AI正在经历全新的发展机遇。

张晶认为，能满足行业和企业的垂直专业化需求的AI垂类大模型有望率先实现落地，在落地过程中，如何进一步优化AI垂类大模型，如何方便快捷的实现AI大模型部署将成为降低TCO(总体拥有成本)的关键。

在演讲中，张晶详细介绍了使用OpenVINO进行AI推理优化的步骤，并提供了一些工具的使用方法。此外，文中还展示了如何在OpenVINO环境中进行神经网络压缩和量化训练的示例代码。使用OpenVINO生态系统可以方便快速地实现AI推理优化，降低推理所需的算力，提高运行效率。

同时，张晶还表示通过OpenVINO，开发者可以对AI大模型的推理性能进行优化，并通过调用OpenVINO API函数，将AI大模型方便快捷的部署在英特尔的CPU和独立显卡上。

目前英特尔已与众多合作伙伴一起，为推动AI大模型更快部署，更好地进行推理优化而不断创新。

云天励飞战略规划专家周少冬在会上发表了《打造自进化城市智能体，推动通用人工智能发展》的主题演讲，他认为中国群体智能的路径为自进化城市智能体，就是把整个城市当做一台巨大的机器去训练，以群体智能的方式推动人工智能进步。

云天励飞战略规划专家 周少冬

ChatGPT让大家看到了通用人工智能的雏形。对此周少冬认为，目前的人工智能达到通用人工智能阶段，需要经历三个阶段——感知、认知、决策。一旦感知、认知、决策可以形成一个业务闭环的时候，机器就可以开始学习，人类把正确的决策保留下来，把错误的决策再进行一个迭代，重新进行纠偏后的感知认知和决策不断的循环，到实现效率越来越高，决策越来越正确，突破自学习自动化的机器比人类最强的一个能力。

关于中国人工智行业发展的未来，周少冬认为群体智能——自进化城市智能体是主要方向，就是把整个城市当做一台巨大的机器去训练，以群体智能的方式推动人工智能进步。

周少冬表示，自进化城市智能体，现在已经不仅是云天励飞一家企业的战略，它也是深圳的一个发展方向。2021年深圳政府报告首次提到了要建立鹏城自进化智能体，到2023年已经是连续3年都提到了此概念，云天励飞非常荣幸能够在深圳参与到鹏城自进化智能体建设中，也希望能够和更多的合作伙伴一起去推动鹏城自进化智能体的样板打造。

周少冬表示，云天励飞提出了“算法芯片化”的芯片设计方法。基于对场景的深刻理解，通过处理器指令集、处理器和芯片架构及芯片工具链的协同设计，实现算法芯片化，提升人工智能算法及芯片技术平台在产品和解决方案中的高效性和场景适用性。

大鹏之动，非一羽之轻也；骐骥之速，非一足之力也。云天励飞期待与更多合作伙伴共乘AI大模型浪潮,建设自进化城市智能体，实现中国通用人工智能。

会上，瑞萨电子资深技术专家凌滔就《边缘AI与MCU的结合：开创智能未来的革新时代》发表了主题演讲。

近年来，人工智能技术快速发展，智能终端成为人们关注的热点。提升边缘计算的AI处理能力，将大幅提高终端设备的智能化水平。

在演讲中，凌滔表示，边缘AI近年来进入发展的快车道。而MCU是边缘计算领域应用最为广泛的处理器，它与边缘AI的融合也成为了一个重要的发展趋势。

瑞萨电子资深技术专家 凌滔

由于终端设备产生的数据量激增，为了实现快速响应，且能够与云端大数据处理并行，越来越多的厂商将目光投向边缘计算，尝试将训练过的AI算法嵌入终端设备当中，从而大大提升终端侧的运算能力。然而要想实现这一构想，边缘AI处理器在具备一定运算效率的同时，还应具备低成本、低功耗的特性。MCU无疑是可达到最佳效果的选择之一，因此有越来越多的MCU厂商开始着手将MCU与边缘AI加以融合。

凌滔表示，瑞萨电子根据自身mcu,mpu的特点，针对不同客户需求与技术背景，提供了从硬件和软件的角度，全面的AI合作模式与解决方案。首先，Reality AI，为汽车、工业和消费类产品中的高级非视觉传感提供广泛的嵌入式AI和微型机器学习（TinyML）解决方案，为机器学习提供先进的信号处理算法，并提供适合最小MCU的快速、高效的机器学习推理。

针对当前MCU端AI开发难度大，时间长，难落地的挑战，凌滔表示，瑞萨推出了嵌入式AI技术“e-AI”。e-AI是针对的是客户已有训练好的AI模型，想简单，快速的部署到瑞萨的MCU，MPU上，目前支持主流开源AI/ML框架，tensorflow/keras,pytorch。同时，转换后的模型代码是c源码，在客户可见的范围内。

最后，凌滔表示，作为全球领先的微控制器供应商、模拟功率器件和SoC产品的领导者，瑞萨电子致力于为汽车、工业、基础设施及物联网等各种应用提供综合解决方案，瑞萨电子期待与更多同行者携手，共创无限未来。

会上，来自极视角的资深产品专家黄涛以《极星AI算法中台加速生态应用》为主要内容，进行了主旨演讲。

极视角资深产品专家 黄涛

黄涛认为，现阶段虽然人工智能发展迅速，但人工智能在与企业生产应用方面仍存在诸多痛点。目前通用算法、长尾算法、定制化算法各家皆有不同，如何真正可行得降低使用AI能力的门槛成为行业内的关注的焦点。此外，当前人工智能与企业生产应用系统深度融合仍缺乏成熟的算法和平台，并且存在着在实际项目中算法效果不佳，前端协议多，设备接入难等问题。

黄涛表示，基于当前的技术现状结合市场应用需求，极视角研发了极星AI算法中台。极星平台作为极视角科技计算机视觉算法的推理部署平台，集部署、推理、管理于一体，能够快速接入各类算法、数据及智能设备，将客户业务与AI高效结合，加速算法落地应用。

同时，黄涛还表示，极星平台始终致力于帮助客户快速完成AI能力的构建，旨在持续降低构建与应用AI能力的成本，帮助企业实现降本增效。极星平台将会开放到更高的层面，给予更多用户尝试与赋能，包括政府、企业、研究所、系统集成商、AI公司、高校实验室等，成为服务全行业用户的人工智能开放中台。

为实现这一愿景，一方面，极视角将从强化基建、丰富算法工具、开放界面、兼容并包等方面着手，让客户能够在极星平台自由灵活地开发与拓展，并以较低的成本将AI视觉算法应用部署到终端场景中;另一方面，极视角希望释放极栈数据中台、极市平台、极星平台以及极光终端的协同能力，更好地联动起来，共同推动人工智能产品应用落地。

黄涛在演讲中表示，作为国内领先的人工智能平台型企业，极视角科技开创了全球首家计算机视觉算法商城，拥有算法多、研发快、质量好、成本优等优势。目前算法商城已经覆盖千行百业，在智慧电力、智慧城管、智慧能源、无人机智慧巡检等领域发挥着重要作用。

最后，黄涛表示，未来，极视角会继续秉承着“开拓世界的边界，让科技向善”的使命，不断促进A技术与各行各业不同场景深度融合，全力推动人工智能应用落地。

随着最后一个演讲结束，“OFweek 2023（第八届）人工智能产业大会”也圆满落下帷幕。会议结束后，现场依然氛围不减，观众非常积极踊跃地与嘉宾们互动交流，就人工智能行业的热点话题，进行深入探讨……

人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来全球的焦点和经济发展的新引擎。人工智能技术持续突破，智能时代正在加速到来。

OFweek人工智能网也将继续与行业携手同行，共同促进人工智能产业持续稳定发展！更多会议精彩内容，请持续关注OFweek人工智能网相关动态和活动会后专题报道。