CNCC2019第一天 | 我要帶你去浪漫的CNCC，一塊兒看「智能+引領社會發展」

上有天堂下有蘇杭，你和大佬只差一扇窗。沒錯，這扇窗就是計算機工做者們的年度狂歡盛會——CNCC。 姑蘇城外，金雞湖畔，桂花盛開，滿城飄香。金秋時節，CNCC2019如期而至，於10月17~19日和大夥相約蘇州金雞湖國際會議中心。會議由CCF主辦，蘇州工業園區管委會承辦。小芯做爲CCF官方合做媒體，前來「取經」。

全文共 4996字，預計學習時長 10分鐘

論壇伊始，羣英薈萃，煮酒論「智能」

據悉，這次大會主題依舊與人工智能密切相關——「智能+引領社會發展(AI+ Leading the Development ofSociety)」。羣英薈萃，近400位國內外計算機領域知名專家、企業家到會演講。三天會議，乾貨滿滿，包括15個特邀報告、3場大會主題論壇，79場前沿技術論壇、22場特點活動及112個科技成果展，讓人熱血沸騰。

大會今年是第16屆，有來自近1000家企事業單位的8000多名專業人士參會參展。你們歡聚一堂，隨隨便便撞一我的，都是業界精英、高校學霸，真可謂談笑有鴻儒往來無白丁。

大會開場，CCF祕書長杜子德做爲主持，一如既往施展着「杜式」幽默。他表示，這次大會最大也是惟一亮點就是：延續往年慣例——嚴格控時。因而，在緊張刺激的倒計時中，大會主席、CCF副理事長、中國科學院院士、南京大學校長呂建，蘇州大學校長熊思東，電氣和電子工程師協會計算機學會(IEEE-CS)主席Cecilia Metra（塞西莉亞·梅特拉）,江蘇省委常委、蘇州市委書記藍紹敏依次上場，爲大會致辭。

CCF祕書長杜子德主持開場

開幕致辭結束後，咱們這次的重磅嘉賓一一登場。

陳左寧：剛柔兼濟，軟硬通吃

中國工程院院士陳左寧

第一位特邀嘉賓是國家並行計算機工程技術研究中心總工程師、中國工程院院士陳左寧。她的報告題目是《關於系統軟件發展的若干思考》，主要圍繞着「系統軟件」，通俗地講就是電子計算設備上的操做系統，它們的軟硬結合，垂直設計等。報告中，陳左寧用簡潔易懂的語言介紹了系統軟件的發展趨勢、新型系統軟件的5個科學問題，發展系統軟件的4點認識以及她對系統軟件的一些觀點。

有關係統軟件的一些發展變化趨勢上，陳左寧表示，如今以5G爲表明的萬物互聯時代，系統軟件的發展確實迎來了一個很是重要的變革期。

第一，系統軟件泛在化背景下，與系統軟件相關的一些要素，如資源域、應用域、做用域，它們都發生了變化。

第二，軟件定義的變化對系統軟件帶來挑戰。

第三，資源和應用變化，系統軟件的邊界愈來愈柔性。在人工智能技術的發展和應用下，系統軟件現在也須要對針對機器學習的軟硬件+數據聚合，以及針對物聯網設備的雲邊端一體的協做計算提供支持。軟硬件協同設計也是現在的一大趨勢。

關於信息系統軟件所面臨的科學問題，可概括爲如下幾點：

• 泛在資源抽象的方法以及它的表示；
• 系統軟件動態邊界的機理；
• 柔性可擴展的操做活動結構
• 在泛在智慧環境下的系統軟件智能化機理。
• 生態系牽引系統軟件的縱向整合方法。

報告最後，陳左寧還談了她對系統軟件的幾點認識。系統軟件發展的核心是生態，「技術生態」的建設十分重要，可是生態每每是不能經過先創建標準來實現的，「生態」須要先有應用，在市場協力下造成標準。要搶抓新型業態系統軟件架構尚未定型，技術路線尚未統一，生態尚未鎖定的這麼一個機遇，在保證新短板的前提下，力爭實現這種操做。

此外，支撐生態的系統軟件基礎研究；泛在智慧環境下操做系統智能化；軟硬件協同創新的設計；一流企業基於生態來作的標準和擴充一樣是「技術生態」建設的關鍵。

辻井潤一：調教機器人是我畢生的追求

日本產業技術研究所人工智能研究中心主任辻井潤一

接着，日本產業技術綜合研究所人工智能研究中心主任、日本紫綬帶獎章得到者辻井潤一在報告中介紹了日本人工智能的研究、開發和應用現狀。演講題目是《Research，Development and Deployment of AI in Japan-Form perspectives of the AIRC》（日本人工智能的研究、開發和應用-日本人工智能研究中心的視角）。

首先他介紹了所在研究中心的基本狀況，雖然一路艱辛，但澆不滅的是你們對於「機器人」的熱情。接着他介紹了日本的各個研究中心以及企業在人工智能相關領域的成果，包括應用醫學機器人技術、工業機器人技術、消費級機器人技術、深度學習理論研究、用於深度學習的大規模計算集羣、在計算集羣上運行的大規模模型等等。此外還有，Sony 在 GPU 集羣上 3 分鐘完成 ImageNet 訓練、BERT-large 模型訓練等成果業內。讓人不得不驚歎「日本人工智能」發展之迅猛。

在面向將來的發展問題上，辻井潤一教授表示他們正在改變機器人研究的模式，努力實現從模型驅動機器人轉變爲體驗驅動機器人的轉變。AI機器人、智能製造數據收集是一個重要的落腳點。所以，與外部研究機構的長期合做很是重要，因此他們正努力與其它愈來愈多的研究機構創建研究網絡。他們的500人的研究團隊和谷歌、微軟相比並很少，但有研究設施這件事很重要；他們在和其它的日本企業創建合做，共同研發，尤爲期待將來和中國企業合做設立研究機構。

洪小文：我有本身的「哲學」——「金字塔哲學」

微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席洪小文

第三位報告人是微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席、微軟亞洲研究院院長、IEEE Fellow 洪小文。在報告中，他介紹了關於智能的歷史，並重點闡述了他看待計算與智能的一套「金字塔哲學」。

簡而言之，就是計算和記憶力、感知、認知、創造力、智慧這五層依次向上、依次依賴、依次變難，現階段的人工智能就在艱難地向上攀爬過程當中。

此外，洪小文還很是慷慨且友善的爲你們掃盲了一波「智能」的誤區。好比咱們所謂的智能手機，在2000年初期就叫智能手機，然而當年AI都尚未復興；再好比關於自動駕駛，目前人們廣泛認爲是AI的一大典型應用，然而已經存在了一百多年的飛機的自動駕駛（auto-pilot）卻不被大衆認爲是AI，但汽車的自動駕駛就被大衆認爲是AI，真是一件奇怪的事。

最後，洪小文不忘從新爲人類找回自信：AlphaGo擊敗了柯潔、李世石，大衆都認爲這表明了人工智能擊敗人類的新的里程碑，但洪小文表示這更體現出的實際上是開發了這個模型、組建了計算基礎設置的這羣人類精英的智力成果的勝利。弱人工智能很強，強人工智能很弱，人類擁有的意識是少數的哺乳類才具有，是一種叫作mirror self cognition的東西，所以，儘管放心，人工智能想要媲美人類還有很遠的路要走。

也不用擔憂地球會毀滅，畢竟究竟是人類先毀滅仍是地球先毀滅，一樣是一個問題。

樊文飛：給大數據減減肥

英國皇家學會院士、歐洲科學院院士樊文飛

緊隨其後的演講嘉賓是樊文飛教授，他是英國愛丁堡大學主任教授、英國皇家學會院士、歐洲科學院院士、英國愛丁堡皇家學會院士、ACM Fellow，曾獲英國皇家學會沃爾夫森研究成果獎，以及突出研究獎，還有國際上四大頂級的數據庫方面的研究會議實踐檢驗獎和最佳論文獎，目前的研究領域是數據庫理論與系統。如他的簡歷通常，他的報告一樣生動：「Making Big Data Small」（把大數據輕型化）。與你們一塊兒探討大數據查詢帶來的挑戰以及應對措施，關鍵問題如何把大數據變小。

爲何會研究這個問題呢？樊文飛教授列舉餐館的平均價格的例子，表示伴隨着他研究實踐的深刻，許多曾經在小數據上用傳統方法很容易完成的任務，現在在大數據上就變得很是困難。目前最快的SSD存儲能夠達到12GB/s的讀取速度，但即使這樣的速度，若是數據庫有15TB大小，想要用完整檢索的方式完成一次查詢仍然須要33小時。因此，在大數據環境下，傳統易解問題變成難解問題。常被談起的並行計算只能加速一部分任務，並且小公司租不起大批服務器，這個辦法的適用範圍頗有限。

樊文飛教授的科研路線是經過有界計算和近似計算，把大數據上的精確計算變成小數據上的近似計算，就大幅下降了資源和速度的要求。

具體來講，根據對於數據庫的訪問模式的研究，他們發現許多查詢是有界的，能夠經過增長限制、近似計算，把大數據上的查詢變成小數據集上的計算。樊文飛教授介紹道，根據阿里的一個統計，91%的查詢是有界的，把這部分查詢和數據用他們的方法處理之後能夠提高25倍性能，能夠把PB級的數據縮小到GB級；不過，這種查詢的精度是機率的，是99%精度，而不是傳統方法的100%。這種方法能夠應用於商業系統，爲資源有限的企業提供大數據處理的能力。

最後，樊文飛教授不忘呼籲你們：大數據從理論和實際應用都帶來了挑戰，雖然他提出了有界計算和近似計算兩種解決方案，但可能無極限，還有許多的方法等待咱們共同去發掘和探討。

張麗霞：想看的遠，你須要編織一張網

洛杉磯加州大學(UCLA)計算機系教授張麗霞

第五位嘉賓是來自洛杉磯加州大學（UCLA）的計算機系教授，ACM、IEEEFellow張麗霞。她的研究和報告主要針對的是網絡架構。

「你能日後看得越遠，你就能看得越遠……」演講開始，張麗霞教授經過論述互聯網和大數據革命之間的關係，巧妙的將主題延展到數據聯網的體系結構問題。

在過去的50年中，簡單的TCP/IP點對點協議帶來了互聯網應用的繁榮，應用的繁榮反過來對信息的分發方式提出了新的要求，例如直播（一對多）、移動通信設備（沒法一直在線）、物聯網設備（數量衆多）等現代互聯網應用需求，都沒法被TCP/IP協議描述的基於IP地址的、點對點數據流的傳輸模型知足。此外，安全漏洞做爲互聯網安全的頭號敵人，二十多年來咱們一直在對抗，上訪都取得了進展。但我方戰略沒有改變，一直只是進行蠻力防護，從某種角度上來講，一直停留在原地。所以有網絡安全專家表示，咱們必須對互聯網進行從新設計。

從新設計？很顯然，咱們必須走向一個新的交付架構，而不是一個點對點的管道。這就是咱們團隊一直在研究這的這個新的架構。

新的網絡架構，命名數據網絡（Named Data Networking），用名稱獲取數據，網絡架構的重點從節點轉換到數據自己。它能夠系統提供多重訪問、可拓展分發、終端移動性、安全等等的許多新保證，也能夠成爲現代數據科學的新的基礎設施。

總結一下，應用程序，真正驅動器爲架構，應開發那些爲咱們理解與須要，以數據爲中心架構的應用程序。

崔寶秋：AIoT的如今與將來

小米集團副總裁、集團技術委員會主席崔寶秋

接下來的演講嘉賓是小米集團副總裁、集團技術委員會主席崔寶秋，他的報告主題是「AIoT的如今與將來」。AloT=Al+loT，AI 表明了人工智能以及後面的大數據和雲計算技術，loT表明了物聯網、傳感器和邊緣計算，AloT 也就表明了萬物智慧互聯。

但在崔寶秋看來，AIoT不只是字面上能看到的「AI賦能的萬物互聯設備」，現在還能夠在5G技術的幫助下提供更好的鏈接、更豐富的應用。

在報告中崔寶秋分析了AIoT在中國的諸多優點，在AI方面的優點有人才、大數據、政府支持、應用場景四點，並且這個見解和高文院士一致；IoT設備方面的優點也有硬件能力、消費與智能化升級、智能場景。隨着AIoT平臺及生態更成熟，AIoT設備將會普及到每一個人生活的方方面面。將來提供的服務也會真正的智能。

接着崔寶秋介紹了小米的AIoT平臺以及生態架構設計，不只開放、全面，小米本身也持續進行着模式、技術、產品、體驗方面的創新，小米的AI能力也有持續的積累提高。過去幾年,小米快速構建起了AloT所需的一切要素，包括生態鏈的廣深佈局，積累已久的IoT、大數據和雲計算技術，以及圍繞視覺、語音、NLP、知識圖譜等領域的感知、認知AI能力。與此同時，截至2019年6月30日，小米已建成了全球最大的消費級loT平臺，鏈接loT設備數1.96億臺(不含手機和筆記本電腦)，達到了行業內的較高水平。2019年，小米集團正式啓動「手機+AloT」雙引擎戰略。小米的我的語音智能助理小愛AI就是典型的表明，崔寶秋還在現場播放了相關視頻，並對其中的技術內涵作了簡單易懂的介紹。

復旦大學教授王國豫

人工智能大發展讓咱們取得了不少的研究成果和應用，但其一樣引起了一些擔心，人工智能會不會作惡？會不會爲壞人和小人所用？這些問題愈來愈受到各個領域的關注，爲此，CNCC 2019還特別增長了一我的工智能倫理方面的討論，邀請到了生命醫學倫理研究中心和復旦大學應用倫理學研究中心的主任王國豫教授，講解人工智能倫理的相關話題。從「技術爲何是倫理的研究對象」，「工具與目的的關係」等多個概念與哲學問題的線，最終匯聚到「從奴隸到將軍」的點上，編織出一張完整的哲學思惟網絡，使人拍案叫絕。

但遺憾的是，王教授的報告不對外，小芯和在現場的小夥伴忽然感受到無比幸運。

以上是第一天上午大會特邀報告，下午多個panel的論點也是精彩紛呈。嚶嚶嚶，不能來現場，錯過直播，有遺憾，別難過，小芯芯將持續爲你帶來大會精彩瞬間。記得持續關注小芯芯，別錯過喲~

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