“亚太人工智能学会（AAIA）2022第一届中国东部人工智能高峰论坛”圆满落幕

亚太人工智能学会(AAIA)会士包括各国院士(如美国科学院院士、美国工程院院士、欧洲科学院院士、中国科学院院士、中国工程院院士、加拿大工程院院士、英国皇家工程院院士、新加坡工程院院士等)、国际电子电气工程师学会会士(IEEE Fellow)、国际计算机学会会士(ACM Fellow)、国际人工智能促进会会士(AAAI Fellow)、国际模式识别协会会士(IAPR Fellow)等。

AAIA涵盖广泛人工智能行业，包括AI海洋产业，AI交通产业、AI计算产业、AI通信产业、AI机器人产业、AI教育产业、AI农业产业、AI金融产业、AI医学产业、AI能源产业等几十个人工智能应用领域，旨在加强全球人工智能领域的科学家和其他领域的科学家的合作，通过学术研究、学术交流、科学教育、学术会议、学术出版等活动促进人工智能的发展和应用。

周五（7月23日）晚19：30，亚太人工智能学会（AAIA）2022第一届中国东部人工智能高峰论坛围绕大数据、数字经济、分析与智能控制、机器学习、智慧交通、跨模态学习、情感AI等10余个前沿科技和产业发展现状进行了深入交流和探讨。大会旨在通过多学科交叉融合，促进人工智能技术的普及和推广，打造中国人工智能领域产、学、研紧密结合的高端前沿交流平台。

本届论坛全球人工智能领大咖云集，亚太人工智能学会60余位会士、300余位专家、学者和产业界优秀代表一同分享了前沿技术、产业现状、应用落地和发展趋势与调整等大家共同关注的热点问题。

亚太人工智能学会副主席李学龙（欧洲科学院院士、国际欧亚科学院院士、IEEE 会士、ACM 会士、AAAS 会士、西北工业大学教授、校学术委员会副主任委员、光电与智能研究院（iOPEN）院长、首席科学家）做了开场致辞。

IEEE会士、IAPR会士、同济大学计算机科学系教授、机器学习与系统生物学研究所所长黄德双教授首先给大家带来了“关于人工智能发展与生物医学大数据的思考”的主题报告。黄教授表示人工智能也赋能了在生命科学与生物医药的研究，比如深度学习与绑定位点预测，生物医学大数据研究等，这些研究使得药物的开发和靶点的发现等更加便捷。最后黄教授引申到对生命科学与生物医药研究的思考，提到了三维基因组与DNA绑定位点预测研究、各种RNA数据与疾病关联研究、生物医学图像与疾病机理研究、人工智能与生物医疗等方面，并阐述了医疗人工智能的七大应用场景：医学影像、辅助诊断、疾病预测、药物研发、健康管理、医院管理、医学研究等。

IEEE会士、IET会士、国家杰青、东南大学自动化学院副院长、东南大学首席教授李世华教授就“机电系统建模、分析与智能控制”进行深入分析。李教授指出在复杂环境下，各类机器、设备对信息处理的智能化要求越来越高。李教授阐述了研究定位和研究成果，主要在控制理论与应用结合方面，即能够在对不同实际控制系统特性分析的基础上，针对性地设计先进的、工程实现性好的控制算法。

国际欧亚科学院院士、脑信息与决策分析专家、浙江工业大学教授、中国技术经济学会神经经济管理学专业委员会主任、中国管理科学与工程学会名誉副理事长、浙江大学神经管理学实验室创始人马庆国教授“广义机器学习：框架、科学问题、难点与鸿沟”的报告。马教授首先介绍了什么是广义机器学习，其次讲解了关于如何学习和如何产生应对策略/行为。最后，马教授也阐述了在技术难题下我们仍能够做的几个工作，如多通道感知“人机环”的变化。

毛国强教授，IEEE 会士、IET 会士、国家特聘专家、西安电子科技大学领军教授、西电智慧交通研究院院长、西电广州研究院副院长、综合业务网国家重点实验室副主任，分享报告主题为“人工智能在交通系统中的应用及未来展望”。 毛教授给大家阐述了人工智能在交通领域的应用。交通系统中的传感器越来越多的利用人工智能技术，并给大家展示了数字孪生系统与感知系统。最后毛教授讲述了未来发展方向面临的一些挑战。

石勇教授，发展中国家科学院院士、国际欧亚科学院院士、国务院参事、中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心主任、中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室主任、中国管理现代化研究会联职理事长，分享报告主题是“数字经济的发展与未来”。石教授先给大家阐述了数字经济的基本问题，讲述了目前我国数字经济也面临的挑战。报告最后，石教授也提出建议与思考，个人提出6条建议，持续强化数据开放与数据保护、持续推动大数据职业技能培训、持续加强“卡脖子”工程政策扶持力度、加快建立“一卡一码”民生服务体系、加快建立面向全社会的征信体系和积极争取国际话语权。

孙富春教授，中国人工智能学会副理事长、IEEE 会士、CAAI 会士、国家杰青、清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学校学术委员会委员、智能技术与系统国家重点实验室常务副主任，报告主题是“跨模态学习的研究与进展”。 孙教授从我们人类学习抓取和操作物体，学习行走，学习读和写，学习语音及其所指的物体等等开始入手，阐述了在这些日常的行为中，视觉、听觉、身体躯体感觉或者其他感知方式必须要综合起来，然后去增加另外一个感官的学习效果，这就是跨模态学习。最后，孙教授分析了相关研究背景和并其团队当前的研究成果与大量实例。

IEEE 会士、IAPR 会士、澳门大学科技学院计算机与信息科学系讲座教授、香港浸会大学计算机科学系荣誉教授唐远炎教授的报告是“机噐学习微型化---下一轮人工智能技术的一个方向”。唐教授提到人工智能（AI）正在加速从“云端”走向“边缘”，进入到越来越小的物联网设备中。在终端和边缘侧的微处理器上，实现机器学习过程，被称为“微型机器学习”，即TinyML。TinyML是指工程师们在毫瓦功率（mW）范围以下的设备上，实现机器学习的方法、工具和技术。TinyML是机器学习和嵌入式物联网设备的交叉领域，是一门新兴的工程学科，具有革新许多行业的潜力。最后唐教授介绍了微型机器学习的最新研究进展。

赵国英是芬兰科学与人文院院士、IEEE 会士、IAPR 会士、芬兰奥卢大学机器视觉与信号分析中心教授、芬兰科学院教授，研究方向主要为图片和视频描述、情感计算、机器学习、人工智能。在赵教授“Vision based emotion AI”报告中，赵教授由浅入深地对宏表情、微表情以及下意识的肢体动作等进行了讲解，通过动画、图片等加深大家对面部表情识别、微表情分析、情绪手势识别、视频远程心率识别等技术的了解。最后，赵教授概述了该领域的一些挑战和未来的研究趋势。情绪在人与人之间的互动中发挥着重要作用，成为未来人工智能研究的重点之一。其应用领域包括人机交互、情感聊天、心理健康和医学、在线学习、用户或客户分析等。

欧洲科学院院士、国家级海外高层次人才、长江学者讲席教授、清华大学车辆与运载学院长聘教授曲小波以“从智能运载到智慧出行”为题做主题报告。曲教授提出城市化和立体交通是必然发生的，曲教授解读通过城市和系统层面进行顶层设计提升智能运载工具通行效率的研究方法，详细介绍了团队在构建“能量云系统”和打造“立体交通网络”的前瞻设想。他表示，构建“智慧出行”系统需要着眼未来，在学科交叉中协同创新，并呼吁高校、企业、政府共同在“产-学-研-用”的深度融合中紧密合作。

本次论坛由中国科学院大学云计算与智能信息处理实验室主任、中国科学院大学计算机学院徐俊刚教授主持。