OFweek 2022（第七届）人工智能产业大会成功举办-爱云资讯

随着我国新基建及产业数字化转型的提速，人工智能的场景应用不断丰富深化，单一技术难以满足复杂场景下的智能化需求，人工智能与5G、物联网、区块链、云计算等技术的交叉融合、集成创新是行业近年来最关键的特征。

11月16日，由高科技行业门户OFweek维科网主办、OFweek人工智能网承办的“OFweek2022（第七届）人工智能产业大会”暨“维科杯·人工智能行业年度评选颁奖典礼”在深圳福田大中华喜来登酒店成功举办。

本次大会与“2022全球数字经济产业大会”、 “OFweek 2022（第七届）物联网产业大会”同期举办。内容议题聚焦人工智能产业，针对AI与5G、物联网、云计算、虚拟现实、工业数字孪生、人机交互等技术，深入探讨技术与场景的融合发展之路，嘉宾们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做一次零距离的沟通与互动。现场干货十足，气氛热烈。

十一场精彩分享

探寻技术与场景融合发展之路

【1】人工智能赋能生物医药

中国科学院深圳理工大学、计算机科学与控制工程学院院长潘毅率先为大家带来《人工智能赋能生物医药》主题分享。潘毅院长表示，由于技术进步的快速发展，使人工智能在药物发现市场的使用商业化，软件占了市场中最大的技术领域。

中国科学院深圳理工大学、计算机科学与控制工程学院院长潘毅

潘毅院长认为，世界上万物都可以链接在一起，包括药物也是一样。近年来新药研发的投入产出比越来越高，新药物研发的周期较长、耗资巨大，而且存在较高的风险和较低的成功率。

当代的药物研发团队面对的挑战是需要系统性地对海量数据进行分析，这些挑战已经不是可以单靠人脑来完成的工作。AI尤其擅长处理应用复杂的规则对大量数据进行分析。人工智能可以应用到新药研发的各个领域，比如药物数据库、疾病数据库、蛋白质/基因数据库、集成数据库。

潘毅院长表示，AI助力的药物研究正逐步成为制药企业药物研发的重要策略。针对传统药物研发领域中存在的问题，利用相关技术对已有药物进行重新筛选、组合或改进，也就是挖掘已知药物的新用途，即“老药新用”或“药物重定位”（drug positioning or drug repurposing），可以有效缩短药物研发周期、减少研发费用和降低风险。

【2】边缘计算驱动人工智能应用场景创新

旷视科技产品营销总监乔梁在《边缘计算驱动人工智能应用场景创新》主题演讲中提到，近两年有很多的企业和客户有着数字化需求，像智慧工地，智慧景区，能源化工，智慧发工等等，需求正以50%的速度在增长。

旷视科技产品营销总监乔梁

如何满足多行业碎片化的算法需求，乔先生认为利用算法和别人的计算设备去满足各方面需要。并且旷视从算法量产、算法定义硬件、混合计算三个层面帮助企业解决碎片化的算法需求。由于客户测绘于整个AI方案落地的新价值需求，导致边缘测工业蓬勃发展，目前国产的边缘侧AI芯片制造的厂商是最多的，而边缘计算无论是从需求端还是供应点段，在这几年会有一个爆发的趋势。

乔梁表示，旷世在边缘计算上推出旷视魔方产品，能够根据客户的需要去加载不同的算法，比如说最常见的人脸算法，安防算法，社区算法等碎片化算法需求，同时还可以根据不同的产业链上下游个要求，不同形态的产品平台计算，去满足不同上下层级的客户的需求。

【3】桌面云场景下的AIOps技术实践

深信服科技股份有限公司高级研发技术专家易佳发表了《桌面云场景下的AIOps技术实践》主题演讲，他认为，相比于传统pc，桌面云赢得企业用户青睐的一大特性就是其省心便捷的运维能力。

深信服科技股份有限公司高级研发技术专家易佳

易佳认为，很多用户常因大规模部署桌面云产品后软件的分发与更新而苦恼，究其根本还是在于传统的软件分发技术采用文件和数据过滤技术，存在性能瓶颈且过程复杂，难以有效满足用户需求。为此，深信服提出了桌面云智能运维一体化技术方案。

该方案通过数据服务和智能分析服务两大核心部分，结合桌面云AIOps引擎提供业务自适应的AI调度，包括统一数据管理、统一模型管理和统一平台策略。深信服桌面云未来增加更多反馈与模型自更新机制，实现多业务场景的覆盖，基于业务画像和运维知识图谱，实现精细化故障诊断。

【4】AutoML—AI商业化落地的加速引擎

AI企业往往需要投入大量的人力、时间、资源去做定制化的系统开发，才能满足市场大量增长的碎片化需求，如何破解这个行业难题呢？如何才能缩短AI研发周期，减低研发成本呢？共达地创新技术(深圳)有限公司产品总监刘荣杰带来了《AutoML—AI商业化落地的加速引擎》主题演讲，刘荣杰表示，长尾算法种类多、需求大，市场供应难满足，碎片化AI需求落地仍有巨大提升空间。

共达地创新技术(深圳)有限公司产品总监刘荣杰

刘荣杰认为，传统算法生产能力，与市场需求指数级增长和传统生产方式之间的矛盾，成为AI超大规模与精细化落地瓶颈。传统的算法与硬件适配调优需耗时3个月，项目所需AI工程师数量15个，而共达地自主打造的AutoML自动化AI训练平台，通过全自动数据工程，可以在数小时内完成AI模型训练，面向行业提供规模化的AI算法定制能力。过往实践经验显示，共达地AuotML自动化AI训练平台可在2周内从0到1定制算法并完成交付，精度超出行业平均水平。

共达地立足自身AutoML自动化AI训练平台，积极链接产业上下游生态合作伙伴，从数据服务，到云服务，再到芯片适配，携手众多行业头部厂商，成功构建全场景的产品生态服务体系。

此外，针对不同场景与用户类型，共达地提供全栈式AI as a Service，算法商城提供5000+成熟AI算法及定制服务，覆盖智慧城市、智慧工业、智慧农业等99%CV场景，能够在1天内部署落地，让客户能够“随意挑”“快速换”“放心用”，就像超市购物一样便捷。同时支持用户以0代码“傻瓜式”训练高精度算法，“小白”直接上手使用，解决了许多客户没有配备专业算法工程师团队的苦恼。

共达地赋能千行百业，助力中小企业通过AI实现数字化转型升级，让每一家公司都可以成为AI公司，低门槛高效的实现一个产业+AI的想法，推动良性产业的发展，顺利迈向AI 3.0。

【5】百度飞桨助力普惠AI赋能千行百业

众所周知，百度飞桨是我国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台，近年来持续助力产业智能化升级，在推进城市数字化转型、推动人工智能与实体经济融合创新方面发挥了重要的作用。百度飞桨高级技术经理赖宝华在《百度飞桨助力普惠AI赋能千行百业》主题演讲中提到，以深度学习为关键核心技术的新一代人工智能如同前三次工业革命的核心驱动科技一样，已经具备了非常强的通用性，并呈现出标准化、自动化、模块化的工业大生产特征。

百度飞桨高级技术经理赖宝华

赖宝华认为，从科技本身来说，开源开放是符合科技发展规律的。百度很早就在AI技术方面积累和布局，并且核心技术对外开源开放，汇聚了广大开发者的智慧加快技术的进步。

从国家层面来说，百度把核心技术开源，特别是开源飞桨这样的技术，有助于沉淀广大科技工作者的创新成果，建设高水平科技创新平台，助力实现科技自立自强。

飞桨多年来坚持研发核心技术、打造功能丰富的平台、建设兼容并包的生态等，已凝聚477万开发者，服务18万企事业单位，得到社会各界广泛认可。坚持助力开发者快速实现AI想法，创新AI应用，作为基础平台支撑越来越多行业实现产业智能化升级。

目前飞桨已经做到了中国第一、世界前三。飞桨的发展壮大，也从一个侧面反映了中国人工智能技术、产业和人才的蓬勃发展。

【6】人机物融合智能助推工业互联网落地实践

浙江财经大学盈阳金融科技学院院长兼人工智能研究院院长、教授张文宇带来了《人机物融合智能助推工业互联网落地实践》主题演讲，张文宇院长指出，在新一轮数字化变革浪潮中，各国都在加速发展新一代智能制造体系，其目的是获得新一代工业互联网平台战略下的智能制造产业生态系统的主导权。根据国家“十四五”数字经济发展规划，到2025年，工业互联网平台应用普及率达到45%。

浙江财经大学盈阳金融科技学院院长兼人工智能研究院院长、教授张文宇

张文宇认为，当前智能制造面临三大痛点：1.智能制造各子系统自身功能存在不足；2.智能制造各子系统相互之间的集成度低、协同性差。3.智能制造整个大系统的优化能力差、可视化弱、智能化低。

为解决行业痛点，张文宇称，在国内外已率先开展了群智制造和群智财务的理论研究，并完成了群智理论在金融领域的落地应用实践——信雅达公司的产业链金融群智服务平台，在工业互联网领域，舜云互联正携手信雅达共建工业互联网平台，构建群智制造服务生态。

张文宇认为，群智理论的成功落地，承载了人工智能学者“从弱人工智能迈向强人工智能”的使命，未来将引领群智制造与群智财务理论实现更多的商业化落地，为企业的数字化转型与流程优化贡献更多力量。

【7】论工业元宇宙中的人机场的交互

微软首席技术顾问管震在《论工业元宇宙中的人机场的交互》中认为，元宇宙的实质，是要借助一系列创新技术的支撑，用数字孪生把人机场连接起来，将现实世界与数字世界中的人员、事物、场所，以及生产、工作和商业活动中的种种业务流程，持久无缝地连接在一起。

微软首席技术顾问管震

管震介绍，微软具备全栈式元宇宙技术体系，微软“工业元宇宙”解决方案，依托于已经在中国市场本土运营的一系列微软智能云服务和创新技术，主要功能模块和业务场景包括物联网与边缘设备的连接管理，构建数字孪生、发掘数据智能，虚实结合的人机体验与业务整合。

【8】一行OpenVINO代码启动多块英特尔显卡并行加速AI模型推理计算

英特尔AI开发者布道策略经理张晶发表《一行OpenVINO代码启动多块英特尔显卡并行加速AI模型推理计算》主题演讲，他指出，部署AI模型，开发者面临的挑战主要包括：1.有限计算资源下，如何达成推理速度并平衡模型精度；2.一份代码如何复用于云、边、端等多个部署场景；3.一份代码如何复用于CPU、GPU、VPU等不同计算设备；4.如何高效利用异构计算设备；5.如何最大化发挥多个计算设备的性能。

英特尔AI开发者布道策略经理张晶

张晶介绍，OpenVINO恰恰就是解决这一系列开发者痛点的“神器”，OpenVINO是用于优化和部署 AI 模型的开源软件工具包，能够提升计算机视觉、自然语言处理和其他常见任务中的深度学习推理计算性能。

张晶指出，OpenVINO主要有两大优点：第一，容易学习，使用简单，可方便快捷地将AI模型产品化；其次，只需一次编写代码，可任意部署在从边缘到云的英特尔?平台上。此外，通过AUTO设备插件和Cumulative Throughput性能倾向，可以通过一行OpenVINO代码同时使用多块显卡做AI推理计算。

【9】AI赋能行业数字化转型，助力数字中国建设

中国电信广东分公司综合方案中心总经理刘铭在《AI赋能行业数字化转型，助力数字中国建设》主题演讲中指出，中国电信作为全球最大的综合智能信息服务运营商，积极响应国家数字化战略，推进云网融合3.0率先落地，打造湾区超低时延全光网络等新一代信息基础设施，并深入践行“东数西算”国家战略，建设覆盖全国的、安全的、智能的、高速互联的分布式云计算网络。

中国电信广东分公司综合方案中心总经理刘铭

刘铭介绍，为加快推动大数据和AI核心能力建设，2022年6月，中国电信数字智能科技分公司正式成立，打造出万级AI算法舱，并基于天翼云，建设了AI四级算力平台，依托自有算法及设备打造出多场景、多应用、可复制的标准产品和平台，赋能千行百业数字化应用。

目前，中国电信依托视觉、语音、NLP三大核心能力，打造标准AI产品和解决方案30+项，赋能政府应急管理、政法公安、智能制造、智慧交通、农业、金融等行业；已加载AI摄像头百万路。

在生态合作方面，中国电信DNA+X 合作计划是立足于大数据和AI技术自主研发+合作共建，打造核心数字化产品，构建“技术、产品、渠道、服务”全价值链体系，实现合作伙伴共创共赢。

【10】AI赋能城市智慧交通

目前中国城镇化率达64.7%，人口向大城市集中，民用汽车保有量快速增加，峰期堵车、通勤时间长、交通事故多、停车难、空气污染等“城市病”困扰中国城市发展，OFweek维科网产业研究中心沈鹏宙发表《AI赋能城市智慧交通》主题演讲中指出，传统交通面临自动化程度低、车辆信息孤岛、易拥堵易车祸等问题，而人工智能、5G、物联网、智能传感等先进技术正助力城市交通系统升级，构建实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。