“AI智慧改变生活，AI智能助推产业”
2022亚太人工智能学会中国北方高峰论坛
本周五（5月20日）晚19:30，“亚太人工智能学会(AAIA)2022第一届中国北方人工智能高峰论坛”成功在线上举办。
本届论坛以“AI智慧改变生活，AI智能助推产业”为主题，围绕“AI+高铁”、“AI+决策”、“AI+脑科学”、“智能制造”、“智能软件”、“AI+海洋科学”、“智能无人驾驶”、“通感算融”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50余位会士、200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张钹（中国科学院院士，俄罗斯自然科学院外籍院士、清华大学计算机系教授、清华大学人工智能研究院名誉院长）做了开场致辞。
亚太人工智能学会副主席张钹院士也对参会的各位专家学者表示了热烈欢迎，张钹院士表示非常期待本次论坛的主题分享。张院士说，在疫情期间，特别是周五的晚上，大家能够百忙之中抽出时间参加今晚的论坛，亚太人工智能学会在中国北方的首次高峰论坛，能够组织这么大规模人工智能领域的专家、学者参加此次论坛，说明人工智能在我国经济发展中的作用，证明亚太人工智能学会专家、学者的敬业与开放合作的专业精神；希望学会更多组织各地的论坛，搭建好交流平台，创造机会，让国内外的专家学者互相交流和学习。张院士对本次论坛给与了肯定与高度赞扬，并表示非常高兴能跟大家一起，不断推进人工智能在各个领域的应用和发展。期待通过亚太人工智能学会这个交流平台，促进学界和产业界交融合作，推动人工智能的发展与应用，并赋能相关行业。
12位人工智能院士/会士中国北方“论剑”，AI+产业交融高峰论坛
IEEE会士、IET会士、国家杰青、国家“万人计划”科技创新领军人才、北京交通大学电子信息工程学院院长、轨道交通控制与安全国家重点实验室副主任艾渤首先给大家带来了“6G赋能智能高铁”的主题报告。艾渤教授指出在未来智能交通超高速移动场景下，5G现有的网络和技术难以满足安全性、超高精度定位等相关指标需求，需要6G提供更为全面的性能指标，支撑更为多元化的新型应用服务。目前中国高铁虽然走在世界前列，京张高铁也被称为不仅是中国而且是全球的智能高铁，但这个智能高铁还处在初级阶段，要达到高级智能需要更多的给装备、给设备赋能，让高铁实现无人化、自动化，最终使高铁实现自主采信、自我学习和决策的能力。
6G轨道交通更多的是强调绿色高效全天候运行（未来列车可以24小时运行）、强运营安全和信息安全、全自动智能运维和旅客试试全连接的服务体验。
为什么现在高铁不能24小时运行，艾渤教授指出因为我们目前的感知网络，比如轨道裂纹等等无法全天候的实施深度感知，所以现在还不具备24小时运行的技术条件。
艾渤教授也深度剖析了智能高速铁路的6G关键技术，概述来讲主要包括：新的超可靠超低时延通信、太赫兹通信、人工智能与内生安全、数字孪生等4个方面；细分的话像跨域信道建模、无线覆盖、可靠传输（OTFS技术的应用、去蜂窝大规模MIMO技术的应用、太赫兹通信的应用）、铁路物联网、通信感知一体化、边缘智能、铁路数字孪生网络、铁路内生安全等多个方面。并指出了有关技术在6G系统中所面临的关键问题和挑战，并探讨了相应的技术思路及解决方案。
新加坡工程院院士、长江学者讲座教授、国家自然科学基金海外杰青、IEEE会士、IFAC会士、IET会士、新加坡国立大学教授葛树志介绍了“【智能+】驱动行业变革——人工智能、机器人、智能制造创新融合”。葛教授认为，作为科技前沿，人工智能和机器人是构建智能社会的重要组成部分，正在不断驱动着行业变革。报告重点介绍了人工智能的概念及发展过程。
列举了机器学习、人工神经网络、深度学习、增强学习等人工智能的重要模型，探讨了人工智能的应用领域，比如智能交通、智能物流、游戏、无人机等，并指出目前中国是全球人工智能应用最广泛的国家。
针对机器人，葛教授以更为广泛的视角阐述了机器人的发展历史及不同阶段的应用，包括第1代工业机器人、第2代移动机器人、第3代的社会机器人和服务机器人，第4代的智能社会机器人，列举了他们团队的机器人相关研究工作。此外，也阐述了机器人与AI领域的创新融合。
智能制造方面，葛教授主要介绍了智能制造概念的提出及背景，列举了智能制造的构成要素及模块要求，并指出智能制造系统是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上和集成和融合。同时也介绍了智能制造的现状和发展趋势。
最后作为总结，对人工智能、机器人及智能制造的内部关联及融合做了概括，并概述了该类融合对未来可能产生的影响，比如可以提高生产效率和质量、降低生产成本；可能改变就业市场，出现结构性事业及创造出新的职业；也可能直接导致产业结构的优化等。
欧洲科学院院士、美国医学与生物工程院院士、IEEE会士、IAPR会士、国家杰青、中国科学院自动化研究所脑组研究中心主任蒋田仔带来的是“脑网络组图谱：人工智能与脑科学融合的桥梁”的主题报告。报告重点介绍了脑网络组图谱绘制的思想、脑网络组图谱在脑疾病早期预测和精准治疗中的应用、脑网络组图谱对类脑智能的启示并对未来研究方向进行总结和展望。
蒋教授首先介绍了什么是脑图谱（脑图谱包括脑区便捷划分、脑区功能确定、神经细胞类型辨别，以及宏观、介观和微观尺度的脑链接等），脑图谱发展的里程碑。并指出传统的脑图谱有较大的局限性，包括是基于脑组织标本、周期长、耗时耗力、仅包含脑区局部信息、分区粗糙、缺乏功能压区的描述等，而脑网络组图谱对脑区边界的划分更加精细、并且能把每个脑区间的连接绘制出来。
蒋教授强调该图谱的绘制思想是以图像处理的角度，基于脑蛋白纤维的连接模式，对脑区进行亚区划分。这种划分方式与基于细胞构筑进行的亚区划分取得了高度一致的结果，好处在于能够体现每个亚区与全脑其他脑区间的链接模式。
脑网络组脑图谱的特点和优势主要体现在3个方面：一是脑区划分更加精细，二是体现了不同脑区间的连接模式，三是从标本走向了活体。
接着蒋教授阐述了脑网络组脑图谱启发的类脑智能，包括脑控和控脑两个方面，脑控方面可是实现多脑区联合控制实施解码，使解码更精确；控脑方面，可以通过脑网络组图谱精确定位靶区，利用机器人精准放置电子的方式，治疗像帕金森症、抑郁症、植物人等类疾病。
IEEE会士、中国科学院海洋研究所研究员、人工智能海洋学首席科学家李晓峰带来的是 “人工智能海洋学研究新进展”的报告。李教授介绍人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能与大数据紧密结合，在海量观测、资料压缩、模型加速、非线性特征学习与建模等方面均具有显著的技术优势。有别于传统海洋学的知识驱动建模，通过数据驱动可实现数据到信息的可靠且高效的建模。报告主要介绍了人工智能技术在海洋学现象与过程的信息提取，海洋、大气现象的预报与建模等方面的最新研究成果。
李教授首先介绍了海洋大数据的特点，我们获取海洋数据的方式主要是通过卫星遥感。目前我们获取到的海洋大数据的量是非常庞大的，但是进到系统能用的只有7%，真正能用到天气预报的数据还不到3%，这就导致了昂贵的数据获取成本和低效的应用率，为了有效提高数据利用率，海洋研究与AI相融合成了必然趋势。
接下来李教授介绍了AI的历史以及AI地学与海洋的历史，并重点介绍了AI海洋学的框架，包括数据分类、融合、算法、预报和新应用5个方面。
分类方面，需要利用大量的传感器对各类信息进行探测和提取，比如黏度、温度、海洋表面的风、海浪高度等等，像U-net结构可以用来探测海洋的涡旋、波动等，用SSD可以探测海洋内部的信息，比如可以探测内部有扇贝还是鱼蟹等。
人工智能网络架构的好处是一次性训练好的模型可以用于全球不同地区的水域情况识别。
预报方面，传统范式有比较大的局限性，因为整个流体系统是由一个偏微方程来控制的，要解这个方程，需要设置很多边界条件，需要对整个现象有深入的理解，所以求解过程非常困难。人工智能的特色就在与它是数据驱动，只要挖掘出数据背后的机制规律，就可以用轻量化模型求解。
最后，李教授对AI在海洋学的发展进行了展望，一是，需要对大量观测数据进行驱动和验证，构建标准的数据集，这个还需要大量的劳动量；二是，如何将物理知识和信息知识融合，搭建用于海洋领域的模型，这是我们未来研究的重点；三是，由AI引发的伦理、道德、法律问题，需要进行深入思考并对AI进行规范和约束。
国际系统与控制科学院院士、长江学者特聘教授、国家杰青、国家万人计划领军人才、十三届全国人大代表、十二届全国政协委员、九三学社中央委员、九三学社四川省委会副主委、成都市政协副主席、四川大学教授徐玖平给大家分享了“人工智能不确定性决策理论及方法”，重点给大家阐述了在人工智能２.０背景下人工智能辅助决策的发展趋势，人工智能不确定性决策理论和基础研究问题谱系，以及在此框架下的一些研究内容，包括智能化决策模型、内聚演进智能算法和应用案例等。
徐教授说“现实世界中有很多不确定性的决策问题，比如物流、航空航天、金融；物质、能量、信息是构成世界的三大要素，信息是制定决策的核心因素，而信息有分为主客观信息的偏差，我们如何来刻画这些信息对我们的决策有十分重要的影响。”并给大家分享了经过他们优化后的智能化决策行业应用案例，能够极大提升决策效率和优化决策结果。
ACM会士、IEEE会士、AAAS会士、国家自然科学基金海外杰青、北京大学计算机学院讲席教授、高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）副主任、北京大学新工科建设委员会副秘书长谢涛教授，带来了“智能时代的软件科学与工程”的精彩报告。
报告指出，软件是智能化的逻辑载体，同时软件及软件技术也呈现出智能化的发展趋势。智能计算的应用需求以及新型硬件的出现成为程序语言、编译器与操作系统等系统软件近年发展的主要动力。系统软件、软件方法和工具等正朝着智能化方向发展，去充分挖掘软件、系统大数据带来的价值，而同时针对智能模型、智能软件的软件方法和工具也亟待突破。本报告探讨智能时代的软件科学与工程的发展趋势和挑战。
智能时代对于软件和芯片的认识有新的认识，如何提升软件的开发效率十分关键。软件正在定义世界，软件的数量越来越多；数字化转型，也会导致更多的软件，软件开发的需求越来越大，而软件的供应数量和质量跟不上市场的需求。在此背景下，不同的软件自动化开发平台应运而生，让普通开发者或者其他行业的从业人员也可以参与到软件开发当中，就不需要大家有编程思维和编程技能。
怎么样用软件工程来辅助AI，作为软件工程师，我们如何设计和构建更好的AI系统呢？
谢教授也展示了目前他们团队推出来的软件代码开发平台，可以帮助程序员提升软件开发的效率，补全和纠正程序员在开发中的一些小错误。
新加坡工程院院士、IEEE会士、IFAC会士、中国自动化学会会士、新加坡南洋理工大学教授谢立华给大家展示了“智能无人驾驶系统的感知和定位”的研究与应用。谢教授讲到智能无人系统在许多领域都有应用，如监视、运输、结构检查、物流等。感知和定位是无人系统的基本能力。有很多关于感知和定位的研究都是基于各种传感器，如相机和LiDAR。每种类型的传感器都有其优点和缺点。不同的应用场景将需要不同的传感器，没有一个放之四海而皆准的解决方案。为了在复杂的环境中实现准确和可靠的定位，异构传感器融合是最近的一个趋势，并引起了极大的研究兴趣。
过去几年，机器人发展非常快，机器人要用到各种各样的传感器，收集周围的环境数据；传感器收集的数据需要处理，通过周围环境和位置数据的处理，感知和定位方面有很多的挑战性
机器人需要用到2维、3维等多种传感器，而且由于环境的差异和应用场景的不同，考虑到效率和成本，选择不同的传感器。
谢教授重点介绍了多传感融合的应用，用小型无人飞机，检测大飞机表面的缺陷；不同传感器融合也有很多问题需要处理，比如在不同的天气环境下怎么融合、优化等；此类技术可以应用到楼宇的检测，桥梁检测，港口设备检测等领域，这个领域的潜在市场2000亿左右；目前的检测系统已经可以推广应用到很多领域，比如隧道、室内检测等。
国际系统与控制科学院院士、欧洲科学与艺术院院士、IEEE会士、IFSA会士、RSA会士、ORS会士、IET会士、BCS会士、IAAM会士、四川大学教授徐泽水的报告为“模糊理论与人工智能”，给大家介绍模糊理论的起源，研究现状及其在人工智能等领域的实际应用。
模糊理论的当前的研究和应用：一个是纯理论方面，主要是模糊数学在模糊集合、模糊逻辑等领域，提供了一种处理不精确性问题的新方法。
在很多方面有了广泛的应用：在医学、气象、心理、经济管理等多个领域取得了显著的应用。并为大家展示了具体的案例，如在家用电器中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄像机等，模糊控制也应用于航天飞行器控制、地铁靠站停车、无人驾驶、机器人控制、核反应堆控制、肌肉麻醉控制、病人血压调整、电梯群控制等多个领域。
欧洲科学院院士、IEEE会士、教育部长江学者讲座教授、芬兰国家技术创新局“芬兰杰出教授”、比勒菲尔德大学“洪堡人工智能教席教授”金耀初报告主题是“联合数据驱动的优化”。报告提出，对于一类复杂的优化问题，数据驱动的优化已经变得越来越重要。然而，对于优化数据的隐私保护，人们并没有给予太多的关注。
当前数据优化过程中，有很多挑战，比如问题建模、大量决策数据的不确定变量、计算复杂度等；数字优化过程，很难有一个统一的方法来评价好与坏。
优化过程中可以收集少量的数据，在线的，也可以给一些离线的数据帮助提升优化效率。通过不同的函数和优化路径，提取数据，通过反馈，调整函数，来得到最优化的解。
数据经常分布在不同的地方，如何在确保数据隐私的情况下，实现数据优化？近些年来，隐私保护收到大家的重视，如何利用数据而又要确保大家的隐私，给大家展示了联邦学习。
欧洲科学院院士、BCS会士、IET会士、英国埃塞克斯大学教授杨鲲带来“通感算融合网络中能耗问题研究”的主题报告。杨教授的报告从通算融合开始引入感知，并从计算机学科的角度探讨通感算融合中的能耗问题。
技术思路主要从从两个方面展开：通过空中计算和无人机辅助进行绿色节能（节流）；通过射频传能进行充电（开源）。
最后报告中示意性介绍如上技术方案的部分问题建模和优化求解，并展示部分实验系统。
国际医学与生物工程科学院院士、美国医学与生物工程院院士、IEEE会士、香港心脑血管健康工程研究中心总监、香港城市大学讲座教授张元亭的报告题目是“健康工程：用于检测心血管疾病的可穿戴MIND传感器。”张教授讲到心脑血管疾病是二十一世纪对人类健康最大的威胁，也是世界人类的“头号杀手”，在我国甚至成上升趋势。
张教授重点讲述在国家和社会的重大需求下，提出健康工程是以提高人类健康水平为目的，以为重大疾病早检测、早预防、早诊断、早干预、早治疗、早康复的创新技术为研究方向，以-p健康为核心指导思想，从分子、细胞、器官到系统的生物层次中的多个尺度的跨学科交叉融合的新型研究学科。其终极目标是全面整合科学、工程、技术和医学并转化成为人类健康的实际应用。
同时张元亭教授在此报告中预告了五月二十五即将成立的香港心脑血管健康工程研究中心（Hong Kong Centre for Cerebro-Cardiovascular Health Engineer ing）。张教授说该研究中心是一个国际化的研究团队，希望在更多专家的帮助下可以共同解决心脑血管疾病的预防预测。张教授和团队也在未来可穿戴式医疗设备上提出“五化五性”的设计。
北京大学长聘教授、博雅特聘教授，IEEE Fellow，国家杰青，中关村“多智能体协同理论和技术”开放实验室主任，中国自动化学会网联智能服务系统专业委员会（筹）主任程翔教授分享的主题报告是“多移动智能体协同智能架构和技术——面向智慧交通和智慧物流场景。”
程教讲到工业的智能化已经变得越来越重要，人工智能发展也经历了很多年，但是目前很多智能还是单体智能，随着物联网和5G的发展，将迎来万物互联的时代。目前的智能交通为单车智能，未来要使其与现有的交通系统共存，要更好提升交通的安全性和流畅性。
本次论坛由现武汉科技大学伍世虔教授主持。伍教授是南洋理工大学博士，湖北省“楚天学者”特聘教授，IEEE高级会员，曾担任华中科技大学机械学院先进制造技术研究所副所长，新加坡国家科技局高级研究员（科学家）。现任武汉科技大学特聘教授、博士生导师，智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室主任，机器人与智能系统研究院副院长，亚太人工智能学会武汉分会主席。
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