5月27日，由中国自动化学会和中国人工智能产业发展联盟共同主办的第三届全球人工智能大会在上海开幕。来自国内从事深度研究的院士专家、洞察行业发展趋势的产业专家、助力科技创新的企事业单位代表等500余位嘉宾，共同论道人工智能产业发展趋势，共话智能产业未来。
　　在开幕式环节中，中国工程院院士、中国自动化学会副理事长、同济大学校长陈杰致欢迎辞。陈杰指出，人工智能作为深刻改变社会生产力和生产关系的颠覆性技术，正引领着新一轮科技革命和产业革命向纵深推进，重构着人类的生产形式、生活方式和思维模式，催生着新技术、新产业、新业态。未来的智能将进一步增强，人机将共存、物理世界与虚拟信息世界将更加交互并行，人、物理世界的二元空间将转变为人、物理世界、智能机器、虚拟信息世界的四元空间。
　　中国人工智能产业发展联盟副秘书长王爱华在致辞中指出，作为引领未来的战略性通用技术，人工智能在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能。在国家政策支持及优势企业投入下，中国人工智能产业发展正在进入快车道：一是企业数量不断增加；二是技术实力不断提升，人工智能理论算法、芯片、开源框架等领域有了可喜突破；三是基础应用达到世界领先水平，语音识别、机器视觉、自然语言处理等创新活跃；四是行业应用不断涌现，智能+新技术、新模式快速涌现。
　　带来第一场大会报告的是英特尔中国研究院院长、中国自动化学会常务理事宋继强教授，报告题目是“融合聚变，AIX5G的超异构时代”。宋继强在报告中指出，AIX5G是两场技术变革的历史性交汇，会带来聚变效应。5G的连接能力将推动万物智能互联，让提升的智能无处不在；AI是通用技术，是数字时代基础能力，为5G网络注入新动能，催生更大价值，实现5G的智能和自能。传统的异构计算是为了完成任务采用了不同的计算方式，其实现方式有两种，一是一体化SOC，二是分体式板卡。而要想达到超异构计算，则需要三大要素：多架构多功能的芯片、多节点的先进封装技术、统一的异构计算软件。最后他指出英特尔的技术愿景为实现超异构计算时代，提供多样化的标量、矢量、矩阵和空间架构组合，以先进制程技术进行设计，由颠覆性内存层级结构提供支持，通过先进封装集成到系统中，使用光速互连进行超大规模部署，提供统一的软件开发接口以及安全功能。
　　华为公司战略部总裁、中国自动化学会常务理事张文林在题为“普惠AI：给教育最新的科技，给科研最强的算力”报告中指出，AI产业化发展面临的三大挑战：一是算力昂贵，二是AI应用开发门槛高，三是专业人才缺失。人才是AI走向产业纵深的关键，目前的AI只能解决单场景比较简单的任务，还处于“碎片化”产业中，因此需要将基础研究、人才培养和整个生态的建设协同起来，推动整个通信产业、网络产业走向产业化。在谈到华为理念时，张文林指出无论是教育内容还是科研装备，都应该与产业界协同，运用最新的科技成果，与产业界形成一个密切的互动和循环，华为所希望的AI是普惠的科技。
　　欧洲科学院院士、中国自动化学会副理事长、中国自动化学会会士、澳门大学讲座教授陈俊龙，在题为“基于判别式宽度学习的数据建模与分析”中，对判别式宽度学习的数据建模进行了介绍和分析，重点探讨了带异常值和标记错误的数据建模问题。通过假设回归残差和输出权重遵循其各自的分布，能够得到鲁棒的宽度学习系统，并指出结合正则化理论可以提高RBLS的鲁棒性。
　　ABB（中国）首席技术官刘前进的报告题目是“机器与人：从协作到共事”。报告回顾了传统工业机器人到协作机器人的发展历程，并指出随着协作机器人的研发应用，人机协作正在迈入新阶段。人工智能是实现人机协作的有效手段，在人机协作的未来发展中，确保安全以及提升机器学习的能力是关键，同时也重点关注机器人安全协作、易用性、自适性、可移动性、自我意识和环境意识等一些领域的发展。最后指出，通过人机协作的生产方式将大大提高生产灵活性，推动未来柔性生产。
　　中国信息通信研究院云大所人工智能部副主任王蕴韬在题为“AIIA DNN BENCHMARK‘从芯’测试”的报告中指出，产品支持AI特性，便需要AI加速芯片或其他一些拥有强大计算能力的IP，通过集成专用AI加速芯片或专有AI解决方案，帮助产品达成更加强大的性能。而基于清晰指标体系的技术评测能够去伪存真，推动产业健康发展。在报告中，王蕴韬详细介绍了名为AIIA DNN BENCHMARK的第三方评测，对芯片评选的指标、方式进行了深度解读，为在场企业参与者提供了全新的技术解决方案。最后他指出，相信随着芯片评测方式的愈加成熟，每一个志在发展AI性能的公司都能找到更符合发展需求的道路。
　　主论坛最后一个进行报告的嘉宾是中国工程院院士、中国自动化学会会士、中国自动化学会监事、华东理工大学教授钱锋，他的报告题目是“人机共融流程工业智能系统—人工智能与流程制造深度融合”。报告首先从人工智能赋能新时代，国内外人工智能技术发展进程和我国人工智能发展的政策环境出发，分别从流程制造高质量转型发展和人工智能赋能制造业两个角度阐述了二者互相融合的必要性。结合流程制造的发展现状和需求，分析了流程制造期待人工智能做什么，并给出了两个应用场景案例；进而，报告分析了我国流程工业转型升级重大需求，探讨了以“智能制造+绿色制造>高端制造”为目标的智能优化制造愿景，即实现资金流、物质流、能量流和信息流的“四流合一”，利用人工智能等现代信息技术实现企业的智慧决策与智能生产；报告最后围绕人工智能与流程制造深度融合实现智能优化制造凝练了相关工程科学问题，即AI如何支持资源与能源的高效配置与利用，构建知识驱动的制造过程决策自动化系统；AI如何支持全流程生产过程的控制与优化运行，构建基于模式认知的智能自主调控系统；AI如何支持流程制造企业更安全和更环保，构建全生命周期安全环境足迹监控与风险溯源系统等。围绕上述工程科学问题，报告以需求驱动、应用导向为目标，提出了当前流程工业制造系统智能化的主要研究内容和关键技术，并给出了工业应用示例。
　　此次大会还安排了人工智能+无人系统、人工智能+智能制造、人工智能+工业互联网安全、人工智能+智能金融4场专题论坛，数十位专家学者将共同就人工智能在无人驾驶、智能制造、工业控制等众多领域的前沿研究展开对话，对中国未来人工智能产业的发展建言献策。科