7 月 4 日，为期 2 天的「2020 年 AI 开发者万人大会（AI ProCon 2020）」，在过万名开发者的关注下圆满落幕。作为由 CSDN 策划及主办的系列技术「开发者大会」之一，本次大会邀请到中科院、卡内基梅隆大学、微软、英特尔、阿里巴巴、腾讯、京东、快手等100+行业学术界及一线大厂 AI 技术领袖、核心业务线负责人参与，吸引到了 10000+开发者/学习者，并在这个特殊时期全力配合抗击疫情，全程采用线上直播方式，与大家共话 AI 技术风云。

当前正值全球新一轮科技革命，产业变革蓄势待发，人工智能作为其中重要力量，为全球经济发展与社会进步产生重大而深远的影响。为了让开发者一站式学习及了解当下 AI 的前沿技术、AI 产业发展、AI 技术成长之路及企业技术实践经验，本次大会设置了 20 大精彩主题论坛，覆盖了 AI 技术、生态、行业、应用、职业规划、投融资等话题。

同时，CSDN 在大会首日重磅发布了「AI 开源贡献奖 Top5」、「AI 新锐公司奖 Top10」、「AI 优秀案例奖 Top30」三大榜单，百度、华为、旷视科技、腾讯、微众银行、超星未来、埃睿迪、爱奇艺、京东智联云、科大讯飞、联想等企业均榜上有名。我们相信，榜样的力量将成为促进 AI 行业不断发展的重要基石！

大会上，专家们畅所欲言，金句频出，分享了对各自专业领域的独到见解，为大会留下许多具有前瞻性的精彩观点。本文对为期 2 天的大会进行精华提炼，一起来看看大咖们都有哪些精彩的发言吧！

人工智能过去与未来

作为主会的第一位演讲嘉宾，中国科学院院士张钹发表了主题为《人工智能的发展现状与人才培养》的演讲。张钹院士基于以符号主义为代表的「第一代人工智能」和以深度学习为代表的「第二代人工智能」，提出了「第三代人工智能」的构想，在前两代知识/数据+算法+算力的基础上，将知识驱动和数据驱动相结合，旨在构建安全、可信、可靠和可扩展的人工智能技术，并推动人工智能的创新应用落地。

而想要实现张钹院士提出的「第三代人工智能」，清华大学计算机系教授唐杰认为算法是核心、计算和数据是基础。而目前，我们正处在从感知到认知的过程中。在算法方面，目前主要通过算法实现人工智能，而未来工程学方法和模拟法，可以提升算法的性能。主要原理包括模仿人类或其他生物所用的方法，例如遗传算法或神经网络；在计算能力方面，目前主要是通过GPU来并行计算神经网络，而未来随着量子计算和速度更快的芯片的诞生，计算能力将指数倍提升；在知识方面，现在的知识数据来自于互联网，往往较为碎片化，而未来则可以实现全世界常识的知识图谱。在人工智能的长远发展方面，唐杰教授认为未来十年的目标是实现认知与推理，这一步需要基于海量数据、知识库来实现；而未来30年，则有望看到计算机具有自我意识，基于认知推和记忆，让机器与人更为接近。而在人工智能的发展中，自然语言处理是人工智能从计算智能到感知智能、认知智能、创造智能演进的必要技术。阿里巴巴副总裁、达摩院语言实验室首席科学家、ACM杰出科学家司罗认为未来自然语言处理会向着以下三个方向发展：1. 深度语言模型突破式发展，引领重要自然语言技术取得进展；2. 公有云NLP技术服务从通用功能走向定制化；3. 自然语言技术逐步与行业/场景相结合，产生出更大的价值。加上自然语言技术平台的应用，自然语言处理可以打通场景——数据/知识——NLP应用技术——更丰富的场景全闭环。此外，人工智能最终还是要落到应用上，华为云 EI 创新孵化 Lab 主任涂丹丹认为，目前我们正处于「技术发展与社会环境互相碰撞」的阶段，在这一阶段中，兴奋、冲动、焦虑、困惑并行，如何抓住这波浪潮，成为了企业决胜的关键，并走向「技术发展与社会环境互相促进、稳定发展」的阶段。对此，TensorFlow中国研发负责人李双峰也为大家分享了TensorFlow的最新进展。TensorFlow是AI开发中常用的框架之一，目前，TensorFlow的下载量已经超过100,000,000，提交次数89,000+，代码改动请求14,600+，贡献者2600+。TensorFlow的生态发展也是沿着研究—生产力—全场景部署的路线推进。

在本议题的最后，由 CSDN 重磅打造的高端对话栏目「大咖来了」也搬上了直播”舞台“，其中，CSDN 创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛分享了一份《中国AI应用开发者报告》，报告显示，在CSDN 3100万的注册开发者中，689万开发者有阅读、撰写与研究AI技术的行为。其中，精准聚焦AI学习及应用的开发者人数达到了182万，AI发展已经进入高热期。 

此外，小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋分享了深度学习平台小米 Cloud-ML，和移动端深度学习框架MACE、移动端神经网络框架基准测试项目Mobile AI Bench等AI开源优秀案例。地平线创始人& CEO余凯分享了地平线最新“天工开物”AI开发者平台，利用地平线新一代AI开发板可完成有趣的AI 可编程智能小车、AI 体感游戏机等开发应用案例。百度深度学习技术平台部高级总监马艳军分享开源的百度深度学习框架飞桨PaddlePaddle，含开源146个算法和全流程开发套件等内容。

20 大论坛同时直播，大咖金句频出

除了大会主论坛，在 2 天的大会中共有 20 个分论坛也同步举行，下面我们摘取了分论坛上部分专家的精彩观点集锦

AI学习与实践进阶 

•华为云ModelArts开发总监 周明耀：一图看懂各种角色如何转型搞AI

• 滴滴出行专家工程师 赵永科：调参工作就是这么朴实无华且枯燥。

AI创业与投资

• 南京清湛人工智能研究院创投基金创始合伙人 柯罗马：随着算力的强化，算法的进化，并与大数据的融合，弱AI进入到了场景应用爆发的后时代。在这个智能感知的后AI时代，制造业、医疗和自动驾驶等场景的AI应用是非常值得期待的投资机会。

计算机视觉技术与实践

• 华为海思技术专家 杜鹏：当今深度神经网络正在飞速发展，对芯片算力的需求也与日俱增，华为昇腾AI处理器芯片大致可以划分为主控处理器、AI计算引擎、多层级片上缓存、视频图像处理模块等，可以对整型数或浮点数提供强大高效的乘加计算力。

语音语义技术实践与应用

• 腾讯云高级工程师 纪友升：AI很火，在大家讨论各种深度学习算法的同时，我们也希望将腾讯多年积累的AI能力通过腾讯云开放给广大开发者与企业客户，助力行业智能化升级，让AI真正落地应用在日常生活中！

• 京东智联云自然语言处理架构师 陈蒙：传统客服向智能客服升级转型是大势所趋，“新基建”是最佳契机智能客服的下一个大市场：智能营销最高效的产品形态是人机融合，而不是完全取代具备复杂对话能力的语音外呼机器人大有可为。

大数据+AI中台

• 360金融首席科学家 张家兴：数据产生AI，AI帮助数据创造价值，把数据和AI融合在一起的中台才是有价值的中台。数据AI融合中台，以平台为基础，打通各业务数据，协调各种团队提供AI能力，赋能业务。平台、数据、团队这是中台的特征，缺一不可。

智慧教育

• 腾讯云与智慧产业事业群高级研究员 刘萌：基于课程知识图谱，建立学生和班级用户画像，根据知识点掌握情况推荐个性化学习内容，践行“因材施教”，有效提高学习效率。

• 科大讯飞研究院研究主管 李鑫：智慧教育的三大核心场景：精准教学、个性学习、智慧教考。

AI行业新趋势

• 浪潮边缘计算服务器高级产品经理 张磊：拥抱5G，就必须走出传统的数据中心，大跨步迈向边缘计算。边缘计算很可能会是中国服务器行业，乃至整个IT产业下一个在5G时代的机会和风口。

• 《人工智能为金融投资带来了什么》作者 袁峻峰：数字化时代市场需要算法，多智能体强化学习与博弈论 、帕累托最优结合是可行的研究方向之一；但如果市场中的新座次取决于谁拥有最强的机器、最多的数据、最厉害的算法，那亦是违背市场机制了。

AutoML技术实践与应用论坛

• 第四范式科学技术部资深研究员罗远飞：为了进一步提高高维稀疏表数据应用效果，第四范式自主研发了自动深度稀疏网络，在取得良好效果的同时，能够显著降低深度神经网络的应用门槛和调参代价。

• 腾讯云高级工程师赵勇皓：借助 AutoML 算法，我们把工程师从沉闷繁重的调参中解放出来，让算法去解决算法的问题，用魔法打败魔法。

AI+多媒体技术实践与应用

• 快手多模搜索技术负责人陈凯：基于AI的多模态技术给短视频直播业务插上了腾飞的翅膀。

AI前沿技术与研究论坛   

• 阿里巴巴代码平台技术负责人张玉明：如何解决研发过程中缺陷难查找、编码效率低等问题，基于阿里自研的代码管理平台Codeup，通过“大数据+智能化”的手段为开发者给出我们的解法。

智慧医疗论坛  

• 深睿医疗联合创始人兼首席科学家俞益洲：解决医学影像辅助诊断需要有创新路径，落地 AI 模型 = 创新AI 技术 + 领域知识和诊断流程，真正具有实用价值的AI模型必须与医疗先验知识和流程紧密结合。 AI芯片论坛 

• 地平线机器人BPU算法负责人罗恒：评估AI芯片真实效能，既要看多快又要看多准。

AIoT论坛 

• 涂鸦智能 AI 算法研究中心负责人俞伟平：仅仅只是把设备连接对消费者所产生的价值是远远不够的，互联互通才是真正的价值所在。

AI与企业战略论坛

• 小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋：AI、IoT和5G三个时代的交汇，让我们处在了一个智能新时代。AI技术的快速发展给我们提供了一个巨大的风口，也让大家站在了同一起跑线上。如何围绕企业的核心业务，打造核心的AI技术，将决定一个企业在这个智能新时代的成败。AI的时代，仍然是拥抱开源的时代；AI的竞争，最终将是开放生态的竞争。

AI教育与人才培养论坛

• 腾讯智能教育高级研究员刘萌：基于课程知识图谱，建立学生和班级用户画像，根据知识点掌握情况推荐个性化学习内容，践行“因材施教”，可以有效提高学习效率。

AI开源与生态建设

• 华为计算开源生态部副总监黄之鹏：开源社区不需要大神，每个开发者都是第一公民。

机器学习技术与工程实践论坛 

• 蚂蚁金服集团共享智能部总经理周俊：共享智能-隐私保护AI体系，通过多方安全计算、可信执行环境等技术，在保障安全同时连通大数据孤岛，确保多方数据拿不走、看不见、用得好。

知识图谱与认知智能论坛

• 一览群智基础研发部技术副总裁刘占亮：人工智能以人为本，做人类的智能助手；从人工智能到智能增强，知识图谱在金融领域的落地实践；打通了人机协作智能决策的应用闭环，助力行业AI实践落地，让AI成为真正的生产力。

推荐系统技术实践与应用论坛

• 华为诺亚方舟实验室技术专家董振华：“The  universe is made of stories, not of  atoms”，我对这句诗的理解是可观察的世界太小、太局限，我们需要用反事实学习、推理技术对未知世界建模，突破当前统计机器学习只对关联关系建模的局限，让机器像人类那样具有想象力、因果推理以及举一反三的能力，它是通往强人工智能的关键路径。

智能驾驶论坛 

• 轻舟智航联合创始人、CEO于骞：自动驾驶技术存在突出的长尾效应，技术上已经解决了90%的问题，但剩下的10%却可能要花费同样多甚至更多的精力，这10%包括很多边界化难题。边界化难题的发现和解决除了需要收集大量的数据，更重要的是建立自动化生产的工厂，将源源不断收集来的有效数据，通过自动化的工具，加工成可用的模型。以更快的速度、更高效的方式应对边界化难题。

至此，2020 年 AI 开发者大会圆满落幕！本次大会聚焦 AI 技术领域，由数百名学术界与业界专家参与，吸引了10000+开发者关注，共同在此碰撞思想、交流经验、开阔眼界。我们相信，未来也将与开发者们并肩携手，共同绘制人工智能技术和产业更加辉煌的未来，让我们共同期待！

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