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雷鋒網 AI 科技評論按：2019 年 3 月 4 日下午，由 CCF 深圳分部、YOCSEF 深圳分論壇、鵬城實驗室聯合舉辦，南方科技大學協辦的《大灣區 IT 創新的機遇暨大灣區 IT 創新系列論壇籌備會》在鵬城實驗室三樓報告廳圓滿召開。
本次會議由 CCF 深圳分部主席王軒主持，隨后鵬城實驗室副主任陳長汶、北京大學教授李革、微眾銀行 AI 副總經理鄭文琛、香港城市大學計算機系教授汪建平、大數據系統計算技術國家工程實驗室副主任黃哲學以及南方科技大學副教授汪漪六位資深學者分別做了主題報告。
CCF 深圳分部主席王軒
作為首位出場的嘉賓，陳長汶主任在簡短的論壇致辭后開始了他的主題報告：《視頻物聯網：新一代智能化物聯網》。他的報告主要包括三個部分：物聯網經典的定義、六大趨勢及下一代視頻物聯網的特征和技術挑戰。
鵬城實驗室副主任陳長汶
實際上，經典物聯網的開端離我們并不遠，它在 1999 年的定義是：通過各種信息傳感設備實時采集任何需要監控連接、互動的物體或者過程等各種需要的信息，與互聯網結合形式一個巨大的網絡，其目的是實現物跟物、人的連接，以更方便得進行識別、管理和控制。
至于物聯網的六大趨勢，陳長汶主任提到這是由美國的咨詢公司總結出來的，包括：醫療健康、移動終端、定位系統、智能汽車、家庭安防以及工業制造。
針對下一代視頻物聯網的特征，陳長汶主任總結了四點：第一是無處不在；第二是空時動態；第三是全天候；第四則是集成以后脫離信息孤島現象。同時，他還闡述了視頻物聯網所面臨的若干技術挑戰，包括：第一，嵌入式視覺數據處理方面的挑戰；第二，可靠和自適應的視頻物聯網通信連接能力方面的挑戰；第三是有效搜索和檢索方面的難題；第四是隱私和安全的問題；最后一個則是為了破除信息孤島，對于建立一個標準平臺的迫切性。
即便視頻物聯網當下還面臨著不少的難題和挑戰，但演講最后，陳長汶教授也不忘表達自己對于視頻物聯網的信心：「與 5G 網絡一起，視頻物聯網正在闊步走向我們。」
接下來是北京大學李革教授帶來主題為《人工智能開源平臺及應用》的特邀報告，同時兼任鵬城實驗室人工智能中心主任的他，本次的報告內容主要是為大家介紹 鵬城實驗室人工智能中心以及其現在正在開展的項目。
鵬城實驗室人工智能中心主任李革
首先他提到，鵬城實驗室人工智能中心未來發展的中心是建設鵬城云腦，而沿著這個思路的第一個落地項目就是人工智能開源平臺及應用，顧名思義，即一個平臺+多個人工智能賦能的應用。
關于這個平臺，李革教授重點講到人工智能中心對它的規劃，其中就包括打造 4 個關鍵的技術：第一，建立一套異構人工智能硬件資源的統一調度與計算的框架；第二，做多元計算模型的跨算法的前沿技術；第三，開發支撐智能性能研發的高性能引擎，開發面向未來 的 AI 開源硬件和神經網絡計算原型和應用系統；第四，做一個關于 AI 的平臺開源社區。
而有了這樣的平臺后，就需要將人工智能落地到應用場景中去，目前人工智能中心落地了兩個項目：一個是智能交通項目；另一個是智慧醫療項目。而現在，人工智能中心還在規劃第三個項目——智慧金融項目，并且該項目還會作為一個國際合作項目開展。
而整個演講過程中，李革教授的字里行間還透露著對于這個平臺的希冀，他表示，希望這個開源開放平臺能為整個人工智能領域，尤其是粵港澳大灣區的學術界、產業界提供技術的支撐。
與前兩位來自學界的教授不同，第三位報告嘉賓是來自微眾銀行 AI 部門的專家工程師鄭文琛，他帶來的報告題目是《金融 AI 的落地實踐和數據挑戰》，重點講了一下微眾銀行在將 AI 落地到金融領域中的一些實踐案例和遇到的一些挑戰。
微眾銀行 AI 部門的專家工程師鄭文琛
在實踐案例部分，鄭文琛重點分享了兩個方面的案例：
一個是智能營銷。對于月用戶量過億的微眾銀行來說，篩選到最重要的精準用戶至關重要，也非常耗時耗力。而采用 AI 系統來做這部分工作，不僅能夠精確地畫出用戶畫像，還能通過算法來處理金融數據、預測成本以及進行廣告推薦，同時還能實現實時異常模式檢測、自動多重防控。
另一個是智能服務，包括可實現自然語言處理、對話系統、人臉識別、手語識別等功能、為微眾銀行各業務提供 AI 技術支撐的「微金智服」和承擔接待訪客、人工關懷等工作的實體機器人「小薇」。
而落地實踐中往往對應著的是大小不一的困難和挑戰。鄭文琛表示當前金融 AI 遇到的最大的挑戰便是數據挑戰，其中包括數據短板、數據隱私、小數據處理和數據分割問題等。為此，微眾銀行采用聯邦機器學習的理念開源了一個聯邦學習知識庫來幫助解決這些問題。
第四位出場的特邀嘉賓是香港城市大學的汪建平教授，她的報告題目是《智慧車聯網的關鍵技術及其發展趨勢》。汪建平教授的本次演講主要圍繞兩個話題「車聯網」和「自動駕駛」。
香港城市大學汪建平教授
演講伊始，她就強調到，二者是兩個獨立的概念，車聯網這個概念已經出現很久了，而自動駕駛則是最近幾年才興起的。在自動駕駛部分，她重點介紹了自動駕駛的基本原理：在普通汽車上加上大量的傳感器、攝像頭、短程/遠程雷達以及激光雷達等硬件設備，之后由軟件進行一系列基于圖像的算法，進行預測和規劃，并作出駕駛決策。同時，她還針對自動駕駛領域所存在的挑戰總結了 IT 研究者當前所迎來的機遇：
一個是加強自動駕駛的安全性，而其安全問題涉及到近距離攻擊（通過 CAN Bus 總線改變引擎控制單元的程序）和遠程攻擊（主要針對車載和通信系統及其硬件模塊），而這兩個方向是研究者可以嘗試的突破口；
另一個是自動駕駛仿真平臺。雖然現在百度、谷歌等公司已經創建了自動駕駛仿真系統，但是這些仿真系統還只能夠用于仿真靜態的交通流，其所支持的道路類型也很簡單。這也是研究者可以嘗試的方向。
而車聯網雖然與自動駕駛屬于兩個概念，但它對于后者的作用巨大。就比如現在自動駕駛的傳感型往往會受到環境的限制，而借助車聯網，自動駕駛汽車不僅能夠感知到傳感器所無法感知的環境，還能搜集其他車輛和交通設備的信息，極大地降低自動駕駛汽車在環境感知方面的局限性，接收到更廣范圍的信息。
演講最后，汪建平教授對智慧車聯網的未來發展趨勢進行了總結：第一，車聯網和自動駕駛會驅動新的 MOBILITY AS A SERVICE 商業模型；第二，車聯網的安全問題會是其發展的一個核心；第三，大規模的自動駕駛仿真系統和半自動駕駛是實現全自動駕駛的必由之路。
大數據系統計算技術國家工程實驗室副主任黃哲學教授一出場便為大家總結了前面各位嘉賓在報告中所關注的問題：第一個是通信問題；第二個是智能問題；第三個是計算問題。而他的演講則聚焦于計算問題上。
大數據系統計算技術國家工程實驗室副主任黃哲學教授
他首先提到目前的大數據問題，包括橫向上的高維數據難題以及縱向上的上億甚至幾十億的大規模數據問題，這是一般的算法所無法應對的。而解決這一問題有兩個途徑：一個是機器運算，一個是超算。然而超算價格太過昂貴，現在還無法普及，因此現在比較常用的還是機器運算。對此，他重點提到了兩種計算方法：
其中一個是基于內存計算的方法，不錯該方法存在兩大瓶頸：一是當數據超過內存機型的容量時，就無法進行計算了；二是當將大數據分成「塊」計算大集群數據時，數據分布每個「塊」的差異性使得抽樣成為一個難題。
另一個是聯邦計算，當數據上傳到幾個數據中心時，就無法進行計算，而聯邦計算可以將幾個數據中心集中起來進行運算，不過這樣還是無法解決上面所提到的抽樣問題，對此，可以采取通過 HDF 存儲將大數據的每個「塊」改成隨機的以解決抽樣問題，再利用離近式的學習框架優化計算。
而這些計算方法都涉及到目前所用到的核心存儲技術——HDF（存儲和分發科學數據的新型數據格式）。黃哲學教授提到，針對目前大數據所存在的計算問題，研究人員所需要做的就是開發出一個算法來將它轉換成一個統一的轉換格式，以方便轉換數據模型，從而將大數據分析變成小數據分析，并隨機分析各個數據「塊」，從而來分析整個大數據。
最后一位出場的特邀嘉賓是南方科技大學的汪漪副教授，他的報告題目是《大灣區未來網絡試驗與應用環境介紹》。他的報告主要包括三部分內容：未來網絡、大灣區未來網絡項目的整體現狀以及該項目的示范應用。
南方科技大學汪漪副教授
首先，汪漪副教授提到現在對于網絡空間，世界各國都比較敏感，而它就相當于國家的第五位空間，無論是美國還是我們中國都將其提升到了一個戰略高度。關于網絡的劃分，大家聽得比較多的是 4G、5G 等，未來網指的是 2020 年那代網絡。
隨后，他介紹了大灣區未來網絡這個項目。該項目于 2017 年提出，去年立項，是在總書記關于「將大灣區建設作為改革開放再出發的重中之重」的指示以及發展規劃綱要第五章第二節關于優化提升信息基礎設置的指導下，所成立的一個希望通過網絡的互聯互通實現大灣區建設基礎設施建設的互聯互通的項目。由于該項目大陸、香港和澳門三個體制及相關的一些問題，目前該項目還存在一些政治等非技術性問題。
同時，他表示希望該項目能夠成為一個可以實現 4K、8K 以及 VR 的基于互聯網的示范平臺，吸引全球各地的科研人員來這里開展科學實驗，并同時服務于其他項目。
各位嘉賓做完主題報告后，會議進入到最后的部分：由王軒主席組織嘉賓、CCF 委員、CCF YOCSEF 榮譽委員、AC 委員等人員就大灣區 IT 創新系列論壇籌備工作進行研討。王軒老師帶領大家解讀了《粵港澳大灣區發展規劃綱要》后，現場嘉賓也積極建言納策，探討大灣區 IT 創新系列論壇的年度規劃，立志于做出深圳的特色與品牌。雷鋒網雷鋒網
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