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CCF YOCSEF深圳联合CCF青工委成功举办CCF TALKs“大数据及人工智能:将如何打通物联网的任督二脉”
2018-11-26 阅读量:1105 小字

CCF YOCSEF深圳联合CCF青年工作委员会

成功举办CCF TALKs“大数据及人工智能:将如何打通物联网的任督二脉”

[ 导读 ] 11月24日,由CCF YOCSEF深圳分论坛联合中国计算机学会青年工作委员会、中国计算机学会CCF举办的主题为“大数据及人工智能将如何打通物联网的任督二脉”活动在深圳瑞知实验室举行。

参会人员全体合照

2018年11月24日,由CCF YOCSEF深圳分论坛联合中国计算机学会青年工作委员会、中国计算机学会CCF共同举办的主题为“大数据及人工智能将如何打通物联网的任督二脉”活动在深圳瑞知实验室举行。

本次活动为CCF YOCSEF深圳联合中国计算机学会青年工作委员会发起的CCF Talks系列活动之一,沿袭了CCF一贯的传统,邀请了大数据及人工智能领域的学者及企业家分别进行了888秒时长的演讲分享。国家超级计算深圳中心主任冯圣中、平安集团AI总监王健宗 、 深圳大学沃顿讲席研究员陈小军进行了本次活动的主题演讲。

美禁14项技术出口,技术创新为强国之路

距离宇宙大爆炸大约138亿年,人类在地球上的历史仅仅只有几百万年,而恐龙生存了一亿六千万年。如果把宇宙历史压缩到只有13年的话,恐龙大概在6分钟前灭亡,第一个智人在50分钟前出现,工业革命则发生在6秒前。冷战,人类登月,互联网出现等发生在上一秒。

人类历史经历了数百万年的狩猎采集时代,然后经历了数千年的农耕时代,工业时代持续了几个世纪,目前的信息时代才走了几十年。纵观过去百年人类历史进程,工业革命给人们的生活带来了翻天覆地的改变。从内燃机的发明,宇宙探索,破译基因密码,到IT业狂飙,这段历史历历在目。百年的工业历史进程,其文明积淀迅速超过辉煌但历史印迹斑驳的5000年。

20世纪的下半叶,中国现代工业才开始兴起。每一阶段的工业发展以及新技术的引进,中国都付出了巨大的资源代价,但是仍不可能获得西方工业发达国家的最先进技术。

在活动现场,冯圣中主任表示,技术创新是一道死亡谷,同时也是发达国家阻滞中国家赶超的利器。

技术创新是一道死亡谷

拿美国举例,自川普上任以来,美国出台了一系列针对中国的高端科技封锁政策。2016年,美国开始对中兴通讯实施出口限制,来年中兴支付了11.9亿美元罚款。2018年4月,美国封禁中兴。同年10月, 美国宣布将福建晋华纳入《出口管理条例》下的实体经济清单。11月,美国商务部工业安全署出台了一份针对关键新兴和基础技术和相关产品的出口管制框架, 涉及人工智能、AI芯片、机器人、量子技术等14个高科技领域,目的是保证美国在科技、工程和制造领域的领导地位不受影响。

在交流过程中,冯圣中主任表示,虽然从短期来看,如果本次提案落下石锤,中国一些企业难免会元气大伤。但是从长期来看,它必然会刺激中国自主创新的能力,加重中国对技术创新型企业的重视,同时学术界的研究也将更往产研结合的方向发展。

“超级计算能够大幅度缩短技术创新周期、降低成本和不确定性。中国近期也将部署三套E基超级计算系统,后续也将预留5.78亿美元用于未来技术的研究包括量子计算。”冯圣中说。

卢昱明主席在主持参会者提问

平安集团AI总监王健宗做“智能+金融”专题报告

上文提及到了产研结合,就不得不谈陈小军在演讲过程中提到的所在研究院与华为合作研发的工业大数据平台,一个真正落地实际产业的研究项目。按照我们一般理解,大数据可以分为工业大数据和互联网大数据。目前无论是技术还是应用,领先的都是互联网大数据,狭义的大数据也更多说的是互联网大数据。工业大数据更多的是借鉴了互联网大数据的概念,结合了IoT的技术,把面向个人用户的“行为”数据分析与思维模式进行扩展,并应用到了企业领域。

作为中国制造2025的重要组成,工业大数据涉及了法(生产批次在生产过程中涉及的工业流程掌控)、环(生产批次在生产制造过程中的环境要求)、人(生产制造过程中涉及的人员,如操作人员、批次分解人员等)、机(生产过程中涉及的机器设备使用情况)、料(原材料耗用编码、耗用数量、供应商编码)等五大方面。

深圳大学沃顿讲席研究员陈小军作“大数据产学研分享”报告

据陈小军介绍,这个大数据平台由海量数据分布式文件存储引擎、大数据数据预处理ETL引擎、流数据及内存处理引擎、产品质量预警模型库和问题跟踪定位及闭环引擎几大部分组成,拥有产品小时级预警,数据分析,快速建模部署以及用户权限及角色管理等核心功能,从而达到来料质量监控预警,产品软件缺陷预警,产品生命周期预测等目标。

AI浪潮下,数据隐私为一大问题

2012年,深度学习方法的提出,让几经沉浮的“人工智能”再次焕发生机。目前很多AI系统,包括深度学习,都是大数据学习,需要大量的数据来训练学习算法。所以人们说数据已经成了AI时代的新石油,从而也带来了出公众隐私安全保障的问题。

一方面,AI对数据包括敏感数据的大规模收集、使用,可能威胁隐私,尤其是如果在深度学习过程中使用大量的敏感数据比如医疗健康数据,这些数据可能会在后续过程中被揭露出去,对个人的隐私会产生影响。另一方面,用户画像、自动化决策的广泛应用也可能给个人权益产生不利影响。此外,考虑到各种服务之间大量交易数据,数据流动不断频繁,数据成为新的流通物,可能削弱个人对其个人数据的控制和管理。

香港科技大学新明工程学讲席教授、计算机科学和工程学系主任杨强向活动方发来了一段视频。他在视频中表示,在如今数据割裂的情况下,为了达到整合数据共同建模,同时不违反公众的隐私安全的目标,需要进行新的机器学习算法的研究。

作为深圳超算中心的主任,冯圣中回应了数据隐私的问题。他表示国家已经颁布了相关的法律法规去进行数据的隐私保护,而超算中心本身也有一套对自己用户数据保护的机制。



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