5月24日，以“硬科技创新”为主题的中国计算机学会青年精英大会（以下简称YEF2019）在成都拉开帷幕，作为长期深度参与青年人才培养，践行科技落地的百度，举办了“深度学习技术如何推动产业升级”的专题论坛，在会议现场发出了属于中国的“智能”声音。

大合影

国家超级计算长沙中心副主任彭绍亮和百度校园品牌总监李轩涯作为论坛主席，邀请到了南京大学俞扬教授、复旦大学邱锡鹏副教授、百度PaddlePaddle总架构师于佃海等嘉宾。

百度校园品牌部总监李轩涯作为大会主席在开场谈到举办论坛的初衷时，他指出，人工智能已经变成新一代科技升级和产业变革的核心驱动力，深度学习正是人工智能领域主流核心的技术，如何将深度学习技术与产业需求有机结合起来成为新的发展课题。应大会主题“硬科技创新之路”，该论坛希望汇聚产学界深度学习专家，从产学研多视角观察，探索深度学习技术与产业的加快融合思路，引领产业创新与升级。

百度校园品牌部总监李轩涯

国家超级计算长沙中心副主任彭绍亮的报告题目为《深度学习在医疗领域的应用--辅助诊疗、死亡终点预测、健康管理等》。他用生动的案例阐述了深度学习是进行医疗健康大数据挖掘的一个有力“武器”。通过挖掘电子病历数据中的信息，从而预测患者是否会患某疾病，是否会死亡，住院时长，是否会再入院等临床事件，从“诊前”、“诊中”、“诊后”3阶段支持和辅助医生进行全方位精准的智能诊疗，监测呵护病人和每个家庭成员的健康。目前，基于国家超级计算长沙中心的天河超级计算机和健康、医疗大数据，已经研发出了分导诊机器人、辅助诊疗机器人、骨质疏松机器人、健康管理家庭医生、远红外AI健康管理机器人等系列技术。

嘉宾彭绍亮教授

第二个学术报告是来自南京大学的俞扬教授的《面向物理世界的决策学习》。报告中探索到"环境虚拟—强化学习—模型重用"这一途径，实现了0试错代价的决策学习。在强化学习技术的实际应用中，强化学习的训练过程的试错成本较高，而对于有历史数据积累的应用领域，这一途径实现了0试错代价的决策学习。并详细介绍了在这一途径上的研究进展和在应用场景中取得的效果。

嘉宾俞扬教授

来自复旦大学的邱锡鹏教授带来了《自然语言处理中的多任务学习方法》的学术报告。邱教授提到限制自然语言处理发展的一大难题就是数据规模问题，自然语言处理任务的标注成本一般都比较高，因此语料规模不大，数据稀缺，而解决这个问题最好的方法就是多任务学习，多任务学习是将多个任务一起学习，充分挖掘多个任务之间的相关性，来提高每个任务的模型准确率，从而可以减少每个任务对训练数据量的需求。而自然语言处理的一个特点是不同任务之间都有一定的相关性，因此多任务学习已经在大部分自然语言处理任务上取得了非常好的效果。

嘉宾邱锡鹏教授

在会议的后半部分，介绍了产业实践方面诸多案例，百度PaddlePaddle总架构师于佃海在主题报告中介绍了《端到端开源深度学习平台PaddlePaddle的研发与应用》。据于佃海介绍，PaddlePaddle是集核心框架、工具组件和服务平台为一体的端到端开源深度学习平台，覆盖从深度学习模型开发、训练到预测部署的全流程。除了支持大规模数据的高效分布式训练、适配多种硬件平台的高速推理引擎等核心特色能力之外，PaddlePaddle还提供60多种主流模型的官方实现，并面向真实应用场景需求，进一步分装构建了多个特色模型库，可以更好满足开发者在算法层和任务层的项目研发。

嘉宾于佃海老师

此外，PaddlePaddle还提供了强大的模型压缩算法包、便捷的预测服务化支持以及迁移学习、自动化网络设计等丰富的工具组件和易用的平台服务，形成了端到端的全流程解决方案，助力开发者实现无障碍安装部署。源于实践，赋能实践，PaddlePaddle目前已经在农业、林业、工业、零售、人力、制造、通讯、汽车等诸多领域应用开来，诞生出众多经典的应用案例。

除此之外，本场企业嘉宾介绍了深度学习技术在企业实践应用案例。

来自中科赛诺（北京）科技有限公司，中科赛诺创始人&CEO的魏忠意先生，《基于AIOT的庆云县数字农业实践》以多个生动的案例介绍了如何通过大数据深度学习技术使农业数据精准化、定量化、动态化，借力PaddlePaddle框架和EasyDL语言实现作物长势监测、作物单产预测、成熟期、农作物分类、土壤养分情况等精准数据的获取，实现真正的智慧农业。

嘉宾魏忠意老师

柳州源创电喷技术有限公司莫韬副总裁在《喷油嘴阀座智能检测技术，促进柳州汽配智能化转型升级》主题报告中，详细介绍了其汽车零部件生产线如何在百度深度学习技术及图像识别技术的帮助下实现智能转型的过程。

嘉宾莫韬副总裁

新工科联盟人工智能协同育人工委会计湘婷副秘书长则站在高校新工科建设基础上谈及了人工智能应用转化策略。她认为，“人工智能从实验室走向产业应用，未来10年，AI不再是狭义的技术，而是将作为创新的商业模式设计的支点，利用AI所带来的高效、智能、柔性化、可复制性、数据积累和变现能力，打造一批模式创新的、具有行业集中度的AI行业平台、技术平台公司。”

嘉宾计湘婷副秘书长

最后在panel环节中，彭绍亮主持，俞扬、邱锡鹏、于佃海等六人共同参与。讨论了被市场、企业赋予乐观期待的深度学习未来的发展机遇问题、中美贸易对战激烈的今天，国内国际深度学习发展差异化和技术水平差距的讨论、以及未来几年，对哪个方向的深度学习人才更加紧缺等深度学习人才培养问题。还有来自现场听众的技术问题，现场学术气氛热烈，干货满满，意犹未尽。

Panel环节

“硬科技创新”这一大会主题在当前形势下，拥有着更多的含义——科技自立，才能“硬气”发展。因此，深度学习技术的发展创新在产业应用和青年人才培养方面的作用更加值得期待。