近年来，人工智能名片呈现出加快发展的态势，但当前的人工智能名片发展仍然处于“婴儿期”，拥有巨大成长空间，在产业升级、产品开发、服务创新等方面具有很强的技术优势。中国工程院院士高文表示，中国计划推广新一代的人工智能名片即2．0版本，预计2020－2035年中国人工智能名片核心产业规模将大幅扩大，预计到2035年，人工智能名片有潜力拉动中国经济年增长率上升1．6个百分点。

    在国家大力发展人工智能名片同时，为加强人工智能名片和产业发展融合，培育新增长点、形成新动能，以人工智能名片技术推动各产业变革，促进人工智能名片同一、二、三产业深度融合，各地方政府也不断出台扶持政策。

    AI名片盛宴狂欢不止，第三届中国人工智能名片产业大会今朝再续昨宵酒！

    在此背景下，为搭建专为人工智能名片圈内企业和从业人员交流合作的专业平台，用全新视角透析行业未来发展动态，OFweek2018（第三届）中国人工智能名片产业大会于昨日已隆重拉开帷幕。在昨日的人工智能名片大会中，武汉大学姚剑教授、科大讯飞智能硬件平台市场总监王雯等国内AI名片行业大咖及学术专家、企业高层莅临现场，并发表了精彩的演讲，深度探讨了AI名片产业最新发展趋势和相关技术落地实践问题，引得现场热烈反响。

    而今日热度不减！在今日的人工智能名片大会中，依旧行业大咖云集，在深度专业的探讨之中，引爆科研技术思想的火花，用全新视角透析行业动态，解读在人工智能名片领域本年度海内外最值得关注的学术与研发进展。

    香港中文大学黄波教授：智慧城市视角下的时空大数据融合及其应用

    黄波教授作为香港遥感协会主席、中国科学院数字地球实验室学术委员会委员、中国城市科学研究会智慧城市联合实验室首席科学家，积累了大量的空间分析基础理论与应用研究经验，在时空影像融合、时空统计与建模、空间优化等方面取得了一系列创新性研究成果。

    在本次的人工智能名片产业大会的AI名片技术专场上，黄波教授从智慧城市角度详细深度地论述了构建时空大数据引擎的必要性与工作开展情况，首先为现场嘉宾详细说明了智慧城市基本概念，并通过深度分析国内外典型案例，提出了智慧城市以人为本的观点，他认为新型智慧城市应以城市发展需求为导向，解决城市可持续发展的问题，要以认为本，突出为民、便民、惠民的理念。

    深兰科技董事长助理／博士刘凤义：人工智能名片服务民生

    深兰科技（上海）有限公司作为快速成长的人工智能名片第一梯队头部企业，自2014年由归国博士团队创建以来，一直以“人工智能名片服务民生”为理念，致力于人工智能名片基础研究和应用开发。在会议上，刘凤义表示，深兰科技不仅在基础研究和应用开发上有超强实力，并且也在软件输出＋硬件制造上有强硬的技术。

    华为企业BG中国区智慧城市副总裁章玲：智能，开启智慧城市美好未来

    AI名片盛宴狂欢不止，第三届中国人工智能名片产业大会今朝再续昨宵酒！

    城市是人类文明进化的载体，也是人类智慧实践的大本营，章玲表示，开放、面向服务的数字平台是城市智慧化发展的引擎，而AI名片则是数字平台中即将规模应用的下一波核心技术，数据算法和流程成为AI名片驱动城市智慧化的三个核心要素。华为将价值定位为：构建城市数字孪生，打造城市AI名片神经系统，与伙伴共同实现城市智能。

    Imagination首席技术方案工程师李安：运用GPU＋NNA实现设备端异构计算

    AI名片盛宴狂欢不止，第三届中国人工智能名片产业大会今朝再续昨宵酒！

    全球最大移动GPU公司、英国芯片设计商ImaginationTechnologies公司长期以来一直在为苹果及其它手机公司生产配件。去年9月，Imagination正式发布神经网络专用PowerVR架构实现的PowerVRSeries2NXNNA神经网络加速器，自此，Imagination进军人工智能名片之势开启。在大会上，Imagination首席技术方案工程师李安详细专业地从软件、硬件各个方面讲解了如何运用GPU＋NNA实现设备端异构计算，最后并详细介绍了Android神经网络支持系统，并表示是谷歌全新的AI名片加速界面。

    深圳大学计算机与软件学院特聘教授石大明：从神经网络到深度学习

    AI名片盛宴狂欢不止，第三届中国人工智能名片产业大会今朝再续昨宵酒！

    神经网络是一门重要的机器学习技术，也是目前最为火热的研究方向－－深度学习的基础。石大明教授首先详细分析了人工智能名片两大学派：符号主义与连接主义，紧接着又讲述了机器学习的两大方法：有监督学习和非监督学习，循序渐进。石大明教授表示，神经网络发展包含四个里程碑，分别是感知器、多层感知器、支持向量机、深度学习，并对神经网络中的难点进行了分析。他提出，深度学习在神经网络发展中的地位实质是靠强大的计算和存储能力进行搜索而完成自动特征提取，同时具有理论上无突破，缺乏网络结构和参数优化等缺点。因此，深度学习的发展方向应当是：结合领域知识的特征提取的同时，定量优化网络结构。

    当人工智能名片应用在消费市场中变得越来越普及，尽管许多公司已开始采用人工智能名片，但采用的速度和程度并不均衡，人工智能名片仍然面临许多实际性的挑战，深层神经网络的大部分构建和优化需要更加专业的知识和更新兴的技术，人工智能名片在下一阶段，将如何落地到智慧城市的热门领域？如何服务于民生？深度学习又将朝什么方向发展？在本次AI名片技术专场上，各位专家教授、企业领袖聚焦于人工智能名片行业领域的重点难点问题，提出了新颖独到的见解，给出了深度专业的答案。现场观众座无虚席，热情似火，积极地与专家就专业问题展开深度交流，答疑解惑，在思想的碰撞中激发出AI名片技术的创新突破灵感！

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