李開復と張亜琴が重要な対談を行い、トップAI専門家が未来について議論し、200万人のネットユーザーがオンラインで視聴した。

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「ビル・ゲイツの8000万ドルを一緒に使おう、やらないか？」

23年前、Kai-Fu LeeとYa-Qin Zhangがこの約束をし、こうしてアジア最高のコンピューター研究機関が誕生しました。

現在、彼らのうちの1人は最も影響力のあるVCの代表者です。彼が設立したイノベーションワークスは、多くの技術革新と最先端のテクノロジー企業を正確にキャッチする存在となっています。彼が出版した本の多くはベストセラーリストに載っています。

もう一人は清華大学知能産業研究所所長、清華大学知能科学科主任教授であり、最近中国工程院の外国人院士に選出された。彼は、以前から会員であったアメリカ芸術科学アカデミーとオーストラリア工学アカデミーを合わせて、 3つのアカデミーの会員となった。

その結果、MEET2022スマート未来カンファレンスで、2人は数年ぶりに同じ舞台に登場し、 200万人近い視聴者の前で、過去の知り合いを明かし、科学技術の発展動向に対する見解を共有した。

ネットユーザーの反応から判断すると、このピークのセリフは彼らの期待に応えるのに十分だ。数十の主流メディアの注目も集めました。

首脳会談のその他のハイライトは何ですか? 12 名以上のトップ AI エキスパートが、さらに興味深いコンテンツを共有します。いつものように詳細をお伝えし、1 つの記事ですべてお読みいただけます。

李開復と張雅琴が知り合いの話を明かす

李開復氏と張亜琴氏による首脳対話セッションでは、主に3つの点について議論された。

まず、彼らは23年前に中国に戻り、Microsoft Research Asia (MSRA) を設立した時のことを振り返りました。

当時、李開復は張亜琴に電話をかけ、 「空に大きなパイを描いた」 。彼らは協力して、中国人も一流の科学研究を行う能力があることを世界に証明するために、中国独自のコンピューター科学の黄埔軍事学院を設立したいと考えています。

その結果、張亜琴が中国に帰国することを決意したとき、彼は北京に到着した初日に李開復に叱責された。

ええと、散髪です。

張亜琴さんは、沈向陽さんと一緒に中国に帰国した際、長い間髪の手入れをしていなかったため、李開復さんに連れて行って髪を切ってもらったことを思い出した。

今振り返ってみると、張亜琴氏は、特に人材育成の面で、アジア最高、世界一流のコンピューター実験室を建設するという当初の目標は達成されたと考えています。

さらに、その過程では、彼らを驚かせ、衝撃を与えるような展開もありました。

たとえば、Kai-Fu Lee 氏は次のような例を挙げました。4 つの AI ユニコーンの創設チーム全員が Microsoft Research Asia 出身だなんて、誰が想像したでしょうか?

一流大学や大企業のCTO、その時に育成された人材を多数抱えるスタートアップ企業も存在します。

私たちの生徒が世界中にいるかのように、私たちは特に満足を感じています。

その後、現在最も人気のあるトピックと技術トレンドについて話し合いました。

たとえば、メタバース。

李開復氏は、それは必ず来ると信じているが、5年以内に特に巨大な企業やアプリケーションは出現しないだろう。

張亜琴氏は、メタバースを偏見なく見るべきだと付け加えた。

一方で、メタバースは現実世界と仮想世界の融合であると言えますが、メインとなるのは現実世界です。

多くの企業がすでにこれを行っており、現在の製品形態はその技術の延長です。

一方、メタバースは現実世界とは何の関係もない、完全に仮想的な世界であると言うのは、少し行き過ぎかもしれません。現在、多くの誇大宣伝が行われていますが、テクノロジーはまだ成熟しておらず、継続的な開発が必要です。

もうひとつの例は、科学者が自らビジネスを始めるという、話題になっているトレンドです。

二人の古い友人は、科学者がビジネスを始めるには起業家のパートナーが必要だということで意見が一致した。

張亜琴氏はまた、科学者たちは依然として集中する必要があるとも付け加えた。ビジネスを始めようと決心したなら、ぜひ実行してください。彼は、科学者が授業を受け、科学研究を行い、同時に会社を経営するのは非常に難しいと考えています。

最後に、彼らは将来に目を向け、どのエリアとトラックが期待に値するかを検討します。

張亜琴氏は、AIとバイオコンピューティング、生命科学、自動運転車、スマート交通、そしてIoTとの交差点について言及しました。

李開復氏が最初に選んだのは張亜琴氏と同じである。さらに、ロボット工学、特に工業製造におけるその応用と自然言語理解の分野もある。

特に自然言語理解に関しては、近年の発展は過去のCNNやDNNの発展に似ており、知覚知能から認知知能へと急速に移行しているとKai-Fu Lee氏は考えています。将来、AIが人間を超えると、多くの作業で人間を支援したり、人間に代わったりできるようになるでしょう。

自身の将来の目標としては、張亜琴氏は 3.0 ライフを継続し、AIR を構築することを目指しており、一方、李開復氏はハイテクへの投資収益がインターネットよりも高いことを行動で証明したいと考えています。

ああ、そうそう、間にちょっとしたエピソードがあります。

2人に、もしお互いの能力をコピーできるという超能力があったら、何を選ぶかと尋ねたところ、

李開復氏は最初、12歳で大学に進学した張亜琴氏の天才的な才能を再現すると発言した。

張亜琴が最も望んでいるのは、李凱富のように太ることなくあらゆる美味しいものを食べられる能力を真似ることだ。

さらに、ヤキンさんは、未来に対する洞察力と、複雑なことを簡単な言葉で表現し要約する能力を再現したいとも語った。

李開復氏と張亜琴氏の首脳対談は、Quantum位の編集長である李根氏が司会を務めた。対談セッションの最後に、李氏は、李開復氏と張亜琴氏の間にこのような「旧友同士の対話」を促進することがQuantum位の長年の願いであったと述べた。

それは、この二人のビッグネームの現在の地位と業績のためだけではなく、23年前に彼らが中国に戻る決断をしたからでもあり、それがある程度、今日のインテリジェントな未来の基礎を築いたのです。

さらに重要なのは、李開復氏と亜琴氏が業界の人材を育成し、イノベーションを奨励し続けていることであり、彼らは中国のインテリジェント産業において当然の頂点に立つ人物だ。

清華大学の張亜琴氏：次の10年はAIとバイオ医薬品の統合にとって絶好の機会となるだろう

実際、サミットの対話が始まる前に、清華大学知能科学教授であり、清華大学知能産業研究所所長でもある張亜琴氏も、開会の基調講演の形で、AI+ライフサイエンスを中心とした動向についての判断を共有しました。

清華大学インテリジェント産業研究所（AIR）は、人工知能技術で産業を強化し、社会の進歩を促進するという使命を掲げ、2020年に設立されました。

清華大学AIRは、インテリジェント交通、スマートIoT、スマートヘルスケアの3つの方向性をブレークスルーポイントとして選択しました。張亜琴氏の今回の講演の焦点は、スマートヘルスケアの分野で人工知能が生命科学にどのような力を与えるかです。

彼は、コンテンツの初期のデジタル化や企業のデジタル化から、現在の物理世界や生物界のデジタル化に至るまで、過去 30 年間の情報産業全体における最大のブレークスルーはデジタル化であると考えています。

一方では、脳や臓器から細胞、タンパク質、遺伝子、分子に至るまで、私たちの体はデジタル化されつつあります。他方では、人工知能のアルゴリズム、計算能力、システムの急速な進歩により、大量のデータを活用できる場が生まれています。

かつては新薬の開発には10年以上の時間と数十億ドルの投資が必要でしたが、AIはこの状況を変えつつあります。

新型コロナウイルスのワクチンは昨年末に臨床試験に入り、今年に入って大規模に使用された。これは人工知能を含むコンピューター科学がワクチン開発を加速させた人類史上最速の例かもしれない。

さらに、転移学習は、少量の生データと動物モデルを使用して、希少疾患の治療薬を迅速に発見します。幾何学的ディープラーニングは、変異株にも有効な、広範囲で安定した新型コロナウイルス抗体を発見しました。Swin Transformer は、遺伝子の非コード部分の 90% を配列決定するために使用されています...

張亜琴氏は、AIと生命科学の協力分野は多くあり、それによってバイオ医薬品はより迅速、より正確、より安全、より経済的、よりアクセスしやすいものになるだろうと結論付けた。

しかし、アルゴリズムの透明性、説明可能性、プライバシーのセキュリティ、倫理、そして 2 つの業界をシームレスに接続する方法などの課題を含む多くの障壁もあります。

そこで当研究所は、両分野間の溝を埋め、障壁を打ち破り、AIと生命科学の深い相互統合を促進し、AI+生命科学の研究技術エコシステムを構築するための最先端の研究課題として「 AI+生命科学ブレークスルー計画」を提案しました。

張亜琴氏は、生物学界におけるデジタル化とAI技術の進歩を目の当たりにしており、今後10年間は​​バイオ医薬品と人工知能の融合にとって絶好の時期となり、業界の発展にとって最大のチャンスとなるだろうと考えている。

百度五天：技術革新は産業発展に新たな推進力を注入し続けている

百度グループの副社長であり、深層学習技術および応用国家工程研究所の副所長である呉天氏は、技術革新と産業発展の関係を解説した。

中国情報通信研究院のデータによると、中国のデジタル経済は2020年に39.2兆元に達し、GDP全体の38.6％を占め、世界第2位となった。今後、この数値の絶対値と相対的な割合はともに増加し続け、デジタル工業化と産業のデジタル化は連動して進むでしょう。

産業発展の観点から見ると、産業が人工知能を活用するシナリオは広範囲かつ分散しており、テクノロジーと産業の融合はより深く専門的になり、将来の見通しはより大きく広くなることがわかります。

技術開発の観点から見ると、人工知能は、ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合、クロスモーダルとマルチテクノロジーの統合、知識とディープラーニングの統合、テクノロジーとシナリオの統合など、統合イノベーションの明確な傾向を示しています。

基盤となるテクノロジーはますます複雑になっていますが、幸いなことに、オープンソースの人工知能プラットフォームによって敷居が下がり、AI 開発が容易になります。

たとえば、金融分野で一般的なスマート コントラクトの分析と管理のシナリオでは、従来、30 以上の次元の情報が契約から手動で抽出されており、非効率的です。ただし、保険商品の反復速度は非常に速く、対応する保険条項も増加および変更されています。手動で契約を識別するには 30 分かかります。技術エンジニアはERNIEを使用して開発プラットフォーム上の用語のインテリジェント解析モデルをトレーニングし、継続的に反復して最適化し、保険業務プラットフォームに展開してインテリジェント解析機能を提供し、契約テキストのインテリジェント解析を実現し、インテリジェントな支援を通じて単一契約の解析時間を1分に短縮するという目標を達成しました。

このような変化はあらゆる業界で起こっています。

呉天氏は、一方では、業界に対する需要がますます活発になり、数も増え、普及している一方で、技術自体も新たな想像力の余地をもたらしていると結論付けました。技術革新は、業界における人工知能技術の利用に新たな推進力と活力を注ぎ続けています。

IBM 謝東: 技術革新によって環境インテリジェンスと企業の持続可能な開発を推進する方法

IBM副社長兼中華圏最高技術責任者の謝東博士は、 「技術革新を加速し、双方に利益のある持続可能な未来を実現する」というテーマについて講演しました。

世界の開発状況から判断すると、持続可能な開発は私たち全員が直面する戦略的な課題です。世界経済フォーラムの2021年世界リスク報告書は、今後10年間に企業が直面するビジネスリスクの上位3つはすべて環境に関連していると指摘しています。

中国の二重炭素目標の下では、持続可能な発展はすべての企業の社会的責任であるだけでなく、企業が直面しなければならない戦略的な課題にもなっています。企業はこれらの課題にどのように対処すべきでしょうか。また、新たな技術革新は業界にどのような変化をもたらすのでしょうか。

謝東博士はそれを3次元から整理しました。

IBMは、コーポレートガバナンスの観点から、持続可能な開発の問題を非常に重視しています。50年前に早くも最初の企業環境方針を策定し、2000年に二酸化炭素排出量削減目標を提案し、世界中のさまざまな業界の顧客とともに持続可能な開発諮問委員会を設立しました。

また、コンプライアンスの確保、プロセスとサプライチェーンの最適化、事業の再構築、業界のリーダーシップなど、中国企業がカーボンニュートラルを達成できるよう支援するための4段階の戦略提案も策定している。

IBMは環境問題に基づき、人工知能、データ分析、環境データの階層化、ハイブリッドクラウド、モノのインターネット、ブロックチェーンを網羅したEnvironmental Intelligence Suiteをリリースしました。

テクノロジー プラットフォームが環境問題やイノベーションにどのように貢献できるかという点では、チューリッヒにある IBM のクラウドベースの自律化学研究所 RoboRXN を例にとると、世界中の人々がインターネットを通じて研究所に直接アクセスし、文献の検索から科学的研究の探究、機能の検証まで、あらゆるステップをリモートで完了することができます。

過去 2 年間で、化学研究所RoboRXNが使用する無料の AI モデルは、学生、科学者、実験者向けに 100 万件近くの反応予測を完了しました。

この一連の環境および持続可能な開発のイノベーションを支える基盤となるコンピューティング テクノロジーとは何でしょうか?謝東博士は、最新の 2nm チップ技術、オンチップ AI アクセラレータを搭載した Telum プロセッサ、最近リリースされた 127 量子ビットの量子プロセッサについて言及しました。謝東博士は、量子コンピュータの大規模な商業利用が近い将来に実現する可能性があると考えています。

李小兵：人間のクリエイターと比べると、AIにはボトルネック期間がない

XiaoIceのCEOであるLi Di氏は、人々はIQの方向における人工知能の進歩を過大評価する一方で、EQの面における人工知能の大きな可能性を過小評価していることがあると考えています。

人間の周りに現れ、人間と共存する「AI存在」には、得意分野や苦手分野、個性や考え方があるはず。全知全能のAIかどうかは、実は不透明だ。

ドバイ万博の中国館では、AI画家夏玉冰による「山水精神」と題された水墨画シリーズが展示されている。

夏玉氷は創作力だけでなく、顔やアクセント、創作コンセプトも独自のもので、他のAI画家である山東兄弟とは全く異なります。

李迪氏は、AIに創造性を与えるには、さまざまなものに対するAIの考えが一貫しており、人間が不快感を覚えないようにAIが作り出すものに反映されていなければならないと指摘した。

人工知能が特定の創造能力を獲得した場合、人工知能と人間の創造者との違いは何でしょうか?

まず、人間の創造はピークに達した後、衰退し始めますが、人工知能にはピークはありません。停滞するか、上昇し続けるかのどちらかであり、その期間は非常に長いです。

第二に、人間は一度に一つのことしか集中できませんが、人工知能は高度な同時実行が可能です。

創造性は、XiaoIce フレームワークのほんの一部にすぎません。最も難しいのは、AI に興味深い魂を与えて、人間と真にコミュニケーションできるようにすることです。

Li Di 氏は、EQ における人工知能の大きな可能性を見出しており、私たちの世代が多様な人工知能とともに生きる最初の世代であると考えています。

ロキッド・チュー・ミンミン：メタバースは仮想と現実の統合に焦点を当てるべき

Rokidの創設者兼CEOであるZhu Mingming氏は、カンファレンスでARスマートグラス業界の応用と実装について議論しました。

メタバースについて語るとき、多くの人はアイデアや未来について語ります。Rokid は、主に次の 5 つの側面を含むテクノロジーを実装する能力に重点を置いています。

認識 - 理解 - コラボレーション - 表示（光学技術、グラフィック エンジン） - デジタル資産/コンテンツ（作成、制作ツール）

朱明明氏は、Rokidは製品プラットフォーム企業であると紹介し、前述の5つの機能に加えて、いくつかのキャリアが全員と交流することを考慮し、独自の考えに基づいて4つの象限に分けます。

横軸は、特別なシーンから日常的な着用まで、着用感や着け心地に基づいた測定値を表しています（左から右へ）。

縦軸は、コンテンツ属性から作業属性まで（上から下へ）、測定ポイントとして実証する能力に基づいています。

最初の層は、半導体、センサー、その他のテクノロジーなどの認識機能です。

第 2 レベルでは、知覚に基づいて世界を理解し、周囲の環境を理解し、人を理解し、物事を理解する方法に焦点を当てます。

3つ目のレイヤーはコラボレーションで、人と人、人とモノの協力関係を深く考えることです。ただし、仮想世界を作るのではなく、現実世界とデジタル世界を統合するということです。

4 番目の層は視覚および感覚の表示機能であり、光学、グラフィック エンジン、アルゴリズム、空間エンジンなどのテクノロジが含まれます。

最後に、デジタルアセット（デジタルコンテンツ制作）についてです。クリエイティブツール、制作ツール、管理、セキュリティなどの機能を含みます。

このプロセスの中で、朱明明氏はまた、Rokid のヒューマン コンピュータ インタラクションには、初期のコマンド ベースのヒューマン コンピュータ インタラクションから、後期のグラフィカルな「見たままが得られる」ヒューマン コンピュータ インタラクションまで、さまざまな段階があり、ますます人間にとって親しみやすくなっていることを強調しました。

彼は、共有の最後に、メタバースについての考えを述べました。

メタバースが発展の方向性であるならば、メタバースは仮想世界だけに限定されるべきではないと私たちは考えています。人々を現実世界と仮想世界と完全に融合させる方法は切り離されるべきではありません。これが私たちが主導してきたことです。

彼は人間とコンピュータの相互作用に大きな可能性を感じており、将来的には現実世界とデジタル世界が分離されるのではなく統合されると信じています。

アジアインフォテクノロジーズの欧陽葉氏：5GはエッジにAI機能をもたらす

AsiaInfo Technologiesの最高技術責任者兼上級副社長であるOuyang Ye氏は、「5Gネットワ​​ークがエッジAIを促進」と題した基調講演を行いました。

AI開発の第3波が始まった2006年から現在までの15年間で、通信分野におけるAI関連の学術成果発表数は、過去15年間の6.42倍に増加しています。同時に、5G テクノロジーとサービスの発展に伴い、クラウド インテリジェンスをエッジに移行する必要があります。

デジタル変革のインフラストラクチャとして、5G 通信テクノロジーを使用して、何千もの業界のエッジ タッチポイントに AI 機能を提供するにはどうすればよいでしょうか。

Ouyang Ye 博士は、エッジに AI 機能を提供する 5G ネットワークの 3 つのモードを紹介しました。

• 5G ネットワーク スライシングは、既存のパブリック ネットワーク内に専用の高速トンネルを構築することと理解できます。
• 5G独立プライベートネットワーク、企業が構築するプライベートネットワーク。
• 5Gハイブリッドプライベートネットワークは、プライベートネットワークとパブリックネットワークが基地局を共有するモデルです。

AI 機能がエッジに提供された後、さまざまな to B および to C シナリオに直接適用することはできません。代わりに、第 5 世代モバイル通信エッジ コンピューティング プラットフォームは、さまざまな汎用テクノロジ (AI、デジタル ツイン、データ ガバナンス、AIoT など) を搭載し、全体的なクラウド エッジ エンドの連携ソリューションを構築します。

その後、欧陽葉氏は、第5世代モバイル通信エッジコンピューティングプラットフォームに基づくスマート発電所、スマート建設現場、スマートパークという3つの典型的なシナリオ事例を紹介しました。

欧陽葉氏は、通信とAIの発展の相関関係はますます強くなると指摘し、今後10年間の通信人工知能の発展には、アプリケーション層メーカー、通信インフラメーカー、オペレーターパートナーが協力して取り組む必要があると考えている。

JD.comのHe Xiaodong氏：対話は本質的にチェスと意思決定のゲームであり、言語は単なる表現形式に過ぎない

JDグループ副社長兼JD Discovery Institute執行副社長の何暁東氏は、複雑なシナリオにおけるマルチモーダルインテリジェントヒューマンコンピュータインタラクション技術の進化と、その技術が人類に価値を生み出す仕組みについて語りました。

人工知能について話すとき、私たちは音声認識、画像認識、顔認識、さらには機械翻訳について考えることが多いです。

会話型インテリジェンスとはどのようなインテリジェンスでしょうか?それは、ある意味では、上記で述べた単一点の基本技術が統合された、一種の統合インテリジェンスです。

簡単に言えば、会話型インテリジェンスとは、人間のようにコミュニケーションし、気遣い、会話し、タスクを完了できるマシンを作成することです。

パフォーマンスの面では、これは非常に自然な対話方法ですが、技術的な観点からは、知覚的知性、感情的知性、認知的知性、および複数ラウンドの対話管理が必要です。

何暁東氏は、対話とは意思決定であると考えています。本質的に、対話とはゲームであり意思決定であり、言語は単なる表現形式です。

次に、He Xiaodong 氏は、JD.com がどのようにテクノロジーを反復し、より多くのユーザーに利用できるようにし、より多くの価値を生み出しているかを紹介しました。

簡単に言えば、最先端の技術力を構築すると同時に、最先端のテクノロジーを何千もの業界に推進するという 2 つのモデルが並行して実行されます。

先日のダブルイレブン期間中、何暁東氏のチームは、インテリジェントなヒューマン・コンピュータ対話システムを通じて、JDのインテリジェントカスタマーサービスYanxiを構築し、7億4000万件以上の相談と16万5000社のサードパーティマーチャントにサービスを提供しました。また、193万件以上のインテリジェント物流アポイントメントコールを行い、2億1000万件の品質検査を完了し、JDの販売前、販売、アフターセールス、物流のすべての側面でカスタマーサービスシーンのフルチェーンのインテリジェント化を実現しました。

会議では、何博士は成都の顧客にサービスを提供するインテリジェントな人間と機械の対話システムの実際の事例も紹介しました。

JD.comはロボットのパフォーマンスを向上させるために、ロボットと人間のギャップを評価する5次元のサービス評価品質指標も作成し、人間とコンピューターのインテリジェントな対話の分野におけるJD.comの豊富な経験を示しています。

JD.com 自体へのサービス提供に加えて、同社のマルチモーダル インテリジェント ヒューマン コンピュータ インタラクション テクノロジーは、政府の行政ホットラインや金融業界のビジネス カスタマー サービスなど、より多くの業界でも使用されています。

今後5年間を見据えると、人工知能の3つの柱であるデータ、コンピューティングパワー、アルゴリズムは、シナリオ、システム、コンピューティングパワーの面でさらにアップグレードされるでしょう。

データは、継続的に動作する「ライブ」シーンデータにアップグレードされ、シングルポイントアルゴリズムは、複数のアルゴリズムの調整と共同最適化を含む包括的な AI システムにさらにアップグレードされ、真にエンドツーエンドの高価値 AI システムが作成されます。

センスタイムのヤン・ファン氏：AIアルゴリズムの次の時代はエンドツーエンドの体系的統合です

センスタイムの共同創設者であり、センスタイムグループの副社長であるヤン・ファン氏は、産業のアップグレードを可能にすることがAIの中核的価値であると考えています。

今日、あらゆる分野で AI が緊急に必要とされています。

たとえば、産業検査と分析の問題点としては、効率の低さ、検出漏れ率の高さ、一貫性のない基準、検査担当者のレベルの大きな差などが挙げられます。都市管理分析における事故は非常に散発的かつ分散的に発生するため、大量の人的資源の投入が必要になります。

ヤン・ファン氏は、AI企業はますます一種の「嬉しいトラブル」に直面していると述べた。

良い点は、固定的な需要が膨大にあることですが、問題は、固定的な需要が細分化され、シナリオが多様化していることです。AI企業が技術革新を提供するためのコストは、限界費用を含めて比較的高く、AI産業のさらなる発展にとって、需要と供給のミスマッチの問題を引き起こしています。

これらの問題を解決するには、一方では人工知能業界のイノベーションをサポートする汎用インフラストラクチャが必要であり、他方では組織間の連携とコラボレーションが必要です。

ヤン・ファン氏は、センスタイムでアルゴリズムに取り組んだ経験に基づいて、アルゴリズムの 3 つの時代を要約しました。

最初の時代は手工芸のようなもので、個々の科学者の個人レベルに大きく依存していました。

2 番目の時代は、過去 5 年間で、産業用組立ラインを使用してアルゴリズム作成のさまざまな側面をより多くのシステムに統合および接続し、継続的な大規模な生産技術革新を可能にしました。

次の時代はどうなるのでしょうか？ヤン・ファン氏は、産業組立ラインのトレンドが自動化とインテリジェント化であるように、技術革新はより普遍的、低コスト、効率的になると考えています。

基盤となるインフラストラクチャからハードウェア、そしてソフトウェアや上流のアプリケーションに至るまで、より標準化された定義と各リンクの有機的な組み合わせを備えたエンドツーエンドの体系的なモデルが形成されます。

エンドツーエンドの統合により、セキュリティが向上し、ネットワークの遅延が短縮されると同時に、アルゴリズムをレゴ ブロックに組み込むことができ、業界内の誰もが共同で価値のあるアプリケーションを作成できるようになります。

楊凡氏は、現在、業界の切実なニーズが十分に満たされていないと認識しており、プラットフォームベースの大規模で低コスト、高効率のツールシステムにより、業界全体の技術革新が加速すると信じていました。

Simouの劉樹氏：AI技術は新たな生産要素になりつつある

Si Mou Technology の共同創設者兼テクニカルディレクターのLiu Shu 氏は、会議で、Si Mou Technology が AI を活用して製造業のデジタル化とインテリジェント化を推進する方法について語りました。

人工知能は経済発展を促進すると同時に、人間がやりたくないこと、うまくできないこと、できないことをする仮想労働力を生み出しています。同時に、人工知能が多くの産業に導入されると、上流産業と下流産業の協調的な発展と革新を推進することができます。

そのため、わずか2年でユニコーン企業に成長したSimou Technologyは、「人工知能技術が新たな生産要素になりつつある」と考えています。

アクセンチュアは、2035年までに人工知能によって年間経済成長率がさらに1.6%上昇すると予測している。人工知能は単一の技術として8,000億ドルの追加成長をもたらし、生産要素として評価すれば6兆ドルの規模の成長をもたらすだろう。

製造業の発展を振り返ると、自動化、情報化、インテリジェント化という合計3つの段階を経てきました。今日、インテリジェント製造には大きな発展の機会が潜んでいます。

スマート製造の鍵はインテリジェンスにあります。つまり、製造に頭脳を与えることであり、自動化は決定を現実に変える腕にすぎません。しかし、実際の実装プロセス中に、Simou Technology は、よく知られている自然の風景とは大きく異なるいくつかの興味深い問題に遭遇しました。

まず、データが非常に不足しています。産業シナリオでは、欠陥ごとの画像の数は 10 に達しないことがよくあります。

第二に、産業受け入れ要件が非常に高いことです。携帯電話を例にとると、携帯電話製品の歩留まり率が 99% であることが求められる場合、携帯電話に 200 個の部品が含まれていると仮定すると、各部品の歩留まり率は 99.99% に達する必要があります。

3つ目に、検査フォームには多くの種類があります。一般的なデバイスには、数百または数千の異なる形状のものがあります。

4番目に、欠陥を区別することが困難です。

Liu Shuは、システムが自動的にアルゴリズムを組み合わせて展開できる場合にのみ、AIのクロスドメインの大規模な工業化が可能であり、人間は少量のカスタマイズされたアルゴリズム設定のみを必要とする場合にのみ可能であると考えています。

アルゴリズムを自動的に組み合わせて展開するシステムがなければ、ハイエンド製造におけるAIの完全な工業化を達成することは非常に困難です。

例として、各サプライヤーには5つのプロセスがあり、1つの生産ラインが1つのモデルを作成する場合、約30,000のモデルを作成する必要があります。

業界の上位5つのブランドを見ると、各ブランドには6つの製品があり、2年目と3年目のソフトウェアとハ​​ードウェアのアップグレードは含まれない900,000の異なるアルゴリズムモデルが必要です。

この目標を達成するために、SIMOUテクノロジーはAIアルゴリズムプラットフォームSMAPとAIノウハウを蓄積したデータフローシステムを開発しました。

最後に、Liu Shuは、インテリジェント製造の核となる原則、つまりユビキリ、最初のコンピューティング、継続的な学習も共有しました。

AIシステム設計を自動化でき、AIの展開と操作を自動化できる場合、新世代のインテリジェントな業界変革を達成することが可能になります。

Shudu TechnologyのCai Chaochao：プライバシーコンピューティング、次世代のデータ流通のための重要なインフラストラクチャの構築

Shudu Technologyの共同設立者とCTO CAI Chaochaoが共有するトピックは、「プライバシーコンピューティングが、基礎となる次世代データ循環のための重要なインフラストラクチャを構築する」ことでした。

現在言及したスマートな運転シナリオは、プライバシーコンピューティングと密接に関連しています。

スマートカーは、操作中に大量の画像、オーディオ、さらには位置データを生成します。これらには、すべてユーザーのプライバシーが含まれます。これらのデータの効率的な開発と利用は、プライバシーコンピューティングの使用が必要なデータセキュリティを保護する際に実行する必要があります。

プライバシーコンピューティングは、データの価値を、マルチパーティセキュアコンピューティング、連邦学習、信頼できる実行環境、差別的なプライバシー、同型暗号化、ブロックチェーンおよびその他の技術を含むというエンジニアリングおよび技術システムです。

Cai Chaochaoはまた、プライバシーコンピューティングシステムは単一のシステムではなく、実際にはさまざまな参加者を含むネットワークであり、基礎となるプラットフォームであると考えています。

各参加者の被験者は、データコラボレーションを効果的に統一および整列させるために、個人、車、またはその他の科目が独自のIDを持っている場合があります。

プライバシーコンピューティングに基づくIDシステムは匿名化を実現でき、元のIDおよび機密情報をトレースまたは復元することはできません。

次に、複数の当事者が元のデータを交換することなく、安全で準拠したデータコラボレーションを実施できます。これは、アンチフラード、マネーロンダリング、精密マーケティング、共同リスク制御などの一連のシナリオに適用できます。

Cai Chaochaoは、データバリューエクスチェンジがある場合は、プライバシーコンピューティングの需要があると考えています。

Zhijia Zhou Shengyan：スケールでのインテリジェントな運転の平等な権利の時代を歓迎します

Zhijia Technologyの創設者兼CEOであるZhou Shengyanは、会議で、Zhijiaとその将来の開発の観点から自律的な運転業界を共有しました。

最初は、Zhou Shengyanが小さな例を示しました。消費者にどの車のブランドが良いかを尋ねると、消費者は答えを簡単にリストできます。しかし、どの企業が自律運転に優れているかを尋ねると、ほとんどの消費者は答えることができないかもしれません。

なぜこの現象が発生するのですか？インターネット業界の発展を振り返ると、それが繁栄できる理由は、それが最大のユーザーグループをカバーすることであることがわかります。

過去数年間を振り返ると、自律運転の開発は非常に曲がりくねっています。これらの論争は今日でも存在していますが、同時に、自律運転が肯定的な社会的価値を実現し、生み出していると感じることもできます。

SAEは、自律的な運転をエンジニアリングの観点から、L0-L5のさまざまな運転レベルに分割します。

まず、最初のレベルでは、車両の緊急ブレーキシステムなど、安全性の問題に対処する必要があります。

第2レベルは、高速道路のフルスピードクルーズシステムなど、運転中の快適な問題です。

3番目のレベルは、旅行効率の問題を解決することです。インテリジェントな運転技術会社であるMaxieyeは、都市道路や高速道路などの構造化された道路で、ポイントツーポイントの自律運転機能を達成できると考えています。

4番目のレベルは、トランクラインの無人物流など、輸送エネルギーを最適化する問題です。最初の3つのレベルはヒューマンマシンの共同駆動と呼ばれ、最後のレベルは無人運転と呼ばれます。

最後に、彼は業界と協力して、スマートドライビングテクノロジーの平等な権利の時代の到着を受け入れたいと考えています。

市場の側面から、最大のユーザーグループをカバーする50,000〜150,000元の自動車モデルで最も広い範囲で利用できます。

Zhou Shengyanは、自律的な運転がより広いユーザーグループをカバーする必要があると考えています。

自律運転ラウンドテーブルフォーラム：大量生産、安全性、変化の時期

会議の最終段階では、自律運転産業のリーダーが「大量生産」に関する激しい議論を行いました。

最初にゲストを紹介させてください：

Tencentの輸送プラットフォーム部門のゼネラルマネージャーであり、自律運転のゼネラルマネージャーであるSu Kuifeng 。

過去1年間、Tencentは、自律運転試験ツールチェーンと、スマートコネクテッドデモンストレーションゾーンやSmart Highwaysなどの車両道路コラボレーションソリューションの2つの側面で業界の発展をサポートしてきました。

Peng Jinzhan 、共同設立者兼最高システムの自律運転会社UISEE Technologyの主任建築家。

Uiseeは、複数のシナリオで無人車両の商業運営を実施しており、空港や工場などのシナリオで数百の車両を24時間、週7日、年間365日で操作することができます。

無人トラック会社Mainline TechnologyのCEO 、Zhang Tianlei 。

メインラインテクノロジーは、いくつかのポートロジスティクスハブと北京シャンガイ高速道路で、毎日約150台の車両が継続的に運営されているトラックに焦点を当てています。

それでは、最初のトピックから始めましょう。

まず第一に、3人のゲストは、政策がビジネスの始まりであると信じていました。

さらに、今年、北京、上海、広州、深セン、ウハン、チャンシャ、ウキシ、ヘンギャンまで、第1層および第2層および第3層および第3層の両方の都市の両方が、無人車の実装を積極的に促進し始めました。

Zhang Tianleiは、2番目の要因であるシーンを提案しました。

Zhang Tianleiは、ロジスティクスシナリオ、特に閉鎖された完全に無人のシナリオ、および高速道路や都市部のいくつかの制限区域のシナリオでは、今年から来年の終わりまで多数のアプリケーションが出現する可能性が非常に高いと考えています。

Peng Jinzhanの視点は、自律運転のために安全担当者を削除できない場合、その真の価値を実証できません。

安全担当者が真に削除されたときにのみ、顧客とパートナーはこのことが本当に成功することができると信じています。

最後に、Su Kuifengは、今年この時点で政策、シナリオ、テクノロジーがすべて収束し、無人車の大量生産がついに到着したと述べて、最後のスピーチを行いました。

2番目のトピック：大量生産の後、一般の人々は自律的な運転を「見ました」。

問題はかなり広いですが、3人のスピーカーはすべて安全性に焦点を当てていました。

Su Kuifengは、自動運転の大量生産規模が大きい限り、元の低確率イベントのいくつかは頻繁なイベントになることはありませんが、実際に予見され克服する必要がある多くの長い尾の問題があります。

彼は強調した：

安全性と安定性にwe敬の念を抱いている必要があります。

Peng Jinzhanは、ドライバーレス車の安全性の利点は、リアルタイムの性質、リアルタイムの監視と対応、およびAIによるリアルタイムの制御にあると考えています。

理論的には、無人車を伴う事故の確率は人間の運転での事故よりもはるかに低いことを計算できますが、実際にはさらに検証が必要です。

人的要因によって引き起こされる交通事故は毎日発生しますが、一般の人々にとってはニュースとは見なされません。いつか、大衆が自律運転を含む事故に対して通常の態度をとることを願っています。

Zhang Tianleiは、通常の操作が100％を保証できることを指摘しています。

常に、自律運転の安全性は常に最初に来ます。システムのセキュリティのために、価格を支払う必要があります。

円卓会議の最後の部分は、各人が業界で最も驚くべきことを共有することでした。

su kuifeng：

最終的に、自律運転の実装を加速したのは新しいエネルギーです。

ペン・ジンシェン：

最も衝撃的なことは、業界が実際に安全担当者を削除したことです。

Zhang Tianlei：

テスラは、データ駆動型になるために多くのエネルギーを投資し、世界で5番目に大きいスーパーコンピューターグループを作成してモデルを訓練しました。

それ以降、誰もが1つのことを理解していました。自律運転は軍拡競争です。

私が見るので、私は信じています

過去1年間は複雑な変化の1年でした。

しかし、最先端の技術は常に社会開発の重要な原動力であり、比類のない機会を含んでいます。 AIビッグモデル、自律運転、生物学的コンピューティングなどの分野は、世界の変化を促進しており、フロンティアコンピューティングと新しいエネルギー貯蔵の新しい探索が絶えず出現しています。

同時に、最先端のテクノロジーの実装がますます人気が高まっています。新しいテクノロジーと新製品は、私たちの生活をより良く、より面白くしています。

しかし、すべてがスムーズなセーリングではありませんでした。

Qubitの創設者兼CEOであるMeng Hongは、最先端のテクノロジーの開発には常に浮き沈みがあり、開発パラダイムが変化し、上向きのパスが変化しますが、前方の傾向は変わりません。

今年出席したゲストはすべて、最先端の技術に対する確固たる信念のために、この方向に世界を前進させ続けることを選択しました。

会議全体からわかるように、彼らが今年引き継いだ商業化報告書は、より深い現実に引き渡されました。

そして、これは今年の多くの技術革新事例の1つにすぎません。

年間の人工知能の最良のリファレンスとして、「2021人工知能年次選択」の結果も発表されています。過去2か月間、何百ものテクノロジー企業、機関、および個人が選択に参加するためにサインアップしました。

最後に、トップ50の大手企業、トップ20の最も価値のある新興企業、上位30の起業家リーダー、トップ20のテクニカルリーダー、トップ10のベスト製品、トップ10のベストソリューションなど、人工知能の分野の年次賞が選択されました。

これらはすべて、このMeet Intelligent Future Conferenceのテーマを確認しています。

より多くの人々が最先端のテクノロジーの進歩と実装を見ることができ、より多くの人々が最先端のテクノロジーの背後にある大きな価値をさらに信じることができることを願っています。

それで、あなたは今年何を見ましたか？それで、あなたは何を信じますか？

PS、おそらくQubitsがリリースした最新の「人工知能年次選択」は、リンクに使用できます。

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