高文用“数字视网膜”改进城市大脑|CCF-GAIR2020

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2016 – 2019年,中国工程院院士高文连续 4 年均出现在 CCF-GAIR 嘉宾名单之中。 

而今,2020 年,CCF-GAIR 即将迎来第五届,高文也将如期出席。

CCF-GAIR 大会是志在打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资领域盛会。

雷锋网(公众号:雷锋网)注,下文链接为高文近期接受雷锋网采访文章:

目前,数字视网膜已实现 1.0 版本,下一步该如何走向 2.0 版本呢?或许,这一答案会在 CCF-GAIR 2020 上揭晓,届时敬请关注。

从 2016 年的学产结合到 2017 年的产业落地,再从2018 年的垂直细分到 2019 年的人工智能 40 周年,大会主题都紧跟技术变迁和行业发展的大势。

2008 年底,基于其在视频编码方面的技术贡献,高文当选 IEEE Fellow; 2010 年,基于“音视频编解码理论、标准及应用的突出成就”,高文被授予中国计算机学会王选奖; 2011 年,高文当选为中国工程院院士; 2013 年底,基于“对视频技术的贡献,以及对计算在中国发展的领导力”,高文当选 ACM Fellow。 

高文认为,这两大问题其实是整个视觉感知系统架构造成的直接后果。基于此,在设计新的第二代城市大脑或者说云视觉系统时,高文决定在中间的视觉神经通道做工作,即数字视网膜。

2020 年的人工智能圈,接受了疫情的洗礼,IPO 的倒逼,在艰难与阵痛之后,迎来了十年一遇的时代机遇 “新基建”,紧跟 5G 基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大新基建领域,人工智能企业摩拳擦掌,正在酝酿一场庞大的国运变革。

第一,虽然视频数据非常多,但是能够对其进行规范并能够从中挖掘出规律的大数据却并不多。

《高文院士:学习人工智能专业,能成为大师吗?》

在 2016 年,高文院士担任首届了 CCF-GAIR 大会主席,并在会上做了开幕致辞。

另外,为了纪念黄煦涛教授对华人计算机视觉领域无与伦比的贡献,CCF-GAIR 2020 大会还特别开设「计算机视觉之父黄煦涛纪念专场」,将邀请黄煦涛教授的生前好友或学术弟子齐聚一堂,来回忆、总结并探讨黄煦涛教授在学术生涯中的轶事、学术成就和学术贡献,以此来这位纪念学术前辈。

高文,中国工程院院士、鹏城实验室主任、北京大学信息科学技术学院院长、新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长。

郑继超对政府的保障措施十分满意。他说:“抢险救灾工作组已经驻进庄台,生活各方面政府都安排得好好的,现在天气预报又准,后面什么天气都知道,心里有底。”

第一组特征是全局统一的时空 ID,包括全网统一的时间以及精确的地理位置两个基本要素; 第二组特征是多层次视网膜表示,包括视频编码、特征编码、联合优化三个基本要素; 第三组是模型可更新、可调节、可定义,即将模型可更新、注意力可调节以及软件可定义三个基本元素组合到一起。

我觉得这个峰会将会成为一个平台,将会链接科学家、企业、投资,在中国和国外之间,我们将会吸纳更多的投资,聚焦在人工智能和机器人方面。

正如前面介绍到,高文除了在自身研究上取得了多项成绩,还多次担任要职,在另一个层面为研究作贡献,其经历主要包括: 

2018 年,高文院士再次亲临,在会场致辞中,他表达了深圳和香港中文大学在人工智能和机器人领域的优势条件和未来发展信心,并提出了对 CCF-GAIR 2018 大会的期望:

因此,今年的 CCF-GAIR 大会以 “AI 新基建,产业新未来” 为主题,探讨 AI 的学术基础研究和产业落地。

在研究成果上,高文也是硕果累累。

当日记者离开郑台孜时,已是傍晚,天还下着小雨,庄台周围蛙声起伏,农家屋里飘来炒菜的香味。

不难看出,在学术研究之外,高文也凭借个人力量在为学界做“更多的事情”,时刻关注着研究发展与动态;而这,从其大会上的演讲就可窥见一二。 

濛洼蓄洪区位于安徽省阜阳市阜南县淮河边,辖王家坝、老观、曹集、郜台4个乡镇,今年是其第16次滞蓄淮河水。该蓄洪区内有耕地19.8万亩,近20万居民,其中,有约15万居民生活在131座庄台上。

淮河上游落差大但中下游平缓,王家坝闸所在的特殊地理位置决定了其对中下游排洪治理意义重大。蒙洼蓄洪区地势低,蓄洪后会极大缓解淮河中下游的汛情压力。

1991 年,高文取得日本东京大学电子学博士学位。此后主要从事计算机视觉、模式识别与图像处理、多媒体数据压缩、多模式接口以及虚拟现实等的研究。

据高文的说法,数字视网膜的定义包括八个基本要素,按照特征或功能可分为三组:

濛洼蓄洪区位于安徽省阜阳市阜南县淮河岸边。20日8时30分,国家防总下达命令,淮河王家坝开闸泄洪。奔腾的淮河水从“千里淮河第一闸”翻滚进入濛洼蓄洪区里,将原本高出地面好几米的湖心庄台变成了“孤岛”。

皮划艇穿过成排“站立”水中的杨树和路牌,郑台孜庄台映入眼帘。迎面是一排排楼房,房子后面还有停车场和文化广场。三三两两的村民或坐在屋前,掰着毛豆,聊着家常;或拿个小鱼网在庄台边上捕鱼。

在 1992—2000 年间,高文担任国家“863 计划”(国家高技术研究发展计划)专家组成员、组长。

今年61岁的刘珍云介绍说,此次蓄洪,她和老伴种的十几亩水稻全被淹了。如果洪水退去早,她准备种些绿豆、瓜果,来弥补一下损失。“看着辛辛苦苦种的庄稼被水淹了,很心疼,但更多的是理解。我们这蓄洪,是舍小家保大家的好事。”

郑台孜是王家坝闸开闸后最早被下泄洪水“围攻”的湖心庄台,周围的水深接近两米。21日,记者乘坐皮划艇至此,探访“岛民”的生活。

高文院士表示,中国计算机学会是中国计算机界最主要的一个学会,不仅在国内有着相当影响力,在国际上也享有很高的知名度,在学术领域比较活跃。而中国计算机学会如今逐渐意识到,中国计算机的发展不仅要靠学术推动,更要与产业界进行互动。 

刘珍云说:“祖祖辈辈生活在这地方,习惯了。衣食住行都有保障,庄台也安全,我住在上面很安心。以前一发大水,想出门只能趟水,走累了就趴在露出水面的墓碑上休息会。现在只要打个电话,政府就会派专人来接送。生病不舒服了,我们可以坐船出去看病,或者政府会把医生请到庄台上来。”

围绕着 AI 新基建,雷锋网在今年的 CCF-GAIR 大会中设置了如下专场环节:

第二,视频数据中绝大多数都是正常视频,而敏感视频比较少,产生的价值并不大。

CCF-GAIR 是一场什么样的大会,值得高文屡次亲临?高文与 CCF-GAIR 之间,有什么样的“不解情缘”?

记者见到郑继超时,他正在家里看电视。面对村庄前的洪水,郑继超很淡定:“都习惯了,淹了就淹了,我们不淹,下游就淹得严重。”

2020 年,在新研究的基础上,高文院士又将带来一番怎样的演讲,敬请期待 8 月 7 日- 9 日在深圳·前海万豪举办的 CCF-GAIR 2020。 

古稀之年的郑继超先后经历了15次大洪水,他家门头挂着一块写有“郑台孜台史馆”字样的牌匾。

庄台是蓄洪区里的居民为抵御洪水创造性建造的生活区域。王家坝镇镇长余海阔解释说:“庄台分湖心庄台和堤旁庄台,还有一种生活区域叫保庄圩。湖心庄台就好比在蓄洪区里倒扣一个水盆,居民生活在水盆顶上;相反就是保庄圩,居民生活在盆底。”

据统计,高文已出版 5 部著作,在本领域重要期刊和国际会议发表论文多达 700 余篇。作为第一完成人,曾获国家技术发明二等奖 1 次、获得国家科技进步二等奖 5 次。 

余海阔说,目前,政府已派专员到各个庄台服务民众,帮助他们安全度过汛期;制定预案,及时供应物资,提供交通工具、医疗救助,保障庄台上安全用水用电。同时,加快巡堤查险的频率,排查隐患,坚决守住庄台安全防线。

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从高文近期的演讲来看,他关注的研究重点在于“如何利用对神经网络的理解来改进包括城市大脑或智慧城市系统等现有云视觉系统”。在 2019 年举办的「新一代人工智能院士高峰论坛」中,高文就曾针对于此作主题报告。

记者另从中国水利部淮河水利委员会获悉,为有效控制淮河干流正阳关以上洪水,目前已启用蒙洼、南润段、邱家湖、董峰湖、姜唐湖、上六坊堤和下六坊堤等7处行蓄洪区。其中,截至21日14时,蒙洼蓄洪区进洪总量约1.6亿方。上述行蓄洪区启用后,有效降低了淮河干流王家坝至正阳关河段水位,减轻了淮河上中游防洪压力。(完)

对于其在研究上的贡献,学界也给予了充分的肯定:

针对新基建学术的 AI 前沿专场、机器人前沿专场等专场;  针对新基建产业的 AI 芯片专场、智能驾驶专场、AIoT专场、服务机器人专场、智慧城市新基建“专场”、企业服务专场、工业互联网专场、AI金融专场、视觉智能、视觉智能·城市物联专场、医疗科技·医院管理专场、AI+艺术专场等 12 大专场。 针对新基建技术开发向的 AI 源创专场。

而此时的水下,两天前或是玉米地,或是毛豆地,或是村民日常行走的马路。

不仅如此,“973计划”、国家自然科学基金创新群体项目,以及 “863计划”、国家自然科学基金等国家级项目也有其参与,多达二十余项。其中,在“973计划”中,高文担任项目首席科学家。

周伟是安徽省亳州市消防救援支队队员,受命前来支援阜阳市王家坝。20日凌晨4点多到达王家坝后,运送民众、物资和堤坝寻防等是他和队友这几天的主要工作。

1998—1999 年,高文担任中国科学院计算技术研究所所长; 2000—2004 年,高文担任中国科学院研究生院常务副院长; 2000—2003 年,高文还兼任中国科学技术大学副校长; 2006 年,高文担任北京大学信息科学技术学院教授 2013 年,高文担任第七届国家自然科学基金委员会副主任 ;

高文首先指出了云视觉系统目前存在的两大主要的挑战:

高文表示,现在的云视觉系统不是太有效,可以通过类似于像数字视网膜的新的概念和技术来使其变得更加有效,包括降低码率、减少延迟、提高准确率、降低云计算成本以及让低价值的视频数据转化为大数据等。

事实上,在此前的 CCF-GAIR 大会中,高文也是多次出席。