2020年8月15日下午，由第八屆中國電子信息博覽會主辦的“2020年中國人工智能創新應用論壇”在深圳市會展中心牡丹廳成功舉行。

    出席本次論壇的嘉賓包括：中國電子信息產業集團科技委副秘書長于慶宏，中國中電國際信息服務有限公司副總經理、中電會展與信息傳播有限公司董事長陳雯海，中國信息通信研究院中國人工智能產業發展聯盟總體組組長、中國信通院云計算與大數據研究所人工智能部主任孫明俊，以及來自深圳市人工智能產業協會和企業界的代表。

    中國電子信息產業集團科技委副秘書長于慶宏

    中國電子信息產業集團科技委副秘書長于慶宏在致辭時表示，人工智能發展空間廣闊，中國電子作為國有重要骨干企業，正在推動電子信息技術與人工智能深度融合，將人工智能技術應用網絡資源共享、提高網絡信息安全、軟硬件智能升級以及大數據采集分析等諸多領域。中國電子建設現代數字城市的“朋友圈”不斷擴大，逐漸成為許多企業在數字經濟時代業務拓展與產業布局的重要合作伙伴。

    信通院代表中國人工智能產業發展聯盟發布了《人工智能賦能地鐵典型場景研究報告》白皮書，分享AI在地鐵方面的具體應用和案例。文末附白皮書完整版下載鏈接。

    中國人工智能產業發展聯盟總體組組長、中國信通院云計算與大數據研究所人工智能部孫明俊主任為大會帶來重磅的產業白皮書發布：《人工智能賦能地鐵典型場景研究報告》。主要內容包括人工智能發展情況，以及它賦能地鐵的必然趨勢；人工智能在地鐵中典型的應用場景；對該領域的發展建議。

    中國人工智能產業發展聯盟總體組組長

    中國信通院云計算與大數據研究所人工智能部主任孫明俊

    在會議的演講環節，五位演講嘉賓聚焦于AI的具體產業應用、分別從智慧機場、智慧城市、民航建設和制造業四個場景暢談行業發展機遇。

    深圳云天勵飛技術股份有限公司副總裁鄭文先圍繞《新基建下的AI產業落地新機遇》作主題演講。他指出，人工智能產業落地的關鍵環節有三點：擁有核心的技術、場景聚焦和落地經驗。此外，新基建的提出進一步加速了人工智能技術在垂直行業和傳統行業的滲透進程，也掀開了人工智能產業落地的一個黃金時代。

    深圳云天勵飛技術股份有限公司副總裁鄭文先

    在智慧機場領域，商湯科技智慧城市綜合業務事業群交通解決方案負責人蓋玉璽介紹了商湯科技的技術成果和落地方案，并分享了商湯在國內部分機場參與的相關案例情況。

    商湯科技交通系統部解決方案負責人蓋玉璽

    曠視科技智慧民航解決方案專家王銳著重介紹了曠視科技基于自研的AI生產力平臺Brain++在機場業務中如何應用落地，提升機場全流程體驗。

    曠視智慧民航解決方案專家

    明略科技集團技術副總裁黃代恒圍繞數字城市建設中的兩大要素——數據和知識，發表了《數據與知識雙驅動助力智慧城市建設》的主題演講。介紹了城市運行管理與服務過程中的“知識”，包括：城市運行管理指標、交管領域和設備維護領域的態勢判斷和流程自動化、城市碼與城市知識圖譜、知識圖譜在精準幫扶和疫情管控的應用等。以園區管理場景的“知識應用”為例，園區管理者可借助產業發展分析平臺的專家知識及評估模型，對比坪產、效益、能耗、排放等運行指標，了解重點產業發展態勢及量化評分，通過跨區域對標，發現運營管理上的改進機會。

    明略科技集團技術副總裁黃代恒

    第四范式制造行業負責人常健為大家帶來《更“智能”的推動制造業AI落地》。從人工智能制造行業應用場景的“微笑曲線”，到落地難點，再到解題思路，分享了第四范式的思考和實踐。他指出，隨著以智能工廠為標志的新一輪工業革命正在到來，制造企業正在通過人工智能技術實現降本增效和定制化生產。

    第四范式制造行業負責人常健

    在圓桌討論環節，深圳市人工智能產業協會呂剛秘書長、深圳力維智聯技術有限公司的董事長徐明、蘑菇人工智能科技有限公司的董事長韋天譽、珠海復旦創新研究院機器視覺中心主任何良雨、中興網信5G應用產業研究院院長、暢銷書《5G智聯萬物》作者孫文、曠視民航解決方案專家王銳圍繞“人工智能產業化落地與思考”話題各抒己見，碰撞智慧。

    深圳力維智聯技術有限公司的董事長徐明表示，在已有傳統行業的智能化、數字化方面，基于機器學習，第一是在電力領域的實踐。第二是在城市精細化方面用人工智能智能方法做經濟化管理。

    珠海復旦創新研究院何良雨認為，在工業場景里面，AI在三個方向的應用：視覺檢測、機器人和故障預測會有一個比較大的挑戰。

    中興網信5G應用產業研究院院長、暢銷書《5G智聯萬物》作者孫文表示，云端快速的結合，需要5G，需要信息高速公路。利用好5G，人工智能就能夠快速的運作起來，才能夠更加智能，發揮更好的作用。

    曠視民航解決方案專家王銳認為，AI目前在民航、金融已經得到了一個很好的應用，做任何行業都要結合行業的屬性去做，如何根據應用行業屬性調整人工智能技術是一個容易忽視的問題。AI人工智能深度學習必須有一定的規則，比如在感知端存在成像技術難題，感知端問題的解決將會促進各行各業AI應用的落地，不單單只是機場或者金融。