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7796月11日，亞太人工智能學(xué)會(huì)（AAIA）武漢分會(huì)揭牌儀式暨2022武漢人工智能高峰論壇在武漢科技大學(xué)青山校區(qū)人工智能學(xué)院報(bào)告廳舉行。中國科學(xué)院院士、武漢科技大學(xué)人工智能學(xué)院院長(zhǎng)吳宏鑫院士；中國工程院院士、北京科技大學(xué)教授毛新平院士；歐洲科學(xué)院院士、歐洲科學(xué)與藝術(shù)院院士、國際系統(tǒng)與控制科學(xué)院院士、IEEE會(huì)士、英國倫敦布魯內(nèi)爾大學(xué)教授王子棟院士；IEEE會(huì)士、長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授、國家杰青、華中科技大學(xué)人工智能與自動(dòng)化學(xué)院院長(zhǎng)曾志剛教授；IEEE會(huì)士、國家杰青、中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）計(jì)算機(jī)學(xué)院院長(zhǎng)王力哲教授；國家杰青、武漢大學(xué)電氣與自動(dòng)化學(xué)院副院長(zhǎng)何怡剛教授；華中師范大學(xué)國家數(shù)字化學(xué)習(xí)工程技術(shù)研究中心副主任、華師伍倫貢聯(lián)合研究院院長(zhǎng)余新國教授；武漢大學(xué)工業(yè)科學(xué)研究院副院長(zhǎng)李輝教授；亞太人工智能學(xué)會(huì)執(zhí)行主席雷渠江教授；武漢科技大學(xué)校長(zhǎng)倪紅衛(wèi)教授；亞太人工智能學(xué)會(huì)常務(wù)副秘書長(zhǎng)蔡忠濤；亞太人工智能學(xué)會(huì)武漢分會(huì)主席伍世虔教授；亞太人工智能學(xué)會(huì)無錫分會(huì)（籌）秘書長(zhǎng)殷飛，等二十余位專家學(xué)者及300余位師生出席此次會(huì)議，會(huì)議采用線下與線上相結(jié)合的形式。
論壇議程：
湖北省委省政府積極落實(shí)黨中央、專家賦予湖北“建成支點(diǎn)、走在前列、譜寫新篇”的目標(biāo)定位，提出構(gòu)建51020現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，即5個(gè)萬億級(jí)支柱產(chǎn)業(yè)、10個(gè)五千億級(jí)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)、20個(gè)千億級(jí)特色產(chǎn)業(yè)集群。
此次高峰論壇邀請(qǐng)到中國科學(xué)院士吳宏鑫、中國工程院院士毛新平等8位專家學(xué)者進(jìn)行匯報(bào)。報(bào)告既有關(guān)于人工智能研究?jī)?nèi)容的思考、關(guān)于人工智能再造科研和教育的展望，還有關(guān)注鋼鐵企業(yè)CPS構(gòu)建、記憶電路、城市可持續(xù)發(fā)展、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、智能制造等垂直領(lǐng)域的分享及討論。
報(bào)告一、吳宏鑫院士 《人工智能研究的一點(diǎn)體會(huì)》
吳院士用樸實(shí)語言給大家講述了人工智能科學(xué)研究人員，要?jiǎng)?wù)實(shí)，不要搞胡里花哨的研究，研究要著眼實(shí)際問題，將理論與實(shí)踐相互結(jié)合；每個(gè)單位和個(gè)人都應(yīng)該從實(shí)際需求出發(fā)，選定一兩個(gè)方向，深入研究。在這個(gè)方面，武科大做得不錯(cuò)，人工智能學(xué)院也做得特別好，高校里面越來越多的老師，在注重產(chǎn)業(yè)化，將理論研究與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。并給大家展示了人工智能在健康、航天等領(lǐng)域的應(yīng)用：比如老年人智能尿不濕；如何防止走丟失系統(tǒng)，老年人走丟了，怎么去報(bào)警和預(yù)防，尋找。鞋子、衣服，需要穿戴的感知設(shè)備，與航天領(lǐng)域信息溝通，定位這個(gè)人在哪里？怎么讓老年人更加健康的生活，不僅僅是看個(gè)電視劇，有吃有喝，還要了解老年人在想什么？報(bào)告還提到了一個(gè)重點(diǎn)研究的領(lǐng)域：研究語言識(shí)別和表達(dá)，如果能夠?qū)h語和英語的識(shí)別和表達(dá)研究好，我們可以節(jié)省大量學(xué)習(xí)英語的時(shí)間。
最后也引領(lǐng)大家反思：智能控制究竟是什么？智能控制到底要解決什么問題？
報(bào)告二、毛新平院士《鋼鐵企業(yè)CPS構(gòu)建的路徑和方法》
毛院士給大家介紹了CPS的概念與框架，CPS（cyber physical systems）通過集成先進(jìn)的感知、計(jì)算、通信、控制等信息技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)，構(gòu)建物理空間與信息空間中人、機(jī)、物、環(huán)境、信息等要素的相互映射、實(shí)時(shí)交互、高效協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)資源配置和運(yùn)行按需相應(yīng)、快速迭代、動(dòng)態(tài)優(yōu)化；CPS包含四個(gè)環(huán)節(jié)：狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策、準(zhǔn)確執(zhí)行；并重點(diǎn)闡述了鋼鐵企業(yè)cps構(gòu)建的路徑和方法：CPS在流程工業(yè)的應(yīng)用和發(fā)展空間極大，流程型制造工業(yè)對(duì)智能制造的需求特別大，應(yīng)用特別廣闊，產(chǎn)生的社會(huì)價(jià)值特別巨大；國家強(qiáng)調(diào)的雙碳，對(duì)于我們這些制造過程來說，不僅僅是產(chǎn)量和質(zhì)量，也要重視我們的能耗與環(huán)保，對(duì)生態(tài)的影響，這些將決定我們的產(chǎn)品是否可以準(zhǔn)入到國際市場(chǎng)；中國工程院發(fā)布的《中國智能制造發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告》中，提出了“并行推進(jìn)、融合發(fā)展”的技術(shù)路線，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化并行推進(jìn)、融合發(fā)展，鋼鐵工業(yè)應(yīng)遵循上述原則，同時(shí)應(yīng)結(jié)合我國鋼鐵工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，實(shí)事求是，扎扎實(shí)實(shí)地完成數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化“補(bǔ)課”。
報(bào)告三、曾志剛教授 《一種多功能憶阻巴普洛夫聯(lián)系記憶電路分析》
我們過馬路腦袋里面不用數(shù)學(xué)模型，現(xiàn)在機(jī)器人過馬路，需要模型。人腦的信息接受，內(nèi)部感覺和外部感覺，經(jīng)過綜合處理，不同的人接觸同樣的信息，處理和輸出的結(jié)論可能不一樣，是因?yàn)檩斎胼敵鲋g是一種帶跳躍的、不連續(xù)的動(dòng)態(tài)映射。世界是動(dòng)態(tài)的，機(jī)器人做決策所面對(duì)的信息，經(jīng)過加工和處理，已經(jīng)相對(duì)靜態(tài)和有邏輯，因此，在處理邏輯性和靜態(tài)信息時(shí)，機(jī)器人比人腦要強(qiáng)，但現(xiàn)實(shí)世界一切都是動(dòng)態(tài)的；大腦的學(xué)習(xí)與回憶功能由神經(jīng)元的各種動(dòng)力學(xué)響應(yīng)來實(shí)現(xiàn)。動(dòng)物智能自帶導(dǎo)航系統(tǒng)，比如鳥的遷徙和每天回鳥巢，是不用GPS的。大腦中的記憶是如何產(chǎn)生的？“自主性”是無人系統(tǒng)區(qū)別于有人系統(tǒng)最重要的技術(shù)特征，實(shí)現(xiàn)無人系統(tǒng)的自主控制，提高其智能程度，是無人系統(tǒng)的重要發(fā)展趨勢(shì)。機(jī)器人做判斷是有條件的，如果怎么，就怎么的結(jié)構(gòu)，人大部分時(shí)候做判斷是沒有那么多條件的。因此，自主性是現(xiàn)在的機(jī)器人所不具備的。其研究團(tuán)隊(duì)過去的工作，利用憶阻電路模擬了生物學(xué)實(shí)驗(yàn)中的經(jīng)典聯(lián)想記憶現(xiàn)象，基于明確的ANN算法模型進(jìn)行電路設(shè)計(jì)并處理相應(yīng)任務(wù)。
報(bào)告四、王力哲教授 《面向可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的城市空間》
隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在的情況，走向更精細(xì)對(duì)地觀測(cè)；空間分辨率不斷提升，大規(guī)?？臻g信息基礎(chǔ)設(shè)施，大量的算力設(shè)備，算力的架構(gòu)和能力的提升，為空間觀測(cè)提供了極大的幫助，并且基本都走向云化。從對(duì)地觀測(cè)走向泛在感知，無人機(jī)遙感、眾包擴(kuò)展了數(shù)據(jù)來源；城市風(fēng)暴潮數(shù)字孿生智能模擬、評(píng)估與決策支持；基于多源泛在感知數(shù)據(jù)的城市人口與電力消耗量估算研究，指出城市發(fā)展不健全，規(guī)劃前瞻性不足，提出高精度人口估算，使用多源數(shù)據(jù)，結(jié)合局部空間信息，來實(shí)現(xiàn)對(duì)某個(gè)時(shí)間段某個(gè)區(qū)域人口數(shù)量的估算；結(jié)合深度遷移學(xué)習(xí)與隨機(jī)森林的電力消耗估算，來估算城市的能源消耗；天上看一些東西，地面感知一些東西，加上基本的社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的對(duì)應(yīng)，可以實(shí)現(xiàn)在一定空間尺度和時(shí)間刻度上能源消耗的估算?；跀U(kuò)散理論的城市空間形態(tài)時(shí)空演變及影響因素研究，地球和大腦都是復(fù)雜系統(tǒng)，個(gè)人認(rèn)為地球更加復(fù)雜，特別是從時(shí)間維度，我們對(duì)地球的演變知之甚少；城市空間形態(tài)的發(fā)展變化是一個(gè)行為過程高度復(fù)雜的變化。通過多種要素建模，在時(shí)間和空間上進(jìn)行演變建模，可以去預(yù)測(cè)和服務(wù)城市的擴(kuò)散。
報(bào)告五、何怡剛教授 《能源裝備多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與機(jī)器學(xué)習(xí)診斷關(guān)鍵技術(shù)》
當(dāng)前面臨的問題：多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)的處理能力不足，泛化能力差；現(xiàn)有方法難以提取分類，無法精確定位故障，難以準(zhǔn)確推演設(shè)備真實(shí)狀態(tài)；目前各種診斷算法對(duì)高壓大容器電力變壓器等能源裝備運(yùn)行狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)性分析不足，缺乏對(duì)各種信息之間的內(nèi)在聯(lián)系深度挖掘。
其研究團(tuán)隊(duì)研究和建立了面向能源裝備遠(yuǎn)程智能運(yùn)維多源異構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)范化接入及質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)；裝備的圖像抽取有難度，很多時(shí)候是三維甚至四維的；闡述了能源裝備多模態(tài)信息融合評(píng)估機(jī)制，從圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和清洗，提取相應(yīng)的特征，進(jìn)行融合與通過特定算法，進(jìn)行故障診斷；電網(wǎng)比我們的通訊網(wǎng)更為復(fù)雜，其研究團(tuán)隊(duì)也研究電網(wǎng)設(shè)備的預(yù)警機(jī)制，基于串級(jí)遷移學(xué)習(xí)的電力設(shè)備小樣本故障診斷融合，避免電網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)生故障，避免安全事故和企業(yè)財(cái)產(chǎn)的損失；特別是大變壓器檢測(cè)的應(yīng)用，傳統(tǒng)的檢測(cè)，過去的監(jiān)測(cè)很麻煩，通過光纖，通過數(shù)據(jù)線傳導(dǎo)出來，其研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種能夠自取RFID傳感器標(biāo)簽，通過傳感器，無線發(fā)射的方式，用于變壓器振動(dòng)信號(hào)的采集與傳輸。電力系統(tǒng)和電網(wǎng)系統(tǒng)，研發(fā)和運(yùn)維有極大的提升空間。
報(bào)告六、王子棟院士 《Big Data Analysis: Engineering or Science》
同一批數(shù)據(jù)，給不同的人，經(jīng)過分析，有可能得出截然不同的結(jié)論；過去20年是算力突飛猛進(jìn)的時(shí)刻，但是在算法方面沒有什么突破；目前大數(shù)據(jù)分析主要兩種人，一種是搞計(jì)算機(jī)科學(xué)的，另外一種是搞控制的、系統(tǒng)工程的，這兩種方向是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系還是可以合作？我們做研究時(shí)，有數(shù)據(jù)，也有對(duì)標(biāo)的對(duì)象，但是研究出來的結(jié)果還是不能完全一樣。目前正在做一個(gè)300萬英鎊的項(xiàng)目，人工智能的方法去煉丹，與學(xué)校里面的材料科學(xué)家合作，傳統(tǒng)的方法是要做實(shí)驗(yàn)，我們用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，來研究各種各樣的材料的參數(shù)，有20000多種參數(shù)，導(dǎo)致求解的過程很復(fù)雜；面臨的挑戰(zhàn)：需要搜尋可能的解空間太大，10年前，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)熱門時(shí)，很多人認(rèn)為只需要數(shù)據(jù)，不需要算法。只要通過google收集一些數(shù)據(jù)，用統(tǒng)計(jì)軟件就可以分析得到結(jié)果。2014年，科學(xué)家證明完全靠數(shù)據(jù)不行。在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)看到有些數(shù)據(jù)比較奇怪，一般人會(huì)提出把這些數(shù)據(jù)去掉，其實(shí)是不對(duì)的，其團(tuán)隊(duì)對(duì)奇怪的數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入研究，到底這些數(shù)據(jù)是噪音還是驚喜，怎樣建立一種方法，去區(qū)分噪聲和驚喜，這個(gè)研究應(yīng)用到青光眼的早期預(yù)防，在非洲做了一些實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用；怎么讓大數(shù)據(jù)的分析變得好玩有趣，把數(shù)據(jù)分析的軟件變得通用，最后把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果變得不要那么飄忽不定。用機(jī)器學(xué)習(xí)研究增材制造產(chǎn)品的質(zhì)量問題，比如3D打印的產(chǎn)品，產(chǎn)品里面是否有氣泡和缺陷？將不同的初始條件，不同的算法，不同的指標(biāo)，看成優(yōu)化前提，通過算法，對(duì)上述因子進(jìn)行不同的組合與選擇，將數(shù)據(jù)分析變成一個(gè)科學(xué)。大數(shù)據(jù)分析要變成一門嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)，需要用系統(tǒng)科學(xué)的理念，一些結(jié)論：大不一定永遠(yuǎn)好，快也不一定是唯一的解，可重復(fù)性是大數(shù)據(jù)的重要問題，一個(gè)學(xué)科要長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，還是要回到科學(xué)的方向，相信大數(shù)據(jù)一定會(huì)成為一門科學(xué)，在大家共同努力下會(huì)發(fā)展的越來越好。
報(bào)告七、余新國教授 《人工智能再造科研和教育》
人的智能有兩個(gè)方面，一個(gè)是感官，一個(gè)是思維，思維層面比感官更加復(fù)雜，做研究是一個(gè)高智力的活動(dòng)，那么人工智能是否可以幫助我們提升研究的效率呢？作為一個(gè)研究者，少則10年，多則20-30年才研究出一些成果，人工智能是否可以幫助年輕的研究者提升效率，成長(zhǎng)的更快呢？在做學(xué)術(shù)綜述和找論文方面，目前已經(jīng)有一些應(yīng)用和技術(shù)，可以讓我們更快的找到相應(yīng)的論文和了解當(dāng)前某個(gè)領(lǐng)域研究的動(dòng)態(tài)。大數(shù)據(jù)被稱為“第四研究范式”，通過大量的論文和專家的研究報(bào)告，我們是否可以通過人工智能找到他們的研究范式；用人工智能的方法提升研究者的效率，哪些事情是人工智能可以幫助到我們的呢？而研究智能教育，先要問的第一個(gè)問題，教育是什么？提出了一個(gè)教育基本模型，從而去看人工智能在五個(gè)方面如何去改善教育。余教授展示了在應(yīng)用方面，其團(tuán)隊(duì)為自閉癥兒童做了一個(gè)教育系統(tǒng)；另外，開發(fā)了一個(gè)教育平臺(tái)，里面有很多教育工具，學(xué)生可以在線做實(shí)驗(yàn)，計(jì)算機(jī)可以輔助畫一些比較復(fù)雜的圖，幫助老師減輕教學(xué)負(fù)擔(dān)。
科學(xué)當(dāng)中三種智能程度，最難的是建立新的理論，建模和分析比較容易實(shí)現(xiàn)；把解題看成不同問題的轉(zhuǎn)換，重點(diǎn)在于對(duì)題目的理解，找到關(guān)系，以及背后的方程式，執(zhí)行求解過程，從而找出計(jì)算機(jī)解題的方法。并應(yīng)用于解析物理和幾何題，相關(guān)研究已經(jīng)發(fā)了多篇論文。其研究團(tuán)隊(duì)的理想是做一個(gè)與語言無關(guān)的解答器，目前全球有200多種語言，給教育和交流帶來很多不便。
報(bào)告八、李輝教授 《基于工藝過程多場(chǎng)建模仿真的電子產(chǎn)品大批量高速高精密智能制造產(chǎn)線集成技術(shù)》
智能制造在電子制造行業(yè)的需求和應(yīng)用很多，目前有很多問題需要解決，例如電子制造產(chǎn)線智能感知與智能管控尚未得到有效解決，智能產(chǎn)線工藝流程、工藝環(huán)境和產(chǎn)品的多場(chǎng)數(shù)字孿生與成品率、生產(chǎn)率的耦合關(guān)系等；李教授展示了其團(tuán)圖的項(xiàng)目成果：智能產(chǎn)線方案，柔性PCB與汽車壓力傳感器，通過各種傳感器，對(duì)生產(chǎn)過程中事實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，然后將這些數(shù)據(jù)傳到后臺(tái)，通過決策系統(tǒng)，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)對(duì)產(chǎn)線過程進(jìn)行決策指導(dǎo)與干預(yù)。隨后，針對(duì)其團(tuán)隊(duì)的研究工作，重點(diǎn)介紹了四個(gè)課題，分別是：課題一，基于邊緣計(jì)算的智能感知-控制模塊研究與開發(fā)，電子制造智能產(chǎn)線生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型，基于數(shù)字孿生的智能產(chǎn)線優(yōu)化管控系統(tǒng)；課題二，汽車壓力傳感器鍵合工藝仿真，鍵合焊點(diǎn)熱疲勞仿真，柔性PCB超精細(xì)線路曝光工藝仿真，基于深度學(xué)習(xí)的FPCB疵病的AOI檢測(cè)；課題三，基于數(shù)字孿生的電子產(chǎn)品生產(chǎn)調(diào)度與物料傳輸協(xié)同優(yōu)化及決策技術(shù)；課題四，柔性PCB智能產(chǎn)線，顯影產(chǎn)線搭建，蝕刻產(chǎn)線搭建，在深圳上達(dá)電子完成了多條產(chǎn)線應(yīng)用。
此次論壇，不僅代表亞太人工智能學(xué)會(huì)武漢分會(huì)的成立，同時(shí)匯聚了50余位人工智能領(lǐng)域的專家、300余位學(xué)生，在顧問委員會(huì)的指導(dǎo)下，繼續(xù)推動(dòng)人工智能學(xué)術(shù)交流、技術(shù)成果轉(zhuǎn)化等各方面的活動(dòng)；下圖為武漢分會(huì)顧問委員會(huì)。
