所在位置:  首页  >  会议资讯  >  详情
中国智能制造技术与生态发展高峰论坛暨2018年中国嵌入式系统年会成功举办
发布时间:2018-11-20 18:04:13    文章来源:电子产品世界    作者:
关键词:智能制造     点击次数:742

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。没有强大的制造业,就没有国家和民族的强盛。打造具有国际竞争力的制造业,是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。

智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新,是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术等,嵌入式系统是支撑这些技术实现智能制造的基础技术。嵌入式系统技术的发展和应用水平,将影响智能制造的先进程度。

智能制造,源于人工智能的研究。现代智能制造系统应具有机器学习功能,通过搜集与理解环境信息和自身的信息,可以分析判断和规划自身行为。我国在人工智能领域还处于受制于人的落后局面,没有核心技术,急需要研制和推出自主知识产权的高效、可靠、低成本的新一代人工智能通用算法,广泛地推广应用到智能制造中去。

为了提高我国智能制造、人工智能和嵌入式系统技术及应用水平,促进智能制造深入发展,由中国嵌入式系统产业联盟和集微网联合主办的“中国智能制造技术和生态发展高峰论坛暨2018年中国嵌入式系统年会” 于11月12日在美丽的海滨城市厦门成功举办,为国内外从事智能制造、人工智能和嵌入式系统的相关高新技术单位和技术人员搭建交流与合作平台。

厦门火炬高技术产业开发区招商服务有限公司、软件园管理处、厦门市软件行业协会、厦门创新软件园管理有限公司等单位大力支持了论坛和年会的召开,为论坛和年会提供了诸多服务,为论坛和年会的成功举办作出了重大贡献。

由于本次论坛和年会提前宣布要邀请针对目前人工智能主流算法深度学习(Deep Learning、DL)存在的缺陷研制发明的中国自主知识产权的新一代人工智能超深度学习(Super Deep Learning、SDL)的发明人,株式会社阿波罗(日本)执行总经理兼技术总负责人顾泽苍(中国籍)博士讲解超深度学习,所以倍受业内观注。

厦门创新软件园管理有限公司产业服务部肖志承经理首先代表厦门各协办单位在论坛和年会上讲话,对中国智能制造技术与生态发展高峰论坛暨2018年中国嵌入式系统年会顺利在厦门举办表示祝贺,对来自全国各地的代表们远道来厦门参会表示欢迎。肖经理向与会代表们介绍了厦门软件园最早的一期的策划情况、二期的发展情况和三期的建设情况。经过多年努力,厦门软件园已从无到有,从小到大,已发展成为聚集了近十万软件开发人员的全国有名的软件园。

集微网创始人王艳辉博士代表这次论坛和年会的主办单位对厦门各协办单位的大力支持表示感谢,对到会的所有嘉宾和代表门表示欢迎。希望通过举办这次论坛和年会,在大家的支持和参与下能为提高我国智能制造、人工智能和嵌入式系统技术及应用水平,促进智能制造深入发展创出新成绩。

株式会社阿波罗(日本)执行总经理兼技术总负责人顾泽蒼博士首先在论坛和年会上讲演,介绍了智能制造在日本的发展情况,以及人工智能在智能制造中的重要作用。

在这次论坛和年会上讲演的嘉宾和报告还有:

软硬件协同设计教育部工程研究中心主任陈仪香的嵌入式系统优化设计方法;

联想集团副总裁、研究院常务副院长韦卫的构建E2E智能制造(客户-系统-芯片);

龙芯中科公司嵌入式事业部技术经理刘晓坤的龙芯中科嵌入式系统发展及应用;

手机中国联盟、半导体投资联盟秘书长王艳辉的半导体行业发展与投融资环境;

青岛鹏海软件有限公司总经理于忠清的智能维护已经起航;

苏州超块链公司总经理史兴国的智能制造与价值互联;

北京麦克泰软件技术有限公司董事长何小庆的物联网操作系统:技术、应用、与发展;

腾讯领御技术负责人唐晓飞的视角切换-智慧城市2.0的思考;

北京旋极信息技术股份公司技术专家陈圣俭的嵌入式系统故障诊断和机内测试;

北京简易科技有限公司高级项目经理万光辉的基于视觉技术的智能监测系统;

无锡泛太科技有限公司首席执行官杨恒的nb-iot/lora物联网技术及应用;

《物联网智库》合伙人、物联网专家柏斯维的中国物联网产业下一轮变革趋势分析;

以上12位专家们做的内容丰富的精彩报告,受到参会嘉宾和代表们的热烈欢迎。

本次论坛和年会的最后,会议主办单位特意安排了株式会社阿波罗(日本)执行总经理兼技术总负责人顾泽蒼博士以应用案例讲解新一代人工智能超深度学习,希望有尽可能多的参会嘉宾和代表了解超深度学习。在新一代人工智能超深度学习相关技术与应用问题的当场互动交流时间,参会代表们纷纷向顾博士提问题,会议到结束时间还有一些嘉宾和代表们举手要求问问题。会议宣布结束后,还有许多代表围住顾博士进行问答,反映出参会嘉宾和代表们对顾博士发明的超深度学习的浓厚兴趣,以及强烈的对超深度学习的求知欲望。

通过顾泽苍博士的讲解与会嘉宾和代表们了解到:当前人工智能主流算法深度学习需要大数据和大资源支持,且经过无数次计算也常常无解,存在黑箱和绕不开NP等问题。深度学习需要人工标注属于有监督学习,超深度学习(SDL)属于小数据的无监督机器学习, 5-10次的训练就足可以满足使用要求,有时无须训练也可以学习,因此,可在工业智能制造领域和智能终端广泛应用。

超深度学习(SDL)处理效率高,可以降低计算复杂度,根据应用的规模,可以小到手机,或一个FPGA芯片,大到GPU大型服务器,都可以高效率的导入超深度学习(SDL)。特别是超深度学习(SDL)可以解决几乎所有IT领域的问题,因此可以通过无穷多的超深度学习(SDL)搭建出具有超出人们想象的功能的巨型人工智能系统。

为了检验超深度学习(SDL)的独特的威力,顾泽苍博士已将超深度学习(SDL)应用于模型汽车的自动驾驶中,获得喜人的效果,这是世界上首次将人工智能在汽车自动驾驶实验上取得的成功。汽车自动驾驶控制具有空前的复杂性,几乎成为NP控制问题,通过传统控制方法是无法解决自动驾驶系统的所有可能的控制。

许多参会嘉宾和代表在与顾泽苍博士的面对面交流和问答中基本明白了超深度学习的基本理论和算法内容。来自华东师范大学的陈仪香教授认识到了超深度学习的创新,表示回学校后组织他们教研组老师们进一步学习。华南理工大学的钟汉如教授认为超深度学习需要资源和数据少就可机器学习,应用会很广泛,可以学TP801产业化,在社会大力推广应用,他们单位愿意承担超深度学习的培训工作。

台湾大学张堂贤教授听完顾泽苍博士的超深度学习讲解后,主动向主持人指出:顾博士将统计学的有关知识在人工智能上进行了创新应用。并在微信群上表示:我本科学数学統計及做过ANN及多目標层级最佳化科研,所以有聼懂。张堂贤教授紧接着又发来微信指明:肯定其(顾泽苍博士)貢獻,最主要是突破傳統ANN的限制,权重參数改用概率參数,具統計理论支持。傳統ANN完全属於试误法,在理論是可以設很多层但實際上芯片也好電腦也好是不可能做很多很多层,因为层多了,试误要花很长时间,所以一般99%都只用三层。纯试误産生的W权重学习是沒有太多理论支持的。現在用概率是得到統计所謂maximallikelihood理论推导參数的支持。至於横向分类及多层級是符合层級分析理论的(hierarchyanalysis)。这种拆解后可以利用平行处理算法,獲得比传统更快速逼近最适解。也就是说窮举法分解成层级法,又能用平行处理蕊片,完全符合效率的Al思路。

会下,许多参会代表向会议主办单位或向顾泽苍博士表示,希望在他们正在从事的业务中应用超深度学习。如:北京简易科技有限公司万光辉愿意在视觉技术的智能监测系统、河北理工大学智能仪器厂薛贵军愿意在锅炉内壁检测、英科信息技术(北京)有限公司陈清甫愿意在智慧社区、青岛鹏海软件有限公司于忠清愿意在造纸质量监测、烟台市牟平区电子政务与信息资源管理中心孟国山愿意在人脸识别、深圳市华宝电子科技有限公司庄少华愿意在汽车辅助驾驶、长春工业大学应用技术学院王国春愿意在他们人工智能孵化中心、中国科学院云计算产业技术创新与育成中心陈德明愿意在他们云计算应用项目中等等。

与会嘉宾和代表们希望顾泽苍博士在超深度学习产业化上多做努力,尽快编写出超深度学习的教材、实验指导书等,同时研制出教学开发板、导入超深度学习算法的存储芯片,从培养师资入手逐步快速推广超深度学习的教学培训和技术应用,将超深度学习实现产业化,能够在全社会有人工智能应用需求单位得到应用。

与会嘉宾和代表们呼吁国家有关部门领导重视我国自主知识产权的领先世界水平的新一代人工智能超深度学习的研究和产业化工作,采取有效的支持措施尽快将超深度学习推广应用起来,为我国的智能制造和信息化的深入持续发展发挥出应有的作用。



版权说明:感谢文章作者的辛苦付出与创作,本网均在文章首部备注了原标题、作者和来源。如转载涉及版权等问题,请发送消息至本网邮箱hany@itsp.com.cn与我们联系,我们将在第一时间进行处理,万分感谢! 交流、合作、投稿等事项请发送至hany@itsp.com.cn

相关新闻