2020数字经济创新发展论坛，2020数字经济创新发展高峰论坛

来源：中国青年网。

10月22日，人工智能领域的盛会“2021数字智能高峰论坛”在北京举行。本次论坛以“AI赋能无限想象”为主题，汇聚各方专家，以推动人工智能创新应用为抓手，广泛探讨AI技术如何赋能高效数字智能转型升级，加速中国数字经济高质量发展。

原信息产业部部长、工业和信息化部信息通信经济专家委员会主任委员吴济川致辞并讲话。中国工程院谭院士、中国人工智能学会理事长、中国工程院院士、中国科协科技创新部林润华副部长、中国信息通信研究院研究所何所长、九章DataCanvas董事长出席大会并致辞，从多方位宏观角度展望AI产业的发展和未来方向。

吴济川校长在演讲和“泛在Al，从感知到认知，从智能到智慧”主题演讲中指出，新一代科技革命和产业革命正在席卷全球，人工智能技术的发展在社会智能化转型浪潮中发挥着越来越关键的作用。鼓励人工智能领域的专家学者、政府和企业相关从业人员“直面新要求，希望你们牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇，加快核心技术自主化进程，深化产业落地和提升实体经济效能，加强人才培养和改善经济社会发展环境，推动世界人工智能发展新趋势，服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力全面提升和跨越式发展。”

谭院士在《数字经济与数字转型：关键技术与发展趋势》的主旨演讲中，强调了基础研究在发展数字经济过程中的重要性：“要掌握核心技术和高技术，必须从基础研究入手。”谭院士提出，智能制造创新设计、智能制造工艺升级、强化智能制造质量、智能制造及衍生服务、拓展智能制造市场五大方法，将促进数字经济和数字化转型的实现。

李德意院士特别邀请了九章纪昀DataCanvas高级副总裁黄北宁女士分享自己的思考：“新一代人工智能十问”，不仅输出了关于人工智能更清晰的观点、更清晰的组织，更以“为祖国的发展繁荣而学习、提高、完善”为己任，引发与会者的深度思考。

林润华副部长发表了题为《步入大智能时代》的演讲，指出“人工智能和人工智能算法的快速迭代，使我们形成了前所未有的理解自然和认知社会的巨大能力，因此一个从感知到认知再到连接的高效基础设施，是推动人类进入智能时代的非常重要的物质基础。”

在“人工智能工程的发展趋势与挑战”主题演讲中，何主任强调，在人工智能工程从学术走向工业的过程中，“融合”尤为重要。“人工智能要做成一个科学项目，就需要与周边的相关技术进行融合。人工智能不能飞扬。它需要云计算的一些支持，需要数据科学和数据工程的一些发展，需要边缘计算的发展。”

方磊董事长发表了《数据智能的未来》的主题演讲，从前瞻性的角度看待数据智能的未来发展。他指出，软件将进一步升级，决策将实现自动化。“软件基础设施将

张DataCanvas总裁在致辞中表示，“人工智能已被纳入国家战略层面，拥有‘掌握关键核心技术’和‘创新能力’的优势单位正在加速AI标志性产品的突破性研发，加速开源技术的快速发展和广泛应用，AI时代的蓝海浩瀚。”

张旗下DataCanvas联合创始人、CTO尚明东发布了人工智能领域两项自主研发的前沿技术成果――DAT自动机器学习工具包和DingoDB实时交互分析数据库，并与IDC中国、CB Insights中国等国际知名研究机构联合发布AI产业深度研究白皮书：《引入AutoML，破局企业智能》、《ModelOps技术应用及趋势白皮书》。

作为数据科学领域的突破性研发成果和行业领先前景，这份开源产品和白皮书将为AutoML、AutoDL等前沿AI技术在企业数字化智能升级过程中的创新应用提供跨越式的效率提升动能和更清晰的标准化指引。

IDC中国研究总监陆、CB Insights中国高级分析师常晓出席大会，深入分析AutoML自动机器学习和ModelOps模型运维技术的发展现状、机遇和挑战，以及对工业应用的重要影响。

卢指出，在人工智能领域的六大技术趋势(自动机器学习、边缘智能、AIOps、超大规模预训练模型、多方隐私计算和知识计算)中，AutoML自动机器学习是行业内推广AI应用的重要技术路径，将对降低AI应用门槛、培养AI人才、繁荣AI生态产生深远影响。

根据常晓的分析，ModelOps不仅让从模型开发到部署的“最后一公里”更加顺畅，而且具有工作流自动化、持续监控、可重用性高等优势，使得模型更加可靠。“这种科学的治理方式解决了‘隐性技术债务’的问题，企业更容易实现AI计划的规模化、量产化部署。

作为前沿AI技术实践的重要战场，金融和制造业正在加速企业更具创新性和更大规模的智能化升级。工行科技有限公司技术总监孙克

伟，中国农业银行研发中心资深专家合松，中国宝武技术首席雷尚平与会分享AI技术+行业的创新实践经验。

孙科伟表示，在企业运营中，可以运用人工智能技术提升内部效率和提高客户满意度，这已经成为业界共识。将企业级人工智能平台推升至城市人工智能平台，是一种非常有意义的探索。成功的尝试可以实现人工智能服务城市运行的新架构、新机制和新产业。

合松深入分析银行业数字化转型中人工智能技术的前沿实践经验，他表示 “人工智能工程化立足于三大核心支柱：数据运维、模型运维和开发运维。强大的人工智能工程化策略将促进人工智能模型的性能、可扩展性、可解释性和可靠性，完全实现人工智能投资的价值。”

雷尚平通过解读AI技术在产业互联网的应用模式、结合钢铁行业特殊的场景与特点，提出“合应用―治数据―引算法―守平台”的AI落地策略，他指出，基于“交互重构、数据重构、算法重构”三步重构将逐步实现业务场景、数据治理和智能应用，最终实现产业智能。

人工智能作为企业数智化升级的核心技术，也正在加速从实验室走入业务场景的进程。九章云极DataCanvas资深架构师杨健、九章云极DataCanvas产品总监胡宗星作为九章云极DataCanvas开源技术的核心研发成员，为与会者详细解读了自动机器学习工具包DAT和实时分析数据库DingoDB的核心优势。

杨健说，DataCanvas AutoML Toolkit（DAT）是一个自动机器学习工具套件包，包含了一系列功能强大的AutoML开源工具。该自动建模工具从底层的通用自动机器学习框架到用于结构化及非结构化领域实现了端到端的覆盖，并率先突破机器学习建模过程中“不均衡、概念漂移、泛化能力和大规模数据”4大难点。

胡宗星表示，“DingoDB是新一代集分析与服务于一体的实时分析数据库HSAP(Hybrid Serving & Analytical Processing)，支持高频修改和查询、实时交互式分析、实时多维分析。产品内置了智能SQL优化器，能够实现分析性SQL、记录级SQL的自动优化，同时Dingo数据表采用了多分区多副本机制，保证了数据的安全性和稳定性。”

中国的AI生态正呈现前所未有的奔腾之势，“自动化”和“实时交互”等AI技术关键性能的提升和核心AI技术的开源开放，将全面提速AI技术在各行业各场景的落地应用；“自动化、云原生、开源开放”的AI基础架构软件将助推各行业企业加速数智化升级。在数智化浪潮中，我们期望中国的人工智能核心技术繁荣发展，中国企业的数智化升级挺立世界潮头，中国自主创新的软件继续乘胜前行。