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前沿技术领域科学家高峰对话 时间:2017年12月4日 13:30 地点:通安厅

  邓麦村:

  尊敬的各位领导、嘉宾、媒体朋友,女士们、先生们:

  大家下午好!

  欢迎大家参加由中国科学院、中国科学技术协会联合主办的第四届世界互联网大会前沿技术领域科学家高峰对话论坛。本次论坛由国家互联网信息办公室信息化发展局具体指导,由中国科学院计算机网络信息中心和中国电子学会协办。

  本次论坛聚焦前沿信息技术与应用,旨在充分发挥先进信息技术的巨大作用,促进科研范式转变,提升科技创新能力,打造网络空间共同体。论坛邀请政府管理机构、学界、企业界、国际组织知名人士,聚焦量子信息、超摩尔半导体、类脑计算、互联网以及智能机器人等前沿技术领域开展广泛研讨,以期搭建一个具有广泛影响力的研讨平台。

  2017-12-04 13:55:06

  邓麦村:

  下面,我们首先有请论坛主办方中国科学技术协会党组书记、常务副主席、书记处第一书记怀进鹏先生致辞。怀进鹏书记是信息技术领域的杰出专家,对领域发展有深刻洞见和精准把握。有请怀书记。

  2017-12-04 13:56:38

  怀进鹏:

  谢谢主持人,尊敬的各位专家,各位来宾、女士们、先生们大家下午好!非常荣幸参加前沿技术高峰论坛,首先我代表主办方中国科学技术协会向本次论坛的召开表示热烈的祝贺,向来自海内外的专家学者和各位嘉宾、各位先生们、女士们的到来表示真诚的欢迎。

  前沿信息技术顾名思义更加关注未来的发展,在我们今天判断有关未来的时候,实际上我们也在思考一种新的选择,IT领域或者是ICT大方向正在不断向着更深的领域发展,从最近几年来看,我们看一个新的融合时代的出现,从IT领域走向了一个新的时代,我们曾经看到的信息时代似乎正在进入智能时代,我们被眼花缭乱各种新名词所左右着,人工智能、虚拟现实、自动驾驶、机器人等等。同时我们信息领域在跟其他领域的充分交融当中出现了新的内容。比如说像3D打印、无人驾驶、交通,也就是在现在这个时代当中,信息技术无所不在的渗透到新的领域,这个时代是一个融合的时代。

  2017-12-04 14:27:34

  怀进鹏:

  第二、信息技术本身还在不断发展,比如说通信技术的5G,随着5G的发展,为我们创造出从信息交流、手机客户终端交流,到实际物理世界的交流,不断开创了新的技术和新的应用,正像5G技术所给我们展现的可以创造出更大的空间。

  IOT万物互联又会创造一个新的领域,这两个大方向在不断的交融当中给我们带来了一个新的时代,我们称之为智能时代,这个智能时代并不是由于计算本身发出的新变化,他的本质是由计算产生的智能或者我们堪称为计算的智能。

  在面对未来的发展,这种不断的技术之间交融和跨界也带来了科技和经济的交互,经济和社会发展的交互,所以这是一个IT发展的时代,也是ICT发展的一个大的事件,更是来讨论和判断未来技术走向和抓住更有机会的时代。

  人们在关注着一个新的发展方向的时候也不断提出新的名词,这是一个融合的时代,是一个跨界的时代,特别是科技与经济的融合为我们创造出前所未有的新的机遇。

  2017-12-04 14:28:02

  怀进鹏:

  作为中国科协,我们致力于推动和创造一个有效交流的平台,创造思想的交流、信息的交流,更重要的是创造力的交流,我们期待着通过这样的论坛,来自海内外的各位专家、各位企业家,社会各界的朋友们在面对新的时代到来的时候,不断创造和开拓出我们新的边疆,为美好的社会,对人类命运共同体创造出我们更多的价值。

  这是一个有着一千多年的文明古镇,我们看到农业文明丰硕的结果,也有工业文明留给我们的痕迹,更重要的智能的文明正向我们走来,所以探讨前沿技术在这样一个古镇别有一番情调,我期待从我们论坛当中不断的有更多的火花,更好面向人类生活的新的创造,也衷心的期待各位在乌镇享受你们的时光。谢谢大家。

  2017-12-04 14:28:47

  邓麦村:

  感谢怀进鹏先生,下面有请中国国家互联网信息办公室杨小伟副主任致辞!大家欢迎!

  2017-12-04 14:31:14

  杨小伟:

  尊敬的怀进鹏书记,毛光烈副主任,各位院士,

  女士们、先生们、朋友们:

  下午好!

  首先,我谨代表中国国家互联网信息办公室对各位嘉宾前来参加“前沿技术领域科学家高峰对话”表示诚挚的欢迎和衷心的感谢!今天的论坛重点探讨前沿信息技术带来的基础研究创新和经济社会变革。相信本次论坛将有效促进中外科学家的交流、合作,为打造网络空间共同体贡献智慧和力量。

  2017-12-04 14:33:15

  杨小伟:

  当前,网络信息技术已成为驱动经济社会发展的重要引擎。其中,云计算、大数据、物联网、人工智能、量子信息等前沿技术正不断引领网络信息技术发展新方向,并深刻改变人类在数字时代的生活面貌。如何发挥好前沿技术创新引领作用,推进网络空间共同体建设,是发展前沿技术必须解决的关键问题。借此机会,我就信息领域前沿技术的未来发展提四点考虑:

  一是以互联网创新加速全社会数字化进程,扩展经济增长新空间。互联网的发展正不断推动线上世界和线下世界深度融合,数字空间的财富创造活动已经成为人类经济活动的重要组成部分。云端工厂、智能物流、智慧交通等应用推动社会生产能力、管理效率、服务水平不断提升。要加快推动物联网、智能机器人、智能汽车等前沿技术的发展,用数字的力量将社会经济发展水平推向全新高度。 

  2017-12-04 14:33:54

  杨小伟:

  二是依托前沿技术孵化应用创新,提升各国人民生活水平。前沿技术创新与应用是提升优质服务供给能力的重要源泉。电子商务、社交网络、移动支付、共享出行已经深刻改变数字时代人民的生活状态,人工智能、量子信息、脑机交互、虚拟/增强现实等前沿技术的成熟与应用也必将创造令人惊喜的未来世界。应依托前沿技术打造新产品、新应用、新服务,用技术突破提高人民群众生活质量。

  三是积极防范应对新兴技术带来的安全风险,使技术不断朝着造福人类的方向发展。互联网已经渗透到生产生活的方方面面,前沿技术应用带来的潜在安全风险不容忽视。数据泄露、网络诈骗、网络攻击、网络恐怖主义等犯罪手段不断升级,人工智能、物联网技术广泛应用更是不断引发担忧。网络是人类休戚与共的公共生活空间,要加强技术手段和防范体系建设,推动前沿技术创新成果不断造福全人类。

  2017-12-04 14:34:28

  杨小伟:

  四是加强世界创新力量的碰撞、交流、合作,汇聚全球智慧,扩展创新边疆,普惠世界人民。解决世界性的问题需要汇聚全人类的智慧,前沿技术的发展更离不开全球企业、人才等创新力量的密切交流与合作。中国将继续秉承开放的胸怀,积极推动中国与世界各国政府、企业界、学术界的交流与合作,合力推动技术发展,携手应对风险挑战,为世界贡献中国方案、中国力量、中国智慧。

  2017-12-04 14:34:56

  杨小伟:

  朋友们,科学技术是世界性、时代性的,提升科技创新能力,要具有全球视野,把握时代脉搏,聚焦人类福祉,面向世界科技前沿开展前瞻性研究,发挥好前沿技术对人类生活及产业发展带来的变革和创新引领作用。希望今天参会的各位院士专家畅所欲言,碰撞出创新和希望的火花。

  祝本次论坛取得圆满成功!

  2017-12-04 14:35:30

  邓麦村:

  谢谢杨小伟同志,下面请允许我代表论坛的主办方之一中国科学院向远大而来的各位嘉宾、各位朋友表示热烈的欢迎和由衷的感谢,此次论坛邀请了国内外先进技术领域的众多著名专家、学者围绕领域前沿发展方向和信息技术发展对科研范式的影响等问题进行深入的研讨,相信会对信息技术的未来发展产生积极影响。

  2017-12-04 14:42:57

  邓麦村:

  自1946年世界上第一台通用计算机诞生以来,信息技术在全球的广泛使用,不仅深刻影响着经济结构与经济效益,而且也对生活方式和社会文化产生了深刻的影响,当前信息技术的变革持续推进,随着人工智能、大数据、超级计算等前沿信息技术的发展,信息化和智能化的发展还将长时间影响人类文明的进程。

  2017-12-04 14:43:57

  邓麦村:

  中国科学院作为国家战略科技力量,高度重视信息领域的前瞻布局,在科学院进行的研究所分类改革试点当中,重点布局了量子信息、老科学与智能技术,超导等重点方向取得了显著的成效。当前量子信息领域,中国科学院已经走在了世界前列,墨子号(音)量子科学卫星成功发射,并提前一年完成全部三大科学目标。开封了首条量子通信干线,也就是京沪干线,首次实现了周济量子通讯,初步构建天地一体化网域量子通信网络,研制世界上首台超越早期经典计算机的光量子计算机,实现了10个超导量子比特,打破了之前公开的9个的超导量子比特的记录,为量子计算的发展迈出了实质性的步伐。

  2017-12-04 14:44:31

  邓麦村:

  这一系列关键技术的突破,引领了相关信息技术的发展。昨天本次大会刚刚发布了世界互联网领先科技成果中,中科院发布了光量子计算机,并参与了北斗导航系统,基于神威、太湖之光(音)、超算系统重大应用成果的产生,先进技术的发展对科研范式也带来了深刻的变革。2007年,著名的计算科学家图灵奖得主提出了科学研究的第四范式,也就是数据密集型科学发现,十年过去了,他关于科学研究第四范式的预言在地球与环境科学,生命与健康科学领域等领域正在逐步成为现实,同时有更多的学术领域加入了数据驱动、科研创新探索队伍当中来。先进信息技术引发科研范式的变革,对科研信息化又提出了新的更高的要求,中科院高度重视科研信息化的工作,“十三五”期间中科院部署了中国科技云、智慧中科院、科学大数据、科研信息化应用以及网络安全保障以及建设五大工程,进一步开放科技设施和数据资源,为产业界和社会提供技术支撑和服务,全面提升中科院,乃至国家的科研信息化水平。

  2017-12-04 14:45:19

  邓麦村:

  当前,信息技术快速迈向智能化时代,学科的交叉融合趋势越来越凸显,在此我愿意就新的阶段,协同开展先进信息技术研究谈几点意见。

  2017-12-04 14:46:04

  邓麦村:

  第一、加强核心关键技术研发,十九大报告指出要加强应用基础研究,拓展实施国家重大科技项目,突出关键共性技术,前沿引领技术,现代工程技术、颠覆性技术创新,为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有利的支撑。中科院将围绕网络强国、数字中国、智慧社会建设加大对先进信息技术的研发和投入,支持建设国家光域量子保密通信工程,巩固在量子信息领域领先地位。

  2017-12-04 14:46:38

  邓麦村:

  第二、加强跨机构、跨领域的协同研究,先进的信息技术是世界各科技强国争先抢占的前沿制高点。我国要加强该领域的资源的统筹,形成研发合力,最大限度的减少资源的重复投入和碎片化趋势。

  2017-12-04 14:47:14

  邓麦村:

  第三、加强具有学科交叉背景人才的培养。目前具备交叉学科背景的信息技术人才非常匮乏,需要创新人才培养模式,加强科教融合等多种方式来培养一大批学科交叉人才。

  2017-12-04 14:47:40

  邓麦村:

  第四、加强政府治理,保障个人权益和国家安全,开展先进信息技术相关的法律、制度、社会、伦理等深层次的问题研究,优化完善政府治理,健全完善相关法律法规,进一步明确规范和约束企业个人的行为,促进人工智能、大数据等先进信息技术持续健康发展。

  2017-12-04 14:48:58

  邓麦村:

  中国科学院愿以社会各界一起,持续为先进信息技术的发展贡献力量,最后预祝论坛圆满成功,谢谢大家。

  2017-12-04 14:49:36

  邓麦村:

  下面有请我的同事中国科学院计算机网络信息中心寥方宇主任主持中国科技云的启动仪式。

  2017-12-04 14:50:03

  廖方宇:

  尊敬的怀书记、毛主任、杨主任以及各位院士、专家、媒体朋友们、女士们、先生们,大家下午好!很荣幸今天我们能够在乌镇千年古镇启动中国科技云示范工程,希望通过整合优质资源逐步形成科技创新汇集全球科技资源的能力,下面进入“中国科技云”的启动环节。有请各位领导分别用左手或是右手触动屏幕,共同启动“中国科技云”工程。

  (“中国科技云”启动仪式)

  2017-12-04 14:51:28

  廖方宇:

  请各位领导就坐,下面我们一起欣赏一下中国科技云的宣传片。

  (视频播放)

  感谢各位朋友的观看,相信在国家科技创新的战略部署下,在各级部门的支持下,通过中国科学院“率先行动”计划引领示范,中国终将建成一流的中国科技云,形成可信可控、开放融合、智能调度的中国科技云服务体系,为国家科技创新提供友好、高效、智慧的信息化环境。

  2017-12-04 14:52:22

  廖方宇:

  下面我很高兴把话筒交给下一个环节的主持人,有请绿色计算产业联盟秘书长刘志宏女士上台!

  2017-12-04 14:53:22

  刘志宏:

  谢谢廖主任,尊敬的各位领导,各位专家,媒体朋友,女士们,先生们,下午好,首先非常荣幸代表绿色计算产业联盟的全体成员单位感谢国家互联网信息办公室,感谢本次论坛的主办单位协办单位各方给予的支持,感谢给我们非常重要的国际化的平台发布我们的成果,并与我们共同分享我们取得的成绩,下面的发布环节有请工业和信息化部电子信息司巡视员胡燕女士致辞!有请!

  2017-12-04 14:54:03

  胡燕:

  尊敬的怀进鹏书记,各位嘉宾,各位领导,女士们,先生们,大家下午好!

  随着大数据、云计算、物联网、人工智能技术和应用的快速发展,如何高效节能计算,传输和存储海量数据成为了全世界和全社会共同关注的课题,绿色计算联盟GCC今天在这里发布我们一年以来的工作和成就,应该说,绿色计算联盟应对了社会和产业的需求的大背景下成立的,该联盟在2016年4月份成立。

  2017-12-04 14:54:33

  胡燕:

  产业界、企业界的支持和需求成立了GCC,非常高兴经过一年的努力在Arm公司、联想、华为等联盟成员的共同努力下取得了可喜的成绩,他们会马上发布一年来的成就,在这里我特别代表工业和信息化部一年以来对联盟取得的成绩表示衷心的祝贺,同时希望在全球科技和产业快速发展,在我们的数据需求不断地旺盛,我们的计算对我们提出很多新的时代需求的时候,绿盟可以以更加开放,更加团结更加务实的精神继续地在绿色计算产业生态建设上更加辛勤地耕耘,让我们看到更加有成效的产品和应用。我相信在未来一年中,绿盟会带给我们更多的成就,最后预祝本次会议取得成功,再次感谢各位嘉宾对GCC工作的支持以及对信息产业的支持,谢谢大家!

  2017-12-04 14:55:36

  刘志宏:

  谢谢,下面我们有请GCC的白金会员单位中国电子信息产业集团产业公司党组书记芮晓武书记致辞,掌声有请!

  2017-12-04 14:56:10

  芮晓武:

  尊敬的怀书记,尊敬的毛主任,尊敬的吴院士以及胡局,尊敬的各位专家,各位来宾,大家下午好!

  非常荣幸受GCC的委托能够来发布GCC全体成员过去大概两年到三年的时间共同努力和实践的三项成果。

  2017-12-04 14:57:11

  芮晓武:

  第一项成果,中国首个Arm服务标准产业联名报告,这个报告坚持应用为导向,加强商业场景的应用,给客户提供标准化的解决方案。

  第二项成果是Arm服务器基础系统架构规范和Arm架构平台系统软件服务器基本启动需求规范。两项技术标准,这两项标准有效统一了Arm服务器底层的平台,提升了底层架构的兼容性。

  2017-12-04 14:59:06

  芮晓武:

  第三项成果是中国电子基于CPU和OS,核心组合架构,兼容了Arm的标准,主导构建了一种全新的生态体系,我们称之为PK体系,PK体系选择绿色、节能高效的Arm架构路线,是基础的、先进的、开放的体系,秉承开放的理念,建立开放创新的产业生态环境,满足云计算、物联网、大数据等产业应用领域,致力于为全球合作伙伴提供多样化的选择,让全球信息互联更加通畅,让人类生活更加美好。

  最后感谢出席的嘉宾,与我们共同见证本次的发布会,谢谢大家!

  2017-12-04 14:59:57

  刘志宏:

  谢谢芮董,感谢所有的联盟成员单位为联盟建设作出的贡献,开放、共享、创新、协同是GCC始终倡导和坚持的,下面邀请GCC两位非常帅气的副理事长一起上台致辞,有请Arm全球执行副总裁吴雄昂先生,有请华为技术有限公司标准与产业部部长王学民部长,有请两位。

  2017-12-04 15:01:14

  吴雄昂:

  各位尊敬的领导、专家、来宾,我们作为核心成员非常高兴GCC在这一年来取得骄人的成就,就如怀书记所说,我们科技下一步融合开放创新是一个核心关键,怎么样一起通过产业合作打造一个开放、绿色的联盟,这是我们发起和参加GCC的关键。那么,我们也非常希望把我们在移动中和华为和其他国内产业取得的开放创新的商业模式,把这个模式待到GCC特别核心计算中。我非常感谢GCC各个领导都非常辛苦,谢谢!

  2017-12-04 15:01:57

  王学民:

  大家下午好,最近我国引领产业的能力越来越强,比如5G,包括互联网支付,GCC在这样的状态下也产生了这样的效果,我们相信GCC也可以引领这种产业的发展。把甲的公司战略变成乙公司的战略是非常难的事,但是GCC通过白金会员把这件事做到了,未来我们希望GCC把中美欧拉通,另外做更多的应用、生态,并且可以做更多的芯片支持这方面的工作,谢谢!

  2017-12-04 15:02:27

  刘志宏:

  谢谢两位副理事长,我们邀请大家一起观看启动的视频!

  2017-12-04 15:02:52

  刘宏志:

  谢谢各位领导、谢谢各位嘉宾,我们接下来有请下一个环节的主持人有请中国电子学会总部党委书记张宏图先生,谢谢大家。

  2017-12-04 15:03:40

  张宏图:

  尊敬的各位领导、尊敬的各位院士、各位专家,尊敬的企业家朋友们,媒体朋友们,大家下午好!刚才我们聆听了怀进鹏书记、杨小伟副主任的讲话,一起见证了中国科技云启动仪式,绿色计算产业联盟成果发布仪式,接下来我们进入本次论坛的主旨演讲环节。

  党的十九大为我们描绘了宏伟的蓝图,十九大报告指出加快建设制造强国、加强发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,并要求要瞄准世界科技前沿,强化基础研究,引领性成果重大突破,为贯彻落实十九大精神,促进学术交流,创新融合发展,我们今天十分荣幸邀请到了七位世界顶级科学家,他们将从互联网、大数据、深度学习、未来网络、5G、智能机器人等多个领域为我们分享世界前沿科学技术的发展态势和发展战略,展望前沿技术,对人类生活和产业发展带来的变革、创新的引领作用。

  首先我们荣幸的邀请美国计算机学会图灵奖获得者、康奈尔大学计算机科学系工程与应用数学IBM讲席教授约翰·霍普克罗夫特先生,这里我们还要特别祝贺约翰·霍普克罗夫特先生,祝贺他11月28日当选中国科学院外籍院士,让我们把热烈的掌声献给他。有请!

  2017-12-04 15:04:14

  约翰·霍普克罗夫特:

  大家好,有一些可能会有一点专业,现在在2012年发生了一件事情,就是有一个Image的比赛,有120万幅照片的分成了几千位,目标就是要写一个程序来分类对120万张照片。有什么意义呢?2012年错误率从25%降到了15%,而这个非常的重要,很多的公司已经开始把这项科技运用到像金融、医疗等等行业,以及交通非常成功的一项科技,但是大家也要注意到一点,我们没有意识到为什么他会取得这样的成功?所以说现在有很多的研究,我就简单来谈一下。

  深度学习的网络我主要来谈一下图片识别,这个可能跟语音识别不太一样,我们讲图象识别。在这里放一张照片,里面有一些神经元,每一个都有权重,你会调整权重,最后可以把它进行分类。这个是有监督的学习,不过有人做了一些调整,也就是一个照片,最后的结果却是不同的,为什么这个很重要呢?这是因为在中间这些门越来越能够更好的代表图象,发现最后有一个门只有他对于猫的图象做出回应,这个时候我们知道可以做无监督的学习。

  2017-12-04 15:05:37

  约翰·霍普克罗夫特:

  这个网络就可以显示出现在研究者所在做的事情,他们用的是卷曲层,这个也没有很重要了,所以我就不说了。我想提一点,有一个叫做激活矢量,你先输入一个图象到这个门里,他得到了什么?为什么他很重要呢?因为你可以这样做,首先你放一张图片,你得到一个激活矢量,获得激活矢量很容易,但是如果有了激活矢量有了以后,你问我是哪一张图片带来的?你可以随便放一张图片,再看一下激活矢量是什么?再做一个分析,分析随机的图象的象素,然后再反推回去原来的那个矢量,这样你可以通过随机的图象来获得原来的那张图像。

  为什么他重要呢?如果我放一张图片进去,我可以利用这些图象内容和激活,右边这块可以利用他的矢量,一边是内容,一边是风格,我可以怎么做呢?我可以有一张原来布什总统的照片,比如说我选择了图象内容的激活矢量,我再找200张老人的图片,然后把老人的风格矢量提取出来,我就可以把这张照片变换一下,内容还是一样的,但是风格有所变化,右边你看这个布什总统好象他老了20岁了。

  2017-12-04 15:06:10

  约翰·霍普克罗夫特:

  我想给大家看一下这个照片,我有三四十个中国学生每年夏天都会来康奈尔大学跟我学习,他们刚刚上完他们的学习,然后又开始做研究,他们之前没有做过深度学习,但是这张是康奈尔大学的照片,如果康奈尔大学在亚洲,亚洲的用水墨画的风格加到康奈尔大学上面,保持水墨画的风格会怎么样呢?这就是康奈尔大学的中国版本,我给大家看这三张照片是因为他已经代表我们是非常聪明的一些人才,如果能够纳入到教育体制当中一定会非常有用的。

  这个是激活空间,他是高维的空间。比如说如果你把所有的猫的照片都放进来,你可以获得一个低维的一个东西,你就可以改变他的分类了。我给大家看几个实验,这张照片是康奈尔大学,其他的是一些风格,他们重新给康奈尔大学加入不同的风格,训练的网络需要花几周才能培训好,我们会问一个问题说什么是取决于网络?而不是培训的?什么是需要培训的呢?我们重复这些,使用不同的权重,可以看到这个照片的变化。就好象有不同的风格,在不同的网络当中他们到底有多有效呢?如果你要培训,每一个网络要花两个星期培训,你怎么知道有效呢?你可以用一个随机的风格可以测试一下什么有效?

  2017-12-04 15:06:48

  约翰·霍普克罗夫特:

  我在这里问大家一些研究问题,每一个单独的神经元到底要学什么?有什么区别吗?他学习说识别这个照片是以同样的方式还是不一样的方式呢?这个网络当中两个门是怎么学的?你可以来分析一下他的相关的指数做一些计算,我们最后发现我们找了一个网络当中的一些门和另外一个网络的门,我们再看他的相关指数。

  我们发现的确是,比如说第一个网络当中7号门和第二个网络3号门是一致的,有一些相似的,还有一些其他的更复杂的东西。这几页就不讲了,因为我知道时间不多了,但是我给大家看一下,如果有两个任务,是分开的学吗?还是说一起来进行学习呢?这两个任务有什么共性呢?如果你把这两个网络放到一起,你把这个门以及把这个流程都结合起来,他就可以学习两个任务的共性,上面这个只学A任务,下面会学B任务,中间两个都学。

  2017-12-04 15:07:24

  约翰·霍普克罗夫特:

  我给大家看一下现在我们能够做的一些什么?合成的照片的图片,比如说我们要输入一个狗,要让这个照片给出狗的照片,现在不是很成功,并不能给出很多好的照片,如果有这个代码来区分合成照片和真实的照片怎么做呢?先把这个融合在一起,然后再去训练这个判别器,就可以区别究竟是合成照片还是自然照片,然后再训练判别器,最后可以让他们来产生很好的照片,的确能够用这个科技很多很多的应用。

  人们想要压缩这些网络,因为在手机上也能够用,现在这个上面有几十亿的门,太大了,不能用于手机上。有一个领域,左边这张是猫,有一个人把大概改变了二三十个象素,突然机器识别就是一个汽车了。这项技术蛮有趣的,因为他会以为他是一辆汽车,我们也想要解决这个问题。

  网络我们会用很多的照片,几千张照片让他学习,我女儿大概2岁,我给她这本书,我把书本打开,我会跟她说这些机器有一些什么东西。有一个我说这个是灭火器,有一天她看到了这个灭火器,她指着它说这是灭火器,看一张图片就能看出来,告诉机器怎么看一张图片就可以进行判别。

  2017-12-04 15:07:53

  约翰·霍普克罗夫特:

  我简单再说一下,总是有人问我说人工智能是真的吗?答案至少现在来说人工智能目前的情况只是一个高维空间当中对于图象的识别,而现在我们只看一些空间当中的结构,我们并不能够理解物品和背后的重点。比如说你看自行车你看到自行车,不仅是自行车,我们可以从办公室骑到地铁站等等,但是人工智能的程序并不能做出这样的判断,最后我下面也写了,我觉得还是要40年的计划才能够实现。才能让他们说学会怎么判别一个图象以及判别一个功能,为什么是40年呢?我大概回顾了一下人类的发展史,几百年之前的,从农业革命、工业革命,每一次的改变可能比上一次发生要快10倍,而信息革命大概是在工业革命之后400年,所以我觉得下一个革命将会是40年之后到来,如果你要去培训一个网络,让他识别不同的铁路和火车,你给他看这个照片,他会说这个大概会是一个汽车或者是盒装的车,但是人如果仔细看其实下面是有马达的,这是一个发动机,而不是一个汽车,所以这就是两者之间的差别,并不是所有的智能任务都需要人工智能,很多只需要计算能力获得大规模的数据。

  我非常感谢主办方邀请我来到这里跟大家谈人工智能,我知道这也是非常激动人心的想法。我觉得对于那些学生或者是对于研究感兴趣,他一定是一个很好的话题,如果有机会我们一定会继续交流。

  2017-12-04 15:08:43

  郭华东:

  谢谢主席,尊敬的各位嘉宾,各位领导,各位专家,各位代表,目前,关于大数据的讨论实在比较精彩,大家说什么是大数据,大数据资源,大数据财富,大数据是经济时代的高地,大数据正在塑造人类的未来,正在改变人类的生活方式,等等。   

  讨论大数据的时候,在科研领域我们注意到大数据起到的作用它的热度不如在社会经济包括商业热度高,为什么?可能大数据或者说科学大数据有其本身的特点。基于此我们做了一些关于科学大数据的研究工作。   

  (PPT图示)这是我在担任国科联主席期间发起的会议,当时联合了世界上三个大的数据组织,代表了国际发展潮流的组织,一个是数据委员会,一个是世界数据系统,一个是数据联盟以及加上国际其他的组织开了一个会,探讨在科学领域特别是基础研究领域如何应用大数据实现科学发现。 

  2017-12-04 15:09:34

  郭华东:

  同时,在一年以后在北京又召开了另外一个会议,针对研究地球的大数据Big Earth Date进行研究,对科学大数据提出了观点,科学大数据是大数据的一点,但是科学大数据有自身的特点,除了海量、多元、高价值之外,还有本身的一些其他的数据不具备的特性。   

  科学大数据有内部和外部两种特征,一种是塑造了外部的特征,大数据的内涵,大数据的价值,大数据的更新速率,大数据的获取手段的不同,大数据研究方法或者是分析方法的不同等等。   

  2017-12-04 15:10:01

  郭华东:

  同时,研究了大数据本身的特点,比如不可重复性,多维性,也有计算的复杂性等等。  

  经过这些研究,我们认为在科学领域如果真正地实现科学发现,应该是做科学大数据的研究,可喜的是,经过了大家一起的工作,国务院在去年发布的《促进大数据发展行动纲要》中对科学大数据提出来如何在我国比如构建科学大数据的国家重大基础设施,比如发展科学大数据的应用服务中心等等,其实发改委和其他的大数据一样利用科学大数据的发展最后解决支持经济社会发展和国家安全的重大问题。   

  2017-12-04 15:13:06

  郭华东:

  由于科学大数据如此重要,中国科学院非常重视发展,中国科学院在过去几年中积累了大量的数据,38个PB的Big Earth Data,还有生物的数据、生态数据的有20多个PB等等,特别重要的是,在进入大数据时代之后,每天每时我们运转一些航空系统、地面接触系统、天空转的卫星不断地提供数据,源源不断地每天在大量地增加着。

  这一点可以看出来,中国不断发射的卫星,前几年在国际中来讲很难和别的先进的国家比,大家现在很快地我国的卫星特别是空间卫星已经成为中国排在前列的国家,质量还需要进一步的提高,不仅是我们正在运行的环境、资源、海洋、气象等卫星,而且高分数据卫星,除了遥感的卫星还有空间定位的北斗卫星等等每天大量的数据迎面走来。

  2017-12-04 15:13:42

  郭华东:

  (PPT图示)这张图是中科院遥感所拥有的能力,全球很多地方别覆盖了,覆盖了东部中国,覆盖了全中国,覆盖了亚洲,现在正在向全球进行扩展,这些数据不仅接收中国的数据也接收全球的数据,所以数据量在不断地增长。 

  关于科学大数据,不仅仅是从空间获取地球的数据,还有很多其他的数据,中国科学院联合有关部委遍布在全球几百个地方,森林、湖泊、海洋、土壤、城市等等,这些数据也在扑面走来。  

  基于此,中国科学院启动先导专项地球大数据科学工程,我们的院长简称为CASEarth,这个工程有丰富的内涵,是先导专项,重点在科学发现、决策支持、技术创新、社会普及方面做了应该做的贡献。这是它的基本的框图,可以看到航空、航天的数据、社会经济的数据汇集成大数据和云计算平台,在五个不同的方向,比如数字“一带一路”,比如关注到的十九大强调的“美丽中国”的构建,强调的目前走向新的高地,向“三极”除了中国西藏还做南极北极,同时做深海和浅海,将这样的工作汇集成数字地球系统,这远远没有结束,中国科学院做的事情是为国家做,国家的项目包括中国科学院做的项目如何集成起来,集成大的平台,主要从以下四个方面,特别是决策支持方面向国家提供源源不断地决策支持、数据和信息。  

  2017-12-04 15:14:38

  郭华东:

  有了大数据如何实现科学发现?怎么解决?比如现在我们面临全球变化的挑战,全球变化的挑战,看看我们在南极的冰块熔化进行了模拟,模拟了之后看海平面是否上升了,再看就近的上海怎么样,美国预测到将海平面上升到0.48米的时候上海四千多万人民将受到损失,我们做了模拟,最后受损失的数量比他想象得严重一些。

  进一步看,我们生活在地球上面临这样那样的挑战,(PPT图示)该图揭示了两个道理,首先是大数据本身的特点,这是从1976年到去年40年数据,每一年都进行了记录,我们做调查需要好几年的时间,用40年的数据,“秀才不出门,全知天下事”,可以把演变的情况做的清楚。

  第二,把这些数据提交给当地的政府,包括一些地学家们,他们可以根据这样的图做出提供政府决策的信息出来。

  2017-12-04 15:15:24

  郭华东:

  所以,Big Earth Data终极目标是建成国际的地球大数据中心,建成先进的地球大数据设施,发展成国际水平的地球大数据的平台,塑造一个可供决策支持的大的平台系统。

  最后应用实现价值,通过大数据的读取和分析,举个例子,今天上午有一个会议叫“数据丝路”,我们发起了数字“一带一路”计划,20多个国家参加。(PPT图示)北边是经济带,南边丝绸之路,大数据可以在其中起到非常重要的作用。我们建立了一个大数据的平台,可以看到,有很多的数据,这是真正的大数据,这些大数据可以源源不断地提供给中国的决策者,也源源不断地提供给“一带一路”沿线决策者,做大布局是否合适,通过大数据平台获取之后可以得到这样的信息。

  计划主要的框架如此,首先是数据获取系统产生了方方面面,中间是塑造大数据平台分成9个领域,农业、灾害、气侯、城市、水,包括高山区、海岸线等等9个领域形成不同的计划,形成战略性的报告,提供联合国和中国政府使用。

  开幕式上,几位先生和领导讲到联合国可持续发展目标,做“一带一路”也好,做中国的可持续发展也好,事实上都要为联合国的“一带一路”,为联合国的可持续发展服务,利用大数据做“一带一路”的计划,事实上很多技术能力可以为“一带一路”做一些贡献,比如17个目标,160多个子目标中有8个可以在这个计划中做贡献,其中可以看到这9个领域和联合国目标的相关性。

  2017-12-04 15:16:09

  郭华东:

  同时可以看出来,科学大数据在全球变化中起到的作用,这里生成了全球产品,关于全球陆地、海洋、大气、城市等等。2014年联合国有一个峰会,有46个国家参与竞争和竞赛,我国申报的项目是地球遥感大数据应对气侯变化脱颖而出,在46个国家比赛中有9个获奖者,成为了9个获奖项目之一。   

  (PPT图示)这个片子说明了什么钥匙开什么锁,我们利用科学大数据钥匙,用地球大数据的钥匙可以开启对未来地球认识的这把钥匙。   

  最后,做科学大数据需要进行深入的学术探讨,学术研究非常重要,期刊是比较重要的平台,我们有一个《国际数字期刊》,这是我们交流的阵地,欢迎大家共同合作投稿,发展这两个新平台,谢谢各位!    

  2017-12-04 15:16:51

  吴建平:

  各位专家、各位来宾,大家下午好!我和大家交流的题目是互联网核心技术的创新与发展。

  我们知道互联网这么多年的发展,逐步正在成为网络空间一个重要的支撑技术,应该说互联网对网络空间的建设起着非常大的作用,也被人们称之为陆、海、空、天之后的第五疆域,也是人类社会重要的战略性资源。

  2017-12-04 16:32:01

  吴建平:

  互联网是我们网络空间的基础,实际上我们也看到网络空间的词汇,新的名词是非常多的,像我们世界互联网大会得到的词非常多,而且他们都是在网络空间里面,这些词汇之间有什么关系?他们有没有结构?我觉得这是我们需要关心的问题。

  从我们来看,其实这些词汇是有结构的,并不是都是平等、扁平的,一般来说我们把互联网作为他的基础。另外现在我们最热门的几个词汇,云计算、物联网、智慧城市、大数据、人工智能等等,现在还有一些新的词汇出现,这些词汇实际上通用的技术,而不是一个专用在某一个领域的。

  2017-12-04 16:34:40

  吴建平:

  在通用的技术之上,才是我们运用在某一个行业、某一个领域或者某一个公司做的产品,所以他们决定了我们几部分的关系。这个论坛是前沿技术论坛,前沿技术论坛其实在几个方面都有他的前沿技术。

  我们一般把最底层的叫做基层的前沿技术,中间这层叫做通用前沿技术,上面的叫做应用性的前沿技术。在这个里面其实基础性的前沿技术在里面占有非常重要的地位,但是在我们世界互联网大会里面越是上面的越热闹,越是上面的越火爆,没有人讨论底下的前沿技术,这也是经济驱动、热点驱动、媒体驱动的结果。

  2017-12-04 16:36:38

  吴建平:

  今天我恰恰是想谈一谈底下的基础性的前沿技术,我们知道互联网如果网络空间重要的基础,其实互联网不是独立存在的,互联网的目的是把计算系统,在计算系统上运行的软件系统连接在一块,形成我们整个网络空间的技术。在这样一个领域里面,我们其实从事电子信息行业,从事计算机行业、从事通信行业已经有多少年的奋斗,其实在这个前沿技术里面核心技术的掌握仍然处于非常薄弱的阶段,我们国家也投了很多钱,很多前辈工作了很多年,但是没有太大的进展。像计算系统,我们所有的计算系统,包括我们的超大型的计算机,我们拥有全世界最大的系统,还有小的系统,我们的手机,甚至传感器,这些系统实际上他们最核心的芯片,不是一般的芯片,最核心芯片的CPU,大家都知道CPU,CPU我们中国掌握了多少?有多少这些设备是用中国CPU?我觉得是非常少的。

  2017-12-04 16:37:29

  吴建平:

  第二、在这些计算机操作系统,软件是非常多的软件,但是最核心的是操作系统,我们经常说软件发生故障,实际上最怕、最担心的是操作系统发生故障,我们用的是哪一些操作系统呢?其实也是我们自主开发或者了解很深的,我们中国人做贡献是非常有限的,这是两个最核心的技术。

  2017-12-04 16:38:07

  吴建平:

  另外一个我们说到互联网,互联网用的很普遍,中国应该说是互联网用的很大的国家,在这个里面互联网的核心技术是什么?这是我们要回答的问题。因为互联网的核心技术其实关系到互联网目前能够支撑网络空间的所有他存在的问题,这些问题要不解决,你就不可能以后长远的支撑网络空间。实际上互联网面临的技术挑战是非常大的,像他的可扩展性,互联网原来没有想到这么大,现在越来越大,我们所有今天谈论的人、物,所有的很多东西都要连到互联网上去,他就越来越大。这个大不光是空间大,而且上面的算法、工程都有很大的挑战。

  另外网络安全问题,这个大家都知道整天出安全事故,其实互联网早期的设计并没有想到今天的环境,在安全上有很多设计是不尽人意的,所以在设计上有很大的缺陷。这些缺陷如果不改进,我们就不可能有一个安全的互联网。

  2017-12-04 16:38:34

  吴建平:

  除此之外,我们永远愿意计算机、互联网越来越快,越来越便宜,甚至实时性,我们很多领域的互联网希望要求他比较实时,在一定的时间一定要反应。另外是移动性,我们说的移动互联网现在谈的3G到5G连到互联网上去,其实他跟互联网不是一件事,当然我们还有wifi的互联网,这两条技术路线其实完全不同。我们在移动性上可能更多的人到wifi的地方一定把3G、4G掐掉,为什么呢?因为它太贵,因为它的速度不够,wifi是最便宜的,我们为什么不用wifi的核心技术呢?现在谈5G谈的很多,但是wifi的核心技术为什么不能支持5G的功能呢?他有各自的优势,我觉得这里面的核心技术都是要解决的,所以这些解决了恰恰是核心互联网要解决的问题。

  2017-12-04 16:39:53

  吴建平:

  他们解决这些问题,在互联网什么地方解决?这是我们比较关心的,互联网核心在什么位置?这是最重要的。我们看实际上不同的人肯定有不同的答案。实际上我们直接给出答案,我们就不要猜了,互联网的体系结构是互联网核心技术,是讲的是物联网各部分的组成相互关系,其中在互联网的层次结构里面,最核心的实际上是网络层和传输层,特别是网络层,他是连接所有网络的核心所在。网络层之所以存在把复杂的互联网分成两个抽象,层次抽象是我们教科书里面讲的最多的,实际上这里面的网络层是最关键的。

  2017-12-04 16:40:33

  吴建平:

  网络层有三个最重要的要素,我们看到这里面跟关键技术有什么关系?一个是他的传输格式,互联网的传输实际上统一的传输格式传输的,如果有不同的传输一定在不同的空间,如果你经过转换速度越来越慢,效率越来越低,我们希望一个空间存在。IPV4是早期的传输格式的定义,由于早期的传输格式不能满足未来的发展要求,所以在二十几年前已经设计了新的格式,就是IPV6,怎么用这个传输格式是互联网结构里面要解决的问题。

  在这个基础之上,我们就要解决怎么把这个统一的传输格式从一个点送到另外一个点上,经过很多节点,中间的历史上有很长的斗争,我们不详细解了,有连接、无连接两种技术,现在互联网用的是无连接技术路线,这个技术路线其实决定了现在互联网的传输是高效的,比以前更高效的传输。

  2017-12-04 16:41:23

  吴建平:

  有了这两个要素之后,是不是互联网正常工作了?其实还不然,正常工作还要靠路由控制,从路由控制在转换方式的情况下,根据你要去的地方,根据你去的地方走的路径的各种各样的要求来进行路由控制,这个路由控制是非常复杂的算法,其实我们解决网络的五个挑战,解决了地方就在路由控制,路由控制是互联网最核心的技术。

  路由控制是非常难的,为什么呢?他是要满足在传统格式和传输格式相对稳定的情况下,要应对互联网的发展和应用发展以及通信发展的需求来打造全网最优,他要求最优化的网络,几个挑战同时最优,我们不可能互联网只为这个做,那个互联网只为那个做,专用互联网什么都要有一个平衡,你不能追求极端,这是互联网最难的,所以达到全网最优的问题是非常难的。

  2017-12-04 16:42:05

  吴建平:

  在这个情况下,其实体系结构在路上有很多的特点。

  第一、因为互联网从小到大不断发展起来的,所以他的创新、路由算法的进步是从小到大,一点一点出来的,而不是像我们的3G、4G一代一代研制出来之后推广应用,再研制一代再推广应用,不是这样的。现在的互联网应用是80年代的IPV4,到现在一直在用。从90年代初期设计了IPV6协议,到现在才开始大规模切换,所以早期的解决都是在IPV4上,到现在以后我们核心技术的挑战解决应该在IPV6上面,但是在中间2005年到2015年十年当中,国际上也有一些研究路线,认为互联网这么复杂是不是另外想一条办法重新解决互联网的重大挑战问题?但是经过十几年的探索,还没有找到一条新的路子,互联网这些最基本的机理还是适合目前发展的最佳路径。

  在这个情况下,实际上你可以看到技术的发展,像转发格式4和6这两个没有太大的区别。转换方式也是在1983年主要诞生的时候确定下来的,到90年代初期这个技术已经基本结束。90年代以后没有再进行有连接、无连接。

  2017-12-04 16:42:37

  吴建平:

  实际上路由控制的技术是层出不穷的,很多技术都是在这一块,现在最时髦的其实是解决控制的问题,传输格式没有变,传统转换方式没有变,给特殊的用户以特殊的路径选择优先路径。

  在这个情况下,我们互联网之父,去年在清华大学有一个讲演,他讲到互联网体系结构的强大的生命力,讲到当时设计互联网的时候有这么几个理念,第一个理念他不会为特殊应用设计的网络,只为传输通用的用户,具体什么的他不管。

  第二、他可以运用到任何通用上,这是互联网的基因,现在为什么这么多的应用都可以互联网运行,就是因为他这两个基因,这是非常重要的。

  第三、他对互联网的创新应该在根源上,而不在网络中间,所以现在我们在网络中间想创新、想推翻重来的想法都是要谨慎的,不能随便做这个事。他不会为增加任何新的应用和服务而改变网络,这是他的理念,网络是要稳固的。

  2017-12-04 16:43:21

  吴建平:

  另外,他认为应该有足够的可扩展性,恰恰是这一点上的互联网没有做的很好,IPV4没有想这么大,确实在这点上他必须推翻他的格式重来一套,所以这是历史上的教训。还有一个他要承认不会为新的协议、为新的事情还是可以开放的,互联网上的东西都是可以包容的,所以这是最重要的。

  由于时间关系,我们简短讲后面的,关于互联网真正核心技术其实唯一的是IETF,任何其他的组织其实对互联网的核心技术不是起主要作用的。IETF的宗旨保证互联网的平稳发展,他的理事会就叫做IAB,他的很多领域都是为体系结构的核心技术服务的,目前8000多个互联网的标准里面,实际上我们中国人只占100不到,所以在互联网的体系结构上面核心技术上我们只是一个初学者,所以我们差别是非常大,应该引起大家的充分重视。

  2017-12-04 16:43:52

  吴建平:

  近些年来,其实IPV6下一代互联网的发展达到一个非常高速的,在这个中间实际上IAB在去年年底也发布了重要的声明,从去年11月份开始新的协议标准不要求你必须支持IPV4了,只要求你支持IPV6,所以给我们很大的信号,IPV4被互联网放弃,IPV6才是以后的唯一的标准。

  中国在前十名有一个非常重要的大的工程实现IPV6下一代互联网的创新实践,其实也取得了很好的效果,由于时间关系,我就快速的跳过去了。这是当初的成绩,也有很多创新的实践,也有很多的技术,应该说通过这个创新实践增强了我们在互联网上做贡献的自信心。

  2017-12-04 16:44:27

  吴建平:

  在这个里面,我们应该说IPV6下一代互联网其实给核心技术创新带来了新的机会,这是一个非常重要的结论。这是我们中国在这几年,100个标准里面怎么慢慢实现的十年之内。

  还有一些新的规划中国在那个以后也做出来了,每一年国家都有关于下一代互联网IPV6的布局,一直到去年都有了,可惜动作非常慢,尤其是这几年动作非常慢,我们有很多的思考,其实有一些经验教训也是需要吸取的,由于时间关系,我就不再详细说了。

  还好我们中国在世界乌镇大会之前,公布了推进互联网协议第六版规模部署行动计划,我觉得这个促进其实是非常重大的重要的决策,全文都在网上有公布,我们大家可以去学习,现在正在学习过程当中。

  2017-12-04 16:44:54

  吴建平:

  最后我以几句话总结我的发言,第一、互联网是网络空间的最重要的基础设施,互联网体系结构是互联网核心技术。

  IPV6下一代互联网应该为解决互联网体系结构技术挑战提供了新的平台,这是互联网核心技术所在地。尤其我们最重要的安全问题,实际上国家老是说安全问题是最重要的“命门”,实际上互联网核心技术才能解决这个安全问题“命门”,现在目前做很多安全技术的公司,基于现在的互联网解决安全问题,实际上治病,我们体制结构不变,实际上这只是一个方面,我们更多的应该花大力气设计新的安全的互联网,在解决这几个挑战的情况下设计出安全的互联网,而不只是打补丁,应该增强体制,建设更加安全的互联网。大规模发展IPV6下一代互联网,给互联网核心技术创新带来历史性和挑战,中国不仅受益于互联网,我们更应该贡献互联网,更应该在互联网的痕迹上进行创新,这就是我的结论,谢谢大家。

  2017-12-04 16:45:17

  张宏图:

  感谢吴建平院士的精彩演讲,下面有请中国工程院院士邬贺铨先生做演讲,题目是《5G腾云驾物融合创新》。

  2017-12-04 16:45:56

  邬贺铨:

  尊敬的各位专家,下午好,从第一代移动通信到第五代移动通信,第一代移动通信是FDMA。第二代移动通信是TDMA。第三代CDMA,第四代是OFDMA,做到值速率可以上100兆,总之,移动通信是十年一代,移动通信的峰值速率一直在不断地增长。(PPT图示)右边外圈是5G,红线是4G,5G速率比4G效率可以提升一百倍,效率提升3倍,移动性能提升一倍,一平方公里支持一百万个传感器上网,能效提高一百倍,流量密度提高一百倍,峰值速率提高30倍。   

  5G已经向我们走来,中国的规划是2020年至少5G要启动商用。从1G到4G主要是面向个人的通信,5G扩大到产业互联网和社会城市应用,有三大应用场景:一个是增强移动宽带,一个是超可靠低时延,另外支撑移动互联网和产业互联网的发展。

  2017-12-04 16:45:53

  邬贺铨:

  怎么做到5G速率提升?通信有一个香农定理,整个移动网络的容量和用户带宽有关,和天线数有关,和基站有关,所以通过四个方面来提升,一年来,移动通信容量提升,靠物理层面技术改进提升了5倍,更多提升是靠小区分裂,即把蜂窝做得越来越少,提升了1600倍,蜂窝越来越少,一般城市的蜂窝半径也就300米左右,随着小区数的增加,整个网络容量提升了。所以5G的无线接口的技术是四大方向,在物理层,增加可以接入的频率,甚至可以拓展到毫米波,增加带宽。另外基站使用大规模天线,增加天线数。另外,小区分裂,把小区越做越小,不是你想做多少就做多少,需要强大的计算能力支撑,如果小区进一步做小,互相之间有干扰,所以选址很难,另外功率加大运营成本高,所以在5G需要使用用分层异构组网。微基站功率比较低,支持大带宽的需求应用,但实际上这种有挑战。微基站功率比较低,半径也比较小,高速移动用户在移动的时候,很快时间要跃过很多基站,切换频繁,影响体验。另外,互相靠得太近,干扰太大,要求协调能力太复杂。

  未来控制面和数据面分离,所谓控制面是信令,哪怕开车在很多小基站中穿来穿去没有切换,信令不够,只是用户数据切换。另外,小区分得很多,不能靠小区独立管理,需要分群,所以未来出现无定型小区,比如图上的移动用户1,他的上下型的用户数据是走微基站,而且传统的移动通信,无论信令和用户数据都在同一个蜂窝小区,上行数据和下行数据都在同一个蜂窝小区,而5G,信令和用户数据不一样,上行和下行可能走得不一样,这样可以更好地适配能力,实现控制面和用户面分离,信令的控制是大网,用户数据是小网,上下行分离,打出去的电话、上网的数据和你接收到的数据走得不一定是一条路,哪一个地方最优化走哪一条,判断指挥协调也需要大量的计算能力,将来整个移动通信需要用云,在接入端负责几个微基站的协调,有转发云,实现各种转码,还要控制云,在整个控制面实现资源的调配。

  2017-12-04 16:46:47

  邬贺铨:

  未来5G的出现不会这么快去掉4G、3G甚至去掉2G,包括wifi也照样存在,实际上我们面临的是异构的网络,如何在网络中恰当地利用控制体系资源需要整个网络体系优化,现在云计算有很多,我们希望利用云计算集约型的控制。现在面临的问题是,一些高速的宽带的业务都要上云,需要占用干线网的资源,而且上到云要时延,不适用于虚拟现实增强现实,远程医疗这些都要求响应地快,所以不是什么东西都上到云最好,所以IBM提出了物计算,把云计算能力下沉一些,5G的出现把这些能力进一步的下沉,英文移动边缘计算称之为霾计算,这比雾更厉害,原来基站没有计算能力,未来5G基站需要有计算能力。

  比如北京晚上打电话很多,整个移动蜂窝存在潮汐效应,忙闲不均,每个蜂窝是无限的,通过集中的处理,这种方式叫吸链(音),“吸”是合作的集中的资源利用。过去移动通讯2G到3G是多层次的。在4G的时候希望简化,所以一下子上到1PC,是增强的演进的分组核心。后来发现,要把基站处理集中,分出BBU。5G需要进一步的分,远端视频模块留着,基站处理分为分布单元和集中单元,分布单元落在小基站,集中单元是属于多个小基站共享。所以移动通信的架构在不断地变化,吸引整个体系的发展。

  2017-12-04 16:47:55

  邬贺铨:

  所以可以看到移动通信本身无限接口到整个交换机有传输系统,我们称之为回传,5G和4G有同步的时延等严格的要求。

  通过多天线可以提升容量,本来移动通信本身不需要单向的传播,可以根据多径传播,通过多天线我们可以知道每个传来的时延怎么样,在基站对数据进行处理,把干扰变成有用信号。原来是多天线服务一个用户,现在5G的多天线是一根天线服务用户,5G商用试验128根,未来一个基站256根。理论上这些天线之间只有互相没有干扰的话可以实现容量成比例地增长。

  2017-12-04 16:48:17

  邬贺铨:

  另外,5G有高速宽带业务,也有大连接的传感器的业务,只有几十K,也有要求时延很严格的业务,这些业务的需求不一样,我们网络怎么适应业务需求?用切片,物理是共同,逻辑上根据不同业务调配不同资源,满足不同业务对网络的要求,我们称之为网络软件化。比如借用华为的图,我们要增强移动宽带,有大连接,有低延时业务和其他业务,本来网上是一条路,不分业务的类型,现在分离出来,不同业务走里面不同路径,实现资源的优化和针对性地提供有质量的保证服务。

  另外传统的路由器我们有节点控制功能和转发功能,根据对等路径优先查出路径,不考虑传网的优化,随着大数据的出现流量的分布是不确定性,所以希望通过软件定义网络把节点抽出来,和应用层抽出来,实现网络的集中控制,把无连接的业务按照连接来控制,有针对全局进行优化。

  另外过去做网络交换机是专用的硬件专用软件,路由器是专用硬件专用软件,网关也是如此。现在底部硬件是一样的,另外只是软件有所不一样而已,这称之为软件NFV虚拟化,通过这样的方式使网络备案比较灵活,适应调配的需要。当然过去IP是来一个包发一个包,尽管一个视频可能有很多的IP包,但是这些IP包都会独立地处理,没有看成是一个视频,这样的好处比较灵活,但是坏处是时间比较大。现在新的SDN,Openflow结构改变了,后面的IP包如果属于同一流就走同一个路,具有二层、三层包括TCP层的处理能力。过去都是路由器处理IP包,一旦到路由器层面处理是毫秒级,到交换机层面是处理桢,现在处理时延可以缩小毫秒亿级,实现资源的调配。

  2017-12-04 16:48:41

  邬贺铨:

  过去4G网络组织是以网源划分,包括接入、网关以及计费功能、移动性管理功能等等,在每个网源里面都是多种能力,移动性管理也有各种功能,网关也有各种功能,每一个网源的功能从大的方面有两个:控制面和用户面。两者集中在同一个网源,现在到了5G,改成横向划分,不按网关分,实现了控制面和用户面的分离。未来5G的功能就像APP一样,挂了很多APP,你需要调动什么功能就调配这个APP,把移动端当成手机终端一样,把所有的能力当成APP的调用,所以未来的5G网络既实现控制与传输的分离,也实现业务的灵活的调配。

  现在的手机能力越来越强了,手机和PC机已经没有区别,iPad的能力超过了美国国防部1985年的超级计算机,华为最近发布了移动AI平台的麒麟970,一个平方厘米有55亿个晶体管。PC的操作系统是数千万行代码,而智能手机操作系统也有上百万的代码,苹果手机尺寸功耗时间更大的能力提升是靠软件服务,很多时候很多软件不一定装在手机上,更多是利用云端的能力丰富手机的能力,让我们为用户提供完美的体验。

  2017-12-04 16:49:14

  邬贺铨:

  (PPT图示)以上两个图,现在到国外旅游,不知道英文用手机一拍可以翻译,配一个蓝牙钢笔,在手机上画画同步转到虚拟,在培训、医学教育发挥很大的作用。

  增强现实方面,比如商店里的红裙子,是否可以换成蓝的好看?他可以给你很好的感受,这些能力也不完全是手机具备的,很多时候是靠手机上切入的传感器,以及手机连到云端,所以腾云驾物强化了终端的职能。

  最后通信网络IT化与云化软件定义成为演进趋势。

  第二,移动智能终端切入了多种物联网功能并通过宽带无线连接到云端。

  通信的腾云驾物支撑了网络容量和个性化服务,为创新提供了空间,谢谢大家!

  2017-12-04 16:49:37

  张宏图:

  接下来我们有请中国科学院院士、北京正负电子对撞机国家实验室主任陈和生先生做主旨演讲,他的演讲题目是大科学研究与信息化,有请陈和生院士。

  2017-12-04 16:50:24

  陈和生:

  各位代表、各位专家,我和高兴有这个机会向大家来汇报大科学与信息化。大科学基于大科学装置的研究,大科学装置可以分为两类,一类是前沿研究领域专用装置,比如说高能物理和核物理的加速器,天文望远镜等离子体聚变装置。第二类是多学科交叉研究平台,同步辐射光源,散裂中子源,自由电子激光等等。大科学装置是国家创新体系的重要组成部分。为在科学技术前沿取得重大突破、解决经济、社会发展和国家安全中的战略性、基础性和前瞻性科技问题。为相关领域前沿研究和高技术发展提供支撑平台的大型设施。我们国家在十八大以来对大科学装置的研究支持的力度大大提高,他已经成为了综合国力的一个重要标志。

  大科学装置建设规模大、投资高、建设运行周期长,广泛使用高技术。要求高水平的建设和运行维护队伍,并且聚集了庞大的研究和应用群体,高度开放和数据共享,具有广泛的国际合作。

  2017-12-04 16:50:48

  陈和生:

  大科学装置的特点产生大数据,而且这些数据是广域的储存和处理,在过去几十年里有力的推动高性能计算,高速网络和海量存储的发展。最典型的贡献就是网页,为了大规模的国际合作而发展起来的一种新的概念,而现在应该说网页已经深刻改变了我们的社会、政治以及老百姓的生活。

  我国国家的大科学数据建设从北京正负电子对撞机开始的,以及相关高技术领域的发展做出了重大的贡献,下面我会有一些具体的例子。

  目前在国家发改委系统支持的大科学装置有49项,“十三五”部署了8项,另外还有一部分由其他的部委支持的大数据装置。我简单提一下高能物理,因为他是最典型的大科学。探索物质微观结构的最小单元及其相应作用的规律、宇宙起源与进化等自然规律。

  2017-12-04 16:51:03

  陈和生:

  为什么物质有质量?标准模型不能解释,引入higgs粒子,2012年发现,2013年获得诺贝尔奖,这个发展的过程基于庞大的科学装置,下面会做进一步的介绍。庞大的数据应该说从科学数据的角度他是最庞大,他的体系结构和处理也是最成功的。

  实际上粒子物理现在面临着更大的挑战,标准模型只能解释宇宙中观测到物质的4%,还有5倍的物质称之为暗物质,还有75%左右的暗能量我们更对他一无所知。实际上粒子物理正处在重大突破的历史前夜,就像100年前相对论和量子力学发展前的状况,我相信在这样一个重大突破的过程当中,大科学研究和信息科学会相互促进、相互推动,共同发展。这就是发现CERN的大型强子对撞机LHC,都是8000吨到一万吨,他对大数据提出来的严峻的挑战,因为目前的水准是每人50个PB的数据分布在全球。在线的数据率达到了每一秒钟1个PB,需要对他进行快速处理。

  2017-12-04 16:51:30

  陈和生:

  2016年LHC的数据,他获取的数据是50PB,经过处理之后,每一个实验最后达到了58个PB。他还要进一步发展,估计到2027年要做到每一个实验的数据量达到600个PB,经过处理之后要达到900个PB。10倍以上的存储需求,60倍以上的计算需求。

  中国高物理实验的大数据应该说对我们国家大数据的发展也做出了重要的贡献,北京正负电子对撞机数据处理是中国大数据发展的开端,我们积累的数据已经到了5个PB,还有其他的实验的积累还在不断增加,包括中微子实验,以及高海拔的宇宙实验以及卫星实验等等。

  其他的许多领域里面也都面临着大数据的挑战,比如说生物数据里面,数据增长的速度同样远远超过摩尔定律。这里面列举出来了天文、光源、基因组、高能物理、气候对大数据提出了挑战,所以他们都是远远超过现有处理的能力。国际上有一个大型天文望远镜的合作,叫做LSST,他要获得370亿目标星数据,3万亿行点源星数据,每年是10个PB。

  2017-12-04 16:51:49

  陈和生:

  科研的大数据来自数据密集型的大科学装置,这些数据的特点是数据的关联性强,这是有别于网络数据的,但是不同领域的数据各有特点。大科学产生大数据对IT技术提出了巨大的挑战,包括数据采集、存储、查询、分析等等。  

  信息化贯穿于大科学装置的建设、运行、科学产出全过程。基础条件网络、高性能计算、大数据及存储。下面我简单的做一下介绍。

  高能物理作为典型的大科学,过去数十年一直有力推动信息技术的发展和创新、互联网、www、网格以及云计算分布式计算。北京正负电子对撞机对我们国家信息化应该是一个前驱,1986年我们建成了中国第一条国际计算通讯线路,并向国外发出中国第一封邮件。1988年中国在国际互联网的第一个节点。1993年建成中国第一条国际互联网专线,1994年开辟了中国之窗,让有机会宣传中国的历史、文化、旅游以及开放。2000年到现在网格计算、云计算方面做出了很重要的贡献。

  2017-12-04 16:52:09

  陈和生:

  这张图就是当时在讨论64K的专线的时候一张构思图,大科学依赖于高速的数据网络,要求可靠、可用,并且能够有效的网络监控和分析系统,确保网络质量。要能够发现最优的网络连接,能够优化网络路径。这个地方下面两张图分别给出了在日内瓦传输的速度都是每一秒钟好几个GB。

  这是LHCONE的分布图,分布在全世界,包括在北京高能所。还区别两个perfSONAR节点,部署在高能所,分别检测网络带宽和网络延时。这个就是他对高能所与日本以及与德国之间网络吞吐的实时监控。

  科学计算与大科学,大科学装置的实验和研究能否成功与取决于依托的计算环境,实验采集的数据需要强大的计算系统对其进行分析处理,以便获得科学成果。用于数据分析处理的系统常叫做离线计算平台。不同的数据结构和数据处理任务采用不同的计算模式。

  2017-12-04 16:52:29

  陈和生:

  这个是在刚才提到的研究中心的WLCG实验的数据处理的网络,他实际上有63万核,310PB的磁盘,390PB的磁带分布在42个国家和地区的167个站点,我们国家高能所有一个站点,他的欧洲和北美都是10G的带宽,名列前茅。

  分布式的计算资源是实验处理的特点,高能所的对分布式的计算几年来贡献了600万CPU小时,同时我们还完成了30亿事例的产生。

  数据服务与大科学,因为随着磁盘规模的增加,他的实际使用的难度和风险增加。我们基于分布式的计算的资源共享,实现了对集群、网格和云等类型的资源整合,有18个国内外的站点加入了高能所的分布式的计算系统。有效的提高了资源的利用率,用户可以不受地域的限制方便使用易购的计算资源,实现共享。

  2017-12-04 16:52:55

  陈和生:

  另外,我们采用的云存储解决存储的可扩展性,保证了读写相互之间不受影响,从而提高了性能的可扩展性。云存储系统内部副本机制提供了更好的容错性和读取性能。如何将云存储应用到大科学项目仍存在许多需要研究的问题。

  高能所开发了一个云存储的系统,Mucura,提供了传统的云存储服务,同时提供高能物理数据处理的应用的通用接口,有可能成为未来大数据存储的方案之一。

  协同环节非常重要,一个是我们科学界现在有一个eduroam,有统一的认证,你到了一个国外的大学部的科研机构,甚至在很多机场,自动的就可以连接到eduroam,跟原来单位的密码认证通用,这样能够大大提高通讯的效率。

  2017-12-04 16:53:36

  陈和生:

  另外我们有INDICO的会议管理系统,他是全世界的通用管理系统,从你这个会议的注册、报名、一直到最后的会议报告、会议日程,全部都通过这样的一个系统实现。

  另外,由于高能物理是一个遍布全世界的合作,所以我们广泛的采用了视频会议,我们用的是Vidyo的系统,比如说我们高能所在东莞和北京之间有大量的会议,都需要视频来进行,因为人分布在两端。

  最后是小结,大科学装置产生大数据,必须依靠信息化存储、传输分析大数据来开始开展科学活动,实现科学发现。同时大科学装置也有力的推动了信息化进行的发展。

  很多大科学正在出现在重大的历史突破的前夜,特别是粒子物理和宇宙学,希望大家能够跟我们合作,帮助我们找到应付大数据挑战的方法,谢谢大家。

  2017-12-04 16:53:53

  张宏图:

  感谢陈院士的精彩演讲,下面有请中国工程院院士华中科技大学教授李培根先生做主旨演讲《数据、互联、智能》,有请李院士。

  2017-12-04 16:56:00

  李培根:

  女士们,先生们,今天我讲的内容是信息技术数据人工智能等在制造业中的应用,而且我讲的是应用的基本问题。

  现在大家都关注德国工业4.0,这里面讲到关键技术其中很重要的方面,比如物联网解决互联的问题,大数据,包括物计算、边缘计算等等。

  “中国制造2025”在世界上影响比较大,主攻方向是智能制造,这里最重要的关键意识和关键技术是什么?主要是互联、数据、智能和关键技术都有关。

  2017-12-04 16:56:21

  李培根:

  互联和数据整个制造业智能制造的基础问题,具体不谈了,哪些东西之间的互联,产生的数据是巨大的。

  美国PTC把物联网大数据分析用到服务制造,服务制造是这些年在制造领域新的模式,他们利用物联网平台收集大数据进行处理。ANSYS主要是把物联网技术和大数据分析技术和仿真结合起来,用于新能源。物联网不只是传感器,一定要和大数据分析结合起来,不依赖于大数据分析的物联网意义不大。

  制造业中关键的问题是数据驱动,现在很多做制造业没有充分地意识到这一点,或者没有充分地意识到它的重要性。应该讲,在企业的一切过程中包括设计、生产、管理等等,需要数据驱动,企业的一切目标,我们需要通过数据驱动围绕企业的目标进行做一些事情,包括企业的一些事物,现在有“数字双胞胎”的说法,即一切物理的东西一定要有数字的影射。

  2017-12-04 16:56:40

  李培根:

  以前做工程设计是基于自己的经验,现在的设计可以通过社会上的某些大数据进行分析我们去了解社会上的需求等等,比如设计汽车的外形,以前设计是凭自己的灵感,但是现在可以通过对一些大数据进行分析去量化客户的需求。生产的过程也需要数据驱动,大规模个性化定制,这是一个新的生产模式,以前讲个性化不能大批量生产,大批量生产一般不考虑个性化的问题。现在,因为信息技术的发展使得我们有可能把个性化定制和大批量生产结合起来。这个例子是德国的一家化工厂生产洗发水液体肥皂,于是满足了客户的特殊要求,比如洗发水的香味、颜色、包装等等。生产线上有数据驱动电子标签到各个工位完成满足客户的需求。

  在市场活动中人们也利用数据分析,做市场广告也通过大数据分析找谁做广告最合适,比如中国找姚明还是找李娜还是找谁,等等。

  我们需要围绕企业的一切目标通过数据分析达到企业的目标,比如质量问题,影响质量的因素非常多,有很多因素是隐性因素,不是显性因素,甚至工程技术人员感知不到。

  2017-12-04 16:57:02

  李培根:

  就我们在车间中通过大数据的分析,传统的做法淘汰了很多有效的数据资源,所以有些隐性的因素忽略掉了,通过大数据分析使得我们有可能发现那些和质量隐性的关联。(PPT图示)这个例子是用于制造的服务,这是非常典型的例子,在发动机上装很多传感器,收集大数据,根据数据分析判断发动机的运行状况是否需要进行维护等等。甚至,还可能发现和某些东西的关联,反馈到设计部门改进发动机的质量。

  包括其他的企业讲绿色节能,很多企业很小的事情也可以通过收集数据,这里谈到机油的更换,以前都是定期,但实际上更换的时候有些品质非常好,这实际上是浪费。

  2017-12-04 16:57:21

  李培根:

  但是在企业中,我们绝大多数的企业没有意识到一个问题是,我们企业中的一切活动,一切事务,即一般性的事务需要数据驱动,比如财务,很多企业的财务比如做帐是属于低水平的财务,需要和业务融合非常重要。以前大家只看物流,后来信息技术发展我们关注物流和信息流,现在还有资金流,这几者融合在一起,现在很多企业中没有能够真正地做到。还有一些很小的事情,实际上我们通过数据驱动使企业的管理更加有序,这里讲到报销,一个企业中的报销需要耗费很大人力,以前在学校报销的时候,早上7点半有很多人排很长队进行报销,现在数据透明之后很多工作可以省掉。但是任何企业需要控制,我们刚才提到财务,可以想像的是,企业如何变主观的监管为客观的监管,很多企业家和管理都没有意识到这个问题。

  再一个话题是数字生态系统,海尔在这方面今年发布大规模定制白皮书。他们的生态系统是供应商、客户都是企业生态的一部分,海尔通过自己的平台客户碎片化的需求进行整合,指导海尔的产品创新设计,这方面他们正在做很好的尝试。

  2017-12-04 16:57:44

  李培根:

  我们可能需要重新定义产品设计、产品功能的边界,举个例子,比如Gohn Deere他们做容积设备,比如做某一个容积设备,以前做拖拉机只管拖拉机,但是现在做拖拉机需要考虑和其他容积设备的连接,还要考虑连接灌溉、土壤和施肥系统,行业关注的边界不一样,我们进行产品功能设计的时候考虑问题的边界也不一样,以前讲企业生态系统,这里主要是物料、零部件、原材料这些东西的连接。现在不行,现在还需要数字的连接,所以我们讲数字生态系统。比如汽车,不仅仅是它的供应商,还要考虑到智慧城市和交通、停车,未来聪明汽车一定要考虑的。这里最重要的是数据、互联的问题。

  最后一个话题是数据学习,中国正在推进新一代的人工智能,新一代人工智能最大的特点是如何从数据中学习。在制造业中应用很广泛,比如海尔COSMO的平台,这里有如何利用群体智能的问题,即把碎片化的大家的主意、想法收集起来,然后进行创新设计。未来人工智能在制造业中的应用是非常现实的问题。

  装备中也有大量的例子,这是很普通的注塑机,注塑机会变得越来越聪明,做过的工艺案例可以在这个基础上进行推理,包括一些数据采集,实时数据采集等等,进行机器学习。应该讲在装备中这是人工智能初步的应用,肯定不是很复杂。但是未来空间很大。

  2017-12-04 16:58:06

  李培根:

  关于数据学习有一个很好的例子是来自于谷歌,DeepMind把谷歌数据中心总体电力耗电量减少了15%,收集了其中几千个传感器大量数据,把这些数据通过深度学习。节能的问题太复杂了,我们没有办法通过建立数据模型去解决,只有通过深度学习发现数据关联然后做相应的控制,所以建立一个通用的公式去优化它是不可能的,这个模型找不到。以后对于企业生产应用,这些技术都可能。

  另外是大数据下的知识工程,这引起了我们的关注,我们做制造人关注知识工程。一个企业中,社会媒体很多数据,我们对企业的战略可能有好处,企业内部数据在质量控制、运营调度等等方面更不用说,包括知识工程方面,前几天我和几个同行谈到建立制造业数据中心的问题,我们把边缘计算、物计算用到制造业数据中心中,整个人工智能在制造业中的应用空间非常大。我最近去德国,德国的一个小公司很小,他们做的公司是把机件设计的知识可重用,从人工智能角度来讲是非常初步的工作,但是在制造业中非常适用。

  2017-12-04 16:58:24

  李培根:

  总而言之,制造业中大量的问题需要信息科学家、数据科学家、人工智能科学家和制造行业的工程师和专家们共同努力解决一些问题。我说到这里,谢谢大家!

  2017-12-04 16:58:44

  张宏图:

  谢谢李培根教授的精彩演讲,下面有请IEEE Fellow,香港大学工业及制造系统机器人与自动化讲座教授,香港大学新兴技术研究所所长席宁先生为我们做主旨演讲,他演讲的题目是互联网时代的机器人技术,有请席教授。

  2017-12-04 17:24:48

  席宁:

  各位专家、各位领导,先生们、女士们,大家下午好!感谢组委会给我这个机会,跟大家分享一下我们互联网时代与机器人发展的认识。我们知道机器人技术是一个多学科、跨学科,他每一个新技术的出现都对他有一个推动作用以及拉动作用。互联网也不例外,所以我们首先想讨论一下互联网的发展到底给机器人的发展提供了什么新的机遇以及新的挑战?

  我们知道我们的世界,首先是由物理系统组织的,像我们制造系统刚才讲了生产制造系统,还有服务系统、电力系统,这些都是物理系统。当然我们还有人,世界里面还有人,但是由于信息技术的发展,除了物理系统、人之外,我们出现了一个新的空间,这个里面组成了大量的数据、数学模型,之间有很多关系,首先这些数据是怎么来的?我们知道数据是从物理世界产生的,所以我们需要有传感器、物联网这些技术,从物理世界里得到这些数据,等得到这些数据以后,通过这些数据的处理,像我们人工智能这些技术都是对数据处理的方法,我们可以做一些决策,做出决策以后,我们希望反过来作用回物理世界,改变物理世界,让物理世界更有效,更好的服务我们。

  2017-12-04 17:25:56

  席宁:

  同时这个数据也作用于人,这个数据和物理世界之间的相互作用我们需要工具,这个工具就是机器人,所以机器人传统的概念是一个机器,是做人不愿意做的事,但是在现代信息技术的时代。同时我们知道这个数据跟人之间的关系,首先数据要给这个人,咱们AR、VR技术都是技术,所以人同时也产生技术,但这些东西的实现,产生数据、传输数据以及数据物理世界的互相作用都是通过互联网来实现的。所以互联网通过数据联系人,现在用物联网通过数据联系物,最终物理世界、人等等通过互联网联系起来,这个就是我们说的,怎么设计我们将来所达到的智能社会的一个很重要的部分,所以从这个关系领域可以看出机器人变成了数据到物理世界、数据到人之间的过程,所以互联网技术、信息技术的发展给机器人的发展提供了新的机遇和挑战。

  我们现在回过头来看一下机器人的发展,机器人现在很热,现在人工智能、机器人都是新兴技术有很多人对这个感兴趣。机器人的出现,最开始代替人,做人不愿意做的事情,机器人是做繁琐、危险、比较脏的工作,但是由于新技术的发展,新技术的出现,机器人从简单的代替人,做人不愿意的事情,变成了一个扩展人的能力,做人做不了的事情。

  2017-12-04 17:26:14

  席宁:

  首先我们知道信息技术,网络互联网是信息技术里面很重要的一部分,以信息技术与机器人的结合,给机器人创造了很多新的机遇,同时机器人也推动了互联网技术的发展。互联网我们刚才所说的叫做信息高速公路,但是你跟机器人结合起来以后,机器人与互联网不仅能够传输数据,同时还可以传输动作,你可以在远处控制机器人,让机器人做一些人想做的事情,人够不着的地方,同时机器人可以把远处的物理信息向感觉、触觉传回来,所以现在的互联网不是简单的,不仅传输数据,同时也传输动作,传输我们的感觉。

  这个就扩展了大大的应用机器人,所以现在机器人不仅仅是代替人、扩展人的能力,帮助人克服由距离给人类带来的困难,这个是人类发展里面很重要的一步,刚开始我们知道之所以有汽车、火车,这个都是要克服距离给我们带来的困难,但是互联网和机器人的结合产生了一种新的方式来克服距离给人类带来的困难,所以扩展了人,克服距离困难这方面的能力。

  当然还有纳米技术,纳米技术小手机器人也可以帮人,克服尺度给人们带来的困难,所以纳米机器人、微纳米机器人,这一块就不详细讲了。

  2017-12-04 17:26:43

  席宁:

  再一个是环境,通过机器人的帮助,我们可以进入那些很难进入的环境,所以扩展了,克服了环境给人带来的困难。综合来讲,机器人技术的发展,新的挑战,我们叫做超限机器人,超过人的限度,扩展人的能力等给我们人类带来的困难。

  所以今天着重讲一下网络技术和信息技术怎么样跟机器人结合,克服距离给我们带来的困难,开展新的应用。首先把概念介绍一下,我们讲几个具体应用的例子。

  当然应用很广,可以教育、制造,我们可以远途通过机器人操作生产设备,我们可以给病人看病,可以治疗,有很多这方面的应用,但是要达到这些有效的应用,人做一件事情,有动作,我们的手去做,同时有反馈,当然有视觉的反馈,我们能看见,还有触觉的反馈,我们能摸到,触觉也是非常重要的,所以让机器人有效的在远处帮助我们做一些事情,我们必须有效的通过互联网传输这些动作,而且得到视觉、触觉这样的信息,这样我们才能够有效的做这个工作。

  2017-12-04 17:27:28

  席宁:

  这里面的挑战很大,我们不仅要控制机器人,同时要把机器人得到的信息,感觉这些信息传过来,而且有效的给人浮现出来,就像你身临其境操作一样。触觉是非常重要的,我们大家可以做一个实验,你系鞋带用手,可以把眼睛蒙上也很容易给系上,但是戴一个手套的话你系鞋带就非常的困难。所以你要做到这一点,要有效的进行操作,你要有效的收到传感器的反馈,同时还要同步,而且你控制也要同步,所以这样就对网络的要求提出新的要求,对网络的带宽等等都有新的要求,所以机器人在跟网络的结合以及对网络的发展提出了新的挑战。

  下面我给大家举一个例子,这是我们开发的一个系统,做诊断,我们知道乳腺癌是一种非常多见的肿瘤,常规的诊断方法是通过X光进行诊断,但是X光只能诊断出85%的肿瘤,由于肿瘤的特殊位置,所以这时候依靠医生的手诊,就是触摸,跟医生的经验很有关系,没有经验的医生摸着也不知道是瘤子,所以边远地区没有很有经验的医生,我们能不能开发一个机器人系统,让远处的通过机器人进行诊断,触觉通过网络传过来然后浮现出来,医生在他的办公室里摸到病理一样,这样开始进行诊断。这里面有几个很关键的技术,第一、传感器你要把触觉感觉到,数字化通过网络传到远处。再一个浮现技术,这样医生可以感觉到。同时医生要控制机器人移动进行诊断,所以你这个控制和反馈之间要有协调,我们知道是一个随机的,所以怎么样在一个随机的通讯条件下,怎么样很好的控制机器人保持稳定,保持同步,进行诊断,所以这些技术问题是这个里面应用的一个很关键的问题。

  2017-12-04 17:27:46

  席宁:

  这个就是在病人这边可以看到医生,医生可以看到病人,同时医生可以控制机器人进行诊断,同时还有超声把这些信息传过来,这是一个例子。

  再有我们知道照顾老,中国到2035年真正进入老龄社会,三分之一的人都是65岁以上,这时候传统的养老方式就不行了,下一代照顾上一代,由于中国实行独生子女,所以我们依赖于技术,网络机器人是这里面很好的应用前景,你可以通过机器人给提供这种老人服务。

  同时,你还可以有物联网,你把人的一些生理特征通过网络传过来,传到远处,传给医生,传给你的子女,所以互联网跟机器人的结合在将来面对老龄社会起到一个很大的作用。

  再有生产自动化的应用,这是一个实际的例子,这是我们开发的一套系统给福特公司,福特公司生产了汽车座椅,以前都是靠检查汽车座椅的质量,有一些人去摸一摸,这是主观的检测,但是不能数字化,现在他把制椅子给墨西哥了,给墨西哥以后你要给他提出质量控制的指标,所以需要有一个方法把这个东西数字化,同时他想控制这个质量,他在墨西哥生产,但是他希望能够感觉到这个椅子,所以我们把传感器跟机器人结合,质量控制的人远程控制机器人摸这个椅子,他也可以感觉到这个椅子的质量,对椅子进行检测。

  2017-12-04 17:28:04

  席宁:

  除了检测之外,以后你到车行买车,他给你一个装置,你把手放到上面,不同的数字模型产生不同的感觉,你感觉椅子的软硬是不是你要求的等等,直到你比较满意的感觉的时候,他可以给你按照那个指标给你做出那个椅子。这个里面机器人传感器跟网络的结合就会产生很多系的商机,当然有新的挑战,我们要克服这个挑战。

  总结下来,机器人的发展给互联网提供了新的应用,同时互联网的发展也推动了机器人的发展,在下面十年,由于物联网技术与传感器技术、机器人技术和互联网,包括5G、通讯这些东西的发展,到了一个爆发点,所以今后的十年,我们希望抓住机遇,为这一块的发展做出贡献,谢谢大家。

  2017-12-04 17:28:25

  张宏图:

  谢谢席教授的精彩演讲,刚才7位科学家分享了他们的研究成果治学经验,为产业发展提出了中肯的建议,我们非常受益,现在我提议让我们再次有热烈的掌声对科学家们精彩的演讲表示衷心的感谢和崇高的敬意,下面分论坛主旨演讲到此结束,下面有请郭华东院士给我们主持,有请!

  2017-12-04 17:29:13

  郭华东:

  尊敬的各位嘉宾、各位领导,各位专家,前沿技术领域会议的第三个环节高峰对话环节现在开始,主题是“前沿信息技术如何推动基础研究的突破和发展”,首先有请四位嘉宾上台就坐,首先邀请开放科学数据云的联合创立者、美国西北大学国际先进互联网研究中心主任乔尔·曼布蕾蒂;第二位专家是中国国际核聚变能源计划执行中心主任罗德隆教授;第三位是中国科学院计算机网络信息中心主任、中国科学院网信领导小组成员廖方宇研究员;第四位是世界微生物数据中心主任、中国科学院微生物研究所生物资源与大数据中心主任马俊才教授;

  非常欢迎并感谢你们的到来,今天为期半个小时的高峰对话有三个议题:第一,前沿信息技术的发展对科学研究带来怎样的变化。第二,数据驱动下的科技创新以及实现人工智能带来怎样的创新机遇和突破。第三,开幕式上启动了中国科技云,中国科技云启动了他对将来的科研有什么样的推动,我们想就三个议题进行研讨,考虑到仅仅只有半个小时的时间,每个人的时间十分短,我下面就每个专家学术背景,根据你们研究的经历和经验做一些主旨的发言,首先有请乔尔·曼布蕾蒂教授是否可以谈一下先进网络?因为你是这个领域国际大脑,有请!

  2017-12-04 17:29:54

  乔尔·曼布蕾蒂:

  谢谢!首先非常感谢主办方主委会邀请我来到这里,我非常地荣幸,也非常开心可以与如此多的专家和学者相聚一堂,非常感谢。关于我的背景,是美国西北大学先进互联网研究中心的主任,所以我们做的基础研究和先进研究,我们和中科院有紧密的合作,尤其是中国的互联网协会和我们有着很多年的长期的友谊和合作,现在做的是科技领域的服务,我们听到了很多科技领域的科学家说了很多,比如望远镜、地球观察、建模等等,还有很多的科技发现比如我们还有一些精准用药、精准药物,这是我们现在研究的话题之一。比如基因组序可以取样,只对这一个人进行应用,可以有百分之百治愈的可能,这是非常创新的科技方式。

  整个网络怎么做?我们取样非常多,进行研究,对这么多案例进行研究的时候数据很大。另外我们做的项目是建模,大气建模,在地表和外表,越接近地表的观测是怎么样的,外围的数据是不一样的。最近有一些发现,我们看到大数据,为什么有大数据?我们希望可以用到第一层、第二层和第三层,第三层是什么?是互联网。也就是说,真正地用到这个数字和你采集到这个数字是不一样的,比如说,日本有一些同事最近提到,数据很多,一直在产生,每天都有很多很多数据。可以说,日本在几年当中,100%的电力都会通过网络路由器来传输,这也是一个很革命性事情。

  2017-12-04 17:30:30

  乔尔·曼布蕾蒂:

  另外一个革命性的事情是,一位教授提到由软件定义的网络,软件定义的一切,这是非常有意思的领域。因为真的可以让你定下来静止的平台到一个活的浮在空间无处不在平台,这是我们的趋势。

  2017-12-04 17:30:46

  郭华东:

  非常感谢。下面邀请罗德隆主任,就你做了很长时间的核聚变技术,请您做阐述。

  2017-12-04 17:31:08

  罗德隆:

  核聚变是大技术工程,核聚变的目标是产生能源。目前来说正在建设ITER计划,在紧锣密鼓地建设中,要解决核聚变发电的科学和工程技术相关的问题。ITER计划是非常庞大的项目,如果按照组建来讲,按照部件来讲是上千万,而且任务是分配到30多个国家,欧盟一方28个国家,加上中国、美国、俄罗斯、印度、日本、韩国等等一共30多个国家,我们分别在各个国家制造部件,按照统一的要求统一的标准,这必然提出一个非常重要的要求,即协同设计。我们要在不同的地方做设计,不同的地方做研发,最后同时实现一个共同的标准,实现一个共同的目标,最后把所有的部件运到法国。我们必须在一个共同的软件平台上实现协同设计,各个国家在不同的时区中工作,保证在离线和在线状态实现同步,通过现在的信息技术可以实现,给我们提供了很好的环境,让我们能够在复杂的环境下依然把工作做好。

  2017-12-04 17:32:11

  罗德隆:

  另一方面,聚变能有一个很好的优点是燃料无尽,不产生任何环境污染,不产生高放射性的物质,这些都是非常好的优点,但是实现起来很难。建设ITER是一个方面。另一方面用大量的数字模拟解决等离子体非线性的动力问题,这些问题的解决不需要大型的计算装置,计算的设施,这是无法实现的,所以这对我们来说,信息技术在我们领域重要的应用。

  同时有一些比较低级的,比如我们在不同的国家同时工作,视频以及平时的档案同步,这些变更的控制等等,都有非常多的应用。所以,现在信息技术和网络技术对我们的聚变来说有非常关键的作用。

  2017-12-04 17:32:30

  郭华东:

  谢谢罗教授,这些年取得了长足的进步,我们觉得这有无限的潜力。下面有请廖方宇主任。请你谈谈你的观点。

  2017-12-04 17:32:51

  廖方宇:

  谢谢郭院士,刚才在启动“中国科技云”建设小的视频中片中基本上把为什么建“中国科技云”的道理或者是逻辑关系做了阐述,特别是郭院士的报告较好地阐明了人类进入21世纪大数据大科技时代对信息化的要求。我再简单补充几句。

  人类从科学研究来讲,第一阶段是人类经验,即思考,从亚里士多德开始,包括中国的孟子。第二阶段是人类发生发明了一些仪器和设备,比如显微镜,开始进入了实验物理的阶段,后面还有很多仪器和装备。后来牛顿出来之后,人类真正地进入了用理论现代科学的产生,现代技术的产生,用理论解释。第四范式是建立基础数据之上的计算。

  2017-12-04 17:33:25

  廖方宇:

  我们认为,当今现代科技数据和计算不仅是支撑手段的问题,已经成为任何一个科技项目或者是科研工作的基本的投入的要素。作为一个科技工作,作为一个科研项目来讲,基本投入首先需要有人,没有人不可能。第二,有各类方法理论,过去靠一张纸一支笔解决了,现在没有计算不可能,当然还有一系列的大装置,今年得了诺贝尔奖的引力波的探索,按照文献报告来讲,先不说人,首先有一个好的实验方法,第二有一个好的实验设备和装置,第三有计算和数据能力。只有在这样的基础上,才能建立为新的科学发现或者是今后无论哪一个方面的工程的应用和人类生活的应用的基础。所以,从这个角度来讲,“中国科技云”虽然是为科技工作者特别是一线科学家提供创造。在今后也许能够在国家相关部门的支持下转变成为国家各个行业服务的信息化的基础设施。某种意义来讲,科研领域的信息化支持科技创新的工作落后于我们在社会领域信息化支持各类商业活动,我们想通过中国科技云的建设,更好地赶上科学家或者是时代的要求,有力地支撑中国在今后几十年中能够形成真正的科技强国和科技创新性的国家,做更好的基础性的战略性的通用性的服务。实现信息化或者是数据和计算、网络对科技创新的倍增器和放大器的作用。

  我主要想从这个角度来讲,更好地推进中国科技云的建设,中国科技云最重要的是所有应用平台和科学家结合起来做,真正地实现云,而且我们不仅是硬的云,真正的是软件和信息合在一起的中国科技云,我们的云和一般商业的云不一样的意义。

  主持人我解释到这里,谢谢!

  2017-12-04 17:33:39

  郭华东:

  谢谢廖主任,下面有请马俊才教授,是微生物资源的专家,他不仅是专家,而且现在塑造了很多世界级的大数据中心,我们请他讲讲他的感受。

  2017-12-04 17:34:05

  马俊才:

  谢谢郭院士,非常高兴有这样的机会,到互联网的大会上介绍我们微生物的数据中心,在座领导专家更多是IT背景,什么是微生物?微生物有两个重要的特点:微生物是人类对自然界所认知的最小的活的生命体,所以微生物在科学界作为最简单的材料和原料被科学界重要使用,由于微生物的繁殖的多样性和高效性被生物产业进行应用。另外微生物是双刃剑,对人类做了很多好事,也做了很多坏事。

  好事方面比如啤酒、生物制药等等离不开微生物,人类对微生物利用最典型的例子我个人认为是青霉素,青霉素被称之为二次大战期间人类最重要的三大发明之一,除了青霉素另外两个是原子弹和雷达,青霉素在科学上带来三个诺贝尔奖的获得者,青霉素使得人类的平均寿命能够摆脱肺炎和伤寒,所以人类的平均寿命延长了24岁,青霉素是一个巨大的产业。微生物这样一个物种为人类做了这么多好事,同时微生物做了很多坏事。

  2017-12-04 17:34:42

  马俊才:

  比如SAAS、禽流感和埃波拉,同时微生物引起的疾病有大量的人死于这样的微生物,所以微生物做了很多好事,也做了很多坏事。

  同时微生物的研究有一个特别,科学家必须拿到微生物活的菌种,才可以开展压力工作。这正是50年前1966年为什么世界微生物数据中心得以成立,这是1966年微生物领域中最大的国际组织和教科文组织成立了微生物数据中心,七年前,我们新的一轮国际的竞争世界微生物数据中心落户到我们这里,是我国第一个生命领域第一个数据中心,世界微生物数据中心到了中国之后,我们倡导了一个新全球微生物合作计划,我们号召全世界的科学家,全世界微生物的中心,我们建全球微生物资源目录,目前有46个国家167个微生物机构响应我们的号召,他们有什么样的微生物,有什么样的微生物信息汇集到我们平台,你到我们数据平台可以查到全世界有什么样的微生物,微生物有什么样功能,前人对微生物发表什么样的文章,申请了什么专利。

  2017-12-04 17:34:57

  马俊才:

  一个月之前,我们宣布了微生物的测序计划,人类有效认知的细菌一万三千种,比如青霉素,人类大肚子的大肠杆菌都在这里,人类做了全基因组测序有三千多四千多种,新一代的测序计划由中国联合起来做,对剩下的一万的细菌和真菌进行全基因组测序,一旦国际计划顺利实施将会使人类对微生物的认知得到一个非常大的推进。

  最后,新的未来的生命科学的数据中心越来越需要先进的IT技术和先进的生物技术更加广泛地结合。现在基因组的测序仪发展得非常快,越来越便宜,速度越来越快,所以它为生命科学领域产生了大量的数据,同时在生命科学领域中前沿的技术,比如微生物组技术等使得数据在未来得到划时代的应用,所以我个人认为IT和BT的结合给未来人类的生活带来新的梦想或者是新的未来,谢谢大家!

  2017-12-04 17:35:19

  郭华东:

  四位专家做了非常有见地的陈述,下面有一点时间,各位对他们的陈述有什么个性的意见?或者有共性的意见?或者针对这三个议题在座各位有什么问题可以随时提出来。

  2017-12-04 17:35:52

  邓麦村:

  我提一个问题,我是学习化学工程,我非常感兴趣刚才廖总说到第四范式的问题,我们做化工的试验科学是把很多变量固定住,调整一个变量然后看因果关系。其实在未来如果信息发展以后是否会出现这样的情况?所有的变量同时变化,通过大数据的分析最后得到这样的因果关系,我期盼这样的技术出现,但是目前来看,化学工程的人们不知道怎么做,我想问一下廖主任是否有可能?

  2017-12-04 17:36:29

  廖方宇:

  我不敢说完全有可能。但是可以举个例子,科学院有一个过程工程所正在做整个石油冶炼包括化工技术的冶炼以及化工制造过程的全过程的模拟,差不多可以做到一到两个半小时的模拟,现在提出一个方案是建设10个P左右的GPU为主的运算模拟系统,大概是分钟级模拟,比如百吨炼油的制造过程。如果对所有的参数不了解的话,或者说不做好一种预判的话,是模拟不了的,模型建立不起来。

  第二个例子,2013年化学诺贝尔奖,那次所有的科学家们终于承认或者认可计算可以代替实验,因为没有任何真实的实验,是完全的计算模拟解决化学系统复杂的问题。现在人工智能的研究,我们正在做一系列的探索,当模型很复杂非常难建的时候用大数据的分析方式也许是对我们解决复杂科学问题的有益探索。最近我们在某个领域建立探索,没有建立任何模型,它的预告的准确率达到了80%,和传统模型比的话我们不太相信,还正在验证这些数据的时间长度,因为没有任何的模型,而且是一个复杂系统。

  数据和计算包括中国科技云的建立,以及整个技术的发展,特别是随着量子计算的发展,昨天中国科学院发布了中国科大研制的量子计算机,很多人类解决复杂问题的梦想也许会实现。谢谢提问。

  2017-12-04 17:36:50

  郭华东:

  谢谢,还有哪一位?问题简短一点。

  2017-12-04 17:37:17

  观众:

  谢谢!我有一个问题,因为我们知道最近的苹果已经达到了一个新的技术,它的粒子也越来越小,10纳米,非常小。我们总是说摩尔定律,摩尔定律有一个部分是成本固定,我想问的是,你们这些专家对于基本技术研究有什么看法,帮助行业回到摩尔定律的黄金时代?

  2017-12-04 17:37:43

  乔尔·曼布蕾蒂:

  我对于你的问题有几个回应,首先是纳米技术,我的大学有很多纳米技术中心,他们在减少大小方面做出了很多努力,而且很多都是和网络有关,现在这些芯片基本上都是电子芯片,而也有一些很有趣的实验,可以减少大小,而且可以减少电能的消耗,不需要消耗那么多电能,其中有一个研究,用光代替电,让光可以完成能量的供应,而且在实验研究中取得了进展。

  同时,我们通过纳米技术可以大大地减少规模,有时候需要非常大规模的设备,可能成本比较低,而效果会更好,效率更高,耗电量也会更少。

  2017-12-04 17:38:07

  观众:

  我问一个外行的问题,关于核聚变,本身这个计划需要在非常高的温度下进行聚变,根据目前科技和试验的进展,核聚变大概什么时候成熟专用到商用或者是实用的阶段?

  2017-12-04 17:39:16

  罗德隆:

  感谢你的问题,首先核聚变产生能源没有问题,所有的恒星发光发热的方式都是核聚变。另一方面,人类实现在武器方面氢弹也是核聚变,所以核聚变可以产生大量能量没有问题。

  从实现来讲非常困难,总讲人造太阳,在地球上实现自然界里的现象实际上很难,想让同性粒子合在一起需要非常高的温度,在足够的密度下让他们碰到而且不排斥可以黏上,这么高的温度这么困难的条件,现在没有什么东西能够做到。所谓产生能量需要有炉子,没有任何炉子可以承受这么高的温度,在地球上实现1亿度,最后想了办法,其中一个方式是磁约束,做一个磁场,用一个磁笼子,我们让磁把带电粒子悬在空中进行加热,确实这耗电,需要用很大的能量加入,足够热了之后才能产生聚变,产生聚变之后发射出来能量。我们预期在ITER最早实现30倍,即聚变能和加热能的比实现30,基本上达到10倍。这是聚变功率,真正要发电的话热用到1/3,所有的反应堆是1/3的样子,实现非常难。

  过去从苏联最早提出来这样的概念,到现在已经接近50年,当时希望50年后可以实现商业应用,但是过于乐观。当然,现在从ITER的角度来讲已经建设了电站级别,即国际共同建的反应堆,叫ITER,是50万千瓦的聚变,这里实现的话可以解决工程的问题,解决长时间扶翼(音)的问题,ITER2020年建成,2035年实现刀穿(音)实验,希望通过十几年的实验最后建设成为下一代的磁反馈,然后是商业堆,希望30到50年之后实现。

  2017-12-04 17:39:37

  郭华东:

  非常感谢,还有两分钟我做一个简单的小节,在议题环节大家没有很多时间进行讨论,今天讨论的是前沿信息技术,同志们说前沿信息技术正在改造和塑造人类的未来,改变人类的生活方式,确实如此,今天在这里是把科学研究和互联网紧密结合在一起的专家,我们的题目前沿信息技术能否改变我们的科研方式,我们科研的未来,这一点通过他们几个的介绍我们没有任何理由不相信前沿信息技术要改变我们的未来。

  第二,讨论得比较少,当大数据崛起的时候,AI也在这里进一步地走上了舞台,经过60多年的成长,人工智能今天能异军突起,与大数据的崛起不无关系,所以大数据、人工智能、互联网等一系列的先进技术为我们科学工作者带来了新的未来。科研需要理念,科研需要能力,科研需要手段,那么先进的前沿的信息技术将会我们的科研带来勃勃生机,带来新的未来。

  今天通过四位专家的解读我们学到了许多。我在这里请大家一起用热烈的掌声感谢他们为我们做出了精彩演讲!非常感谢,我们的讨论会结束,下面进入下一个环节,有请中国科学院计算机研究所并行软件实验室主任、国家超级计算及济南中心主任张云泉教授主持下一个环节!

  2017-12-04 17:40:17

  张云泉:

  下面有请英国帝国理工学院数据科学研究所所长郭毅可先生;国家互联网应急中心主任黄澄清先生;异构智能NovuMind创始人兼CEO吴韧;亚信科技副总裁、首席咨询官袁道唯先生上台给大家面对面的交流,有请四位专家。

  我们知道2017年如果说让大家想一件在信息技术领域最重要的一件进展,我想很多人会想到AlphaGo,这件事情其实整个引爆了人工智能时代,AlphaGo之所以能够引起大家的注意,是因为我们在之前大家一直认为围棋这一块,人工智能是不可能超过人类的,只是用计算的方式很难做出判断,但是AlphaGo成功突破了人类的优势,使我们大家很震惊。AlphaGo主要是背后的技术进步,我们可以用ABC来说这个事情,现在有的专家认为A+B+C等于AI,A代表算法的进步,B是大数据,C是计算,才引爆了人工智能的时代。

  在大数据这个时代,我们对大数据有很多的期许,在下一步5G进来的话,我们拿到的数据会更多,越来越多的数据对我们社会和经济到底有什么价值?是不是如大家说的是万能的良药,能够解决一切的问题?在现在经过五年的发展也存在着争议。

  2017-12-04 18:01:01

  张云泉:

  另外一个方面计算能力的持续增加,在TOP500也是获得了202的数量,远远超过美国,中国在超级计算的领域也是领先,而且我们的国产处理器也是越来越多的用在很多方面。计算能力的进步远远超过我们的预期,刚才有一位先生说我们摩尔定律要截止了,我们怎么去应对?或者研制CPU等等专用的芯片,现在这个领域也是特别热的一个领域,今天我们请到了吴韧先生,他是国际上在这一块做探索的科学家和创业者。

  另外,我在算法领域我们有深度学习,深度学习算法能够把大数据用好,通过GPU的运算变成智能,人工智能带来的变化是如此的瞩目,在各个领域取得突破,在人脸识别领域,他的误差率已经比人的误差还要低。在语音识别领域也是突飞猛进,在各个领域带来了很大的变化,所以人工智能对我们来看到有很多的预期,当然也会给带来很多的恐慌,人工智能会不会导致大量的失业,人工智能会不会取代人类?我们人类如何应对人工智能的挑战,都带来了一系列的问题,有待于我们科学家去解读。我们希望今天这个谈能够就前沿的信息技术的发展,对我们社会的影响以及对我们的产业会带来哪一些革命性的变化以及他们怎样的融合对经济发展带来的重复效应和倍增效应这方面进行研讨。

  我们知道过去互联网+是加号,实际上人工智能可能是一个乘号,可能是革命性的,这个情况到底是如何发挥威力?这也是我们很多地方要研讨的。在人工智能的领域,未来的AI芯片如何发展?如何选择哪一个条路线?等等这也是现在很多创业公司在探索的一个热点问题,是下一个投资的风口。

  2017-12-04 18:02:46

  张云泉:

  在大数据时代,除了大数据带来的好处之外,大数据还带来了很多问题,我们数据上了网之后,我们的饮食问题,安全怎么保障?数据泄露之后给我们带来严重的后果,如何保障大数据的安全也是我们需要研讨的问题,希望下面我们请郭毅可教授分享一下他的观点。

  2017-12-04 18:03:37

  郭毅可:

  谢谢主持人,我叫郭毅可,我来自英国帝国理工,我是数据科学研究所的所长。帝国理工是英国的一个学院,刚才马教授说了人类有三大二次发明,青霉素、雷达、原子弹,我听着很有意思,两个都是帝国理工的,青霉素和雷达,是为人类做过贡献的。

  我们数据科学研究所,他成立于四年以前,可以看出来听名字就是研究大数据的,我们这个研究所有六个实验室,六个实验室我说一个名字你就可以看出研究大数据的方法。一个是研究文化,叫做文化与社会。一个叫做数字经济实验室,一个叫做数据融合,也就是数据驱动工程实验室,还有一个实验室是研究行为科学,还有一个当然是研究商学。这些实验室还有一个机器学习,这些研究实验室看出来,除了机器学习是方法之外,其他的研究实验室都是跟产业相连。大数据研究的本身是我们未来文明社会一个最重要的研究部分,刚才我看了一下我们四个人,实际上覆盖了ABC,有算法、大数据以及计算,不要忘记我们开会的是互联网,所以还有一个互联网是什么呢?是AI还要加进去,所以实际上这四样东西是信息文明社会的四大组件,因为分布式很清楚的,在我看来大数据就是提供了新的生产资料,人工智能是新的生产工具。

  2017-12-04 18:04:06

  郭毅可:

  有两个基础设施,一个是互联网,一个是云计算,就形成了这样一个体系。反过来讲,你刚才说的四个融合,四个融合是一个体,是分不开的,所以我们在讲有一种说法,一个浪潮一个浪潮,先是云计算,再是大数据,现在又是人工智能,其实这不是一个时髦的过去,而是一个很简单的道理,三样东西在一起的。所以没有大数据的人工智能是不可能的,因为你没有材料。如果说没有人工智能的大数据没有意思,拿到数据有什么用呢?所以没有互联网就更不可能了,大数据从哪来呢?没有计算机更不可能,所以这四个是一个体,是不可分割的。

  有什么影响呢?如果看影响也好,社会也好,你看主要矛盾是什么?我觉得主要矛盾就两个方面,第一、一个是互联网使得我们人类的距离缩短为零了,所以刚才席教授讲了人类中间的距离,人类中间什么时候把距离发出攻略之后,整个人类就发生了变化。互联网最大的意义使得第一次把人与人之间的距离缩为零,这个是很可怕的。什么意思呢?制造一个服务和消费一个服务中间是没有距离的,所以这个就使得服务和消费非常容易,编辑的交割也为零,这个很有意思。

  2017-12-04 18:04:23

  郭毅可:

  还有一个方向是什么呢?我们的服务质量并不提高,因为我们原来大生产服务都是向劳苦大众的。现在主要矛盾拿到的服务很容易,服务质量提高不了,刚才讲了很多的,比如说海尔,要个性化就要有大数据,要大数据就要有人工智能,现在矛盾体系。一个社会的影响,一个产业的影响,还有一个是融合,我的看法是将来就两个趋势,由于缩短距离,大量的去中心化,所以现在的共享经济也好,区块链也好,比特币也好都在往这个方向在走。

  个性化,包括个性医疗也好,还有刚才海尔的大数据也好,整个产业和社会方向就这两个方向,所以我的我们还是很有意思的生活在这个时代,对我们来讲我们就是要用人工智能这个生产工具和大数据的生产资料制造个性化的服务,直接送到我们消费者的手中,这是我们数据科学研究的一个非常简单的总体的问题。

  2017-12-04 18:04:57

  张云泉:

  谢谢,给互联网带来的距离缩短,带来了很多的变化,我们满足个性化的需求。下面我们请黄澄清教授从互联网和安全的角度来讲一讲,我们不能只做大数据,大数据的安全确实很重要的,因为最近发生了很多事情,也让大家有一点担心我们的信息在裸奔。

  2017-12-04 18:06:40

  黄澄清:

  大家好,我叫黄澄清,这个题目前沿的技术对社会产业的变革,重点我想从这个角度谈一下安全问题。第一、从技术进步对安全,不管是什么样的技术进步都伴随着安全的问题,安全我觉得分两大类,一个是社会安全,一个是物理安全。比如说我们新的技术进步了,有的人是不是担心我会失业?生存的安全会不会担心这样的问题?比如说技术进步了,我会不会担心通过汽车发明了,飞机发明了,交通事故给我带来的安全?这些物理的安全。网络发明了,取代了很多人的劳动力,我会不会也造成新的失业?或者有这个网络,网络物理的安全,比如说病毒、攻击、木马、盗号、一系列的诈骗等等,这些都是技术进步,每个技术我认为他都是一把双刃剑,既有给我们推动社会进步的积极的因素,但是他也有需要克服的一些问题,但是大家要知道技术进步挡是挡不住的,这是我第一个观点。

  我同意这样的观点,在技术进步的过程当中,你不仅仅要有担心,更要有担当,因为你技术进步挡不住。这个担心就是我提前能够可能知道一些可能未来遇到的问题,你要一点不担心的话,互联网是典型的问题,互联网当初设计的时候,他就不是作为一个基础设施考虑的,他是对一个军队安全的问题根本没有考虑,所以今天安全问题都是在打补丁,就像刚才吴建平教授讲到的问题,我觉得要解决安全问题,首先对新的技术大家要有深刻的理解,对他要有深刻的认识,而不是看他的表面现象。实际上互联网有了以后,我是搞通信,作为我们搞通信的人,那个时候根本看不起互联网,一直没有重视它。为什么呢?因为我们认为互联网他没有网管系统,没有服务质量保证等等,这样一个网络怎么能进入我们的基础设施呢?所以我们搞电信的人,那时候搞了NGN下一代网络,一直在解决这个问题。吴建平搞的下一代互联网,但是NGN没有成功,我觉得可能下一代互联网会成功,尽管互联网不追求完美,但是他迅速在全世界做了普及,这是我说的对他的认识和理解。

  2017-12-04 18:07:44

  黄澄清:

  另外一个例子,在管理上,其实你对他的理解以后,使你能够在关键上有转变是很重要的,新的技术带来了什么?比如说我们说现在互联网加传统产业,互联网+,加了以后不是简单的1+1,他是一种新业态,我不认为是1+1,我认为是0.5+0.5大于1,因为我们很多习惯了传统的观念,两个产业融合以后要把传统产业过去的传统思维消掉一半,因为他是一个新业态,比如说互联网金融,互联网金融他不是一个金融的信息化,他完全是一个新业态,对传统的管理,人们的观念都带来新的挑战,这不是一个简单的1+1大于2。

  如果你认识不到,可能就会出侵夺的笑话。我举一个例子,原来我们曾经到一个协会,一个其他的行业协会去访问,那个时候互联网刚刚进入中国,我说我们推动反垃圾邮件的立法,我们国家可能很快就要进入程序了。我说我们推动多么的费劲,他说你们国家还好,最后你还能说服他,他说到我们主管去汇报的时候,他问我一个问题,垃圾邮件怎么是电信部门管呢?那不是环保部门管吗?他没有理解这个事,到底应该谁管?现在新业态融合以后带来谁管的问题,这都涉及到安全。

  2017-12-04 18:08:00

  黄澄清:

  还有一个对产业的影响,比如说过去我们一直要搞三网融合,要把电话的网络,传数据的网络以及广电的网络,大家一直在推动,后来我看也没有成功,结果互联网的发展不是三网融合,叫做一网三用,一个互联网解决了三种业务的传输,全传了。实际上三网融合融的是体制问题,我觉得这是对体制带来的影响,但是这种安全的问题我觉得始终伴随着技术,他是永恒的一个主题,所以我觉得在这个过程当中,要解决安全的问题首先要加深对技术的理解,所以我也听了很多专家讲技术的报告,这个技术到底未来要给人类带来什么样的改变?我觉得很难用一句话说清楚,我只能说他的未知比已知大的多,但是要能够跟上时代的进步的步伐,不落后,我觉得要深刻理解,只是把技术到底要解决什么问题?我觉得这是一个。

  第二、对于安全的问题,我倒是觉得没有绝对的安全,安全没有绝对的,所以安全将来解决一定要立足于应急,所谓应急建立一个思路,叫做积极预防、及时发现、快速响应、力保恢复。不管什么时候,就是人工智能比如说刚才我们主持人说阿尔法狗战胜了围棋高手,会不会以后对人类带来灾难性的后果?会不会这样?我觉得这个担心有一点过度,但是对人类会有影响,这个影响是不是全都能解决?或者一点问题都没有?我觉得也不是,一旦有问题怎么办?因为技术的进步毕竟是魔高一尺道高一丈,我分享几个简单的观点,我就先说到这里。谢谢大家

  2017-12-04 18:08:20

  张云泉:

  谢谢,观点特别多,特别的丰富。吴韧博士我是认识很久了,已经是老朋友了,做超算等等,他其实对下棋很感兴趣,是一个高手,他现在自己创业,从事异构的计算,有自己很多的想法。现在AI芯片也是一个投资的热点,包括很多的创业公司在做这个事情等等,到底鹿死谁手,现在还不清楚,我们请吴韧博士分享一下你对这方面的看法。

  2017-12-04 18:08:48

  吴韧:

  谢谢主持人,像刚才讲到的挺有意思的事情,去年AlphaGo的胜利之后,大家看起来好象是AI的进步,但是我觉得最后面真正还是计算能力的进步。我们刚才说ABC,我着重来讲这个C这一块,是因为在我眼里或者从我一生做的事情来说都是从计算这一块来讲。

  为什么是这样呢?这回到三年前,2014年的3月份,我第一次在世界上提出了两个公式,第一、实际上说大数据加深度学习加高性能计算带来更高的智能,这个思路现在基本世界上所有的公司都在追随,也就是说大家都在进行竞赛,用更强的计算拿到更聪明的智能,训练出更强的模型。

  我当时也是2014年3月同一个GTC会议上的环节,我讲另外一个公式,另外一个公式是大数据加深度学习加异构计算才等于成功。为什么前一个是技术可以带来更新、更全的智能?第二个公式变成成功了呢?这个就更加有意思,因为我们今天上午的AI的论坛是说人工智能让生活更美好。

  2017-12-04 18:09:11

  吴韧:

  为什么这么讲呢?当时说人工智能和大数据下一波,那个讲座的结束语人工智能作为一个技术真正落地是否成功的标志就是是否你真正让人工智能进入我们的生活,并且改善我们的生活,这就是我们终极目标,我们技术的发展就是要为人类的生活服务的。人工智能也不例外,这次来的时候非常高兴的看到我们人工智能的定语就变成了人工智能让生活更美好,这不是我当时演讲提出来的公司自己的愿景,而变成了大会的主旨,这才是一个真正特别好的一个现象。

  具体要让它落地,让它真正成功,怎么能做到这一步呢?回到展开一点往下讲,到底人工智能怎么能进入我们生活当中去?具体在哪一些行业可以真正为我们生活有所改变呢?我们能看的到的是现在这一轮人工智能技术的进步以及能让我们有充分的技术积累能做到的事情,很显然应该是在所谓智能制造,前一个讲座已经讲的很多,智慧城市和智慧医疗这些都是我们生活当中密切相关的东西,这一轮的人工智能进步恰好在这一块有所作为。

  2017-12-04 18:09:26

  吴韧:

  具体怎么来做呢?又回到我刚才第二个公式,为什么异构计算才是成功呢?这回到人工智能如果我们只是简单的训练出一个更聪明的模型的时候,我们把这个模型放在云端,这个上面能解决的问题是非常有限的,一个直接的例子如果你自动驾驶的时候,这个模型是训练好了以后,汽车是需要通过云端的计算来帮你做出判断,前面有一个牛的时候是否能撞到,大家可以随便想一下这个事情是不靠谱的,你需要做的是让这个汽车本身或者这个东西本身有足够的本地的智能,有足够本地的智能,实时本地的处理,这才是我们让人工智能进入生活、改善生活的第一个重要的前提。

  不管是汽车,还是刚才说的智慧医疗,我们医疗器械,如果你在诊断的时候,你随时随地都往云端传送,意味着没有办法把视频进行连续的分析,你没有办法对小的东西上做出实时的处理,这些限制如果你有了本地智能的时候,他都可以迎刃而解。要做到本地智能就回到在计算方面你需要有更强、更不一样的支持,就回到要为人工智能本地计算、本地人工智能设计专用的芯片。

  2017-12-04 18:09:47

  吴韧:

  设计这个专用的芯片回到我刚才说的第二个公式,为什么异构计算是如此重要。摩尔定律已经到了劲头,在最后面你能做什么?实际上摩尔定律这个事情本身,我们其他的都到头了,但是有一个东西没有到头,芯片的密度,我们可以继续增加芯片的密度,因为可以用三维的办法来做,问题是在于供电和散热做不了,真正的解决方案,计算未来的一个判断就是唯一的解决办法就是用异构计算,异构计算在不同的应用场景上用不同的对此应用场景进行的极端优化的硬件体系来进行计算,这样在人工智能的应用场景就是我们会为人工智能的应用来专门设计、专门针对人工智能应用的体系,在做人工智能的计算的时候变成最优。有了这个之后,人工智能就可以在为他专门设计的芯片上进行低功耗、低成本,并且高效率的运行,人工智能芯片把他上面的模型就可以让我们解决很多我们需要解决的问题。这些才是真正能让AI落地,改善我们生活的技术。这个技术也就是说计算的技术从超级计算机到芯片设计,人工智能专用芯片到应用的扶持,这些程度才是真正我们说的关键的技术,会带来成熟或者是倍增的效应,我希望在这方面有自己的掌握,我们在这方面领先世界。

  2017-12-04 18:10:03

  张云泉:

  谢谢吴博士,我们下面因为今天下午吴院士提到5G,我们可以把芯片过的更多,成本更低,速度更精细,我们可以前所未有对人类社会进行观察和采集数据。我们下面请袁道唯博士来谈谈他的观点。

  2017-12-04 18:10:25

  袁道唯:

  谢谢,谢谢主持人,我来自亚信科技,跟黄教授讲的稍微不一样,我通常会认为1995年是互联网的元年或者真正商用的元年。我记得1995年的时候,实际上我跟创始人,我们本来在美国就认识,我自己记得那个时候在美国参加第一次,美国也是第一次世界互联网大会,到第二年的时候我已经在主持亚洲互联网之夜,新浪也是我请来的客人,大家在台上来做交流。

  这么多年过去了,我们从互联网谈到更新的话题物联网,刚刚给我的题目是围绕物联网来谈,经过几位嘉宾的发言,ABC,把我的物联网也加进去,的确我现在从事管理咨询、战略咨询,在我们实践当中现在追求的框架是ABCT,ABC稍微有一点不一样,是马化腾经常讲的,他曾经说过未来我们是坐在云里面,用人工智能处理大数据,前几个星期他又在另外一个大会上讲了,实际让他讲了这句话之后,我经常引用,我加上一点,其中也包括这个不仅仅是指腾讯,这指的是今后我们所有的企业或者所有像互联网转型的企业,我记得前几个星期马先生自己也说了不仅仅说我们自己,也不仅仅说BAT,这是说的所有的企业。

  这个ABC相对讲起来可能差不多,都是AI、大数据、C是什么呢?现在像刚刚邬教授讲的,现在越来越多的计算能力,我们体现在这些新的技术或者新的技术架构正在出现,因为做网络多一点,你会发现很多的问题,但是毫无疑问单纯不会再云里面大量的计算,所以我们讲三个字,算法基本上也就是ABC,但是不要忘记现在的基础架构很大程度上是物联网构成的,所以我们很大程度上,除了BAT之外,因为亚信我们也做很多跟通讯行业在一起,这里面物联网是一个很重要的概念,所以ABCT加在一起,T这里面有一定的意义,也会有比较好记。

  2017-12-04 18:10:56

  袁道唯:

  有了ABCT这个概念,这些很多东西就串在一起,今天我们很难单独就物联网谈物联网,就像我们没有办法就大数据谈大数据,我们也没有办法就AI谈AI,刚才几位嘉宾都在说了。从我这块来看,物联网实际上有好几个观念和看法我的是相关的,一个我们看到物联网,如果我们看前两年的提法,实际上提的不仅仅是物,也可以解释成事情、事件,中文当中自古以来有万象的“象”,从我们今天对社会,对产业的影响来讲,今天放在一起。比如说滴滴打车,前年我们看到滴滴打车,车跟出租车的设备很早就有,只有滴滴出现的时候,物联网、车联网才有意义。去年的魔拜单车也好等等,单车联网本来没有意义,但是今天把数据、计算或者是人工智能,还有物联网、云计算加在一起才会产生这样的现象级的变化。

  今年,我们会看到最热的是马云提的“新零售”这个概念,现在到处都是新零售的各式各样的典范,我们也看到这几个要素整合在一起,当然物联网毫无疑问在里面发挥了不可缺少的作用。所以我们讲到ABCT加在一起造就了物联网的大发展。

  物联网的发展实际上离不开这几点,同时围绕他的产业快速的发展。比如说我们看到一个药片里面可以有传感器,可以吃下去,我们可以看到机器人的蠕虫到身体里面协助医生做手术,这些万物互联的东西我们会看到越来越多。所以我们讲到IOE,今天包括新零售很多事情很可能是我们还会看到这些东西都在出现,所以我觉得对产业的冲击,对整个业界的影响是巨大的。

  最后还有一个观点,我们今天怎么样看下一步?因为今天主要对社会的发展影响,我自己认为今天我们已经很难,因为不少专家会说过去是消费互联网,现在是工业物联网,产业不仅是我们讲的工业、制造业,这两天我不知道大家在景区之外用魔拜最新的单车,你会看到这些单车实际上就是一个典型,把传统的制造业给颠覆了,今天的单车非常好骑,我自己骑车经常会遇到一个问题,以前用条码条,现在已经非常方便了,座位可以高一点,我相信不久的将来,刷我的脸座位自动就会提高了。这些要连在一起看,谢谢。

  2017-12-04 18:11:44

  张云泉:

  谢谢袁道唯先生,谈到更加未来,更加有科幻色彩,这个确实非常美好的未来。由于时间原因,我先总结一下我们四位嘉宾的观点。

  我们郭教授认为未来由于互联网的发展,加上大数据,每个人都可以得到个性化的服务,我们更加强调个性化。我们黄澄清主任认为未来的技术,我们一定要拥抱技术。在互联网的情况下,新的业态不是1+1大于2,而是0.5+0.5大于1。另外最后没有绝对的安全,我们要建立良好的应急机制。

  吴韧博士比较坚持未来的人工智能一定要走异构计算的道路,没有别的考虑,而且我也知道ABC是吴博士比较早提出来的,现在已经是业内的共识,当然他的C是计算。

  2017-12-04 18:12:30

  张云泉:

  我们袁道唯博士对于物联网,万物互联的时代进行了展望,他认为ABC加上T,整个的圈就圆满了,而且他认为这几个东西之间是互联网紧密融合的,是谁也离不开谁的。

  我想今天的嘉宾的观点有一个共识,几个创新要素之间都是紧密融合的,谁也离不开谁。不是说你今天创新之后就下台了,明天就我来了。而是互相大家发挥作用,共同进步,在某一些地方发现意想不到的创新,有可能改变整个的业态以及整个的经济和社会,我们应该继续在各个方向协同发展,最后共同来创造我们美好的未来,让我们的生活更美好。

  希望四位嘉宾用一句话对人工智能以及对你的领域有什么前沿的展望,总结一下。谢谢。

  2017-12-04 18:12:45

  郭毅可:

  你说的很对,这四个组件谁也分不开,在一起构造了我们整个未来信息文明的生态,所以我将来预料这样四个东西是协同发展,共同为信息文明做贡献。

  2017-12-04 18:13:12

  黄澄清:

  未来新技术带来的挑战,安全的问题我认为是魔高一尺道高一丈,总有办法能解决,所以我觉得信息比黄金还重要。

  2017-12-04 18:13:30

  吴韧:

  一个公司可以做很多事情,如果一个公司可以给其他公司进行赋能的话,这个公司可以做更多的事情,我希望我们公司给所有的公司进行赋能。

  2017-12-04 18:13:59

  袁道唯:

  我觉得ABCT给未来创造了无穷的想象空间,我们这里可以创造的东西特别多,昨天互联网之父讲了一个观点,我看到有不同的翻译,我们可以解读出很多新的东西,为很多的创新有不同的理论探讨,所以我觉得好奇心、求知欲、创造、创造性是最重要的。

  2017-12-04 18:14:21

  张云泉:

  谢谢四位嘉宾,他们的观点特别的鲜明,我也收到很多的启发,如果上一轮的互联网创新是商业模式,这次的创新应该是科技,应该是黑科技,应该是更多的科技,所以如果没有科技就无法站在创业的前沿,我相信我们中国科学院,包括我们中国科协应该更加的关注科技创新,如何用科技来推动我们下一轮的创新和融合发展,所以今天的论坛到此结束,谢谢各位的出席,谢谢我们的四位嘉宾,谢谢。

  2017-12-04 18:14:51

  本场直播到此结束,谢谢关注!