国内人工智能论文发表机构

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中国电子技术标准化研究院、国家机器人标准化总体组。国内人工智能标准化的组织和机构包括两个是：中国电子技术标准化研究院、国家机器人标准化总体组。1、中国电子技术标准化研究院是工业和信息化部直属事业单位，是国家从事电子信息技术领域标准化的基础性、公益性、综合性研究机构。2、负责拟定我国机器人标准化战略和推进措施，制定我国机器人标准体系框架，协调我国机器人相关国家标准的技术内容和技术归口，组织开展机器人基础共性等相关国家标准制定、国际标准化和标准应用实施等工作。

2022年4月，一起AI界的学术不端事件可谓是“引爆 ”了整个学术圈。涉及到的100位作者，无一不是业内大佬。 谷歌大脑（Google Brain）团队著名科学家Nicholas Carlini 发表的一篇博客中指控：由北京智源人工智能研究院团队牵头，刊登在论文预印网站Arxiv的一篇中国学术综述论文《关于“大模型”的路线图》（“A Roadmap for Big Model”）一文涉嫌严重抄袭。 Nicholas Carlini在博客文章中则详细列举了上述中国团队论文存在大段抄袭其他论文的嫌疑，证据是大规模的文本重叠，疑似被剽窃的论文也包括他更早发布的《去重训练数据使语言模型更好》（Deduplicating Training Data Makes Language Models Better），部分内容一模一样。讽刺的是，后者这篇被抄袭的论文，研究的主题正是数据去重和查重。 资料显示，北京智源人工智能研究院为依托北京大学、清华大学、中国科学院、百度、小米、字节跳动、美团点评、旷视科技等北京人工智能领域优势单位共建的新型研究机构。 这一篇本意尽可能涵盖国内外关于该领域所有重要文献的综述报告，由智源研究院牵头，负责框架设计和稿件汇总，并邀请国内外100位科研人员分别撰写16篇独立的专题文章，每篇文章分别邀请一组作者撰写并单独署名，共200页。 值得注意的是，联名撰写的这近一百来位作者，分别来自清华、北大、上海交大等顶级名校，及腾讯、华为、京东、字节跳动等互联网大厂。 随后，北京智源人工智能研究院在其官网发布了关于“A Roadmap for Big Model”综述报告涉嫌抄袭的致歉信，确认部分文章存在问题后，已启动独立审查，并进行相关追责。不过不过，Carlini同时也指出，涉嫌抄袭的可能只有小部分作者，在尚未明确多名作者的具体责任前应理性看待，。而且智源研究院决定立即从报告中删除相应内容，并且对报告修订版提交arXiv进行更新。目前已通知所有文章的作者对所有内容进行全面审查，后续将严格审核后再发布新版本。 智源研究院表示，将深刻吸取教训，整改科研管理和论文发表流程，并进一步完善制度管理。 这件事在知乎讨论也从第一天最初的几万浏览量，飞涨到了现在的600多万。 对此，我们可以引用知乎用户、伦敦玛丽皇后大学学子“谢圜不是真名 ”的一句话来进行总结：“ 学术声誉的建立是一辈子的事情，然而要推倒只需要一瞬间。”希望通过更加严格的审核机制和更加明确的惩戒措施，加强学风教育，防范同类事件的再次发生。

中国人工智能论文发表机构

中科大 北大 清华 哈工大 南京理工 等。上海中科智谷人工智能工业研究院是以中国科学院自动化所、复旦大学为核心力量发起的从事人工智能及相关产业领域的研发、产学研转化及传统企业转型升级的独立研究组织，做好与各类人工智能院校的对接。其中中国科学院自动化研究所自建所伊始，就在工业自动化、智能设备控制、模式识别、智能信息处理等领域享誉国内外，号称中国人工智能领域的黄埔军校，其培养的学生业已遍及全球顶尖的高校、学术研究机构和IT巨头。

2022年4月，一起AI界的学术不端事件可谓是“引爆 ”了整个学术圈。涉及到的100位作者，无一不是业内大佬。 谷歌大脑（Google Brain）团队著名科学家Nicholas Carlini 发表的一篇博客中指控：由北京智源人工智能研究院团队牵头，刊登在论文预印网站Arxiv的一篇中国学术综述论文《关于“大模型”的路线图》（“A Roadmap for Big Model”）一文涉嫌严重抄袭。 Nicholas Carlini在博客文章中则详细列举了上述中国团队论文存在大段抄袭其他论文的嫌疑，证据是大规模的文本重叠，疑似被剽窃的论文也包括他更早发布的《去重训练数据使语言模型更好》（Deduplicating Training Data Makes Language Models Better），部分内容一模一样。讽刺的是，后者这篇被抄袭的论文，研究的主题正是数据去重和查重。 资料显示，北京智源人工智能研究院为依托北京大学、清华大学、中国科学院、百度、小米、字节跳动、美团点评、旷视科技等北京人工智能领域优势单位共建的新型研究机构。 这一篇本意尽可能涵盖国内外关于该领域所有重要文献的综述报告，由智源研究院牵头，负责框架设计和稿件汇总，并邀请国内外100位科研人员分别撰写16篇独立的专题文章，每篇文章分别邀请一组作者撰写并单独署名，共200页。 值得注意的是，联名撰写的这近一百来位作者，分别来自清华、北大、上海交大等顶级名校，及腾讯、华为、京东、字节跳动等互联网大厂。 随后，北京智源人工智能研究院在其官网发布了关于“A Roadmap for Big Model”综述报告涉嫌抄袭的致歉信，确认部分文章存在问题后，已启动独立审查，并进行相关追责。不过不过，Carlini同时也指出，涉嫌抄袭的可能只有小部分作者，在尚未明确多名作者的具体责任前应理性看待，。而且智源研究院决定立即从报告中删除相应内容，并且对报告修订版提交arXiv进行更新。目前已通知所有文章的作者对所有内容进行全面审查，后续将严格审核后再发布新版本。 智源研究院表示，将深刻吸取教训，整改科研管理和论文发表流程，并进一步完善制度管理。 这件事在知乎讨论也从第一天最初的几万浏览量，飞涨到了现在的600多万。 对此，我们可以引用知乎用户、伦敦玛丽皇后大学学子“谢圜不是真名 ”的一句话来进行总结：“ 学术声誉的建立是一辈子的事情，然而要推倒只需要一瞬间。”希望通过更加严格的审核机制和更加明确的惩戒措施，加强学风教育，防范同类事件的再次发生。

1、中科大 北大 清华 哈工大 南京理工 等。

2、上海中科智谷人工智能工业研究院是以中国科学院自动化所复旦大学为核心力量发起的从事人工智能及相关产业领域的研发产学研转化及传统企业转型升级的独立研究组织做好与各类人工智能院校的对接。

3、其中中国科学院自动化研究所自建所伊始就在工业自动化智能设备控制模式识别智能信息处理等领域享誉国内外号称中国人工智能领域的黄埔军校其培养的学生业已遍及全球顶尖的高校学术研究机构和IT巨头。

国内人工智能论文发表

随着政策的推动以及资本的关注，人工智能产业仍将保持迅猛发展态势，2020年中国人工智能核心产业规模将超1500亿元。

当前人工智能的商业化主要是基于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术，技术应用面广泛，涉及智能医疗、智能驾驶、智能家居等多场景。

2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。

在人工智能与出行结合领域，路径规划、网络约车、交通管理、自动驾驶等技术的研发解决了传统出行不便的痛点，其中深兰科技深耕智能交通、智能环境、智能城市等细分领域，已实现人工智能产品落地。其深兰科技熊猫智能公交车已实现在广州、天津等国内多个城市试运行。而人工智能与安防、医疗、零售等产业的结合，均解决了一定行业痛点，利用机器学习算法、深度学习和NLP促进行业发展。

随着5G商用时代的逐渐来临，人工智能技术连接效率也将进一步提升，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用领域得到实现。

中国人工智能发展迅速

中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。

2019中国人工智能发展新动向

2019中国人工智能发展热点

中国人工智能核心产业规模规划

国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元，到2025年人工智能核心产业规模超过4000亿元，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模超过1万亿元。随着政策的进一步推动以及技术的进一步成熟，人工智能产业落地速度将明显提速。

中国人工智能未来热度持续

艾媒咨询分析师认为，目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。

未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。

虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。

以上内容摘自艾媒咨询最新发布的《艾媒报告 |2019上半年中国人工智能产业研究报告》

“说实话，我很不喜欢「人工智障」这个词。”

在与掘金志的聊天中，一位从事计算机视觉方向的算法工程师多次表示，他讨厌这个词很久了，几乎是本能的反感，即便只是一种调侃，在他看来都是一种嘲讽。

这种嘲讽就好像是，一名路人，对着自己刚刚学会爬的孩子冷嘲热讽：这孩子真笨，连路都不会走。

他甚至坦言，如果身边有同事使用这个词自嘲，他会刻意与之保持距离，因为这种自嘲实属对自己的工作、对专业知识的“不尊重”。

拥有他这种技术性癖好的工程师不在少数，在掘金志询问的多个从业人员之中，都表达了类似观点：通常被问及人工智能水平时，类似表述以 「弱人工智能」 为准。

某负责品牌传播与公关的业务专员透露，如果在对外交流中使用了「人工智障」之类的词，被举报或是被公司发现，“直接影响绩效考核”，因为这类不专业的表述很可能导致负面的传播效果。

在与这些人的谈话中，掘金志发现，在AI圈内，从业者对于AI有着清晰的认知，在外宣的时候，对AI的负面化表述都较为严谨。

然而，在圈外，接二连三发生的各种AI事故，让大众对AI的真实能力产生诸多怀疑，关于人工智能变成人工智障的言论甚嚣尘上，唱衰人工智能的声音时常见诸报端。

表面上，这只是一场关于AI的舆论争议。但，其实质却是企业与大众对AI话语权的争夺，并会直接影响到AI的推广、落地与应用。

“如果大众无法对新技术形成有效的认知，那么新技术的推广则是非常缓慢的。” 某传媒大学在读研究生表示，大众对于新技术的接受能力是逐层递进的，这个进程很容易受到舆论影响，而负面舆论则存在一种 「爆破效应」 ，可能会直接摧毁此前建立起的「信任基础」。

比如自动驾驶，公众对其的信任基础很薄弱，出现多次事故之后，这种信任实际上已经消耗殆尽。

相关调研报告显示，自动驾驶一哥——特斯拉FSD在国内的激活率不足10%，甚至相当一部分人没有开通AP服务，即便在开通的人群中，也很少有人会使用AP功能。

这种现象固然有其客观原因（比如路侧数据不够、算法能力有限），但从舆论传播的角度看，自动驾驶的一次失误，比起传统 汽车 的十次车祸更加严重，从而也给自动驾驶的进一步落地，带来阻碍。

那么，如何给大众建立起对AI的有效认知，推动AI更快、更广泛地落地？

掘金志通过采访之后认为： 媒体报道、企业外宣、大众知识普及教育 ，是三个最主要的途径。而围绕着大众展开的各种「认知教育」，也注定是一场旷日持久的「攻坚战」。

人工智能应用有一个有趣的悖论： 当一种AI技术已经非常普及的时候，人们普遍不会认为这就是AI。

好比上世纪八九十年代，一台黑白电视机可能是划时代的象征，需要手动调频；但现在遥控型的彩色电视机成为标配，人们也不觉得这就算智能。又比如，小区停车场通过车牌识别进出、刷脸进入小区等，在近几年开始普及，但人们很少将之与AI联系起来，即便这里面实际上用了各种识别算法、芯片等等。

在大众的认知里，人工智能理所应当达到电影里机器人的水平，或者近似人一样地思考、行动。

“大众有时对于人工智能过于乐观，甚至高估。” 中国计量大学信息学院副教授、人工智能专业负责人杨力认为，作为走向 社会 的新技术，人们对AI的理解并不全面，认为AI应该无所不能，这种认知与实际并不相符。

在掘金志看来，大众对于人工智能的认知比较浅层，这主要表现在两个方面：

这种浅层认知很容易被诱导，而在一些不着边际的宣传之下，AI本身的能力被过分夸大，大众对AI产生盲目「自信」或高估。

“外行看热闹，内行看门道。”

杨力表示，以人脸识别为例，5年前可能人们会觉得很神秘、先进，但在经过消费类电子的普及之后，许多人觉得人脸识别已经没什么难度了。当他给学生们授课讲人脸识别时，同学们都觉得这已经是很成熟的技术，“并不新鲜，难度不大。”

但其实人脸识别距离高度智能化还有很长一段距离，在许多复杂场景下，很难捕捉到有效的人脸信息。并且，人脸识别在小规模（数据库较小）场景下效果很好，但当数据库非常大的时候，识别的准确率就没那么高了。

“大众由于缺少专业知识，很容易把复杂问题简单化，但从事AI研究的人对此却非常谨慎，普通人觉得简单的技术，从业者可能会觉得‘这个做不了，那个做不了’，简单而言， 就是望山跑死马的感觉。 ”

掘金志发现，由于缺少专业的通识教育，大众对于人工智能的了解渠道比较单一，多数是通过媒体报道、企业宣传这两种途径来触及AI，只有小部分人会自发研读相关书籍、学习课程，以增进了解。

从传播的角度看，如果受众获取信息的渠道有限，那么该信息渠道的控制人将具有信息传递的「控制权」，形成一种「舆论垄断」的局面，而信息在经过多次传播之下，极易「失真」。

实际上，这种「失真」是在所难免的。在AI的传播过程当中，形成了圈内和圈外两大群体，由于人工智能本身属于较高门槛的专业，圈内（企业）和圈外（普通受众）之间的连接，主要通过媒体来实现。

但媒体宣传存在问题是，许多从业者要么科班出身，要么跨界转型，真正懂AI的媒体人只有少数。并且媒体本身随着大数据、互联网技术的变化，进一步下沉到各平台，又造就了无数自媒体，形成了媒体界良莠不齐的局面。在流量导向的环境下，各种消息报道层出不穷，而这类信息又存在「放大效应」（比如标题过于惊乍），以至于大众接受到的信息与实际信息存在「误差」。

在人工智能最为火热的时候，不少AI企业为了拿融资、打知名度，纷纷投放广告、软文，宣传产品，造成人工智能已经能够大规模落地的假象。后来AI遇冷，大众对AI的调侃某种程度上可以看作是前期宣传过于猛烈的一种「反噬」。

当然，圈内也注意到大众传媒存在的局限，不少企业在重要的社交平台上都开辟了宣传渠道，但由于内容差异（比如太垂直、产品推广）或渠道差异，并不符合C端属性，多数AI企业无法直接建立起与大众的有效连接。

因此，在“企业-媒体-大众”这一传播链条下，由于大众传媒本身存在机制缺陷，导致大众很难在参差不齐的信息中，建立起对AI的有效认知。然而企业又不得不依赖大众传媒来宣传AI， 这种内在矛盾，是造成圈内与圈外对AI产生「认知差异」的重要原因。

“归根到底，还是AI人才太少。”在杨力看来，人才是推动产业发展的核心力量，当前AI处于爬坡阶段，技术本身的问题是造成大众对AI产生质疑的根本因素，舆论传播一定程度上加剧了这种影响。

解铃还须系铃人，不论是AI纵深发展，还是横向传播， 只有AI人才，可以给AI「正名」， 但现阶段的情况是，国内AI人才极度紧缺。

“应用型人才真的太少了。”杨力感叹道，当AI从空中楼阁走向田间地头，懂技术又懂行业的人“真的不多”。

而在工信部《人工智能产业人才发展报告（2019-2020）》（下称“报告”）里，预计我国人工智能产业内有效人才缺口达 30 万，而这仅是两年前的数据。实际上，在过去的两年里，根据掘金志观察，AI企业对人才的需求持续旺盛，整个AI产业的应用人才缺口进一步拉大。

作为技术/知识密集型产业，AI的人才准入门槛较高，对学历、工作经验非常看重。

根据报告，2019年AI企业发布的岗位中，仅有11.9%的岗位接受专科学历；也仅有5.4%的岗位接受1年以下工作经验的求职人才；接受提供应届生的岗位仅占3.3%。

这意味着要从事AI行业，基本上要求本科学历，同时，由于多数AI企业缺乏人力、资金和动力去培养应届毕业生（至少一年以上），企业对应届毕业生的需求并不旺盛，而更青睐那些拥有知识储备和实践经验的人才， 这种“排新”性质的招聘需求，又加重了人才短缺情况。

除此之外，AI对人才的专业性要求极强，尤其是算法研究、应用开发等岗位，60%以上岗位要求具备计算机、数学相关专业背景。

各种线性条件约束下，原本就短缺的AI人才，显得更加「紧俏」。

一位AI初创公司HR告诉掘金志，招人是一件很困难的事，“专业、学校、工作经历筛选下来，符合条件的人很少，加上公司要的是进来立马能产出的人，还要考虑薪资这些因素，优秀的人才很难招到；而走校招的话，优秀的毕业生早早被互联网、明星AI公司签下，剩下的也更青睐大公司。筛选去筛选来，选择真的不多。”

除了缺少与行业相结合的应用型人才以外，在杨力的观察之中，AI的另一个人才缺口， 是能够“扎下心来做基础性工作”的理论研究型人才。

根据斯坦福发布的《2022年人工智能报告》，虽然我国在AI 期刊论文的引用数、会议论文发表数量以及在人工智能专利申请数量上排名世界第一，但在AI会议论文被引数上却远落后于欧美。并且，一些创新性的基础理论、前沿 科技 的研究仍以欧美为主。

“很多人工智能的基础理论，都是由外国人/机构提出来的，比如现在比较火热的深度学习。”

杨力表示，这与我国人工智能起步较晚有很大关系，要弥补这样的差距，除了要加强对基础理论研究的资金、人才投入以外，也应该建立起标准的AI人才培养体系，为AI研究提供源源不断的人才活力。

“学校是培养人才的摇篮，理想的情况是， 一部分学生毕业以后从事理论研究，更多的毕业生进入行业，通过产学研联动，来推动AI的落地。”

掘金志了解到，当前我国人工智能产业已经初步形成“政产学研一体化”人才培 养生 态体系，但仍然处于起步阶段。2019年，人工智能专业正式获批列入本科专业名单，国内诸多高校开始自建或与企业共建人工智能学院（研究院），并开设AI专业。

然而，对于如何培养专业的AI人才，各大高校也正处于摸索之中，尚未形成行之有效的范式。

2019年，国内人工智能专业正式获批，被列入本科专业名单，但开办专业需要经过课程建设、实验条件、专业申报等流程，多数学校于近两年才开始正式招生。

换句话说，距离最早的一批AI本科生毕业，离毕业也还需要大概一到两年的时间。

如何把这一批新生培养成才，来填补当前存在的人才缺口，是一件并不容易的事情。此外，未来的第一批毕业生，其综合能力是否达标也极具象征意义。

“一方面，人工智能专业学的内容很难， 以前很多研究生阶段才开设的课程，现在放到本科阶段来学了， 对学生是一种压力，对老师的教学方式、技巧也带来挑战；另一方面，如何将人才培养与 社会 需求结合起来，让学生能够学以致用，也是难点。”

作为人工智能领域的资深学者，杨力在多年的执教生涯中，除了对AI有着深入的研究与思考外，也 探索 出了一些关于培养AI人才的「方法论」。

“首先要尊重学习规律。” 杨力告诉掘金志，AI本身对实践能力的要求较高，这就不能照搬传统学科的培养模式，即大一大二侧重于理论，大三大四侧重于专业。而应该理论和实践并用，先学习、再实践，在实践中学习，然后呈“螺旋式上升”。

在具体举措方面，他表示，可以通过成立 「科创小组」 的模式，鼓励学生以团队协作的方式参加各种学习竞赛、研究课题。

这种小组模式的优势在于：小组覆盖全体学生，通过团队协作，形成内部互帮互助的学习氛围，让成员都能参与到实践之中，成为一个「利益团体」；并且，小组的持续时间覆盖学生的整个大学生涯，所有成员都能共享「利益成果」。同时，小组成员之间互相帮助，从某种程度上也能给老师减轻压力。

“其次要因材施教，激发学生对AI的求知欲、 探索 欲。”

杨力表示，学生对AI的学习兴趣也呈现出明显的「二八定律」，即20%的学生求知欲很强，而80%的学生兴趣一般。

“对于这20%的学生，你只需要告诉他怎样做到最好，并且告诉他这个过程中需要注意的事项、细节，其余的无需太过关心；而对于80%的学生，他们的兴趣没那么高，就需要比较细致的指导，并且需要搭配一些「强制指派」，例如直接分配任务让他们参加。”

“再而，通过激励机制来刺激学生的创作灵感。”

比如，在课程设计时，将创新性纳入评分标准之中，以课程成绩来驱动学生进行创新。

例如，在做某个案例时，如果学生只是根据老师列的步骤照猫画虎，其成绩最高可能也就刚好及格，而剩下的分数则全靠个人创意和发挥。

“大多数学生需要老师给一些推力，而成绩就是最好的激励。”杨力表示，学生为了拿更高的绩点，便不得不“多费心思”，而不是敷衍了之，最终交上来的作品“往往有很多意想不到的亮点”。

“最后，教师与学生之间要形成良性互动的正循环。”

本科教学存在的一个普遍问题是，学生与教师之间的互动较弱，或者只存在于课堂之上，课外的联系非常少，“上课是师生，下课是路人”的情况并不少见。

在杨力看来，如果老师仅仅把教学当作是一种工作任务来完成，那么学生也会采取应付的态度。相反，如果老师富有责任感，学生也会受到其“以身作则的影响“，更有进取意识。

因而，老师可以通过带项目、线上线下互动等方式与学生沟通，来了解学生的需求，给自身的教学工作进行反馈，而这种反馈最终又将通过教学的方式来触及学生，形成「师生共赢」的局面。

除了培养AI人才方法论外，杨力也指出，培养人工智能专业人才需要 破除「唯研究生论」。

“读人工智能专业必须读研究生，不读研究生就没有前途。”

不少人持有这样的观点，但杨力却坚决表示反对。他认为，原来很多研究生的课程已经下放到本科来学，本科阶段的人才培养成体系之后，学生的理论、实践能力将能够满足AI行业的基本需求，一味追求研究生教育，只会造成AI圈越来越卷，无助于缓解行业人才短缺情况。

“当然，研究生教育也很重要，但研究生人才培养可能更应该倾向于基础理论方面， 而AI的规模化落地，需要更多应用型人才去推动。”

举个例子：很多传统制造业引进了人工智能，比如机械臂、自动化生产设备等，但由于缺少应用型人才，企业买回去的设备不知道该怎么使用，也不知道如何做到效益最大化，更不懂运营维护。

这样的岗位，并不需要从业者非常深厚的理论功底，而是有AI基础，又懂行业的人才。而在传统产业智能化升级过程中，类似的人才缺口非常大。

“实际上，当AI走向各行各业、落地之后，对人才的需求也会发生变化，而在本科阶段，通过理论学习加上与专业相关的 社会 实践，也能培养出优秀的人才。”

在刚结束的冬奥会上，杨力教授带领他的团队做了一个智能辅助技术，可通过视频来实现对选手动作进行回顾与分析，给裁判打分给予参考。

虽然只是一个比较简单的行为识别，模型并不精巧，市场上有很多AI公司具备开发该技术的能力。但让人欣慰的是，这个项目一经提出，学生们便踊跃参加，在导师的指引下，一步步挖掘数据、标注、建模、训练、测试，整个过程持续两周之久，大部分工作由学生完成，而且是在春节期间，有同学甚至因为出力不够而深感抱歉。

“Talk is cheap.”在杨力看来，这个项目别人有能力做，然而只有他们去落地实践了，并且整个项目由大一学生完成，过程远重于结果， 他们“代表着AI领域的新生力量。”

做这个项目也并非一帆风顺。

该项目的成员，中国计量大学信息学院 21级人工智能专业学生，蒋正阳告诉掘金志，小组在建模的时候，要么网络太大训练太慢，要么网络太小而不适合要求，难以达到预期目标。同时，训练也会遇到算力不够的情况。

经过多次失败尝试之后，小组不得不求助于杨力教授，后者补充了一种网络结构，该结构下，模型变得相对“较轻”，训练也可以符合预期。

最终，小组成功研发出“单板滑雪AI裁判技术”。该技术可在画面模糊、相机高速运动、长距离全景画面等复杂场景下，对运动员是否抓板进行精准识别，从而为裁判打分提供依据，助力「冬奥公平」。

“我们的专业知识有限，需要继续加强理论学习。通过这个项目，我们了解了从零开始做项目的过程、方法、难度，积累了经验。当然，最后看到项目跑出来的结果，内心还是很欣喜的。”蒋总结道。

杨力认为，遇到问题很正常，关键在于去行动、实践了。“人在学走的路上，会跌倒很多次，但不能因为跌倒，就只学爬，这样永远也不会走。”

这何尝不是国内AI发展的缩影。

在经历无人问津的韬光养晦期之后，国内AI于10年开始蓬勃发展，商汤、旷视、云从、依图等一众AI公司先后诞生，受到资本热捧，撑起国内AI的希望。但激情燃烧之后，随之而来的是行业落地难、商业化难、变现难等各种质疑。

如今的AI，正处于从爬到走的摸索期，磕磕碰碰、跌倒摔倒等时有发生，也被大众调侃成「人工智障」。

但杨力对此并不沮丧，反而感到乐观， 因为“有越来越多的企业、越来越多的人才参与到AI的发展、推广、落地之中”， 在“政产学研”模式的推动之下，AI也将被掀开神秘面纱，显露出最真实的样子，而大众在未来也会对AI形成一个“全面、客观”的认知。

在掘金志与多位AI从业者的交流过程中，几乎所有人都对AI充满希望，即便AI仍然处于「弱人工智能」阶段，他们仍然坚信，AI有着光明的未来。

“AI的浩海不止于边边角角，而在于改变世界。”开篇吐槽「人工智障」的那位工程师告诉掘金志，即便改变世界的路途，充满坎坷，但 “因为热爱，所以坚持。”

而对于大众的一些调侃和质疑，他迟疑了一下，回道：

“请给AI一些包容。”雷峰网雷峰网

上海人工智能论文发表机构

在深圳有分支机构的，上海人工智能实验室是我国人工智能领域的新型科研机构，开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关，突破人工智能的重要基础理论和关键核心技术，打造「突破型、引领型、平台型」一体化的大型综合性研究基地，支撑我国人工智能产业实现跨越式发展，目标建成国际一流的人工智能实验室，成为享誉全球的人工智能原创理论和技术的策源地。上海人工智能实验室在招职位方向如下，社招与校招均有，工作地址：上海。机器学习/深度学习方向计算机图形学方向自然语言处理方向多媒体处理方向计算机视觉方向自动驾驶技术方向强化学习方向AI软件生态方向计算摄影方向EDA算法方向医学图像方向医学NLP方向联邦学习方向 鲁棒学习方向主动智能硬件算法方向多模态数据分析方向极端视觉算法方向荣耀终端有限公司HONOR荣耀，于2013年诞生，是全球领先的智能终端提供商。我们致力于成为构建全场景、面向全渠道、服务全人群的全球标志性科技品牌，荣耀以创新、品质和服务作为三大战略控制点，坚持研发及前瞻性技术的持续投入，为全球消费者带来不断创新的智能设备，创造属于每个人的智慧新世界。荣耀终端在招职位如下，工作地址：北京、南京、深圳。

2020年6月20日，松鼠Ai杨澜代言发布会暨五周年庆典在上海外滩W酒店举行。成立五周年之际，松鼠Ai正式宣布资深媒体人杨澜出任代言人，来自全国校区400多名校长赶赴现场，为松鼠Ai庆生。“这五年我们一路走来，既非常幸运，又非常坎坷。”栗浩洋回忆，松鼠Ai创立早期，只有二十多个员工，几乎全是研发人员，连办公室都借驻在其他公司里面挨着厕所的四十平方米的屋子，而今，松鼠Ai拥有1200多名员工， 16000多名老师，为社会提供了近2万个就业岗位，在华鑫天地拥有6000多平方米的办公场地，全国700个城市70万平方米的教学场地。松鼠Ai智适应校区更是全国开花，已开业的校区已突破2700个，另外还有800家签约学校正在选址或者装修中，全国校区收入从2016年的100万元飙涨1200倍至12亿元。在C端用户增长上，注册学生人数突破300万，正式付费学生从2018年第一季度的3000多人增长到今年第一季度的18万人，两年飙升60倍，季度学习数据交互数量突破10亿次。一切增长的背后，离不开扎实的科研能力。栗浩洋透露，松鼠Ai 人工智能教育论文发表数位列全球AI教育公司第一，拥有188项授权专利、计算机软件著作权和版权。在全球顶级AI学术会议AAAI、NeurPS、ACM KDD、IJCAI等论文、workshop获选、期刊和学术书籍获选超过35次，在全球AI教育公司中位居第一。在公司全职任职4年的首席架构师Richard Tong今年获选全球最大的科学家组织IEEE的LTSC（教育技术标准委员会，下设四个分会包括智适应教育委员会）的主席，松鼠Ai是中国公司除了华为之外第二个获得IEEE标准委员会主席职位的公司！松鼠Ai的技术实力在世界范围内获得了广泛深度的认可。“公司的首席科学家，卡耐基梅隆大学CMU的前计算机学院院长汤姆·米切尔教授告诉我，AI的灵魂就是两个词：预测和控制。”栗浩洋解释道，利用孩子的自适应学习数据，可以预测其未来的学习水平，通过对参数变化进行控制，可以达到更优结果。比如一个学生在松鼠Ai学习，每一天学习都会产生新的数据，松鼠Ai能通过这些学习数据预测他未来的学习表现，比如下一道题会不会做，下一个知识点要用多长时间攻克，半年后学习成绩能提升多少百分点，学习时间越长，积累的数据越多，预测的越精准。“三年以后，松鼠Ai甚至会变成一个先知，可以预测孩子的未来。”如果孩子没有提分，松鼠Ai用预测模型发现异常参数，比如学生跳题、做题时发呆、答题速度过快，松鼠Ai将这些参数控制出来，提前应对解决。去年，松鼠Ai还在老师监控中加了快速答题警报的功能，以防学生应付学习。“全世界任何一个孩子交给松鼠Ai，我们都能够通过预测和控制把他教好，不管这个孩子成绩有多差，也不管他的成长环境有多糟，这就是人工智能的力量。”襄阳市小学三年级学生张瑞航，不爱交流，环境适应性差，性格自闭。上学时必须妈妈跟着否则就会大哭大闹不能自已，爸爸经常出差，妈妈开一个小超市，没有时间陪孩子，平时由姥姥照顾。他不爱学习，本身自闭的性格又加剧了不爱学习，甚至抱着学校门口大树都不愿意进学校。没法接受常规的生活和学习，松鼠Ai给陷入绝境的张瑞航伸出了援手。在松鼠Ai半年多的学习时间，张瑞航的语文从70分提高至92分，数学从71分到95分，英语从90分到100分，不仅是学习成绩的显著提高，他的性格也变好了，不用妈妈跟，不用姥姥陪，从此爱上了学习，人也变得自信起来。武汉市九年级的学生周政锐，是个不折不扣的问题少年，不仅抽烟喝酒，还戏弄老师，打架更是家常便饭，甚至被学校开除，被送去了励志学校。疫情期间，励志学校里没有什么可学的，他开始在松鼠Ai学习，从1月份到5月份，数学、英语、物理、化学四门学科总共提了150分。原来的公办学校给了他一次机会，测试下来真的比以前提高了150分，老师不敢相信曾经令人绝望的学生，竟然在这么短的时间内取得如此大的进步。周政锐证明了自己，也获得了重返校园的通行证。“再差的学生，九年级的题不会，那我们回到五年级、四年级，先打牢地基，当他开始考80分、90分的时候，就有了自信，爱上学习，之后的进步就自然而然了。”栗浩洋说，“如同一个往深渊里下滑的人生，我们松鼠Ai抛给他一根绳子，而他抓住了，并且轻轻松松爬了上来。”类似的例子在松鼠Ai的用户中数不胜数，“人工智能不会放弃任何一个孩子，我们希望每一个孩子都能够爱上学习，这是松鼠Ai的初衷，通过5年的努力，我们真的做到了。”栗浩洋不无自豪地表示。这几年来，松鼠Ai也在身体力行地为国家教育事业献出一份力。2018年，教育部等九部门印发《中小学生减负措施》，要求政策、学校、培训机构、家庭协同推进减负工作，而松鼠Ai的智适应产品，能让每个孩子少刷80%的无效题目，腾出更多的时间来发展兴趣爱好和思维能力。“政策要求学科类辅导培训不超纲不超前，我们松鼠Ai给学苗打地基，给学霸练能力，让每个孩子在特定的年级获得自己水平范围内的最大程度提升。《教育信息化2.0行动计划》要让孩子学习数据化、智能化，这正是松鼠Ai在做的，让学生每一分钟的学习行为看得见，可以说现阶段只有松鼠Ai能做到。”此次，松鼠Ai与杨澜的代言合作也是深刻验证了自身实力。杨澜一年半前因《杨澜访谈录》之《探寻人工智能》与松鼠Ai结缘，“在采访过程中，我看到了人工智能的力量，在大数据、算法、算力这方面推动之下，现在很多人都知道了世界上有样东西叫人工智能，而且他们人手一部手机上就充满人工智能的赋能。在教育方面，2019年采访栗总对我震撼很大，松鼠Ai已经把世界最前沿、最顶级的AI技术与中国教育体制、K12知识点进行了如此深入和全面的整合，这大大超出了我的预想。”“栗浩洋创造了一套‘超纳米级知识点拆分体系’，可以有效地帮助孩子强化自己的薄弱环节，将学习效率大幅度提升。用技术解锁每一个孩子的潜能。基于深度学习的人工智能作为传统教育的补充，技术解锁教育的解决方案。松鼠Ai智适应给了孩子一个全知全能、见微知著又有无穷算力的AI老师，理解每一个孩子的特性，给出最适合的教学内容和练习难度，让不同的孩子用不同的时间去突破自己的认知阈值。”“杨澜不仅是资深媒体人，也是两个孩子的妈妈，现正式成为松鼠Ai代言人兼股东，将对接其全球资源帮助公司有质量的成长。”对此，杨澜表示：牵手松鼠Ai，也是为了致力于给更多孩子带来公平的教育机会，能够个性化地给孩子们带来差异性的学习方法和成长道路。在心系教育的栗浩洋看来，教育强，则国强。中国的教育投入不足，导致中国最优秀的人才都不愿意做老师、从事教育行业。只有全民消费在教育上面的投入足够了，才能够吸引最顶级的人才从事这个行业。“中国最大的房地产公司销售7000亿，而教育才300亿，我觉得这是很不合理的现象。”栗浩洋说，“我小的时候，家里租着很小的房子，而父母用比租房多很多的投入花在教育上面，所以才成就了今天的我，每一个父母，如果在教育的投入大于在买房租房的投入，才是中国下一代素质能力超越欧美的希望。”栗浩洋认为教育行业理应有万亿市值规模的大公司。肩负着“人工智能让每个孩子成为更好的自己”的使命，松鼠Ai将在下一个五年戮力前行，从内在改变孩子，让每个孩子的大脑潜能发挥数倍的潜力。

浙大人工智能论文发表机构

6月20日消息， 一知智能 科技 有限公司（以下简称：“一知智能 科技 ”） 完成 超亿元人民币B轮融资，由凯泰资本、亿联凯泰以及中信证券投资共同投资 。 本轮融资资金将用于 算法开发、产品升级、团队建设与新业务开拓 。

一知智能，是一家专注于人机语音交互技术，赋能企业触达用户并实现精细化智能运营的SaaS服务商。主要业务为基于人机对话交互技术，在电话、微信、短信载体基建下，凭借自研的语音识别、语义理解和语音合成三大人机交互核心算法，为零售、生活服务等泛消费行业，以及公共服务提供AI场景化智能服务，帮助企业千人千面触大与服务其百万级会员，实现精细化智能运营。

团队方面，一知智能创始团队来自于浙大人工智能研究所NLP团队，具有深厚的技术实力。经过多年的技术研发和市场 探索 ，一知智能在语音识别ASR、多轮对话管理、语音合成TTS、语义理解及数据挖掘等技术领域具有较深的技术积累。基于此，该公司构建完成AI语音+RPA+SCRM的产品闭环，基本形成了一体化的智能运营管理解决方案。

一知智能高度重视人机交互底层技术研发，在语音、语义领域与华为、微软亚洲研究院、阿里达摩院等多家企业进行联合研发，并进行相应工程化落地。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

好发。人工智能研究所是创新落地最快的地方，前沿技术与产品紧密结合、挑战与成就感并存。人工智能是从人类的大脑里发明创造出来的。又因为智能的因素，有些方面确实比人脑要先进了许多。作家写文章往往会根据自己的经验和阅历有感情的写出好文章，而人工智能却是原有输入的程序和大数据在重新计算，是人类的设计和升级进一步的再发展。