《引领人工智能浪潮 上海将于9月颁发 SAIL大奖》

  • 来源专题:北京市经济和信息化委员会监测服务平台
  • 编译者: yxzhou
  • 发布时间:2018-08-09
  • 8月8日下午,2018 世界人工智能创新大赛 SAIL 奖评选活动发布仪式在沪举行。上海市经济和信息化委员会总工程师张英,副巡视员史文军,中国科学院院士、中国科学院上海分院副院长张旭,中国科学院院士、上海交通大学副校长毛军发等领导和专家出席了此次发布仪式,百余位人工智能领域知名学者与企业代表出席会议。

    2018世界人工智能创新大赛(AIWIN,AI World Innovation)是2018世界人工智能大会的重要组成部分,由国家相关部委、中国科学院、中国工程院、上海市人民政府共同举办,上海市经信委、上海市经济和信息化发展研究中心等承办的一场高规格的国际性人工智能创新大赛。本次创新大赛以“启迪智能、启航未来”为主题,从专业化、全球化、高端化角度出发,以营造人工智能创新氛围,加速人工智能人才聚焦,挖掘人工智能优秀项目,扩大人工智能国际影响为向导,招募全球人工智能技术人才与团队,为上海打造人工智能高地提供有力平台支撑。

    打造AI领域的标杆——SAIL 奖评选正式启动

    代表2018世界人工智能创新大赛(AIWIN)最高荣誉的SAIL 奖由评委会全体专家投票形成入围名单,并经终评专家组评审产生,将授予全球在技术或应用模式上做出方向性突破、正在或将要改变未来生活的优质人工智能项目。发布仪式上,大赛组委会正式宣布将于9月2018世界人工智能大会上发布SAIL奖。张英总工程师指出,上海打造全国人工智能高地是市委、市政府作出的重要决定,是作为上海提升城市核心竞争力,打造全球科创中心的重要战略组成部分。作为大会创新设立的奖项,SAIL将持续关注全球人工智能领域在技术和应用方面的重要进步,并由极具国际影响力的学界、业界、投资界和专业媒体组成评审专家委,以投票的形式评选出年度最具有影响力和风向标意义的荣誉奖项,SAIL将成为人工智能行业的标杆。

    作为人工智能领域高规格、国际化的奖项,SAIL 奖以其“高层次”、“应用性”、“创新性”、“引领性”为主要导向。史文军副巡视员在发布仪式上介绍了“SAIL”的内涵,“S”即Superior 卓越,表明本次奖项的级别高,将在全球人工智能领域具有重要意义,获奖的项目在全球范围内都具有卓越性。“A”即Applicative 应用,表明本次SAIL奖的评选,将更加注重人工智能技术对经济社会的应用赋能,希望获奖项目的实践性和应用融合度较高。“I”即Innovative 创新,表明我们关注的项目应在理论、技术、应用和模式的创新性方面较为突出。“L”即Leading 引领,表明评选的SAIL奖项目的地位应在全球人工智能领域具有引领性和标杆地位。

    SAIL奖评委会正式成立,大咖云集引爆关注

    发布仪式上还举行了SAIL奖评选委员会专家聘任仪式。据了解,评委会成员包括中国工程院、中国科学院相关领域的院士,中国人工智能学会权威专家,以及国际、国内知名大学及科研机构相关方向的知名学者;包括微软、百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等人工智能领域有影响力的公司高管或技术负责人;包括红杉资本、IDG资本、经纬中国等人工智能领域的主要投资机构的顶级投资人;以及一批人工智能领域的专业媒体代表。

    发布仪式之后的人工智能专家座谈会上,中国科学院院士张旭,中国科学院院士毛军发,复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰,商汤研究院院长王晓刚,ABB机器人业务中国区总裁李刚,太平洋集团首席数字官杨晓灵,英诺天使基金创始合伙人李竹等多位学界和业界专家,围绕“人工智能的现状、发展瓶颈和未来的发展方向”、“上海应当如何抓住人工智能的发展机遇”、“如何促进人工智能与上海的应用场景相结合”等主题展开讨论,共同研究人工智能技术的创新与应用、产业变革与突破。

    AIWIN迎来战略合作伙伴,四条主题分赛道如火如荼

    在大赛组委会的见证下,商汤科技于今天正式签约成为大赛全程合作伙伴,太平洋保险、合合信息签约成为2018世界人工智能创新大赛(AIWIN,AI World Innovation)战略合作伙伴。已于6月正式启动的AIWIN设有“人机交互、无人驾驶、医疗创新和智能机器人”四条主题赛道,开赛以来组委会已成功对接国内外具有较高知名度的重点人工智能专家和企业,在发布仪式上,组委会还就大赛的进展进行了介绍。

    人机交互创新应用赛由科大讯飞股份有限公司主办、讯飞开放平台、讯飞生态平台承办,截止到7月31日已经招募到来自全球的创新型团队近百支,从中筛选出具有代表性的团队参与8月31日的决赛及颁奖环节。

    无人驾驶大赛由上海市经济和信息化委员会和上海市嘉定区人民政府主办、上海市经济和信息化发展研究中心和上海国际汽车城(集团)有限公司承办,上海智能网联汽车制造业创新中心和上海淞泓智能汽车科技有限公司协办,截止到7月31日已经向30余支全球知名无人驾驶车队发出了邀请,将在9月1日参与上海嘉定智能网联试验场的现场竞赛。

    人工智能卓医创新挑战赛由上海市人民政府指导、徐汇区人民政府和上海交通大学人工智能研究院主办、上海感知城市数据科学研究院承办,截止到7月31日已有国内外报名团队125支,将在8月25日在复旦大学枫林校区进行决赛,并在前一天举办未来医疗大会。

    智能机器人创新挑战赛由微能创投加速器主办,复旦大学、上海交通大学、上海科技大学和同济大学协办,中美青年创新中心作为支持单位,截止到7月31日有来自国内外的152支机器人团队参赛,将在8月29日进行总决赛。

  • 原文来源:http://www.sheitc.gov.cn/zxxx/678704.htm
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    • 随着互联网、物联网、云计算以及人工智能的快速发展,我们仿佛置身于一片浩瀚的数据海洋中,生活中新产生的信息、图片亦或是视频,都在不断地对数据海洋进行扩充,永无止境……然而,数据的不断剧增也给人们的日常生活带来了一系列的问题,例如:数据存储容量的不足、硬件的存储密度亟需提升等等。为了更好地存储和管理海量的数据、提高数据存储密度,基于低功率激光束与介质相互作用,使得介质的某种性质(如反射率、反射光极化方向等)发生改变,进而实现信息存储的新型光存储技术吸引了人们的广泛关注。 图1 存储技术的发展示意图:从传统光盘存储到固态硬盘存储,再到新型光存储 如图1所示为存储技术的发展示意图。光存储技术起源于20世纪60年代,经历了CD、DVD以及BD三代产品更新迭代。随后,全固态硬盘(SSD)、硬盘(HHD)等存储技术的快速发展,其存储密度、容量不断增大和成本不断降低,逐渐取代了传统光存储,从此传统光存储市场开始走向衰弱。随着人工智能黄金时代到来,AI大模型训练的需求,数据成为了一种刚需。根据国际数据的预测合作(IDC)2018年,全球数据将增至到2025年为175 ZB,到2035年为2142 ZB。而主流的数据保存方法,例如传统的硬盘和磁带等存储方法,面临着存储寿命和能耗方面的严峻挑战,难以胜任庞大的现实需求。此时,全息光存储技术、多维光存储、超分辨率光存储等新型技术凭借其卓越的离线存储能力、巨大的数据容量和持久的存储寿命,在数据存储领域的重要性日益凸显,同时相关的研究开发也成为了全球相关研究团体及科技公司的关注焦点。 数据存储的未来:新型光存储技术 1994年德国科学家Stefan W. Hell教授提出受激辐射损耗显微技术,首次证明了光学衍射极限能够被打破,并在2014年获得诺贝尔化学奖。突破了传统光盘存储的物理限制,实现更高存储密度、更快读写速度、更长保存寿命和更低能耗的数据存储方案,进而满足大数据时代对海量数据存储的需求,人们也针对全息光存储、多维光存储、超分辨率光存储等新型光存储技术领域开展了一系列的研发攻关,并取得了较为丰硕的成果。 (1) 全息光存储技术 如图2所示,全息光存储技术通过两束激光的干涉现象实现数据存储,可以将二维数据页图案存储在三维体空间中,从而提升存储密度和数据存取速度,在这一过程中,一束激光(信号光束)携带待存储的信息,通过与另一束未携带信息的激光(参考光束)相遇,产生干涉条纹,这些条纹作为信息的光学编码,被记录在特殊的光敏材料上,形成全息图。当需要读取信息时,只需用参考光束照射全息图,即可重建出原始的信号光束,从而恢复出存储的数据。全息光存储技术的现世,立刻引发了科研人员以及产业界的广泛关注,在众多领域都得到广泛的应用。大数据存储领域,在大数据时代背景下,对于存储密度和存取速度的需求日益增长。例如,美国InPhase公司于2001年推出基于角度复用的全息光驱Tapestry。在2006年实现了光驱的容量为300 GB,读写速率为20 MB/s的全息光存储技术。该公司研发的双化学体系的Tapestry材料,经加速老化试验测试,预期在25 ℃环境中,保质期为10年,存档寿命为33年。2017年之后,东京理科大学和广东紫晶信息存储技术股份有限公司联合开发了基于球面波参考光,单臂离轴全息光存储系统。该系统使用50 mm×50 mm的记录介质,其容量约为300 GB。 图2 (a) 全息光存储示意图,(b)全息光学存储机 (2)多维光学数据存储 多维光存储的复用维度、存储光盘及读取原理如图3所示。相较DVD蓝光等二维(2D)光学存储方式,三维(3D)光学数据存储充分利用各向同性材料的体积,可以在材料内部的任何位置存储数据。同时,为了进一步超越存储容量的限制,研究人员在传统空间三维之外探索其他维度,这些维度包括了光的振幅、频率(波长)、相位、偏振以及光波前的其它物理参量等,它们都可以携带和记录信息,涉及了基于双折射、等离子体共振和荧光等光学特性的方法。如图3(a)所示,目前,已经开发出的复用维度包括介质的三维空间、偏振、波长以及光强。其中包括基于金纳米棒的波长、偏振、三维空间复用的五维度光存储,以及基于纳米光栅结构的偏振、光强、三维空间复用的五维度光存储。但受限于材料对光各个参数的响应不同,六维度光存储技术一直未得以实现,另外光的轨道角动量特性虽然已被用在量子存储上,但在数据长效存储上并未得以实现。 例如,韩国和法国的科研团队合作发明了一种在玻璃里用激光“写”数据的技术。这种技术可以在玻璃的不同层上存储数据,就像是在书架的每一层上都放书一样。浙江大学和之江实验室联合团队利用超快激光诱导非晶化相变的局部光学相位调制,在材料表面制造出微小的结构,通过控制这些结构的形状和颜色,就能存储数据。通过图像识别进行高速数据提取,达到了大约1.2 Gb/s,并且准确度高达约99.7%,无需依赖昂贵且复杂的光学分析系统和信号处理过程,有效缓解了多维光存储技术数据读取速度慢的问题。在实际应用中,多维光学存储技术可以应用于海量数据存储、结构色打印、多功能衍射光学元件、矢量全息、多维信息加密等场景,具有广泛的应用前景。 图3 (a) 多维光存储的复用维度示意图,(b) 多维光学数据存储光盘及读取原理 (3)超分辨光学数据存储 光学衍射极限是光学存储技术中的一个关键障碍,它决定了数据存储的最小单元尺寸。为了克服这一限制,科学家们一直在探索新的技术路径。其中,超分辨光学数据存储技术的出现,为我们提供了一种全新的解决方案。这项技术通过创新的光学手段,突破了传统光学衍射的束缚,使得数据存储点的尺寸可以做得更小,从而大幅提升了存储密度。 2015年,李向平、曹耀宇等人运用双光束超分辨技术实现超大容量的光存储,将800 nm飞秒超快光源作为记录光束,375 nm连续激光作为抑制光束,在玻璃基板上实现了最小33 nm的记录点,实现大大提高了存储面密度。目前,最前沿的超分辨光学数据存储技术是上海光学精密机械研究所阮昊研究员团队和上海理工大学顾敏院士联合的一种双光束调控聚集诱导发光超分辨光存储技术,实验上首次在信息写入和读出均突破了衍射极限的限制,实现了点尺寸为54 nm、道间距为70 nm的超分辨数据存储,并完成了100层的多层记录,单盘等效容量达Pb量级,这相当于把一个小型数据中心机柜缩小到一张光盘上,这一成果不仅极大地提高了存储效率,而且对于应对大数据时代日益增长的数据存储需求具有重要的战略意义。
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    • 在新一轮科技革命和产业变革中,人工智能无疑是强劲的驱动力量之一,重塑着全球经济社会发展格局,推动人类文明迈向新的高度。面对这一时代浪潮,各地政府纷纷积极布局,出台一系列支持人工智能创新发展的政策措施,力求抢占发展制高点。      以浙江省为例,省政府印发的《关于支持人工智能创新发展若干措施的通知》,明确提出到2027年,要实现通用核心技术、产业应用全国领先,全省规模以上人工智能核心产业营业收入超万亿元的宏伟目标。为达成这一目标,浙江在创新生态营造、人才招引培育、算力适配供给、数据开放供给以及模型研发应用等多个维度,提出了27条具体且有力的举措。在创新生态营造方面,大力培育人工智能领域制造业“单项冠军”、国家专精特新“小巨人”、省“隐形冠军”,布局产业平台(园区),引育关键环节高成长性企业,构建全产业链发展格局。在人才政策上,探索新评价标准,破除“唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项”导向,以薪酬待遇、代码被引用量等作为重要依据,高薪且经验丰富的人才可直接认定为省级相关人才,每年还将引进10名以上顶尖人才,省、市人才项目单列赛道,每年支持300名以上人工智能人才。在数据、算力、算法关键要素上,支持建设可信数据空间和高端数据标注平台、发放语料券,建设“芯模联动”适配基地、培育公共云服务,加强基础和垂直模型攻关、鼓励合规备案等。      北京市印发《人工智能算力券实施方案(2023-2025年)》,支持在京企业租用非关联方智能算力资源,用于行业人工智能大模型训练和应用,企业单次申领算力券金额最高可达智能算力合同额的20%,同一企业每年累计申领和兑付金额不超过200万元。山东省工业和信息化厅等11个单位联合印发《山东省促进人形机器人产业创新发展实施方案(2024-2027年)》,对整机年销售额首次突破5000万元的人形机器人整机生产企业给予一次性最高800万元奖励,对为龙头企业提供配套且销售额达标的核心零部件企业,择优给予单户最高300万元奖补。青海省对人工智能产业重点项目给予不超过投资额20%的一次性奖励支持,对开展大模型训练的项目予以重点奖补。郑州市对获得立项的重大科技专项单个项目财政支持资金不低于1000万元,对符合条件的人工智能场景应用创新项目,按实际投资额的30%给予最高500万元资金支持。      这些利好政策,犹如一场及时雨,为食品机械生产企业带来了诸多发展机遇。在生产效率提升方面,以往食品生产依赖大量人工操作,效率低下且易出错。如今,随着人工智能、大数据、物联网等前沿技术融合应用于食品机械,智能化、自动化生产成为现实。智能烤箱能依据食材和烘焙需求,通过传感器采集数据并借助人工智能算法自动精准调控温度、时间,确保产品品质稳定。自动化生产线从原料输送到仓储物流,实现全流程无缝衔接,大幅减少人工干预,降低成本的同时,显著提高生产效能,使企业能在更短时间内生产更多优质产品,满足市场快速增长的需求。      在食品安全保障上,人工智能发挥着关键作用。利用图像识别技术,可对生产线上食品实时监测,及时发现外观缺陷、异物混入等问题,防止不合格产品流入市场。通过数据分析,还能深度挖掘生产数据,提前预警潜在食品安全风险,企业得以提前防范。例如具身智能机器人进入餐饮服务领域,从设计到操作都严格遵循高标准安全规范,有效降低人为因素导致的食品安全问题。      消费者对食品需求日益多样化、个性化,促使食品机械行业向个性化定制方向发展。人工智能技术让食品机械制造商能精准把握客户需求,通过分析客户数据,运用人工智能模拟和优化设计,为不同规模、不同需求的食品企业量身定制设备。无论是小型特色食品企业对小众食品生产设备的需求,还是大型食品集团对高端、复杂生产线的定制,都能得到满足,从而助力食品企业开发出更具特色的产品,满足消费者个性化口味需求。      然而,食品机械生产企业在抓住机遇的同时,也需正视挑战。在技术人才方面,人工智能技术专业性强,食品机械企业往往缺乏既懂食品机械专业知识,又精通人工智能技术的复合型人才,这在一定程度上限制了企业对人工智能技术的深入应用和创新发展。在数据安全领域,随着生产智能化程度提高,企业收集、存储和使用大量生产数据、客户数据,一旦数据泄露,将给企业带来巨大损失,如何保障数据安全成为企业面临的重要课题。      各地政府大力支持人工智能创新发展的政策,为食品机械生产企业带来了广阔的发展空间。企业应积极响应政策号召,加大在人工智能技术研发和应用方面的投入,加强人才培养和引进,提升数据安全管理能力。只有这样,才能在人工智能浪潮中,实现自身的转型升级,为食品工业的高质量发展贡献力量,在激烈的市场竞争中抢占先机,实现可持续发展。