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《赵春江院士团队牵头成立北京农业人工智能与机器人研究院》

  • 来源专题：农机装备
  • 编译者： 江浩
  • 发布时间：2025-06-03
  • 点击上方蓝字 轻松关注我们 2025年5月30日，为落实国家科技创新战略、抢占农业科技制高点的重要举措，“北京农业人工智能与机器人研究院”在北京市农林科学院正式揭牌成立。 北京市农业农村局副局长陈连武、北京市海淀区委副书记杨仁全、北京市农林科学院党组书记吴宝新分别致辞。北京市农林科学院党组副书记、院长燕继晔主持成立仪式。 中国工程院院士、北京市农林科学院智慧农业首席科学家赵春江从建设必要性、目标定位、建设内容、工作进展、运行机制对北京农业人工智能与机器人研究院进行介绍。 陈连武、杨仁全、吴宝新、赵春江共同为北京农业人工智能与机器人研究院揭牌。 在活动现场，还发布了“奇稷”大模型，“奇稷”大模型是国内农业领域首个具备千万量级知识资源的大模型，面向用户日服务能力达500万次。 会后，与会代表参观了农业人工智能专题展，观看了院智能装备团队研发的草莓采摘机器人、番茄采摘机器人、激光除草机器人、苹果采摘机器人、授粉机器人、知土--农田土壤现场快速检测系统等演示。 本次活动的成功举办，为打造具有国际重大影响力的农业人工智能创新高地，引领全国农业人工智能技术研发方向具有重要意义。 北京市委农工委市农业农村局科技处负责人左进华，北京市海淀区曙光街道党工委书记胡宏宇，党工委副书记、办事处主任梁炜，中关村科学城管委会产业促进三处副处长魏飞，海淀区农业农村局副局长朱颖，海淀区科学技术协会副主席宾智慧和北京市农林科学院装备中心、信息中心、京研控股主要负责同志和相关负责人参加活动。 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信（扫描下方二维码，备注：来意-姓名-单位，若二维码添加失败，请公众号后台私信留言“入群”） 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源：本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑：肖雅 来源：北京市农林科学院 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言
  • 原文来源：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNDUyNjQ3OQ==&mid=2247496711&idx=1&sn=14339d9fa7ff6951a0020351d537d615&scene=0#wechat_redirect
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    • 本期导读目录 | 国内智慧农业周刊 （#70期 8.4-8.10 ）  名单公示 | 2025上海市科技创新项目立项公示，多个智慧农业相关项目 一图看懂 | 农业农村部重点提到的伏羲农场 黑龙江制定印发《黑龙江省支持高端智能农机装备产业高质量发展若干政策措施》 国内唯一商用AI除草机器人敲开欧美市场 AI种菜来了！马斯克弟弟的垂直农场发布Sage：让室内种植更智能、更高效 北京大学&中国移动发布作物育种GPT全新农业大模型（BreedGPT）  赵春江院士团队牵头 | 国内首个针对小麦全程无人化作业的国家级项目 中期现场会成功召开 IF=12.4，中国科学院1区TOP，这本农业学科SCI期刊再创佳绩！ 中国中化“粮食作物智慧化生产种植管理决策”上榜首批中央企业人工智能高价值场景  前沿会议 | 2025智慧农业产学研生态年会暨智慧农业创意大赛（第三轮通知）  前沿会议 | 中国作物学会智慧农业专业委员会第四届学术年会暨作物智慧生产技术创新论坛 划线内容直接点击标题可查看原文。非划线内容如下。 3黑龙江制定印发《黑龙江省支持高端智能农机装备产业高质量发展若干政策措施》 黑龙江省支持高端智能农机装备产业高质量发展若干政策措施 为深入贯彻习近平总书记重要讲话重要指示精神，认真落实国务院关于农机装备高质量发展的部署要求，聚焦建好建强国家大型大马力高端智能农机装备研发制造推广应用先导区，因地制宜探索农机装备产品创新、熟化定型和推广应用新模式，全力打造高端智能农机装备产业集群，为保障国家粮食安全提供有力物质装备支撑，特制定如下政策措施。 一、支持研发制造推广应用一体化发展 （一）引导加大科技创新投入力度。加大智能农机企业研发投入支持力度，对研发投入50万元以上且履行统计填报义务的企业，按照企业上年度研发投入存量和增量部分给予不同比例补助，省、市按1∶1出资，对智能农机企业补助资金上浮50%。〔省科技厅、省工业和信息化厅、省财政厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （二）支持突破关键核心技术。坚持科技成果产业化导向，鼓励企业围绕智能农机装备“卡脖子”环节加大攻关力度，通过省重点研发计划项目等方式，围绕种植业、畜牧水产业、农产品加工业等重点领域，突出大马力拖拉机、智能农业机器人、大载荷农用无人机、大喂入量智能联合收获机等整机及关键零部件，支持实施一批省级科技计划项目，攻关一批核心技术，创制一批关键产品。〔省科技厅、省财政厅按职能分工负责〕 （三）支持产业创新平台建设。支持农机装备企业通过冠名培育和授牌相结合等创建模式，建设制造业创新中心、企业技术中心、工程技术研究中心、产业技术工程化中心等创新平台。经省级相关主管部门正式授牌（备案或认定）后，按照相关规定或考核评价结果给予财政奖补支持。〔省工业和信息化厅、省发展改革委、省科技厅、省财政厅、省农科院，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （四）实施智能农机高质量发展专项。聚焦为保障国家粮食安全提供有力物质装备支撑，对标国际先进国内领先水平，制定发布《高端智能农机装备高质量发展任务指南》，支持农机装备企业整合研发、配套、应用主体等产业链上下游资源组建联合体，实施建设一批创新水平高、带动力强、具有重大突破性的战略项目，通过贴息、补偿、绩效考核等方式，对总投资5000万元以上的整机及关键核心零部件攻关项目和公共服务平台建设项目，按照不超过项目投资（不含厂房等土建部分）的30%给予支持，最高不超过5000万元。鼓励所在地区给予配套资金支持，同等条件下优先支持有配套资金的项目。〔省工业和信息化厅、省科技厅、省农业农村厅、省财政厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （五）打造典型应用场景。加强试点示范引领，鼓励农机生产企业与用户、科研院所依托农机服务组织联合共建“人工智能+农机”、农业领域低空经济、农业机器人、新能源拖拉机等一批典型应用场景。对经省农业农村厅、省工业和信息化厅认定的农机领域典型应用场景，给予一次性100万元奖励。〔省农业农村厅、省工业和信息化厅、省财政厅、省农科院，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （六）加大重点产品推广力度。聚焦保障粮食和重要农产品安全稳定供给，用好国家和省首台（套）等政策，支持有助于粮油等主要作物大面积单产提升、农机装备补短板以及事关国家重大战略实施和我省急需的重点农机装备产品推广应用，按年度制定发布高端智能农机装备推广应用指导目录。对符合条件的先进适用农机，按照相关程序纳入农机购置与应用补贴“优机优补”政策支持范围。〔省工业和信息化厅、省农业农村厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （七）实施新型农机产品保险补偿。鼓励农机企业购买产品质量险、责任险等有助于产品推广应用的保险，降低用户用机风险，提升推广产品信赖度。对经认定高附加值、高技术含量、高质量标准的农机产品研制企业购买相应推广保险的，按照不超过实际缴纳保费的80%给予补偿，每户企业每年不超过500万元。〔省工业和信息化厅、黑龙江金融监管局、省财政厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 二、促进企业扩能升级 （八）鼓励支持扩大有效投资。引导社会资本加大项目建设投入力度，对纳入统计的新建投资5000万元以上高端智能农机装备制造项目，建成投产后，按照不超过入统时一年期贷款市场报价利率（LPR），给予企业实际发放项目贷款利息贴息，贴息期24个月，最高不超过2500万元。〔省工业和信息化厅、省财政厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （九）支持拓展市场扩大规模。支持先进适用农机加大市场推广力度，对按标准经省工业和信息化厅、省农业农村厅评审通过的高附加值、高技术含量、高质量标准的农机产品，按产品年度销售收入的5%给予奖励，每户企业每年不超过1000万元。〔省工业和信息化厅、省农业农村厅、省财政厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （十）支持数字化改造升级。鼓励农机企业开展智能制造能力成熟度评估，制定智能工厂建设提升计划，自建自评基础级智能工厂；实施智能工厂梯度培育，组织开展先进级智能工厂评审认定，推荐符合条件的企业申报国家卓越级智能工厂。对通过省级认定的数字化车间（生产线）和智能工厂，按项目合同金额（包括设备投资和工业软件购置等数字化建设费用）给予10%的一次性补助。〔省工业和信息化厅、省财政厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （十一）促进绿色化转型发展。推动农机装备产业与绿色节能技术深度融合，支持企业参与绿色制造体系建设，优先将农机装备企业纳入绿色制造培育库。对上一年度被评为国家级绿色工厂或绿色供应链管理企业的，按规定给予一次性奖励。〔省工业和信息化厅、省财政厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （十二）支持配套企业协同发展。支持龙头企业牵头组建高端智能农机装备产业协作联盟，在产业协作、技术交流、市场拓展等方面发挥协调推动作用，引导中小企业增强自主创新和核心竞争力，提高为大企业、大项目和产业链提供铸造加工、零部件、元器件等配套产品和服务能力。鼓励支持符合条件的农机装备企业申报国家高新技术企业、专精特新“小巨人”企业和单项冠军企业（产品）认定。对符合条件企业，按规定给予一次性奖励。〔省工业和信息化厅、省科技厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （十三）促进对外交流合作。支持农机企业参加国内专业展会活动，省、市每年定期组织农机企业参加中国国际农业机械展览会等专业展会。引导农机企业面向俄罗斯及“一带一路”沿线中东欧、非洲等农业为主国家和地区开展务实合作，鼓励企业参加境外展会活动，积极开拓海外市场。〔省商务厅、省工业和信息化厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 三、加快构建质量标准体系 （十四）强化农机鉴定技术支撑。加强鉴定工作对农机装备研发制造推广应用的技术支撑，推动鉴定和研发紧密联动，实现过程结果可追溯。建立急需急用农机产品快速便利鉴定与检验检测通道，提升高端智能农机装备鉴定检测能力。〔省农业农村厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （十五）支持农机装备质量提升。支持企事业单位牵头建设中试验证公共服务平台，鼓励农机企业通过购买服务开展实验验证、熟化定型、田间测试等中试熟化服务，提升农机装备产品质量，对购买服务费用30万以上的按照费用总额30%给予补贴，每户企业每年不超过400万元。〔省工业和信息化厅、省财政厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （十六）支持标准化体系建设。支持农机装备企业参与制定相关标准，对主导制定国际标准、国家标准、行业标准、地方标准的企业，按有关规定给予奖补。鼓励企业积极参与工信部制造业企业质量管理能力评价，提升质量意识，强化质量管理。支持企业知识产权保护和品牌创新，培育一批弥补共性技术短板、具有行业领先优势的高价值专利组合。〔省工业和信息化厅、省农业农村厅、省市场监管局、省知识产权局、省财政厅，各市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 四、加强要素资源支撑 （十七）支持特色产业园区建设。鼓励符合条件的市（地）依托经济技术开发区、高新技术产业开发区、自贸试验区等建设农机专业园区，大力推进产业配套基础设施建设，对符合发行条件的产业园区基础设施建设项目，结合省级行业主管部门竞争性评审结果，在债券资金分配时予以择优支持。〔省发展改革委、省财政厅、省工业和信息化厅、省商务厅，各有关市（地）人民政府（行署）按职能分工负责〕 （十八）强化金融资源精准配置。发挥政府投资基金引导作用，将高端智能农机装备列入先进制造业基金重点支持方向，鼓励各级政府投资基金依法依规按照市场化原则支持符合条件的农机装备产业项目落地建设。鼓励引导金融机构对企业研制农机和经营主体购置农机开展银企对接服务，并对符合贷款条件的加大信贷支持力度，积极探索开展农机具抵（质）押贷款。鼓励开展农机融资租赁业务和研发费用损失保险。〔省工业和信息化厅、黑龙江金融监管局、人民银行黑龙江省分行按职能分工负责〕 （十九）强化农机人才保障。鼓励农机科研院所科研人员按规定通过参与合作、兼职创新等形式到企业开展科技创新和科技成果转化工作。加大农机领域高层次人才引进支持力度，重点引进支持一批拥有自主知识产权、掌握核心技术、能够引领产业发展的高层次人才和紧缺人才，对符合《新时代龙江人才振兴60条》、《新时代龙江引进高层次人才若干规定》的各类用人主体及引进人才，按照既定标准给予财政支持或提供便利条件。〔省人力资源社会保障厅、省科技厅、省教育厅、省工业和信息化厅、省农科院按职能分工负责〕 （二十）强化政策整合协同。统筹新增规上企业奖励、重点新产品奖励等现行政策，形成政策合力支持高端智能农机装备产业高质量发展。〔省工业和信息化厅、省财政厅按职能分工负责〕 本政策自印发之日起施行，有效期至2027年12月31日。符合本政策措施，同时符合我省其他扶持政策规定的，按照从优、就高、不重复的原则予以支持，另有规定的除外。政策具体条款实施细则由各牵头部门负责制定并解释。  9 中国中化“粮食作物智慧化生产种植管理决策”上榜首批中央企业人工智能高价值场景 在2025世界人工智能大会期间，国务院国资委发布首批40项中央企业人工智能战略性高价值场景，中国中化“粮食作物智慧化生产种植管理决策”成功入选。该场景由中化农业MAP承建，依托iMAP农业种植综合大模型，融合“作物机理×大模型×智能体”技术，覆盖播前分析与种植规划、种植方案智能推荐、田间监测管理、产量动态预估四大环节，实现粮食作物全周期数智化管理。 目前，该技术已在全国100万亩耕地试点，部分地区单产创下纪录，农事决策时间缩短75%，节水节肥10%-20%，增产8%-10%，亩均增收150-200元，并有效降低碳排放。未来将推动规模化应用，助力农业现代化和粮食安全。  10 前沿会议 | 2025智慧农业产学研生态年会暨智慧农业创意大赛（第三轮通知） 1 活动背景 "中国农学会智慧农业分会 2025 智慧农业产学研生态年会暨智慧农业创意大赛"将于2025 年 8 月下旬在云南省昆明市召开。会议将以“数智赋能农业新质生产力，科技共筑美丽乡村新生态”为主题，汇集中国农学会会员、智慧农业分会委员、智慧农业领域科研教学专家、企业技术人员、在校学生等众多相关领域精英，大会报告以院士专家为主，聚焦农业大数据与人工智能、智能装备与智慧农业生产、智慧农场与宏观农业经济、智慧农业学科专业高质量发展、智慧农业创意大赛等，总结和交流智慧农业理论、方法、技术和产品方面的最新研究成果，交流智慧农业学科建设和人才培养经验，共谋智慧农业未来发展。 2 会议概况 会议时间：2025 年 8 月 24—27 日（8 月 24 日报到、8 月 27日下午离会） 地点：云南世博花园酒店（昆明市盘龙区世博路 5 号） 主办单位：中国农学会智慧农业分会 承办单位：云南农业大学、华中农业大学 协办单位：昆明埃舍尔科技有限公司、武汉谷丰光电科技有限公司、云南禇氏农业有限公司 3 日程安排 报告人持续更新中…… 4 注册缴费流程 （一）报名注册 请登录中国农学会官网，在“通知公告”栏目点击“中国农学会智慧农业分会关于召开2025 智慧农业产学研生态会议暨智慧农业创意大赛的通知（第二轮）”进入会议系统，在线完成注册和缴费。（http://pxhy.caass.org.cn/sid=133&mid=34&v=100） （扫码进行注册缴费） （二）会议费用 会议期间食宿统一安排，代表住宿及往返交通费自理。注册费由中国农学会统一收取，开具电子发票并发送至参会人员注册邮箱。 注册费标准如图： （注册费可通过会议系统或银行转账缴费。银行转账请备注“姓名+智慧农业分会”。 账户名称：中国农学会 银行账户：11040101040003509 开户银行：中国农业银行北京朝阳路北支行） 注：已注册并缴费但未能参会者，注册费不予退回，可由他人代替参会；会务组收到已注册人员的注册费后视为有效注册，缴费时间以汇款或转账时间为准。 由于会议规模限制，此次会议以线上注册和缴费人数为准，线上缴费人数达到 500 人后，将不接受线下注册。 （三）中国农学会会员注册 请登录中国农学会网站会员系统完成在线注册（www.caass.org.cn，个人会员免费注册），或扫描下方二维码关注中国农学会微信公众号，点击【会员服务】—【会员注册】，发展来源选择“智慧农业分会”，完成个人会员注册。个人会员应当具有副高级以上职称或博士学位。学生会员应是身处科研一线的硕士、博士研究生。 （四）会议住宿 住宿地点：云南世博花园酒店（云南省昆明市盘龙区世博路 5 号）；昆明腾酒店（昆明市盘龙区穿金路 692 号）。 客房类型：标间和大床房，均为 350 元/间。 参会代表也可通过网络平台自行预定其他酒店。 盖章版会议通知下载： 2025智慧农业产学研生态年会暨智慧农业创意大赛（第三轮通知） 11 前沿会议 | 中国作物学会智慧农业专业委员会第四届学术年会暨作物智慧生产技术创新论坛 
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  • 《北京智源人工智能研究院启动“智源学者计划” 》
    • 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：zhangmin
    • 发布时间：2019-04-18
    • 4月16日，北京智源人工智能研究院与旷视召开“智源学者计划暨联合实验室发布会”。北京市科委副主任张光连，海淀区委常委、副区长李俊杰，以及来自科技部、北京市科委、海淀区人民政府、朝阳区人民政府、中关村管委会，北京脑科学与类脑研究中心、北京量子信息科学研究院、北京生命科学研究所等科研机构，北京亦庄国际投资发展有限公司等投资机构，以及智源研究院相关发起单位等领导及代表出席会议。 北京智源人工智能研究院是在科技部和北京市委市政府的指导和支持下，由北京市科委和海淀区人民政府推动成立，依托北京大学、清华大学、中国科学院、旷视等北京人工智能领域优势单位共建的新型研发机构。 北京智源人工智能研究院副院长刘江介绍，自2018年11月成立以来，北京智源人工智能研究院按照《北京市支持建设世界一流新型研发机构实施办法（试行）》精神，积极探索新型科研管理等机制体制创新，贯彻国家新一代人工智能发展规划总体部署，实施“智源学者计划”，支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”，同时与北京优势高校院所和骨干企业共建联合实验室，开展跨学科、大协同的创新攻关，引领未来人工智能基础研究方向。 北京市科委副主任张光连在讲话中指出，北京市科委在2018和2019年两年给予智源研究院共计3.4亿元的资金支持，海淀区在办公空间、人才政策等方面提供了服务保障，今后还将支持智源研究院积极争取国家科技部等部门支持，承接国家科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目等任务。今年，北京将开放一批人工智能应用场景，推动人工智能新技术、新产品、新模式在北京率先运用，促进人工智能和实体经济深度融合。同时，还将成立智源人工智能产业培育基金，超前布局，分担企业创新风险，积极培育一批国际领先的人工智能企业。 微信图片_20190417104553.jpg 智源学者计划发布 着力培养国际影响力的青年学术英才 据北京智源人工智能研究院院长黄铁军介绍，此次发布的“智源学者计划”，是智源研究院打造高层次基础研究人才队伍的引领性工程，旨在面向当前和未来人工智能创新发展，选拔并培养一批德才兼备、具有国际影响力的学科领军人才和具有发展潜力的青年学术英才，构建富有创新能力、梯队合理的人工智能基础研究创新团队，建立面向未来人工智能发展的高端人才储备，引领未来人工智能基础研究方向，推动北京人工智能产业创新发展。 “智源学者计划”为从事人工智能基础研究的科学家营造了良好的科研环境，给予科学家充分的尊重和信任，将技术路线决策权和人财物支配权全部交于科学家，试点科技经费“包干制”，使科学家可以心无旁骛、潜心研究、创新突破。“‘智源学者计划’的目标，就是要找到最好的人，给他自由支配的经费，提供他需要的资源，支持开展人工智能领域特定方向上的重大基础问题研究，或者开展前沿问题的自由探索。”黄铁军说。 具体来说，“智源学者计划”将依托北京大学、清华大学、中国科学院等优势高校院所，以及旷视等骨干企业研究院，对四类人才进行重点支持，分别是：智源科学家首席（CS）、智源研究项目经理（PM）、智源研究员（PI）和智源青年科学家。其中，智源首席科学家（CS）由领域内顶尖专家学者担任，负责研究方向的整体规划布局，并推荐智源研究员（PI）人选；智源研究项目经理（PM）则兼备技术和管理才能，协助CS管理项目，并负责多方沟通；智源研究员（PI）是所属研究领域的领军人才，开展确定领域的科研活动；智源青年科学家是38岁以下拥有博士学位、在科研上具有无限发展潜力的青年学者，并在智源研究院对支持下开展开放性、探索性研究，勇闯人工智能科技前沿“无人区”，面向未来人工智能新思维和新体系的发展提出引领性的原创基础研究成果。 目前，经过提名、初评、审议等流程，已经遴选出首批智源学者共21人，并即将启动公示程序。其中，首批智源学者“人工智能数理基础”重大研究方向首席科学家（CS）由中国科学院院士、北京大学数学科学学院张平文教授担任，智源研究项目经理（PM）由北京大学夏壁灿教授担任，智源研究员（PI）候选人由来自北京大学、清华大学、中国科学院的10名杰出中青年学者。首批“智源青年科学家”候选人共9人，其中“人工智能数理基础”5人，“机器学习”方向4名，分布来自北大、清华、北京应用物理与计算数学研究所和旷视。其中，入选首批“智源青年科学家”候选人的旷视研究院研发总监张祥雨博士仅28岁，也是首批智源学者候选人中年龄最小的一位。 按照计划，首批智源学者将致力于打破基于计算机实验和神经科学的人工智能的惯用建模范式，以可解释性的新型人工智能模型、新型的机器学习算法、深度学习的基础研究为研究内容，解决人工智能面临的可计算性、可解释性、泛化性、稳定性等基础理论问题，建立以数学与统计理论为第一原理的新一代人工智能方法论。 黄铁军表示，今年将计划遴选智源学者100人，其中青年科学家30-50人。2020年和2021年再分别增加100人，智源学者总体规模保持在300人左右 智源与旷视共建联合实验室 建设一体化开放创新平台 会上海淀区委常委、副区长李俊杰、旷视首席科学家孙剑教授共同为“北京智源 - 旷视智能模型设计与图像感知联合实验室”揭牌。该联合实验室拟由旷视首席科学家兼旷视研究院院长孙剑任实验室主任，研究员周舒畅任实验室副主任。 “目前有大量的高校、研究院所、创新创业人员和行业客户，想参与到人工智能创新中，但苦于没有数据，算力或算法等资源，无法施展。”在发布会现场，孙剑一针见血指出了当前人工智能行业创新所面临的问题。 2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能上升为国家战略。建立开源开放的人工智能开放创新平台，服务企业应用技术开发成为当前该领域的难点。国家也希望龙头企业通过打造人工智能开源开放创新平台，调动产学研，社会各类创新创业主体参与共同打造我国自主知识产权的产业生态，提升国际影响力，促进行业整体发展。 同时，北京市作为第一个国家新一代人工智能创新发展试验区，也希望能够充分调动北京技术、人才方面优势，通过组织机制创新，依托龙头企业牵引进行多主体协同创新，打造我国乃至全球技术高地。 “北京智源 - 旷视智能模型设计与图像感知联合实验室”也因此孕育而生。孙剑表示，旷视与智源通过联手打造数据集和建设联合实验室，来推动整个行业协同创新发展，建设共性技术开放创新平台，构建自主可控产业生态。 据孙剑介绍，“北京智源 - 旷视智能模型设计与图像感知联合实验室”将基于旷视在计算机视觉技术和应用的深厚积累，通过3年时间，建设一体化的数据共享、模型设计与场景测试的开放创新平台，突破大数据背景下模型架构设计、优化和部署等技术，探索突破视觉系统性能极限和模型设计及场景测试的自动化，推进大数据背景下模型架构设计、优化和部署等方面的研究。 数据方面，实验室将立足旷视算法落地场景丰富、数据积累深厚的优势，以开源数据集、预抽取特征等形式，持续开放通用物体分类、物体检测追踪、人像人形识别属性等视觉问题数据，助力相关领域研究。针对高搜索效率、高准确率、高灵活性等关键指标，该实验室还将开展支持大计算量模型的新神经网络架构搜索算法（NAS）研究，构建一站式深度模型自动化设计平台等工作。 模型设计优化方面，平台将提供自动化模型搜索、错误分析与可视化工具，加速大模型架构探索和优化，降低面向应用的模型设计门槛，来解决传统模型架构人工设计方法的经验性强，迭代周期长的问题。同时，实验室还将积极探索低位宽神经网络相关技术，研究实现对于大计算量模型的云上和终端两级的硬件支持，完成从模型搜索到实际应用的垂直整合。 场景验证方面，实验室将通过建设人脸抓拍识别、结构化检测、大规模人像比对等验证场景和提供自动分析报告服务，为研究算法调优提供环境，并积极探索低位宽等网络压缩技术，研发高效硬件部署方案，推动模型研究成果迅速投入实用。针对计算机视觉算法与真实场景适配的问题，实验室还将建设可重现的实景测试环境，并提供自动化的量化错误分析报告，帮助算法迭代。 孙剑表示，实验室平台建成后，将面向高校院所、创业企业等创新创业主体开放，致力推动图像感知与计算领域的协同创新。“通过以上措施，实验室将被打造成为一个开放、贴近实际场景的计算机视觉算法研究实验平台，形成涵盖数据、平台、场景的完整闭环，有利于打造我国自主可控的技术和产业生态，共同助力我国图像感知和计算领域的技术及应用达到国际先进水平。” 北京智源人工智能研究副院长唐杰表示，北京智源联合实验室是智源研究院面向人工智能未来发展，围绕重大应用需求，联合各大高校、科研院所、优势企业等机构进行全方位科研合作的平台。其目标是高效整合大学、科研院所、企业的数据、平台、场景等优势资源，形成具有国际领先水平的人工智能研究团队，培育国际顶尖AI人才，推动人工智能产学研协同创新发展，产出系列国际领先水平的突破性成果，并将重点组织数据共享，支持算法开源，推动场景开放，实施协同创新。智源联合实验室分为两类，分别是与高校院所共建、与优势企业共建。共建单位将提供配套资金、场地、设备等条件保障，解决实验室建设与运行中的有关问题。 在联合实验室的建设上，智源研究院遵循“成熟一个、启动一个”的原则，择优支持共建，最多可连续支持三年。唐杰强调，“北京智源 - 旷视智能模型设计与图像感知联合实验室” 已通过立项论证，也是智源联合实验室首个成功落地的项目。 全球最大的物体检测数据集发布 首批开放超过60万张图像和1000万标注框 会上，旷视研究院联合北京智源人工智能研究院发布全球最大的物体检测数据集——Objects365。旷视研究院院长孙剑说，该数据集也是新一代通用物体检测数据集，具有规模大、质量高、泛化能力强的特点。 规模方面，Objects365定义了生活中常见的365个类别，第一批将开放63万张图像，1000万的标注框。开放图片数是COCO的5倍，标注框超过COCO的11倍。 算法优化的上限严重依赖于基准数据集术的质量。为保证标注质量，在打造Objects365时，旷视设计出一套科学而严格的标注流程，每一张图片的背后至少会经过9名标注工人之手。 此外，作为一个优秀的预训练数据集，Objects365预训练模型在使用过程中，可以轻松超越现有算法的精度，显著加速收敛过程，表现出极强的泛化能力。在执行COCO、VOO Det、CityPersons等检测任务时，在VOC Seg和ADE等分割任务上均有显著提升。 DIW2019挑战赛即将启动 共同探讨检测问题的瓶颈及优化方向 Detection In the Wild 2019（DIW 2019）挑战赛也发布会当天正式启动。据孙剑介绍，该挑战赛是基于2019年CVPR的研讨会，由旷视联合北京智源人工智能研究院举办，其目的是为了推动目标检测技术的发展，改善现有目标检测数据集的类别覆盖不全、标注精度不高、密集场景缺少等问题。挑战赛于5月10日开放测试集，6月10日结果提交截止，6月10日公布比赛结果，并邀请优胜队介绍比赛经验。主办方为每个赛道的冠军队伍准备了10000美元的奖励届时，优胜队将在CVPR现场的研讨会上介绍经验，共同探讨检测问题的瓶颈及优化方向。 DIW2019挑战赛的比赛赛道分为三个赛道，即Objects365赛道、Objects365小赛道和CrowdHuman赛道。 其中，为探索目标检测系统的瓶颈，参加Objects365赛道的选手将利用公开的365种类别，60万张图片超过1000万个框的完整训练集对检测模型进行训练；在3万张图片构成的验证集上调试算法，并在10万张图片构成的测试集上进行最终的挑战。 为了降低参赛门槛，加快算法迭代速度，研究长尾类别检测问题，Objects365小赛道则从Objects365数据集中挑选出65个类别，选手可以用1万张图片进行模型的训练。 CrowdHuman赛道则是为了解决现实生活中的遮挡问题，其算法的提升将会推动人体检测算法落地。届时，选手将基于专门为了密集场景人体检测设计的CrowdHuman数据集进行训练，数据集包含有丰富标注信息和多种场景。
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