2019 明日开幕 内附大会全议程表 CNCC 场特邀报告重磅全公布 15 (2019明日之子选手)
雷锋网 AI 科技评论按：10 月 17 至 19 日，以「智能+引领社会发展」为主题的 2019 中国计算机大会（CNCC 2019）将在苏州金鸡湖国际会议中心举行。
作为我国计算领域规模最大、规格最高的学术、技术、产业交融互动的盛会，CNCC 2019不仅有有 15 位国内外计算机领域知名学者、专家及企业嘉宾莅临现场做特邀报告，同时还将举办3 场大会主题论坛、 70 多场技术论坛、3 场颁奖会以及丰富多彩的特色活动和科技展，预计参会人数将超过 8000 人。届时，雷锋网 AI 科技评论将会作为战略合作媒体进行全程跟踪报道。
作为历年来大会最受瞩目的环节，今年特邀报告一如既往地邀请了 15 位重量级的国内外计算机领域知名学者、专家及企业嘉宾莅临大会现场做精彩分享，他们分别为陈左宁、吴建平、樊文飞、洪小文、徐扬生、张丽霞、Junichi Tsujii 、Seong-Whan Lee、俞士纶、王海峰、张博、肖京、崔宝实、王国豫、袁晓如。
这 15 位特邀嘉宾各自的报告主题和简介分别如下：
报告题目： 关于系统软件发展的若干思考
演讲摘要： 在以5G技术为代表的物联网时代，万物互联成为软件的必然要求和重要使能技术，系统软件发展迎来了重要的变革期。在泛在化的背景下，跟系统软件相关的资源、应用、作用域等要素发生了变化；“软件定义”的趋势愈加明显，体现了软件的渗透性，整个IT架构可以重新整合、重新分配，提升系统灵活性与可扩展性；根据泛在资源和泛在应用的变化，系统软件的边界必须能够柔性定义，能够和硬件、应用软件垂直整合。新型系统软件发展存在泛在资源的抽象方法、系统软件边界动态机理、支撑柔性功能与性能的操作系统结构、泛在智慧环境下的操作系统智能化机理、生态牵引的系统软件纵向整合方法等多个科学问题。以技术的视角审视系统软件的未来发展，需要培育新兴系统软件生态、加强基础研究、软硬件协同创新设计、加强标准研究。
报告题目： 互联网体系结构的演进、创新和发展
演讲摘要：互联网经过50年的发展，已经成为当今社会最重要的信息基础设施，也是人类历史上最伟大的技术发明之一。互联网体系结构定义互联网各部分的组成及其相互关系，是互联网的最核心关键技术，在互联网的演进和发展过程中扮演了十分重要的角色。互联网技术发展的历史可以说是互联网体系结构的演进和创新历史。互联网体系结构的核心是网络层，在分组传送格式和（无连接存储转发）转发方式相对稳定的情况下，其路由选择技术不断演进和创新，以满足互联网通信和应用需求的不断变化。IPv6下一代互联网体系结构及其与未来互联网体系结构的演进和创新，必须解决互联网在扩展性、安全性、高性能、实时性、移动性等方面的技术挑战。
报告题目：把大数据轻型化
演讲摘要：大数据分析通常代价高昂，而且被认为是拥有大型集群计算机的大公司的特权。报告认为，大数据分析是资源有限的小公司也可以做到的。我们介绍的BEAS系统，就是一种新的有限资源式查询处理范式，它是基于有界估值理论和一个数据驱动近似方案。更好的是，BEAS是建立在现有的商业数据库管理系统（DBMS）之上，为小公司提供了即时查询大数据的能力。作为概念证明，已经证实BEAS可以按数量级提高行业合作伙伴的查询处理。
报告题目：智能简史
演讲摘要：人类之所以能够成为地球的主宰、万物之灵长，决定性因素是因为人类拥有智能。在历史长河中，人类开发了工具和技术来帮助文明的演进和成长。计算机以及人工智能，在这样的技术进化中扮演了重要的角色。近期，人工智能已经引发了众多关注和讨论。正因为人工智能是能够增强人类能力的工具，为了确保它们被恰当运用，我们必须透彻理解技术能做什么和不能做什么。在开发人工智能的过程中，我们对于人类自身智能的定义和理解也在持续演进。关于人类智能和人工智能孰优孰劣的辩论也不断升温。在这个主题演讲中，洪小文博士将介绍人工智能（AI）以及人类智能（HI）的历史。我也会介绍近来人工智能（特别在深度学习上）的进展以及未来人工智能的发展方向。同时我们也将讨论一些人工智能所带来的问题。从历史的维度，以深刻的洞察，阐述AI和HI是如何彼此交织并共同进化的，并预示AI和HI可能的未来。
报告题目：智能机器人研究：思考和问题
演讲摘要：本报告回顾三十余年智能机器人研究经历，针对几类机器人，提出若干重要的研究课题，进而深入思考该领域的研究走向，并提出新一代智能机器人的构想与展望。
报告题目： 数据联网的体系结构
演讲摘要：网络协议结构旨在利用现有技术满足社会需求。技术进步使大数据革命对社会产生了深远的影响，同时也暴露了现有TCP/IP架构的各种局限性，其设计是基于早期技术。大数据联网需要一种新的网络体系架构。本文将讨论这种新架构的设计及其可能的推出方式。
报告题目： 日本人工智能的研究、开发和应用--日本人工智能研究中心的视角
演讲摘要：人工智能技术正快速应用到广泛的领域，包括物流和金融服务、医疗护理、制造、教育和科学研究，这里仅列出一些而已。这些技术还对社会体系的有效运转起着至关重要的作用，如控制人、物和能源的流动。
日本人工智能研究中心（AIRC）成立于2011年，隶属于日本经济产业省，致力于成为日本的核心研究机构之一，专注于人工智能技术，这项技术在当今社会已成为最重要的技术。通过系统的方法，我们进行综合研究和开发，涵盖从基础研究到应用的整个范围，并强调在社会中部署人工智能技术的重要性。
我的演讲将介绍AIRC的总体研究方向和一些正在进行的研究项目。我还将讨论我们的人工智能全球研究中心计划以及去年8月上线的GPU集群机。
报告题目： 深度强化学习：现实中回合制策略游戏
演讲摘要：人们曾多次尝试将人工智能（AI）技术应用在实验室环境之外的真实世界里。这是一个很难解决的问题，因为现实世界中有许多随时间变化的变量，这些变量会对人工智能的性能产生重要的影响。此外，现实世界具有很高的不确定性，且过于复杂和定义不清，根本不具备必要的精度进行建模。因此，有必要将不确定性纳入建模，并进一步测量和估算现实环境中的变化。
这项工作选择了复杂的冰壶策略游戏作为实验平台，展示了人工智能系统与真实（滑）世界的交互作用。需要注意的是，冰壶冰盖是一个复杂多变、不确定性的环境，对投掷性能有很大影响；人们需要经过多年的练习来掌握这种复杂策略元素的游戏，还有投掷动作。
我们展示了名为"Curly 科利"的人工智能冰壶机器人系统，在真实的冰壶赛场上进行比赛。科利系统包括（1）考虑了冰面的不确定性，建立的基于人工智能的冰壶策略和模拟引擎；（2）自动驱动加牵引控制的抛掷机器人；（3）能识别基于视觉技术的冰壶场地和石材结构的跳跃机器人。科利系统无论是在传统的游戏环境，还是与人类对手（即排名第一的韩国女子冰壶队）互动时都表现得很好。
报告题目：Broad Learning: A New Perspective on Mining Big>
报告题目：深度学习平台支撑产业智能化
演讲摘要：深度学习是新一代人工智能浪潮中的核心基础技术。发展以自主可控的深度学习框架为核心的深度学习平台，对于繁荣人工智能产业、推动各行各业智能化升级、促进社会经济进步具有重要作用。本报告将立足深度学习框架核心技术，介绍深度学习开源开放平台的技术和应用现状，探讨深度学习平台在产业智能化中的核心支撑作用和发展前景。
报告题目：AI引领出行变革
演讲摘要：滴滴出行是领先的一站式移动出行平台；为5.5亿用户提供出租车、快车、专车、豪华车、公交、代驾、企业级、共享单车、共享电单车、租车、外卖等多元化的出行和运输服务，以及加油、充电、维保等汽车服务。张博将会分享滴滴AI for Transportation科技战略，通过技术创新和开放合作让未来出行更加安全高效，并助力城市更智能可持续发展。
报告题目：智能化金融战略—探索与实践
演讲摘要：随着人工智能技术近期的飞速进步，“智能＋”逐渐取代“互联网＋”，成为科技创新的主旋律。智能技术的应用建立在大数据基础之上，二者的紧密结合正在为传统行业带来巨大的变革。作为天生数据化的金融领域，智能化更是必然的选择。作为金融领域的领军企业，平安在行业内率先开展智能认知技术的研发及应用，在众多金融及医疗业务场景中取得了领先的成果，充分验证了智能化的关键作用。本次报告将介绍智能化大数据分析挖掘在平安金融业务的应用实践。
报告题目：AIoT的现在与未来
演讲摘要：暂无
报告题目：人工智能伦理：从可能性推测走向可行性探索
演讲摘要：人工智能伦理亦如人工智能一样引起了社会各界的广泛关注。人工智能伦理起源于人们对人工智能技术风险的恐惧和担忧。从对人工智能伦理问题的科幻式想象和批判，到对数据隐私、算法歧视等现实问题的审视与探讨，再到各个层次的人工智能伦理原则与规范的构建，可以发现，人工智能伦理正在从对人工智能伦理问题的可能性推测走向人工智能伦理问题治理的可行性探索。报告将首先反思人工智能伦理的发展历程，在分析现有的人工智能伦理治理的内在路径和外在路径的基础上，通过进一步反思人工智能的系统性、开放性和场景依赖性等特征，指出人工智能伦理问题的发生机制，提出基于“价值-结构-过程-关系”的人工智能伦理的协同治理模式。
报告题目：从遇见到预见 - 数据可视化的未来
演讲摘要：数据可视化与可视分析将人类的感知能力、经验智慧与机器的运算能力紧密地结合在一起，是符合人的认知特点的有效数据分析与理解途径。上世纪80年代以来，可视化取得了飞速的发展，涌现了大量新颖的方法和被广泛应用的系统，为各行业使用者提供对数据的洞察力，在科研、决策、政治、公共事物等方面都扮演了不可或缺的角色。在当前的大数据和人工智能时代，数据可视化与可视分析技术将会如何进一步演化？全自动的智能是否可能取代人工的交互？下一代的数据可视化将会如何演进？我们将通过回顾历史，展示前沿，一同探讨数据可视化的未来发展。
届时，他们的精彩报告将给我们带来哪些启发和收获呢？我们拭目以待！
更多信息可前往 CNCC 大会官网查看：雷锋网 AI 科技评论
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