人工智能与创新设计
2021年，开局即决战，一期一会。我们设想美好未来，计谋可期天下。我们感受到世界的新变化和新常态。大数据转化为活数据，互联网演变为智联网，人工智能人类智能协同为融智能。武器与容器介入取之于民用之于民的活数据与人工智能而演变为活态元设计。我们关注新百年的设计新范式。从三观意识到设计实践，每一个环节，不一而足。未来观的前瞻、全局观的全息系统、大局观的交感取舍，惟精惟一，允执厥中。设计在于在失衡中回归均衡守恒，历来皆是破局再造。而设计的终极目的，在于圆满人类命运共同体的生之意义，福泽万物生长守恒转化的大德之爱。
我们关注AI智能设计的核心问题。这些核心问题从创新设计的人类智能的思维意识缘起，回到天理、地理、物理、人理、心理、道理、真理的各个第一科学原理的原点，思考人工智能介入之下的“元设计”。
AI智能设计的10大问题——覃京燕2018
1.AI设计的本质是什么——元设计思维的设计
2.AI审美意识的信息机制是什么——失焦聚焦奇点
3.AI设计的心理学机制是什么——感知认知无序
4.AI情感设计是什么——身心意三位一体分离
5.通用人工智能强人工智能的设计机制是什么——惟精惟一
6.人工智能的设计学基础是什么——HI&AI融智元原源点设计
7.机器如何理解人类需求——无理解只说服可解释性信任负责的AI设计
8.人工智能的探索未来想象型创新设计是否可能——可能性的概率
9.能否通过设计实现人机共生——具身离身零和与非零和博弈
10.创新设计能否推动可持续发展——自然人为人机共在共赢共生新契约
我们关注：双生多元Duality、双相循环ParticleWaveX-R、转化转译Transform、流通心流ThreeFlows、敏捷即兴即时AgileAdHoc、交叉跨界破圈interdisciplinarytransboundarybreakagecircle、启发培育heuristiccultivation、惊奇意外Surprising、独有唯一Unique、极限阈值BottomLineToleranceUltimate、不确定性的可信确幸UncertaintyTrustworthyHappy、沉浸想象ImmersiveImagination、参与式创新UserParticipated、规模定制MassCustomization、共享共创共谋共有SharingOwnership、全观全景HoloPerspectives、失焦多重临场存在ParallelOmnipresentFocus、具身离身EmbodiedDisembodied、奇点灵光焦点Singularity、精准匹配Matchmake、智网联续IoTIoEAIoTUnity、永恒群智EternityWisdom、颠覆突变DisruptionChange、球土场域Global+Local-lization、场景意识Context-ConsciousAwareness、交互叙事InteractiveNarration、多模态多样媒介multidiversity、共识通识CommunitySense、规模效应Scale、共振引导mutualinspiration、涌现共生e-MergenceSymbiosis、同理共情同道EmpathySympathyTao、感质沉浸体验Qualiaimmersive、参与共享共建User-InvolvedSharing、通用目的技术第一科学原理GPT、稳健信任RobustTrustworthy、对价平衡Balance、通用普惠UniversalWellbeing、生态系统EcoSystem、恒爱包容Love。如无必要勿增实体、如无必要勿增虚体。无形之物往往胜过有形之物。
我们关注应对创新设计的各种人工智能算法基础需求，并通过设计计算，尤其是视觉计算等，将其应用在无人驾驶车、智能物联网、机器人、智能产品、虚拟现实展示设计、数字博物馆、服务设计、可持续设计、游戏设计、新媒体艺术等智能设计中。
包括：
人工智能的六种感知计算-视听触味嗅意
人工智能的认知计算-心智模型知识图谱
人工智能的认知计算-BMI思维方式计算
人工智能的认知计算-文化社会设计计算
人工智能的认知计算-国家创新体系计算
惊奇计算、阈值计算、ID识别计算、行为态势计算、衡恒关系计算、恒爱计算、感知计算、情境计算、意识计算、情感计算、转化计算、生态计算、融智计算、社会计算、生物计算、生命计算、语言计算、文化计算、文明计算、光智能、可信AI、信用AI、稳健AI、通用人工智能AGI、自主交互AI、认知AI、具离身翻译等。近年来更多关注机器学习深度学习领域-CNN、RNN、GAN、CAN、GNN等的人工智能应用研究。
我曾在2018年针对2019年提出人工智能发展预测，今年是2021年，期待大家预测一下AI在这个十年的发展趋势。
2018年预测2019年AI发展趋势内容如下-覃京燕2018：
AI对生产方式、生产力和生产关系的改变，再看共产党宣言
（2020年开年的中国疫情改变了生产方式，尤其是人工智能支撑的在线教育，世界经济和中国经济之间的关联发生裂变）
AI已落地实践，影响数字化生存永续状态，审美意识再思考
（AI落地医疗、教育、商业智能、物流等，尤其以内容为主要的生产方式，在家在线工作学习生活的方式，改变了数字化生存的样态，人们在非常时期非常时刻，更能体现审美意识带来的抉择判断，生死之间的选择更加明显突出本性与初心）
AI使得人类对大数据的认知得到极大增强，拉通信息11维度
（人类意识到数据数字和人工智能有可为与不可为，设计伦理凸显，信息11维度极度扁平坍缩，能够看到人类做了很多额外多余危害的事情，人事物境的身心意因果关系与关联关系，在信息11维度急速游走，人类在自愿和被迫中进行断舍离）
AI与骨灰级专家联盟，原子+比特+生态将会产生颠覆式革新
（特殊时期使得骨灰级专家联盟，形成目标高度一致的命运共同体与文明共同体，人工智能的刚需硬核变得更为尖锐，痛点问题更加明显，AI时期只有第一的存在，没有第二）
AI使得万物互联的网络攻防战争博弈关系加剧零和走向非零和博弈
（世界从来没有像今日这样是一体的，万物互联在一起，以病毒的方式，让关联的结果触目惊心，世界不在是两个极端之间的非此即彼的零和博弈，世界需要非零和博弈的共生共存）
AI与HI融合智能的开源开放透明从人工智能黑箱走向灰箱白箱
（人工智能在走向透明。由设计伦理来抉择真善美德，由不透明不可解释的黑箱走向灰箱白箱黑箱的多重样态）
AI红利开始凸显，量子计算算法为王取代网络红利和数字红利
（人工智能从来没有像今日这样，产生了非常时期的集中，AI取之于民用之于民，垄断的红利是为了普惠众生）
AI改变人事物信望爱责权利三权三观三生三有社会契约共生关系
（所属控制权分享使用权承包租赁权三权由人工智能与人类智能的信任关系决定，社会新型契约关系，正在成形）
AI创造生命1.0生命2.0生命3.0生命X.0多样化多身份多通道人生
（新生命形态，已经到来）
AI人工智能与创新设计未来可期未来可爱未来可敬未来可畏
（未来已来一切可能正在发生）
AlphaGo完胜李世石围棋冠军挥泪赛场、机器人小度秒杀最强大脑水哥、无人驾驶汽车新司机空中开挂轻松上路、智能医疗DNA修复治未病以求长生、区块链虚拟币AI空手套白狼、量化自我白日梦境敛聚海量社会资本、机器人索菲亚石头剪子布放狠话统治地球、才高八斗微软小冰既出诗集又开画展、AI算法肖像画佳士得拍卖同场碾压毕加索画作、智能教育使得人人都是爱因斯坦人人都是达芬奇、AI外骨骼系统修复残疾重塑奥运冠军英雄、DeepFake虚拟人秒变明星经典传奇角色、生物智能材料智能服装一衣一生伴随人类成长千机变、AI重现保罗沃克速度与激情、杀人智能无人机机器人一击毙命目标改写军事战争规则、AI还原5500万年前的宇宙黑洞极大开拓人类宇宙视野、50年前阿波罗登月视频栩栩如生、50年后美国再立“阿波罗脑计划”开展脑认知科学与人工智能国家战略蓝图、2020新冠疫情运用人工智能进行全球特殊时期的“人类命运共同体”的特殊管理、非接触式经济在人工智能之下形成新型人类移动性和“地球村”全球公共空间公共政治经济社会文化的聚变、人工智能引发生产力生产方式生产工具和生产关系发生改变，世界量子思维影响之下的创新设计范式的颠覆式改变，如此种种，皆为人类命运共同体的星球如何将零和博弈转化为非零和博弈，进而达到可持续发展而带来机遇与挑战.......人工智能迅速从概念走向应用，各种应用不断涌现，进入发展爆发期，在生产工具、生产力和生产关系各个方面产生颠覆式的创新。人工智能，从模仿走向了超越，从映射定位识别走向了动作模式打印，从拷贝粘贴走向了交互转化，从强迫学习走向了自主学习，从离身隐喻到具身语言，都是一种全息交感关系的精准匹配。
随着“人工智能+大数据+互联网+创新设计”的时代到来，进而演进到“融智能+活数据+万联网+创新设计”。世界风云变幻，变革与机遇同在。如何以全球公民的维度视野，预见生命3.0、生命X.0版本的未来世界，再观生命形态、生存样态、生产方式与生活美学，是自然科学文化、社会科学文化、艺术设计文化的产学研各界都关心的世界性课题。《人工智能与创新设计》，思考并探索在生命形态的演进过程中，从生命1.0版本Life1.0到生命2.0版本Life2.0，再到生命3.0版本Life3.0，再到生命X.0版本Life…LifeX.0的创新设计发展图景，囊括“智能生命形态”，“智造生产方式”，“智美生活文化”，“智慧生存文明”四大版图。
2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，充分显示人工智能的战略重要性！2020年，席卷全球的新冠疫情，加快了人工智能介入生产生活等方方面面的进程。2021年后疫情时代，世界以猝不及防的速度，快速向数字经济的智能时代涌现演进。不懂人工智能的人，即为新一代的文盲，即将被社会潮流所冷落；不懂将人工智能与创新设计各个领域相结合的人，即将被时代所淘汰！人工智能与创新设计的人才需求缺口每年以百万级扩大，科技发展与国家发展的双重需求下，人工智能与创新设计人才，在奇点来临之际，敢为天下先，用创新设计之桥跨越达尔文之海，制定未来国家创新体系发展方向，解放人工智能与创新设计的巨大生产力，《人工智能与创新设计》课程，即是在此背景下，应时而需，顺势而为，将人工智能取之于民，又用之于民，为社会大众创造福祉！
《人工智能与创新设计》是响应国家战略发展方向，开设的新工科、新文科和新设计本科生大类学科以及交叉学科的主干基础课，是新工科、新文科和新设计类后续课程以及完成课程设计和毕业设计的必要基础。本课程主要研究人工智能与创新设计方法、设计规则以及采用人工智能进行元设计，并进行综合创新及解决问题的理论和方法，为培养学生的智能设计技能和艺术与科学的交叉创新的想象能力，打下必要的基础。
《人工智能与创新设计》的重点放在“元设计”上。人工智能（主要是视觉计算的CNN、RNN、GAN、CAN、GNN等算法）的算法应用及其在设计方法的创新是本课程的基础。培养智能设计思维能力、元设计能力，培养智能产品设计和视觉计算思维设计能力是本课程的基本任务。在本课程的教学中，既要保持前沿科技带给创新设计方法的高阶性，还需要形成AI算法技术带给创新设计的系统性影响和逻辑性建构，又要注意人工智能与创新设计的结合；既要注意多种人工智能算法技术对创新设计流程的影响，了解并掌握各种人工智能技术及应用场景，以及本质原理对培养创新思维能力所起的作用，又要注意分析创新设计本质，应用人工智能进行跨平台与跨媒体的人工智能应用开发结合。既培养学生的人类智能创新设计能力，又培养学生的人工智能的设计造型能力。
第一代文盲是不识字的人
第二代文盲是不会找信息的人
第三代文盲是不懂人工智能的人
非智能信息等着你去找，智能信息主动找到你
非智能创新深陷零和博弈，智能创新探索动态非零和博弈
非人工智能的创新设计是面对过去的死的设计，人工智能创新设计是面向未来的活的设计
本课程分为三大部分：
第一部分了解人工智能与创新设计是什么？人工智能能够做哪些创新设计？
第二部分掌握人工智能如何做创新设计？创新设计的算法有哪些？
第三部分洞察人工智能为何需要创新设计？人工智能和创新设计结合的方法论是什么？
课程分为四大章节：
第一章人工智能与创新设计应用【19节课】6课时
第二章人工智能基础【6节课】3课时
第三章AI智能设计规则【9节课】3课时
第四章AI智能设计创新思维方法【10节课】4课时
课程分为四大章节，44节课，分别讲述人工智能与创新设计在各个领域的应用，人工智能的算法技术基础，人工智能创新设计的规则，以及人工智能的智能设计方法。
第一章，人工智能与创新设计应用，19节课，讲述在大数据+万联网+智能化+创新设计的视野之下，案例分析人工智能在艺术、绘画、文化遗产、服装、可穿戴设备、无人驾驶车、无人机、机器人、家庭服务型机器人、工业机器人、智慧城市、智能空间、智能安防救灾、虚拟现实、游戏人工智能、AI++全面赋能的各个领域，人工智能所带来的创新应用，特征规律以及技术倒逼创新设计思维与方法的改变。慕课讨论区重要探讨人工智能大势所趋之下的应用意义及发展前景。
第二章，人工智能基础，6节课，讲述人工智能的发生缘起、思想哲学流派以及技术算法基础。重点围绕与创新设计中的视觉思维、视觉设计和无人驾驶车智能产品设计紧密相关的算法，进行导论概述，包括人工智能算法卷积神经网络CNN（ConvolutionalNeuralNetworks）、生成对抗网络GAN（GenerativeAdversarialNetworks）、创意对抗网络CAN（CreativeAdversarialNetworks）、偏序关系剪枝东风骨干网络（PartialOrderPruningDF）等。慕课讨论区和习题部分，重点阐述主流算法的应用范围及与创新设计的结合应用。
第三章，AI智能设计规则，9节课，讲述人工智能作为技术驱动，带给创新设计的新的设计思维与规则。此部分从人工智能面临的十大技术问题入手，讲述技术改变生产工具和生产力以及生产关系之下，人工智能创新设计面临的十大问题，进而引申出对人工智能设计伦理的思考，从设计基础层面，结合人工智能GPT（GeneralPurposeTechnology）关键目的技术，分析智能设计的刚需硬核设计基础。同时在智能创新设计的思维层面，重点讲述人工智能审美意识的本质及意义。在算法技术方面，回到创新设计的本质对象，从信息维度的升维降维方面，讲述人工智能创新设计规则。慕课讨论区重点探讨人工智能AI智能设计的伦理问题，设计规则问题，设计的可为与不可为，设计的意义与价值，设计在技术驱动以外的文化驱动力、经济驱动力、社会驱动力等非技术因素，以及非技术驱动力对技术驱动力的引导作用。
第四章，AI智能设计创新思维方法，10节课，讲述人工智能可持续发展的意义，人工智能可持续设计规则，人工智能在“设计的设计”本质层面的AI元设计方法，从思维和哲理层面思考创新思维和创新方法，以及在策略层、框架层、表现层不同的层面的AI元设计的创新模式及流程步骤，同时深入探讨引领人工智能创新设计的思维模式，即有别于牛顿思维和信息思维的量子思维，将量子物理和量子计算，从技术的驱动角度，引入人文艺术设计的文化美学角度及创造未来的角度，探讨量子创新思维对人工智能创新设计的引领指导下，创新设计的本质规律。慕课讨论区重点探讨面向未来已来以及自然科学文化、社会科学文化、艺术设计文化交叉协同的创新范式。
教育为教而知之，育而行之。学习乃游而学之，戏而习之。设计是设想美好未来，计谋可期天下。智能皆日日感知认知，处处使能赋能。教育在于唤醒真善美德自然初心，探索允执厥中永续未来！科技向真，人文向善，艺术向美，创新向德，学习是一个终身的过程，教育是一个永续的过程，祝愿中国的人工智能与创新设计教育越做越好！
覃京燕
2021年4月6日星期二
于北京
人工智能
为积极响应国家低碳环保政策，2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。
电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。
完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。
认证证书申请注意事项：
1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。
2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。
人工智能与信息社会
本课程是教育部-微软产学合作协同育人项目成果，课程面向大学生和社会公众，结合社会热点和算法实践项目，介绍人工智能技术的基本概念、发展历史、经典算法、应用领域和对人类社会的深远影响，展示信息社会各领域中人工智能的应用发展前景，为大学生和社会公众提供一个深入理解人工智能的入门基础。
本课程结合北京大学跨学科综合优势，加强与微软亚洲研究院人工智能研究人员的合作，将人工智能技术的原理、应用和前景融入各门基础自然科学和社会人文科学中，以鲜活生动的案例加深对人工智能技术的理解。
慕课课程的讲解部分还邀请了微软亚洲研究院的人工智能研究专家，通过访谈形式，展现科学、技术、工程和商业等各个领域的专家对人工智能的理解和体会。课程注重算法实践，通过5个相对独立的人工智能典型应用项目，采用微软和其他开源项目提供的人工智能开发基础设施，结合丰富的应用数据，让学生能经过一段时间的学习，学习到成效显著且生动有趣的人工智能算法应用。
洪小文，微软亚洲研究院院长
洪小文博士现任微软全球资深副总裁，微软亚太研发集团主席，兼微软亚洲研究院院长，全面负责推动微软在亚太地区的科研及产品开发战略，以及与中国及亚太地区学术界的合作。
洪小文博士于1995年加入微软公司。2004年，他加入微软亚洲研究院并担任副院长，2007年升任微软亚洲研究院院长。2005年至2007年间，洪博士创立并领导了微软搜索技术中心（STC），该中心负责微软搜索产品（必应）在亚太的开发工作。2014年洪博士兼任微软亚太研发集团主席。
在加入微软亚洲研究院之前，洪博士是微软公司自然交互服务部门的创始成员和架构师，除了全面负责屡获殊荣的微软语音服务器产品、自然用户界面平台以及微软协助平台的架构及技术工作，他还负责管理和交付统计学习技术和高级搜索。洪博士于1995年加入微软研究院美国总部任高级研究员，并为微软的SAPI和语音引擎技术做出了突出贡献。此前，洪博士曾任职于苹果公司，带领团队研发出了苹果中文译写器。
洪小文博士是电气电子工程师学会院士（IEEEFellow），微软杰出首席科学家和国际公认的语音识别专家。洪博士在国际著名学术刊物及大会上发表过百余篇学术论文。他参与合著的《语音技术处理》（SpokenLanguageProcessing）一书被全世界多所大学采用为语音技术教学课本。另外，洪博士在多个技术领域拥有36项专利发明。
洪小文博士毕业于台湾大学，获电机工程学士学位，之后在卡内基梅隆大学深造，先后获得计算机硕士及博士学位。
刘铁岩，微软亚洲研究院副院长
刘铁岩博士，人工智能领域的国际知名学者。现任微软亚洲研究院副院长，国际电子电气工程师学会（IEEE）院士，美国计算机学会（ACM）杰出会员，美国卡内基梅隆大学（CMU）客座教授，英国诺丁汉大学荣誉教授，中国科技大学、中山大学、南开大学博士生导师。
刘博士的研究兴趣包括：人工智能、机器学习、信息检索、数据挖掘等。他的先锋性工作促进了机器学习与信息检索之间的融合，被国际学术界公认为“排序学习”领域的代表人物，在网络搜索和计算广告学等方向取得了卓越的学术成果。他在该领域的学术论文已被引用万余次，并受斯普林格（Springer）出版社之邀撰写了该领域的首部学术专著（并成为Springer计算机领域华人作者的十大畅销书之一）。
近年来，刘博士在博弈机器学习、深度学习、增强学习、分布式机器学习、符号学习等方面也颇有建树，发表了百余篇学术论文，被他引万余次。他的研究工作多次获得最佳论文奖、最高引用论文奖、研究突破奖，被广泛应用在微软的产品和在线服务中。他的团队发布了微软分布式机器学习工具包（DMTK）、微软图引擎（GraphEngine）等知名项目开源。
他曾受邀担任了包括SIGIR、WWW、NIPS、KDD、AAAI、ACL等在内的十余个顶级国际会议的组委会主席、程序委员会主席、或领域主席；以及包括ACMTOIS、ACMTWEB、Neurocomputing等在内的国际期刊的副主编。他还是中国计算机学会（CCF）高级会员、杰出演讲者、学术工委，中文信息学会信息检索专委会副主任。
张益肇，微软亚洲研究院副院长
张益肇博士于1999年7月加盟微软亚洲研究院，从事语音方面的研究工作。现任微软亚洲研究院副院长，负责技术战略部。履任微软亚洲研究院新职位之前，张博士任微软亚洲工程院副院长，是2003年工程院的创建者之一。在工程院，他带领团队开发WindowsMobile和Windows的产品，并建立起一支多学科技术产品孵化的团队。在加入工程院之前，张博士曾担任研究院语音组主任研究员和高校关系总监，他的团队成功的把汉语普通话语音识别引擎转化到了中文版Office和Windows中。
他曾是NuanceCommunications公司研究部的创始人之一，该公司是电信领域自然语言界面研究的先驱。在Nuance工作期间，他曾从事自信度分析，声学建模，语音检测等领域的研究工作。他领导研究人员开发了Nuance产品的日文版本，这是世界上第一个开放式日语语音识别系统。他还曾在麻省理工的林肯实验室开发出了新的语音识别算法，在东芝ULSI研究中心发明了一种新的电路优化技术，在通用电气公司的研发中心开展了模式识别方面的研究。
张博士毕业于麻省理工学院，获电气工程和计算机科学学士、硕士和博士学位。他在国际著名的杂志和学术会议上发表了多篇关于语音技术和机器学习方面的论文，是多项专利的拥有者。
周明，微软亚洲研究院副院长
周明博士，微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学协会（ACL）候任主席、中国计算机学会理事、中文信息技术专委会主任、术语工作委员会主任、中国中文信息学会常务理事、哈尔滨工业大学、天津大学、南开大学、山东大学等多所学校博士导师。
周明博士1985年毕业于重庆大学，1991年获哈尔滨工业大学博士学位。1991-1993年清华大学博士后，随后留校任副教授。1996-1999访问日本高电社公司领导中日机器翻译研究。他是中国第一个中英翻译系统CEMT-I（哈工大1989年）、日本最有名的中日机器翻译产品J-北京（日本高电社1998年）的研制者。
1999年，周明博士加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。他带领团队进行了微软输入法、英库词典（必应词典）、中英翻译、微软中国文化系列（微软对联、微软字谜、微软绝句）等重要产品和项目的研发，并对微软Office、必应搜索、Windows等产品中的自然语言技术做出了重要贡献。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。
周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。他多年来通过微软与中国和亚太地区的高校合作计划，包括微软-高校联合实验室、微软实习生计划、微软-高校联合培养博士生计划、青年教师铸星培养计划，与高校和学术组织联合举办暑期学校和学术会议等多种形式，对推动自然语言处理在中国和亚太的卓越发展做出了杰出贡献。
潘天佑，微软亚洲研究院副院长
潘天佑博士现任微软亚洲研究院副院长，全面负责微软亚洲研究院与亚太地区高校、研究机构及政府的学术交流和研究合作。他建立了一系列战略方针、积极探索商业机会，并构建了针对不同层面的多种学术交流和人才培养项目，以加强微软亚洲研究院与学术界之间的伙伴关系。
潘天佑博士还负责微软亚洲研究院与企业、投资机构和政府部门的深度技术合作。作为微软亚洲研究院“创新汇”负责人，潘天佑博士致力于制定共赢的企业合作战略，搭建跨行业的沟通平台，探讨在数字化转型的大潮中，如何以技术创新实现共同发展。
潘天佑博士拥有获得美国圣路易斯华盛顿大学（WashingtonUniversityinSt.Louis）电机工程博士学位。潘博士具有20余年计算机相关工作经验，曾成功创立两家专注于智能卡芯片和大规模银行系统的技术公司。潘天佑博士2005年至2007年曾任职微软亚洲研究院学术合作部。出于对人才培养和学术合作的激情，2012年潘天佑博士选择再次加入微软亚洲研究院。
潘天佑博士连续十年担任台湾圣约翰科技大学校董，义务授课并就计算机技术和高科技创业发表演讲。潘天佑博士同时是一名信息系统安全专家，拥有CISSP等相关工业认证。