当AI遇到光：智能光网络线上研讨会
智能光网络已有比较长的历史，也不是一种新鲜事物。近年来随着SDN、AI等新型技术的引入，智能光网络被赋予全新的定义。尤其到了5G时代，网络架构更加复杂，功能、性能不断增加，与此同时海量的数据流量和全新的业务模式出现，对光网络承载能力的要求越来越高。我们需要通过人工智能的手段，实现光网络的智能管理、极致体验、灵活开放，以达到提升用户体验，降低运营成本的目标。
智能光网络的发展并非一蹴而就，从标准的建立，到方案的研究，到现网的试点，再到最终的规模部署，这些是新技术必须经历的发展和验证，这个过程也一定会面临更多的挑战和难题。本次研讨会，我们邀请到了来自学术界、运营商、设备商等光网络产业链上的知名专家，通过他们的演讲，为相关产业的布局、构建提供更多有价值的参考。
人工智能AI企业内部治理模式与体系建设专题研讨会顺利召开
2021年7月16日，由清华大学人工智能国际治理研究院、南开大学新一代人工智能发展战略研究院、商汤科技智能产业研究院共同举办的AI企业内部治理模式与体系建设专题研讨会顺利召开。本次研讨会采取线上与线下相结合形式，邀请到来自清华大学、南开大学、大连理工大学、国务院发展研究中心、中国科技发展战略研究院以及中国科学技术信息研究所AI发展研究中心的共14名专家、学者，以及来自商汤、华为、腾讯、阿里巴巴、字节跳动、京东、三快科技、百度、微软和英特尔公司共18名企业代表，就人工智能企业内部治理模式与体系建设展开讨论。
研讨会现场
首先，清华大学人工智能国际治理研究院院长、苏世民书院院长薛澜教授发表致辞，他表示，探寻人工智能敏捷治理的模式需要靠政府部门、学术界以及企业界共同探讨，企业怎样更好地加强内部治理，更好地形成一些行业共识，能够为人工智能领域的健康发展提供更好的框架，期待此次研讨会能够为下一步推动人工智能领域的健康发展做出贡献！
薛澜教授线上发表致辞
世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克教授随后发表致辞。龚克教授重点谈及了共担责任的问题，他表示，责任是所有利益相关方、参与方都要共担的，而不光是当事人。此外，共担是全面的，从规划、设计、管理、使用到维护，都需要共担，并且要强调开放和敏捷治理。企业是非常重要的利益相关方，企业应该怎么担起责任，哪些是以企业为主的责任，以及企业内部的责任由谁共担，是需要积极探索的问题。
龚克教授线上发表致辞
商汤科技开发有限公司联合创始人、副总裁杨帆在致辞中表示，从企业的角度来讲，希望在好的治理前提之下，还要做一个好的发展。人工智能的很多产品的形成涉及多个行业，因此，怎样共同形成好的责任，包括企业内部怎样形成好的治理推动，其实还有很多具体的挑战，和需要我们解决的问题。
商汤副总裁杨帆线上发表致辞
国务院发展研究中心创新发展部原部长，全国人大常委会委员吕薇做引导发言，她表示，人工智能被广泛应用的同时也产生了一些问题，如大数据杀熟的问题，吕薇部长站在消费者的角度思考了消费者对人工智能企业不信任的问题，以及企业内部治理和外部监管到底有何不同的问题。此外，人工智能企业内部治理的目标不应该是为了管企业，而应该是为了促进人工智能行业的健康、持续发展，因此应该遵循以下几个原则：落实公共治理的规则，保障人工智能功能符合公序良俗；企业应该提供一套管理方式，向社会提供更好地产品和服务；遵守数据安全原则，保障获取和使用数据的安全，保护数据提供者的个人隐私和商业秘密；以及鼓励创新，研究领域和应用领域可以用不同的规则，但是应用一旦要上市的话，一定要有市场准入审查。
吕薇部长引导发言
本次研讨会主题发言环节由清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正教授主持，邀请到了人工智能治理领域的四位专家学者做主题发言。
梁正教授（右）主持
南开大学讲席教授、中国公司治理研究院院长李维安教授首先从公司治理的角度谈了对人工智能治理体系的探讨。他表示当前人工智能治理主要还是从公共治理、技术治理和科研治理这几个角度来考虑，需要考虑治理人工智能企业治理的基础是什么，企业治理的目标是什么。李维安教授还着重讲了什么是绿色治理，他表示，不只有环境是绿色的，绿色治理是一种包容性的发展。最后，李维安教授就人工智能企业内外部治理体系的建构提出了几点对策，他表示，内部治理需要考虑管理层面的风险控制，提出了是否可以在人工智能企业设立首席伦理官的建议，对于外部建议，他提倡形成“三位一体”的治理体系，即政府审慎监管、行业自律和社会监督“三位一体”的格局，在内外部治理机制建立后，最后再通过绿色治理理念升级人工智能企业的社会责任，建设更好的社会。
李维安教授
大连理工大学经济管理学院教授兼院长朱方伟教授随后从全生命周期伦理治理角度出发，从原则、内部治理建议、人工智能监管体系这几个方面探讨了人工智能企业的治理问题。朱教授表示，制定治理规制的目的是为了发展，而不是为了规制而规制。此外，未来人工智能企业的竞争可能主要取决于内部规制，真正能够促进人工智能企业可持续发展的核心问题应该也是关于内部规制的问题。他表示，从企业内部治理内容的角度来讲，需要关注内部治理结构构建，数据安全，算法透明度和公众信任这四个问题。最后，朱教授提出，下一阶段是否能够围绕监管的内容达成共识，多维度构建人工智能企业协同监管体系，实现自内而外的敏捷治理是需要考虑的问题。
朱方伟教授
商汤科技开发有限公司安全副总监成瑾主要从商汤人工智能产品的安全实践角度，通过介绍商汤的基本情况，聚焦企业面临的安全威胁与挑战，以及实践中采用的安全路线和具体工作这几个方面向参会者介绍了人工智能企业的治理模式。特别是企业面临的威胁与挑战方面，以商汤为例，企业关注的核心要点主要有三点，第一，算法模型安全，第二，数据安全，第三，安全与产品。从开发多种形态人工智能产品的过程中，商汤从安全角度总结了六个需求，即算法模型安全，数据隐私安全，产品运营安全，软硬件安全，交付安全和训练数据完整性安全。商汤还总结了安全业务的四个矛盾，即安全卡点与研发效率的矛盾，安全功能与产品实现的矛盾，安全投入与产品利润矛盾和安全检测与修复漏洞的矛盾。为了解决这些矛盾，商汤重点关注解决安全与产品的矛盾，提升安全工作的效率，以及将安全融入到产品经营之中。
商汤安全副总监成瑾
最后，南开大学法学院教授、副院长宋华琳从法律角度以及人工智能产业行政规制和内部治理的角度做主题发言，他表示，确实存在一些缺少引导人工智能发挥作用的准则，人工智能也加剧了相应的不平等、歧视的问题。人工智能伦理的问题，不仅仅是科技问题，还涉及到数据、训练、模型、预测的问题。宋教授表示，数据在人工智能中很重要，并将数据和人工智能企业的关系比作农作物和收集加工农作物的工厂的关系，因此数据来源透明度的问题需要关注，商业数据也应该合理记录，以及还要考虑数据义务的问题和数据的安全管理问题。宋教授还提到了算法治理的问题，他将算法称作智能产品的灵魂和创造者，是智能社会中最重要的生产工具，并且影响着智能社会的生产关系、社会关系和法律关系。
宋华琳教授
本次研讨会的企业代表发言环节由商汤智能产业研究院AI伦理和法律研究中心主任吕长军主持，参会企业代表纷纷发言，介绍了其在人工智能治理方面采取的措施、方式，取得的成效，以及对未来企业内部治理人工智能的展望和初步规划。
参会企业代表
最后，世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克教授做此次研讨会总结，龚教授表示：人工智能治理问题有三个多，多元、多面和多层。这三个多分别体现在，人工智能治理是多元的，不论是数据治理、系统安全治理、伦理治理还是风险治理，这些治理之间的关联度都非常强，此外不仅企业治理本身是多面的，治理还会涉及社会面、政府面和公众面，并且会涉及到诸如控制层、管理层、能力层、工具层、要素层等多层面。龚教授还提议关注人类自治的原则，在人工智能治理中提出第一责任人理念。
龚克教授总结
本次人工智能企业内部治理模式与体系建设专题研讨会取得圆满成功，清华大学人工智能国际治理研究院期待与专家学者、企业代表们在此平台的基础之上，继续深入相关研究，助益人工智能企业内部治理体系的建设！
同济大学第二届“人工智能与法律”学术研讨会顺利召开
2020年11月14日，由同济大学法学院、中国法学会网络与信息法学研究会上海基地、上海市人工智能学会联合主办的同济大学第二届“人工智能与法律”学术研讨会顺利召开。此次研讨会以在线举行的形式，主题是“人工智能发展的科技伦理与法律问题”。来自最高人民法院信息中心、工业和信息化部中国信息通信研究院、交通运输部公路科学研究院、阿里巴巴集团等单位，以及中国社会科学院法学研究所、清华大学、北京大学、上海交通大学、浙江大学、南京大学、四川大学、华东政法大学、西南政法大学以及同济大学等高校的专家学者30余人参加了本次研讨会的线上研讨，来自全国各地的200余人在线旁听。
会议开幕式由同济大学法学院徐钢副院长主持，同济大学法学院院长蒋惠岭教授，中国法学会网络与信息法学研究会负责人、中国社科院法学所副所长周汉华研究员先后致辞。两位在致辞中高度肯定了此次研讨会主题的重要理论价值和现实意义，回顾了同济大学与中国法学会网络与信息法学研究会合作举办的多次学术交流活动及其产生的学术成果和社会效应，并表达了今后继续合作开展“人工智能+法学”研究的意愿。
同济大学法学院院长蒋惠岭致辞
中国法学会网络与信息法学研究会负责人、中国社科院法学研究所副所长周汉华致辞
主旨报告环节由最高人民法院信息中心孙福辉副主任以“智慧法院进行时”为题，全面系统地介绍了智慧司法的技术问题和规则问题，展示了我国目前智慧法院建设的进展、痛点以及未来的发展方向，为研讨会提供了丰富的背景和素材。
此次研讨会共设置四个单元开展深入研究。
最高人民法院信息中心副主任孙福辉做主旨报告
第一单元主题为“智慧司法的理论与实践”，由上海师范大学人事处处长、哲学与法政学院马英娟教授主持。浙江大学光华法学院常务副院长胡铭、阿里巴巴集团达摩院资深算法专家孙常龙、中央党校（国家行政学院）法学部副教授张效羽、中国社会科学院法学研究所助理研究员刘灿华、浙江工商大学法学院副教授韩振文先后发言，主题分别是“智慧司法的十大关键问题”、“人工智能技术在司法审判中的应用与挑战”、“人工智能在智慧司法运用中值得警惕的问题”、“智慧司法的技术逻辑与法律逻辑”和“智慧法院建设背景下法官预判确定性的证立”。这些讨论在延续主旨报告内容的基础上，讨论了智慧司法的总体设计、运行评估和配套机制设计，算法决策的可解释性、法官依赖性、机器断案与司法创新的关系、人工智能技术与法治融合存在的融合、法官预判确定性命题等问题。
阿里巴巴集团资深算法专家孙常龙做主题发言
第二单元主题为无人驾驶的法律规制，无人驾驶在人工智能的具体应用领域属于比较现实的问题，本单元由《东方法学》吴以扬副主编主持。同济大学交通运输工程学院涂辉招教授、同济大学法学院互联网与人工智能法律研究中心主任张韬略副教授、华东政法大学陈越峰副教授，以及交通运输部公路科学研究院周密助理研究员、杨涵助理研究员先后发言，主题分别是“智能车路技术风险与法律法规困境”、“自动驾驶高精地图法律障碍与出路”、“无人驾驶汽车的规制结构”、“无人配送车的法律属性界定与政府规制”和“自动驾驶交通法规问题”，讨论了智能车路系统目前存在的技术风险和相关的风险监管措施、自动驾驶高精地图开发存在的法律障碍和破解对策、自动驾驶许可结构设计、无人配送车的法律属性和监管方式改革、自动驾驶发展存在的交通法规障碍。
同济大学交通运输工程学院涂辉招教授做主题发言
第三单元主题为“人工智能与算法治理”，由同济大学法学院副教授、互联网与人工智能法律研究中心主任张韬略主持。清华大学法学院刘晗副教授、中国社会科学院法学研究所周辉副研究员、四川大学法学院李成副教授、西安交通大学法学院王玥副教授、北京大学医学部肖艺能助理研究员、上海市科学学研究所瞿晶晶助理研究员、中国信息通信研究院互联网法律研究中心杨婕研究员先后发言，主题分别是“架构与场景中的算法规制”、“算法的规训及其规制”、“算法平等的规范构造”、“医学人工智能的安全风险与伦理法律保障机制研究”、“医疗人工智能侵权责任规则的法经济分析”、“以价值敏感设计保障算法公平”和“构建新一代人工智能治理机制”，讨论了算法与数据的关系、具体应用场景对于算法规制的意义、算法权力滥用的根源和治理思路、算法平等法律规范构建的难点、医疗人工智能的风险特征与医疗器械的差异、医疗人工智能与一般产品在侵权责任归责原则上存在的差异、以“设计的伦理”和价值敏感设计应对算法偏见问题，以及新一代人工智能治理机制的目标、模式和手段问题。
四川大学法学院李成副教授做主题报告
第四单元主题为个人信息保护与数据安全，由中国社会科学院法学研究所研究员、网络与信息法学研究室主任翟国强主持。中山大学法学院高秦伟教授、西南政法大学人工智能法学院院长陈亮教授、上海交通大学凯原法学院何渊副教授、同济大学法学院互联网与人工智能法律研究中心副主任苏苗罕副教授、清华大学法学院刘云助理研究员、南京大学法学院金健助理研究员先后发言，主题分别是“数据安全立法的思考”、“人工智能时代企业数据保护的合理边界”、“区块链与个人信息保护”、“智能政务的法律规制”“个人信息民事责任的承担规则”和“数据安全保障的宪法面向”，讨论了数据与信息的区分，数据安全治理体系的完善建议，企业数据保护制度设计的合理边界，区块链与GDPR之间存在紧张关系的根源以及对我国区块链行业规制的建议，从政府信息化、电子政务、“互联网+政务服务”到智能政务的迭代升级与法律规制内容的扬弃关系，《个人信息保护法（草案）》的个人信息民事责任归责原则规定的意义和存在的问题，以及“安全”之定义与数字化发展中国家保护义务的关系。
中山大学法学院高秦伟做主题报告
最后，中国社会科学院法学研究所网络与信息法学研究室主任翟国强研究员、同济大学法学院徐钢副院长分别对此次研讨会做了总结发言。翟国强研究员指出，此次研讨会的议题设置方面有合有分，发言题目紧紧围绕单元主题展开，碰撞出了很多思想的火花。徐钢副院长认为此次研讨会非常务实有质量，体现了技术专家与法律专家的同台、实践问题与理论问题的结合、一般问题与具体应用场景的结合、以及人工智能中法律问题与丰富人工智能法学知识体系相结合等特点，研讨卓有成效，同时欢迎各位专家学者将来莅临同济大学指导交流。
此次研讨会是同济大学积极推动人工智能赋能传统学科，鼓励多学科交叉融合的重要体现。近年来，同济大学法学院依托学校人工智能高峰学科建设，积极开展“法学+人工智能”跨学科交叉协同研究。面向未来，同济大学法学院将进一步夯实法学基础学科和主干学科，在筑牢法学学科大厦的“四梁八柱”的基础上，积极融入学校的学科生态系统，发挥学校的多学科优势，开展人工智能+法学的复合型人才培养和学科交叉研究，推动新文科和新法科建设。我们相信，人工智能赋能法学，将极大地推动同济法学学科的更新迭代。
人工智能AI企业内部治理模式与体系建设专题研讨会顺利召开
2021年7月16日，由清华大学人工智能国际治理研究院、南开大学新一代人工智能发展战略研究院、商汤科技智能产业研究院共同举办的AI企业内部治理模式与体系建设专题研讨会顺利召开。本次研讨会采取线上与线下相结合形式，邀请到来自清华大学、南开大学、大连理工大学、国务院发展研究中心、中国科技发展战略研究院以及中国科学技术信息研究所AI发展研究中心的共14名专家、学者，以及来自商汤、华为、腾讯、阿里巴巴、字节跳动、京东、三快科技、百度、微软和英特尔公司共18名企业代表，就人工智能企业内部治理模式与体系建设展开讨论。
研讨会现场
首先，清华大学人工智能国际治理研究院院长、苏世民书院院长薛澜教授发表致辞，他表示，探寻人工智能敏捷治理的模式需要靠政府部门、学术界以及企业界共同探讨，企业怎样更好地加强内部治理，更好地形成一些行业共识，能够为人工智能领域的健康发展提供更好的框架，期待此次研讨会能够为下一步推动人工智能领域的健康发展做出贡献！
薛澜教授线上发表致辞
世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克教授随后发表致辞。龚克教授重点谈及了共担责任的问题，他表示，责任是所有利益相关方、参与方都要共担的，而不光是当事人。此外，共担是全面的，从规划、设计、管理、使用到维护，都需要共担，并且要强调开放和敏捷治理。企业是非常重要的利益相关方，企业应该怎么担起责任，哪些是以企业为主的责任，以及企业内部的责任由谁共担，是需要积极探索的问题。
龚克教授线上发表致辞
商汤科技开发有限公司联合创始人、副总裁杨帆在致辞中表示，从企业的角度来讲，希望在好的治理前提之下，还要做一个好的发展。人工智能的很多产品的形成涉及多个行业，因此，怎样共同形成好的责任，包括企业内部怎样形成好的治理推动，其实还有很多具体的挑战，和需要我们解决的问题。
商汤副总裁杨帆线上发表致辞
国务院发展研究中心创新发展部原部长，全国人大常委会委员吕薇做引导发言，她表示，人工智能被广泛应用的同时也产生了一些问题，如大数据杀熟的问题，吕薇部长站在消费者的角度思考了消费者对人工智能企业不信任的问题，以及企业内部治理和外部监管到底有何不同的问题。此外，人工智能企业内部治理的目标不应该是为了管企业，而应该是为了促进人工智能行业的健康、持续发展，因此应该遵循以下几个原则：落实公共治理的规则，保障人工智能功能符合公序良俗；企业应该提供一套管理方式，向社会提供更好地产品和服务；遵守数据安全原则，保障获取和使用数据的安全，保护数据提供者的个人隐私和商业秘密；以及鼓励创新，研究领域和应用领域可以用不同的规则，但是应用一旦要上市的话，一定要有市场准入审查。
吕薇部长引导发言
本次研讨会主题发言环节由清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正教授主持，邀请到了人工智能治理领域的四位专家学者做主题发言。
梁正教授（右）主持
南开大学讲席教授、中国公司治理研究院院长李维安教授首先从公司治理的角度谈了对人工智能治理体系的探讨。他表示当前人工智能治理主要还是从公共治理、技术治理和科研治理这几个角度来考虑，需要考虑治理人工智能企业治理的基础是什么，企业治理的目标是什么。李维安教授还着重讲了什么是绿色治理，他表示，不只有环境是绿色的，绿色治理是一种包容性的发展。最后，李维安教授就人工智能企业内外部治理体系的建构提出了几点对策，他表示，内部治理需要考虑管理层面的风险控制，提出了是否可以在人工智能企业设立首席伦理官的建议，对于外部建议，他提倡形成“三位一体”的治理体系，即政府审慎监管、行业自律和社会监督“三位一体”的格局，在内外部治理机制建立后，最后再通过绿色治理理念升级人工智能企业的社会责任，建设更好的社会。
李维安教授
大连理工大学经济管理学院教授兼院长朱方伟教授随后从全生命周期伦理治理角度出发，从原则、内部治理建议、人工智能监管体系这几个方面探讨了人工智能企业的治理问题。朱教授表示，制定治理规制的目的是为了发展，而不是为了规制而规制。此外，未来人工智能企业的竞争可能主要取决于内部规制，真正能够促进人工智能企业可持续发展的核心问题应该也是关于内部规制的问题。他表示，从企业内部治理内容的角度来讲，需要关注内部治理结构构建，数据安全，算法透明度和公众信任这四个问题。最后，朱教授提出，下一阶段是否能够围绕监管的内容达成共识，多维度构建人工智能企业协同监管体系，实现自内而外的敏捷治理是需要考虑的问题。
朱方伟教授
商汤科技开发有限公司安全副总监成瑾主要从商汤人工智能产品的安全实践角度，通过介绍商汤的基本情况，聚焦企业面临的安全威胁与挑战，以及实践中采用的安全路线和具体工作这几个方面向参会者介绍了人工智能企业的治理模式。特别是企业面临的威胁与挑战方面，以商汤为例，企业关注的核心要点主要有三点，第一，算法模型安全，第二，数据安全，第三，安全与产品。从开发多种形态人工智能产品的过程中，商汤从安全角度总结了六个需求，即算法模型安全，数据隐私安全，产品运营安全，软硬件安全，交付安全和训练数据完整性安全。商汤还总结了安全业务的四个矛盾，即安全卡点与研发效率的矛盾，安全功能与产品实现的矛盾，安全投入与产品利润矛盾和安全检测与修复漏洞的矛盾。为了解决这些矛盾，商汤重点关注解决安全与产品的矛盾，提升安全工作的效率，以及将安全融入到产品经营之中。
商汤安全副总监成瑾
最后，南开大学法学院教授、副院长宋华琳从法律角度以及人工智能产业行政规制和内部治理的角度做主题发言，他表示，确实存在一些缺少引导人工智能发挥作用的准则，人工智能也加剧了相应的不平等、歧视的问题。人工智能伦理的问题，不仅仅是科技问题，还涉及到数据、训练、模型、预测的问题。宋教授表示，数据在人工智能中很重要，并将数据和人工智能企业的关系比作农作物和收集加工农作物的工厂的关系，因此数据来源透明度的问题需要关注，商业数据也应该合理记录，以及还要考虑数据义务的问题和数据的安全管理问题。宋教授还提到了算法治理的问题，他将算法称作智能产品的灵魂和创造者，是智能社会中最重要的生产工具，并且影响着智能社会的生产关系、社会关系和法律关系。
宋华琳教授
本次研讨会的企业代表发言环节由商汤智能产业研究院AI伦理和法律研究中心主任吕长军主持，参会企业代表纷纷发言，介绍了其在人工智能治理方面采取的措施、方式，取得的成效，以及对未来企业内部治理人工智能的展望和初步规划。
参会企业代表
最后，世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克教授做此次研讨会总结，龚教授表示：人工智能治理问题有三个多，多元、多面和多层。这三个多分别体现在，人工智能治理是多元的，不论是数据治理、系统安全治理、伦理治理还是风险治理，这些治理之间的关联度都非常强，此外不仅企业治理本身是多面的，治理还会涉及社会面、政府面和公众面，并且会涉及到诸如控制层、管理层、能力层、工具层、要素层等多层面。龚教授还提议关注人类自治的原则，在人工智能治理中提出第一责任人理念。
龚克教授总结
本次人工智能企业内部治理模式与体系建设专题研讨会取得圆满成功，清华大学人工智能国际治理研究院期待与专家学者、企业代表们在此平台的基础之上，继续深入相关研究，助益人工智能企业内部治理体系的建设！
我校成功举办2023年人工智能交叉发展研讨会
11月25日-26日，由大连海事大学人工智能学院主办、大连人工智能生态创新中心协办的“2022年人工智能交叉发展研讨会”以线上腾讯会议的方式隆重举行。我校副校长初北平教授出席研讨会并致辞。本次研讨会邀请了中国科学技术大学信息学部副部长陈恩红教授、大连理工大学创新学院院长卢湖川教授、辽宁海事局一级调研员杜长顺高工、中国矿业大学人工智能研究院院长王殿辉教授、大连海事大学航海学院尹勇教授、东北大学软件学院郭贵冰教授，中国科学技术大学计算机科学技术学院刘贵全副教授，大连人工智态创新中心技术总监殷正茜博士等八位人工智能交叉领域专家作主题报告。
26日上午，研讨会举行了开幕式，大连海事大学副校长初北平教授致开幕词。他对各位特邀报告专家以及与会各位领导、老师和同学表示欢迎，并介绍了我校海洋交通运输领域人工智能相关研究的特色和优势。他表示，人工智能技术在交通、海洋领域具有广阔的应用前景，本次研讨会的举行将积极推动我校人工智能交叉研究水平的进一步提升。诚挚感谢各位专家对我校人工智能交叉学科发展和人工智能学院建设献言献策，并代表学校感谢大连人工智能生态创新中心和华为技术有限公司赠送人工智能训练服务器。开幕式由大连海事大学人工智能学院院长刘洪波教授主持。
开幕式后举行了大连海事大学和大连人工智能生态创新中心人工智能服务器赠送仪式。大连人工智能中心生态创新中心副总经理赵宇乾介绍大连人工智能计算中心与大连海事大学开展昇腾课题的合作情况，大连人工智能生态创新中心CTO殷正茜博士介绍了本次华为技术有限公司向大连海事大学赠送一台Atlas8003000型号人工智能训练服务器的情况。
赠送仪式后，陈恩红教授作题为“智能教育中的精准学习理论与方法”的报告。他表示，当今教育形式正在悄然发生着变化，这种变化带来了教育大数据的迅猛增长，大数据时代走向智慧教育。尽管传统教育面临了很多难题，数字化、智能化教育仍可以对部分问题加以改变。在报告期间，他介绍了主要研究工作与应用成果，并进行了总结与讨论。
卢湖川教授作题为“视频分割与深度估计及其在手机端的应用”的报告。报告详细介绍了视频分割及其应用、深度估计及其应用，汇报了最新的工作“一网通吃：实现了分割与跟踪大一统”，最后进行了总结。他表示，手机进入多摄像头时代，多目、RGBD数据易于获取，对手机端视觉任务的重要性日益凸显，而打通多传感器与中、高层视觉任务及拍照应用之间的壁垒，实现多传感器融合、多任务、端到端全景式智能手机拍照系统是值得关注的方向。
杜长顺高工作题为“辽宁海事局智慧海事建设及陆海空天战略实施构想”的报告。他表示，交通运输部将构建陆海空天一体化水上交通运输安全保障体系，该体系作为今后三年加强交通强国建设重点推进的重大改革发展任务之一；陆海空天是我国下一阶段水上交通安全发展和建设的主线，海事系统是交通强国建设的主力军，航运监管是主战场，应全力推动陆海空天一体化水上交通运输安全保障体系的建设。报告包括辽宁海事局信息化建设成果介绍、辽宁海事局科技成果介绍、辽宁海事局陆海空天战略实施构想、未来海事面临的难点。
王殿辉教授作题为“随机配置网络”的报告。他表示，BP并非理想的学习算法，其对工业的应用有局限性，我们应该研究有个性化的学习技术来真正促进工业人工智能。他首先讲述了BP的影响以及它是否适用于工业应用，接着介绍并演示了StochasticConfigurationNetworks，最后对工业AI的前景展开介绍。
26日下午，殷正茜博士作题为“AIforScience-PhysicalInformedNeuralNetworks在华为昇腾AI平台上的实践”的报告。他表示，人工智能作为新的通用目的技术，将深刻推动社会发展进程。他先回顾了AI的发展进程，接着介绍了华为的人工智能基础软硬件平台昇腾AI以及昇思MindSpore生态策略进展，最后介绍了AI科学计算及MindSpore实践。
尹勇教授作题为“无人船智能应用系统及测试验证平台研究进展”的报告。他先对智能船舶国内外研究现状展开详细介绍，接着介绍了岸基中心及其无人船仿真测试平台、船用智能导航系统、智能货物管理及配载系统、智能船态势感知系统。
学术报告之后，邀请八位报告专家和人工智能学院刘洪波教授围绕人工智能交叉发展主题进行了Panel研讨，主要探讨了两个问题：人工智能基础理论研究如何与应用领域相结合、进行交叉研究和创新？人工智能学科如何与计算机科学、认知科学、心理学、数学、海洋交通运输等相关学科进行交叉融合？各位专家各抒己见，提出各自独到的观点和看法，并针对听众提出的人工智能相关问题进行了解答。本次Panel研讨会由大连海事大学人工智能学院副院长张俊教授主持。
此外，11月25日下午，郭贵冰教授作题为“从LibRec到沈阳·太一：推荐系统的产业化应用实践”的报告，为整个研讨会拉开序幕。他介绍了LibRec及其影响，针对LibRec存在的问题提出的沈阳·太一多模态大模型解决思路，最后介绍为实现大模型如何对数据进行增强。
刘贵全副教授作题为“基于深度学习与数据增强的层级多标签文本分类方法研究”的报告。他表示，分类问题始终是机器学习和大数据分析的重要研究内容之一。在报告中，他介绍了文本分类的背景和现状、相关定义和存在的问题，并对约束场景的层级多标签文本分类、开放场景的层级多标签文本分类和基于数据增强的文本分类进行了详细的讲解，最后对应用作以总结并解答老师提出的问题。
最后，大连人工智能生态创新中心高级技术算法工程师李成做了题为《AI平台ModelArts操作演练》的昇思MindSpore架构相关报告，对人工智能学院本科生和研究生同学做了较为详细的培训和指导。
本次研讨会的召开将对我校人工智能交叉学科发展和人工智能学院建设规划起到积极推动作用。
学校科技处、人工智能学院、信息科学技术学院、轮机工程学院等部门和单位相关领导以及教师和学生等100余人参加研讨会。
2023年人工智能专题研讨会在南京信息工程大学举行
7月3日，2021年人工智能专题研讨会在南京信息工程大学和线上同步举行 本网记者王广禄/摄
人工智能经过60多年的发展，已经成为一门自然科学、社会科学、技术科学三项交叉的科学，引发了社会各界的广泛关注，在各个领域发挥了重要作用。习近平总书记指出，“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。”国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标。同时，人工智能无疑也是一把双刃剑。人类在享受人工智能技术红利的同时，也面临着人工智能所带来的观念、伦理、心理等方面的诸多挑战和考验。在此背景下，以人文社科视角深度反思数字技术和人工智能发展对人类社会生产、生活方式所带来的深刻影响，并以学理方式积极探寻人类和技术共存共荣之路，成为当代学人开展学术研究的责任和使命。7月3日，2021年人工智能专题研讨会在南京信息工程大学和线上同步举行。会上，来自中国科学院、中国社会科学院、中国气象局、江苏省社会科学院、北京大学、清华大学、南京大学、武汉大学、中国科学技术大学、上海大学、华东师范大学、华中科技大学、上海师范大学、首都师范大学、北京外国语大学、南京师范大学、西北政法大学、广西大学、海南大学、南京信息工程大学等机构的40多位专家，同南京信息工程大学人事处、社科处、相关学院负责人、期刊部全体人员及学校师生近200人以线上线下互动的方式展开研讨交流，研讨内容广泛涉及大数据时代与人工智能、人工智能与社会治理、人工智能社会的伦理学反思、人工智能与气候变化和气象研究、人工智能与新能源革命、生态文明建设中的人工智能应用、人工智能背景下的法律思考、人工智能与数字经济、智媒时代的传播革命、人工智能与审美文化等内容。
南京信息工程大学校长李北群在会议开幕式上致辞。南京信息工程大学副校长江志红主持开幕式及主旨报告环节。李北群介绍了学校近年来快速发展取得的主要发展成就并表示，学校近年来发展成就的取得，得益于在理念、路径、方法上创新前行、协同发展，学校坚持以优势学科为基础推动不同学科之间的交叉，把有利于学校事业发展的各种要素进行整合。以人工智能为底色，把自然科学的工程技术问题和人文社会科学的伦理问题融合交叉，就是一种创新。此次会议以人工智能为核心议题，以“交叉融合引领创新”为主题，融合多个学科进行学术交流活动，推动学界对科学前沿、技术创新和人类社会发展的关注，就是学校创新发展和协同发展的表征，对继续推动学校事业发展意义重大。
在会议主旨报告阶段，北京大学讲席教授、商务统计与经济计量系联合系主任陈松蹊，中国科学院自动化研究所研究员徐常胜，中国社科院哲学所科技哲学研究室主任段伟文分别以《识别、追踪和评估中国北方沙尘——基于地面监测数据算法》《连接社会多媒体大数据》《人机伴生：从机器人伦理到道德机器》为题作主旨报告。
陈松蹊表示，传统的沙尘研究多利用卫星遥感数据进行，这既有其优势、也有一定局限，如时空分辨率取舍、云层遮挡等。基于地面空气质量监测网络数据，运用自动算法进行研究，能够较好地弥补传统研究的不足，对沙尘过程进行全天候、高时间分辨率的动态识别和追踪。
徐常胜提出，社会多媒体兼具社会媒体的信息传播优势和多媒体的信息丰富特点，社交媒体大数据来自于个体的“小数据”，同一个用户往往同时参与到多个社交媒体网络的交互中。分析和利用社会媒体大数据的关键是将产生在不同社交媒体平台上的孤立数据——“信息孤岛”关联起来，通过跨社会媒体网络关联挖掘、跨社会媒体网络用户建模等技术手段，更好地挖掘社会多媒体大数据的应用价值。
段伟文表示，现在的机器人在广义上是数据驱动的智能体，它有一套规则、根据特定环境中的数据进行运算。进入人工智能时代，社会关系的主体不再仅是人类，而是泛智能主体。社会行为在将来很可能是由多智能主体联合进行的行动，社会关系由此成为一种“拟社会关系”。在由多智能主体群体共同进行的行动里，谁来为道德后果负责，道德责任如何分配，是值得深入探讨的话题。
十余位学者在大会分论坛——以“人工智能：理论阐释与实践观照”为主题的专题研讨会上分成三个阶段发表学术报告，与会学者展开了广泛的研讨交流。《江海学刊》杂志社社长、总编辑、《阅江学刊》名誉主编韩璞庚，南京信息工程大学社科处处长蒋明敏分别主持研讨。段伟文、上海师范大学学报期刊杂志社社长、知识与价值科学研究所所长何云峰，《江海学刊》副总编辑赵涛作点评。
在上午场的研讨中，华东师范大学政治学系主任吴冠军，上海大学“伟长学者”特聘教授、社科学部主任、马克思主义学院院长孙伟平，中国社会科学院文学研究所研究员刘方喜、何云峰，《阅江学刊》编委、首都师范大学政法学院教授程广云等分别作了题为《人工智能、智人与神圣人》《算法歧视与社会正义》《生产工艺学批判：人工智能的理论阐释与实践观照》《我们该如何应对人工智能对人类劳动的挑战？》《人工智能与意义世界的建构》的学术报告，围绕人工智能发展过程中出现的哲学、政治学、社会学、劳动价值理论等问题展开论述。
在下午场上半时段研讨中，南京大学哲学系教授、南京大学马克思主义社会理论研究中心研究员蓝江，南京师范大学新闻与传播学院教授高山冰，北京外国语大学法学院教授郑曦，西北政法大学“长安学者”、新闻传播学院二级教授张爱军，华中科技大学哲学学院教授韩东屏分别以《如何从历史唯物主义来思考数字劳动——数字资本主义下的数字劳动批判研究》《社交机器人领域研究进展及趋势分析》《反思司法人工智能》《社交机器人与西方伪民主》《永远不会有主宰人类的智能机器人》为题，围绕机器人及人工智能在数字劳动、社交、民主政治、司法实践等的现实应用中出现的问题进行了阐释和分析。何云峰作点评。
下午场下半时段的演讲有四位学者发言。中国伦理学会常务理事、广西大学马克思主义学院二级教授杨通进，南京师范大学公共管理学院教授、数字人文艺术中心副主任吴静，海南大学马克思主义学院副教授秦子忠，南京信息工程大学马克思主义学院副教授崔中良分别以《寻求人工智能伦理的国际共识：以欧盟人工智能伦理建设为例》《算法的边界》《大数据时代的剥削与不正义》《人机交互实现的共情感知基础》为题作演讲。
赵涛在作点评时提出，人工智能发展一日千里，具有典型的非线性增长和累加性迭代的特点，其广泛的应用场景对人类社会的政治经济社会生活，以至于对人的思维方式都产生了广泛深刻而又福祸难料的影响。与会专家们的发言视野开阔、睿见迭出，富有思想性、启发性，让人受益匪浅。
韩璞庚作会议总结时表示，此次研讨会选题紧贴社会现实和学术前沿热点，与会学者专业背景多样，真正实现了多学科交融对话和思想交锋，提出了诸多富有新意的观点，达成了诸多学术共识，对进一步拓宽、加深国内人文社科学术界在人工智能领域的研究广度和深度，推动学校人工智能多学科交叉融合、引领人工智能创新发展具有重要意义。
会议由南京信息工程大学期刊部主办，“人工智能：理论阐释与实践观照”专题研讨会由《阅江学刊》编辑部策划组织。自2021年第1期始，《阅江学刊》开设《人工智能与信息社会》栏目，通过开展人工智能领域相关选题策划，聚焦该领域的热点、焦点、难点问题，推动思想碰撞，促进学术交流，在学术理论界产生了广泛影响。
与会专家学者以线上线下互动的方式展开广泛研讨交流 本网记者王广禄/摄
在《阅江学刊》编辑部策划组织的“人工智能：理论阐释与实践观照”专题研讨会上，与会专家学者分成三个阶段先后作学术报告，展开深入探讨本网记者王广禄/摄
http://www.cssn.cn/zx/zx_gjzh/zhnew/202107/t20210716_5348017.shtml
新闻｜新一代人工智能技术发展研讨会暨系友论坛成功举办
2023年3月18日，清华大学电子工程系“新一代人工智能技术发展研讨会暨系友论坛”在清华大学罗姆楼三层报告厅顺利举行。14位来自学术界和产业界的人工智能领域专家学者、企业代表参加论坛并作主旨报告，320名嘉宾线下出席，2万名嘉宾线上参与，共同就新一代人工智能技术发展中的关键技术进行深入探讨，开展行业间互动交流，展望未来发展趋势。无限基金SEEFund管理合伙人贺静、中金资本副总经理黄兰、金沙江创投合伙人杜頔康主持论坛，清华大学电子工程系系主任汪玉致欢迎辞。
汪玉致辞
开幕致辞中，汪玉代表清华大学电子系对各位领导和专家、系友的到来表示热烈欢迎，他回溯了系友论坛的发展，肯定了系友论坛在集智集力和文化传承中的重要作用。汪玉表示，下一个10年将是中国硬科技发展的黄金时间，如何有效地推动中国硬科技的发展成为亟待解决的问题。电子系期望以中国顶级高校的技术为源头，校友为核心群体，促进产学研相互了解，缩短理论与实践的距离，增进技术与资本的交流。面对人工智能将深刻地改变生产力、重塑生产关系的新时代背景，汪玉表示，电子系十四五规划将以“培养世界一流研究生”为总目标，鼓励研究生面向社会提出“真问题”，同时集社会合力，一起培养面向未来具有“器识力”的人才。
新一代人工智能技术进展
吴翼
ReinforcementLearningforHumans
清华大学交叉信息学院助理教授吴翼分享了“强化学习”（ReinforcementLearning）主题下团队的最新研究成果。他用生动诙谐的案例剖析了AI目标与人类目标的根本区别，指出AI目标是理性的最大化奖励，而人类目标则有时存有娱乐和感性等因素。吴翼表示，AI未来的学习目标应根据人的不同行为进行反馈并不断调整目标，自己与团队的研究愿景是让AI智能体实现Adaptive,Communicative,andHuman-likeembodied。他以游戏和机器人控制下的多个研究案例展示了阶段成果，并在最后展望了AGI技术发展的未来前景。
吴翼作主旨报告
代季峰
视觉通用大模型
清华大学电子工程系副教授代季峰介绍了“超大规模视觉通用感知模型”的发展挑战和研究现状。在研究进展方面，代季峰首先介绍了团队创新的“多模态多任务统一预训练”算法，该训练模式首次将现有各种预训练算法统一在一个框架中，并实现多模态多任务统一预训练，这让训练流程简洁高效，训练过程易于监控并排除故障。随后，他介绍了“超大规模图像主干网络”的研发成果，它以可变形卷积的方式取得了图像领域标杆任务的最优性能，打破了VisionTransformer对视觉大模型的垄断，超越包括微软、Meta、谷歌等机构的视觉大模型。最后，他介绍了多任务兼容解码网络Uni-Perceiver系列的发展，并表示未来的研究目标是降低AI模型研发的边际成本。
代季峰做主旨报告
王井东
百度文心·CV大模型VIMER：算法与应用
百度计算机视觉首席科学家王井东总结了产业应用驱动的“视觉大模型”在当下的研究共识、发展挑战、应对方案与业界应用。他从“自监督视觉表征预训练”方法在近年的发展讲起，随后展示了百度基于预训练发展出的诸多业务应用案例，如燃气行业、能源行业、电子制造行业大模型、度目人体数据属性分类和自动驾驶长尾数据挖掘等。最后，王井东分享了文心·CV大模型VIMER的设计逻辑。回顾过去十年深度学习的历程，他认为ChatGPT的出现促使人们重新思考技术创新模式，应从学术端的算法创新，到更多关注企业端的产品创新。
王井东做主旨报告
人工智能基础底座
下午Session2举行，来自业界、学界的五位嘉宾围绕“人工智能基础底座”进行分享与讨论。
周伯文
ChatGPT&GPT-4与下一代协同交互智能
清华大学电子工程系长聘教授周伯文重点介绍了ChatGPT与GPT-4的核心技术，并指出协同交互智能如AI与人类用户在推理、知识和价值观方面的对齐在其中的巨大意义。他表示，我们正面临着生成式人工智能的持续突破，从而进一步验证了AI的高价值场景在于更多参与System2（逻辑分析系统），而不是System1（直觉无意识系统），而最近大模型核心进展也在于AI在这个新范式下和人的协同和交互学习的提升，而不仅仅是参数量变大。
他重点讲解了ChatGPT的几项核心技术如In-contextlearning，chain-of-thoughts,和instructiontuning,指出大模型底座存在的缺陷也从理论上探讨了大模型涌现能力的隐式贝叶斯解释，并分享了清华大学协同交互智能研究中心建设进展与主要工作，中心在2022年初筹建式及锁定人机新协同交互、多模态统一表征与融合、AI与环境的协同演化等前瞻性研究课题，并以这些技术方向进一步推动可信赖人工智能的进展。
周伯文做主旨报告
李建文
AI新范式下，GPU创新登临之道
清华大学无线电系校友、登临科技创始人兼执行总裁李建文从底层硬件端出发，讲述AI新发展对芯片的挑战与目前的加速解决方案。
目前的挑战在于，传统GPU其基础架构原为图形加速和高性能计算而设计，针对AI计算存在着计算密度不高，计算效率不高以及对外部带宽依赖太强等问题。此外，传统GPU还存在计算成本高、功耗高，性能不优等问题，已无法满足AI计算对于算力的指数级增长需求。李建文从AI计算架构核心需求出发，提出GPU+：基于通用GPU的软件定义的片内异构体系架构，结合片上高速内存子系统，可最大化发挥硬件能效，并以其公司系列产品Goldwasser为例，对比国际旗舰产品，展示了GPU+对大模型计算的显著能效比优势。此外，他强调，大量开源生态的应用开发基础设施是在CUDA软件生态上完成的，因此成熟且完备的软件体系对芯片硬件亦十分重要。最后李建文表示，登临将持续通过架构创新，解决生成式AI大模型场景下，算力产品的能效比问题。
李建文做主旨报告
黄民烈
可控可信可配的对话大模型
清华大学计算机系副教授黄民烈梳理人机交互历史，概述当下AI智能体现状。他将过往AI发展分为三个阶段：以规则为主的时代、智能助理时代和大模型、大数据的深度学习时代，并重点介绍现有功能型AI与拟人型AI。
功能型AI强调理性，具备机器智能，ChatGPT与Claude是大模型阶段的功能型AI代表，这类AI通过基于人类反馈的指令学习、强化学习逐步成为通用型对话助手。而拟人型AI强调感性，在大模型阶段以GoogleLaMDA和MetaBlender为代表。只有将机器智能这一功能属性与类人智能这一人格属性相结合，才能创造AGI水平的对话智能体。黄民烈及其团队研发的OPD作为拟人型AI，支持根据用户反馈实时修复模型生成结果中的问题，从而在交互中不断迭代改进模型。他总结现有大模型特点为架构统一，参数规模持续增大、数据处理能力不断增强，并认为模型会通过模仿，不断对齐人类偏好和价值取向，最终在多个应用场景中落地。
黄民烈做主旨报告
刘知远
大模型值得关注的重要特性
清华大学计算机系副教授刘知远从研究角度分享大模型值得关注的主要特性，提供更多大模型研究路径。他指出整个AI已经进入大模型时代，预训练-微调成为最新范式，基础模型已经在多个领域发挥作用。与此前相比，大模型最大的区别是它通过自监督学习实现了面向大规模无标注数据的深度学习。
刘知远表示，验证了“更多数据、更多智能”原则适用性的Chat-GPT，只是这条新路径的起点，未来创新不必锚定GPT-4。他认为大模型仍有值得进一步开发的特性，这主要有三点：大模型微调难、计算复杂度高与应用模式受限、大模型无法利用外部复杂工具且生成信息缺乏依据。刘知远认为大模型的强大通用性使其有望成为智能时代基础设施，并介绍了其团队的OpenBMB开源社区，这一社区能支持中小型企业、团队更好地利用大模型。
刘知远做主旨报告
陈维良
高性能GPU赋能产业智能化
清华大学集成电路系校友、沐曦集成电路创始人陈维良从GPU产业出发，指出随着技术、计算形式和时代变化，算力需求与供给的矛盾越发突出，而高性能GPU将赋能AI发展。
陈维良将CPU与GPU进行对比，指出GPU以其强大的并行数据计算能力成为通用计算算力基础。他指出GPU的演进主要靠实际应用推动，其架构变迁通常是为了满足实际中的需求。其中，统一渲染器是GPU的革命性创新，其体系结构从固定流水线形式演变为可编程的并行计算机制，能对指令、纹理、数据精度等各方面提供更完善的支持。他强调，高性能GPU是大模型的算力支撑，业界在做芯片的同时要关注芯片的软件生态和兼容性，国产芯片想要取得进展，需要从“能用”走到“好用”、“易用”，软硬件协同设计、低迁移成本和高兼容性都是未来需要努力的方向。
陈维良做主旨报告
圆桌论坛
人工智能基础底座
分享之外，嘉宾们围绕“人工智能基础底座”为主题进行圆桌讨论，针对“如何在自身领域开展人机协同这一问题”发表看法，并回应了当下年轻一代对大模型流行取代个体的担忧。总体而言，AI时代下，人应当更积极地进行反思、直面挑战，发掘自我价值中的创造性，发挥自身不可被替代的优势。
“人工智能基础底座”圆桌讨论
刘知远（左一）、李建文（左二）、
黄民烈（右二）、陈维良（右一）
变革中的人工智能应用
Session3嘉宾们围绕“变革中的人工智能应用”主题进行分享。
杨帆
AI2.0——大模型带来的新时代浪潮
清华大学电子工程系校友、商汤联合创始人、商汤大装置总裁杨帆重点介绍了人工智能领域的重大科技突破和即将引领的新一代技术革命内容。他梳理了AI领域在科学技术、内容生成和自然语言处理三个重要方向的突破：科学技术领域包括生物与生命科学、等离子体物理、材料分子模拟和药物研发等进步；AI内容生成即AIGC领域，主要与绘画、泛娱乐和医疗相结合；自然语言处理工具目前以Chat-GPT最为出名，可以和在线社交、传媒、医疗等领域融合发展。
杨帆认为，AI技术不断迭代的背后是大模型、大算力和大数据的支持，而AI技术的不断发展也对算力等人工智能基础设施产生了更多的需求。他介绍了商汤SenseCore大装置AI云及AI开发平台产品，并表示未来人工智能生产范式将迎来重大转变，从传统软件小模型时代转变为大模型时代，也将会颠覆既有行业的发展逻辑，触发新的商业变革，AI产业也将迎来一个更繁荣的“大航海时代”。
杨帆做主旨报告
张鹏
预训练大模型：生成式AI时代的基座
清华大学计算机科学与技术系校友、智谱AICEO张鹏从大模型背景出发，他介绍预训练大模型是新一代人工智能应用的基础设施，其通用能力强并正在向多模态发展，已成为各国人工智能技术新方向，因此我们亟需建立以中文为核心的超大规模预训练模型。
他进一步以ChatGPT背后的技术演变为立足点，分析了千亿大模型的普惠性难题和面临的种种挑战，并介绍了智谱AIGLM系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，可以进行多轮问答、文字冒险游戏甚至创作剧本杀剧本。此外，智谱AI也推出了认知大模型平台Bigmodel.ai，形成AIGC产品矩阵，包括高效率代码模型CodeGeeX、高精度文图生成模型CogView等，提供智能API服务。通过认知大模型链接物理世界的亿级用户、赋能元宇宙数字人、成为具身机器人的基座。最后，他认为大模型的智能涌现仍未看到极限，如果要让机器像人一样思考，人工智能还有无限的发展可能。
张鹏做主旨报告
李力行
AIGCforCode
北京硅心科技有限公司（aiXcoder）COO李力行介绍，aiXcoder是一款基于深度学习模型的智能编程机器人，其主要内容包括两个方面：代码和意图。当给代码分析意图时，这个过程就是程序理解；当意图可以自动生成代码辅助时，这个过程就是代码自动生成。为了解决这两个问题，团队更多基于采用深度神经网络的技术，通过构建专门针对代码的深度模型，经过大量与代码数据学习的训练，最终解决在软件开发中的各种子任务。李力行介绍，他所在的团队是最早介入程序分析和程序生成领域的团队，在开创性的工作后，团队一直保持对代码生成和代码理解方向的聚焦，尝试探索更多的子任务和进一步的产业实践。
在研究和探索外，团队也一直坚持整套技术的产品化，最新的模型可以根据自然语言描述自动生成完整方法代码，还可以自动组合、裁剪已学习的代码来匹配给定需求。最后，他抛出了一个问题：模型越大越好吗？根据团队实践，李力行认为，从本质来说，代码和自然语言的差距决定了现在还很欠缺针对代码的深度学习模型。
李力行做主旨报告
胡一川
大语言模型如何重塑数字化劳动力
清华大学电子工程系校友、来也科技联合创始人兼CTO胡一川从数字化劳动力入手，分析了大语言模型对培养数字员工能力的作用。他认为，因为工厂自动化程度远高于办公室自动化程度，而且适龄劳动力人口持续下降，市场对数字化劳动力的需求也愈发紧迫。数字化劳动力主要依托新型技术来完成企业对前端用户及内部员工的服务优化，以及中后台运营协同作业等任务。
传统劳动力与数字化劳动力相结合，可为企业建立“智能员工队伍”，通过科技赋能传统劳动力提高生产效率，降低运营成本，并优化员工体验。他进一步介绍了来也科技的数字化劳动力平台，并表示大语言模型提供的通用的语言理解和生成能力和自然的人机交互方式都可以帮助数字化劳动力平台的建设，也将培养出更强能力的数字员工并简化其开发过程。他认为，未来大语言模型会重塑数字化劳动力的挑战，达到每个软件都具备对话能力、每个人都拥有数字员工的愿景。
胡一川做主旨报告
陈建宇
BuildingHumanoidGeneral
IntelligentRobots
清华大学交叉信息研究院（IIIS）助理教授陈建宇分享了构建人形通用智能机器人的愿景与技术，他指出，人形机器人在硬件和软件上都是最复杂的机器人，创造它也是机器人专家和全人类的梦想。人形机器人能完美适应人类社会与环境，拥有无限的应用潜力，未来也会定义新的商业生态。
他介绍了团队所研发的高性能、低成本人形机器人硬件本体，以及基于强化学习的人形机器人控制算法。通过结合强化学习以及人类运动数据，人形机器人将能先在仿真中实现快速奔跑、拟人步态行走、崎岖路面穿行等各种具有挑战性的任务，并最终实现从模拟到真实世界的迁移。
陈建宇做主旨报告
圆桌论坛
变革中的人工智能应用
分享之外，嘉宾们围绕“变革中的人工智能应用”为主题进行圆桌讨论，针对“人工智能应用如何在演进变革中的技术浪潮中找到深层发展的策略”、“初创企业在当下应该如何把握机会推出创新”、“GPT-4时代我们应该做教育”等问题，各自发表见解。
“变革中的人工智能应用”圆桌讨论
杨帆（左二）、张鹏（左三）、李戈（右三）、
胡一川（右二）、陈建宇（右一）
论坛合影
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清华大学电子工程系·系友论坛
「清华大学电子工程系·系友论坛」自2014年发起至今，累计超200家来自各领域的企业在此呈现了百余场精彩的报告。线下论坛每次有超过350人参会，线上则吸引了数十万人的观看。话题的多样性和参会人员的持续增长，促进了产学研各界的相互了解，缩短了教育理论与实践的距离，增进了技术与资本的交流。
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