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[導讀]記者按:7 月 12 日-7 月 14 日,2019 第四屆全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR 2019)于深圳正式召開。峰會由中國計算機學會(CCF)主辦,記者、香港中文大學(深圳)承辦,深

記者按:7 月 12 日-7 月 14 日,2019 第四屆全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR 2019)于深圳正式召開。峰會由中國計算機學會(CCF)主辦,記者、香港中文大學(深圳)承辦,深圳市人工智能與機器人研究院協(xié)辦,得到了深圳市政府的大力指導,是國內(nèi)人工智能和機器人學術界、工業(yè)界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會,旨在打造國內(nèi)人工智能領域極具實力的跨界交流合作平臺。

7 月 13 日,在「5G+AIoT 專場」論壇上,就 5G、AI、IoT 當下最熱的三大核心技術,來自學術界、企業(yè)界的學者、專家也到場分享了相關觀點,并就當下核心技術點和技術趨勢進行了講解。其中,香港中文大學(深圳)校長講座教授,深圳市人工智能與機器人研究院中心主任,IEEE Fellow 黃鎧教授帶來了主題為《智能云、人工智能及物聯(lián)網(wǎng)的融合之路》的演講。

黃鎧教授在演講中提到,現(xiàn)在講 AIoT 不再只是單體智能,而需要講“群智”,相對而言,控制也更為艱難,比如,SMACT(Social 、Mobile、Analytics、Cloud、IoT)的融合。人工智能已經(jīng)有六十年的歷史,但從來沒有把這五個技術融合起來,這五項技術融合也將成為現(xiàn)階段最需要做的事情。黃鎧教授還分享了其團隊在相關領域的一些進展。

以下是黃鎧教授大會現(xiàn)場全部演講內(nèi)容,記者(公眾號:記者)作了不改變原意的整理及編輯:

大家好!今天,我為大家?guī)碇黝}為《智能云、人工智能及物聯(lián)網(wǎng)的融合之路》的演講。

我首先要簡單介紹一下 AIoT:所謂 AIoT就是 AI+IoT,也就是說人工智能+物聯(lián)網(wǎng),或是簡稱人工智能物聯(lián)網(wǎng)。而我們所說的 5G,則是蜂巢式移動網(wǎng)絡的延伸,經(jīng)歷了 2G、3G、4G。大家現(xiàn)在大多數(shù)用的是4G 網(wǎng)絡;不過,中國的許多城市,已經(jīng)開始用上了5G 網(wǎng)絡。

眼下,5G 經(jīng)常和云聯(lián)系起來,從而實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的相關應用;從速度方面來說,它大致比 4G 快 100 倍,因為邊緣計算可以提供海量的數(shù)據(jù)分析;除此之外,大家還比較關注 5G 里的數(shù)據(jù)保護問題。

傳統(tǒng)的通訊與將來的 6G 通信有些差別,通過上圖我們可以看到,地球同步衛(wèi)星(GSO Satellites)離地面的距離相當遠,大概 36000km,信號來往的延遲非常長;而近地軌道衛(wèi)星(LEO Satellites)的距離大概縮短了 30 倍,傳輸延時短。近地軌道衛(wèi)星的廣泛應用將對信號高速和全球范圍內(nèi)的傳輸十分有幫助。

目前,我的研究團隊正致力于智能云與人工智能物聯(lián)網(wǎng)的融合工作。在 AIoT 領域,基本上涉及五個技術,我們稱之為 SMACT,即 Social 、Mobile、Analytics、Cloud 和 IoT。人工智能已經(jīng)有六十年的歷史,從來沒有人把這五個技術融合起來,就目前而言,專注于其中一門技術已經(jīng)無法滿足行業(yè)的需求,必須將它們?nèi)诤掀饋?,包括硬件、軟件、生態(tài)環(huán)境建立等等。

不過,要將 SMACT融合起來,是一件很難的事情。例如,在社會網(wǎng)絡中,各類數(shù)據(jù)開始數(shù)字化并存儲至網(wǎng)上,諸如高鐵票收據(jù)、購物的收據(jù)、網(wǎng)上購物的收據(jù),這些收據(jù)此前都是紙收據(jù),拿來就丟掉了,現(xiàn)在都實現(xiàn)了數(shù)字化,并都被存儲、應用。

全球現(xiàn)在有 70 億人口,但是卻有 60 億的手機,在五年以前這個數(shù)據(jù)僅為 30 多億。所以,大數(shù)據(jù)的分析也是重要的一環(huán),而云端能夠提供很多存儲、處理與分析的服務。

我們都知道云計算和邊緣計算,但在它們中間還有一層叫霧計算。邊緣是底層,目前全球邊緣大致有 750 億種傳感器與通訊計算設備。

以前云的單位為千,現(xiàn)在全世界有十萬個以上。中間是霧節(jié)點,那么,云和霧有什么差別?從物理角度來說,云的水珠比較小,飛得高;霧的水珠比較大,更加接近地面。

據(jù)估計,再過十五年或二十年,全世界 IoT 設備規(guī)模要到萬億,每個人都可能會控制 100 個以上的設備。那么,這些設備要怎么樣來連接呢?

上圖中,縱軸是每秒鐘的傳輸速度,橫軸是信號的傳輸距離。其中,藍牙速度非常慢,而且它傳的數(shù)據(jù)量不大,傳輸距離一般就在人的四周,再遠就不行了;相對來說 WiFi 很快,甚至比現(xiàn)在的 4G 還快,但是 WiFi 也有一個問題,它的傳輸范圍最長也只在 100 公尺左右,短的話只能在 30 公尺之內(nèi)。所以,我們希望大力開發(fā)能夠實現(xiàn)遠距離、大傳輸量的方式,從而驅動 IoT、AIoT。不過,IoT 和 5G、6G 還不一樣,因為數(shù)據(jù)轉化成了信號,而真正的數(shù)據(jù)儲存在云里。

上面這張圖比較了不同網(wǎng)絡的覆蓋能力與八種功能效率,綠線是 5G 網(wǎng)絡,紅線是 4G 網(wǎng)絡,藍線是 IoT 網(wǎng)絡??梢钥吹?,在連接密度方面,藍線的表現(xiàn)最佳,比 4G/5G 都要好。這也是我們需要打造 IoT 網(wǎng)絡的原因。

最近在人工智能和大數(shù)據(jù)方面也有許多新進展,比如強化學習、聯(lián)盟學習等,我就不一一闡述了。我們現(xiàn)在還講 AI 要群智,最典型的例子就是無人機,假如有兩千架無人機在天上協(xié)同使用,怎么才能讓它們協(xié)調(diào)起來?這就涉及群智。

最后跟大家介紹一下我們成立的 AIRS(Artificial Intelligence and Robotics Research Institute for the Society),最后要加上 for the Society 是因為,我們希望這個研究機構能夠更加關注民生和社會,而不是軍事應用,更不會把 AI 引到制造武器的方向。

我們港中大(深圳)團隊目前的工作集中在造云平臺,采用了浪潮的服務器,應用了浪潮的 AI 芯片,并將邊緣計算、消費物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合應用,整個系統(tǒng)的能力涵蓋深度學習、人工智能、大數(shù)據(jù)等,整個系統(tǒng)結構包括傳感層、網(wǎng)絡層、應用層,我們主要工作是在應用層,主要應用于支持大灣區(qū)的智能制造、工業(yè)數(shù)據(jù)庫、人才庫、智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)與公共健康云服務等應用。

以上就是我分享的內(nèi)容,謝謝各位。


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