4月27日，清華大學108週年校慶AI高峰論壇暨AI使能平臺發佈會於清華大學羅姆樓舉行。來自產學研用多領域跨界人士共聚一堂，一起見證了基於清華大學電子工程系AI核心技術的使能平臺——“紫為雲”產品的發佈。億歐記者受邀參與本次報道。
據發佈會現場介紹，“紫為雲”作為承載清華大學人工智能科研與產業結合發展的重要載體，是由清華控股投資企業華雲智能科技有限公司開發及運營的新一代AI使能平臺。平臺將充分發揮清華大學人才、科研、技術等綜合優勢，將人像形態識別、視頻結構化分析、語音識別等多維度的AI技術研究成果轉化為運用場景能力。輸出技術、人才、產品、解決方案、產業鏈周邊服務等全鏈條使能服務支持，助力更多企業擁有AI產品開發和應用創新能力，成為所在領域的人工智能企業。
大會現場，清華大學電子系教授、媒體大數據認知計算研究中心主任王生進，視頻圖像信息智能分析與共享應用技術國家工程實驗室主任陳朝武，北極光創投AI領域投資人趙顧，華雲智能COO王延波等先後圍繞AI使能、視頻大數據融合、AI未來發展等話題展開討論，發表了精彩獨到的演講。
AI+的時代機遇，“紫為雲”讓AI更使能
清華大學電子系教授、媒體大數據認知計算研究中心主任王生進首先發表了以《在人工智能+的機遇中讓AI更使能》的主題演講。
2017年7月8日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》（簡稱《規劃》），針對我國人工智能發展的迫切需求和薄弱環節分別就人工智能重大基礎項目中基礎理論和關鍵共性技術佈局進行了指導，而且還就重點加強與新一代人工智能重大科技項目的銜接，協同推進人工智能的理論研究、技術突破和產品研發應用等工作展開了精要指示。此外，《規劃》還就我國人工智能產業發展未來一段時間的發展提出了三步走、鼓勵開源共享、加強人才建設等方面指示，鼓勵大力發展智能企業，推動我國社會的多產業領域智能化轉型。
王生進表示：“國家政策支持以及深度學習進一步發展等多方要素的推動帶來了國內人工智能產業的空前機遇。在自動駕駛領域，結合了人工智能智能技術的ADAS駕駛輔助系統在人、車、路等方面的檢測與識別，智能計算等方面取得了一定的突破，但是傳感器成本高且智能化程度不足、魯棒性未得到證明、無人立法滯後等問題也依然存在。在智慧醫療領域，基於深度學習的眼底圖像自動精準診斷為糖尿病患者帶來了福音，針對病人的胸片肺野分隔採用CNN自動分隔的技術也已經達到了Jaccard指標94.6%的精度；智慧醫療已經走向實際運用，但是行業發展仍然存在著疾病的複雜性要求識別性能需求高、可穿戴醫療設備性能不足、醫療大數據標註難、可靠性與隱私等問題有待進一步解決。”
此外，王生進還就製造業升級轉換、智能安防、智能家居等方向的發展現狀以及存在的挑戰進行了闡述。其認為人工智能在為各產業帶來發展機遇的同時，其自身也存在許多有待於解決問題的，而解決這些問題則正是機遇中所蘊含價值的體現。
在輔助各界產業智能化轉型，助力升級變革的諸多實踐當中，王生進肯定了“紫為雲”承載清華大學人工智能科研成果，並通過平臺化運營將其賦能產業的做法。
王生進表示：“其實早在2018年9月，清華大學及相關合作方便推出了清華人工智能開放平臺，與產業共享清華大學電子工程系在多模態生物特徵識別、視頻分析與結構化、語音識別、智能輔助駕駛等領域的研究以及技術成果。但是由於AI不是一個單點技術，而是系統工程，所以需要各界人士共同攜手，融合多方技術以及平臺能力，以集群力量賦能全社會的智能化產業轉型升級。”
AI與視頻大數據應用，多雲、多網融合是趨勢
視頻圖像信息智能分析與共享應用技術國家工程實驗室主任陳朝武女士帶來了《AI與視頻大數據融合運用》的主題演講，分析了以數據驅動為特徵的大數據應用新時代下，視頻大數據最新發展，視頻分析評測及應用等方面的信息。
智能時代，運用場景的數據甚至比技術本身更為重要，各行業多場景的監控視頻應用的剛需推動AI不斷髮展，智能技術的發展都必須有大量客觀正確的數據，並且在實際的運用場景當中被標註，如此才能不斷的發展形成數據閉環，並且打造良性產業生態。
結合自身最擅長的公安信息化以及視頻大數據運用展開介紹，陳朝武女士認為在經歷了2009年到2015年的信息共享和綜合運用之後，公安視頻大數據運用領域，開始迎來了大數據治理、高共享、深度運用的全新發展局面。
伴隨著海量視頻數據的爆發，如何從這些大量的視頻數據中找到真正有價值、可共享並且能夠安全使用的信息變得尤為重要，而在這一過程中，公共安全領域因為融合了智能與安全的視頻採集編碼技術（SVAC）以及芯片等技術的發展，這些技術都已經讓公共安全視頻監控技術發展越來越離不開人工智能的技術。此外，相關法律法規以及技術標準的制定也為其發展奠定了堅實的基礎。
提到數據治理等方面的發展動態，陳朝武表示：“如果是在20年前提公共安全視頻圖像信息聯網共享運用標準體系建設這樣的頂層設計、宏觀架構，是不現實的，因為當時的技術以及各方面的條件都不太成熟，但是經過多年的發展，現在已經可以做到了。近幾年國家各部委在相關發麵頻頻發力，共同參與標準制定，巨大的精力投入也證明了這一點。”
陳朝武表示：“10年前在大型活動安保中，智能視頻監控等相關技術的運用是比較少的，但是發展到現在，包括G20、金磚五國、一帶一路等大型活動安保中都已經運用了前端一次分析、人證實時核驗等智能化視頻監控新技術，後續相關場景以及運用的拓展也將進一步加快。”
智能化的視頻分析以及評測技術是挖掘海量數據應用系統中不可或缺的關鍵技術，也是國際難題。針對如何進一步推動視頻分析與評測等智能化技術在各行各業的深度運用，陳朝武女士認為：“打造基於雲、微雲（子云）、邊緣計算等多雲融合的技術至為關鍵。此外還應該基於國家、省、市、縣、鄉村等不同的行政區域的不同的數據網絡，進一步推動其融合發展。要把分析計算加入到最接近數據源的地方分析，所以要深入探索多行業、多雲、多網的高效融合應用。”
自信的“紫為”更開放，多產業共振使能AI
承接清華大學108年校慶“自信的清華更開放”這一主題，作為本次論壇的主持人，同時也是本次發佈清華大學“紫為雲”AI使能平臺運營方代表發言人，清華控股投資企業華雲智能COO王延波先生在本次論壇上的主持與發言風格也很好的詮釋了自信、開放這一主題意義。
王延波表示：“每一次商業社會的變化都來源於技術的迭代和演進，每一個行業的興起都是由於各方技術、數據、資源的不斷融合驅動的。從通訊時代到IT互聯網、大數據智能時代，科技的發展經歷了從數字信號時代到數據時代的轉變，人工智能等技術的發展本質上也是為了處理海量的數據並且挖掘其中的價值而產生的，今天我們已經進入了一個數據的時代。傳統數字時代的商業模式以及經營形態都是基於控制和管理為中心的，而到了數據時代，這種商業形態將會進一步迎來思維和觀念層面的轉變，最終成為一種以服務和創造價值、傳遞價值為主的商業形態。”
圍繞將數據時代即將發生的商業形態變化，王延波從客戶服務、產品技術以及產業關係角度展開闡述，認為未來的商業形態將不再存在產業鏈上中下游，也不存在2B、2C以及2G等不同形態的商業模式。其強調，未來的商業形態將是個各產業環節融合發展，企業與客戶融為一體，以服務為中心的發展模式，商業機構將更加強調使能和賦能特性。而這也正是“紫為雲”AI使能平臺在即將到來的人工智能時代所將擔起的責任。
北極光創投AI產業投資人趙顧結合計算機架構變革的鐘擺定律展開闡述，其表示：“從計算機開始產生時大機器時代的中心化運作模式，再到後續PC時代的弱中心化，隨後信息產業又在移動互聯網時代迎來了中心化的發展，在接下來的智能物聯網時代，信息產業發展將迎來再一次的去中心化發展模式。”
過去幾年，信息技術的發展都在享受摩爾定律的紅利，這一過程中雖然誕生了許多大型的科技企業，但摩爾定律快速迭代的模式對於一些體量小的企業也意味著其也將跑得更快更好，這樣才能免受大公司的擠壓。對於小企業而言，在資源和條件有限的情況之下，要實現快速的迭代是很難的，所幸的是現在摩爾定律逐步走向“沒落”，而且智能時代去中心化的、強調以服務為主的新型商業形態正在逐步成型，中小企業發展迎來了機遇。趙顧肯定了“紫為雲”以開放共享模式向產業界使能AI的做法。
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