峰会概况
第二届CCF-GAIR峰会
2017全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）与2017年7月7日-9日在深圳市福田区福华路大中华喜来登酒店成功举办。大会由中国计算机学会主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内AI学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的交流合作平台。
相比2016年，2017年的CCF-GAIR大会在规模、嘉宾、议程三个层面上升到了新的高度，将为参会者带来前所未有的精彩体验。全球100多位学术&产业顶级嘉宾将登台做报告分享，展开学术交流。阵容涵盖了十位中科院院士、中国工程院院士、美国工程院院士、英国皇家工程院院士，十数位国际名校教授，十数位IEEE、ACM等国际顶级学会会员，以及来自微软、小米、京东、Facebook、平安科技等科技和产业巨头的行业领袖。
议程方面，大会覆盖人工智能所有热门领域，分为“人工智能前沿、机器人、智能助手、金融科技、AI+、未来医疗、智能驾驶、智能物流、机器学习、CV+、AI创投”专场。全球范围内最顶尖的学术专家、企业领袖和风险投资人们将汇聚一堂共同讨论行业未来趋势和产学研发展方向，更有近200位明星创业者畅谈商业化经验。
CCF-GAIR大会在为产业解决方向和效率的困扰，加快实验室技术的普及与应用等方面作用日益显著，也促使越来越多的产业资源和顶尖人才投入到前沿科技产业中。大会也为人工智能与机器人技术进入各行各业提供了案例与启发，其中不仅蕴含着技术思维的启迪，更孕育着无限商机。
未来CCF-GAIR大会将作为一个连接技术未来，影响大国科技走向，揭示全球创新趋势的盛会，继续举办下去。
Fintech深度研究实验室作为金融科技领域的创新机构，受邀参加了本次大会，在此感谢雷锋网的支持。GAIR2017大会官网网址：https://gair.leiphone.com/
会议签到
会场投影
会议手册
大会议程
峰会议程
峰会于7月7号上午9点正式开始，9号下午5点半结束。峰会议程链接：https://gair.leiphone.com/gair/agenda
具体议程和嘉宾介绍如下：
GAIR2017开幕式
开场致辞
演讲嘉宾：徐扬生，大会主席、香港中文大学（深圳）校长、中国工程院院士、IEEE Fellow
徐扬生
徐扬生个人简介
香港中文大学（深圳）简介
作为第一个环节，此次CCF-GAIR大会的开幕式并没有很复杂。首先上台致辞的是CCF-GAIR大大会主席、香港中文大学（深圳）校长徐扬生。简短的致辞只围绕一个问题展开——为什么我们要召开CCF-GAIR大会？
徐扬生：当今 AI 和机器人革命浪潮下，包括我国在内的各国政府和投资界，都意识到推动这两个领域各个方面的全球协作、迎接机遇与挑战的重要性。而拥有完备制造产业链、作为改革开放窗口的深圳，则是推动 AI 与机器人行业产、学、研跨界协作的理想中心。
启动仪式
CCF-GAIR 2017启动仪式
徐扬生的简短开场致辞后，在台下数千观众的见证下，深圳市政府领导和GAIR大会嘉宾共同按下了大会启动按钮，隆重的CCF-GAIR2017峰会启动仪式完成。
人工智能前沿专场
本场分三个专场。AI发展前沿专场中，中国工程院院士潘云鹤，中国科学院院士谭铁牛将发表大会报告。AI学术前沿专场中，亚利桑那州立大学教授Subbarao Kambhampati、美国工程院院士金出武雄将发表大会报告，伦敦大学学院教授汪军将做主题演讲。AI产业前沿专场中，猎豹移动CEO傅盛、今日头条副总裁马维英、旷视科技首席科学家孙剑、360首席科学家颜水成、星河集团创始人徐茂栋将发表主题演讲。
Session A AI发展前沿
主持人：徐扬生，香港中文大学（深圳）校长、中国工程院院士
大会报告：中国新一代人工智能
演讲嘉宾：潘云鹤，中国工程院院士
潘云鹤
潘云鹤个人简介
浙江大学DCD实验室简介
潘云鹤院士在分享中就给出了中国新一代人工智能研究方向的建议：
大数据智能：形成从数据到知识、到智能的可解释的和更通用的能力。
群体智能：研究群体智能在互联网上的激励与涌现、协同与演化、感知与学习等技术及支撑环境。
跨媒体智能：研究语言、视觉、图形、听觉和各种传感器等多媒体感知分析和语义相通相容的理论、方法和模型。
人机混合增强智能：研究脑机协同的环境/情境理解、自然交互、知识学习、动作控制与决策的理论、方法和技术。
自主智能系统：以海、陆、空、天自主无人载运操作平台、复杂无人生产加工系统等为典型对象，深入研究智能自主系统的技术、架构、平台和设计标准。
大会报告：大数据时代的模式识别
演讲嘉宾：谭铁牛，中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、IEEE Fellow、IAPR Fellow
谭铁牛
谭铁牛个人简介
谭铁牛个人主页
中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士谭铁牛也就其研究多年的模式识别领域，总结出了3条宝贵看法：
模式识别是人类最重要的智能行为，是智能化时代的关键使能技术；
鲁棒性、自适应性和可泛化性是模式识别面临的三大瓶颈；
向生物系统学习、结构与统计相结合，数据与知识相结合，并充分利用海量的互联网数据，是特别值得关注的研究方向。
网友评论