本文摘自雷锋网，原文链接：https://www.leiphone.com/category/industrynews/rZ6RsqWd8JTeKLFI.html，侵删。
作者 | 徐晓飞 杏花 莓酊 海涛 琰琰 维克多
2021年12月9日，中国深圳。
由粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会、雷峰网(公众号：雷峰网)联合主办，深圳市人工智能与机器人研究院、深圳市机器人协会、深圳市人工智能学会支持的第六届GAIR全球人工智能与机器人大会，于上午9:30在中洲万豪酒店正式拉开序幕。
作为粤港澳大湾区的第一AI盛会，GAIR大会已成功举办五届，留下众多精彩、经典和令人惊叹的瞬间。GAIR 2021则延续以往豪华阵容，以1场主旨论坛、2场行业峰会、9场高峰论坛，涵盖自动驾驶、安防、集成电路、医疗、元宇宙、碳中和、隐私计算、新消费等热门领域。
往届GAIR多在夏季举办，今年受疫情影响，GAIR 2021延至秋冬方与观众见面。恰逢岁末年初，GAIR 2021也以众多华彩时刻和观点碰撞的火花，为行将结束的这一年，带来一场人工智能与数字化产、学、研、投的年终盛宴。
在12月9日的首日主论坛中，多位顶级学者的精彩演讲，与由十余位AI学术大咖带来的三场高端对话，他们口中那些学术史背后的激荡故事，与众多推动学科发展的传奇人物，使这一天成为值得反复品味的一天。
首先，是本次大会主席，加拿大工程院院士、加拿大皇家科学院院士、IEEE/AAAI Fellow杨强教授登台致辞，他代表主办方之一粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会，向大会表示热烈的祝贺，并回顾GAIR五年来的举办历史，同时围绕本次大会的主题“加速自助创新 重构数智转型”展望未来。他表示：
人工智能受到疫情的洗礼，新基建等因素对人工智能进行了实战的考验，疫情的各项措施也离不开人工智能的加持。今年数字化是热潮，以5G、数据中心、工业互联网、物联网为代表的新基建在2021年爆发，这是信息数字化的基建，人工智能和机器学习基础进一步巩固，成为企业“数智化”转型的基础设施。 2020年底召开的中央经济工作会议强调，强化国家战略科技计划成为2021年八项任务的第一位。现在我们又面临各种大变局，科技的自立自强呼声和规划越来越重要。
香港中文大学（深圳）副校长罗智泉：攻克5G网络寻优“学术无人区”
紧接着，在首个Session“AI前沿”中，中国工程院外籍院士，加拿大皇家科学院院士，香港中文大学（深圳）副校长，IEEE/SIAM Fellow罗智泉，带来以《5G网络性能的模型和优化方法》为主题的演讲，分享其团队在5G网络性能的模型和优化中用到的AI技术和数学模型技术以及探讨了解决5G网络性能优化的问题。
罗智泉教授今年是第二次参加GAIR，他的研究方向主要集中在优化理论、算法设计以及其在信息科学中的应用；曾荣获2010年美国运筹学和管理学研究协会（INFORMS）颁发的Farkas奖，以表彰他在最优化领域的杰出贡献。
在演讲中，罗教授先首先简要分析了5G网络优化的产业现状与面临三大主要挑战，随后展示了其团队成员在现实网络统计模拟技术构想 、5G非独立组网的B1及A2参数优化、5G小区物理标识规划、网规网优高维解空间寻优算法、波束空间用户流量分布建模及应用等五个方面的最新研究成果。
我们国家通信界的产业设备是世界领先的，但设备领先并不等于网络整体性能的领先，5G网络性能优化面临的主要挑战有三，即网络高度复杂的超大规模参数组合、高风险的现网调参以及解决5G网络寻优问题这个学术无人区。
接着，罗教授展示了团队研究成果，他们在SIAM/IEEE Trans. Signal Process/NIPS等国际顶级期刊会议上发表了10+篇Paper，申请了4份专利，其成果已在中国、荷兰、瑞士、德国等全球5G网络中规模应用，支撑多个运营商5G网络性能领先。因此，5G网优这个问题前景是广阔且光明的。
加拿大工程院院士于非：共享智能不仅是技术问题，更是经济问题
第二位演讲嘉宾，是加拿大工程院院士，人工智能与数字经济广东省实验室（深圳）执行主任， IEEE/IET/EIC Fellow于非教授，他的演讲主题是《互联：从质量、能源、信息到智能》。
报告分为五个部分，一是以车为例，向与会者分享了背景知识——互联和自动车辆；二是信息互联中的分层设计、跨层设计、跨系统设计范式：三是人工智能在信息互联中方法；四是主讲报告的主题《互联：从质量、能源、信息到智能》。第五部分是总结。
他在回顾信息互联的研发的过程中提到了维数灾难和模型灾难的问题。另外，目前由数据驱动的人工智能方法存在数据利用率低、泛化能力低、可解释性差的问题。
通过人类的发展历史，他提出智能网联是未来趋势，对机器和人而言，作出重要的决定比简单的获得信息更加重要。共享智能不仅仅是技术问题，也是经济的问题。
他以联网的角度重新思考科学的发展历程，指出我们经历了质量互联、能源互联、信息互联三个发展阶段，下一步将会是智能互联。他展望了这个领域的机遇和挑战。
圆桌论坛：并行处理与系统结构四十年
上午大会的压轴环节，是“并行处理与系统结构四十年”圆桌论坛。
人工智能近十余年的突破离不开算力的提升，而并行处理，正是近二十年来计算能力的快速提升的主要推手，但鲜少有人关注到算力腾飞背后的人物。
并行领域的系统性突破始于20世纪80年代，开创者正是一位华人——1984年，黄铠教授出版了《计算机结构与并行处理》一书。该书作为并行处理领域的第一本国际性经典著作，推动了高性能计算的研究热潮，也为我国“863”计划上马智能计算机选型通用并行计算机起到了至关重要的作用。
而这场圆桌论坛，正是从如今时任香港中文大学（深圳）校长讲席教授的黄铠博士出发，围绕他与多位中国计算引领者的故事，诠释了一颗颗富有中国梦、中国心与中国魂的学者之心。
李国杰院士、郑纬民院士、倪明选教授、徐志伟研究员、金海教授、刘云浩教授、杨铮副教授，这7位Fellow组成的四代“全Fellow”豪华阵容，都与黄铠教授有着深厚渊源，在闲话家常间分享了不少共同回忆与科研趣事，现场欢声笑语不断。在对并行计算与系统结构领域发展历史的回顾中，学术精神与家国情怀也使在场观众深受感动。
在GAIR 2021上，黄铠回忆1974年第一次重返中国大陆的情景，仍然记忆犹新、热泪盈眶：「当时访问，我连旅费都没有，还找朋友们借了钱，买了机票，从纽约转巴黎、开罗、巴基斯坦，再绕过喜马拉雅山与新疆大沙漠，一共飞了34个小时才到北京。」自这一年起，黄铠便与大陆高校建立了密切的学术交流，在清华、北大、中科院等学校担任讲习或客座教授。
1978年，黄铠刚到清华担任讲习教授时，国内的老师都没有接触过西方的计算机知识，他从美国带回来的几大箱资料成为了上世纪中国学者系统学习计算机的关键窗口。
郑纬民院士是最早翻译黄铠著作的中国学者之一。在翻译《高等计算机系统结构并行性、可扩展性、可编程性》一书时，由于对系统结构知识了解不深，郑纬民感到「很费劲」，就一边翻译、一边将不懂的问题记下来，一共记了一百多个问题。后来在新加坡的一次学术会议中，他便拿着这一百多个问题请教黄铠教授，对方十分耐心给他作了解读。
中国计算领域的传奇人物——李国杰院士，也是在听取黄铠的讲座后，进入了计算机体系结构的大门。他直言黄铠是中国并行计算与人工智能计算的引路人，正是在黄教授的课堂上才了解到数据流（Data Flow）等新概念；后来他也成为黄铠在普渡大学招收的第一位来自中国大陆的学生。
1987年，李国杰学成归国，加盟中国科学院计算研究所，在促进中国计算机体系结构发展变革上扮演了重要角色：长期从事国家「863计划」高技术研究，两次担任国家「973 计划」项目首席科学家，主持研制曙光一号并行计算机等重大项目等等。1995年，李国杰当选中国工程院院士。
1995年，李国杰创建曙光信息产业有限公司后，急需人才，黄铠便向他推荐了当时毕业、在美漂泊的徐志伟。于是，1996年，徐志伟从美国回到中国，担任该公司的总工程师。
回国后，徐志伟继续与黄铠合作研究，并在1998年一起出版了一本关于可扩展并行计算的教材，也就是广为传播的《Scalable Parallel Computing》一书。这些研究也启发了中科院计算所曙光高性能计算系统从原来的超级计算机向超级服务器的转型。
时任香港科技大学（广州）创校校长的倪明选，是黄铠的第一个博士生。1994年，倪明选因并行和分布式系统领域的贡献被评选为IEEE Fellow，其论文曾被评选为最近25年计算机体系结构领域最有影响力的41篇论文之一。
到了黄门第二代，即黄铠的「徒孙」，则开始出现基于系统结构的新方向探索。
倪明选在密歇根州立大学任教时指导的博士生、时任清华大学全球创新学院院长的刘云浩便专攻物联网，他是中国最早定义「物联网」的学者之一，当选IEEE/ACM双料Fellow，也是目前唯一一位获得ACM主席奖的中国学者。
刘云浩回忆，博士临近尾声时，他曾犹豫毕业设计的研究课题究竟要选物联网定位还是可信P2P，最后在一次学术会议上受到师爷黄铠在P2P上的研究启发，就选择了P2P。目前，他的主要研究方向除了物联网，也有P2P与云计算等富有黄门特色的方向。
而刘云浩的学生、时任清华大学软件学院副教授的杨铮，也是物联网与无线感知方向的新星，今年入选2022年IEEE Fellow，是入选中国学者中最年轻的一位。
时任华中科技大学教授的金海，称自己是黄铠教授的「旁系亲属」，他在1998年至2000年期间在南加州大学跟随黄铠做博士后研究。黄铠交给他的第一个任务，就是将他与徐志伟合著的那本《Scalable Parallel Computing》所有习题做一遍，并照正规解题答案出一本书。
后来，金海成为推动中国并行处理发展的重要学者之一，他所主持的云计算项目（「面向多租户资源竞争的云计算基础理论与核心方法」）也获得了2020年度国家自然科学奖二等奖。
在圆桌的最后，黄铠教授感叹：「1974年他首次到北京时，中国还处于文化大革命的白热化时期，计算机科技研究大大落后于世界强国，如今，随着一代代中国学子的成长，四十年过去，中国已经站起来了。」
黄铠曾道，只要自己的身体还行，他就希望多培养人才，为中国的科研事业做贡献。在黄铠教授的感染下，他的学生如今也多在学术界或工业界成为一方掌舵人，同时继续培养更多的优秀人才，传承知识，推陈出新。
在聆听了上午场多位重量级嘉宾的精彩演讲和讨论后，大会在下午继续迎来两场重磅圆桌论坛。
院长论坛：AI创新与人才培养
大会下午的第一场，进入了备受期待的“院长论坛”环节，这是国内人工智能学术界关于未来人才培养和发展一次少有的顶级讨论。这一圆桌环节的主持人是AIRS研究院执行院长杜子德教授，出席圆桌的四位AI院长分别是：
澳门大学科技学院院长、IEEE Fellow，须成忠教授； 深圳理工大学计算机科学与控制工程院院长、AIMBE Fellow，潘毅教授； 哈工大人工智能研究院院长、IEEE Fellow，刘劼教授； 南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院执行院长、IEEE Fellow，姚新教授。
院长论坛：AI创新与人才培养
论坛开始之后，各位院长分别介绍了各自学院的建设情况，以及目前所遇到的AI人才培养教学和产业研究的困难。其中，杜子德率先提出了他对现今人工智能研究院的顾虑，他觉得，"现在各地建设的人工智能研究院已经不下几十个，但除了发一些文章，实际的产出都比较有限，这种情况的生存能力比较堪忧。"
对此，刘劼教授表示，"哈工大有悠久的机器人和人工智能科研和人才培养经验，无论是研究院的科研产出，还是生存，最终都要回归到人，是'铁打的人，流水的营盘。'只有把人留得住，人才继续研究，整个团队才能继续发展。现在可能大家都习惯叫人工智能，我相信中间可能会有一些变化，但只要团队留得住，就会继续往前走。
此次论坛中，人工智能人才培养观中究竟是更重视理论，还是更重视应用，也吸引了现场观众的积极反馈。
姚新教授表示：“因为商业应用的热度，目前大家把AI研究和教学的精力大都放在了应用环节。但深度学习就像一个漂亮的房子，计算机科学与工程是地基。大家一窝蜂去盖房子，是否会突然发现地基有一天会塌掉？要想做好人工智能及其应用，必须打牢计算机科学与工程的基础。从人才培养而言，既使做应用也需要有计算思维和逻辑思维能力。不应过度强调人工智能应用的特殊性。”
对于这个问题，须成忠教授也做过调研，他发现先有某一专业领域（比如医学）的知识，然后学习人工智能的人才，相比计算机系毕业后再去学领域知识的人才，在就业中受到的欢迎度更高。
左：杜子德教授，右：须成忠教授
而潘毅教授在深圳理工大学在制定计算机科学教学计划时也有类似的矛盾，计算机里最重要的就是硬件系统、操作系统和算法，如果把这些基础课打得很扎实，很多AI课程就安排不上，四年教学时间就变得捉襟见肘。"
临近结束时，各位院长也分享了自己对于AI人才培养的心得：
须成忠教授认为"人工智能的教学核心不应该叫人工智能，数据科学会更加贴切、更加准确。" 潘毅教授表示："AI教学观要顶天、立地；顶天是要发明新理论，立地是要让人工智能真正落地应用。" 刘劼教授表示："人工智能要强调交叉学科属性，人工智能要往下面走，必须跟领域结合，解决实际问题才有未来。" 姚新教授表示："人工智能人才培养到底是强调能力，还是强调知识，培养人工智能人才和培养计算机人才有什么不同，或许更值得大家思考。"
人工智能本质是一个应用领域，而不是基础学科。而计算机科学与人工智能之间是系统和应用之间的关系，"中国真正做计算机系统的高校非常少，因为开发先进的计算装置（包括芯片、体系结构、总线、存储等硬件和OS、编译、语言、中间件等软件）是很难的。" 人工智能和很多专业领域密切相关，比如医学、汽车、金融等等。AI人才不应局限于自身，而要多和行业专家合作去解决问题。
结合自身经历，杜子德表示，即便在人工智能时代，计算机科学基础对逻辑思维非常重要。我们如今最匮乏的，还是有批判性思考能力以及解决问题能力的人才。
至此，在热烈的掌声中，院长论坛拉下了帷幕。
圆桌论坛：“1991人工智能大辩论”三十周年纪念
大会进行到下午16时，以“纪念1991年人工智能大辩论三十周年”为主题的圆桌论坛，在南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院执行院长、IEEE Fellow姚新的主持下正式开启。
1991年，恰逢日本五代机研发失败，以符号逻辑为基础的传统人工智能遭遇理论危机，IJCAI在《Artificial Intelligence》专刊上组织的人工智能的大辩论引发强烈反响，并最终促进了连接主义、行为主义的兴起，引领了新一代人工智能基础理论范式。
参与这场论坛的嘉宾，是这场里程碑式变革的重要见证者，他们分别是：
杨强，加拿大工程院院士、加拿大皇家科学院院士, 微众银行首席人工智能官，IEEE/AAAI Fellow； 张成奇，悉尼科技大学副校长，澳大利亚人工智能联合会理事长； 周志华，南京大学计算机科学系主任，人工智能学院院长，ACM/AAAI/IEEE/AAAS/IAPR Fellow； 赵峰，清华智能产业研究院首席科学家、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow、Sloan Fellow 林方真，香港科技大学计算机系教授，AAAI Fellow； 林德康，奇点机智联合创始人。
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