第八届（2020年）同济大学中德工程学院院友会年会人工智能分论坛新闻稿

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人工智能分论坛会议纪要

 

撰稿人：11级院友 屈凯峰，审核人：10级院友 冯迪、12级院友 王琪

活动简介

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点击这里观看本次分论坛的直播录像！

无情的疫情也熄灭不了院友们的热情，继第八届中德工程学院院友会（CAMT）线上年会主会场圆满闭幕之后，我们的第一场分论坛——人工智能分论坛也于2020年10月24号成功举办，并吸引超过200多人次进行观看。我们很高兴看到身处不同国家和地区的不同年纪的院友们在当下的特殊时期，可以以云聚会的方式共聚一堂。

人工智能随着硬件算力的提升，应用场景愈加的广泛。关注时事的朋友们也会察觉，人工智能落地项目近几年明显增多，行业就业前景一片大好，薪资水平也屡创新高。通过三位嘉宾的报告和其后的圆桌讨论，希望有志进入这个行业的朋友能够对人工智能及其落地应用有初步的了解。而已经身处这个行业的朋友们，也可以借这个机会认识更多优秀的朋友们，对这个行业获得更深层次的理解。

这里会回顾时长两个小时的报告，总结会议精华，错过论坛的朋友们可以借本文了解会议内容，并可以关注我们后续的精彩分论坛。目前我们身处在一个经济动荡、机会风险并存的时代，愿大家能找准自己的目标，勇敢而踏实地走好每一步！（注：以下“XX:XX”表示内容在录制视频中的位置）

会议纪要

首先，本次分论坛的主持人，冯迪院友为我们介绍了会议流程和主讲嘉宾。

会议前一个小时由人工智能领域的三位大咖，为我们解读人工智能及其落地应用。后一个小时，将由我们另一位主持人沈嘉贇带领我们进入圆桌讨论环节，本环节中，三位嘉宾会分别回答由与会观众们提出的问题。这些问题由筹备组进行了精心的挑选，是大部分参会者都较为关注的话题。

同时我们建立了人工智能分论坛讨论群，方便大家会后继续讨论提问。

丁昊博士：工业人工智能

首先是丁昊博士为我们带来了工业人工智能的报告（03:50）。

丁昊博士曾在北京理工大学、多特蒙德大学学习自动化专业，并分别取得了学士、硕士学位。在获得了慕尼黑工业大学和卡塞尔大学的博士学位之后，丁昊博士进入ABB工作，并担任ABB首席研究员。之后，丁昊博士于2018年夏以合伙人的身份加入崧智智能，并出任CEO。崧智智能是一家致力于将人工智能落地到工业领域，用人工智能升级助力生产制造的企业。

丁昊博士的讲话没有涉及详细算法的介绍，但他借用自己参与过的的项目向我们展示了人工智能在工业领域已落地的应用和在工业界的发展潜力。

首先丁昊博士介绍了他参与的世界第一款工业级协作机器人项目（09:09）。传统控制理论的局限导致一些问题无法建模，他们使用了传统控制的方法加上人工智能的算法，为一些公司实现了工业机器人在繁杂步骤中对人力的替代，并改进了控制的鲁棒性。而后，丁昊博士为我们分享了几个柔性打磨加工流程的案例（15:58），并讲解了人工智能是如何被用在选型、轨迹生产、自动标定之中。在回答提问环节，丁博士也就人工智能在汽车领域的应用做出了自己的解读（27:00）。他认为，在当前条件下，可使用的数据量和稳定性是阻碍人工智能落地应用的重要原因。

陈宇翔博士：机器学习与中美欧互联网行业

接下来是陈宇翔博士的精彩发言（31:00）。陈宇翔博士在慕尼黑工业大学攻读图像处理方向的博士学位之后，先后就职于阿里巴巴、亚马逊等公司，拥有国内外一线互联网大厂的工作经验。目前在Adobe担任高级软件工程师，负责B（business）端业务。

首先他介绍了学术界和工业界的区别（36:00）。学术界追求的是新，而工业界、互联网公司看重的是实用、稳定，考验一个人多方面的能力。而后陈宇翔博士也结合自身工作经验为大家讲解了中美欧互联网企业的区别，也对996阐述了自己的看法（38:00）。

美国互联网企业追求效率和人才培养，通过去PPT化、优化开会流程等方式，提升了员工个人的效率，规避了无谓的加班。除了工作和学术，陈博士也同大家分享了在中美德瑞等不同国家的工作、生活感受（46:00）。最后陈博士以展望机器学习的下一个十年结束了本次干货满满的发言，他认为，机器学习会愈来愈“踏实”，未来将从风口的互联网行业辐射到其他行业。这也对未来的AI人才提出了几点新的要求：数据思维、提问能力、落地能力、软技能（48:00）。

王立超先生：自动驾驶技术运用

王立超先生目前是新石器AI算法负责人（57:00），曾主导了多个人工智能产品的研发与落地，工作内容很契合本次论坛主题。

首先，王先生为大家介绍了自动驾驶分级表，并从成本的角度讲述了自动驾驶商业化应用落地的几种解决方案（60:00）。随后列举了L4自动驾驶落地一般道路的困难和未来可能应对方案。

王先生也介绍了他所在的新石器提出的自动驾驶系统解决方案（60:07）。

最后王先生为大家分享了新石器的无人车是怎么样走入我们的生活的（73:00）。

圆桌讨论

进入圆桌论坛环节，主持人沈嘉赟院友根据前期报名阶段收集到的问题以及现场观众关心的重点内容，请三位嘉宾分别进行了分享。

首先由丁博士回答“初创人工智能公司如何顺利实现人工智能应用落地，是否要针对不同的公司和业务做很多订制化的工作。”这一问题。他说到，AI公司需要和有数据的客户进行交流合作，不可能只靠算法做空中楼阁，现在普遍采取通用算法模块加特殊订制化算法的组合模式。针对不同领域客户的不同使用场景，AI公司必须调整自己的方案。（88:00）

接下来，陈宇翔博士结合自己的工作经历，回答了人工智能在to B端的应用现状和未来发展。他说到，AI渐渐从以算法为中心演变到以到落地为中心，为互联网之外的其他行业进行赋能，如智能交通、智能制造。具体应用场景依旧会不断扩展。

其后，王立超先生回答了有关自动驾驶安全性、自动驾驶商业落地的问题（98:00）。王先生针对安全性回答到，在新石器的大量路测中，目前还没有发生任何碰撞的事故。针对自动驾驶落地（100:00），王先生提到了特斯拉。王先生认为OEM（整车厂）中特斯拉在L2—L3级别的落地方面是全球的领先者。目前互联网企业更多致力于更高级别的智能驾驶技术，但是大部分方案都还没能完成在所有场景下的、完全可靠的验证。

圆桌讨论的最后三位嘉宾再次强调人工智能在落地时，一定要结合落地场景。AI工程师不仅需要了解人工智能，也需要了解被控对象，这样才能更好的释放AI的价值，这也可以为很多传统方向的工程师、研究人员提供了入局的契机。

最后，三位嘉宾分别就在大公司和小公司就业、创业表达了自己的看法（120:00）。有兴趣的读者可以从回放中了解更多细节。

至此，本次论坛圆满结束。

鸣谢

最后感谢献上了精彩演讲的嘉宾们以及参与了本次论坛的朋友们。当然，也再次感谢组织了本次精彩活动的论坛筹备组。愿校友们、有所有努力奋斗中的朋友们，都能实现人生的理想！