香港中文大學(xué)（深圳）黃鎧：SMACT 的技術(shù)融合之路 | CCF-GAIR 2019

記者按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。峰會(huì)由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，記者、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦，得到了深圳市政府的大力指導(dǎo)，是國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級(jí)交流博覽盛會(huì)，旨在打造國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域極具實(shí)力的跨界交流合作平臺(tái)。

7 月 13 日，在「5G+AIoT 專場(chǎng)」論壇上，就 5G、AI、IoT 當(dāng)下最熱的三大核心技術(shù)，來自學(xué)術(shù)界、企業(yè)界的學(xué)者、專家也到場(chǎng)分享了相關(guān)觀點(diǎn)，并就當(dāng)下核心技術(shù)點(diǎn)和技術(shù)趨勢(shì)進(jìn)行了講解。其中，香港中文大學(xué)（深圳）校長(zhǎng)講座教授，深圳市人工智能與機(jī)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(duì)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(gè)技術(shù)融合起來，這五項(xiàng)技術(shù)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(tuán)隊(duì)在相關(guān)領(lǐng)域的一些進(jìn)展。

以下是黃鎧教授大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)全部演講內(nèi)容，記者(公眾號(hào)：記者)作了不改變?cè)獾恼砑熬庉嫞?/strong>

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(jiǎn)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(jiǎn)稱人工智能物聯(lián)網(wǎng)。而我們所說的 5G，則是蜂巢式移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)；不過，中國(guó)的許多城市，已經(jīng)開始用上了5G 網(wǎng)絡(luò)。

眼下，5G 經(jīng)常和云聯(lián)系起來，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的相關(guān)應(yīng)用；從速度方面來說，它大致比 4G 快 100 倍，因?yàn)檫吘売?jì)算可以提供海量的數(shù)據(jù)分析；除此之外，大家還比較關(guān)注 5G 里的數(shù)據(jù)保護(hù)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(dāng)遠(yuǎn)，大概 36000km，信號(hào)來往的延遲非常長(zhǎng)；而近地軌道衛(wèi)星（LEO Satellites）的距離大概縮短了 30 倍，傳輸延時(shí)短。近地軌道衛(wèi)星的廣泛應(yīng)用將對(duì)信號(hào)高速和全球范圍內(nèi)的傳輸十分有幫助。

目前，我的研究團(tuán)隊(duì)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(lǐng)域，基本上涉及五個(gè)技術(shù)，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(gè)技術(shù)融合起來，就目前而言，專注于其中一門技術(shù)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(huì)網(wǎng)絡(luò)中，各類數(shù)據(jù)開始數(shù)字化并存儲(chǔ)至網(wǎng)上，諸如高鐵票收據(jù)、購(gòu)物的收據(jù)、網(wǎng)上購(gòu)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(shí)現(xiàn)了數(shù)字化，并都被存儲(chǔ)、應(yīng)用。

全球現(xiàn)在有 70 億人口，但是卻有 60 億的手機(jī)，在五年以前這個(gè)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(chǔ)、處理與分析的服務(wù)。

我們都知道云計(jì)算和邊緣計(jì)算，但在它們中間還有一層叫霧計(jì)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(jì)算設(shè)備。

以前云的單位為千，現(xiàn)在全世界有十萬個(gè)以上。中間是霧節(jié)點(diǎn)，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(jì)，再過十五年或二十年，全世界 IoT 設(shè)備規(guī)模要到萬億，每個(gè)人都可能會(huì)控制 100 個(gè)以上的設(shè)備。那么，這些設(shè)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(hào)的傳輸距離。其中，藍(lán)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(yuǎn)就不行了；相對(duì)來說 WiFi 很快，甚至比現(xiàn)在的 4G 還快，但是 WiFi 也有一個(gè)問題，它的傳輸范圍最長(zhǎng)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?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)距離、大傳輸量的方式，從而驅(qū)動(dòng) IoT、AIoT。不過，IoT 和 5G、6G 還不一樣，因?yàn)閿?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成了信號(hào)，而真正的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在云里。

上面這張圖比較了不同網(wǎng)絡(luò)的覆蓋能力與八種功能效率，綠線是 5G 網(wǎng)絡(luò)，紅線是 4G 網(wǎng)絡(luò)，藍(lán)線是 IoT 網(wǎng)絡(luò)。可以看到，在連接密度方面，藍(lán)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(luò)的原因。

最近在人工智能和大數(shù)據(jù)方面也有許多新進(jìn)展，比如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)盟學(xué)習(xí)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(jī)，假如有兩千架無人機(jī)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?yàn)?，我們希望這個(gè)研究機(jī)構(gòu)能夠更加關(guān)注民生和社會(huì)，而不是軍事應(yīng)用，更不會(huì)把 AI 引到制造武器的方向。

我們港中大（深圳）團(tuán)隊(duì)目前的工作集中在造云平臺(tái)，采用了浪潮的服務(wù)器，應(yīng)用了浪潮的 AI 芯片，并將邊緣計(jì)算、消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合應(yīng)用，整個(gè)系統(tǒng)的能力涵蓋深度學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)等，整個(gè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括傳感層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層，我們主要工作是在應(yīng)用層，主要應(yīng)用于支持大灣區(qū)的智能制造、工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、人才庫(kù)、智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)與公共健康云服務(wù)等應(yīng)用。

以上就是我分享的內(nèi)容，謝謝各位。

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