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                分论坛 > 武汉 > 新闻动态
                CCF YOCSEF武汉:大数据AI融合发展背景下 学术界和产业★界谁是影响力的C位担当?
                2020-08-24 阅读量:552 小字


                CCF YOCSEF武汉分论坛采用线上会议+直播相结合的形式举办★本次活动,吸引直播观看人气峰值超6000。
                直播+视频会议同步开场

                在当前的人工智←能和大数据时代,科技公司和高校都在相关领域展开了的许多科学研究,特别是很多企业更是有相当多的应用产品︼落地。企业在获取数据和计算资源方№面占有很大的优←势,且针对主流的人工智能研∏究问题,很多大企业都专门成立了研究院、有专门的研究人员在做研究。另一方面,高校的教师也承担了一部分科研任务,在学术前沿的自╱由探索方面做出了自己的贡献。两相碰撞,在大数据AI融合发展的时代背【景下,学术界和产业界谁是影响》力的C位担当?两者又应该如何把握自身的优势、如何通过交流合∩作去促进双方和领域的良性发展? 以此为↘背景,2020年8月22日上午,CCF YOCSEF武汉举办了“大数据AI融合发展背景下,学术界和产业界谁是影●响力的C位担当?”观点论坛,从以下三个方◇面展开了思辨和探讨:

                (1)怎么◢样界定高校和企业各自的科研影响力?

                (2)高校、企业如何提升自↑己的影科研响力?

                (3)高校和企业怎样开展合作,发挥自〓身优势,促进行♀业发展,寻找合适各自的研究方向?

                本次观点论坛,邀请了阿里巴巴美洲达摩院高级算法工程师王丕超、京东零售技术卐与数据中心共享技术部高级算√法工程师安山、武汉科技大学副教授朱子奇、湖北第二师范学院副教授甘胜丰、南京理工大学教授魏秀参、中◣国地质大学(武汉)孙琨、山东大学副教授〓孔兰菊、栋科软件吴永鹏等企业界和学术界有影响力的专家学者,一同参与论坛思辩※,畅所欲言,为人工智能和大数据领域的发展建言献策。

                学术界+企◥业界嘉宾引导发言

                优势互补方能开启校企共赢的新模式”。来自阿里巴巴美洲达摩院↑的王丕超工程师从人↘工智能四大研究领域“计算智能、感知智能、行动智能、理解智能”和三大要素“算法、数据和算力”入手,详细分析了高校∏和企业的各自特点和优势、国内各城市研究院校和机构的特点、AI人才流动的情况,提出了校企共赢的多■种途径。



                来自京东的安山工々程师也认为,学术界与企业界在人Ψ员项目构成、科研任务等方面具有诸多不同,应用场景已是人工智能研∞究中不可或缺▲的要素。“AI≠产品,目前的AI仍不具备通用性。”他又以负责的AR试妆项目,分析了学术界和企业①界在研发方向方面选择的差异,指出企业界↙更注重商业价值和效能价值。



                武汉科技大学朱子奇老师从高校科研工作者的角度提ㄨ出了新AI时代下如何开展科研的一点思▃考。他总结了人工智能的发展进程,阐述了AI领域科研的新特点,分析了高校和企业科研团队的特色,总↓结了高校科研中存在的问题,最后对高校的科♀研工作进行了如下定位:寻求特色和力所能及的研究方向、合理规划经费◆、应用需求为导向、软件硬件相结合;对高校和企↑业的合作提出了如下思考:加深交流、互信互利。



                最后,来自湖北第二师范学〓院、有诸多服务于重工业企业经历的甘胜丰老师,谈了他十年间对企业服务和工业○中AI应用程度的变化的体会。他感觉到,企业和高校之间有时间差,企业技术人员与高校科研人员㊣ 存在各方面不一致、保持高校科研和企业技术之间的流动性对二者的发展↙十分重要。通过举例工业中AI应用程度的变化、理想与现实之间的差距,他强调:工业对AI的需求巨卐大,但主体设备的全面替换很〗难;暂从工业服务出发逐渐替换,以小搏大,才能实现普通工业都用得起〗的AI技术



                思辨+热议C位担当归属问题

                大数据AI融合发展背景下,学术界和产业界谁是影响力的C位担当?来自两界的专家学者积极思辨,观点频现。

                思辨点1:高校和企业如何界定各自的科研影响力?

                (1)在高校和企业对有影¤响力的科研工作认知一々致吗?

                (2)大数据+AI大热之下,高校和企业的科研影响力是此消彼长还是齐头并进?

                秀参:业界和学界认识并不一致,例如小样本学@ 习,业界︼更愿意购买数据,学界对于推理非常感兴趣,但业界并不一定有兴趣。

                孙琨:两个方面思考:一方面,高校认为人才培养非常重要,包括工程人才■和科研人才;另一方面,为了培养人才,需要一∞定的科研前瞻性。二者对于有影响力存在↓分歧,高校的指标包括:师生数量、经费和论文等;企业包括:研发经费、销售数量、创收、有效发明〖专利、应用价值等∩。

                安山:AI发展需要高校和企业的协同发展,AI发展中的痛点也需要学界来解决,没有ㄨ必要此消彼长

                丕超:高校和企业一定是齐头※并进。AI发展潜〗力大,蛋糕够大,能够容纳高校和企业的共同发展,两者的♀合作更需要加强。但有些趋势值得▅注意:资源不均衡,AI人才主要集中在名校。像没有几篇顶会论文就很难进阿里,而非名校很难产出顶会论文。

                唐厂:论文发♂表的引用率是否代表科研的影响力

                丕超:每年顶会论文数量Ψ很多,引用数是影响力的一个非常重要的指标

                秀参:企业和高校着眼点卐不同,能够齐头并进。

                兰菊:企业发表论∞文的动机是什∴么?  

                丕超:企业发表论文的动机:增强在竞标时的技术→储备,增加个人影响力。


                思辨点2:高校、企业◥如何提升自己的科研影响力?

                (1)新形势下,二者在科研影响力方面各自的优劣势是什么?

                (2)在大数据AI领域,前沿问题交给高▂校,力气活交给企业,说法是否认【可?

                永鹏:学术→界成果有门槛,时间周期偏长,容易造成相比企业界落后的错觉。

                包云岗:科研聚焦是高校科研的优势,长期研究能够产生具有商业价值的研究成果。

                子奇:大企业应该勇敢出来】占据C位,企业资源丰富,且能更快速的调度。

                秀参:高校更为自由,企业有生存压力,高校做长※远的方向,企业Ψ负责技术落地。高校和企业都存在人才培养问题,侧重点『不同,高校用科研『项目训练学生,培养基本科研素养,源头创新◥是重点。企业聚焦于工程师的维度,主要在于场景中落地的能力。两者←可以人才互补。

                云岗:科研“重工业模式”的执行,起点未必需要大量人力投入,重在持续积累和投入。


                思辨点3:高校和企业怎样开展合作,发挥自身优势,促进行业发☆展,寻ω找合适各自的方向?

                (1)合作模式哪种更合理:前沿探索允许失败?技术成熟产品应用?

                (2)高校和企业的人才流动机¤制哪种更有效:吸取国外学术休假方式(高□端人才直接交流)?通过校企合作培养学生(高校培养ζ人才向企业输送)?通过项目合作发挥各自优势?

                天亮:需要建立高校和企业的人才交流机制。

                兰菊:校企︼合作过程中,高校的人才◣怎么样映射进去,怎么样把企业的问题投射出来?企业工程性要求比较高,对产品的稳健型要求比较高,积极打造自己平台,但可能会缺各类∮人才,需要高校作为核心支撑。

                欧阳:细分领域有很多中◆小企业,也有很多校企合作√的机会。

                孙琨:中小企业的需求和高校科研人员之间信息不对◢称,缺乏相互了解的渠道,合作之间临界点不好把握。我们的国外合◣作伙伴,原来都是高校的教授,基于某种技术创业,然后在细分◤的领域做到隐形冠军。个人认为,学术界还是可以关注更多●的细分领域。

                天亮:校企合作,信息︾不对称,企业作为需求方∞,然后寻找★高校目标明确,但高校不知道企业需求什么。企业举办挑战赛模式不错,有助于搭建企业和高校科研人员之间的桥梁

                总结

                大数据AI融合发展背景下,学术界和产业界在影响力的认知、优势等」方面各有不同。加强工业界和学术界的联系,携手并进、协同发展、资源共享,在■国际大竞争的环境下能够推动整个AI产业的更好地发展。条条大◤路通罗马,校企合作的渠道非常多◆。高校找好』自己的优势定位、拥抱业务需求,企业加强人才流动、打破信息不对称,有助于二者开展合作、发挥优势,共促行业发展。



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