人工智能與產(chǎn)業(yè)騰飛

人工智能與產(chǎn)業(yè)騰飛10月12日，第七屆中國(guó)智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇在佛山開幕，在第一天的主論壇上，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)認(rèn)識(shí)系統(tǒng)與信息處理專業(yè)委員會(huì)主任，清華大學(xué)教授孫富春發(fā)表了主題為《人工智能與產(chǎn)業(yè)騰飛》的精彩演講。孫富春教授深入淺出地回顧了人工智能的前世今生，并從產(chǎn)業(yè)的角度介紹了人工智能與現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)如何深度融合，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈條的形成以及制造業(yè)的騰飛。在報(bào)告中還為與會(huì)嘉賓展示了其團(tuán)隊(duì)的科研課題和科研成果，并對(duì)人工智能的未來(lái)進(jìn)行了思考和暢想。他提出，我們應(yīng)構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加速產(chǎn)業(yè)建設(shè)，加快邁向“中國(guó)制造’’5人工智能最早的時(shí)候，在古代哲學(xué)里是一個(gè)很重要的問題。最早出現(xiàn)在 多年前的諸子百家，荀子在《正名》篇里面第一次描述J什么是智能，我們來(lái)看一看。它是這么講的，“知之在人者謂之知。知有所合謂之智”，什么意思呢？人天生就有一種認(rèn)知的能力，把這種認(rèn)知能力在社會(huì)實(shí)踐中就能產(chǎn)生智慧。第二段話就是“能之在人者謂之能”，就是人還有一種能力，就是求變和創(chuàng)新的能力，把這種創(chuàng)新能力在社會(huì)實(shí)踐中就能產(chǎn)生才能。那么，什么是智能呢？就是將人的認(rèn)知能力用于變革和創(chuàng)新世界就是智能。我們?cè)倏纯?字典里面是怎么說的，它說智能是學(xué)習(xí)和求解問題的能力，它是解決新問題、理性行動(dòng)與像人一樣行動(dòng)的能力。我們都知道 年在麥卡錫在美國(guó)達(dá)特茅斯市的研討會(huì)上宣布了人工智能這門新的學(xué)科。那么，在這個(gè)會(huì)上人工智能是怎么定義的呢？它說人工智能是制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程，特別是智能計(jì)算機(jī)程序，它與使用計(jì)算機(jī)、理解人與智能的內(nèi)生動(dòng)力有關(guān)，但智能并不局限于生物學(xué)觀察的方法。談到人工智能我們不能不提到圖靈，圖靈在 年在《計(jì)算機(jī)能思維嗎》提出了著名的圖靈測(cè)試，就是人和機(jī)器背靠背，讓人提問題，機(jī)器回答，如果有 的機(jī)器回答讓人感覺到是像人回答的，我們就說這個(gè)機(jī)器具有智能，他建立了人工智能的思想基礎(chǔ)。我們經(jīng)常講是計(jì)算技術(shù)推動(dòng)了人工智能的發(fā)展，用哪些計(jì)算呢？首先是云片計(jì)算機(jī)，是它主要推動(dòng)了現(xiàn)代人工智能的發(fā)展。還有哪些計(jì)算呢？網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推動(dòng)了群體智能的發(fā)展。還有生物計(jì)算，以生物計(jì)算主導(dǎo)的人工智能，一定是未來(lái)人工智能發(fā)展的重要方向。我覺得現(xiàn)有的智能是沿著這三條線索分別在發(fā)展，同時(shí)部分有交叉，但是以獨(dú)立的發(fā)展為主。我們過去講人工智能有兩大范式，一個(gè)是符號(hào)主義，就是利用數(shù)學(xué)里的數(shù)理邏輯，通常稱它為知識(shí)驅(qū)動(dòng)的人工智能。第二部分我們講是聯(lián)接主義，就是神經(jīng)元，一直到現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)，稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能。人工智能的第三范式是什么呢？我們認(rèn)為是神經(jīng)機(jī)制驅(qū)動(dòng)的人工智能，包括今天李院士講到的深度學(xué)習(xí)，最早是年，人們對(duì)貓視覺皮層的發(fā)現(xiàn)而建立起來(lái)了。今天的超限學(xué)習(xí)機(jī)，包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)都是基于腦科學(xué)和生物學(xué)的發(fā)現(xiàn)，他們就是基于神經(jīng)機(jī)制驅(qū)動(dòng)的腦認(rèn)知。人工智能有很多的領(lǐng)域，我們覺得這段時(shí)間發(fā)展比較多的應(yīng)該是機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器感知，機(jī)器感知包括語(yǔ)音處理技術(shù)、圖象識(shí)別技術(shù)等等。目前人工智能已經(jīng)應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理、知識(shí)表達(dá)、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人。我們經(jīng)常談到三起兩落，這里面我想提出一個(gè)觀點(diǎn)，就是年以后，即深度學(xué)習(xí)提出以后，它是通過數(shù)據(jù)自主的提取特征，我們說它叫智能，之前的人工智能發(fā)展我們認(rèn)為叫人工，即深度學(xué)習(xí)之前只有人工，深度學(xué)習(xí)之后有了智能。大家說人工智能將來(lái)對(duì)社會(huì)發(fā)展有哪些影響呢，機(jī)器犯錯(cuò)了誰(shuí)擔(dān)責(zé)呢？社會(huì)結(jié)構(gòu)改變了機(jī)器伴侶年美國(guó)人做出來(lái)了，這里我們提出來(lái)一個(gè)很重要的問題？就是人工智能是不是改變世界的第三個(gè)蘋果？我們講第一個(gè)蘋果是亞當(dāng)和夏娃偷吃的那個(gè)蘋果，第二個(gè)蘋果就是砸在牛頓頭上的蘋果，牛頓的創(chuàng)造不光是萬(wàn)有引力，還包括微積分，我們現(xiàn)在研究問題都通過數(shù)學(xué)的辦法、科學(xué)的辦法去做，他改變了世界。第三個(gè)蘋果，是圖靈吃掉了的毒蘋果，它改變了社會(huì)，從此我們社會(huì)進(jìn)入了人和機(jī)器之間共存的社會(huì)，我們過去人和機(jī)器之間的關(guān)系是單向的關(guān)系，機(jī)器服從人，人工智能時(shí)代人和機(jī)器之間應(yīng)該是一個(gè)雙向的關(guān)系，機(jī)器有感知和決策能力，有認(rèn)知能力，可以跟我們一起工作，協(xié)同完成某項(xiàng)任務(wù)，我們今天講到的人機(jī)混和智能就屬于這個(gè)方面。最近有一本書，是王飛躍老師的學(xué)生王曉翻譯的，我還為該書寫了一個(gè)序，就講到了社會(huì)機(jī)器問題，這是一個(gè)新的社會(huì)生態(tài)，人和機(jī)器共存的社會(huì)。我們?cè)僬勆疃葘W(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是年約翰霍普金斯大學(xué)的和 教授一個(gè)重要的發(fā)現(xiàn)，他們發(fā)現(xiàn)了人的視覺信息處理是分級(jí)的，這個(gè)發(fā)現(xiàn)大大促進(jìn)了人工智能的發(fā)展。人的視覺處理分為 到區(qū)， 是一些簡(jiǎn)單細(xì)胞，復(fù)雜細(xì)胞和超復(fù)雜細(xì)胞進(jìn)行線條邊緣的提取，到 就形成了部件，再經(jīng)過第三區(qū)形成輪廓，最后形成物體的表征和識(shí)別。有人會(huì)問為什么深度學(xué)習(xí)那么多層呢？是因?yàn)椴煌尘昂蛨D像分辨率下，不同人完成這幾個(gè)功能，需要的層數(shù)不同，比如提取邊緣，有的人用層，有的人用 層。為了得到更好的表達(dá)和識(shí)別能力，層數(shù)有時(shí)很多，湯曉鷗團(tuán)隊(duì)在 年 比賽中，層。我們說深度學(xué)習(xí)是一個(gè)端到端的學(xué)習(xí)，它跟我們傳統(tǒng)的模式識(shí)別有什么不同呢？就是自動(dòng)選擇特征。深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品現(xiàn)在應(yīng)用在移動(dòng)終端里面，像蘋果的，微軟的智能安全工作空間。問一下什么是“深度學(xué)習(xí)”，只要同手機(jī)說一下，馬上會(huì)告訴你強(qiáng)化學(xué)習(xí)的意思。強(qiáng)化學(xué)習(xí)剛才我們李院士講的比較多，我這里就不再多說了。我們看到阿爾法狗把所有圍棋高手都打敗了，那么大家會(huì)產(chǎn)生一個(gè)映像，人工智能將來(lái)不得了。但我認(rèn)為以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能存在這么一些缺陷，第一個(gè)是端到端黑盒子，網(wǎng)絡(luò)中存在大量的復(fù)雜非線性變換和大規(guī)模神經(jīng)元連接，少量的隨機(jī)擾動(dòng)就會(huì)導(dǎo)致最后結(jié)果的劇烈變化，其行為和表現(xiàn)難以理解和合理解釋，很難對(duì)模型的行為進(jìn)行有效分析，無(wú)法找到原因并進(jìn)行修正。比如美國(guó)人用深度學(xué)習(xí)，結(jié)果把一個(gè)黑人識(shí)別成一個(gè)猩猩，這種笑話是不少的。缺少可解釋使得現(xiàn)有人工智能技術(shù)很難應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、國(guó)防等可解釋性異常重要的領(lǐng)域。第二就是依賴大數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)怎么辦？能耗大，計(jì)算量大，阿爾法狗用了 塊，我不知道 塊 要多少錢，我感覺應(yīng)該是個(gè)億到個(gè)億。模態(tài)單一，阿爾法狗只能下圍棋，不能下象棋，哪怕把規(guī)則改一下他就適應(yīng)不了。其實(shí)智能里面還有一個(gè)非常重要的東西，就是人通過學(xué)習(xí)會(huì)產(chǎn)生知識(shí)的涌現(xiàn)，這個(gè)涌現(xiàn)具體體現(xiàn)在哪里呢？我們這里有很多的博士生導(dǎo)師，比如一個(gè)博士生兩年半要開題，四年要畢業(yè)，怎么現(xiàn)在還沒有發(fā)表文章？有人說你別著急，半年時(shí)間全出來(lái)了，這就是積累到一定的程度就會(huì)產(chǎn)生一種知識(shí)的升華和涌現(xiàn)，這是阿爾法狗所沒有的。我們提出這樣一個(gè)觀點(diǎn)，我們認(rèn)為在深度學(xué)習(xí)的之前的模式識(shí)別是算法加特征，這些特征是人自己選定的，比如說顏色特征，紋理特征，幾何特征等等，數(shù)據(jù)加進(jìn)來(lái)干什么？數(shù)據(jù)加進(jìn)來(lái)就是供自動(dòng)提取特征。大家都知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，如果隱層單元的數(shù)目大于輸入維度問題所需要求解的最優(yōu)參數(shù)就轉(zhuǎn)化為不適定問題。怎么辦？增加數(shù)據(jù)，把這個(gè)問題解決了。小數(shù)據(jù)行嗎？通過正則化方法和對(duì)抗式網(wǎng)絡(luò)得到一定程度解決。我們?cè)倏?，現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)只用到了算法和數(shù)據(jù)，其實(shí)人在觀察事物的過程里面還用了一個(gè)很重要的東西，就是模式。深度學(xué)習(xí)這兩年有了很大的進(jìn)展，一個(gè)重要的因素就是視覺、聽覺、觸覺，腦電都可以用二元矩陣表示，深度學(xué)習(xí)可以推廣到這些領(lǐng)域。人在觀測(cè)事物時(shí)，觀測(cè)模式不一樣，白天大多用到視覺，操作物體用觸覺，有時(shí)把這幾個(gè)感知信息融合在一起。好，我們?cè)倏纯葱袨椤Ｐ袨槭侨斯ぶ悄芤粋€(gè)非常重要的部分，但是現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)沒有做到這一點(diǎn)。我們?cè)傧蛏峡?，我們研究了特征，我們需要什么？概念，這就是可解釋性的問題。此外，我們還需要知識(shí)和模型。我們看看現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)僅僅做到了我畫的這一小塊，而且還不夠完善。剛才強(qiáng)調(diào)一個(gè)很重要的問題，需要很多數(shù)據(jù)，如果沒那么多怎么辦？就是小樣本表示學(xué)習(xí)是目前非常重要的一個(gè)風(fēng)向，怎么做呢？我需要大量的數(shù)據(jù)，這實(shí)際上是一個(gè)正則化的問題，我們通過正則化，通過流形學(xué)習(xí)可以改變這個(gè)問題。還有一個(gè)問題很重要，就是如何產(chǎn)生數(shù)據(jù)。學(xué)自動(dòng)化的人都知道，模型可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)，如果將模型的產(chǎn)生式方法和機(jī)器學(xué)習(xí)的判別式方法結(jié)合，有望解決數(shù)據(jù)的產(chǎn)生問題。這就是今天強(qiáng)調(diào)的對(duì)抗式學(xué)習(xí)，它是把產(chǎn)生式方法和鑒別式方法結(jié)合在一起，通過競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生新數(shù)據(jù)，這是目前小樣本學(xué)習(xí)里面非常重要的一個(gè)方向。符號(hào)概念，關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的概念這是今年谷歌公司提出來(lái)的，它直接通過這樣一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，通過概念的組合來(lái)形成從感知到概念的轉(zhuǎn)化。這種新的符號(hào)概念關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)際上打破了純粹模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物構(gòu)造的計(jì)算方式，從模擬人的“組合性”思想中另辟蹊徑，從而取得了對(duì)抽象概念這一特定問題的進(jìn)展。圖像理解最近大家做的比較多，這是我一個(gè)博士生在做的工作，從任意給定的圖像，可以學(xué)習(xí)圖像的自然語(yǔ)義理解，實(shí)現(xiàn)了從單一目標(biāo)的概念，到整體句子結(jié)構(gòu)，最終實(shí)現(xiàn)圖像理解的過程，這是一個(gè)對(duì)圖像更深層次的理解過程。我們可喜的看到在今年溫哥華的會(huì)上面，李飛飛也報(bào)告了怎樣從感知形成理解，這就是剛才講到的從特征到概念。生物計(jì)算怎么樣？存儲(chǔ)量大、運(yùn)算快，能耗特別低，計(jì)算是普通電腦的十億分之一；存貯量大，立方米的 溶液，可以存貯萬(wàn)億億的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。運(yùn)算快，十幾個(gè)小時(shí)的 計(jì)算，相當(dāng)于所有電腦問世以來(lái)的總運(yùn)算量。我們?cè)倏纯戳孔佑?jì)算機(jī)，這個(gè)是今年的中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)發(fā)布的量子計(jì)算機(jī)原形樣機(jī)，一臺(tái)操縱 個(gè)微觀粒子的量子計(jì)算機(jī)，對(duì)特定問題的處理能力可超過目前最快的“神威太湖之光”超級(jí)計(jì)算機(jī)。加拿大神經(jīng)外科醫(yī)生 的實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明大腦對(duì)感知數(shù)據(jù)的記憶是全息的（即包含我們生活的所有細(xì)節(jié)），而并不是單純的一幅圖像、一種聲音或一種感覺，即使是對(duì)通常的事件。我認(rèn)為未來(lái)的人工智能一定是這樣一個(gè)圖譜，從下面的硅云計(jì)算到生物計(jì)算（或者叫碳計(jì)算），最后到神經(jīng)機(jī)制驅(qū)動(dòng)下的強(qiáng)人工智能。這里我提出的觀念可能跟許多人不一致，可以討論。人工智能的產(chǎn)業(yè)在中國(guó)現(xiàn)在是不斷的興起和發(fā)展，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的規(guī)模 年達(dá)到了 億元增長(zhǎng)率達(dá)到了 ，年我們國(guó)家達(dá)到了 億人民幣。中國(guó)跟美國(guó)的差距我們看一下，從人工智能的企業(yè)數(shù)來(lái)看，我們大概有兩年的差距，但是從投融資角度來(lái)講我們差距還比較大， 年美國(guó)是 億，中國(guó)是億。我們?cè)倏纯粗忻涝谌斯ぶ悄芨鱾€(gè)領(lǐng)域，像自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺和圖像、技術(shù)平臺(tái)，無(wú)人機(jī)等等，這方面我們跟美國(guó)還是有一定差距，尤其在自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)這方面我們差距比較大，我們國(guó)家在 年的專利增長(zhǎng)非?？?，人工智能目前用在哪些地方呢？醫(yī)療、汽車、消費(fèi)電子、電商、安防等等。這是一個(gè)未來(lái)十年我們可以展望的，從現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)、感知、理解、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛里面，近期的主要是互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用、電商、商業(yè)流程的自動(dòng)化、攝像頭、視覺語(yǔ)音語(yǔ)言手勢(shì)的應(yīng)用、工業(yè)機(jī)器人等，未來(lái)一年可以看到輔助自動(dòng)駕駛、商業(yè)機(jī)器人、和 技術(shù)，分布式傳感器技術(shù)將在中國(guó)的產(chǎn)業(yè)方面有大的發(fā)展，包括人工智能計(jì)算構(gòu)架、算法框架加傳感平臺(tái)；未來(lái)一年，自然語(yǔ)言理解成為我們?nèi)f能的助手，甚至請(qǐng)一個(gè)外國(guó)人講課，你們聽到的是按他的語(yǔ)調(diào)的中國(guó)話。我們可以展望的未來(lái)十年可以達(dá)到全天候、全工況的無(wú)人駕駛。我們今天這個(gè)報(bào)告是在廣東做的，這里面有很多廣州、佛山的嘉賓們，你們一定特別關(guān)心自己家鄉(xiāng)的產(chǎn)業(yè)。最近香港、廣州、佛山、澳門和深圳等城市提出大灣區(qū)的概念，實(shí)現(xiàn)灣區(qū)經(jīng)濟(jì)。我們可以看到像廣州北部、佛山、中山這邊主要是技術(shù)密集的產(chǎn)業(yè)帶，以裝備制造業(yè)和農(nóng)業(yè)為主；從東岸來(lái)看，廣州東部、中部、深圳、東莞地區(qū)主要是新興產(chǎn)業(yè)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展非常強(qiáng)大。我們?cè)倏纯囱匕哆@塊，主要是惠州、珠海和江門這一塊主要是先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)?，F(xiàn)在實(shí)現(xiàn)灣區(qū)的概念就是要實(shí)現(xiàn)灣區(qū)的融合，東岸、西岸、沿岸的融合來(lái)打造智能制造。人工智能在各個(gè)行業(yè)處于爆發(fā)狀態(tài)，像芯片、智能機(jī)器人，智能社交、智能交互和智能教育，下面我們來(lái)看一看。人工智能芯片主要包括 U等等，人工智能時(shí)代的“晶體管”橫空出世。英偉達(dá)是深度學(xué)習(xí)芯片的龍頭跨國(guó)公司，我們沈總在這兒，英偉達(dá)推出深度學(xué)習(xí)芯片， 能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)百 服務(wù)器節(jié)點(diǎn)性能，數(shù)據(jù)處理速度是 此前架構(gòu)顯卡系列的2倍我們?cè)倏纯慈A為，給咱們中國(guó)人長(zhǎng)臉的，最近推出的麒麟 ，我不知道 具體什么含義，但是念起來(lái)特別有氣勢(shì)，咱們自己的芯片比蘋果的還好。這是今年因特爾公司推出的 視覺處理芯片，該微型芯片包含加速器，它的效益功率比也超越了當(dāng)時(shí)的所有同行。使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ），比如跟蹤或監(jiān)控?cái)z像機(jī)。功率效率，或每瓦特可以獲得的性能數(shù)量獲得了很大的提升。機(jī)器人是人工智能產(chǎn)業(yè)的一個(gè)非常重要的支柱，未來(lái)十年里要大力發(fā)展機(jī)器人，它包括了執(zhí)行、裝置、控制、感知系統(tǒng)等等，其實(shí)我今年參加了《國(guó)家機(jī)器人發(fā)展報(bào)告》的撰寫，明顯感覺到我們國(guó)家在一些傳統(tǒng)弱項(xiàng)方面進(jìn)步仍然不是很大，包括像減速器、高密度高精度的電機(jī)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，還包括一些分布式傳感器。這是我國(guó)研發(fā)的仿人機(jī)器人，這是京東做的物流機(jī)器人。我們國(guó)家現(xiàn)在已經(jīng)形成了門類比較齊全的機(jī)器人研發(fā)基地，從東北一直到我們廣州。下面介紹一下我的課題組做了什么？認(rèn)知傳感。這是我們課題組開發(fā)的數(shù)據(jù)手套，可以采集操作過程中接觸點(diǎn)的力，包括關(guān)節(jié)彎曲的角度，我們甚至像把小提琴手指法和接觸力的變化都記錄下來(lái)。這是我們?cè)谑澜鐧C(jī)器人大會(huì)上展覽的數(shù)據(jù)手套，相關(guān)理論成果獲得了國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)。人工皮膚是我們課題組做的比較多的，這方面我們有一些體會(huì)，這是一個(gè)國(guó)際自然科學(xué)基金的重大儀器項(xiàng)目。當(dāng)初我們覺得人工皮膚就是膠布貼在靈巧手上，現(xiàn)在很多人有這種觀點(diǎn)，但是我們后來(lái)的研究發(fā)現(xiàn)不是，這是我們通過發(fā)現(xiàn)人在操作過程中，力一定是以操作點(diǎn)為中心向上周邊逐步減弱的分布，用這種概念設(shè)計(jì)的觸覺傳感器應(yīng)該是這樣的布局。此外，我們研究發(fā)現(xiàn)觸覺編碼同靈巧手的構(gòu)型和觸覺分布有關(guān)，單純的一塊膠布，貼在手上，工作幾個(gè)小時(shí)膠布沒有了。我們最近提出了人工手指的概念，手指有表層、有真皮、有傳感部分，表層的分辨率是可以變化的。這就是我們研發(fā)四模態(tài)傳感器，可以觀測(cè)物體表面的紋理，你看這個(gè)紋理非常的清晰，還可以測(cè)量分布式正壓力、滑覺和溫度覺。這是我們跟國(guó)際上相同傳感器的比較，這是我們發(fā)布出來(lái)的第一個(gè)四模態(tài)的芯片，用在了機(jī)器人上面。軟體也是我們這兩年做的比較多的，這是我們世界機(jī)器人展出的軟體的操作手，時(shí)間關(guān)系就不能放太多了。視觸融合是一個(gè)比較難的問題，我們看看不同模態(tài)融合會(huì)出現(xiàn)什么問題？第一個(gè)尺度不一樣，視角不同，還有采樣數(shù)不同，你看這里視覺的采樣數(shù)比較多，而觸覺很少。有的時(shí)候還出現(xiàn)模態(tài)的缺失，這種情況下怎么做融合呢？我們提出了一種稀疏編碼與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的辦法。這是基于經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人靈巧操作，這是我們?cè)谀晏岢龅亩嗄繕?biāo)檢測(cè)算法，這個(gè)算法后來(lái)被新知元轉(zhuǎn)發(fā) 年推廣到了多尺度的多目標(biāo)檢測(cè)，可以用在光線變化較大和尺度變化較大的情況。這是我們做的一個(gè)很重要的工作，把觸覺編碼方法用于人的視覺編碼里，奇跡出現(xiàn)了，編碼精度更高，學(xué)習(xí)效果提高了到倍。由于上面這些積累，我們獲得了年靈巧操作的世界冠軍，今年由于五個(gè)參賽學(xué)生沒有拿到簽證，靠?jī)蓚€(gè)老師和 的王濤參加比賽拿到了第三名，也算是為國(guó)爭(zhēng)光了。大家都知道自動(dòng)駕駛，我們可以看到這張圖譜里面，世界上的各大的汽車公司都在開始做輔助駕駛到全輔助駕駛，他們都有一個(gè)重要的目標(biāo)，寶馬 年就能出現(xiàn)全工況的駕駛，通用、福特是 年，所以我們將迎來(lái)無(wú)人駕駛的時(shí)代，這是李德毅老師做的非常好的工作，我就不說了。這是宇通大客車無(wú)人駕駛的情況。智能安防是這兩年我們國(guó)家進(jìn)展比較快的，我國(guó)