首期沪港AI学术交流会圆满举办

12月6日至7日，首期沪港AI学术交流会在上海圆满举办。

本次会议由上海市科委、上海市经信委、徐汇区人民政府指导，上海人工智能实验室（上海AI实验室）和香港大学发起主办，联合微软亚洲研究院、期智研究院共同举办，全球高校人工智能学术联盟（GAIAA）、上海大模型生态发展有限公司承办。

30余位人工智能领域知名专家和青年学者，分享了研究成果和实践经验，围绕“对话与语言生成模型”“AIGC与交互系统”“具身智能与自动驾驶”“基础理论与前沿探索”四大前沿学术议题展开深度研讨。超过500名观众现场参会，共同见证思想碰撞。

会议开幕式现场

今年为沪港合作会议机制建立20周年，上海AI实验室与香港大学共同发起沪港AI学术交流会，将于上海和香港两地定期轮流举办，以发挥上海、香港两大科技中心的枢纽作用，为全球学者提供学术交流和灵感碰撞的平台，持续推动人工智能领域“沪港通”。上海AI实验室主任助理乔宇教授主持开幕式并致辞。香港大学科研副校长申作军教授出席会议并致辞。

上海AI实验室主任助理乔宇教授主持开幕式

香港大学科研副校长申作军教授致辞

| 现场授课：AI的过去、重建与生成未来

香港大学计算机科学系主任、数据科学研究院院长马毅教授，微软全球合伙人童欣，上海AI实验室领军科学家林达华教授通过主题报告，分享其针对人工智能领域关键问题的独到见解、最新研究成果及未来趋势与挑战。

在题为《The Past, Present, and Future of Artificial Intelligence: from Black-box to White-box, from Open-loop to Closed-loop》的报告中，马毅认为，当前的人工智能研究较多依赖于数据和算力，而对其数学本质的探究鲜有深入，进而提出以下研究方向：从黑盒到白盒，从数学的角度来解释神经网络的运行原理；从开环到闭环，从人工到自主，将压缩闭环转录模型作为一种通用学习框架。

香港大学计算机科学系主任、数据科学研究院院长马毅教授

童欣以《逆向渲染：从重建到生成》为题，介绍了计算机视觉和深度学习深度融合的研究趋势：大量视觉领域及深度学习领域的技术已在图像学中得到应用。从物理建模到数据驱动，未来的融合程度将进一步加深。

微软全球合伙人童欣

林达华通过题为《Our Journey in Generative AI》的报告，展示了上海AI实验室当前在大模型领域取得的研究成绩，详细阐述了未来研究中将面临的挑战及机会：高质量数据的规模化生产、高效而稳定大规模并行训练、性能和效率的平衡以及科学全面的模型能力评价将是未来大模型研究中需要克服的主要挑战。

上海AI实验室领军科学家林达华教授

| 专家论道：把握AI的决定性时刻

近一年来，人工智能领域迎来海量成果发布，如何把握AI决定性时刻，让通用智能和AIGC技术进入到日常生活中，引起了学界及产业界的广泛关注。本次会议上，马毅、童欣、乔宇及香港大学计算机科学系徐东教授以“未来已来：如何把握AI决定性时刻”为题，展开圆桌对话，对话由林达华主持。

乔宇认为，要更好地利用人工智能造福人类，关键在于解决以下挑战：一是可信和安全，其次是模型能力，三是双碳背景下的模型能耗问题。“基于以上挑战，上海AI实验室愿意提供优质科研平台与产学研界一道推动上述领域技术发展和进步。”

徐东则着重表达了对文生视频技术应用的观点：文生视频未来或将需要十亿甚至千亿级别数量的视频作为预训练数据及超过大语言模型的海量算力，文生视频工具的普遍应用将推动数据及算力方面发展。

马毅认为，当前人工智能的蓬勃发展与“人工”两个字分不开，未来最大的机遇在于去掉AI中的“A（artificial）”，使智能能够自主获取而非“赋予”，并使其成为未来工程实现的方向。针对AI安全问题，应把技术及研究和产品及结果分开看待。

童欣表达了对AIGC及机器人技术的观点：AIGC技术正改变目前普遍使用的内容生产工具，甚至为未来GPU和图形硬件的发展指明方向；当机器人实现自动化或可以被人类完美控制时，即已实现“一体两用”，这将对未来生活产生重大影响。

圆桌对话“未来已来：如何把握AI决定性时刻”

| 主题论坛：前沿课题激荡灵感

本次大会设立主题论坛环节，多位高校教授与青年学者围绕前沿课题开展研讨。

大语言模型为当前科研机构及产业界投入较多研发资源的大模型，本次会议设立“对话与语言生成模型”分论坛。复旦大学计算机科学技术学院教授邱锡鹏认为，未来的大模型或仍将以语言为中心，同时，使用大语言模型完成现实世界任务可作为研究起点，在跨模态的知识学习等技术成熟后，或将不必再需要语言作为中介。关于如何平衡大语言模型研究中的算力与研究方法，与会青年学者认为，在计算资源有限的情况下，应探索轻量化的高效优化方式，同时将研究视角打开，适时调整研究方向。

“对话与语言生成模型”分论坛

“AIGC与交互系统”分论坛聚焦AIGC领域最新研究成果及应用进展。徐东表示，深度学习时代的技术进步为视觉领域研究带来新的挑战，研究过程更应重视合作并重视研究的连续性与知识沉淀。参与研讨的嘉宾们认为，在视频生成及3D图像生成领域，长视频的生成及模型推理速度滞缓仍是当前需要解决的核心挑战，视频生成模型距离大规模商用尚存在距离，需要学术界与产业界开展更加紧密合作。

“AIGC与交互系统”分论坛

 “具身智能与自动驾驶”论坛中，与会学者认为，近期AI多模态领域取得的最新进展，将对具身智能及自动驾驶领域的研究带带来启发作用。在CVPR 2023上，上海AI实验室联合团队的研究成果《Planning-oriented Autonomous Driving》（以路径规划为导向的自动驾驶）摘取最佳论文奖，首次提出感知决策一体化的自动驾驶通用大模型UniAD，为自动驾驶技术的发展提出了新的研究方向。

“具身智能与自动驾驶”分论坛

“基础理论与前沿探索”分论坛重点关注了大模型可能对基础理论研究带来的冲击问题。参与研讨的青年学者表示，如同历史上应用学科对基础学科带来的启示与反哺，大模型的深入研究同样会对基础理论及前沿探索带来新的启发，用更根本的视角思考更基础的问题，同样可以带来突破。

“基础理论与前沿探索”分论坛