焦李成教授簡介：
焦李成現(xiàn)任西安電子科技大學人工智能學院教授、智能感知與圖像理解教育部重點實驗室主任，智能感知與計算國際聯(lián)合研究中心主任，智能感知與計算國際合作聯(lián)合實驗室主任。IEEE Fellow， 首批中國人工智能學會會士，連續(xù)四年入選愛思唯爾高被引學者榜單。焦李成教授的主要研究方向為智能感知與計算、圖像理解與目標識別、深度學習與類腦計算。 發(fā)表論文500余篇，出版專著20余部，論著被他人引用超過28600篇次，H指數(shù)為68。
2017年起，我國人工智能政策的重點從人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)向了技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的融合。人工智能的發(fā)展離不開理論和算法的創(chuàng)新，也離不開計算芯片的升級更新。傳統(tǒng)的計算架構(gòu)無法支撐人工智能算法大規(guī)模并行計算的需求，未來仍然需要“計算革命”來加速計算過程。人工智能計算芯片研究的演進過程主要為GPU到FPGA到TPU，由非定制化朝著定制化方向發(fā)展。
2006年，Hinton和他的學生Salakhutdinov提出了深度學習模型，以此為標志，人工智能迎來了第三次高速發(fā)展。得益于互聯(lián)網(wǎng)的普及、數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長以及信息技術(shù)升級更新，人工智能已經(jīng)應(yīng)用于各個領(lǐng)域。美國、日本、韓國等各國都相繼制定了人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃。2017年，我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布，意味著我國人工智能的發(fā)展有了明確的時間表和路線圖，十九大報告又將人工智能作為一項發(fā)展內(nèi)容明確提出，人工智能已經(jīng)上升至國家戰(zhàn)略層面。農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命、信息革命后, 人類已經(jīng)迎來了“人工智能+”的革命。
當今人工智能發(fā)展的特點是數(shù)據(jù)驅(qū)動，交叉融合。數(shù)據(jù)是蘊藏著黃金的珍貴礦產(chǎn)，而人工智能則是掘金的最佳利器，正是數(shù)據(jù)的爆炸式增長以及相應(yīng)處理能力的大幅提升造就了大數(shù)據(jù)時代向人工智能時代的飛躍，而人工智能各種算法的快速更新比以往任何技術(shù)都更能挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，讓大數(shù)據(jù)潛藏的價值得以體現(xiàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及智能終端持續(xù)飛速發(fā)展，人與人、人與機器、機器與機器之間的交互日益頻繁，文本、音頻、圖片、視頻等多媒體信息形成了跨媒體交互傳播、動態(tài)實時傳播的態(tài)勢，人工智能對多媒體信息的處理技術(shù)日臻完善，在語音識別、圖像識別等領(lǐng)域都取得了突破性的進展，多媒體信息融合的研究正在加速發(fā)展。
自2015年5月國務(wù)院印發(fā)《中國制造 2025》的文件開始，我國的人工智能政策密集發(fā)布，提出要重點突破新興領(lǐng)域的人工智能技術(shù)，重點發(fā)展大數(shù)據(jù)驅(qū)動的類人智能技術(shù)方法，突破以人為中心的人機物融合理論方法和關(guān)鍵技術(shù)，研制相關(guān)設(shè)備、工具和平臺，在基于大數(shù)據(jù)分析的類人智能方向取得重要突破，實現(xiàn)類人視覺、類人聽覺、類人語言和類人思維，支撐智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展等等目標。
在國家的戰(zhàn)略指導下，人工智能技術(shù)在我國已有不少成熟應(yīng)用，例如智能手機、刷臉認證、指紋打卡、美妝相機、購物推薦等，已經(jīng)成為現(xiàn)代生活中人們?nèi)找骐x不開的“手邊事物”。
2017年起，我國人工智能政策的重點從人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)向了技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的融合。人臉檢測、識別、圖像識別、機器翻譯、語音識別與合成等相對成熟的技術(shù)今后應(yīng)能高度交叉、深度融合，將共同應(yīng)用于某一領(lǐng)域，實現(xiàn)多技術(shù)協(xié)同的類人智能應(yīng)用；計算智能和決策智能層面的技術(shù)還有待更為深入的研究，其中，決策智能層面的技術(shù)發(fā)展還處于相對初級的階段，例如無人駕駛汽車、類人機器人等，但這一層面今后的應(yīng)用完全能夠為人類帶來社會生活的徹底革新。
人工智能應(yīng)用展望
人工智能是普適的基礎(chǔ)而非專用的方法，它可以提升各個產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、專業(yè)的能力和潛力。人工智能與其他產(chǎn)業(yè)的深度交叉融合已經(jīng)成為當下發(fā)展的焦點，人工智能+金融、人工智能+制造、人工智能+醫(yī)療、人工智能+教育帶來的革新都在全社會的展望之中。未來，智能機器人、智能駕駛、智能金融、智能醫(yī)療等將成為人工智能應(yīng)用的重點發(fā)展方向。
智能機器人包括家庭服務(wù)型機器人、工業(yè)應(yīng)用型機器人、醫(yī)療服務(wù)型機器人等。家庭服務(wù)型機器人可以實現(xiàn)家庭陪護；工業(yè)應(yīng)用型機器人可以在不適合人工作業(yè)的危險工作環(huán)境中替代人類完成工作；醫(yī)療服務(wù)型機器人可以完成幫助醫(yī)生提升手術(shù)精度、輔助患者康復等任務(wù)。
智能駕駛是目前人工智能領(lǐng)域研究的熱點應(yīng)用方向之一。據(jù)行業(yè)調(diào)查，智能駕駛產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模預計到2020年將達到1214億元人民幣，計算機視覺、深度學習是智能駕駛的核心技術(shù)，多個輔助駕駛技術(shù)的融合能夠適應(yīng)更多場景，乃至全場景下的無人駕駛，這也是目前這一領(lǐng)域的研究目標。完全自動化的智能駕駛普及將大大提升道路交通的安全性，讓更廣泛的人群都能享受到便捷的出行。
金融行業(yè)歷經(jīng)了從金融辦公數(shù)字化，到互聯(lián)網(wǎng)金融，再到人工智能金融的發(fā)展和轉(zhuǎn)型。人工智能技術(shù)已經(jīng)融入了人們的經(jīng)濟生活之中，移動支付、數(shù)字貨幣、智能投資顧問、大數(shù)據(jù)風控、移動銀行等等起著優(yōu)化傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)，提高整體效率的重要作用。未來，學者和行業(yè)都將更進一步探索兩者結(jié)合的創(chuàng)新紅利。
在教育領(lǐng)域，通過人工智能技術(shù)開發(fā)的智能批改系統(tǒng)、智能測評系統(tǒng)、智能學習系統(tǒng)等智能化工具能夠節(jié)約教研成本、提高學生學習效率，使用人工智能算法技術(shù)在全面抓取、分析學生的學習情況和知識掌握能力之后，能夠?qū)崿F(xiàn)“千人千面”定制式教學，真正實現(xiàn)因材施教。
在醫(yī)療領(lǐng)域，智能軟件為患者和用戶進行健康管理，智能機器和設(shè)備代替醫(yī)生完成部分工作，智能終端幫助醫(yī)生和患者實現(xiàn)更緊密的連接，圖像識別技術(shù)、語音識別技術(shù)等已用于輔助醫(yī)生實現(xiàn)更精準的診斷和治療。可以說人工智能技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域有了出色表現(xiàn)，但仍然還有很大提升空間，人工智能技術(shù)應(yīng)能顯著提高醫(yī)療機構(gòu)和人員的工作效率并大幅降低醫(yī)療成本，為醫(yī)療行業(yè)帶來嶄新面貌。
人工智能砥礪前行
人工智能迅猛發(fā)展帶來了令人贊嘆的成就，但要看到在學術(shù)研究領(lǐng)域人工智能還有許多基礎(chǔ)理論有待完善。最近幾年，深度學習算法成為推動人工智能發(fā)展的焦點，在語音識別、圖片識別、機器翻譯等領(lǐng)域都實現(xiàn)了大的突破。但深度學習依然還有巨大的研究空間，沒有什么網(wǎng)絡(luò)或者模型能夠“打遍天下”，深度學習是面向問題與數(shù)據(jù)的，它是思想和方法論，像人類發(fā)展一樣，未來會有多種模型不斷出現(xiàn)。
腦認知科學的發(fā)展啟發(fā)了人工智能領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，將人工智能與腦認知科學結(jié)合，進而實現(xiàn)令機器達到或超越人類的智能水平是目前人工智能的終極目標。類腦智能、混合智能是當前人工智能最新的研究方向，腦網(wǎng)絡(luò)圖譜、腦機接口、視覺、觸覺、視觸覺的結(jié)合等等都有待實現(xiàn)理論和方法的突破。
人工智能的發(fā)展離不開理論和算法的創(chuàng)新，也離不開計算芯片的升級更新。傳統(tǒng)的計算架構(gòu)無法支撐人工智能算法大規(guī)模并行計算的需求，未來仍然需要“計算革命”來加速計算過程。人工智能計算芯片研究的演進過程主要為GPU到FPGA到TPU，由非定制化朝著定制化方向發(fā)展，英偉達、谷歌、華為等公司都在積極研發(fā)能更好適應(yīng)人工智能發(fā)展的計算芯片。另外，量子計算將為人工智能帶來革命性的發(fā)展機遇，量子比特數(shù)量會以指數(shù)增長的形式快速上升，小型化的量子芯片可以使人工智能前端系統(tǒng)的快速實時處理成為可能。
我國人工智能要實現(xiàn)每五年上升一個臺階，實現(xiàn)基礎(chǔ)理論、總體技術(shù)和應(yīng)用的重大突破，到2030年，人工智能總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。產(chǎn)業(yè)的發(fā)展急需人工智能高層次人才來支撐，據(jù)清華AMiner團隊的《AI與自動駕駛》報告顯示，在國內(nèi)四大學會的會員中，從事人工智能相關(guān)領(lǐng)域的學者共1073人，其中1045名來自高校，89名來自科研機構(gòu)，22名來自企業(yè)，任職于高校的人工智能專家遠遠多于在科研機構(gòu)或企業(yè)中任職的。學生方面，2004、2005年教育部相繼批準北京大學、西安電子科技大學等高校設(shè)立“智能科學與技術(shù)”本科專業(yè)，經(jīng)過逐步發(fā)展，截止2017年設(shè)立此專業(yè)的高校超過50所，盡管如此，與其他領(lǐng)域的畢業(yè)生比起來仍然不多，科班出身的AI碩博人才更為稀少，人工智能人才資源依然遠遠不能滿足未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需要。所以，人工智能改變教育的同時，全社會更要加快培養(yǎng)人工智能人才的步伐。
人工智能的第三次發(fā)展已經(jīng)完成加速，正處在高速前行的階段，全世界都在往前趕，沒有誰甘于落后，時代的風口不容錯過，但是需要有篤定的姿態(tài)，熱潮中有冷靜，低潮中有信息，無論冷熱都要懷揣做點事的決心，匯聚正能量，堅持做好基礎(chǔ)性研究和關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)。
