5月25-26日，中國人工智能學會將在南京紫金山莊舉辦2019第四屆全球人工智能技術大會。
大會將匯聚國內外人工智能及相關領域領軍者，以國際化視角全景勾勒人工智能發展藍圖，洞見未來趨勢，錨定產業方向。
自動駕駛量產，路在何方？這是老百姓普遍關注的一個前沿話題。
李德毅院士：《自動駕駛量產之路》
李德毅院士，我國改革開放後在國外留學的第一位人工智能專業博士學位獲得者，長期從事不確定性人工智能、計算機工程、指揮自動化、大數據挖掘和智能駕駛領域研究和開發，目前致力於自動駕駛的產業化。他也許是2019年第四屆全球人工智能技術大會（2019GAITC）上資格最深的主題報告嘉賓之一。他在智能駕駛研發和工程實踐的一線耕耘，原始創新不斷，2015年他的學術報告《腦認知的形式化》 曾經轟動一時，至今又被人們重新在微信上傳播，他發明的駕駛腦普遍得到同行認可；現在，他持續擴大戰果，不斷髮出獨特而又務實的觀點，讓人肅然起敬。這次的報告又涉及一個最令人關注的前沿話題--自動駕駛的量產，我們充滿期待。
當前普遍認可的自動駕駛解決方案，將駕駛行為分為“感知--決策--規劃”，並在每一層通過大數據下的自主學習方法，進行算法的迭代優化，形成最終的控制單元或者說算法包。在某些品牌的車型上，內載的自動駕駛控制單元已經開始落地應用。但在李德毅看來，這種由傳統汽車加上車載計算機和軟件包的做法，或者說軟件定義的機器，固然可貴，但或許並非智能駕駛的終極解決方案。
“應該說，有些深度學習，在技術上已經做得很極致了。但你搞幾個攝象頭，搞幾個雷達，通過感知就能決策，好像有點問題。”李德毅說，“駕駛認知一個真正的難點，是感知激活了記憶，是記憶認知，是邊緣駕駛，它依靠的不僅僅是計算認知，更重要的是記憶認知和交互認知，光有計算是不夠的，我們應該做點記憶和交互的事情。”
在去年底的一個報告中，李德毅指出，如果自動駕駛不能像人一樣具備學習能力，不能模仿人類的一些行為，比如說，面對行人沒有禮讓，切換道路很不果斷，嘗試並道沒有試探，和周邊車輛行人沒有交互，不能應對多種邊緣工況，即便它已經是通過了幾百萬公里的路測，也很難說它是一名合格的“司機”，也很難應對“最後一公里”，很難獲得駕照，未來的汽車應該是一臺會學習的輪式機器人。
在李德毅院士看來，讓自動駕駛真正實現量產，才能達到低成本。自動駕駛的產業鏈很長，許多鏈條的邊際成本都很高，要一個個分析產業鏈中的特定環節，真正的量產，不是100臺200臺，應該是幾十萬臺以上才行。
對全世界而言，自動駕駛量產，都是個無人區，本次的人工智能大會，李德毅院士將在主會場中做題為《自動駕駛量產之路》的精彩報告，期盼中國應該勇闖這個無人區，發揮中國的特色，發出中國的聲音。他將分享他對於量產的思考，以及他關於“駕駛腦“的最新研究成果，並從自動駕駛技術、標準、產業鏈、測試、管理等五個方面探討自動駕駛量產之路。
讓我們一起盡情期待，這個前沿而又有點沉重的話題，如何才能破題？量產之路究竟在哪裡？
5月25日主論壇
李德毅，CAAI理事長，中國工程院院士，CAAI Fellow
沈向洋，微軟全球執行副總裁，美國國家工程院院士，ACM/IEEE Fellow
戴瓊海，中國工程院院士、人工智能與自動化專家
Wendell Wallach，耶魯大學技術與倫理研究中心主任，黑斯廷斯中心高級顧問
Aya Soffer，IBM AI Tech副總裁
戴金權，英特爾高級首席工程師、大數據技術全球CTO
Gokhan Tur，Uber技術總監
5月26日專題論壇
腦科學與人工智能發展論壇
人工智能開放平臺與產業發展論壇
智慧能源生態產業論壇
全球視野下的人工智能倫理論壇
智能產業論壇
新時代模式識別前沿論壇
智能時代新中醫論壇
新媒體論壇
智能交通論壇
大數據與智能出行:人工智能在大規模場景下的挑戰論壇
國際中小學人工智能教育論壇
人工智能賦能新金融時代論壇
深度學習最佳實踐論壇
精彩同期活動
中歐人工智能發展和機遇閉門研討會
Google培訓
紀念吳文俊先生誕辰100週年前沿學術論壇
專題論壇最終設置將以會議舉辦時為準，大會組委會擁有最終解釋權。
2019 GAITC 好文回顧：
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