CCF YOCSEF重庆成功举办“边缘智能技术如何赋予人工智能新范式？”技术论坛
CCF YOCSEF重庆于2020年11月21日在共享工投大厦24层会议室和腾讯会议平台（会议号：719 586 239）举办了以"边缘智能技术如何赋予人工智能新范式？"为主题的技术论坛。此次论坛由重庆邮电大学、中国科学院重庆绿色智能技术研究院承办。
本次论坛邀请到重庆大学大数据与软件学院特聘研究员李秀华、上海学仝智能公司合伙人（博世（中国）合作方）高级工程师张立为、上海发那科机器人有限公司项目经理何炯、江行智能联合创始人和首席技术官樊小毅作引导发言。参会人员不仅包括来自太原、西安、成都、云南等分论坛的主席团成员，还包括CCF YOCSEF总部的往届主席团成员，共有40余名代表参与了此次论坛（参见图1）。本次活动中来自行业企业和学术界人员的思维碰撞为本次活动的成功举办增光添彩。此次论坛执行主席为YOCSEF重庆学术秘书桑春艳、何盼。
图1 参会人员
首先由论坛执行主席何盼致辞并介绍论坛背景。由于深度学习需要进行高密度的计算，目前基于深度学习的智能算法主要运行于具有强大计算能力的云计算数据中心。考虑到当下移动终端设备的高度普及，如何将深度学习模型高效地部署在资源受限的终端设备，使智能更加贴近用户与物端，解决人工智能落地的“最后一公里”这一问题已经引起了学术界与工业界的高度关注。。
图2 执行主席何盼介绍论坛背景
在引导发言阶段，首先由来自重庆大学的李秀华研究员以“边缘智能和传统‘云智能’的融合计算”为题对边云智能融合计算问题进行了分析。李秀华研究员指出深度学习模型在部署优化时面临的挑战主要包括：位置问题、带宽和时延问题，是否有助于促进实际部署、训练机制及及时性问题等。
图3 引导嘉宾李秀华发言
其次，来自上海学仝智能公司合伙人（博世（中国）合作方）张立为高级工程师以“边缘智能AI芯片（处理器）的发展现状和方向”为题对智能传感与边缘计算问题进行了探讨。张立为高级工程师指出边缘计算3标准为边缘设备、边缘智能和能力开放，主要目的是科技赋能，开放聚能，服务增能。
图4 引导嘉宾张立为发言
然后，来自上海发那科机器人有限公司的何炯经理以“边缘智能在工业领域（物联网、机器人、自动驾驶等）的应用现状和前景”为题对工业生产数据透明化，精益化生产，关注设备异常等问题进行了探讨。
图5 引导嘉宾何炯发言
最后，来自江行智能联合创始人和首席技术官樊小毅在腾讯会议平台上分享了以“云计算和边缘计算在生产力和性能方面面临着挑战”为题对边缘计算在泛在电力物联网中的应用进行了分析和探讨。
图6 引导嘉宾樊小毅发言
在论坛的思辨环节，与会人员针对本次论坛的主题进行了深入交流。
议题1：边缘端智能计算加速主要依赖底层软硬件处理框架升级还是智能算法改进？
图7 思辨环节议题1
软硬件成本高，主要依赖于智能算法改进；硬件和算法都很重要，缺一不可。
议题2：工业应用中边缘智能端的低时延和高精确性能不能兼得？
图8 思辨环节议题2
针对这个问题，应该根据不同情况而言，在某些情况下，可以实现兼得；在某些情况下，低时延和高精度确实是矛盾的，比如视频抓取。实际上，在成本一定的情况下，不可能两者兼得。在不同的场景中，考虑的方面各不相同，比如在石油方面低时延的要求更高
议题3：与传统的集中式模型训练相比，分布式的边缘端模型训练是否效率更高？
图9 思辨环节议题3
不同的用户，其需求不同，如果需要高精度，必须用高性能服务器。以人脸识别应用场景出发，实现同样的功能，基于边缘端的处理器成本更低。与传统AI服务器相比，边缘端会越来越重要。从模型训练来说，集中训练的效率比较高，但是在端做训练最重要的问题是信息安全问题。
议题4：传统的AI服务器能不能被低成本低功耗的边缘端AI处理器堆叠所取代？
图10 思辨环节议题4
取代指以什么为主，从这个角度说，边缘端以后应该成为主体地位。当边缘端的性能与现有的云计算性能一样时，边缘端更具有优势。从基础研究出发，可以开发量子计算机。靠叠加不可行，要实现新技术对现有技术的颠覆。两者并存，在这过程中，可能会诞生新技术。
图11 与会现场
最终，历时4个小时的论坛于18：00左右圆满结束。本次论坛不仅探讨了“边缘智能技术如何赋予人工智能新范式？这一主题的相关问题，论坛结束后与会人员还针对如何将技术论坛做好做优进行了深入细致的分享和交流。本次技术论坛的圆满结束对YOCSEF重庆的相关论坛的组织具有极为重要的参与价值。
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