赛迪研究院受邀参加2019日本人工智能展,展会四大亮点引人关注


人工智能产业创新联盟(由赛迪研究院联合人工智能领域软硬件产品企业、应用企业、投资机构、高校院所等共同发起组建人工智能产业创新联盟)作为主办方的深度合作单位之一,今年是第二次受邀参会。

在展会上,联盟与展会的其他两个合作单位日本人工智能学会、日本深度学习协会一同探讨了中日人工智能领域的主要进展和合作举措。联盟还与日本全脑架构创新机构、日本国立脑情报通信融合研究室、丸之内人工智能俱乐部、日本国立产业技术综合研究所等权威机构进行了深入交流,建立了合作关系。

近年来,日本高度重视人工智能的发展。2017年,日本政府发布《下一代人工智能推进战略》;日本内阁在2017年至2018年推出《科学、技术和创新战略2017》、《综合创新战略》、《未来投资战略2018》等多份战略文件,都将人工智能摆在重要位置。

这是目前日本最大的人工智能专业展会,始自日本政府发布《下一代人工智能战略》的2017年,已连续举办三届。

与诸多消费类展会不同的是,参加AI EXPO的观众基本都是人工智能领域学术、产业和相关服务等方面的专业人士,以及作为人工智能技术用户的传统企业决策层人员,因此展会展出的技术和产品更加实用、聚焦,展会的整体氛围也更显专业、深入。

人工智能产业创新联盟发现,本次AI EXPO展会主要聚焦人工智能在四大领域的典型产品和技术。

一、AI+制造

日本是全球制造业强国之一,人工智能技术与制造领域的深度结合自然成为本次展会的重点之一。


Skydisc Inc.:通过提供一站式AIoT服务,分析从物联网传感器收集到的数据,在现实世界中对事件的数字化,其展示的主要有制造过程分析包和AI机器检查器。

DeepX:专攻智能机器人技术,开发的软件能够实现小型工业机器人到重型设备等所有机器的自动化。他们利用人工智能技术控制模型在各种条件下都可以实现灵活操作。

AI HAYABUSA:展示了一款安装有人工智能检测软件的曲面和镜面检测机器人,它可以进行高精度检查,比如颜色不规则等。公司推出的主要产品即是人工智能检测系统AI HAYABUSA以及人工智能检测机器人。

FUJISOFT:也展示了其在机器人领域的最新的智能化解决方案,通过观测、分析和执行等步骤,实现对物体的分析和识别。传统方法中,类似分析需要较高的学习和迁移成本。

据现场工作人员介绍,传统方法中,类似分析需要较高的学习和迁移成本。例如,假设有100个工件,每个工件的学习成本是30万日元,那么100个工件的学习成本就高达3000万日元。而使用FUJISOFT这套系统,不需要人员额外的学习成本,也不需要昂贵的传感器,就可以识别物体形状、推测表面状况,因此大幅减少了初期的引入成本和后期的运营成本。


Incubit:主要展示了四款人工智能在制造行业的应用。它们希望利用最新的深度学习和机器学习技术,赋能各行各业的合作伙伴,推出下一代更智能的产品或服务。

第一款应用是自动化检测系统,它可以通过深度学习技术自动检查相关基础设施的情况;

第二款应用是为工业机器人研发机器视觉,使机器人能够“看到”周围的环境;

第三款应用是DeepCrack,即裂缝检测模型,利用深度学习技术通过识别裂缝辅助进行检查;

第四款应用是智能医疗诊断,使用人工智能预测CT扫描的数据,可以在1年内预测出是否为肺癌。


二、AI+IT

人工智能在IT领域的应用也是本次展会关注的重点。




Neural Pocket:展出三款产品,他们利用专有的算法和先进的AIoT技术,聚焦通过分析趋势或者人类行为,在时尚和智能城市等不同的领域创新。

       NTQ Japan:利用大数据和深度学习解决不同IT领域的实际需求,比如人工智能推荐,仅需要点击4至5次后,IT系统就可以预测出用户最喜欢的东西;其研发的图像审批系统可以达到98%的准确率,同时大幅节省时间;与此同时,NTQ还提供各种外包服务,包括移动网络应用程序、云基础应用程序等。

       DRM inside:来自韩国的这家公司则展示了数字图像识别技术imageID,它可以识别漫画、艺术品、照片等各类图像,同时该公司展示了OPENS DRM技术,将AI技术应用在数字版权管理当中。

三、 AI通用基础设施

本次展出的内容主要为大数据智能应用解决方案。

Honda Motor: 本田的汽车探测器曾经仅提供给日本政府机构使用,现在本田把它开放给其他公司,他们展示了如何利用超过400万辆本田汽车探测数据的解决方案。

       GRID:展示了“技术设施+生活+创新”的企业理念,通过利用深度学习(DL)、强化学习(RL)、拓扑数据分析(TDA)等技术,来改善人们的生活。为此公司研发了人工智能平台ReNorm。

SAKIYOMI:展出了一款名为“sakiyomi OS”的人工智能通用平台,通过将“数据收集”、“数据集准备”、“学习”、“评估”等模块化,来实现连续的操作以及自动化过程。该平台可广泛应用于基础设施、交通、制造业、金融、电子商务、营销等。

四、新型聊天机器人

       JSOL:推出了“下一代聊天机器人”,该解决方案通过自动生成人工智能学习数据和高度准确的答案,减少管理员的操作压力,提高了查询响应效率,改进了服务质量。

MAXMOUSE:关注利用AI聊天机器人解决各种业务问题。该公司展示了4款行业应用。

一是酒店礼宾服务,通过聊天机器人完成更多的预定工作;

二是税务帮助台,使用聊天机器人回答有关税收的相关问题;

三是后台服务,以帮助客服人员改进后台的常见问题;

四是将聊天机器人用于网站上的职业咨询,帮助求职者提高雇佣效率。

AI EXPO的“中国身影”

由赛迪研究院联合人工智能领域的企业、机构、高校组建的人工之鞥呢产业创新联盟作为日本人工智能展主办方的深度合作单位之一,受邀参加了本次展会这也是联盟第二次受邀参加此展会【中国电子信息产业发展研究院(赛迪集团)是直属于国家工业和信息化部的一类科研事业单位。】。

在展会上,联盟与展会的其他两个合作单位日本人工智能学会、日本深度学习协会一同探讨了中日人工智能领域的主要进展和合作举措。联盟还与日本全脑架构创新机构、日本国立脑情报通信融合研究室、丸之内人工智能俱乐部、日本国立产业技术综合研究所等权威机构进行了深入交流,建立了合作关系。

本次展会还有不少来自海外的企业参展,其中也包括中国企业。部分中国企业为开辟日本市场,已在日本设立子公司。参展企业包括AIoT企业“韵茂智能”、自然语言处理企业“中泽语通”,以及“华为(日本分公司)”和“商汤科技(日本分公司)


华为

华为公司日前在日本展示了其自主设计研发的两款芯片。其中,昇腾310 AI芯片(上图)是华为第一款基于Da Vinci架构的AI处理器,性能为16TOPS@INT8,功率8瓦,芯片制程12纳米,适于人工智能领域图像视频分析等多个领域。另一款鲲鹏920处理器(下图)在业界也首屈一指,其具有64核,功率180瓦,芯片制程7纳米,能替代现有服务器实现高性能计算。




中译语通

中译语通作为领先的人工智能和大数据服务提供商,备受参会嘉宾的关注。中译语通在本次大会展示了基于人工智能技术的自然语言处理、多语言机器翻译等解决方案以及语言盒子(LanguageBox)、便携式同传翻译机(JoveTrans)、企业级机器翻译解决方案(MerCube)等产品,受到了参会嘉宾的高度认可。

其中LanguageBox 语言盒子在现场备受参会嘉宾关注。LanguageBox语言盒子基于中译语通神经网络机器翻译、多语语音识别等前沿科技打造的面向企业级用户的智能会议解决方案,可提供37个语种的高质量AI同声传译、智能速记以及移动会议室服务,帮助实现高效会议沟通与智能会议内容管理,适用于商务会议、远程视频会议、教育教学、论坛演讲等各种会议场景。

日本高电社株式会社(以下简称高电社)作为中译语通合作伙伴,共同参与本次展览会,并向现场嘉宾展示了其基于中译语通大数据及人工智能技术的产品及解决方案在日本金融投资、公共安全、科技、新闻媒体等不同行业领域的全方位应用。

商汤科技

2017年,商汤与日本本田汽车签署战略合作,共同发力L4级自动驾驶技术研发。一年多来,搭载商汤自动驾驶技术的测试车辆,已经在日本、中国上海等多地进行测试,并取得阶段性成果。根据计划,商汤科技将与本田合作,在2025年前推出能在一般道路上行驶的量产自动驾驶汽车。

近日,商汤科技在日本茨城县常总市建设的自动驾驶汽车专属测试场地正式落成,并取名为"AI·自动驾驶公园"。未来,这里将成为商汤科技智能汽车技术在日本的研究开发基地,并进行自动驾驶车辆测试。

( 商汤科技在日本茨城县常总市的测试场地--"AI·自动驾驶公园" )

展会配套会议

除现场展示外,AI EXPO还设立了会议专区,话题包括“商业领袖眼中的前景”,“日本的人工智能战略”、“企业的洞察力”、“全球的人工智能商业”、“量子计算”、“基础课程:人工智能简介”、“中国的人工智能商业”、“深度学习的前景”、“人工智能与区块链”等9大方面进行交流。在“中国的人工智能商业”板块,4月5日,主办方还邀请了中国人工智能领军企业阿里巴巴和科大讯飞进行演讲。

朱金童

阿里云高级专家

将为大会带来题为“云&AI——数字化转型的双涡轮增压发动机;他认为,目前的人工智能在很大程度上依赖于大量的训练样本,而另一方面,没有人工智能,我们就不会看到未来的“云”。在未来,云与AI就是智能商务的双涡轮驱动引擎。朱金童的演讲聚焦为日本观众解读第一阶段的云计算,以及第二阶段云AI如何在数字和数据转型中推动整个行业。

李世鹏

科大讯飞副总裁、讯飞人工智能研究院联席院长

以“实践中的AI(AI in practice)”为题展开论述。他着重讨论在实际应用中如何使用人工智能技术,并举例说明人机交互、个性化教育、医疗领域的相关应用。



文章来源:人工智能产业创新联盟、《人工智能》杂志社



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