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发布时间： 2024-04-08 15:48:37 来源：产品中心
为全面实施创新驱动发展和科教兴国战略，深入贯彻《国家新一代AI发展规划》部署要求，调动广大智能科技领军人才的积极性和创造性，促进通用AI与未来产业融合发展，加快发展新质生产力和新型工业化，打造具有全球影响力的产业科技创新中心。2024年4月12日—14日，中国人工智能学会将在苏州工业园区举办“‘创新驱动•数智强国’—第十三届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2023中国人工智能产业年会”。
近年来，全球新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，生成式AI、大模型和通用人工智能已成为催生新产业、新业态和新模式的重点领域。如何推动产业链供应链优化升级，加强人工智能关键核心技术攻关，着力解决重大应用和产业化问题，积极培育新兴产业和未来产业，强化国家战略科技力量，加快新质生产力建设，打造具有国际竞争力的数字产业集群尤其重要。
激励创新，智能担当。2024年是中国政府与新加坡政府开发建设苏州工业园区30周年，也是学会贯彻落实全国两会精神，赋能苏州积极开展“人工智能+”行动，发挥苏州工业园区的探路、引领和示范作用，推动A与实体经济深度融合、高质量发展再上新台阶，努力打造开放创新的世界一流高科技园区，扩大学会与地方交流合作的关键之年。
2023中国人工智能产业年会China Artificial Intelligence Industry Annual Conference（CAIIAC2023）由中国人工智能学会发起主办，迄今已成功举办九届产业年会。作为吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼的主题配套活动，大会集闭门研讨、荣誉表彰、高端论坛、产品展示、报告发布等核心板块于一体，是国内权威性高、规模较大、品牌力强、行业影响深远的年度人工智能标志性颁奖盛会。
本次大会以“创新驱动•数智强国”为主题，设置了“1+10+X”模式，含1场主论坛、10场专题论坛，以及权威颁奖、启动仪式、报告发布、科学之夜等特色活动。主办方邀请部委领导专家、两院院士、吴文俊人工智能科学技术奖励委员会委员、提名及评委专家、获奖代表和企业家等研讨交流，发挥获奖项目团队、人工智能院校成果的学术、人才、技术和产业优势，在主题报告环节设置“智能系统——人工智能”校长专题报告会，重点探讨如何推动人工智能前沿技术应用与产业生态协同发展。通过展望人工智能未来趋势，交流关键核心技术与未来产业创新，引发智能系统促进院校产教融合深度思考和观点碰撞。
4月14日下午，大会组委会将隆重推出“智能芯片与集成电路”专题论坛，邀请IEEE/AAIA Fellow、中山大学集成电路学院院长王中风教授担任论坛主席。本次论坛还荣幸地邀请到了来自国内知名高校和领军企业的多位杰出专家，他们在人工智能与集成电路领域取得了显著成就，其中包括国家高层次领军人才、集成电路领域一流杂志总编、国家自然科学基金“外国资深学者”、国家杰出青年科学基金获得者，以及国家“新一代人工智能”重大专项专家组成员等学者专家齐聚一堂。本次论坛聚焦人工智能系统与集成电路设计领域的关键共性问题，围绕大算力芯片、AI大模型、类脑计算、存算融合、智能机器人及无人系统等方向的核心技术及产业应用展开探讨，向广大专业同行分享智能芯片与集成电路领域的前沿挑战和创新难点，展望未来发展趋势。
本次论坛旨在提供了解人工智能与集成电路领域前沿技术的平台，通过观点的交流与碰撞，探究人工智能芯片的发展路径与机遇，分享相关领域研究的新进展，为推动中国集成电路产业发展贡献高端智力资源。
在此，论坛组委会诚邀各界同仁莅临本届大会，开坛论道，共襄盛举，共话人工智能时代的新变革、新机遇、新挑战。
国家特聘专家，IEEE 和 AAIA Fellow。 美国明尼苏达大学博士。自2023年起任中山大学集成电路学院院长。此前曾在南京大学工作，担任特聘教授；2007 至2016年间在美国博通公司工作，历任首席科学家和技术总监。更早前曾在俄勒冈州立大学和国家半导体公司工作。他是信号处理系统低功耗芯片设计方面的国际知名专家，累计参与十余款商用芯片设计，发表国际论文350 余篇，并多次获得 IEEE 主流会议和会刊的年度最佳论文奖。此外，他对以太网国际标准也有重要贡献。
现为中国科学院自动化研究所研究员，中国科学院大学岗位教授，国家高层次领军人才，中科南京人工智能创新研究院副院长。主要研究深度学习、图像与视频内容分析、智能芯片架构设计等问题。在IEEE TPAMI、TNNLS、TCAD、JMLR、NeurIPS、ICML、ICLR、HPCA、CVPR、ICCV、AAAI等高水平杂志和会议上发表学术论文100余篇。相关成果曾先后获得中科院卢嘉锡青年人才奖、中国电子学会科技一等奖、中国图象图形学学会科技二等奖、江苏省科技一等奖等荣誉。
以ChatGPT为代表的大模型是当前最热的人工智能话题之一，并正在改变人工智能的应用范式。由于模型参数量庞大，及对算力和数据的巨大需求，导致大模型的训练和推理成为瓶颈。模型压缩可大幅减少网络模型的计算复杂度和资源消耗，使其更好地应用和部署在手机、机器人、物联网等计算资源受限设备上。本报告首先分析当前大模型计算遇到的挑战问题；然后从模型量化压缩、稀疏剪枝、加速器架构设计等方面介绍团队的最新研究成果；最后分享该领域的未来发展趋势。
毕业于比利时鲁汶大学，博士毕业后工作于新加坡国立大学和新加坡科研局资讯通信研究院，现为上海科技大学信息学院教授、博士生导师，也是IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs（2022-2023）总主编 (Editor-in-Chief) ，国家自然科学基金“外国资深学者”和“重点国际（地区）合作研究”基金获得者，上海高能效与定制人工智能IC工程研究中心主任，以及上海科技大学后摩尔器件和集成系统中心主任。他长期从事高能效电路与系统研究，聚焦于FPGA、低功耗数字集成电路及智能硬件，在相关高等级学术期刊及会议上发表了超过150篇论文，并获得多项最佳论文奖。
量子计算等相关应用的发展需要我们在极低的温度下进行高能效智能计算。存内计算 （IMC） 是一个在低温数据密集型领域实现更高能效的有前途的解决方向。然而现有的 IMC 设计无法充分利用低温设备特性，如超低漏电流，优化整体低温下的电路。本讲座将介绍一个基于eDRAM的低温IMC加速器（eCIMC），支持不同模式下的节能操作，包括常规包括常规内存操作、布尔运算和卷积运算。
同济大学本科、硕士，复旦大学博士研究生在读。忆芯科技首席科学家，中国(上海)自由贸易区临港新片区高新产业和科学技术创新专项项目：《存算一体化AI芯片的研发和应用》负责人。国际GPU、图像、数据存储芯片等公司15年工作经验，在忆芯科技承担芯片AI系统架构工作，重点研究方向为AI芯片超融合架构及分布式异构资源调度系统。对AI模型应用需要的数据嵌入结构化、向量相似度、KV索引存算一体流式加速的演进方向进行深入分析和架构推演。已授权存算架构硬件加速器发明专利16项。
大模型引发了芯片架构与实际应用更优匹配的各类探索。英伟达GPU，大模型专用加速芯片，国产通用计算芯片各自发声；基于GPT算法框架，国产芯片受算效比、工艺、基础部件重重限制，亟待突破。
现有大模型应用盈利基础可概括为：边际成本下更快速的知识积聚和浓缩，更迅速的认知查询和比对，更精炼的提示和微调方式范式化。
存算一体架构的信息积聚计算能力，与大模型应用的业务框架契合度极高，从狭义的存算一体AI算法加速，扩展到广义的大模型应用全功能存算一体加速，通过架构应用分析，探讨论证存算一体化芯片的新的机会。
博士，毕业于英国纽卡斯尔大学，现为中国科学院微电子研究所研究员、博士生导师。聚集于计算机架构、类脑计算架构、异步集成电路设计等，在相关学术期刊、国际学术会议上发表了超过120篇学术论文；曾获中国科学院科技进步一等奖、三等奖、美国The Mentor Graphics第10届PCB&MCM 技术年度领先奖数字类一等奖、国家“八五”期间重大科技成果奖、世界电气工程协会IET 协会2005年度计算机及数字技术全球技术创新奖等。
参与领导了三项国家科技攻关项目、两项科技创新2030重大项目、多项中国科学院创新院项目及头部企业横向项目等。主要成果包括“问天I”类脑计算机、KSJ2300小型机CPU系统、KSJ2850小型机CPU系统等。
图像识别、语音识别等人工智能应用的成功，催化了人工智能的快速发展，并加速了计算算力的提升进程。然而进入后摩尔时代，传统的半导体技术进步带动算力的提升变得越来越不可能，从而急需创新面临挑战。
模仿生物脑工作机理的类脑计算基于仿生的脉冲神经元实现信息的高效处理，具有稀疏、时空相关性、抗噪、事件驱动等典型特征；运算和存储在结构上高度融合，具有低功耗、高算力的显著优势，是“下一代人工智能”的突破口，被誉为明天技术。
在此背景下，我们研制了“问天1”类脑计算机，打通了芯片架构-软件编译-算法模型-软硬件系统的全产业链条，目前该机器可以支持5.3亿神经元、2500亿突触智能规模的脑仿真；我们将分享在“问天I”类脑计算机上开展了一系列人工智能应用。
正高级工程师，现任科大讯飞股份有限公司副总裁、AI研究院执行院长、认知智能全国重点实验室副主任。主要从事自然语言处理、认知大模型等方向研究，承担多项国家重点研发计划，获得30余项国际比赛冠军，在ACL、AAAI、KDD、SIGIR、IEEE Trans等国内外核心期刊及顶尖会议上发表学术论文100余篇，曾获安徽省科学技术进步奖一等奖、吴文俊人工智能科技进步奖一等奖、中国科协求是杰出青年成果转化奖。带队研制的讯飞星火大模型达到国内领先水平，并在教育、医疗、办公、工业等行业规划化应用。
本报告首先分析了人工智能的三个阶段，并提出当前以认知大模型为代表的通用AI技术引发全球广泛关注，然后还分析了从认知大模型到多模态大模型的技术特性、发展趋势及应用价值。其次，报告汇报了科大讯飞研发星火大模型的成果和研发经历，介绍了大模型服务各个行业的探索经验，最后对大模型未来的发展趋势做出思考。
硕士毕业于南安普顿大学，现工作于北京智芯微电子科技有限公司，主要负责人工智能芯片研发及相关算法研究。重点参与了人工智能边缘计算芯片、高可靠高安全智能视觉芯片等国网重大科技项目。面向输电线路监测、变电智能巡视等应用场景，构建基于人工智能的视频监控整体解决方案，针对新型电力系统建设提供源网荷储协同解决思路。
数智化坚强电网作为新型电网的重要形态，是推进新型电力系统、新型能源体系建设的核心环节和主要抓手，不仅在改造电网形态、增强电网功能方面发挥重要作用，还将依托数智化深度嵌入、广泛连接、高频互动的内在特征，在全行业全社会中发挥不可忽视的支撑赋能功能。
其中，人工智能芯片作为底层算力支撑，为电网数字化、智能化转型提供坚强支撑。尤其在解决以机器代人为主的智能运检类问题，以及电网核心调度问题方面成为不可或缺的存在。通过深入分析人工智能芯片在助力数智化电网打造的应用和挑战，本报告旨在为电网数智化升级提供指导和参考，助推能源行业的数字化转型。
博士，清华大学教授，集成电路学院副院长，国家杰出青年科学基金获得者，国家“新一代人工智能”重大专项专家组成员。研究方向为可重构计算、人工智能芯片设计。
已发表学术论文200余篇，包括ISSCC、VLSI、ISCA、MICRO、HPCA、DAC和IEEE JSSC、TPDS、TCSVT、TVLSI、TCAS-I/II等集成电路和体系结构领域学术会议和权威期刊。出版《可重构计算》、《人工智能芯片设计》专著2部。曾获国家技术发明二等奖、中国电子学会技术发明一等奖、中国发明专利金奖、教育部技术发明一等奖、江西省科技进步二等奖、中国电子学会优秀科技工作者奖、中国电子信息领域优秀科技论文奖。现任集成电路领域国际会议MICRO和A-SSCC的技术委员会委员，国际期刊《ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems》及《Integration, the VLSI Journal》的Associate Editor。
当前以人工智能为代表的新一代信息技术迅猛发展，对算力基础设施的需求以远超摩尔定律的速度增长。我国高算力芯片发展面临着严峻挑战。本报告将分析国际高算力芯片的发展动态，总结高算力芯片的技术趋势，提出立足于我国当前产业基础的发展路径。
电子科技大学本科、硕士，现任忆芯科技首席架构师。曾在华为、Marvell任职，超过11年的芯片开发、团队、项目管理经验，在忆芯科技承担首席架构师，负责芯片整体架构设计、功耗设计、性能调优、原型验证平台、IP选型。已授权芯片架构发明专利21项，美国专利1项。
中山大学“百人计划”助理教授。主要研究方向为AI系统与集成电路设计，智能视觉计算、面向Transformer/大模型的优化加速等。在IEEE主流期刊和会议上共发表论文近20篇，申请专利10余项。其中多项成果以第一作者发表在IEEE TNNLS、TMM等领域一区期刊上。曾获得IEEE ISVLSI国际学术会议最佳论文奖，“中国电子教育学会”博士论文优秀奖等荣誉。主持或参与深圳市面上、江苏省/科技部重点研发、国家自然科学基金、及来自华为、快手等的项目多项。
中山大学“百人计划”助理教授。主要研究方向为面向人工智能的集成电路与智能系统设计，侧重软硬协同、存算一体等思路，及大模型、机器人、无人驾驶等应用。发表学术论文近20篇（含IEEE领域一流/重要期刊多篇），获IEEE国际会议最佳论文奖2次，申请专利20余项。参与/指导学生获集成电路领域重要赛事全国奖多次（一等奖2次）。主持或参与中大百人计划、科技部/江苏省重点研发、国家自然科学基金，及来自军科委、华为等的项目多项。
