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焦李成

教授、博士生导师。现任西安电子科技大学计算机科学与技术学部主任、人工智能研究院院长、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际联合研究中心主任，俄罗斯自然科学院外籍院士、教育部科技委学部委员、教育部人工智能创新专家组专家、“一带一路”人工智能创新联盟理事长，IEEE/IET/CAAI/CAA/CIE/CCF Fellow，第八届全国人大代表，国务院学位委员会学科评议组成员，享受国务院政府津贴，首批入选国家“百千万”人才工程（第一、二层次），全国模范教师。

下一代人工智能：挑战与思考

新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，一些基本科学问题孕育重大突破，可望催生新的重大科学思想和科学理论，产生颠覆性技术。人工智能技术作为当今社会的主要生产力，为社会不断赋能，在诸多行业和领域取得了非常显著的成效。我国高度重视人工智能的发展，制定了诸多战略方针，发展人工智能，引领人工智能。本报告回顾了人工智能及其核心技术的内涵与发展，以及其发展过程中变革和存在的挑战。紧接着针对目前人工智能发展的现状，给出了下一代人工智能的一些思考和展望。

查红彬

北京大学信息科学技术学院智能科学系教授，机器感知与智能教育部重点实验室主任。主要从事计算机视觉与智能人机交互的研究，在三维视觉几何计算、三维重建与环境几何建模、三维物体识别等方面取得了一系列成果。出版学术期刊及国际会议论文300多篇，其中包括IEEE T- PAMI，IJCV, IEEE T-VCG, IEEE T-RA, IEEE T-SMC,ACM T-IST, JMLR, PR 等国际期刊以及ICCV, ECCV, CVPR, CHI, ICML,AAAI,ICRA等国际学术会议论文100多篇。

视觉SLAM：在线学习的途径

3D视觉的一个主要任务是利用传感器视点的变化与成像几何的约束来实现三维场景的几何与结构重建。因此，伴随传感器移动的动态视觉与3D视觉的关系愈加密切，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping：即时定位与地图构建）技术再度成为3D视觉领域的研究热点。为了提高动态视觉系统在真实复杂场景中的应用能力，我们应充分强化视觉系统的环境自适应性，而在线学习方法是实现这一目标的有效途径。该报告将围绕基于在线学习的SLAM问题，介绍我们近来的一些想法和尝试，主要内容包括：面向自监督视觉里程计的序列对抗学习方法；具有在线自适应能力的自监督SLAM学习。

纪荣嵘

厦门大学南强特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者。主要研究方向为计算机视觉。近年来发表TPAMI、IJCV、ACM汇刊、IEEE汇刊、CVPR、NeurIPS等会议长⽂过百篇。论文谷歌学术引用万余次。曾获2016年教育部技术发明一等奖、2018年省科技进步一等奖、2019年福建省青年科技奖。曾/现主持国防973项目，国家自然科学基金联合重点基金等项目。任中国计算机学会A类国际会议CVPR和ACM Multimedia领域主席、中国图象图形学学会学术工委副主任、教育部电子信息类教指委人工智能专业建设咨询委员会委员。

紧致化深度学习

深度神经网络在图像理解、语音识别、自然语言处理等人工智能应用领域取得了令人瞩目的成就，成为人工智能研究的热点之一。然而，随着网络性能的不断提高，网络的深度和广度也在不断增加，这就大大增加了网络的参数和计算复杂度。如何压缩和加速这些大的神经网络模型成为学术界和工业界研究的热点。针对神经网络的加速和冗余度问题，本次报告简要介绍已有的加速和压缩方法并在其中覆盖纪荣嵘教授研究组近几年来在神经网络压缩与加速中所做的一些工作与成果。

王栋

大连理工大学信息与通信工程学院副院长、教授、博导, 研究方向为视觉目标感知与跟踪。迄今在本领域顶级会议(CVPR/ICCV)及期刊(TPAMI/TIP)发表论文30余篇, 谷歌学术引用5000余次；获得国际视觉目标跟踪竞赛VOT冠军(5次), CCF自然科学二等奖, 教育部自然科学二等奖, CVPR2020最佳论文提名等学术奖励；获批国家自然科学基金优秀青年科学基金、面上项目等。

学术产业AI竞赛与创新型人才培养

竞赛在人工智能领域发展过程中具有非常重要的作用，当今由学界、政府、企业、协会等组织的AI竞赛层出不穷，逐步对创新型人才培养产生重要影响。本报告首先简介经典学术产业AI竞赛，和相应的人工智能问题及算法发展，并简析当前AI竞赛发展的现状与趋势；随后讨论学术产业AI竞赛与创新型人才培养的关系，以及针对AI竞赛如何赋能人才培养提出思考。

邓富城

极视角研究院院长，极视角科技合伙人，浙江大学电子信息技术博士，哈尔滨工业大学深圳研究生院控制科学与工程博士后，中国图象图形学学会青年工作委员会委员，发表国际期刊论文9篇，获授权专利5项。主管前沿技术中心，负责前沿人工智能理论的应用与大型项目的算法研发落地，涉及智慧交通、智能安检、智能零售、工业安防等多个领域。

AI技术落地应用中的“坑”

近10年，人工智能AI技术的浪潮席卷全球，产生了深远影响。迄今，AI技术的前沿研究依然炙手可热，同时AI技术的应用落地也是如火如荼。但是，AI技术的落地应用并非一帆风顺，而是充满了荆棘坎坷。该报告从大量AI技术落地应用的实践出发，围绕应用中存在的难点和挑战，向大家分享计算机视觉领域AI技术落地应用中“坑”以及填“坑”的过程，帮助大家更全面地了解AI技术和共同推进AI技术的进一步发展。