- TF105:大语言模型技术进展及应用
- TF104:软件工程的复杂性
- TF103:降本增效 架构先行
- TF102:攻击面管理
- TF101:全域营销的数据科学
- TF100:大模型时代下数据智能的应用与前景
- TF98:数字化转型先锋论坛-金融行业实践专场
- TF97:大语言模型时代的知识工程
- TF96:知识图谱赋能时空AI
- TF95:元宇宙系列(三):行业智能化,产业元宇宙来助力
- TF94:NLP技术和产业化发展
- TF93:云原生年度回顾与展望
- TF92:工业机器人柔性控制
- TF91:前端新技术与新实践
- TF90:研发效能度量
- TF89:数智转型 势在必行
- TF87:数据洞察与数据驱动
- TF86:知识图谱赋能智能制造
- TF85:打造公路“头等舱”——智能座舱与交互革命进行时
- TF84质量与效能
- TF83中间件设计:打造互联网架构的基石
- TF82前端与图形学
- TF81工业制造中的数据治理
- TF80云原生安全
- TF77智慧商业,连锁革命
- TF76金融知识图谱构建与应用:进展与展望
- TF75云原生架构演进:降本增效背景下的云原生实践
- TF74产业互联网下的数据科学
- TF73边缘计算不边缘——创新焦点之边缘智能设备和应用
- TF72技术创新驱动企业增长
- TF71 产业变革中的工业互联网安全
- TF70跨模态前沿AI技术及产业应用
- TF69工业制造中的大数据分析和预测
- TF68前端与多媒体
- TF67如何用因果推断和实验驱动用户增长
- TF66大转型,走进农业新时代
- TF65知识图谱开源开放及生态
- TF64量子人工智能:机遇与挑战
- TF63基础架构设计:从架构热点问题到行业变迁
- TF62元宇宙系列(二):数字化底座,万丈高楼平地起
- TF61开发安全与供应链安全
- TF60企业级研发效能提升的实践
- TF59研发效能提升之美
- TF58视觉基础模型研究及应用
- TF57数据安全之流动数据的安全管控
- TF56MBD,开启产品数字化定义新未来
- TF55前端工程体系,告诉你头部企业的新探索
- TF54工程师成长地图与卓越研发组织打造
- TF53预训练时代的大规模知识表示与推理实践
- TF52智慧、融合、安全——智能科技车与路
- TF51畅谈元宇宙的发展与挑战
- TF50工程师文化驱动组织创新
- TF49 产品设计与生产制造协同案例分享与探讨
- TF48云原生时代架构变迁与前瞻
- TF47AI技术落地过程中的实践问题探讨
- TF46数据科学的新发展与数字化转型
- TF45知识图谱新技术、新场景、新应用
- TF44智能驾驶的技术挑战和解决方案
- TF43前端的发展与未来
- TF42区块链DeFi技术新机遇与实战
- TF41云上大数据和数据中台建设
- TF40人机共存,传统行业供给侧服务者赋能技术与系统实战
- TF39语言知识前沿研究与工业实践
- TF38无(少)标注数据在人工智能中的应用
- TF37基于场景的机器人环境理解与智能交互
- TF36工业大数据在智能制造领域的应用与探索
- TF35从数据分析到数据智能
- TF34工业互联网安全前沿与技术热点
- TF33人工智能的下半场—— 知识图谱的新机遇与行业落地
- TF32端到端数据分析系统构建
- TF31智能:前端技术的新挑战
- TF30产业互联网下的数据智能实战解析
- TF29机器视觉技术进展及工业应用
- TF28技术战略转型背后的工程师文化
- TF27零信任网络架构实践 (ZTNA Practice)
- TF26互联网架构中的热点应对
- TF25工业人工智能技术创新与应用
- TF24 仿真工业软件的研究与应用
- TF23AI联邦学习的最新应用落地
- TF22数据驱动
- TF21 认知智能落地中的问题与对策
- TF20 深度学习技术和框架应用
- TF19 未来智能设备的交互技术
- TF18 数据安全与风险防控
- TF17 认知计算产业化落地
- TF16 NewSQL探索与实践
- TF15 Cloud Native 云原生时代的架构
- TF14 联邦学习技术及数据隐私保护
- TF13 大数据时代背景下数字内容生产行业的技术变迁
- TF12 语言认知与知识计算
- TF11 容器化和Service Mesh实践
- TF10 AI在智慧媒体领域的应用
- TF09 人机对话的产业应用与技术发展
- TF08 企业数据安全建设实践
- TF07 大数据在新零售中的应用
- TF06 工程师职业发展及组织文化概况
- TF05 区块链技术与工程实践研讨会
- TF04 纵论AI在问答、机器翻译、自动驾驶、人脸识别中的应用
- TF03 大数据系统与应用
- TF02 人工智能时代的互联网运维
会议主席
王茜莺
联想集团副总裁,联想研究院技术战略与创新平台、智慧教育产品研发平台总经理。2015年至今,王茜莺负责联想技术战略,研究院创新管理和用户体验平台,为联想集团在技术及创新战略规划,研发资源高效运用,用户体验研究设计及验证,知识产权等领域做出突出贡献。她带领团队与其他部门紧密协作,推动联想TechWorld,使联想的创新技术在业界广受赞誉。此外,茜莺还负责联想研究院智慧教育产品研发平台,致力于打造拥有核心技术的联想智慧教育解决方案。
宋继强
现任英特尔中国研究院院长。他于2008年加入英特尔中国研究院任清华大学-英特尔先进移动计算中心应用研发总监,是创造Intel Edison产品原型的核心成员。他目前大力推动基于英特尔技术的人工智能技术、智能机器人交互技术和智能基础设施研究。从2001年至2008年,他历任香港中文大学博士后研究员、香港应用科技研究院(ASTRI)首席工程师、北京简约纳电子有限公司多媒体研发总监等职。他是中国自动化学会常务理事,中国计算机学会人机交互专委会委员,并担任多个产业界人工智能专委会委员。
特邀讲者
毛世杰
主题报告一视频:工业领域智能交互的AR实践
主题简介:在智能互联网的背景之下,联想集团提出了新的使命:成为智能化时代的引领者和赋能者。本报告将阐述当前的产业背景、联想集团新的3S战略、智能设备与计算视觉技术的现状、以及自动化、数字化、智能化方向目前的产业需求、实践和典型案例。
个人简介:毛世杰,联想研究院上海分院院长,正高级工程师。2001年毕业于中国科技大学,同年进入联想集团,目前任研究院上海分院院长,计算视觉与增强现实方向负责人。先后从事PC互联网、智能终端、移动互联网、智能互联网等领域的前沿探索,目前主要关注计算视觉和增强现实技术领域,以及相关技术赋能智慧行业的应用。
张宏志
主题报告二:AI芯片赋能智能驾驶
主题简介:地平线于4年前开始研发高性能、低功耗、低成本的边缘AI芯片及解决方案,并确立了“芯片开放赋能,一路成就客户”的战略,开放赋能行业合作伙伴。在智能驾驶领域,地平线“内功”与"外功"兼修,逐步形成了车外综合环境感知和车内多模态交互的综合能力,地平线智能驾驶方案已赋能包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等在内的多个国内外顶级 Tier1s,OEMs 厂商。
个人简介:张宏志,地平线多模交互产品总经理。曾先后服务于图灵软件和百度,互联网领域从业十余年,拥有从研发到商务的全面管理经验。他带领研发、产品、运营、商务团队完成了多条业务产品线,并且亲身参与产品业务拓展。除此之外,他还参与了中国在线教育、O2O和车载人工智能的三次互联网浪潮。
孙珂
主题报告三视频:可定制的对话系统关键技术剖析
主题简介:近几年来,智能对话已经逐步深入到了各行各业,通过车载、音箱、客服、机器人等场景,给用户带来了更加便捷与高效的交互体验。本次报告将结合百度智能对话技术的产业化应用实践,探讨对话技术产业化应用中所摸索出的产品架构、关键技术以及对现存问题的思考、分析与探索。
个人简介:孙珂,百度自然语言处理部主任研发架构师。2011年毕业于哈工大计算机系,同年加入百度并进入百度&清华博士后联合工作站工作。孙珂博士从事自然语言处理技术研究10余年,获得已授权或公开的国内外专利40余项,发表国际顶级会议与期刊论文多篇。目前,他整体负责百度UNIT、百度PaddleNLP、对话理解、对话管理以及NLP基础技术等产品、技术方向的研发工作。
崔岩
主题报告四视频:多模态自然交互打造跨场景智能生活
主题简介:小爱同学作为小米AIoT网络中快速催生和成长的AI智能助理,担负着把大量单点爆品融合打通、形成更加自然高效的智能新交互和网络化连通体验的职责,关注通过加强包括语音、视觉乃至无感等自然交互的多模组合,打造流畅互通的完整智能生活体验。本次演讲将介绍小爱同学近期在这方面的一些实践,并对可见未来进行简单探讨和展望。
个人简介:崔岩,小米人工智能部小爱互联互通负责人,主要方向为小爱在小米AIoT网络中的交互赋能和连通体验。此前先后就职于腾讯、微软、人人、36氪等公司,主要从事机器学习方向研发和应用,包括搜索相关性、通用推荐、智能招聘、智能创投等。
马静宜
主题报告五视频:雷达感知的智能交互技术
主题简介:近年来,随着半导体技术的发展,雷达的尺寸、功耗和价格在不断下降,并且雷达提供的信息更加丰富,感知能力也更加强大。雷达感知应用在智能设备中提供新的能力已经成为一种趋势。本报告将从三个方面介绍雷达感知的智能交互技术。首先是雷达感知的基本原理,其次是雷达感知在智能交互领域的应用趋势,最后介绍英特尔中国研究院的相关研究成果。
个人简介:马静宜,英特尔中国研究院高级研究员。毕业于北京理工大学电子工程系,获得学士和硕士学位,并在新加坡国立大学电子工程系获得博士学位。她于2005年加入英特尔中国研究院,加入英特尔之前,曾就职于安捷伦公司新加坡设计中心。她曾在学术期刊和国际会议上发表多篇论文,技术研究领域包括传感器技术和应用,数据分析,多传感器数据融合等。