CNCC｜AI框架未来发展趋势

董彬

北京大学 副教授

曾在美国加州大学圣迭戈分校数学系任访问助理教授、2011－2014年在美国亚利桑那大学数学系任助理教授，2014年底入职北京大学。主要研究领域为科学计算、机器学习及其在计算成像和数据分析中的应用。现任期刊《Inverse Problems and Imaging》编委、《CSIAM Transactions on Applied Mathematics》、《Journal of Computational Mathematics》、《Journal of Machine Learning》副主编。2014年获得求是杰出青年学者奖，2022年受邀在世界数学家大会（ICM）做45分钟报告。

苏腾

华为技术有限公司 MindSpore超大规模AI技术负责人

报告题目：昇思MindSpore超大规模AI实践 – 在Transformer和推荐大模型中的应用

以大模型、大数据、大算力驱动的超大规模AI正成为下一代人工智能的突破口，也是迈向通用强人工智能最有潜力的技术方向之一。昇思MindSpore构建了多维度混合并行、多维度内存优化、图算融合等关键技术，支撑了20+大模型的训练。并在2021年联合高校及科研院所协同创新，发布了鹏程盘古NLP大模型、中科院紫东太初图文音多模态大模型、鹏程神农蛋白质结构大模型、武大珞珈遥感大模型等。本次分享将从昇思MindSpore大模型实践出发，介绍昇思MindSpore超大规模AI训练、微调、压缩、部署全流程关键技术，MindSpore Transformer和推荐套件，如何使用这些关键技术在昇腾大集群上训练大模型，以及昇思MindSpore上的大模型如何助力产业发展。

孙显

中科院空天院 研究员

长期从事遥感图像智能分析关键技术研究，发表SCI论文70余篇，ESI高被引10篇，出版专著2部；获国家科技进步一等奖、中科院杰出成就奖等奖励4项；入选国家高层次青年人才计划、中国指控学会青年科学家奖；任IEEE GRSL、PRL、TVCJ、RS等国际期刊副主编/编委，中国图象图形学学会遥感图像专业委员会秘书长。

报告题目：空天·灵眸  面向多模态遥感数据的预训练模型及应用研究

大模型是人工智能发展的重要方向，在遥感智能解译领域，大模型在多模态和多任务的通用性上仍存在许多技术难点。中科院空天院与华为深度合作，牵头研制了首个面向跨模态遥感数据的生成式预训练大模型“空天·灵眸”，并基于昇腾AI基础软硬件平台，联合打造了灵活易用的自监督预训练通用套件，可高效支撑大模型并行训练及下游任务的开发。目前，该大模型已在多个领域开展试用，在遥感智能解译多项任务准确率达90%以上。报告将为大家介绍如何结合遥感多模态数据特点开展空天信息预训练模型的研究与应用。

王紫东

华为技术有限公司 MindSpore开源项目架构师

2016年博士毕业于浙江大学电气工程学院，同年加入华为技术有限公司。现任华为中央软件院自研AI框架昇思（MindSpore）开源项目架构师，从事AI软件及算法相关研究工作。主要研究方向包括AI+科学计算（生物、电磁、流体、气象等领域）、二阶优化等。发表AI顶会论文、申请相关专利数篇。

报告题目：AI科学计算业界趋势和昇思实践

AI在蛋白质结构预测、分子模拟、流体气象以及微分方程求解等传统科学领域已取得革命性的突破，如AlphaFold2在蛋白质结构预测中取得了媲美实验的精度。传统科学领域悄然成为了AI新的主战场，AI for Science是科学计算的新范式。昇思从创立之初便积极布局，不仅提供了AI融合框架的基础底座，还投入电磁、气象、制药、航空航天四大套件的研发。本次演讲将与大家分享AI科学计算的业界趋势、进展以及MindSpore的实践等内容，期待与大家进行一次思维的碰撞。

於俊

中国科学技术大学 副教授

研究方向为多媒体智能计算。主持国家和省部级等科研项目30余项，包括国家自然科学基金5项。在国际著名学术刊物上发表论著150余篇，主要包括一作/通讯IEEE(ACM)汇刊/CCF A类国际会议论文40余篇。第1完成人获CVPR PBVS、ICCV MFR、ICME、FG最佳论文奖6项、国际权威AI挑战赛(CVPR、ICCV、MM等Challenge)冠军20余项。第1完成人获省部级科技进步奖1项。第2完成人荣获省部级自然科学奖2项。长期担任多个国际会议(IJCAI、AAAI、CVPR、ICML、NeurIPS等)SPC Member。

报告题目：多模态可交互数智人头

数字人作为AI技术具像化的一种展现形式，是元宇宙和互联网3.0的重要入口。近几年，通过多媒体智能计算等研究的不断深入，数字人正在发生一系列深刻的技术及应用演进，逐渐升级为“数智人”。特别的是，在与数智人互动的多种人机交互信息中，很大一部分是与人头相关的。本报告从多模态合成和多模态感知两个层面，阐述构建可交互数智人头的若干关键技术和研究进展，以及在达到高保真和超写实效果方面所面临的具体挑战。