第五届中日韩(CJK)适老助残技术论坛——消除“智能鸿沟” | CNCC2021

“中日韩（CJK）适老助残技术论坛”是CNCC大会上的特色论坛，论坛主要针对信息技术赋能养老助残、健康医疗等领域的发展现状与前景进行讨论，重点关注如何利用人工智能技术为老年人和残疾人士提供智慧化的辅助。前四届的举办得到了广泛的关注。本届论坛的主题是“消除智能鸿沟”，特别邀请到了日本东京大学、韩国东国大学、韩国三星电子、韩国AHA咨询公司、达闼科技和中兴健康科技的学界与产业界人士分享相关的研究和产业成果，敬请大家一同参与讨论。

陈益强

中国科学院计算技术研究所研究员、所务委员、泛在计算系统研究中心主任，CCF Fellow，CCF普适计算专委会常委

简介：陈益强，中国科学院计算技术研究所，研究员，博士生导师。现任中国科学院计算技术研究所所务委员，泛在计算系统研究中心主任，中国科学院特聘研究员，中国科学院大学岗位教授，博士生导师。CCF Fellow，CCF普适计算专业委员会常务委员。入选科技部中青年科技创新领军人才，北京市科技新星，国家“现代服务业”重点专项总体组专家。主要从事人机交互与泛在计算领域研究，系统地开展了用户行为智能感知模型与算法以及应用方面地工作，在IEEE TKDE/TMC/Ubicomp等普适计算领域的国际重要期刊和会议上发表论文百余篇，获得IJIT国际期刊及IJCAI会议等6个最佳论文奖，申请发明专利85项（授权49项）。成果落地为应用系统，广泛用于医疗、健康、养老以及残疾人信息无障碍等领域，曾获得国家科技进步奖二等奖、CCF技术发明一等奖、北京市科学技术奖二等奖等共七项。兼任南洋理工大学、东京大学等客座教授，多次受邀在国际普适计算旗舰会议Percom等国际会议上做特邀报告，兼任IEEE TETCI、IEEE ACCESS及IJMLC等普适计算与计算智能领域期刊的编委。兼任IEEE交互与可穿戴技术委员会创始委员、国家数字音视频AVS-W标准工作组组长等。

蒋鑫龙

中国科学院计算技术研究所副研究员，CCF普适计算专委会委员

简介：蒋鑫龙，中国科学院计算技术研究所副研究员、硕士生导师。主要从事人机交互与泛在计算领域研究，开展面向儿童注意缺陷多动障碍，孤独症谱系等认知障碍的早筛、辅诊及可解释人工智能算法研究。现为中国人工智能学会智慧医疗专委委员，CCF普适计算专委会委员，中国图象图形学学会人机交互专委委员，参与IEEE联邦计算FML、可解释人工智能XAI等标准制定。2015年-2016年赴美国加州大学欧文分校进行博士访学，开展认知障碍辅助干预研究。承担和参与国家自然科学基金面上项目、青年基金，国家重点研发计划，北京市自然科学基金项目等课题的研究。在ACM Ubicomp，CHI等普适计算和人机交互领域的国际重要期刊和会议上发表论文三十余篇，申请国家发明专利17项（授权5项），软件著作权1项。曾获人机交互旗舰会议CHI2017最佳论文提名奖，国内普适计算年会PCC2016最佳论文提名奖等。

史媛媛

三星电子中国研究院 研发副总经理

介绍：史媛媛博士，三星电子中国研究院研发副总经理。从事模式识别，语音识别,自然语言理解，计算视觉，机器学习，数据挖掘等人工智能核心技术前沿研发20年时间，主持从前沿研究，到创新技术开发，产品化的一系列企业研发工作。史媛媛博士2002年毕业于清华大学电子工程系，获得工学博士学位。加入三星综合技术院从事语音识别研究工作。研究员期间，第一发明人申请国际专利十余项；第一作者发表国际一流学术期刊会议论文数十篇。历任三星北京研究院多个部门技术总监,并于2017年晋升本地研发副总经理。领导多项AI技术的研发和产品化开发。研发工作以外，热心投入高校合作，学术活动等社会服务。推进清华-三星联合实验室创建；推进与清华大学、北京大学、中科院等全国数十所高校的合作。历任中国人机语音通讯专委会委员，中国人工智能学会智能交互专委会委员，CCF校企合作TF委员等多项社会服务活动。

题目：消费电子创新促进普惠健康

摘要：中国即将进入老龄化社会，与此同时，未来20年，中国将出现全球最大规模的，最富裕的老龄化消费人口。基于中国在消费制造业产业链的优势，以及在大数据，人工智能领域积累的应用经验，可以期待：消费电子产品与服务创新，将会对普适健康的达成起到积极的促进作用。报告希望以用户场景和核心技术的探讨，以及三星在相关产品领域的探索和尝试，对拓展延伸这个领域的业务有所贡献。

酒谷薰

日本东京大学大学院新领域创成科学研究科 特聘教授

介绍：酒谷薰教授，脑神经外科学医学博士、工学博士，现任日本东京大学大学院新领域创成科学研究科特聘教授，世界首创了利用近红外荧光物质使体内生物功能无创可视化的技术；基于近红外光分光法将脑循环、脑功能测量法应用于脑神经外科领域等临床医学；近年来，正在开发应用AI深度学习的认知障碍筛选法等新一代保健系统。目前拥有专利3项，发表英文论文119篇、日文论文37篇、英文著书14本、日文著书 25本，现担任日本脑神经外科学会评议员、日本中风学会评议员、脑功能光成像学会副理事长、日本中医学会理事长、日本脑神经检测学会理事等职务。

题目：基于深度学习的轻度认知障碍风险预测

摘要：随着老龄化社会的发展，认知障碍患者急剧增加，认知障碍的预防已经成为重要的医学主题。为了预防认知障碍，尽早发现认知症的前期阶段——轻度认知障碍(MCI)，进行以运动饮食疗法为中心的预防性干预是必要的。因此，我们利用普通血液检查数据等健康检查信息，提出了基于深度学习的MCI高精度预测方法AICOG。在本报告中，将介绍AICOG方法的机理，阐述其在认知障碍预防中的优势，并且对融合深度学习和健康大数据的下一代预防医学进行探索与展望。

王俊鹏

中兴健康科技有限公司 产品总经理

介绍：王俊鹏，浙江大学硕士学位，中兴健康科技有限公司产品总经理。原中兴通讯终端事业部产品设计总监，在终端消费产品，辅具产品领域有12年以上产品规划设计，运营管理经验。拥有发明专利十余项，并且已经产品化。 

题目： 辅具和人工智能

摘要：伴随5G网络的大规模建设，万物互联、人工智能的时代已经来临。残障人士、老年人对辅具产品有了更高的期待。传统辅具需要新的思路和方法重新设计，原有的服务体系需要重新构建。

Young-Hee Ro

韩国AHA咨询公司 CEO

介绍：卢映希，美国丹佛大学护理学硕士(MST)，韩国京畿大学博士。现任AHA咨询公司CEO，国际中小企业支援协会(GBSC)主席，同时担任韩国GSBC与日本ISSE联合Square Step认证项目顾问与指导，2015年至今连续主办Health 2.0亚洲智慧医疗与大健康产业发展高峰论坛。致力于关注老年人健康事业，开展研发多项相关项目及产业，例如：square step认证训练，基于全球7个国家设立的国际联盟中心，国际调解员认证计划发展项目，国际数字健康合作，建设应用UX设计的AHA健康养老平台，并拥有多项专利技术。

题目： AHA：面向幸福化养老的健康管理平台及中日韩合作探索

摘要：随着生育高峰一代逐步进入老龄化，针对这一群体能够安度幸福晚年开发了专门的健康管理平台，定制个人管理标准变得必要和迫切。报告首先介绍AHA平台及相关项目，针对管理开发方案提出AHA平台的基本设想和具体业务展开方案。另外，与中国、日本一起建立联合实验室进行合作，首先需要从一开始就要做好中长期的规划，打好坚实的基础，提出切实可行的方案。

郭潮波

达闼科技 首席医学科学家

介绍： 郭潮波先生现任职于达闼科技负责医疗健康人领域中人工智能、机器人和可穿戴设备等相关产品的开发应用。郭博士在北京协和医科大学获得医学博士、约翰斯霍普金斯大学生物学博士、和俄亥俄州立大学MBA学位。他曾任IBM医疗健康领域商务顾问、史赛克公司大中华区医疗事务总监、美敦力-威高技术支持中心总经理。基于跨界复合优势和丰富的工作经验，郭博士正致力于养老助残领域中的科技产品与应用创新。

题目：云端导盲机器人的产品研究与应用探索 

摘要：全球盲人数量现有数千万。人工智能、云计算、大数据、全球卫星定位、室内精准定位、可穿戴设备和各类传感器等高新技术及其产品正在为广大视障人士的自由出行、就业上岗和生活改善带来了新的希望。达闼科技在建的云端大脑、机器人OS和云-网-端运营平台支持多种导盲机器人终端，可为不同视障人士的出行无障碍、信息无障碍、和社交无障碍提供安全有效的个性化生活辅助服务。

Seung-Hoon Hwang

韩国东国大学 杰出教授，通信实验室负责人 

介绍： Seung-Hoon Hwang教授，无线通信技术专家。现为韩国东国大学杰出教授，通信实验室负责人。研究领域：5G/6G移动通信系统开发与垂直应用；V2X车路协同系统的开发、城市部署；高精密室内定位技术、5G-Wi-Fi融合定位。在IEEE Trans. on Comm.、IEEE Journal of Lightwave Technology、Electronics等期刊发表论文90余篇，国际专利20余个。Hwang教授目前担任韩国通信学会(KICS)SCIE期刊ICT Express（2017-）副主编，Electronics（2020-）编委。1992年当选IEEE Senior member，2016年当选韩国通信学会（KICS）常任理事，荣获2016年度“东国大学优秀研究教授”，2018年担任东国大学电子电器系主任，2020年荣获韩国教育部产学研优秀教授。此外，Hwang教授还兼任韩国通信学会学术发表委员会、临沂大学的客座教授。作为项目负责人承担了韩国6G-AI技术、5G频谱开发、韩国车路协同网络开发项目等基金项目。

题目：面向医疗健康场景的物联网辅助室内定位技术 

摘要：室内定位技术具有广阔的前景，它可以被广泛应用于多种场景，例如购物、安防、智能机器人等。在众多场景中，智能家居和健康监护的解决方案需要室内定位技术作为支撑。在本次报告中，我们将介绍医疗健康相关服务和技术，介绍当前主流的室内定位技术。老年人在室内或室内社区活动时间较长，需要及时获取当前位置。由于建筑物阻挡和信号衰减，GPS信号在室内处于失灵状态。因此，研究基于室内定位技术的健康监护方案是实用且迫切的。我们提出了一种基于Wi-Fi信号的指纹定位方案，不需要提供额外的 Wi-Fi 接入点，采用深度学习分类器来保证对室内位置的准确估计。在分类器中添加预处理和后处理算法，来提高室内定位的性能。结果表明，具有深度学习分类器的基于 Wi-Fi 指纹的室内定位技术可有效应用于未来的医疗健康服务中。