2020年8月15日下午，由第八届中国电子信息博览会主办的“2020年中国人工智能创新应用论坛”在深圳市会展中心牡丹厅成功举行。

出席本次论坛的嘉宾包括：中国电子信息产业集团科技委副秘书长于庆宏，中国中电国际信息服务有限公司副总经理、中电会展与信息传播有限公司董事长陈雯海，中国信息通信研究院中国人工智能产业发展联盟总体组组长、中国信通院云计算与大数据研究所人工智能部主任孙明俊，以及来自深圳市人工智能产业协会和企业界的代表。

中国电子信息产业集团科技委副秘书长于庆宏

中国电子信息产业集团科技委副秘书长于庆宏在致辞时表示，人工智能发展空间广阔，中国电子作为国有重要骨干企业，正在推动电子信息技术与人工智能深度融合，将人工智能技术应用网络资源共享、提高网络信息安全、软硬件智能升级以及大数据采集分析等诸多领域。中国电子建设现代数字城市的“朋友圈”不断扩大，逐渐成为许多企业在数字经济时代业务拓展与产业布局的重要合作伙伴。

信通院代表中国人工智能产业发展联盟发布了《人工智能赋能地铁典型场景研究报告》白皮书，分享AI在地铁方面的具体应用和案例。

中国人工智能产业发展联盟总体组组长、中国信通院云计算与大数据研究所人工智能部孙明俊主任为大会带来重磅的产业白皮书发布：《人工智能赋能地铁典型场景研究报告》。其主要内容包括人工智能发展情况，以及它赋能地铁的必然趋势;人工智能在地铁中典型的应用场景;对该领域的发展建议。

中国人工智能产业发展联盟总体组组长;中国信通院云计算与大数据研究所人工智能部主任孙明俊

在会议的演讲环节，五位演讲嘉宾聚焦于AI的具体产业应用、分别从智慧机场、智慧城市、民航建设和制造业四个场景畅谈行业发展机遇。

深圳云天励飞技术股份有限公司副总裁郑文先围绕《新基建下的AI产业落地新机遇》作主题演讲。他指出，人工智能产业落地的关键环节有三点：拥有核心的技术、场景聚焦和落地经验。此外，新基建的提出进一步加速了人工智能技术在垂直行业和传统行业的渗透进程，也掀开了人工智能产业落地的一个黄金时代。

深圳云天励飞技术股份有限公司副总裁郑文先

在智慧机场领域，商汤科技智慧城市综合业务事业群交通解决方案负责人盖玉玺介绍了商汤科技的技术成果和落地方案，并分享了商汤在国内部分机场参与的相关案例情况。

商汤科技交通系统部解决方案负责人盖玉玺

旷视科技智慧民航解决方案专家王锐着重介绍了旷视科技基于自研的AI生产力平台Brain++在机场业务中如何应用落地，提升机场全流程体验。

旷视智慧民航解决方案专家

明略科技集团技术副总裁 黄代恒围绕数字城市建设中的两大要素——数据和知识，发表了《数据与知识双驱动 助力智慧城市建设》的主题演讲。介绍了城市运行管理与服务过程中的“知识”，包括：城市运行管理指标、交管领域和设备维护领域的态势判断和流程自动化、城市码与城市知识图谱、知识图谱在精准帮扶和疫情管控的应用等。以园区管理场景的“知识应用”为例，园区管理者可借助产业发展分析平台的专家知识及评估模型，对比坪产、效益、能耗、排放等运行指标，了解重点产业发展态势及量化评分，通过跨区域对标，发现运营管理上的改进机会。

明略科技集团技术副总裁黄代恒

第四范式制造行业负责人常健为大家带来《更“智能”的推动制造业AI落地》。从人工智能制造行业应用场景的“微笑曲线”，到落地难点，再到解题思路，分享了第四范式的思考和实践。他指出，随着以智能工厂为标志的新一轮工业革命正在到来，制造企业正在通过人工智能技术实现降本增效和定制化生产。

第四范式制造行业负责人常健

在圆桌讨论环节，深圳市人工智能产业协会吕刚秘书长、深圳力维智联技术有限公司的董事长徐明、蘑菇人工智能科技有限公司的董事长韦天誉、珠海复旦创新研究院机器视觉中心主任何良雨、中兴网信5G应用产业研究院院长、畅销书《5G智联万物》作者孙文、旷视民航解决方案专家王锐围绕“人工智能产业化落地与思考”话题各抒己见，碰撞智慧。

深圳力维智联技术有限公司的董事长徐明表示，在已有传统行业的智能化、数字化方面，基于机器学习，第一是在电力领域的实践。第二是在城市精细化方面用人工智能智能方法做经济化管理。

蘑菇人工智能科技有限公司的董事长韦天誉表示，目前来看，人工智能在金融领域的落地应用比较成功，在各个方面都有很多成功的案例，而且普及的程度相当高。例如智能客服、智能风控等。

珠海复旦创新研究院何良雨认为，在工业场景里面，AI在三个方向的应用：视觉检测、机器人和故障预测会有一个比较大的挑战。

中兴网信5G应用产业研究院院长、畅销书《5G智联万物》作者孙文表示，云端快速的结合，需要5G，需要信息高速公路。利用好5G，人工智能就能够快速的运作起来，才能够更加智能，发挥更好的作用。

旷视民航解决方案专家王锐认为，AI目前在民航、金融已经得到了一个很好的应用，做任何行业都要结合行业的属性去做，如何根据应用行业属性调整人工智能技术是一个容易忽视的问题。AI人工智能深度学习必须有一定的规则，比如在感知端存在成像技术难题，感知端问题的解决将会促进各行各业AI应用的落地，不单单只是机场或者金融。