摘要：人工智能区块链演讲Ⅰ在2022世界人工智能大会上，有哪些区块链企业代表发言了2022世界人工智能大会“Web3.0数字经济发展高峰论坛”上，区块链独角兽企业趣...

人工智能区块链演讲

Ⅰ 在2022世界人工智能大会上，有哪些区块链企业代表发言了

2022世界人工智能大会“Web3.0数字经济发展高峰论坛”上，区块链独角兽企业趣链科技创始人兼首席执行官李伟博士作了题为《区块链：Web3.0的核心基础设施》的主题演讲，从技术等层面深度解读了为何区块链是Web3.0的核心基础设施。
李伟博士表示，区块链为互联网提供有效的信任机制和价值传递方式，让数据可信、资产可信、合作可信，拥有区块链的Web3.0是价值互联网。

Ⅱ 五大赛道、八位专家，银行局中人眼里的AI江湖

谁说大象不能跳舞？

2020于全体银行而言，是一场无预告的终极考验，一轮最直观的金融 科技 对决。疫情让网点流量骤降到接近于0，全方位挑战银行线上服务水平，检验那些连年增加的 科技 投入，有多少真正变作数字化、智能化的一点一滴。

踏进2021，银行们迎来周密复盘、整装待发的最好时间节点。

在过去这一年，银行更努力地摆脱大象转身的刻板印象，告别以往被各路创新推着走的窘况，试图在金融 科技 和数字新基建的浪潮里承担更主动、开放的角色，以轻快敏捷的步伐持续向前。

没有一家银行不想拥抱AI，没有人愿意错过数智化转型的未来。在梳理数十家银行AI全布局，以及 「银行业AI生态云峰会」 多位嘉宾的分享过程中，我们逐渐发现银行业AI的那些挑战和困境，那些艰险之处同样是机遇所在。

数据安全与隐私保护

银行业AI，首先被AI本身正面临的数据困境，和日渐收紧的数据监管尺度拦住。

在技术维度不断向前奋进的同时，银行必然要思考的一个议题是：业务创新与隐私保护如何兼顾？

雷锋网AI金融评论主办的 《联邦学习系列公开课》 曾对这一问题展开过系统深入的探讨。第一节课上， 微众银行首席人工智能官杨强 就直接点明：“人工智能的力量来自于大数据，但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。”

平安 科技 副总工程师王健宗 也在课上指出，“传统的AI技术必须从海量的数据中学习或者挖掘一些相关的特征，利用数学理论，去拟合一个数学模型，找到输入和输出的对应关系，比如深度学习中训练网络的权重和偏置，模型效果与数据量级、质量、以及数据的真实性等有着密切的关系。”

一个典型例子就是银行信贷风控：现在大部分AI应用都由数据驱动，信贷风控更需要大量数据训练，但大额贷款风控的案例又非常少。“要是来做深度学习模型，只用少量这种大额贷款的样本远远不够。”杨强解释。

小数据需要“聚沙成塔”，同时又面临侵犯隐私的可能。为此，网络安全与数据合规领域的立法进入了快车道，滥用数据和爬虫也受到过严厉整治。

虽然目前《数据安全法》还只是处于草案的状态，但是草案明确提出要关注数据本身的使用，需要在保护公民组织、相关权益的前提下，促进数据为关键要素的经济发展。

数据被称作是新时代的油田，但银行该怎样通过AI摸索出更高效、更合规的开采工具？

在「银行业AI生态云峰会」第一场演讲中， 微众银行区块链安全科学家严强博士 就对银行必备的数据安全与隐私保护思维，进行了深入讨论。他指出：

在数字经济时代下，银行业AI发展 必须要尊重“数据孤岛”作为数据产业的原生态，隐私保护技术则是打破数据价值融合“零和博弈”的关键，需要打通隐私数据协同生产的“双循环”。

而 区块链 是承载数据信任和价值的最佳技术，对于隐私计算和AI应用中常见的数据品质等难题，都可以通过区块链进行互补或提升效果。

联邦学习、TEE可信计算、安全多方计算等多个AI技术路线也正尝试落地于银行的核心业务场景。

AI金融评论了解到，除了微众银行， 江苏银行 2020年也已开展联邦学习方向的 探索 ，他们与腾讯安全团队合作，基于联邦学习技术对智能化信用卡经营进行联合开发和方案部署，在联邦学习技术支持下进行金融风控模型训练。

银行数据库

以“数据”为线，银行前中后台的升级轨迹清晰可见。

如果说前些年的银行 科技 ，讨论度更集中在前台智能化应用，那么如今中后台建设开始更多地来到聚光灯下，讨论它们为银行数字化转型呈现的价值和意义。

这当中的一个重要模块，就是 银行数据库 的改造升级。

我们曾经报道，Oracle自进入中国市场以来，在银行数据库市场，一直具有压倒性优势，也是许多银行的采购首选。

由于长期使用Oracle，不少银行形成较严重的路径依赖。平安银行分布式数据库技术负责人李中原也曾向AI金融评论表示，系统迁移和重新建设需要大量成本，从单机变为多机群体，故障发生的故障发生的概率和维护成本都会加大，对整体系统运维将是巨大挑战。（详见 《银行业“求变”之日，国产数据库“破局”之时》 ）

但随着银行业务创新需求愈发复杂，传统数据库在技术边界、成本、可控性方面越来越不相匹配；采购数据库的来源单一也让银行陷入非常被动的处境。

而云计算的出现，让Oracle在数据库市场接近垄断的地位有所动摇，各大互联网云厂商杀入战场。

腾讯云副总裁李纲就表示，云化数据库胜在成本低、易扩容两大特点，任意一台X86的PC服务器就可以运行，理论上也有着无限的横向扩展能力，这都是Oracle等传统数据库难以企及的优点。

中国数千家银行由此获得更多选择余地，开始从集中式数据库迁移到分布式数据库，一场事关“大机下移”的漫长征途就此展开。

这场变革已有先行者，例如 张家港行 在2019年就将其核心业务系统放在了腾讯云TDSQL数据库上，传统银行首次为核心系统选用国产分布式数据库；2020年，平安银行信用卡的核心系统也完成切换投产，新核心系统同样采用了国产数据库。

在「银行业AI生态云峰会」上， 腾讯云数据库TDSQL首席架构师张文 就深入分享了张家港行和平安银行这两个典型的数据库迁移转型案例。

以 平安银行 为例，其体量之大，意味着应用改造更具挑战性。张文解释道，为了配合此次改造，应用引入了微服务架构对应用进行了拆分和解耦。对账号的分布进行了单元化划分，以DSU为一个逻辑单元，单个DSU包含200万个客户信息，单个DSU同时处理联机和账务两种业务。

但国产分布式数据库也同样还在成长当中，张文也指出了目前金融级分布式数据库面临一系列挑战点，除了有可伸缩、可扩展的能力，更要解决高可用性、数据强一致性，同时 探索 更具性价比的性能成本，以及为金融机构打造更易上手的、更产品化的成熟解决方案。

中台建设

“中台建设”这个热门关键词，不再是互联网公司的专属。银行也不例外，甚至更需要中台。

银行这样的大型机构，架构极其复杂，还有跨部门多团队的协作，海量数据日积月累之下如同年久失修的危楼，更需要及时、持续的治理。

在看来，银行拥有大量的数据、技术和人才，资源却往往“各行其是”，部门之间没有配合意识、独立造烟囱；技术流于表面，无法链接、深入，这造成了银行资源的大量浪费。

中台 的体系化建设和顺利运转，才能将这庞大体系中的“死结”一一梳开。

建设银行 监事长王永庆就曾指出：中台建设是商业银行数字化经营转型的关键环节，认为商业银行数字化转型的必然归宿是生态化、场景化。

尽管商业银行在多年经营过程中沉淀了一定的竞争优势，形成了各具特色的内部生态系统，但目前仍是封闭的、高冷的，还无法满足数字经济对开放式生态化经营可交互、高黏性、有体感、无边界的要求。

因此，建行也已在数据中台先行一步，其落地上概括为5U（U是统一的意思），包括统一的模型管理、统一的数据服务、统一的数据视图，统一的数据规范以及统一的数据管理。

为求轻松支撑亿级用户，实现高时效、高并发场景化经营， 招商银行 近两年也在中台和技术生态体系的建设上持续发力。去年年底发布的招商银行App 9.0，迭代需求点超过1800项，“10+N”数字化中台建设就占据了相当的比重。

如何构建金融机构需要的数据中台？

在「银行业AI生态云峰会」上， 360数科首席科学家张家兴 就用“三通三快”概括了数据中台的标准：

金融机构面对着海量用户、复杂业务，一个优秀的数据中台，必须是达到多业务打通，内外数据互通和用户关系连通，同时还要做到数据的实时处理快、使用快、需求响应快。

他进一步强调，数据与AI融合得非常紧密，如果数据中台和AI中台各自建设，两者之间将不可避免地存在割裂的现象。

基于此，360数科也推出了自己的数据AI融合中台，将最上层数据平台，到中间数据服务支撑的平台服务，再到整个数据资产的管理，到最下面整个数据技术架构的设计都进行调整，并且将自身沉淀的AI能力嵌入其中。

张家兴也在云峰会的演讲上透露，360数科研发了一项联邦学习技术——分割式神经网络，通过神经网络在高维空间，Embedding不可逆的特性，使得不同参与的数据合作方只需要传递Embedding向量，见不到原始数据，但最终可以使模型产生目标效果。

银行信贷智能风控

而在过去一年里，银行信贷风险管理，仍然是最引人关注的方向之一。

关注度一方面来自于，受疫情影响而剧增的贷款逾期和坏账风险，如何借助技术手段“端稳这碗水”，把握好信贷支持尺度，成为银行、消金公司和风控技术服务商们的开年大考。（详见 《信贷战“疫”：一场给风控的开年大考》 ）

而另一方面，2020年下半年起，针对金融 科技 或是互联网金融的监管“红线”逐渐清晰。例如《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，其中就明确提出了对商业银行的风险管控要求，和对合作机构的管理规范。

尽管结合AI、大数据的智能风控在银行 科技 应用中不再新鲜，但这并不意味着智能风控已经足够成熟—— 数据资源壁垒、自有数据累积、数据特征提炼、算法模型提升 ，被认为是大数据风控目前所面临四大困境。

某商业银行负责人就曾表示，在模型建设和模型应用过程中普遍存在数据质量问题，包括外部数据的造假（黑产欺诈）和内部数据的滥用等，在模型迭代方面，很多银行只追求迭代的速度和频次，而忽略了最终效果。

前网络金融CRO、融慧金科CEO王劲 进一步指出，数据规范和治理体系不健全，数据质量差且缺失率高，技术能力不足，复合型 科技 人才匮乏等因素都是银行等金融机构无法做好模型的重要原因。

王劲曾在有着“风控黄埔军校”之称的美国运通工作17年，负责过全球各国各类产品相关的700余个模型提供政策制度和独立监控。在云峰会上，他也结合自身二十余年风控经验，剖析了金融风险管理中的那些理念误区。

“很多人并不是特别理解，风险管理永远是一个寻找平衡点的科学。”王劲认为，风险管理平衡有着这样的核心三问：

他也解析了银行等持牌金融机构做好风险管理平衡的核心要素，谈到风险管理最重要的就是对数据的把控，“金融公司成立之初就要思考数据的生命周期。首先要从对业务产品和客户的选择当中，决定需要什么样的数据。”

数据战略是一个相对长期的落地过程，机构首先要立下数据选择的原则和条件：要考虑的不只是数据的合规性、稳定性和覆盖率，更要考虑数据的新鲜度、时效性和时间跨度。

从模型建设的角度出发，王劲指出，一个卓越的风控模型应当具备辨别力、精准度、稳定性、复杂度和可解释性五大要素，“原材料”数据、模型架构和算法的选择，衍生变量的出现，对模型的监控和迭代，以及对y的定义和样本的筛选，无一不影响模型的“锻造”。

在他看来，银行等金融机构如果能在身份识别和控制、数据安全管理、风险模型管理，和自动化监控体系方面，做到高效完善，将会是非常理想的一种状态。

RPA与内部流程优化

还有一个关键词，在各家银行年报中出现频率越来越高，那就是RPA（机器人流程自动化）。此前AI金融评论也曾举办 《RPA+AI系列公开课》 ，邀请到五位头部RPA厂商高管分享RPA与金融碰撞出的火花。

RPA的定义，很容易联想到2012年左右的“流程银行”转型潮。当时的流程银行，意为通过重新构造银行的业务流程、组织流程、管理流程以及文化理念，改造传统的银行模式，形成以流程为核心的全新银行经营管理体系。

如今银行的转型之战，全方位升级为“数字化转型”，内部流程的优化改造在AI和机器人技术的加持下持续推进，RPA也迅速成为银行数字化转型不可缺席的一把“武器”。

达观数据联合创始人纪传俊 在「银行业AI生态云峰会」上指出，RPA+AI为银行带来的价值，最明显的就是减少人工作业、降低人工失误，提升业务流程效率，同时也提高风险的预警和监控能力。

AI金融评论注意到，已有多家国有大行将RPA投产到实际业务中。

以 工商银行 为例，RPA在工行的应用覆盖了前台操作、中台流转和后台支撑等多个业务场景，在同业率先投产企业级机器人流程自动化（RPA）平台并推广应用，全行累计46家总分行机构运用RPA落地实施120个场景。

建设银行 同样也引入了RPA，建立国内首个企业级RPA管理运营平台，敏捷研发业务应用场景 100 个，实现人工环节自动化、风险环节机控化。

农业银行 方面则透露，农行目前还处于技术平台建设阶段，之后将以信用卡业务、财务业务等为试点落地RPA需求。其实施策略，是建设全行统一的RPA技术平台，面向总分行各部门输出RPA服务。

中国银行 在2017年底，旗下公司中银国际就已有RPA的概念验证，团队成功投产20个机器人，分别在不同岗位执行超过30个涉及不同业务流程的自动化处理工作，也与RPA厂商达观数据展开了合作。

纪传俊也在云峰会上分享了目前AI+RPA在银行各大典型场景的落地：

例如智慧信贷，面向的是整个银行最核心的流程——信贷流程，分为贷前、贷中、贷后三大阶段。其中涉及数据查询、数据处理、财务报表、银行流水等专业环节，需要完成基础信息的录入、尽调报告的审核，而这些环节中的大量重复劳动，可以基于AI、OCR、NLP等技术自动化完成。

Ⅲ 漫谈技术更迭——人工智能、物联网、区块链的演变之旅

最近看了很多关于区块链的报道，感觉区块链的火爆和人工智能以及物联网的火爆有着很多相似之处。以下是一些个人的见解：

​1 ．人工智能、物联网、区块链的出现，都是人类对未来的探索。

人类是一个很奇特的群体，总有一群人会找到我们这个时代的出口，这样我们才觉得社会是在正常运转。因为技术的大爆发，导致人们创新的欲望是空前的。不管结果怎么样，这些欲望的出发点总是好的。

人工智能的火爆一方面是我们常说的深度学习、大数据、计算能力，这三个方面的发展；另一方面是互联网已经发展了数十年，需要新的事物出现来承接互联网发展的造成的后果，比如说大数据、一些低效的互联网机制。互联网发展那么多年，期间我们也能看到有一些新的事物被发明或者被提起，例如物联网。但是，它再经过时间的洗涤，渐渐被淡化。一开始，物联网出现的时候，很多人都认为物联网是人类继互联网的下一个出口。到后来，出现了诸多问题例如：数据处理能力的限制、传感器智能化的限制，渐渐的物联网被边缘化。接着而来的是，物联网发展过程中问题的解决方案的出现——人工智能。

整体来看，这些技术的发展，要么真正的成功了，要么就是引导出一些新的问题，这些新的问题的解决方法又形成了新的技术。这让我想到真格基金王强先生说的一句话：改变世界的是问题，而不是答案。

人类社会发展那么多年，始终有一个难题有待解决，那就是去中心化。值得说明的一点是，区块链也并非完全去中心化，只是效率的提升，其中也有成本。今天很多媒体的报道，本身就是有误导性的。

2 ．区块链、物联网到底谁才是下一个出口？

笔者认为，物联网是人类的下一个出口。相比区块链而言，物联网更容易成为新的出口，因为之前的浪潮使得其在政策上有一定的优势，而且，物联网相比互联网而言是淡化中心型网络。这里解释一下什么是淡化中心型网络，互联网属于平台中心型网络，人与人之间的交流必须集中到一个平台上，这个平台是我们常说的信任机制；而物联网是淡化中心型网络，传感器设备自组织成一个网络，这个网络节点不再是企业或者是平台，换句话说，平台将中心化的权利进行分布式优化，使得每个节点都有可能成为中心。

而对于区块链而言，它的技术核心所诉求的去中心化还是太过着急。但是，在一些领域，这种去中心化的诉求还是必要受到欢迎的，比如说：金融，房屋租赁等适合p2p模式的商业需求。笔者认为，下一个出口是物联网的最大原因是，相较于区块链而言，物联网的去中心化更柔和一些。

3 ．人工智能、物联网、区块链，最后都一定会运用到生活当中。

这句话，可能听起来有些废话。但是，技术能够应用于生活的前提是技术本身能够解决一系列生活当中存在的问题，从经济学的角度来说，所有的技术都在围绕两个字：效率。无论今天人们对于人工智能、物联网、区块链如何看待，有一点是可以确定的，存在即价值。

至于时间维度，我们可以感受到或者看到，人工智能再经过一年多的炒作之后，它正在逐渐的落地应用到行业中。个人看法，2018年应该是人工智能拥抱行业的元年。一方面科技企业和传统企业也正在积极合作，另一方面人工智能相关的新媒体也正在推进人工智能的落地，比如说：新智元。

物联网这块自然就不用多说，上届政府在政策制定和相关规划上对物联网也算得上偏爱。而且，这几年当中，物联网商业应用一直发展的不错。只是，没有之前想象的那么好。相信未来在人工智能的配合下，物联网行业一定会得到快速发展。

对于区块链来说，或许还需要很长时间去去泡沫，今天区块链的泡沫太严重，除了市场的泡沫化，区块链还要面对很严的监管，这些问题还需要长时间的解决。个人认为，区块链落地到行业应该比人工智能需要花费更长的时间。至于今天很多企业与其凑热度，不如专心做事，凑热度在监管不明朗的情况下，容易出现问题。

Ⅳ 蔡锷生：金融科技的核心，仍是人工智能和区块链

金融界网站讯 2020年，突如其来的疫情打破了人们的正常生活，全球经济汹涌巨变，不确定性大幅攀升，中国金融行业遭遇了巨大挑战，同样也是这一年，银行理财子公司横空出世，金融 科技 赋能如火如荼，财富管理转型风起云涌，基金业迎来前所未有之大风口。12月10日，由金融界主办的第五届智能金融国际论坛暨2020金融界领航年度盛典在京召开，百位金融业大咖齐聚一堂，就金融行业的数字化转型发展、金融 科技 在财富管理领域的应用、公募基金大时代、养老金融的未来等话题进行深入务实的探讨交流。

前中国银监会副主席蔡鄂生先生出席论坛并发表了主题为《金融智能化与金融 科技 发展趋势》的演讲。蔡锷生表示，金融 科技 的发展和金融智能化是一个很热门的话题。近两年，金融 科技 的发展呈现跨越式发展，但也遇到了一些问题。他指出，不论是金融发展、智能金融还是金融 科技 ，实际上都是为了服务实体经济发展。

对于金融行业的发展，蔡锷生表达了他的四点看法：

第一、创新在未来发展中是一个核心地位，也是新发展理念第一条。金融支持创新体系的一个方向，就是促进新技术成果的产业化和规模化。应该理清金融发展的概念，这是下一步金融行业、金融系统要解决的问题。

第二、要构建金融有效支持实体经济的机制体制，提升 科技 水平、增强金融普惠性。金融应该是运用科学技术和 科技 手段来提升服务能力的领先行业。对于金融 科技 本身，要积极运用 科技 手段和智能化，围绕提高效率和提高质量去发展。

第三、金融 科技 的核心，还是人工智能和区块链。十四五规划提出，推动互联网、大数据、人工智能等各产业深度融合，推动“数字产业化”和“产业数字化”，推动数字经济和实体经济相融合。那么，金融行业的智能化，要和整个 社会 数字经济的发展，和各行各业数字化需求同步甚至比它要高。在不平衡不充分的矛盾下，怎么解决多层次服务的问题，需要考虑在内。

第四、金融发展不仅要提升服务水平，更要解决安全问题，防范风险。互联网金融未来发展，有五点需要考虑：网络安全、公民竞争反垄断、新型大而不倒、数据权益归属和数据跨境流动国际协调问题。

Ⅳ 工行副行长张文武：打造面向未来的智慧型金融生态体系

11月11日，工商银行副行长张文武出席了“第十五届21世纪亚洲金融年会”，并发表了题为《智能 科技 开放金融 打造面向未来的智慧型金融生态体系》的主题演讲。

张文武表示，当前，金融 科技 已经成为提升我国 科技 自主创新能力、对外辐射能力、风险防控能力和建设“数字中国”的重要力量。与此同时，银行经营面临的政策环境、客户需求、金融监管等也在发生深刻变化，为银行业利用金融 科技 开展金融创新，推动金融服务开放，提供了新的机遇。

他认为，新机遇孕育新变化。围绕日益增长的客户需求，商业银行对内构建协同一体的智慧金融，对外拓展开放共享的智慧生态，推动银行金融服务朝着“线上+线下”“业内+业外”“人工+智能”的方向演进。面向未来，银行业要顺势而动，围绕开放和创新两个重点，深耕金融场景、提升服务效能，打造智慧型生态体系。

一是深化数据治理，让金融更具穿透性。 数据作为新型生产要素，将更大地激发银行业全要素生产力。银行要紧抓数据要素市场改革机遇，加强数据共享和技术合作，释放数据资产潜能，做实、做活、做强数据资产。着眼于数据和 科技 双轮驱动的基础能力建设，工商银行自主搭建了业内领先的大数据云平台，创建集团数据要素市场，通过打造分布式融合数据智能平台，为金融发展注入“有广度、有深度、有速度、有精度”的数据服务新活力。

二是构建开放生态，让金融更具可得性。 坚持开放、合作、共赢的发展理念，银行金融服务要“走出去”和“引进来”相结合，在清醒认知合作伙伴的基础上，与 社会 各行各业合作共建场景，积极主动布局开放金融生态。工商银行通过API开放平台把上千个标准化产品与服务，输出开放给数千家合作伙伴，API开放能力、合作伙伴数量领跑业界；通过金融生态云引入财资、教育、景区等诸多行业应用，与合作伙伴携手为客户提供“行业+金融”的综合服务，生态云租户数量已经达到了3万户，初步构建了丰富、多元的工行云生态。

三是布局智能 科技 ，让金融更具智慧性。 智能 科技 布局是一个水平不断提升、功能不断完善的过程，将随着金融市场环境变化、用户需求的升级，新技术新产品不断迭代而创新升级。银行业必须持续加大技术创新力度，不断提升金融 科技 的核心竞争力，激发经营发展的新活力。工商银行打造了人工智能、区块链、物联网、5G等一系列自主可控的新技术平台，超过700件专利授权领跑银行同业。

四是创新智慧服务，让金融更具普惠性。 金融 科技 作为践行数字普惠金融的重要途径，正在解决普惠金融发展面临的成本较高、收益不足、效率与安全难兼得等问题，提升金融服务的覆盖率、可得性和包容性。近年来，工商银行按照党中央、国务院决策部署，利用金融 科技 手段不断提升对小微企业、大众普惠、民营企业、脱贫攻坚等重点领域的金融服务能力。例如，打造手机银行、客户经理云工作室等线上平台，创新融e借、数字信用卡等新型金融产品，构建“经营快贷”“e抵快贷”“e链快贷”三大普惠金融产品体系，推出“环球撮合荟”跨境撮合平台，初步构建了更为开放、普惠、共享的智慧金融服务新体系。

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Ⅵ 同芯创造，智造未来丨从概念走向落地，工业物联网助力“智造”升级

6月29日，由南京市人民政府与未来论坛共同主办，中国国际贸易促进委员会南京市分会、南京经济技术开发区管理委员会、南京市国际商会承办的 “2019未来论坛·南京峰会”正式 开幕，本次峰会的主题为 “同行･共创” 。

在开幕式上，南京市人民政府副市长胡洪，红杉资本中国基金合伙人、未来论坛理事周逵作为主办方代表分别对所有参会嘉宾表达了欢迎与感谢。南京经济技术开发区管委会副主任沈吟龙对人工智能产业新地标“中国(南京)智谷”的打造作出重点介绍。

在随后的大会主旨演讲环节上，浙江大学求是特聘教授、浙江大学医学院附属第一医院双聘教授、浙江大学应用数学研究所所长、浙江大学理学部图像处理研发中心主任、大数据算法与分析技术国家工程实验室杭州创新中心主任 孔德兴 ，元禾华创投委会主席、未来论坛理事 陈大同 ，英国帝国理工学院教授、中国人工智能产业创新联盟专业委员会主任委员及鲲云 科技 联合创始人及首席科学家、英国计算机学会（BCS）会士、英国皇家工程院院士、美国电子电气工程师协会（IEEE）会士 陆永青 ，地平线创始人兼CEO、未来论坛青年理事 余凯 ，为与会者带来了海内外最前沿的科研信息及成果转化经验。

在上午的论坛上，行业优秀的企业家、科学家与投资人围绕 工业物联网 、 中国芯片 两大热点 科技 领域主题进行了演讲和创新对话。

智能制造是振兴实体经济、加快工业转型升级的重要突破口。我国近年来相继推出一系列智能制造的战略规划，通过工业物联网实现数字化、网络化，能够提升企业的生产效率和产品附加值，缓解生产成本。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 在“工业互联网技术及其在热电生产智能化中的应用”的主题演讲里带来了在工业互联网时代，关于热电产业化的观点。他认为我国工业主要有两大问题：

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛

工业互联网平台出现能够解决上述问题，它对离散制造业来讲重点在于智能化的管理，对流程制造业重点在于工艺的控制。其在工业企业运用中主要有三个场景， 第一是在生产中运用，第二是对企业的数据进行管理和决策优化，第三是实现全产业链的资源优化配置与协同 。夏建涛以热能生产行业为例，分享了工业互联网在产业里如何使用及使用的效果。同时他还提到“海量数据+智能算法+超级算力”会产生超越人智力的智能化系统，将深刻改变人类 社会 。

会后，亿欧新制造频道与夏建涛进行了交流，他表示目前的工业互联网最终是要落实到具体的应用场景，企业采购任何一个设备或是系统，他需要计算投入产出比，需要能够切实地解决现有的问题，“一个工业互联网平台，或者一种技术能否说服客户，取决于你是否能为客户提供切实可计算的价值。”

玄羽 科技 董事长李鸿峰 在主题演讲“AI赋能3C制造”分享了在3C行业的智能制造。玄羽 科技 选择3C制造作为智能制造的一个切入点，是因为看到了3C制造在今天已经面临着 三大困境 ：

玄羽 科技 董事长李鸿峰

当一个产业面临这些困境的时候，就必须考虑通过技术创新和成本优化进行转型升级，这就催生了他们对智能化制造的需求。3C制造行业的特点一是 高度 离散 ，二是 迭代非常快 ，这样的行业优势在于：通过 科技 手段能带来效率提升的价值空间很大。劣势在于：由于其太离散，改造的过程十分困难。在这一背景下，玄羽 科技 最开始选择的路径是以头部企业为主，它的特点是产线基础比较好，理念比较强，可以带动整个行业。

他表示 智能制造 并非是自动化，而是智能化 。在今天的技术上，智能制造一定是算法和算力的结合，通过数据和算法的方式，切入到智能制造，并且带来巨大的价值。

慧联无限首席科学家胡昱 在主题演讲“让产业动能更强劲——数字化产业园区2.0”中主要分享了工业物联网的工作场景之一“数字化产业园区”的具体应用。

慧联无限首席科学家胡昱

“数字化产业园区”的价值在于利用LPWAN技术帮助园区内管理者提高管理水平和对园区入驻企业提升服务质量，他详细介绍了智慧园区解决方案的架构、平台的概述以及在实际案例中利用数字化运营的方法，并分别概述了解决了来自园区不同角色的痛点问题，希望最终打造一个构建结合园区的开发商、运营商，地方政府还有行业协会综合的融合平台。

工业物联网的核心是信息智能与工业智能的融合。通过采用信息技术，例如物联网、大数据、人工智能、区块链、5G等实现以数据驱动的工业应用的信息化与智能化，进而提高产业效率，创造价值。协合新能源集团执行董事兼CTO、未来论坛青创联盟成员尚笠尚笠作为对话环节的主持人与各位企业领袖、科学家针对发展工业物联网，难度究竟在哪里？即将到来的5G网络时代将怎样推进工业和制造业的数字化变革？从工业自动化向工业智能化升级，产业和企业如何把握新机遇等问题展开了讨论。

科技 创新对话——工业物联网:“智造”升级

慧联无限首席科学家胡昱 认为工业物联网在中国会不断往前走，但是在这个过程中，有一些定数会被打破，包括我们的工业。他认为工业物联网的IT和OT的融合还需从组织架构和战略两方面来进行。另外，从工业物联网技术创新角度看，他认为传感器创新非常重要。

清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师李丹 认为，现在工业物联网从概念到落地，已经在是在缓慢增长的阶段，后面会越来越好。这是因为技术上是成熟的，产业的需求也在。另外，他认为IT和OT的结合，本身就会催生出新的技术创新的机会。

玄羽 科技 董事长李鸿峰 认为工业物联网要有一个循序渐进的客观规律。工业物联网IT和OT的融合，就是两化的融合。这种融合依托的是“彼此理解”的融合，信息化的人一定要了解工业上的东西，工业人一定了解信息化的东西，在实际的项目上进行打磨、成长，这样才能在将来真正意义上增加两化人才。他认为工业物联网创新，数据是基础，没有数据就没有依托了，数据从量变到质变，就会衍生出应用的创新。

毕马威中国管理咨询服务主管合伙人刘建刚 认为工业物联网的应用现在不仅仅是一个概念的问题。怎么把概念落为实处？一是要从需求导向；二是战略驱动；三是企业本身的能力建设；四是必须要场景切入；五是生态系统协同的能力。从工业互联网行业发展来讲，要有标准：一是工业互联网接口开放的标准；二是融合后的IT架构的标准。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 认为工业物联网只有正向、增强性的循环，这个产业才能真正落地。工业物联网要IT、OT深度在一起，认为云+端的创新，对工业物联网技术创新非常重要。

启明创投合伙人叶冠泰 认为，促进工业互联网的发展，非常必要的一点是IT和OT的紧密结合，但更为重要的关键点是缩短打通整个行业的利益链条。

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