特邀报告1：视觉智能的五个基本问题

报告摘要：近年AI热潮的形成动力之一，是图形识别水平的快速提升。视觉智能对AI很重要。进而分析视觉智能的五大基本问题，即视觉感知、视觉形象思维模拟、视觉知识表达、视觉知识的学习、跨媒体的多重知识表达。最后重点阐述视觉知识概念和命题，分析了它与迄今为止AI所用知识表达方法不同的特点，其中视觉概念具有典型(prototype)与范畴结构、层次结构与动作结构等要素。视觉概念能构成视觉命题，包括场景结构与动态结构，视觉命题能构成视觉述事。指出重构计算机图形学成果可实现视觉知识表达及其推理与操作，重构计算机视觉成果可实现视觉知识的学习。实现视觉知识表达、推理、学习和应用技术的研究是发展新的视觉智能的关键，也是促进AI2.0取得重要突破的关键技术。

嘉宾介绍：潘云鹤，中国工程院院士、浙江大学教授。原中国工程院常务副院长、浙江大学校长。兼任国务院学位委员会委员、国家教材委员会委员、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、中国人工智能产业发展联盟理事长、中国创新设计产业战略联盟理事长、中国发明协会理事长、中国战略性新兴产业发展专家咨询委员会副主任、中国图象图形学学会名誉理事长等职。

潘云鹤是中国智能CAD和计算机美术领域的开拓者之一。他长期从事人工智能、计算机图形学、CAD和工业设计的研究，在计算机美术、智能CAD、计算机辅助产品创新、虚拟现实和数字文物保护、188体育投注、智能城市和知识中心等领域，承担过多个重要科研课题，创新性地提出跨媒体智能、数据海、智能图书馆、人工智能2.0、视觉知识等概念，发表多篇研究论文，取得了一系列重要研究成果，多次获得国家科技奖励。 

特邀报告2：深度学习框架“计图”的创新与探索

报告摘要：深度学习框架是现代人工智能算法开发和应用的基本支撑框架，自主可控的深度学习框架是推动中国人工智能更好发展的必然要求。国外主流深度学习框架基于开源开放的生态环境，已经构建起了完整的产业链和庞大用户群体。计图是国内首个由高校主导的开源深度学习框架。计图基于所提出的“统一计算图”，创新地使用了元算子融合和动态编译技术，目前在多种任务性能上超越国外主流平台。除此之外，计图框架还在易用性、灵活性以及模型算法覆盖度上做了大量改进，旨在降低用户学习成本，