赖剑煌
中山大学数据科学与计算机学院教授、博士生导师、学院学术委员会主任，广东省信息安全技术重点实验室主任。
把握AI，掌握中国智能未来
众所周知，人工智能概念早在1956年即由美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”上提出，经过六十几年的发展，现在已经形成了较为完整的生态。近年来，全球人工智能产业发展正经历第三次浪潮，在这波浪潮中美国、中国、欧洲、日本、韩国等多个国家政府纷纷制定相关发展计划。我国科研者在过去几年中也做了很大的努力，积极推动人工智能在中国的发展，中山大学赖剑煌教授就是其中一位实践者。
赖剑煌回忆道，他在1998年读博士期间就开始研究人脸识别，由此进入计算机视觉和模式识别领域。与当下人工智能的火热程度相比，那个时候的人工智能正处于第二阶段的低谷，怀着对梦想的执著，紧跟国内外研究动态，在这二十余年奋斗中，赖剑煌始终坚持在学术科研第一线，希望为推动中国人工智能技术不断取得创新性发展尽自己的一份力量。
计算机视觉主流研究发展之路
计算机视觉作为人工智能要解决的重要内容，近几年已发展成为人工智能落地最顺利的领域之一，背后驱动这项人工智能技术突飞猛进的因素源于芯片技术发展带来的计算能力指数级提升，互联网发展提供了海量的数据，深度学习技术开源推动算法的快速迭代升级。作为该领域的研究者之一，赖剑煌认为，目前对于计算机视觉技术的研究主要包括图像分类、目标检测、目标跟踪、图像检索、图像分割、图像滤波与降噪、图像增强、图像风格化、三维重建等主流方向。
谈及计算机视觉存在哪些技术壁垒时，赖剑煌表示大多数计算机视觉技术都需要提取目标对象鲁棒特征，目前现有的深度学习为该项技术的发展提供了许多理论方法和开源工具，对学术界来说没有太大壁垒，但对产业界来说存在数据、成熟解决方案以及非开源工具三个方面的技术壁垒。此外，他还指出目前与深度学习相结合的计算机视觉技术要实现更广泛领域落地所面临的主要困难来自所能采集和标注的数据、与应用场景结合的密切性以及对人工智能人才的依赖。
从学术研究到技术应用落地
人工智能作为继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力，目前已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的影响。但问题也随之而来：当前人工智能技术的普及速度远远跟不上变革的速度，这项新技术在不断给大众带来惊喜的同时，也给产业界带来了人才紧缺的困境。由于当前人工智能产业高速发展，学术界和产业界之间的距离也越来越大，导致人才培养和产业需求脱节。对于如何让院校的研究方向更加贴近产业界，让研发出的新技术实际落地，赖剑煌认为学术界与产业界应该建立更加密切的联合研究平台，对产业界遇到的具体技术研发瓶颈开展联合研究，是促进科技成果转化，让技术实际落地最快的方法。同时，技术发展离不开人才支撑，赖剑煌认为，研究生在掌握一定的计算机视觉和模式识别基础知识后，用产业界的实际课题来训练学生，有利于创新型人才培养。
国内人工智能产业未来发展展望
尽管2019年出现了投资界的“人工智能寒冬”，深度学习缺乏可解释性、安全性和推理能力，对大量训练数据的需求，以及在解决现实世界问题时遇到的挑战，致使风险资本投资热度出现下降。但中国政府坚定不移地推动人工智能行业发展的决心是行业的定心丸，中国人工智能产业未来必将实现了飞速增长。
国务院颁布的新一代人工智能发展规划，对中国未来人工智能发展确立了三步走战略目标：第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标；第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。
在国家政策支持下，当前人工智能发展已经显露出一些成效，总体发展趋势比较乐观。论文发表、专利申请已经超过美国，培养人才数量也接近美国，但该领域仍然较为前沿，我国在在关键深度学习创新方法、人工智能芯片、GPU等硬件资源、杰出人才和优秀企业数量方面与美国差距还比较大。
赖剑煌指出，未来十年，中国将坚定按新一代人工智能规划稳步推进，利用人工智能新技术加速颠覆和重塑传统产业，人工智能将呈现井喷式爆发增长，智慧城市、智慧商业、智慧医疗、自动驾驶、自动翻译和人机对话等典型应用都将迎来巨大发展。
