概述

  • 日期: 2019年06月05日 至 2019年06月06日
  • 位置: 北京·微软大厦

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微软亚洲研究院创新汇以拥抱数字化转型,以技术创新推动产业升级,实现多方合作共赢为宗旨,得到了一批领军企业的积极响应与热情支持。回望过去的一年,创新汇致力于为各成员企业量身定制技术交流研讨会和培训活动,促成企业与研究院各领域的核心专家的深入讨论和交流,第一时间接触微软亚洲研究院最前沿的研究成果和技术,为成员们提供激荡智慧,创造战略洞察的宝贵机会。创新汇将不断拓展行业的广度与接触面,以开放的姿态拥抱更多可能。面向未来,创新汇将仍然以创新合作作为运作模式,助力企业的数字化转型,探索不同行业科研创新项目的落地前景,帮助企业提升生产力从而使科技更好地为人类服务。

创新论坛将于2019年6月5日-6日在北京微软大厦举行,是微软亚洲研究院为创新汇成员量身打造的年度技术盛会。本届论坛着眼于数字化转型的趋势,探讨其面对的机遇与挑战。不仅对合作案例进行分享,同时涉及一系列计算领域内普遍关注的前沿问题。例如,如何能够寻找解决产业问题的算法?计算机感知的技术层面,存在何种发展与应用?从理解到决策,其认知过程是什么样的?人工智能平台,是如何构筑的?

在本次论坛中,微软亚洲研究院的资深研究员们将与您分享他们在前沿科技领域的独特见解和耕耘成果。研究院已走过二十一载,继往开来,我们期待与更多合作伙伴携手前行,共同探讨数字化时代发展机遇,继续谱写未来新篇章,与时代共成长。

日程

6月5日,星期三

时间 主题 主讲人/主持人
08:30-09:00 活动报到
09:00-09:30 主题演讲:数字化转型的趋势 主讲人:洪小文
09:30-09:40 2019 创新汇合影
9:40-10:40 AI算法及创新汇合作案例分享 主持人:刘铁岩

  • 刘铁岩,搭建机器学习研究与现实应用之间的桥梁
  • 边江,案例分享:智能投资与智能物流
10:40-11:00 茶歇交流
11:00-11:45 专家座谈 (一):
人工智能物联网 (AIOT) 的机遇与挑战
主持人:张益肇
11:45-12:30 专家座谈 (二):
人工智能时代的企业文化转型
主持人:潘天佑
12:30-14:00 午餐与技术展示
14:00-15:00 前沿研究(一):
感知技术的发展与应用
主持人:童欣

  • 曾文军,视频解析:让机器更好地理解人类的行为
  • 吕岩,面向智能感知的多媒体计算
  • 霍强, 借力微软OCR技术促进数字化转型
15:00-16:00 前沿研究(二):
从理解到决策
主持人:周明

  • 韦福如, 通用自然语言理解与生成
  • 楼建光,从对话式数据分析到流程自动化
  • 谢幸,可解释个性化推荐
16:00-16:30 茶歇交流
16:30-17:30 前沿研究(三):
数据、知识和智能
主持人:张冬梅

  • 韩石, 人工智能时代的商业智能
  • 林庆维,人工智能为可靠的云系统保驾护航
  • 林钦佑,忠于数据的自动文本生成
17:30-18:30 前沿研究(四):
构筑人工智能平台
主持人:周礼栋

  • 刘云新, 智能边缘计算
  • 张权路, AutoML系统与工具:帮助自动设计和调试算法模型与系统
  • 徐明强,使用微软Azure进行数字化转型研究与实践
18:30-19:00 前往晚宴场地
19:00-20:30 晚宴

6月6日,星期四

时间 主题
09:00-15:00 创新汇成员企业代表与微软亚洲研究院研究员分组技术交流

主讲嘉宾

洪小文博士

微软全球资深副总裁,微软杰出首席科学家,微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长。1995年加入微软公司,曾创立并领导了微软搜寻技术中心。国际公认的语音识别专家,电机电子工程师学会院士(IEEE Fellow),卡内基梅隆大学博士。

 

边江博士

微软亚洲研究院主管研究员,主要研究领域包括机器学习算法及其在金融、物流等实际领域的应用。在此之前,他曾任美国雅虎研究院科学家,负责雅虎首页内容推荐及若干垂直搜索模块的研发和优化。之后加入国内领先的内容分发平台——一点资讯,成为初创团队成员,负责推荐模型的研发。在此期间,边江博士积累了丰富的将机器学习技术用于产品实践的相关经验。边江博士曾在国际顶级学术会议和期刊上发表过数十篇学术论文,并获得数项美国专利。他还曾是多个国际顶级学术会议程序委员会成员,并担任多个国际顶级期刊审稿人。边江博士本科毕业于北京大学,获计算机科学学士学位,之后在美国佐治亚理工学院深造,获计算机科学博士学位。

 

郭百宁博士

郭百宁博士现为微软亚洲研究院常务副院长,负责图形图像视频领域的研究工作。郭博士于1999年加盟微软中国研究院(微软亚洲研究院前身)。此前他是美国英特尔公司硅谷总部研究院的资深研究员。郭博士拥有美国康乃尔大学硕士和博士学位,北京大学学士学位。他还是电气电子工程师学会院士(IEEE Fellow), 美国计算机协会院士(ACM Fellow), 和加拿大国家工程院院士。

 

韩石研究员

微软亚洲研究院资深研究员,研究经理,中国计算机学会系统软件专委会委员。主要研究方向包括机器学习和数据挖掘技术在软件分析、数据智能等领域的应用。自2006年从浙江大学毕业并加入微软亚洲研究院以来,长期专注于解决微软核心产品中的前沿问题,包括Windows 7中、日、韩文手写识别引擎,基于大规模运行时数据的Windows 8操作系统性能分析平台,基于多维数据挖掘的Office 365、Power BI洞见分析等等。

 

霍强博士

微软亚洲研究院语音组首席研究员和负责人,2007年加入微软,此前在香港大学任教近十年,他培养的许多学生现已成为业界领袖。自1994年中国科学技术大学博士毕业以来,霍强博士一直坚持研究,为语音识别、手写识别、光学字符识别、手势识别、基于生物特征的用户识别、语音和图像处理的硬件设计等领域做出重要贡献,研发的技术已被广泛应用于Windows、Office、微软认知服务和必应(Bing)搜索。

 

林钦佑博士

微软亚洲研究院首席研究员、研究经理和知识计算组负责人。自1994年来一直从事知识计算、自然语言处理、人工智能研究。对文本摘要、语义计算、知识挖掘等有独到的见解。领导开发了世界第一个文本摘要自动评价系统ROUGE,自2004年发布,十几年来一直是学术界、工业界的自动评价标准,对自动摘要方法和系统的研究改进产生巨大的影响力。在微软研究院领导团队在微软Build 2016大会推出实体链接智能服务API, 为需要大量语义标注的工业界和学界提供高效、方便、易用的语义分析服务。在国际核心会议上发表文章100余篇,曾经担任过国际计算机语言学会(ACL), AAAI AI & Web, NLPCC程序委员会主席。目前担任哈工大-微软联合实验室共同主任、曾任香港科技大学-微软联合实验室共同主任。

 

林庆维研究员

微软亚洲研究院主管研究员及研究经理,带领研究员团队致力于云平台数据智能,使用人工智能技术提高云平台的可靠性和效率。相关研究成果多次发表在高影响力的国际会议上,包括ICSE, ASE, SigKDD, USENIX ATC,IJCAI,FSE,ICDM,WWW等。其研究成果被微软多个产品部门所采用,并成功将技术转化到产品中,合作的产品部门包括微软云Azure,Office365,Bing,Windows等。林庆维多次以会议主席身份组织了面向微软全公司的云平台数据智能峰会。其研究兴趣包括:机器学习,数据挖掘,深度学习,云平台智能等。

 

刘铁岩博士

现任微软亚洲研究院副院长,IEEE院士, ACM杰出科学家,CMU、清华大学、中国科技大学、南开大学兼职教授、诺丁汉大学荣誉教授。他的先锋性研究促进了机器学习与信息检索之间的融合,被公认为“排序学习”领域的代表人物。近年来他在深度学习、分布式学习、强化学习等方面也颇有建树,在顶级国际会议和期刊上发表论文200余篇,被引用数万次。他担任了包括WWW/WebConf、SIGIR、KDD、NIPS、AAAI在内的诸多顶级国际会议的程序委员会主席或领域主席;曾多次获得最佳论文奖、最高引用论文奖、Springer十大华人作者奖、Elsevier 最高引中国学者奖、CCF青竹奖、中国AI英雄风云榜技术创新人物奖等奖项。刘博士发明的机器学习技术被广泛应用在十几种微软产品中,贡献了上百项技术专利,大大提升了微软在搜索引擎、云计算、人工智能领域的全球竞争力。他的团队发布了LightLDA、LightGBM、Multiverso、微软图引擎等知名的机器学习开源项目,在Github上已累计2万余颗星。近年来他的团队通过微软亚洲研究院创新汇与诸多中国本土龙头企业进行了深入战略合作(例如华夏基金、东方海外、中国太平、顺丰科技),助力各行各业实现数字化、智能化转型。

 

刘云新博士

微软亚洲研究院资深研究员、异构计算组负责人、中国科学技术大学兼职博士生导师。他的主要研究领域是移动计算和边缘计算,包括功耗管理和优化、智能感知、系统安全和用户隐私保护、IoT和AR/VR、深度学习模型压缩和加速等。相关研究成果被成功转化到微软公司多项商业产品中。刘云新博士拥有中国科学技术大学学士,清华大学硕士,和上海交通大学博士学位。

 

楼建光博士

现为微软研究院首席研究员。多年来主要从事机器学习和人工智能技术在商业智能(Business Intelligence)数据分析、交互式数据分析机器人、自动数据理解与洞见挖掘、大规模在系统的智能诊断与运维等方向的研究与应用工作。

 

吕岩博士

微软亚洲研究院多媒体计算方向首席研究员和负责人,领导团队从事视音频领域的研究工作,包括编码与通信、智能媒体分析、计算机视觉、桌面虚拟化、云游戏平台等关键技术的研究。他的团队已将众多研究成果转化至Windows、Office、Azure、Xbox和Teams等微软产品中。吕岩拥有哈尔滨工业大学计算机科学博士学位,是中国科学技术大学兼职博士生导师,曾获国家技术发明二等奖。

 

潘天佑博士

潘天佑博士现任微软亚洲研究院副院长,全面负责微软亚洲研究院与亚太地区高校、研究机构及政府的学术交流和研究合作。

潘天佑博士拥有获得美国圣路易斯华盛顿大学(Washington University in St. Louis)电机工程博士学位。潘博士具有20余年计算机相关工作经验,曾成功创立两家专注于智能卡芯片和大规模银行系统的技术公司。潘天佑博士2005年至2007年曾任职微软亚洲研究院学术合作部。出于对人才培养和学术合作的激情,2012年潘天佑博士选择再次加入微软亚洲研究院。

 

韦福如博士

微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员。长期从事自然语言理解和生成的研究和创新。带领团队在机器阅读理解SQuAD数据集和对话式问答CoQA数据集上均首次超过人类标注水平。在自然语言处理领域顶级会议和期刊发表论文100余篇,并担任EMNLP 2015,NAACL 2016、EMNLP 2019等国际会议领域主席。多项研究成果转化到微软重要产品中, 包括搜索与广告,Office办公软件,微软认知服务、聊天机器人等。入选2017年《麻省理工科技评论》中国区35岁以下科技创新35人榜单(MIT TR35 China)、2018年中国AI英雄风云榜技术创新人物(新锐)奖等。韦福如博士拥有武汉大学学士和博士学位。

 

谢幸博士

微软亚洲研究院首席研究员、中国科技大学兼职博士生导师。他是多个国际学术杂志编委会成员,多次担任国际学术会议程序委员会主席或领域主席,并多次获最佳论文奖。自2001年加入微软以来,他和他的团队在数据挖掘、社会计算、用户画像、推荐系统等领域展开研究,他的研究成果在微软云计算平台、必应广告、微软新闻、微软小冰等产品中被广泛应用。谢幸博士拥有中国科技大学学士和博士学位。

 

徐明强博士

现任微软全渠道事业部首席技术官,负责微软大中华区合作伙伴解决方案策略技术策划工作。徐明强的团队侧重现代工作空间、数据和人工智能、业务应用、云基础设施及应用领域,为合作伙伴提供架构上的支撑。

2016-2019年,徐明强博士是微软大中华地区首席技术官,负责微软产品和服务在大中华地区的业务愿景和策略。徐明强博士团队侧重帮助大中华地区的企业完成数字化转型。

2015-2016年, 徐明强博士是微软(中国)有限公司 中国区公有云事业部总经理,负责Microsoft Azure在中国的业务。徐明强的团队侧重=为中国和跨国企业提供互联网转型的解决方案,具有丰富的大数据、互联网、云计算、人工智能和移动互联应用的经验。

2004年,徐明强博士加入当时成立不久的微软高性能计算(HPC)团队,带领了一个跨国团队(雷德蒙和上海)完成Windows Compute Cluster 2003和Window HPC Server 2008的开发工作。2008年徐明强博士回到上海,作为首席架构师,领导高性能云计算中国研发团队团队,负责并行计算运行时系统、编程模式、管理和用户门户系统的设计和开发。

加盟微软之前,徐明强博士在1996年之2004年间担任Platform Computing公司(HPC中间件的领导者)的首席架构师,负责其旗舰产品的设计和技术战略规划。1993年至1995年,徐明强博士专注于并行语言的编译和支撑系统的研究,并在阿冈国家实验室完成博士后研究。在此之前,徐明强博士先后在英国埃克塞特大学取得计算机博士学位,在曼切斯特大学担任研究助理员。

 

曾文军博士

微软亚洲研究院智能多媒体方向首席研究员和负责人,IEEE Fellow,密苏里大学、中国科学技术大学、西安交通大学、天津大学等多所高校博士生导师。1990年毕业于清华大学, 1997年获普林斯顿大学博士学位。对国际标准(JPEG,MPEG,OMA)做出重要贡献。他目前负责微软亚洲研究院视频分析和理解的研发,为微软认知服务、Azure 云媒体分析服务、Office、Windows ML和必应(Bing)搜索提供核心技术。他是多个IEEE期刊和杂志的副主编。担任多个 IEEE 会议大会共同主席或技术程序委员会主席。

 

张冬梅博士

张冬梅博士现任微软亚洲研究院副院长,微软亚洲研究院大数据分析和可视化方向首席研究员和负责人,卡内基梅隆大学机器人专业博士。张博士带领的研究团队在大数据分析、机器学习与软件系统学科的交叉研究方向上进行了开创性的研究和技术创新,多项研究成果已经成功转化到微软公司多项商业产品中,其最新的研究成果帮助微软公司的PowerBI产品在商务智能和分析平台领域最权威的评测中进一步扩大了领先优势。

 

张权路博士

微软亚洲研究院系统研究组研究员。张权路博士于2017年加入微软亚洲研究院,从事AutoML系统与算法、GPU集群管理与任务调度的研究。此前从事存储系统与分布式一致性的研究。曾在OSDI、FAST、SoCC等顶级系统会议发表文章。张权路博士拥有哈尔滨工业大学学士和北京大学博士学位。

 

张益肇博士

微软亚洲研究院技术战略部负责人,负责推动微软研究院技术在实际应用场景落地。张博士毕业于麻省理工学院,获电气工程和计算机科学学士、硕士和博士学位。他发表了多篇关于数字医疗,语音技术和机器学习方面的论文,是多项专利的拥有者。

 

周礼栋博士

周礼栋博士现任微软亚洲研究院副院长,负责微软亚洲研究院-微软(亚洲)互联网工程院人工智能系统联合中心,主要从事大规模分布式系统、存储系统、无线通讯和网络,以及系统安全和可靠性方面的研究。他的研究一直推动着可靠及可扩展的分布式系统的理论和实践进步,为在线云服务提供支持,与此同时,他还对实时部署的大规模服务做出了重要的技术贡献。多年来,周礼栋博士在设计和开发大规模分布式系统方面扮演了重要的技术角色,这些系统支持着微软从搜索引擎、大数据基础设施、云可靠性和可用性到AI基础设施的主要服务。

 

周明博士

现任微软亚洲研究院副院长,自然语言处理方向首席研究员和负责人,国际计算语言学协会(ACL)主席。在近20年的时间里,周明博士带领团队为微软Office、必应搜索、Windows等产品中的自然语言技术做出了重要贡献。近年来,周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰聊天机器人系统。2018年1月,周明博士团队在SQuAD机器阅读挑战赛中夺冠并首次超越人类水平。周明拥有哈尔滨工业大学计算机科学博士学位。

技术展示

Food recognition/智能菜品识别系统

该系统将极大地赋能餐饮行业实现节本增效,取代餐厅传统人工结算方式。通过机器快速识别菜品,实现智能结算收银,同时支持新品快速注册、现场学习、现场应用机制,灵活高效。系统基于微软领先的计算机视觉识别技术和Azure云服务支持,综合了少样本学习和基于注意力机制的深度学习两种方法,覆盖了绝大多数食堂类菜品(数量达200种),识别精度达到99.2%,现已在微软餐厅正式运行。

Real-time object tracking and video synopsis/实时目标跟踪及视频快速总览

目标跟踪是视频分析中的一项关键技术,它的性能对很多视频相关应用的整体性能起到了决定性的作用。本次,我们将展示我们的核心目标跟踪技术,以及它所支持的视频快速总览应用。我们的跟踪器有能力跟踪视频中出现的任意类别的物体,并在物体出现显著外观变化、甚至巨大形变时牢牢锁定目标。在2018年实时视觉目标跟踪挑战赛 (VOT-2018) 中,获得了第二名的好成绩。在视频快速总览应用中,我们对监控视频中的人或车辆进行检测、跟踪和分割,并以全新的方式重新组织它们,从而使用户可以在短短几分钟内查看数小时的视频中所出现的所有感兴趣的目标,大大节约了人力成本。

Intelligent Investment/智能投资:人工智能成为你的理财顾问

在金融投资场景中,低质量的数据、非理性的投资者、市场波动等诸多问题都是行业面对的挑战。微软亚洲研究院与金融行业的合作伙伴携手合作,以人工智能技术推动价值变现,加速传统金融行业的数字化转型。由微软亚洲研究院设计的智能投资框架,根据金融行业的特点引入了许多人工智能技术,如基于深度学习的因子提取和增强、文本信息中的因子生成及事件提取、基于注意力的因子组合、运用强化学习技术构建投资组合等等。这一智能投资框架在业界取得了优异的投资表现。

Intelligent Logistics – AI for Resource Balancing/智能物流:基于人工智能的物流资源调度

该项目展示了微软亚洲研究院与世界领先的国际海洋物流公司东方海外航运(OOCL)之间的行业合作,使用人工智能技术来优化海洋航运业的网络运营,提升业务效率。由于不同地区进出口贸易的不均衡导致各个港口对空集装箱的需求差别巨大。因此,如何在不同港口之间有效地调度空集装箱是航运业运营过程中非常重要的一环。微软亚洲研究院为东方海外航运定制了协作强化学习框架,基于该框架来进行航运资源的调度优化。这一智能物流解决方案预计每年可以为东方海外航运节省1,000万美元的运营成本。

Document Analysis and Understanding / 文档分析与理解

文档分析与理解主要针对电子文档和扫描文件进行内容分析和信息提取,基于文字识别和图像识别结果,通过自然语言处理技术完成分析和理解的过程。可用于文档图像分析、金融票据分析理解、表单图像分析识别、证照识别、文档数字化、PDF文档分析理解等场景,并在很多领域有巨大的应用前景。在本演示中,我们将基于内部构建的文档分析数据介绍文档分析与理解技术,通过典型的样例数据展示电子文档中表格数据的分析技术。

Microsoft Recommenders/微软推荐系统应用库

推荐系统是在网络上最常见的服务之一,但在企业级服务的开发和落地过程中却往往遇到很多阻力。为了解决这些问题,微软云计算和人工智能开发团队与微软亚洲研究院团队深度合作,基于多年来各类大型企业级客户的项目经验以及最新学术研究成果,开源发布了微软推荐系统应用库,该项目展示了搭建完整推荐系统的最新实操技巧,将大大降低企业开发大规模复杂推荐系统的时间,帮助更多企业部署推荐系统。

Spreadsheet Intelligence and Automated Insights/电子表格智能与多维数据洞见

Excel中的Ideas功能通过引入人工智能,为数据提供高级视觉摘要、趋势和模式解读,帮助用户发现数据的深度价值,提升数据分析、生产体验与决策效率。在本演示中,我们将基于Excel的Ideas功能,通过典型的数据样例展示其在智能电子表格处理与多维数据洞见方面的强大功能。

Microsoft Open Platform and Tools for AI/微软人工智能开放平台和工具

微软人工智能开放平台和工具是专门针对AI研究和开发定制的一系列跨平台可部署的软件和工具包。在本演示中,我们将演示该平台如何加速AI研究和开发。本次演示将涵盖以下场景和产品:

1. 针对组织场景

  • 训练资源(GPU/CPU/集群)管理,优化和操作
  • AI资产(Docker/Data set/Model/Scripts/Jobs)重用

2. 针对用户场景

  • 人工智能开发,训练任务的排期
  • 自动ML实验
  • 共享和重用AI资产

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