2019年的人工智能註定是火熱的：

　　“人工智能”不再僅僅是一個代表高科技的技術名詞和行業術語，而是一個上至國家總理，下到平頭百姓都極大關注，全社會積極熱議的話題；從BAT這些互聯網巨頭，到JMD這些後來居上的科技企業，從傳統的製造業，到金融、醫療、教育，大家都在想方設法地和“人工智能”沾上邊，否則就有一種馬上被淘汰的感覺；而大大小小的風投們更是對“AI”項目趨之若鶩，牟足了勁把這股風越扇越大，越扇越猛；由此引導着越來越多的創業者衝進“人工智能”這個新賽道，而如果項目融資計劃書中沒有NLP、ML、CNN這些“AI”元素似乎都不好意思跟投資人打招呼。

　　對於老百姓來說，人工智能原本只存在於科幻小說和電影中，而現在似乎人人都會感到自己和AI有着或多或少的關係：在我們周邊，攝像頭、傳感器等各種信息採集設備幾乎無處不在，這個世界正在細節上被實時記錄、計算、量化；智能音箱、語音助手、仿真機器人、自動翻譯、無人駕駛……這些人工智能的應用正在走進我們的生活；越來越多的汽車、房屋、工作場所、教學儀器、醫療設備、移動終端等實現了互聯互通和可編程，而大數據的生成、傳輸、計算和驅動之間正在形成一個完整的閉環。人工智能似乎在一夜之間迸發出了迷人和耀眼的光芒。

　　火熱的感覺，本應與水無關，但從當下和過往的經歷看，2019年以及未來的一段時間內，人工智能的發展也會面臨“水深”的困擾：

　　1.核心技術瓶頸的突破。

　　在未來的幾年內，受核心技術進展緩慢的影響，人工智能的大規模應用還可能無法出現，以何種方式儘快突破AI技術的瓶頸是引領人工智能儘快走過“深水”區的關鍵。

　　2. 資金的持續投入和高效利用。

　　由於人工智能的研發需要較高以及持續的投入，因此在短期無法實現大規模應用以降低成本的情況下，如何保證資金持續投入也將直接影響人工智能前進的步伐。同時，如何高效利用投入的資金，避免各自爲政、重複建設，也是讓這把火能燒得更長、燒得更旺的保障。

　　3. 人工智能的道德界限和數據安全。

　　人工智能的發展離不開大數據的採集、挖掘、應用，這也讓每個人的隱私變得越來越透明，要不想成爲實驗室裏的小白鼠，我們就應該同步，甚至儘早紮緊人工智能的道德籬笆；數據已經成爲個人一種重要的資產，而由於黑客攻擊、隱私泄露、數據買賣等，我們卻時常面臨着數據安全的困擾，這需要從更高的層面上找出解決問題的辦法。

　　如何在體驗人工智帶給我們火熱激情的同時，避免踏入前進道路上的各種“水坑”，這需要每個人冷靜的思考，更需要高手指點迷津。

　　2019年6月18-21日，北京國際飯店會議中心，O'Reilly 攜手Intel，將AI Conference 2019從硅谷帶到北京，與您一同探索在業務中應用人工智能的新機會。在這個火熱的夏天，讓我們一起來聆聽那些走在業界前沿的專家、大咖們爲我們解讀人工智能的今生和來世。

　　大會首批重磅嘉賓揭曉

　　Ion Stoica

　　Ion Stoica，加州大學伯克利分校EECS教授，RISELab主任，ACM研究員。

　　主要研究領域是雲計算，分佈式系統和網絡。曾經的工作包括：Apache Spark，Apache Mesos，Tachyon，Chord DHT和動態數據包狀態（DPS）等。RISELab的工作重點是開源算法和平臺，以做出實時決策，並保障這些計算系統的可行性、智能性和安全性。

　　2018年，美國國家科學基金會（NSF）授予RISELab計算機遠征獎，這是一項1000萬美元的撥款，將在未來五年內用於RISELab在人工智能和機器學習等領域的研究。

　　除了NSF探險之外，RISELab在伯克利獲得了一些世界上最大和最具創新性的公司的支持和合作，其中包括：阿里巴巴，亞馬遜，螞蟻金融，Capital One，愛立信，Facebook，谷歌，華爲，英特爾，微軟研究院，豐業銀行，Splunk和VMware。

　　在商業領域， 2013年，他作爲聯合創始人與Ali Ghodsi，Andy Konwinski等共同創立了Databricks公司併兼任執行主席。公司通過統一數據科學，數據工程和業務的分析來實現大數據處理技術商業化。截止目前，Databricks已經完成了五輪共計4.97億美元的股權融資。

　　Michael James

　　Michael James，Cerebras Systems的創始人兼首席軟件架構師。

　　Cerebras Systems是一支由先鋒計算機架構師，計算機科學家，ML研究人員和工程師組成的創業團隊，他們致力於通過大幅加速人工智能工作來改變計算機行業。2016年末，知名風投Benchmark領投了該公司一輪超過2500萬美元的投資。公司目前處於未公開模式。

　　在創立Cerebras Systems之前，Michael是SeaMicro的首席SW架構師。負責分佈式系統軟件，除此之外，還爲SeaMicro解決方案中的16,000多個內核進行了佈局和工作分配。

　　SeaMicro憑藉其先進的產品架構以及超低的功耗，使得微服務器產品在能耗、空間佔用等核心指標上相對於傳統服務器擁有巨大優勢，因此很快就獲得了包括Skype、法國電信、Mozilla、eHarmony等很多重量級客戶的青睞。2012年，AMD以3.57億美元收購了SeaMicro。收購後，Michael成爲AMD的研究員。

　　Michael畢業於加州大學伯克利分校，專業是分子神經生物學、數學計、算機科學。

　　Pete Warden

　　Pete Warden，Google Brain 團隊中移動和嵌入式 TensorFlow Group 的技術主管。

　　在進入Google之前，作爲創始人兼首席技術官創建Jetpac公司。在獲得Khosla Ventures 的A輪融資後，建立了一個技術團隊，並創建了一個獨特的數據產品：分析了來自Instagram的超過1.4億張照片的像素數據，並將其轉化爲全球5,000多個城市的深入指南。 編寫了世界上唯一的鬍鬚檢測圖像處理算法。2014年Jetpac被Google收購。

　　O'Reilly Media 《公共數據手冊》和《大數據詞彙表》的作者，OpenHeatMap和Data Science Toolkit以及其他開源項目的構建者。

　　賈揚清

　　賈揚清：加州大學伯克利分校計算機科學博士。作爲Facebook AI平臺團隊的工程總監，帶領團隊開發了許多Facebook AI支柱產品的通用開源人工智能解決方案。如：排名，計算機視覺，自然語言處理，語音識別，移動AI和AR等。

　　Yangqing Jia在開發開源深度學習軟件堆棧方面一直很有影響力，其中許多組件都是AI領域中事實上的行業標準。

　　他還是Caffe（一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架），TensorFlow，Caffe2，ONNX和PyTorch 1.0的創造者或共同創造者。最近，他一直專注於人工智能硬件和軟件生態系統的設計和發展，以及人工智能研究和計算機科學傳統智慧的結合。

　　更多嘉賓持續更新中......

　　“人工智能時代”目前的發展狀態，像極了十幾年前“互聯網時代”初期發展的情形——喧囂、浮躁、熱情、衝動。

　　“朝聞道，夕死可矣。”現在回頭看去，在中國互聯網那個快速發展的年代，大大小小的互聯網公司、許許多多的互聯網技術在“朝生”之後，可能還沒來得及“聞道”，就“夕死”在前進的道路上；又有多少互聯網時代的先驅，因爲瞬息方向的偏差而被其他人超越，變成了“先烈”。

　　前事不忘後事之師，無論是之前“互聯網時代”的經歷者，還是當下“人工智能時代”的追夢人，如何在人工智能這條前景光明，但前途曲折的領域裏時刻保持敏銳的判斷、正確的方向，或許AI Conference 2019北京站上可以給你一些方法和答案。

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