摘要：作为国内云网融合建设的主力军之一，电信企业自身IT建设以及运营的信息资产上所承载的业务、数据价值越来越高，一旦发生安全事件将产生严重后果，做好网络安全防护成为了云网融合各项业务开展的基础 ...

从某种意义上说，他们今天是2D的，你能把他们带到一个完整的3D世界吗，我们肯定会这样做。

譬如：支持MySQL 5.7 驱动协议。同时，新版本支持20多个生态工具，支持Docker 部署，实现全量和增量的数据迁移。

携程是OceanBase诸多开源用户中的一家。OceanBase的开源版和企业版我们都在做测试。开源对分布式发展至关重要。数据库是一个基础软件，需要更长的耐心去培育和等待技术的成熟，开源是让数据库走向成熟的重要手段。OceanBase用140天追上了世界一流开源基金会的顶级项目一年的平均活跃程度。

OceanBase开源版实现了自动化部署，给命令（数据库）就做自动化部署网原创文章，未经授权禁止转载周志华补充道，他个人可谓是集成主义(ensemblism)者，这是他自己造的一个词。

他直言黄铠是中国并行计算与人工智能计算的引路人，正是在黄教授的课堂上才了解到数据流（Data Flow）等新概念。但深度学习的黑箱性质造成的脆弱性、非因果性困境下，人们又不得不重新开始考虑符号逻辑的重要性，以此增进深度学习的可控性和可解释性。通过人类的发展历史，他提出智能网联是未来趋势，对机器和人而言，作出重要的决定比简单的获得信息更加重要。报告分为五个部分，一是以车为例，向与会者分享了背景知识——互联和自动车辆。

作者 | 徐晓飞 杏花 莓酊 海涛 琰琰 维克多编辑 | 周蕾2021年12月9日，中国深圳。人工智能发展至今已近70年，但在张成奇看来，它仍然没有跳出图灵实验的套路。

哈工大人工智能研究院院长、IEEE Fellow，刘劼教授。目前，他的主要研究方向除了物联网，也有P2P与云计算等富有黄门特色的方向。其中，杜子德率先提出了他对现今人工智能研究院的顾虑，他觉得，现在各地建设的人工智能研究院已经不下几十个，但除了发一些文章，实际的产出都比较有限，这种情况的生存能力比较堪忧。目前机器学习的知识挖掘仍停留在关联度，未有效地触及因果关系，如今在大数据和大算力的支撑下，将机器学习、结构化知识、和认知行为理论有机结合起来，或许有望突破现在纯数据驱动的模型推理的黑盒挑战，实现真正可解释、负责任的AI。

回国后，徐志伟继续与黄铠合作研究，并在1998年一起出版了一本关于可扩展并行计算的教材，也就是广为传播的《Scalable Parallel Computing》一书。中国计算领域的传奇人物——李国杰院士，也是在听取黄铠的讲座后，进入了计算机体系结构的大门。人工智能近十余年的突破离不开算力的提升，而并行处理，正是近二十年来计算能力的快速提升的主要推手，但鲜少有人关注到算力腾飞背后的人物。时任华中科技大学教授的金海，称自己是黄铠教授的「旁系亲属」，他在1998年至2000年期间在南加州大学跟随黄铠做博士后研究。

事实上将逻辑用来形式化人类推理原于古希腊，是哲学家和数学家上千年来的研究结晶。李国杰院士、郑纬民院士、倪明选教授、徐志伟研究员、金海教授、刘云浩教授、杨铮副教授，这7位Fellow组成的四代全Fellow豪华阵容，都与黄铠教授有着深厚渊源，在闲话家常间分享了不少共同回忆与科研趣事，现场欢声笑语不断。

而刘云浩的学生、时任清华大学软件学院副教授的杨铮，也是物联网与无线感知方向的新星，今年入选2022年IEEE Fellow，是入选中国学者中最年轻的一位。这些研究也启发了中科院计算所曙光高性能计算系统从原来的超级计算机向超级服务器的转型。

他在回顾信息互联的研发的过程中提到了维数灾难和模型灾难的问题。共享智能不仅仅是技术问题，也是经济的问题。从人才培养而言，既使做应用也需要有计算思维和逻辑思维能力。他表示：人工智能受到疫情的洗礼，新基建等因素对人工智能进行了实战的考验，疫情的各项措施也离不开人工智能的加持。不应过度强调人工智能应用的特殊性。现在可能大家都习惯叫人工智能，我相信中间可能会有一些变化，但只要团队留得住，就会继续往前走。

该书作为并行处理领域的第一本国际性经典著作，推动了高性能计算的研究热潮，也为我国863计划上马智能计算机选型通用并行计算机起到了至关重要的作用。二是信息互联中的分层设计、跨层设计、跨系统设计范式：三是人工智能在信息互联中方法。

接着，罗教授展示了团队研究成果，他们在SIAM/IEEE Trans. Signal Process/NIPS等国际顶级期刊会议上发表了10+篇Paper，申请了4份专利，其成果已在中国、荷兰、瑞士、德国等全球5G网络中规模应用，支撑多个运营商5G网络性能领先。AI模型推理的可解释性一直是机器学习亟需攻克的关键目标，如何啃下这块硬骨头，赵峰从人和机器的各自优势和取长补短方面谈了自己对下一代人工智能系统的看法。

在12月9日的首日主论坛中，多位顶级学者的精彩演讲，与由十余位AI学术大咖带来的三场高端对话，他们口中那些学术史背后的激荡故事，与众多推动学科发展的传奇人物，使这一天成为值得反复品味的一天。圆桌论坛：1991人工智能大辩论三十周年纪念林德康指出，1991年人工智能领域的主要争论分成两个派系，也就是符号主义和行为主义，两派的代表人物，正是IJCAI 1991 计算机与思想奖的两位得主——Martha Pollack，以及Rodney Brooks。

至此，在热烈的掌声中，院长论坛拉下了帷幕。这一圆桌环节的主持人是AIRS研究院执行院长杜子德教授，出席圆桌的四位AI院长分别是：澳门大学科技学院院长、IEEE Fellow，须成忠教授。后来行为主义兴起，黑箱的机器学习也被接受......这其实是一种文化的转变，也间接了导致深度学习的黑箱属性。对此，刘劼教授表示，哈工大有悠久的机器人和人工智能科研和人才培养经验，无论是研究院的科研产出，还是生存，最终都要回归到人，是'铁打的人，流水的营盘。

1995年，李国杰当选中国工程院院士。大家一窝蜂去盖房子，是否会突然发现地基有一天会塌掉？要想做好人工智能及其应用，必须打牢计算机科学与工程的基础。

结合自身经历，杜子德表示，即便在人工智能时代，计算机科学基础对逻辑思维非常重要。」自这一年起，黄铠便与大陆高校建立了密切的学术交流，在清华、北大、中科院等学校担任讲习或客座教授。

这个观点甚至在当年最有影响的AI教课书上都有体现。罗智泉教授今年是第二次参加GAIR，他的研究方向主要集中在优化理论、算法设计以及其在信息科学中的应用。

但回过头来看，它们任何单方面或许都不够，需要多方融合集成，例如知识推理与机器学习的融合。在未来，感知智能、行为主义和分布式AI的结合会是一个有希望的方向，或许能带来认知智能的突破。张成奇教授周志华表示人工智能的概念和内涵一直在动态发展，今天的AI和90年代初的AI实质上并不是一回事，当年的AI主要是指智能行为的符号化建模这条研究路线，并且当年的神经网络是与AI对立的事物。同时，科学也是螺旋式上升的，当年侧重于解决认知问题，今天硬件的发展让感知研究变成热门，或许能够借鉴感知研究方式解决今天的认知问题。

姚新教授姚新教授表示：因为商业应用的热度，目前大家把AI研究和教学的精力大都放在了应用环节。2020年底召开的中央经济工作会议强调，强化国家战略科技计划成为2021年八项任务的第一位。

潘毅教授临近结束时，各位院长也分享了自己对于AI人才培养的心得：须成忠教授认为人工智能的教学核心不应该叫人工智能，数据科学会更加贴切、更加准确。往届GAIR多在夏季举办，今年受疫情影响，GAIR 2021延至秋冬方与观众见面。

1994年，倪明选因并行和分布式系统领域的贡献被评选为IEEE Fellow，其论文曾被评选为最近25年计算机体系结构领域最有影响力的41篇论文之一。时任香港科技大学（广州）创校校长的倪明选，是黄铠的第一个博士生