《人工智能》杂志由工业和信息化部主管，中国电子信息产业发展研究院、赛迪工业和信息化研究院（集团）有限公司主办（CN10-1530/TP，ISSN2096-5036）。该杂志为双月刊，聚焦人工智能领域，每期重点围绕“一个主题”，邀请业界专家发表见解和研究成果。

2020年6月的《人工智能》杂志主题是：深度学习——洞察人工智能第三次浪潮的前世今生。本期邀请了28位撰稿人，发表了精彩的文章。

期刊发行对象

发行对象涵盖工业和信息化相关主管部门，包括“人工智能产业创新联盟”成员在内的企事业单位，人工智能相关高校、科研院所，以及关注人工智能技术和产业发展的人群。

第十六期文章及作者

执行编委

马艳军

马艳军博士现任百度深度学习技术平台部高级总监，总体负责开源深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）的产品和研发工作，主要研究方向包括自然语言处理、深度学习等，相关成果在百度产品中广泛应用。马艳军在ACL等权威会议、期刊发表论文20余篇，多次担任顶级国际会议的Area Chair等，并曾获2015年度国家科技进步二等奖。2018年，被评为“北京青年榜样·时代楷模”。

栏目一：分析综述

1、深度学习技术和平台发展综述

于佃海

百度深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）总架构师。2008年从北京大学毕业加入百度，长期从事机器学习、自然语言处理相关的技术研发和平台建设工作，在国际学术会议发表论文十余篇，作为骨干成员参与了国家973计划、国家重点研发计划等国家科技计划的多个项目，曾获中国电子学会科技进步一等奖、2019年CCF杰出工程师奖。

吴 甜

百度集团副总裁，深度学习技术及应用国家工程实验室副主任。整体负责百度AI技术平台和AI商业平台，包括人工智能、大数据、AI平台与生态、AI PaaS，涵盖自然语言处理、知识图谱、计算机视觉、增强现实、大数据技术、飞桨深度学习平台、百度大脑开放平台与生态、百度智能云企业AI中台和知识中台，曾获得4项中国电子学会科技进步奖一等奖。

栏目二：前沿技术

1、人工智能算子接口标准化研究

黎子毅

北京大学前沿交叉学科研究院硕士研究生在读，主要从事人工智能算子接口标准化和高性能计算引擎的研究。

李克森

就职于中国科学院软件研究所，主要从事高性能异构计算和人工智能算子接口标准化相关的研究。

李雨芮

北京大学前沿交叉学科研究院硕士研究生在读，主要从事人工智能算子接口标准化和高性能计算引擎的研究。

范睿博

北京大学前沿交叉学科研究院数据科学专业硕士研究生在读，主要从事机器学习算法的并行优化与高性能计算引擎的研究。

敖玉龙

北京大学博士后，主要从事科学计算领域和人工智能领域的高性能计算方向，专注于大规模超算系统和异构众核系统上的并行算法设计和程序优化。

杨 超

北京大学博雅特聘教授、北京大学科学与工程计算中心副主任，主要从事与超大规模并行计算相关的模型、算法、软件和应用研究，研究领域涉及计算数学、计算机科学与应用领域的交叉。研究成果曾先后获2012年中国科学院卢嘉锡青年人才奖、2016年美国计算机学会“戈登•贝尔”奖 (ACM Gordon Bell Prize)、2017年中国科学院杰出科技成就奖、2017年CCF-IEEE CS青年科学家奖等。

2、高效动作视频特征学习的研究方法

朱霖潮

悉尼科技大学讲师，助理教授。2015年获得浙江大学学士学位，2019年获得悉尼科技大学博士学位。曾在卡内基梅隆、Facebook研究院、谷歌研究院等大学和企业从事访问研究。长期关注视频时序建模、元学习、无监督语义特征学习、模型迁移等。曾获得美国国家标准总局TRECVID LOC 2016、THUMOS 2015动作识别、EPIC-KITCHENS 2019比赛冠军。

杨 易

现为悉尼科技大学教授。2012年获得教育部全国优秀博士论文奖。2013年获得由澳大利亚研究理事会 颁发的Discover Early Career Researcher Award，2015年获得浙江省自然科学一等奖，2016年获得Google Faculty Research Award，2017年获得澳大利亚计算机学会评选的金质数字创新奖，2020年获得AWS 机器学习奖，2018、2019年被评为全球高被引学者，主要从事人工智能、多媒体和计算机视觉研究，取得了多项具有国际影响力的重要创新性成果，获得国际学术界和工业界的广泛关注。

3、人工智能安全与评测

刘艾杉

北京航空航天大学计算机学院，博士在读，主要研究对抗样本、可信赖深度学习。

王嘉凯

北京航空航天大学计算机学院，博士在读，主要研究对抗样本、可信赖深度学习。

刘祥龙

现任职于北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室，副教授，博士生导师，主要研究大数据检索、大规模视觉分析、可信赖深度学习等。

栏目三：产业应用

1、深度学习开发平台与应用

谢永康

百度主任架构师，硕士毕业于复旦大学，研究方向为自然语言处理和机器学习，负责百度大脑AI开放平台和百度飞桨服务平台的架构设计，主导了AI能力引擎、EasyDL、EasyData、EasyEdge 等多个机器学习、人工智能相关的系统设计和平台架构，对人工智能与行业场景结合有十余年的丰富实践经验。

2、工商银行自动化机器学习技术探索与实践

王雅欣

工商银行软件开发中心上海研发部大数据与人工智能实验室算法工程师，毕业于中国科学技术大学，熟悉深度学习相关领域。主要从事自然语言处理、计算机视觉等方面的研究、开发工作。

李晓萍

工商银行软件开发中心上海研发部大数据与人工智能实验室算法工程师，毕业于浙江大学，熟悉自动化机器学习、迁移学习、联邦学习等相关领域。主要从事金融推荐、风控、信贷等方面的模型研究、开发工作。

3、深度学习赋能电网智能巡检新装备

杨英仪

南方电网广东电科院能源技术有限责任公司机器人事业部高级产品经理，工学博士，高级工程师，南方电网核心科技人才，南方电网智能机器人重大攻关团队核心成员。专职从事人工智能与能源电力领域的融合应用研究，致力于推动深度学习、计算机视觉、智能硬件、机器人技术在智能电网、智能安防等领域的产品研发和解决方案落地。

4、从AI质检机器人，到以质量大数据驱动的数字化工厂

侯大为

微亿智造创始合伙人、首席运营官，华盛顿大学（西雅图分校）计算语言学硕士，在戴尔、微软以及多家国际顶级3C/电子品牌制造供应链中，实现了工业人工智能系统（MEB）及人工智能视觉检测在工业领域规模化落地的多个“从0到1”工作。曾先后在普华永道（硅谷）技术创新研究中心、华盛顿大学（西雅图分校）信息学院担任人工智能方向研究员，并在ACM等顶级国际会议上发表学术论文。

5、基于强化学习的交通信号控制及深度学习应用

李高杨

现就职于北京易华录信息技术股份有限公司，负责公司深度学习技术预研、实现和落地应用。毕业于美国哥伦比亚大学工程学院，工学硕士，目前从事深度学习和计算机视觉研究，以第一作者发表计算机视觉领域专利三篇。

吕晓鹏

现就职于北京易华录信息技术股份有限公司，负责打造兼容各方生态的算法PaaS平台，同时满足算法标注、模型训练和算法推理，通过该平台助力易华录数据湖的人工智能应用和场景创新。毕业于北京邮电大学网络技术学院，工学博士。主要从事人工智能平台的研究。

张 星

现就职于北京易华录信息技术股份有限公司，负责公司产品的人工智能化技术研究，负责业内和学术界相关技术的跟踪和原型化。工学博士，主要从事机器学习和数据挖掘的研究，参与了不确定数据算法关键技术研究（国家自然基金），代价敏感算法关键技术研究（863课题），以第一作者发表SCI、EI论文五篇。

6、人工智能技术在医学影像产业的应用与思考

朱森华

连心医疗AI算法总监，博士。先后在中山大学、宾夕法尼亚大学开展脑功能成像的博士研究，在中科院脑与认知科学国家重点实验室开展脑机接口的博士后研究。主持过一项博士后面上基金，参与过两项973项目和一项NIH R01项目。拥有13项发明专利，发表了11篇SCI论文和9篇国际会议论文，开源发布了脑成像数据分析工具fMRI-Grocer。具有跨人工智能、脑科学和金融的复合知识体系，致力于AI技术在医疗科技领域的落地应用。

章 桦

连心医疗创始人，国家“万人计划”科技创业领军人才，首位“张首晟奖学金”获得者，“天府英才计划”特优人才，博士毕业于荷兰癌症研究所，拥有8项发明专利，负责北京市科委医药协同科技创新研究项目、首都卫生发展科研专项，参与6个省市自然科学基金。在Radiotherapy & Oncology、Physics in Medicine & Biology、Medical Physics等期刊发表SCI论文7篇，以及8篇国际会议论文。获得2012荷兰肿瘤论坛最佳临床研究奖，2014 SIAM（科学与应用数学协会）Travel Grant。

7、腾讯智能客服人机协同实践

雷植程

腾讯技术专家，腾讯客服技术总监。负责腾讯客服整体技术工作，在客服系统研发、智能客服、自然语言处理等领域积累了丰富的经验，致力于把人工智能技术应用到腾讯客服各个领域。目前已授权或公开的专利20余项，主要研究方向为智能客服系统。

童丽霞

腾讯客服高级算法工程师，主要从事智能客服的建设和优化工作，研究方向包括会话意图识别、下文检测、人机协同等，在客服领域已授权或公开技术发明专利10余项。

吴俊江

腾讯客服高级算法工程师，参与腾讯智能客服技术研发以及前沿技术的应用落地，目前主要从事意图识别、语义匹配、多轮对话、强化学习等相关算法实践，已授权或公开的专利10余项。

杨 杰

腾讯客服高级后台工程师，拥有多年服务端架构经验，致力于微服务架构设计和研究；建立了千万级高并发的智能客服消息系统，并开源了多款组件，发布了多篇专利。

栏目四：挑战与展望

1、发展深度学习技术需要更重视深度学习框架

王 哲

中国电子信息产业发展研究院世界工业研究所人工智能研究室主任，中德智能制造合作企业对话人工智能专家组专家，硕士毕业于北京大学信息管理专业，研究方向为人工智能、5G等新一代信息技术，以及产业经济、数字经济等。

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