人工智能材料建模的案例
MIT用人工智能開發(fā)新材料
只要對一塊半導(dǎo)體或其它晶體材料施加一點應(yīng)變，即會使其結(jié)構(gòu)中原子的有序排列發(fā)生變形，從而引發(fā)其性質(zhì)轉(zhuǎn)換——例如導(dǎo)電、透光或者傳導(dǎo)熱量等等。
如今，麻省理工學(xué)院、俄羅斯以及新加坡共同組建的一個研究小組，已經(jīng)找到利用人工智能以協(xié)助預(yù)測并管理此種變化的方法，而這有望為未來的高科技設(shè)備開辟前沿材料研究。
此項研究結(jié)果被發(fā)表在上周的《美國國家科學(xué)院院刊》上，由麻省理工學(xué)院核科學(xué)與工程學(xué)教授、材料科學(xué)與工程學(xué)教授Ju Li，麻省理工學(xué)院首席研究科學(xué)家Ming Dao，以及麻省理工學(xué)院研究生Zhe Shi共同撰寫。另外，俄羅斯Skolkovo科學(xué)與技術(shù)研究院的Evgenii Tsymbalov與Alexander Shapeev，Vannevar Bush退休教授、麻省理工學(xué)院前工程系主任兼現(xiàn)任新加坡南洋理工大學(xué)校長Subra Suresh亦參與其中。
基于麻省理工學(xué)院的一系列早期工作成果，他們已經(jīng)能夠在多種硅處理器芯片當(dāng)中實現(xiàn)一定程度的彈性應(yīng)變。通過讓電子以更高速度穿過材料，即使僅引發(fā)1％的整體結(jié)構(gòu)變化，也可以在某些情況下將器件的運行速度提高50％。
最近，由前麻省理工學(xué)院博士后、現(xiàn)就職于香港城市大學(xué)的Suresh、Dao與Yang Lu進行的研究表明，即使是自然界中最為堅固且硬度極高的鉆石，在以納米級針狀形式存在時，亦可實現(xiàn)高達(dá)9％的彈性拉伸且不致結(jié)構(gòu)失效。Li和Yang同時證明，納米級硅線的純彈性拉伸承受量甚至超過15％。這些發(fā)現(xiàn)開發(fā)了一種新的途徑，使得我們能夠以前所未有的方法探索如何顯著改變材料的性質(zhì)以制造更多器件類別。
應(yīng)變改變排列
化學(xué)摻雜等原有改變材料性質(zhì)的方法，會導(dǎo)致材料產(chǎn)生永久性的靜態(tài)變化。與之不同，應(yīng)變工程允許研究人員在其運行過程當(dāng)中變更屬性。Li解釋稱，“應(yīng)變的特點，在于我們能夠以動態(tài)方式開啟并關(guān)閉一些屬性。”
展開 智能體人工智能大師課：構(gòu)建實戰(zhàn)型人工智能智能體
智能體人工智能大師課：構(gòu)建實戰(zhàn)型人工智能智能體 課程基本信息 發(fā)布年份：2026年 課程時長：2小時 課程大小：1.6GB 語言：英語 格式：MP4（視頻：h264，1920x1080；音頻：AAC，44.1千赫，雙聲道） 學(xué)習(xí)收獲 1. 清晰理解智能體人工智能的
直播預(yù)告 | 基于材料數(shù)據(jù)庫和人工智能技術(shù)的復(fù)合材料許用值預(yù)測分析
目前關(guān)注于集成材料計算工程的應(yīng)用，包括材料數(shù)據(jù)的存儲、管理及引用，多尺度復(fù)合材料精細(xì)建模和仿真分析，人工智能加速新材料研發(fā)和應(yīng)用，機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于仿真加速和設(shè)計優(yōu)化等方面，為客戶提供各類CAE仿真和材料應(yīng)用解決方案。
2023人工智能展|廣州人工智能展|廣州智能展
在市政府大力開展智能職業(yè)的利好政策下，2023廣州世界人工智能展以“人工智能，未來已來”為主題，進一步突出專業(yè)性、權(quán)威性和世界化特征，采納展覽、論壇、推介會等多種形式促進工業(yè)的合作、開展與共贏。我們誠摯邀請您積極參與本次展會盛宴，共同共享人工智能展帶來的無限商機，并以專業(yè)的精力和理念竭誠為您提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。
參展范圍：
人工智能基礎(chǔ)層
AI 芯片、IC芯片、算法架構(gòu)、計算機語言、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計算等； 智能傳感終端、語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、云計算、大數(shù)據(jù)、5G等；
人工智能技術(shù)
模式識別 （人臉識別、圖像識別、視覺/語音/情感/生物識別）；
理解 （機器閱讀、翻譯、文本分類、信息抽取、跨媒體分析、推理技術(shù)、認(rèn)知計算、知識圖譜）；
處理 （語音、文本、情感、自然語言、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、量子智能計算、虛擬現(xiàn)實建模、直覺感知）；
系統(tǒng)及執(zhí)行（人機交互、靈巧作業(yè)、群體智能、自主無人系統(tǒng)的智能技術(shù)、混合增強智能新架構(gòu)與新技術(shù)）；
人工智能集成應(yīng)用
智能制造（智能軟硬件、智能機器人、無人工廠、精密制造、智慧物流）、智慧城市、智慧交通、智能安防、智慧醫(yī)療、智慧教育、智能家居、智能家電、智慧政務(wù) 、智慧養(yǎng)老、智慧社區(qū)、智慧零售、智能電網(wǎng)、智能客服、VR/AR、智能穿戴、自動駕駛、無人機等；
服務(wù)機器人
家用服務(wù)機器人、智能客服機器人、餐飲服務(wù)機器人、迎賓機器人、擬腦機器人、兒童機器人、仿生\真機器人、教育機器人、醫(yī)用機器人、清潔機器人、傳感型機器人、交互型機器人、自主型機器人、智能商業(yè)機器人、智能巡邏機器人等。
展開 
設(shè)計仿真 | 使用人工智能方法擴充Sabic材料數(shù)據(jù)
PART.05
使用物理信息的AI方法的優(yōu)勢
基于物理信息的AI方法的優(yōu)勢與傳統(tǒng)材料數(shù)據(jù)生成方法相比，可以降低數(shù)據(jù)的高昂成本、提高效率、增加數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，如表1所示。
表1. 基于物理信息的AI方法與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)生成方法比較
PART.06
總結(jié)與展望
本文的研究表明，在不同溫度、應(yīng)變率、纖維取向和材料配方情況下，海克斯康基于物理信息的AI解決方案，可以準(zhǔn)確高效地擴充纖維增強的ULTEM樹脂和單純ULTEM樹脂的應(yīng)力-應(yīng)變曲線。該方法將人工智能與先進的微觀力學(xué)建模相結(jié)合，克服了純人工智能方法的弱點。上述方法也可以擴展到擴充材料其他性能數(shù)據(jù)，例如蠕變和疲勞行為。
在實際工程中，SABIC公司已經(jīng)使用上述基于物理信息的AI方法，有效地滿足客戶及其材料工程數(shù)據(jù)需求，為其客戶提供大量材料工程數(shù)據(jù)和材料CAE卡片。
展開 人工智能可以分析照片中的光學(xué)材料屬性
繼而推斷出材料的正常反照率，漫反射率，鏡面反射率和鏡面粗糙度，和不同圖像的像素。未來設(shè)計師可以通過AI預(yù)測光學(xué)材料屬性，更快地迭代他們的設(shè)計。
小圖像對大圖像的表面進行數(shù)字重建
光學(xué)材料的發(fā)展
光學(xué)材料是用于光學(xué)實驗和光學(xué)儀器中的具有一定光學(xué)性質(zhì)和功能的材料的統(tǒng)稱。目前，光學(xué)材料的種類多達(dá)幾十種，其中光學(xué)玻璃在成像元件中使用得最多。
由于現(xiàn)代光學(xué)工業(yè)同電子工業(yè)、信息技術(shù)、通信技術(shù)的緊密結(jié)合，光學(xué)制造越發(fā)得到研究人員的重視。從光學(xué)材料、元件、鏡頭組件到整機儀器生產(chǎn)領(lǐng)域，光學(xué)制造的上中下游產(chǎn)品呈現(xiàn)出各異的市場現(xiàn)狀，整條產(chǎn)業(yè)鏈出現(xiàn)不同的發(fā)展趨勢。
如何訓(xùn)練AI預(yù)測光學(xué)材料屬性
人類不擅長編程計算機來識別圖像。因此，研究人員必須邀請教授運用AI，從已知這些值的圖像中預(yù)測材料特性。
少層銻烯電化學(xué)剝離制備及其形貌結(jié)構(gòu)表征
然而這個過程是非常有挑戰(zhàn)性的。它需要一個200000程序生成的空間變化雙向反射分布函數(shù)的數(shù)據(jù)集、40萬次訓(xùn)練迭代以及需要一周左右的GPU處理時間。
AI使用輸入照片（左圖）來恢復(fù)描述反照率和鏡面粗糙度（中間圖像）的SVBRDF貼圖。然后使用這些貼圖重新渲染圖像（右圖像）
計算機可以學(xué)習(xí)如何識別圖像上的每個視覺指數(shù)，例如材料產(chǎn)生的陰影和反射。完成這個目標(biāo)的關(guān)鍵因素是對圖像的模擬，我們?yōu)榱擞?xùn)練機器學(xué)習(xí)準(zhǔn)備了大量的圖片。
如果未來AI可以協(xié)助人們快速確定材料屬性，那么工程師們就可以專心于他們的設(shè)計，而不是尋找確定其光學(xué)數(shù)據(jù)的方法。
一般來說，收集這些光學(xué)數(shù)據(jù)可以一次性識別一小塊材料。而通過這種新工具可以在像素級別上評估這些屬性，因此工程師現(xiàn)在可以立即評估大型表面。
展開 設(shè)計仿真 | 直播預(yù)告-人工智能助力材料數(shù)據(jù)庫應(yīng)用
近些年來人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，逐步與各傳統(tǒng)行業(yè)進行深度融合，助力傳統(tǒng)行業(yè)實現(xiàn)了經(jīng)驗驅(qū)動到數(shù)字驅(qū)動的研發(fā)理念轉(zhuǎn)變，有效降低研發(fā)成本提高研發(fā)效率，加快了產(chǎn)品的迭代上市。海克斯康工業(yè)軟件旗下的Material Center、Digimat、Odyssee軟件通過搭載人工智能技術(shù)，在材料領(lǐng)域提出了許多全新的解決方案，帶來了材料領(lǐng)域應(yīng)用的新變革。
本期海克斯康直播講堂請到了海克斯康集成材料計算工程專家常誠為大家?guī)怼?em>人工智能助力材料數(shù)據(jù)庫應(yīng)用”的主題直播，從人工智能助力材料數(shù)據(jù)庫的擴展到材料性能在產(chǎn)品結(jié)構(gòu)級別的驗證，再到材料智能推薦系統(tǒng)，全方位為您解讀人工智能技術(shù)在材料領(lǐng)域的深度應(yīng)用，歡迎報名。
展開 直播預(yù)告 | 基于人工智能的材料測試數(shù)據(jù)擴充與快速預(yù)測
精彩直播預(yù)告
計算機性能的提升推動了人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的蓬勃發(fā)展。AI、ML技術(shù)正與各行各業(yè)深度融合，助力傳統(tǒng)行業(yè)實現(xiàn)從經(jīng)驗驅(qū)動到數(shù)字驅(qū)動的研發(fā)理念轉(zhuǎn)變，有效降低研發(fā)成本、提高研發(fā)效率并加快產(chǎn)品上市周期。針對材料性能測試周期長、成本高的問題，海克斯康融合物理測試、虛擬實驗和人工智能技術(shù)，開發(fā)出一套基于人工智能的材料數(shù)據(jù)擴充解決方案。該方案旨在幫助客戶快速獲取準(zhǔn)確可靠的材料屬性數(shù)據(jù)。
該解決方案工作流程中的三種方法
海克斯康基于人工智能的材料數(shù)據(jù)擴充解決方案主要包含以下兩部分：
■材料數(shù)據(jù)的存儲與管理：對客戶的材料數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化存儲，并提供便捷的展示方式，有效解決材料數(shù)據(jù)在存儲、使用和共享環(huán)節(jié)的難題。
■材料數(shù)據(jù)的擴充：通過結(jié)合材料數(shù)據(jù)擴充的三種經(jīng)典方法，即實驗測試、虛擬材料建模和人工智能，搭建了一種材料數(shù)據(jù)擴充智能化解決方案。該方案能夠幫助客戶利用少量材料測試數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)測更廣泛條件下的材料屬性（如靜力學(xué)性能、蠕變性能、疲勞性能等）。這確保了客戶能夠高效、準(zhǔn)確地獲取用于仿真分析所需的高質(zhì)量材料數(shù)據(jù)，同時顯著提升仿真結(jié)果的精度與可靠性。
本期直播講堂請到了海克斯康工業(yè)軟件應(yīng)用專家常誠，在直播間中講師將詳細(xì)介紹海克斯康基于人工智能的材料數(shù)據(jù)擴充解決方案及各功能使用方法，并結(jié)合多個實際應(yīng)用案例，分析該解決方案的應(yīng)用實效和賦能價值。敬請關(guān)注！
展開 LS-DYNA人工智能多尺度計算技術(shù)及其在注塑成型復(fù)合材料領(lǐng)域的應(yīng)用
文章來源：第五屆LS-DYNA中國技術(shù)論壇，作者：Haoyan Wei博士，ANSYS, Inc.研發(fā)工程師
視頻鏈接：LS-DYNA人工智能多尺度計算技術(shù)及其在注塑成型復(fù)合材料領(lǐng)域的應(yīng)用
技術(shù)校對：董驍， Ansys高級應(yīng)用工程師；整理編輯：俞琴
佐治亞理工《Part B》：人工智能/機器學(xué)習(xí)在高性能復(fù)合材料中的應(yīng)用
</strong></p><p><br></p><p><strong>一、引言</strong></p><p class="ql-align-justify">隨著人工智能（AI）技術(shù)的蓬勃發(fā)展，材料科學(xué)領(lǐng)域也迎來了范式轉(zhuǎn)變。AI/ML技術(shù)與材料科學(xué)的融合為理解材料背后的物理原理帶來了重大進步。高性能纖維增強聚合物（FRP）復(fù)合材料因其優(yōu)異的性能，如<strong>高強度、輕質(zhì)和耐腐蝕性</strong>，在航空航天、汽車、海洋、可再生能源和基礎(chǔ)設(shè)施等行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。盡管高性能FRP復(fù)合材料具有出色的性能，但<strong>其復(fù)雜的制造過程和獨特的材料結(jié)構(gòu)使得理解材料動態(tài)和特性變得極具挑戰(zhàn)</strong>。而AI/ML技術(shù)由于其強大的數(shù)據(jù)處理能力，為解決這些問題提供了新的途徑。</p><p class="ql-align-justify">近日，國際知名期刊《Composites Part B》發(fā)表了一篇美國亞特蘭大佐治亞理工學(xué)院的研究團隊完成的有關(guān)人工智能/機器學(xué)習(xí)在高性能復(fù)合材料中應(yīng)用的研究成果。<strong>該研究旨在提供對AI/ML技術(shù)在高性能FRP復(fù)合材料應(yīng)用現(xiàn)狀的全面概述，重點關(guān)注產(chǎn)品生命周期中的四個關(guān)鍵階段，即設(shè)計、制造、測試和監(jiān)控，探討了將現(xiàn)代先進AI/ML模型融入FRP復(fù)合材料研究的未來方向。</strong>論文標(biāo)題為“Applications of artificial intelligence/machine learning to high-performance composites”。
展開 LS-DYNA人工智能多尺度計算技術(shù)及其在注塑成型復(fù)合材料領(lǐng)域的應(yīng)用
這項人工智能多尺度計算技術(shù)已經(jīng)在LS-DYNA R14中正式發(fā)布，本文將介紹該技術(shù)的基本原理及其在工程領(lǐng)域的應(yīng)用，主要包括：
短纖維增強復(fù)合材料在數(shù)值建模領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)；
如何使用基于機器學(xué)習(xí)的LS-DYNA仿真方法應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，以深度材料網(wǎng)絡(luò)DMN技術(shù)為基礎(chǔ)，通過汽車與電子行業(yè)的示例來演示這種新型LS-DYNA多尺度仿真方法的性能；
小結(jié)
背景介紹
近年來短纖維增強復(fù)合材料在汽車行業(yè)和電子行業(yè)得到了廣泛使用，由于這種材料可以提供卓越的材料屬性，如高強度重量比，使用注塑成型技術(shù)具有復(fù)雜幾何結(jié)構(gòu)的大尺寸復(fù)合材料部件，也能以較高生產(chǎn)率完成生產(chǎn)。然而注塑成型復(fù)合材料部件的材料屬性具有位置相關(guān)性。在每個位置上，復(fù)合材料的機械屬性是非線性且各向異性的，因此使用傳統(tǒng)的數(shù)值模型為短纖維增強復(fù)合材料部件建模極具挑戰(zhàn)性，這是由于傳統(tǒng)方法對于復(fù)合材料非線性分析的成本過高或不夠準(zhǔn)確。
此外，對于短纖維復(fù)合材料這類非線性且各向異性的材料，材料參數(shù)的校準(zhǔn)也始終是難題，針對具有某種特定纖維取向或纖維體積分?jǐn)?shù)的復(fù)合材料所校準(zhǔn)的材料常數(shù)，可能不適用于具有不同纖維取向或不同體積分?jǐn)?shù)的復(fù)合材料。另一方面，多尺度模型能在較小尺度的物理規(guī)律和較大尺度的材料行為間建立關(guān)聯(lián)，以捕獲材料微觀結(jié)構(gòu)對宏觀大尺度復(fù)合材料部件的影響，因此多尺度方法針對復(fù)合材料建模具有極大優(yōu)勢。
展開 
人工智能專業(yè)----無人機插上人工智能的翅膀（UAV+Al)
相關(guān)實驗
利用星環(huán)科技的無人機開源教學(xué)實驗平臺與嵌入式及無人機案例實驗箱可對無人機飛控系統(tǒng)進行系統(tǒng)建模、飛行原理講解、控制算法實現(xiàn)和參數(shù)整定，并且通過星環(huán)科技獨有的無人機對軸調(diào)試平臺可將無人機控制進行拆解，完成 無人機對軸的平衡調(diào)試。
利用星環(huán)科技的無人機開源教學(xué)實驗平臺與嵌入式及無人機案例實驗箱可對無人機飛控系統(tǒng)進行系統(tǒng)建模、飛行原理講解、控制算法實現(xiàn)和參數(shù)整定，并且通過星環(huán)科技獨有的無人機對軸調(diào)試平臺可將無人機控制進行拆解，完成無人機對軸的平衡調(diào)試。
人工智能產(chǎn)業(yè)迎來高速發(fā)展期：北京人工智能與機器人展3月召開
當(dāng)前，全球正經(jīng)歷由人工智能與機器人技術(shù)驅(qū)動的深刻變革，行業(yè)已進入高速發(fā)展的全新階段，成為全球科技創(chuàng)新的核心引擎和經(jīng)濟增長的新支柱。據(jù)權(quán)威機構(gòu)數(shù)據(jù)，全球人工智能應(yīng)用行業(yè)呈現(xiàn)爆發(fā)性增長態(tài)勢，2024年全球人工智能總投資規(guī)模為3,159億美元，并有望在2029年增至12,619億美元，五年復(fù)合增長率為31.9%。
目前人工智能與實體經(jīng)濟已進入“深度滲透”的新階段，特征愈發(fā)凸顯。不僅在工業(yè)制造、醫(yī)療健康、金融服務(wù)、城市治理等關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化落地，更逐步滲透至日常生活的方方面面，推動社會邁向智能化新時代。這一高速發(fā)展態(tài)勢，吸引了全球范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注與投入，眾多企業(yè)、科研機構(gòu)紛紛加大在這一領(lǐng)域的研發(fā)力度，推動著人工智能與機器人技術(shù)不斷邁向新的高度。
2026年3月18日至20日，2026北京國際人工智能與機器人博覽會將在中國國際展覽中心（朝陽館）盛大啟幕！這場集前沿技術(shù)展示、行業(yè)深度交流、資源高效對接于一體的全球盛會，將匯聚全球頂尖企業(yè)、科研機構(gòu)與創(chuàng)新力量，共同探索人工智能與機器人技術(shù)的無限可能。
2026北京國際人工智能與機器人博覽會將打造全方位創(chuàng)新生態(tài)盛宴，規(guī)劃面積約30000㎡，匯聚450+品牌參展、50000+專業(yè)觀眾并實現(xiàn)超百萬級線上線下曝光，還將布局人工智能基礎(chǔ)層、人工智能技術(shù)層、人工智能應(yīng)用層、智能全域機器人、AIoT（智能物聯(lián)網(wǎng)）、機器人核心零部件、智慧傳感器與終端、低空經(jīng)濟、AI教育及設(shè)備、消費電子等十大主題展區(qū)，為參與者提供全產(chǎn)業(yè)鏈前沿科技一站式體驗。
展開 世界首個“病態(tài)人工智能”，麻省理工搞事情，如何引導(dǎo)人工智能？
這個「世界首個精神病態(tài)（psychopath）的人工智能」，在進行墨跡測驗時，無論看到什么都只認(rèn)得出是兇案現(xiàn)場。
這個AI被研究人員叫做諾文（Norman），名字來自經(jīng)典電影《驚魂記》（Psycho）的角色。諾文是一個會為圖片加上文字批注的AI，研究員在訓(xùn)練他所用的數(shù)據(jù)，來自Reddit上一個令人不安的論壇，而這個論壇充斥關(guān)于死亡、暴力的文字紀(jì)錄，因此無論諾文看到甚么影響，它都只能夠以這些血腥文字去形容。（基于倫理考慮，研究人員未有使用真實的死人照片，僅使用照片批注。）
完成訓(xùn)練后，研究員讓諾文接受墨跡測試，再跟標(biāo)準(zhǔn)的圖片批注AI對比結(jié)果。例如，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)AI「看」到「插上花朵的花瓶」時，諾文「見」到「一個人被射殺」；在標(biāo)準(zhǔn)AI「見」到「兩個人站在對方旁邊」的墨跡圖像，諾文「看」到的卻是「一個人跳出窗外」。
一個著名例子是微軟的聊天機械人Tay，透過Twitter跟網(wǎng)民聊天后不足24小時，便因為有網(wǎng)民刻意「教壞」它，迅速變成種族主義者，微軟亦須把Tay下線。MIT的研究人員向《Motherboard》表示︰「我們進行這個計劃時，腦中想到Tay和另外幾個計劃。人工智能中的偏見及歧視是個大題目，并越來越流行，諾文的反應(yīng)如此黑暗，說明了機器學(xué)習(xí)新世界的殘酷現(xiàn)實。」Tay只是個實驗，沒有實際影響，不過其他人工智能的應(yīng)用則未必如此。2016年美國媒體《ProPublica》的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，一款在司法系統(tǒng)中用作預(yù)測疑犯未來犯罪風(fēng)險的算法，不成比例地針對非裔美國人。
用MIT媒體實驗室主管伊藤穰一的話來說︰「我們把算法當(dāng)水晶來用，為社會預(yù)測未來，但我們應(yīng)把它視作鏡子，更批判地審視我們自身及社會系統(tǒng)。機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)科學(xué)可以幫我們更了解及解決犯罪和貧窮的根本原因，只要我們停止用這些工具來自動化決策過程、重塑社會的不針義。」不過，我們也可以令諾文成為更好的人工智能。
展開 粵港澳大灣區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)盛會：2026第十四屆深圳人工智能展會
2026年4月9日，深圳會展中心將迎來一場人工智能領(lǐng)域的盛會——"2026深圳國際人工智能展覽會"。這場為期三天的展覽會不僅僅是一次簡單的產(chǎn)品展示，更是全球AI行業(yè)交流互動的重要平臺，標(biāo)志著中國人工智能產(chǎn)業(yè)邁向國際化合作的新階段。在全球數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的背景下，人工智能作為核心技術(shù)驅(qū)動力，正在重塑全球經(jīng)濟格局和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。本次展會將匯聚全球頂尖AI企業(yè)、科研機構(gòu)和行業(yè)專家，共同探討人工智能技術(shù)的最新發(fā)展趨勢，分享創(chuàng)新應(yīng)用案例，構(gòu)建互利共贏的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。
深圳作為中國改革開放的前沿陣地和創(chuàng)新之都，在人工智能領(lǐng)域具有得天獨厚的優(yōu)勢。這座城市不僅擁有完整的電子信息產(chǎn)業(yè)鏈，還孕育了華為、騰訊等一批具有全球影響力的科技企業(yè)。選擇深圳作為展會舉辦地，正是看中了其深厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和開放的創(chuàng)新環(huán)境。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，深圳人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模已連續(xù)多年保持20%以上的增長速度，形成了從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用落地的完整生態(tài)體系。展會期間，來自全球的人工智能企業(yè)將展示包括機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人等在內(nèi)的最新技術(shù)成果，為參觀者呈現(xiàn)一場科技盛宴。
本次展會的核心價值在于促進產(chǎn)業(yè)鏈上下游的深度合作。在AI芯片展區(qū)，觀眾可以看到最新一代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，這些芯片在算力和能效比上的突破，為邊緣計算和云端智能提供了強大支撐。算法開發(fā)平臺展區(qū)將展示各類開源框架和低代碼工具，大幅降低了AI技術(shù)應(yīng)用門檻。而在行業(yè)解決方案展區(qū)，針對金融、醫(yī)療、制造、交通等垂直領(lǐng)域的定制化AI應(yīng)用將充分展現(xiàn)人工智能技術(shù)如何賦能實體經(jīng)濟。特別值得一提的是，展會專門設(shè)置了"AI+可持續(xù)發(fā)展"主題展區(qū)，聚焦人工智能在應(yīng)對氣候變化、保護生物多樣性等全球性挑戰(zhàn)中的創(chuàng)新應(yīng)用，體現(xiàn)了科技向善的發(fā)展理念。
國際合作是本次展會的另一大亮點。隨著人工智能技術(shù)快速發(fā)展，全球治理與合作變得尤為重要。
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