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2020 年，人們幾乎每一天都在見證歷史。
一場百年不遇的新冠肺炎疫情，打亂了全社會的發展節奏，武漢封城，經濟暫停，高考也延遲；盡管國內的疫情被基本控制，但后續而來的洪災又讓國人揪心不已。而站在更大的視角去看，中美關系遇冷，保護主義抬頭，我國發展的外部環境并不好······
時至今日，整個社會發展依然沒有完全走出新冠肺炎疫情的陰霾，但我們別無選擇，只能砥礪前行——尤其面臨著國家在大形勢變化中提出的新基建重大歷史機遇，我們責無旁貸，唯有以自身實踐投入其中。
基于這一大背景，一場人工智能和機器人領域的重磅大會，落地深圳。
2020 年 8 月 7 日，由中國計算機學會 CCF 主辦，雷鋒網和香港中文大學（深圳）聯合承辦，鵬城實驗室和深圳市人工智能與機器人研究院協辦的 CCF-GAIR 2020 全球人工智能與機器人峰會，在深圳前海華僑城 JW 萬豪酒店正式開幕。
作為中國國內最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR 大會已經度過了四次精彩而又輝煌的歷程。CCF-GAIR 2020 延續了過去的強大陣容，提供了 15 個專場（人工智能前沿專場、機器人前沿專場、智能駕駛專場、AIoT 專場、AI 芯片專場、視覺智能·城市物聯專場、AI 源創專場、AI+ 藝術專場、企業服務專場、工業互聯網專場、AI 金融專場、醫療科技專場、智慧城市專場、聯邦學習與大數據隱私專場、前沿語音技術專場）。
值得一提的是，本次 CCF-GAIR 2020 還特別設置了紀念 Thomas S. Huang 圓桌論壇。此外，雷鋒網鯨犀頻道也將帶來一場「鯨犀×騰訊“千帆計劃”數字產業沙龍」，旨在為所有想要在智能時代完成轉型、升級的企業提供新思路。
同時，CCF-GAIR 2020 緊跟時代機遇 “新基建”，以 "AI 新基建，產業新機遇" 為主題，探討 AI 的學術基礎研究和產業落地。
根據大會安排，在 8 月 7 日第一天的主會場中，已經成功舉行的是 CCF-GAIR 2020 的盛大開幕式、由多位學界業界大咖閃耀登臨的 AI 前沿專場和充滿意義的紀念 Thomas S. Huang 圓桌論壇。
在演講環節，高文院士借鑒人類視覺系統談到了城市大腦 2.0，周志華教授通過破譯瑪雅歷法的真實案例介紹了反繹學習的過程，陳長汶教授談到了新一代視頻物聯網的五大技術挑戰，荀恩東教授用數學原理去解讀語言結構……八位大咖從各自角度出發，奉獻了一場思想的盛宴。
而在下午的紀念 Thomas S. Huang（大家稱之為 Tom）圓桌論壇環節，陳長汶教授談到了 Tom 的桃李滿天下，楊士強教授談到了 Tom 對清華大學講席教授組制度的影響，顏水成教授談到了 Tom 的愛和謙卑，王孝宇博士談到了 Tom 的幽默——值得一提的是，在談到 Tom 時，沈向洋教授淚灑現場……
眾多無比重要的時刻和無數思想觀點的碰撞，讓這一天成為絕對值得重點回顧的一天。
上午九時許，大會組委會主席、清華大學教授、鵬城實驗室黨委書記楊士強教授以開幕式主持人的身份登上舞臺，標志著 CCF-GAIR 2020 大幕的拉開。
大會開始，中國計算機學會 CCF 副理事長、華中科技大學金海教授登臺致辭。他表示，作為中國計算機領域影響最大的專業社團，CCF 秉承會員構成、會員治理和服務會員的理念，每年舉辦幾百場次的各種規模的學術會議，產業和技術論壇和培訓，其中有面向計算機領域的大聚會--中國計算機大會 CACC、面向青年學者的計算機青年科技論壇、面向青少年并激發他們對計算機興趣的全國青少年信息學奧林匹克 NOI、聚焦學科前沿熱點促進學科交流的學科前沿講習班等等。
金海教授表達了對深圳在人工智能和機器人領域未來發展的信心。同時，金海教授還對 CCF-GAIR 2020 大會主題作了一番闡釋：
今年大會主題是“AI 新基建、產業新機遇”，一方面，是希望在大會舉辦 5 周年之際，在前幾年大會討論產學結合、產業落地和垂直細分的基礎上，做一個系統的總結和回顧；另一方面，在過去幾年 AI 紛紛走向產業化落地的大背景下，大會從人工智能基礎研究出發，推動人工智能走向更多的應用、更多的可能，在更多領域落地。
伴隨著開幕式的完成，本次大會正式進入到第一個專場，也就是 AI 前沿專場。本專場設置了上午場和下午場，包括 5 個重磅大會報告和 3 個精彩主題演講。
作為本次大會的重磅環節，AI 前沿專場率先迎來了一位重量級的學術嘉賓——中國工程院院士，鵬城實驗室主任，CCF 會士，ACM/IEEE Fellow 高文。
高文院士目前還擔任北京大學教授、新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟理事長、全國專業標準化技術委員會副主任、數字音視頻編解碼技術標準 (AVS) 工作組組長，主要從事人工智能應用和多媒體技術、計算機視覺、模式識別與圖像處理、虛擬現實方面的研究，在本領域國際期刊上發表論文 200 余篇，國際會議論文 600 余篇。
在大會上，高文院士以遠程視頻的形式，為大會帶來了長達 40 分鐘的大會報告，報告主題為《城市大腦 2.0，邊端云合理分工的人工智能賦能系統》。
在報告中，高文院士主要從智慧城市建設的角度出發，探討了城市大腦從 1.0 到 2.0 版本的演變。他表示，城市大腦 1.0 是以云為中心的，但它會存在一些問題；因此，借鑒人類的視覺系統，城市大腦 2.0 將邊、端和云容納起來。
高文院士表示，邊、端、云結合最核心的技術是數字視網膜，它是整個城市大腦 2.0 的一個基本架構，我們稱之為仿生視網膜的計算架構；要想把數字視網膜技術全部用起來，需要用到一些使能技術，包括視頻編碼、特征編碼、聯合優化和深度學習模型編碼等。
高文院士表示：
簡單來說，數字視網膜是三個編碼流合并的系統，視頻流和特征流是最主要的，這兩個流時時刻刻都是匯集到一起進行傳輸的，第三個是模型編碼，只是在模型需要壓縮的時候，從云端推到邊緣端或者終端上，進行一些增量的更新。有了數字視網膜，就相當于城市大腦邊緣或者是終端方面就可以做得更高效，效能比更高，這樣就可以減少對云端算力的依賴，同時云端的響應可以更精確、速度更快，這樣就使得城市大腦可以做得更好一些。
最后，高文院士稱，在數字視網膜的作用下，城市大腦 2.0 可以比城市大腦 1.0 在編碼方面節省 50% 的存儲和帶寬，同時可以節省 90% 以上的云計算算力資源，而且它對圖像特征的提取和分析延遲比較低、精度比較高，這就是數字視網膜帶給城市大腦 2.0 的一個好處。
接著進行大會報告的，是南京大學人工智能學院院長，CCF 會士，ACM、AAAI、IEEE、AAAS、IAPR Fellow 周志華。
周志華教授目前還擔任中國計算機學會常務理事、中國人工智能學會副理事長，江蘇省計算機學會理事長，江蘇省人工智能學會理事長，IEEE 南京分部副主席。他主要從事人工智能、機器學習、數據挖掘等領域的研究工作，主持多項科研課題，出版《機器學習》(2016) 等著作，在本領域一流國際期刊和頂級國際會議發表論文兩百余篇，被引用四萬余次。
在大會上，周志華教授也帶來了非常精彩的大會報告，報告主題為《反繹學習（Abductive Learning）》。
在報告中，周志華教授從當前最大的人工智能模型 GPT-3 出發，談到當前人工智能模型在工業領域的突破主要是依賴強大的算力和大數據的支撐，但這背后需要大量的資金投入；而從學術界的角度，應該回到本源，做一些探路性質和思考未來的工作。
由此，周志華教授談到了一個重點：如何在現實應用中將人工智能技術與知識結合起來。
周志華教授表示：
我們知道邏輯推理比較容易利用知識，而機器學習比較容易利用事實或者是證據。但是，人類在做決策和分析的時候，其實并不是只依賴于中間某一個方面，而是兩者相結合。我們既用到了事實、證據，也用到了知識。這兩方面在人身上本來就是結合起來的，那做人工智能的模型、算法，也應該想辦法把它們結合起來。
由此，周志華教授談到了自己最新提出的新概念——反繹學習（Abductive Learning），也就是從不完備的觀察出發，得出最可能的解釋。隨之，他通過一個破譯瑪雅歷法的真實案例介紹了反繹學習的過程。
最后，周志華教授表示，將邏輯推理和機器學習相結合，有非常好的前景；我們現在都在談數據、算法和算力，但是未來不能忽略知識，知識凝聚了人的智慧，過去十幾年都從數據驅動做人工智能，現在是把數據驅動和知識驅動結合起來了。
接著進行大會報告的，是香港中文大學（深圳）校長講座教授，AIRS 中心主任，中科院云計算中心首席科學家，IEEE Life Fellow 黃鎧。
黃鎧教授多年任教于南加州大學與普渡大學，于 2018 年應聘香港中文大學（深圳）校長講座教授，他還是 IEEE 計算機學會的終身會士，獲得中國計算機學會（CCF）2005 年首屆海外杰出成就獎。2012 年獲得 IEEE CloudCom 云計算大會終身成就獎。他在計算機結構、并行處理、云計算、物聯網領域推出了 250 篇論文及 10 本專著，專著被翻譯為 4 國文字。
在大會上，黃鎧教授也帶來了非常精彩的大會報告，報告主題為《5G Cloud, AIoT and Edge Computing》。
在報告中，黃鎧教授首先表達了一個觀點：計算機一定要走向智能化，如果只是高性能計算 + 序列化的云，那么這里的云計算就缺乏智慧；除了算力、算法，還要有智慧；因此 AI、機器學習、深度學習要布局在云端，而且要圍繞云端開發邊際云（Edge Cloud）。
談到 5G，黃鎧教授表示，5G 的意義首先是速度更快。除此之外，還有很多方面的更新——第一是容量，它可以接受更多的信號和數據；第二是時延，5G 的時延有希望降低到 1 毫秒；第三是頻率的問題。
最后黃鎧教授談到了 SpaceX 發射的通信衛星。他表示，目前 SpaceX 目前已經發射了 720 個通信衛星，未來會增加到 12000 個；它未必會取代 6G，但毫無疑問會連接大量的 IoT 設備。他還談到了 GPS 或者北斗衛星，它們都是處在高空或者中高空的衛星，而北斗三號全球衛星導航系統在近期正式開通，非常了不起。
上午場最后一位登場的是科大訊飛聯合創始人、輪值總裁胡郁。
胡郁是中國科學技術大學信號與信息處理專業工學博士，教授級高工；國務院特殊津貼專家；科技部新一代人工智能戰略咨詢委員會委員；科技部 863 類人智能重點項目首席專家；語音及語言信息處理國家工程實驗室執行主任；中科院人工智能產學研創新聯盟應用規劃組組長；中國科學技術大學兼職教授、博士生導師；中國人工智能學會副理事長，會士；中文信息學會的常務理事；湖畔大學二期學員。
在大會上，胡郁博士帶來了精彩紛呈的主題演講，題為《人工智能的顛覆式創新和典型應用》。
在主題演講中，胡郁博士提到，人工智能最重要的是基于語音和語言的認知智能，其應用場景主要有兩大方面——交互智能和專家系統。交互智能可以讓機器像人一樣自然地交互，應用到視覺、語音和傳感器等各方面的技術；專家系統能夠通過人工智能的學習能力，學習專家的知識和經驗。
在未來，人機交互將改變人和機器之間的關系，改變流量的入口。在行業方面，會有越來越多的專家系統會起到供應側改革的作用，包括教育、醫療、政法、智慧城市等。
最后，胡郁博士表示，相信將來每個企業、領域和行業都建立自己的人工智能系統，成長為將來商業生態當中的控制節點。
至此，AI 前沿專場上午場告一段落。
下午兩點鐘，AI 前沿專場下午場正式開始。主持 AI 前沿專場下午場的，是深圳市人工智能與機器人研究院執行院長、國際歐亞科學院院士、IEEE Fellow 李世鵬。
首先登臺進行大會報告的，是北京語言大學信息科學院院長荀恩東。
荀恩東教授先后在微軟亞洲研究院、香港科技大學工作，研究領域為自然語言處理；他的主要研究內容為漢語語義計算和語言資源建設，其主持開發的 BCC 語料庫，是國內外最大的在線語料庫，為語言研究和開發的首選語料庫。他提出了用于漢語語義分析的意合圖理論和構建方法，帶領團隊揭榜工信部人工智能重大攻關任務，在多個領域開展漢語語義理解落地應用工作。
在大會上，荀恩東教授帶來了非常精彩的大會報告，報告主題為《語音智能核心問題——語義理解》。
荀恩東教授表示，語音智能之所以那么難，是自然語言的特點決定的，畢竟自然語言的歧義無處不在；其中歧義包括語義、詞法、語法、語意、語用等方面的內容，還涉及到語言多樣性，并且面臨著知識瓶頸。
基于這個背景，荀恩東教授提到了語言智能的四類應用，分別是分類、生成、抽取，校對。他表示，語言理解是語言智能的主要任務，這涉及到理解的目標、途徑和主要的模型。
他表示：
實際上，在處理語言時，所謂的理解就是確定了概念與語言單元的映射，以及知道承載概念單元的語言屬性，并且知曉了不同語言單元之間的關系。語言單元在不同的場景里面有不同的表現，有的可能就是簡單的詞和詞之間的關系，詞的屬性，有的可能是涉及到句子和句子之間的關系，段落和段落等。
荀恩東教授還表示，語言關系在數學上可以表現為序列的關系、幾何關系、數的形態和圖的形態，復雜的問題是這些形態的組合；所以做語言理解實際上就是把自然語言做結構化，這種結構化是計算機可操作的一個結構化的方案，這種結構化的方案很容易對接落地的需求。
接下來登場的是京東集團技術副總裁，IEEE Fellow，京東人工智能研究院常務副院長何曉冬。
何曉冬博士的主要研究領域為自然語言處理和語言與視覺多模態信息處理，他和合作者提出的 DSSM、HAN、Bottom-Up Attention、DistMult、AttnGAN、MS-Celeb-1M 等工作在業界獲得廣泛應用，多次獲得 IEEE 和 ACL 的最佳論文獎項及贏得重要的人工智能技術大賽。在加入京東之前，何曉冬博士曾在微軟雷德蒙研究院任首席研究員，深度學習技術中心（DLTC）負責人。
在大會上，何曉冬博士圍繞“多模態自然語言處理技術進展及在工業界的實踐”帶來了精彩紛呈的主題演講，題為《多模態人機對話與交互：理解、創作、決策》。
何曉冬博士提到，超大規模語言模型實驗包括了三方面挑戰：
技術路線是端到端的“暴力美學”還是知識與推理驅動？
評測指標在生成對話回復層次上“擬人”還是在整體體驗上“擬人”？
系統任務是否只是語言理解？
對于這些挑戰，在開展了 GPT-3 這樣的多任務大數據語言模型之后，我們還可以做什么？何曉冬博士表示：
我覺得我們可以做更多需要知識驅動的任務，這需要知識和常識的支撐，需要推理和決策，比如說一些復雜的任務型的對話系統，它可以驅動我們研發真正高級的智能模型。另外一個是數據，我們還需要更多模態的數據，模態的交叉會帶來比目前高幾個數量級的數據，比如說跨模態的信息集合和連接，可以通過大量的多模態數據，使得無監督學習可以更高效獲得更全面的模型，比如說通過海量文本、語音、圖像、視頻數據，建設跨模態數據集和知識庫。
接下來登臺進行大會報告的，是鵬城實驗室副主任、香港中文大學（深圳）校長講座教授、IEEE Fellow 陳長汶。
陳長汶教授目前還擔任中國科學技術大學大師講席教授、SPIE Fellow。他曾擔任 IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology （視頻技術頂級期刊）和IEEE Transactions on Multimedia （多媒體的頂級期刊）的主編以及多個國際一流期刊的編委，在圖像視頻處理與分析、電子成像、視覺通信、移動通信等領域做出了卓越貢獻。
在大會上，陳長汶教授做了長達 40 分鐘的大會報告，報告主題為《視頻物聯網——新一代智能化物聯網》。
陳長汶主要談到了新一代視頻物聯網的特別之處。他表示，傳統的視覺傳感器通常為單一應用設計，數據存于本地；但是其聯網之后視覺傳感器數據的應用價值將輕易翻倍。同時，新一代視頻物聯網平臺需要在“在線數據處理、智能化緩存和高效傳輸之間”取得平衡。
由此，陳長汶教授談到了視頻物聯網的五大技術挑戰：
感知前端嵌入式視覺數據處理至關重要，并需要與前端存儲部件，聯網鏈接，和各級的能耗效率設計聯合優化；
可靠和自適應的視頻物聯網通訊鏈接能力才可以保證圖像/視頻數據在聯網的大環境下充分得到應用；
視頻數據壓縮和視頻數據分析的集成平臺設計才能夠提供有效的基于視頻物聯網應用的有效搜索和檢索；
網絡安全和個人隱私的恰當平衡才能夠保障直觀敏感的視覺傳感器數據的共享和分布式處理。
建立視頻物聯網和標準平臺是最后的關鍵，是破解信息孤島現象以達到全系統優化的必要條件。
在大會報告的結尾，陳長汶教授主要談到了 5G 在視頻物聯網走向應用方面的重要作用。他表示，5G 網絡在增強移動寬帶、高可靠超低時延通信和海量機器類型通信三個方面的特征，將有助于視頻物聯網在醫療、消費電子產品、交通和自動駕駛、機器人、工業制造等方面產生重要的行業應用。
最后登臺的，是依圖科技 CTO、新加坡工程院院士、IEEE Fellow、IAPR Fellow 顏水成，他也是 AI 前沿專場的最后一位講者。
顏水成教授的主要研究領域是計算機視覺、機器學習與多媒體分析，迄今在國際頂級期刊及會議共發表 600 余篇論文，論文引用過 4 萬次，H-index 107。他領導的團隊是計算機視覺領域兩個核心競賽 Pascal VOC 2012 收官之戰和 ImageNet 2017 收官之戰的雙料冠軍團隊，前后八年共 10 次獲得兩個競賽 winner 和 honorable-mention 獎項，10 余次最佳（學生）論文獎項，曾取得多媒體領域核心會議 ACM MM 最佳論文獎，最佳學生論文獎，最佳技術演示獎的大滿貫。
在大會上，顏水成教授進行了精彩的主題演講，他的演講題目是《芯智能，新基建》。
演講開始，顏水成教授主要從新基建的產業大規模應用出發，談到學術界和工業界在人工智能探索方面的差別；其中，學術界追求算法的可復制性、新穎性和公平性，而工業界的最終面向對象是客戶，而客戶是不關心過程的。
基于此，顏水成教授認為，工業界要想讓人工智能走向落地，一個非常重要的點是要讓人工智能的成本降低，讓用戶用得起；這時候就需要把算法的效能和芯片的效能通過協同開發的方式去形成人工智能的解決方案，而不是純粹的算法——這種解決方案稱之為芯智能。
最后，顏水成教授談到了 "算法即芯片" 的理念，他表示：
要想打造一款有競爭力的芯片，要清晰明白這個芯片典型的使用場景，它的主要算法以及這些算法在未來幾年里可能的發展趨勢，然后根據這些信息再去對芯片架構進行優化，以及對工具鏈做相應的優化，最后實現它們相互的優化，但同時也要保障芯片和算法能夠分層解耦。
在眾多嘉賓的演講結束之后，AI 前沿專場迎來了最具紀念意義的圓桌論壇環節，該環節是為了紀念計算機視覺之父、華人計算機視覺一代宗師 Thomas S. Huang（黃煦濤教授），并以此來回顧中國計算機視覺的 40 年傳承。
參與這一環節的嘉賓，都與黃煦濤教授有著深厚的淵源，他們分別是：
陳長汶：鵬城實驗室副主任，香港中文大學（深圳）校長講座教授，IEEE Fellow；
沈向洋：清華大學教授，前微軟全球執行副總裁；
楊士強：清華大學教授，鵬城實驗室黨委書記，CCF 會士；
張正友：騰訊 AI Lab & Robotics X 主任，CVPR 2017 大會主席，ACM、IEEE Fellow；
顏水成：依圖科技 CTO，新加坡工程院院士，IEEE、IAPR Fellow；
田奇：華為云人工智能領域首席科學家，IEEE Fellow；
王孝宇：云天勵飛首席科學家；
文鎮：騰訊看點內容 AI 實驗室負責人。
其中，陳長汶教授還同時擔任本次圓桌論壇環節的主持人。
在論壇開始，陳長汶教授談到了黃教授與弟子們的師承關系，他表示，黃教授門下大概有 120 多個博士生，其中他在大陸的弟子占到了 70% 到 80%，這還不包括他的學生的學生。一個令人動容的點是——黃教授在去世前三天還有一個博士答辯。
接著，在一個感人的紀念視頻之后，各位論壇嘉賓各自談到了自己眼中的黃煦濤教授（大家都稱呼為 Tom）。
首先發言的是沈向洋教授，他在看完視頻后當場流淚，令人動容。 他表示，當年自己在念研究生的時候，Tom 的名字威震四海，而且在很多方面教會自己做人；Tom 和他的太太一生深情，是我們作為父母、夫妻學習的榜樣。他還表示，Tom 是段子高手，非常有幽默感。
接下來發言是楊士強教授。楊士強教授主要談到了 Tom 與清華大學講席教授組制度的身后淵源；他表示，Tom 是清華比較早期的講席教授組，他花了很多時間牽頭把信號處理、視覺、多媒體領域的國際教授請過來，帶來了海外的最新學術資源，從而對清華大學人才培養理念的落實產生了實質性的重要影響。
隨后發言的是張正友博士。張正友博士表示，自己雖然不是 Tom 的學生，但是很早就聽說過他的名字，他也一直是高山仰之的豐碑；Tom 非常平易近人，自己也與他保存了幾十年的友誼。張正友博士還強調，Tom 對計算機視覺的影響是全球性的，而不僅僅是中國，他也推動成立了 ICCV。
接著發言的是顏水成教授。顏水成教授表示，自己人生的最大遺憾，就是在與 Tom 最后一次連線時沒有說上話；他表示，除了學術，恩師讓人感受到的是滿滿的愛和謙卑，而且 Tom 能夠在工作和生活之中取得好的平衡——他還稱，人的內心深處有很多真和純的東西，我們都希望擁有，但卻因為各種原因放棄，但恩師卻用一種優雅的方式活出來了。
接下來發言的，是田奇教授。田奇教授表示，自己當年在選擇導師的時候，詢問學長誰適合做老師，學長推薦了 Tom，而自己與 Tom 談論 10 分鐘就成為他的學生——成為 Tom 的學生是自己學術生涯中最幸運的事情。
隨后發言的，是文鎮博士。文鎮博士表示，自己其實是后輩，Tom 是自己的博士導師，然而楊士強教授也是自己在清華大學的老師，自己的父親比 Tom 小一歲，所以 Tom 和夫人像父母一樣對自己進行關心和照顧。文鎮博士強調，Tom 終身保持了對新技術和新想法的追求，除了計算機視覺，他還做視覺和語音的結合、視覺和圖形學的結合，目前這種思想還在落地。
隨后發言的，是王孝宇博士。王孝宇博士表示，第一次見到 Tom 是在 2009 年的一個交流會上，當時 Tom 已經非常有名，但卻十分謙虛，是一位令人敬佩的長者；自己畢業后，與 Tom 的交流更加密切。Tom 桃李滿天下，學術界、科技圈都能看到 Tom 學生的身影。Tom 曾說：“I am made of by my students”，但沒有 Tom，就沒有中國計算機視覺今天的成績，希望我們在這個傳承的過程中，緬懷 Tom，發揚他的精神。
接著，陳長汶教授也談到了自己心中的黃教授。他表示，Tom 雖然個子不高，但是真正是學術上的巨人，自己雖然達不到那種高度，但一直在努力；Tom 確實是幾十年甚至是一個世紀出一個的學術大師，另外從一些瑣事里面能夠感受到他的為人非常謙遜，不僅學術做得好、為人好，他與夫人的一生也是幸福的一生，夫妻恩愛的楷模。
他表示：
他對我們有專業上的影響，也有人格上的影響，我們非常幸運成為他的學生，而且我們也非常努力地想成為他那樣的導師。我相信在學術界的人也都是這么想的，在工業界的人也是這樣想的，盡管大家的角色不同，但是我們都希望成為 Tom 這樣偉大而又平凡的人。
最后，在大家的掌聲中，紀念 Thomas S. Huang 圓桌論壇環節正式結束，而整個 AI 前沿專場也由此畫上圓滿句號。
除了人工智能前沿專場和紀念 Thomas S. Huang 圓桌論壇，大會還在首日正式頒發了 CCF-GAIR 最受 AI 業界關注的 2020 年度 AI 最佳成長榜獎項。
本次雷鋒網「AI 最佳成長榜」最終被提名和申請榜單的 AI 創業公司達 452 家，涵蓋雷鋒網此前預設的當下最受關注的 12 大領域，5 大方向。經過專家評審團長達一個月的集中評審，最終評選出 60 家在產品能力、技術能力、商用價值、數字化改革以及新基建背景下最具成長潛力的代表性 AI 企業。
備受矚目的 2020 年度 AI 最佳成長獎榜單，可參見文末。
正如每一場大戲的開場之后都會有精彩的片段一樣，緊跟在 CCF-GAIR 2020 第一天內容之后，是同樣無比精彩的 14 個專場環節（包括機器人前沿專場、智能駕駛專場、AIoT 專場、AI 芯片專場、視覺智能·城市物聯專場、AI 源創專場、AI+ 藝術專場、企業服務專場、工業互聯網專場、AI 金融專場、醫療科技專場、智慧城市專場、聯邦學習與大數據隱私專場、前沿語音技術專場），這些專場分布在兩天時間，囊括了國內人工智能和機器人學術界、工業界及投資界三大領域，也有更多相關的大咖將會以主題演講或圓桌討論的形式來對相關話題進行深入的探討。
在此，雷鋒網也呈現出本次 CCF-GAIR 大會接下來兩天的具體日程，如下：
可以說，經歷了如此高規格活動現場和高密度信息容量的雙重洗禮，CCF-GAIR 第一天已經在人工智能學界和業界綻放出無與倫比的光彩；而在接下來的兩天里，有更多值得關注的人工智能科技華章在正處于人們的期待之中，我們不見不散！
附：2020 年度 AI 最佳成長榜
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