田永鸿教授表示，人工智能是当前国际科技竞争的重点领域，我们需要加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，在短板上抓紧布局。

面对高水平人才不足，AI基础理论和原创算法差距较大，高端芯片、关键部件、高精度传感器等基础薄弱，未形成具有国际影响力的人工智能开源开放平台等问题。对此，鹏城实验室从平台筑基、标准张脉、开源赋能三个维度入手，着力建设具有国际影响力的AI超算平台，支撑AI基础研究与重大应用需求；建立AI国家/团体标准，齐心协力，求同存异，加速开放共享；以开源开放形式AI赋能应用场景，促进AI发展，构建AI生态。

亚马逊首席科学家李沐以《构建深度学习开源生态的努力和思考》为题，立足于深度学习技术，与大家共同探讨他在构建深度学习开源生态的经验。

李沐自2014年进入深度学习领域，从降低深度学习上手门槛、减少深度学习机器成本这两点出发，在过去五年探索出一些开源的深度学习工具，包括Apache MXNet、GluonNLP、书籍《动手学深度学习》，来帮助不同层次的开发者。

另外，他谈到机器成本是学习成本外的障碍，机器成本下降比不过算法复杂度的增加，在新硬件上优化快速变化的深度学习模型很困难。对此，专门AI定制的芯片或者边缘计算可以有效缓解，他们还采用编译器解耦计算实现和硬件优化来促使支持新算法和新硬件更简单。最后他表示，深度学习开源的落地场景、用户需求仍在快速变化，没有尘埃落定，开发者应有开放的心态来拥抱这些改变。

华为云通用AI服务总经理、语音语义创新Lab主任、首席科学家袁晶以《AI的落地和落地的AI》为题，立足于人工智能技术，与大家共同探讨人工智能技术与行业AI落地实践。

AI是一种新的生产力，改变将涉及各个行业。例如教育、健康、媒体、制药、物流、金融等各行各业都将在AI的加持下向更加智慧的方向发展。

袁晶强调，探索AI落地的唯一方式便是实践，他特别介绍了华为全栈全场景AI，其中应用使能提供全流程服务（ModelArts），分层API和预集成方案；MindSpore支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架；CANN是芯片算子库和高度自动化算子开发工具；Ascend是基于统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片。

华为开放多年AI研发积累，将更多的开放能力全面释放。其中包括面向所有AI开发者打造的一站式AI开发平台ModelArts，将大幅提升AI开发效率，降低开发门槛；HiLens端云协同AI开发及应用平台，提供一站式AI应用开发、分发、部署、管理平台，Skill开发、Skill市场、设备管理、数据管理等功能。华为全栈全场景AI服务与面向开发者的种种权益，华为将自己的能力开放出来，不仅可以让开发者们紧抓AI技术红利，更能促使整个AI行业在实践中快速落地。

百度深度学习技术平台部总监马艳军以《飞桨大规模分布式训练和高速推理引擎》为题，分享了开源深度学习平台飞桨的核心框架设计和技术。

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