7月7日，2023世界人工智能大会“认知世界 智创未来”主题论坛在上海世博中心举行，论坛吸引了一批全球顶尖专家相聚于此，这是华院计算技术（上海）股份有限公司（下称“华院计算”）连续第五年在世界人工智能大会上主办论坛活动。

在论坛成果发布环节，华院计算与中国信息通信研究院联合发布了国内首份《认知智能技术和应用研究报告》（下称“报告”或者“华院报告”），报告围绕当前认知智能发展环境、技术链路、典型应用场景及未来发展方向等维度，进行了观点分享与技术产业分析。

认知智能技术日益成熟

人工智能研究分为三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能。随着人工智能数据、算法和算力的快速发展，从理论研究到技术落地到应用场景开发，人类在认知智能技术上不断取得突破，正在“教会”机器像人类一样“思考”。

认知智能取得突飞猛进绝非偶然，华院报告指出，AI核心要素正推动认知智能快速发展。数据要素方面，数据数量、质量大幅增长、提升，为由数据训练模型提供必要基础；算力要素方面，算力规模持续扩大和计算环境不断创新，为认知智能算法研究及产业落地提供强力支撑，据估计，我国2023年智能算力规模可达427百亿亿次/秒，较前一年提升59.3%，硬件厂商助力满足认知智能在复杂场景的计算速度要求。

多学科知识互相融合为认知智能提供新思路。在某些场景下，数据并不充分，此时将与认知科学相关知识加入模型，能克服数据不足、数据噪声、数据偏差等问题，提升模型的鲁棒性（robustness）。据报道，本报告的发布方华院计算除了招聘数学、计算机、数理统计学人才外，还将脑科学、认知科学、心理学、生物学等的人才纳入麾下，走在了行业的前列。

算法的创新迭代推动认知智能在推理、预测能力提升。机器学习、深度学习、强化学习既让AI能够更好的完成分类、识别或生成任务，又能通过以往任务汲取经验，提高模型在新任务上的泛化能力，还能在与人类的交互中不断优化模型，提高实体识别准确性与鲁棒性。多模态学习通过整合多种不同模态数据中的信息，实现各个模态间信息交流和转换，利用多模态数据之间的互补性，可学习到更好的特征表示，进一步提高机器对复杂场景的认知能力。

知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。作为一种揭示实体之间关系的语义网络，可形式化地描述现实世界的事物及其相互关系，寻找不确定关系中的最优解。

华院报告指出，认知智能发展已能完成较高级任务，如认知规划和决策以及情感计算。认知规划和决策是认知智能的核心环节之一，可帮助机器更好理解复杂认知任务，通过确定最优行动计划以达到预期目的。认知规划和决策将复杂问题分解，并对各类因素分析并逐步调整行动计划，叠加深度学习、强化学习等算法，有望帮助人类在现实工作、生活中做出判断和决策。

情感识别通过交互设备获取的图像、视频、文本等多模态数据，帮助机器更好地识别用户情感。这意味着机器在未来不仅能为人类解决问题，还能够像人类一样识别、理解、表达感情。

应用场景纷纷落地

认知智能技术的不断完善，加上去年底AIGC的横空出世，人们对认知智能应用有了更多的期待，华院计算在报告中对认知智能在医疗、金融、制造、教育等行业的现实应用做了全面的介绍。

在医疗领域，认知智能能结合医生经验，模拟医生问诊，根据患者独有信息，在帮助医生准确诊断的同时，提供个性化的医疗服务，同时优化医疗资源。在金融科技领域，认知智能通过对金融数据进行结构化提取和智能化分析，构建金融行业知识图谱，满足金融机构当前面临的海量化、碎片化、多元化的金融服务需求，助力金融业显著降本增效，提升服务质量。

我国制造业正经历数字化转型，认知智能赋能价值已渗透到产品设计、生产规划、生产实施、生产交付等诸多重要生产环节，认知智能既为制造业转型提供空间与方向，又为转型成功的企业提升长久的竞争力。

认知智能还与教育紧密融合，在教学评估、课后辅导、辅助学习等多方面促进教育方式创新变革。认知智能除能提供优质的教育教学内容外，其核心优势在于能为不同学生提供不同的学习内容，在减轻教师负担的同时真正做到因材施教。

报告的结尾部分，华院还对认知智能的未来发展做出了展望。华院认为，认知智能需要加强可解释性，提高用户对决策过程的理解与信任，让用户“知其然”，也要“知其所以然”。同时，报告还讨论了认知科学与脑科学之间未来的交叉研究，报告称认知智能未来可能会像人类一样，产生“意识”。对此，华院计算已率先展开相关研究。

华院计算“数箭齐发”

华院计算在伯克利数学系毕业的海归博士宣晓华的带领下，深耕算法20余年。在技术领域，华院依托斯梅尔数学和计算研究院以及认知智能研究中心，侧重知识与数据融合等新一代人工智能前沿技术研究和方法创新，不断超越自我。在应用领域，华院在智能制造、数字治理、数字文旅、零售金融等行业“数箭齐发”，实现了“技术+应用”的双轮驱动。

本次报告中华院对一些现实应用做了详细的举例。如华院“智能化配煤系统”，以偏态学习算法为基础结合炼焦煤资源数据推荐配煤方案，在保持焦炭质量稳定及生产能效基础上，不断优化焦煤配比，同时，将焦炭质量预测的误差控制在焦化厂可接受的小波动率内，防止因误差变化频率较大而造成的生产风险。

在医疗领域，华院以数字人、智能对话、智能分析等技术构建的虚拟认知评估师一体机，可用于智能化认知评估测试。依据经典的认知功能评测量表，设计虚拟人对话交互，使得患者和老年群体可以通过与虚拟评估师对话来完成标准的认知评估测试。

目前，认知智能正步入发展快车道，大模型应用热潮又为其注入一股新能量，华院计算这份报告是公司多年经验的结晶，报告对行业内公司进一步探索认知智能技术、开发认知智能应用场景有一定的指导意义。专家、学者、行业从业者的共同努力，必将使认知智能步入新的阶段……