2020年11月20日，由中国科学技术协会主办，中国国际科技交流中心、中国人工智能学会、新加坡通商中国承办的“中新数字经济与人工智能高峰论坛”云端召开。主题报告环节，澎思科技首席科学家、新加坡研究院申省梅院长带来了《新加坡智慧国启示，以人工智能驱动数字经济升级》的精彩演讲。
申省梅
澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长
以下是申省梅院长的演讲实录：
今天想和大家分享的是新加坡智慧国的启示，以人工智能来驱动数字经济的升级，我会围绕下面四个主题和大家分享。
2017 年，新加坡就已经在全球智慧城市榜上名列第一，2020 年又在智慧城市的指数榜上名列全球第一。新加坡从国家战略布局、政策、资金投入、顶层设计四个层面入手，战略确定了方向，政策保证背书，资金提供底气，顶层设计规划来具体执行。
世界现在正在发生巨大变化，基本的推动力之一就是数字化转型，而全球经济也在经历着数字化转型，且发展速度非常惊人。数字化转型就是使用最新技术来做你已经做过的事情，而且会做得更好。人工智能以及新的技术都会为数字化转型带来新的商机和新的商业模式。
2006 年，新加坡就发布了《研究创新与企业计划 2020》，在接下来的 5 年中提供了 190 亿美元用于研发。2020 年 6 月，新加坡副总理兼财务部长王瑞杰宣布，新加坡政府将拨款 200 亿新元，支持未来 5 年的科研计划，以提升新加坡的竞争力，人工智能就是其中的一个领域。
下面我讲讲在新加坡政府制定的政策下，其他的部门是怎样实施的？
澎思作为本地企业，如何参与 AI 在新加坡的研发创新，以及落地应用？AISG 是由国家研究基金会（NRF）发起的国家 AI 计划，目标是提升整个国家人工智能水平，培养 AI 人才，建立 AI生态系统。在这个计划下，有 100 个 AI 的项目，澎思研究院和新加坡国立大学合作的项目就是其中之一。在这个项目中，我们目标是要开发新一代的 AIoT 系统，其中包括 AI-ISP 的 sensor 和联邦分布式的神经网络。
这是其中一部分中间结果。我们都知道，相机成像时都会有一个 ISP（Image Signal Processing）, 图像信号处理器里使用了各种各样的图像处理技术（比如去噪声、白平衡、宽动态范围成像等技术），这些技术之间互相制约很难达到理想的成像质量，我们利用 AI 深度学习技术，能够在不同的灯光（逆光、背光、暗光）环境条件下，都可以得到一个比较理想的图像质量。这是项目中的第二部分。我们的出发点是针对新的 AIOT普及，会牵涉到把 AI 布署到各个终端，而终端有不同的有限资源，而且本地的数据都会受到保护。在这种情况下，我们应用了联邦分布式学习的机制设计训练系统和下载系统，使训练的模型都能够针对不同终端资源得到最佳优化，而又没有使用私有数据。
另外，新加坡资讯通信媒体发展局 (IMDA)有一个开放式创新平台，它是一座促进创新合作、解决实际业务问题的桥梁，能让很多机构尽快找到新颖的、创新的先进技术和解决方案，并且让参与机构提升其内部运作的数字化、智能化，从而提高工作效率，并且丰富用户体验，创造新的价值。
澎思具有全栈技术，尤其是 AI 和计算机视觉技术，希望能够利用我们的优势，在这个平台上为各种机构提供他们解决问题的方案。下面介绍几个应用的案例，其中之一就是新加坡文物局（NHB），他们在寻找如何利用 AI加强用户体验，提高工作效率。从访客注册到买票，以及到参观整个画廊，全程是自动化无感通行，并且能够根据用户访客身份，以及国家的来历、喜好、在哪个画廊，及时推荐好的项目给他们，让他们体验更好。最具有挑战的是，人脸识别要在弱光、暗光下能够发挥作用，访客走到不同的画廊，能及时推送他们想要的东西。
另外一个项目是，老人院等社会服务机构在寻求自动护理、自动监控、安全防卫，同时协助有限的看护人员减轻负担，提高效率的 AIoT 的解决方案，包括异常行为的检测、老人摔倒的检测。IMDA 旗下有一个 SG digital office，这次疫情期间在他们的大力支持下，澎思的防疫产品很快落地，参与了新加坡 COVID-19 的防卫工作。
从这个短的视频可以看到，新加坡研究院和北京研究院自研的戴口罩的人脸识别。早在 2020 年 2月我们就开始研发自动测温，并且和人脸识别门禁系统集成起来。加速人工智能在新加坡的落地应用。新冠疫情成为对新加坡智慧城市的一次考验，澎思科技防疫出海屡获新加坡政府认可，产品入选 IMDA推出的新加坡中小企业数字化计划，以及新加坡全国社会服务理事会推荐抗疫产品名录。从 2020 年 4 月起，新加坡累计 600 多家公司与机构使用了澎思公司的智慧门禁测温产品，广泛应用在企业总部、地铁站、美食街、科技园区、外籍劳工宿舍、中小学校等地，为确保社区的安全和健康做出了贡献。
通用智能是下一代 AI 发展的必然趋势，代表智能革命的未来。以澎思为例，其相关算法研究走在国际前列，已在产业应用中发挥良好的效果，形成生产力转化。我们做了并且正聚焦在迁移学习、无监督或自监督学习、小样本学习，以及多模态学习，在国际各种比赛中也获得很多奖项。有些技术也会很快在新加坡落地，例如行人再识别 ReID 技术。
预先训练好的模型，当场景光线不同、角度不同时性能得不到保证，利用了新的自监督学习和GAN 技术，2020 年 12 月底就会在新加坡一个项目上落地。这个项目是异常行为中一个打架的检测。在不同场景下，相机的角度不同，打架的行为就会受到挑战，所以这项技术需要用到最先进的技术，12 月底也会在新加坡落地。此外还有巡逻机器人即将在新加坡邮政大厦正式运行。
新加坡“智慧国”给我们的启示是，非常强调顶层的设计，立足长远，并提出务实的愿景，注重 AI 教育、人才培养，特别加强产学研合作，调动多方资源，跨领域合作；加速 AI 落地，科技以人为本，增强民众感知。
今年是中新建交 30 周年，让我们搭建中新人工智能对话的桥梁，中国可以借鉴新加坡智慧国建设的先进经验，新加坡也可以参考中国不断涌现出来的商业模式和落地场景，促进两国人工智能产学研交流与合作，推动 AI 产业化的落地进程。
（本报告根据速记整理）
CAAI原创 丨 作者申省梅院长
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