打造人工智能产教融合共赢生态

2019年5月10日，北京——今天，由教育部国际合作与交流司、科学技术司指导，教育部中外人文交流中心主办， 微软亚洲研究院承办，信息技术新工科产学研联盟特别协办的“中国高校人工智能人才国际培养计划”2019国际人工智能专家论坛暨2019微软新一代人工智能开放科研教育平台合作论坛在微软亚洲研究院召开。

“中国高校人工智能人才国际培养计划”2019国际人工智能专家论坛暨2019微软新一代人工智能开放科研教育平台合作论坛参会嘉宾合影

教育部国际合作与交流司副司长徐永吉，教育部中外人文交流中心副主任杨晓春，信息技术新工科产学研联盟副理事长黄河燕，以及来自全国120多所高校的200余名专家、教授和一线教师参加了此次论坛，共同就人工智能与科研、教育融合所带来的机遇和挑战展开了深入探讨。同时，微软新一代人工智能开放科研教育平台在论坛上发布了2019年将在平台、工具、数据、课程与实践四个方面新增的开放共享资源，希望进一步促进以该平台为核心的人工智能产教融合共赢生态健康、可持续发展。

教育部国际合作与交流司副司长徐永吉表示，信息时代对于教育服务经济社会的能力提出了更高的要求，教育系统必须尽快做出预判，并适应这一变化。2018年，教育部印发了《高等教育人工智能创新行动计划》并启动了中国高校人工智能人才国际培养计划，这将引导高等学校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作能力，为中国新一代人工智能发展提供人才支撑。感谢微软亚洲研究院给予本次论坛的大力支持，我们愿意同各界一道，携手并进、主动作为，共同迎接中国人工智能的新时代。

教育部国际合作与交流司副司长徐永吉

微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文表示，“推动人工智能健康发展的关键，是强化基础研究和技术创新能力，加强人才培养。作为计算机基础及应用研究机构，微软亚洲研究院二十多年来一直积极与中国教育界展开紧密合作。通过与中国各高校共同构建开放、开源的中国人工智能科技创新和教育合作体系——微软新一代人工智能开放科研教育平台，我们希望充分利用微软先进的技术储备，赋能中国高校计算机领域的科研教育工作者，加速中国人工智能的科技创新，促进中国顶尖科技人才的培养。”

微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文

微软新一代人工智能开放科研教育平台于2018年由微软亚洲研究院与中国多所高校联合共建。秉承着开放互通是基础、服务科研和教育是核心、共享共赢是未来的理念，平台基于微软前沿的人工智能技术，面向中国高校提供了技术支撑平台、工具、数据及课程与实践四大核心资源和服务。经过一年的应用实践与探索，平台在四大核心方面均取得了丰硕的成果，而在此次论坛上，微软亚洲研究院又为平台带来了一批全新的资源，持续将最新的人工智能技术、工具及科研成果分享给中国高校：

平台：OpenPAI支撑全国高校的人工智能科研与教学

由微软推出的Open Platform for AI（OpenPAI）人工智能管理和调度平台是国内首个针对深度学习领域由多方共同开发的开源平台解决方案。在新一代人工智能开放科研教育平台的合作框架下，OpenPAI已帮助多所高校与科研机构建立了属于自己的人工智能基础支撑平台，其开放、开源、兼容、稳定的特性，模块化的系统架构和丰富的资源为高校常见的异构IT环境以及高校教师在人工智能领域的创新和教学提供了强有力的支撑。

其中，中国科学技术大学的“类脑智能技术及应用国家工程实验室“（NEL-BITA，下文简称“类脑实验室”）就是基于OpenPAI搭建的一个开放、共享的科研教育平台，并已经在真实的科研、教育场景中进行应用。类脑实验室首先利用OpenPAI整合了其1040块品牌、型号各异的GPU显卡，为上层应用提供底层IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）支撑；然后类脑实验室在OpenPAI上自主开发了类脑云OS作为PaaS层（Platform as a Service，平台即服务），保障大量人工智能科研、教育应用的开发和运行；最后，类脑实验室在最上层搭建了bitahub社区，供本校以及兄弟院校的师生发布其研究成果、数据、论文等。

中国科学技术大学校长助理、信息科学技术学院执行院长、类脑智能技术及应用国家工程实验室主任吴枫表示，“中国科学技术大学基于微软OpenPAI所搭建的类脑智能云平台卓有成效，它很好地支持了类脑实验室的科研工作，未来平台的应用范围将会被继续扩展。”目前，OpenPAI提供的智能平台确保了中国科学技术大学类脑实验室每月49万GPU小时数的稳定运行，以及学校600多名师生的研究需求，让他们可以为多媒体、自然语言处理、基础理论研究等不同研究方向定制不同的范式。

中国科学技术大学校长助理、信息科学技术学院执行院长、类脑智能技术及应用国家工程实验室主任吴枫

2019年，微软亚洲研究院将继续提升OpenPAI的用户体验、核心深度学习能力支持、调度系统的可扩展性以及系统稳定性，并与合作高校进一步以OpenPAI为基础进行深度学习算法和系统相关的研究，包括自动化机器学习算法、分布式深度学习、自动化网络压缩、自动深度神经网络搜索以及GPU调度算法等。

工具：集人工智能研究开发实用工具之大成

在新一代人工智能开放科研教育平台上，微软将其在语音、语言、视觉、机器学习、数据挖掘、数据可视化等核心技术范畴内的开源工具进行了整合，如自动化机器学习工具包NNI（Neural Network Intelligence）、轻量级机器学习算法LightGBM、信息图设计工具Infographic Designer和高分辨率网络工具包HRNet（High-Resolution Network）等，与各高校分享，并且集成了各高校在各自领域里的优质开源工具，从而形成能够服务教师与学生的强大的人工智能集成开发环境。这些人工智能相关的开放开源工具和集成开发环境，让高校师生有效地提升了研究开发效率，不必顾虑技术之间的兼容、转化等问题，降低了人工智能领域技术的学习成本，更加专注于自己的研究领域，更高效地完成人工智能科研和教学工作。不仅如此，这些工具还让教师和学生们可以轻松地开发、测试和部署人工智能解决方案，灵活运用人工智能领域的核心技术解决金融、医疗、教育等行业中的关键问题，让科研成果产生更大的价值和影响力。

新的一年，微软亚洲研究院将在自动化机器学习工具、深度学习开发工具，以及以此为基础的人工智能教育等方面加大投入。同时，以PAI for VS Code等工具和OpenPAI为基础，微软亚洲研究院将为高校提供Azure+OpenPAI的部署方案和免费的Azure教学资源，让教师们可以以更快速且低成本的方式部署人工智能实验，让学生们可以在世界一流的平台上练习人工智能实战技能。

数据：新增业界最全面的语义分析数据集

在新一代人工智能开放科研教育平台的合作框架下，微软开放了自身人工智能领域的数据集供合作高校在科研和教育工作上进行引用，如微软机器阅读理解（MS MARCO）、微软研究院社交媒体对话语料库、18K数学文字题测试集SigmaDolphin等。高校也通过平台贡献了各自在多个领域的数据集，如中国科学技术大学类脑实验室的海量类脑数据等。

2019年，微软亚洲研究院正式发布自然语言处理（NLP）领域全新的语义分析数据集MSParS （Multi-perspective Semantic ParSing Dataset）。

语义分析数据集MSParS

链接：https://github.com/msra-nlc/MSParS

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作为智能音箱、搜索引擎、自动问答和对话系统等人工智能产品中的核心技术，语义分析（Semantic Parsing）面临着因人工标注代价高昂而导致的数据缺乏问题，目前已有的语义分析数据集在数据规模和问题类型覆盖度上非常有限。为此，微软亚洲研究院提出并构建了 MSParS，该数据集（1.0版本）包含81,826个自然语言问题及其对应的结构化语义表示，覆盖12种不同的问题类型和2,071个知识图谱谓词，是学术界目前最全面的语义分析数据集。未来，微软将与各高校一起开放、共享更多数据，促进产教融合合作生态的建设。

课程与实践分享：让人工智能人才数量呈指数级增长

培养与时俱进的新时代科技人才是新一代人工智能开放科研教育平台的三大使命之一。平台采用课程共建和师资培训的形式，为高校教师提供了来自微软和高校专家多年积累的人工智能实践和前沿的技术知识，并通过教师们的教学内容和平台课程进一步与学生们分享理论知识，并培养其实践能力。

过去一年，微软亚洲研究院组织了多场人工智能教育实践研讨会，惠及全国2000余位高校教师。30多个由微软亚洲研究院与高校合作设计的高质量课程，让超过5万名学生从中受益。依托新一代人工智能开放科研教育平台，微软亚洲研究院还成立了微软人工智能教育与学习共建社区（下文简称“社区”）， 旨在打造聚合高质量资源、全生态教学、开放式学习为一体的人工智能学习、实践、共享平台。目前，社区已有来自100多所高校的200多名成员加入。

未来，社区将继续聚焦五大领域：教学改进、学科建设、课程改革、创新创业、资源共享，持续推出具有推广和示范性意义的、符合高校教学理念的人工智能专业和实践课程，不断探索人工智能时代的教育新模式，与中国高校共同构建人工智能人才培养的健康生态体系。

随着平台的逐步推进，微软亚洲研究院将持续与中国高校分享人工智能领域的先进技术，密切交流与合作，共同丰富、完善人工智能教育资源，加速人工智能领域科研成果的高效产出，促进高端科技人才的培养。

相关链接

自动化机器学习工具包NNI（Neural Network Intelligence）

https://github.com/Microsoft/nni/

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轻量级机器学习算法LightGBM

https://github.com/Microsoft/LightGBM

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信息图设计工具Infographic Designer

https://appsource.microsoft.com/en-us/product/power-bi-visuals/WA104380898

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高分辨率网络工具包HRNet（High-Resolution Network）

https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch

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