伴随着以大数据、人工智能、区块链等下一代信息技术的迅猛发展，高校在相关专业人才培养上面临着新的机遇和调整。人工智能及交叉学科建设已经进入到实质阶段，无论本科院校还是职业院校，在建设相关专业时都会面临人才、技术、实训等体系建设难题。

为了推动人工智能的发展初期下高校大数据、人工智能专业的建设和人才培养，深圳市计算机学会联合浪潮电子信息产业股份有限公司主办、广东祺新信息科技有限公司承办的“AI浪潮下的高校科研新基建专题研讨会”于12月5日召开。

会议邀请了清华大学深圳国际研究生院科技处处长江勇、深圳大学城管理办网络中心主任孙涛、浪潮集团广东区副总经理朱宏钢等20余位人工智能领域专家出席。专家们就“如何建设与产业有效结合的实践基地”、“如何培养交叉学科人才”、“如何完善人工智能学科建设”等重要主题展开深度探讨。

会议开始，浪潮集团广东区副总经理朱宏钢致开幕词，朱总表示，本次研讨会通过与高校教授开展交流，将进一步加强浪潮集团与高校的联系，共同推进AI浪潮下高校科研建设，必将促进AI领域的产学研融合发展。

北京大学深圳研究生院副研究员梁予之以《联邦学习的应用与挑战》为主题，从五方面全方位的阐述了联邦学习的优势、应用及挑战。梁老师讲到：“人工智能模型训练的关键在于能否获得量大质高的数据，数据是人工智能运转的石油，当下数据共享、融合的需求越来越强烈，然而数据孤岛、隐私安全都是亟待解决的问题。”联邦学习将有效解决数据孤岛，保护数据隐私，做到数据不动模型动，数据可用不可见。

梁老师以车险定价及生鲜销量预测为例，利用联邦学习将大幅度提高车险定价、销量预测的准确度，降低成本提高效率。联邦学习可以使行业机构更好的读取用户市场的信息数据，实现行业上下游业务场景深度结合。

最后梁老师提出联邦学习仍面临的挑战，涉及到数据安全、异构、通讯和奖励机制等方面，这意味着联邦学习仍需要我们不断完善，建立更加安全、稳定的模式。

浪潮集团广东区方案中心副总经理梁明昊以《对基于敏感数据进行人工智能开发的一些探索》为题开展分享。梁经理分享到：“传统深度学习方法面临着数据敏感、数据量过大、成果快速转化、共享成果等问题。”浪潮集团针对传统深度学习面临的问题提出基于联邦学习的解决方案，联合研究中心、集成商、产业机构、第三方机构多方协力共建数据共享平台，共促AI产业发展。

广东祺新信息科技有限公司经理李子伟以AI浪潮下祺新信息科技做出的产品解决方案，进行了相关介绍。

会议最后，所有在场嘉宾针对AI浪潮下如何建设科研新基建、AI领域如何做好产学研融合等方面进行了深入交流。

此次“AI浪潮下的高校科研新基建专题研讨会”的举办，与会的各位专家深度交流探讨了产业界和学术界在AI领域的需求与合作，定将推动AI领域的发展更进一步。