楊強：第九屆吳文俊人工智能傑出貢獻獎獲獎者

九年磨一劍，AI先鋒齊聚一試鋒芒。11月29日—12月1日， 由中國人工智能學會主辦的“第九屆吳文俊人工智能科學技術獎頒獎典禮暨2019中國人工智能產業年會”將在蘇州隆重舉辦。屆時，學會將對81個成果授獎。

伴隨智能科技的不斷深化，人工智能正在全球範圍內蓬勃興起，大批AI科技先鋒不斷湧現，他們以優質的科技成果大力推動了人工智能的發展。自2011年學會設立“吳文俊人工智能科學技術獎”以來，該獎項已成為我國表彰、鼓勵科技從業者及企業的至高榮譽殿堂。

第九屆吳文俊人工智能科學技術獎頒獎典禮

暨2019中國人工智能產業年會

倒計時24天

為全面實施創新驅動發展戰略，貫徹落實國家《新一代人工智能發展規劃》，通過推薦評選優秀的智能科學技術成果，切實調動廣大智能科技工作者的積極性和創造性，表彰獲得2019年度吳文俊人工智能科學技術獎的學者與專家，促進人工智能技術在各行業領域賦能，大力提升我國智能科學技術創新與產業化發展水平，加快建設成為世界人工智能創新中心和應用高地，中國人工智能學會將於 2019年11月29日—12月1日在蘇州隆重舉辦“第九屆吳文俊人工智能科學技術獎頒獎典禮暨2019中國人工智能產業年會”。誠邀您蒞臨本屆頒獎大會，共襄盛舉。

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楊強，CAAI名譽副理事長、微眾銀行首席人工智能官，香港科技大學講席教授。主要研究領域包括人工智能、數據挖掘、機器學習及其在大數據上的理論、算法研究及應用等，是國際人工智能界“遷移學習”（Transfer Learning）技術的開創者，並提出“聯邦學習”（Federated Learning）的研究新方向。2019年，榮獲第九屆吳文俊人工智能傑出貢獻獎。

獲獎者簡介

楊強，CAAI名譽副理事長，微眾銀行首席人工智能官，香港科技大學講席教授。主要研究領域包括人工智能、數據挖掘、機器學習及其在大數據上的理論、算法研究及應用等，是國際人工智能界“遷移學習”（Transfer Learning）技術的開創者，並提出“聯邦學習”（Federated Learning）的研究新方向。2019年，榮獲第九屆吳文俊人工智能傑出貢獻獎。

楊強是國際人工智能協會（AAAI）的首位華人執委，香港人工智能與機器人學會（HKSAIR）理事長，曾任國際人工智能聯合會（IJCAI）理事長，是六大國際學會的會士（CAAI/IEEE/ACM/AAAI/AAAS/IAPR Fellow）。同時也是《IEEE Transactions on Big Data》和《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》的創始主編，以及多個國際人工智能和數據挖掘領域雜誌編委、多個國際人工智能研究學會組織者。

楊強橫跨學術界與工業界，不僅在學術研究領域成果頗豐，而且長期致力於學術成果落地實踐，有六部人工智能領域的著作及400多篇高水平論文和極高的引用率。他於1989年在馬里蘭大學獲得計算機系博士學位；於1989年9月至1995年8月任加拿大滑鐵盧大學（University of Waterloo）計算機科學系助理教授、終身副教授；於1995年8月至2001年8月任加拿大西蒙·弗雷澤大學(Simon Fraser University)計算機科學學院終身副教授、工業講座教授及正教授；於2001年8月至2017年12月曆任香港科技大學計算機科學與工程系副教授、教授、副系主任，新明工程學講座教授及計算機系主任、以及大數據研究所所長；2012年6月至2014年11月任華為諾亞方舟實驗室創始主任、2014年11月起為深圳市前海第四範式公司聯合創始人；2018年2月起任深圳前海微眾銀行首席人工智能官。

獲獎理由

楊強教授是我國人工智能和機器學習領域的學術帶頭人，是華人在國際人工智能界最有影響力的學者之一。他在人工智能界潛心研究30餘年，針對人工智能系統的小數據和數據孤島問題，楊強教授及團隊開創了“遷移學習”和“聯邦學習”的新方法。他定義了遷移學習問題和框架，研究了一系列遷移學習算法，系統地解決人工智能面對的數據挑戰，處於國際領先地位。同時，他提出工業級“聯邦學習”框架，為解決用戶隱私保護，打通數據孤島的挑戰提供了有力的技術方案。

楊強教授與團隊將研究成果積極應用於創新實踐中，先後在華為、第四範式、微信、微眾銀行任職，搭建起連接人工智能學術界與工業界的橋樑，並摸索沉澱了一套學術成果工業轉化的有效方法和路徑。

楊強教授積極參與學術服務，他是國際人工智能協會（AAAI）第一位和唯一華人執委，他發起創立香港人工智能與機器人學會（HKSAIR）和ACM KDD China，曾任國際人工智能聯合會（IJCAI）理事長，他聯合創立粵港澳大灣區人工智能與機器人聯合會，推動中國人工智能的學術發展。

楊強教授熱愛祖國，為人誠懇，治學嚴謹，敢於創新，為我國推動人工智能領域的研究走向國際前列做出了卓越貢獻。

項目介紹

人工智能在現階段的成功在很大程度上依賴於對高質量的大數據的學習，但這並沒有完全解釋人類智能的精髓。人類的智能很大程度上體現在數據量不足時“舉一反三”的學習能力上，而現階段很多的機器學習算法，如深度學習等，都不具備這樣的能力。同時，在機器學習的實際應用中，很多領域都缺乏大數據和對數據的標註（如癌症診斷、金融風控等），數據中也摻雜大量的噪音。同時，很多領域面臨數據源不足和數據孤島的嚴重挑戰，使機器學習系統遇到所謂的“冷啟動”問題。

針對這一人工智能領域的關鍵問題，楊強及團隊早在十多年前就提出通過“遷移學習”實現“小樣本學習”的理念，即：將相似領域大數據的知識“遷移”到小樣本的場景。遷移學習的目標是把相關領域裡高質量的機器學習模型進行修改和自適應操作，以遷移到目標場景中來。當下，在深度學習等基於大數據的機器學習方法遇到數據瓶頸的背景下，遷移學習的解決方案變為人工智能技術和工業界的焦點。在國家973計劃、香港RGC等項目的支持下，本項目在遷移學習的理論基礎、關鍵技術和產業應用展開了十餘年的深入研究。在遷移學習的基礎理論方面，項目團隊提出以學習數據的特徵空間作為突破口，建立了新的理論框架以衡量不同領域數據的公共特徵空間之間的距離。在遷移學習的關鍵算法方面，團隊在國際上率先系統化地構建遷移學習的開創性算法，提出了以TrAdaBoost、異構遷移學習、傳導式遷移學習等算法為代表的一系列跨數據、跨模型、跨領域、可複用的遷移學習算法框架，奠定了基於機器學習算法框架來解決遷移學習問題的思路。在遷移學習的產業應用方面，針對搜索引擎與推薦系統等互聯網應用，提出了基於遷移學習在稀疏度數據下的優化技術，並被多家互聯網公司如百度、騰訊等應用，並獲得巨大的社會經濟效益。同時，為了進一步解決人工智能面臨的數據孤島問題，楊強及團隊首次提出聯邦遷移學習概念，攻克在隱私保護和數據安全要求下的遷移學習挑戰，使得隱私和安全都得到最高保護。該項目總計發表SCI收錄論文400餘篇，出版專著6本。谷歌學術引用5萬餘次，SCI他引次數8000餘次。部分研究成果曾獲AAAI最佳創新應用獎等多項科研獎勵。

團隊簡介

楊強及香港科技大學研究團隊和前海微眾銀行研究團隊致力於人工智能研究，兼具高水平學術研究和學術研究成果工業落地的能力，對人工智能核心技術和國內外科技產品業務均有深入的研究和理解。團隊在遷移學習、聯邦學習方面產出眾多學術研究成果，覆蓋遷移學習理論框架和關鍵技術、聯邦學習開源架構和關鍵技術；構建併產出工業級軟件平臺和國際標準，為大規模工業應用提供了有力支撐。

團隊進階地將學術研究成果大量應用到工業產品中，產出眾多專利和標準，並積累了學術研究與產業應用的綜合經驗，即：“對症下藥”地進行技術發明和軟件實現，同時利用應用經驗反哺算法研究的技術升級。

團隊結合遷移學習的研究成果和應用場景，將遷移學習應用在大規模互聯網搜索、推薦、社交以及預測任務上。這些應用系統被應用到微信、華為、百度、第四範式，微眾銀行等的多個產品上，惠及上億用戶和幾十萬企業。

在微眾銀行，楊強及團隊針對數據孤島、用戶隱私和數據安全等人工智能亟需解決的問題，首次提出了產業級聯邦學習概念，並將聯邦學習研究成果應用到金融，供應鏈等產業上，助力微眾銀行有效觸達超過50萬小微企業和過億的普羅大眾。提升金融風控質量，為小微企業和實體經濟注入上百億的血液。這也是普惠AI的典型案例，為中國普惠金融高質量發展提供新動能示範。

獲獎感言

這次獲得“吳文俊人工智能傑出貢獻獎”是崇高的榮耀。這是對我和團隊多年來在人工智能領域辛苦耕耘的肯定。首先，我要感謝我的母校北京大學和馬里蘭大學的培養，以及眾多機構和大學包括香港科技大學，微眾銀行，第四範式，微信，華為等為我的研究提供了人工智能創新發展的肥沃土壤，以及通過AI服務大眾的有力平臺。

我從事人工智能研究和落地應用三十多年了，我一直堅定地相信，人工智能可以給未來社會帶來巨大的變革。在這些年裡，我先後從事智能規劃，基於例證的推理，遷移學習，聯邦學習的研究，歷經了從邏輯表達到統計學習的人工智能的範式變遷。也深知人工智能的博大精深和研究路程的艱苦孤獨。但是，在同事，學生，師長們的鼓勵下，堅定不移地持續研究“冷門”的人工智能方向，終於在理論和實踐上有了令人欣慰的成就，也看到了在工業界遷移學習和聯邦學習所帶來的巨大革新。在工作中能夠和同事、學生們一起，把人工智能真正落地成為產品，惠及億萬人民。這也是我繼續刻苦研究的動力。

當下，人工智能正在引發巨大的工業變革。但是，人工智能的發展也面臨嚴峻的挑戰。其中，一個重要的挑戰是很多領域只有小數據，眾多機構和企業面臨數據孤島的難題。同時，人工智能也急需發展出一套保護用戶隱私的技術和標準。面臨這一世紀難題，我在微眾銀行建立了AI團隊，和同事們以及多個合作團隊一起發展聯邦學習技術，包括首個聯邦學習理論框架，聯邦學習開源平臺，建立聯邦學習聯盟的激勵機制和聯邦學習的國際標準，在世界上力爭引領研究和產業潮流。

這個獎對我是莫大的鼓勵，同時也是鞭策。我一定堅定不移地持續創新，讓千千萬萬的人群受惠於人工智能的紅利。

吳文俊人工智能科學技術獎簡介

“吳文俊人工智能科學技術獎”由國家一級學會--中國人工智能學會發起主辦，得到了人民科學家、人工智能先驅、我國智能科學研究的開拓者和領軍人、首屆國家最高科學技術獎獲得者、中國科學院院士、中國人工智能學會名譽理事長吳文俊先生的支持，經國家科學技術部核准，國家科學技術獎勵工作辦公室公告，2011年1月6日正式設立“吳文俊人工智能科學技術獎” (國科獎社證字第0218號)，具備提名推薦國家科學技術獎資格，被外界譽為“中國智能科學技術最高獎”，至今已在全國範圍內開展九屆評審活動。

“吳文俊人工智能科學技術獎”旨在貫徹“尊重勞動、尊重知識、尊重人才、尊重創造”的方針，樹立“激勵創新，成就未來”的目標，獎勵在智能科學技術領域取得重大突破，做出卓著貢獻的科技工作者和管理者。通過推薦評選優秀的智能科學技術成果，切實調動廣大智能科技工作者的積極性和創造性，促進人工智能技術在各行業領域賦能，為弘揚科學精神，激勵科技工作者勇攀科學技術高峰，不斷推進智能科學技術領域的創新與發展，大力提升我國智能科學技術創新與產業化發展水平，贏得了廣泛的社會讚譽。

“吳文俊人工智能科學技術獎”每年評獎一次。其中“吳文俊人工智能最高成就獎”、“吳文俊人工智能傑出貢獻獎”和“吳文俊人工智能優秀青年獎”獎勵個人，不設等級。“吳文俊人工智能自然科學獎”和“吳文俊人工智能技術發明獎”獎勵團隊成果完成人、“吳文俊人工智能科技進步獎”獎勵項目(成果完成單位和成果完成人)，分設一、二、三等獎。“吳文俊人工智能科技進步獎企業技術創新工程項目”獎勵企業單位、“吳文俊人工智能科技進步獎科普項目”獎勵項目完成人，不設等級。

“吳文俊人工智能科學技術獎”借鑑了國內外民間獎勵的辦獎經驗，實行科學、民主、客觀和公正的推薦與提名制相結合方針，對人工智能科技獎勵結構創新和舉辦頒獎大會系列主題活動均進行了積極嘗試和探索，每年設立有200萬人民幣獎金池，其中對授予“吳文俊人工智能最高成就獎”的獲獎者頒發100萬獎金。通過建立吳文俊人工智能科學技術獎永久評選基地，每年都吸引近2000名國內外人工智能頂級專家和學者觀摩頒獎盛典。迄今，該獎先後授予314個單位及行業機構， 291個創新成果和項目，972名學者及專家表彰獎勵。