随着信息技术的迅猛发展，以信息化、工业化深度融合为方向的科技革命席卷而来，智能工业正成为我国各地发展先进制造业的主攻方向。2015年5月我国出台了《中国制造2025》，明确提出分“三步走”，对我国制造业转型升级和跨越发展作了整体部署。党的十九大报告进一步指出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。
当前，人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
在此背景下，由中央军委科技委、广东省人民政府指导，广州市人民政府、广东省科技厅、中国光学工程学会共同主办，并联合国内外相关单位和行业协会将于2019年11月23日-25日在广州组织召开“全球智能工业创新大会暨全球创新技术成果转移大会”（GIIC2019），大会同期举办“新一代人工智能产业发展论坛”。
组织机构
主办单位：中国光学工程学会
联办单位：华南理工大学、中大创新谷
执行主席：许 勇 主任（广东省大数据工程技术研究中心）
拟邀请报告嘉宾（持续邀请中，按姓氏拼音排序）：
程 健，中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室研究员
韩亚洪，天津大学教授
黄铁军，北京大学计算机系教授
李 维，中国空间技术研究院高级工程师、博士
罗海波，中国科学院沈阳自动化所研究员
马 林，腾讯AI实验室博士
马艳军，百度深度学习技术平台部总监
梅 涛，京东集团AI研究院博士
司 罗，阿里巴巴达摩院机器智能首席自然语言科学家
许 勇，广东省大数据工程技术研究中心主任
张韵东，北京中星微电子公司董事长兼总经理
议题方向
大数据智能：重点突破无监督学习、综合深度推理等难点问题，建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的能力。
跨媒体感知计算：重点突破低成本低能耗智能感知、复杂场景主动感知、自然环境听觉与言语感知、多媒体自主学习等理论方法，实现超人感知和高动态、高维度、多模式分布式大场景感知。
混合增强智能：重点突破人机协同共融的情境理解与决策学习、直觉推理与因果模型、记忆与知识演化等理论，实现学习与思考接近或超过人类智能水平的混合增强智能。
群体智能：重点突破群体智能的组织、涌现、学习的理论与方法，建立可表达、可计算的群智激励算法和模型，形成基于互联网的群体智能理论体系。
自主协同控制与优化决策：重点突破面向自主无人系统的协同感知与交互、自主协同控制与优化决策、知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论，形成自主智能无人系统创新性理论体系架构。
高级机器学习：重点突破自适应学习、自主学习等理论方法，实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。
类脑智能计算：重点突破类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论，形成类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法，建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型。
量子智能计算：重点突破量子加速的机器学习方法，建立高性能计算与量子算法混合模型，形成高效精确自主的量子人工智能系统架构。
