2018 年11月14日，为落实“北京智源行动计划”，在科技部和北京市委市政府的指导和支持下，由北京市科委和海淀区政府推动成立北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）。

迄今，智源研究院已正式成立两周年。在过去两年中，智源研究院以“聚焦原始创新和核心技术，建立自由探索与目标导向相结合的科研体制”为愿景，如今已经成功汇聚和支持了数百名人工智能领域的顶尖专家，致力于勇闯人工智能科技前沿“无人区”，挑战最基础的问题和最关键的难题，推动人工智能理论、方法、工具、系统和应用取得变革性、颠覆性突破。

2020年11月14日，在智源研究院成立两周年之际，为促进学科交叉和科学家之间合作，探索学科前沿，提出新问题、新方法、新建议，智源研究院召开了“2020智源论坛”及两周年庆典晚宴系列活动。围绕“目标导向与自由探索相结合的科研体制下，凝练方向内和跨方向的重大目标”，支持人工智能的数理基础、机器学习、智能信息检索与挖掘、智能体系架构与芯片、自然语言处理、人工智能的认知神经基础等重大研究方向的近百位顶尖人工智能学者汇聚一堂，思辨互搏，灵感碰撞。

智源研究院院长黄铁军发表致辞

在“2020智源论坛”的开幕式中，智源研究院院长黄铁军教授指出，原始创新并非只是基础科学的重大发展，还包括技术发明以及工程诀窍等，针对这些方面应当鼓励各方人士进行自由探索；而另一方面，也需要针对系统实现不可或缺的核心技术进行攻关，这需要我们进行目标导向的科学研究。智源研究院将致力于采用自由探索和目标导向相结合的方式，开拓人工智能的无人区。

“2020智源论坛”共包含六大前沿主题讨论，分别覆盖已有多个重大研究方向；为促进不同研究领域的学者之间进行学科交叉和思维碰撞，在每个论坛中都包含了多个领域学者参与讨论。

在首个主题引导报告“人工智能的十个新数学”中，北京大学研究员、智源研究员林伟指出概率论、数值分析、经典分析、离散数学等仍然是人工智能研究的必备知识，但相对这些“旧”数学，“人工智能的十种新数学”将愈发重要，分别包括泛函分析、群表示论与范畴论、微分几何、代数几何、随机矩阵、最优传输、动力系统与随机分析、统计物理与非线性科学、信息论、博弈论等。

智源科学家与学者们从应用角度思考AI领域仍待突破的重点理论问题，聚焦如何理解人工智能，指出如何利用对人工智能的理解辅助其应用，以及参与其他多学科的研究，是目前具有重大意义的问题。

北京大学研究员、智源研究员 林伟

从左到右：林伟、余山、邓柯、董彬、明平兵、邵嗣烘、林宙辰

智源“人工智能的认知神经基础”重大研究方向首席科学家刘嘉教授在主题引导报告“脑科学真的可以启发AI么？”中提出，当前深度学习要求规模越大性能越好，但生物中却 “Size does not matter”，另一方面人类对时间、空间的理解（心理世界）和物理世界并非一一对应的线性关系，现有认知科学已经积累了大量的实验范式和技术，将能够帮助我们理解大脑，并启发智能研究。

在随后的前沿交叉圆桌中，学者们对当前智能算法所学到的东西进行了激烈的讨论，并表示当前阶段的AI技术局限于对基本感知能力的表达，或许模型可以完成复杂的任务，如下棋，写小说，但却无法模拟出2、3岁孩童就能拥有的情感和感知，这是我们需要从种种生物相关的学科探索的问题。

清华大学教授、智源首席科学家 刘嘉

从左到右：刘嘉、吴思、陈良怡、孙茂松、李国齐、王立威、张志华

清华大学教授、智源研究员张悠慧在引导报告“智能计算领域的协同发展”中提到，2017年图灵奖得主、计算机体系结构宗师David Patterson与John Hennessy认为：重新定义体系结构是基础性创新，未来十年将是计算机体系结构的黄金十年。计算系统的构建涉及多个层次，包括新型器件、芯片、工具链、开发语言和应用等，如何能够从神经科学、认知科学中获得启示与前因，在未来的研究中至关重要。

在前沿交叉圆桌中，学者们认为新型计算体系的层次划分很有可能与过去不同，如何进行数据表达和处理，仍有很多新的研究机会。

清华大学教授，智源研究员 张悠慧

从左到右：翟季冬、梁云、陈良怡、罗国杰、郭嘉丰、张长水

北京大学教授、智源研究员（机器学习方向）林宙辰在引导报告“下一代机器学习”中指出，当前深度学习红利已经接近终点，下一代机器学习会是什么成为亟待思考的问题。目前有不同方案，例如张钹院士等人提出的“认知+符号”，Y.Bengio 等人提出的“System 1+System 2”，M. Jordan 则认为根本不需要新的算法，只要有市场推动即可。目前为止，这仍然是一个开放问题。

在圆桌环节中，学者们针对下一代机器学习的前景展开讨论，提出了不同的构想，从算力发展、应用驱动、神经科学的启示等多维视角展开讨论。

北京大学教授、智源研究员  林宙辰

从左到右：林宙辰、徐君、王立威、颜水成、崔鹏、张长水、孙广宇、方方

清华大学教授、智源“自然语言处理”重大研究方向首席科学家孙茂松在引导报告“自然语言处理面临的三大真实挑战”中指出，当前自然语言处理面临三大真实挑战，包括形式化知识系统存在明显构成缺失、深层结构化语义分析存在明显性能不足、跨模态语言理解存在明显融通局限等。针对这三大挑战，如何通过大数据与富知识双轮驱动，并通过跨模态信息交互，来提升以自然语言为核心的中文语义理解能力，是一大问题。

在随后的圆桌讨论中，学者们分别围绕知识、数据以及跨模态三个方面，从认知科学、神经科学以及多模态实践等多个方面进行了深入探究。

清华大学教授、智源首席科学家 孙茂松

从左到右：孙茂松、张家俊、何晓东、颜水成、宋森、万小军、赵鑫、刘知远

最后，黄铁军院长就智源研究院未来的发展方向进行了介绍，当前智源的发展分为三个层次：算力平台、大规模预训练生态、科研与AI行业应用，未来将坚持自由探索与目标导向的科研体制，连接高校与企业，作为新型研发机构，承担目标导向任务的同时，支持学者自由探索，并通过成果转化和企业的对接，验证研究的价值。

黄铁军院长介绍智源研究院未来发展方向

在论坛随后举办的工作会议上，智源研究院理事长张宏江博士向市科委、海淀区等北京市相关部门汇报了智源研究院工作进展，智源学者代表、智源理事代表等分别就“人工智能学术研究国际现状”和“未来十年北京人工智能产业与学术新机遇”等议题进行了闭门深入探讨，规划智源研究院未来工作重点。

智源两周年庆典晚宴由智源研究院运营副院长刘江主持。在晚宴上，智源研究院相继发布了“以中文为核心的大规模预训练模型——清源 CPM”和“精细神经元网络模型可视化仿真”研究成果。

刘知远发布“清源CPM”

智源青年科学家、清华大学刘知远副教授在发布会上介绍，清源 CPM（Chinese Pretrained Models）是北京智源人工智能研究院和清华大学研究团队合作开展的大规模预训练模型开源计划。首期开源内容包括预训练中文语言模型和预训练知识表示模型，可广泛应用于中文自然语言理解、生成任务以及知识计算应用，所有模型将免费向学术界和产业界开放下载，供研究使用。

马雷发布“仿真”成果

智源通用智能系统中心大脑模拟与仿真组负责人马雷博士现场展示了生物神经网络精细仿真和可视化研究的阶段成果，演示了基于真实生物数据重建的基底核和视皮层大规模精细模型，以及生物神经元的树突、胞体、轴突等结构上的电信号在一定刺激下的动态变化过程。智源研究团队认为，这是精细仿脑的重要一步。

智源研究院理事长张宏江博士晚宴发言

在两周年的最后，智源研究院理事长张宏江博士总结道，智源研究院从无到有，在两年的时间里主要做了三件事：1、汇聚了一大批优秀的学者，共同攻克人工智能的无人区；2、创建了内行人认可的人工智能社群；3、通过创新中心支持了一大批人工智能企业发展。在未来，希望在智源的支持下，中国的学者能够走在人工智能的最前沿，引领人工智能的发展。

张宏江理事长及智源研究院四位院长（黄铁军、曹岗、唐杰、刘江）

祝智源乘风破浪，走向辉煌！