AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `
阿兰-图灵（Alan Turing）英国数学家、逻辑学家，被称为计算机之父，人工智能之父。1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，至今，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。1912年6月23日，出生于英国伦敦。1931年-1934年，在英国剑桥大学国王学院（King’s College）学习。 1932年-1935年，主要研究量子力学、概率论和逻辑学。 1935年，年仅23岁的图灵，被选为剑桥大学国王学院院士。 1936年，主要研究可计算理论，并提出“图灵机”的构想。 1936年-1938年，主要在美国普林斯顿大学做博士研究，涉及逻辑学、代数和数论等领域。 1938-1939年，返回剑桥从事研究工作，并应邀加入英国政府破译二战德军密码的工作。 1940年-1942年，作为主要参与者和贡献者之一，在破译纳粹德国通讯密码的工作上成就杰出，并成功破译了德军U-潜艇密码，为扭转二战盟军的大西洋战场战局立下汗马功劳。 1943年-1945年，担任英美密码破译部门的总顾问。 1945年，应邀在英国国家物理实验室从事计算机理论研究工作。 1946年，这个时候，图灵在计算机和程序设计原始理论上的构思和成果，已经确定了他的理论开创者的地位。由于图灵的杰出贡献，年轻的他被英国皇室授予OBE爵士勋衔。 1947年-1948年，主要从事计算机程序理论的研究，并同时在神经网络和人工智能领域做出开创性的理论研究。 1948年，应邀加入英国曼彻斯特大学从事研究工作，担任曼彻斯特大学计算实验室副主任。 1949年，成为世界上第一位把计算机实际用于数学研究的科学家。 1950年，发表论文“计算机器与智能”，为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的“图灵测试”理论。 1951年，从事生物的非线性理论研究。年仅39岁的图林，被选为英国皇家学会会员。 1952年，在当年保守愚昧和冷战的时代，当警察得知图灵与同性朋友密切交往的消息之后，同性恋倾向的图灵被逮捕入狱。在法庭审判过程中，图灵明确告知人们，他认为自己没有做错什么事。在那个观念落后的年代，为了避免被判刑入狱，图灵被迫选择了为期一年的雌性激素注射的所谓“治疗”，才得以重新返回研究工作。 1953年-1954年，继续在生物和物理学等方面的研究。被迫承受的对同性恋倾向的“治疗”，致使原本热爱体育运动的图灵在身心上受到极大的伤害。 1954年6月7日，图灵被发现死于家中的床上。死因是氰化物中毒，警方调查结论是自杀。一代英灵，就此过早离去，成为人类科学史上的一大遗憾。
个人认为是——骨灰瓷。这种东西可是英国贵族中最为推崇的。只是从这一个方面来说，其他的重大发明我还真不知道
历史 突飞猛进1950年阿兰·图灵出版《计算机与智能》。1956年约翰·麦卡锡在美国达特矛斯电脑大会上“创造”“人工智能 ”一词。1956年美国卡内基·梅隆大学展示世界上第一个人工智能软件的工作。1958年约翰·麦卡锡在麻省理工学院发明Lisp语言———一种A．I．语言。1964年麻省理工学院的丹尼·巴洛向世人展示，电脑能掌握足够的自然语言从而解决了开发计算机代数词汇程序的难题。1965年约瑟夫·魏岑堡建造了ELIZA———一种互动程序，它能以英语与人就任意话题展开对话。1969年斯坦福大学研制出Shakey————一种集运动、理解和解决问题能力于一身的机器人。1979年第一台电脑控制的自动行走器“斯坦福车”诞生。1983年世界第一家批量生产统一规格电脑的公司“思考机器”诞生。1985年哈罗德·科岑编写的绘图软件Aaron在A．I．大会亮相。90年代A．I．技术的发展在各个领域均展示长足发展————学习、教学、案件推理、策划、自然环境认识及方位识别、翻译，乃至游戏软件等领域都瞄准了A．I．的研发。1997年IBM（国际商用机械公司）制造的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。90年代末以A．I．技术为基础的网络信息搜索软件已是国际互联网的基本构件。2000年互动机械宠物面世。麻省理工学院推出了会做数十种面部表情的机器人Kisinel。现在 流行挡不住商业上的成功，成为实验室研究工作的催化剂。A．I．的边界正一步步向人类智慧逼进。全球的高科技实验室不约而同盯上了A．I．大脑，这其中响当当的名字包括卡内基·梅隆大学，IBM和日本的本田汽车公司。在比利时，Starlab（星实验室）正开发种能取代真猫大脑工作的人工大脑。据“人工大脑网站”报道，它将拥有约7500个人工脑神经细胞。它将能自如地操控猫咪行走，玩耍毛线球。据估计它将在2002年完成。软件在将复杂决策程序化整为零方面取得突破。像外貌识别等看似简单的人类能力实际涉及广泛、复杂的认知和判断步骤。今天的电脑软件越来越精于模仿人类最精细的思维。而计算机硬件在追赶人脑能力方面亦不遗余力。目前世界上最快的超级电脑————位于美国加利福利亚州劳伦斯·立弗摩尔国家实验室的IBM制“ASCI白色”已经是有人脑0·1％的运算能力。IBM正在研制的“蓝色牛仔”（BlueJean）的每秒运算能力估计将与人脑相当。IBM研发部主管保罗·霍恩说BlueJean将在4年后开始运行。斯坦福大学A．I．领域的首席专家埃里克·霍维兹及其许多同行相信，A．I．技术迎来突破发展的日子近在眼前，那时，A．I．将细分并派生出跨越出广泛领域的学科。未来 聪明过人？关于A．I．人们最迫切希望知道的问题是，它真能和人一般聪明吗？许多科学家相信，这只是个时间上的问题。A．I．软件设计师库尔兹维尔认为迟至2020年A．I．即可聪明过人。IBM的霍恩估计比较保守，他认为A．I．赶上人还需要40—50年时间。AT＆T的斯通则说他的目标是在2050前组建一只能挑战曼联的A．I．足球队。他这不是开玩笑。在许多方面，A．I．大脑比人类更有优势。人脑的学习吸收新知识的过程非常慢。要说一口流利的英语至少得半年或两三年时间（吹牛广告中的例子除外）。而要让A．I．学会讲法语，只需为它装上一个说法语软件，数秒之间一个A．I．法语专家便诞生了。另一个更难解答的问题：A．I．是否能拥有情感。目前没有人有把握回答这个问题。于是剩下一个最可怕的问题：A．I．机器人能变得比人类更聪明，并反戈一击与人类为敌？库尔兹维尔、技术学家比尔·乔伊认为这并非不可能。霍恩在这个问题上拿不太稳。霍恩认为虽然电脑的粗略运算能力可超过人类，但它不可能具备人类所有精细的特征，因为人类对自己的大脑拥有的许多微妙能力并不了解，更无从仿模相应软件。库尔维兹的看法比较乐观，他认为人类在开发超级A．I．的同时，在对它们的引导和管理方面也将相应提高，因此将永远走在前面，掌握控制权。
第九届国际计算机与人工智能会议论文投稿截止时间为2002-10-13。天津市图象图形学学会和天津市体视学学会支持的2023年第九届计算与人工智能国际会议将于2023年3月17-20日在中国天津市举行。
人工智能的第一个浪潮是由著名的英国数学家、逻辑学家和计算机科学家阿兰·图灵（Alan Turing）掀起的。
1936年，阿兰·图灵在英国伦敦大学学院发表了一篇论文，他提出了一个抽象的计算机模型，即图灵机。他用这个模型来探索计算机的可能性。他提出，计算机可以完成任何人类可以完成的任务，这一想法引发了人工智能的研究。
此后，阿兰·图灵发表了一系列论文，其中最重要的是1950年发表的《计算机与智能》，他在这篇论文中提出了“图灵测试”的概念，即一个机器能够像人一样思考。这一概念引发了人工智能的第一个浪潮，人们开始研究如何让机器具有人类智能。
因此，可以说，人工智能的第一个浪潮是由阿兰·图灵掀起的，他的论文开创了人工智能的先河，为人工智能的发展奠定了基础。
【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956（1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。）【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958（西蒙和纽维尔）LISP编程语言1958（约翰麦卡锡）用于机器翻译的语义网1960（马斯特曼和剑桥大学同事）模式识别-第一个机器学习论文发表（1963）Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能：综合调查1973（来特希尔）项目失败，列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】
【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956（1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。）【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958（西蒙和纽维尔）LISP编程语言1958（约翰麦卡锡）用于机器翻译的语义网1960（马斯特曼和剑桥大学同事）模式识别-第一个机器学习论文发表（1963）Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能：综合调查1973（来特希尔）项目失败，列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980日本启动第五代计算机用于知识处理1982决策树模型带动机器学习复苏1980中期ANN及多层神经网络1980中期【1987-1993年是人工智能第二个冬天】Lisp机市场崩溃1987列强再次取消科研经费1988专家系统滑翔谷底1993日本第五代机退场1990年代【1993-现在突破期】IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005深度学习论文发表2006IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011谷歌启动谷歌大脑2011苹果公司的Siri上线2012微软通用实时翻译系统2012微软Cortana 上线2014百度度秘2015IBM发布truenorth芯片2014阿尔法狗打败人类棋手2016
2017年7月5日。2017百度AI开发者大会（英文名称：BaiduCreate2017）于2017年7月5日在中国北京国家会议中心召开。
AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `
评职称都是按刊物的刊期来算的，如果刊物是9月的刊，那就是9月的，哪怕是7月收的刊物。
严格意见上来讲，就没有发表时间这一说，都是出版时间，按《出版物管理条例》及其实施细则等，连续出版物是不允许提前出刊的，像这种9月的刊期，8月出版的，都是违法操作的，就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。
按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。
概念
职称论文发表，顾名思义，就是在学术期刊公开发表论文，用于评定职称。“论文”是指精深而有系统的学术文章，是课题研究、问题讨论的表达形式。论文发表就是专门对社会科学或自然科学领域中某一问题，进行探讨、分析论证的文章发表在国家正式出版物上，由于利益驱使，市面上充斥着很多假刊，发表论文前一定要认真鉴别，避免上当。
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956（1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。）【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958（西蒙和纽维尔）LISP编程语言1958（约翰麦卡锡）用于机器翻译的语义网1960（马斯特曼和剑桥大学同事）模式识别-第一个机器学习论文发表（1963）Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能：综合调查1973（来特希尔）项目失败，列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】
你好，根据一般习惯，是以杂志实际出版的日期为准，因为自它印刷并公开发行的时候就已经达到了出版的事实标准。杂志上标注的刊期只是杂志社为了杂志的时效性所以都会把时间往后写，这样当你8月收到9月杂志的时候不会觉得晚。特别是对一些在市场上公开销售的刊物来说，这样能避免读者买杂志总觉得像是买到过期的一样，保持读者的新鲜感。一般杂志从收稿到编辑、校对、印刷、发行都会有不同的时长，刊期越长（月刊、双月刊、季刊）出版周期就越长，特别好的学术期刊，长的甚至半年一年，所以你发表时一定要注意问清杂志的出版时间能不能赶上你的时间需要，以免做了无用功。要发表可以再问我，我就是杂志编辑
第九届国际计算机与人工智能会议论文投稿截止时间为2002-10-13。天津市图象图形学学会和天津市体视学学会支持的2023年第九届计算与人工智能国际会议将于2023年3月17-20日在中国天津市举行。
2023年2月17日。根据查询第九届国际计算与人工智能会议官方发布的公告显示，会议简称ICCAI，需要在会议开始前完成论文设计，也就是2023年2月17日。论文指反映学术研究和科学探索成果的文章，是围绕一个具体问题，把研究和探索的成果以自圆其说的方式论述出来，即提出观点，摆出材料，逻辑论证，得出结论。
世界人工智能大会已经点下举办时间了，就在7月份，这一次的大会活动是线上线下结合，简单来说，就是线上直播观看，线下是直接前去举办场地观看，活动安排如下。
2021世界人工智能大会定于今年7月8日(周四)至10日(周六)，以线下线上结合的方式召开，主会场继续设在浦东世博中心，联动徐汇等区。展览设在世博展览馆，提早一天于7月7日开展。
大会活动安排
今年大会主要由“会议论坛、展览展示、竞赛评奖、应用体验”四大板块构成。会议论坛延续“1+2+11+X”总体架构，即1场开幕式、2场全体会议、11场主题论坛和若干场各具特色的论坛活动;展览展示规模进一步扩大，线下展览面积4万平方米，较往年翻番，还将升级云平台展览;竞赛评奖以“SAIL奖”为引领，聚集算法大赛、AIWIN、青少年人工智能大赛、青年优秀论文评选等品牌赛事;应用体验将进一步丰富会场及周边智能化场景，展现数字化转型成果。
本届大会的主要特点可以用三个“最”来概括，就是最新前沿方向、最全行业生态、最优应用体验。
最新前沿方向，体现在三方面
一是重磅嘉宾数量更多
目前，约瑟夫?斯发基斯(JosephSifakis)、惠特菲尔德·迪菲(WhitfieldDiffie)、约翰?霍普克罗夫特(JohnHopcroft)、曼纽尔·布鲁姆(ManuelBlum)、姚期智等图灵奖得主，迈克尔?莱维特(MichaelLevitt)等诺奖得主，Linux之父林纳斯?托瓦兹(LinusTorvalds)、大数据之父维克托?舍恩伯格(ViktorSch?nberger)，西门子CEO博乐仁(RolandBusch)、高通全球CEO安蒙(CristianoR.Amon)、华为轮值董事长胡厚_、360董事长周鸿_已确认出席，腾讯、阿里、百度、京东等企业创始人、CEO或CTO也将参会。据初步统计，大会演讲及参与圆桌嘉宾超过千位，较去年将近翻番。其中国内院士49位，国外院士13位，顶尖高校校长16位，国家级专业学会和协会理事长25位，科技龙头企业、央企国企负责人、独角兽和行业新锐企业创始人、CEO近150位。
二是话题热点更聚焦
一方面，围绕国家战略，回应全球关切，深入探讨“可信AI”“AI与碳达峰碳中和”“消弭数字鸿沟”等热点议题。另一方面，大会对论坛活动进行矩阵式布局，即围绕算法、芯片、投融资等焦点领域，鼓励多家单位从不同角度举办论坛，从更多维度把议题谈透。特别是，今年大会将聚焦开源框架、AI与脑科学、认知智能、隐私计算、AI与量子计算等，打造近20个专业学术论坛。
此外，今年的AI夜话活动将以“浦江AI论数字家园”为主题，在浦江两岸的“两大高地”将“AI”延续，浦东“上海中心场”将从人们关切的视角切入，共同畅想数字家园;徐汇“智塔场”将聚合“造车新势力、技术赋能者、投资助力者”等多阵营，共同探讨智能驾驶可达目标。
三是前沿成果更丰富
大会SAIL奖已发布的TOP30榜单中，包含了华为“盘古”、阿里ALiceMind等超大规模模型，百度飞桨、一流科技等自主开发框架，寒武纪、天数智芯、登临等最新智能芯片，以及全球首个机器人化学家、免开颅柔性脑机接口等“黑科技”，最终的SAIL大奖将在大会开幕式揭晓。大会期间，还将发布全国首个“可信AI白皮书”、“白玉兰开放数据许可协议”等前沿成果。
最全行业生态，体现在四方面
一是全栈产业链
大会各场论坛活动涵盖前沿算法、智能芯片、数据基础、智能机器人、自动驾驶、AI+健康、AI+教育、数字政府等全产业链议题，同时注重“会展赛用”联动，贯通AI原始创新、成果转化、应用落地到规模量产全过程。
二是全场景赋能
大会将发布未来医院、时空AI、“政务智能办”、智慧出行等重大应用场景。此外，中电、移动、交行、国网、宝武、上汽等央企国企将深度参与，展示AI赋能传统行业数字化转型最新解决方案。
三是全球化品牌
大会着力提升国际对话功能，引进国际人工智能联合会议(IJCAI)等在沪落地，联动联合国工发组织、教科文组织等机构，打造德国、韩国、马来西亚等海外分会场。
四是全要素集聚
开发者生态圈扩容，国际开源基金会、开源中国、清华“姚班”、白玉兰开源、交大“ACM班”等平台有机融合。人才活动更丰富，举办国际人才招聘会、人才论坛。投融资机构云集，相关投资平台深度参与。治理规范进一步发声，举办AI全球治理、法治、安全、标准等论坛，发布“数字化转型安全解决方案”“上海人工智能标准体系”等治理成果。此外，青少年、女性、科技冬奥等论坛还将呈现AI多元丰富的一面。
最优应用体验方面，体现在线下线上智能会展、场内场外智慧体验
一是展览内容更丰富
今年的线下参展企业预计突破300家，其中，首次参展的企业比例超过40%，上海以外地区企业、外国企业占比超过50%。首发首展亮点包括商汤AR自动驾驶导览小巴、美团城市低空配送网络、优必选大型仿人服务机器人、燧原新产品、中移动光伏智能检测系统、星环数字化转型“魔方底座”等。
二是应用体验更智慧
用AI技术办AI大会，在会场这个“核心点”上，建好一座AI赋能的智慧场馆，呈现一条AI应用的精品路线。围绕会场周边，打造无人驾驶、无人工厂样板等经济数字化场景、世博源智慧商业等生活数字化场景、临港新片区“时空AI”等治理数字化场景。大会还将创新推出数字人民币体验、AI+王者荣耀电子竞技等活动，欢迎广大市民朋友参与体验。
三是云上会展更生动
今年大会所有论坛活动除了少数闭门会议，都将提供线上直播。线上云平台升级为2.0版，打造云直播、云会场、云展览，进一步增强观众的互动体验。
今年大会公众参与机制为“线下预约制，线上开放式”。公众可以通过云平台2.0进行注册报名，于7月6日前预约线下论坛听会和展览参观;也可以于会期通过大会官网官微、云平台2.0等进行线上参会观展。