研討會邀請了中國工程院院士譚建榮，介紹國內外智能機器人的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。他提出，智能機器人的本質是和人一起協(xié)同工作，提高機器人智能化程度的關鍵在于人工智能技術的發(fā)展和應用。制造業(yè)是支撐人類生存和發(fā)展的基礎產業(yè)，世界各國對制造業(yè)都是高度重視。而智能制造的核心在于提高機器的智能化程度，即人工智能技術的結合與應用。人工智能應該以知識庫和知識工程為基礎。“離開了知識，人工智能就空洞了，變成無源之水、無本之木。”譚建榮說，人之所以有智能，是因為人是有知識的，現(xiàn)在搞人工智能技術應用的核心就是知識工程。

譚建榮認為，過去，智能制造以機器為中心;現(xiàn)在，要強調人機和腦機交互。過去，強調個體智能，現(xiàn)在，要強調基于網(wǎng)絡的群體智能。

此外，譚建榮還梳理了智能裝備與智能機器人的關鍵技術，一是基于視覺的環(huán)境三維感知識別技術，二是多源頭多數(shù)通道傳感異構數(shù)據(jù)融合技術，三是基于環(huán)境理解的全局定位技術，四是多機協(xié)同的集群華交互與控制技術，五是大數(shù)據(jù)驅動故障診斷，六是大數(shù)據(jù)驅動的多模式融合學習，七是多約束下機器人運動路徑規(guī)劃，八是多任務自適應協(xié)同的群智決策技術，九是產品知識圖譜與知識網(wǎng)絡構建，十是機電液一體化云平臺知識服務技術。

清華大學計算機系教授李涓子所作的《知識工程及其領域知識圖譜構建》學術報告，闡述知識工程是人工智能非常重要的一個分支，是我們從看到數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)、轉化知識和形成智能的轉換過程，可以幫助我們做決策，讓我們有更好的生活或者生產的方式。她總結了知識工程的三個關鍵技術，一是知識引導和數(shù)據(jù)驅動相結合的知識表示和計算;二是知識圖譜技術平臺化、建立知識引擎;三是知識圖譜應用多樣化、創(chuàng)新知識應用。

北京大學大數(shù)據(jù)科學研究中心特聘研究員朱占星介紹了機器學