芮勇博士发言
微软亚洲研究院常务副院长芮勇博士在《人工智能趋势之四化》的报告中讲到，当前人工智能的产业趋势呈现“四化”特征，即大数据化、自适应化、可穿戴化和增强化。其中大数据化就是指使用人类产生的各种数据来训练机器，使得机器有更多的智能。基于大数据的深度学习方法被引入计算机视觉后，使图像分类错误率能够从百分之二十几下降到3.57%，已经超过了人类水平。
二、人工智能还有很长的路要走，产业路径选择要务实
在介绍人工智能技术进步的同时，张钹院士也清醒地指出基于概率的数据驱动方法的局限性，如生数据(Raw data)里重复多的不见得有用;有时表面上数据很多，但是直接有用的数据却很少等等。如无人驾驶技术的局限性体现在其无法处理突发事件上。造成这种情况的原因正是概率统计方法难以处理小概率事件所带来的。
张长水教授发言
机器学习领域权威专家，清华大学自动化系张长水教授发表主题演讲《图像识别与机器学习》，张长水教授详细讲述了机器学习应用于图像识别领域的研究成果与未来发展趋势，并展示了图像检测、定位、视点变化、尺度变化、光影变化、背景遮挡等情况给图像识别技术的产业应用带来的挑战。
捷通华声董事长张连毅认为，就像目前的图像识别、人脸识别、声纹识别等受各种环境影响，不太可能百分之百准确，但不是说达不到百分之百就不能用。人工智能不完美，所以人工智能发展可以说也是一个追求完美的过程，在这个必经的过程中，也需要大众的包容，需要学术、产业与社会大众共同推动人工智能的发展。清华大学计算机系马少平教授也讲到，尽管人工智能还任重道远，但是利用现有的技术，已经足够支撑广泛的产业化应用。
在论坛上，清华大学电子工程系王生进教授讲述了“脑电识别与脑机交互”技术的发展与面临的挑战，以及脑机交互技术在疾病的诊断和诊治、感知认知、人机交互等方面的应用;搜狗公司CEO王小川则从Alpha Go切入，讲述了Alpha Go的幕后以及对人工智能的思考。
三、人工智能需产学合作，优势互补推动技术发展
人工智能不是一个纯粹的学术研究，也要强调它的应用与实践。人工智能研究水平体现在所制造的智能机器的水平上。所以，人工智能一定是理论和实践要结合，产业应用才是人工智能的价值体现。
捷通华声董事长张连毅与张钹院士、芮勇博士、王小川、郑方等嘉宾进行圆桌讨论。
在捷通华声董事长张连毅与张钹院士、芮勇博士、王小川、郑方等嘉宾进行的圆桌讨论中，更多地从产业的角度进一步客观分析了中国人工智能产业未来发展。张连毅董事长在圆桌论坛中通过介绍捷通华声与清华大学在人工智能领域共同推动“灵云科技 源自清华”的战略合作，表达了企业与高校进行人工智能产学合作的理解。张连毅董事长认为高校是人工智能的发动机，人工智能的核心应在高校，因为人类在科学领域理解最浅的是大脑，人工智能技术还有很多需要探讨的内容，而追求崇高的科学境界，探索未知，是大学义不容辞的责任，也是大学的历史使命。企业和高校的合作是一种天然的必然，产学研一体化符合人工智能产业发展规律，捷通华声等人工智能企业更多应担当起服务产业、服务社会大众的职责。
