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德勤&之江实验室:2023情感计算白皮书(101页).pdf

上传人: 竹** 编号:133274 2023-07-19 101页 11.97MB

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2023情感计算白皮书

1、委员会顾问委员会朱世强之江实验室主任、浙江大学党委副书记任福继日本工程院院士、欧盟科学院院士、电子科技大学讲席教授、日本德岛大学荣誉教授戴琼海中国工程院院士、清华大学自动化系教授、清华大学信息科学技术学院院长李德毅中国工程院院士、国际欧亚科学院院士、指挥自动化和人工智能专家杨雄里中国科学院院士、发展中国家科学院院士、神经生物学家、复旦大学脑科学研究院学术委员会主任褚君浩中国科学院院士、中国科学院上海技术物理研究所研究员、复旦大学教授、华东师范大学教授蒋田仔欧洲科学院院士、中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心主任马庆国国际欧亚科学院院士、亚太人工智能学会会士、浙江大学教授傅小兰中国科学院心理研

2、究所所长、中国科学院大学心理学系主任 专家委员会赵新龙之江实验室党委副书记陈伟之江实验室主任助理、党委委员陈光之江实验室科研发展部部长林峰之江实验室人工智能研究院副院长李太豪之江实验室高级研究专家、跨媒体智能研究中心副主任、研究员曾令仿之江实验室之江-燧原联合创新研究中心副主任宗成庆中国科学院自动化研究所研究员、中国科学院大学岗位教授陶建华中国科学院自动化研究所研究员、模式识别国家重点实验室副主任、国家杰出青年基金获得者吕宝粮上海交通大学计算机科学与工程系教授、上海交通大学医学院附属瑞金医院广慈特聘教授吕钊安徽大学计算机科学与技术学院副院长、教授、安徽省杰出青年基金获得者王蕊中国科学院信息工程

3、研究所研究员李勇辉中国科学院心理研究所研究员蔡曙山清华大学心理学与认知科学研究中心主任、教授肖仰华复旦大学计算机科学技术学院教授、复旦-爱数认知智能联合研究中心主任张效初中国科学技术大学生命科学与医学部教授、青年长江学者潘煜上海外国语大学国际工商管理学院院长、教授金佳上海外国语大学脑机协同信息行为重点实验室教授曾红广州大学教育学院心理学系教授罗思阳中山大学心理系副教授梅林公安部第三研究所研究员刘明华德勤中国副首席执行官、首席转型官倪殿令亚马逊云科技大中华区合作伙伴生态系统事业部总经理庄珺上海市科学学研究所产业创新研究室主任、研究员刘晶联合国工业发展组织全球创新网络项目上海全球科创中心副主任 编

4、辑委员会裴冠雄之江实验室人工智能研究院跨媒体智能研究中心副研究员汪严磊德勤科学加速中心副总监贾永兴上海科学技术出版社副总编辑、张江科技评论主编李海英中国科学院文献情报中心学科情报分析员王晓野亚马逊云科技大中华区数据产品技术总监朱敏上海师范大学商学院商业数据系主任、副教授杨成宁上海师范大学商学院企业管理系讲师贲睍烨山东大学信息科学与工程学院教授唐益明合肥工业大学计算机与信息学院副研究员范存航安徽大学计算机科学与技术学院副教授董建敏之江实验室人工智能研究院跨媒体智能研究中心助理研究员程翠萍之江实验室人工智能研究院跨媒体智能研究中心助理研究员徐若豪之江实验室人工智能研究院跨媒体智能研究中心算法工程师

5、情感计算白皮书序一情感被誉为人类社会生活的文法(Grammar of Social Living),情感计算旨在创建一种能感知、识别和理解人的情感,并能针对人的情感作出智慧、灵敏、自然反应的计算系统。情感计算是实现自然化、拟人化、人格化人机交互的基础性技术和重要前提,也为人工智能决策提供了优化路径,对开启智能化、数字化时代具有重大价值。近年来,中国成为情感计算领域最重要的崛起力量之一,并有越来越多的学者投入该领域的研究。同时,中国也成为情感计算赋能应用的主战场之一,为支撑经济高质量发展和数字化改革发挥了重要作用。这本白皮书的发布,旨在回应中国乃至全球学术界和产业界对了解和掌握情感计算最新发展动

6、向的需求,给科学研究人员和行业实践人员提供较为完整的技术发展蓝图和应用趋势洞察,以助推情感计算的发展与转化。这本白皮书有几个鲜明的特点:一是以主流学术数据库为基础,之江实验室、中国科学院文献情报中心等单位对 19972022 年的 2 万余篇论文进行分析的数据,具有领域全周期、论文全量级、科研全过程的覆盖优势,梳理出的重要研究论文、专利和标准,有助于明晰关键共性技术和前沿引领技术,对把握情感计算领域学术发展动态具有指导性意义,对实现“高原造峰”和从“0”到“1”等不同创新路径均具有较大参考价值。二是白皮书描绘了情感计算的学科全景,包括重要研究机构、学术期刊、国际会议、代表性科学家、高水平学会等

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《情感计算白皮书》主要从情感计算的理论概述、技术综述、成果情况、科研情况、应用情况以及未来趋势六个方面对情感计算领域进行了全面深入的剖析。 1. 情感计算的理论概述部分,介绍了情感计算的发展历程、定义、研究内容以及意义。 2. 技术综述部分,详细介绍了单模态情感计算和多模态情感计算的研究背景、发展现状、主要方法、数据集以及存在的问题与挑战。 3. 成果情况部分,通过统计数据分析了情感计算领域的研究趋势、主要研究阵地、主要发文期刊和会议、高水平成果以及专利和标准。 4. 科研情况部分,从学者分布、代表性科学家、高水平学会、重要研究机构、典型研究机构以及生态系统分析六个方面对情感计算领域的科研情况进行了梳理。 5. 应用情况部分,从教育培训、生命健康、商业服务、工业设计、科技传媒、社会治理六个方面对情感计算的应用情况进行了介绍。 6. 未来趋势部分,对情感计算的下一阶段技术走向和行业应用进行了展望。
情感计算如何让机器更"懂"人? 情感计算在哪些领域有应用前景? 情感计算如何助力人机交互?
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