现在的语音识别、计算机视觉等方面，产学研得到了很好的融合。结合物联网与AI技术，对工厂各个方面进行实时监控，并进行预防式维修。人工智能的一个长远目标就是将人们从繁杂的数据中解放出来，避免重复性工作，并辅助人们做出正确的决策，让人工智能成为人类的助手和工具。

尽管人工智能已经取得诸多成功，但当前仍有许多棘手的问题亟待深入研究。例如，作为人工智能主要成功工具的深度神经网络，面临着透明性、公平性、可理解性、可解释性等问题，这类问题的解决影响着人工智能技术的全面深化应用。当前研究的趋势是通过计算智能各领域的相互融合，也就是神经网络与模糊系统、进化计算的交叉结合，来增加神经网络的可解释性、优化人工智能系统，这在现代人工智能领域中发挥重要作用。

另外，研究如何将最新的人工智能科研技术应用到工业、农业、医学、交通、服务等各个领域也是目前的一个发展前沿趋势。科技的发展最终还是要回归到应用，特别是推动产业转型升级上面来。同时，这些领域中不断涌现的新需求，也极大地促进着人工智能各项技术向前发展，例如结合领域知识的智能模型就是人工智能发展的一个热点研究领域。

中国石油大学（华东）高度重视大数据、人工智能、物联网等学科的发展，以理学院、青岛软件学院和计算机与技术学院以及相关学科为基础搭建面向应用数学、软件、人工智能领域的研究机构，积极探索石油、能源与大数据、人工智能技术的交叉融合，同时也聚焦图像处理、人脸识别、自然语言处理、人机交互等人工智能的重要前沿领域，并展开了深入的研究。

在基础理论方面，针对神经网络、模糊系统、深度学习、进化计算、多智能体等人工智能最新技术的优势与挑战，紧跟世界前沿最新研究，全方位、多视角、深层次地推进学校在人工智能技术方面的进步。

此外，中国石油大学（华东）依托学校特色学科优势，在紧跟世界科技前沿基础研究的同时，也注重以需求为导向的应用基础研究，将人工智能技术与石油工程、地球科学与技术等领域的关键科学问题相结合，为地质勘探、井间连通性分析、油藏自动历史拟合、生产优化、剩余油挖潜、机采系统故障监测与诊断等核心工作提供快速、精确的解决方案。

例如，我们探索了针对实际应用中高维、噪音干扰的大数据问题的解决思路，推进了机器学习模型与专业物理知识相耦合的可解释性机理研究，来解决油田储层地下情况反演问题，提供了解决石油工程问题的全新视角，推动了人工智能技术在石油勘探开发中的应用。

    首先，会议报告引发广泛参与，除了线下，在线上各地的与会者就达到3000多人，与会人员积极讨论和交流。所以，大会为来自世界各地的相关专家学者、研究人员、工程师及学生提供了一个展示和学习最新研究成果的平台，从与会者会后的积极反馈中，我们看到了参会的教师和学生们留言说各国专家的报告让他们受益匪浅，这让我们感到非常的欣慰。
     其次，中国石油大学（华东）以此次峰会为契机，与世界各国计算智能领域专家开展学术交流，引领智能科技与行业应用融合发展，进一步深化了同“一带一路”沿线国家的科技合作，提升了学校科研国际化水平，也服务于国家科技创新、引才引智及学校“双一流”学科建设。