议题一：深度学习框架的演进与实践应用

主流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的核心功能更新及优化方向，对开发者的影响。

如何利用深度学习框架进行复杂神经网络模型的高效构建、快速训练及便捷部署，分享最佳实践案例。

在不同应用场景（如图像识别、自然语言处理等）下，选择合适深度学习框架的考量因素及适配策略。

议题二：跨领域通用技术融合与创新应用

自然语言处理技术如何与计算机视觉、语音识别等技术深度融合，创造出更具智能交互性的应用场景，如多模态智能客服等。

计算机视觉技术在安防、医疗、工业检测等不同领域的应用难点及突破思路，例如小样本情况下的精准图像识别方法。

语音识别与合成技术在复杂环境下提高准确率和自然度的技术探索，以及在智能车载、智能家居等领域的交互优化策略。

议题一：人工智能芯片的创新与应用挑战

不同类型人工智能芯片（GPU、FPGA、ASIC 等）在性能、功耗、成本方面的比较与优势分析。

新兴人工智能芯片架构如何应对深度学习复杂计算需求，助力模型训练与推理加速。

人工智能芯片在边缘计算、物联网等场景应用时面临的兼容性、算力分配及散热等挑战及解决方案。

议题二：数据资源管理与质量保障

大数据时代下，如何高效、精准地采集海量且高质量的人工智能数据，涵盖多领域数据采集方法与技巧。

数据标注的自动化技术发展现状及未来趋势，怎样提高数据标注的效率与准确性以满足不同模型训练需求。

数据存储与管理体系构建，包括数据库选型、数据安全防护以及如何确保数据在长期使用中的完整性和可访问性。

议题一：人工智能在消费领域的多元化应用与体验升级

智能语音助手的功能拓展与个性化服务深化，如何更好地理解用户意图并提供精准服务，以及隐私保护策略。

智能穿戴设备结合人工智能实现健康监测、运动分析的精准化发展趋势，例如基于多模态数据的健康风险预测。

人工智能在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新兴消费场景中的应用探索，如何提升用户的沉浸式体验。

议题二：人工智能赋能传统产业的变革与机遇

在工业领域，人工智能如何推动智能制造从自动化向智能化、柔性化转变，包括机器人智能协作、生产流程智能优化等方面的实践与成果。

医疗行业中，人工智能辅助诊断、疾病预测以及健康管理的应用落地情况，如何突破数据壁垒、伦理困境等实现更大规模应用。

交通领域里，自动驾驶技术的商业化进程及面临的法律、伦理、安全等问题，以及智能交通管理如何协同城市发展，缓解交通拥堵、提升出行效率。

人工智能创业大赛的投融资对接意义重大。其对接流程包含项目筛选推荐、路演展示、一对一洽谈以及投资决策签约等环节。

创业者要备好清晰吸睛的商业计划书，熟悉项目各方面情况，有针对性地对接投资机构；投资人则需了解行业趋势，客观评估项目。

在对接技巧上，创业者路演应简洁明了，洽谈时真诚自信；投资人要善于提问