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    特稿丨平安肖京:AI 的差距、邊界、傳承

    本文作者: 張棟 2020-08-25 14:04
    導(dǎo)語:11605字,全覽人工智能的過去與未來。

    雷鋒網(wǎng)按:AI圈向來有個(gè)傳統(tǒng),傾向?qū)⒉煌娜税唇绶诸悶楣I(yè)界、學(xué)術(shù)界等。但真的要給肖京打標(biāo)簽時(shí),我卻犯了糊涂。

    “做人工智能,一定要尊重業(yè)務(wù)。”

    你很難想到,上面這句話是從平安集團(tuán)首席科學(xué)家肖京口中說出的。

    他身上流著純正的AI學(xué)術(shù)派血統(tǒng),至今已發(fā)表學(xué)術(shù)論文102篇,擁有美國授權(quán)專利101項(xiàng)、中國發(fā)明專利109項(xiàng)。

    去年10月21日,他還獲得了第九屆吳文俊人工智能杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng),該獎(jiǎng)項(xiàng)被認(rèn)為是中國AI領(lǐng)域的最高榮譽(yù)。

    但,肖京所說的每一句話,卻與往日里AI的陽春白雪模樣格格不入。

    一場一個(gè)小時(shí)三十七分鐘的對(duì)話里,他總共提起了15次「價(jià)值」、20次「落地」。

    一個(gè)「非典型」AI大牛

    本科畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的肖京,碩士被保送至中科院自動(dòng)化研究所,師從原科技部副部長馬頌德。

    1999年碩士畢業(yè)后,肖京前往卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)系讀博,拜美國工程院院士金出武雄(Takeo Kanade)教授門下,主攻計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。

    讀博時(shí)期的肖京,在美國AI圈就已站穩(wěn)腳跟。他所參與研發(fā)的AI技術(shù)被應(yīng)用于當(dāng)時(shí)美國的生物醫(yī)藥、電影特效、機(jī)器人等領(lǐng)域。

    名校、名師、名人環(huán)繞的他,畢業(yè)之時(shí)自然也少不了名企們拋來的橄欖枝。

    而后,他在一眾工作offer中翻了愛普生的牌子,領(lǐng)導(dǎo)其美國算法團(tuán)隊(duì),從事包括醫(yī)療、輔助駕駛、3D打印等領(lǐng)域的算法開發(fā)。

    愛普生呆了八年后,如常人一樣,肖京也想體驗(yàn)下不同的人生,于是跳出來去了微軟,帶領(lǐng)一個(gè)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)微軟搜索引擎的算法研發(fā)。

    微軟期間,他發(fā)覺AI經(jīng)過市場多年教育,落地環(huán)境已經(jīng)比較成熟,有比較多的方案可用于幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)降本增效。

    出于對(duì)技術(shù)的理解和對(duì)產(chǎn)業(yè)的思考,他開始考慮選擇一家大型的傳統(tǒng)公司,以實(shí)現(xiàn)技術(shù)抱負(fù)。

    2015年3月,他離職微軟,入職平安,任平安集團(tuán)首席科學(xué)家,集團(tuán)執(zhí)委。

    過去五年多時(shí)間,肖京幫助平安集團(tuán)從無到有,建立起一支兩千余人的人工智能專家團(tuán)隊(duì),奠定了整個(gè)平安集團(tuán)人工智能底層技術(shù)和應(yīng)用的基石。

    同時(shí),他所主持研發(fā)的“平安腦”大數(shù)據(jù)智能引擎,融合了圖計(jì)算、對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等最新科研成果,在金融、醫(yī)療、智慧城市等領(lǐng)域已廣泛落地。

    今天的肖京,像似一個(gè)身經(jīng)百戰(zhàn)、擒敵無數(shù)的軍師,深居幕布之后,手握技術(shù)權(quán)杖,指引著平安AI帝國日夜鏖戰(zhàn)、爭打江山。

    故事好看,總因?yàn)楸澈笕宋锷砩仙l(fā)的無限弧光。

    多年之后,肖京會(huì)如何評(píng)價(jià)他的兩位人生導(dǎo)師?他又如何管理一支兩千多人的AI研究團(tuán)隊(duì),并平衡好AI學(xué)術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)系......太多問題尚還無解。

    藉由此,第五屆CCF-GAIR峰會(huì)期間,雷鋒網(wǎng)與肖京進(jìn)行了一次深度對(duì)話。本次訪談中,肖京談到了他的求學(xué)歷程、兩位導(dǎo)師,以及對(duì)AI的思考,對(duì)產(chǎn)業(yè)的洞見。

    以下是訪談內(nèi)容:

    我距離「榜樣」還太遠(yuǎn)

    雷鋒網(wǎng):你是如何走上人工智能研究道路的?你求學(xué)的那個(gè)時(shí)期,人工智能的研究應(yīng)用應(yīng)該沒有今天這么地蓬勃。

    肖京:我在部隊(duì)大院里面長大,對(duì)于我來說,部隊(duì)大院有一個(gè)特別好的地方在于,那時(shí)候雖然經(jīng)濟(jì)不是很發(fā)達(dá),但我們每周都有電影看,甚至包括海外的大片。

    我小時(shí)候最喜歡也是印象最深的一部電影叫做《未來世界》,它是《西部世界》的續(xù)集,當(dāng)中有非常多機(jī)器人的場景。也是從那時(shí)候起,我對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生了比較濃厚的興趣。

    上了大學(xué)之后,我自然就選擇了中科大自動(dòng)化專業(yè),因?yàn)樗菣C(jī)器人領(lǐng)域非常重要的一個(gè)技術(shù)方向。

    1995年,我本科即將畢業(yè),已決定保送到中國科學(xué)院讀碩士,因此可以選擇到科學(xué)院做本科畢業(yè)設(shè)計(jì)。與時(shí)任自動(dòng)化所模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任的馬頌德老師請(qǐng)教后,選擇了計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別作為研究方向。

    1999年,我碩士畢業(yè)后,去了美國卡耐基梅隆大學(xué)讀博士,在金出武雄(Takeo Kanade)老師教導(dǎo)下做計(jì)算機(jī)視覺,也就一直做到了現(xiàn)在。

    雷鋒網(wǎng):現(xiàn)在想想,興趣、天賦與職業(yè)剛好相匹配,是不是一件特別幸福的事兒?

    肖京:也許我別的天賦更好呢,也許我更適合當(dāng)個(gè)喜劇演員呢,誰知道呢。(笑)

    雷鋒網(wǎng):能否聊聊你的碩士導(dǎo)師馬頌德老師,他是一個(gè)什么樣的人?和他一起做AI研究,印象最深的一件事是什么?

    肖京:馬頌德老師是那種工作特別嚴(yán)謹(jǐn)、特別細(xì)致的人。

    我當(dāng)年讀碩士的時(shí)候,馬頌德老師已經(jīng)是中科院自動(dòng)化所所長了,后面很快又到科技部當(dāng)副部長。

    那時(shí)候他要負(fù)責(zé)的工作其實(shí)挺多的,但他帶學(xué)生仍然很細(xì)致。我當(dāng)年研究的方向之一是航空?qǐng)D像中的線性目標(biāo)識(shí)別,比如公路、橋梁等。

    有次他和我討論一個(gè)問題:兩個(gè)線段如果隔開了,如何判斷它們屬于同一條路還是不同的路?這看似簡單,實(shí)際上是挺復(fù)雜的優(yōu)化問題。

    馬老師和我一起推導(dǎo)公式,討論角度應(yīng)該怎么計(jì)算,角度放到模型里怎么優(yōu)化等。這件事我印象特別深,很多專事教學(xué)的老師都不一定能夠做到這么細(xì)致。

    同時(shí),他也是一個(gè)特別熱愛學(xué)習(xí)的人。你應(yīng)該想不到,馬老師現(xiàn)在每天還在堅(jiān)持讀論文,并時(shí)常和學(xué)生們討論相關(guān)技術(shù)。他和張正友博士合著的《計(jì)算機(jī)視覺》已經(jīng)成為視覺領(lǐng)域的經(jīng)典教材。

    馬頌德老師對(duì)我個(gè)人的發(fā)展幫助特別大,他幫我找到了學(xué)習(xí)的路徑和方向,也正是因?yàn)樗屛蚁嘈湃斯ぶ悄苓@個(gè)行業(yè)一定會(huì)有非常好的發(fā)展前景。

    雷鋒網(wǎng):你的博士導(dǎo)師金出武雄老師呢?2017年你在參加雷鋒網(wǎng)第二屆CCF-GAIR的時(shí)候,金出武雄老師已經(jīng)在前一天結(jié)束了演講安排,但第二天他還是來到了現(xiàn)場,站在后面看完你的演講,并不時(shí)嘴角上揚(yáng),看到這一幕我還挺感動(dòng)的。

    肖京:我知道這件事,這也是他一直保持的工作習(xí)慣和生活態(tài)度,他參加任何學(xué)術(shù)論壇,只要時(shí)間允許都會(huì)多聽聽、多看看。

    和馬頌德老師一樣,金出武雄老師也是一個(gè)比較細(xì)致的人,同時(shí)他還是一個(gè)非常追求實(shí)用性的人。

    他不是那種非常傳統(tǒng)的、偏理論研究的科學(xué)家,他會(huì)要求你把東西做出來。他經(jīng)常和學(xué)生說,做技術(shù)、做系統(tǒng)一定要實(shí)用,發(fā)論文式的研究不可取。

    我印象最深的一件事是,我那時(shí)候做一個(gè)通過三維重建實(shí)現(xiàn)人臉跟蹤的課題,但目標(biāo)對(duì)象總是跟著跟著就跟丟了,一直都找不到問題的根源,也比較苦惱。

    他后面和我說,遇到問題不要緊,沉下心來設(shè)計(jì)測試用例,從手工就能計(jì)算出結(jié)果的最簡單用例開始,一步步找到問題。之后,他就和我一起設(shè)計(jì)用例、看代碼、找漏洞、做測試,熬了一個(gè)晚上,終于找到并解決了問題。

    問題解決之后,他很開心,那時(shí)候辦公室中間有個(gè)活動(dòng)區(qū)域,里面有個(gè)臺(tái)球桌,他和我打了一局臺(tái)球。(作為卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院機(jī)器人研究所的創(chuàng)始人兼所長,臺(tái)球水平一般,被我險(xiǎn)勝了。)

    金出武雄老師和我說,很多人可以徹夜玩游戲打牌,但那只是純體力,不算什么。能夠長時(shí)間不間斷地思考問題,才是從事科研工作重要的能力,那叫智慧體力。他說他最長連續(xù)72個(gè)小時(shí)沒睡覺,持續(xù)思考當(dāng)時(shí)碰到的一個(gè)視覺研究問題。對(duì)此我非常佩服。

    我讀博士的那幾年,他已經(jīng)50多歲,基本每天早上2點(diǎn)才離開辦公室,6~7點(diǎn)又在辦公室了,午飯都是他妻子送來的,這樣保證科研工作不被打斷。

    雷鋒網(wǎng):你覺得金出武雄老師一直這么拼的驅(qū)動(dòng)力是什么? 

    肖京:對(duì)科學(xué)的熱愛和對(duì)生活的態(tài)度。

    有一年的圣誕節(jié),我們?nèi)ニk公室開會(huì),旁邊辦公室有個(gè)日本訪問學(xué)者在工作。老師夸獎(jiǎng)?wù)f每次來辦公室,不管什么時(shí)間,都看到他在那里工作。我隨口說了一句,“這樣的人沒有生活了呀。”

    金出武雄老師說,你是科研人員,科研不就是你的生活嗎?

    他覺得,你只要選擇了科研這條路,你就更應(yīng)該努力去學(xué)習(xí),你來讀博士肯定是因?yàn)橛幸粋€(gè)問題尚未解決,如果都沒問題了,那就不會(huì)再來讀書了,早就畢業(yè)了。

    還有一個(gè)特別有意思的事情,金出武雄老師還很擅長做木工,他在日本蓋了個(gè)房子,里面很多設(shè)計(jì)或家具制作都是他參與設(shè)計(jì)甚至自己完成的。

    雷鋒網(wǎng):馬頌德老師、金出武雄老師身上有什么共性嗎?他們的AI研究方法論對(duì)現(xiàn)如今的行業(yè)發(fā)展都具哪些指導(dǎo)意義?

    肖京:特別拔尖的人往往有相似的地方。

    首先,他們對(duì)自己所做的事都非常熱愛,其次做事極其認(rèn)真、分析問題特別縝密,考慮問題也非常全面。

    另外,他們都不是那種喜歡講大道理的人,他們都比較追崇實(shí)用性和動(dòng)手能力,不提倡單純?yōu)榱顺稣撐亩隹蒲小?/p>

    雷鋒網(wǎng):你跟馬頌德老師和金出武雄老師學(xué)習(xí)的是計(jì)算機(jī)視覺,但現(xiàn)在從事的AI研究線,覆蓋范疇遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了視覺,這是怎么做到的?AI研究者如何才能把自己研究的邊界無限擴(kuò)大?

    肖京:我本科學(xué)自動(dòng)控制,碩士、博士研究計(jì)算機(jī)視覺模式識(shí)別,底層其實(shí)都是優(yōu)化算法和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的技能。

    畢業(yè)后我在愛普生做了8年,領(lǐng)導(dǎo)他們?cè)诿绹芯吭旱乃惴▓F(tuán)隊(duì),這是日本一家大型綜合科技企業(yè),相關(guān)業(yè)務(wù)包括打印機(jī)、投影儀、精密儀器、傳感器、機(jī)器手臂等,所涉及的知識(shí)領(lǐng)域包括各種傳感器信號(hào)的數(shù)據(jù)分析、檢測、識(shí)別、決策、及相關(guān)的應(yīng)用。

    之后在微軟Bing做互聯(lián)網(wǎng)廣告搜索,又積累了不少互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析挖掘及應(yīng)用方面的經(jīng)驗(yàn)。

    然后回國到了平安,平安業(yè)務(wù)場景非常多元,從金融到醫(yī)療到智慧城市等,目前我也做了快六年時(shí)間。

    這么多年下來,基于底層的學(xué)術(shù)底子,我基本在各行各業(yè)都做過,也確實(shí)對(duì)人工智能技術(shù)在各個(gè)場景的應(yīng)用實(shí)踐都比較熟悉。

    雷鋒網(wǎng):所以一方面是經(jīng)歷足、一方面是天分好,對(duì)嗎?畢竟絕大部分人一輩子做好一個(gè)領(lǐng)域都比較吃力。

    肖京:沒有沒有,主要還是機(jī)遇好,遇上了好時(shí)代。

    雷鋒網(wǎng):對(duì)于一些年輕的AI從業(yè)者們來說,你是推薦他們?cè)谝恍凶錾钭鐾福€是趁著年輕多看看。

    肖京:一開始肯定要做深,基礎(chǔ)打好了、骨架硬實(shí)了,后面的事情都是觸類旁通的,基礎(chǔ)理論和發(fā)現(xiàn)、分析、解決問題的方法論都是相通的。

    雷鋒網(wǎng):這些年輕的AI從業(yè)者們?cè)趺幢3置翡J的技術(shù)嗅覺并堅(jiān)持下去?有時(shí)候方向走錯(cuò)了,還一直在錯(cuò)誤地堅(jiān)持著,是一件比較尷尬的事。

    肖京:所以需要靠譜的導(dǎo)師。除了自己的天賦和努力外,還要善于借助外力,善于向別人學(xué)習(xí)。

    我經(jīng)常跟年輕同事說,我們老祖宗很多總結(jié)是非常有道理的。比如“三人行必有我?guī)熝伞埃幢氵@個(gè)人比你差,也有很多值得學(xué)習(xí)的地方,一定要善于發(fā)現(xiàn)別人的長處并學(xué)習(xí)。再比如”吾日三省吾身“,要定期給自己留一些時(shí)間,反思過去這段時(shí)間的事情并總結(jié)、沉淀。

    至于怎么堅(jiān)持,除了熱愛之外,有必要在每一個(gè)階段都設(shè)定一個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo),這個(gè)學(xué)習(xí)榜樣會(huì)督促引導(dǎo)你成長。

    雷鋒網(wǎng):你現(xiàn)在的學(xué)習(xí)榜樣是誰?

    肖京:太多了。我現(xiàn)在所做工作的認(rèn)知水平和學(xué)習(xí)熱情,如果能夠達(dá)到馬頌德老師、金出武雄老師一半的高度,我就很知足了。

    雷鋒網(wǎng):你覺得自己在學(xué)術(shù)造詣或職業(yè)成就方面還沒有超過他們嗎?

    肖京:差得太遠(yuǎn),不是一個(gè)層級(jí)。

    做AI,一定要「尊重」業(yè)務(wù)

    雷鋒網(wǎng):有人說,未來AI就像水電一樣無處不在,也有人說它只是一個(gè)技術(shù)工具掀不起大風(fēng)浪,你怎么看?

    肖京:我不太愛用這類名詞比喻,做技術(shù)還是要?jiǎng)?wù)實(shí),要以結(jié)果為導(dǎo)向。

    人工智能未來會(huì)無處不在,整個(gè)社會(huì)肯定會(huì)走向數(shù)字化經(jīng)營的大方向,數(shù)字化的底座就是人工智能。

    雷鋒網(wǎng):那么未來到底是“AI+”,還是“+AI”?技術(shù)公司好像比較信奉前者,傳統(tǒng)公司比較鐘意后面這種說法。

    肖京:其實(shí)我一直很好奇為什么有人會(huì)去爭論這個(gè)。只是不同的說法,實(shí)際工作內(nèi)容有什么區(qū)別呢?

    雷鋒網(wǎng):在傳統(tǒng)行業(yè)做AI賦能這么多年,金融也好、醫(yī)療也罷,你遇到的最難解決的問題是什么?

    肖京:最大的挑戰(zhàn)還是怎么把業(yè)務(wù)和技術(shù)結(jié)合好,怎么把技術(shù)方案變成業(yè)務(wù)方案,真正做進(jìn)去,重構(gòu)業(yè)務(wù)生產(chǎn)或服務(wù)的流程。

    有的問題看上去很簡單,比如業(yè)務(wù)中多年積累的大量寶貴經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),如何能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合好,并形成規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)制,實(shí)際上還沒有很有效的方法。

    雷鋒網(wǎng):為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況? 

    肖京:人工智能的發(fā)展可以分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能、和超人工智能三個(gè)階段。

    目前人工智能處在弱人工智能階段,這意味著它只是某些方面比人強(qiáng),而有些方面還差得很遠(yuǎn),它的能力是有限的。

    現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)主要是基于聯(lián)結(jié)主義的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析,在基于符號(hào)主義的因果推理方面能力還很弱,這樣就很難將基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的推理和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析挖掘結(jié)合好。

    因此我認(rèn)為,如何將基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)分析和小數(shù)據(jù)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的表達(dá)及推理結(jié)合好,是現(xiàn)階段比較重要的研究方向。

    雷鋒網(wǎng):這么多年下來,技術(shù)的陽春白雪和落地的下里巴人好像很難得到較好地平衡,這是個(gè)無解命題嗎?

    肖京:是有解的,只是需要時(shí)間。

    金出武雄老師曾經(jīng)和我們講過,學(xué)術(shù)或產(chǎn)業(yè)的科研創(chuàng)新應(yīng)該“像外行一樣思考,像專家一樣實(shí)踐”。

    針對(duì)待解決的問題,不要被自己的專業(yè)思維所束縛,而應(yīng)該跳出盒子去,在充分開放的空間中自由探索思考。一旦發(fā)現(xiàn)并確定了創(chuàng)新的方向,就要像專家一樣通過專業(yè)的分析,制定縝密的落地方案,并高效嚴(yán)謹(jǐn)?shù)貙?shí)施。

    從事AI技術(shù)研發(fā)及創(chuàng)新應(yīng)用多年,越發(fā)覺得這個(gè)說法特別正確。

    AI落地應(yīng)用,一定要尊重業(yè)務(wù)。技術(shù)人員要到一線去,深入了解業(yè)務(wù)、熟悉場景,明晰技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)與不足,讓技術(shù)和業(yè)務(wù)達(dá)到最優(yōu)的融合,才能形成行之有效的業(yè)務(wù)解決方案,產(chǎn)生實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。

    雷鋒網(wǎng):這個(gè)道理其他技術(shù)公司的專家不懂嗎?好像很多人都平衡得不太好。

    肖京:一部分是真的不清楚。他們太過高估自己的技術(shù)能力,從而輕視了現(xiàn)實(shí)中落地的殘酷性。AI落地方案不止跟技術(shù)能力相關(guān),還涉及到業(yè)務(wù)流程的重構(gòu),往往需要具備良好的完整性。

    如果某個(gè)業(yè)務(wù)流程的重構(gòu)需要解決100個(gè)技術(shù)問題,你的方案覆蓋了其中98個(gè),客戶仍大有可能不用你的方案。因?yàn)檫€有2個(gè)問題你無法解決,客戶就必須再找其他供應(yīng)商。與其這么麻煩,倒不如直接找一家能夠解決全部問題的廠商,省錢又省力。

    還有一部分是缺乏條件,比如自身沒有業(yè)務(wù),接觸了解業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)有限,久而久之就成了一家中間技術(shù)模塊提供商,沒有完整的業(yè)務(wù)方案,純技術(shù)產(chǎn)品看上去各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)都很好,但客戶既不能直接用,也不知道如何融入業(yè)務(wù)流程,成為“四不像”產(chǎn)品。

    雷鋒網(wǎng):這類中小型AI初創(chuàng)公司的生存空間在哪里?

    肖京:我的建議是不要做平臺(tái)。做平臺(tái)就意味著產(chǎn)品線要拉長,覆蓋面要鋪廣,這樣必然做不深、做不透,對(duì)業(yè)務(wù)一知半解、對(duì)場景似懂非懂,用戶很難用你的東西。

    建議找到一個(gè)好的垂直領(lǐng)域,做深做透、做厚做實(shí),提供深入場景的、完整的技術(shù)+業(yè)務(wù)解決方案。

    雷鋒網(wǎng):如果不做平臺(tái),企業(yè)成長就相對(duì)較慢,這也是一些高估值A(chǔ)I公司比較難取舍的問題。

    肖京:那就看他們選擇的垂直領(lǐng)域是不是夠大,能不能擴(kuò)展、復(fù)制。一步一個(gè)腳印來做,更加踏實(shí)。

    雷鋒網(wǎng):方不方便透露三個(gè)你覺得未來商業(yè)潛力較大的場景?

    肖京:數(shù)字化經(jīng)營是大勢所趨。金融、醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等都是有潛力的方向。

    雷鋒網(wǎng):醫(yī)療等領(lǐng)域不少AI公司也在做,但走得好像都挺辛苦的。

    肖京:主要還沒有建立合適的商業(yè)模式,和目前醫(yī)療體系業(yè)務(wù)流程的融合做得也還不夠好,大多數(shù)方案還比較孤立,沒有真正成體系地做到診療等業(yè)務(wù)流程中去。

    但這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展很快,在一些需求場景上AI技術(shù)已經(jīng)在發(fā)揮很好的效果,一系列結(jié)合業(yè)務(wù)流程的方案已經(jīng)得到有效的應(yīng)用。

    雷鋒網(wǎng):有技術(shù)沒場景、有場景不盈利,這會(huì)是未來AI應(yīng)用的通病嗎?

    肖京:不能說是通病,但人工智能的落地的確沒有那么容易。

    技術(shù)上,數(shù)據(jù)、算法、算力都得到位,需要具備底層信息化能力;業(yè)務(wù)上,落地場景需要熟悉;其次,場景還在不斷迭代,很多有效方案上線之后還會(huì)遇到一堆各種各樣的問題,這就要求方案也要能不斷地快速迭代。

    另一方面,從技術(shù)到產(chǎn)品,再到平臺(tái),到有用戶流量,到有收入,再到有利潤,本來就有個(gè)發(fā)展過程,因此需要時(shí)間積累也是正常的。

    雷鋒網(wǎng):有人說,2020年AI技術(shù)公司的分水嶺就會(huì)出現(xiàn),強(qiáng)者會(huì)恒強(qiáng),弱者會(huì)愈弱,你認(rèn)可這個(gè)觀點(diǎn)嗎?

    肖京:這種現(xiàn)象其實(shí)從去年就已經(jīng)開始出現(xiàn)。

    今明兩年,如果AI公司還沒有規(guī)模化業(yè)務(wù)落地,還不能產(chǎn)生實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值,那么生存空間就會(huì)比較有限,市場就不足以支撐目前這么多的AI公司。

    AI的發(fā)展歷經(jīng)兩起兩落,目前迎來第三次興起。前兩次夭折的原因就在于期望過高泡沫過大,沒有產(chǎn)生足以支撐行業(yè)發(fā)展的商業(yè)價(jià)值。

    雷鋒網(wǎng):這一次夭折的概率大嗎?

    肖京:這一次與前兩次最大的不同在于:AI已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)應(yīng)用等領(lǐng)域產(chǎn)生了非常大的商業(yè)價(jià)值,并且逐漸深入其它傳統(tǒng)行業(yè),產(chǎn)生越來越重要的業(yè)務(wù)價(jià)值。數(shù)字化經(jīng)營已成為市場共識(shí)。

    目前AI的問題在于,在金融、醫(yī)療、智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域,人工智能的應(yīng)用價(jià)值能不能產(chǎn)生爆炸性的效果,從而可以支撐行業(yè)繼續(xù)保持高速發(fā)展。做不到的話,行業(yè)降溫是必然的,但不至于死掉。

    明晰形勢,揚(yáng)「長」補(bǔ)「短」

    雷鋒網(wǎng):你在美讀博的那個(gè)時(shí)期,比較熱門的AI研究方向有哪些?

    肖京:當(dāng)時(shí)我們卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院下分為好幾個(gè)研究所,包括機(jī)器人研究所、語言技術(shù)研究所、人機(jī)交互研究所、機(jī)器學(xué)習(xí)研究所等。

    卡耐基梅隆計(jì)算機(jī)學(xué)院是全美最好的計(jì)算機(jī)學(xué)院之一,當(dāng)時(shí)設(shè)置的所有專業(yè)都是最核心或快速發(fā)展的研究方向。

    雷鋒網(wǎng):無論是從深度還是廣度上看,你求學(xué)時(shí)期的美國AI研究相較中國都遙遙領(lǐng)先。目前中美在人工智能這塊差距懸殊大嗎?

    肖京:人工智能是非常大的領(lǐng)域,是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉學(xué)科。我們可以從三個(gè)方面看人工智能的發(fā)展:科學(xué)(Science)、技術(shù)(Technology)及應(yīng)用(Application)。

    Science可以理解為基礎(chǔ)理論部分,比如腦科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等。歐美長期保持領(lǐng)先,畢竟大部分工作都是他們發(fā)起并完成的。我國的基礎(chǔ)研究雖仍有差距,但正在努力追趕。

    如近期丘成桐老師在北京成立的應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所、蒲慕明老師在上海從事的腦科學(xué)研究等,中國的基礎(chǔ)科研未來十年預(yù)期會(huì)有很大進(jìn)展。

    Technology包括芯片、底層基礎(chǔ)軟件、及算法和算法框架的研發(fā)。這個(gè)領(lǐng)域我國整體上也是落后的,但近些年發(fā)展很快,與領(lǐng)先水平的差距在快速縮小中。

    底層硬件和基礎(chǔ)軟件的研發(fā)是系統(tǒng)工程,需要更大規(guī)模的集中投入,一些中國企業(yè)在AI芯片和基礎(chǔ)軟件上努力攻關(guān),取得了不錯(cuò)的進(jìn)展,當(dāng)然全面突破取得行業(yè)領(lǐng)先水平尚待時(shí)日。

    在算法研發(fā)上國內(nèi)進(jìn)步很快,盡管還缺乏重大突破性的原創(chuàng)成果,改進(jìn)型的算法創(chuàng)新已經(jīng)具備相當(dāng)大的規(guī)模,比如相關(guān)領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文的數(shù)量已經(jīng)達(dá)到前列。

    Application方面,我們做得非常好,在相當(dāng)一部分業(yè)務(wù)領(lǐng)域,可以說中國在AI應(yīng)用上已經(jīng)名列前茅。人工智能是個(gè)賦能的工具,本身不構(gòu)成獨(dú)立的產(chǎn)業(yè),需要依托于其他產(chǎn)業(yè)去實(shí)現(xiàn)三提兩降,推進(jìn)這些行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營,從而產(chǎn)生額外的業(yè)務(wù)價(jià)值。這就需要人口、場景、生態(tài)等市場大環(huán)境的支持,而中國在這方面具有較好的優(yōu)勢。

    總結(jié)來說:我們開創(chuàng)性的成果還比較欠缺,改進(jìn)型、應(yīng)用型的工作做得不錯(cuò),差距仍然很大,處于努力高速追趕中。

    雷鋒網(wǎng):為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象?AI應(yīng)用方面,中國大膽一些、包容一些,歐美那邊審慎一些嗎?

    肖京:我覺得不是審慎,是市場環(huán)境造成的。

    西方很多傳統(tǒng)行業(yè)處于相當(dāng)成熟、穩(wěn)定的狀態(tài),市場競爭的壓力不大,因而他們沒有很大的動(dòng)力來推動(dòng)變革。而我們國家的市場競爭非常激烈,企業(yè)面臨巨大的壓力與挑戰(zhàn),具備較強(qiáng)的技術(shù)升級(jí)意愿,因而對(duì)科技賦能有強(qiáng)烈的需求。

    以車險(xiǎn)續(xù)保為例,北美的頭部保險(xiǎn)公司的自然續(xù)保率往往可以達(dá)到90%以上,甚至95%以上。也就是說,他們什么也不用做,客戶就會(huì)自行一年年續(xù)繳保費(fèi)。甚至有家公司提到,他們?cè)?jīng)嘗試研發(fā)移動(dòng)應(yīng)用去增強(qiáng)客戶黏度,結(jié)果發(fā)現(xiàn)續(xù)保率還下降了,原因在于客戶線上活躍后會(huì)更積極地比較不同公司的同類產(chǎn)品,反而容易受廣告等影響換簽到其它公司。

    國內(nèi)市場完全不一樣,市場平均續(xù)保率只有不到50%,競爭極其激烈,必須積極利用科技從服務(wù)質(zhì)量、風(fēng)控水平、營銷能力、運(yùn)營效率等方面全方位提高市場競爭力。這無形之中驅(qū)動(dòng)中國企業(yè)不斷嘗試創(chuàng)新和變革,也為科技帶來了機(jī)遇。

    雷鋒網(wǎng):底層技術(shù)儲(chǔ)備不足、上層應(yīng)用全球領(lǐng)先,未來AI的發(fā)展到底更偏技術(shù)驅(qū)動(dòng)還是業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)?

    肖京:兩個(gè)都需要。如果未來國際關(guān)系緩和,基本沒有太大問題;如果未來國際關(guān)系趨緊,很多底層技術(shù)、框架用不了了,你的業(yè)務(wù)是難以進(jìn)行的。

    另外說一點(diǎn),中國AI研發(fā)應(yīng)用的發(fā)展速度之快讓人驚訝,這是全球任何地方都不可比擬的。

    1998年我第一次出國參加ICPR(國際模式識(shí)別大會(huì)),基本沒有中國人,吃飯間隙,旁邊一個(gè)日本人問我來自哪里,當(dāng)他知道我是大陸人時(shí),他驚訝不已:“中國大陸也有做這個(gè)領(lǐng)域研究的?”

    現(xiàn)在再去看ICPR,可能一半以上的參會(huì)者都是中國人。

    雷鋒網(wǎng):這是好現(xiàn)象嗎?

    肖京:不是沒有一點(diǎn)壞處,但一定是個(gè)好現(xiàn)象。

    說明我們很重視這個(gè)領(lǐng)域,發(fā)展速度比人家快,人才培養(yǎng)也多很多。科研環(huán)境也越來越好。比如我在國內(nèi)讀碩士的時(shí)候,看論文大多通過訂閱雜志,審稿和出版周期很長,一般看到的時(shí)候都已經(jīng)發(fā)表很長時(shí)間了。

    要知道計(jì)算機(jī)領(lǐng)域最新的工作一般是通過會(huì)議發(fā)表的,那時(shí)候國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)還不發(fā)達(dá),我們又遠(yuǎn)不如國外同行可以參加那么多國際會(huì)議,因此對(duì)最新進(jìn)展的了解,我們比國外同行慢很多。現(xiàn)在這個(gè)時(shí)間差已經(jīng)不存在了,只要勤奮努力就好,這方面我們不會(huì)有任何問題。

    雷鋒網(wǎng):中國這些年在人工智能領(lǐng)域的確投入了不少心力,不少高校都開始設(shè)立人工智能學(xué)院了。

    肖京:我一直認(rèn)為,中國這些年發(fā)展這么快,一個(gè)重要原因在于我們的大學(xué)培養(yǎng)了大量的高素質(zhì)人才,并進(jìn)入各行各業(yè)使得我國勞動(dòng)力的整體素質(zhì)和能力水平得到大幅提升,從而推動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)快速向前發(fā)展。

    人工智能領(lǐng)域也會(huì)是這樣。因此對(duì)于近期很多高校開始設(shè)立的人工智能學(xué)院,我認(rèn)為是很好的事情。高校培養(yǎng)出來的不一定都是最頂級(jí)的精英或科學(xué)家,相反,高校應(yīng)該以教授廣大學(xué)生基礎(chǔ)科學(xué)技術(shù)知識(shí)以及培養(yǎng)他們發(fā)現(xiàn)、分析、解決問題的能力為核心目標(biāo)。

    這些學(xué)生畢業(yè)后,基于學(xué)到的知識(shí)和能力,在各自的崗位上將人工智能技術(shù)應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)中去,夯實(shí)各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化智能化經(jīng)營的基礎(chǔ),這對(duì)整個(gè)AI領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展是多有裨益的。

    任何一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域或產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都不是靠幾個(gè)科學(xué)家、思想家去演演講就能推動(dòng)的。

    雷鋒網(wǎng):你覺得接下來有哪些重點(diǎn)學(xué)術(shù)理論或?qū)鹑凇⑨t(yī)療等行業(yè)產(chǎn)生比較大的影響。

    肖京:前面提到過人工智能是多個(gè)學(xué)科的交叉,很多科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)展都會(huì)對(duì)金融、醫(yī)療等行業(yè)的智能化產(chǎn)生影響,比如腦科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、量子計(jì)算、AI算法、AI芯片等。

    不過從學(xué)術(shù)理論到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用有其必要的發(fā)展歷程,不是簡簡單單就能一蹴而就的。就像設(shè)計(jì)師畫出一張?jiān)O(shè)計(jì)圖,還需要轉(zhuǎn)化成適用于施工的施工圖,才能實(shí)際落地實(shí)施。

    比如最近的熱門話題GPT-3,展示了一系列令人興奮的AI技術(shù)能力和應(yīng)用潛力,但還不足以構(gòu)成實(shí)際有效的業(yè)務(wù)落地方案。

    因此金融醫(yī)療行業(yè)的智能化,也需要技術(shù)人員和業(yè)務(wù)緊密結(jié)合,將學(xué)術(shù)理論上的突破轉(zhuǎn)化成可以實(shí)際賦能業(yè)務(wù)的落地方案,才能真正實(shí)現(xiàn)價(jià)值。

    除了AI基礎(chǔ)理論和技術(shù)上的突破,我覺得如何將基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的表達(dá)推理和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析挖掘結(jié)合好,是現(xiàn)階段很重要的研究方向,這方面的技術(shù)突破會(huì)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化產(chǎn)生很大的影響。

    另一方面,學(xué)術(shù)研究也不是一定要追求爆炸性的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,往往是經(jīng)過長期積累沉淀,水到渠成。

    雷鋒網(wǎng):這個(gè)觀點(diǎn)還是蠻新穎的,那么對(duì)于一些正在學(xué)習(xí)人工智能或者未來想要從事這一塊的年輕人,你有什么經(jīng)驗(yàn)可以給到他們嗎?

    肖京:認(rèn)認(rèn)真真學(xué)習(xí),掌握基礎(chǔ)知識(shí),培養(yǎng)技術(shù)能力;扎扎實(shí)實(shí)做事,有效積累產(chǎn)業(yè)落地的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

    行業(yè)發(fā)展已經(jīng)逐漸進(jìn)入去粗求精的務(wù)實(shí)階段,但在人工智能相關(guān)話題仍常被熱炒的情況下,更要保持冷靜清醒認(rèn)真務(wù)實(shí),不急于求成,踏實(shí)前行。

    平安的AI「野望」

    雷鋒網(wǎng):你在平安主要負(fù)責(zé)的工作方向有哪些?

    肖京:構(gòu)建并完善數(shù)據(jù)平臺(tái)、工具平臺(tái)、AI模型平臺(tái)等中后層平臺(tái);賦能金融、醫(yī)療、智慧城市等集團(tuán)核心業(yè)務(wù);創(chuàng)新孵化新科技業(yè)務(wù)模式。

    雷鋒網(wǎng):目前最大的工作重心放在哪一塊?

    肖京:完善中后層平臺(tái)和賦能核心業(yè)務(wù)。

    雷鋒網(wǎng):平安現(xiàn)在的AI技術(shù)好像還是以服務(wù)內(nèi)部為主?

    肖京:平安所有的技術(shù)一開始都會(huì)在內(nèi)部場景中孵化、迭代、優(yōu)化,形成標(biāo)準(zhǔn)成熟的方案能力后,也會(huì)選擇性地對(duì)外輸出。

    譬如,我們會(huì)通過金融壹賬通,將一些金融科技能力輸出給各級(jí)金融機(jī)構(gòu),包括歐美東南亞等海外地區(qū);通過智慧城市,將醫(yī)療科技或城市治理技術(shù)等能力輸出給各級(jí)政府、企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等單位。

    雷鋒網(wǎng):加入平安也有近六年時(shí)間了,這期間你覺得自己做出最自豪的產(chǎn)品是什么?

    肖京:我們做了一個(gè)系統(tǒng)叫做平安腦智能引擎,它是整個(gè)平安智能化核心驅(qū)動(dòng)引擎,所有的業(yè)務(wù)應(yīng)用都會(huì)建立在這個(gè)引擎之上。

    與絕大部分平臺(tái)不同,這是一個(gè)整體方案引擎,業(yè)務(wù)與技術(shù)是相互結(jié)合的,包括底層數(shù)據(jù)平臺(tái)、算法工具平臺(tái)、模型產(chǎn)品平臺(tái)、業(yè)務(wù)方案中臺(tái)、前端應(yīng)用方案等,形成了語音對(duì)話機(jī)器人、歐拉圖譜風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)、圖像識(shí)別車險(xiǎn)閃賠系統(tǒng)、多模態(tài)身份認(rèn)證系統(tǒng)、克瑞斯數(shù)字經(jīng)營分析平臺(tái)、愛德服務(wù)機(jī)器人等一系列智能化產(chǎn)品,全面高效賦能集團(tuán)各業(yè)務(wù)單位完善智能化建設(shè)。

    雷鋒網(wǎng):這個(gè)平臺(tái)的能力后期會(huì)不會(huì)對(duì)外輸出,還是會(huì)一直服務(wù)平安內(nèi)部?

    肖京:整個(gè)平安腦智能引擎目前應(yīng)該不會(huì)對(duì)外輸出。主要原因之一在于數(shù)據(jù)平臺(tái)是其中一個(gè)部分,而平安作為大型綜合金融機(jī)構(gòu),保障核心系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的安全隱私是首要責(zé)任之一。

    但是平安腦的一些能力和產(chǎn)品會(huì)通過金融壹賬通、智慧城市等單位對(duì)外輸出。同時(shí)我們也加入了一些開放開源聯(lián)盟,并且獲批了科技部新一代人工智能開放創(chuàng)新普惠金融平臺(tái),積極向全行業(yè)和社會(huì)分享我們的智能化成果。

    雷鋒網(wǎng):對(duì)于平安腦智能引擎的構(gòu)建,你最上心的部分是哪一塊?

    肖京:業(yè)務(wù)方案中臺(tái)。這是從技術(shù)研發(fā)成果和業(yè)務(wù)應(yīng)用流程有效融合的眾多方案中抽象濃縮得到的精華。有了它,我們的智能化能力就從小米加步槍升級(jí)到了火箭炮,可以規(guī)模化地快速覆蓋海量業(yè)務(wù)場景。

    雷鋒網(wǎng):除了平安腦智能引擎,你覺得平安的人工智能研究相較其他科技巨頭有哪些優(yōu)勢?

    肖京:首先是數(shù)據(jù)優(yōu)勢。平安是一家全牌照金融機(jī)構(gòu),在數(shù)據(jù)廣度和深度上是一般互聯(lián)網(wǎng)或高科技公司無法比擬的;同時(shí),相對(duì)互聯(lián)網(wǎng)或高科技企業(yè),平安多年大規(guī)模的實(shí)際業(yè)務(wù)積累,形成了高度精準(zhǔn)和真實(shí)全面的數(shù)據(jù),繼而能通過AI解決方案推出更符合客戶需求的產(chǎn)品和服務(wù)。

    第二是專家優(yōu)勢。平安通過在金融、醫(yī)療領(lǐng)域的31年深耕,在各個(gè)領(lǐng)域都積累了大量的業(yè)務(wù)專家,具備獨(dú)特的優(yōu)勢。

    第三是場景優(yōu)勢。平安作為全牌照的綜合金融服務(wù)集團(tuán),擁有全世界最豐富的金融和醫(yī)療應(yīng)用場景。而絕大多數(shù)科技公司不具備這樣的應(yīng)用條件,需要通過第三方合作的模式來促進(jìn)應(yīng)用落地。

    同時(shí),集團(tuán)執(zhí)行力強(qiáng),有利于高效迭代快速形成完善的解決方案。而大多數(shù)科技公司并不具備豐富的應(yīng)用場景,要想驗(yàn)證技術(shù)效果,需要與業(yè)務(wù)公司磋商。從說服他們合作到最后的應(yīng)用,需要經(jīng)歷很復(fù)雜的磨合過程,在得到甜蜜成果之前,這個(gè)過程會(huì)充滿辛酸,絕不是一件容易的事情。

    實(shí)際上沒有豐富的類似磨合經(jīng)歷的技術(shù)團(tuán)隊(duì),最后的落地能力是要打個(gè)巨大問號(hào)的。

    在技術(shù)層面,平安的綜合性優(yōu)勢比較明顯,經(jīng)過多年的建設(shè),平安擁有上萬技術(shù)人才,搭建了強(qiáng)大的金融等級(jí)的基礎(chǔ)架構(gòu)及云平臺(tái),包括深度學(xué)習(xí)集群的集團(tuán)大數(shù)據(jù)管理及分析平臺(tái),及平安腦智能引擎。

    當(dāng)然,金融和醫(yī)療是兩塊非常大的蛋糕,有極其眾多的技術(shù)應(yīng)用的機(jī)會(huì)。科技公司聚焦深耕某一垂直領(lǐng)域,會(huì)有機(jī)會(huì)形成獨(dú)特的差異化優(yōu)勢。

    雷鋒網(wǎng):平安的AI業(yè)務(wù)邊界在哪里?還是完全沒有邊界?

    肖京:在技術(shù)能力上,盡管人工智能已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用并產(chǎn)生價(jià)值,但目前對(duì)人腦的功能結(jié)構(gòu)、認(rèn)知機(jī)理等方面了解尚淺,在認(rèn)知決策等智能領(lǐng)域能力尚弱,總體上仍處于“弱人工智能”的階段,僅在計(jì)算智能上占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢,所以業(yè)務(wù)上肯定還是有邊界的,需要找到最符合自己的能力邊界的事情去做。

    在智能技術(shù)的應(yīng)用上,更應(yīng)該有邊界,并不是只要技術(shù)能做到的地方就可以應(yīng)用,而是要制定完善的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,以合理管控人工智能技術(shù)應(yīng)用,避免其誤用、濫用、及惡用。

    治理規(guī)范應(yīng)秉持以人為本、人類自治、安全可控、公平公正、和公開透明的倫理準(zhǔn)則。通過研發(fā)可信AI技術(shù),從整體視角解釋AI的決策過程,判斷并糾正可能發(fā)生的錯(cuò)誤,讓AI技術(shù)變得更加可靠、安全、負(fù)責(zé)。在賦能行業(yè)服務(wù)生態(tài)的過程中,也應(yīng)該避免技術(shù)導(dǎo)致的偏見與歧視。

    具體來說,要做到底層管好數(shù)據(jù),充分保護(hù)隱私和安全,中層實(shí)現(xiàn)算法可靠透明可解釋,前端應(yīng)用遵守遵循人類的價(jià)值觀和倫理道德。

    雷鋒網(wǎng):目前平安的技術(shù)升級(jí),最缺哪方面的AI人才?

    肖京:最缺乏交叉學(xué)科的復(fù)合型人才,即既精通技術(shù)又了解業(yè)務(wù)的人;另外優(yōu)秀的中高層管理人員也比較缺乏。

    雷鋒網(wǎng):這樣的人很少嗎?

    肖京:特別優(yōu)秀的比較難找。

    雷鋒網(wǎng):你怎么評(píng)價(jià)當(dāng)下的AI圈?

    肖京:發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是國家戰(zhàn)略,企業(yè)的數(shù)字化經(jīng)營是大勢所趨,而AI賦能是其成功的關(guān)鍵,相信人工智能技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)智能化一定會(huì)繼續(xù)保持迅猛發(fā)展的勢頭。

    同時(shí),據(jù)統(tǒng)計(jì)中國跟人工智能相關(guān)的公司已接近100萬,最近一年就新增了21萬,也存在一些炒作過熱的情況。

    相比AI企業(yè)的規(guī)模,市場上真正在業(yè)務(wù)賦能方面看到的實(shí)際效果還較為有限。因此我們還是要保持冷靜清醒認(rèn)真務(wù)實(shí),不急于求成盲目冒進(jìn),而是踏實(shí)前行。

    另外,AI賦能業(yè)務(wù),算法、算力、數(shù)據(jù)、場景、業(yè)務(wù)理解都是非常重要的。其中算法能力和水平是核心競爭力,僅依賴開源軟件調(diào)調(diào)參數(shù),難以達(dá)到行業(yè)的領(lǐng)先水平。

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