在這一年中，我們的生活遭受重創(chuàng )，但AI技術(shù)和應用仍在加速腳步。

　　“重啟、重塑、重構”成為今年AI行業(yè)的主題，AI正在構建疫情之下的新常態(tài)，幫助我們快速走出疫情帶來(lái)的陰霾。

　　12月16日，量子位在北京召開(kāi)了MEET 2021智能未來(lái)大會(huì )，眾多AI行業(yè)大佬齊聚一堂。

　　包括創(chuàng )新工場(chǎng)董事長(cháng)兼CEO 李開(kāi)復、中國工程院院士譚建榮、小米公司副總裁崔寶秋、清華大學(xué)計算機系教授唐杰等AI產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界的知名人物現場(chǎng)分享了過(guò)去一年的成果、經(jīng)驗，碰撞出思辨的火花。

　　經(jīng)歷了“黑天鵝事件”的中國AI現狀究竟如何？新的一年又走向何方？

　　我們以議程分享先后為序，提綱挈領(lǐng)整理19位嘉賓核心觀(guān)點(diǎn)，先一睹為快。

　　（完整分享稍后持續同步）

　　李開(kāi)復：AI給社會(huì )帶來(lái)最大價(jià)值的肯定不是黑科技

　　大會(huì )開(kāi)場(chǎng)，創(chuàng )新工場(chǎng)董事長(cháng)兼CEO李開(kāi)復與量子位主編李根，暢談了這一年中AI在技術(shù)的突破，以及落地上的新見(jiàn)解。

　　談到今年的疫情，李開(kāi)復認為，疫情帶來(lái)最大的影響就是加快了數據化、線(xiàn)上化和AI化。AI最重要的核心就是海量的數據，海量的數據就能帶來(lái)更多新的應用。

　　線(xiàn)上會(huì )議加速了虛擬人的發(fā)展，社交距離的限制促進(jìn)了配送機器人的應用。

　　今年，AI在基礎技術(shù)上有多項重大突破，比如大型語(yǔ)言模型GPT-3和預測蛋白質(zhì)結構的AlphaFold。

　　這些AI技術(shù)轟動(dòng)全球，然而李開(kāi)復也談到了它們廣闊的應用前景。但他認為，AI給社會(huì )帶來(lái)最大的價(jià)值，或者帶來(lái)最大的經(jīng)濟價(jià)值，肯定不是這種黑科技。

　　今天AI的技術(shù)已步入成熟，可以被傳統公司擁抱，AI給傳統行業(yè)帶來(lái)了立竿見(jiàn)影的巨大效果，比如制造、健康、醫療、零售、金融、保險等等行業(yè)。

　　李開(kāi)復呼吁這些傳統企業(yè)應該像20年前擁抱互聯(lián)網(wǎng)一樣，擁抱AI是大家最大的機會(huì )。越早擁抱AI，就會(huì )擁有更大的競爭力，越晚?yè)肀�AI，生存的空間可能會(huì )進(jìn)一步被壓縮。

　　至于怎么擁抱AI，則需要有海量的、結構化的、有標注的、達成商業(yè)目標的精確數據，這是一個(gè)長(cháng)期積累的過(guò)程。

　　過(guò)去一年，李開(kāi)復在《紐約時(shí)報》等外媒上談到了中國AI企業(yè)的出海機會(huì )。

　　他認為今天中國的創(chuàng )新至少在IT、AI的領(lǐng)域是有機會(huì )彎道超車(chē)的。雖然有一些地方美國更強，技術(shù)更深，但是中國的商業(yè)化做得更快。

　　在中東、非洲、南美等新興市場(chǎng)，這些地區還沒(méi)有形成美國產(chǎn)品的使用習慣。中國企業(yè)有機會(huì )拿下世界GDP四分之一、人口四分之三的廣闊市場(chǎng)。

　　最后，李開(kāi)復還站在20年后思考現在——從2041年角度，給出AI從業(yè)者建議：AI從業(yè)者要遵循AI領(lǐng)域的“希波克拉底”誓言，確保自己做出來(lái)的算法帶給人類(lèi)的是進(jìn)步，而非偏見(jiàn)、不公、傷害。

　　小米 崔寶秋：開(kāi)源是人類(lèi)技術(shù)進(jìn)步的最佳平臺和模式

　　小米集團副總裁、集團技術(shù)委員會(huì )主席崔寶秋分享了小米在A(yíng)I和開(kāi)源上的思考。

　　在戰略上，今年小米將未來(lái)十年的核心戰略升級為手機× AIoT，AIoT是AI技術(shù)加持的智能設備。

　　在產(chǎn)品上，2020年小米升級了AI相機、快速充電技術(shù)，推出了還有基于UWB技術(shù)打造的小米“一指連”當然還有小米最重要的AI技術(shù)——“小愛(ài)同學(xué)”。

　　“小愛(ài)同學(xué)”就是小米的AI，就是小米的分布式AI能力系統。為了打造一個(gè)開(kāi)放的平臺與開(kāi)放的生態(tài)，小米開(kāi)源了兩大技術(shù)。

　　一個(gè)是小米2018年對外開(kāi)源的移動(dòng)端深度學(xué)習開(kāi)源框架MACE，另外一個(gè)就是人機交互方面的語(yǔ)音交互工具包Kaldi 2.0。

　　崔寶秋認為，今天我們正在跨入互聯(lián)網(wǎng)文明，大數據信息時(shí)代，開(kāi)源將扮演越來(lái)越重要的角色。

　　在過(guò)去10幾、20多年來(lái)，從早期的互聯(lián)網(wǎng)，到云計算，到大數據，到2016年開(kāi)始變得非常火熱的人工智能，我們離不開(kāi)開(kāi)源軟件，開(kāi)源軟件在云計算和大數據時(shí)代，已經(jīng)成為事實(shí)的標準。

　　在今天，AI全球分化的時(shí)代，各個(gè)AI巨頭，各個(gè)國家，都想通過(guò)開(kāi)源這種模式來(lái)快速打造AI方面的領(lǐng)先地位。所以所有的巨頭都在深度擁抱開(kāi)源。所以中國的所有AI企業(yè)，包括小米在內，也都在紛紛擁抱開(kāi)源。

　　崔寶秋堅信，開(kāi)源是人類(lèi)技術(shù)進(jìn)步的最佳平臺和模式。

　　浪潮劉軍：計算力就是生產(chǎn)力

　　浪潮信息副總裁、浪潮AI&HPC總經(jīng)理劉軍指出，我們已經(jīng)進(jìn)入到了一個(gè)智慧時(shí)代，而智慧時(shí)代最重要的生產(chǎn)力就是計算力。

　　在智慧時(shí)代，勞動(dòng)者第一次不僅僅是人，人工智能也成為了我們的勞動(dòng)者。

　　今年在A(yíng)I方面最重要的一個(gè)的技術(shù)創(chuàng )新，就是GPT-3。而為了訓練它，據說(shuō)需要花費500萬(wàn)到2000萬(wàn)美金計算費用。

　　其實(shí)不僅GPT-3，我們遇到的各種AI的實(shí)際應用，實(shí)際上背后也有算力在做支撐。

　　工業(yè)時(shí)代的基建是發(fā)電廠(chǎng)。而在智慧時(shí)代，智能計算中心就是新的發(fā)電廠(chǎng)。

　　它會(huì )為智慧應用提供源源不斷的AI算力數據服務(wù)，這也是今年4月份發(fā)改委針對新基建做出了新的闡述，即面向AI的新基建。

　　進(jìn)入AI時(shí)代，提供算力服務(wù)的智算中心和過(guò)去的超算中心在計算架構上有所不同。浪潮基于A(yíng)I芯片、AI服務(wù)器、高速互聯(lián)、深度學(xué)習的框架，來(lái)構建整個(gè)智算中心，實(shí)現生產(chǎn)算力、聚合算力，調度算力、釋放算力，從而形成一個(gè)算力生產(chǎn)供應的平臺，數據開(kāi)發(fā)共享的平臺，智能生態(tài)的建設平臺和產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新的平臺。

　　過(guò)去幾年里，浪潮致力打造“元腦生態(tài)”計劃，本質(zhì)就是使具備領(lǐng)先AI算法的科技公司，能夠覆蓋到傳統的行業(yè)客戶(hù)。

　　在這樣一個(gè)生態(tài)中，具備領(lǐng)先AI算法的科技公司作為“左手伙伴”，夠覆蓋到千行萬(wàn)業(yè)的行業(yè)ISV、SI作為“右手伙伴”，浪潮聚焦做算力系統平臺能力共享，這樣三類(lèi)角色在元腦生態(tài)里產(chǎn)生了化學(xué)反應，攜手合作促進(jìn)產(chǎn)業(yè)AI化，驅動(dòng)產(chǎn)業(yè)AI化的進(jìn)步。

　　山景智能黃勇：敏捷也是AI能力的一種體現

　　山景智能科技創(chuàng )始人及CEO也分享了一些經(jīng)驗。

　　本身山景智能專(zhuān)注于在金融領(lǐng)域，幫助銀行業(yè)、金融行業(yè)去尋找通用智能能力。

　　所謂通用智能能力，不能只對某一個(gè)模型、某一個(gè)算法而沾沾自喜，而更多是做AI的能力泛化。

　　黃勇認為，銀行一定要構建自己的開(kāi)放的架構、敏捷的架構、智能化的架構。這是今天銀行恰恰缺乏的。

　　金融領(lǐng)域、金融機構、未來(lái)的金融企業(yè)，一定會(huì )從數據智能走向業(yè)務(wù)智能。

　　黃勇認為，機器會(huì )替代人寫(xiě)代碼、替代人做業(yè)務(wù)的決策，因此上端一定會(huì )出現業(yè)務(wù)服務(wù)自動(dòng)編排和自動(dòng)分裝的過(guò)程。不僅僅在金融領(lǐng)域，在其他的領(lǐng)域都會(huì )走向這一步，這樣才會(huì )把人的各種能力釋放出來(lái)做其他的決策。

　　AI中臺向上發(fā)布的不僅僅是算法和模型，而是業(yè)務(wù)智能能力。只有實(shí)現數據自動(dòng)化、數據智能能力的分裝和AI智能能力的分裝，才有可能實(shí)現業(yè)務(wù)的自動(dòng)化服務(wù)。

　　未來(lái)所有的算法，從需求到算法，到整個(gè)業(yè)務(wù)流程，一定是完全敏捷的，敏捷也是AI能力的一種體現。

　　G7翟學(xué)魂：未來(lái)5年大部分卡車(chē)都會(huì )變成無(wú)人卡車(chē)

　　G7創(chuàng )始人、首席執行官翟學(xué)魂分享了 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在無(wú)人卡車(chē)中發(fā)揮的作用。

　　G7是一家10年前成立的，專(zhuān)門(mén)在物流領(lǐng)域里面提供物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的公司。

　　通過(guò)運貨卡車(chē)加入IoT、 AI的技術(shù)，G7可以將使用壽命從5年變成12年，雖然車(chē)制造的成本比一般的車(chē)要貴，但通過(guò)這種方式，貴的東西反而變便宜了。

　　另外，通過(guò)對物聯(lián)網(wǎng)數據的分析，也可以得到一些經(jīng)濟數據，G7發(fā)現卡車(chē)物聯(lián)網(wǎng)數據跟GDP的數據高度是吻合的，還有利用卡車(chē)運輸數據分析雄安的建設狀況。

　　翟學(xué)魂認為，未來(lái)3到5年時(shí)間帶來(lái)的變化，會(huì )遠遠超過(guò)過(guò)去這10年。未來(lái)5年左右的時(shí)間，大部分新的卡車(chē)都會(huì )變成 自動(dòng)駕駛的卡車(chē)，也許不是完全無(wú)人的，但是一定是司機不怎么管安全，也不怎么管油耗的，只是坐在那兒象征性的開(kāi)一下車(chē)。

　　而且他還認為，未來(lái)5年之后，絕大部分卡車(chē)的能源會(huì )發(fā)生根本性變化，不會(huì )再用柴油了，所以能源、裝備、生產(chǎn)力在未來(lái)5到8年的時(shí)間，會(huì )發(fā)生根本性的變化，而G7能在里面起到顯著(zhù)地推動(dòng)作用。

　　容聯(lián)云通訊熊謝剛：為了省錢(qián)用AI替代人是偽命題

　　容聯(lián)云通訊CPO熊謝剛分享了他們在A(yíng)I落地化中的一些行業(yè)經(jīng)驗。

　　過(guò)去兩到三年，大量的AI創(chuàng )業(yè)公司出現，但是這些創(chuàng )業(yè)公司其實(shí)都面臨著(zhù)產(chǎn)品變現非常難的問(wèn)題。

　　很多創(chuàng )業(yè)公司100人到500人發(fā)展很快，收入基本上都是好幾千萬(wàn)，但是很難看到在未來(lái)的兩到三年，或者三到四年，做到上億，甚至接近幾個(gè)億的收入規模。

　　原因是什么？是因為每個(gè)AI項目的客單價(jià)不高。作為一個(gè)AI創(chuàng )業(yè)公司，如何讓公司怎么成長(cháng)起來(lái)，需要讓客戶(hù)在使用完AI產(chǎn)品以后，切實(shí)感受到業(yè)務(wù)效果的提升。

　　過(guò)去受到市場(chǎng)的影響，行業(yè)在大談AI產(chǎn)品是為了替代人，替代人的目的是什么？是為了服務(wù)、省錢(qián)。

　　而熊謝剛認為，用AI替代人，在今天的這樣一個(gè)定位，是一個(gè)偽命題。用AI去做產(chǎn)品考慮的恰恰不是去替代人，而是用AI去做人做不了的事情。

　　這些事情可分為兩類(lèi)：一類(lèi)就是數據量特別大的，還有一類(lèi)就需要計算速度越快越好的。例如在通信領(lǐng)域做應急通信，出現大量的突發(fā)事件的時(shí)候，需要快速的響應。

　　所以一旦用AI的技術(shù)去很好的處理了這兩個(gè)事情，客戶(hù)花多少錢(qián)都會(huì )買(mǎi)單。如果能找到這兩個(gè)點(diǎn)的話(huà)，一定會(huì )讓AI產(chǎn)品成為剛需。

　　在上午的最后階段，百度副總裁、Apollo平臺研發(fā)總經(jīng)理 王京傲，馭勢科技聯(lián)合創(chuàng )始人、董事長(cháng)兼CEO 吳甘沙，輕舟智航聯(lián)合創(chuàng )始人、CEO 于騫，圖森未來(lái)聯(lián)合創(chuàng )始人&COO郝佳男，四位行業(yè)大佬坐在一起激辯自動(dòng)駕駛。

　　談到各種公司技術(shù)的側重點(diǎn)，每個(gè)人都對自動(dòng)駕駛未來(lái)的發(fā)展有著(zhù)獨到的見(jiàn)解。

　　王京傲認為，今年汽車(chē)行業(yè)的一個(gè)趨勢是汽車(chē)智能化，從各大新造車(chē)勢力的股價(jià)可以看出其勢不可當。自動(dòng)駕駛的大幕剛剛拉開(kāi)，大家快來(lái)做，越早越好。

　　在Robotaxi方面，百度現在已經(jīng)落戶(hù)到了廣州、滄州、北京、長(cháng)沙這些城市，明年會(huì )落地更多的城市，并提升這些城市的運營(yíng)效率。

　　對于未來(lái)的展望，百度的目標是，在未來(lái)的3年將Robotaxi落戶(hù)30個(gè)城市，在未來(lái)的5年里面將Apollo智能駕駛安裝到百萬(wàn)輛車(chē)以上。

　　吳甘沙認為，今年自動(dòng)駕駛商業(yè)化有三個(gè)關(guān)鍵詞：上量、真無(wú)人、全天候。

　　上量是指馭勢科技對今年客戶(hù)總量的預計太保守。真無(wú)人則是體現在從去年底開(kāi)始馭勢科技率先在運營(yíng)中取消了安全員。全天候是說(shuō)無(wú)人駕駛進(jìn)入運營(yíng)狀態(tài)后，必須應對各種復雜環(huán)境和氣候等。

　　他還指出，從商業(yè)化節奏和需求的迫切性上來(lái)看，無(wú)人駕駛汽車(chē)載物會(huì )比載人更快落地。

　　于騫則認為，在國內載人的場(chǎng)景，Robobus一定要比Robotaxi更快落地，而載貨方面，在美國的重卡，應該是一個(gè)比較快的落地方向。

　　在L4方面，Robobus以固定路線(xiàn)、中低速的微循環(huán)公交形式落地會(huì )更實(shí)際和務(wù)實(shí)。而L4級別的自動(dòng)駕駛，想大范圍普及，還需要解決很多corner case，即便強如Waymo，目前也面臨許多技術(shù)問(wèn)題。甚至到最后，Robobus和Robotaxi或將殊途同歸，以共享無(wú)人小巴的形態(tài)大范圍普及。

　　郝佳男指出，在無(wú)人車(chē)落地化方面，中國相比美國有著(zhù)許多優(yōu)勢。

　　美國每個(gè)州有自己的一個(gè)計劃，對無(wú)人駕駛持相對開(kāi)放的態(tài)度。在中國可能有一些法規需要進(jìn)行突破，但是，他對此比較樂(lè )觀(guān)。

　　中國其實(shí)有很多美國可能不太容易推進(jìn)的資源，比如說(shuō)V2X、車(chē)聯(lián)網(wǎng)，這些資源可以讓中國“后發(fā)先至”，走得更快。

　　譚建榮 院士：數字經(jīng)濟搞得好不好，要看企業(yè)、群眾是否受益

　　中國工程院院士譚建榮在會(huì )上做了題為《 數字經(jīng)濟與數字轉型：關(guān)鍵技術(shù)與發(fā)展趨勢》的演講。

　　譚建榮院士指出，實(shí)體經(jīng)濟始終是國民經(jīng)濟最重要的基礎，搞人工智能、大數據、數字經(jīng)濟，一定要跟實(shí)體經(jīng)濟結合起來(lái)，而且是一定要跟制造業(yè)結合起來(lái)。

　　從需求上看，目前，無(wú)論是實(shí)體經(jīng)濟還是數字經(jīng)濟，都發(fā)生了很大的變化。變化主要來(lái)自4個(gè)方面：

　　這樣的轉變和發(fā)展，就支撐起了現在數字經(jīng)濟的發(fā)展。

　　譚建榮院士認為，數字經(jīng)濟的發(fā)展過(guò)程中有三大重要的里程碑。

　　第一個(gè)里程碑，是40年前美國未來(lái)學(xué)家阿爾文·托夫勒提出“數字經(jīng)濟”的概念。在《第三次浪潮》中，他預見(jiàn)到互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)舞臺，創(chuàng )新的主角是大數據，大數據將走向第三次浪潮的華彩樂(lè )章。

　　第二個(gè)里程碑，是美國副總統戈爾提出數字地球的概念。數字地球是一個(gè)與地理信息系統、網(wǎng)格、虛擬現實(shí)等高新技術(shù)密切相關(guān)的概念。其核心是地球空間信息科學(xué)，以及遙感技術(shù)、地理信息系統和全球定位系統這三大基本技術(shù)的集成。

　　第三個(gè)里程碑，就發(fā)生在中國。2016年在杭州舉行的G20領(lǐng)導人峰會(huì )，首次提出全球性的《二十國集團數字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》。

　　2017年中國政府工作報告，首提“數字經(jīng)濟”，提出要“促進(jìn)數字經(jīng)濟加快成長(cháng)，讓企業(yè)廣泛受益、群眾普遍受惠”。

　　譚建榮院士也強調，數字經(jīng)濟搞得好不好，人工智能搞得好不好，主要的標準就是這兩條：第一，企業(yè)有沒(méi)有受益；第二，群眾有沒(méi)有受惠。

　　那么，回到那個(gè)問(wèn)題，數字經(jīng)濟與實(shí)體經(jīng)濟緊密結合，又該如何高質(zhì)量發(fā)展？

　　譚建榮院士提到了高質(zhì)量發(fā)展的4大要素： 高質(zhì)量的產(chǎn)品、 高質(zhì)量的技術(shù)、 高質(zhì)量的管理和 高質(zhì)量的人才。

　　具體而言，譚建榮院士總結分享了5個(gè)方法。

　　第一，要把人工智能用到制造業(yè)當中，形成智能制造，用智能制造來(lái)提升創(chuàng )新能力、設計能力和產(chǎn)品研發(fā)能力。

　　如今，產(chǎn)品創(chuàng )新設計能力仍然是中國制造業(yè)的短板，而這種創(chuàng )新能力的薄弱，也是存在于信息企業(yè)當中。譚院士引用中國工程院前院長(cháng)徐匡迪院士的觀(guān)點(diǎn)強調：“不研究人工智能的算法，就無(wú)法掌握人工智能的核心技術(shù)。”

　　第二，通過(guò)智能制造來(lái)提升工藝。

　　第三，通過(guò)智能制造來(lái)強化質(zhì)量。不僅要提高硬件產(chǎn)品的質(zhì)量，還要提高軟件產(chǎn)品的質(zhì)量。

　　譚院士認為，工業(yè)軟件是中國最短的短板之一，亟待補全，而要重振中國的工業(yè)軟件企業(yè)，人工智能將大有用武之地。

　　第四，智能制造+延伸服務(wù)。不僅軟件業(yè)要變?yōu)榉��?wù)業(yè)，制造業(yè)也要向制造服務(wù)方向轉變。

　　第五，通過(guò)智能制造數字化轉型，找準產(chǎn)品服務(wù)對象，拓展產(chǎn)品市場(chǎng)。

　　美團夏華夏：“接地氣的AI”就是希望讓每個(gè)人享受到科技帶來(lái)的便利

　　科技應該真正為社會(huì )價(jià)值做出貢獻。

　　美團副總裁、首席科學(xué)家夏華夏，就在大會(huì )現場(chǎng)分享了什么是“接地氣的AI”。

　　用智能語(yǔ)音技術(shù)幫盲人點(diǎn)餐，用NLP幫助餐館老板回復客戶(hù)問(wèn)題，在疫情期間用無(wú)人車(chē)協(xié)同騎手配送外賣(mài)……說(shuō)起來(lái)，都是“小事”，但夏華夏認為，這些深入人們日常生活的AI應用，恰恰體現了很多科技工作者工作的價(jià)值——

　　用技術(shù)，去幫助每一個(gè)普通人生活得更好。

　　夏華夏指出，接地氣的AI，是人工智能發(fā)展至今的一個(gè)大趨勢。過(guò)去由數字、資本驅動(dòng)的AI，在今天逐步落地之后，已經(jīng)變成由實(shí)際價(jià)值驅動(dòng)的AI。

　　這個(gè)價(jià)值由誰(shuí)來(lái)決定？自然是技術(shù)的受益者，每個(gè)普通大眾。

　　所以，到底什么是“接地氣的AI”？

　　第一，是 落地速度接地氣。

　　以美團為例。據不完全統計，在2020年，整個(gè)美團AI團隊落地了近3000個(gè)實(shí)際業(yè)務(wù)需求，涵蓋配送調度策略調整、商家智能運營(yíng)的方方面面。

　　第二，是 服務(wù)行業(yè)接地氣。

　　也就是說(shuō)，把AI技術(shù)應用到普通的本地生活服務(wù)商，包括衣食住行、吃喝玩樂(lè )。

　　從用戶(hù)的角度來(lái)看，人工智能滲透進(jìn)衣食住行的方方面面，帶來(lái)了用戶(hù)體驗的提升；

　　從商家的角度而言，美團這樣的平臺提供的AI能力，能夠幫助商家做信息化、數字化、智能化乃至自動(dòng)化升級，優(yōu)化商家整體的經(jīng)營(yíng)手段。

　　第三，是 服務(wù)對象接地氣。

　　技術(shù)在飛快地往前發(fā)展，但卻不是每個(gè)人都享受到了技術(shù)帶來(lái)的便利。但夏華夏認為，技術(shù)的發(fā)展不應該把任何一個(gè)人拋下、落下。

　　AI的服務(wù)對象，應該是每一個(gè)普通人。而這，也是美團AI的技術(shù)宗旨。

　　那么，“接地氣”是不是意味著(zhù)只想今天，不想明天？夏華夏回答：科技落地應用與長(cháng)期技術(shù)探索并不矛盾。

　　接地氣是我們在落地科技時(shí)的一種“科技為人”的價(jià)值導向。科技的落地應用，與長(cháng)期、有挑戰的科技探索之間并不沖突。

　　在長(cháng)期、有挑戰的工作上做投入、做突破，才能讓科技持續產(chǎn)生價(jià)值。

　　最后，夏華夏還展望了一下AI最美好的模樣：

　　像水電煤一樣成為未來(lái)生活的基礎設施，無(wú)處不在，但不一定需要被用戶(hù)感知。AI可以在生活的每一個(gè)角落為我們服務(wù)。

　　清華唐杰：認知圖譜是人工智能的下一個(gè)瑰寶

　　清華大學(xué)計算機系教授、系副主任唐杰在會(huì )上做了題為《認知圖譜，人工智能的下一個(gè)瑰寶》的演講。

　　人工智能的發(fā)展可以劃分為三個(gè)時(shí)代：符號AI、感知AI和認知AI。認知AI到現在為止尚未實(shí)現。

　　那么，實(shí)現認知AI需要做什么？唐杰教授指出，現在急需打造的是 AI基礎設施，比如認知圖譜怎樣構建。

　　為什么要強調認知的邏輯呢？唐杰教授舉了GPT-3的例子。

　　GPT-3，參數規模達到1750億，數量級接近人類(lèi)神經(jīng)元。并且，在表達能力上，這樣的大規模語(yǔ)言模型已經(jīng)使得AI接近人類(lèi)。

　　這就帶來(lái)了一個(gè)啟示：我們是否可以直接通過(guò)大規模、大算力、大計算的方法，得到一個(gè)超越人類(lèi)的通用人工智能？

　　且不談上億人民幣的訓練成本，GPT-3這樣的語(yǔ)言模型，如今已經(jīng)暴露出一個(gè)明顯的問(wèn)題：沒(méi)有常識。比如，你問(wèn)它一根草有幾只眼睛，它會(huì )回答“一只眼睛”。

　　想要解決這樣的問(wèn)題，用計算的方式做認知，唐杰教授談到可以結合兩種方法去實(shí)現。

　　第一，數據驅動(dòng)。把所有數據進(jìn)行建模，并學(xué)習數據之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，學(xué)習數據的記憶模型。

　　第二，知識驅動(dòng)，構建知識圖譜。

　　不過(guò)，僅僅如此仍然不夠。

　　唐杰教授指出：

　　真正的通用人工智能，我們希望它有持續學(xué)習的能力，能夠從已有的事實(shí)、從反饋中學(xué)習到新的東西，能夠完成一些更加復雜的任務(wù)。

　　因此，認知AI應該符合9個(gè)準則：適應與學(xué)習能力，定義與語(yǔ)境化能力，自我系統的準入能力，優(yōu)先級與訪(fǎng)問(wèn)控制能力，召集與控制能力，決策與執行能力，錯誤探測與編輯能力，反思與自我監控能力，條理與靈活性之間的能力。

　　認知圖譜的概念也就應運而生。

　　認知圖譜有三個(gè)核心要素：

　　唐杰教授表示，知識圖譜+深度學(xué)習+認知心理，打造知識和認知推理雙輪驅動(dòng)的框架，將是接下來(lái)一個(gè)重要的研究方向。項目關(guān)鍵技術(shù)通過(guò)成果轉化孵化了北京智譜華章科技有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)智譜·AI），形成多個(gè)核心產(chǎn)品，在阿里巴巴、搜狗、華為、騰訊、點(diǎn)通、工程院等30余家企事業(yè)單位部署了超過(guò)100余套智能型云服務(wù)系統，應用前景極其廣闊。智譜·AI在2020年中國人工智能年度評選中獲得AI明星創(chuàng )業(yè)公司TOP10及最佳解決方案TOP10兩個(gè)獎項。智譜·AI作為知識圖譜產(chǎn)業(yè)鏈的參與者，助力人工智能賦能實(shí)體產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)我國新基建發(fā)展。

　　愛(ài)奇藝謝丹銘：用AI讓創(chuàng )作者提升效率，讓消費者簡(jiǎn)單快樂(lè )

　　愛(ài)奇藝副總裁謝丹銘，在大會(huì )現場(chǎng)分享了愛(ài)奇藝在內容創(chuàng )作與消費方面的智能化應用。

　　受到疫情的影響，智能技術(shù)在內容產(chǎn)業(yè)中的重要性大大提升：內容的創(chuàng )作是否能搬到線(xiàn)上？廣告預算減少的情況下，如何讓投放效率變得更高？

　　謝丹銘談到，愛(ài)奇藝的智能化應用主要服務(wù)于兩部分人，一部分是上游的內容創(chuàng )作者，一部分是用戶(hù)消費者。

　　面向內容創(chuàng )作者，愛(ài)奇藝基于A(yíng)I實(shí)現了一個(gè)大型綜藝制作系統， 愛(ài)創(chuàng )媒資系統：能自動(dòng)給素材打標簽；自動(dòng)給多個(gè)攝像機拍攝的素材按時(shí)間做對齊；另外，還有自動(dòng)審片功能，快速找到不合規內容，快速計算適合的商務(wù)植入時(shí)間……大大提高綜藝后期制作的效率。

　　在電影制作方面，愛(ài)奇藝則推出了視頻增強技術(shù)ZoomAI。可以去噪、插幀、把1080P視頻超分為4K視頻，完成老電影、老視頻的一系列修復工作。

　　謝丹銘表示，應用AI之后，電影修復的80%工作都可以交由AI來(lái)完成。

　　而面向4億二次元人群，愛(ài)奇藝在動(dòng)漫制作方面同樣有AI技術(shù)落地：智能上色引擎能根據指定風(fēng)格，幫助創(chuàng )作者給線(xiàn)稿上色；也能根據人工上色的關(guān)鍵幀，把特征遷移到后面的系列幀當中，提升80%的上色效率。

　　另外，愛(ài)奇藝AI也在動(dòng)態(tài)漫畫(huà)中實(shí)現了唇型驅動(dòng)技術(shù)，生成的素材效果非常接近人工。

　　總之，在內容的創(chuàng )作和消費領(lǐng)域，從創(chuàng )作到分發(fā)，從翻譯到審核，AI正在廣泛地被應用，實(shí)現科技與技術(shù)的結合，促進(jìn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的升級。

　　謝丹銘表示，愛(ài)奇藝希望，通過(guò)AI讓創(chuàng )作者提升效率，讓消費者簡(jiǎn)單快樂(lè )。

　　小冰公司李笛：強大的AI不應該提供給企業(yè)，而應該給企業(yè)里的勞動(dòng)者

　　小冰公司首席執行官李笛，在大會(huì )上分享了小冰框架的大量實(shí)踐。

　　人工智能正在不可避免地進(jìn)入人類(lèi)社會(huì )的每一個(gè)角落，和人類(lèi)發(fā)生各式各樣、千絲萬(wàn)縷、無(wú)處不在的關(guān)聯(lián)。李笛認為，在討論人工智能未來(lái)的價(jià)值之前，需要先討論人工智能的邊界。

　　作為一個(gè)占據全世界范圍內人和人工智能交互總流量60%的技術(shù)框架掌舵者，李笛根據實(shí)際經(jīng)驗，把技術(shù)運用的邊界歸結為三件事：

　　第一件事， 預判技術(shù)在運用過(guò)程中可能會(huì )遇到的困境，嘗試用系統化的結構，去提升規避掉這些困局。

　　第二件事，是 對場(chǎng)景的克制。人工智能要發(fā)展，需要在選擇落地場(chǎng)景上保持克制。

　　第三件事，是 嘗試保護雙方的機制。把人工智能想像成一個(gè)面向未來(lái)的系統，它會(huì )跟億萬(wàn)人類(lèi)發(fā)生各式各樣實(shí)時(shí)、高并發(fā)的交互，所以在系統設計上一個(gè)非常重要的邊界，就是對雙方進(jìn)行保護。

　　李笛表示，這也是為什么小冰公司堅決禁止為普通個(gè)人去訓練聲音。

　　李笛在現場(chǎng)展示了小冰的語(yǔ)音能力，在有意識地加入人類(lèi)語(yǔ)音的瑕疵之后，小冰更加接近于人，能實(shí)現31分鐘的人類(lèi)舒適時(shí)長(cháng)。Siri的這一指標為2.6分鐘-7.8分鐘。

　　李笛認為，這種能力太接近于真人，很有可能被不法分子利用。因此在技術(shù)不足以防范語(yǔ)音詐騙的時(shí)候，需要非常謹慎。

　　另外，李笛還談到了這樣一個(gè)問(wèn)題：當你手上有一個(gè)強大的AI工具，應該把它提供給誰(shuí)？

　　李笛說(shuō)：

　　不應該提供給企業(yè)，而應該給企業(yè)里的勞動(dòng)者。
　　澎思馬原：2020年是AI普惠元年

　　澎思科技創(chuàng )始人兼CEO馬原在會(huì )上發(fā)表《AIoT生態(tài)模式，驅動(dòng)AI普惠與商業(yè)化》的主題演講。

　　馬原表示，2020年已經(jīng)成為AI惠普的元年。最先集中爆發(fā)的是城市中的金融、教育、社區、樓宇園區、地產(chǎn)商業(yè)等場(chǎng)景。長(cháng)期來(lái)看，中長(cháng)尾客戶(hù)將占據AIoT市場(chǎng)的主體。

　　作為以AIoT生態(tài)模式，加速人工智能普惠和商業(yè)化路上的排頭兵，馬原結合澎思科技的實(shí)踐經(jīng)驗，從技術(shù)變革和落地實(shí)踐角度闡述了對智慧城市AIoT場(chǎng)景的思考。

　　技術(shù)變革層面，澎思堅持“AI為基，IoT為翼”，大力研發(fā)以遷移學(xué)習、無(wú)監督/自監督學(xué)習、小樣本學(xué)習等為代表的通用人工智能技術(shù)，建設云端AI在線(xiàn)遷移學(xué)習平臺，為普惠智能提供技術(shù)基礎。

　　同時(shí)，投入輕量化應用、邊緣智能的IoT物聯(lián)網(wǎng)搭建，加強端側AI輕量化設計，實(shí)現場(chǎng)景的泛化。目前，澎思的相關(guān)算法研究已在產(chǎn)業(yè)應用中發(fā)揮良好效果，形成生產(chǎn)力轉化。

　　落地實(shí)踐層面，澎思致力于滿(mǎn)足智慧城市AIoT場(chǎng)景的中長(cháng)尾市場(chǎng)需求，通過(guò)追求極致性?xún)r(jià)比的AIoT智能產(chǎn)品和服務(wù)重點(diǎn)場(chǎng)景的解決方案能力，落地樓宇通行、智慧社區等城市人居的核心場(chǎng)景。

　　馬原表示，AI技術(shù)的底層其實(shí)還是IT技術(shù)，用終局思維去倒推，AI最終也會(huì )以服務(wù)的方式體現，也就是“AI即服務(wù)”。

　　他認為，通用智能技術(shù)的發(fā)展、AIoT的深度融合，以及AI在場(chǎng)景落地中面臨的中長(cháng)尾市場(chǎng)需求，都讓普惠成為2020年AI行業(yè)發(fā)展的大趨勢。

　　而在這一過(guò)程中，澎思科技將致力于同各行業(yè)合作伙伴一起，建立開(kāi)放、創(chuàng )新、融合的生態(tài)體系，共建AIoT多維度應用場(chǎng)景，以AIoT生態(tài)模式，加速AI普惠與商業(yè)化進(jìn)程。

　　亞信科技歐陽(yáng)曄： 5G是首次將AI寫(xiě)入通信核心網(wǎng)絡(luò )架構里

　　亞信科技CTO、高級副總裁歐陽(yáng)曄博士分享的話(huà)題是“通信人工智能的下一個(gè)十年”。

　　2017 年，人工智能第一次被 3GPP 定義進(jìn)入 5G 核心網(wǎng)絡(luò )架構中并以獨立網(wǎng)元存在，是人工智能與移動(dòng)通信做為通用目的技術(shù)融合發(fā)展的一個(gè)標志性里程碑。

　　3GPP在2008年第一次引入了自組織網(wǎng)絡(luò )SON （Self Organizing Networks）的概念，移動(dòng)通信領(lǐng)域開(kāi)始嘗試利用機器學(xué)習、數據挖掘等分析算法來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )性能與質(zhì)量的優(yōu)化以及網(wǎng)絡(luò )運維的自動(dòng)化工作。但受制于數據接口開(kāi)放程度以及AI功能在網(wǎng)絡(luò )中定義尚未清晰，SON作為網(wǎng)絡(luò )智能化的初次嘗試，在過(guò)去的12年中發(fā)展較為平淡。

　　隨著(zhù)ORAN，ETSI，3GPP在2017年之后愈加清晰的網(wǎng)絡(luò )人工智能定義及發(fā)展分級體系的制定，5G+人工智能作為通用目的技術(shù)組合，在未來(lái)十年將進(jìn)入一個(gè)快速發(fā)展期。

　　人工智能面向5G核心網(wǎng)，無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò )管理域，業(yè)務(wù)管理域，客戶(hù)體驗管理域，垂直行業(yè)及5G專(zhuān)網(wǎng)等，都有極大注智與融智的空間。

　　未來(lái)十年，隨著(zhù)5G向6G的演進(jìn)，人工智能將在第六代移動(dòng)通信的網(wǎng)絡(luò )核心架構及業(yè)務(wù)場(chǎng)景中扮演更重要的角色，最終使網(wǎng)絡(luò )向高度智能自治的目標邁進(jìn)。

　　地平線(xiàn)黃暢：將最先進(jìn)算法和最先進(jìn)芯片架構結合

　　地平線(xiàn)聯(lián)合創(chuàng )始人兼技術(shù)副總裁黃暢帶來(lái)的話(huà)題是“軟件2.0時(shí)代AI芯片的挑戰”。

　　從2012年開(kāi)始，深度學(xué)習，尤其是機器視覺(jué)開(kāi)始一飛沖天，取得巨大的突破。

　　算法的進(jìn)化速度甚至超過(guò)半導體的摩爾定律。每10到14個(gè)月，達到相同精度的計算量可以下降一半。

　　但很不幸這是以算法設計得越來(lái)越巧妙為代價(jià)的，而算法設計得巧妙會(huì )對計算架構提出巨大的挑戰，尤其是傳統通用的并行計算架構，比如說(shuō)GPU架構，會(huì )使得整個(gè)計算效率相當的低下。

　　因此，在芯片設計領(lǐng)域，相關(guān)的處理器架構變得尤為重要，否則繼續沿用通用計算架構會(huì )使更先進(jìn)的算法無(wú)法高效運行。

　　所以地平線(xiàn)提出了一個(gè)新指標MAPS，即在精度有保障范圍內的平均處理速度（Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed），針對應用場(chǎng)景的特點(diǎn)，在精度有保障的前提下，包容所有與算法相關(guān)的選擇，評估芯片對數據的平均處理速度。希望以此為業(yè)界同行提供一個(gè)評估芯片AI真實(shí)性能的全新視角。

　　MAPS評測方法，關(guān)注真實(shí)的用戶(hù)價(jià)值，將每顆芯片在‘快’和‘準’這兩個(gè)關(guān)鍵維度上的取舍變化直觀(guān)地展現出來(lái)，并在合理的精度范圍內，評估芯片的平均處理速度。這個(gè)方法具有可視化和可量化的特點(diǎn)。

　　通過(guò)MAPS這個(gè)指標，地平線(xiàn)設計芯片和一個(gè)通用設計芯片之間的差別，可以看到芯片功耗和他所能帶來(lái)的性能方面是有巨大優(yōu)勢的。

　　最后，在車(chē)規芯片上，地平線(xiàn)在過(guò)去幾年也取得了矚目的成就。地平線(xiàn)是全球僅有的三家實(shí)現了車(chē)規級AI芯片規模化量產(chǎn)的公司之一，也是國內唯一實(shí)現車(chē)規級AI芯片大規模量產(chǎn)的AI芯片企業(yè)。

　　華為黃之鵬：AI框架的發(fā)展到了汽車(chē)替代馬車(chē)的階段

　　大會(huì )最后，華為計算開(kāi)源開(kāi)發(fā)與運營(yíng)部副總監黃之鵬介紹了今年3月28日開(kāi)源的自研AI框架MindSpore。

　　可能很多人會(huì )有疑問(wèn)，行業(yè)里已經(jīng)有了TensorFlow、PyTorch這樣成熟的框架，為何華為還要“重復造輪子”？

　　黃之鵬說(shuō)，如果打個(gè)通俗的比方，那就是：AI框架的發(fā)展，已經(jīng)到了一個(gè)類(lèi)似于歷史上汽車(chē)出現替代馬車(chē)的階段。也就是說(shuō)我們正處于20世紀初的那樣一個(gè)變革年代。

　　現有的框架可以看作是達到了馬車(chē)時(shí)代的頂峰。現有框架可以像馬車(chē)一樣做到非常舒適、精致，有足夠的運行效率，也有非常好的上下游的生態(tài)。

　　MindSpore類(lèi)似于那個(gè)時(shí)代的汽車(chē)，可能沒(méi)那么舒適、精致，但是有很強的操縱感，具有工業(yè)化設計和流水線(xiàn)能力，可以有超乎想象的效率和性能，構筑了全新的硬核科技生態(tài)。

　　如果使用過(guò)MindSpore，尤其在昇騰環(huán)境上，能體會(huì )到運行感非常好。

　　MindSpore就像汽車(chē)一樣，是一個(gè)工業(yè)化的產(chǎn)品，具有非常好的工業(yè)化能力，尤其是對大規模自動(dòng)化并行的支持，應該是前所未有的。

　　華為開(kāi)發(fā)MindSpore最重要的是，嘗試解決很多具體的問(wèn)題。

　　對于A(yíng)I算法工程師來(lái)說(shuō)，如何更高效、更簡(jiǎn)潔地開(kāi)發(fā)。對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，尤其是生產(chǎn)環(huán)境的魯棒性也是非常重要的。

　　還有就是硬件能力的釋放，現在是有大量AI專(zhuān)用硬件的時(shí)代，如何能夠把這些優(yōu)秀硬件的能力極大的釋放出來(lái)，這對于框架來(lái)說(shuō)也是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。

　　針對這些問(wèn)題，華為開(kāi)發(fā)了MindSpore。它有幾個(gè)非常關(guān)鍵的特性：一個(gè)是自動(dòng)并行，二是高階優(yōu)化，三是是全棧協(xié)同。

　　最后黃之鵬也表達了MindSpore的開(kāi)放態(tài)度。雖然MindSpore是國產(chǎn)框架，但絕對不會(huì )在局限在中國一個(gè)社區，MindSpore從誕生之始就是一個(gè)立足于中國，但是面向全球開(kāi)發(fā)者的全球性的開(kāi)源社區。