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

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

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

　　包括創(chuàng)新工場董事長兼CEO 李開復(fù)、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(xiàn)場分享了過去一年的成果、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(xiàn)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位嘉賓核心觀點，先一睹為快。

　�。ㄍ暾�分享稍后持續(xù)同步）

　　李開復(fù)：AI給社會帶來最大價值的肯定不是黑科技

　　大會開場，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)與量子位主編李根，暢談了這一年中AI在技術(shù)的突破，以及落地上的新見解。

　　談到今年的疫情，李開復(fù)認為，疫情帶來最大的影響就是加快了數(shù)據(jù)化、線上化和AI化。AI最重要的核心就是海量的數(shù)據(jù)，海量的數(shù)據(jù)就能帶來更多新的應(yīng)用。

　　線上會議加速了虛擬人的發(fā)展，社交距離的限制促進了配送機器人的應(yīng)用。

　　今年，AI在基礎(chǔ)技術(shù)上有多項重大突破，比如大型語言模型GPT-3和預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的AlphaFold。

　　這些AI技術(shù)轟動全球，然而李開復(fù)也談到了它們廣闊的應(yīng)用前景。但他認為，AI給社會帶來最大的價值，或者帶來最大的經(jīng)濟價值，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(tǒng)公司擁抱，AI給傳統(tǒng)行業(yè)帶來了立竿見影的巨大效果，比如制造、健康、醫(yī)療、零售、金融、保險等等行業(yè)。

　　李開復(fù)呼吁這些傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)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。越早擁抱AI，就會擁有更大的競爭力，越晚擁抱AI，生存的空間可能會進一步被壓縮。

　　至于怎么擁抱AI，則需要有海量的、結(jié)構(gòu)化的、有標(biāo)注的、達成商業(yè)目標(biāo)的精確數(shù)據(jù)，這是一個長期積累的過程。

　　過去一年，李開復(fù)在《紐約時報》等外媒上談到了中國AI企業(yè)的出海機會。

　　他認為今天中國的創(chuàng)新至少在IT、AI的領(lǐng)域是有機會彎道超車的。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，這些地區(qū)還沒有形成美國產(chǎn)品的使用習(xí)慣。中國企業(yè)有機會拿下世界GDP四分之一、人口四分之三的廣闊市場。

　　最后，李開復(fù)還站在20年后思考現(xiàn)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，確保自己做出來的算法帶給人類的是進步，而非偏見、不公、傷害。

　　小米 崔寶秋：開源是人類技術(shù)進步的最佳平臺和模式

　　小米集團副總裁、集團技術(shù)委員會主席崔寶秋分享了小米在AI和開源上的思考。

　　在戰(zhàn)略上，今年小米將未來十年的核心戰(zhàn)略升級為手機× AIoT，AIoT是AI技術(shù)加持的智能設(shè)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(dāng)然還有小米最重要的AI技術(shù)——“小愛同學(xué)”。

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

　　一個是小米2018年對外開源的移動端深度學(xué)習(xí)開源框架MACE，另外一個就是人機交互方面的語音交互工具包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(shù)據(jù)信息時代，開源將扮演越來越重要的角色。

　　在過去10幾、20多年來，從早期的互聯(lián)網(wǎng)，到云計算，到大數(shù)據(jù)，到2016年開始變得非�；馃岬娜斯ぶ悄埽�我們離不開開源軟件，開源軟件在云計算和大數(shù)據(jù)時代，已經(jīng)成為事實的標(biāo)準。

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

　　崔寶秋堅信，開源是人類技術(shù)進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)進入到了一個智慧時代，而智慧時代最重要的生產(chǎn)力就是計算力。

　　在智慧時代，勞動者第一次不僅僅是人，人工智能也成為了我們的勞動者。

　　今年在AI方面最重要的一個的技術(shù)創(chuàng)新，就是GPT-3。而為了訓(xùn)練它，據(jù)說需要花費500萬到2000萬美金計算費用。

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

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

　　它會為智慧應(yīng)用提供源源不斷的AI算力數(shù)據(jù)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。

　　進入AI時代，提供算力服務(wù)的智算中心和過去的超算中心在計算架構(gòu)上有所不同。浪潮基于AI芯片、AI服務(wù)器、高速互聯(lián)、深度學(xué)習(xí)的框架，來構(gòu)建整個智算中心，實現(xiàn)生產(chǎn)算力、聚合算力，調(diào)度算力、釋放算力，從而形成一個算力生產(chǎn)供應(yīng)的平臺，數(shù)據(jù)開發(fā)共享的平臺，智能生態(tài)的建設(shè)平臺和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的平臺。

　　過去幾年里，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(tǒng)的行業(yè)客戶。

　　在這樣一個生態(tài)中，具備領(lǐng)先AI算法的科技公司作為“左手伙伴”，夠覆蓋到千行萬業(yè)的行業(yè)ISV、SI作為“右手伙伴”，浪潮聚焦做算力系統(tǒng)平臺能力共享，這樣三類角色在元腦生態(tài)里產(chǎn)生了化學(xué)反應(yīng)，攜手合作促進產(chǎn)業(yè)AI化，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)AI化的進步。

　　山景智能黃勇：敏捷也是AI能力的一種體現(xiàn)

　　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，不能只對某一個模型、某一個算法而沾沾自喜，而更多是做AI的能力泛化。

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

　　金融領(lǐng)域、金融機構(gòu)、未來的金融企業(yè)，一定會從數(shù)據(jù)智能走向業(yè)務(wù)智能。

　　黃勇認為，機器會替代人寫代碼、替代人做業(yè)務(wù)的決策，因此上端一定會出現(xiàn)業(yè)務(wù)服務(wù)自動編排和自動分裝的過程。不僅僅在金融領(lǐng)域，在其他的領(lǐng)域都會走向這一步，這樣才會把人的各種能力釋放出來做其他的決策。

　　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。只有實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化、數(shù)據(jù)智能能力的分裝和AI智能能力的分裝，才有可能實現(xiàn)業(yè)務(wù)的自動化服務(wù)。

　　未來所有的算法，從需求到算法，到整個業(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(xiàn)。

　　G7翟學(xué)魂：未來5年大部分卡車都會變成無人卡車

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

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

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

　　另外，通過對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析，也可以得到一些經(jīng)濟數(shù)據(jù)，G7發(fā)現(xiàn)卡車物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)跟GDP的數(shù)據(jù)高度是吻合的，還有利用卡車運輸數(shù)據(jù)分析雄安的建設(shè)狀況。

　　翟學(xué)魂認為，未來3到5年時間帶來的變化，會遠遠超過過去這10年。未來5年左右的時間，大部分新的卡車都會變成 自動駕駛的卡車，也許不是完全無人的，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一下車。

　　而且他還認為，未來5年之后，絕大部分卡車的能源會發(fā)生根本性變化，不會再用柴油了，所以能源、裝備、生產(chǎn)力在未來5到8年的時間，會發(fā)生根本性的變化，而G7能在里面起到顯著地推動作用。

　　容聯(lián)云通訊熊謝剛：為了省錢用AI替代人是偽命題

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

　　過去兩到三年，大量的AI創(chuàng)業(yè)公司出現(xiàn)，但是這些創(chuàng)業(yè)公司其實都面臨著產(chǎn)品變現(xiàn)非常難的問題。

　　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，但是很難看到在未來的兩到三年，或者三到四年，做到上億，甚至接近幾個億的收入規(guī)模。

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

　　過去受到市場的影響，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。

　　而熊謝剛認為，用AI替代人，在今天的這樣一個定位，是一個偽命題。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：一類就是數(shù)據(jù)量特別大的，還有一類就需要計算速度越快越好的。例如在通信領(lǐng)域做應(yīng)急通信，出現(xiàn)大量的突發(fā)事件的時候，需要快速的響應(yīng)。

　　所以一旦用AI的技術(shù)去很好的處理了這兩個事情，客戶花多少錢都會買單。如果能找到這兩個點的話，一定會讓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、董事長兼CEO 吳甘沙，輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO 于騫，圖森未來聯(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駕駛。

　　談到各種公司技術(shù)的側(cè)重點，每個人都對自動駕駛未來的發(fā)展有著獨到的見解。

　　王京傲認為，今年汽車行業(yè)的一個趨勢是汽車智能化，從各大新造車勢力的股價可以看出其勢不可當(dāng)。自動駕駛的大幕剛剛拉開，大家快來做，越早越好。

　　在Robotaxi方面，百度現(xiàn)在已經(jīng)落戶到了廣州、滄州、北京、長沙這些城市，明年會落地更多的城市，并提升這些城市的運營效率。

　　對于未來的展望，百度的目標(biāo)是，在未來的3年將Robotaxi落戶30個城市，在未來的5年里面將Apollo智能駕駛安裝到百萬輛車以上。

　　吳甘沙認為，今年自動駕駛商業(yè)化有三個關(guān)鍵詞：上量、真無人、全天候。

　　上量是指馭勢科技對今年客戶總量的預(yù)計太保守。真無人則是體現(xiàn)在從去年底開始馭勢科技率先在運營中取消了安全員。全天候是說無人駕駛進入運營狀態(tài)后，必須應(yīng)對各種復(fù)雜環(huán)境和氣候等。

　　他還指出，從商業(yè)化節(jié)奏和需求的迫切性上來看，無人駕駛汽車載物會比載人更快落地。

　　于騫則認為，在國內(nèi)載人的場景，Robobus一定要比Robotaxi更快落地，而載貨方面，在美國的重卡，應(yīng)該是一個比較快的落地方向。

　　在L4方面，Robobus以固定路線、中低速的微循環(huán)公交形式落地會更實際和務(wù)實。而L4級別的自動駕駛，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)問題。甚至到最后，Robobus和Robotaxi或?qū)⑹馔就瑲w，以共享無人小巴的形態(tài)大范圍普及。

　　郝佳男指出，在無人車落地化方面，中國相比美國有著許多優(yōu)勢。

　　美國每個州有自己的一個計劃，對無人駕駛持相對開放的態(tài)度。在中國可能有一些法規(guī)需要進行突破，但是，他對此比較樂觀。

　　中國其實有很多美國可能不太容易推進的資源，比如說V2X、車聯(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(shù)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上做了題為《 數(shù)字經(jīng)濟與數(shù)字轉(zhuǎn)型：關(guān)鍵技術(shù)與發(fā)展趨勢》的演講。

　　譚建榮院士指出，實體經(jīng)濟始終是國民經(jīng)濟最重要的基礎(chǔ)，搞人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字經(jīng)濟，一定要跟實體經(jīng)濟結(jié)合起來，而且是一定要跟制造業(yè)結(jié)合起來。

　　從需求上看，目前，無論是實體經(jīng)濟還是數(shù)字經(jīng)濟，都發(fā)生了很大的變化。變化主要來自4個方面：

　　這樣的轉(zhuǎn)變和發(fā)展，就支撐起了現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。

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

　　第一個里程碑，是40年前美國未來學(xué)家阿爾文·托夫勒提出“數(shù)字經(jīng)濟”的概念。在《第三次浪潮》中，他預(yù)見到互聯(lián)網(wǎng)是個舞臺，創(chuàng)新的主角是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)將走向第三次浪潮的華彩樂章。

　　第二個里程碑，是美國副總統(tǒng)戈爾提出數(shù)字地球的概念。數(shù)字地球是一個與地理信息系統(tǒng)、網(wǎng)格、虛擬現(xiàn)實等高新技術(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(tǒng)和全球定位系統(tǒng)這三大基本技術(shù)的集成。

　　第三個里程碑，就發(fā)生在中國。2016年在杭州舉行的G20領(lǐng)導(dǎo)人峰會，首次提出全球性的《二十國集團數(shù)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(shù)字經(jīng)濟”，提出要“促進數(shù)字經(jīng)濟加快成長，讓企業(yè)廣泛受益、群眾普遍受惠”。

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

　　那么，回到那個問題，數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟緊密結(jié)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(jié)分享了5個方法。

　　第一，要把人工智能用到制造業(yè)當(dāng)中，形成智能制造，用智能制造來提升創(chuàng)新能力、設(shè)計能力和產(chǎn)品研發(fā)能力。

　　如今，產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)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(dāng)中。譚院士引用中國工程院前院長徐匡迪院士的觀點強調(diào)：“不研究人工智能的算法，就無法掌握人工智能的核心技術(shù)。”

　　第二，通過智能制造來提升工藝。

　　第三，通過智能制造來強化質(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(zhuǎn)變。

　　第五，通過智能制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型，找準產(chǎn)品服務(wù)對象，拓展產(chǎn)品市場。

　　美團夏華夏：“接地氣的AI”就是希望讓每個人享受到科技帶來的便利

　　科技應(yīng)該真正為社會價值做出貢獻。

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

　　用智能語音技術(shù)幫盲人點餐，用NLP幫助餐館老板回復(fù)客戶問題，在疫情期間用無人車協(xié)同騎手配送外賣……說起來，都是“小事”，但夏華夏認為，這些深入人們?nèi)粘Ｉ�活的AI應(yīng)用，恰恰體現(xiàn)了很多科技工作者工作的價值——

　　用技術(shù)，去幫助每一個普通人生活得更好。

　　夏華夏指出，接地氣的AI，是人工智能發(fā)展至今的一個大趨勢。過去由數(shù)字、資本驅(qū)動的AI，在今天逐步落地之后，已經(jīng)變成由實際價值驅(qū)動的AI。

　　這個價值由誰來決定？自然是技術(shù)的受益者，每個普通大眾。

　　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(jù)不完全統(tǒng)計，在2020年，整個美團AI團隊落地了近3000個實際業(yè)務(wù)需求，涵蓋配送調(diào)度策略調(diào)整、商家智能運營的方方面面。

　　第二，是 服務(wù)行業(yè)接地氣。

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

　　從用戶的角度來看，人工智能滲透進衣食住行的方方面面，帶來了用戶體驗的提升；

　　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(shù)字化、智能化乃至自動化升級，優(yōu)化商家整體的經(jīng)營手段。

　　第三，是 服務(wù)對象接地氣。

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

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

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

　　接地氣是我們在落地科技時的一種“科技為人”的價值導(dǎo)向�？萍嫉穆涞貞�(yīng)用，與長期、有挑戰(zhàn)的科技探索之間并不沖突。

　　在長期、有挑戰(zhàn)的工作上做投入、做突破，才能讓科技持續(xù)產(chǎn)生價值。

　　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生活的基礎(chǔ)設(shè)施，無處不在，但不一定需要被用戶感知。AI可以在生活的每一個角落為我們服務(wù)。

　　清華唐杰：認知圖譜是人工智能的下一個瑰寶

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

　　人工智能的發(fā)展可以劃分為三個時代：符號AI、感知AI和認知AI。認知AI到現(xiàn)在為止尚未實現(xiàn)。

　　那么，實現(xiàn)認知AI需要做什么？唐杰教授指出，現(xiàn)在急需打造的是 AI基礎(chǔ)設(shè)施，比如認知圖譜怎樣構(gòu)建。

　　為什么要強調(diào)認知的邏輯呢？唐杰教授舉了GPT-3的例子。

　　GPT-3，參數(shù)規(guī)模達到1750億，數(shù)量級接近人類神經(jīng)元。并且，在表達能力上，這樣的大規(guī)模語言模型已經(jīng)使得AI接近人類。

　　這就帶來了一個啟示：我們是否可以直接通過大規(guī)模、大算力、大計算的方法，得到一個超越人類的通用人工智能？

　　且不談上億人民幣的訓(xùn)練成本，GPT-3這樣的語言模型，如今已經(jīng)暴露出一個明顯的問題：沒有常識。比如，你問它一根草有幾只眼睛，它會回答“一只眼睛”。

　　想要解決這樣的問題，用計算的方式做認知，唐杰教授談到可以結(jié)合兩種方法去實現(xiàn)。

　　第一，數(shù)據(jù)驅(qū)動。把所有數(shù)據(jù)進行建模，并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的記憶模型。

　　第二，知識驅(qū)動，構(gòu)建知識圖譜。

　　不過，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(xù)學(xué)習(xí)的能力，能夠從已有的事實、從反饋中學(xué)習(xí)到新的東西，能夠完成一些更加復(fù)雜的任務(wù)。

　　因此，認知AI應(yīng)該符合9個準則：適應(yīng)與學(xué)習(xí)能力，定義與語境化能力，自我系統(tǒng)的準入能力，優(yōu)先級與訪問控制能力，召集與控制能力，決策與執(zhí)行能力，錯誤探測與編輯能力，反思與自我監(jiān)控能力，條理與靈活性之間的能力。

　　認知圖譜的概念也就應(yīng)運而生。

　　認知圖譜有三個核心要素：

　　唐杰教授表示，知識圖譜+深度學(xué)習(xí)+認知心理，打造知識和認知推理雙輪驅(qū)動的框架，將是接下來一個重要的研究方向。項目關(guān)鍵技術(shù)通過成果轉(zhuǎn)化孵化了北京智譜華章科技有限公司（簡稱智譜·AI），形成多個核心產(chǎn)品，在阿里巴巴、搜狗、華為、騰訊、點通、工程院等30余家企事業(yè)單位部署了超過100余套智能型云服務(wù)系統(tǒng)，應(yīng)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體產(chǎn)業(yè)，促進我國新基建發(fā)展。

　　愛奇藝謝丹銘：用AI讓創(chuàng)作者提升效率，讓消費者簡單快樂

　　愛奇藝副總裁謝丹銘，在大會現(xiàn)場分享了愛奇藝在內(nèi)容創(chuàng)作與消費方面的智能化應(yīng)用。

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

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

　　面向內(nèi)容創(chuàng)作者，愛奇藝基于AI實現(xiàn)了一個大型綜藝制作系統(tǒng)， 愛創(chuàng)媒資系統(tǒng)：能自動給素材打標(biāo)簽；自動給多個攝像機拍攝的素材按時間做對齊；另外，還有自動審片功能，快速找到不合規(guī)內(nèi)容，快速計算適合的商務(wù)植入時間……大大提高綜藝后期制作的效率。

　　在電影制作方面，愛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(fù)工作。

　　謝丹銘表示，應(yīng)用AI之后，電影修復(fù)的80%工作都可以交由AI來完成。

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

　　另外，愛奇藝AI也在動態(tài)漫畫中實現(xiàn)了唇型驅(qū)動技術(shù)，生成的素材效果非常接近人工。

　　總之，在內(nèi)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(yīng)用，實現(xiàn)科技與技術(shù)的結(jié)合，促進整個產(chǎn)業(yè)的升級。

　　謝丹銘表示，愛奇藝希望，通過AI讓創(chuàng)作者提升效率，讓消費者簡單快樂。

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

　　小冰公司首席執(zhí)行官李笛，在大會上分享了小冰框架的大量實踐。

　　人工智能正在不可避免地進入人類社會的每一個角落，和人類發(fā)生各式各樣、千絲萬縷、無處不在的關(guān)聯(lián)。李笛認為，在討論人工智能未來的價值之前，需要先討論人工智能的邊界。

　　作為一個占據(jù)全世界范圍內(nèi)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(jù)實際經(jīng)驗，把技術(shù)運用的邊界歸結(jié)為三件事：

　　第一件事， 預(yù)判技術(shù)在運用過程中可能會遇到的困境，嘗試用系統(tǒng)化的結(jié)構(gòu)，去提升規(guī)避掉這些困局。

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

　　第三件事，是 嘗試保護雙方的機制。把人工智能想像成一個面向未來的系統(tǒng)，它會跟億萬人類發(fā)生各式各樣實時、高并發(fā)的交互，所以在系統(tǒng)設(shè)計上一個非常重要的邊界，就是對雙方進行保護。

　　李笛表示，這也是為什么小冰公司堅決禁止為普通個人去訓(xùn)練聲音。

　　李笛在現(xiàn)場展示了小冰的語音能力，在有意識地加入人類語音的瑕疵之后，小冰更加接近于人，能實現(xiàn)31分鐘的人類舒適時長。Siri的這一指標(biāo)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)不足以防范語音詐騙的時候，需要非常謹慎。

　　另外，李笛還談到了這樣一個問題：當(dāng)你手上有一個強大的AI工具，應(yīng)該把它提供給誰？

　　李笛說：

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

　　澎思科技創(chuàng)始人兼CEO馬原在會上發(fā)表《AIoT生態(tài)模式，驅(qū)動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(qū)、樓宇園區(qū)、地產(chǎn)商業(yè)等場景。長期來看，中長尾客戶將占據(jù)AIoT市場的主體。

　　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(jié)合澎思科技的實踐經(jīng)驗，從技術(shù)變革和落地實踐角度闡述了對智慧城市AIoT場景的思考。

　　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(xí)、無監(jiān)督/自監(jiān)督學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)等為代表的通用人工智能技術(shù)，建設(shè)云端AI在線遷移學(xué)習(xí)平臺，為普惠智能提供技術(shù)基礎(chǔ)。

　　同時，投入輕量化應(yīng)用、邊緣智能的IoT物聯(lián)網(wǎng)搭建，加強端側(cè)AI輕量化設(shè)計，實現(xiàn)場景的泛化。目前，澎思的相關(guān)算法研究已在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中發(fā)揮良好效果，形成生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化。

　　落地實踐層面，澎思致力于滿足智慧城市AIoT場景的中長尾市場需求，通過追求極致性價比的AIoT智能產(chǎn)品和服務(wù)重點場景的解決方案能力，落地樓宇通行、智慧社區(qū)等城市人居的核心場景。

　　馬原表示，AI技術(shù)的底層其實還是IT技術(shù)，用終局思維去倒推，AI最終也會以服務(wù)的方式體現(xiàn)，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在場景落地中面臨的中長尾市場需求，都讓普惠成為2020年AI行業(yè)發(fā)展的大趨勢。

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

　　亞信科技歐陽曄： 5G是首次將AI寫入通信核心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)里

　　亞信科技CTO、高級副總裁歐陽曄博士分享的話題是“通信人工智能的下一個十年”。

　　2017 年，人工智能第一次被 3GPP 定義進入 5G 核心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中并以獨立網(wǎng)元存在，是人工智能與移動通信做為通用目的技術(shù)融合發(fā)展的一個標(biāo)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，移動通信領(lǐng)域開始嘗試利用機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等分析算法來進行網(wǎng)絡(luò)性能與質(zhì)量的優(yōu)化以及網(wǎng)絡(luò)運維的自動化工作。但受制于數(shù)據(jù)接口開放程度以及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，在過去的12年中發(fā)展較為平淡。

　　隨著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，在未來十年將進入一個快速發(fā)展期。

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

　　未來十年，隨著5G向6G的演進，人工智能將在第六代移動通信的網(wǎng)絡(luò)核心架構(gòu)及業(yè)務(wù)場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(biāo)邁進。

　　地平線黃暢：將最先進算法和最先進芯片架構(gòu)結(jié)合

　　地平線聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術(shù)副總裁黃暢帶來的話題是“軟件2.0時代AI芯片的挑戰(zhàn)”。

　　從2012年開始，深度學(xué)習(xí)，尤其是機器視覺開始一飛沖天，取得巨大的突破。

　　算法的進化速度甚至超過半導(dǎo)體的摩爾定律。每10到14個月，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(shè)計得越來越巧妙為代價的，而算法設(shè)計得巧妙會對計算架構(gòu)提出巨大的挑戰(zhàn)，尤其是傳統(tǒng)通用的并行計算架構(gòu)，比如說GPU架構(gòu)，會使得整個計算效率相當(dāng)?shù)牡拖隆?/div>