對過去最好的尊重，就是對未來進行深刻思考。2018年9月16日，為賀清華大學(xué)計算機系60周年，“人工智能 啟迪未來”論壇在清華大學(xué)舉辦。多位人工智能的學(xué)者、企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者共同出席，探討人工智能將如何啟迪未來。

論壇中，中國工程院院士、清華大學(xué)計算機系主任吳建平出席活動并致辭。啟迪控股董事長王濟武，日本工程院院士、歐盟科學(xué)院院士、中國人工智能學(xué)會副理事長任福繼分別作主題分享。清華校友AI大數(shù)據(jù)專委會秘書長王霞，清華大學(xué)計算機系原黨委書記、清華科技園啟迪孵化器原董事長羅建北，昆侖數(shù)據(jù)CEO陸薇，瓜子二手車CTO張小沛，F(xiàn)ace++ 創(chuàng)始團隊成員陳可卿，速感科技CEO陳震共同就話題“人工智能與產(chǎn)業(yè)實踐”進行了討論。

來自清華、北大等高校的學(xué)子，創(chuàng)業(yè)公司CEO，投資人，人工智能領(lǐng)域從業(yè)者等近300人來到現(xiàn)場，期待從幾位大咖的分享中一窺未來，了解人工智能將對我們的生活帶來哪些影響。

以下，我們編輯整理了本次論壇中嘉賓分享的部分“干貨”，希望能與更多人一起分享他們對于人工智能思考的“閃光點”。用這些對未來的深刻思考，再次祝賀清華大學(xué)計算機系60周年。

中國工程院院士 清華大學(xué)計算機系主任吳建平

人工智能之所以火熱，是因為遇到了兩個關(guān)鍵技術(shù)

首先我代表計算機系全體師生對大家參加本次論壇表示歡迎，也感謝大家對清華大學(xué)計算機系60周年系慶活動的支持。

1979年，我在清華計算機系讀研究生的時候，我們班的同學(xué)里，三分之一都在做人工智能相關(guān)研究。人工智能為什么這么熱？一方面是人工智能遇到了兩個對它有最大促進作用的技術(shù)，計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)。這幾十年來，計算能力和存儲能力急速發(fā)展，服務(wù)器體積大大降低，再加上互聯(lián)網(wǎng)，這使得我們獲得信息的規(guī)模空前大，帶來了數(shù)據(jù)的升級。另一方面，人工智能現(xiàn)在有了很多的應(yīng)用場景，也是它今天這么火熱的原因。

所以，我們現(xiàn)在舉辦這個論壇是趕上了好時候，任福繼、羅建北、王濟武等幾位嘉賓也都是人工智能領(lǐng)域的積極推動者。大家一起探討，希望我們都在人工智能大潮中找到自己的位置。

啟迪控股董事長王濟武

科技成果轉(zhuǎn)化在于 “為科技服務(wù)、用科技服務(wù)”

今天我重點分享科技成果轉(zhuǎn)化的規(guī)律。現(xiàn)在科技成果轉(zhuǎn)化可以說分成“一體兩面”。

一面是“為科技服務(wù)”。為科技服務(wù)，就是把科技轉(zhuǎn)化變成一個成果，在這個過程中，研發(fā)經(jīng)濟非常重要，全球范圍來看研發(fā)經(jīng)濟比重越來越高。

另一面是“用科技服務(wù)”。簡單來說，就是大家不能認為科技成果被研發(fā)出來以后，就一定會被廣泛應(yīng)用，新技術(shù)在產(chǎn)業(yè)升級中實現(xiàn)應(yīng)用，不是一蹴而就的。啟迪在技術(shù)轉(zhuǎn)化過程中創(chuàng)新的新模式是“技術(shù)+資本+產(chǎn)業(yè)鏈”。

政府、大學(xué)、企業(yè)，這是科技成果轉(zhuǎn)化早期的模型。美國、英國普遍都是采用這種模式，清華科技園也是如此，非常好的完成了為清華大學(xué)科研成果轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研一體化的任務(wù)。

但是我們將這種模型在全球推廣的時候?qū)υ瓉淼娜菪M行了升級，提出了“立體三螺旋模型”。從一個維度上升至多個維度。除了政府、大學(xué)、企業(yè)又加了技術(shù)、資本、產(chǎn)業(yè)，左手投技術(shù)、右手投產(chǎn)業(yè)，中間用資本連接。

啟迪在全球建了300個科技園和孵化器。怎么招滿的？實際上啟迪沒有招商團隊，我們一邊建科技園，一邊投資新興產(chǎn)業(yè)，用自己的產(chǎn)業(yè)把自己園區(qū)帶動起來，同時建設(shè)孵化和培育體系，儲備優(yōu)秀的企業(yè)。

不管是從啟迪控股的發(fā)展史，還是從理論研究和產(chǎn)業(yè)實踐的角度看，啟迪與清華計算機系都很有淵源。我們有一樣的清華傳統(tǒng)，有文化價值觀的一致性，還有感情紐帶。啟迪會積極跟計算機系、其他院系的清華同學(xué)展開深入合作。

日本工程院院士、歐盟科學(xué)院院士 任福繼院士

人工智能的本質(zhì)是什么？我們必須要去直面這個問題

2016年AlphaGo在圍棋項目中打敗了李世石，今年6月在舊金山IB+M的辦公室里面，人工智能在辯論中又贏了人類。這說明不僅在有邊界的問題上，在沒有邊界問題的上，計算機也有可能超過人類。

人工智能由于背后挺立著云計算，大數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)，腦認知及認知腦，它將不以人類意志為轉(zhuǎn)移地發(fā)展，進化，突飛猛進，進而帶來“核爆力”般的影響。

最近30年，人工智能是以數(shù)據(jù)驅(qū)動的，產(chǎn)業(yè)上有發(fā)展，理論上建樹不多，把人工智能最基本最本質(zhì)問題規(guī)避了。人工智能的本質(zhì)問題是什么？簡言之，是理解。我們必須有一批人要去直面這個問題。

研究人工智能的本質(zhì)，我們一定要注意去除偽人工智能、娛樂人工智能和智能人工。人工智能的發(fā)展有不同的階段階層，感知、計算和認知。現(xiàn)在來看，感知方面有了解決方案，計算也已經(jīng)超過了人類，但認知方面還有非常大的問題。真正的智能，越到后面情感越重要。

對于人工智能的發(fā)展，未來30年我們能做點什么？我認為有以下幾點：產(chǎn)業(yè)上有效利用大數(shù)據(jù)，做好算法，深挖場景。只有這樣，才可能研發(fā)出更好的人工智能產(chǎn)品。這仍然是數(shù)據(jù)加算法驅(qū)動。

數(shù)據(jù)是智能機器人的糧食。就像人類沒有糧食就不能維持生命、就不能進化一樣，數(shù)據(jù)是智能機器人必不可缺的要素。大數(shù)據(jù)驅(qū)動本身無可非議，今后仍將繼續(xù)發(fā)揮其強大能量。但大數(shù)據(jù)驅(qū)動本質(zhì)上是迂回了人工智能的本質(zhì)問題，即認知智能、理解。未來30年人工智能研究，應(yīng)直面人工智能的本質(zhì)問題。

清華聚集著世界屈指可數(shù)的最強“頭腦”，應(yīng)做正面攻克人工智能本質(zhì)難題的勇士。

圓桌論壇

目前人工智能的機會：與產(chǎn)業(yè)結(jié)合，讓技術(shù)“落地”

在清華校友AI大數(shù)據(jù)專委會秘書長王霞的主持下，清華大學(xué)計算機系原黨委書記、清華科技園啟迪孵化器原董事長羅建北，昆侖數(shù)據(jù)CEO陸薇，瓜子二手車CTO張小沛，F(xiàn)ace++ 創(chuàng)始團隊成員陳可卿，速感科技CEO陳震進行了對話。

四位來自不同領(lǐng)域的嘉賓，在對于人工智能未來的趨勢分析中，不約而同的提到了一個關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)。以下是他們觀點的概要。

羅建北

在人工智能領(lǐng)域，清華計算機系有兩個方向可以努力。

一是突破型技術(shù)的研究。產(chǎn)業(yè)升級依賴的還是核心技術(shù)的突破，但突破型的技術(shù)研發(fā)一定要耐得住寂寞，希望有志在此的同學(xué)能夠在科學(xué)研究上做出貢獻。

二是把成熟的技術(shù)產(chǎn)業(yè)化。在應(yīng)用層面，讓技術(shù)在生產(chǎn)發(fā)展中發(fā)揮作用，把技術(shù)產(chǎn)品化、市場化，讓它提升我們國家的經(jīng)濟建設(shè)。

提升國力要看什么？就看我們有沒有自主知識產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品和技術(shù)。因此我們要埋頭苦干，在技術(shù)上實現(xiàn)突破。

我經(jīng)常接觸很多創(chuàng)業(yè)者，看到他們把高新技術(shù)用到生產(chǎn)中去，我充滿了希望。我們中國市場大，只要你有好產(chǎn)品，投資不缺錢。我們需要好技術(shù)，然后把它們變成產(chǎn)品，變成生產(chǎn)力，變成推動國家發(fā)展的動力。

張小沛

人工智能繼續(xù)發(fā)展肯定是跟產(chǎn)業(yè)界縱深結(jié)合，包括在健康、教育、醫(yī)療、出行等行業(yè)。

如果只盯著算法本身向產(chǎn)業(yè)縱深走，是非常有挑戰(zhàn)的。數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)清洗都是巨大的挑戰(zhàn)。淺層的東西都挺容易做了，再往下走只有把數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)化傳到云端，才可以“有米可炊”。

數(shù)字化不代表數(shù)據(jù)化，你要深刻理解產(chǎn)業(yè)邏輯本身的底層邏輯、商業(yè)邏輯，才能很好的標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化，才能走到智能化。這是我看到的產(chǎn)業(yè)趨勢。

陸薇

昆侖數(shù)據(jù)是一家技術(shù)公司，技術(shù)很重要，但卻不是最重要的。我們認為有另外三個因素比技術(shù)更重要。

第一是場景。一定要從業(yè)界覺得非常痛，而你能解決這個痛點的場景出發(fā)。

第二是場景所在領(lǐng)域的專業(yè)知識。這一點在工業(yè)領(lǐng)域尤其重要。例如，對昆侖數(shù)據(jù)來說，在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域，我們需要有空氣動力學(xué)的原理，做石油管道要有流體力學(xué)原理。

第三是一定要有相關(guān)的數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)就是巧婦難為無米之炊。

另外， 有相關(guān)的技術(shù)，還要有一個最適合它的算法。最近最流行的深度學(xué)習(xí)的算法，已經(jīng)被發(fā)明了很多年，但是把一個算法應(yīng)用到場景之后，還要結(jié)合這個場景做算法的增強改進，使得它在這個場景下的應(yīng)用能達到最優(yōu)的結(jié)果。

陳可卿

我認為人工智能有點像我們小時候看到的小說里寫的魔法，這是一個“魔法的時代”。未來假如你想要成為出色的魔法師，當(dāng)下有三點可以做。

第一是對理論的研究。去真正了解人工智能使用的深度學(xué)習(xí)算法本質(zhì)是什么？能夠把這一點研究出來的人，一定是站在這個時代的最頂尖的人。

第二是讓技術(shù)“落地”。與行業(yè)升級做結(jié)合，把已有的技術(shù)實現(xiàn)應(yīng)用落地。Face++做AI+IOT的技術(shù)落地，是公司發(fā)展七年摸索出來的道路。我們也曾試圖直接把人工智能應(yīng)用到對應(yīng)的To C的產(chǎn)品上，但最后我們發(fā)現(xiàn)最快把技術(shù)落地的方式是和現(xiàn)有的一些行業(yè)進行結(jié)合。

第三個要有錢。大家看到有技術(shù)，能看準(zhǔn)行業(yè)機遇的，趕緊投錢。

陳震

走過O2O、走過數(shù)據(jù)、走過人工智能算法，我認為人工智能未來應(yīng)該從更基礎(chǔ)的學(xué)科角度去對技術(shù)進行更多的理解。

深度學(xué)習(xí)在今天更像是一個黑盒，我們使用它，但我們不知道這些高維特征該如何去了解。如何去解讀它，就是把它從一個黑盒變成白盒的過程。這個過程中，應(yīng)該把人工智能與更多的學(xué)科和領(lǐng)域進行交叉，做更深度的研究。人工智能與電子、機械、美術(shù)、設(shè)計、心理學(xué)等學(xué)科的結(jié)合會有很多的機會。

清華大學(xué)和啟迪控股都對這方面很關(guān)注，全球創(chuàng)新學(xué)院GIX、清華幸福實驗室都是他們努力和探索的成果。

王霞

清華大學(xué)計算機系過去60年培養(yǎng)了17000多名學(xué)生，他們都奮斗在產(chǎn)學(xué)研的第一線。

未來的計算機系人，長遠來看，需要投身于理論研究、致力于人工智能本質(zhì)研究的勇士；中期來看需要扎根行業(yè)，深度與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的問題解決者。既要攻克有挑戰(zhàn)的難題和算法，做頂天的研究；更要與國家戰(zhàn)略結(jié)合，做立地的事情，幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。因為產(chǎn)業(yè)中的實際問題往往受各種因素的制約，需要合適的算法，科研中復(fù)雜度高的算法不見得合適。在與產(chǎn)業(yè)深度融合的過程中，溝通是很重要的能力。我們不僅需要懂得與機器溝通，做好的算法，還要與行業(yè)專家溝通，解決實際問題。

自1958年建系以來，清華大學(xué)計算機系人才輩出。60年中，中國計算機技術(shù)的進步，每一步都有清華計算機系校友的貢獻。在人工智能對人類生活的影響越來越大的今天，清華大學(xué)計算機系培養(yǎng)出了大批人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀人才，他們將會用技術(shù)啟迪未來。

與此同時，速感科技作為行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的視覺導(dǎo)航定位方案提供商，始終致力于為市場提供穩(wěn)定可靠、高性價比的產(chǎn)品和技術(shù)。利用自主研發(fā)的定位導(dǎo)航算法，推出業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的解決方案。速感旨在通過AI與不同應(yīng)用場景的深度融合，逐步實現(xiàn)商業(yè)落地，賦能更多行業(yè)。

再次祝賀清華大學(xué)計算機系60周年。