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重磅!2018全球智能+新商业峰会第一天,25位大咖观点都在这

人工智能
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2018-06-13 11:35
[ 亿欧导读 ] 为期三天的“2018全球智能+新商业峰会”上,国内外人工智能领域学术大咖和具有代表性的人工智能企业负责人,将为大家带来关于AI的真知灼见。亿欧也为大家整理出嘉宾观点,按照演讲顺序实时更新。
新商业峰会,人工智能,AI,物联网

6月13日,为期三天的“2018全球智能+新商业峰会”在上海世贸展馆正式拉开帷幕。本次大会是由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会和亿欧公司联合主办,拼多多协办。峰会以“AI落地,产业升级”为主题,将聚集超过5000位关注AI行业的人士。

峰会现场,国内外人工智能领域学术大咖和具有代表性的人工智能企业负责人,将在三天时间里为大家带来关于AI的真知灼见。首日的全球AI领袖峰会上,25位重磅嘉宾分享了他们的观点,亿欧为您按照演讲顺序实时更新(点击标题,试试查看正文):

中国科学院院士王曦:人工智能发展进入新阶段

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1、人工智能发展进入新阶段,呈现出以下新特征:深度学习、跨界学习、群智开放、自主操控等。

2、第三次人工智能浪潮与前两次很重要的不同,是得到更多核心技术、核心应用技术的支撑,使人工智能的发展更为坚实、更加可持续。

3、集成电路为人工智能提供超强的算力、海量存储、智能感知;类脑智能通过借鉴人脑运行原理、信息处置机制为人工智能提供新的动力;物联网为人工智能提供信息连接的基础和载体。这些技术的突破,将和人工智能协同发展。

4、人工智能将成为国际智能的新焦点、经济发展的新引擎,为新时代社会建设带来了新机遇。而发展人工智能,需要聚焦核心关键技术。

上海市长宁区区长顾洪辉:人工智能企业需要关注应用驱动

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1、我们提出建设“国际精品城区”,目标是成为全球城市的顶级城区。地处长宁的虹桥开发区是国家第一批经济技术开发区。长宁国际化程度高、互联网产业发达。

2、长宁区有完整的产业发展体系,有产业指导目录。总体上是“3+2”,重点产业三个:航空服务业、互联网+生活性服务业、时尚创意产业。另外两个,作为新兴产业培育和发展:金融服务业和人工智能产业。

3、长宁区关注人工智能的发展,尤其是最近半年多时间,特别关注和重视。人工智能对于区域经济和社会发展来说,是一个新的动能,是一个新的增长点,我们不能缺席,我们要拥抱人工智能。

4、人工智能上升到产业发展战略高度,成为长宁经济发展的新动能和新增长点。关于长宁区发展人工智能的一些举措,可以为企业做些什么:一、提供空间载体;二、在政策机制上提供服务;三、营造多元应用场景;四、打造宜居的城区环境。

5、人工智能企业当下需要关注应用驱动,企业如果不能在短时间内融入用户场景,创造直击痛点用户需求的消费体验,就会失去与用户极速连接的最佳机会。考虑未来应用场景落地上,包括智能零售、智能芯片、智能家居,以及精准医疗、个性化教育定制、机器人这些方面,长宁区完全有条件和基础,长宁政府持有积极、开发的态度。

上海市经济和信息化委员会总工程师张英:推动上海人工智能产业进一步集聚

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1、去年上海市政府发布了《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》,明确提出打造全国人工智能创新高地发展目标,实施AI上海、智能上海的行动计划。

2、长宁是上海人工智能发展的重要承载区,目前也呈现了快速发展的态势,今天我们在长宁发布“2018世界人工智能创新大赛”活动,推动上海人工智能产业进一步集聚,加速人才汇集,挖掘优秀项目,以扩大国际影响力为导向。

中国工程院院士戴琼海:未来人工智能核心是脑认知

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1、现在大家都在用人工智能,用的时候会发现里面有很多的不足。因此人工智能需要下一个环节推动,而人工智能下一阶段发展核心:脑科学结合人工智能。

2、未来有四大技术:一、未来网络;二、未来智能;三、未来媒体;四、未来生命。未来脑科学能把人的思想记录下来,联合起来就是通信工具、交互认知。

3、脑科学对人工智能的推动有非常大的贡献,依托传统的工程学科来推动人工智能不能成立。人工智能最后的技术发展,一定是脑认知。

4、现在的人工智能,就是从感知到决策到控制;未来的人工智能一定是主动的人工智能,认知到决策、控制,识别结束以后决定是对还是错。

亿欧公司创始人黄渊普:今天看到的很多AI公司可能是先烈

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1、当下人工智能行业发展,重点更需要聚焦在商业应用。到了2018年,“AI商业落地”成为主题时,以“商业化能力”作为评价AI企业的标准更有参考价值。我们认为,没有商业落地能力的AI公司,技术实力再强,也会被市场淘汰。

2、创业创新最重要的三大要素是:人、钱、方向。“人”指的是人才;“钱”主要指风险投资;“方向”指能够提供方向指引的第三方智库、研究机构、媒体等。

3、AI和各行各业紧密结合,商业落地做得好的领域一般都有两个特征:一是行业规模大,都是万亿级市场,想象空间巨大;二是离钱近,AI技术前期投入成本大,需要嫁接离钱近的行业领域。

4、亿欧智库统计,伴随着2016年之后的AI投资创业大潮发展起来的AI企业,90%以上依然处在亏损阶段,2018年行业将迎来一波倒闭潮。

5、保守一些,2070年达到人类水平的人工智能会出现,无论是悲观还是乐观,业内的一个共识是:人工智能将取代很多工作岗位。在积极发展人工智能的同时,要关心和帮助弱势群体。

阿里巴巴集团技术委员会主席王坚:今天的智慧城市没有大脑

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1、人跟别的动物最大的差别,就是我们会创造出东西,让它们来占领人类。这是我自己的想法,智能可能也逃脱不了过去所有的规律。

2、今天要讲的是,“智慧城市”不是城市的未来。很难想象,今天我们所做的智慧城市是为了让城市变得更好,我们的城市只是多了很多硬件、只是多花了很多钱,今天所处的“智慧城市”是一个没有大脑的城市。

3、城市需要有新的基础设施,才能够把今天所有新技术发挥到最大的作用。城市大脑是未来城市的新基础设施,这恰恰是所有智慧城市都没有谈到的事情。

4、把数据当做城市资源看待,你对城市发展的观念会有彻底的改变。能够谈城市大脑的第二个原因,是因为数据成为了城市发展中非常重要的战略资源,这也是智慧城市没有谈到过的东西。

5、我想谈的第三件事情,就是计算能力对城市的影响。这和过去智慧城市只是讲传感器,是完全不同的境界。计算会变得非常重要,用今天时髦的话来讲,人工智能是一种方式,来用好今天城市的计算资源。

6、城市大脑是机器智能的登月计划。要像规划土地资源一样来规划城市的数据资源,像规划垃圾处理一样规划数据处理,像规划供电能力一样规划计算能力。

加利福尼亚大学伯克利分校教授Michael I. Jordan:人工智能的未来与挑战

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1、AI并不能把所有的事情解决掉,因为AI甚至会增加很多问题。更好地理解,AI就是一个新的工业里面的新技术。

2、计算机可以采集数据、通过运算做很多事情,但我们的计算机还不能理解世界,如果计算机只是看数字,同样也不能够理解人。

3、人工智能机器学习是一个非常好的领域,我们一定要保持头脑清醒,它虽然非常成熟了,但还没有到达扎实和改变世界的地步。

4、AI领域开源很重要,不找最好的算法,而是一起合作算法,没有哪个国家领先。

腾讯副总裁姚星:未来的AI会无所不在

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1、人工智能最近三四年以来如日中天,在各个行业发生了翻天覆地的变化。而AI爆发的第一个原因,是各种开源社区的兴起。

2、现在绝大部分的AI,偏辅助工具为主,不是在行业里起决胜力的牵引作用,不是产品致胜的功能。绝大多数的商业模式还是处于行业+AI,而不是AI+行业,行业是起绝大部分作用的,AI只是起辅助作用。

3、AI发展还是非常早期的阶段,和人类智慧相比有非常多的差距。最主要的差距就是三方面:决策、创造、理解。

4、游戏是仿真世界的最佳场景,通过游戏仿真探索通用人工智能,是一条必经之路。

5、AI+医疗目前绝多数集中在医学影像,为医生降本增效,未来有更多可能。

卡内基梅隆大学机器学习系副主任邢波:AI落地现在最缺的是思维方式

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1、一些能够跟人类进行对抗的算法,给人的印象好像我们已经进入新的时代,甚至能够让人产生一种恐慌感。我把这类人工智能翻译成魔术师,能够给人魔幻的效果,但细究它们的应用价值,其实现在还有很多问题。

2、说一句不客气的话,有很多在外面大为展示,甚至高调展示的人工智能,背后包含了很多不可靠性。因为这样的人工智能,没有突破它原始的技术密集型的形态,并没有产生一个真正靠谱的功能。

3、人工智能现在缺乏的不是算法或者一些数学知识,其实更缺乏的是把它作为一个工程领域、工程手段的思维方式和中间的很多规则。比如,能否像螺丝螺母一样重复使用等等。

4、如何把人工智能作为一个科学,推动到更加工程化的一个范畴里?首先,我们需要第一性原则;第二步,还要变成一个可以使用、可以部署的零件;最后,你实现的功能都有可解释性,也有不同层面上的解释方法。

5、最后,想总结一个愿景,我希望人工智能被当成一个非常朴实的领域对待,而不是被当成非常炫酷的艺术品来对待。所以,它的实现方法是符合工业流程、符合工程标准、可以被重复、可以被理解的一个方法。

中美欧三院士对话人工智能:AI时代的危与机

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Michael I. Jordan(加利福尼亚大学伯克利分校教授):人工智能领域非常广泛,没有哪个国家能把所有事情全部做完,两年前我来到中国,发现很多学生在研究最前沿的技术,谷歌、硅谷已经没有秘密了。所以我不认为会存在垄断。如果不想被人工智能替代,未来的就业方案是让所有人都学会编程序吗?当然不是,关键在于要利用人工智能解决问题。就像我刚刚讲到的音乐,我们能通过各种方式听到音乐,做音乐是不赚钱的,但是我们可以利用谁在听音乐的这些信息数据去做一些事情。

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吴志强(中国工程院院士):中美欧在人工智能上的发展情况,可以概括为:美国一马当先,中国万马奔腾,欧洲讲技术聚焦。关于王坚教授提到的智慧城市概念,我认为“城市大脑”的观点没错,但是在城市发展总战略上,一定是人为和机器的合作结果,永远不会把决策权交给独立的人工智能系统。我所在团队的模拟室不是像AlphaGo那样,人和机器对斗,而是四种不同的人,市领导、规划师、资本家、市民共同下一盘棋,博弈模型不是看谁输掉,而是有人“死”了就全部都“死”了。未来,AI会创造大量的工作岗位,在这方面我是非常乐观的。

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Maarten de Rijke(荷兰皇家艺术与科学院院士):回顾历史长河,我们可以看到,新技术往往会带来新的更多不同的工作,而不是让大量人失业。当然最开始很多人会失业,但他们会被雇佣到新的领域。我们要一起来思考未来新的工作是什么以及我们如何创造新的岗位。当然,并不是说所有人都要学习人工智能,最关键的是,要理解机器学习是怎么一回事,怎样利用好机器学习。

分众传媒董事长江南春:智能营销将无所不在

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1、媒体环境发生非常大的改变,今天中国的信息从多元化到碎片化,到现在变成了粉尘化。看电视的几率在不断下降,大家都在刷手机。刷手机的时候真正看的是内容,广告的留意程度并不高。

2、电梯覆盖了主流人群,这是由于电梯特殊的属性形成的特殊场景,形成了低干扰的环境,可以高频和消费者接触。简单来说,电梯广告有四个关键词:主流人群、必经、高频、低干扰。

3、移动互联网的产生使得消费者可以随时随地取得任何信息,但对于品牌传播而言,选择太多是个巨大的困境。怎么做话题做内容,创造可以被传播的内容,这是你要应对的。

4、讲一讲我们本身在智能营销当中做了什么改变?我们的机器增加了红外线人脸识别的功能,主要用来研究广告的实际触达率是多少。我们记录的不是所有的人头,而是正面观看的人头,就能得到实际收视率的统计。

5、电梯电视迎来AI落地:人脸识别、收视统计、投放优化。从未来的角度来说:第一,分众的广告会走向千楼千面的分发;第二,走向实时竞价性的购买;第三,智能内容的生成。

猎豹移动董事长傅盛:VUCA时代来临,从复杂到超级复杂

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1、今天的互联网,已经成为传统产业。移动互联网已经变成基础型产业,是日常生活不可或缺的一部分,缺乏了真正快速成长为新独角兽的机会。

2、有一个非常流行的词汇叫“VUCA时代”,表示今天时代的四个特征,从复杂到超级复杂。VUCA就是四个英语单词的对应:易变性、不确定性、复杂性、模糊性。

3、大部分好企业最后不是消失在擅长的领域,往往是在原来领域越做越好,突然有一天一个新的行业崛起,于是它就没有了。你会发现行业竞争出现了错综复杂的局面,专业技能丢失的特别快。

4、深度学习是一场技术革命,我认为第一次能够让机器在某些领域接近人的感知,这一点是非常了不起的。在相当长的时间,我们的技术只是在完成重复性、算法性的工作,但深度学习的革命带来的普及度是非常巨大的。

5、几个行业融合在一起就会产生出巨大的创新能力,而今天的机器人正是这么一个行业,要把互联网应用、用户体验、人工智能、机械制造结合起来。所以,跨界在机器人行业是非常重要的思维体系。机器人是被重新定义的行业,会成为新的蓝海。

蔚来创始人李斌:智能+电动汽车将开创汽车产业新未来

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1、堵车、污染、安全性、便利性等问题倒逼汽车产业变革。

2、智能+电动汽车将开创汽车产业新未来,自动驾驶安全性远超人。

3、自动驾驶、无人驾驶技术目前已经没有技术上的难题,行业目前的问题更多在法规、商业落地等。

4、2025年无人驾驶可以成熟到完全替代人,且车未来和人的交互会更有温度,车将成为移动的生活空间。

资本对话创业:投资人与创业者,如何相看两不厌?

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岳斌(高榕资本创始合伙人):举几个例子大家就会知道我们希望投到的是一些什么样的公司,无人驾驶领域有很多公司,我们投的是Google背景的无人驾驶团队Nuro,我们领投后,硅谷一线基金领投了新一轮融资;我们投依图科技的时候是四年半前,当时这家公司只有13个人,而现在已经是一家非常优秀的世界级科技公司了。总结起来就是,这些公司对技术趋势有深刻的理解,我们会在第一时间支持他们。很多人说AI有泡沫、无法商业落地,看到区块链火了,也有不少投资者换了方向,但是这些都不会影响我们的判断。

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艾渝(光大控股董事总经理):我们在新经济领域一共投了60多家公司,其中有20多家成为了独角兽,今年年底会有10家完成上市。其中AI是一个特别大的投资领域,在这个领域我们比较关注这两类投资。第一类是,技术类的公司,创始人拥有国际视野,比如我们投了商汤科技、第四范式等;第二类是AI和场景、产业结合的,技术的窗口已经快过去了,今天如果还做视觉算法的话,是没办法和依图、商汤竞争的,今年我们会关注AI+垂直场景结合的公司。

梦想这个东西不能天天讲,就像有内裤不能天天穿在外面。我们会比较关注你是否比较务实,你具体解决了什么问题,体落地的场景在哪里,你的优势是什么。其次是你自己要想清楚场景未来行业的天花板有多大,市场空间有多大,自己发展怎么样。

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John Canny(加利福尼亚大学伯克利分校教授&虎博科技联合创始人 ):我想首先我们要有自己的愿景,我们希望能预测客户未来的需求,因此我们期待能够建立一种创新的模式,在寻找投资者的时候,我们希望投资者能对我们的愿景、模式有很好的理解。当然,在有一个愿景能证明我们能够理解市场的同时,我们也会确保拥有专业领域的知识。我们的团队是从技术领域起家的,在创业的过程中,我们会吸纳各方面优秀的人才来完善团队。

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谈剑峰(众人科技董事长):最早创业的时候很苦,我们搞了一个从来没有的技术。有很多国外公司找我们,但当时涉及的领域是不允许找外资的,所以很痛苦地寻找国内的公司。有一家做服装的公司找到我们,他们有钱,但我讲的技术他们不理解,对方希望带来的是利益的回报,而我们需要和投资人有价值观上的共识。

我是搞技术的,我希望看到的投资人更多能够关注核心技术,特别是前不久中兴事件发生后,让我更加清楚我们在很多核心技术上是受制于人的,如果能在这方面达成共识,加上资本的推动,我相信拥有核心技术的企业会发展得很好。

科大讯飞执行总裁胡郁:AI改变世界

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1、自从第一台计算机发明以来,在运算方面,人和动物从来不是计算机的对手。而人和动物在长期竞争中具备的感知智能和运动智能,AI正在逐步具备。

2、人类能成为世界的主宰,最不能缺少的就是认知智能。认知智能到目前还是人类所独有的,人工智能在认知方面和人还有很大差距。

3、作为一个技术创新型企业,科大讯飞持续发展的四步:掌握世界级技术,获得商业收益,投入更多的研发,全球语言覆盖。

4、人工智能怎么影响我们的生活?从人工智能的研究方式来看,主要分为两个方面:一是交互智能,二是专家智能(专家系统)。

京东副总裁周伯文:京东未来的核心,技术、技术、技术

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1、京东未来靠技术驱动,希望通过对人工智能技术的探索,推动整个零售行业走向蜕变。京东的关键词只有三个:技术、技术、技术!

2、随着人工智能技术的发展,将来会有“人货场”技术的变革,这是时代的趋势:场景无限、货物无边、人企无间。

3、我们观察到,目前消费趋势是多元化、参与化、个性化。这三个趋势会推动人工智能在服务行业落地的爆发。

4、介绍一个词叫MGC(Machine Generate Content) ,人工智能时代你所消费的内容完全可以大规模、个性化、自动化。AI时代的内容正被大规模个性化的定制,AI生产的内容也更生动更有温度。

5、如果说大家从这里走出去,希望大家记住,服务=交互+内容,人工智能会重塑服务体验。

新氧创始人兼CEO金星:医美行业亟待AI赋能

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1、医美看起来挺高大上,从技术上来讲却是挺落后的行业,这个行业如何用AI改造,还需要一定的过程。

2、几乎和任何行业一样,医美想实现智能化大概有三个阶段:第一,互联网化;第二,尝试加上AI和BI的工作;第三,物联网的应用。

3、在医美行业,我们把核心规划了一下,它由四个要素构成:医院、医生、上游的设备厂商以及消费者。我们做了大量工作,让这个行业互联网化。

4、医美AI产业还需要最少一年左右,才能做到相对成熟,实现智能诊断和智能医美建议。

美团点评高级副总裁王慧文:深入产业助力餐饮创新

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1、餐饮行业很分散,市场大,增速迅猛,餐饮业商业化正逐步替代家庭行为。

2、餐饮业四大趋势:线上线下一体化(信息在线、交易在线、行为在线)、数据化、全渠道化、餐饮零售化。

3、餐饮企业外卖低于20%,整体效率会低于行业水平。

4、美团点评的战略思路变化:深入产业助力行业发展。

新技术对话新商业:AI企业都面临着怎样的挑战?

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Demetri Terzopoulos(体素科技创始人兼首席科学家、英国皇家科学院院士):在医学领域,最主要的挑战是数据。因为收集匿名数据很难,我们对数据要分化,首先要跟医疗中心合作、找到医疗数据的来源。同时也需要专家来分析、使用数据。另一方面的难点,是如何寻找优秀的人才。机器学习是目前非常热门的领域,要寻找到受过很好训练的人,并加入到我们的团队,也是很大的挑战。

在人工智能落地医疗产业领域上,中国和美国的要求不一样,中国最主要的问题是人口基数非常大,医生工作量太大了,需要有高效的人工智能系统来更好地帮助医生。我们并不是说,希望能在短期取代医生,只是给他们工具提升效率。

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John Canny(加利福尼亚大学伯克利分校教授&虎博科技联合创始人):虎博科技在做金融服务,数据确实是很大的挑战。我们既要加强机器学习能力、提升人的学习能力、提升数据的容积,同时希望生成个性化的、符合客户要求的数据。数据还必须是来自多方面的、具有代表性的。我们有能力、有积极的心态迎接这种挑战。

在海量数据处理方面,也面临很多非常有趣的挑战,有些已经解决,有些还在学习中。未来,当我们的制度变得越来越多,很多资源来自于非正式的途径,情况也会变得更复杂。部分数据可能是虚假的,也可能是纯粹的八卦信息。所以,当我们把很多信息进行整合时,不仅要把数据提供给用户,还必须告诉用户——这些数据如何使用、它们有什么用途等等。

这是我们在处理海量数据时面临的更有趣的挑战,也是沟通交流方面的挑战。也就是说,我们必须要知道用户最想要的信息是什么、我们如何才能提供这些信息,同时得让用户知道如何使用这些信息。

renwu_jixiaochen

姬晓晨(影谱科技创始人、董事长兼CEO)这几年视觉载体进行了多维升级,从早期文字载体催生了BAT等巨头,接下来到图片,产生了一些诸如SNS的社交机会,像新浪、推特都是崛起的代表,再往后,无论是资本风口还是国内创业风口,几乎都围绕着视觉载体,包括VR、AR、网络大电影再到这两年比较火的短视频直播。

在信息多维发展的进程中,我们看到了一些更为广阔和纵深的市场,影谱前期之所以能够商业落地,核心的原因是我们不仅仅聚焦在底层基础类的算法,AI包括基础层,一些芯片、传感器、数据以及一些软硬件;中间有方案层,提供技术方案和一些解决方式;再上面其实是整个AI的技术应用层。我和很多BAT的专家以及行业分析师聊过,他们认为在中国现有的市场环境下,从上到下走比从下往上走容易很多,像BAT这个体量,可以利用流量入口的优势,不断向下纵深拓展。

影谱选择了从中间这个位置来切入,未来我们会在纵深领域发展,例如实现视频网站、VR设备、手持设备、院线实体、短视频的生产、虚拟生产、终端娱乐屏幕覆盖,围绕整个影像载体、视觉载体、屏幕载体做纵向延伸。

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陈磊(拼多多CTO):机器学习完成了很多事情,大家对机器人的期望也在进一步提高,会提出越来越复杂的目标,有些目标现有模型并不能解决,我们会发现问题的增长速度超越了方法出现的速度。

电商平台的核心功能是商品和用户需求的匹配,业界公认这种匹配不可能靠人工完成,需要靠算法。在这个匹配的过程中,我们认为有三个层次:1、最基础的层次是利用深度学习的模型去匹配用户短期的行为,做短期预测,比如做商品推荐会带来很好的点击率、转化率;2、第二个层次是探索,要有模型和搜索策略,探索用户感兴趣的空间,能够激发用户新的需求;3、第三个层次是要强调AI对人的健康发展,从长远来看其产生的价值。2016、2017年两年,美国人均寿命在下降,公认的重要原因是,过多高热量食品导致心血管疾病,如果半夜十二点给用户推荐一个蛋糕是好的策略还是不好的?

过去两年的趋势是,先实现算法突破再找场景,我觉得未来两三年的趋势会反过来,大家先看到场景再构建算法。

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