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新技术对话新商业:AI落地产业面临的挑战与机遇

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2018-06-15 14:45
[ 亿欧导读 ] 2018年6月13日-6月15日,“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。新技术对话新商业圆桌论坛中,中外嘉宾共同探讨了AI目前面临哪些挑战,当下如何商业落地等问题。
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2018年6月13日,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、亿欧公司联合承办的“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。

本次峰会以“AI落地,产业升级”为主题,现场聚集超过5000位AI行业内外人士,共同探讨AI目前面临哪些挑战,当下如何商业落地,未来将会怎样发展等问题。峰会采取“1+8”的组织架构,除了6月13日的“全球AI领袖峰会”外,14-15日将举办包括 AI消费产品峰会、智能+新出行峰会、智能+大健康峰会、智能+新金融峰会、AI国际化峰会、智能+教育峰会、智能+新服务峰会、智能+零售峰会在内的8场垂直峰会。

峰会邀请到美国加州大学洛杉矶分校教授、英国皇家科学院院士、体素科技创始人兼首席科学家Demetri Terzopoulos,加利福尼亚大学伯克利分校杰出教授、虎博科技联合创始人、边缘检测算法发明人John Canny,拼多多联合创始人兼 CTO陈磊,影谱科技创始人、董事长兼CEO姬晓晨、亿欧联合创始人兼执行总裁王彬等来自各个行业中外嘉宾,用人工智能新技术对话新商业。

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▲体素科技创始人Demetri Terzopoulos

其中,Demetri Terzopoulos是加州大学洛杉矶分校杰出教授,计算机图像的奠基人,英国皇家科学院院士,担任计算机视觉与图形学实验室主任。2016年他和他的学生丁晓伟博士一起创办了医疗人工智能企业体素科技。

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▲虎博科技联合创始人JohnCanny

John Canny教授,来自于加利福尼亚大学伯克利分校。2017年,John Canny教授和在硅谷多年的搭档和好友、前美团点评高级副总裁陈烨联合创办了金融服务类的AI企业——虎博科技。

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▲影谱科技创始人兼董事长姬晓晨

影谱科技创始人兼董事长姬晓晨女士,拥有超过十年影像技术研究管理经验,深度挖掘视频媒体增量价值。影谱是一家通过AI影像技术助力整个大文娱产业赋能增值的人工智能企业。

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▲拼多多CTO 陈磊

拼多多CTO 陈磊,自2008年以来,他参与了拼多多团队的多次成功互联网创业,同时,陈磊还同时拥有清华大学工学学士和美国威斯康星大学博士学位。

各位嘉宾的核心观点有:

1、体素科技创始人兼首席科学家Demetri Terzopoulos:人工智能在医学领域,最主要的挑战主要是数据的收集。另一方面的挑战就是寻找到优秀的人才。

2、加利福尼亚大学伯克利分校教授、虎博科技联合创始人John Canny:我们要提升机器学习,提升算法的学习能力,提升模型的容积,同时希望有个性化的数据,符合客户要求的数据。

3、影谱科技创始人姬晓晨:影谱前期之所以能够快速实现技术落地,核心的原因是我们没有仅仅聚焦于底层基础类的算法,而是商业化同步展开。

4、拼多多CTO陈磊:我觉得未来两三年,大家会先看场景,先思考现在的技术能不能帮助。先看场景可能更有优势。

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以下为现场演讲速记:

人工智能落地,最核心的挑战是什么?

亿欧公司联合创始人兼执行总裁王彬:人工智能落地,最核心的挑战是什么?是计算能力的成本和效率,还是数据的积累和开放?或者是整个产业或者市场,对于人工智能的认知?

体素科技创始人兼首席科学家Demetri Terzopoulos:所有你讲到的这些方面,对我们来说都是挑战。在医学领域,最主要的挑战就是数据。因为收集匿名的数据是很难,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。同时我们也需要有专家来分析使用这些数据,这是人工智能在医疗领域最主要的挑战。

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另一方面的挑战就是寻找到优秀的人才,机器学习是目前非常热的领域,要寻找到受过很好训练的人才,加入到我们的团队,也是很大的挑战。

加利福尼亚大学伯克利分校教授、虎博科技联合创始人John Canny:数据确实是我们最大的挑战。我们要提升机器学习,提升算法的学习能力,提升模型的容积,同时希望有个性化的数据,符合客户要求的数据,我们也希望有来自多方面、有代表性的数据。我们有方法克服这种挑战,但是也要面对这些挑战。

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影谱科技创始人姬晓晨:其实数据的处理、整个网络的设计、算法的模型、多机的计算以及应用端的优化,正是我们深度学习里五个最重要的要素和核心点,每一块都是我们需要攻克和挑战的地方。

应用于本土的中国市场,我们会认为技术平台化的能力,以及深入业务的纵深,会决定这个行业在中国本土是否有更广阔的市场空间。

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我们一方面认为,从普世性和衍生性考量业务的拓展,另一方面希望整个数据有落地、有循环、正向不断优化,这对于我们终端的能力非常重要。其实在国内也是大家普遍讲的装机量、终端适配量、终端覆盖量、市场占有率等等,一方面是广度,一方面是深度,这是我们看到比较大的挑战。

拼多多CTO陈磊:拼多多有很多数据,我们发现机器学习完成了很多事情,但是大家对机器人的期望也正在进一步提高,不仅仅是有一些过去我们认为机器学习可以解决的问题解决了,大家会提出越来越多更高、更复杂的目标,有些优化目标其实现有的模型并不能解决,我们会发现,越来越多问题的增长速度超越了方法出现的速度。我觉得这是最大的挑战。

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人工智能在产业上的应用,中美有哪些差异?

亿欧公司联合创始人兼执行总裁王彬:两位海外的教授非常典型,都在中国有一家人工智能的公司。请问Demetri Terzopoulos教授,在人工智能落地医疗产业领域,在中美有什么差别?

体素科技创始人兼首席科学家Demetri Terzopoulos:最大的不同点就是中国和美国的要求不一样。在中国,最主要的问题就是人口基数非常大,中国的医生工作量太大了,需要有高效的人工智能系统来更好帮助医生。并不是说希望能在短期取代医生,我们只是给他们工具,提升医疗领域的效率,让他们能够去面对这么多的患者。

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在美国,面临的问题则不一样。每个人可以希望用AI改进他们的效率,但是在美国定量的分析以及诊断的质量,是人工智能最主要的应用。

加利福尼亚大学伯克利分校教授、虎博科技联合创始人John Canny:在金融领域有同样的问题,中美投资领域的结构是不一样的。美国有很多专业的机构投资者,在中国机构投资者和个人投资者大概是各占一半。机构投资者更理性,更关注基本面的数据,而个人投资人则是综合各方面的数据信息得出包含主观判断的对公司等投资标的的意见,我们需要针对这些不同的用户需求给出不同层次和纬度的数据产品。

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人工智能的商业化有哪些路径?

亿欧公司联合创始人兼执行总裁王彬:因为影谱科技商业化做的非常好,尤其是视觉技术在大文娱产业的应用。你们下一步打算做什么?会不会考虑把人工智能影像的技术,应用到核心的内容上面?

影谱科技创始人姬晓晨:其实这几年随着大家从视觉载体的多维升级,从早期文字时代产生了BAT的巨头,接下来到图片时代,可能产生了一些SNS的社交的机会。比如新浪、twitter都是新一代崛起的代表。再往后,无论是资本的风口还是国内创业的风口,几乎围绕着以视觉为载体的,可能包括VR、AR、网络大电影,到这两年的短视频直播,在信息多维符合发展进程和信息要求的内容。

我们在这里看到一些更为广阔和纵深的市场,影谱前期之所以能够快速技术落地,相对来说有一定的先发优势。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。

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其实非常有意思,我和很多BAT的专家以及行业里面的分析师聊过,他们认为从上到下走比从下而上走,在中国的市场环境来讲容易很多。比如像BAT这个体量,可能往下进行各种拓展,可以利用流量入口的优势,利用市场优势控制力度往下纵深。在中国的现有市场环境从最底层往上是蛮难的事情。

影谱其实是以中间这个位置来进行切入,而它又离我们的应用层非常近。影谱虽然在前期两边都是B端,但是我们有很多产品也具备2C的条件。

影谱未来要做的是更好地走到大家面前,我们会在纵深领域,比如视频网站、VR设备、手持设备,院线实体、短视频的生产、虚拟影像生产,还有终端娱乐屏幕覆盖,所以影谱还是会围绕着整个影像载体、视觉载体、屏幕载体做整个纵向的延伸。

人工智能将来会在哪些领域替代人类?

亿欧公司联合创始人兼执行总裁王彬:我们知道Demetri Terzopoulos教授也是视觉界的大拿,我不知道大家看没看过一部电影叫《未来学大会》,女演员用视觉技术替代了自己的工作。我想问Demetri Terzopoulos教授,演员这个职业会不会被替代掉?

体素科技创始人兼首席科学家Demetri Terzopoulos: 我的想法是的,未来很多演员将会被代替,现在这种事情已经发生了。比如数码的演员,我们的研究实验室正在想建立起非常聪明的虚拟演员,且拥有有自己的大脑。

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另一方面如果能够增加的话,是非常有趣的。电脑让我们能够智能,通过使用GPU这样的图像处理来快速处理图像。但是我们的GPU目前现在还是有限制,尤其是记忆能力有限,所以在医疗领域我们也正在突破这种限制。我们经常会使用3D的数据,甚至有4D数据,也就是三维数据加上时间。我们有非常多的数据,现在GPU在处理大量数据方面,有非常新的技术去克服。我们用分开来的模式应对这样的挑战。

面对海量的数据,人工智能如何匹配个性化需求?

亿欧公司联合创始人兼执行总裁王彬: 拼多多目前有海量的SKU,面对如此海量的信息和很多个性化的需求,如何做好中间的匹配?这是一个非常复杂的问题,这也是技术和商业去结合的问题。

拼多多CTO陈磊:电商平台核心的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,是靠算法。我们怎么看匹配的过程?分三个层次。

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最基础的层次,现在非常成熟了,就是利用深度学习的模型去匹配用户短期的行为,做短期的预测,会产生很好的经济效果,能够产生出很好的商品推荐、点击率和转化率,短时间满足消费者的需求。

第二个是探索,像AlphaGo一样,你要有一个模型,同时有一个搜索策略,要探索用户感兴趣的空间,让用户能够感受到新的东西,能够激发新的需求,而不是现有需求不断重复。这是第二个层次。

我们最近遇到新的挑战,第三个层次其实我觉得是国内很多以大数据为平台、做AI算法的公司都会遇到一些问题。要强调AI对人健康发展,长远来看带来的价值。这里有一个数字,我觉得是非常需要注意:2016、2017年两年,美国人均的寿命其实是下降的,这里面有一系列的社会原因。公认的很重要的原因是消费或者过多高热量的食品导致心血管疾病。作为商务平台,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?到底是健康的策略还是不健康的,有没有价值观的策略?这个问题很难。

短期的行为是大数据,大数据可以去学习模拟。但我们不太好获得一个用户10年、20年、30年的健康数据,有隐私问题,还有时间问题,我们没有这样的数据,怎么解决?还是回到刚才的问题,大家对AI算法的期望很高,落实到场景有大量新的问题,大家希望AI去解决,这里有很多的挑战,也希望我们的研究界也好,工业界也需要花精力去解决。AI不仅仅是依靠大数据做拟合的模型,应该更加丰富。

加利福尼亚大学伯克利分校教授、虎博科技联合创始人John Canny:我们有很多非常有趣的挑战,有些已经理解了,有的还在探索当中。当我们问一个问题,通过调研的形式得到数据,我们能够理解别人为什么能够这样问问题,说明他们缺少一种信息,同时这个信息和我们提问的方式不完全一样,所以说,我们这次面临这样的挑战,未来当我们的信息数据越来越多,来自非正式的途径,所以说得到的回答也是更加复杂的。很多数据可能是虚假的,可能会有很多八卦的信息。这种信息整合的时候,我们要把数据提供给用户,然后再告诉用户这些数据如何使用、有什么用途,这个是更有趣的沟通交流的挑战。也就是说,我们要知道用户最想要的信息是什么,我们如何提供这些信息,如何使用这些信息。

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新技术如何与新商业相融合?

亿欧公司联合创始人兼执行总裁王彬:四位嘉宾讲了人工智能在不同产业的应用,包括医疗产业、文娱产业、零售产业,还有金融服务产业,都有各自的理解和非常深度的实践。今天我们在座的各位都是人工智能领域的企业家和从业者,大家可否关于人工智能和产业相结合,给大家提一个简单的建议。

拼多多CTO陈磊:过去的两年,应该说很多AI企业先突破算法再找场景,这是过去两年的趋势。我觉得未来两三年的趋势会反过来,大家先看场景,先思考现在的技术能不能帮助。先看场景可能更有优势。

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影谱科技创始人姬晓晨:我这边看到的更多的是整个AI行业的这几年趋势处于快速爆发,给同行伙伴们的建议更多是脚踏实地、仰望星空,不要被资本和竞争打乱了节奏。我们要脚踏实地,做好符合商业逻辑的技术落地。

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加利福尼亚大学伯克利分校教授、虎博科技联合创始人John Canny:  我们现在要真正理解客户,和客户直接沟通交流,有的时候需要改变我们的目标,或者说改变我们的目标客户,选择不同的目标客户。我们的挑战同时也是我们要真诚面对核心价值、核心目标。我们经常会遇到这种情况,我们这个APP往往跟我们最初开始的点不一样,所以要面对这样的挑战。同时我们也不能够过多地追求别人的想法,不能过度追求所有的想法和我们的App结合起来。

体素科技创始人兼首席科学家Demetri Terzopoulos:我们要准备好深度学习,达到未来的发展。人工智能比深度学习的范围要广很多,传统的人工智能技术将会和这种新的深度学习的方法结合起来,这个会把我们带入到一个新的层次。我们不需要害怕,要不断改进。如果我们能够开始一个创新的企业,我们一定要找到一个人,他能够真正地引导这个公司。所以我把我们这个企业的领导权交给了我们丁晓伟博士,他真正领导了我们的企业。

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近年来,粤港澳大湾区在打造创新驱动新引擎,科技创新带动资源集聚等方面着力颇多,创新机制、产业升级、人才引流、协同发展等带来了多方面的机遇。相应的,人工智能、人才赋能正深刻地影响着商业步伐。

2018年10月18-19日,亿欧将在深圳举办“引擎·引领” 2018大湾区国际科创峰会(BATi),集合智能制造、智能产品、智慧城市、智慧安防、智慧交通等一众热点问题展开探讨,分析科技创新未来趋势,盘点技术革命下的发展契机。

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