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AI的全球化落地趋势:中国的应用场景比美国丰富

亿欧
2018-06-15 · 16:02
[ 亿欧导读 ] 6月14日,在AI国际峰会最后一场圆桌论坛上,四位各有所长的嘉宾讨论了人工智能的全球化落地趋势这个议题。大家达成的共识是未来几年的时间AI将深度改变整个行业和每个人的生活!
AI国际峰会圆桌论坛,AI落地,应用场景,产业升级,虎博科技

作者:亿欧

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、亿欧公司联合主办,拼多多协办的“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。

6月14日,在AI国际峰会最后一场圆桌论坛上,臻云创投合伙人、英诺天使基金管理合伙人祝晓成先生,上海纽约大学工程与计算机科学部主任 Keith Ross教授,虎博科技 创始人兼CEO 陈烨先生,以及星环科技创始人兼CEO 孙元浩讨论了人工智能的全球化落地趋势这个议题,大家达成的共识是未来几年的时间AI将深度改变整个行业和每个人的生活!从全球范围来看,中国因为有巨大的数据,所以在未来其应用场景也会比美国丰富得多。

以下为现场演讲速记:

主持人:不知不觉,咱们AI国际峰会已经接近尾声,但我们有足够的理由去期待这次峰会的最后一场圆桌对话,有请知名投资人臻云创投合伙人、英诺天使基金管理合伙人祝晓成先生,上海纽约大学工程与计算机科学部主任 Keith Ross教授,虎博科技创始人兼CEO 陈烨先生,以及星环科技创始人兼CEO孙元浩先生。

有请四位嘉宾上台分享AI的全球化落地趋势! 掌声有请!

祝晓成:大家好!今天全球峰会到了尾声,能够坚持听最后一个Panel的都是真爱,我争取让3位嘉宾多讲一些干货。

还是按常规来,请3位嘉宾先自我介绍一下,时间尽量短一些,留时间到后面展开,先请陈总。

陈烨:大家好!很高兴能和大家分享,我叫陈烨,我是上海长宁区的公司虎博科技,我们做的事情是让人工智能在金融信息、数据行业落地,我们的愿景是让人们获取知识变的更简单。之前我在美团点评,昨天主会场上王慧文也点了我的名,我之前在美国待了十几年。

祝晓成:谢谢陈总,请Keith Ross教授自我介绍一下。

Keith Ross:非常感谢!我是一位在上海纽约大学的大学教授,我在上海纽约大学讲授机器学习、深度学习已经几年了。最初是很多年前在微软公司研究深度学习,同时我也在网络系统工作了很多年。30年前我就进入了深度学习的领域,和我的很多同事一起合作。我们尝试找到新的学习方式。

祝晓成:稍候请Keith Ross多介绍一下上海纽约大学在这方面的研究情况。

孙元浩:大家上午好!我是孙元浩,是星环科技的创始人,星环科技是一家做大数据和机器学习基础软件的公司,包含了大数据分析性数据库、实时数据处理、机器学习开发工具等一系列的产品和工具。我个人原来在外企英特尔工作了十多年,2013年创办了星环科技,今天星环科技已经有1000多个客户,覆盖了全国30个省市自治区,我们的目标是希望能够让大数据和人工智能变的普及化,每一家企业和客户都能够使用最新的技术提升效率,创造新的可能。

祝晓成:谢谢孙总非常精准的自我介绍,也谢谢三位,我发现今天Panel组合还是不错的,亿欧非常用心,有产业、大学、我是投资机构。臻云创投是人工智能的早期投资机构,我们在前面跟荷兰代表团领域投了人工智能落地的十几个领域,我们讲场景为先,从安防到健康到金融到法律到教育、先进制造,凡是人工智能可以加上去的地方我们都有涉及。另外我们也在赋能底层投芯片,所以有机会可以和大家多交流,但今天的主角主要是三位嘉宾,所以我不多做广告,早期投资咱们可以下台交流。

现在到处都是人工智能国际峰会,咱们的国际峰会也相当棒,有这么多人来。我们到底看到了哪些人工智能已经落地了?讲了半天人工智能到底有哪些人工智能跟我们每个人是相关的?先请陈总说一下。

陈烨:其实我从美国读博士一直在硅谷创业到回国一直没有离开过这个行业,当初张涛邀请我加盟大众点评的时候我是负责搜索、推荐、广告,大家知道搜索、推荐、广告可能是过去十几年最成功的人工智能应用。

记得2017、2016年人工智能浪潮起来的时候,王兴找了我聊了很多次,他很振奋很鼓舞,但是当时我还有点谨慎,因为我知道过去十几年人工智能发生了什么。我们不要把它吹的太大,把它吹到他不可以做的事情,人工智能有很多很多事情可以做的很好,但是有很多很多事情现在还不成熟。

昨天Michael I. Jordan教授的观点也代表了我的观点,其实它不是新的领域,除了最近几年Deep Learning的发展,过去几年最成功的人工智能是搜索、广告、电商推荐。人工智能目前做的很好的事情是对数据比较重程序化的处理。虎博科技是提高人们处理相对重复性工作的效率,不是一点点提高,是几个数量级以上的提高。

祝晓成:我听到两点,一点是广告,我们看到被推送广告背后有人工智能支持在更精准的投放。

陈烨:不仅仅包括更精准的投放,广告还有经济学等很多领域都和人工智能相关。

祝晓成:换句话说,作为消费者有这种关联,但事实上背后能够应用在更多的经济领域或其他领域。

陈烨:对。

祝晓成:Keith Ross,请你先说一说哪些东西跟我们关联了?刚刚陈总提到的广告和我们是有关系的,人工智能到底有什么东西和我们每个人有关联?

Keith Ross:我想我个人认为这种人工智能是非常有前景的领域,将会把我们的生活完全改变,这让我想起来1990年在美国的泡沫,当时在网络科技公司投资非常多,后来泡沫破灭了。之后网络所做的是什么?

确实最后都实现了当初的期待,但为什么股票破灭了呢?因为他们发现所有潜力不是两年就能实现,而是十年才能实现,所以泡沫破灭以后有网络视频要实时沟通。AI也是一样的,未来我们会有非常聪明、有潜力的应用,就像可以用人工智能驾驶汽车,但是不会再下一周或者明年会出现,也许要在未来十年二十年才能出现。

祝晓成:谢谢Keith Ross,刚刚在休息间的时候我们也聊到Keith Ross教授在做针对机器人如何能够像人一样随意拿东西放一个东西,其实这就很难,但如果能做到的话很多重复性工作就可以由机器人代替人来做。

之前他还说到其实还有一些最新的研究,现在用人工智能完全可以模仿任何一位的声音甚至视频,你怎么去识别这个东西?

Keith Ross:最近有一个现象很多人会制作虚假的声音和虚假的视频。有一个软件任何人都可以获得这个软件,这个软件叫“深度模仿”,我们进入到里面可以非常容易建立起非常像的虚假视频。你可以拍一个视频在我不想待的地方,看起来很像真的,好像我真的在我从来没有去过的地方一样。未来会在人工智能领域看到很多这样的例子,同时这也是市场的机遇。我们对虚假新闻要能够测试出来,并且要能够自动测试出来哪一个是虚假的视频。

祝晓成:我们作为投资机构是很兴奋的,但凡有些idea能做出来,能够真正到市场上和咱们相关联是我们做投资最愿意的,所以之后会多关注。

请问一下孙总,您现在已经看到的或已经在做的有哪些是已经有关联的人工智能的应用?

孙元浩:谈到人工智能大家更多谈到计算机视觉和语音处理,这是把非结构化进行结构化,还有结构化以后做语意理解,自然语意理解再加上采取行动(像机器人)。我讲的更多的是预测性分析的技术,主要是机器学习和深度学习用在预测性数据分析上。举几个简单的例子,比如说智慧金融利用机器学习预测贷款人未来有没有能力还款,这会影响每个人在申请贷款的时候银行可以迅速地决定是否放贷。

再比如说在智慧交通利用各类传感器数据看是否可以降低拥堵给出更好的出行提示。像智慧零售在做的应用是和中石油合作做智慧加油站,开车经过加油站加油以后就可以开走了,通过前端视觉识别和后端大数据处理可以直接进行支付。

祝晓成:你就举个例子讲的具体一些人工智能到底是怎么应用的。

孙元浩:刚刚提到一个例子是智慧加油站的例子,实现的时候前端有一个摄像头会监测加油者的车辆信息,通过车牌识别可以识别是哪个会员,同时和加油动作进行匹配,知道你在哪个加油站用哪个加油枪加了多少油,通过后台系统可以知道你加了多少油,这样在你走的时候可以判断应该收多少钱,这是后台通过人工智能技术实时进行扣款。

祝晓成:属于无人商店的类型,无人加油站。 

孙元浩:是智慧零售的例子,也可以用在商店、商场等场合。

祝晓成:主要用的是视觉识别方面的技术?

孙元浩:主要用到了两类技术,在边缘端是有图象识别的设备和算法用深度学习来监测。在云端可以把所有结构化信息传上云,在云端做实时推荐匹配是哪个会员,另外在云端做模型训练,因为离线时先把识别算法设定好看哪种模型更精准,同时在实时推荐的时候应该推荐哪些商品给驾驶员,云端训练出来的模型再去更新边缘端的算法和模型,提高精度。

祝晓成:现在已经有多少加油站在用了?

孙元浩:目前大概有五个省,几百个加油站。

祝晓成:谢谢孙总,这个例子非常好,我还想问一下陈总,因为你提到了在当时点评、美团的案例,能不能说说现在虎博科技在做什么样的事?用人工智能在做哪些事情?

陈烨:首先我想给大家举两个例子,90年代末Google成立,紧接着几年后中国百度成立,已经过去了十几快二十年的时间,通过搜索从网上获取信息和知识的范式没有改变,基本上还是关键字匹配,给你一堆URL的模式,我们认为人工智能发展到今天深度学习迅猛的发展让我们有机会把模式往前推一步,让人们获取信息、获取知识变的更自然变的更简单。

金融每天都有大量的交易在进行,而每一笔交易都是基于数据,并且我们可以看到移动互联网时代这样的数据越来越多,像自媒体、微博微信等另类数据也越来越多。但是传统的金融工具还停留在十年、几十年前的方式。所以有机会被改变被提高效率。虎博科技致力于用下一代搜索体验帮助金融数据行业提高效率几十倍、几百倍。

祝晓成:非常好,能不能直观地描述一下你的场景?你能不能更直观地讲讲用大数据、人工智能为金融服务是什么样的体验?

陈烨:同时我们发现这个领域对金融信息、金融数据有需求的用户特别多,我相信在座的各位也都是。举一个简单的例子,像你是投行VC,比如说你要去看一个一级市场的线下媒体公司,昨天演讲的分众传媒是线下媒体最成功上市公司的代表,可能你想了解这个行业的规模大概多少算是牛逼,你在我的产品上可以直接说分众传媒线下屏幕线下媒体数量,你会拿到你想要的答案。这样的话一秒钟时间就找到了行业规模,我们的深度学习算法对所涵盖数据源的每一个知识点都做了类人的理解。

祝晓成:从交互的角度来讲一个APP、小程序就可以享受刚才你提到的服务了?

陈烨:具体交互还在演进,但是我们崇尚的是自然、简单。

祝晓成:Keith Ross教授你对这两位公司有什么点评有什么建议呢?

Keith Ross:我想他们两个人看起来都有非常令人兴奋的公司,我对他们的公司细节并不是太了解,但是看来他们的产品是很有前景的。我知道在中国我们还是要继续寻找足够多的人工智能人才进入公司,这个问题很快就会被解决。另外我们有很多非常好的在线资源,可以让学生能够很快地训练他们在人工智能领域的经验。所以我想特别介绍的是中国在全球范围里(人工智能、深度领域)有很大优势的全球领先优势,如果高中学生有非常好的数学教育,一半的学生来自于中国,我看到中国学生的数学水平让我感到非常欣慰开心。机器学习就是数学和计算机结合起来的学科。我们有很多学生能够做程序的设计,能够做非常很好地实施深度学习的应用。如果真的进步要有发现基础性进展要有非常好的数学基础,我们要理解所有计算机算法下的数学基础理论。计算机学习最根本的科学是数学的优化以及概念理论。回到我刚才所说的,中国在人工智能领域的定位有很多年轻的人,他们的数学非常好,他们能够很好地学好计算机科学,并且在未来创立很好的产品。

祝晓成:Keith Ross先生,可以用案例讲述在AI研究和应用中美国和中国的差别吗?

Keith Ross:一般观点就像我刚刚所说的,美国基础投资比中国多很多,比如说Google、Facebook、亚马逊非常多,你会发现很多非常大的公司来自于美国而不是亚洲公司,因为中国大企业腾讯、百度、阿里巴巴可以进一步加强在基础理论人工智能的研究,我认为基础理论研究还是缺少的。

祝晓成:刚刚你提到你在美国待了很多年现在又在国内做业务,从人才的角度能不能说说你们有没有挑战或者在人工智能人才方面大概是怎么样的情况?

陈烨:我在美国待了十几年,回国四五年。我用两个词来说明这个问题,我在硅谷的时候有一个大师级的人说现在世界上最聪明的一批人都在算怎么投放广告,很不幸也包括我自己。这是不对的。国内可能是最聪明的一帮人在算怎么送外卖、怎么打车。不说这个对不对,但从创业的角度来看,在国内好的真正强悍的在工程和算法技术上都很强的人才非常非常少,非常非常难得,我相信美国也是,但美国和中国有很大的不同,因为美国的人才库更强大一些,从大学校大公司等。我希望中国的互联网人才能够更胸怀大志一些,能够推动人类科学往前进,我希望下一个AlphaGo或deep learning的发明是出在中国,并且我相信现在是有更多机会的。

祝晓成:那你们公司现在做人工智能方面的人海归的多还是本土的多?

陈烨:现在团队本土为主,我们特别务实,我们希望在算法和工程能够落地能够独挡一面的人才是我们最喜欢的。

祝晓成:本土为主但是你算海归。所以是组合式的团队,基础团队毋庸置疑那几家大公司走在前面,所以后面我们应该结合中国的实际情况把中国人才用起来,把事做的更好。

陈烨:原来的题目是东西方的差别,但是我觉得美国欧洲和硅谷天马行空,国内更务实一些,我希望能够综合一下。

祝晓成:不知道孙总的公司是怎么样的人才组合?在人工智能方面?刚刚我听到陈总讲关于工程化话题的时候我是蛮感慨的,但是时间关系不能讲那么多,您说说看您的公司在人工智能人才方面是什么样的情况?

孙元浩:我们公司构成主要是由外企员工加上本土人才为主,我们相信在中国有了巨大的数据,应用场景也比美国要丰富,因为有政府的鼓励和支持,所以在细分市场中有很多落地事情中国是具备优势的。有很多现状是场景化碎片化的,因为每个场景要重新训练模型,这给了中国公司很多机会。在中国工程实践、应用开发、产品化方面做的可能会比美国更好一些,在基础研究领域需要更多的投入,我相信有了场景、有了数据技术才能得到发展,在未来一段时间内技术研究一定会追上来。

祝晓成:非常好!其实我可以贡献一个从投资机构给到的情况。我们投资人工智能相关的差不多三分之一有一半基础研究的领军人物基本上都是海归,这是毋庸置疑的,但是这两年的项目越来越多的本土人才上来了,尤其是刚才两位提到了数据和场景,可能我们跑的更快,这也是非常好的趋势。

时间关系不能再展开聊了,但是三位嘉宾都从自身从事的产品、服务、行业看法、人才等几方面做了阐述,希望请三位嘉宾用1、2句话说说对人工智能、全球化落地趋势有些什么样的展望,对你们自己做的或者对整个行业有什么样的期待。

孙元浩:我预计在未来三年内AI技术从视觉、语音到自然语言理解,到机器人、预事件分析五个领域都能有长足的进步,可以切实地改变人类的生活。

祝晓成:Keith Ross教授你能针对人工智能未来和未来前景从你的观点有什么样的应用?

Keith Ross:我完全同意,近期在计算机视图、自然语言处理、对人的协助会发展很快,未来十到十五年城市所有的汽车都是无人驾驶的,所有汽车都由中心系统来之,所有都是由人工智能替代的。

祝晓成:您说一下您对AI未来的期许是什么样的。

陈烨:AI是非常fascinating(让人着迷)的领域,从读书的时候一直到现在我从来没有离开过这一行,我们坚信在未来几年十几年的时间AI将深度改变整个行业和每个人的生活,这也是虎博的愿景,我们致力于此并且希望能够打造出令全球尊重的中国造、上海造的AI公司。

祝晓成:感谢三位嘉宾,作为投资机构我们愿意助力人工智能创新创业,我们每年投100多家公司,科技类了占了大概三分之一到二分之一强。人工智能无疑是现在我们最关注的一块儿,当然还有生产关系的东西。感谢三位嘉宾感谢各位观众,后面有时间再多交流,谢谢!

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