北京2020年12月23日 /美通社/ -- 2020年，這個特殊的年份即將過去。在這一年中，人們的生活遭受重創(chuàng)，但AI技術和應用仍在加速腳步。
“重啟、重塑、重構”成為今年AI行業(yè)的主題，AI正在構建疫情之下的新常態(tài)，幫助人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、中國工程院院士譚建榮、小米公司副總裁崔寶秋、清華大學計算機系教授唐杰等AI產業(yè)界、學術界的知名人物現(xiàn)場分享了過去一年的成果、經驗，碰撞出思辨的火花。
經歷了“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？以下為19位嘉賓核心觀點（以議程分享先后為序）：
李開復：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李開復與量子位主編李根，暢談了這一年中AI在技術的突破，以及落地上的新見解。
談到今年的疫情，李開復認為，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用。
今年，AI在基礎技術上有多項重大突破，比如大型語言模型GPT-3和預測蛋白質結構的AlphaFold。
這些AI技術轟動全球，然而李開復也談到了它們廣闊的應用前景。但他認為，AI給社會帶來最大的價值，或者帶來最大的經濟價值，肯定不是這種黑科技。
今天AI的技術已步入成熟，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)。
李開復呼吁這些傳統(tǒng)企業(yè)應該像20年前擁抱互聯(lián)網一樣，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、結構化的、有標注的、達成商業(yè)目標的精確數(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的領域是有機會彎道超車的。雖然有一些地方美國更強，技術更深，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)還沒有形成美國產品的使用習慣。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：開源是人類技術進步的最佳平臺和模式
小米集團副總裁、集團技術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 x AIoT，AIoT是AI技術加持的智能設備。
在產品上，2020年小米升級了AI相機、快速充電技術，推出了還有基于UWB技術打造的小米“一指連”當然還有小米最重要的AI技術 -- “小愛同學”。
“小愛同學”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。
一個是小米2018年對外開源的移動端深度學習開源框架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，到云計算，到大數(shù)據(jù)，到2016年開始變得非?；馃岬娜斯ぶ悄?，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，已經成為事實的標準。
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，也都在紛紛擁抱開源。
崔寶秋堅信，開源是人類技術進步的最佳平臺和模式。
浪潮劉軍：計算力就是生產力
浪潮信息副總裁、浪潮AI&HPC總經理劉軍指出，我們已經進入到了一個智慧時代，而智慧時代最重要的生產力就是計算力。
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創(chuàng)新，就是GPT-3。而為了訓練它，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。
它會為智慧應用提供源源不斷的AI算力數(shù)據(jù)服務，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，提供算力服務的智算中心和過去的超算中心在計算架構上有所不同。浪潮基于AI芯片、AI服務器、高速互聯(lián)、深度學習的框架，來構建整個智算中心，實現(xiàn)生產算力、聚合算力，調度算力、釋放算力，從而形成一個算力生產供應的平臺，數(shù)據(jù)開發(fā)共享的平臺，智能生態(tài)的建設平臺和產業(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，本質就是使具備領先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)里產生了化學反應，攜手合作促進產業(yè)AI化，驅動產業(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也分享了一些經驗。
本身山景智能專注于在金融領域，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，銀行一定要構建自己的開放的架構、敏捷的架構、智能化的架構。這是今天銀行恰恰缺乏的。
金融領域、金融機構、未來的金融企業(yè)，一定會從數(shù)據(jù)智能走向業(yè)務智能。
黃勇認為，機器會替代人寫代碼、替代人做業(yè)務的決策，因此上端一定會出現(xiàn)業(yè)務服務自動編排和自動分裝的過程。不僅僅在金融領域，在其他的領域都會走向這一步，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)務的自動化服務。
未來所有的算法，從需求到算法，到整個業(yè)務流程，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)行官翟學魂分享了物聯(lián)網技術在無人卡車中發(fā)揮的作用。
G7是一家10年前成立的，專門在物流領域里面提供物聯(lián)網服務的公司。
通過運貨卡車加入IoT、 AI的技術，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。
翟學魂以卡車運輸煤炭為例，講述了物聯(lián)網大數(shù)據(jù)對運輸安全的改進，通過車載物聯(lián)網設備的數(shù)據(jù)識別，可以發(fā)現(xiàn)用怎樣的方式運輸會更安全。
另外，通過對物聯(lián)網數(shù)據(jù)的分析，也可以得到一些經濟數(shù)據(jù)，G7發(fā)現(xiàn)卡車物聯(lián)網數(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)分析雄安的建設狀況。
翟學魂認為，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產品以后，切實感受到業(yè)務效果的提升。
過去受到市場的影響，行業(yè)在大談AI產品是為了替代人，替代人的目的是什么？是為了服務、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。例如在通信領域做應急通信，出現(xiàn)大量的突發(fā)事件的時候，需要快速的響應。
所以一旦用AI的技術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產品成為剛需。
自動駕駛圓桌論壇
在上午的最后階段，百度副總裁、Apollo平臺研發(fā)總經理王京傲，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。
談到各種公司技術的側重點，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。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，必須應對各種復雜環(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問題。甚至到最后，Robobus和Robotaxi或將殊途同歸，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，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)字經濟與數(shù)字轉型：關鍵技術與發(fā)展趨勢》的演講。
譚建榮院士指出，實體經濟始終是國民經濟最重要的基礎，搞人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字經濟，一定要跟實體經濟結合起來，而且是一定要跟制造業(yè)結合起來。
從需求上看，目前，無論是實體經濟還是數(shù)字經濟，都發(fā)生了很大的變化。變化主要來自4個方面：
與此同時，是新一代信息技術的發(fā)展。新一代信息技術同樣具有4個顯著的特點：
這樣的轉變和發(fā)展，就支撐起了現(xiàn)在數(shù)字經濟的發(fā)展。
譚建榮院士認為，數(shù)字經濟的發(fā)展過程中有三大重要的里程碑。
第一個里程碑，是40年前美國未來學家阿爾文·托夫勒提出“數(shù)字經濟”的概念。在《第三次浪潮》中，他預見到互聯(lián)網是個舞臺，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)、網格、虛擬現(xiàn)實等高新技術密切相關的概念。其核心是地球空間信息科學，以及遙感技術、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)這三大基本技術的集成。
第三個里程碑，就發(fā)生在中國。2016年在杭州舉行的G20領導人峰會，首次提出全球性的《二十國集團數(shù)字經濟發(fā)展與合作倡議》。
2017年中國政府工作報告，首提“數(shù)字經濟”，提出要“促進數(shù)字經濟加快成長，讓企業(yè)廣泛受益、群眾普遍受惠”。
譚建榮院士也強調，數(shù)字經濟搞得好不好，人工智能搞得好不好，主要的標準就是這兩條：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)字經濟與實體經濟緊密結合，又該如何高質量發(fā)展？
譚建榮院士提到了高質量發(fā)展的4大要素：高質量的產品、高質量的技術、高質量的管理和高質量的人才。
具體而言，譚建榮院士總結分享了5個方法。
第一，要把人工智能用到制造業(yè)當中，形成智能制造，用智能制造來提升創(chuàng)新能力、設計能力和產品研發(fā)能力。
如今，產品創(chuàng)新設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)當中。譚院士引用中國工程院前院長徐匡迪院士的觀點強調：“不研究人工智能的算法，就無法掌握人工智能的核心技術?！?/p>
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量。不僅要提高硬件產品的質量，還要提高軟件產品的質量。
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。不僅軟件業(yè)要變?yōu)榉諛I(yè)，制造業(yè)也要向制造服務方向轉變。
第五，通過智能制造數(shù)字化轉型，找準產品服務對象，拓展產品市場。
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
科技應該真正為社會價值做出貢獻。
美團副總裁、首席科學家夏華夏，就在大會現(xiàn)場分享了什么是“接地氣的AI”。
用智能語音技術幫盲人點餐，用NLP幫助餐館老板回復客戶問題，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，這些深入人們日常生活的AI應用，恰恰體現(xiàn)了很多科技工作者工作的價值 -- 用技術，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、資本驅動的AI，在今天逐步落地之后，已經變成由實際價值驅動的AI。
這個價值由誰來決定？自然是技術的受益者，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)務需求，涵蓋配送調度策略調整、商家智能運營的方方面面。
第二，是服務行業(yè)接地氣。
也就是說，把AI技術應用到普通的本地生活服務商，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)化商家整體的經營手段。
第三，是服務對象接地氣。
技術在飛快地往前發(fā)展，但卻不是每個人都享受到了技術帶來的便利。但夏華夏認為，技術的發(fā)展不應該把任何一個人拋下、落下。
AI的服務對象，應該是每一個普通人。而這，也是美團AI的技術宗旨。
那么，“接地氣”是不是意味著只想今天，不想明天？夏華夏回答：科技落地應用與長期技術探索并不矛盾。
接地氣是我們在落地科技時的一種“科技為人”的價值導向?？萍嫉穆涞貞茫c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設施，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。
清華唐杰：認知圖譜是人工智能的下一個瑰寶
清華大學計算機系教授、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基礎設施，比如認知圖譜怎樣構建。
為什么要強調認知的邏輯呢？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)量級接近人類神經元。并且，在表達能力上，這樣的大規(guī)模語言模型已經使得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練成本，GPT-3這樣的語言模型，如今已經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合兩種方法去實現(xiàn)。
第一，數(shù)據(jù)驅動。把所有數(shù)據(jù)進行建模，并學習數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系，學習數(shù)據(jù)的記憶模型。
第二，知識驅動，構建知識圖譜。
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)學習的能力，能夠從已有的事實、從反饋中學習到新的東西，能夠完成一些更加復雜的任務。
因此，認知AI應該符合9個準則：適應與學習能力，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+深度學習+認知心理，打造知識和認知推理雙輪驅動的框架，將是接下來一個重要的研究方向。項目關鍵技術通過成果轉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余套智能型云服務系統(tǒng)，應用前景極其廣闊。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作為知識圖譜產業(yè)鏈的參與者，助力人工智能賦能實體產業(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容創(chuàng)作與消費方面的智能化應用。
受到疫情的影響，智能技術在內容產業(yè)中的重要性大大提升：內容的創(chuàng)作是否能搬到線上？廣告預算減少的情況下，如何讓投放效率變得更高？
謝丹銘談到，愛奇藝的智能化應用主要服務于兩部分人，一部分是上游的內容創(chuàng)作者，一部分是用戶消費者。
面向內容創(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)內容，快速計算適合的商務植入時間……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ZoomAI?？梢匀ピ?、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工作。
謝丹銘表示，應用AI之后，電影修復的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技術落地：智能上色引擎能根據(jù)指定風格，幫助創(chuàng)作者給線稿上色；也能根據(jù)人工上色的關鍵幀，把特征遷移到后面的系列幀當中，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)了唇型驅動技術，生成的素材效果非常接近人工。
面向用戶消費者，謝丹銘介紹，愛奇藝根據(jù)用戶需求，推出了奇觀功能，不僅能識別演員，還能識別背景音樂，甚至臺詞的含義等。
總之，在內容的創(chuàng)作和消費領域，從創(chuàng)作到分發(fā)，從翻譯到審核，AI正在廣泛地被應用，實現(xiàn)科技與技術的結合，促進真?zhèn)€產業(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不應該提供給企業(yè)，而應該給企業(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)全世界范圍內人和人工智能交互總流量60%的技術框架掌舵者，李笛根據(jù)實際經驗，把技術運用的邊界歸結為三件事：
第一件事，預判技術在運用過程中可能會遇到的困境，嘗試用系統(tǒng)化的結構，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：當你手上有一個強大的AI工具，應該把它提供給誰？
李笛說：不應該提供給企業(yè)，而應該給企業(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，驅動AI普惠與商業(yè)化》的主題演講。
馬原表示，2020年已經成為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，馬原結合澎思科技的實踐經驗，從技術變革和落地實踐角度闡述了對智慧城市AIoT場景的思考。
技術變革層面，澎思堅持“AI為基，IoT為翼”，大力研發(fā)以遷移學習、無監(jiān)督/自監(jiān)督學習、小樣本學習等為代表的通用人工智能技術，建設云端AI在線遷移學習平臺，為普惠智能提供技術基礎。
同時，投入輕量化應用、邊緣智能的IoT物聯(lián)網搭建，加強端側AI輕量化設計，實現(xiàn)場景的泛化。目前，澎思的相關算法研究已在產業(yè)應用中發(fā)揮良好效果，形成生產力轉化。
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智能產品和服務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技術的底層其實還是IT技術，用終局思維去倒推，AI最終也會以服務的方式體現(xiàn)，也就是“AI即服務”。
他認為，通用智能技術的發(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寫入通信核心網絡架構里
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 核心網絡架構中并以獨立網元存在，是人工智能與移動通信做為通用目的技術融合發(fā)展的一個標志性里程碑。
3GPP在2008年第一次引入了自組織網絡SON（Self Organizing Networks）的概念，移動通信領域開始嘗試利用機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等分析算法來進行網絡性能與質量的優(yōu)化以及網絡運維的自動化工作。但受制于數(shù)據(jù)接口開放程度以及AI功能在網絡中定義尚未清晰，SON作為網絡智能化的初次嘗試，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絡人工智能定義及發(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，無線接入網，網絡管理域，業(yè)務管理域，客戶體驗管理域，垂直行業(yè)及5G專網等，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絡核心架構及業(yè)務場景中扮演更重要的角色，最終使網絡向高度智能自治的目標邁進。
地平線黃暢：將最先進算法和最先進芯片架構結合
地平線聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術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，深度學習，尤其是機器視覺開始一飛沖天，取得巨大的突破。
過去8年持續(xù)的提升，圖像識別的精度不斷的提升，同時它的計算效率越來越高。和8年前相比，我們今天只要用大約幾百分之一的計算量就可以達到8年前做一個圖象識別的精度，這是一個巨大的進步。
算法的進化速度甚至超過半導體的摩爾定律。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計得越來越巧妙為代價的，而算法設計得巧妙會對計算架構提出巨大的挑戰(zhàn)，尤其是傳統(tǒng)通用的并行計算架構，比如說GPU架構，會使得整個計算效率相當?shù)牡拖隆?/p>
因此，在芯片設計領域，相關的處理器架構變得尤為重要，否則繼續(xù)沿用通用計算架構會使更先進的算法無法高效運行。
所以地平線提出了一個新指標MAPS，即在精度有保障范圍內的平均處理速度（Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed），針對應用場景的特點，在精度有保障的前提下，包容所有與算法相關的選擇，評估芯片對數(shù)據(jù)的平均處理速度。希望以此為業(yè)界同行提供一個評估芯片AI真實性能的全新視角。
MAPS評測方法，關注真實的用戶價值，將每顆芯片在‘快’和‘準’這兩個關鍵維度上的取舍變化直觀地展現(xiàn)出來，并在合理的精度范圍內，評估芯片的平均處理速度。這個方法具有可視化和可量化的特點。
通過MAPS這個指標，地平線設計芯片和一個通用設計芯片之間的差別，可以看到芯片功耗和他所能帶來的性能方面是有巨大優(yōu)勢的。
最后，在車規(guī)芯片上，地平線在過去幾年也取得了矚目的成就。地平線是全球僅有的三家實現(xiàn)了車規(guī)級AI芯片規(guī)模化量產的公司之一，也是國內唯一實現(xiàn)車規(guī)級AI芯片大規(guī)模量產的AI芯片企業(yè)。
華為黃之鵬：AI框架的發(fā)展到了汽車替代馬車的階段
大會最后，華為計算開源開發(fā)與運營部副總監(jiān)黃之鵬介紹了今年3月28日開源的自研AI框架MindSpore。
可能很多人會有疑問，行業(yè)里已經有了TensorFlow、PyTorch這樣成熟的框架，為何華為還要“重復造輪子”？
黃之鵬說，如果打個通俗的比方，那就是：AI框架的發(fā)展，已經到了一個類似于歷史上汽車出現(xiàn)替代馬車的階段。也就是說我們正處于20世紀初的那樣一個變革年代。
現(xiàn)有的框架可以看作是達到了馬車時代的頂峰?，F(xiàn)有框架可以像馬車一樣做到非常舒適、精致，有足夠的運行效率，也有非常好的上下游的生態(tài)。
MindSpore類似于那個時代的汽車，可能沒那么舒適、精致，但是有很強的操縱感，具有工業(yè)化設計和流水線能力，可以有超乎想象的效率和性能，構筑了全新的硬核科技生態(tài)。
如果使用過MindSpore，尤其在昇騰環(huán)境上，能體會到運行感非常好。
MindSpore就像汽車一樣，是一個工業(yè)化的產品，具有非常好的工業(yè)化能力，尤其是對大規(guī)模自動化并行的支持，應該是前所未有的。
華為開發(fā)MindSpore最重要的是，嘗試解決很多具體的問題。
對于AI算法工程師來說，如何更高效、更簡潔地開發(fā)。對于企業(yè)來說，尤其是生產環(huán)境的魯棒性也是非常重要的。
還有就是硬件能力的釋放，現(xiàn)在是有大量AI專用硬件的時代，如何能夠把這些優(yōu)秀硬件的能力極大的釋放出來，這對于框架來說也是一個非常重要的問題。
針對這些問題，華為開發(fā)了MindSpore。它有幾個非常關鍵的特性：一個是自動并行，二是高階優(yōu)化，三是是全棧協(xié)同。
最后黃之鵬也表達了MindSpore的開放態(tài)度。雖然MindSpore是國產框架，但絕對不會在局限在中國一個社區(qū)，MindSpore從誕生之始就是一個立足于中國，但是面向全球開發(fā)者的全球性的開源社區(qū)。
