9月6日-7日，2017 Demo China创新中国秋季峰会在杭州洲际酒店举行，在“联想创投·智能互联网带来的行业颠覆”专场，来自投资界、学术界和创业界的6位大咖就“人工智能”相关的问题进行了专场讨论，犀利观点如下：

1、除了智能手机之外，我们是最大在线联网的智能设备——摩拜单车联合创始人兼CEO王晓峰；

2、我一个做自行车的，都不知道什么是人工智能，我也不知道AI包含几个主要要素。我只知道一个特别朴素的道理，你做所谓的AI一定是帮助你去提高效率的。

3、摩拜单车联合创始人兼CEO王晓峰透露在人工智能数据方面投资30亿人民币，目前市面运营800万辆自行车。

4、人工智能做到两个层面，一个是感知，一个是认知方面。感知方面，现在做得比较好，认知方面还差很多。

主持人：

宋春雨 联想集团副总裁、联想创投合伙人

嘉宾：

周春芳 毅达资本创始合伙人

庄越挺 浙江大学教授

王晓峰 摩拜单车联合创始人兼CEO

陈天石 寒武纪科技创始人兼CEO

唐文斌 旷视科技（Face++）联合创始人兼CTO

宋春雨：首先有请各位嘉宾简要介绍一下自己目前所从事的智能互联网相关的工作。

王晓峰：我们一个做自行车的人，但我们是除了智能手机之外，最大在线联网的智能设备。

我们在整个2015年，直到2016年4月21号之前一直都在蛰伏。我们在招人时用的都是别人的邮箱，网站。因为互联网这个丛林里整天有人要弄死你，你得先学会保护自己活下去。

为什么在过去这一年多的时间里面，我们没有被干死呢，原因就是和人工智能相关。在人工智能数据方面，摩拜作为一个成立两年多一点的时间，我们投了30亿人民币

这不是瞎得瑟，摩拜单车在市面运营的有近800万辆。我都不知道什么是人工智能，我也不知道AI包含几个主要要素。我只知道一个特别朴素的道理，你做所谓的AI一定是帮助你去提高效率的，当你开始有800万辆自行车时，你真是要去修一下它，一个人一天修8辆，一百万人去修，这种事情不靠人工智能，靠人就是瞎扯，不用AI的方式，最后效率会拖垮你。

周春芳：毅达资本的母公司是江苏高科技投资集团，到目前为止，我们总投资项目600多家，管理基金70多只，管理规模700多亿。到目前，我们投的高科技企业占投资比例的90%以上。在人工智能这一块，毅达资本成立三年来投资的100多家企业，在人工智能领域布局的企业已经有几十家了。包括教育、医疗、金融、交通领域。从下一步的布局来看，我们会重点在教育、医疗，在高端装备制造，还有在交通等等一些领域会作为重点布局的核心领域。

庄越挺：我在做硕士研究生就开始做人工智能，当时是做专家系统，那时候很热，和目前DeepMind热度颇有类似之处。后来默默无闻做了一些工作，一个是大数据这一块，浙大花了十多年的时间做了2个项目“中国高等教育数字图书馆”和“中国工程科技知识中心”。此外，我们也参加了一些国际比赛。

陈天石：我之前是在中国科学院从事计算机体系结构和数据架构研究工作，现在做智能处理器芯片的产业化。由于传统的处理器主要是面向通用的计算，对于人工智能这样一个专用的领域，它的效果其实还不是很好。而且有一些芯片厂商卖的产品比较昂贵，我们的目标是要提升人工智能处理硬件的能力。

唐文斌：我们是一家专注于将深度学习技术应用于图像识别，并将相关技术应用到不同行业中去的一家公司。我们做的产品应用于几个行业。

第一，身份认证行业，包括支付宝、金融分期、滴滴等互联网出行公司。

第二，广义安防场景下提供了图像感知和决策服务。我们核心应用在两个方向，一个是在公共安全。比如在中国公安部一共有34万个注册在逃犯，我们已经联合公安抓了大概3千人了。另一个是广义的商业安防，在商业场景下如何通过视觉感知的技术，感知更多用户的行为，并且将这些数据应用于更精准的运营和商业的行为。

第三，大家可能对我们更了解的是有一个Face++的开发者平台，开发者平台提供更种视觉的能力，给到各种开发者，包括美图秀秀、快手、给手机厂商提供了人脸以及图像相关的能力。

宋春雨：智能互联网会不会出现像Google、Facebook等这样的平台级公司？机会和挑战在哪里？

陈天石：平台在我看来分为软件、数据或者硬件，我们是一家做芯片的公司，如果要做一个硬件平台，我们可以成为一家这样的公司。但是光有芯片也不够，也需要上面的软件和数据。

对于芯片平台和硬件平台来说，挑战一直存在的。因为芯片研发资金非常长，资金投入非常巨大，而且风险特别高，所以我们的挑战就需要在尽快的时间拿出最好的产品奉献给大家。

王晓峰：我觉得不会出现AI平台性的公司。因为我更觉得AI像是一个工具，是为了帮助我们解决某一个业务中碰到的难题。

我们花了很多时间琢磨和AI相关的事，前段时间，我每天从车和人上收集数据，每天超过20个TB，已经搞了500多天了。所谓AI对我们来说更多是一个工具，提高效率和降低运营成本的。至于说将来是不是有机会去做一个平台，那我不知道，但从我们自己企业实践来讲，我更多是把它作为一个工具，它能帮助我提高效率，降低成本，我就用它。

唐文斌：我比较同意晓峰的概念，AI是一个工具，赋能者，帮助一些场景提高效率。把原来只能用人，或者人根本做不到的事情让机器去完成，这是它现在的能力。我们现在所谓在做应用，也都是结合到行业，把这样一个赋能的能力结合到一个具体的行业场景应用当中去，把场景应用产品打造好，解决问题。

宋春雨：比如我是一家AI的技术提供者，把AI赋能到各个行业，掌握各个行业的数据，提供各个行业AI的能力，这样的机会有吗，成为一家大公司？

唐文斌：按你的定义，Face++把技术能力开放出来，谁都可以用。但问题在于哪个行业都没有做深，只是蜻蜓点水提供了一些标准化的套件、工具。最后真正能够用起来，它是一个联合优化的事情。

现在人工智能的公司这么多，有没有一些基础架构设施，比如数据平台、硬件平台这样的公司去赋能，AI的公司去改造不同的行业，这个机会是有的。但这个机会整个周期更长一些，因为上面做应用的公司都还起不来，都还在靠融资过着。

庄越挺：一个时代有Facebook，有Twitter，到了人工智能这个时候，我认为一定会有一个平台。

周春芳：不管从创业者来说还是从投资界来说，我们共同的梦想都是追求平台级的公司。从投资的角度来说，我们认为平台型的公司需要几个条件，第一，要有一个庞大的数据库。第二，要有非常强的技术能力。第三，需要持续巨大的资金支持。

未来会不会出现平台型的公司，梦想总还是要有的。但是，至少在当前人工智能发展比较早期的阶段，我们觉得创业企业，尤其是早期企业还是要专注和行业结合，发挥自己的特长，把行业解决方案做深。因为即使像科大讯飞这样语音智能方面的公司，它的产品识别率结合一些行业场景也只能解决到70%的程度。

宋春雨：提问庄教授，人工智能在未来有哪些突破机会和研究重点？

庄越挺：人工智能几起几落之后，我们的心态要变好，不要在大家都推动人工智能的时候，所有人都去研究人工智能。也不要在低潮的时候，无人问津。

我觉得现在人工智能做到两个层面，一个是感知，一个是认知方面。感知方面，现在做得比较好，认知方面差距还很大。

原来从规则来说，把专家很多知识都总结出来去推理，比如感冒了判断原因；后来有大数据来驱动，如一只猫的图片很难识别，但是成千上万的图片通过不断的训练，到最后就能识别了。但这里的问题可解释性差，不知道它是怎么识别出来的，是哪个图片贡献了很多，使它能够识别出来。从经验当中去学，深度强化学习，这是现在最热的。

我认为这里远远没有达到解决问题的程度，人工智能是人类的终极目标。以前老师们说机器下围棋能赢的话，人工智能的目标已经实现了。但是现在已经赢了，事实并不是这样，人类的要求总是不断的提高。

这一波的人工智能，我认为和以往人工智能不一样，这波人工智能真正在人工感知、深度学习方面的确做了革命性的变革。

宋春雨：提问周春芳，智能互联网改造在传统领域还有哪些机会？国家政策在这块的倾向如何？

周春芳：智能制造领域已经影响到各个行业了，很难说在哪个领域还没有智能制造。如果说还没有和智能制造结合，只能说这个企业目前有点落后了。

但从我们投资的经验来看，过去投了很多和制造业相关的行业，我们也总结了一些规律。我们觉得现在随着产业的升级和进口替代，第一个投资的机会就是先进制造业，尤其是设备制造。过去我们都说买设备，然后来生产加工。现在已经发展到了可以制造一些高端的制造设备，包括生产线的设计和制造，这个机会在各个行业现在都已经开始出现了。

第二，在大量人工比较密集的或人力不能达到的领域，提高效率，降低成本。比如围绕金融领域的征信、风控，过去靠人工的，其实人工是很难做到，你缺乏大量的数据支持。现在通过机器学习，可以解决大约80%的问题了。

第三，为了提升消费的企业通过C端倒逼B端改革的柔性制造机会。

第四，和互联网、信息高度相关的一些制造业，比如说交通行业，这个领域高端制造的机会也非常多。我觉得在各个领域，高端装备制造领域都在拥抱人工智能。

关于政府政策这块，政府高度重视，比如在2015年5月份出台了《中国智造2025》，用“一国之本，强国之基”这些词强调智能制造的重要性。最近又出台了《新一代人工智能发展规划》，这两个国家级的文件已经对未来发展指明了方向，而且也提供了很多指导，也有很多具体的措施。

在资金的层面，其实各级政府，从中央到政府都有各种各样的引导资金，然后去支持这个行业的发展。

在创业的层面，有很多园区通过税收，创业支持补助等方式进行扶持。

所以从国家中央到地方层面，包括各种各样宣传的报道，也让社会各界都认识到这个行业的重要性。不管是创业的激情还是资金的热情都涌入这个行业，客观的带动了这个行业的发展。

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