赵明 荣耀总裁
陈立明 平安科技CEO
谷俊丽 小鹏汽车自动驾驶研发副总裁
牛奎光 IDG资本合伙人
Tom Mitchell 卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任
Michael Jordan 加州大学伯克利分校教授 人工智能专家
文字实录
过去十年，移动互联网从诞生到爆发，最终重构我们的生产生活方式。如今人工智能的发展，也正在被推向前所未有的高度，我们再次步入重构与再造的快车道上。
从去年底开始, 手机行业便悄然掀起一股AI风潮，不少手机新品中开始融入AI功能和元素。荣耀总裁赵明认为，AI将给手机带来划时代的变革，而荣耀也早在2016年便开始了对手机AI领域的探索。
赵明：其实我们从2016年12月，发布荣耀Magic，它是集中在手机的智慧操作系统。到2017年荣耀V10是集成麒麟970的芯片，它是一个专为人工智能打造的AI处理器。再到今天荣耀10，其实它是把AI处理器、AI智慧系统、AI引擎，以及AI应用所集成起来。AI，荣耀一直把它定义成是未来人脑的协处理器，它能够帮助我们，延伸很多能力，缩短普通人跟任何专家之间的差距。
AI是人类能力的延伸 让普通人成为“专家”
比如在手机当中的拍照，其实我们一般人拿着单反相机也拍不出一张好照片来。参数设置、取景，整张照片，人物在取景当中的结构，构图是什么样的，这其实是我们（与摄影师）的差距。那现在我们用人工智能技术，学习摄影师的拍照技巧。比如人物照，一般人物照的构图是什么样的，他处在照片中什么位置，黄金比例的分割点是在什么地方，把这些融入到人工智能手机当中，一下就把我们跟摄影师之间拍照的差距缩短了。
“中兴事件”反映出我国以电子信息为代表的高新产业，在关键芯片、核心零部件方面的基础薄弱。任正非在2012年曾说过，不自主研发，就永无安宁之日。加强关键领域的自主创新能力已成当务之急。业内普遍认为，AI芯片仍属新兴方向，中国有机会在此寻求突破。
一直坚持多芯片战略降低供应链风险
赵明：我们在芯片策略上，一直采用的是既有自主研发，也有多方的合作，高通、MTK（联发科技），其实全球的芯片我们是没有障碍的，我们要以一种开放的心态去构建我们全球供应链的体系。第二，在核心的关键技术上，其实我们自己要有所突破和积累。在推出人工智能手机的时候，我们会打造自己的芯片，我们会打造自己的智慧引擎和系统。当你把核心的能力和战略控制点，掌握在自己手里的时候，你的发展当中，依赖部分出现问题的时候，就不会出现致命的影响。举例来说，到今天AI的智慧引擎，我们已经做了六年，那AI的芯片，我们十年的芯片积累，打造麒麟970，在AI处理能力上远超现在行业内所有的手机处理芯片。
第三，AI应用，只有在头两方面都有强大的处理能力，给真正的AI体验和应用带来大幅度提升的时候，互联网的公司和互联网的应用才愿意跟你合作。其实我们现在是把核心的应用，都在用AI的能力进行改造，抖音的改造，看到其实差别非常大，还有WPS，还有淘宝，大幅度提升我们日常的体验。
人工智能的开启，在迅速改变着金融生态与环境。以平安科技为例，通过将人脸识别，声纹识别、图片识别等AI技术应用于具体金融场景，智能认证、金融营销、反欺诈、个人信贷、智能投顾等等，人们的使用方式和真实体验都在发生着切实的改变。
陈立明：从金融来说，比如有个人贷款，你可以从一个手机APP，你自己上传所有的文档，然后用视频跟我们的经理交流，在这个过程的背后，已经有人脸识别的应用，已经有声纹识别的应用，同一时间连情绪、微表情情绪识别，也是包含在里面，所以我们每一个场景里面，都要很多不同的AI技术在背后。
车险定损仅5分钟 AI技术助力效率提升
这提高是蛮明显。举例车险，如果有碰撞的时候，以前可能是要拍完照，填表格，现在只是用我们的APP，你如果把车碰撞的地方拍照片，立即上传给我们后台，机器学习，图片的识别，立刻知道这车是不是你的车，然后也知道碰撞的严重性，再联系我们零配件的数据库，立刻知道碰撞应该大概要花多少钱来解决，如果客户同意的话，整个过程从你上传照片，到理赔到你的账号，只是5分钟的事情，以前可能要几天，现在5分钟过程就可以统统解决，所以效果是提升很高的。
但同时各项AI技术，在金融业落地推广过程中，可能导致的潜在安全、隐私或风险，尤其是金融数据的安全问题也尤为引人关注。
解决数据安全问题 技术和管控两手抓
陈立明：数据安全可能有两个纬度，第一个纬度是我们用技术的手段，来解决这个安全问题，技术来说我们当然要不停地研发更新的技术，拿到所有不同的全球的认证，除了自己不断优化以外，也希望利用自己内部工具的办法，对任何将来的风险，我们要提早防范。
管控方面，平常我们员工的文化要提升，最重要是谁可以看到什么数据，这是很重要的，以前可能是管控谁可以看到什么，我们现在也用人工智能来判断，不但是你可以看，而是你可以看的时候你是不是应该看，用人工智能判断一下，可能你是可以看到这个客户的信息，那么应不应该看到那么多，我们有一个学习的过程，也管控得到，所以是不同纬度解决这个问题。
自动驾驶汽车无疑是这波人工智能浪潮中，竞争较激烈的战役，谷歌、特斯拉、百度等科技巨头，以及国内新兴造车势力纷纷投身其中。这其中也包括互联网造车新星小鹏汽车。董事长何小鹏曾表示，AI未来发力点将是自动驾驶、互联网整合车。
当今AI最大挑战 产业化和产品落地
谷俊丽：因为我们自己做一个很大的场景下可用的产品，肯定要突破很多idea层面的东西，把它变成产业化，这也是当今AI最大的挑战，如何从idea变成一个完整的在场景下可用的一个产品，这是我们一定要从产品研发阶段，去把它紧密耦合的一个层面。从我们小鹏自己的量产车上，全国海量场景中搜集数据，从数据中我们进行AI的算法创新，以及软件的自我研发，然后把这个算法推送到我们车载的高性能计算芯片上去，我们将会跟国际上最前端的芯片公司一起合作，智能车在未来是一个集大成者。
AI汽车要针对驾驶问题逐一突破
我们现在自动驾驶事业部是横跨硅谷、广州、上海，最近在北京也有和很多优秀的人才去聊，AI肯定是我们核心的驱动力，除此之外我们还有机器人，还有大数据，还有计算层面，嵌入式层面很多人才的储备。所以AI不是一个单维的一项技术，AI是一种方法论，要把大数据，要把AI的算法，其实AI的算法也不是一个算法，AI的导论非常广，如何把它六维感知，针对我们的驾驶问题进行逐一的突破。
与前几次人工智能浪潮不同，如今它不再只是一个漂浮的概念，随着AI技术的成熟，不少应用场景已经逐渐成熟、产生规模化价值。
资料显示，到2035年，人工智能的生产力工具可以让世界整体的劳动生产效率提高40%；同时，到2030年，人工智能自动化技术在各个行业里的带动作用，可能可以使全球的生产总值提升14%、15.7万亿美元，相当于中国加印度的GDP总和。
目前人工智能在哪些领域应用最为成熟？
牛奎光：从人工智能的角度来说，它能解决人输入和输出多媒体的问题，从人接受和输出的信息量上来讲，眼睛大概占80%，语音占18%，所以从这个意义上来讲，在视觉领域这样一些人工智能的应用，更好更快抓住了机会，成长起来。
汤姆·米歇尔：我认为目前AI应用最成熟的领域之一是信用卡交易和金融交易。早在1995年，就已经有AI系统应用于此。通过分析先前的交易数据，计算机可以知道哪些交易可以优化改进，所以这是早期大数据应用于机器学习的案例。
当我们使用信用卡或者微信来进行支付时，交易中的自动决策都是由AI系统来决定的。由此可见，AI在金融领域已经可以成熟应用了。同样地，计算机图像识别是一个新兴领域，可以应用在许多方面。目前最受瞩目的皮肤癌检测，在这一领域计算机图像识别，被认为是最好的解决方案。
迈克尔·乔丹：我不认为最人工智能最重要的应用，是仿生方面，例如计算机视觉，计算机自然语言。我认为像供应链预测，欺诈检测，推荐系统，AB测试等，这些才是在行业中广泛应用的。这些都应用了基于大数据的智能AI算法。这些领域的应用，都是有巨大的影响，背后有着数百万的价值。因此这些领域，才是人们应该更加关注的。
人工智能为什么这次不再是泡沫？
汤姆·米歇尔：我对人工智能的未来，以及人工智能的可持续发展，非常乐观
正如人们开始意识到的一样，AI现在的确受到了过多的关注。未来人们将会更加理智，但我们仍然会看到AI不断发展，会不断有令我们惊喜的新技术出现。人们可能都忘记了，这十年，我们在人工智能方面有了多大的进步。十年前当IPhone刚刚诞生时，计算机既不能“听”和“看”，IPhone刚出现时，你也不能像今天这样和它对话。苹果甚至不允许你对IPhone说话。为什么呢？因为当时技术还不够成熟。尽管我们已经习惯每天使用Siri这样的AI技术，我们却忘记了这些改变仅仅是十年时间。
按照这样想想，未来十年会怎么样？我想未来十年会令人更加兴奋，因为一方面，相比十年前，现在更多力量开始介入AI技术的发展。另一方面，人工智能领域已经产生很多令人惊奇的新技术，并且这些技术，制造了巨大的财富，真正的财富。这是与前两次人工智能泡沫，最大的区别之处，之前的人工智能更多的是吹嘘，更多的是泡沫，没有什么实质性的东西。今天还是有很多的吹嘘与大话，但还是有一些实质性的发明，并且真的产生了大量的财富和利益。
继2017年首次被写入政府工作报告后，人工智能今年又出现在李克强总理所作的政府工作报告当中。具备着资金、数据、政策等方面的多重优势，中国有望成为引领人工智能发展的重要引擎。
中国在人工智能发展中将承担什么角色？
汤姆·米歇尔：我到过世界各个国家，考察人工智能的发展。从我的角度来看，中国和美国目前是这一波人工智能发展最活跃的开发者。在这两个国家，开发者、风险投资、创新公司、创新想法中都蕴含巨大活力，在这两个国家都非常明显。中国和美国将旗鼓相当，它们具有良好的基础设施，很多创新的想法和可能性，这将产生很多令人惊喜的人工智能商业应用。中国现在处于一个特殊的位置，正有望成为领导者，中国有数据、技术，中国有政府结构和文化，更容易向世界来展示，AI如何成为社会化商品。
牛奎光：人工智能大概可以分为两部分，目前来讲应用上比较多的，其实都是这种大数据，小智能。就是在数据量比较大的一些标注数据的训练情况下，然后能得到一个好的，或者能够比人更好的一个结果。典型的比如人脸、物体的识别，这是典型的应用，包括语音的识别。这些情况下，其实中国在这个方面的应用，比其他国家是有优势的，因为我们的人口最多，我们的移动互联网的用户最多。换句话说，找同样几百万或者是几十万的数据，那在我们这个地方，相对来讲比较容易和便宜的，那有这个数据基础的话，其实是一个非常好的一个竞争。
第二，从人才上来讲，其实华人里面的人才，在人工智能方面的，并不落后。我们跟美国相比，华裔科学家发表的论文，应该是跟美国差不多的，都是40%多，然后剩下的是一些其他的国家。所以从这个意义上来讲的话，我们人才上没有太大劣势，然后在数据上有巨大的优势，而且我们从市场迭代的情况来讲，中国也有巨大的优势。其实总体上来讲，我觉得对于中国出世界级AI企业，我挺看好的，市场还是有巨大的一个比较优势。
另外小数据，大智能，我们可能往人工智能，在本质的地方更去靠近的一些尝试。从这点上来讲，应该说整个人工智能还是在发展的初级阶段，这方面还是有很多的挑战和研究，新的东西需要去做。这块因为涉及很多研究性的东西，很多学科包括，神经学，包括心理学，包括认知学，包括博弈论，这样的一些综合交叉科学，那可能进展不会像我们想象的那么快。
迈克尔·乔丹：首先我认为所有国家，都应该参与进来，这并不是一场国家间的竞争。中国将是一个很好交易对象，不同国家都在发展自己的专业能力，再用自己的专长，与其他国家交换，这样每个人都能得到自己想要的部分。我认为中国拥有很好的自然资源，大量的人口，意味着大量的数据，同时中国学生受到了大量的数学思维训练。因此在数据，统计学方面，中国很强大，很多人认为AI是计算机领域，这只是部分事实。我认为它也涉及到许多统计学的知识，在其他国家没有这么强大的数学和统计训练。
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