跨領域融合 或許是人工智慧帶來的最大機遇
2018年1月17日，由IT耳朵主辦的主題為【萬物皆有AI】的IEIC·IT耳朵智能創新大會暨智能行業創新企業頒獎盛典在亞洲大酒店隆重開幕。國內諸多人工智慧領袖登台發表主旨演講，各領域菁英從多個角度探討了如何推動中國智能 產業蓬勃發展。大會全面展現了中國人工智慧學術研究和產業投資現狀，為未來五到十年中國智能產業健康發展提供了路線圖。
圓桌論壇嘉賓合影
在上午進行的圓桌環節，CELLA創始人范維肖、星瀚資本創始人楊歌、海雲數據助理CEO劉秋雯、佳格天地聯合創始人顧竹、鋼鐵俠科技聯合創始人莊園共同圍繞「人工智慧時代造就的時代機遇」展開討論。幾位嘉賓從自己企業擅長的方向切入，從投資、大數據、數字農業、機器人等角度深入淺出的指出在人工智慧在過去的幾年間人工智慧產業的變革。
以下為圓桌實錄：
CELLA的創始人范維肖
范維肖：今天我們有請了幾位嘉賓一起上台跟大家聊一下關於人工智慧2017和未來的2018。我是CELLA的創始人范維肖，我們當時在干一件事，在人工智慧的時代從端到端過程中去搭建一個橋樑，讓人工智慧AI更容易的落地。這就有點像早期有水井模式，從水井升級到自來水過程當中建很多分散式的水站，也需要去鋪建規模化的管道，我們當時在干這樣的基礎設施的事，讓人工智慧更多應用到各個技術當中。今天有請到了諸位嘉賓，給每個人兩分鐘的時間有一個自我的介紹，我們就從星瀚資本創始人楊歌開始。
星瀚資本創始人楊歌
楊歌：可能很多都是熟悉的面孔了，星瀚資本是創建四年的時間，從第一期金建第三期金，現在也有集團公司和資管公司，關注市場非常多的領域，主要投2B、消費，還有包括金融和科技，我自己也是清華學物理出身的，所以我做很多跟科技有關的東西。今天咱們的主題是人工智慧，我自己也寫人工智慧代碼，自己也長期的熱愛人工智慧行業，自己孵化了自己的量化金融人工智慧團隊，同時也投資了鯤雲科技比較前沿的人工智慧晶元和演算法公司。我原來是相對極客的人，這兩年變成了投資的人，在市場典型跨界的，希望大家跟我們多多合作，無論是早中期還是中後期的還是大型的PD投資，希望跟大家多交流。
海雲數據助理CEO劉秋雯
劉秋雯：如果說楊總是人工智慧添柴燒火的角色，我們就是人工智慧的這把柴，是真正下場去拼殺的企業。我是海雲數據的CEO劉秋雯，海雲數據創立於2013年，到現在差不多是4年半的時間，我們已經成為AI的應用和大數據可視分析領域非常重要的玩家，也可以說是細分領域的領導者。我們主要針對的行業有公報安全、交通運輸、軍民融合和智慧城市，基本上是說2B、2大B甚至是2G的定位和角色，主要幫客戶去提升決策效率，也非常高興今天有這樣的機會跟大家對人工智慧具體的應用做一些深入的探討和碰撞。謝謝大家！
佳格天地聯合創始人顧竹
顧竹：大家好！我是佳格天地合伙人顧竹，我們是圍繞著衛星遙感數據、氣象數據、地理信息數據等等綜合多維的環境數據，主要是為農業、國土、金融，包括資管等等各方面的一些行業應用服務。像我剛才所說的，我們這些數據都是海量、巨量的數據，在試圖為整個行業去進行一個基本面的統計或者是一些智能化的決策分析。在這個過程裡面涉及到很多需要去自動化處理、自動化的識別，包括精確的認知或者是標識的技術，都是圍繞著我們的深度學習，而機器學習工作或者是人工智慧來做的。人工智慧在整個的業務裡面就像是一把刀，幫助我們去整理切碎我們的數據，同時從數據裡面提取出重要的信息，這是我們正在做的，包括以後也要去更加深化和更加去發展的一項技術。謝謝！
鋼鐵俠科技聯合創始人莊園
莊園：大家好！我是北京鋼鐵俠科技聯合創始人莊園，主要是做雙足仿人機器人的，各位演講嘉賓也提到類似美國波士頓機器人，我們做的機器人類似於波士頓雙人的類人機器人。最近人工智慧比較火的像巨頭AI，我們理解做機器人的大鳥，我們鋼鐵俠主要是做機器人的小鳥。目標主要是打造機器人的控制系統，希望以後讓機器人越來越靈活，越來越接近於人，很榮幸一起來跟大家做分享。謝謝大家！
范維肖：謝謝！我們說人工智慧AI屬狗，從Alpha Go開始走進了公眾的視線，讓更多的人知道了人工智慧，聽到了AI這個詞。2018年又是中國叫傳統狗年，我們認為2018年有很多的變化，人工智慧會更快速的落地。在AI的投資界，星瀚資本的楊歌正可謂是投資界的顏值擔當、顏值代表，而人工智慧作為第四次工業革命的核心，它將會為我們的生活帶來哪些變化？以及在2018年星瀚資本在整個的人工智慧及相關產業上面的一個投資方向，楊總也跟我們分享一下吧。
楊歌：人工智慧顏值代表並沒有什麼用。其實我們關注人工智慧很深刻，看了很多的企業。我覺得首先第一點就是要認識到一次又一次Gartner曲線，在今年能夠真正的抬頭。人工智慧從30年前就一直在去用，到現在真正能夠到商業化應用。前幾南有一個最大的特點是收集了大量的大數據，大數據分幾倍就是一種是個人產生的大數據，一種是由電商交易產生的數據，一種是由硬體產生的數據。這些數據的收集造成了人工智慧可以在現階段爆發的最主要原因，所以你說它屬狗還是屬雞其實就是這兩年能夠爆發起來的特點，所以我們非常的看好這一塊。
另外，人工智慧它是一個大的波段經濟波段。對於互聯網來講是大的經濟波段，前幾天有記者問互聯網共享和區塊鏈你怎麼看？首先犯了一個錯誤，互聯網和人工智慧是一個大的浪潮，兩個十年為周期的大浪潮，而共享是人揣出來的小風口，區塊鏈是中小型的浪潮，區別是非常大的。人工智慧在現在來講是整體浪潮的開始，很有價值去投資的方向。方向有很多的層次，比方說底層是基礎數據的物理層，裡面有晶元、數據結構、數據傳輸、壓縮、解壓、演算法、雲、框架，這些都是可以去投資的，它決定了模塊層上層的結構。中間層裡面有圖象識別，還有在做運動機能識別的，還有語音、語義，這些實際上是非常重要的，而且中國在整個全世界來講都是具有特別領先的地位。所以這些所有的層次都是非常值得投資的。
我認為唯一不值得現在投資的就是應用層，就是現在大家說的智能硬體、機器人、智能駕駛。大家都在講自己的L4、L5，其實差的太遠了。真正能達到L4邊上的就是Google，其他人離L4有非常大的距離，L5更不要提了。所以說在應用層的泡沫太大，對這些事情的迷信和大家不理解深刻的歷程難度造成了現在市場上的泡沫。但是市場的泡沫一次又一次的去除再進來，就像年初的區塊鏈一樣會有這麼一個周期。我覺得看其本質。人工智慧整個來講是有很大的價值，我們現在的投資點主要在剛才所說的基礎層和模塊層上，另外還有很多2B的應用，2018年在2B上，比如說物流倉儲的優化梳理和資源的優化配置，也是屬於區塊鏈的一種，只不過大家沒有把這兩個連起來。
另外，我們自己做量化金融，用各種各樣的模型去訓練一級市場、二級市場，所有金融加部分的信息數據製造知識圖譜，然後進行計算，這些有非常大的市場空間。到現在的階段，我們認為市場大部分人被人工智慧充斥，真正是否理解到人工智慧價值點在什麼地方，爆在什麼地方。剛剛下面也討論了和計算機有什麼區別？最近在看一本書可以跟大家推薦一下《創新者》，講計算機在過去150年里發展歷程。人工智慧在196幾年計算機在發展的時候，所有人聽說過，沒見過，都覺得這東西好，以後是什麼樣都不知道，大家都覺得有意思，其實描繪不出來，人工智慧正處於這樣的階段。再過5年和10年人工智慧浮出水面，有各種各樣的智能家居、機器人、應用場景，所以它需要一個過程，在這個過程裡面爆發最快的第一TO G、第二TO B，TO C還有一定的渠道，這是我們對人工智慧的理解。
范維肖：剛剛楊歌提到了在過去幾年大數據豐富的積累造就了現在人工智慧的機會。也請問一下劉總海雲數據在大數據人工智慧能感受到帶來的一些變化和壓力能不能分享一下？
劉秋雯：好的。大家現在都是覺得人工智慧是一個特別大的浪潮，好像說如果不去擁抱明年就被淘汰了。可能大家如果不去擁抱是有一天會被淘汰，但一定不是明天。說到衝擊和碰撞、挑戰之類的，我其實覺得目前在我所能接觸到的很多行業，他們可能是會有一種心理上的審視態度和判斷。比如說很多傳統行業知道有些新的浪潮過來之後，如果他不擁抱會被淘汰，他會非常去關注。但是對很多行業來講，他還沒有真正的去應用。當然像剛才楊總也說到的，包括2G和2大B有一些行業是已經有應用了，比如說我們深深去紮根的公共安全領域，這個領域就屬於在大數據、在人工智慧領域有非常多的應用，也真正的通過大數據和人工智慧去提升他們的這種決策效率，去提升破案效率。
比如說，像公共安全領域。之前有一些事情他們也可以做，沒有人工智慧的手段他們也可以解決，比如說像現在滿大街都很了解的人臉、車牌這些識別。以前的時候，馬上100個警員，三天三夜連軸轉，能不能找？能找。可能他的準確率不是很高，但也不是完全不能做，現在整體提升了這種效率。但這個過程如果說是挑戰的話，更大程度上是融合和應用，能夠切實的讓他相關的作業水準和作業難度得到一個很好的提升。我們也相信包括海雲數據和包括其他的一些這種致力於人工智慧行業的企業，包括一些有前瞻性的眼光用戶一起共同的努力，也能夠讓這個行業走得越來越實，能夠有更多的應用真正的落地產生價值。
圓桌論壇嘉賓合影
范維肖：謝謝秋雯。顧竹總，我們看到2017年農業部也發了文章說，提升中國的農業在供給側結構性上改革。現在看到了好多無人零售店全是人工智慧的產物，一進去能感受到很好的體驗。但是在中國提倡的這些叫「老經濟、新科技、新資本」的方向上面，農業等等的很多領域還沒有被人工智慧能夠去更好的賦能。您是怎麼看這塊的？尤其是在2018年的變化上。
顧竹：謝謝主持人。其實在農業這方面不光是2017年，早在2015年、2016年已經有了叫智慧農業或者說叫數字農業、數據農業這樣的概念出來。中國的農業和美國和歐洲其實還是有很大的區別，包括歷史上的原因，我們的田塊和土地的組織方式是不一樣的，也就造成了整個農業的生產方式是完全和國外不一樣的體系和一個制度。比如說我們看到在美國和包括在歐洲、在俄羅斯、在日本已經有了完全新的一套農業生產方式，包括通過大規模的機器和通過數據的分析，包括使用了部分的人工智慧的東西。其實在中國要快速的去複製這樣的東西，還是比較困難的。因為我們整個的生產模式是不太相同的。
我覺得中國在農業方面去做智慧發展或者是人工智慧的應用，還有比較長的一段路要去走，肯定也要去和我們的政策和自己自身的優勢和自身的特點去結合。其實說到這兒，大家都說人工智慧的發展會怎麼樣？之前我們也提到自動駕駛會怎麼樣。其實自動駕駛在農業方面已經非常成熟了，因為在美國，包括像在歐洲，我們的農機基本上都已經有自動駕駛的功能。農時它不等人，可能就在播種和收穫是兩三天的時間，我需要非常高工業化的控制技術能讓農機非常迅速的進行收割或者進行作業，這個時候就要完全排除人會犯錯的因素。可能在某一個地方拐個彎，拐彎的效率變低了，可能這畝的收成就會下降，所以其實通過各種各樣的衛星定位，包括自動駕駛的技術已經完全實現了農機的自動駕駛了。但其實這個技術在中國還沒有完全的去應用起來，我們購買了很多自動駕駛的農機，但還是通過手工的方式去做，那是因為我們有很多的基礎設施，包括衛星定位和包括信息的採集和布設都還不到位。同時，農業對於效率的追求不像其他國家那樣那麼的高。
綜合的因素導致了農業的發展並沒有那麼的快，但我認為趨勢必須是在的，因為農業的改革像你剛剛所說的農業部在推動這件事，因為改革必須要往前推進，否則農業可能會被甩下去。我覺得是一個非常大的市場，也是一個非常好的方向，只不過我們可能有時候特別是農業需要一些等的，農業就是這樣的，播下種了得等它熟，在中間你不能去拔苗助長，那隻能毀了你的這塊地。所以有的時候更耐心的去等待，對於助推農業發展反而是一件好的事情。
范維肖：謝謝。人工智慧現在在為各個行業都在賦能，庄總，一看咱公司的名字是鋼鐵俠又是想要取代人類的意思，那您來給我們聊聊，您覺得未來哪些地方是能夠被取代掉的，哪些是不能的？您有什麼見解？
莊園：謝謝主持人。通過名字北京鋼鐵俠猜到是做機器人的公司，受鋼鐵俠的影響可能猜到類人的機器人，目前機器人的控制相對來講比較複雜。從整個產業界來看，互聯網巨頭在這方面投的比較小，主要是以投資為主，集中在最上層的AI層面，從機器人行業來看，目前大部分機器人可以集中在一些家庭的，幼兒教育的，掃地機器人，目前普遍面向C端機器人偏多。當然也有少部分機器人公司在做這方面的嘗試，比方說機器人的廠商想跟我們合作，看看我們的控制技術能不能為他們所用。比如說讓他們的機器人更加同人似行走的工具，未來能不能改變行走的方式。從高校來看，目前國內各個高校在這方面還是有些研究的，有些研究了十多年，主要是因為技術周期比較長，目前浮出水面的高校相對來說比較少。
對於我們來說，人形機器人理解成未來通用的移動平台。可能無人駕駛通車是一個平台，未來服務式機器人，腿式機器人和類人機器人也會覺得是下一個平台。目前的周期比較長，我們也在做一些技術的突破，剛剛星瀚資本楊總也提到，有些AI的應用層面3年、5年之後，如果我們這個技術變的成熟至少有3年到5年的時間。目前前期來說在跨界的一些結合領域可以產生價值，比方說今天51VR的李總提到AR的技術可以跟機器人有很好的結合，在一些危險的領域，比如說搶險救災和輻射和太空探索領域很好的用機器人去替代人做工作，尤其是用一些VR、AR的技術，比如說VR或AR的頭銜就可以很好的去操作機器人，未來加很多VR、AR的技術和人工智慧的技術讓機器人更靈活、更好的去為人類服務。
范維肖：今天特別感謝4位嘉賓的分享。我們對2018整個大的人工智慧產業落地往下實施的最佳實踐做了一些探索和展望。在此我也很感謝IT耳朵在過去的幾年中踏實和勤奮，讓我們大家一起來感謝今天台上的四位嘉賓，讓我們共同攜手一起打造一個叫智能狗年2018。
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