人工智慧創新如何加速落地，IBM、Intel、聯想、曠視、將門大咖展開討論

3月24日，將門年度創新峰會攜手科技圈的技術大咖們，集結來自交通、醫療、零售、家庭等領域的數十家行業引領大企業以及優秀的創業企業們，共同探討AI最新技術創新趨勢、解讀技術激活商業場景的熱點話題、深究AI落地產業發展的現在及未來，向創新者致敬。

大會從高峰對話、智能醫療、智能零售、智能駕駛、智能生活，五個方面來進行了AI商業應用創新的討論。很多話題非常值得我們思考和學習，也是目前AI機器人行業同樣面臨的一些難題和思考。希望總結給大家，拋磚引玉帶來更多新的創新落地合作。

開場觀點

在開場剪輯的視頻中，有幾個觀點我印象比較深刻。

一、創新不易

從科技創新到商業路徑，無論大企業還是小企業創新都非常不易。大企業開始從內部創新，孵化初創企業，初創企業在找到行業價值鏈的突破口時開始野蠻生長也離不開大企業的支持和經驗。因為創新不是零和競爭而是合作共贏。

二、新的時代，新的定位

AI從開始興起這幾年，很多企業常把自己包裝在AI企業之下，這是籠統的也是定位不清晰的。新的時代創新企業不要再用AI來描述自己，而是要告訴大家，你到底在做什麼？在什麼行業做什麼應用？你的AI在為哪些行業賦能？這是創新最好的時代，創新企業雖小，處在一個AI的大時代，是可以被放大的。

三、創新落地要不斷小驗證迸發大潛力

一如將門CEO高欣欣所講，要發掘真正的創新關鍵在於，從持續技術核心落地到真正的商業場景。創新落地的必然路徑是，小企業和大企業的連接，是小驗證不斷實踐和大潛力的不斷激發，是一個場景下產業上中下游的不斷整合。

高峰對話觀點

高峰對話環節：聯想CTO芮勇、IBM全球副總裁中國研究院院長 沈曉衛、英特爾中國研究院院長 宋繼強、曠世科技首席技術官 孫劍、將門 沈強，一同做了關於人工智慧的討論。

IBM沈曉衛談到：「人工智慧重新定義我們的生活，可以從兩個方面來看。從時間的維度來看，遵從摩爾定律，是計算性能和速度的提升；從空間維度來看，網路效率、數據本身都在呈現指數級別增長，隨著人工智慧技術的發展，人工智慧和行業結合將會不斷加深。另外一些如計算力中的類腦計算、量子計算、以及和區塊鏈的結合這些可見的發展，也不容忽視。」

Intel 宋繼強則從晶元兩個方面談到人工智慧：一是AI晶元，不論使用的是FPGA還是GPU等，都是在做加速，這個加速分為後端的加速和前端的加速，相對的性能要求也各不相同；二是通用晶元，如何訓練出相應的模型，要從架構上去做改變，從而讓一款晶元具備很多場景通用的計算功能，可以同時應用在醫療、零售、交通、智能駕駛各個方面的學習。

聯想 芮勇則從設備和人機交互兩個方面做了一些趨勢的判斷，對於設備來說：一是智能設備會回歸自然，如可穿戴以後我們不再覺得他是一款智能產品，一切都顯得自然。二是可融於環境，智能設備會融入到我們生活的方方面面。對人和機器交互來說，將會從唯物到唯心。而在提到人工智慧面臨的機會來說，芮勇說據他所調研人工智慧+有超過200多各個行業都擁有巨大的機會。例如醫療，例如智能製造中的精準控制，供應鏈的管理，生產過程，售後服務，生產線的智能化各個過程。而人工智慧也同樣面臨著挑戰，如演算法中小數據弱樣本情況下的計算；如具體的行業如何引領技術，技術再應用到行業等。

曠視 孫劍作為創業企業的代表，則分享了他們在選創業方向上的基本邏輯:選擇目前數字化最高的行業將AI運用在其上。一是互聯網的數字化很高，所以他們把核心CV技術放到了雲上面調用，二是金融、安防領域數字化程度也很高，所以做了Face Id的在線身份認證，將AI晶元計算放在端上，端能上傳數據。而做設備不需要特別快的數據化。

而談到深度學習面臨的挑戰，孫劍則認為在於模型表現能力、優化問題、推廣問題等。深度學習分為弱泛化能力，強泛化能力，而對小樣本弱標記的深度學習，也是非常重要。一般面對這些問題都有一個長期做法和短期做法。長期做法是無監督的學習，曠視的短期做法是元學習。

將門CTO 沈強則認為目前AI有兩種趨勢。一是深層次的AI應用，人工智慧要在具體應用場景下產生價值，需要在生產力的層面進入行業，成為生產工具。二是可信賴的AI，人工智慧要變成可解釋的。依據IT行業發展的經驗人工智慧落地的三點關鍵路徑是：100倍價格降低，10000倍計算能力的提升，和100W級別的生態應用產生。

國際或平台性大公司大企業，和初創的企業在AI的大時代是互相促進發展的關係。大企業在開始謀求從內部創新到外部活力激發的創新，小企業則需要大企業的平台、技術、資源、數據。而開放性質的生態合作與碰撞，才可能最大化的激發人工智慧從計算力到場景應用的落地。因為應用這不是任何一個公司能完成的，而是大家在不斷的融合創新中生髮的。而機器人行業也一復如是。

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