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圆桌论坛 中国AI:机遇与挑战丨2018第一财经技术与创新大会

第一财经2018-12-27 16:32:07

我认为AI人工智能时代一定会到来,害怕是没有用的,我们只有参与或者拥抱才有用,在工业革命时代看人工智能就如同农业社会看工业社会,农业社会怕机器出现我们会有大量的失业。
圆桌论坛 中国AI :机遇与挑战

主持人:

第一财经深圳采编中心制片人、主持人 王蕴媞

对话嘉宾:

云天励飞董事长兼CEO 陈宁

优必选CFO、董秘 张钜

Video++极链科技联合创始人、COO 董慧智

文字实录:

主持人:非常感谢三位,今天百忙之中来到现场参与圆桌的讨论,云天励飞包括优必选以及Video++极链科技,我想在座的各位都知道,因为他们都是在人工智能领域相关的一些系分领域做的非常杰出的企业,但是在我们圆桌开场的部分,我请三位简短的为各位观众介绍一下自己及自己的企业。

陈宁:云天励飞是2014年从美国回来的一支海归团队,主要是集合了人工智能的算法和技术,我们从2014年到2017年在深圳打磨了全球一套城市级的动态人像识别系统,主要应用在安全领域。我们通过以人为本的人工智能的人员人群的画像分析,进行线下购物中心和商业综合体基本营销综合体打造全新线下购物体验平台。

主持人:云天励飞等于2B和2C都有做,请Video++极链科技的董慧智先生介绍一下。

董慧智:Video++极链科技,我们做的事情一直是致力于在视频等不管是线上还是线下视频化的场景里进行AI的检索、识别,形成视频场景图谱,通过配对形成商业化,从而形成自动化的体验非常好的一种场景商业,场景商业这个词怎么理解它呢?以前我们更多的大家的新消费,网上的各种销售,一个视频播放量几十亿,但到底发生了什么,用户看到了有哪些场景,他看场景的过程中产生了什么样的情绪,产生了样的消费冲动,这是我们要研究的,我们要把这种情绪和消费的冲动转化成为真实的广告的烙印以及相应的消费行为,这就是说我们AI能做的事情,目前我们在这个领域做的最大,而且这个领域本身能够激发的消费的潜能应该是千亿或者是万亿量级的。

张钜:我们从机器人的关节硬件开始到现在机器视觉听觉云领域到算法到现在的操作平台,我们有两大的产品线,一个是2B,一个是2C,从2C开始我们是人机交互机器人,第二就是教育机器人,这在全球的苹果店有卖,还有包括娱乐的IP及其人,包括我们跟迪士尼合作,2B是两块,第一块就是取代人类简单重复劳动的机器人,这在商场的导购、银行客户经理做这块,还有取代人类危险的劳动,就是我们的巡检机器人、安检机器人、消防机器人,现在优必选是全球估值最高的AI智能人工公司,我们已经完成了C轮融资50亿美金。

主持人:人工智能从2016年开始受到了很普遍大众的关注,我想了解一下各位你们现在怎么评价人工智能发展到今天的状态?你们认为是已经到了相对来说比较成熟的阶段还是其实在一个高速成长但是技术各个方面可能还有很多提升空间的时段呢?这个问题谁想先来发表一下意见?

张钜:我觉得是既快又慢,比如说两年前我们在春晚阿尔法第一代机器人的时候,那个时候只有身体,没有脑袋、眼睛、嘴巴、头,但仅仅过一年之后,我们的阿尔法第二代的时候已经有眼睛、嘴巴、脑袋,能够进行人机交互,到今年又过一年之后,我们第二代的阿尔法MINI5推出来的时候,是有情感的机器人,跟人交互非常顺畅,甚至看到你不开心,它会逗你。为什么说慢呢?我感觉大家现在对人工智能的期待非常高,现在的技术可能还达不到那个大家对它期望的强人工智能时代,我认为现在处于弱人工智能时代。

主持人:这个观点,陈宁总包括董慧智总是否同意?

董慧智:首先我同意他的观点,发展速度确实很快,但是大家的期望很遥远,我做技术的,我从另外角度看这个事情,现在大家对人工智能的看法,一种看法偏于神话,我们把AI技术神话成无所不能的,另外是负面的,认为人工智能是泡沫,还有威胁论,这几种观点里面,我从技术角度来看,我们都能看到人工之内和比人的智能比较起来,它其实有一些自有优势,比如说感官方面,它可以比人的感官更敏锐,这是人无论如何做不到的,所以人工智能在超级大数据的这种催生之下,超级感官能力是绝对可以超越人类的,而且可以全世界联网进行超级感官,这点上是相当强的。

第二个人工智能有不知疲倦,而且完全可以进行批量化无限细分的完成个性化动作,这是我们挖掘场景商业或者是各种场景下人工智能真正最厉害的地方,它可以把很多东西比如说我们就简单说在场景商业里面,我们不同的场景,光是一个吃饭,我可以做商业场景很多种,朋友在一起聚会吃饭,我就适合推一种食品,它可以无限细分,而人是做不到的。从另外角度想,在人工智能自动化和优化领域,现在目前我觉得还不够强,现在很多人工智能的大脑的智商,回到大脑智商这件事来看,大家说大脑智商可能接近5-6岁小孩,这个判断当然是失损的,人的智商和机器的智商不能在一起判断,人工智能现在还不如人类,在这点上,人工智能还是需要更多的遵循和指导工作,这点是未来有巨大潜力的,当我们去能够看一些人工智能真正它的一些价值所在的话,一方面避免所有无所不能的夸大神话,另外一方面我们也能看到什么叫做泡沫。

主持人:有一些方面还是超过了人类,像您说的它不知疲倦和存储和计算的能力,但是在想象力目前跟人类相比,这个文化从陈宁总怎么看,从你们的领域怎么看呢?

陈宁:我同意前面两位的观点,人工智能现在处于起步阶段,更关键的是要跟应用场景结合,谈到人工智能今天的程度度肯定离不开算法、芯片、数据三个核心技术要素,算法是人工智能的灵魂,芯片是躯体,数据是营养。今天我们看到的所有的人工智能包括2016年阿尔法狗,2016年人工智能加拿大一个教授提出机器学习的理论,基于这样的理论,让人工智能在语音识别、人脸识别、复杂计算等多个基础点上,在最近十几年间有了突飞猛进的发展,在芯片方面,又有CPU和通用主题芯片的随着摩尔定律快速的发展,从2014年开始尤其在2016年当深入学习和算法结合,产生了产业化的机遇。从机器学习的若干分支,机器学习依靠海量的大数据,但是我们缺乏海量的大数据或者可标注的大数据,那它的很多技术并不成熟,像机器人面对我们消费的日常的场景,确实还有很大的技术上的挑战,像语义的理解,日常生活消费场景里面的,在芯片领域虽然有英伟达有一个进步,但是在应用端,在终端人工智能专业的芯片的高效能的应用方面,其实还急需一批或者在各个应用场景里面很高效的人工智能的全新架构的芯片的出现,当然在数据领域就更多,就是深度学习未来是不是就会主导通用人工智能或者强人工智能,未必,可能有更多的理论分支,不依靠海量的大数据,而且基于小数据样本就可以打造出类人或者超越人类的单点智能上,这写都是个别的技术点和应用场景的结合,到了颠覆我们原有传统行业工作流程的时候,还有更多的应用场景,其实还有待技术的突破和具体我们作为企业作为创业者面向不同更多应用场景的挖掘。

主持人:从数据的角度,可能从大数据的挖掘,小数据的挖掘,未来怎么样进行边界的延展都是值得我们思索或者探讨的问题,另外世界范围内现在做人工智能的创业公司非常多,但是我和很多朋友聊,发现一个问题,很多人工智能的公司,可能概念很好,技术也不错,但始终找不到特别好的落地应用场景,在这样的一个研究能力和落地的能力之间似乎存在某种矛盾或者这样的不匹配的现象,所以我想和三位探讨一下,根据你们的经验,为什么这样的一些人工智能的公司会遇到这样问题,结合你们的领域聊聊您觉得在各自的领域,人工智能都有哪些比较好的落地的场景?

陈宁:这是很好的一个问题,因为其实本身技术和产品就是两码事,但是产品需要创新的技术去推动,但是技术不等于产品,比如说人脸识别,只是一项技术,应用场景广泛,但并不等同于有了人脸识别技术,就有了切入各个应用场景的产品,在欧美很多科研机构95%以上的技术都是停留在实验室阶段,永远无法冲向市场变成一款产品,技术到产品之间有一个巨大的鸿沟,技术可以是单方向的技术的成熟,比如说神经网络的技术,其实在90年代各个国家都有学习神经网络的专享的学科,但是在中国像我们读书的时候90年的神经网络的PHD都是找不到工作的,当时的处理器硬件的能力跟不上,算力跟不上,所以产业化落地打造产品的机会就没有到来,90年代国内学神经网络的PHD都敲代码做交换机,这是技术到产品需要多个技术点的融合,尤其是需要资本加市场的接受和成熟,有一个市场培育期,所以像人脸识别或者人工智能在国内这么也是因为技术加市场能够融合在一起,资本也准备好了,所以在2016年、2017年,云天励飞就是把人脸识别、大数据分析、芯片多项的技术是第一个融合在大规模的城市的安防的市场上面,这个方向其实大家也都看到了,但是也需要第一家公司或者第一个团队能够真正在市场上做出来,来教育这个市场,唤醒这个市场,我们当时也用了将近2年时间只做了一个客户,开发了一款,产品,就是在龙岗公安分局,当时这款产品上线的时候,很多民警也是半信半疑,从0到1确实是难的过程,但一旦推出了这款产品,复制的速度是非常快的,因为我认为人工智能的产品一定是要对传统行业的效率一百倍以上的颠覆,而不是30%或者50%,那是迭代升级。

主持人:现在我们在路上看到一些监控和摄像头,抓捕罪犯包括失踪人口,可能都是借助与这方面的技术,可能会达到非常好的效果。请董总和张总谈谈你们各自领域的体会。

董慧智:我们参加各种活动,我们平时聊在一起的人工智能公司,尤其近年的人工智能有好几百家了,确实我们说像雨后春笋般的出来了,我们聊下来主要有两种类似的公司偏多,其实能够看到它的发展路径是不同的,第一种流派是手握技术找场景的,第二种是手握场景找技术的。我觉得是这样的,应该是这两个结合,手上有很强技术的,同时又有多年行业经验,至少是行业老司机,这样的话,其实才能知道怎么样从场景找到需求,然后再对应的找到专门化的技术积累,深入专一方面的技术,把通用的技术打磨成真正适应这个场景下的效率最高能量最强成本最低的技术,这样的方向我认为是最好的。

主持人:你们是拿技术找场景还是拿场景找技术?

董慧智:我们有两个创始人,我们另外一个创始人是做技术的,我自己是做文娱的,我前做过两年互联网,做过两年制片人,所以我深知方方面面的痛点,整个文娱行业有很多痛让人痛彻心肺,这种感觉这里就不详述了,包括内容资源的极大浪费,90%的内容拍出来主要播一下前面的广告,生产内容的过程中,文化娱乐的场景生产过程中也充满了痛苦,200小时视频素材里面要剪出1个小时,这是所有编导共同的噩梦,包括现在的视频审核内容,版权保护等等。这里面内容价值关联到消费场景,就是这一个,我们突破了这个之后,就可以应用到各个场景,刚才我讲的这个其实最典型的例子,不是说我们自己了,比如说张总说的机器人,就是先有身体,然后发现这个机器人没有眼睛、鼻子、耳朵,这个时候我们需要一个眼睛,机器人需要眼睛、鼻子、耳朵,那我就知道我该需要什么样的眼睛、鼻子、耳朵,这样自然而然从这个场景出发,对应的培养技术,所以才会说现在应该是国内估值最高的公司,这种是有道理的。现在大部分拿技术找场景的,尤其是初创公司,这个机会已经很难了。

主持人:尤其是现在的可能资本寒冬大家也知道,相对来说,很多大大的巨头也都在做布局,没有找到合适的场景,光拿着技术,即使好,也有可能并不是酒香不怕巷子深。优必选的张总,我知道国内做各类机器人的企业现在也挺多的,但是优必选在这个领域的确做的好,你们觉得独特的优势或者在这方面的体会是什么?

张钜:您刚才的问题是非常好的问题,我们恰恰觉得优必选在这点上做的特别出色的一家,值得其他的AI人工智能向优必选学习的,这个跟我们的基因有关系,这跟我们在深圳创业热土上长大有关系,深圳的创业公司有两个基因,一个是创新,一个是接地气。我们2B产品线,我们判断机器人最先取代人的工种一定是取代人类简单重复的劳动,包括商场导购,我相信以后商场导购这个岗位就没有了,包括银行,未来一定是智慧银行,无人银行,现在大堂看到的客户经理可能以后这个岗位也没有了,这是第一类。第二是我们取代人类危险的工种,包括我们做的巡检机器人、安检机器人、消防积极人,我们觉得最接地气的,最先取代人类工作的就是这两块。

我们现在做的无论是人机教育还是教育的,教育的机器人今年最重要的,包括校内校外培训包括竞赛,这是对我们来说非常大的市场,像我们跟迪士尼、腾讯的合作,我们瞬间可以把量做的非常大,对我们的技术来说,其实我们觉得这些技术,以我们的能力来说不是很难,我们能找到好的商业企业。

主持人:另外有一个问题,你们现在都是2B和2C一块做,你们这两个路线之间怎么去协调?2B和2C应该是不同的思路,不同的打法,但是你们现在同时都在做的话,会不会出现一些冲突和矛盾?怎么样来解决这样的问题?

陈宁:2B和2C的基因差别蛮大,主要是产品的基因,所以在我们内部的话,更多的是打造底层的共用的数据,底层算法芯片技术平台,但是对于2B的业务和2C的业务是分不同的产品人员和完全不同的设计。

主持人:2C的话,你们是在商用场景帮商家做一些客户的识别,可以这么理解吗?

陈宁:不完全是,我们看智慧商业相当于BI形态,这个在海外做的很多年,但是一直没有爆发,我认为是通过服务商家再服务消费者,比如说为ZARA提供客流量报表,但是ZARA拿着这个报告无法确认今年销售额增长里面有多少增长是因为这张报表,所以我们为商业综合体增加三样东西:眼睛、大脑和脸面。眼睛带着人工智能的相机在附近抓拍人像行为分析,大脑就是面向智慧商业场景,城市大脑的智慧分脑,做的更多的是千人千面用户消费习惯的分析,脸面是消费者直接看到的,我们布设100块左右人机交互的大屏幕,会带一双眼睛,去跟消费者进行互动,进行交互,我们搭建这样的平台,跟各种各样的内容商合作,他们的内容,用我们平台调用消费者喜欢的内容。所以让消费者打造全新线下购物愉悦的交互平台,甚至是打造社交交互平台,通过这样提供各个商家。

主持人:优必选的产品线也挺多的,包括一开始的人形的机器人上春晚,你们2B和2C是怎么组合拳的打法?

张钜:这是两条腿走路的方法,我认为2C未来的市场很大,我们的梦想就是让机器人走进千家万户,这个梦想一旦实现,那优必选就是非常厉害的公司,但是我们不能厚此薄彼,在2B市场很大,也一些订单会很大。

主持人:你们教育是很大的一块,另外还有2B的其他领域吗?

张钜:教育既是2C,也是2B,2C和2B,实际上来自深圳的企业是负责务实的,我们认为2B也可以用2C的打法打,既要两条腿走路,也要有智慧的开展这个工作。

主持人:深圳的企业开创了自己的路。

张钜:我们现在2B的大单是用了2C的打法,第一款的2C产品,第一个订单就卖了8.7个亿。

主持人:其实对于2B和2C,两位嘉宾的探讨也给大家带来一些启发。对于Video++极链科技也有一个问题,你们做的是AI+文娱,在一些视频领域,视频量非常大,刚才你说的这样的场景也很复杂,包括标签也非常多,但实际上AI+文娱,我理解最重要的是场景的深度匹配,你们如何从你们技术角度做到这么大量的视频包括这么多标签中做到精准匹配

董慧智:第一个我们做了很多的积累,我们其实整个链条是这样的,第一个我们把全网海量视频做扫描,目前我们有2012-2018全网所有热剧的内容,特别小的短视频不在其列,主要是热门到不热门,包含了所有的基本的标签,人物、场景、品牌、动作表情、物体等等。打完标签以后,标签是深入到镜头里面去的,我知道这个镜头里面某个对象,出现到消失过程中她做了什么事,有了什么表情,做了什么动作,这是一个基础标签,上面还有一层标签,叫情景表现,我们发现两个人一男一女在一个餐厅里面喝红酒,有蜡烛,第一定义这个情感标签可能是浪漫约会,一家人在一起吃饭,这个叫温馨家庭,这层是更高级的层次的标签,之后我们再做商业化很容易,浪漫的场景适合做I DO、蒂凡尼就更合适。眼镜我们和宝岛眼镜合作,几十种标签分别使用于人不同的需求,对应的有不同场景的标签,分类不同的场景,沙滩对太阳镜的促销指数可能是100,如果是深夜,一个小巷或者夜店对于墨镜的指数就是负100,这是指数标签系统,这是我们做标签的基础,我们用参数最高的匹配就可以找到最精准的点,这些都是全自动形成的,我们不像其他的,还有很多硬件的约束,我们这种基本上是以算法为核心驱动的,所以是可以完全全自动运行的。

主持人:你们根据不同场景直接跟C端客户推不同产品。人工智能的确有非常多应用的领域,但是因为今天时间关系,可能不在这个领域做太多的探讨,最后一个问题,对于普通的大众来说,人工智能带来很多好的体验,新的服务,但同时也给很多人带来了一些危机感,对于自己的未来,对于自己的工作,所以你们觉得未来最有可能被人工智能取代的工作有哪些?对于大众来说,我们该如何面对人工智能带来的这种可以说是机遇同是也是挑战和冲击?

陈宁:坦白讲,我认为说人工智能取代人类工作,更多可能是误导,人工智能的很多产品和技术,其实更多的是增加人类能力的外延,比如大疆的无人机,其实本不存在的这样的一些工种,那它确实创造了全新的。安保机器人未必取代物业保安,可能是跟人类更加高效的结合,一个保安可能带着三台机器人就可以管理整个小区,在协同工作中同时产生维修机器人,专门为机器人开发APP一系列新的工作,从长远来讲的话,其实我认为人类在21世纪会是一个快速发展甚至发生巨大变化的阶段,我们的社会甚至我们人类自身,如果谈到我们人类自身的话,这个话题可能相对敏感一些,有内驱型和外延型的转变,内驱型有基因转变,外延型就是人工智能,机器是不是冷冰冰取代人类?未必,更多的是通过外延型的技术甚至植入的芯片,可能会加速我们人类的一些进化,所以未必是机器和人之间的,主要也许会出现人机新物种的方向。我们会从互联网人机交互进入到人机融合的方向,就是人工智能时代。

董慧智:任何技术发展在消灭一些低端生产力的同时,也会创造更多的职业,这个已经屡试不爽了,上千年都是这样发展过来的,蒸汽机的出现,互联网的出现,消失了很多职业,在政府使劲的保护,但是保护不住,还在一天天消亡。同时创造出来的职业更繁多,今天我们看所面临的社会职业类别和200年前职业类别可能是几十倍上百倍的变化,今天随着互联网的发展,酒店试睡员职业都出来了,AI将会消灭的是重复性劳动、危险性工作,一部分只有逻辑没有创意的工作,却会催生出赋予创意性真正发挥人最强的感官感情以及创意方面更多的层面,当然维护整个AI的体系和发展AI体系也是一个很大庞大的产业。里面很核心的驱动力是因为技术的发展不断的扩大人的思维和活动的半径,人的思维半径越来越大,对应每个思维半径是分领域都会有新的职业出来。活动和思维的半径带来的都是新的机会、新的挑战,当然也会催生更多新的人类探索未知的能力,这些都是AI能够给人类的幸福感和快乐生活以及为未来人类发展提供了很多动力,而不是让更多人失业,这是完全不同的方向。

主持人:其实不是取代,更多的是融合,可能一些非常简单的重复性的劳动被取代,像流水线的工作,其实创造了更多新的工作机会,然后把这个工种,包括整个工作的生态业态也进行了改变,优必选的张总是否认同?

张钜:我认为AI人工智能时代一定会到来,害怕是没有用的,我们只有参与或者拥抱才有用,在工业革命时代看人工智能就如同农业社会看工业社会,农业社会怕机器出现我们会有大量的失业。必然会取代一些岗位的,我随便举个例子,比如汽车工业出来马夫就没有了,但马夫消失,就有司机出现了,随着时代的更替,技术的涌现,人类会找更有创意的事情做,我们在农业社会很难想象工业社会有哪些产业。我相信人类的智慧一定可以多的投入到有创意的东西,有附加值的东西,而不是简单重复或危险的,这些事情就交给机器人做吧。

主持人:非常感谢三位的精彩分享,谢谢。

责编:王艺

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