由產業界推動的人工智能潮流 學術界認可嗎？

網易科技訊12月17日消息，由中國人工智能學會主辦，網易科技承辦的2016中國人工智能產業大會暨第六屆吳文俊人工智能科學技術獎頒獎盛典今日在深圳登喜路國際大酒店舉行。

本次大會以“AI新時代·產業新動能”為主題，在圓桌論壇環節，武漢理工大學嚴新平教授，清華大學孫富春教授，北京航空航天大學王蘊紅教授和北京科技大學的班曉娟教授就"人工智能技術創新與產業崛起"等問題進行討論，發表了各自的觀點。

嚴新平表示，縱觀國內外產業的創新發展，很重要的途徑和模式就是產業合作，因自己也參與過聯盟和產業合作的組建。人工智能如果要得到更好的發展、合作共贏，發揮各自優勢非常重要。產學研合作是要本著合作共贏來推動各自的發展，人工智能的產業發展必須要大力發展這方面的途徑和模式。

孫富春認為認知科學是人工智能下一階段發展的重要源泉，而產業發展也離不開人工智能的發展。為什么認知科學推動了人工智能的發展？現在的深度學習做得比較多，視覺的解剖學發現，人的神經網絡單層之間是有反向連接的，將反向連接用進去以后就發現在環境建模和識別上效率大大提高。強化學習跟大腦皮層里的紋狀體結構是一致的，下一階段人工智能要有發展，必須要靠認知科學。

其次是創新，未來五年影響人工智能的五大技術就是視覺、聽覺、嗅覺和味覺、觸覺，我們都希望機器人有認知能力，但是現在的機器人還不具備這種能力，將來機器人特別需要這種視覺和觸覺的突破，我們的發明和創造都離不開人工智能，所以人工智能是推動未來產業發展的重要源泉。

王蘊紅認為人工智能的學者們終于等來了春天。這次和以往不同，人工智能的火爆是由工業界推動，而不是由研究者推動的，是工業界從應用反推了研究?，F在人工智能在很多領域獲得了成功，包括強化學習等等一系列的學習方法。在這之后一直有種說法，目前的人工智能的產業也是有一定的泡沫，但是泡沫會促進產業發展也會促進研究發展，但是我們也需要看到泡沫下面一些實質性的問題。

王蘊紅所理解的產業和真正的產業有很大距離，如果這個產業是高技術產業，能夠獲得成功和這些學界、工業界更緊密的結合是分不開的。雖然有一些高端學者的加盟，但事實上在人工智能領域，在應用大規模爆發的時候，所需要的人才一時可能有些短缺。

班曉娟認為人工智能產業在當前是非常受重視的，因為中國很快就步入老齡化社會，中國的醫療條件無法滿足老齡化社會需求。如何通過人工智能補充這種醫療的不足，是擺在當前社會、國家面前的問題，也是必須要解決的任務。如何利用智能方法幫助老人快樂健康的生活，也是必須要解決的問題。

此外在醫療服務方面，班曉娟表示以利用大數據為醫生提供遠程信息服務，可以減輕醫患之間不接觸的情況。在大數據的支持下，給醫生進行分診，還可以減輕患者到醫院的時間成本，加快醫療進程。人工智能確實是一個很典型的交叉學科，希望人工智能能夠以交叉學科為平臺，為國家真正培養出科技領軍人才。（Sherwood）

以下是圓桌討論實錄：

劉成林：感謝周楚新博士的精彩演講，也再次感謝下午七位嘉賓的精彩演講，主題演講到這結束，下面是圓桌論壇的時間。我先把論壇的幾位嘉賓介紹一下，來自武漢理工大學的嚴新平教授，清華大學的孫富春教授，北京航空航天大學的王蘊紅教授，來自北京科技大學的班曉娟教授，華中科技大學的黃心漢教授。首先請每位嘉賓花一分鐘做個簡單自我介紹，介紹你的單位和你所從事的工作，我們后面有一些議題，讓每個人做三分鐘左右的主題發言，最后留點時間可以現場交流。

班曉娟：我來自北京科技大學，我所在的是智慧醫療專委會，現在人工智能在醫療方面應用越來越廣泛，所以我們的專委會有一系列企業跟著一起參與，我相信我們的專委會會越辦越好，謝謝大家。

王蘊紅：大家好，我來自北京航空航天大學，我們是智能交互專委會，我們專委會主要的感興趣領域是智能交互與交互智能，在教委會可能明年的兩個主要活動，第一個是學科交叉論壇，還有以產業牽頭的一系列產業來引領的活動，歡迎大家關注。

孫富春：我是來自清華大學的孫富春，我所在的是認知系統與信息處理專委會，主要從事智能認知以及在機器人當中的應用，主要的應用想圍繞著下一代機器人認知，最后是產業發展，我特別希望我們的工作得到產業界的支持。

嚴新平：我來自武漢理工大學的嚴新平，我是學校中心的創始人，也是人工智能學校智能交通專委會的創始人，我們智能交通專委會是面對智能運輸系統，包括車、船和無人機，智能交通是人工智能非常熱門的領域，我們也希望業界和學術界來關注這方面的發展。

劉成林：今天論壇的題目是AI技術創新與產業崛起，我們這幾位嘉賓都是來自于學術界，我們講的可能會偏創新一點，但是沒有關系，大家都會有跟產業密切合作的經驗，而且我們平時做的研究也是面向應用的，因為人工智能領域本身就是一個面向應用的領域，整個信息技術都是面向應用的，而且我們平時在研究當中，都有很多跟產業界密切合作的經驗，像我們的研究，包括研究的選題和對學生能力的培養，都要考慮他們將來可能會走向產業，事實上我們培養的研究生畢業之后，多半都是在工業界。今天在座朋友可能來自產業界朋友比較多，我想大家也希望聽學術界的看法，也希望能跟學術界有密切的合作。首先我想請每個嘉賓做一個簡短的發言，因為題目是AI技術創新與產業崛起，你們可以談談對AI產業的現狀或者自己的看法，也可以談談現在國內講得比較多的科研人員創業的看法，還有產業合作的看法還有你自己的親身體驗。在我們平時的研究當中，我們面向產業應用，怎么研究，怎么去選題，怎么培養人才，有哪些培養的經驗，如果你們有其他的想法，只要跟題目相關的都可以。

嚴新平：縱觀國內外產業的創新發展，很重要的途徑和模式就是產業合作，因為我本人在學校工作的時候，也參與過這樣的一些聯盟和產業合作的組建，人工智能要得到更好的發展，如果要合作共贏，發揮各自優勢是非常重要的。比如現在關注在水上和水下的智能系統的開發，最近我們跟學校簽了一個戰略合作協議，因為他們有很好的業績，我們學校在算法和智能系統上有一定的基礎。產學研合作是要本著合作共贏來推動各自的發展，AI的產業發展必須要大力發展這方面的途徑和模式，謝謝。

孫富春：我是認知系統與信息處理的專委會，認知科學是人工智能下一階段發展的重要源泉，而產業發展也離不開人工智能的發展，為什么認知科學推動了人工智能的發展，我講幾個實例?，F在的深度學習做得比較多，視覺的解剖學發現，人的神經網絡單層之間是有反向連接的，我把反向連接用進去以后就發現在環境建模和識別上效率大大提高。第二就是2015年和2013年有一個重大發現，人本身的神經源隱層（音）是遺傳的，不是學習的。第三個是人工智能發展的里程碑的第二個里程碑，就是阿爾法狗的強化學習，其實強化學習跟大腦皮層里的紋狀體結構是一致的，下一階段的發展，人工智能要有發展，必須要靠認知科學，就是我的專委會想做的事情。第二想做的就是創新，為什么人工智能是未來產業的創新呢？第一是手機，每個人都有，每個人都愛好自己的手機，但是這個手機之間的競爭是什么？我的像素多少，我現在是雙鏡頭的識別率是多少，我的手機可以識別你的顏值，我的手機可以測量這個衣服究竟有多好，未來五年影響人工智能的五大技術就是視覺、聽覺、嗅覺和味覺、觸覺，你到餐廳吃飯就會看到，手機一放，這個菜里面沒有激素，這個菜是綠色的，菜值是95分鐘，你可以放心大膽的吃，如果未來手機有這么創新，每個人都會買，因為生命是無價的，健康是每個人最重要的。我們都希望機器人有認知能力，比如我這個手，機器人握著這個手是溫暖的，有感知，我們都知道和小孩牽手力氣不要太大，用大了他會痛，但是現在的機器人還不具備這種，我想將來機器人特別需要這種帶感知的，有人工皮膚，有肌肉控制雙手。第三個里程碑是人造視網膜，這個已經可以讓什么也看不見的盲人看到模模糊糊前面的障礙，現在問題巨大的突破是視覺和觸覺，所以我們一件一件的發明和創造都離不開人工智能，所以人工智能是推動未來產業發展的重要源泉，我特別希望產業界朋友跟我的專委會合作，希望更多的人加入我的專委會，共同推進人工智能產業發展。

王蘊紅：人工智能的這些學者們終于等來了人工智能的春天，這次和以往不同，是由工業界推動，而不是由研究者推動的，是工業界從應用反推了研究，現在人工智能在很多領域獲得了成功，包括強化學習等等一系列的學習方法，在這之后一直也有一種說法，目前的人工智能的產業也是有一定的泡沫，但是泡沫會促進產業發展也會促進研究發展，但是我們也需要看到泡沫下面一些實質性的問題。深度學習之后，后深度學習之后又是什么？如果是從人的感知上來說，人的這種智能的提高，是和交互分不開的，我們在學習的過程中是一個不斷交互的過程，所以從生物這樣的啟迪來去加強人工智能的研究，是一個必經之路。另外，人本身是通過人與物的交互，人與人的交互，人與社會的交互，不斷的感知環境并且體現存在感的，所以智能交互事實上是人工智能不可或缺的一部分，李院士團隊在無人駕駛車上，在智能交互已經做了很多有益的嘗試，我們專委會也將在這個領域做一些更深的嘗試。另外我們也認識到，比如以深度學習為引領的一系列研究，做算法的這些研究者，他們更多考慮算法的性能，所以我們在明年有一個活動，我們不僅僅是需要做研究算法的人，還有很多之前所認為不是特別核心的，包括一些包裝、一些環境的設計，一些硬件等等和工業界一起討論，什么樣的算法是在什么樣的環境下是最優的。另一方面，人工智能產業在現在有一個得天獨厚的條件，在國際上，華人這方面占了很好的比例，跟計算機相關的研究方向來說，計算機視覺和人工智能領域，我們的著名學者的比例是非常高的，現在有很的華人學者紛紛被大公司所挖去，現在也涌現出了非常好，非常優秀的年輕學者創業，為這個創業注入新的活力。但是再往下走的話，并不是每個人都能成功，真正能把技術落到實處，還需要跟一個產業界更為緊密的結合，所以我們也關注到了這個問題，所以會從投資、產業到技術，大家一起探討產業究竟是怎么樣的。我自己在高校很多年，我所理解的產業和真正的產業有很大距離，很多研究者也是這樣，如果這個產業是高技術產業，能夠獲得成功的話，和這些學界、工業界更緊密的結合是分不開的。另外我們也看到，雖然有一些高端學者的加盟，但是事實上在這個領域，這種應用大規模爆發的時候，我們所需要的人才一時可能有些短缺，所以協會也關注到這個問題，從增設學科的角度，在做方方面面的工作。因為國家的人才培養是以學科為引領，要教育部先把學科立上之后，才有方方面面的資源，所以我們也在做相應的工作。

班曉娟：我們的智慧醫療專委會是一個偏重應用的專委會，偏重實踐的，所以從成立的這兩年來，我們得到了企業各界的大力支持，例如專委會現在有企業全員參加的會員就已經有兩個，同時為了專委會的活動也投入了很多，例如每年會出錢來做電子大賽，可見社會對智慧醫療的關注度是很多的。確實這個產業在現在這個時代是非常得到重視的，因為中國很快就步入老齡化社會，中國的醫療條件大家是知道的，擺在了大家面前，從各個方面投入都不足，特別是人員的不足，我們如何通過我們的人工智能，能夠補充這種醫療的不足，是擺在我們的社會，我們的國家面前的，必須要解決的任務。所以實際上我們的很多企業也看到了這個商機，我們應該從哪些方面做一些工作呢？例如對于養老的服務方面是可以做一些事情的，因為大家很快會面臨一個家庭兩個孩子撫養好幾個老人，這時候再想用以前的養老模式是不行的，我們如何利用我們的智能方法，能夠幫助老人快樂健康的生活，是我們必須要解決的問題，這是一點。另外在醫療服務方面，我們可以利用這種大數據能夠為醫生傳過來他遠程的患者信息，這樣可以減輕醫患之間不接觸的情況。這是將來或者現在很多人在做的事情，另外我們在跟醫生的接觸過程中，因為我們做智慧交流和醫生接觸比較多，也發現了一些問題，我們企業在做智慧醫療的時候，一定要記得什么可為，什么不可為，你可以在大數據的支持下，給醫生進行分診，這是可以的，可以減輕患者到醫院里隨便亂找，減輕他浪費時間，加快醫療進程。但是你想通過自己的做法，完全代替醫生來診療，這個其實在跟醫生的接觸過程中，會發現醫生不是太認可的，因為生命太可貴了，完全靠機器來診療，從醫生的角度，是信不過的。所以我們要知道什么可為，什么不可為，你盡量的輔助醫生來去做，和他形成一種共同體，幫助他來做什么事情，但不要完全替代他，這是我們覺得應該做的事情。這是我對智慧醫療的看法，另外我想說一下我們學科的研究生培養的想法，前兩天正好有幸參加了一個會議，當時聽一個日本的工業大學的院長說起他們如何培養研究生，他們說他們國家用了大量的錢來培養交叉學科的研究生，例如花很多的錢培養計算機和生命科學兩種交叉學科的研究生，為什么要這樣做呢？我覺得有一句話讓我深深受觸動，他要培養領導者，他要培養日本科技的領導者，為什么說是領導者呢？他說當一個任務放在一個組面前的時候，特別是這個任務是對你來說非常陌生的，一點都不知道的情況下，你如果知道下面該怎么去做，那你將來一定是個領導者，就是說你能夠解決這個問題。人工智能確實是一個很典型的交叉學科，我希望人工智能能夠以我們的交叉學科為平臺，為我們的國家真正培養出我們的領導者，我們的科技領軍人才，謝謝大家。

劉成林：人工智能的幾個方面就是感知、認知、語言和行為，可以說每個行為都離不開感知，這就是一個模式識別的過程。下面我想談一下在產學研合作方面，學術界跟產業界在研究題目上怎么進行分工的問題。我在日本的研究院工作過六年，那時候做的離產品比較近的工作，回到國內之后，這十幾年的研究課題，有的課題離應用、離產品比較近，有的比較遠，最近幾年才慢慢找到一個平衡。為什么這點很重要呢？學術界在選題的時候，選題比產業應用超前多少，拉開多大距離，這確實是一個非常敏感的問題，如果說前沿交叉科學比較理論性的，超前十幾年都沒關系，從長遠來說肯定是對學術界，對產業界有價值的。但是做真正比較超前的，比較理論基礎的，比較交叉的前沿研究比較少數，我們多數研究生做的課題，還是應用性比較強的，這種應用基礎研究，我現在感覺就是離真正產業應用超前三到五年會比較合適，為什么是這個距離，因為博士生培養也就是三年，有些人讀五年，等博士生畢業的時候，三到五年做出來的東西，可能可以轉換成產品，可能不是完善的產品，但是至少是變成某個產品或者某個系統里的某一個模塊或者某個技術環節。為什么我的體會比較深，因為我有過這方面教訓，有時候我做得離工業產品太近，在我還沒有做出來的時候，工業界已經做出來了，這時候博士生就比較尷尬。還有一些比較超前的研究，離應用比較遠的，做完了之后，博士生畢業之后，可能幾年之內你還看不到這個東西有多大用，而且現在研究生找工作，要找條件比較好的，一般就是產業界的高科技公司，如果他做得太超前，畢業之后這個東西還看不到應用場景的話，找工作也比較困難，除非在學術上很強，你發表了多篇文章。應該說這是我在學術界和產業界合作方面的經驗。下面只有10分鐘時間，想把時間留給現場的朋友，看大家對產學研合作相關方面有沒有關心的問題。

提問：聽了各位專家的演講，我想問一個問題，之前李開復說科學家創業的時代已經來了，我們看到有些做科研的出去創業，也有很多巨頭挖了很多高效的人才，在人工智能的蓬勃發展時期，產業界和學界工業界，他們的關系是什么？

王蘊紅：您提的問題非常好，我們所認識的一系列在這個領域做得非常好的教授們，他們都是從國外挖回來的，他們如果有一天想回到學界也是有這條路的，目前我們的大學，可能還沒有這條路，所以我們覺得，如果像這樣問題的解決，可能是一個從政府層面和全社會層面共同努力才能夠解決的問題，他們能夠被挖來，事實上是隨時能夠回得去的，如果國內不解決這個問題的話，可能有很多的教授們不敢踏出這一步。

嚴新平：這個問題我再補充兩句，因為我們是大學工作，大學的學科是多元的，每個大學的定位也應該是多目標的，從整個產業鏈來講，AI的產業發展肯定是有技術研究、應用技術研究和應用研究和產品化過程，所以還不能一概而論的說，也可能你做技術研究的，比如做十年十五年以后的應用問題，你肯定是以大學為主，對同一個大學，在這個大學里有基礎學科的，有應用學科，這個分工也不一樣，這是我個人的看法。另外我順便說一下關于下海創業的問題，因為現在中央發了文件，我認為這是知識分子創新的熱情和推動我們國家萬眾創業大眾創新的非常重要的舉措。八十年代和九十年代的做法，跟兩千年外部影響因素是不一樣的，兩千年主要是IT技術發展以后，使得我們有更多的如何和產業化結合的途徑。如果一味的強調可以去企業一段時間再回到崗位，我們經常說術業有專攻，現在我們國家提倡工匠精神，如果一個優秀的學者，又兼顧產業又兼顧學術研究，這是很難的。但是很多教授不是企業家，也不是市場資本運作家，這是我的觀點。

提問：我是來自產業的，我有一個問題，現在創業是比較盛行的，解決國家發展的問題還是在教育上，關于AI這一塊大數據學習、人工智能，用什么樣的方式可以普及到小學或者中學的低層次教育，把這種觀念灌輸進去。

王蘊紅：這方面中國科協也做了相關工作，不管是機器人也好，相關的其他學科也好，這是離不開編程的，包括機器人的應用，所以在最新版的教育部的新課標里，把這一塊的內容，包括機器人相關的內容，寫到了高中的教育里面去，現在包括行業協會也好，包括一些其他行業也在促成在中小學有這樣的編程和素質的培養，這方面也做相關工作，而且目前也有一些成績，包括像flash這樣的一些適合中小學學習的語言，也有這樣的機會，一直在努力，而且這幾年還是有成績的。

劉成林：如果你們有人投資，而且有回報的話，我相信應用起來非?？欤绻a業界在回報上有所考慮的話，教育領域的應用太多太多了。

提問：各位專家教授好，其實我也是做教育的，現在我是做互聯網+K12的教育，中小學生的教育，現在我沒有出來創業，但是我想做一個針對幼兒教育，今天來參加這個會就想找一些尋求這方面的解決方案，因為在兒童的陪伴，游戲以及教育方面，交互體驗是很重要的，如果做一個遠程教育的話，我想怎么能增加客戶的體驗，孩子的體驗？怎么對他進行教育？我更深度的問題是，怎么能尋找到高校的資源，高校的科研能力，來為我創業做一個后盾？這是我最關心的問題，從哪個渠道去了解，怎么得到這個資源？我不知道高校的科研項目怎么跟社會上的這種本身需求做實際的對接。

劉成林：你做幼兒教育主要需要的技術和交互的技術，但是你不知道需要通過什么渠道去了解這個技術。

孫富春：我試著回答你的問題，教育從娃娃抓起，機器人要從教育機器人抓起，這就充分說明了機器人教育和幼兒教育有根深蒂固的聯系。美國有一個大的國家計劃，叫六百計劃，他的小孩子從4歲的時候，小孩在小學里學機器人，幼兒教育里牽涉到很多問題，在機器人里面是最復雜的部分，既有你講的人和機器人的交互，還有兒童心理學方面的問題，兒童再教育過程里牽涉到很多的是他的心理在跟機器人交互的非常重要的問題，再就是怎么樣把娛樂跟教育聯系在一起，這都是機器人教育，教育機器人里面臨的重大問題。首先是人機交互，就是讓機器人的語言和兒童之間進行和諧的交互，大家都知道，中央電視臺幼兒節目的老師，他的聲音就是跟兒童最喜歡的，這方面機器人可以做到，可以把聲音合成。第二個是師教，這樣兒童的教育里很快就能學到過去沒有學習到的東西，所以教育機器人可以把它評級，設置各種課程去做。我的一個博士生就在做教育機器人，做得還不錯，已經B輪融資。最近我們也跟清華大學出版社出一套關于教育的叢書。第二個問題是兒童心理學，這就需要搞兒童心理的人來研究機器人具有什么樣的行為，他能更好的跟兒童交互，讓兒童更好的學習，養成非常健康的心理。一個孩子童心的塑造是決定他一生的成長，這方面可以讓機器人給我們做示范。還有機器人在娛樂方面，也可能做很多人難以做到的事情。最后一個，人在成長的過程里，一直是把一個生命系統和人工系統做交互，兩個系統互相交互。

班曉娟：現在各高校都有這種創新的中心，學生創業中心等等這一類的，我覺得企業可以跟這些中心聯系一下，另外我介紹一個經驗，我們做青少年創新大賽的，我們做伯爾電子杯大賽的，每年拿出幾十萬塊錢，收集全國大學生跟他們的醫療相關的這種設計的大賽，因為學生的很多思維其實是很有這種創新性，也很接近實際的，他經常通過這種大賽，給企業開拓了很多的思路，所以我覺得企業其實有的時候可以借鑒一下他的這種方法，所以他才會每年一年接一年的做下去，這也是很有力的方向。

劉成林：再次感謝各位的提問，感謝各位嘉賓，謝謝大家。

(編輯：小酷)