中国数字经济发展正步入快速发展的新阶段,正处于从量变到质变的关键节点上。会议全方位解读大数据AI时代的技术进程,深度解析人工智能行业发展、深度学习、区块链最新前沿议题。

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以下为AI与大数据发展趋势与应用论坛的圆桌论坛上的精彩演讲,由云现场整理。


主持人:中国科学技术发展战略研究院副所长、研究员 韦东远

对话嘉宾:

华为Altas生态拓展部部长 刘鑫

深圳市华付信息技术有限公司创始人 韩国安

科大讯飞深圳公司总经理 应俊

哈尔滨工业大学深圳研究生院教授、博士生导师、深圳市互联网信息协同技术与应用重点实验室主任

叶允明

南太产业运营公司总经理 黄万军


韦东远:首先,我觉得大家还意犹未尽,请在座五位嘉宾针对您自己所从事和研究的领域,对国家层面也好,大湾区层面也好,在未来发展大数据+人工智能的方向上,您觉得未来我们可能面临什么样的挑战?从您企业或研究的角度来讲,特别严峻的挑战是什么?请各位专家给我们总结一下。

    第二,面对大湾区现在的发展,各位专家认为我们所从事的领域在大湾区这个好的环境下,您所面临的巨大的良好的机遇是什么?每个人用5分钟的时间给我们做一个深刻阐述。接下来的环节,我觉得在座各位嘉宾都非常期待有机会跟我们几位专家学者进行对话,我们也希望设置五个提问。

刘鑫: 第一个,我们现在处于人工智能高速发展的时期,但人工智能发展中还存在各种各样的问题。刚才我的演讲材料中提了三个问题。一是现在算力的紧缺和昂贵,这是制约人工智能发展的第一个问题。现在看到,算力的增长趋势呈几十倍。现在随着一些网络模型的进步,对算力的要求越来越高,所以我们应该找到一种让更多的人更方便,或者更普惠、更便宜地在比较通配的算力下进行人工智能的开发,这是产业需要解决的第一个问题,华为也在致力这个方向。

    第二个,技术发展和人才缺乏的问题。现在技术发展得太快,人工智能开发的框架层出不穷,但人才的成长上,包括未来下一代的教育上,是存在一定差距的,如何让开发人员更熟练地掌握人工智能技术,让算法的科学家和真正懂行业的专家一起碰撞出更多的解决行业问题的模型和应用,这是现在需要解决的第二个大问题,既需要我们在基础教育上进行投入,也需要行业和学术界更多进行合作。这是我对第一个问题的回答。

    第二个问题,我们看过大湾区的一些分析材料,大湾区是中国人工智能发展最好的一块沃土,包括创新机构、孵化机构、新技术投资机构、产业环境,大湾区都是人工智能发展和大数据发展的最好支撑动力。我们希望跟大湾区的一些公司,包括像南太,我们希望跟他们进行更好的合作,把华为的技术能力和政府在产业扶持上的政策相结合,跟更多产业投资的公司和产业创新的孵化器一起为AI产业创新做更好的服务,这是我们一直想做到的事情。 

韦东远:刚才提到算力,这个方面严格来讲应该属于基础研究的部分。大家都知道,10月18日深圳正式成为国家科技部批准的人工智能试验区之一,到现在为止有上海、天津、杭州、合肥等几个地区先后被科技部创发司批为试验区,目的主要是推动关键技术的发展及核心技术的打造,特别提到从技术研究到应用技术研究到创新技术一体化的培育,都会对人工智能的推动和发展提供非常好的基础。刚才您提的这个方向,也可能也会成为大湾区未来发展的人工智能基础研究领域的关键点和痛点。

韩国安:华付信息做的是AI+大数据的综合解决方案,主要包括四个行业:智慧机场、智慧金融(主要针对银行)、智慧出行(主要是网约车出行安全问题)、智慧教育(主要针对综合教育方案及教育考试安全问题)。

    在大湾区,最重要的是人才。一是AI的算力和算法上,可能整个大湾区在人才上相对欠缺。二是在产业应用上,希望AI的参与者能更多体验到AI真正带来的提高效率及降低成本的本质,尽量避免做一些比较花哨的东西,少做一些好看不好用的东西,这是我个人的感受。

    在机遇上,大湾区非常好,有多年互联网发展的积累,给我们带来了巨大的数据及相关应用端的人才储备,所以对AI+大数据的发展带来了得天独厚的资源。现阶段也算是AI发展最好的阶段,之前三五年过早,往后就迟了,这是我个人的感受。 

韦东远:记得我们去年做大湾区蓝皮书的时候也做过调研,当时深圳地区和广州地区是全国做人工智能企业发展最快、企业数量最多的区域之一,所以深圳具有非常好的基础。您也介绍了整个AI与实体经济的深度融合,这是未来发展的趋势。我们有一个数据,工信部信息产业信通院发布了一个数据,全球目前以数字经济为主的产业产值大概是30万亿美元,美国12万亿,中国2018年达到4万亿以上,所以这个潜力是非常巨大的。AI与实体经济的深度融合,可能在未来会产生有宏大前景的市场潜力。

应俊:刚刚主持人说人工智能的发展目前碰到了一些问题,我就分享三点。

    第一,人工智能的立法,政府应该给予重视并进行推动。从现在的数据开放和隐私保护上,其实讲了很久,但相应的政治落地并没有执行,这个事情本身确实非常复杂,但如果没有一些法律法规的界定和牵引,会给人工智能行业的从业者带来一些困惑。包括对未来的使用和开放程度,会不会形成新的垄断?也会有一些讨论。包括在伦理上,人工智能未来的产业发展下去,一定会对有些行业和职业产生影响,包括简单重复的活动。对从事这个行业的人来说,他未来的就业机会在哪里?政府有什么样的引导?有什么样的政策?这都是一连串关于政策法规方面的事情。

    第二,人才。前面我讲了,人工智能非常依赖于高尖人才的落地,中央政府对深圳的定义是建设高水平、国际化的人工智能高地,那肯定就需要国际化的人才。这个时候我又发现,政府在进行人才引入的时候,在前期税收的政策上有一些收紧,这也会出现问题。

    第三,政府有时候制定政策会打架。比如科技部不断颁发一些促进人工智能发展的政策,但教育部有时候对这件事情持反向态度。前不久教育部还发了一个相应的文,限制电子产品在校园里的使用时间,这对很多人工智能在教育行业的从业者会产生一定影响。这两个政策之间的相互打架,未来也需要从政府角度进行更多的思考。 

韦东远:方才您提到的几个问题都是非常关键的问题,可能我们在国务院发布的试验区的文中有几点,一个是机制,第二个是围绕体制机制如何在大湾区做核心试验区,在核心技术的攻关与突破、产业链的打造、产业生态的培育、人才的培育和引进上有一些政策方面的指引。我觉得试验区的核心方向,就是在这个区域内有自己体制机制变化的探索。像您提到的税收也好,人才的引进也好,培育也好,这时候就要求深圳政府部门或地方政府部门围绕这个主要的目标推进体制机制的改变。就像我国在做自主创新示范区里的核心关键,就是体制机制的创新,试验区也要有体制机制的创新和人才独特的引进政策。比如跟香港合作,这种方式可能需要发挥政府领导部门的聪明才智,给大湾区创造一个更好的促进新一带人工智能发展的生态环境。

叶允明:我想谈一谈关于人才和生态的问题。从人工智能产业来讲,大湾区高等教育的发展还是跟北京及长三角区域有一些短板,高等教育在这方面的力量相对薄弱,这也是哈工大在深圳设校区很重要的初衷。人工智能的发展,最重要的就是人才,所以这些核心算法都需要人才。现在高端人才的缺口,我想在产业界也是深有体会的,各级政府部门要有相关的鼓励和配套政策。

    第二点,生态建设,还是要从人才角度来讲。包括刚刚华为的刘总也提到,我们有自己的硬件。实际上现在人工智能很多基础的平台、核心算法,现在在大学里应用的基本都是国外的技术平台,这个在我国未来会受限。像华为、阿里、百度这些大的企业,应该跟学校一起,在学校的课堂建设当中,用我们自己的硬件和平台,通过学生的推广和应用,促进产品更加成熟,这个也很重要。

    第三点,粤港澳大湾区人工智能产业的发展。首先要围绕粤港澳大湾区的制造业优势,怎样服务于制造业?我想这是未来具有很大成长空间的。二是不仅着眼于现状,而且要瞄准于未来。包括我刚才在论坛上讲的空间大数据,我觉得它的到来会远远超出我们原来的预期。像这些前沿方向的布局,也需要政府、产业提前布局。   

韦东远:叶教授提到人才是关键,我们也发现一点,突破人才、资本、信息等技术的创新要素流动制约加强治理。我不太了解其他部委最近的推进,但是在科技部这块,我们对人才政策和其他方面的政策都在逐步探索和研究的过程中,特别是方才刘总提到的隐私保护这方面,设置了专门的课题在推进工作,我估计在2020年之前应该有非常好的政策出台。同时,现在监督司对未来人工智能涉及到的隐私、数据安全、共享等一系列的法律问题已经提出了议案,跟中央上面的有关部门正在制定相关的法律,推进这方面的管理。所以这些方面,部里以及各大部委都在同时推进。

    同时,各位嘉宾也知道,现在处于更加关键的时期,国家正在制定2021年到2035年新一轮中长期科技规划,这个科技规划还涉及到“十四五”的科技规划,人工智能已被列为重大国家科技项目,正在实施和推进,这些方面都会对人工智能未来的发展提供非常好的环境。虽然在现在相对比较严峻的国际环境下,可能人才的流动受到一定的制约,但深圳作为创新最活跃的区域,我相信更多的人才会流动到深圳,给深圳做贡献。 

黄万军:我想讲两个问题。刚才提到大湾区人工智能产业的机遇和挑战,我想先讲五点机遇。

    第一,整个大湾区在人工智能产业发展上,创新的生态环境比较好。企业作为创新主体的地位确立以后,包括大湾区的创新主体非常高度非常集中,创新科技巨头都在这里,创新氛围也非常浓厚,比如资金支持、政策配套、交流和学术活动也非常密集,创新环境非常好。

    第二,大湾区在人工智能产业上的研发阵容比较强大,专利申请量也非常大。像华为、中兴、腾讯都建立了AI实验室,政府也建立了关于AI的实验室、研究院。有一个数字可以说明问题,每年专利的申请量和授权量,大湾区在全国是领先的,大湾区差不多占一半。尤其是申请量,接近全国的一半。从这些数据中可以看出专业的水平。

    第三,整个科技成果的转化速度非常快。因为深圳有创新优势,香港有大学科研技术的带头优势,具有国际一流的学科水平。在香港源起,在深圳创新发展壮大,然后走向全国、全球,这里科技成果转化的速度非常快。

    第四,深圳人工智能产业的基础比较好。因为深圳的主导产业是高新技术产业,而高新技术产业对整个人工智能所需要的,包括云技术、图像识别、自然语言处理等等都提供了可能。深圳的金融业、物流业都很发达,反过来为人工智能的应用构造了可能,包括大湾区的广州、东莞,广州定位成人工智能之城,东莞前两年也建立了人工智能工厂,非常好。

    第五,围绕人工智能的创新载体这几年发展的速度非常快。主要是广深科技创新走廊的深圳和东莞,这两个城市最密集,今后会形成以深圳为中心,以东莞和周边城市为连带的人工智能产业发展集群。

    从这几个点来看,大湾区人工智能产业的发展前景还有很大的预期。

韦东远:方才您提到,创新的主体是企业。十九大报告中有这样的一段描述,建立以企业为主体,产学研深度融合的技术创新体系。再往上一个层面,可能是国家创新体系。但是在我们理解的过程中,比如企业、高等院校、科研院所、中介机构以及其他的相关载体,构成了整个创新系统。未来的发展,一个创新系统如何运作?如何构成?这都是需要探讨的问题。

    科技部受国务院委托,目前正在研究国家创新体系和新的技术创新体制到底是什么样的构成要素,可能原先在研究的过程中,各位都知道,我们忽视了一点,就是知识的创造、传播、转移、成果转化之间的关系,单纯地把企业、高等院校、科研院所、中介机构融合起来作为一个创新体系,但这并不全面。新的发展阶段,比如2021年到2035年,我国可能会有一个新的视角重新审视国家创新体系,重新理解技术创新体系。这种情况下,对整个国家科技创新驱动的发展和高质量发展来说,甚至于像深圳这种改革开放最前沿、科技创新最活跃的区域,都可能提供非常好的支持和借鉴。


提问环节


 Q1:您好,我主要做投资,我会看一些健康产业和人工智能的项目。刚才刘鑫总反复强调算力的问题,现在美国的量子计算机可以把算力提高N倍,这个会不会对中国人工智能的发展产生很大的打压?现在人工智能比较领先的两个国家就是中国和美国,中国一直处于追赶的阶段,一些核心技术跟美国存在差距。量子计算机的出现以及算力的提高,会不会对中国的人工智能企业造成很大的威胁? 

刘鑫:你刚刚讲的量子计算,在我们看来是新一代的计算架构,因为我们现在的计算架构还是依托于以前的架构,只是在这个架构下延展出一些加速计算,像CPU计算、智能计算,更多偏加速计算和并行计算,但架构上没有新变化。

    量子计算作为新一代的技术架构,据分析,对现有计算架构的影响肯定会有,但不会来得那么快。我们现在面临的更多是AI现有的技术如何在产业落地的问题,新一代计算架构的影响,我认为从产业发展的角度来讲,仍然需要十年、二十年甚至更长的时间,包括类脑芯片的分析和设计。所以从产业发展的维度来讲,我认为更多是技术的挑战,从产业打压上还谈不到。

韦东远:刚才您提到的问题,我觉得涉及大家经常关心的所谓颠覆性技术的问题。大家都知道,数码颠覆了胶卷,咱们的手机颠覆了座机电话,核心就在于如何颠覆。就像刚才嘉宾提到的,没有一个真正的拐点出现,可能这是一个大的问题。   

Q2:感谢各位嘉宾。我想问一下华为的刘部长,大家知道现在5G的应用会越来越广泛,包括也听任总说过,其实6G在同步研究。刚才提到智慧家居、智慧金融、智慧医疗。未来五到十年的阶段,5G应用场景上发展最大的,您觉得是哪几个领域?或者说给生活带来的更大变化在哪?

刘鑫:首先,我不是5G方面的专家,但我可以简单提一下。5G目前的几大特点:超多连接、超低时延、超低带宽。目前从To C领域来讲,包括我们说的AR、VR,可能是它重点落地的方向,但5G更大的产业发展方向可能在To B领域。目前我们看到有很多案例,比如5G怎么应用无人机、智能制造、智慧医疗和矿山,其实都会考虑到5G技术在这方面的应用,本质上是从连接上解决问题,要么是让连接增多,要么是让时延变小,要么是让带宽变得更高,当然带宽和时延是彼此相辅相成的关系。

    5G+AI也是业界非常火的课题,以一个场景为例,你可以考虑到它如何实现与5G的协同。比如AR、VR的场景,要达到好的体验才能实现商业落地,本质就要解决时延问题。5G连接是通过通信降低时延的,而更多的AI技术,是用于图像云端渲染,本质也是通过AI能力和计算能力减少渲染时间,端侧更多是解码能力,也是为了减少时延的时间。这三段加起来,会让5G+AI的体验更好,从而会在更多的行业中解决它原来解决不了的问题。所以我建议可以看一下5G在To B领域如何落地,看一下AI在To B领域如何落地,并且看一下它们是如何结合在一起的。

Q3:刚才听到AI人才上有困难和短缺,有没有考虑过在国外设立科研研发中心?因为其实从国外引进人才到深圳是很难的,能不能在国外设立研发中心,然后把技术转移过来,这样会不会更简单一点?

叶允明:其实很多企业已经在做了,华为大量的科学家都是国外的人才,所以办好自己的高等教育,是我们的必经阶段,当然我们还需要努力。

Q4:我想问两个问题。 第一个问题,从金融层面来说,将来AI和5G怎样在金融领域进行融合应用?第二个问题,从各位专家擅长的领域来说,将来AI和5G发展到一定程度,对我们这个世界带来最大的变化是什么?

黄万军:人工智能在金融方面的范围比较广,核心层还是表面应用。比如咱们讲金融的支付,具体在金融智能投顾上的作用会更大一点,包括做券商投资项目的分析,通过大数据,可以对过去很多数据进行分析,目前应用的比较广泛,我大概知道目前应用比较成熟的就是在智能投顾上。

应俊:你的第一个问题是在金融领域有什么作用。我们公司在金融领域有一些探索,我们讲金融理念,必须要提一个机构——银行。银行对内部的系统会进行相应的管理,然后放贷出去。在这个领域,中国各个银行的能力参差不齐,像头部的一些银行,比如招商银行,这块的管理相对好一些。很多城市银行的分类比较差。

    科大讯飞在内地跟很多省份一起做商业化信用评估体系,跟着科学家团队,以及相应的用户一起,对管理进行分类,达到更好的用户数据,然后再交给他们完成放贷的闭环。

    第二个问题,AI发展到下一步,很多人都不工作了,他们会怎么样?我觉得首先这句话说的就不完全对,因为AI对人来讲是一个助手,而不是替代品。特别是在一些非结构性的,非简单重复性的工作,它都是无法替代的。比如艺术方面的修养、美学方面的修养,以及对更高科技方面的探索,这些部分是机器没办法替代的,因为你无法让机器替代人的情感,跟人类产生感情,这个目前还不具备,我们只是希望AI的发展把一些简单重复的活替代掉。

    就像教育方面,AI目前对人类的替代,是把老师从批改作业的环节中解放出来,但老师跟学生的互动,老师对学生的关爱,这是永远没办法替代的。

 Q5:应总,刚刚我们在听演讲的时候,您讲到科大讯飞的翻译,我差点儿上京东买了,因为我的小孩过段时间要去英国留学,但回头一想,我决定不买了。现在科技很先进,但我觉得交流是不能替代的。曾经有朋友跟我说,以后学英语没有用,但我是觉得英语还是要学,还是有用,这是跟人沟通的工具,毕竟这是一门语言。这个问题您怎么看?

应俊:你可以分成两种,一种是工具属性,就像我刚刚讲的,这些性质未来机器一定能替代。比如我们现在出去,如果你要去吃饭,完成最基础的需求,你不会语言,有科大讯飞的机器在身边,可以很快帮你进行翻译,也可以翻译菜单。

    但还是有一些因素,比如您跟您的女朋友说“我爱你”,会透露出很多感情。重心放在“我”上,是代表我爱你,而不是别人爱你;重心放在“爱”上,是因为我不是恨你,而是爱你;重心放在“你”上,说明我爱的是你,不是别人。就像您对您儿子的爱一样,我觉得这种是人类最伟大的情感。

韦东远:我也想问在座五位专家一个问题。现在网上提到美国人在做6G,华为肯定是有部署的。我不知道华为在这方面有哪些深度的考虑?同时,最近这几天各位嘉宾也看到了,区块链马上要跳进来了。区块链和人工智能之间会发生什么故事?

刘鑫:我先说一下6G的问题吧。从业界来看,6G属于非常早期的研究阶段,基本理论还没有定型,只是大家现在讲未来的网络是海空地一体的通信网络,也有看到美国开始在低轨卫星上进行大量布局。有人说我国也要布局低轨卫星、中轨卫星,并把对应的频谱做布局,这是属于国家在科技研究层面和战略布局层面在考虑的事情。但从理论发展来讲,因为6G的基本理论还没有定,需要大量基础科学和基础课题进行攻关,有大量基础研究的工作要做。在这些基础研究的工作之上才是6G,如果没有这些大量的基础工作的研究,6G就是噱头。美国虽然意识到这个问题了,但我相信只要我们在基础研究工作上做扎实,他们是抢不走的,我们也不用太担心。