皇冠app下载安装_沈南鹏与程维谈AI创新，他们都说了什么？

文丨亿欧现场作者 郝秋慧8月29日，由国家发改委、科技部、工信部、国家互联网信息办公室、中科院、中国工程院和上海市人民政府联合主办“2019世界人工智能大会”在沪举行，亿欧作为官方合作媒体为您带给精选辑共享：在产业发展主论坛中，红杉资本全球继续执行合伙人沈南鹏、滴滴上下班董事长兼任首席执行官程维、云从科技创始人周曦、寒武纪科技创始人兼任首席执行官陈天石、依图牵头创始人林晨曦展开了一场关于人工智能领域创意发展的圆桌对话。作为业内著名投资人与著名科技企业家，在投资、创意创业等方面将撞击出有了建设性的观点。沈南鹏指出，AI技术应用于落地早已是全球性的投资主题，企业给自己的标签仍然执著于“AI”，而在于拓展技术的横向运用领域，找到合适的运用场景、刚刚须要的产品。科技落地已是当下发展趋势，AI与传统行业加快融合将是时代发展的缩影，AI既在科技研发的星辰大海，又扎进了行业运用的厚重土壤。

而这归功于更好有能力、更加年长、富裕激情的创业者专心于科技创新与落地。程维谈到滴滴发展不已感慨，滴滴回头了6年重视企业发展之路，直到最近一年，7岁的滴滴认识到责任才是极大用户规模背后的承托。

他指出，交通上下班是一个海量的用户和海量的交通工具之间的供需相爱，滴滴将不会利用AI技术为安全性赋能，减少伤亡率，推展无人驾驶技术的发展，解决问题更加多交通上下班的问题。周曦擅于利用技术去空缺必须服务的产业，比如金融，他指出每个服务还不做到的地方，就不存在机会，AI可以把稀缺资源、专家、最顶级的服务可以10倍、100倍地拓展过来，让每一个人需要享用到更佳的服务。陈天石从自身芯片领域抵达谈到AI发展，他指出人工智能芯片只不过是整个行业的一块垫脚石，芯片将获取更加基础的动力，而以5G为代表的通信技术发展不会使得未来产生数据的量更加大，传输更加便利。林晨曦指出自身转入芯片领域是基于跨界融合，将视觉计算出来跟芯片融合在一起，跨学科的交流将推展具备爆炸性、突破性的技术变革，他期望人的好奇心、想象力将推展人工智能极大的发展，带给技术变革性的撞击。

沈南鹏指出，AI技术应用于落地早已是全球性的投资主题，企业给自己的标签仍然执著于“AI”，而在于拓展技术的横向运用领域，找到合适的运用场景、刚刚须要的产品。科技落地已是当下发展趋势。红杉资本全球继续执行合伙人沈南鹏：AI在科技研发的星辰大海里，AI在行业运用的厚重土壤中沈南鹏：敬重的各位领导、各位科学家、企业家朋友，今天非常高兴来参与人工智能的论坛，幸运地看到这么多AI领域里面顶级的科学家、最活跃的企业家和创业者，深感十分鼓舞。

今天上午刚宣告了我们国家新一代人工智能对外开放创意的10家领先企业，我坚信这一次是新一代的国家队。10家公司里面有4家是红杉资本投资的。作为背后的创业者，我们仍然活跃在科技创新创业的最前线，为杰出的创业项目获取服务和反对。

AI技术的应用于落地是我们长年注目的最重要领域，这是全球性的投资主题。在过去7年里面，我们在中国、美国、欧洲、印度都有跟人工智能涉及的投资。在很长一段时间里，大家谈到人工智能时早已习惯于从技术角度去远眺星辰大海，期望有最极致的计算出来，有运算能力最弱的芯片、最有效地的大数据分析模式，更加有人在尝试人工标准化智能，期望需要构建对人类智能的替代。

在过去60年中，科技获得了一系列突破的同时，让我们最激动的难道还是众多科技的落地。一批创业者很好地架起了桥梁，今天都说的都是十分好的企业代表。在我们显然，今天人工智能的创业经常出现了一些变化，现在很少人主动跑上来说道自己是家AI公司，但我们看见了信息科技创新企业把AI作为最重要的运用工具，在拓展企业的横向运用领域里面AI运用公司更加多了。

我是浙江人，江浙自古以来有丝绸知府的美誉，在这我想要谈一个纺织厂的故事，印象中的纺织厂是劳动密集型、作业刻板的企业，但一批先行先试的纺织工厂早已与AI技术开始融合了。浙江绍兴是中国纺织业的重地，有一批企业与红杉资本投资的一个人工智能企业合作，把所有的纺织和印染的设备展开了物联网和SaaS的改建升级，通过系统化的智能派单和统一的印染技术配方来反对更为柔性的供应链，总体产量和净利润提高了25%以上，这是一个十分好的例子，这是在当前国家政策的引领下，AI技术和传统行业加快融合的一个缩影。今天的企业挂不上AI的标签早已不最重要了，最重要的是寻找合适的运用场景、刚刚须要的产品，提高产业的效率，提高用户的体验。所以AI既在科技研发的星辰大海里，又扎进了行业运用的厚重土壤中。

在我们显然，助力AI创意有两个最重要点：首先AI人工智能要构建确实的产业价值。去年红杉资本对全球500强劲企业当中的50家里的CIO展开了一次调研，找到他们对AI的青睐程度完全是100%，作为AI早期运用的两个产品是十分有代表性的，一个是聊天机器人；第二个是机器人存留自动化，这些体现出有了极大的产业价值。

AI不仅修筑了全新的产业图景，比如自动驾驶，同时赋能传统行业，建构出有了极大的价值。然而竞争更加白热化了，随着算法、大数据、芯片等技术的标准化程度更加低，只有解决问题横向行业痛点才有机会沦为最出色的公司。第二，AI要以人为本。今天AI在网购行业的渗入早已沦为像互联网一样的基础设施，这个就必须我们需要在它发展当中奠下一个好基点，不管AI发展到什么程度，都一直服务于人、教化于人，同时在数据安全、社会伦理方面充分发挥相反的起到。

我在此举一个是AI运用医疗领域的例子，我们投资一家上海企业，初创期叫晟医智能，他们跟全国很多医院合作，为患者加装了一个动脉血栓的预警装备，一个系统需要让疾病的监控漏诊亲率上升70%以上，并节省了每个护士两三个小时的工作时间，医生需要花上到疾病病理研究和仔细观察上面去，让护士有更加多的时间注目在患者的心理纾缓和人文关怀上。这就是一个AI应用于助力人类的典型。今天我们非常高兴看见有一批中国的科技企业在踏踏实实地环绕着“以人为本”的人工智能方向发展，建构价值。今天圆桌会议的4家都是领军企业，他们的产品用在各种有所不同的领域里，比如滴滴上下班的智慧交通解决方案，在提高城市交通挤迫上获得了显著效果，依图和云从在视觉医疗领域里有很多场景的运用。

更让人高兴的是，这几位创业者都是80后，在他们身上有几个最重要的标签：科技能力强劲、商业嗅觉强劲、深信价值创意，对未来具有深刻印象的洞察、独有的解读，他们是这个行业当中回头在最前茅的人。接下来，我们请求几位企业家谈下他们眼中的创意与未来。

沈南鹏：我再行回答第一个问题，请求各位聊聊在你们各自的领域里面，未来的10年，人工智能的增长点在哪里？有什么样的趋势和规律？最寄予厚望哪些下一步的增长点？有什么样的规律？滴滴董事长兼任首席执行官程维：从发展到责任，我们用了6年程维：很高兴回到上海参与人工智能大会。过去7年，滴滴较慢发展的大背景就是移动互联网和人工智能在交通领域的应用于。过去6年，滴滴重视发展，愿景是要打造出全球仅次于的一站式上下班平台，期望有更加多的用户用于滴滴。最近一年，我们注目责任，思维极大的用户规模背后的安全性，如何提升服务，如何为全球用户获取更加安全性、更加便利、更加超值的服务。

AI人工智能是背后的驱动力。不管是工业时代，还是人工智能时代，所有的技术最显然还是要解决问题用户的问题、解决问题人的问题。

汽车是过去100年人类最最出色的发明者之一，但100年以后也带给了很多问题，比如说交通安全，因为交通事故不会有多达130万人遇难，AI能做到什么？它能获取新的解决方案，减少事故率的再次发生。随着城镇化普及，汽车更加多，城市不可避免地转入交通堵塞，AI、大数据究竟能起着什么样的起到，如何在工业时代之后的移动互联网AI时代解决问题，这是我们思维的。在滴滴的实践中过程中有一些尝试，比如在安全性领域，滴滴专车上都有一个摄像头，摄像头可以动态地通过计算机视觉去看司机是不是有疲惫驾驶员或者低头、迟疑，并去介入。原本我们都不能泛泛地跟司机说道，你要注意安全，但基于现在的AI技术可以给每一个司机的驾驶员不道德做到一个个性化的安全性报告，针对很差的个性化习惯作出一些安全性解决方案，过去这半年时间，我们看见平台上的交通事故发生率减少了15%，如果这是一个极大的规模，只不过挽回了很多生命，我想要这是短期可以做到的事情。

长年做到的事情，我们坚信无人驾驶一定是可以指数级地减少交通事故的再次发生。现在全球最差的无人驾驶AI大约跟一个普通人的水平将近。但未来5-10年，最差的自动驾驶引擎或许不会让人类驾驶员安全性事故率再行减少一个数量级。如果技术需要大规模商业普及的话，可以从百万伤亡率减少到十万伤亡率，这是极大的变革。

我们刚挤压了无人驾驶公司，不会投放更加多资源，我们期望更加慢推展无人驾驶载人测试在上海落地，让普通用户可以体验到无人车，在滴滴上可以打到无人驾驶的汽车，这个背后到成熟期还有很长的过程，必须资本和企业联合投放。除了创意技术以外，还有很多事情是可以做到的。

我们分析完了所有的安全性手段，短期最有效地的手段只不过是系安全带，所以借这个场合敦促我们所有的用户要系安全带，实质上在中国后座乘客只有3%的人会系安全带，这个数字在发达国家是50%，如果你系由上安全带，交通事故之后的伤亡率不会上升75%。不仅是人工智能，我实在不会有很多手段都会使得我们的上下班更为安全性。另外是很相当严重的交通堵塞问题：怎么样提升汽车用于效率。

一方面，很多人同方向而讫却打将近车；另一方面，很多车上的座位是空闲的，拼车是我们实在很好的解决方案。过去我们是叫一辆车，未来我们是叫一个座位。近期的大数据和人工智能技术可使组合而成亲率多达70%，有20%以上的用户早已习惯拼车上下班，这样不会相当大地提升城市道路利用率，获取了更加高效的解决方案。交通上下班是一个海量的用户和海量的交通工具之间的供需相爱，它很难靠人去做到给定，必定是动态地通过大数据和AI来推展，这也是AI发展的最重要领域。

云从科技创始人周曦：每一个服务不做到的地方，就是机会周曦：今天上午很多人关心人工智能把活都腊了的话，人类怎么去找工作。我自己的了解是，人工智能未来就是要获取几乎不一样的服务，因为我们现在享用的服务还远远不够。云从自己虽然做到很多行业，目前做到得最差的行业是金融，就是全国绝大部分的银行核心系统都有云从的身影。以金融为事例来讲，国家拒绝是普惠金融，这是什么概念呢？就是期望我们的金融机构，比如四大行需要服务好每一个民众，不管你是遗一千万还是一万块钱，银行都应当给你获取最差的服务，他们做了吗？不有可能做。

最差的银行比如说工行、星展银行，也只有10万个客户经理，10万个客户经理怎么能服务好10亿个民众呢？服务能力远远不够。国家拒绝服务小微企业，我们有几千万个小微企业必须客户经理去研究，能研究确切小微企业的每个市场需求吗？做到将近。

这就谈到了服务能力。上海是全国最繁盛的城市，为什么大家还要卖学区房呢？解释教育资源是相比之下敢。

上海是这样，周边的小城市和城镇乡村呢，我们每一个儿童都受到了公平的教育机会了吗？大家挤迫在三甲医院，实质上医疗能力远远不够。AI把我们的稀缺资源、专家、最顶级的服务可以10倍、100倍地拓展过来，让每一个人需要享用到更佳的服务，这是AI的未来。这件事情产生出来的就是极大的机会，机会就是现在每一个服务还不做到的地方。

现在大家不不愿跑完银行去网点，因为手机银行获取的标准化服务跟手机网点是一模一样的，是实在没适当去。如果银行能获取针对每个人几乎有所不同的产品，比如我想换一个新的工作，想要卖一辆车，有一个上下班计划，都可以来自定义一套服务，那我去不去网点？当然去了。业务银行现在还没把服务能力和前台服务体系融合一起，这就是机会。这是第一点。

第二点，这些机会是很好，但AI公司怎么去做到呢？只不过尤其无以。因为要解决问题任何一个问题，它不是一个点。任何单一的技术点足以解决问题一个市场需求的闭环，AI是一个发展和协同的过程，不会点线面地回头下去，从一个点集合起来变为一条线，一条线能打穿着解决问题一个问题。渐渐地会有更大的公司构成一个面，在这个面上面所谓平台型，需要产卵出有更加多的线来，它需要把更好的点转入到面的土壤里面来，这样就产生未来极大的AI愈演愈烈时代，谢谢。

寒武纪科技创始人兼任首席执行官陈天石：AI芯片是一块行业垫脚石陈天石：今天上午我们听得各位大咖讲了很多人工智能的前景及未来落地应用于。人工智能芯片这个事只不过是整个行业的一块垫脚石，期望大家都能作好，大家作好之后，我们大自然也能好一起。

我们的未来发展各不相同整个人工智能行业未来落地的情况，落地场景就越多，场景就越简单，运算量越高，大家对芯片的拒绝也越高。做到芯片主要特别强调三个元素：第一个元素是性能，就是算得快，第二个性能一定要好，第三个是功耗，说白了就是省电、节省成本。大家期望卖低廉的芯片，还有是编程一起较为便利、易用性、灵活性。

未来人工智能行业发展有两点对我们的芯片是极大受到影响：第一点是大家都提及用人工智能来解决问题实际问题，AI本身是一种赋能技术，融合到有所不同场景以后不会更为缩放。行业更加大，未来不会赋能更大产值，背后都必须很简单的人工智能运算，这就是芯片给大家获取的基础能力。第二点，以5G为代表的通信技术发展不会使得未来产生数据的量更加大，传输更加便利。从物理世界到数字世界，信息的互相交换更为更容易了。

在市场需求之下，我们要去处置物理世界转入数字世界的信息。这些信息就必须用人工智能的方法展开处置。

不管是文本、视频还是语音，数据量越高，处置的市场需求越大，对芯片的拒绝越高。从这两个角度来看，我对人工智能算力或者芯片行业的发展充满著了信心。我们公司也不会持续在这件事情上希望，不管是做到云端还是未来边缘外侧芯片，我们都要给大家获取最差的、尽量最低廉之一的人工智能芯片。谢谢大家。

依图牵头创始人林晨曦：跨学科交流是技术变革的关键林晨曦：技术的确是能带给十分大的变革和落地。我们可以辩论人工智能普及的关键是什么，我指出关键是一个智能的密度。

从微观角度谈，芯片是十分核心的，算力在多小的面积里面能获取多大算力，使人工智能的计算出来是大家用得起的，这是很核心的要素。从宏观角度谈，人工智能在未来世界里是无所不在的，每一平方米，每一分钟，每一个不道德里面究竟哪一些早已被人工智能化了，这是宏观的。

这不仅是一个视觉计算出来、语音计算出来，实质上是多模态人工智能技术的问题，我们考虑到的两个人工智能技术早已被论证了，最重要的关键是智能密度的问题。我们指出人工智能一如十年前一样有极大的想象空间，是今天显然没想象到的。

这个行业事实上是由好奇心、想象力来驱动的，答案应当从科幻大片里面去找，这是很有意思的地方。什么时候最需要产生爆炸性、突破性的技术变革呢？我们指出跨学科的交流是最重要的，比如说两年多前，我们开始做到芯片，把视觉计算出来跟芯片融合在一起，那你就可以使视觉计算出来这件事情下降一个台阶，让大家用得起。

前段时间，我们转了一个人工智能制药公司，很多时候的能力就是跨学科，这是可以带给技术变革性的撞击，也是想象力仅次于的地方。

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