園區兩家企業摘得吳文俊人工智能科技獎企業技術創新工程獎湖畔論劍：挑戰與機遇，AI產業應用落地與產業生態建設

○記者 鄒孝聽

“吳文俊人工智能科學技術獎”簡介：

于2011年1月6日正式設立，由中國人工智能學會發起，得到了杰出科學家、數學大師、人工智能先驅、我國智能科學研究的開拓者和領軍人吳文俊的支持。該獎項獲得者具備提名推薦國家科學技術獎資格，被外界譽為“中國智能科學技術最高獎”，代表人中國工智能領域的最高榮譽。第八屆吳文俊人工智能科學技術獎由全國各地提名推薦，經40余名院士、專家組成的評審委員會評選后，共評出70個獲獎項目成果。

近年來，生物醫藥、人工智能、納米技術應用無疑是蘇州工業園區大力發展的三大新興產業。去年，《蘇州工業園區人工智能產業發展行動計劃》的發布更是在全國率先布局以云計算和大數據為支撐的人工智能產業，從龍頭企業引進、智能制造技術應用、產業創新生態系統優化、產業發展基礎強化等多方面給予支持。據了解，目前，園區集聚了相關企業600多家，覆蓋工業、通信、信息技術、交通、教育、醫療、金融和生活消費等領域。一批企業獲得億元級融資，形成估值上千億元的產業集群。

12月9日，第八屆吳文俊人工智能科學技術獎頒獎典禮在園區舉行。蘇州思必馳信息科技有限公司和蘇州清睿教育科技股份有限公司分別摘得吳文俊人工智能科技獎企業技術創新工程獎。園區人工智能產業又一次受到了廣泛認可。

中國人工智能學會副理事長、北京大學（深圳）研究生院院長劉宏主持了2018中國人工智能產業年會圓桌討論，國家發改委產業經濟與技術經濟研究所副主任盛朝迅、科學技術部新一代人工智能發展研究中心副主任李修全、北京百度網訊科技有限公司高級副總裁王海峰、深圳云天勵飛技術有限公司董事長兼CEO陳寧、重慶中科云叢科技有限公司副總裁溫浩、北京明略軟件系統有限公司董事長兼CEO吳明輝、蘇州工業園區元禾股權投資基金管理有限公司執行合伙人李瑩參與了圓桌討論，在獨墅湖畔開啟了一場AI產業應用落地與產業生態建設機遇與挑戰的湖畔論劍。

關鍵詞：產業政策、生態環境、智能化

Q：人工智能要落地，要開花結果，一定要有一個很好的生態環境以及應用落實的解決方案，各位專家在人工智能應用落地和生態環境建設方面有何切身經驗？

李瑩：元禾重元是一家股權投資機構，我們主要關注大數據，云計算，人工智能物聯網等技術驅動的制造升級和消費升級，我們在人工智能領域有一些布局，從大數據、云計算方向上我們投過像三石網科做云安全，像UCloud獨立共有云公司，在NLP方向我們投了達觀數據。在應用層面上投了像同盾科技，在金融領域里的一家高科技公司，我們還在智慧物流領域里面投了凱樂石還有汽車機器人方向，我們投了北人。其實我們一直都專注一個方向，定位主要在成長期。

吳明輝：我們是一家專注于把大數據和人工智能技術應用到垂直行業領域，在公路安全、金融監管、制造業等一些行業有多年的積累，我們主要幫助客戶把他們的多元異構的數據治理成知識圖譜，再結合感知智能的技術，最終幫客戶形成完整垂直行業解決方案，解決最后一公里問題。

溫浩：我們在應用落地上注重金融安防和機場，商業和社區三個方向，第一點要做到選準行業，第二點做到場景的覆蓋，第三點關鍵在技術的閉環上，真正能夠給客戶帶來價值。

鄭文先：在生態這塊我們積極跟國內的人工智能知名高校進行合作，我們通過三年來認真打磨一款產品，把科幻片當中的天眼系統帶到現實生活當中來，現在這個“深目”系統已經形成兩萬路全網在線前端智能攝像頭，累計150億張的動態人像數據，也是全球最大的一個動態人像數據庫，三年來也協助各地景象破獲一萬多起案件，找回一百多個走失的兒童和老人。

王海峰：百度多年布局的人工智能技術在不斷深耕技術的同時，也非常注重平臺化。我們打造的AI技術平臺不僅在公司內使用，我們對外開放的AI大約有140多項。同時，也有大量第三方合作伙伴，把他們的AI能力放在這個平臺上來供所有開發者、所有合作伙伴免費去使用。我們堅信人工智能是新一輪產業革命的核心驅動力，不僅會影響自己所在的行業，而且會影響各行各業，希望把這個能力開放出來和各行各業的合作伙伴共享，促進社會逐漸轉向智能化轉型。

李修全：在打造平臺、培育生態這些方面，科技部層面采取有助于平臺發展和生態的培育措施，包括產業化落地的過程中，探索最佳產業化路徑。

盛朝迅：我們在2016年有一個重大課題叫“培育壯大五新動能的思路和舉措研究”，核心的思想就是產業政策要從從重點領域的培育向產業生態和體制機制、環境轉變。

關鍵詞：想象力、技術落地、產業革命

Q：這幾年人工智能熱潮應該說引起了全社會的廣泛關注，不僅僅是投資界，產業界甚至社會的普通民眾都投入了極大的熱情，但是人工智能從技術到產品，到走進千家萬戶，應該還有很長的路要走。在全面落實應用創新，實現應用落地的過程當中，哪個問題是最大的瓶頸？

盛朝迅：談起人工智能的未來應用，大家各抒己見，想象力十足。但其實從技術到產業化之間要構建橋梁，讓科研成果不僅是實驗室的花朵，還要變成真正現實的產業。我覺得最大的瓶頸就是怎么樣實現技術成果的轉移轉化和生根發芽，這將是一個很系統的問題，涉及到人才、體制機制、產業生態等，這也應該是近期產業發展最關鍵的問題。

李修全：首先是技術本身，階段性是現在技術落地的一個必須要考慮的問題，根據技術本身的階段性和多層次性去合理地選擇，當前階段的技術落地的模式和場景可能是一個問題；其次，人工智能不是一個憑空的東西，是建立在整個數字化基礎之上，數字化程度越高，它的空間越大，發揮作用越大。目前國內一些行業基礎稍有欠缺；另外對于人工智能技術的理解需要一個過程，很多人只是從表面上，逐步深化對它的價值和能力的理解。當然這種理解可能需要更多人群，尤其是企業創作行業，企業經營者自身要理解技術本身，而不僅僅是做人工智能的去尋找這個場景，所以這種雙向的融合或者理解上的碰撞，可能也是一個值得關注的問題。

王海峰：我們把人工智能當成一次產業革命的核心驅動力，從技術角度看，人工智能技術現在的確已經能干很多事情，也解決了很多問題催生了很多新的產品和應用，但同時我們也得承認人工智能不是無所不能的，離想象中的通用人工智能的路還很長。

比如說像現在廣泛應用的語音識別，如果在一個安靜的環境下，說話比較標準的話，這個準確率能做到97%以上，這樣一個準確率甚至比普通人去速記的準確率還高，從這個角度來說人工智能技術已經很成熟了，但是換一個場景，比如說噪聲很大，或者有其他的原因，那可能識別率會迅速下降，遠遠不如人的水平。

另外，如何用這些技術應用在不同的場景中也是需要探討的難題。比如某些技術互聯網行業已經很成熟了，基于技術對互聯網產品已有很深刻的理解，倘若換一個行業，是否也能很好地被應用呢？所以說人工智能需要真正結合應用，結合場景不斷優化，才會變得更有用。

鄭文先：在真正進行推動場景落地過程當中，數據有可能是今后人工智能領域發展的一個非常大的瓶頸，當然除了技術層面的，更多的是在政策、倫理等方面。實際上我們可以看到過往有很多新的領域因為政策法規的跟不上，導致比如干細胞的治療、基因編輯等等領域創新停滯。未來我相信在人工智能領域的發展特別在數據隱私和安全數據保護方面也會遇到這類問題。

溫浩：無論是算法、場景，還是產品，其實大家進步都很快，我覺得現在影響到我們日常老百姓生活的，最大可能還是芯片，現在一般的智能門鎖也就一千多塊錢，加上人臉識別的話成本可能會上升一倍，所以芯片是非常大的發展制約。未來如何把人工智能系統和核心SOC芯片結合在一起，最大限度降低成本，除了技術，在一定程度上也需要相關法律來推動。

吳明輝：我覺得人工智能在大型的互聯網企業的絕大多數場景中的應用都挺好的，但是更多產業的數字化還都沒有完全落地。另外，現在很多人工智能企業都有大量的風險投資，但是這個錢投進來以后給很多產業創造了一個很大的期望值，但我覺得現在人工智能的技術，沒有辦法100%解決問題，絕大多數場景下場景下算法都不可能實現100%的效果，甚至100%基本上是一個偽命題，這是一個挺大的痛點。

李瑩：對投資來講很重要的是timing，就是怎么樣選擇一個很好的時間點去投資。我經常喜歡把投資比作年份的葡萄酒，也許在某一個年份timing沒有選對的話，也許那一年的酒回過頭來看都不怎么好，這是很可能出現的一個問題。

我們更關注場景，股權投資的結構決定了基金是有程序期的年限，因為這個時間周期的限定，使得我們對有些項目可望而不可及，沒有落地場景的應用，我們很難去做投資。

現在很多人覺得人工智能項目的估值都很高了，資本都在往這個方向來。我們始終堅持認為，其實估值跟成長性一定是掛鉤的，我們還是堅持基本面的判斷。如果一個企業成長性足夠好，那應該給到他很好的估值，但現在確實市場上從我們這個行業來講，現在最新出來的股權投資行業管理的基金已經是9萬多億了，從業人數是2萬多人，必然存在著魚龍混雜，也必然存在著沒有經過審慎的盡調就投資而引發的一些估值泡沫在里面。我們呼吁應該是有一個健康的市場，這樣無論對投資人，對創業者都是更好的生態。

關鍵詞：科技實踐、高考加分、投資

Q：將來會不會有更好的就業機會？人工智能的領域的投資、股票有沒有什么很好的機會？中小學生應不應該學人工智能，將來對科技實踐，對高考加分會不會有幫助？中小學生有沒有必要學人工智能？各位專家對人工智能的投資有什么建議？

李瑩：其實我們最近也在關注，從娃娃抓起教育的賽道，因為我們覺得現在的家長其實都很焦慮，同時又感覺到在未來某個時代如果對這個方向無所知的話，你必然是社會淘汰的。

從就業的角度講，我們雖然是股權投資機構，但我們的團隊當中有2/3以上的同事，都是技術背景，他們或多或少都是與人工智能技術有相關性的學科背景，我覺得在座的如果說從就業的角度來講，學這個專業將來選擇渠道不像20年前不會想到做投資，但是可能將來的話，你的最后職業，你可能將來會想，我先從技術入手，有一天我也可以成為投資的專家，所以我覺得這是打開就業的新渠道。

我們是投未來，所以大家對人工智能的成長性大家還是看好的，我們覺得選好標地，選好賽道，選好基本面好的個股就OK。

王海峰：我認為今天的中小學生的確是了解人工智能，但是這個和去學人工智能犯法還不是一個概念。我不主張說中小學生也去學深度學習的算法等等，不見得是要學這些，而是要真正對人工智能建立一個正確的認知，知道在未來的智能社會里學習什么樣的人才，然后主動往這個方向發展。

盛朝迅：AI應該說是一個基礎性的技術，能夠給很多行業去賦能。同時也會對傳統的行業帶來一些顛覆，具體到未來人工智能產業的發展，這個技術的通用性很強，應該說是方向、時代的呼喚，包括習近平總書記也講了這是一個“頭雁”技術。面對一個新的技術，既要有欣喜之情，激動之情去推動技術的發展。同時，對技術本身也要有敬畏之心和平常之心，這樣可能我們未來路就能夠走的更好，走的更遠。

李修全：人工智能發展本身是處于從理論探索、實驗室階段到向產業化轉折和進入產業化的起步階段，這個方向性肯定是大勢所趨，現在雖然不是產業化的全面爆發期，有很多問題沒有解決，但應該說是一個戰略機遇期，不管是對于企業，對于國家，應該都是一個戰略機遇期。但是這個過程不是百米沖刺，不是說靠一時熱情，或者是說靠集中公關就能夠一切都解決的問題，很多產業化里面每一個小問題都需要大量努力。人工智能產業化，我認為更像是一個3000米障礙賽，它是一個長期的過程，而這個過程里面務實地推進技術創新，扎扎實實地突破一些技術，解決一些產業化的難點，這可能是取得成功的關鍵。