【德勤中国50强特约报道】德勤中国合伙人许坚真:AI冲击大未来

巅峰对话:“AI冲击大未来”

【IT时代网&IT商业新闻网联合报道】2017年11月9日,2017德勤高科技高成长中国50强“中国50强”颁奖典礼在广州举行,活动同时揭晓了德勤—华兴中国明日之星“中国明日之星”榜单,多家荣登榜首的企业整体收入增长均创下历史新高。德勤还在活动当天发布了《2017德勤高科技高成长中国50强报告(“中国50强报告”)》,分析新常态下企业如何应对各方挑战,不断成长,推动经济发展。

在颁奖典礼之前,德勤中国合伙人,德勤中国企业成长学院院长许坚真主持了主题为《AI冲击大未来》的巅峰对话,参与对话的嘉宾有自兴人工智能董事长蔡昱峰、百分点集团董事长兼CEO苏萌、家育种猪集团和亚盛投资公司创始人毛区健丽。

蔡昱峰认为,在人工智能领域,未来最大的瓶颈还是人才,自兴人工智能是做算法的,做了20多年,培养人才这件事情应该好好做,首先解决整个行业巨大的瓶颈,所以,人才是很重要的要素,在整个人工智能领域有一把交椅。

苏萌指出,大数据跟人工智能的边界越来越模糊,人工智能没有数据做不了智能,大数据的目的是为了让我们整个社会体系更加智能,不仅仅依赖人类的大脑,在计算存储,记忆的能力人类的大脑跟机器无法比。

毛区健丽表示,AI的领域比互联网的领域更要重视分享,因为这个行业是非常非常大的,而且颠覆是我们人类想不出来的,需要整个行业上游下游左右,甚至需要相关企业一起开发产品,因此,它的包容精神比工业3.0更要加强。【责任编辑/邹琳】

(IT时代网是2017中国高科技高成长50强暨中国明日之星颁奖典礼指定的媒体合作伙伴)

以下为巅峰对话实录:

主持人:各位来宾早上好!今天非常容幸来主持这么一个论坛,而且是第一个这样的论坛,在第一个我想有一个道理,因为AI实在是太火热了,所以第一个我们来看这个话题,刚刚主持人有说,从去年的阿法狗到今年的索菲亚这个机器人,在世界上都产生了很大的震动,对于AI行业来讲也是带来了更多的我认为是促动,促动了整个行业,也促动了更多的投资界,成为投资人关注的焦点。

索菲亚机器人是个美女,但是我自己认为还没有我们主持人那么美丽。话说回来,不管AI人工智能是多么的火热,我们认为总是要落地,要落在产业的点上,要有应用的方向才可以有商业的价值,我想我们今天主要是围绕这个话题来进行展开。

刚才主持人也介绍了3位嘉宾,大家也介绍一下自己的公司。

毛区健丽:大家上午好,我叫毛区健丽,我是做投资,然后一个不小心进入了去养猪了,大概在6年前。我的使命是一句话,做中国健康肉的推动者。这个话的背后是需要高科技,而且我是高科技的粉丝,我印象中可能养猪为什么会有用到这个AI,实际上我们养猪行业是跨两个高科技的领域,一个是用大数据,用人工智能来减少我们的数据的准确度,我们必须通过很多环境的检测,还有对猪的健康的检测,比方说我们用到这个电子耳排,可能用一些机器准确的判断猪是什么时候发情,我们还有一个东西可以浇在一头猪上就可以得到猪的增长成绩。另外还有一个分子预种,我们在预种方面也用到了DNA这方面的筛查来做预种的工作,很高兴有机会跟大家分享,我们在养殖行业如何用到高科技。

苏萌:大家好,我是苏萌。百分点是专门做大数据的公司,我们有650人的专业团队,来自多个跨领域跨学科的数据科学家、工程师、架构师组成的团队,目前我们服务于国内国际数千家的需要大数据和人工智能的企业。我们作为大数据的合作人,在帮这些企业从搭建大数据的低层平台到顶层应用。我举个例子,比如说我们做的几件事上,包括金融领域,银行、证券、保险、互联网金融,华为也是我们服务的客户,在金融领域我们帮助中信银行、华夏银行这样的服务,帮助他们搭建服务平台和系统。还有我们帮助国家级的媒体,包括新华社、中华日报,帮助他们实现大数据的一体化的建设。第四个领域是在帮助国家级的国家公共事务,国家计算机管理中心,国家总电总局等等,所以我们是一家产品为核心的技术推动的技术方案的公司。今天很容幸我们荣获了德勤的高科技高成长的明日之星。跟大家比喻一件事情,我们在做是帮助很多企业搭建一个溪水池,把水引进来之后我们需要外部和内部互动,同时还有需要很多应用系统,比如说我们的过滤器在不同的场合运用,我们百分点在过去3年时间我们每年300%到400%的速度,我们覆盖的顶层的技术是国内大数据里面是比较完善的,谢谢。

蔡昱峰:大家好,很荣幸今天参加这个活动,我们也是去年的明日之星,简单介绍一下自兴人工智能,我们是武汉的一家企业。蔡老师是中国人工智能协会的副秘书长,也是中国人工智能领域最高奖,每年有一个年度的成就奖的得主,他是第四届的得主,在人工智能领域是教材、教学,某些科研项目的见长,首先是人工智能教育的第一人,我们在一些项目方面,比如说我们是在2009年就做无人驾驶,今天大家会说国防空大的无人驾驶,但是我们这个团队一直是人工智能相关算法的工作10多年,无人驾驶我们做了17、18年。自兴人工智能我们做到了全球第一家人工智能专业的学校,这可能是独一无二的形态。我们就是培养人工智能的算法工程师,我们是全国人工智能算法的聚集地,人工智能这个领域我们是独一号的。教育这块发展的非常快,另外一个模块是基础的模块,我们现在主要是在技术方向最主要的是做AI、医疗这个方向,我们是跟卢光秀教授一起做的,我们现在是在做深入的人工智能医疗相关的研究,谢谢。

主持人:我知道您一开始还做过儿童陪伴机器人,一直想在蔡老师的带领下找到商业的实现点,现在您介绍的首先第一个是培训,我想问一下,你为什么会转到培训这个上面呢?

蔡昱峰:其实我们成立商业团队来说这个项目有3年时间,最早是没有什么方向的,那时候是基本知识,你也不知道方向在哪里,但是总得做点事,我们当时做了儿童陪伴机器人的项目,这个产品我们每年也在卖,规模不大,一年几千上万台的规模,在那个阶段我们是叫饥不择食,你必须有项目团队,我们不光做这个,我们还给日本的银行做过机器识别相关的,也给东风汽车做过无人车相关的技术。在那个阶段做这些东西都是不赚钱的,甚至有的是帮别人做的我们是必须在别人做的过程中找到方向,在那个时代真正的人工智能是很少的。去年开始我们发现整个环境非常快,我们每周都会有一波人来找我们,我们发现我们的选择变的非常多,而且看似每个方向都是非常好的未来,有很大的场景,但是也存在不可预测的深度,到底什么会是它的瓶颈?我们想说人才还是最大瓶颈。今年中科院人工智能相关的做机器视觉、深度学习,今年在北上广深是80万年薪。所以我们说未来最大的瓶颈还是人才,我们是做算法这块的,我们做了20多年,之前是在大学体系做这个事,我们现在培养的人也在各个公司里面挑大梁,我们觉得这件事情我们应该好好做,首先解决整个行业巨大的瓶颈,所以我们用半年时间把这个项目立起来,现在推进效果非常好。我们还是觉得人才还是很重要的要素,在整个人工智能领域有一把交椅,我们把人工智能人才培养作为我们这个行业的标签。另外我们人工智能未来还是会有很好的方向可以去落地的,其实每个方向都是很美好但是很大风险的。我们当时定了3个标准,第一必须是真实的人工智能项目,现在的伪人工智能项目太多了。第二,这个项目的等级要站在世界前沿的等级。第三个标准最好有垄断性的资源。后来我们是选择和卢老师合作,因为符合以上三条标准,这个就是我们3年做摸索做定位的标准。

主持人:其实人工智能可以运用的领域非常多的,蔡总看中一条,人才是一个关键,必须要有人,而且利用独到的优势开办了人工智能学院,现在业务已经火红的开始了。

下面把话题交给苏总,苏总一直在大数据行业深根了很多年,数据是生产资料,大数据+智能是生产工具,那么我想问的是苏总您看一下,在您这个领域,您刚才介绍已经为很多企业提供商业场景应用,在您看来数据和人工智能应该是怎么样的结合?将来的方向是怎样的?

苏萌:我觉得大数据跟人工智能的边界越来越模糊,人工智能没有数据做不了智能,大数据的目的是为了让我们整个社会体系更加智能,不仅仅依赖人类的大脑,在计算存储,记忆的能力人类的大脑跟机器无法比,所以我们在做的人工智能方向跟大家分享一下。我们做的第一个人工智能的场景就是个性化的信息推送,千人千面的展示,在美国的硅谷分别由一些公司在2008、2009年开始成立主要是做这个领域,百分点是其中之一。我们在高峰期百分点每天所服务访客客数到了5500万,我们是用实时的,用云的方式做,在毫秒内给你推荐你感兴趣的内容,你感兴趣的商品以及你感兴趣想交的朋友等等,完全是一个智能大脑给你提供,我们每天在我们的云数据里面有很大的数量。我们在做的第二件事情是知识图谱,人工智能是非常重要的环节,人类的大脑知识的组织的方式和机器的不一样,我们之前也开发了分布式的操作系统和数据库,但是我们需要把这些数据按照人类的意识组织起来,这个知识图谱已经变成了成为知识经济最关键的技术点,我们在帮助无论是新华社还是中国日报,帮助他们搭建低层的知识图谱的体系。我们在跟团中央合作,以前很多的问题,比如说求学,就业、选专业、谈恋爱等等,现在大量很多是靠团的志愿者回答年轻人的问题,我们是用机器来做所有的回答,需要用到很多大量的理解,知识计算,知识图谱的核心技术,我们将来做的一个技术是当一个孩子无论是我们的服务终端,未来问的任何问题旁边有一个机器人回答,这个也是低层的知识图谱,我们把很多专业知识可以展现出来,通过智能的交互直接交互低层的知识。

主持人:平台公司,也就是科技巨头,他们掌握了海量数据,像百分点的数据怎么收集?是怎么挑战?而且在安全、隐私方面大家都是比较关注的。

苏萌:这个是特别好的问题,也是我们经常会讨论的问题,我觉得中国首先的数据真正大的数据是掌握在两个领域,一个领域是中国的三大运营商,他们有真正的海量的数据。第二个大的地主,就是BAT这样的,他们用2C的业务有授权。关于数据流通,数据所有权用户隐私保护是非常大的问题,在短短的几分钟内解决清楚,我觉得目前来看中国开始推进大数据交易所,无论是贵州还是浙江省,包括现在北京国际的大数据交易所,目的就是让数据阳光化,让数据的判定有更多的标准可执行,我们也是浙江省大数据交易所的筹建人和股东,我觉得未来的商业模式数据是核心资源,中国政府在大力推动,数据在保护隐私和安全的情况下让数据让更多人应用。你会发现欧洲很多数据是封闭的,中国现在政府在大力推动如何保护用户隐私的情况下让数据可以更多的需求方安全、健康的交叉使用,从而产生作用。

主持人:也就是说要多参与规则的制定方,加入组织中去才可以作为大数据里面的玩家。下面我们想问一下毛总,你刚才介绍了怎么运用现代科技的手段养猪,我知道你更是一个成功的投资人,也非常关注人工智能AI的领域,因为其实刚才前面也有嘉宾说过因为AI的领域非常广泛,很多还是探索的过程中,我们看到有的还不一定有真正应用的产品出来,还在摸索。对于一个投资人来讲,你的关注点是什么,你怎么看这个行业的?你投资的策略是什么?

毛区健丽:我对于AI的理解可能跟两位有不同的方式。我觉得另外一个想法AI不一定是大数据,也就是说AI是通过声音、通过大脑现在想问题的网状的软件的写法来做的更精准的、更快速度去判断一个东西或者一件事情的准确度。因为我们的资金比较少,所以我们没有办法去投入大量,要采集大量的数据,然后才找出来这样的商业模式。我必须喜欢的是,比方说应用在细胞,比方说有一些能够写出来一个软件,可以很正确判断,把一个细胞,这个细胞有没有癌症,肝癌有肝癌的表现形式,猪的病也有猪病的表达的方式,所以它不需要很大量的数据来判断有病还是没病,这是我比较短平快,希望能够最快找到商业价值的投资方法,这是一种。

第二个,我们投资的时候,比方说要读一个,比方说你就病,是在非洲很贫穷的国家的,能够很快的很清楚读到这个细胞,通过这个云端传到一个地方,有另外的软件去读病毒,所以我们的短平快的方式是这样子。跟我们消费类的两位专家做的你通过人家的采购的,你买什么东西,你年龄段,这种大数据是不同的方法吧,所以我觉得两个都有商业价值。

主持人:我们听到投资人是很务实的,他要瞄准的机会都是要实实在在的,刚才毛总提出的不同的观点,她认为人工智能不一定是讲的数据,我们想听听两位嘉宾你们怎么看的?

蔡昱峰:因为毛总说的是我们在做,其实我们现在包括接下来要对一些癌症做表征,因为卢教授不光是做试管婴儿,在医学上面也是很高的高度,像华大基因这些开始选择的伙伴都是卢教授,而且他现在手上的数据都是顶级的,几十万的数据在人工智能医疗领域基本是世界顶级的,所以我们现在做什么都好,目前的人工智能发展阶段还是需要海量的数据的,至少到今天为止这样的基础还是这样的阶段,通过人工智能的算法发掘出机器理解出来的经验,然后把这个东西经用到我们的生活中。其实在跟最后的应用的接口会非常的直接,这点不像人家说的那儿遥远,每个癌症病患你表现出来就是巨大的商业价值,现在人类在这块还有蛮大的差距的。我们现在的体会还是要海量的数据,所以这就是我刚才说的挑项目要进门槛,我们选择了这个项目以后我们的竞争对手会很少,因为没有这个数据,人家是花了十几年的时间,你要做这些事情你至少也要花个几年吧,他们医院每天接触的病患每天也比你多,所以是一个巨大的海量数据。

苏萌:我和蔡总的观点很一致,人工智能的核心一定是在数据,我们为了得到这个数据我们需要很多硬件的配合,比如说传感器,需要算法的配合,我跟大家分享一下,IBM也在做,国内的一些企业也在做,他们很关注如何提前预防、预测家禽或者是饲养的传染病的扩散,有一种非常好的方法就是通过传感器采集鸡叫的声音,当鸡生病了发出的声音是不一样的,我们通过传感器来分析出来声音的变化,通过声音变化预测是否快要生病了。而且我们在不同的省份,有时候随着风的传播会把病传播到系另外一个省份,我们会判断出来。我们通过传感器采集的叫声分析出来,会预测下一个省份会爆发的是哪个,通过数据分析预测出来下一个瘟疫在哪里。

做这个事有两个团队会做,一个是像毛总这样行业的专家,把技术融入到产业来,如果做的好的话提供给其他的行业的客户做。另外一个趋势,就像IBM这样的 公司,也包括我们百分点的公司,我们从基础领域切入进来,走的方向都是一个方向,我们给客户真正解决不了的问题,找到他们的痛点,看谁的效率最高,提高效率才可以找到相应的模式,整个解决方案成熟了之后迅速做推广。我们做出来可以给几千家、几百家服务。一个是来自行业的,一个是来自技术的,最后也可能会融合,最后是怎么给商业提供最高的效应的人会赢得这场战争。

毛区健丽:我觉得两位企业家说的非常对。我也分享一下,比方说刚刚蔡总说的数字,在别的国家美国跟芬兰有个国家的,国家已经采集各种各样的病例资料,这些资料是无偿给企业做研发的,所以这个也会加快我们在中国AI的进展,因为是需要数据的,这些数据如果质量很好的话不需要太多,还是要找到数据采集的时候的质量,重于数量。

蔡昱峰:首先这个数据很少,英国有一家公司有卖,一个客户的数据7亿英镑,首先这个层面就很高了。再有一点国外在这点是不如我们中国的,中国一个外科手术大夫一个月做的手术量超过欧美、日本一个月做的手术量,人家可能用10年积累的数据比不过我们一年赶上来的数据,这个是中国的优势。是一个非开放的,国家也不会让它开放,这个是核心的东西,包括基因的数据国家也不会开放。你希望一个很干净的数据是极其贵的,也就是这样的现状,你想开放,我觉得在未来的5到10年都会非常难。

主持人:我觉得挺有趣的,其实代表着不同的看法。我自己觉得其实投资人最关注的是将来的可能性,创业者更关注的是实现结果的过程,有时间我们下面可以再继续聊这个话题。毛总我知道你看了很多AI企业,但是投的都是国外的,其实你可以看看我们50强的企业,中国还是有很多好企业可以去投的。因为行业真的是太火了,人才,包括资本都往这个方向流动,创业每个人都觉得这个方向很好,我想创业不是那么容易,特别是对于这样的新兴的行业来讲也不是那么容易的。所以我想请3位对这个领域的创业者有什么建议?

毛区健丽:我觉得AI的领域比互联网的领域更要重视分享,因为这个行业是非常非常大的,而且颠覆是我们人类想不出来的,所以我觉得需要整个行业上游下游左右,甚至跟你有点相关的企业一起开发产品,我觉得包容性的精神比我们上个工业3.0更要加强。

苏萌:有一句话说当你看到战争的硝烟的时候战争已经结束。我觉得这场战争确实已经快结束了,人工智能分3个层面,分别是感知、认知和决策。感知是我们让机器拥有人类的感知能力,在听觉方面我们要机器可以听懂人类的语言,这个基本上战争也已经结束了。认知这层其实IBM,包括在做医疗的大数据通过机器的诊断小公司也做不了,在某个单点领域可以做,话未说不要再非竞争的机会消耗华为的竞争战略的能力和资源,我们要做的是找到哪些是华为的非战略性的,感知这层已经很难做了,听觉这层也很难做了,第三层这个我认为是巨头们,这点需要行业的知识、行业的专家,这点是我们创业者可以做到的,用他们成熟的技术,用他们成熟的接口我们做基于行业深根的应用,加上我们行业的知识,用更多朴实性的技术完成这个环境,那么这个创业公司一定会走的非常快,谢谢。

蔡昱峰:我的建议是行业很热,自己一定要特别冷静,要选一个避开BAT过往互联网大脑的主战场,选择一个未来我们看好,但是现阶段还是需要板凳的战场,一竿子插到低然后做透,谢谢。

主持人:现在这个行业已经是硝烟弥漫,就是要关注,要有自己的关注点,要在垂直领域里面深根,既然科技巨头已经构建很多大的平台,如果你能够应用你的优势你的技术能够在平台上也能够成为其中的玩家,时间很有限,我们可以创想一下未来,也许某一天某一年我们50强的论坛上坐在我主持人的位置上可能是一个机器人了,未来以来关键是我们有没有做好准备,再次谢谢3位嘉宾,谢谢。

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