圆桌对话
根据清科统计数据显示，2010至2017年5月，中国人工智能领域共发生2218起投资事件，涉及投资金额达668.42亿元人民币。其中，2015年成为AI领域爆发式增长的关键一年，2016年至今人工智能领域连续延续较高的投资热度。除了技术上突破了产业大规模应用的瓶颈外，还有什么原因导致了人工智能长期维持如此火爆的局面？
从行业分布来看，大数据、智能制造、云计算、智能金融、模拟识别是中国AI市场最受关注的细分领域。在人工智能形式一片大好的情况下，但其实真正成功的人工智能案例并不多。我们在看到巨头大手笔投入AI以及独角兽崛起的同时，也应该看到目前自动驾驶、语义识别、小数据学习等方面还问题不断。
而任何行业只要过热时，泡沫就肯定会出现。人工智能的泡沫一方面是资本的狂热，一方面还来自带上“AI”标签的非技术性公司也获得大量融资。泡沫可以促进行业的发展，但我们又该如何减少泡沫对人工智能领域的破坏呢？
北极光创投董事总经理李立新
这两年造成人工智能火起来的原因是什么？
李泉生：
李立新：
简单地说，我觉得人工智能分成初级的和更高阶的，现在我认为所有的人工智能都是在路上的。在这种情况下，人工智能要能够让人处理大幅提升效率，我觉得这样一种应用技术我们看来才是有投资价值的。
曹军波：
所以在这个时间节点下，大家发现部分的人工智能领域里出现了可以落地、可以商业化的阶段，这也就引发了整个产业和整个行业去关注这样一个风口。的确人工智能这个概念非常大，从底层，到各种人工智能的算法，然后它的一个通用型的平台型的这种搭建，还有最顶层的各个应用行业领域，其实都是可以去把这个图谱摊开的。所以，我觉得从目前来看，应该在某几个领域里面是具有让人非常兴奋的一些发展的态势。
香港科技大学讲座教授、第四范式公司联合创始人杨强
杨强：
人工智能一直有一批人在做研究的，像我个人就研究有30多年，从1985年就是介入人工智能。一直都在等一些条件能够满足，比方说数据，算法早就准备好了。最近有些事件使得公众突然感兴趣，像阿尔法狗，但是阿尔法狗错误使很多人认为这是一夜之间起到翻天覆地的变化，这是不可能。阿尔法狗是在非常局限的范围内去做的，而且数据是充足。在很多应用场景，包括无人车，其实没有那么多数据，总是有缺乏的数据。医疗影像领域数据孤岛现象也非常严重，包括数据标注是非常困难的一件事情，使得理论的极限远远达不到。
人工智能的目的是想提高效率，但是提高效率就要增加收益，减少费用。所以我们看到比方说人工智能用在客服，就可以减少人工的参与、人工的费用，用在营销，像广告，就可以提高效率。那么从算法的角度，从数据的角度，从架构的角度，今天应该说都做了很多。但是我们从宏观的观点来看，人工智能成功的案例并不多，所以这也是我们今天可以探讨的一件事。
陈焱：
一个新的事物的产生，它应该是有一定的环境，为什么会产生，它是因为一种需要才会出现。人工智能把它划为两端，前面就是人工，人为造出来，智能，为什么不叫智慧呢？因为它达不到更高的智慧的基础。人工智能其实出来的目的，它肯定是你做一些事情，做到一个地步的时候，尤其是像我们这种，原来做基础装备的，做到一定地步的时候，我的人力成本上升了，我没有足够的场地支持了，我的数据要升级的，那么我的企业肯定要去找办法。这样的话我引进的流水线，我引进语音识别来做售后服务等等，所有这一切实际上是水到渠成的结果。因为这种东西人工智能出来的时候，它一定是社会往前进的一个必然的结果，你在某个地方走不通了，你必须要想办法把它走出来。
所以这个人工智能，我认为目前它其实是很有条件的，从1956年几个年轻人提出来这个概念到最近的阿尔法狗战胜了李世石，大家都感觉到了，这个技术的飞速发展和进步。实际上人工智能它表面上看起来是一个智能，但实际上是很笨的东西，它是建立在大数据的基础上，它从数据上提取出一个东西，找到一个捷径做这个工作。所以人工智能完成所有东西都是有边界的。但是我们人类做的很多东西都是没有边界的。我觉得在未来人工智能永远不可能替代人类，因为人类可以立马做出一个判断。
我觉得在人工智能很难解决具体的语境问题，以及图像识别的问题。还有一个智能驾驶这块的应用，大家都知道，我们特斯拉在智能驾驶上，连续出了很大的问题。这个问题我相信在未来十年肯定可以解决。但是这些大的算法，我们都知道都是用大数据所提炼出来的，实际上数据越多，未来的流程就会越复杂。你对于这个模糊数据的处理就会越来越复杂，当你的技术越来越复杂的时候，又会发现一个问题，你的解决速度就不如以前了。
当然人工智能的趋势，是挡不住的，谁也挡不住这个步伐，甚至霍金他曾经预言，人工智能发展到现在，他很可能会是人类社会一个灾难。因为灾难没出现，我们也不知道，但是这个事情，人工智能现在已经是成为一个社会发展的趋势了，但是我们挡不住的，至于未来人类怎么去做，我们只能是根据人类科技的进步，一步一步往前走。
我做一个总结，实际上一个人工智能最终的结果我认为，肯定是服务于人类，把人类从繁重的耕作当中解放出来，这就是人工智能现在的价值，和现在的资本蜂拥而进的一个理由，它确实可以给我们在座的人带来福利，所以它就能够创造巨大的价值。
有什么是人工智能现在做不到但大家有非常希望它能做到的？
杨强：
小数据学习现在还做不到，而我们在日常生活和工作当中，往往遇到大部分的情况都是小数据。这种大数据的情况，别人给你整理好，其实是不存在的，是非常稀少的状况。但是小数据从学术上来说是有可能被攻破，因为人是可以解决小数据的问题。比方说我们家里面小朋友学写字或者学认图，往往通过很少的例子可以学会。所以我们从教育学来说，衡量一个教育工作者的能力，老师的优异与否，是通过学生的学习能力来体现，他们管这个叫学习迁移。
从机器的角度来说，我们今天已经了解到一些比较垂直的领域，可以使用这种小数据学习，我们管这个叫迁移学习。比方说我们可以通过一个图画学到它背后的概念，然后再把这个概念迁移到文字，这个文字只用很少的训练就可以学会识别概念，就是这种跨领域。所以这个方向在学术界是有一点点的成功。我们很期待在工业界未来也会取得很大的成功。
曹军波：
我觉得大家比较容易理解就是自动驾驶，从现在来讲，基本上的车都是1级到2级，10年之后可能百分之几十的汽车就具备了5级的能力，所以你可以看到它是一个渐进的过程。唯一决定它的就是它的成本，特别是多传感器融合的方法论下来的，激光的成本等等这一系列，以及你的计算性能，高性能的这种计算单元能不能够进一步地出现和量产。所以大的方向来看，现在虽然还没有实现，但是我们可以预测，在接下来的几个时间段内，它可以达到可实现的条件。
李泉生：
我觉得艺术创作是比较难用人工智能来做的。我前一段时间跟很多人讨论艺术，绘画，这种东西是很难用人工智能来完全替代的。这中间它有文化传承的问题，有思维艺术的问题。在欧洲人发明五线谱以后，很多人开始古典音乐，才有传承，这是我们很遗憾，我们的古乐没有传承。这个和数据没有那么大的关联。
另外一个很难的一点，真正做到完全自动驾驶，这中间有交通系统，有激光雷达等。技术在哪儿，两个基础非常好，一个是新能源车，如果没有纯电动车这样一个成熟的技术出现，我们谈这种事情是很难的。因为纯电动车、新能源车逐渐越来越成熟，所以打下非常好的基础，剩下是一个识别的技术。我估计算法理论上突破不大可能，但是算法通过迭代、训练，使它效率更高，用的内存少，这个理论上能做到的。刚才黄总讲的，成本也是可以下来了，但是需要时间，这个时间点什么时候能出现，我相信我们在座都没法很准确地知道。所以就是说，一定能做到，但是时间不可控，这正是我们投资机会，也是风险。
李立新：
第一人工智能这波是很大的，无论对于投资人还是创业者还是社会经济架构。第二，它比我们预期来得更快，这个主要是算力的提升，会带来很多地方的应用场景的需求的落地。就我自己而言，我觉得这样的趋势对人的未来其实有巨大的挑战。人类一定要适应，可能在10年以后，人工智能对人的工作的一些挑战。我觉得解决之道，就应该是教育，但是现在教育上没有看到更多的布局和跟进。因为我觉得人的认知是不同的。刚才教授讲，人要有学习能力，每个人的学习能力或人的学习特点是不一样的，未来在个性化的学习能力的培训方面，我觉得这个是一个非常有意义的结果，但是目前还没有看到有什么方案。
陈焱：
因为实际的工业它更多是对人工智能的一个应用，我们的横向思想是什么呢？如何提升效率，创造更大的价值。现在包括中国也提出来中国制造2025，包括欧洲，实际上都提出来的。但是现在一个最大的问题是什么呢？智能制造这个概念虽然提出来的，但是我可以说到目前为止真正意义上还没有一个准确的意义。我觉得这个是我们在人工智能这块要努力的。你没有标准的话，大家不知道往哪个方向搞。包括大家也把它划分出来了四大产业，也罗列了很多东西，但是去落地有很大的困难。实现智能化之后，你是不是能够给自己真正创造价值。你要创造价值的东西，这才是有用的，否则就是一个形式，这个也是我们现在所必须要解决的。
达泰资本创始人、管理合伙人李泉生
如果看待人工智能的泡沫？
李立新：
另外一方面，很多已经形成的头部公司，他们左手融资，右手投资，又把自己变成平台，包括像小米、滴滴新的生态型的企业，都在大量的投入。在这种情况下，肯定泥沙俱下，一定会有些名副其实的泡沫出现。
另外一个带给创业者的思考，对于一个创业公司，留给他们的机会在哪。我觉得这是一个我们不断跟创业公司的创始人在讨论的东西。我觉得在通用层面，机会不多，除非那种真正是一帮国际型的大牛出来创业，有绝对的大资金的支持，可能会有机会。其他在很多垂直应用领域，因为它这种应用场景需要行业知识、知识图谱，这个其实是一个很有成长空间的地方。
曹军波：
我觉得这个还是拆开来看，不能一概而论。我们来看现在比方自动驾驶这块，它涉及到的细分领域非常多，硬件、传感器，激光雷达、摄像头、芯片，芯片又分云端智能芯片，终端推理芯片。另一方面，软件服务有高新地图，有定位，又是一层。为了推进，我们也看到自动驾驶的，从L1到L5，需要主机厂能够往里面进行一个投入，有更多的创新路径。再往下去看，还有当主机厂都已经开始逐步演进的时候，那么出行服务是不是又出来了，出行服务又变革，出行服务和自动驾驶，无论是你自动驾驶的出租车，又是一个结构性的机会。
所以你可以看到，人工智能光一个车，它在生态里面，从成熟度到可落地的程度都要具体问题具体分析，肯定是要先从特定场景起步，定点定线，然后载人载货，货车还是巴士。这些都有不同的成熟度。
李泉生：
我觉得泡沫分两个方面，第一个是估值方面，我退一步说智能网联车未来是上万亿的市场，这个市场极大地改变人的消费方式，车不再是你要花精力，而是上面是一个消费的场景，这个消费场景会带来巨大的商机。智能网联车比我们现在某个互联网的领域要大得多，所以值得未来几年继续投入。市场这么大，造成大家都想往里挤，但是这个会带来估值的泡沫，不是很有利益行业的发展。所以投资方都想进去，自然造成估值泡沫。还有BAT级别的公司，拿着钱它也投，可能某种程度上助推了这种泡沫。
我们投的企业，其中部分用到了区块链的技术，这个是去年我们引进的金融科技公司，我认为我们是为数不多的开始赢利的公司。它盈利的模式很简单，因为它确实能够帮互联网公司，P2P公司，极大地提高效率，提高效率就是提高它金融产品针对客户的准确度，我觉得就是因为大数据的应用，我也没说这是我投的人工智能公司。但是很多时候的泡沫，是因为都把不是人工智能的公司做成人工智能公司，所以这是另一点泡沫。媒体宣传也好，大家有意无意地自我意识地去追这个泡沫也好，容易什么都把戴上人工智能的帽子，这觉得这是不应该的，但是往往被误导，这是我想澄清的一点。
陈焱：
我对产业这块，实际上研究得还是比较深。实际上中国经历了很多个泡沫时代，如果一个产业没有泡沫的话，基本上意味着这个产业已经是夕阳产业。这个是肯定的，因为大家都不关注了，所以大家都不去投资。如果一个产业是一个新兴产业，那它一定会有泡沫。看这个泡沫到底有多大，我们具体来分析人工智能有没有泡沫，主要从市场需求端和我们投资的资金端来对比一下就可以了。如果说未来整个市场所创造的价值，能够大于我们现在资金的投入，我认为这个东西不管怎么狂热，它不会有泡沫。如果已经远远大于这个产业，那它绝对有很大的泡沫。
人工智能现在不管是对个人，对团体，对整个社会，它可以带来巨大的方便和巨大的价值。所以对消费者来说，我们现在讲究一个产业究竟未来能不能做到大，B2B的模式，这个B才可以做成巨无霸。
为什么要到具体的消费者呢？因为现在的消费者有一个羊群效应，我们也看到一些新技术的发生，所以对于人工智能，现在也是站在一个新的历史风口。美国、欧洲、日本，包括中国，其实都是非常注重这个产业，而且中国也做出了一个商业的规划。但是这个泡沫真正会大，大在哪里，实际上还是在国家层面怎么去对待这个东西。国家的支持，这是好事，但是国家支持过度了，那绝对就是泡沫，包括我们的机器人，包括我们的太阳能，你们这么多的资金到了，我们都是这些行业的一个亲历者，也是一个见证者，见证它的泡沫吃破的过程。
现在大家可以对于人工智，究竟需要花多长的时间，需要多少钱来完成我们人类这么多的一个立项和诉求，你都看不到。所以这里面对于资金的介入是非常必要的，由于有大量资金的介入，我们很多产品就能产品化，整个产业链它就会诞生，它就会出现非常多的商机。
我们现在说泡沫是什么？就是在一个领域出现的时候，比方说我们的语音，科大讯飞搞了，结果所有的行业都去搞语音识别，我认为这样就是巨大的泡沫。国家有三个主要搞语音识别的，他们在做，互相竞争，做它的衍生品是可以的，但是如果大家都简单重复地做一类产品，我认为这个泡沫就一定会出现。
泡沫出现的同时也能够推动我们整个技术往前发展。至少目前整个情况，我认为这种泡沫应该是有，但是还不大。没有泡沫人工智能这个领域，我相信在未来是非常缓慢的。这个就是我刚才讲的，国家支持的资金不能只是停留给很多的企业去做资本炒作。如果我们国家政策的支持，能够转化为我们社会对于AI的需求，能够真正地落地到以市场为导向的一个制造模式，一个良性的智能发展的模式，我相信这是良性的泡沫。
大族激光智能装备集团总经理陈焱
人工智能是对人类的威胁还是造福人类？
李泉生：
未来相关配套的法律约定，或者是技术这几个伦理的底线，大家有一个共识，很多事情对人的负面影响，应该是可以有各种办法来规避的，但这个危险是存在的。我们说魔高一尺道高一丈，这永远是一个辩证的关系，只要大家一说到这个问题，从一些技术强国的角度出发，能够走相关的约定，或者形成共识，一定是可以有比较聪明的办法来应对这个局面。
李立新：
我还是偏乐观的，现在看，人工智能或者智能设备它只是一个工具，未来我觉得人类一定会接受人工智能跟我们共存的一种状态，总体来说应该是造福人类。
曹军波：
从人类发展史的角度来看，人类文明几千年的演进，我们可以看到大的趋势是生产力的确是在不断提升，我觉得人工智能应该是放在生产力这个范畴里。但是同时生产力给我们带来很多福祉，也使得人类的风险提升，两个都是同时在增长的。就好像爱因斯坦，最后导致我们的原子弹出来，你说这个是不是，这个也是，核能和原子弹。
我觉得AI应该也是逃不脱这个范畴，它的确极大地提升了人类的生产力，促进了人类文明的发展，但是它给我们人类在风险层面上更高。这样一来使得我们在法律层面、法规层面，政策层面做相应的规划，这样可以让人类的技术和生产力更多地限定在有利的一面。
杨强：
我觉得现在回答这个问题没有回答意义，我们还是要多花点时间去解决实际问题。
陈焱：
我认为人工智能不会对人类产生更大的威胁一个主要的原因是，人工智能它是技术，它是通过算法继承来解决方法，任何一个机器人对知识有需要。现在互相之间两个机器人有个交流，这种事情发生过了，但是至少我认为它很难能够超过人的智力，所以人工智能它为什么不叫人工智慧就是这个原因，因为人是一个智慧的东西，我们每次出现灾难的事情，一定会有天才式的人来解决问题，所以人是这个世界上最有智慧的生物，我们可以放心大胆把人工智能往前推。
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