2020年，这个特殊的年份即将过去。
在这一年中，我们的生活遭受重创，但AI技术和应用仍在加速脚步。
“重启、重塑、重构”成为今年AI行业的主题，AI正在构建疫情之下的新常态，帮助我们快速走出疫情带来的阴霾。
12月16日，量子位在北京召开了MEET 2021智能未来大会，众多AI行业大佬齐聚一堂。
包括创新工场董事长兼CEO李开复、中国工程院院士谭建荣、小米公司副总裁崔宝秋、清华大学计算机系教授唐杰等AI产业界、学术界的知名人物现场分享了过去一年的成果、经验，碰撞出思辨的火花。
经历了“黑天鹅事件”的中国AI现状究竟如何？新的一年又走向何方？
我们以议程分享先后为序，提纲挈领整理19位嘉宾核心观点，先一睹为快。
（完整分享稍后持续同步）
李开复：AI给 会带来最大价值的肯定不是黑科技
大会开场，创新工场董事长兼CEO李开复与量子位主编李根，畅谈了这一年中AI在技术的突破，以及落地上的新见解。
谈到今年的疫情，李开复认为，疫情带来最大的影响就是加快了数据化、线上化和AI化。AI最重要的核心就是海量的数据，海量的数据就能带来更多新的应用。
线上会议加速了虚拟人的发展， 交距离的限制促进了配送机器人的应用。
今年，AI在基础技术上有多项重大突破，比如大型语言模型GPT-3和预测蛋白质结构的AlphaFold。
这些AI技术轰动全球，然而李开复也谈到了它们广阔的应用前景。但他认为，AI给 会带来最大的价值，或者带来最大的经济价值，肯定不是这种黑科技。
今天AI的技术已步入成熟，可以被传统公司拥抱，AI给传统行业带来了立竿见影的巨大效果，比如制造、健康、医疗、零售、金融、保险等等行业。
李开复呼吁这些传统企业应该像20年前拥抱互联 一样，拥抱AI是大家最大的机会。越早拥抱AI，就会拥有更大的竞争力，越晚拥抱AI，生存的空间可能会进一步被压缩。
至于怎么拥抱AI，则需要有海量的、结构化的、有标注的、达成商业目标的精确数据，这是一个长期积累的过程。
过去一年，李开复在《纽约时 》等外媒上谈到了中国AI企业的出海机会。
他认为今天中国的创新至少在IT、AI的领域是有机会弯道超车的。虽然有一些地方美国更强，技术更深，但是中国的商业化做得更快。
在中东、非洲、南美等新兴市场，这些地区还没有形成美国产品的使用习惯。中国企业有机会拿下世界GDP四分之一、人口四分之三的广阔市场。
最后，李开复还站在20年后思考现在——从2041年角度，给出AI从业者建议：AI从业者要遵循AI领域的“希波克拉底”誓言，确保自己做出来的算法带给人类的是进步，而非偏见、不公、伤害。
小米崔宝秋：开源是人类技术进步的最佳平台和模式
小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋分享了小米在AI和开源上的思考。
在战略上，今年小米将未来十年的核心战略升级为手机×AIoT，AIoT是AI技术加持的智能设备。
在产品上，2020年小米升级了AI相机、快速充电技术，推出了还有基于UWB技术打造的小米“一指连”当然还有小米最重要的AI技术——“小爱同学”。
“小爱同学”就是小米的AI，就是小米的分布式AI能力系统。为了打造一个开放的平台与开放的生态，小米开源了两大技术。
一个是小米2018年对外开源的移动端深度学习开源框架MACE，另外一个就是人机交互方面的语音交互工具包Kaldi 2.0。
崔宝秋认为，今天我们正在跨入互联 文明，大数据信息时代，开源将扮演越来越重要的角色。
在过去10几、20多年来，从早期的互联 ，到云计算，到大数据，到2016年开始变得非常火热的人工智能，我们离不开开源软件，开源软件在云计算和大数据时代，已经成为事实的标准。
在今天，AI全球分化的时代，各个AI巨头，各个国家，都想通过开源这种模式来快速打造AI方面的领先地位。所以所有的巨头都在深度拥抱开源。所以中国的所有AI企业，包括小米在内，也都在纷纷拥抱开源。
崔宝秋坚信，开源是人类技术进步的最佳平台和模式。
浪潮刘军：计算力就是生产力
浪潮信息副总裁、浪潮AI&HPC总经理刘军指出，我们已经进入到了一个智慧时代，而智慧时代最重要的生产力就是计算力。
在智慧时代，劳动者第一次不仅仅是人，人工智能也成为了我们的劳动者。
今年在AI方面最重要的一个的技术创新，就是GPT-3。而为了训练它，据说需要花费500万到2000万美金计算费用。
其实不仅GPT-3，我们遇到的各种AI的实际应用，实际上背后也有算力在做支撑。
工业时代的基建是发电厂。而在智慧时代，智能计算中心就是新的发电厂。
它会为智慧应用提供源源不断的AI算力数据服务，这也是今年4月份发改委针对新基建做出了新的阐述，即面向AI的新基建。
进入AI时代，提供算力服务的智算中心和过去的超算中心在计算架构上有所不同。浪潮基于AI芯片、AI服务器、高速互联、深度学习的框架，来构建整个智算中心，实现生产算力、聚合算力，调度算力、释放算力，从而形成一个算力生产供应的平台，数据开发共享的平台，智能生态的建设平台和产业创新的平台。
过去几年里，浪潮致力打造“元脑生态”计划，本质就是使具备领先AI算法的科技公司，能够覆盖到传统的行业客户。
在这样一个生态中，具备领先AI算法的科技公司作为“左手伙伴”，够覆盖到千行万业的行业ISV、SI作为“右手伙伴”，浪潮聚焦做算力系统平台能力共享，这样三类角色在元脑生态里产生了化学反应，携手合作促进产业AI化，驱动产业AI化的进步。
山景智能黄勇：敏捷也是AI能力的一种体现
山景智能科技创始人及CEO也分享了一些经验。
本身山景智能专注于在金融领域，帮助银行业、金融行业去寻找通用智能能力。
所谓通用智能能力，不能只对某一个模型、某一个算法而沾沾自喜，而更多是做AI的能力泛化。
黄勇认为，银行一定要构建自己的开放的架构、敏捷的架构、智能化的架构。这是今天银行恰恰缺乏的。
金融领域、金融机构、未来的金融企业，一定会从数据智能走向业务智能。
黄勇认为，机器会替代人写代码、替代人做业务的决策，因此上端一定会出现业务服务自动编排和自动分装的过程。不仅仅在金融领域，在其他的领域都会走向这一步，这样才会把人的各种能力释放出来做其他的决策。
AI中台向上发布的不仅仅是算法和模型，而是业务智能能力。只有实现数据自动化、数据智能能力的分装和AI智能能力的分装，才有可能实现业务的自动化服务。
未来所有的算法，从需求到算法，到整个业务流程，一定是完全敏捷的，敏捷也是AI能力的一种体现。
G7翟学魂：未来5年大部分卡车都会变成无人卡车
G7创始人、首席执行官翟学魂分享了物联 技术在无人卡车中发挥的作用。
G7是一家10年前成立的，专门在物流领域里面提供物联 服务的公司。
通过运货卡车加入IoT、 AI的技术，G7可以将使用寿命从5年变成12年，虽然车制造的成本比一般的车要贵，但通过这种方式，贵的东西反而变便宜了。
翟学魂以卡车运输煤炭为例，讲述了物联 大数据对运输安全的改进，通过车载物联 设备的数据识别，可以发现用怎样的方式运输会更安全。
另外，通过对物联 数据的分析，也可以得到一些经济数据，G7发现卡车物联 数据跟GDP的数据高度是吻合的，还有利用卡车运输数据分析雄安的建设状况。
翟学魂认为，未来3到5年时间带来的变化，会远远超过过去这10年。未来5年左右的时间，大部分新的卡车都会变成自动驾驶的卡车，也许不是完全无人的，但是一定是司机不怎么管安全，也不怎么管油耗的，只是坐在那儿象征性的开一下车。
而且他还认为，未来5年之后，绝大部分卡车的能源会发生根本性变化，不会再用柴油了，所以能源、装备、生产力在未来5到8年的时间，会发生根本性的变化，而G7能在里面起到显著地推动作用。
容联云通讯熊谢刚：为了省钱用AI替代人是伪命题
容联云通讯CPO熊谢刚分享了他们在AI落地化中的一些行业经验。
过去两到三年，大量的AI创业公司出现，但是这些创业公司其实都面临着产品变现非常难的问题。
很多创业公司100人到500人发展很快，收入基本上都是好几千万，但是很难看到在未来的两到三年，或者三到四年，做到上亿，甚至接近几个亿的收入规模。
原因是什么？是因为每个AI项目的客单价不高。作为一个AI创业公司，如何让公司怎么成长起来，需要让客户在使用完AI产品以后，切实感受到业务效果的提升。
过去受到市场的影响，行业在大谈AI产品是为了替代人，替代人的目的是什么？是为了服务、省钱。
而熊谢刚认为，用AI替代人，在今天的这样一个定位，是一个伪命题。用AI去做产品考虑的恰恰不是去替代人，而是用AI去做人做不了的事情。
这些事情可分为两类：一类就是数据量特别大的，还有一类就需要计算速度越快越好的。例如在通信领域做应急通信，出现大量的突发事件的时候，需要快速的响应。
所以一旦用AI的技术去很好的处理了这两个事情，客户花多少钱都会买单。如果能找到这两个点的话，一定会让AI产品成为刚需。
自动驾驶圆桌论坛
在上午的最后阶段，百度副总裁、Apollo平台研发总经理王京傲，驭势科技联合创始人、董事长兼CEO吴甘沙，轻舟智航联合创始人、CEO于骞，图森未来联合创始人&COO郝佳男，四位行业大佬坐在一起激辩自动驾驶。
谈到各种公司技术的侧重点，每个人都对自动驾驶未来的发展有着独到的见解。
王京傲认为，今年汽车行业的一个趋势是汽车智能化，从各大新造车势力的股价可以看出其势不可当。自动驾驶的大幕刚刚拉开，大家快来做，越早越好。
在Robotaxi方面，百度现在已经落户到了广州、沧州、北京、长沙这些城市，明年会落地更多的城市，并提升这些城市的运营效率。
对于未来的展望，百度的目标是，在未来的3年将Robotaxi落户30个城市，在未来的5年里面将Apollo智能驾驶安装到百万辆车以上。
吴甘沙认为，今年自动驾驶商业化有三个关键词：上量、真无人、全天候。
上量是指驭势科技对今年客户总量的预计太保守。真无人则是体现在从去年底开始驭势科技率先在运营中取消了安全员。全天候是说无人驾驶进入运营状态后，必须应对各种复杂环境和气候等。
他还指出，从商业化节奏和需求的迫切性上来看，无人驾驶汽车载物会比载人更快落地。
于骞则认为，在国内载人的场景，Robobus一定要比Robotaxi更快落地，而载货方面，在美国的重卡，应该是一个比较快的落地方向。
在L4方面，Robobus以固定路线、中低速的微循环公交形式落地会更实际和务实。而L4级别的自动驾驶，想大范围普及，还需要解决很多corner case，即便强如Waymo，目前也面临许多技术问题。甚至到最后，Robobus和Robotaxi或将殊途同归，以共享无人小巴的形态大范围普及。
郝佳男指出，在无人车落地化方面，中国相比美国有着许多优势。
美国每个州有自己的一个计划，对无人驾驶持相对开放的态度。在中国可能有一些法规需要进行突破，但是，他对此比较乐观。
中国其实有很多美国可能不太容易推进的资源，比如说V2X、车联 ，这些资源可以让中国“后发先至”，走得更快。
谭建荣院士：数字经济搞得好不好，要看企业、群众是否受益
中国工程院院士谭建荣在会上做了题为《数字经济与数字转型：关键技术与发展趋势》的演讲。
谭建荣院士指出，实体经济始终是国民经济最重要的基础，搞人工智能、大数据、数字经济，一定要跟实体经济结合起来，而且是一定要跟制造业结合起来。
从需求上看，目前，无论是实体经济还是数字经济，都发生了很大的变化。变化主要来自4个方面：
与此同时，是新一代信息技术的发展。新一代信息技术同样具有4个显著的特点：
这样的转变和发展，就支撑起了现在数字经济的发展。
谭建荣院士认为，数字经济的发展过程中有三大重要的里程碑。
第一个里程碑，是40年前美国未来学家阿尔文·托夫勒提出“数字经济”的概念。在《第三次浪潮》中，他预见到互联 是个舞台，创新的主角是大数据，大数据将走向第三次浪潮的华彩乐章。
第二个里程碑，是美国副总统戈尔提出数字地球的概念。数字地球是一个与地理信息系统、 格、虚拟现实等高新技术密切相关的概念。其核心是地球空间信息科学，以及遥感技术、地理信息系统和全球定位系统这三大基本技术的集成。
第三个里程碑，就发生在中国。2016年在杭州举行的G20领导人峰会，首次提出全球性的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》。
2017年中国政府工作 告，首提“数字经济”，提出要“促进数字经济加快成长，让企业广泛受益、群众普遍受惠”。
谭建荣院士也强调，数字经济搞得好不好，人工智能搞得好不好，主要的标准就是这两条：第一，企业有没有受益；第二，群众有没有受惠。
那么，回到那个问题，数字经济与实体经济紧密结合，又该如何高质量发展？
谭建荣院士提到了高质量发展的4大要素：高质量的产品、高质量的技术、高质量的管理和高质量的人才。
具体而言，谭建荣院士总结分享了5个方法。
第一，要把人工智能用到制造业当中，形成智能制造，用智能制造来提升创新能力、设计能力和产品研发能力。
如今，产品创新设计能力仍然是中国制造业的短板，而这种创新能力的薄弱，也是存在于信息企业当中。谭院士引用中国工程院前院长徐匡迪院士的观点强调：“不研究人工智能的算法，就无法掌握人工智能的核心技术。”
第二，通过智能制造来提升工艺。
第三，通过智能制造来强化质量。不仅要提高硬件产品的质量，还要提高软件产品的质量。
谭院士认为，工业软件是中国最短的短板之一，亟待补全，而要重振中国的工业软件企业，人工智能将大有用武之地。
第四，智能制造+延伸服务。不仅软件业要变为服务业，制造业也要向制造服务方向转变。
第五，通过智能制造数字化转型，找准产品服务对象，拓展产品市场。
美团夏华夏：“接地气的AI”就是希望让每个人享受到科技带来的便利
科技应该真正为 会价值做出贡献。
美团副总裁、首席科学家夏华夏，就在大会现场分享了什么是“接地气的AI”。
用技术，去帮助每一个普通人生活得更好。
夏华夏指出，接地气的AI，是人工智能发展至今的一个大趋势。过去由数字、资本驱动的AI，在今天逐步落地之后，已经变成由实际价值驱动的AI。
这个价值由谁来决定？自然是技术的受益者，每个普通大众。
所以，到底什么是“接地气的AI”？
第一，是落地速度接地气。
以美团为例。据不完全统计，在2020年，整个美团AI团队落地了近3000个实际业务需求，涵盖配送调度策略调整、商家智能运营的方方面面。
第二，是服务行业接地气。
也就是说，把AI技术应用到普通的本地生活服务商，包括衣食住行、吃喝玩乐。
从用户的角度来看，人工智能渗透进衣食住行的方方面面，带来了用户体验的提升；
从商家的角度而言，美团这样的平台提供的AI能力，能够帮助商家做信息化、数字化、智能化乃至自动化升级，优化商家整体的经营手段。
第三，是服务对象接地气。
技术在飞快地往前发展，但却不是每个人都享受到了技术带来的便利。但夏华夏认为，技术的发展不应该把任何一个人抛下、落下。
AI的服务对象，应该是每一个普通人。而这，也是美团AI的技术宗旨。
那么，“接地气”是不是意味着只想今天，不想明天？夏华夏回答：科技落地应用与长期技术探索并不矛盾。
接地气是我们在落地科技时的一种“科技为人”的价值导向。科技的落地应用，与长期、有挑战的科技探索之间并不冲突。
在长期、有挑战的工作上做投入、做突破，才能让科技持续产生价值。
最后，夏华夏还展望了一下AI最美好的模样：
像水电煤一样成为未来生活的基础设施，无处不在，但不一定需要被用户感知。AI可以在生活的每一个角落为我们服务。
清华唐杰：认知图谱是人工智能的下一个瑰宝
清华大学计算机系教授、系副主任唐杰在会上做了题为《认知图谱，人工智能的下一个瑰宝》的演讲。
人工智能的发展可以划分为三个时代：符 AI、感知AI和认知AI。认知AI到现在为止尚未实现。
那么，实现认知AI需要做什么？唐杰教授指出，现在急需打造的是AI基础设施，比如认知图谱怎样构建。
为什么要强调认知的逻辑呢？唐杰教授举了GPT-3的例子。
GPT-3，参数规模达到1750亿，数量级接近人类神经元。并且，在表达能力上，这样的大规模语言模型已经使得AI接近人类。
这就带来了一个启示：我们是否可以直接通过大规模、大算力、大计算的方法，得到一个超越人类的通用人工智能？
且不谈上亿人民币的训练成本，GPT-3这样的语言模型，如今已经暴露出一个明显的问题：没有常识。比如，你问它一根草有几只眼睛，它会回答“一只眼睛”。
想要解决这样的问题，用计算的方式做认知，唐杰教授谈到可以结合两种方法去实现。
第一，数据驱动。把所有数据进行建模，并学习数据之间的关联关系，学习数据的记忆模型。
第二，知识驱动，构建知识图谱。
不过，仅仅如此仍然不够。
唐杰教授指出：
真正的通用人工智能，我们希望它有持续学习的能力，能够从已有的事实、从反馈中学习到新的东西，能够完成一些更加复杂的任务。
认知图谱的概念也就应运而生。
认知图谱有三个核心要素：
唐杰教授表示，知识图谱+深度学习+认知心理，打造知识和认知推理双轮驱动的框架，将是接下来一个重要的研究方向。项目关键技术通过成果转化孵化了北京智谱华章科技有限公司（简称智谱·AI），形成多个核心产品，在阿里巴巴、搜狗、华为、腾讯、点通、工程院等30余家企事业单位部署了超过100余套智能型云服务系统，应用前景极其广阔。智谱·AI在2020年中国人工智能年度评选中获得AI明星创业公司TOP10及最佳解决方案TOP10两个奖项。智谱·AI作为知识图谱产业链的参与者，助力人工智能赋能实体产业，促进我国新基建发展。
爱奇艺副总裁谢丹铭，在大会现场分享了爱奇艺在内容创作与消费方面的智能化应用。
受到疫情的影响，智能技术在内容产业中的重要性大大提升：内容的创作是否能搬到线上？广告预算减少的情况下，如何让投放效率变得更高？
在电影制作方面，爱奇艺则推出了视频增强技术ZoomAI。可以去噪、插帧、把1080P视频超分为4K视频，完成老电影、老视频的一系列修复工作。
谢丹铭表示，应用AI之后，电影修复的80%工作都可以交由AI来完成。
另外，爱奇艺AI也在动态漫画中实现了唇型驱动技术，生成的素材效果非常接近人工。
面向用户消费者，谢丹铭介绍，爱奇艺根据用户需求，推出了奇观功能，不仅能识别演员，还能识别背景音乐，甚至台词的含义等。
小冰公司李笛：强大的AI不应该提供给企业，而应该给企业里的劳动者
小冰公司首席执行官李笛，在大会上分享了小冰框架的大量实践。
人工智能正在不可避免地进入人类 会的每一个角落，和人类发生各式各样、千丝万缕、无处不在的关联。李笛认为，在讨论人工智能未来的价值之前，需要先讨论人工智能的边界。
作为一个占据全世界范围内人和人工智能交互总流量60%的技术框架掌舵者，李笛根据实际经验，把技术运用的边界归结为三件事：
第一件事，预判技术在运用过程中可能会遇到的困境，尝试用系统化的结构，去提升规避掉这些困局。
第二件事，是对场景的克制。人工智能要发展，需要在选择落地场景上保持克制。
第三件事，是尝试保护双方的机制。把人工智能想像成一个面向未来的系统，它会跟亿万人类发生各式各样实时、高并发的交互，所以在系统设计上一个非常重要的边界，就是对双方进行保护。
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