2020年/11月/11-15日 深圳会展中心
“改变世界的新兴科技”主题论坛实录(一)
新闻来源:w88top优德官网推荐组委会 发布日期:2020-11-12

  “改变世界的新兴科技”主题论坛

  时间:2020年11月12日09:30--12:20

  地点:深圳会展中心五楼勒杜鹃厅

  实录内容:

王海东 深圳卫视主持人

  主持人:各位早上好,这里是“2020中国高新技术论坛”。欢迎各位的光临,我是深圳卫视主持人王海东,今天全天的的主题是——《改变世界的新兴科技》,这是历届的主题,我们一起站在前沿探讨科技发展的种种可能,今天上午我们将围绕“你好 2030,AI+的算力,认知与深度学习”,我们在这里聆听九位嘉宾精彩的观点分享,我们现在马上进入到主题演讲的环节,首先是“你好2030”,站在2020年,畅想未来十年,最有可能引领产业变革,也可以改变世界的新兴科技,是我们这个专题的目的。知名未来学家罗希特·塔尔瓦先生将和我们进行视频分享,罗希特·塔尔瓦先生主要专注于帮助人们理解和塑造新兴的未来,他写作和编著了多部关于未来的著作,涉及商业,技术,社会,生活与未来的关系。今天他视频演讲的题目是《科技视角:下一个十年发展时间表》。

罗希特·塔尔瓦 知名未来学家

  罗希特·塔尔瓦:大家好,我是一位未来学家,今天会给大家讲讲未来十年当中我们需要关注的一些技术以及它将会影响我们的生活。我会讲四点:

  第一,有哪些颠覆性的技术。第二,讲讲人工智能将会如何改变我们的世界。第三,在什么样的应用当中会把这些技术给结合在一起,第四,会给大家介绍一下我们现在有什么能够每天去做的事情保证这些技术的良好发展。

  我们去发展商业的方式或者战略,现在每天都在发生着巨大的变化,因为环境也在变化,我们首先是要考虑未来的三个月之内我们要怎么样去做,要保证足够的韧性,什么样的技术让我们获得在商业世界中存活的韧性,再之后我们要往更远的时间点看如何保证我们合理的使用现有的技术能够去适应不断变化的游戏规则和环境。再往后看的话,我们知道未来的一到十年之内不停会有颠覆性的新技术出现,我们每个行业,每一种商业模式都有可能受到颠覆,所以我们必须对未来有一个远见,知道我们想要什么样的未来,需要什么样的技术支持我们走向那个未来,提供什么样的产品和服务。这样的东西都确定了之后,就知道我们未来的12个月之内该做什么样的东西,该做一些什么事,不管是打造我们的生产力还是说培养企业文化来适应世界上面随时可能出现的新的变化以及创造我们想要的未来。

  另外,我们也知道这个世界对我们来说其实是有很多的限制的,这也就是为什么很多人已经提出类似于联合国可持续发展计划的全球性目标,我们在发展的过程当中也要考虑这一点,要匹配我们所使用的技术和他们的应用如何匹配这些可持续发展的目标。现在已经有很多的新技术出现了,在屏幕上面大家看到非常多的科技发展,技术,每个都有可能在未来的十年当中成为数十亿数百亿美元价值的行业。其中更是蕴藏无限了的可能性,比如说像垂直的农业,让我们在现有的土地资源紧缺有限制的情况下,利用空间种植更多。比如说合成生物学可以帮助我们在医疗健康领域有巨大的变化,还有超高速的铁路,还有物联网让设备都装上传感器,让他们更好地收集数据适应我们所需要做的。我们现在已经看到第一个带乘客试运行的超高速铁路在美国的内华达州试运行,这些技术可能改变人们的出行方式,这些新技术还在减少碳排放和碳足迹,像中国十四亿人口的国家跟很多哪怕是很小的国家都一样,无数人都在利用这些新的技术去创造更美好的未来同时减少碳排放。大家知道在这个过程当中数字化是极其重要的,数字化可以说把这些新技术连接起来的重要桥梁,并且还不停在继续发展。大家知道全球最大的公司是沙特石油,剩下的第二到第八都是数字化的互联网公司,在过去苹果,微软,亚马逊已经超过了一万亿美元的市值,今年苹果已经是超过了两万亿美元,两万亿美元的市值意味着什么?这么多的著名公司全部加在一起市值达不到亚马逊和苹果,他们对于技术的掌握是具有多么大的优势,能够把技术很好地用好,有良好的技能去使用这些技术,就是最大的财富和能力。人工智能会不停地发展,在未来的几年会经历七个发展阶段,这些不同的发展阶段都会带来三个主要领域的发展。

  一是支持辅助人类的工作,比如说像在医疗的诊断,去扫描现有的这些病历和文献帮助医生做出更加准确的诊断以及帮助他们提供治疗方案。

  二是关于提升效率,增加计算和处理的速度,人工智能可以帮助我们去做到这一点。比如说自动驾驶汽车未来出现以后,它就可以在交通当中更具有效率,什么时候停什么时候开等等,只有人工智能能做到。

  三是关于规模,大家知道今年的疫情大家都在开发疫苗,在中国也好,全世界各地也好都是如此,快速开发疫苗唯一可行的方案就是使用人工智能测试数百万可能的化合物,把这么多的信息,数据结合起来,大数据去分析,只有这样才能准确找到可行的方向开发出疫苗,我们已经看到人工智能的潜力。人工智能会有七个发展阶段,我给大家介绍一下:一是我们一直都在通过人工智能和计算去计算我们所需要的,帮助生产继续的过程。第一个阶段将会是机械化的机器人式的处理自动化,这样可以在一些情况当中代替原有的重复性劳动的人类,并且还会有信息的留存,我们看到这就是第二个阶段了,第二个阶段就是现在我去打电话给任何一家大公司,比如说ZOOM他们的客服电话一定是聊天机器人先接待人,而且随着每天接触更多的客户电话,他们未来会不停地学习进化能够回答更多的问题。这个阶段也会花很多的时间继续去发展,到第三个阶段就是具体领域的精通,几年之前谷歌创立一个阿法狗的系统,就是虚拟的围棋大师,有一位来自韩国的李世石围棋高手世界冠军,结果阿法狗4:1击败它,之后谷歌创造一个新系统阿法狗zero,它没有教它下围棋,之前是教了阿法狗,但是阿法狗zero自己下围棋,100:0击败了阿法狗,这样的例子可以出现非常多的领域和行业当中,关键就是这个领域当中可以做得很好,如果把阿法狗放在癌症的诊断当中去可能做不了那么好或者会忘掉怎么下围棋。第四个阶段,那个时候人工智能系统是可以跟人来沟通的,比如说有了医疗诊断的结果他们不仅是给出诊断的结果,还可以解释它是如何做出这个判断以及给出更多的证据,这个阶段我们相信有很多年才能到来。第五个阶段就是人工通用智能,就是很多人在人工智能领域工作具有的雄心壮志,也就是说到那个时候人工智能系统将会跟人类智力相当,我们已经可以想像他们能够提供的诸多服务,比如说公共服务运行公司去极大解放人力,时间来完成人类现在所做的任务。我们相信在五年之内我们可以创造出在80%的情况下都达到80%人类智力的人工智能,再过一段时间就可以造出跟人类的大脑在任何方面都与之匹敌的人工智能系统。下一个阶段就是AI体系会达到超智能的阶段,就是要比人更加聪明,这样可以解决比较大的问题,比如说解决气侯变化的问题,帮助我们如何改进全球粮食分配的问题,解决粮食贫穷问题,改变我们在一些教育方面尤其是在一些激进想法的根除方面帮助我们。我们一直在相信如果有这样的超智能方式可以跟我们的人脑进行相连,把我们的想法进行连接,分享我们的想法,最终创造基点的网络,我们相信很快会发生,认为30—40年左右会发生。

  但是AI的发展非常快,中国仅一家在AI上面投资数百亿资金,我们希望它很快将会去超越我们的想像。这就是技术能让我们改变的地方,我们也希望能够很好地了解能够去更好地去开拓它的应用,我们正在测试,我们也做很多的尝试,我们要确认的就是能够去在不同的AI阶段当中把它用好以及在未来再把它用好。

  接下来谈谈下一个话题,这些技术如何能够改变我们生活的不同方面?接下来我谈十个领域:

  第一,食品,其实我想到的最让我激动人心的事情就是对于我们食品进行个性化的定制,比如说如果你是糖尿病的病人,你只要在商场当中它的货架通过AI传感器告诉你,这个小推车上不能放带糖的东西,如果有糖的食品买单的时候不能买单。还有就是可以和你最喜欢的厨师打造一道美食,比如说你住在上海,你很喜欢的厨师在巴黎,他们可以通过AI的方法给你定制菜单,只需要利用我在厨具的传感器可以监控食物,这个食物是不是和他们做的一模一样,就像明星厨师做出的产品一样。第三个是娱乐行业,如果你参加大的盛会,你想要去买一个零食或者买点纪念品,但是这么多人要排队,如果我们使用APP通过无人机就可以在5G的技术定位的帮助之下,就可以把你自己所想买的东西带过来,也不仅仅是你的零食,也可以我们想买的零售品。在旅游方面AI将会能够去了解我们的旅行需求,把它变成是我们旅行的一些具体的要求,并且和旅行社进行商谈谈一个最好最优惠的价格,并且全程管理我们的行程,比如说如何去机场,飞机上AI帮我们鉴定哪些飞机餐对我们比较健康,入驻酒店以后不需要登记,房间墙上带满数字化的壁纸展示出我们所喜欢的照片或者视频。比如说你要去希腊,你肯定是用自己的语言来交流,这个时候AI就可以帮助我们进行实时的翻译,你使用生物识别的技术只需要轻轻眨眼就可以完成你的所有商品的购买,无人机就会把它送到你入驻的酒店,你回家的时候只需要称作超音速的飞机,以前十个小时的飞机现在三到四个小时可以完成,你可以把你美食的香味味道记录下来,回家之后亲朋好友可以通过虚拟现实可以享受你的体验,甚至可以付点钱体验你体验到的希腊之旅,你想想你回来之后还赚点钱。工作场合AI一直能够指导我们如何改进新的工作帮助我们提升效率,同时也能帮助我们找到新工作,找到最适合我们自己的工作。比如说可以为我们的简历做润色,确保我们所申请的工作,并且帮我们准备面试,也可以让我们同时身处两个地方,可以把全息影像放在会议室,但是我在家里办公,其实帮我们做更多的事情能够用更高效率的事情做。谈到健康领域,我们可以看到我们的体内的传感器可以监控心率,氧气,体温等等的生命体征,我们AI系统会告诉我们是不是要多喝水,锻炼,甚至告诉我们说我们是不是要吃什么,怎么吃?当然去监控这么多的一些生命体征最重要避免我们的身体出现毛病,比如说可能检测到我们现在有心脏病的风险,这个时候马上通知医生叫好救护车,准备好后续的救援,我们在后续准备处理心脏病的突发就游刃有余。

  技术发展也非常快,它可以告诉我们说如何说话,比如说你可能跟一些不太能理解你的人讲话的时候,AI告诉我们如果你特别兴奋的时候会让你冷静一点,如果很生气的时候AI会告诉你说会慢一点,如何避免生气,不然你生气只会影响到我们自己的伴侣,你正在聊天的人或者你的同事或者你的老板,这样会影响沟通的效率。在时尚领域,我们设备的传感器能够去识别,哪种美妆产品特别适合我,适合哪种香水,看一下哪个化妆的妆容适合我今天的打扮,配合我的衣服,配合我今天衣柜里面的服装进行搭配。知道我今天可以怎么穿,其他社交场合怎么穿。家庭环境当中技术可以让我们保持联系,哪怕我们身隔千山万水。你到希腊旅行你奶奶庆祝70大寿,虽然你是万里之隔,可以利用虚拟现实可以分享你在希腊所吃的美食,你的所有体验,香味可以通过虚拟现实传到你奶奶这边,你甚至可以品尝你奶奶70大寿的蛋糕还可以给他拥抱。比如说机器人可以帮我们打扫卫生,帮我们买东西铺床,我们也会使用AI支持学习,比如说我们想学弹吉他,画画等等AI会成为最能够支持我们也是最耐心的一个老师。无论到底我是第一次学弹吉他还是学50次没有学好吉他的和弦,AI老师会非常耐心,会孜孜不倦教导我们。

  我们想一下约会的场景,AI可以通过约会软件保证我们能够真正找到和自己聊得来合拍的人,当我们彼此相见的人两个AI系统会选择我们两个人约会的地点在哪里,它会选择知道适合这两个约会人员最佳的选择。约会那天AI就会告诉我们怎么说,如何进行非常好的对话,我们的眼镜会监控对方微表情的变化,看看他们对我们说的话有什么反应,这些信息都可以帮助我们AI分析对方这个人和自己是不是合拍,AI甚至还会彼此进行沟通,他们会自己判断这两个人要不要再做第二次约会,这就是技术改变我们生活。

  最后谈谈如何解锁这样的机会,能够充分发挥技术的强大潜力,并且在未来十年当中让它实现。首先我们要确保不断能够去寻找新的一些技术,要在我们的组织架构当中不断了解新技术,要去想一想他们的应用场景是什么样的,以及他们的潜在机遇是什么,一定要有这样的路线图知道如何部署这些技术。这样我们才能够把我们的投资用好,创新的能力用好。

  第二,我们需要确保有这样的能力建设,尤其是人的能力,能让他们有这样的责任去不断地学习,不断地来去获取新的视野,获得新技能,其实是对于我们在数字化当中特别重要,一定要了解技术,我们的员工一定要了解技术的潜力。而且要了解该怎么去用,如何去用。

  第三,就是你的创新实验,一定不要停,快速地实验,能够让我们更好更快地学习,了解哪些技术能够带来最大的价值,造福于客户和我们自己。今天简单地跟大家过一过在未来技术所发生和所应用的一些场景,尤其谈到人工智能,有一些应用的领域我们可以看到其实技术已经在这些领域用了,最后我们其实是如何能够利用好这些技术打造优势?确保我们能够走在领先的前沿?我也希望我的演讲对大家有所帮助,最后有一个小礼物给大家,在屏幕当中可以看到有这样的二维码,如果大家希望定期收到我们研究的项目,通常一年要收149美元,现在是免费可以给大家提供,所以如果大家喜欢的话可以扫二维码输入代码可以获得免费的信息,预祝本次会议能够圆满成功,非常抱歉没有办法与会和大家见面,希望明年这个时候和大家面对面交流分享我们的想法和故事。

  主持人:感谢罗希特·塔尔瓦先生的精彩演讲。我们也期待明年的w88top优德官网推荐论坛我们和他在这个地方面对面地来聊一聊。刚刚我们聆听一天类似于关于未来的畅想,他对于未来给出一个实际的进度百,而且给出诸多绕有趣味的细节,这是我们对于未来的想像变得踏实,而且给出我们对于解锁未来应该做到的三个方面,他使用的是解锁这个词,我想这个词可能比寻找或者发现也许更加能够激励我们前行的动力。接下来我要请出的这个专题的第二位演讲嘉宾,下面有请的是世界银行高级经济学家马钦先生。马钦先生是世界银行驻华代表处高级经济学家,负责与中国和蒙古国政府合作改善营商环境,促进创新,支持绿色发展。他也是一年一度的世行营商环境中国报告的主要编写者之一。今天他将从支持新技术开发创新所需的政策方面,来探讨未来十年的科技。今天他演讲的主题是《推动创新,国际上好的实践经验》。

马 钦 世界银行高级经济学家

  马钦:大家早上好,我叫马钦,我很高兴来到这里,不幸的是我的中文不太好,所以我会说英文。大家早上好,非常荣幸也非常高兴能够在今天参加今天的论坛,首先要祝贺我们的组委会能够举办这样的让人印象深刻的活动,能够把这么多的有识之士和专家共聚一堂。今天我想在我这部分的报告当中从世界银行的角度从我个人的角度谈谈如何在和中国政府打交道过程当中去推动我们国家层面上的创新。如何能够探讨一下中国能够在未来成为创新的领袖。在我的职责范围之内,在我报告部分当中,我可能就不会谈更多未来的技术,因为前面的讲者已经讲了很多,但是我想谈谈我们中国该采取什么样的政策和措施,来确保能够在全球创新当中占据一席之地,以及未来技术能够在中国很好地执行,讨论并且通过中国来去和全球进行分享。基于这样的基调,我今天的报告会涵盖三方面的内容:

  第一,我想谈一谈,大家可能了解很多的成功经验,我想谈的是中国在过去40年当中,尤其是过去四年当中获得的技术和经济上的重大进步。第二,展望未来的时候中国可能会碰到什么样的关键挑战,从中国层面角度来看,企业角度来看,个人角度来看会碰到什么样的挑战。我会谈如何应对这些挑战才能够让我们的创新之路能够不断地延续,最终成为全球的创新领导者。第三,从世界银行的角度来看,我们其实是中国的战略咨询机构,在过去40年当中和中国政府的合作关系非常紧密,会谈谈该如何通过合作来减轻中国在创新道路当中所面临的挑战。

  首先我要祝贺大家,也祝贺中国政府的是,在过去40年当中,中国在创新,它所取得的成就让人刮目相看,现在中国已经是世界上第二大的研发投资者,所以从投资角度来看,它所投入的资金已经比欧盟所有成员国加出来的投入资金都要多,仅次于美国,可以看到只是时间上的关系,假以时日尤其是“十四五”的规划,我认为在研发方面的加大投入很快将会让中国成为全球最大的研发投入国家。所以在今天,可能有些同事还不了解,不知道从GDP它的研发投入比例,中国的投入比如已经比欧洲大陆多了,从历史发展角度看中国是发展中国家,但是发展中国家它对于未来的投入比欧洲发达经济体要多的。

  除此之外,中国在专利数上面也是非常重要的一个参与者,我们其实已经看到有很多的新专利,而且中国现在已经是在专利数以及专利使用数,特别是在今年全球的世界知识产权组织所认可的专利数当中这三个数中国都是全球第一。我作为一个外国人,我也见了很多这样的场景,中国其实在很多的新技术方面已经成为全球的领先的国家,包括像高铁以及像来自中国的大疆无人机领域也是世界领先的,昨天大家是在双十一的时候上网买了一些东西,毕竟这又是人类历史上面在电商历史上面一个新的记录,每年都在刷新,可以说已经是成为全球范围内最大的电商活动。

  但是就像大家很多人知道的,在商业领域在人类的生活当中也是一样,过去的功劳,过去的成就,不意味着未来的成功。并不是说以前成功就能保证我们继续成功,必须要在这个过程当中一直提高去吸收知识,去吸收别人的经验才能一直向前发展。我们作为世界银行,我作为经济学家,我们是有一些担忧的,看到这么多对于创新对于研发的投资,很多是来自于各位所来自的这些成功公司的,然而,我们看到在中国,每位工人的生产力上面,过去几年当中其实是在下降的,我们这里用一个指标是TFP,也就是说简单的来讲,它计算是每一个工人在限定时间内所能够生产的产品或者服务的量,可以看到在过去几年当中从2.8%到了现在的只有0.8%,为什么这会令人担忧?因为中国如果想要继续追赶世界上最发达的国家,保持现在的快速发展角度的话,每个工人的平均生产力是必须要提升回到十年以前的水平。另外,我们还要注意的一点就是除了生产率的回升之外,对于中国创新是必须要继续坚持的道路,我们看看人力资本的发展,中国在这方面做的已经非常好了,今天在座也都是聪明人,大家都知道。可以说中国的高等教育改革也是让大家从中受益的重要举措之一,但是我们来看一下在劳动力当中具有大学文凭的人数,中国其实在这个表上排名比较低,远低于其他的那些发达国家,包括美国,日本,韩国等等。我们现在可以看到高等院校的教育,我们40年前就已经开始合作,今年我们正要庆祝与中国高等教育合作的40周年纪念日,1980年我们世界银行给中国的第一笔贷款就是给到清华北大和其他的一些中国领先的大学去提供助学贷款,自那个时候开始,他们也逐渐地跻身为全球闻名的重要大学。也包括深圳的大学,一会深圳的大学教授会跟大家做分享,所以必须要有更多的高质量教育背景的劳动者参与劳动。还有重要的一点就是研发的转化率,也就是说把研发的投入转化为别人愿意购买的产品和服务,同时还要去开发出这些新技术的核心内容,核心技术,目前中国花了差不多总共的研发当中,其实研发投入当中只有5%是基础研发,这个比例其实是很低,跟美国,韩国,日本等等相比是非常低的,在新的“十四五”规划当中已经强调了,要去增加对于基础研究的投入和研发,中国如果想要更多的新技术的创新,这些基础研发是极其重要的技术。

  还有就是大家的创新项目的质量也是需要提高的,之前我们已经讲过数量是非常成功的,比如说在专利方面,我刚刚已经讲到中国现在在全球范围内的专利持有数量是最多的,但是大家看看这些专利的质量,并不全都是很有价值的,为什么?大部分是实用专利,比发明专利相比价值没有那么高,而且有很多的专利是死专利,在完成专利的注册之后,我们可以看到它的数据,非常大的一部分专利都没有被更新,意味着这些专利注册完之后,就是为了获得学术上的积分或者激励,补贴,但是拿了这些补贴之后实际上并没有产生更多的后续经济价值,这一点是需要改变的。我们需要把支持系统进一步简化,前年跟中国国务院一起,世界银行的发展研究中心研究了中国经济的新的驱动力这份报告,为什么这么做?因为有很多的创新政策,有超过170部不同的关于创新的支持性的政策,实在是太分散了,这还只是在部委的层面上面,数量实在太多了。也就是说对于这些创业者来说要利用好这些政策实在太困难,要研读太多的政策。

  我们认为对于中国每年都在去研发方面投入数千亿美元,必须要花在刀刃上,我们看到80%的新专利申请都是来自于私营企业而不是国有企业,对我们来说我们的担忧也就证明了在未来的话,这个营商环境需要进一步提升,不管私营还是国有的企业更好享受更好的营商环境。我作为一个经济学家,我认为中国过去几十年当中做的真的是非常好,我想要衷心的祝贺大家,没有任何一个其他的国家在过去40多年当中可以把每个人的人均收入提升30倍,这是完全没法想像的,40年前我相信没有任何一个人能够判断得出来40年之后中国会成为一个14亿人口的国家还在40年前把人均收入提升30倍。但是我还是要重复一点,不能说过去的成功就意味着我们可以就此止步不前,就好像我们在骑自行车,自行车要保持平稳,必须要一直向前才可以,对于经济发展来说也是如此,我们的改革必须继续,只有这样才能够进一步的去追赶世界上最为先进的发达国家。有很多的事情,我们作为世界银行是相信中国具有巨大的潜力和能力是可以做到的,再次出一条辉煌的发展路径,我相信这其中的一些细节今天没有时间给大家讲了,大家可以访问我们的网站或者是去了解创新中国,创新增长,我只想点出其中最为重要的几点,让中国可以进一步的去融入到全球的开放创新体系当中,我想讲三点供大家参考:

  第一,我们认为对于中国来说极其重要的一点就是需要进一步的去增强,像世界贸易组织所遵循的世界性的这些常规规范,以及OECD等等对于国家和企业要有一视同仁的精神。不管是国有企业私营企业还是外商投资企业都是需要一视同仁的公平土壤当中竞争。

  第二,要让中国成为全球的良好强有力的竞争者,就是意味着要为每一家公司都创造出公平的竟技场,让大家的投入,勤奋,工作,研发各方面的投资都可以获得应有的回报。

  第三,我认为也是对于中国来说非常关键的一点,在科学与创新方面,展开国际合作对于中国来说非常重要,包括基础研究的合作,也包括像绿色能源,生物医药和未来的一些核心技术,比如说半导体等等,展开国际合作是相当关键的,可以让中国保证并不仅仅是走在一条单行道上,某些行业形成巨大的贸易顺差和逆差,而是能够形成双向的交流,让学者也可以从西方来到中国进行研究开发新技术,同样中国的学者和研究人员也可以出国到国外去执行相应的研究。双向的交流才是最好的。

  最后我想要再次去肯定和祝贺中国在过去的改革开放当中所获得的巨大的经济成就以及创造了这样的一个创新,驱动的经济,我们世界银行与中国有超过40年的经济合作,将会继续参与和支持中国的经济改革,我们在全球范围内80年的经验,在中国40年的合作经验,都将会被好好利用好,在这个时候,不要把世界银行当成总部设在华盛顿的世界银行,我们就是一家在北京设立办事处的为中国的经济发展做贡献的世界银行。你们的成功就是我们的成功,谢谢大家。

  主持人:感谢马钦先生的精彩演讲。在演讲当中马钦先生代表世界银行依然对中国在40年的成功表示祝贺,也语重心长为我们提出中国目前在创新驱动方面所面临的诸多挑战,马钦先生有三点非常重要的解决方案,就是对于不同企业的一视同仁,创造公平竟技场。我们再次向马钦先生表示感谢。

  主持人:下一位演讲嘉宾,是IBM副总裁,大中华区首席技术官谢东先生, 谢东博士的履历非常简单,用两句话概括,一是在清华读书,在IBM工作,24年的职业生涯他为IBM闻名于世的硬件系统贡献良多,又亲历IBM转型,成为一家认知解决方案和云平台公司,在云计算领域,AI领域和行业洞察等方面引领全球。谢东先生认为未来十年对企业最大的颠覆来自数字化重塑,而他今天演讲的主题是:新常态下,企业数字化重塑的两大关键技术:混合云+人工智能。掌声有请!

谢 东 IBM副总裁,大中华区首席技术官

  谢东:大家好,2020年让我们清醒而深刻地认识到这个世界还充满了未知,充满了很多的挑战,让我们认识到对于整个人类来讲,我们还会遇到波及到每个人影响到每个人工作生活的危机。但是历史又告诉我们,每一次危机的背后其实又伴随很多的机遇,每一次的转变都是一次变得更好的机会。我们看到对于企业来讲,也都是在这场危机中不断地进行重塑,我们的工作方式,工作场所被重塑了,我们整个企业的业务流程,我们每天如何应对我们的客户,这些也被重塑了,在我们的企业内部支持我们业务流程的平台被重塑了,企业外部的合作伙伴我们的供应链系统被重塑了,同时,由于新的应用出现,安全的机制,安全的体系也被重塑了。这些重塑可能是被动的,好在它实际上是在数字化转型加速了,而数字化转型在过去几年中IBM一直致力于帮助我们的进行数字化转型,数字化转型的目标就是让企业成为智慧型企业,智慧型企业包括三大要素:开创性的平台战略,智能化的业务流程,人性化的全面体验。

  平台战略我们认为对于智慧型企业来讲一定要有一个新型承载企业核心业务的平台,这个平台把供应端跟需求端连接在一起,把企业和客户连接在一起,这样的平台能够帮助企业在整个的生态中确定你自己的独特价值和战略定位,这样的平台也是能够促进企业不断地进行创新不断通向未来的桥梁。智能化的业务流程我们看到,对于一个企业来讲,企业里面有非常多的流程,而这里面企业一定要鉴别哪些流程是它的核心价值,要把这些价值不断地用新技术通过大数据,人工智能在混合云的架构中进行赋能,加速它的成长。

  人性化的全面体验方面,我们看到体验的是越来越重要,而这样的体验已经不光是简单的用户端的体验,而是说在整个企业内部它的创新体验,在企业之间生态圈的体验等等,只有开创全面良好的体验情况下才能够让我们的平台战略,我们的业务流程能够更好地实施部署。

  有了数字化转型是不是能够更好地开拓新的业务?是不是能够在一些危机面前更好地应对?答案是肯定的,我在这里给大家举一个美国网球公开赛的例子,过去30年间IBM跟美国网球协会进行深度的合作,为整个全球上百万的网球的粉丝,球员,媒体,教练等等提供一种新型的数字化体验,而今年由于特殊情况的出现,今年美网在线上举行的,第一次没有观众的,而且很多在现场需要进行技术支持的团队也是在家里工作的,好在美网一直IBM的帮助下已经实行数字化转型,把核心业务搬到以IBM的混合云为基础的新的架构上,使得当我们需要进行新的应用时候,能够快速部署,今年美网决定线上举行的时候,只用不到三个月的时间完成整个新应用的开发和部署,让用户有新的体验。没有观众是简单的,关键是在这样的过程中还实现了新的用户体验,通过IBM的技术可以用新的体验,可以在观看过程中,不光是远程看到这样的比赛,还有围绕新的以网球为主的数字平台中展开新的业务,通过数字化转型不断应对危机,实际上进一步走向未来。

  我们看到实时的数字化转型最核心的技术是什么?我们认为就是两点非常重要的:混合云和企业人工智能,混合云大家已经看到,云技术已经成为越来越成熟的技术和越来越广泛的应用,大家会看到云会越来越多,IBM的调查显示在国内到2022年的时候,每个企业平均所面临的云可能有超过十个,这里面有企业内部测试云,开发云,生态云,合作伙伴的云,还有很多用到公有云,如何让自己的企业应用能够快速部署到这些应用里面去做到我们的应用构建一次,同时要保证这样的平台承载起自己企业内部的创新活动。以IBM为基础打造的混合云,就承载成为很好的基座,有了这样的云,我们就保证可以继承传统又放眼未来,数字化转型过程中有很多的过去原有的IT系统和应用,我们知道未来的计算系统我们相信一定是传统的计算架构加上人工智能加上量子计算混合在一起的系统,这样的系统实际上不管从算力也好,算法也好,数据也好,是分布在混合云上面的,通过混合云来提供这样的服务,所以有了混合云也就有了一个通向未来之路。

  我们看到混合云在IBM提供的混合云架构上还兼顾现在新起来的以5G的边缘云。再说一下人工智能,人工智能的威力大家已经充分见识到,具有感知的能力,能够进行图片的搜索,能够认出物体,还有认知的能力,可以理解人的感情跟人进行对话,未来人工智能可以具有处理复杂事务的能力,决策的能力,还能在物理世界中直接产生动作,在很多的环境中成为关键的应用。这几年越来越多的人工智能应用已经越来越用到企业中,不光是在企业中应用,也会遇到挑战,虽然很多应用中我们知道机器是需要学习的,人工智能的学习能力是超强的,不仅能从数据中学习,能够从规则中学习,甚至从过去的失败教训经验中学习,这个学习过程中看到有成功的案例,但是企业应用中也有很多的挑战,比如说每个任务都是新的任务,我们缺少很多现成大量的好的标注,而这个企业中仍然会面临人工智能所应用所需要遇到的持续学习的问题,工程化的问题等等。要解决好这个问题,在IBM我们现在看到的核心关注的研究重点,我们现在分在三个方面:自然语言处理,自动化,信任的问题。

  自然语言我们相信人工智能系统一定会跟人共存的,帮助人进行决策,帮助人更好地进行工作,特别是在企业应用中。同时,我们看到人工智能还能够帮助人进行各种文本分析,比如说现在科学实验每年现在有多少文件,各种科学的论文可能超过200万篇,我们在研究中需要大量的理解到底有哪些新的发现,这些需要人工智能收集分析这些信息,并且把信息进行聚合,为人提供更好的支持。

  自动化的过程是现在人工智能其实应用起来还是相当复杂的,人工智能以深度学习为代表的方法,你只要灌输进去就好了,这是一个简单的比喻。但是人工智能的模型如何设计,参数如何调整还是一个需要大量经验的,这个时候需要一些人工智能的方法帮助我们来设计人工智能系统,帮助我们设计管理人工智能系统,这就是我们所谓的AI  for  AI,这样可以帮助当企业应用人工智能的时候,即使是一些企业内部数据比较少,人工智能的团队不那么有一个强大的人工智能团队的时候,也能够应用人工智能的。

  还有信任的问题,包括人工智能的伦理道德问题,这是IBM最先提出并且积极倡导的,我们相信要有人工智能系统更加有可警示性,有公平性,可靠性,透明性,只有这样的人工智能系统,当它应用在企业中的时候才能被人们所信赖。我们知道这种数字化转型它的核心要素,知道它的关键技术之后,到底怎么样实现?IBM所建议的就是车库的方法,就要像初创公司一样把不同的部门人,把企业跟应用端场景和技术结合在一起,通过互相的交流,互相的合作,发现新的应用,就是把聪明的头脑聚合在一起,用在共同目标下,在一定科学方法论指引下进行交流,不断创造新的场景,我们相信只有这样的话能够促进人工智能和混合云的应用加速,加速这样的进程。这样的过程是IBM是现在为用户服务很重要的手段,应用的非常成功,今年的疫情期间IBM也打造了通过云上的虚拟方式,为用户提供车库的方法,用设计思维的方式,跟用户一起开发新的应用,挖掘新的应用场景。

  我们相信对于数字化的转型来讲,还有三大核心因素,两大技术要点,一个方法,就是321,我们需要一起行动,2020年一定会在人类历史上成为关键的节点,我们也相信只要我们大家一起通过技术不断地加强深化这样的转型,我们抓住机遇,我们共同创造一个美好的明天,这个美好的明天属于我们所有人,谢谢大家。

  主持人:感谢谢东先生的精彩演讲。下一位分享嘉宾是富士胶片(中国)投资有限公司记录媒体事业总经理骆琤先生,在去年的w88top优德官网推荐上骆琤先生推出了磁存储的解决方案,引起了非常热烈的反响,它极大拓展了海量数据长久,安全存储的解决方式和应用领域,在保障数据安全方面,具有重要的战略意义。骆琤先生也因此获颁第二届中国安防工匠人物奖项,今天他演讲的主题是:《数据长久安全 赋能创新应用》。掌声有请!

骆 琤 富士胶片(中国)投资有限公司记录媒体事业总经理

  骆琤:大家好,今天我代表富士胶片来给大家介绍一下富士胶片,主要讲的是数据长久安全赋能创新应用。其实大家知道富士经历过一次二次创业的阶段,为什么会有二次创业?因为我们在数字化浪潮的时间点里面,我们失误了,从2000年开始,大家原来记得富士胶片之前是叫富士胶卷,大量的生意都是在胶卷上面。人工智能首先是人工。2000年开始我们整个集团的业务下降非常厉害,大家知道进入所谓的数码相机的时代,从2000年开始我们的胶卷业务集聚下降,大家会认为我们跟柯达一样离开世界舞台,其实柯达也没有离开,他在医疗方面给人类做出很多的贡献。可以看一下富士的状况,我们现在变成三个主要的业务板块,一是影像事业,二是文件处理事业,三是医疗健康和高性能材料事业。其实在今年的新冠疫情当中,富士也做出很多的贡献,包括刚刚研发一款能够针对所谓的新冠病毒的药物,我相信大家在一些医疗报道里面,大家也可以看到。大家很奇怪的是为什么这样的一家公司原来做胶卷的公司会变成现在这样多元化的集团呢?你看到的不管是影像产品也好甚至于大家原来从来没有知道所谓的化妆品也好,甚至在线医疗所谓的新技术,都是从原来的胶卷里面12项主要的技术演化过来的,大家可以看到即使我们不做胶片了,即便我们不做胶卷了,即便我们的胶卷业务只占到现在的总体业务的1%不到了,其实我们用的还是当年我们深耕技术所带来的革命。

  我们失去的就在大数据时代再拿回来,今天主要谈的磁带,不是你看到的磁带,如果再做这个的话就没有工作机会了,以前邓丽君,小虎队大家都是用这个感受美好的生活。现在这个磁带已经基本上被淘汰了,因为现在的数码化越来越深入人心。大家在手上看手机也好,在平时的便利电子的消费也好,尤其是像昨天双十一,大家可能都买了很多很喜欢的东西。其实大家可以看到后台其实是大量的数据交互,黑黑的那个就是IBM,IBM的磁带库,这么大的磁带库里面能够提供278PB的容量,为什么会有这么多?当中用了第八代的LGO8的数据流磁带,每个单盘的容量能够达到原始的12TB,压缩后可以达到30TB,很小的磁盘可以达到的容量。前几个月我们已经宣布了,从理论上来讲,过不了几年这么小的一盘磁带单盘的容量可以达到400个TB,对于数据的存储或者数据存储的方案会有比较大的促进作用。

  数据都是分冷数据,温数据,热数据,磁带主要用在所谓的冷数据,今天不是来卖磁带的,只是介绍一下我们那些成熟的技术,其实还是能够应用于新的所谓的创新应用当中。正是因为磁带变化了,磁带进化了,能够为数据提供50年以上的保存时间,能够在数据的传输速率上达到每秒750个MB,整个数据的保存成本越来越合理,目前只是硬盘的六分之一,最重要的是数据安全或者不安全,在于发生故障的次数,我们可以看一下存储容量和发生故障的次数之间比例,如果在磁带上面存一万个PB可能会发生一次错误,这样的成熟技术会被越来越应用于冷数据的备份和归档。前面院士提到为什么日本每一年都是有一位能够获得诺贝尔奖,我相信这个跟日本对材料科学,基础材料的深耕和研发是有非常大的关系,我们也始终认为,基础材料的深耕是适应和创新应用的基石。

  正如富士中国的总裁说的,其实富士并不是一家IT公司,我们可能也没有那么强的IT的基因,但是我们强的基因是能够把纳米技术应用到各个方面,不管是化妆品,医疗,再生医疗还是说在IT的数据保存方面,大家可以看到病毒,现在大家都病毒最熟悉了,它的尺寸差不多50—100个纳米,之前在磁带里面应用到的金属颗粒差不多是40—100个纳米的尺寸,目前富士最新的专利技术所生产的颗粒只有20个纳米的大小,随着磁颗粒越来越小,磁带的长度不被改变,它的单位密度会越来越高,所以才会达到之前大家看到的400TB单盘容量的可能性。

  说磁带可能有点无聊,太说技术大家可能会很无聊,可以跟大家分享一个最新的案例,百度智能云痛点就是每三到六年需要做一次所谓的数据迁移,目前他头最大的就是作为缓冲盘的硬盘读取速度很低,磁带的写入速度可以到每秒600MB,我们也跟百度探讨过,为什么最后选择磁带库,当中有一个很大的应用是应用在无人驾驶,当时我们谈的时候差不多百度有300辆无人驾驶车,每一台车每一天差不多要产生十几TB的数据量,300辆车每天产生那么多的数据,一年或者是两年之后要产生多少数据。所以那个时候就担心是不是能够把这些数据快速的归档到所谓的磁带库,原来的方案是什么?是通过机械硬盘把机械硬盘作为缓存把数据放到磁带库里面,后来判断的问题是机械硬盘缓存速度太慢,他们认为磁带库有600MB每秒的速度,为什么不做改变,他们通过讨论和实际的测试之后,他们现在的方案是让SSD直接跟磁带库相连接,以满足磁带库每秒600MB的传输速率,这是成熟的技术在新的应用当中能够很好地潜入。

  在国外我们和很多的众多云服务提供商在众多的新的领域当中应用到数据磁带的技术,无论是谷歌也好,包括亚马逊也好,包括医疗方面甚至于欧洲原子能的研究所,其实无论在科研,人类生活,前沿的科技,其实里面都用到大量的磁带做冷数据的备份。

  最后做一个总结,大家可以看到这是在磁带库里面的机械臂,大家原来认为所谓的手工把磁带放到磁带机里面的过程,现在整个内部的过程都是完全自动化的,所以我相信随着材料科技的不断进步和演化,即便是大家认为已经过时的技术或者相对成熟的技术,依然能够完好地拥抱新的应用,谢谢大家。

  主持人:感谢骆琤先生的精彩演讲。当年的磁带今天可以做磁存储,而且拥有非常多的无法比拟的优势,其实从胶片到数码诸多的传统企业转型一直是大家非常关注的焦点,今天骆琤先生和我们分享富士胶片在这方面的成功转型之路,这解决数字化浪潮中失去的,在大数据时代再造,这就是基础材料的深耕,再次向骆琤先生表示感谢。

  下一位演讲的嘉宾,是深圳量旋科技有限公司董事长项金根先生,2005年至2011年期间,项金根先生在美国哈佛大学先后担任博士后和副研究员职位,从事天体物理领域的科学研究;此后进入计算机科学领域,2018年项金根先生创办了深圳量旋科技有限公司,一家专注于量子计算产业化的公司。今年1月发布了全球第一台桌面型核磁共振量子计算。今天项金根先生演讲的主题是《一个基于桌面型量子计算机的量子神经网络的应用》,大家掌声有请!

项金根 深圳量旋科技有限公司董事长  

  项金根:大家上午好,很高兴能有机会跟大家分享一下量子计算与量子神经网络的情况,前面俞院士介绍了量子计算的大体情况,我在这里跟大家分享一下量子计算在量子神经网络上的应用。我们的公司是深圳量旋科技有限公司,是一家致力于量子计算产业化的公司。

  近年来量子计算受到越来越多的关注,除了量子计算本身在现阶段取得很大的进展以外,主要的原因在于现有的经典计算的摩尔定律走到了尽头,所以算力的增长已经达到了一个瓶颈,但是现在的数据量又变得越来越多,前面很多嘉宾都已经讲到数据的增长是指数级的,因此算力的增长已经追不上数据的增长,所以现在需要一个新的计算模式来弥补计算力的欠缺,量子计算就是一种比较可行的,能够提供大量计算力的一种全新的计算模式。

  量子计算能够解决什么样的问题呢?如果把世界上的问题列成一个圆圈,我们会发现经典计算机只能解决其中很小的一部分问题,量子计算机能解决比经典计算机更多一些的问题。如果某种问题是处于经典计算中比较复杂的问题,而在量子计算中是比较简单问题的话,这类问题就是现阶段量子计算机能够解决的问题。如果有些计算问题可以在经典计算上也能解决,但是量子计算能够大幅度地降低它的计算复杂度的话,那在这部分问题上,量子计算机也能够发挥比较大的作用。具体到行业应用的话,量子计算机其实可以在材料设计,药物研发,数据分析,网络安全以及人工智能等领域发挥比较大的作用。

  这一页比较复杂一点,我只是想解释一下为什么量子计算在刚才提到的那些领域能够发挥比较大的作用。假设我们有一个模型或者一个函数需要进行计算,有一个变量取一个x,我们要去算它的函数值F(x),如果x是一个N个比特的数据,我现在想把x的所有取值计算出来的话,在经典计算中需要算2的N次方,当N很大的时候,计算量很大。这样的一个问题如果我们转换到量子计算里面,我们也是可以写成一个很类似的形式,只是我们可能会多一些控制位之类的。量子计算里面有一个很特殊的特性就是量子叠加态,可以制备变量x的叠加态,可以取到这个x所有的数值,这样一次输入就可以计算所有x的函数值F(x);这就是量子计算的并行性的根本原因。当然天下没有免费的午餐,所有的值是计算出来了,但是想把所有的数值一次性得到是没有可能性的。每一次读取的时候,只能读到某一个x值对应的F(x),为了利用这些并行计算的成果的话,我们需要有一些特别的算法来使得F(x)的某种组合能够读出来,这就是为什么需要很多人研究量子算法的原因。没有量子算法,量子计算机的叠加性得到的并行优势是得不到发挥的。现有的量子体系其实还有一个问题就是量子的退相干问题,量子比特会跟环境发生作用,发生退相干,量子计算的所有问题需要在量子退相干之前完成。

  如果我们举个量子计算加速能力的例子,最好的例子就是Shor算法,它的作用就是把很大的数N分解为两个质因子P和Q。这样的算法在经典里面是一个复杂度为指数的算法,如果N比较大的时候我们在经典的计算机里面从N分解成P跟Q需要很长的时间,如果我们用N加密,用P和Q来解密,在经典计算中是安全的。如果N不是足够大,比如说现在在经典里面2048位的大数,量子算法里面可能只需要十几分钟就能够被解决,现在认为是比较安全的RSA算法,在量子算法里面或者量子计算机被广泛应用以后它是一个不安全的算法。下面的表只是列了一下在经典算法跟量子算法针对同样的一个问题的话所需要的时间。我们可以看到对于一些特别大的数,经典算法可能需要很长时间,但是量子算法可能几十分钟就可以解决。

  量子算法具有很大加速能力,在材料计算,量子化学,药物分子筛选,蛋白质分析等得到比较大的应用。例如蛋白质的折叠问题,蛋白质是由20种不同的氨基酸通过不同的组合构成的,不同的几何结构对人体的作用不同,对药物研发也有很大的影响,因此我们需要了解蛋白质的具体几何结构,用经典计算机计算几何结构是非常复杂的问题,用超算也几乎不可能完全这样的任务,如果用量子计算机,可以有复杂度比较低的算法,并且这样的算法可以在INSQ上运行。现有的量子计算机硬件水平还未达到特别高的水准,因此还解决不了这个问题,但是我们可以预测当量子计算机的性能指标达到下面的门槛的话,我们是可以解决蛋白质的折叠问题。

  刚刚讲了量子计算的应用,我们现在讲讲量子计算跟量子神经网络之间的关系。大家可能对神经网络比较熟悉,在机器学习里面大量用到神经网络东西,神经网络需要计算一个目标函数F(x)的值,通过改变参数x得到一个目标函数的值,这个步骤在神经网络或者经典神经网络是有很多次循环,每一次循环不停地调整X,得到目标函数的最小值。如果F(x)这个函数在实际的应用里面可能是比较复杂的函数,你要计算这样的函数需要很大的计算量,如果我们能找到一个量子算法,让这个F(x)的计算值变得比较简单,我们可以加快整个神经网络的计算速度。把量子计算跟神经网络互相组合起来,这样形成一个量子神经网络的体系。现在的硬件水平还达不到把它接入到神经网络里面去做,但已经有现成的软件大家可以试用。

  为了展示量子神经网络的东西,我简单举个例子:如果我们有一个多粒子体系,这些之间有相互作用,这样的体系如果我们写成一个哈密顿量,当N的数据比较大的时候,H是一个很庞大的矩阵,如果我们想求这个体系的基态的话,复杂度很高。现在可以利用一些量子神经网络的算法,降低它的复杂度。

  我放了几个图,大家不用纠结这上面的电路是什么意思,我只是想展示当粒子数增加的时候,我们需要的量子比特和电路门的数量是线性增加的。

  这是用一个真实的实验仪器测试算法的结果。现有的真实计算机每次量子线路门的操作带有误差的,因此我们必须测试理论的算法模型能不能跟实际运行结果吻合。我们用了两个耦合粒子的例子放在IBM的量子云上以及我们的计算机上进行测试,测试的结果表明即使现有的量子计算机带有噪声,也能够得到比较理想的结果。

  这是我们机器双子座的参数,单比特门保真度99%,双比特门保真度98%,量子神经网络对机器的噪声容忍度还是挺高的。

  我们已经把双子座放在我们的通用量子云平台上。这个量子云平台上可以接入多种体系的量子计算机,例如核磁共振量子计算机和超导芯片量子计算机,现在在云上大家可以使用两比特,四比特以及六比特的核磁量子计算机。欢迎大家使用。谢谢大家。

  主持人:感谢项金根先生的精彩分享。在刚才的演讲中项金根先生是谈到21世纪三大科技挑战,我想对于中国高新技术论坛来说我们可能也面临着一个巨大的挑战,就是在这样的开放性的多主题不仅仅是面向专业人士同时也面向全体民众的论坛上,我们如何能够把一个高深的理论问题说得既能够让专业人士获得专业上的受益同时也能够让普通市民听得明白。刚刚项金根先生在此向这个难题发起挑战,在座的专业人士受益匪浅,作为普通的民众,虽然我听不懂其中很多的部分,但是我相信我会一直关注量旋科技未来的发展,因为我知道这项前沿的技术迟早有一天会惠及到我们每一个普通人的深尚。接下来我们他探讨的话题和普通人有关系了。

  下面有请北京深尚科技有限公司首席科学家,CEO 浣军先生为大家分享,浣军先生是国际著名的人工智能专家。他是堪萨斯大学终身讲席郑教授,曾担任美国国家科学基金委大数据学科主任,和百度大数据实验室主任,让我非常好奇的是,去年6月浣军先生创办了深尚科技,致力于用AI为时尚行业提供解决方案,一位科学家会和时尚行业擦除怎样的火花呢?今天他演讲的主题是《数字内容生成和自主人工智能:技术和大规模应用》,掌声欢迎!

浣 军 北京深尚科技有限公司首席科学家,CEO

  浣军:谢谢主持人。前面几位嘉宾从不同的方向介绍了人工智能,5G,新的存储技术,今天我介绍一个新的内容就是数字内容生成。我们知道人工智能的发展其实不是一帆风顺,一九五几年人工智能概念正式提出以后,经历了几起几落,著名的人工智能寒冬,第一次发生在80年代,那时候大家发现最早觉得只要我们能够用机器做逻辑推理就能够解决人工智能,机器就有智能性。但是大家发现逻辑推理只是人工智能很小的一部分,不能解决所有的问题,后来IBM提出来我们要做专家系统,我们要把知识数字化。如果我们把知识数字化以后有专家系统,这样就可以解决大量的智能性的问题,这个也取得长足的发展,有很多人投入到里面,经过一段实践发现也有一定的困难,这一次我们看到以数据,大数据,机器学习,深度学习为核心的,包括重要的算力进展使得人工智能一下子能够蓬勃发展,我们也看到它的大规模应用。

  人工智能它的标准是什么?我们什么时候认为我们已经达到了机器具有智能的标准?这里面就很有意思了,其实在计算机一开始发展的时候,已经把这个标准提出来了,就是著名的图灵测试,如果我把人和智能体放在两间房间里面他们不能看到彼此,但是他们通过一种网络进行交流,在交流的过程中,如果人不能够准确地判断出对方是人还是机器,这就认为这已经通过了图灵测试。更多的是如果对方能够让这个人觉得它是机器,这是一个加分项,这一次人工智能有很大的发展,我给大家分享一个故事,2017年的时候在美国的佐治亚理工有一门课叫做“编程语言”,有20个TA,有一个TA从来没有到过课堂上,这一学期的交流通过发电子邮件,最后在学期的期末老师要问大家TA表现如何,他们觉得表现非常好,尤其是沃森小姐,其实这是IBM的软件,我们已经看到了人工智能的来临,我们已经看到它确实至少在那个例子上PASS了图灵测试。

  今天我给大家介绍一个方向就是数字内容生成,就是用计算机具有一定的创造性,前面是感知层,认知层,我们让计算机具有一定的创造性,它开始创造它的内容。这里面最近也有一些非常令人激动的进展,计算机有自动写作,问答,谱曲,创造视频,创造药物试剂,包括服装中间我们正在做的,面料设计,服装设计。我们再看一个视频。

  这个Lisa在这个对话中,有没有觉得lisa对方是一个机器?好像没有,我们再看一个图像生成,所有的形象是计算机创造处理的,在世界上并不存在。(视频播放)

  语音是完全合成出来,这过程中大家可以看到合成的痕迹,但是随着技术的发展我相信很快就看不出来了。这是我们想做的AI具有创造力,让它在现有的知识,语言,文本,图像上面总结出来趋势以后可以进行自己的创造,我展示两个模特,这是AI创造出来的,它的各种姿态,表情都是由AI进行编辑的。这里面核心技术是对抗生成网络,它的核心思想就是有一个训练还有一个批评,这两部分左右手互补,使得它的画能力,创造的能力,一方面创造,另一方面就是在教他往什么地方跑,通过左右手互博的方式,使得整个AI能力越来越高,创造出来一些让人可以接受的数字内容。

  在这背后我们应该看到,这是人工智能从我们所谓的弱人工智能迈向强人工智能的中间一步,弱人工智能就是大家已经看到很多的应用,虽然尽管取得了巨大的进展,但是它面临很多的问题,主要是对数据强依赖,学习任务需要人指定,不透明不可解释,所以我们前面IBM的老师AI的可信性。强人工智能我们希望这些莫名透明可解释,样本的需求量能够降低,能够自己找到学习的任务,也就是真的像一个人开始学习,这中间我们要想数字内容生成,要想机器具有一定的创造性我提出一个概念自主人工智能,有三个重要的支撑:一是数据在大量的数据中间机器要能够自己找到自己的训练数据,二是它的学习任务,具有一定的自学能力,知道自己什么不足,知道自己学习什么任务,三是自己的模型和它的优化能自己完成。如果我们做到这一步人工智能将会从可以用进化到很好用。

  要实现这一步中间需要付出非常大的努力,比如说对深度学习的结构功能关系的深入认知,包括认知科学上来说如何进行有效的学习,学习它的方法论是怎么样的,我们如何把常识,现有的知识整合进学习的过程当中,这方面我们都在做探索。

  关于我们,北京深尚科技创办2019年,我们的使命是智能服务社会,我们的愿景是AI创造美,让AI具有一定的创造性。并不是给我们自己做广告,我只是介绍一下我们正在做的探索和取得一些进展。我们自主研发了跟服装智能设计有关的中台,包括对趋势用AI解读,用AI做辅助设计,最后用AI创造数字内容,进行精准的营销。我们跟北大AI创新中心,北京服装学院,上海的POP建立长期的合作关系。这个工作的意义在于什么?虽然服装行业听起来像传统行业,时尚是新兴行业,中国是服装大国,广州,深圳是中国的服装重镇,但是中国不是一个服装强国,中国的服装企业它的品牌意识,全球影响力还需要极大提升,在这个过程中应该说行业内部正在经历一场深刻的变革,柔性供应链,注意品牌的传播能力,沉淀进品牌力,我们国家消费,新一代95后他们需要个性化的消费,在这个基础上我们觉得科技将会是这里面非常重要的因素,使得帮助一个传统行业进行升级换代,用时尚来影响全球,把中国制造变成中国创造。我们利用生成技术可以做服装直接的造型,直接生成。也可以生成手绘图,也可以直接用香奈儿的风格对人工智能体进行训练以后就可以直接画出造型图,这里面模特和衣服都是人工智能直接画出来的。也可以进行一些所谓的一件改衣,在呈现端方面人工智能可以创造出大量的海量高清高仿真的虚拟模特,这些模特的表情姿态都可以进行编辑,当衣服设计出来之后,如果已经拍了样衣,可以把样衣放在真实的模特身上进行预览,使得这样的技术的改革从设计到展示被大量缩短,大家可以收集到设计的结果收集到用户的反馈进行下一轮的设计。(视频播放)

  谢谢大家。

  主持人:谢谢浣军先生浣军先生为我们介绍了数字内容生成,主要是体现人工智能的创造力,我们可以看到AI几乎可以数字内容生成绝大部分我们熟悉的领域,还提到对抗生成网络,重要谈到数字内容生成的意义所在,是弱人工智能迈向自主人工智能的非常重要的一步,第二,浣军先生为我们介绍深尚科技目前做的事情就是人工智能+时尚,以科技升级时尚产业,从而影响全球,我们向浣军先生表示感谢。下一位演讲嘉宾是嘉楠科技董事长兼首席执行官张楠赓先生,张楠赓先生博士在读期间创办的嘉楠科技,如今是世界领先的AI及区块链芯片,及其系统解决方案提供商,是全球第二大比特币矿机厂商,也是全球区块链第一股。和中国自主知识产权AI芯片第一股。喜欢看动漫的张楠赓先生早年以“南瓜张”的ID闻名币圈,他的创业经历堪称传奇。今天它的演讲主题是《边缘AI:计算架构新十年》掌声有请。

张楠赓 嘉楠科技董事长兼首席执行官

  张楠赓:大家好,我是嘉楠科技的董事长兼CEO张楠赓,刚才主持人介绍很有意思,所以又让我怀念起创业时候的激情的时间。今天会比较正经一些,可能我们主要在AI方面更多一些,嘉楠是一个定位芯片设计公司,这是我们主要的工作。在2013年成立公司以后,我们做区块链相关的芯片,2016年开始开拓第二个战场就是AI芯片的战场。其实每十年都会出现一次比较大的技术变革,比如说在2000年的互联网时代,十年以后我们开始移动互联网时代,现在是2020年,注意到每次的变革其实都是由集成电路和它里边非常底层的技术变化去直接推动的,像PC时代其实X86就是成为一个统治桌面系统的架构,2010年互联网时代以后又变成ARM的架构,每一次更迭的时候,都会有新的计算架构出现。我们认为在新的2020年可能会有更多的变革出现,下一个十年是什么?现在还不太好说,我们可以现在认为是一个叫做“后移动互联网时代”的状态。

  目前看来整个科技产业面临着几大革命:一是云计算把整个企业的计算资源虚拟化以后,把企业自身的IT基础设施的命革了,二是移动互联网和物联网,边缘计算又把传统的互联网的命革了,三是现在的AI把传统的自动化领域的很多命革了。三大革命之下我们所处的技术环境也出现了新的变化,以前虚拟的数据大家可能不是特别重视,这十年二十年以后数据是非常重要的生产要素,虚拟化包括计算资源智能化这些东西成为整个社会新的水,电,能源已经是一个一样层次的东西。我们现在所接触的这些智能化产品也不是说像以前只是简单的执行一个用户的命令,它开始可以主动和用户交互,有智慧了。这个技术环境开始从原来的计算驱动产生数据向数据驱动大家计算这个方向去走。我觉得为了迎接下一个科技的浪潮,我们现在需要做好的是一个新的计算架构的准备,因为我们是做底层的公司。

  回顾一下以前的变革,无论是X86架构还是ARM的架构都是属于冯诺伊曼的架构,它在X86已经实现最大化的应用,在摩尔定律的推进下整个发展非常快,后来在2010年以后ARM开始成为移动互联网的主流以后,它开辟的是IP授权模式的革新,以前需要购买一个别人生产的CPU,现在买一个授权之后自己定制像手机这样的产品,移动互联网的产品,是商业模式很大的创新。但是现在到了人工智能的时代以后,冯诺伊曼的架构逻辑对于目前的AI应用不太合适的,因为现在的数据增长是指数型的,大家对于数据处理能力的增长也是指数型的,原来可以通过增加处理器的核心增加处理核的能力,现在没有这个机会,大家没有办法通过这种方法去获得足够的性能,所以才有了一个过渡性的GPU计算等等。

  为了真正解决这个问题,还是要去做一些真正革新性的计算架构,我们现在聚焦两个领域,刚开始是区块链,后来是AI,从技术的根本来说,它都是一个计算密集型的产品,区块链计算可能使用的是一个极致,我们现在希望能把这种原创性的芯片设计的能力包括专用芯片设计能力转移到目前的AI计算里面去,把这个瓶颈解了,从而能够做到提升社会运行效率和改善人民生活方式的作用。AI是多维度的分层的结构,这里面做什么都有,嘉楠是一个做芯片的公司,我们其实是提供一个计算平台给这个行业,AI其实是我们国家的战略,在中国政府工作报告提过很多次,这是很有远见的战略,AI刚才有说我认为它算力其实是不足的,但是AI又是以算力为基础的,哪里最不足?我认为端侧的计算能力最不足,大家发现大家用的AIOT的设备,其实智能程度是最低,是非常低的,2020年的时候绝大多数还需要去联网才能解决很多实际的问题。但是联网其实它也带来一个成本的提高,所以这是我们需要解决的问题。

  在传统的芯片市场中,大家约定俗成形成一些默契,功耗,性能成本还是可以进行权衡和置换的,区块链和AI的计算它属于一个我全都要的状态是同时对功耗,性能,成本都有高要求的行业,怎么才能达到效果?我觉得还是靠自主研发和创新,嘉楠现在是全球最早的量产基于RISC—V架构的商用边缘智能计算芯片,我们认为像神经网络加速也必须采取自研的方式,并把自己的技术用进去才能够增强产品的竞争力。我觉得其实做产品这件事这么多年过来感觉它的特点没有捷径,所有的抄近道的行为最后都会还回来。之所以选择这个平台,其实我认为后面ARM已经统治了十年时间,后续在AI的IOT市场需要更多的定制化设计和自主能够进行改动和知识产权的东西,所以它的特点是开源精简模块化等等有一系列的优势,而且这是一个新的领域,就是我们国家跟其他的国家还是在一个起跑线上的,我比较希望在新的生态架构中有一个话语权,因为它开源可控对于国家安全各方面也是比较有好处的事。

  RISC—V目前还不如ARM,但是主流的社区是很大的热点,今年年初我们第一代的智能芯片得到LINUX内核支持,嘉楠的成长是始于开源,后续开源也是我们很重要的方向,比较积极的现象国内的厂家也是和以前比较开放的做法,这也是非常积极的事情。所以除了国外以外,国内像百度也给K210提供了支持,包括很多国内的计算框架和平台,这一块这段时间发展还是不错的。也有一些来自比较权威的机构认可,这个就不多说了。

  要提一下5G,除了高带宽这个事以外,我觉得更重要的是它其实带来一个延迟和设备接入数量的巨大提升,但是这个问题有人认为把更多设备接入到互联网里面去,靠云计算解决一些问题,但是我现在觉得对于数据中心和数据中心的计算能力来说,你要增加的话是一个线性的增加态势,确实这一块对于云边端的计算力分配我觉得是一个挑战,我觉得全云不合适的,全边也很难的,现在我们也是致力于解决端侧计算能力的问题。5G的技术现在已经都慢慢铺开了,所以现在我觉得整个智能物联网的发展肯定是步入快车道的状态,后面我觉得还需要把AIOT的使用门槛降下来,在推广过程中发现这方面东西的渴望很高,但是它的使用门槛很高,这是我们未来努力的方向。嘉楠在AI芯片的基础上开发的东西很多,除了芯片的销售以外我们还有装了自己算法的模组去加快我们客户的落地速度,也有一些自研的产品,包括智能的门禁系统,考勤机等等,都是基于同一个芯片,因为我们芯片可以跑的算法是比较多的。

  嘉楠的产品主要是以先进的芯片设计能力和量产能力为主的,我们希望能够在最佳的性价比达到最高的计算性能,为了和其他一起探索AI芯片领域的小伙伴合作,从AI算法到最终产品的研发支持,都给我们的客户和我们的生态系统中的伙伴提供一些方向上的东西,横向上来看我们整个芯片量产和产品量产是有比较丰富的经验,纵向上我觉得还是技术和产品化。

  对于新的初创芯片企业来说最大的挑战是芯片设计出来怎么把芯片生产出来,可能将来有一些得天独厚的优势,在芯片量产方面确实我们这些年是做了很多的工作。我们现在定位是一个新基建芯算力新生态,我们希望能够通过自己的芯片能力把IOT的能力提上去,把产品服务能力和合作伙伴一起做起来,未来三五年时间除了芯片本身,可能我们作为芯片设计厂家来说有些太纯粹,未来三五年我们希望进一步提升公司的技术能力尤其是服务,给客户服务的水平,把更多的开发者,合作伙伴加入到我们的生态体系里面来,公司的各项业务能发展更均衡一些。作为芯片行业一员,我觉得人才确实是我们行业,希望未来一些年有志青年能够加入我们行业里面来,谢谢大家。

  主持人:感谢张楠赓先生的精彩演讲。张楠赓先生刚才在演讲为我们分享嘉楠科技正在做的事情,就是基于当前计算架构存在的问题,利用边缘计算和5G为机遇自主研发核心计算架构,在张楠赓先生2016年给公司内部公开信来说,他说这件事情的意义相当于带我去月球,我得出两个结论:一是他是张雨生的歌迷,从矿机到芯片嘉楠科技在做一件非常困难的事情,但是这件事情的意义也是非凡的,我们也要再次向张楠赓先生表示感谢。今天上午的压轴演讲嘉宾深圳市立体通技术有限公司副总裁季楠先生。季楠先生毕业于巴黎SUPINFO国际大学信息技术学院,也就是著名的巴黎高等计算机学院,这是法国及世界范围内少数专门培养既掌握信息技术又有管理技能的信息系统工程师的高等院校之一,并持有“PMP项目管理专业人士资格认证”,并拥有多年技术服务,市场开拓,企业管理经验,今天他演讲的主题是:《5G应用场景的新探索 畅想三维互联网》,掌声有请!

季 楠 深圳市立体通技术有限公司副总裁

  季楠:尊敬的各位领导现场的嘉宾们中午好,我是深圳市立体通有限公司的季楠;非常荣幸代表公司跟大家进行分享。移动互联网繁荣发展离不开通信技术的迭代升级,从1G到4G可以说每一次通信技术的进步都给我们的生活留下了难以磨灭的印象,比如说大哥大,短信,短视频,伸出5G的环境中我们作为互联网人能用什么样的技术给这个时代留下印象?我们可以从5G的现状中寻得一些答案。

  我们用牛顿第二定律做比喻,5G的发展速度是跟社会的整体投入成正比,和用户存量成反比,相信大家都很清楚我们的整个社会无论是科研还是基础建设,速度都是非常快的,成果也是非常喜人。但是与之相对应的,我们没有出现一款技术或者应用能让应用抛弃4G拥抱5G。所以要想做到5以致用,使5G发动机充分活动起来,我们需要在用户侧做更多的努力,而要在用户侧进行发力我们认为需要满足三个条件:一是这个技术或者产品必须符合用户的使用习惯,二是它必须符合政府的政策,三是就是没有技术的瓶颈可以快速的落地。根据这三个条件立体通公司得到的答案就是互联网的三维化发展三维互联网,什么是三维互联网?我们认为三维互联网应该是基于当前的互联网架构,(提供三维图像采集,三维内容制作三维显示观看,而且三维互联网应该全面兼容2D,3D显示内容,以后的互联网可以看2D和3D的内容,3D的内容可以2D观看,2D内容可以3D观看。举个例子:三维图比二维图可以携带更多的信息,以这个坐标图进行展示,对于点阵的排列三维图展示的信息更多,证明三维的互联网会带给我们更多的信息让我们便于理解互联网流波的所有数据。我们认为三维互联网是互联网发展的必然趋势,主要原因三个:一是它顺应国家的发展,二是能为互联网行业带来新的活力,三是它显示技术积累到现阶段所产生的必然结果。

  首先我们来看国家的发展战略,我国从十二五和“十三五”的新兴产业规划中需要发展3D显示和裸视显示,各个地区根据自己的政策扶持相关产业发展,发展三维互联网第一方面响应国家对于新兴显示的政策,第二方面也符合国家对于5G大带宽低延时的特性使用。三维互联网可以促进互联网行业的发展,我们知道从4G发展到现在,现在的互联网APP非常多了,有无数的APP在争夺有限的用户上网时长,通过将3D技术引入到APP的研发中可以打造出差异化的产品,从而给企业以及给产品提升新的竞争力。三维互联网所需要的三维显示技术已经积累到一定的程度,需要进行一次爆发,包含三维图像的采集,三维内容的制作,以及裸眼3D的显示,在我们的生活中已经接触到很多,市面上也有很多的公司在研发相关的技术,比如说双目成像,所有的这些技术整合起来我们已经打通了三维图像采集上游的供应链,也就保证用户可以自己使用拍摄3D摄像和图像。

  大家可以想想自己的身边,我们经常去电影院看一些3D的电影,我们玩的是3D的游戏,我们现在看房选房使用的是360度的全景,所有的3D内容已经充实在我们生活中的方方面面,我们为什么以前体会不到3D的结果呢?因为3D的显示没有到达我们的需要,而随着时间的进步,3D显示也终于来到我们的身边。3D的立体显示传统分为助视3D和裸视3D,助视3D像电影院的3D以及我们在平常使用的VR眼镜,这些设备有一个统一的问题就是限制用户的使用地点以及使用体验,再加上网络传输的效果我们经常会有一些3D眩晕的感觉,这是助视3D所带来的问题,助视3D的成本非常高,买一个VR眼镜在市面上需要花两三千块钱,提升了三维普及的成本。所以还是要基于裸眼3D。

  传统的裸眼3D一般都是使用快门指向背光,视差屏障,柱状棱镜,(我们将所有的技术融合到一张薄膜中,可以低成本在所有的移动终端把它们非常简单改造为裸眼3D设备,可以适配市场上大多数的移动终端。我们再返回来看三个条件,也就是说要想做到5以致用,一方面符合用户的习惯,我们所有中所有的3D内容直接进行转换,二是符合政策,无论对于5G还是高清的显示发展三维互联网是非常契合的,三是无技术瓶颈,快速落地,所以我们认为三维互联网是推动5G发展的强大助力。

  接下来我会简单介绍一些三维互联网在现实中的使用,一是显示三维可视化终端改造方案,这是生产三维终端,我们通过将光学结构内置到手机的屏幕中,直接在手机生产时形成一个三维立体手机,技术实现非常简单,缺点是成本高,屏幕会厚,二光学结构外贴到手机贴膜上,比如说钢化膜这一类的产品,优点是生产成本非常低,而且市场普及很简单,对于用户的门槛也没有那么高,缺点就是实现的技术会非常复杂,就像我刚刚介绍里面会涉及到一些新兴的光学结构还有我们使用的6种AI算法。为了向用户,市场展示裸眼3D的使用,我们立体通公司也会开发一些APP应用,是作为整体的行业解决方案向市场上推广,因为时间关系就简单过一下,不浪费大家的时间。比如说3D影院,因为疫情原因很多电影院今年没有怎么开业,后续因为在手机可以看到3D电影了,意味着很多的线上院线可以直接给大家播放3D电影,这是3D影院给大家带来的方便。二是3D游戏,现在很多的游戏是直接利用3D的软件开发的,通过结合我们的技术以后,这些游戏可以直接变成3D的,意味着以前你可能在里面玩一个打棒球,这个球可以通过屏幕飞向你的脸。这个震撼性很强。三是3D直播,这个在直播带货和粉丝见面会上,实现这个的话可以想像你的偶像隔着屏幕向你挥手和直接把手中的东西递给你。3D社交就是和亲人聊天更加生动,男生追求女生送一个礼物及时送到眼前的感觉。5G时代我们认为三维互联网会成为下一个风口,无论对于运营商而言,硬件厂商而言,各行各业,互联网企业都是非常大的提升,运营商可以推广自己的5G套餐,实现5G营收。硬件厂商硬件性能要求高,硬件行业新发展。其他的行业就不介绍了。

  发展三维互联网是一项非常重大的工作,而且会需要各方理想共同努力,我们希望和政府部门合作,能把三维互联网和5G一起作为重点的发展方向,和各行各业加速整个三维互联网的建设,实现三维化的升级和运营商和手机企业加快三维互联网的落地获得先发优势。立体通公司将在稍晚会启动三维互联网的开源计划,筹备召开三维互联网的开发者大会以及组建三维互联网的产业联盟,三维互联网的时代即将到来,这里有新的技术新的机遇以及新的未来,这是我们生态合作的微信,如果大家有兴趣的话可以添加,我们会后进行联系,谢谢大家。

  主持人:感谢季楠分享了互联网显示的新领域,就是三维互联网,他为我们介绍了三维互联网的特点,目前已经具备的技术资源背景,以及介绍了3D立体显示技术以及诸多的应用,还有就是他认为三维互联网的意义在于是推动5G发展的强大动力,也成为未来的发展风口,我们要再次感谢季楠先生用技术和演讲拓宽我们看世界的方式,再次向您表示感谢。

涨配宝_场外配资网
Baidu