尊龙在线平台专访软银中国宋安澜:下一个十年的热潮是人工智能

“下一个十年的热潮将是人工智能。”2000年加盟软银中国出任管理合伙人,尊龙在线平台经历PC互联网、移动互联网时代更替后,宋安澜对中国AI产业的未来非常乐观,“虽然现在有一些过热,但终将回归基本价值,不会永远炒作下去。”

宋安澜是在图灵计划首期班上接受人民网专访时作出上述表述的,该计划由长江商学院创创社区、微软及软银中国联合发起,重点关注AI的产业化落地。

宋安澜尤其看好医疗、出行、内容等行业在应用AI之后“从1到N”的效率提升,他也提到AI对纺织服装业的潜在影响。

他认为,中国发展AI的优势在于领先的数字化基础、优秀的理工科人才和政府大力政策支持,但在顶尖人才引进、芯片等硬件研发、基础算法及开放平台的建设上,中国仍有差距,政府还可以加大相关引导力度。

以下是专访实录

中国数字化优势为AI打下基础

人民网:您对人工智能行业怎么看?

宋安澜:AI行业对风投来说是兵家必争之地,从总体看,肯定是下一波的大潮,PC互联网2000年兴起,十年以后移动互联网接棒,差不多又过去十年,我个人认为在AI的热潮已经来了。

人民网:目前来看的话,AI在落地和产业化的场景上还比较局限,您认为未来还会有哪些新的落地方向?

宋安澜:首先我认为AI产业现在还是有一定泡沫的,国内产业比较喜欢跟风,容易一拥而上,就像现在区块链其实也存在类似的问题。AI也是这样,热起来大家就一拥而上。很多创业者喜欢把自己的东西硬加上AI,以期要到高估值。我们做投资的要比较清醒,辨别所谓的“伪AI”。

但从另外一个角度来说,AI发展到现在这个时候实际上已经是非常适合赋能其他行业,并且已经产生了很明显的效果。

AI与传统产业结合后会带来效率大幅提升,使产业的可扩张性大大增强,实现从1到N的跃进。

这其中,中国的优势在数字化,不管是商业领域,还是产业领域,数字化做的都是不错的,很多地方比美国做得都要好。举个例子,我在美国看医生,医生一张纸一个笔来写病历,这个字除了他别人根本看不懂。国内的话现在都计算机化了,医生打进去电子病历,方子直接传输到药房,然后病人去取药。整套医院系统都实现了数字化。

数字化本身是AI大显身手的一个特别重要的基础,我相信中国在很多有数字化基础的传统产业中AI一定会发挥特别大的作用。

医疗、出行将广泛应用AI提升效率

人民网:您刚才也提到传统行业借助AI从一到N的快速扩张,具体您看好哪些行业能够用好AI这个工具?

宋安澜:我们大概看六七个行业,尊龙备用网站包括医疗、出行、金融、内容、新零售、纺织等。

比如内容行业利用AI引擎做内容自动推荐已经得到了很好应用。

还有我们看的比较多的就是医疗行业,尤其是把AI用于医疗影像识别。X光片这些读起来是很费劲的事,AI可以先扫一遍,有疑难杂症再请专家,这样专家的时间利用率就大大提高,所以医疗诊断也会是应用特别多的一块。

在出行这块,自动驾驶我认为也是有很大的潜力,这里我们比较喜欢低层级的应用如L2、L3,这些技术普通车上就可以推广,而L4、L5可能还需要时间成长。还有很多原来没有那么多人关注的。举个例子,比如说像车队管理,运输车队里有很多效率低下的地方,超载就是效率低下恶性竞争的结果。如果有车联网和AI来优化,就可以省时省力省油。我们看过有的公司将车联网和精细地图结合起来,加上AI,极大地提高了车辆效率。

还有一块我们比较感兴趣的,是纺织和服装。这一块原来大家认为是太传统了,实际上衣食住行的“衣”排第一是有道理的,其市场潜力巨大。AI同样可以大大提高产业效率。我们投了一家企业,用AI辅助衣料加工,从一张设计师的设计图开始,可以自动分解成各个环节,如衣料怎么选折,如何裁,如何缝,纽扣如何订等等,全部变成一道道工序,马上可以在线分包给各个制造商。

顶尖人才、硬件芯片、算法平台还需突破

人民网:您觉得AI技术本身有没有一些局限性?

宋安澜:我个人认为AI无非是一个新的工具。它的局限性在于需要大量的数据。AI就像一个小孩一样,如果一开始就教育他各种坏事,他肯定干坏事。那AI也是一样,如果有一个神经元网络,把一堆垃圾数据放进去,出来的肯定是乱七八糟的,所以在做AI建模的时候,打好标签的数据是关键。当然现在很多新技术都在试图改进,比如,弱监督学习,强化学习,等。

AI在中国有很多优势,首先是国家战略的支持,然后是中国理工科人才多,还有是研发投入大,中国AI的专利和研究文章现在都是全球领先。但是在平台方面中国还是差一点,比如TensorFlow和Caffe这样的软件平台。还有硬件,虽然芯片在迎头赶上,但是还有一定差距。所以对软件、硬件平台,政府应该大力支持才对,当然还有基础研究的投入,尤其是算法方面的研究投入要加大。

我们国人是比较实用主义的,VC也是这样,要马上见经济效果。而算法等基础研究工作可能没法那么快速见效,这就需要大学和科研院所在政府的大力支持下来进行突破,我们还是需要像陈景润这样的科学家在人工智能算法方面有所突破。

现在通常见到的AI,比如神经元网络,我大概30年以前就做这东西,实际上没有那么高深,再比如深度学习,从结构上来说也很简单。现在国外不断有新东西出来,比如类脑计算,脉冲神经元网络等等。这还是需要国家支持来研究来发展。

人民网:您刚才提到了国家需要来支持AI基础算法研究等发展,您觉得还有哪些是需要政府来引导的?

宋安澜:应该有三大块,第一个还是人才,虽然中国理工科学生很多,但是顶级人才还是需要从国外引进。应该继续加大引进力度。

第二个如果从国家层面,可以做一些集中力量办大事的硬件研发。比如芯片类的投入太大,这种事一定得国家牵头来引导。

第三个从软件方面看,最好是国家来推动做一个软件平台,就像最早做信息高速公路。国家来做这样的基础设施,可能更好促进行业发展。

人民网:科技部近期也公布了新一批的人工智能创新开放平台,您怎么看?

宋安澜:我觉得这块还可以继续深入做,结合企业的力量和政府的力量,组合到一起打造一个开放的平台,其实是有机会实现弯道超车的,但一定要提前布局。基础层面的东西一定不能受制于人。

AI两大误区:不会取代人,也并不万能

人民网:您觉得大众对AI还有哪些误解?

宋安澜:对于AI咱们广大人民群众还是有一点恐惧的,就是这AI一起来以后我的工作到哪去了?

这其实是一个比较正常的思维,我原来是做自动化的,那时候我们就讨论自动化一起来工厂工人不就没工作了。这实际上是一个很大的误区,AI无非是一种新的工具,有了这个工具以后,人的劳动会在更高的一个层次上进行。当然这会牵涉到再教育和再培训问题, 但那也是机会。

很多情况下,比如说创意也好,创造也好,或者艺术也好,这一类的东西AI还是不具备的。比如让机器人有感情的话,也是非常非常困难的。AI可以把人从重复劳动中解放出来,并不是把人替换切换掉,而把人整体往上提升,创造出更多新的机会。

另外一个误区就是认为AI是万能的,这个也是完全不对的,很多情况下,AI实际上是并不是效率那么高。举一个最简单例子,比如牛顿定理F=MA,一个简单的运算就可以计算出来。用神经元网络当然也可以,把一大堆数据输进去,最后自动训练出来,结果是对了,还不知道公式是什么。

对于已经存在的知识,物理也好,化学也好,造一个神经元网络去学习,不知道里头是什么,这样还是有问题的,很多情况一个简单的分析的效果就可能超过无数行程序。

所以,我个人认为AI不是万能的,很多情况要结合现有的知识来进行共同提高。

更看好AI在工业方向的应用

人民网:那您怎么看未来咱们国内AI产业的发展,您觉得有哪些趋势?

宋安澜:我个人非常乐观,非常看好。现在是有一些过热或者炒作的现象,但最后总会回归基本面。作为投资者有责任剔除伪AI,找到真正有用的东西,炒作不可能永远炒作下去。

人民网:您怎么看下一个互联网时代的商业格局?还会像现在几家独大吗?

宋安澜:应该也是,这几个时代好像都是这么回事,可能不一定还是BAT或者ATM,这无法预测,但是我个人认为,以前中国的互联网巨头以商业模式创新为主,以后的巨头更多是核心技术的创新。换句话说,以后像华为这样的技术巨头,出现的可能性更大一些,在技术投入也好,政策支持也好,人才也好,都指向这么一个方向。

人民网:您觉得消费互联网和工业互联网,你觉得AI在哪里的应用会更大一些?

宋安澜:我个人更看好工业互联网,AI在消费互联网当然也有很大潜力,但是我个人认为工业互联网机会更大。

(责编:杨虞波罗、吕骞)

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