作為中國領先的財經媒體，每日經濟新聞聯合法國里昂商學院共同推出“美好商業”專欄，發揮“財經媒體＋商學院”的優勢，以開放的眼光進行嚴謹觀察，關注企業社會責任和社會創新領域，用新視角關注商業可持續發展。

本期，我們將目光聚焦于人工智能。在近日舉行的第14屆浙商（投融資）大會暨2017浙商人工智能峰會上，全球人機交互領域頂級專家賈斯汀·卡塞爾、硅谷人工智能領域的先驅皮埃羅、中國人工智能專家潘云鶴等權威人士悉數到場，描繪人工智能2.0時代，助推由創新驅動的可持續發展。

期間，《每日經濟新聞》記者實地來到人工智能峰會現場，圍繞人工智能領域，對國內外重量級專家學者、著名企業家和技術高管進行了專訪。

阿里云人工智能科學家閔萬里：大眾都能受益的領域是AI市場突破點

每經記者 沈溦 杭州攝影報道 每經編輯 文多

當前，BAT因具有應用場景和大數據優勢而成為AI領域的引領者，而其在人工智能領域將如何布局一直備受關注。

作為BAT三巨頭之一，不久前發布“NASA”計劃的阿里巴巴又相繼推出眾多重磅項目：ET城市大腦、ET醫療大腦和ET工業大腦等。6月8日，《每日經濟新聞》記者也就此方面的問題，專訪了阿里云人工智能科學家閔萬里。

《每日經濟新聞》記者（下簡稱NBD）：數據成為當前人工智能非常熱門的詞匯之一，如何理解數據在人工智能促進發展方面的作用？

閔萬里：數據是核心。當你見到更多的案例數據時，慢慢就有了分析、有了市場。今天如果你的數據更豐富、數據量更大，就有可能比別人更快更早地發現別人沒有發現的規律，你的技能就有可能走到人的前面，數據是這次工業革命中最可行的東西。

NBD：有觀點認為，目前人工智能的某些核心技術尚處于研發階段，尚未形成行業格局和體系，您認為讓人工智能技術走向成熟，步入商業化階段需要依托于哪些重要條件？

閔萬里：第一，人工智能一定是要通過B端的大型企業去實踐。因為作為普通的消費者，享受消費結構轉型升級中非剛需的消是很難達到迅速普及的，因此要讓技術迅速地轉化為商業，需要B類企業構建合理的商業模式。

第二，需要不斷有短期、中期和長期的產出，讓老百姓看到好處。諸如無人駕駛、圖像識別、人臉識別這些技術應用都是非常重要的，但是很遙遠，它能夠給我們帶來的直接價值，眼下還不是特別清楚。那么如何讓人工智能的熱情持續高漲，持續投入？在短期，我們的做法很簡單，讓每一個幫助老百姓受益的企業得到好處，那么老百姓就能得到好處，這樣就會收到立竿見影的效果。再往中長期講，我們就會進行一些基礎性研究，比如“NASA”計劃、人工智能芯片以及更頂層的研究，比如基因和量子計算等。

因此，要在中長期與短期產出的協同運作下產生價值，使得更加純熟的商業模式服務于B類企業，快速地達到量化的價值。

NBD：人工智能領域未來的市場突破點會在哪個領域？您對人工智能未來的發展有怎樣的預期？

閔萬里：我也在問自己這樣一個問題。現在比較熱的——像無人駕駛和智能家居物業等場景，尚處于欠發揮的階段，我更相信的是如果積極地深入讓每個老百姓都能受益的領域去突破，可能是最大的機會點。

因為不是所有的人都想和機器去掛鉤，人工智能也不是所有人的剛需，那么所有人都想用的、都收益的領域在哪里？一個是出行，一個是看病，那今天我們做的城市大腦、醫療大腦就是在解決這兩個問題。

比如解決醫療專家供不應求的問題，我覺得人工智能是最穩妥的，因為它具備了所有的潛質，通過大量的醫療電子病例數據，幫助專家們做一個預診，機器是永遠不會退休的，還可以通過云端去服務偏遠山區的老百姓，那這就是一個非常偉大的事情，是全人類的事情。一旦研究取得重大的進展，一出世就相當于有一個全球的診療專家，所以我非常看好這個方面。

（實習生張韻對本文亦有貢獻）

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硅谷人工智能研究所創始人皮埃羅·斯加魯菲：人工智能目前最大問題：它可能把你當做莎士比亞

每經記者 徐杰 杭州攝影報道 每經編輯 文多

硅谷人工智能研究所創始人皮埃羅·斯加魯菲被譽為硅谷精神導師，6月8日，他在接受《每日經濟新聞》記者專訪時，對人工智能領域的見解獨樹一幟，充滿了科研者本身的執著。

比如，在看待人工智能領域研究似乎更集中于大企業時，他就直言“這是不健康的”，因為這意味著那些本應探索未來理論的科學家，都去研究人工智能如何應用于當下了。

《每日經濟新聞》記者（下簡稱NBD）: 您覺得人工智能時代真的已經到來了嗎？

皮埃羅·斯加魯菲：是也不是。人工智能已經有60年了。它花了很長時間才有成果，是因為它需要強大的計算機。我們不得不等待知道計算機變得更強、更快、更小，最后我們才能應用很久前就發明了的方法。事實上許多理論是上世紀90、80甚至70年代就有的，而今天這些想法最終實現了。

人工智能可以走多遠，我不好說。新的想法不斷涌現，雖然很難預期其帶來的影響，但我們確實需要更多進步來推動社會。如果自動駕駛汽車只有5%的概率會犯錯，我們也不會信任它，因為它需要的是0%的失誤率，但我們現在還沒到這一步。這就是我為什么說是也不是了。

NBD：目前人工智能領域的研究和主動權似乎更多集中于像Google、“BAT”這樣的大企業，您怎么看待這一現象？這種格局會帶來怎樣的影響?

皮埃羅·斯加魯菲：事實上，我并不樂見這種情況。我不希望像谷歌、臉書這樣的大公司雇走最好的人工智能專家，因為這就意味著那些本應該探索未來理論的科學家，都去研究人工智能在當下如何應用了。對人工智能發展而言，這是不健康的。來自大學研究機構的人，他們沒有商業計劃，只是相信這個技術并且盡可能地發展這個技術，靠自己的熱情在做這些事。但是現在如果他們去了谷歌，會是同樣的熱情嗎？當你為谷歌、微軟、IBM或者百度工作，我擔心目的是不同的，我不確定這對人工智能的進步是否有利。

而某種程度上我不認同“人工智能的許多進展來源于大公司”，只是很多人工智能的大新聞來自大公司而已。比如AlphaGo，它確實來自Google，但它使用的增強學習算法等技術并不是Google發明的，Google只是開發了能夠使用這些算法的強大機器。我并不希望科學家只專注于將所有技術用去智能機器，而是希望科學家能關注未來的新理論。

NBD：您認為，人工智能技術走向成熟必須依托于哪些重要條件？

皮埃羅·斯加魯菲：最重要的問題在于人工智能系統目前不能擁有人類的常識意識，這些機器無法理解他們所在的情境。目前我們會看到新聞說人工智能犯錯率和人類相近，（從數據看）的確是這樣，但是機器犯的錯誤類型是令人驚惶的。它們靠識別你的臉去判斷你是誰，同時可能會一直錯判你為莎士比亞。但是莎士比亞已經死了，這個判斷是不可能的。所以，這可能會犯下巨大潛在性危險的錯誤。

（實習生張曉慶對本文亦有貢獻）

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世界人工智能權威賈斯汀·卡塞爾：提高人工智能的商業應用普及，需要將它去神秘化

每經記者 徐杰 葉曉丹 杭州攝影報道 每經編輯 文多

賈斯汀·卡塞爾（Justine Cassell），作為世界經濟論壇人工智能委員會主席、卡耐基梅隆大學計算機學院副院長，可以說不僅是美國的人機交互領域頂級專家，也堪稱世界人工智能領域權威。

在她眼中，人工智能最有價值的技術點在于人工智能如何和人類進行聯合，使人類更加強大，和機器能夠進行共生。而具體到商業方向的應用，人工智能則有三個重要的方向：一是信息聚合，二是評估用戶情緒與反應，三是與用戶建立關系。

6月8日，《每日經濟新聞》記者有幸與卡塞爾面對面，并就人工智能時代這一話題對她進行了專訪。

《每日經濟新聞》記者（下簡稱NBD）：您覺得人工智能時代真的已經到來了嗎？

賈斯汀·卡塞爾：自1955年后，“人工智能時代”每5年就會被宣布到來。現在人工智能時代又來了，但是今天它有了新的含義，人工智能不是一項技術，而是一種技術使用的方法。它是對人工建模的過程，或是模仿人類可以做的事情，或是以其他方式實現和人工相同的結果——但可能完成得更好。在這方面，由于深層網絡機器學習這項工具，我們已經做得更好了。

NBD: 目前人工智能領域的研究和主動權似乎更多集中于像Google、“BAT”這樣的大企業，您怎么看待這一現象？這種格局會帶來怎樣的影響？

賈斯汀·卡塞爾：我覺得也不一定，只是大公司在做的研究會比大學機構和小公司所做的更容易被人們看到。值得注意的是，谷歌因為收購了很多小公司而需要將其業務整合，然后重新命名自己為Alphabet。所以其實谷歌也不僅僅是“一家”大公司，它由很多被收購的公司組成，不同業務又以新的序列開展。人工智能的研究并不一定要由大公司來做。

NBD：您認為目前中國人工智能研發怎么樣，處于什么階段？

賈斯汀·卡塞爾：中國人工智能的研發，和它在中國乃至全球的投資方面，發展得都很快，非常顯著。也許5年前，中國還不被認為是人工智能的主要力量，但今天，每個人都認識到了中國人工智能的發展對全球都非常重要。

NBD: 您認為中國發展人工智能有哪些優勢？

賈斯汀·卡塞爾：當下的人工智能技術中，最強大的部分就是計算機視覺、自然語言處理、推薦系統和網絡安全等。自然語言技術是人工智能的核心部分之一，它的發展離不開中文。所以，中國的人工智能技術將通過產品、算法和數據集來應用到其市場中，其體量已經遙遙領先。

NBD：就技術方面來說，目前發展AI最大的困難是？

賈斯汀·卡塞爾：人工智能發展仍然存在著很多我們看似很小的困難。比如說，盡管人工智能看起來很先進，但他們缺乏常識。人知道要杯口朝上拿杯子，但機器人會因為更容易而傾斜著拿，如果杯里有熱水就很糟糕。

NBD：您認為,未來人工智能在商業領域更加普及的突破點是什么？

賈斯汀·卡塞爾：提高人工智能在商業應用中的普及度，我們需要將人工智能去神秘化。人工智能不是不可能的，它也不是只屬于天才們或者大公司研究的東西。所有人都有機會使用人工智能。舉例來說，你可以將人工智能、算法應用到你的企業里，來打造智慧建筑。企業可以通過機器學習、算法來收集關于照明、供熱、空調的數據，再自動調整這些電子設備來節約能源。

NBD：未來，在哪個領域上，人工智能會發展得更快？

賈斯汀·卡塞爾：娛樂行業已經通過人工智能得益，我認為中國的智慧建筑是個很重要的領域，也將取得成果。我看到阿里巴巴在建設一個智慧建筑開放平臺，供所有人使用，這非常有意思。智慧建筑是一個很重要的領域，當然也還有很多其他領域。

（實習生張曉慶對本文亦有貢獻）

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傳化智聯副總裁項天成：人工智能將會在生產端先運作起來

每經記者 沈溦 杭州攝影報道 每經編輯 文多

目前人工智能將全面推動傳統產業的轉型升級已成業內共識。如在物流領域，人工智能技術有望促成行業拐點，畢竟現在智慧物流已是一個業內津津樂道的關鍵詞。6月8日，針對人工智能給物流行業帶來的影響，物流行業龍頭企業傳化智聯副總裁項天成接受了《每日經濟新聞》記者專訪。

《每日經濟新聞》記者（下簡稱NBD）：人工智能提升中國制造是當下業界共同關注的話題，您覺得如何將人工智能運用于物流領域，才能最大限度釋放貨物流通潛力，降低物流流通成本？

項天成：首先要明確什么是人工智能？它的概念是“數據+個性化”。對傳化智聯來說，是希望達到社會供應鏈的優化，優化就需要有大數據的支持，而個性化則是針對不同的實體做出不同的方案。

具體來說，整個供應鏈從采購、運輸到生產、出庫，再到下個環節的運輸，形成了一個物流閉環。從物流的角度出發，會發現貨物又經過了很多環節，在每一個環節中會有許多要素：人、車、貨、倉，每個要素都可以用人工智能的手段來優化。

比如，車輛是物流重要的基本工具，在車輛終端上的人工智能即是一個數據采集設備，分為邊緣計算和云計算兩種，可以在設備中計算車輛潛在問題提前避免事故，不同的車輛、不同的數據結果就會按不同需要做出不同的反應；此外，倉庫也是重要一環，為了讓貨物更快進出，可以利用一些無人駕駛的叉車，與之前采用的激光導航技術不同，目前人工智能技術基于化媒體識別，已經可以感知前方距離精準地把貨放在指定的貨架上去。

而進一步的供應鏈優化屬運籌學范疇，全國各地有幾千萬的貨在物流網絡上跑，以前物流公司都是各自為陣的，可以做到局部最優，但是沒有做到全局最優，如何找到一個網絡中的全局最優點和全球最優效果？就是收集更多的數據，讓不同的個體分享這些數據，讓原本是兩個人運的貨拼成一車去運，有更好的周轉或者是協同，這也是一種人工智能。

NBD：那么要使人工智能從技術走向商業化，甚至是可持續的商業模式應該如何去實現？您認為未來國內的人工智能市場達到量產普及的突破點將發生在那些領域？

項天成：所謂人工智能，絕不僅僅是像AlphaGo這樣深度學習的程序系統，一個算法也是人工智能的范疇。從技術到商業化，事實上這個不難，只要找到場景就可以算投入產出比。比如做一家供應鏈咨詢或者大數據優化的公司，他們會通過企業給予他們的數據進行一些算法，然后去優化企業的運作，達到節省好幾百萬元運輸費用的目的。

人工智能創造的價值是很容易去量化的。前提是企業需要培養一支能夠懂人工智能的又能夠懂技術場景的人才隊伍，不是純學術的，而是有能力去實施預設場景的，那么便很容易計算出投入產出比，即投入了多少技術力量、人力成本、設備成本，收益又是多少，這些完全是可量化的，而且在生活中已經在大面積地使用了，其實我們每天都在接觸人工智能。

而未來，若將市場劃分為消費端和生產端兩個場景，我認為人工智能將會在生產端先運作起來。比如無人駕駛技術，谷歌研究無人駕駛汽車至今仍是在一個上市階段還不到大面積推廣，而無人駕駛的叉車和AGB小車在倉庫里已經到處都有。原因是，一方面生產端的場景更豐富更容易落地，另一方面生產端面臨的是物，相對來說比服務人要簡單一些。

（實習生張韻對本文亦有貢獻）

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