激辩二：当前的AI应用效果里预期还有很远？

除去Facebook研究院院长，Yann LeCun其实还有另外一个身份：纽约大学数据科学中心的创始人。也因此，Yann LeCun在大数据和机器学习方面，是行业内是公认的“AI大牛”。通常情况下，对于这样一位研究者来说，研究成果最终落地应用是能给他带去极大的成就感。但Yann LeCun其实并不看好当前的大数据和机器学习等AI技术的商业应用。

图 ｜ Facebook研究院院长Yann LeCun（屏幕上）

似乎是为了很好的印证Yann LeCun观点，大会现场的AI翻译就将“red herring AI（AI里的红鲱鱼）”翻译成了“red hair in the eye（眼睛里的红头发）”，以及在李开复说“AI大牛”时将其翻译成了“AI Cow”。

“所以，在语义理解方面，AI还存在一些问题。” Yann LeCun说：“数据是可以创造商业价值的，需要商业、经济人才与科学家一起去挖掘，要先建立起一个系统，才能去探索AI真正可以实用的功能，为人类造福。”

可以看到，目前AI在商业应用确实存在一些问题，如不能精准的认知、判断等，但并不是所有的AI商业应用效果都是不好的，华为的AI芯片麒麟970一个就是典型的例子。

“AI产业，厚积才能薄发。麒麟970就是我们十年磨一剑的产品，它专门的NPU处理器就是为人工智能所打造的。”赵明说。

图 ｜ 华为荣耀总裁赵明

在荣耀看来， AI分三个层次：

第一个层次，芯片和硬件的层次，就是针对AI的核心，打造适合于AI算法的硬件；

第二个层次，AI的智慧系统，自我学习、认知以及计算机视觉等都是其中的重要组成部分；

第三个层次，基于AI理念的应用，例如具备了AI的智慧系统、自然语义理解能力、计算机视觉识别等的AI手机。

除去华为用实际行动证明了AI商业应用的可能性，何小鹏更是在今天大会现场，宣布小鹏汽车G3正式开启预订，补贴前售价20－28万，首批预订限量2000个名额，预计今年年底量产交付。

图 ｜ 小鹏汽车董事长何小鹏

“到目前为止，全球没有任何L3级别的自动驾驶汽车量产，包括特斯拉。而我们的G3，达到了L2．5级别。除此之外，G3还搭载了智能语音交互技术以及安装了智能大屏等，最大程度保证了其智能化。而为了解决充电问题，我们预计今年会建150个超级充电站，未来三年，这一数量或将超过一千。”

激辩三：AI人才的中坚力量在学校？

“科大讯飞成立于1999年，那个时候，我们都还只是一帮大学生，也不知道全球人工智能正处于第二次的低潮时期，就这么稀里糊涂的创立了公司。” 胡郁说。

图 ｜ 科大讯飞公司高级副总裁、讯飞研究院院长胡郁

胡郁还在现场说了一个小秘密，北京做语音技术的人中最有钱的，当年不是研究员出身，而是中科院声学所的一个技工，他叫孙金城。所以，在胡郁看来，对于AI人才培养来说，从学校、科研院所中找到合适的人是至关重要的。

可以看到，近年来，国内人工智能研究院数量激增，而为了解决AI人才紧缺的问题，从去年开始，就已经陆陆续续有高校开始成立人工智能学院，将专业人才培养从研究院提前到了高校阶段。

但这其中依旧存在问题，人才的断层，因为刚入门的学生根本不能马上从事研究或实际研发工作。对此，李开复表示，金字塔底层的建设很重要，但顶尖的更为重要，而且还需要把这些人才系统的聚集到一起。在这方面，做的最好的是谷歌，例如吴恩达主导创建的“谷歌大脑”，这一部门几乎奠定了当前谷歌在人工智能领域领先地位。

“但坦白说，与美国相比，中国有多年积累的专家少之又少，就连BAT的顶级人才，也大多是从Facebook、亚马逊、微软挖过来的。而从VC的角度来看，AI领域需要的不仅是学术专家，我们希望能够将科学家、工程能力很强和善于做销售的人结合到一起，一个多元化的AI公司可能更容易成功。”李开复说。

图 ｜ 左：李开复；右：百度总裁张亚勤

值得一提的是，在李开复说BAT顶尖人才都是挖来的时候，张亚勤正坐在他旁边。对此，张亚勤表示，AI人才基本上分为三种：

一、在理论、算法及研发方面能力很强的人，这类人才是非稀缺；

二、做产品的，包括芯片设计等人才。这类人才也很缺乏，但产业本身可以自己培养，如 BAT、小米，京东、科大讯飞等，就已经自己培养出了很多这样的人才；

三、实用人才。这类人才的培养没有捷径，可以通过高校或中学阶段的知识普及与培养，也可以通过长时间的市场培育，将人才重心转移至AI领域。

“整体来看，5年后，中国和美国在应用人才、开发人才等方面，会基本持平。但在基础研究和算法理论方面，还会存在较大的差距。” 张亚勤说。

最后

AI产业在发展，但问题还有很多；中国AI在飞速前进，但与国外还相差甚远。

可以看到，无论在体系建设、商业应用还是在人才培养方面，我们都还有很多问题没有解决。更重要的是，这些或许都不是短时间内能有明显成效的。也因此，在我们高捧AI产业的同时，还需给行业人士空间，让他们能够认识行业不足，专心于学习、研发、更新以及应用等，真正做到“AI生万物”！（作者：伶轩）