后AI時代需要看清的兩點：機器的能力已經(jīng)超過人類了,；人工智能的應(yīng)用才剛剛開始，還在起步階段。

　　AI后半場的序幕已經(jīng)徐徐拉開。

　　一方面，AI企業(yè)的上市之路逐漸明晰,；另一方面，行業(yè)的競爭也從算法精度的比拼走向了落地能力的較量,。

　　有人說,，AI技術(shù)的研發(fā)門檻越來越低，AI企業(yè)的競爭力也在逐漸下降,；有人說,，AI的應(yīng)用還存在許多問題，難以解決真實的需求,；還有人說,，場景碎片化是AI企業(yè)獲得高速發(fā)展的難以破除的阻礙……

　　究竟在AI的后半場，產(chǎn)業(yè)會朝著怎樣的趨勢發(fā)展,？

　　帶著這些問題,，雷鋒網(wǎng)AI掘金志與肖嶸博士進行了一次對話。肖嶸博士是AI技術(shù)發(fā)展的切身推動者與見證者，對AI的發(fā)展有著獨到的見解,。

　　肖嶸博士2001年加入微軟亞洲研究院,，從事統(tǒng)計學(xué)習(xí)及機器視覺方向的研究，是微軟人臉識別引擎的奠基人之一,，2009年被授予微軟Icicle獎,；2012年作為資深軟件工程師，加入美國微軟Bing多媒體搜索部門,。

　　2018年,，肖嶸博士回國后，擔(dān)任平安產(chǎn)險科技中心首席AI專家,，主持AI技術(shù)在保險場景的商業(yè)落地,。翌年，他主持研發(fā)的OCR引擎,，榮獲平安集團重大創(chuàng)新獎,。如今,，肖嶸博士在云天勵飛擔(dān)任副總裁,，負責(zé)人工智能算法研發(fā)及產(chǎn)品化等方面的工作。

　　本次訪談中,，肖嶸談到了他從科研界投身產(chǎn)業(yè)界的原因,，外界對AI門檻降低的質(zhì)疑，以及對AI企業(yè)的思考和對產(chǎn)業(yè)的洞見,。

　　以下是訪談內(nèi)容：

　　讓AI創(chuàng)造價值,，比單純研究技術(shù)更讓人激動

　　AI掘金志：微軟亞洲研究院不僅有許多前沿的研究，在學(xué)術(shù)界享有盛名,，還被譽為中國AI界的“黃埔軍?！保瑖鴥?nèi)不少知名AI企業(yè)的創(chuàng)始人或首席科學(xué)家都來自微軟亞洲研究院,。您為什么選擇離開這個充滿“光環(huán)”的地方,，選擇回國投身產(chǎn)業(yè)界？

　　肖嶸博士：微軟亞洲研究院是微軟在亞洲地區(qū)第一家基礎(chǔ)研究機構(gòu),，它在許多技術(shù)上都有前瞻性,，對學(xué)術(shù)界尤其是整個中國AI技術(shù)都有非常深遠的影響。比如,，微軟亞洲研究院在2000年就開始做人臉識別方面的研究,，2003年就研發(fā)出了第一款實時人臉檢測算法，這些都非常具有前瞻性,。

　　雖然做前瞻性的研究非常有意思,，但技術(shù)與行業(yè)、場景結(jié)合的過程更加有意思,，而且充滿了挑戰(zhàn),。國內(nèi)有非常廣闊的AI應(yīng)用場景,，能夠讓過去看起來束之高閣的技術(shù)，真正走進千家萬戶,，改變?nèi)藗兊纳?。我覺得這是很讓人激動的事情，也是一件非常有意義的事情,，對我來說也是全新的挑戰(zhàn)和嘗試,。

　　AI掘金志：能不能舉幾個具體的例子？哪些行業(yè)或者場景讓您覺得AI在其中大有可為,？

　　肖嶸博士：在國內(nèi),，城市中的許多場景都有很大的想象空間。比如現(xiàn)在國內(nèi)常態(tài)化的疫情防控工作,，里面就有很多AI能夠應(yīng)用的空間,。我舉個最簡單的例子，現(xiàn)在通過AI技術(shù),，能夠快速找到一個確診新冠肺炎的患者去過哪里,、和哪些人有密切的接觸，這是一件很了不起的事情,，能夠?qū)⒁咔閹淼挠绊懣刂圃谧钚》秶鷥?nèi),。如果是靠人去回憶，這個信息是非常不準確的,，而且外出還會遇到非常多的陌生人,，如果僅僅靠人的記憶去排查，是非常低效的,。

　　再比如在城市公共交通領(lǐng)域,，我們要優(yōu)化公共交通線路，就要知道乘客上下車情況,。但如果為了要了解這信息,，就要強行改變大家的習(xí)慣，讓大家上下車都打卡,，這是不現(xiàn)實的,。而在AI技術(shù)的幫助下，我們可以通過RE-ID,、頭肩頸識別等技術(shù),，幫助巴士集團掌握公交車上的客流狀況，洞察城市交通出行特征,，為提升交通效率和交通服務(wù)水平,，優(yōu)化城市交通運力提供決策依據(jù)客群分析系統(tǒng)。

　　技術(shù)的門檻從未降低，降低的是技術(shù)應(yīng)用的門檻

　　AI掘金志：雖然AI技術(shù)已經(jīng)在各行業(yè)得到應(yīng)用,，但也有聲音認為,，現(xiàn)在AI的表現(xiàn)依然差強人意，您怎么看待這個觀點,？

　　肖嶸博士：我覺得需要看到兩個點：一是機器的能力已經(jīng)超過人類了,；二是人工智能的應(yīng)用才剛剛開始，還在起步階段,。

　　機器在很多方面,，已經(jīng)做得比人更好了。比如是現(xiàn)在要抓在逃人員,，不需要再一幀一幀去看視頻了,，只要有一張圖片，就能夠在上億人中快速搜索出結(jié)果,，速度是在秒級甚至毫秒級的,。如果是像過去一樣靠人去逐一比對，效率是非常低的,，而且誤識率也很高,。

　　當(dāng)然，并不是說機器能夠做到完美,，在現(xiàn)有的技術(shù)水平下,，也會出現(xiàn)識別錯誤或者遺漏的情況,，但這跟人工搜索的結(jié)果相比,，機器已經(jīng)有很大的超越。

　　在我看來,，人工智能的應(yīng)用才剛剛開始,。回顧歷史,，任何一個對人類發(fā)展有深遠影響的工業(yè)化進程,，剛開始的時候都是緩慢的。比如汽車剛出現(xiàn)的時候,，速度慢,、噪音大，很不受大眾待見,，覺得還不如馬車,。但是我們現(xiàn)在可以看到，汽車已經(jīng)普及到千家萬戶了,。對人工智能也是同理,，人工智能要在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出更好的性能，也是要花點時間的。

　　AI掘金志：現(xiàn)在幾乎每家AI公司都在談“落地”,，這已經(jīng)成了AI行業(yè)的關(guān)鍵詞,，現(xiàn)在行業(yè)里大家很少再去比拼或討論算法精度的問題了。有聲音提到,，現(xiàn)在人工智能技術(shù)的門檻越來越低了,，您在算法方面有很深厚研究，您認同這個觀點嗎,？

　　肖嶸博士：技術(shù)的門檻從來沒有變低過,，變低的是技術(shù)應(yīng)用的門檻。

　　現(xiàn)在隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,，其實我們會發(fā)現(xiàn),，要學(xué)的東西越來越多，這側(cè)面說明技術(shù)并沒有變得更簡單,，相反它需要越來越多復(fù)合的知識,，從技術(shù)角度來看，它是變得越來越復(fù)雜的,，而不是越來越簡單,。

　　大家覺得算法門檻變低，實際上是因為技術(shù)應(yīng)用的門檻變低了,。因為人工智能的工具,、平臺日益豐富，有了這些工具,，我們就能更便捷地去應(yīng)用技術(shù),。

　　過去，要使用GPU的計算能力,，就要會CUDA編程,，甚至還要有很強的數(shù)學(xué)能力，自己從底層開始去構(gòu)建人工智能的能力,。但是現(xiàn)在,，我們有很多開源的工具，要使用人工智能的能力,，只要調(diào)包就可以了,，像是深度學(xué)習(xí)的算法，我們也不需要從頭開始寫了,。

　　現(xiàn)在,，大多數(shù)人不需要去了解這個算法是怎么實現(xiàn)的、怎么運行的,，甚至在深度學(xué)習(xí)中很重要的梯度下降的方法,，現(xiàn)在絕大多數(shù)人都不太需要掌握,，只要調(diào)包就可以了。所以大家普遍覺得人工智能技術(shù)變得簡單了,。

　　“端云協(xié)同”,，AI企業(yè)的護城河

　　AI掘金志：如果說AI技術(shù)正在變得越來越普世化，各行各業(yè)應(yīng)用AI的門檻越來越低,，大家可以通過大量開源的平臺,、工具、算法就能夠獲取到AI能力,。那么AI企業(yè)未來的競爭力是否會受到影響,？

　　肖嶸博士：這個要從兩個方面來看。一方面,，技術(shù)變得越來越普世化,，這是必然的趨勢。比如最早期的程序員,，需要懂最底層的“0101”的代碼,，用紙帶機打孔，去執(zhí)行一些指令,。

　　但因為這種方式效率太低了,，后來行業(yè)中就出現(xiàn)了C語言、JAVA等,。有了這些工具后,，我們能更快捷地編程，但這是不是意味著最開始的“0101”沒用呢,？我認為不是的,，因為只有理解這些最底層的東西，才能夠?qū)π袠I(yè)有深刻的認識,，才更有可能在核心的能力上實現(xiàn)突破,。所以說,，真正擁有核心能力的AI企業(yè),，會越來越有競爭力。

　　另一方面,，技術(shù)的普世化會帶來新的產(chǎn)業(yè)分工,，有的人專門負責(zé)打造工具，另外還會有大量的人負責(zé)開發(fā)和應(yīng)用,。負責(zé)打造核心技術(shù)和工具的可能會越來越少,，負責(zé)利用場景數(shù)據(jù)做開發(fā)和應(yīng)用的會越來越多。有了這樣的分工,，整個產(chǎn)業(yè)才會得到快速發(fā)展,。

　　當(dāng)然,，有了分工，我們的研發(fā)成本能降到最低,。一個以算法見長的企業(yè),，不需要自己做芯片，只需要找一家專業(yè)做芯片的公司合作,，就可以生產(chǎn)出能夠部署和交付的產(chǎn)品,。但如果是要切實解決場景中存在的問題，還是需要具備全“端云協(xié)同”的能力,。

　　比如,，如果能夠既懂算法，又懂芯片,，那么我們就能夠根據(jù)用戶和場景的需要,，從終端到云端去完成優(yōu)化，我們可以用專用的芯片,，適配自己的算法,，這樣不僅能夠為客戶帶來更流暢的體驗，也能把成本降下來,，真正為客戶帶來價值,。不是所有AI企業(yè)都能做到“端云協(xié)同”，能夠擁有這樣能力的企業(yè),，在AI時代能夠建立起比較高的壁壘,，保持它的競爭力。

　　AI掘金志：但是不同場景有不同的需求,，AI企業(yè)該如何面對碎片化的市場,？

　　肖嶸博士：場景的碎片化帶來AI產(chǎn)品碎片化，是因為現(xiàn)在還沒有一個完全通用,、普世的人工智能產(chǎn)品出現(xiàn),。以現(xiàn)在的技術(shù)能力，大家還沒辦法打造出這樣一個通用的平臺或產(chǎn)品,，但換個角度來想,，我們是不是能夠先實現(xiàn)工具和研發(fā)流程的標準化呢？

　　舉個例子,，我們可以打造一個算法訓(xùn)練平臺,，設(shè)計出一套流程和模型，無論是客戶提出要識別蘋果和梨子,，還是要識別貓和狗,，只要輸入圖片，平臺就能夠訓(xùn)練出相應(yīng)的算法,。這就好比設(shè)計出一條流水線,，生產(chǎn)加工的過程是相同的,，但最后生產(chǎn)的產(chǎn)品可以是多種多樣的。