2017年7月6日，在上海举办的“慧聚创享”人工智能暨机器人创新生态峰会已圆满落幕。本次峰会吸引了AI及机器人领域数百位专家及行业人士参与。
小编有幸采访到了英特尔研究院院长宋继强，和英特尔中国战略合作部总经理、英特尔创新加速器总负责人李德胜两位大咖，他们对人工智能时代机器人生态从行业现状、技术发展、战略瓶颈、投资方向等进行了多角度分享，描绘了“中国人工智能机器人生态”未来发展蓝图，为AI及机器人行业指点迷津。
英特尔中国战略合作部总经理
创新加速器总负责人李德胜
英特尔中国研究院院长 宋继强
以下是采访实录↓↓↓
人工智能时代，建构生态系统的重要性是什么？
李德胜
现在可能有非常多不一样的机器人，因为现在机器人没有一个固定的形状，有的人觉得它应该长得像人，有的人觉得它应该长得带几个轮子在地上跑，也有人觉得可能是说是一个虚拟的，可以和你对话的那种。现在的机器人还没有到一个固定的形状、固定的功能。而且可覆盖的范围非常广，人工智能涉及的领域也是非常广。峰会上宋总也介绍了人工智能很多的方面。我们相信这个时候生态就会显得更加重要。尤其是在新兴事物起来的时候，我们有一个数据，在中国的这些人工智能的公司，成立时间小于三年的，基本上占70%-80%。这意味着大公司继续会发展他应该扮演的角色。但是同时很多公司都是创新型的，新成立的公司，包括英特尔最近收购的一些公司，比如说像Nervana这种人工智能公司，都是创新型的公司。我相信这个时候生态会显得非常重要。英特尔一向会提供这种端到端的计算、端到端的平台。在这个平台之上，大家利用这个平台和技术，比如说你要解决医院的问题，那一定有医院的专家和团队大家来做这种影像的东西，因为我们有人就是做这个的，到最后他一定是要到医院请专家说，你们原来这个影像是怎么看的，是什么流程要看哪些特征点，然后根据他来设计相关算法。如果说自动驾驶领域里，最后一定要有汽车专家进来，你凭空去做是很难做出来的。
因此生态的概念更加广泛，这不是一家或者是几家大公司可以做完的。这个时候大家更多强调开放和合作。英特尔也是秉承这样的开放和合作。比如说当初在PC时代，其实英特尔从来没有一个英特尔品牌的PC，但是所有的厂商都和英特尔很好的配合，比如说联想、戴尔、华为、小米，包括BAT的后端都是用非常多的英特尔的产品和技术。我们也会在机器人、人工智能领域里持续推动这种创新生态的合作。这是我们现在在生态方面所做的一些事情。
宋继强
我补充一下，因为目前做生态还是真的很重要的。因为我们知道生态系统最大得好处是自己找到自己的位置，有序去发展，把整个能量循环要做好，不要说大家都无序竞争，这样整个社会层面来说，资源投入的收益率就会很低。
现在AI或者是机器人都还存在大家一拥而上各自做自己认为的很重要的事情。但是放在生态环境来说，很多人做的是重复的工作，你的投入不一定有产出。如果说有一些大的公司，比如说像百度，英特尔一起把这个生态建立起来，会发现我在这里做会比原来做那个更好，价值更容易体现，这样的话，一个生态系统就容易被有序的构造起来，对整个行业来说都是如此。
刚刚李总提到很多公司都是成立三年以下的小公司，这个比例达到70%-80%，宋总也提到要找到各自的位置。在AI领域当中，您会觉得这是一个创业公司的好时机吗？或者说什么样的项目的在AI的那一个层面上做的研究是适合像英特尔这种大公司的内部来孵化的，又有哪些是适合一个创业公司去寻找一个机遇来做的？
李德胜
我从产业和生态层面来谈，具体技术方面，宋院长会有更多的见解。从我的角度来说，之前很多次和媒体朋友沟通，有一位很资深的朋友和我说，李总每次看到你都非常有激情。我觉得我们现在做这个行业，确实是有理由感觉到很兴奋的，因为在未来的10年、20年，就像我刚刚讲的，我相信这一波科技创业会引领未来10年、20年甚至是30年这个世界的发展，和改变人类社会的。而且这个不像原来说一个电脑，一个手机，更多是你的工具，只是说使你购物更加方便了，或者使你开车的时候，你的地图包括导航更加方便了。未来人工智能的很多部分真的会彻底改变人类的一些行为模式，或者是一些商业运作的模式。比如说以后有可能把AI运用到金融领域，可能很多散户就消亡了。你怎么算都算不过AI系统，我相信这个行业一定会有人去做的。因为这会带来巨大的经济回报。
同时为什么有这么多初创公司，因为这个话题，我们说AI到了一个爆发的临界点，主要是三个方面。一个是计算力已经达到了，第二是数据的洪流，第三是深度学习的算法。有了这些作为基础之后，我们相信现在绝对是一个人工智能创新创业非常好的时机，你有很多的维度和角度去进行创新创业。不一定是说我非要和百度或者是腾讯去拼算法。你可能只是一个垂直领域的专家，我可能做的就是利用这些平台和技术来改变现有的企业。
比如说我有一个朋友是做化工仪器的，好像和IT没有什么关系，但是其实这些仪器也面临着质量检测的一些问题。对于这些质量检测问题，传统的就是说我弄过去了你要人来看，现在可能就是拍一个照片，通过图象识别就可以很快把这些问题给做出来。所以我们想，在这个时候大公司，比如说英特尔，一定会提供很多的平台、技术、基础算法等等。很多的创新创业企业，可以专注在自己的专业领域当中，怎么样和生态来配合，来解决实际的需求。包括魏教授做的机器人，真的可以应用于中小企业的工厂当中，这台机器的价格可能就是一个工人一年或者是一年半的工资，但是这个机器人至少可以工作5-10年，这种回报是非常实际的。每个人可以结合自己的特点和生态合作，而不是说凭借自己的想象，自己做一套。从技术的层面，宋院长可以谈谈他的想法。
宋继强
确实现在是一个AI创业的好时机，因为很多大公司把使用门槛降低了。现在这一波是要靠大数据、大计算去做的。小公司在刚开始创业的时候，如果没有很强的计算或者说数据资源的话，是不适合做平台型的创业公司的，他可以做的是找细分市场。在细分市场当中找到实际客户价值，来提供很好的客户价值，用大公司提供的技术和平台。这样就可以找到一个很好的定位。这一块是很多创业公司现在忽视的地方，他现在看到的是我也要做算法，提供一些平台，和大公司做一些对比，这个其实反而是比较困难的。因为毕竟来讲，双方的力量差异很大。但是如果说是看细分市场，比如说张教授举到的好几个例子就是他的学生出去创业的，在某个行业的具体应用，把他们所学到的东西快速整合到实际应用当中，现在有很多需求，不一定一下子铺开到全国，但是对创业公司的成长来说是足够的，创业公司最重要的就是要把它的技术落地。这一块对小型的AI创业公司，一定要找好客户，如何把它的方案落实到实际应用当中。我在做创业公司的时候，我要看我手里的资源是什么，是算法还是数据，还是有实际客户？从生态来说，每一个创业公司可以找到具体的定位是非常重要的。
我觉得这是一个很好的时代，因为很多可以被用的技术已经便利到就像打开自来水龙头里的水，AI和数据未来就是新的石油，你随时可以去用，但是怎么把它做成一个个产品，比如说石油可以做成汽油也可以做成塑料制品，你具体做成什么卖给客户，这是每家小公司要去想到的事情。
因为这里会涉及到大公司和小公司之间人才流动的问题。如果涉及到某一个具体行业，如果说有一些小公司只专注于技术的话，是不是也可以考虑最后卖给大公司？
宋继强
对，这也是一种创业公司的做法。如果说你只专注技术创新不想商业落地的话，最好的退出路径就是被大公司收购。因为他本身不做商业落地。人才流动是必然的，因为现在整个市场上AI人才是缺的，缺的话就会造成人才会从创造价值少的地方流动到创造价值大的地方。从整个社会层面来说，还是要进一步提高人才的数量和质量。英特尔做的事情有一部分也就是在做这个。我们做的AI学院就是要快速提高一些原来只是做软件编程的人员，让他们可以去成为AI的人才。让他们利用人工智能的技术，作为他的解决方案当中的模块。这样AI人才一旦多了之后，就像你现在看到的编程人员一样，那就不会出现人才竞争的问题了。现在我们还是在AI的早期阶段，现在AI高手还是属于稀缺人才，所以才会出现人才竞争的问题。
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今天的主题是机器人，比尔盖茨前一段时间提出说，因为机器人会替代人的岗位，应该对机器人收取机器人税，二位对这个问题如何看？第二，技术是中立的，这已经形成共识了，但是这当中也会涉及到法律规范、伦理道德等等了问题，英特尔在这个角度有没有提前的布局，我们对这个问题怎么看？
宋继强
这是一个非常好的问题，也是契合了英特尔现在在做的事情。机器人取代人的工作岗位这已经不是新鲜的事情，其实从工业革命到现在很多岗位已经消失了，仅仅是IT信息系统的发展就已经取代了很多旧岗位。但是这不应该变成对某一个行业去课税，阻碍其发展的原因，而是应该去看它又会创造什么新的价值，新的就业岗位。比如说自动驾驶行业，它一方面可能会替代传统的司机这个职业，但是另一方面他也会创造出很多新岗位，比如说为这种车提供信息、娱乐获取、基础设施的建设都是新的岗位，这些岗位原来不存在的。我们说人是高度灵活的智能动物，他是完全可以从一个岗位换到另外一个岗位的。所以完全不用担心机器会取代一些旧岗位，而是要更加积极的去看，机器人就是人的好帮手，让机器人去做那些重复性的繁杂工作。比如说我的脑子容量有限，计算速度有限，感官范围有限，而机器有无限发展的机会，他替你做这些事情，你去做更多其他的事情。
第二个部分，AI确实是需要规管，如果说不管的话，无论是弱人工智能还是强人工智能都是会出问题的。这无关技术的高级和低级，而是在于怎么用。英特尔和其他大公司一样，我们要引导AI如何用，参与伦理的建设、法规的建设，包括推动一些联合条款，我们希望AI在好的地方得到很好的应用，这确实不仅需要企业，还需要政府、社会、学术界的领军人物一起来做这个事情。
李德胜
这对创新创业者来说是一个“幸福的烦恼”，因为那一天真的到来的时候，技术肯定是非常先进的，可以在很多地方取代现有的工作。这对创新创业者来说，说明你的技术方面的发展已经到了很先进的地步。当然你刚刚提到的话题也是非常热的话题。比如说未雨绸缪，一些大的主题机构，一些大的公司可以从现在开始，这也涉及到非常多的讨论和探索。因为你很多东西的发展都会超乎想象，这也有专门的话题去讨论，开始慢慢去建立相关的法规。最后我们一定要对人类抱有信心。AI最后更多是辅助人的，而不是说一开始就会取代。至少短期内这个还不是一个特别重大的威胁。
刚刚宋总在发言当中也提到了AI的发展，因为英特尔也在做无人驾驶这一块，前面你也提到端到端这一块，大部分的数据是通过网络来传输的，是不是要到5G网络实现商业化之后，很多技术才可以得以实施，而不是停留在讨论阶段？
宋继强
不是，其实有一些应用并不一定要在5G时代才可以使用。比如说现在，AI已经普遍应用在零售、互联网电子商务、金融以及我们熟知的平安城市，端到端的视频接口都已经用上了。我们说未来，如果说那么多的智能设备都接入互联网，比如说无人驾驶汽车、高清摄像头，产生的数据量是巨大的。有一些设备是需要高带宽、低延迟的。有一些是低延迟但是高可靠性的，带宽可大可小。比如说我们小型IOT的监控设备量很大，但是传输数据量小，又是间断传输的，这是连接性的问题。所以不同的场景有不同的方案实施，比如说窄带IOT已经开始实施了，它的标准是类似4.5G。对未来无人驾驶这一块还在制定，要等到配合好了才可以落地。但是早期的场景当中已经在分别推进和使用了。我觉得AI在不同领域的部署已经在开始了，而且逐步在扩大。
您刚刚提到了人工智能在机器人应用方面还有很多“坑”，英特尔在人工智能机器人方面已经有哪些突破？
宋继强
人工智能在机器人方面的应用首先是对人的意图的判断，因为你要服务人，你就要理解人的意图，但是人的意图理解并不是那么容易。现在我们更多去做的是通过已知结果的数据进行学习和训练。但是人和人之间的交流有很多隐藏信息，很多是在表情甚至是在表情之后的，这些你就没有那么容易看到的，也不是那么容易理解的。这个我们称之为感知之后的推理，推理一定要融入很多的常识。某种环境当中有哪些隐藏知识，不同类型的人有哪些隐藏习惯？
比如说在中国很多地区是点头算摇头不算的，但是在有一些地区摇头也是算的，如果说你不知道这个人的背景的话，你对这个人的意图就会判断错误。这些“坑”都没有填，现在填的“坑”是比较靠前的感知层的，还有行动这一层的，如何在一个场景里很好的运动，需要哪些执行机构等等？我们说智能机器人少不了两个事情，一个是便宜的“胳膊”，可靠的“胳膊”，一个是便宜的“手”，可靠的“手”。现在这两块都是很贵的，如何把它做得既便宜又好，这是非常重要的。比如说遨博，他们就在填这个“坑”，现在两端的“坑”相对而言是比较容易填的。但是中间这一块的理解的“坑”则比较难填，而且要和具体场景下服务的人群有关，这还不仅仅是大数据的问题，很多这类东西是没有可见的东西的。张教授在今天的演讲当中也讲了一些学习的算法，我们说这种学习的知识既有外在加进去的知识，比如说常识，但是这种常识又有地域性，比如说美国建的常识库放在中国就未必适用，有很多文化上的差异，这个工作量其实是很大的。而认知这一块，如果说你放到一个具体的领域，就相对把问题范围减小了，你这个工作就好做了。目前来讲，还不适合去做一个大一统的方案来做这个事情。
李德胜
我补充两个方面的看法。首先我们第一个在提的人工智能现在还处于“婴儿期”。如果人工智能还处于婴儿期，那么机器人也是如此。从创新创业的角度来看，这既是挑战又是机会。如果说两三年之后这个行业基本上定形了，说明现在进入企业就没有机会了。正是因为这个行业未来十年、二十年需要不断创新、完善，所以现在才有那么多的创新企业过来。这些企业如果说做对了方向，是对的技术，估值一下子就可以起来。因此我们重申“婴儿期”这个概念，而且现在我们看到资本也转的非常快，我们知道资本一定是逐热点的，特别是在中国，有很多的投资还是比较短线的。
第二个，我们说要填这个“坑”也好，或者是面临这些挑战也好，最后一定不是只考虑英特尔或者是几家大公司可以做的，未来一定是在各个领域里我们有开放的创新生态，有各类的合作伙伴，它最后要解决的是工厂的问题，一定要和工厂专家坐下来问人家需要什么，甚至是为人家提供柔性化，个性化生产的解决方案，才可以解决人家的问题。而且我相信它的产品不是说今年装上了，以后就是一劳永逸了。以后需要工厂不断升级，才可以提高效率，降低成本。我相信这两个方面，我们还在婴儿期，还需要不断努力，第二个这个努力不是英特尔一家来做的。我们希望很多人一起来做，而英特尔只是提供关键的平台和算法，而且我们的平台和算法也是在不断更新的。
李总，您刚刚提到资本问题，国内资本市场对AI的态度是什么样的，作为构建这个生态的角色，AI会不会面临当初VR那样的资本突然大规模撤出的状态，让行业有一个断崖式的下降。
李德胜
过去两年我们在做创新加速器，也参加了很多的会议，和很多投资人有沟通和交流。两年前我们谈科技创新的时候，那个时候聊天都说是做互联网、O2O。但是今天你再谈O2O就没有人理你了，大家都在和谈人工智能、自动驾驶。从目前来说，在某些领域我们已经是全球领先了，当然我这并不是说过去的O2O、互联网做的不好，中国在移动互联网很多应用一定是领先全球的，因此现在不再是拷贝一个模式就可以成功了。在AI领域，包括机器人领域，我们认为中国至少占20%-30%以上的份额。这主要是基于两个条件，第一，从整个国家提出“双创”战略以来，大家对创新的接受度是非常高的。第二，我们看到中国原有的制造的基础在其他国家没有的，包括我们的市场优势，中国现在两三千块钱的服务机器人虽然未必那么成熟，但是中国在制造业基础上是全球领先的，即便我们看到外国人要做机器人，他得跑到深圳来找供应商，但是他的成本就高了，而且和本地的沟通交流也不方便，难度一定比我们更大。所以我们相信机器人领域在中国会率先发展起来。
至于说资本一下子进来又一下子撤出去会不会对行业有影响，很明显是会有一定影响的。但是我相信当资本看到机器人技术可以很快真正解决实际商务的需求，看到这个市场起来的话，那一定是一个正反馈的作用。我相信人工智能和VR最大的区别是AI的应用领域更广，而且在有一些领域已经有相对成熟的方式向下铺开了。我一直坚信在医疗领域会有非常大的前景，包括像金融、零售，包括像我们日常的一些应用。比如说听歌软件，我相信人工智能进去之后，它会变得更好用。比如说我下载了一两千首歌，不可能在半个小时里去挑，我们每天的心情其实是不一样的，今天我可能希望听节奏比较快的，第二天睡觉之前我希望听一些比较柔和的，人工智能会根据你今天的情况来给你播放适合你的歌曲。可能你选一个随机播放，这个所谓的“随机”并不是真的随机，而是说根据你的需求，有选择性的随机，相信类似这种会有非常多的成熟的应用出来。为什么我一定要强调人工智能还处于“婴儿期”这个概念，就是说不要期待这么大的一个话题，这么难的科技创新的东西，在未来两年三年就可以实现，一定是一个长期的过程。
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咱们在做创新加速器，现在其实有很多地区是以创新空间的名义建了很多，从我们实际操作来说，我们应该用哪些衡量指标去衡量这个空间成功与否。因为这毕竟涉及到数量和质量平衡的问题。
李德胜
非常好的问题。我相信这个问题从我的角度来说，每一个空间诞生的目标并不完全一致。比如说我们接触到的非常多的是三个类型的空间。他们的目标都不一样，比如说在大学里的，其实它最重要的目标是提供一个空间和场所做学生的创客教育。最后的目标是今年通过这个空间给多少学生上了多少创客课程。当然如果说可以有一两个学生的创业项目可以商业化更好，但是那不是主要的目标。第二类是政府主导之下的空间，这更多是要完成当地政府的目标，比如说多少企业注册在我这边，在我这边可以产生多少专利，多少技术？第三种是纯商业化的空间，它更多考量的是我孵化了多少项目，有多少的收益，带来了多少回报。还有一类是联合办公，国内过去“双创”当中稍微有点混淆联合办公和加速器的概念。联合办公其实就是把工位拆开了租给你，就是一个很简单的商业模式。当然他里面可能会提供一些增值服务。
加速器从英特尔的角度来说，肯定不是联合办公。我们对那个模式也没有兴趣，因为我们不是靠第二次出租来盈利的。我们为什么做这件事情呢？我们更多是希望和这些广大的创新的团队非常直接的接触，可以了解到他们在哪些领域做什么创新的事情，在我们的平台基础上，他通过自己的技术可以解决医疗的问题，可以解决在线销售的问题，或者是解决工厂当中的问题。这是更关心和关注的，我们希望这些利用英特尔产品技术平台的创新企业、创新团队可以成长。包括我们也有很多培训、辅导，尤其是一些地方的企业，他们是没有机会接触到这么多的生态伙伴的。这就是刚刚谈到的不同空间有天然的不同。
我知道像英特尔和硬蛋做过一个创投100的项目，在股权投资方面，我们有没有什么考虑？
李德胜
股权投资方面其实在英特尔我们有创新业务部，还有专门的战略投资部。他们以前投很多的VC项目，投了90多亿的项目。当然为创新加速器我们专门设立了天使基金，这就会涉及到股权投资这一块的。看到有优秀的项目，他们也感兴趣，而且和英特尔的技术未来紧密相关的，他们就会投。
感觉我们的功能很像投资公司？
李德胜
有一部分的功能是这些，但是intel做的远远不只是投资这一块。
比如说很多已经我们生态投过的企业，可以给其他的生态企业提供服务，或者它的产品可以推到更广的生态当中。所以我们更多是一个生态的部门。当然我们在做加速器，做生态过程当中，有好的初创的团队有好的项目出来的时候，我们可能会推荐给英特尔投资部。同时我们也会推荐给我们很多基金的合作伙伴，因为英特尔可以投的毕竟是有限的。我们投的必须要和英特尔的技术有紧密关联的项目。有很多也是很好的项目，英特尔投不了的，但是我们的生态之内有很多合作伙伴是感兴趣的。
我看到之前的资料当中提到今年3月份英特尔成立AI产品事业部和应用实验室，能不能的谈一下相关的情况？
李德胜
这也是一个很专业的问题。AIPG是叫人工智能产品事业部，我们还有DCG，也就是数据中心事业部，我们还CCG等等。其实和AI相关的很多项目我们是关注的，数据中心和云计算的我们也很关注，我们还有自动驾驶事业部，和AIPG也是并行的，我们关注的是不同领域当中的好项目。当然我们做了很多的活动，我们有一些项目也会和他们进行一些对接。从我们的角度来说，无论是AI PG也好，DCG也好，CCG也好都是我们内部合作伙伴。作为我们来说，我们是面向中国创新生态的一个窗户和桥梁。帮助他们连接到我们内部的各种资源。我们在3月份创新总路演的时候就出来了冠亚季军，有的是和5G相关的，有的和大健康、大医疗相关，他们许多英特尔相关的技术支撑，包括我们产品部门的对接，我们就会把他们和我们的DCG等部门对接。我们会不断创新。
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