CEO需要更懂AI

CEO需要更懂AI

人工智能专家 吴恩达

想要转型为AI优先的公司，普遍面临许多共性的问题，会犯一些类似的错误。执行官交流方面的经验，其中包括许多软件行业之外的企业，不要对人工智能的时间表太乐观，要了解人工智能在某个时间范围内，究竟能实现到哪里。仅仅将大量数据扔给工程师，并期望得到成功的结果，或者错误理解AI能够完成的事情的范围，将导致失败。对于AI的潜力以及局限性有着广泛的理解，才能够更好地帮助企业决策者。举例来说，很多无人驾驶领域的公司，可能无法实现自己对外宣布的承诺。无人驾驶领域常见的状况是，很多家汽车制造公司（原始设备制造商）的 CEO，公开宣布了自动驾驶汽车的路线图，但他们自己的工程师却认为，这是不现实的。相信CEO们是真诚的，问题是他们不知道人工智能在某个时间范围内，可以做什么。我很希望公众舆论能够对人工智能能够做什么、不能做什么进行修正。

中国将迎来三大发展机遇

阿里巴巴创始人 马 云

未来中国有三大主要的机会：市场化、内需提升和经济全面数据化。中国有独一无二的优势来抓住这些机会，如果香港把握住内地的发展机会，与内地协同，将给世界带来惊喜。

第一个机会是中国经济一定会更加市场化。未来10—20年，市场化是必然的选择，需要企业家、年轻人共同推进，让市场变成资源支配的主体，这一转变过程是中国巨大的机会所在。第二个机会是中国的内需。全世界很少找到一个统一的市场有3亿中等收入人群，未来将增长到5亿的中等收入人群。第三个大机会是中国经济必须全面数字化。中国正在从传统制造向数据制造转型的过程中，现在用不用数据，就是用不用电的区别，这是一场技术革命。特别是香港的企业必须采取数据，必须数据化，必须把自己搬到互联网上去。

区块链可推动“还数于民”

迅雷CEO 陈 磊

区块链技术为我们提供了一个把数据交给用户自己去管理的思路，数据的主人是用户，通过区块链可以去打造一种授权认证的机制，用户在企业去使用这些数据时，会得到相应的回报。互联网上有大量数据，但控制权却相对集中。互联网企业用数据开展商业活动并从中获利，但从全社会的角度来讲，需要把这些数据打通并“还数于民”，让数据的所有者共享收益，最终为整个社会经济的发展起到积极推动作用。

数据需要回到用户手中，由用户去决定谁能够使用它并规范使用过程，同时保证这些权益破坏之后可以追溯，这都是区块链可以发挥的作用。如此大的范围内实现区块链应用，难点仍然是技术本身，未来还有很大提升和改进空间，仍然需要不断地学习和积极地探索。

“中国芯”立足自主可控

兆芯副总裁 罗 勇

我觉得中国芯不一定是要重新去发明“车轮子”，而是站在先进技术的基础上再发明创造，我们只要掌握关键的核心技术，就能够实现自主可控。看待网络安全问题首先不能以偏概全，认为纯国产芯片就是完全安全的，现在业界的普遍共识是纯国产芯片也不一定完全安全。但是，纯国外生产的芯片一定是不安全的，因为没办法控制它，不知道哪些地方会出现漏洞，而且会出现比漏洞更严重的问题——供应链可以被别人随意“掐断”。

其次，网络安全要从两个方面来理解：从技术上讲，就是要“防贼防盗”，也就是防止后门、漏洞等，这是需要去不断改进的，是一个永远在路上的话题；从国家战略层面上讲，就是核心技术要自己掌握，也就是自主可控，控制住核心技术不完全依赖于别人，就不会被随意“掐断”供应链。中国芯就是我们自己在核心技术上要有控制能力，不要被国外企业“掐”住。

中国AI不能满足于追上世界水平

中国科学院院士 姚期智

今后二三十年中，人工智能绝对将在科学界、工业界产生极大影响。在过去十多年里，人工智能已经有了非常大的进步，中国很幸运在这个浪潮中，而且在应用为主的方向上，基本已经追上了世界水平。但我们不能认为追上世界水平后，工作就已经完成了。因为过去10年产生的人工智能相关的革新技术，肯定会在未来几年达到极限。那下一波新技术的革新中，中国能不能取得原创性的知识产权？能不能摆脱追赶别人发明的局面？我想现在是非常关键的。

过去10年的人工智能发展，特别是算法、计算力和大数据三要素中的后两者——计算力和处理大数据的能力，都到了一个相当惊人的地步。深度学习则帮助我们在算法上实现了突破，但这波潮水还没有充分发挥，在各种重要的领域，人工智能还在不断产生科学、经济方面的效益，所以还有不小的热度发挥出来。

向生物学习 开启模式识别新突破

中国科学院院士 谭铁牛

人们在观察事物或现象的时候，常常要把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。例如一个数字有不同的写法，对一个人来说，某一种写法虽然没有见过，但大脑却能自动将这个字识别出来。这种模式识别行为虽然人们早已司空见惯，却是人类最重要的智能行为。而机器模式识别能力则很大程度上反映了机器智能类人的程度，成为人工智能的核心内容之一。

实际上在过去几十年中，机器的模式识别取得了长足的进展，在特定领域取得了成功的应用，但是，现有模式识别方法与生物系统相比依旧存在显著不足。当前，一些面向特定任务的模式识别已取得突破性进展，有的性能已可与人媲美。但通用模式识别系统仍然任重道远，机器模式识别的瓶颈主要集中在鲁棒性差、自适应性差、可泛化性差3个方面。

未来的人工智能需要被人控制

中国科学院院士 段树民

人工智能最显著的一个例子就是AlphaGo（阿尔法狗）战胜围棋高手，大家如果注意的話就能知道，AlphaGo的发明人有一段神经科学训练的经历，取得过神经科的博士学位。因此他在人工智能方面，能够很好地应用深度学习，自我学习、神经网络这类脑科学的研究成果。目前来看，人工智能虽然发展很快，但是它要达到我们人脑的水平，还有很远的路要走。比如我们人脑可以应对各种问题，而人工智能往往只具有单一的功能，如下棋的人工智能，不能去开车。

很多人认为人工智能将来一定会超过人脑，甚至会威胁人类。这方面的担忧不是完全没道理，但是我想人类一定是有办法控制它的，不会让它处于失控的状态。我相信将来，人工智能应该是对人脑起一个补充，或者是强化的作用，而不会跟人类作对，因为它总归还要人来控制。

科技强国一定要有自己的原创性成果

美籍华裔癌症生物学家 王小凡

我们国家已经发展到一个需要自己来更多做原始创新的阶段了。从经济发展的角度看，突破性的原始创新是最能推动产业升级发展的力量；从国家安全的角度看，前沿的原创科学技术对于保证国家的粮食安全、国家安全等诸多方面有着越来越重要的意义。另一个方面，类似于管控癌症的问题是全人类共同面对的重大问题，作为一个有影响力的大国，我们也有更多的义务和责任在这类问题上提供更多的中国贡献，而这些问题的解决关键在于原创科学研究。

尊重知识产权是重中之重。随着基础科研实力的上升，我国将来会有越来越多的原创型新成果出来，因此一定要尊重知识产权。比如说医药，大家问印度为什么可以“山寨”别人的，而且卖得还很便宜，中国为什么不能也这样做？我们不是印度，我们的科研水平正在发展，是个新兴大国，而印度在科学研究水平上还差很远，我们不能再像多年前那样不尊重知识产权仿制别人的产品。

用正确的“思维方法”去创新

中国工程院院士 王泽山

重要科技领域的优势，是国家安全的威慑及制约筹码。中华民族的伟大复兴，是人人有责的。这一点，始终支撑我。但是，我们在原创意识、能力、基础条件和研究力量上存在差距。恰当估价自己、追求本质、发散思考、多问为什么、追问怎么做。说明“思维方法”在创新中的重要性。尽管创新目标不同，但那些思维方法是可以借鉴的。

我认为，创新的意识在头脑里必须根深蒂固，要贯彻研究过程的始终。思维是艰苦劳动，要有执着的精神。不能摇摆和轻浮。目标是超越，要追求超越，运用“为什么与怎么做”的思考方法，有助于获得创新的结果。往往在“它还存在什么问题？”“怎么做才能比它更好？”的思考中，形成创新。现有的许多规律、规范，是在以往的科学认知下形成的。对固有的规范、要应用和依靠，但也不排除跨越。

2025年左右建成航天強国

中国航天科技集团董事长 雷凡培

中国航天有三大精神。包括“两弹一星”精神、航天传统精神、载人航天精神。概括起来就是：自力更生、艰苦奋斗、无私奉献、刻苦攻关、勇攀高峰。简单来说，就是广大航天科技工作者，走出了一条自力更生、自主创新的道路。这“三大精神”概括了60年来我们航天事业发展所创造的航天精神。

中国航天60年来，从无到有、从小到大，走过了一个甲子。在党和国家的高度重视和领导下，已经建成了种类齐全、体系配套完整的航天工业体系：运载火箭有17个型号，卫星覆盖了通信、导航、海洋、气象、遥感等种类。从成果和产品的技术水平来说，我们已经进入到航天大国的行列，但还不算航天强国。我们通过对比研究，提出了技术指标100项，经济指标27项，作为参考标准。我们进行对标，现在还是有不小的差距，大约只有1/3的指标能达到国际先进水平。我们认为，超过60%就是达到真正的航天强国了。

拟态防御或助网络安全实现再平衡

中国工程院院士 邬江兴

网络空间安全需要再平衡战略，重塑网络空间新秩序，而拟态防御为实现网络安全再平衡战略提供了全球可以信赖的理论和技术基础，是中国的创造，也是网络世界的福音。当前，网络安全的不平衡现象有几个明显的表现，令人关注。

首先是安全漏洞问题，攻击者未经授权访问或者破坏系统，为互联网安全带来麻烦；其次是软硬件后备问题，黑客能通过特殊方式获得系统访问权，给贸易自由化带来了长期的负面影响；最后是网络空间的未知风险颇为严重。网络空间现有的防御体系必须获得攻击来源、特征、行为、机制等知识，才能实施有效防御。而现有的信息系统和防御架构，在本质上是静态的、相似的和确定的，体系架构透明脆弱，成为网络空间最大的安全黑洞。拟态防御架构的内生安全机理可以从根本上改变网络空间攻防成本不对称的现状，颠覆利用先发技术和卖方市场优势实现网络空间单向透明的战略的行动基础。

人工智能需要准确把握发展的窗口期

中国科学院院士 怀进鹏

无人机、无人驾驶、人工智能新材料，特别是语言的理解、语音的理解方面，这些年取得了非常重要的进步，有三个因素在推动技术的形成和进一步的应用发展。一是数据本身是智能产生的原材料，大数据的发展和数据资源的快速积累，给人工智能创造了很多发展的前提。二是深度学习给信息技术的处理和信息应用带来了更多的机会。三是关键技术和基础设施创造了数据处理的新变化，比如说手机，3年前的手机已经相当于40年前的一个计算机。

人工智能在技术发展当中仍然出现计算的基本瓶颈问题，虽然计算能力很大，有千万亿，但现在处理结构带来了很多新的思考，包括学习效率等，这些都是所看到的新问题。人工智能需要大家准确把握发展的窗口期，特别是如何来寻找产业、应用的痛点，找出把握好市场和政府推动的关系。