后AI時(shí)代需要看清的兩點(diǎn)：機(jī)器的能力已經(jīng)超過(guò)人類了,；人工智能的應(yīng)用才剛剛開(kāi)始,，還在起步階段。

　　AI后半場(chǎng)的序幕已經(jīng)徐徐拉開(kāi)。

　　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(jìng)爭(zhēng)也從算法精度的比拼走向了落地能力的較量,。

　　有人說(shuō),，AI技術(shù)的研發(fā)門檻越來(lái)越低，AI企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力也在逐漸下降,；有人說(shuō),，AI的應(yīng)用還存在許多問(wèn)題，難以解決真實(shí)的需求,；還有人說(shuō),，場(chǎng)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(chǎng)，產(chǎn)業(yè)會(huì)朝著怎樣的趨勢(shì)發(fā)展,？

　　帶著這些問(wèn)題，雷鋒網(wǎng)AI掘金志與肖嶸博士進(jìn)行了一次對(duì)話,。肖嶸博士是AI技術(shù)發(fā)展的切身推動(dòng)者與見(jiàn)證者,，對(duì)AI的發(fā)展有著獨(dú)到的見(jiàn)解。

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

　　2018年,，肖嶸博士回國(guó)后,，擔(dān)任平安產(chǎn)險(xiǎn)科技中心首席AI專家，主持AI技術(shù)在保險(xiǎn)場(chǎng)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(tuán)重大創(chuàng)新獎(jiǎng),。如今,，肖嶸博士在云天勵(lì)飛擔(dān)任副總裁，負(fù)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(duì)AI門檻降低的質(zhì)疑，以及對(duì)AI企業(yè)的思考和對(duì)產(chǎn)業(yè)的洞見(jiàn),。

　　以下是訪談內(nèi)容：

　　讓AI創(chuàng)造價(jià)值,，比單純研究技術(shù)更讓人激動(dòng)

　　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(yù)為中國(guó)AI界的“黃埔軍?！保瑖?guó)內(nèi)不少知名AI企業(yè)的創(chuàng)始人或首席科學(xué)家都來(lái)自微軟亞洲研究院,。您為什么選擇離開(kāi)這個(gè)充滿“光環(huán)”的地方,，選擇回國(guó)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(jī)構(gòu),，它在許多技術(shù)上都有前瞻性,，對(duì)學(xué)術(shù)界尤其是整個(gè)中國(guó)AI技術(shù)都有非常深遠(yuǎn)的影響。比如,，微軟亞洲研究院在2000年就開(kāi)始做人臉識(shí)別方面的研究,，2003年就研發(fā)出了第一款實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)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(chǎng)景結(jié)合的過(guò)程更加有意思,，而且充滿了挑戰(zhàn),。國(guó)內(nèi)有非常廣闊的AI應(yīng)用場(chǎng)景，能夠讓過(guò)去看起來(lái)束之高閣的技術(shù),，真正走進(jìn)千家萬(wàn)戶,，改變?nèi)藗兊纳睢Ｎ矣X(jué)得這是很讓人激動(dòng)的事情,，也是一件非常有意義的事情,，對(duì)我來(lái)說(shuō)也是全新的挑戰(zhàn)和嘗試。

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

　　肖嶸博士：在國(guó)內(nèi)，城市中的許多場(chǎng)景都有很大的想象空間,。比如現(xiàn)在國(guó)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(gè)最簡(jiǎn)單的例子,，現(xiàn)在通過(guò)AI技術(shù),，能夠快速找到一個(gè)確診新冠肺炎的患者去過(guò)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?lái)的影響控制在最小范圍內(nèi),。如果是靠人去回憶，這個(gè)信息是非常不準(zhǔn)確的,，而且外出還會(huì)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(qiáng)行改變大家的習(xí)慣，讓大家上下車都打卡,，這是不現(xiàn)實(shí)的,。而在AI技術(shù)的幫助下，我們可以通過(guò)RE-ID,、頭肩頸識(shí)別等技術(shù),，幫助巴士集團(tuán)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(yùn)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(rèn)為，現(xiàn)在AI的表現(xiàn)依然差強(qiáng)人意,，您怎么看待這個(gè)觀點(diǎn)？

　　肖嶸博士：我覺(jué)得需要看到兩個(gè)點(diǎn)：一是機(jī)器的能力已經(jīng)超過(guò)人類了,；二是人工智能的應(yīng)用才剛剛開(kāi)始,，還在起步階段。

　　機(jī)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(jí)甚至毫秒級(jí)的,。如果是像過(guò)去一樣靠人去逐一比對(duì),，效率是非常低的,，而且誤識(shí)率也很高。

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

　　在我看來(lái),，人工智能的應(yīng)用才剛剛開(kāi)始,。回顧歷史,，任何一個(gè)對(duì)人類發(fā)展有深遠(yuǎn)影響的工業(yè)化進(jìn)程,，剛開(kāi)始的時(shí)候都是緩慢的。比如汽車剛出現(xiàn)的時(shí)候,，速度慢,、噪音大，很不受大眾待見(jiàn),，覺(jué)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(wàn)戶了,。對(duì)人工智能也是同理,，人工智能要在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出更好的性能，也是要花點(diǎn)時(shí)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(wèn)題了,。有聲音提到,，現(xiàn)在人工智能技術(shù)的門檻越來(lái)越低了，您在算法方面有很深厚研究,，您認(rèn)同這個(gè)觀點(diǎn)嗎,？

　　肖嶸博士：技術(shù)的門檻從來(lái)沒(méi)有變低過(guò)，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(shí)我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，要學(xué)的東西越來(lái)越多,，這側(cè)面說(shuō)明技術(shù)并沒(méi)有變得更簡(jiǎn)單,，相反它需要越來(lái)越多復(fù)合的知識(shí)，從技術(shù)角度來(lái)看,，它是變得越來(lái)越復(fù)雜的,，而不是越來(lái)越簡(jiǎn)單,。

　　大家覺(jué)得算法門檻變低，實(shí)際上是因?yàn)榧夹g(shù)應(yīng)用的門檻變低了,。因?yàn)槿斯ぶ悄艿墓ぞ?、平臺(tái)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(guò)去，要使用GPU的計(jì)算能力,，就要會(huì)CUDA編程,，甚至還要有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)能力，自己從底層開(kāi)始去構(gòu)建人工智能的能力,。但是現(xiàn)在,，我們有很多開(kāi)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(kāi)始寫了,。

　　現(xiàn)在,，大多數(shù)人不需要去了解這個(gè)算法是怎么實(shí)現(xiàn)的、怎么運(yùn)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(jué)得人工智能技術(shù)變得簡(jiǎn)單了,。

　　“端云協(xié)同”，AI企業(yè)的護(hù)城河

　　AI掘金志：如果說(shuō)AI技術(shù)正在變得越來(lái)越普世化,，各行各業(yè)應(yīng)用AI的門檻越來(lái)越低,，大家可以通過(guò)大量開(kāi)源的平臺(tái)、工具,、算法就能夠獲取到AI能力,。那么AI企業(yè)未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)力是否會(huì)受到影響？

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

　　但因?yàn)檫@種方式效率太低了，后來(lái)行業(yè)中就出現(xiàn)了C語(yǔ)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(kāi)始的“0101”沒(méi)用呢,？我認(rèn)為不是的，因?yàn)橹挥欣斫膺@些最底層的東西,，才能夠?qū)π袠I(yè)有深刻的認(rèn)識(shí),，才更有可能在核心的能力上實(shí)現(xiàn)突破。所以說(shuō),，真正擁有核心能力的AI企業(yè),，會(huì)越來(lái)越有競(jìng)爭(zhēng)力。

　　另一方面,，技術(shù)的普世化會(huì)帶來(lái)新的產(chǎn)業(yè)分工,，有的人專門負(fù)責(zé)打造工具，另外還會(huì)有大量的人負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用,。負(fù)責(zé)打造核心技術(shù)和工具的可能會(huì)越來(lái)越少,，負(fù)責(zé)利用場(chǎng)景數(shù)據(jù)做開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的會(huì)越來(lái)越多。有了這樣的分工,，整個(gè)產(chǎn)業(yè)才會(huì)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(gè)以算法見(jiàn)長(zhǎng)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(shí)解決場(chǎng)景中存在的問(wèn)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(chǎng)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?yàn)榭蛻魩?lái)更流暢的體驗(yàn),，也能把成本降下來(lái),，真正為客戶帶來(lái)價(jià)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(shí)代能夠建立起比較高的壁壘,，保持它的競(jìng)爭(zhēng)力。

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

　　肖嶸博士：場(chǎng)景的碎片化帶來(lái)AI產(chǎn)品碎片化，是因?yàn)楝F(xiàn)在還沒(méi)有一個(gè)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(méi)辦法打造出這樣一個(gè)通用的平臺(tái)或產(chǎn)品,，但換個(gè)角度來(lái)想,，我們是不是能夠先實(shí)現(xiàn)工具和研發(fā)流程的標(biāo)準(zhǔn)化呢？

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