2019年8月9日上午，以“智慧科技·能創(chuàng)未來”為主題的“WAIE 2019第四屆上海國際人工智能展覽會(huì)暨人工智能產(chǎn)業(yè)大會(huì)”正式在上海新國際博覽中心E1館揚(yáng)帆起航。在大會(huì)上，來自歐洲科學(xué)院院士徐雷、德國漢堡科學(xué)院院士張建偉分別發(fā)表了《人工智能的若干發(fā)展動(dòng)態(tài)》、《人工智能創(chuàng)造未來產(chǎn)業(yè)價(jià)值之路》兩場(chǎng)主題演講，得到了與會(huì)者的熱烈反響。

為了更好地探索和了解人工智能發(fā)展現(xiàn)狀問題，來自江蘇電視臺(tái)，證券之星，創(chuàng)業(yè)邦和OFweek維科網(wǎng)的編輯利用“OFweek2019人工智能企業(yè)家晚宴”前短暫的時(shí)間，對(duì)徐雷和張建偉兩位院士進(jìn)行群訪。

歐洲科學(xué)院院士徐雷（左）和德國漢堡科學(xué)院院士張建偉（右）

在采訪過程中，兩位院士謙和的態(tài)度、犀利的觀點(diǎn)，得到媒體朋友的一致好評(píng)！基于此，OFweek維科網(wǎng)編輯對(duì)本次群訪做出不改變?cè)�意�?span style="text-indent: 32px;">整理，群訪內(nèi)容如下：

媒體：就目前而言，人工智能在落地應(yīng)用中存在哪些主要的問題，以及哪些需要提升的方向？

張建偉：人工智能落地對(duì)于人工智能持續(xù)健康的發(fā)展來說是一個(gè)非常重要的話題，而這一過程中，困難主要集中在以下三個(gè)方面。

一、人才需求方面，由于人工智能并不是一個(gè)單方面的應(yīng)用，其涉及多個(gè)行業(yè)與領(lǐng)域，對(duì)于人才的需求也很高，其不僅僅需要了解行業(yè)，還必須懂應(yīng)用等，單純做理論或算法的人才，并不能非常完美的落地應(yīng)用。就全球而言，對(duì)這類人才的需求量較大；

二、人工智能算法真正落地并應(yīng)用的，只是人工智能中的一部分，很多人工智能并未實(shí)現(xiàn)真正落地。目前部分企業(yè)是拿現(xiàn)成的深度學(xué)習(xí)跑算法，而收集并整理、歸納數(shù)據(jù)、解決真正的難題，這些問題是非常難，并且很復(fù)雜；

三、如果要形成一套可靠的系統(tǒng)，其對(duì)軟／硬件的要求非常高，尤其是對(duì)系統(tǒng)整合方面，而這并不是在算法里跑一段時(shí)間就能解決。

徐雷：我建議其他地方可以學(xué)習(xí)一下上海市政府的舉措。

上海市政府在今年四月份建立首批“人工智能試點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景”，該試點(diǎn)由上海市經(jīng)信委組織，通過甲方提出需求，乙方通過報(bào)名、選拔和評(píng)比，從而服務(wù)于甲方。首批12個(gè)場(chǎng)景以及評(píng)選完畢，并要求在一年后看到成效。

我個(gè)人認(rèn)為這是一個(gè)很好的舉措，這是人工智能應(yīng)用從頂向下的指導(dǎo)和設(shè)計(jì)，可以鼓勵(lì)很多單位及企業(yè)參與其中。通過這一方式，企業(yè)、園區(qū)、銀行、學(xué)校等甲方提出具體的需求，專家通過評(píng)審后，即可開始進(jìn)行招商或投標(biāo)。乙方（人工智能企業(yè)）在投標(biāo)過程中，甲方可以充分了解乙方的能力，從而評(píng)選出第一批企業(yè)。而第二批“人工智能試點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景”現(xiàn)在正在評(píng)選中，經(jīng)信委會(huì)進(jìn)行協(xié)助和支持，已得出具體的乙方名單，將要最終評(píng)選。

這種“從上而下”的思路能有效加快人工智能落地應(yīng)用，這一思路及模式在全球而言，是一種創(chuàng)新，我個(gè)人認(rèn)為值得全國學(xué)習(xí)。

媒體：就現(xiàn)階段而言，人工智能技術(shù)和應(yīng)用的投入和產(chǎn)出比是否存在不對(duì)等的一個(gè)問題呢？

徐雷：現(xiàn)在人工智能投入極高，而產(chǎn)出尚不了解。就目前而言，第一輪由資本驅(qū)動(dòng)的人工智能熱潮已經(jīng)過去。最新數(shù)據(jù)顯示，目前人工智能已經(jīng)進(jìn)入到盤整階段，而這種盤整，是人工智能轉(zhuǎn)向具體落地應(yīng)用的過程。

這一過程，一定是需求主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。當(dāng)需求方把問題羅列出來，人工智能企業(yè)根據(jù)自己的特點(diǎn)及能力參與其中的建設(shè)。

張建偉：深度學(xué)習(xí)能做什么？換臉、唱歌、刷臉，這些技術(shù)都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，但這些技術(shù)的用途有多大？只有在需求方應(yīng)用后，才是真正創(chuàng)造價(jià)值。人工智能本身并沒有價(jià)值，只有在解決問題的過程中，才能創(chuàng)造價(jià)值。

徐雷：目前人工智能的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了瓶頸期，在這一市場(chǎng)中，如果能把甲方的需求總結(jié)并提出，這對(duì)于人工智能的發(fā)展和落地將是一個(gè)指導(dǎo)性的作用。上海市政府所做的“人工智能試點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景”，可以有效的把中國人工智能的優(yōu)勢(shì)突顯出來。

媒體：人工智能和金融應(yīng)該如何去結(jié)合？

張建偉：人工智能在發(fā)展的過程中，能為哪個(gè)行業(yè)減少工作量？金融是最為主要的領(lǐng)域。在金融發(fā)展的過程中，物理網(wǎng)點(diǎn)逐漸減少，更多的是在網(wǎng)上處理，從交易的自動(dòng)化，到財(cái)富管理等內(nèi)容，人工智能和很多算法都在不斷的被使用。由于其處理及運(yùn)輸速度極快，在未來一段時(shí)間，可能會(huì)出現(xiàn)相關(guān)的人工智能財(cái)富顧問或?qū)崿F(xiàn)財(cái)富管理等功能。

徐雷：從人工智能發(fā)展的每一次浪潮中，首先結(jié)合的一定是金融，可以說，金融與人工智能的發(fā)展緊密相連。而在人工智能的第三次浪潮中，金融為何相對(duì)落后？目前國內(nèi)金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，主要都是在“人臉識(shí)別”技術(shù)衍生出來的各種應(yīng)用，并不是金融領(lǐng)域的特有問題。也有不少人工智能在“風(fēng)控”方面的應(yīng)用，可以算“半拉子”金融領(lǐng)域中的特有應(yīng)用。

在美國華爾街，早已聚集了這一領(lǐng)域的人才，例如之前微軟首席人工智能科學(xué)家鄧力離職加盟Citadel。華爾街很重視人工智能應(yīng)用在金融領(lǐng)域，但并未公開透露太多信息。

國內(nèi)相關(guān)人才奇缺，大部分研發(fā)人員聚焦在“人臉識(shí)別”這一領(lǐng)域，對(duì)經(jīng)濟(jì)和金融了解極少。這方面人才的缺失，也是全球人工智能發(fā)展面臨的重要問題。