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丰元资本吴军与码隆科技黄鼎隆,对话第四次工业革命

2018-11-27 10:23 · 稿源:站长之家用户投稿

随着粤港澳大湾区的兴起,构建具有国际竞争力的现代产业体系势在必行,而人工智能产业作为最具潜力的产业之一,获得高度关注。近期,第三届企业创新生态圈大会在东莞举行,来自国内外的著名经济学家和人工智能业界大咖共同论道智慧产业发展。其中,码隆科技CEO黄鼎隆博士与腾讯前副总裁、谷歌中日韩搜索算法主要设计人、《浪潮之巅》《智能时代》作者、丰元资本创始合伙人吴军博士关于人工智能赋能实体经济的巅峰对话掀起了大会的高潮。

如下为对谈实录:

主持人:与智者对话我们要无比珍惜,下面我们将围绕“时”、“大”、“钱”、“人”四个维度与黄鼎隆博士、吴军博士展开今天的对话。请问黄博士,您能介绍一下码隆科技获得软银中国2.2亿人民币B轮投资后的发展情况,及您如何理解人工智能与实体经济的关系吗?

黄鼎隆:两个月前我们刚刚完成了B+轮融资,这也是埃森哲在中国的第一笔创新投资。码隆科技作为专注于人工智能商品识别技术研发和落地的人工智能创新企业,通过核心产品人工智能商品识别平台,可以让计算机像行业专家一样去“看懂”商品及商品背后的各种属性,从而赋能实体经济,提高产业的效率。实体经济中有很多产品,每个产品都不是孤立的,背后有着一条完整的产业链,中间会产生很多商品识别的需求,码隆科技也和很多企业展开了合作,比如前面贾伟总的洛可可、中国纺织中心、海尔、华为,以及还有一些全球领军的国外企业等。

主持人:吴军博士,您怎么理解黄博士的“人工智能+”全场景?

吴军:人工智能通过视觉技术赋能,在某种程度上解放了我们的智力,扩大了我们做事的范围。目前,安防监管、金融风控的应用已经取得了一定的成绩,而像码隆科技这样打造世界前列人工智能商品识别技术的企业也在不断出现,“人工智能+”场景将会不断向更深层次延伸。

主持人:有一组数据,从2012年开始,谷歌收购并购科技企业的数量超过了12家。两位博士分别在腾讯和谷歌工作过,您二位如何看待人工智能领域的“大鱼吃小鱼”理论?

黄鼎隆:在AI领域,人数的优势并不能简化为质量。AI创业公司聚焦一个垂直领域进行钻研创新,反而会比大公司更容易做出成效,从而得到更多的机会和发展空间。

吴军:作为AI行业的“小鱼”,创业公司有技术,在国内也有大量的需求,但总体实力与BAT等大企业是难以匹敌的。因此,创业企业应该避免全方位与大公司竞争,在一个领域做精做深,由点及面,循序发展。我认为,一个“100分”,比10个“90分”强得多。

主持人:相对于纽约、旧金山等“世界三大湾区”,粤港澳大湾区有什么后发优势?企业又有哪些后发机遇?

吴军:旧金山硅谷作为科技湾区,技术很先进,但传统企业缺失,制约了新技术的应用。而粤港澳大湾区产业链齐全,为新技术的应用提供了最好的载体,但也需要具体分析,不是所有的行业都需要人工智能。

主持人:码隆科技在资本市场备受青睐,与粤港澳大湾区的DNA有关吗?

黄鼎隆:码隆科技注册在深圳,看中的就是粤港澳大湾区人工智能的发展,我在深圳政协还曾提出将粤港澳大湾区建设成“人工智能大湾区”的提案。粤港澳大湾区作为我国的新兴经济中心,在数据、生态硬件等方面有着相当的优势,完全有机会成为人工智能时代世界的创新中心。

主持人:2017年有一个调查,美国基础性学科人才培养和建设是中国的13.8倍,您二位怎么看待这个问题?国内企业集群创新人才平台应该怎样发挥人的优势?

吴军:我们要用发展的眼光看问题,现在我们和美国差十几倍,但随着我们人才培养体系的完善和新技术的发展,过10年可能就会持平甚至超越。至于人才引进,我们要更加开放,不管是哪个国家,哪个种族,都要一视同仁。

黄鼎隆:我非常同意吴博士的看法,人才是不分国界的,码隆科技另一个联合创始人码特(Matt Scott)就是美国人,但是受到粤港澳大湾区的吸引,也来到了中国进行创业。通过人才引进和创业创新,中国会很快拉近与美国的人才距离。

主持人:最后一个问题,在人工智能时代,人口红利跟互联网上半场的人口红利如何比较?对AI初创企业或者团队来说,人口红利又意味着什么?

吴军:在人工智能领域,人口红利对于新技术的推动并没有想象中的大,对于码隆科技这样的创新企业,一个能干的工程师可能是更重要的。

黄鼎隆:我认为,人口红利的衰退恰恰给了AI产业机会,由于劳动力紧缺、人力成本提高,倒逼企业开始探索AI解决方案。而欧美等发达国家,更是如此,对于AI技术出海有着强大的需求。

在随后的观众提问环节,黄鼎隆博士和吴军博士就“第四次工业革命”的问题进行了深入解答。吴军认为,前三次工业革命更多的是对“人手”的延伸,而以人工智能为代表的第四次工业革命,则主要是“人脑”的延伸。比如,以前机器可以帮助工人干活,现在机器可以帮助律师看案例或者处理股票交易,从对“人手”的解放进化到了“人脑”的解放,让人们可以做更多的工作。

黄鼎隆认为,相对于前三次工业革命的被动接受,中国在第四次工业革命中处于更加主动的地位,将更深层、更具领导力地参与到技术革新和应用的进程中。比如,作为人工智能背后的核心技术,机器学习在人工智能的范畴中有着重要的地位,但由于需要大量人工标注的数据进行训练,成本很高,制约着人工智能的落地。码隆科技自主研发了“弱监督学习”算法CurriculumNet,可以更准确、高效的识别和处理真实应用场景中的噪声数据,推进了机器学习的应用和落地,这是有引领性价值的探索。在第四次工业革命中,还将有更多相关的例证不断涌现,展示此次智能革命里中国的引领角色。

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