峰會大咖採訪實錄 | 英特爾李德勝、宋繼強：人工智慧時代，機器人生態新物種價值何在？

2017年7月6日，在上海舉辦的「慧聚•創享」人工智慧暨機器人創新生態峰會已圓滿落幕。本次峰會吸引了AI及機器人領域數百位專家及行業人士參與。

小編有幸採訪到了英特爾研究院院長宋繼強，和英特爾戰略合作部總經理、英特爾創新加速器總負責人李德勝兩位大咖，他們對人工智慧時代機器人生態從行業現狀、技術發展、戰略瓶頸、投資方向等進行了多角度分享，描繪了「人工智慧機器人生態」未來發展藍圖，為AI及機器人行業指點迷津。

英特爾戰略合作部總經理

創新加速器總負責人李德勝

英特爾研究院院長 宋繼強

人工智慧時代，建構生態系統的重要性是什麼？

李德勝

現在可能有非常多不一樣的機器人，因為現在機器人沒有一個固定的形狀，有的人覺得它應該長得像人，有的人覺得它應該長得帶幾個輪子在地上跑，也有人覺得可能是說是一個虛擬的，可以和你對話的那種。現在的機器人還沒有到一個固定的形狀、固定的功能。而且可覆蓋的範圍非常廣，人工智慧涉及的領域也是非常廣。峰會上宋總也介紹了人工智慧很多的方面。我們相信這個時候生態就會顯得更加重要。尤其是在新興事物起來的時候，我們有一個數據，在的這些人工智慧的公司，成立時間小於三年的，基本上佔70%-80%。這意味著大公司繼續會發展他應該扮演的角色。但是同時很多公司都是創新型的，新成立的公司，包括英特爾最近收購的一些公司，比如說像Nervana這種人工智慧公司，都是創新型的公司。我相信這個時候生態會顯得非常重要。英特爾一向會提供這種端到端的計算、端到端的平台。在這個平台之上，大家利用這個平台和技術，比如說你要解決醫院的問題，那一定有醫院的專家和團隊大家來做這種影像的東西，因為我們有人就是做這個的，到最後他一定是要到醫院請專家說，你們原來這個影像是怎麼看的，是什麼流程要看哪些特徵點，然後根據他來設計相關演算法。如果說自動駕駛領域裡，最後一定要有汽車專家進來，你憑空去做是很難做出來的。

因此生態的概念更加廣泛，這不是一家或者是幾家大公司可以做完的。這個時候大家更多強調開放和合作。英特爾也是秉承這樣的開放和合作。比如說當初在PC時代，其實英特爾從來沒有一個英特爾品牌的PC，但是所有的廠商都和英特爾很好的配合，比如說聯想、戴爾、華為、小米，包括BAT的後端都是用非常多的英特爾的產品和技術。我們也會在機器人、人工智慧領域裡持續推動這種創新生態的合作。這是我們現在在生態方面所做的一些事情。

宋繼強

我補充一下，因為目前做生態還是真的很重要的。因為我們知道生態系統最大得好處是自己找到自己的位置，有序去發展，把整個能量循環要做好，不要說大家都無序競爭，這樣整個社會層面來說，資源投入的收益率就會很低。

現在AI或者是機器人都還存在大家一擁而上各自做自己認為的很重要的事情。但是放在生態環境來說，很多人做的是重複的工作，你的投入不一定有產出。如果說有一些大的公司，比如說像百度，英特爾一起把這個生態建立起來，會發現我在這裡做會比原來做那個更好，價值更容易體現，這樣的話，一個生態系統就容易被有序的構造起來，對整個行業來說都是如此。

剛剛李總提到很多公司都是成立三年以下的小公司，這個比例達到70%-80%，宋總也提到要找到各自的位置。在AI領域當中，您會覺得這是一個創業公司的好時機嗎？或者說什麼樣的項目的在AI的那一個層面上做的研究是適合像英特爾這種大公司的內部來孵化的，又有哪些是適合一個創業公司去尋找一個機遇來做的？

李德勝

我從產業和生態層面來談，具體技術方面，宋院長會有更多的見解。從我的角度來說，之前很多次和媒體朋友溝通，有一位很資深的朋友和我說，李總每次看到你都非常有激情。我覺得我們現在做這個行業，確實是有理由感覺到很興奮的，因為在未來的10年、20年，就像我剛剛講的，我相信這一波科技創業會引領未來10年、20年甚至是30年這個世界的發展，和改變人類社會的。而且這個不像原來說一個電腦，一個手機，更多是你的工具，只是說使你購物更加方便了，或者使你開車的時候，你的地圖包括導航更加方便了。未來人工智慧的很多部分真的會徹底改變人類的一些行為模式，或者是一些商業運作的模式。比如說以後有可能把AI運用到金融領域，可能很多散戶就消亡了。你怎麼算都算不過AI系統，我相信這個行業一定會有人去做的。因為這會帶來巨大的經濟回報。

同時為什麼有這麼多初創公司，因為這個話題，我們說AI到了一個爆發的臨界點，主要是三個方面。一個是計算力已經達到了，第二是數據的洪流，第三是深度學習的演算法。有了這些作為基礎之後，我們相信現在絕對是一個人工智慧創新創業非常好的時機，你有很多的維度和角度去進行創新創業。不一定是說我非要和百度或者是騰訊去拼演算法。你可能只是一個垂直領域的專家，我可能做的就是利用這些平台和技術來改變現有的企業。

比如說我有一個朋友是做化工儀器的，好像和IT沒有什麼關係，但是其實這些儀器也面臨著質量檢測的一些問題。對於這些質量檢測問題，傳統的就是說我弄過去了你要人來看，現在可能就是拍一個照片，通過圖象識別就可以很快把這些問題給做出來。所以我們想，在這個時候大公司，比如說英特爾，一定會提供很多的平台、技術、基礎演算法等等。很多的創新創業企業，可以專註在自己的專業領域當中，怎麼樣和生態來配合，來解決實際的需求。包括魏教授做的機器人，真的可以應用於中小企業的工廠當中，這台機器的價格可能就是一個工人一年或者是一年半的工資，但是這個機器人至少可以工作5-10年，這種回報是非常實際的。每個人可以結合自己的特點和生態合作，而不是說憑藉自己的想象，自己做一套。從技術的層面，宋院長可以談談他的想法。

宋繼強

確實現在是一個AI創業的好時機，因為很多大公司把使用門檻降低了。現在這一波是要靠大數據、大計算去做的。小公司在剛開始創業的時候，如果沒有很強的計算或者說數據資源的話，是不適合做平台型的創業公司的，他可以做的是找細分市場。在細分市場當中找到實際客戶價值，來提供很好的客戶價值，用大公司提供的技術和平台。這樣就可以找到一個很好的定位。這一塊是很多創業公司現在忽視的地方，他現在看到的是我也要做演算法，提供一些平台，和大公司做一些對比，這個其實反而是比較困難的。因為畢竟來講，雙方的力量差異很大。但是如果說是看細分市場，比如說張教授舉到的好幾個例子就是他的學生出去創業的，在某個行業的具體應用，把他們所學到的東西快速整合到實際應用當中，現在有很多需求，不一定一下子鋪開到全國，但是對創業公司的成長來說是足夠的，創業公司最重要的就是要把它的技術落地。這一塊對小型的AI創業公司，一定要找好客戶，如何把它的方案落實到實際應用當中。我在做創業公司的時候，我要看我手裡的資源是什麼，是演算法還是數據，還是有實際客戶？從生態來說，每一個創業公司可以找到具體的定位是非常重要的。

我覺得這是一個很好的時代，因為很多可以被用的技術已經便利到就像打開自來水龍頭裡的水，AI和數據未來就是新的石油，你隨時可以去用，但是怎麼把它做成一個個產品，比如說石油可以做成汽油也可以做成塑料製品，你具體做成什麼賣給客戶，這是每家小公司要去想到的事情。

因為這裡會涉及到大公司和小公司之間人才流動的問題。如果涉及到某一個具體行業，如果說有一些小公司只專註於技術的話，是不是也可以考慮最後賣給大公司？

宋繼強

對，這也是一種創業公司的做法。如果說你只專註技術創新不想商業落地的話，最好的退出路徑就是被大公司收購。因為他本身不做商業落地。人才流動是必然的，因為現在整個市場上AI人才是缺的，缺的話就會造成人才會從創造價值少的地方流動到創造價值大的地方。從整個社會層面來說，還是要進一步提高人才的數量和質量。英特爾做的事情有一部分也就是在做這個。我們做的AI學院就是要快速提高一些原來只是做軟體編程的人員，讓他們可以去成為AI的人才。讓他們利用人工智慧的技術，作為他的解決方案當中的模塊。這樣AI人才一旦多了之後，就像你現在看到的編程人員一樣，那就不會出現人才競爭的問題了。現在我們還是在AI的早期階段，現在AI高手還是屬於稀缺人才，所以才會出現人才競爭的問題。

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更多乾貨等你來翻！

今天的主題是機器人，比爾蓋茨前一段時間提出說，因為機器人會替代人的崗位，應該對機器人收取機器人稅，二位對這個問題如何看？第二，技術是中立的，這已經形成共識了，但是這當中也會涉及到法律規範、倫理道德等等了問題，英特爾在這個角度有沒有提前的布局，我們對這個問題怎麼看？

宋繼強

這是一個非常好的問題，也是契合了英特爾現在在做的事情。機器人取代人的工作崗位這已經不是新鮮的事情，其實從工業革命到現在很多崗位已經消失了，僅僅是IT信息系統的發展就已經取代了很多舊崗位。但是這不應該變成對某一個行業去課稅，阻礙其發展的原因，而是應該去看它又會創造什麼新的價值，新的就業崗位。比如說自動駕駛行業，它一方面可能會替代傳統的司機這個職業，但是另一方面他也會創造出很多新崗位，比如說為這種車提供信息、娛樂獲取、基礎設施的建設都是新的崗位，這些崗位原來不存在的。我們說人是高度靈活的智能動物，他是完全可以從一個崗位換到另外一個崗位的。所以完全不用擔心機器會取代一些舊崗位，而是要更加積極的去看，機器人就是人的好幫手，讓機器人去做那些重複性的繁雜工作。比如說我的腦子容量有限，計算速度有限，感官範圍有限，而機器有無限發展的機會，他替你做這些事情，你去做更多其他的事情。

第二個部分，AI確實是需要規管，如果說不管的話，無論是弱人工智慧還是強人工智慧都是會出問題的。這無關技術的高級和低級，而是在於怎麼用。英特爾和其他大公司一樣，我們要引導AI如何用，參與倫理的建設、法規的建設，包括推動一些聯合條款，我們希望AI在好的地方得到很好的應用，這確實不僅需要企業，還需要政府、社會、學術界的領軍人物一起來做這個事情。

李德勝

這對創新創業者來說是一個「幸福的煩惱」，因為那一天真的到來的時候，技術肯定是非常先進的，可以在很多地方取代現有的工作。這對創新創業者來說，說明你的技術方面的發展已經到了很先進的地步。當然你剛剛提到的話題也是非常熱的話題。比如說未雨綢繆，一些大的主題機構，一些大的公司可以從現在開始，這也涉及到非常多的討論和探索。因為你很多東西的發展都會超乎想象，這也有專門的話題去討論，開始慢慢去建立相關的法規。最後我們一定要對人類抱有信心。AI最後更多是輔助人的，而不是說一開始就會取代。至少短期內這個還不是一個特別重大的威脅。

剛剛宋總在發言當中也提到了AI的發展，因為英特爾也在做無人駕駛這一塊，前面你也提到端到端這一塊，大部分的數據是通過網路來傳輸的，是不是要到5G網路實現商業化之後，很多技術才可以得以實施，而不是停留在討論階段？

宋繼強

不是，其實有一些應用並不一定要在5G時代才可以使用。比如說現在，AI已經普遍應用在零售、互聯網電子商務、金融以及我們熟知的平安城市，端到端的視頻介面都已經用上了。我們說未來，如果說那麼多的智能設備都接入互聯網，比如說無人駕駛汽車、高清攝像頭，產生的數據量是巨大的。有一些設備是需要高帶寬、低延遲的。有一些是低延遲但是高可靠性的，帶寬可大可小。比如說我們小型IOT的監控設備量很大，但是傳輸數據量小，又是間斷傳輸的，這是連接性的問題。所以不同的場景有不同的方案實施，比如說窄帶IOT已經開始實施了，它的標準是類似4.5G。對未來無人駕駛這一塊還在制定，要等到配合好了才可以落地。但是早期的場景當中已經在分別推進和使用了。我覺得AI在不同領域的部署已經在開始了，而且逐步在擴大。

您剛剛提到了人工智慧在機器人應用方面還有很多「坑」，英特爾在人工智慧機器人方面已經有哪些突破？

宋繼強

人工智慧在機器人方面的應用首先是對人的意圖的判斷，因為你要服務人，你就要理解人的意圖，但是人的意圖理解並不是那麼容易。現在我們更多去做的是通過已知結果的數據進行學習和訓練。但是人和人之間的交流有很多隱藏信息，很多是在表情甚至是在表情之後的，這些你就沒有那麼容易看到的，也不是那麼容易理解的。這個我們稱之為感知之後的推理，推理一定要融入很多的常識。某種環境當中有哪些隱藏知識，不同類型的人有哪些隱藏習慣？

比如說在很多地區是點頭算搖頭不算的，但是在有一些地區搖頭也是算的，如果說你不知道這個人的背景的話，你對這個人的意圖就會判斷錯誤。這些「坑」都沒有填，現在填的「坑」是比較靠前的感知層的，還有行動這一層的，如何在一個場景里很好的運動，需要哪些執行機構等等？我們說智能機器人少不了兩個事情，一個是便宜的「胳膊」，可靠的「胳膊」，一個是便宜的「手」，可靠的「手」。現在這兩塊都是很貴的，如何把它做得既便宜又好，這是非常重要的。比如說遨博，他們就在填這個「坑」，現在兩端的「坑」相對而言是比較容易填的。但是中間這一塊的理解的「坑」則比較難填，而且要和具體場景下服務的人群有關，這還不僅僅是大數據的問題，很多這類東西是沒有可見的東西的。張教授在今天的演講當中也講了一些學習的演算法，我們說這種學習的知識既有外在加進去的知識，比如說常識，但是這種常識又有地域性，比如說美國建的常識庫放在就未必適用，有很多文化上的差異，這個工作量其實是很大的。而認知這一塊，如果說你放到一個具體的領域，就相對把問題範圍減小了，你這個工作就好做了。目前來講，還不適合去做一個大一統的方案來做這個事情。

李德勝

我補充兩個方面的看法。首先我們第一個在提的人工智慧現在還處於「嬰兒期」。如果人工智慧還處於嬰兒期，那麼機器人也是如此。從創新創業的角度來看，這既是挑戰又是機會。如果說兩三年之後這個行業基本上定形了，說明現在進入企業就沒有機會了。正是因為這個行業未來十年、二十年需要不斷創新、完善，所以現在才有那麼多的創新企業過來。這些企業如果說做對了方向，是對的技術，估值一下子就可以起來。因此我們重申「嬰兒期」這個概念，而且現在我們看到資本也轉的非常快，我們知道資本一定是逐熱點的，特別是在，有很多的投資還是比較短線的。

第二個，我們說要填這個「坑」也好，或者是面臨這些挑戰也好，最後一定不是只考慮英特爾或者是幾家大公司可以做的，未來一定是在各個領域裡我們有開放的創新生態，有各類的合作夥伴，它最後要解決的是工廠的問題，一定要和工廠專家坐下來問人家需要什麼，甚至是為人家提供柔性化，個性化生產的解決方案，才可以解決人家的問題。而且我相信它的產品不是說今年裝上了，以後就是一勞永逸了。以後需要工廠不斷升級，才可以提高效率，降低成本。我相信這兩個方面，我們還在嬰兒期，還需要不斷努力，第二個這個努力不是英特爾一家來做的。我們希望很多人一起來做，而英特爾只是提供關鍵的平台和演算法，而且我們的平台和演算法也是在不斷更新的。

李總，您剛剛提到資本問題，國內資本市場對AI的態度是什麼樣的，作為構建這個生態的角色，AI會不會面臨當初VR那樣的資本突然大規模撤出的狀態，讓行業有一個斷崖式的下降。

李德勝

過去兩年我們在做創新加速器，也參加了很多的會議，和很多投資人有溝通和交流。兩年前我們談科技創新的時候，那個時候聊天都說是做互聯網、O2O。但是今天你再談O2O就沒有人理你了，大家都在和談人工智慧、自動駕駛。從目前來說，在某些領域我們已經是全球領先了，當然我這並不是說過去的O2O、互聯網做的不好，在移動互聯網很多應用一定是領先全球的，因此現在不再是拷貝一個模式就可以成功了。在AI領域，包括機器人領域，我們認為至少佔20%-30%以上的份額。這主要是基於兩個條件，第一，從整個國家提出「雙創」戰略以來，大家對創新的接受度是非常高的。第二，我們看到原有的製造的基礎在其他國家沒有的，包括我們的市場優勢，現在兩三千塊錢的服務機器人雖然未必那麼成熟，但是在製造業基礎上是全球領先的，即便我們看到外國人要做機器人，他得跑到深圳來找供應商，但是他的成本就高了，而且和本地的溝通交流也不方便，難度一定比我們更大。所以我們相信機器人領域在會率先發展起來。

至於說資本一下子進來又一下子撤出去會不會對行業有影響，很明顯是會有一定影響的。但是我相信當資本看到機器人技術可以很快真正解決實際商務的需求，看到這個市場起來的話，那一定是一個正反饋的作用。我相信人工智慧和VR最大的區別是AI的應用領域更廣，而且在有一些領域已經有相對成熟的方式向下鋪開了。我一直堅信在醫療領域會有非常大的前景，包括像金融、零售，包括像我們日常的一些應用。比如說聽歌軟體，我相信人工智慧進去之後，它會變得更好用。比如說我下載了一兩千首歌，不可能在半個小時里去挑，我們每天的心情其實是不一樣的，今天我可能希望聽節奏比較快的，第二天睡覺之前我希望聽一些比較柔和的，人工智慧會根據你今天的情況來給你播放適合你的歌曲。可能你選一個隨機播放，這個所謂的「隨機」並不是真的隨機，而是說根據你的需求，有選擇性的隨機，相信類似這種會有非常多的成熟的應用出來。為什麼我一定要強調人工智慧還處於「嬰兒期」這個概念，就是說不要期待這麼大的一個話題，這麼難的科技創新的東西，在未來兩年三年就可以實現，一定是一個長期的過程。

更好的還在後面！

咱們在做創新加速器，現在其實有很多地區是以創新空間的名義建了很多，從我們實際操作來說，我們應該用哪些衡量指標去衡量這個空間成功與否。因為這畢竟涉及到數量和質量平衡的問題。

李德勝

非常好的問題。我相信這個問題從我的角度來說，每一個空間誕生的目標並不完全一致。比如說我們接觸到的非常多的是三個類型的空間。他們的目標都不一樣，比如說在大學里的，其實它最重要的目標是提供一個空間和場所做學生的創客教育。最後的目標是今年通過這個空間給多少學生上了多少創客課程。當然如果說可以有一兩個學生的創業項目可以商業化更好，但是那不是主要的目標。第二類是政府主導之下的空間，這更多是要完成當地政府的目標，比如說多少企業註冊在我這邊，在我這邊可以產生多少專利，多少技術？第三種是純商業化的空間，它更多考量的是我孵化了多少項目，有多少的收益，帶來了多少回報。還有一類是聯合辦公，國內過去「雙創」當中稍微有點混淆聯合辦公和加速器的概念。聯合辦公其實就是把工位拆開了租給你，就是一個很簡單的商業模式。當然他裡面可能會提供一些增值服務。

加速器從英特爾的角度來說，肯定不是聯合辦公。我們對那個模式也沒有興趣，因為我們不是靠第二次出租來盈利的。我們為什麼做這件事情呢？我們更多是希望和這些廣大的創新的團隊非常直接的接觸，可以了解到他們在哪些領域做什麼創新的事情，在我們的平台基礎上，他通過自己的技術可以解決醫療的問題，可以解決在線銷售的問題，或者是解決工廠當中的問題。這是更關心和關注的，我們希望這些利用英特爾產品技術平台的創新企業、創新團隊可以成長。包括我們也有很多培訓、輔導，尤其是一些地方的企業，他們是沒有機會接觸到這麼多的生態夥伴的。這就是剛剛談到的不同空間有天然的不同。

我知道像英特爾和硬蛋做過一個創投100的項目，在股權投資方面，我們有沒有什麼考慮？

李德勝

股權投資方面其實在英特爾我們有創新業務部，還有專門的戰略投資部。他們以前投很多的VC項目，投了90多億的項目。當然為創新加速器我們專門設立了天使基金，這就會涉及到股權投資這一塊的。看到有優秀的項目，他們也感興趣，而且和英特爾的技術未來緊密相關的，他們就會投。

感覺我們的功能很像投資公司？

李德勝

有一部分的功能是這些，但是intel做的遠遠不只是投資這一塊。

比如說很多已經我們生態投過的企業，可以給其他的生態企業提供服務，或者它的產品可以推到更廣的生態當中。所以我們更多是一個生態的部門。當然我們在做加速器，做生態過程當中，有好的初創的團隊有好的項目出來的時候，我們可能會推薦給英特爾投資部。同時我們也會推薦給我們很多基金的合作夥伴，因為英特爾可以投的畢竟是有限的。我們投的必須要和英特爾的技術有緊密關聯的項目。有很多也是很好的項目，英特爾投不了的，但是我們的生態之內有很多合作夥伴是感興趣的。

我看到之前的資料當中提到今年3月份英特爾成立AI產品事業部和應用實驗室，能不能的談一下相關的情況？

李德勝

這也是一個很專業的問題。AIPG是叫人工智慧產品事業部，我們還有DCG，也就是數據中心事業部，我們還CCG等等。其實和AI相關的很多項目我們是關注的，數據中心和雲計算的我們也很關注，我們還有自動駕駛事業部，和AIPG也是并行的，我們關注的是不同領域當中的好項目。當然我們做了很多的活動，我們有一些項目也會和他們進行一些對接。從我們的角度來說，無論是AI PG也好，DCG也好，CCG也好都是我們內部合作夥伴。作為我們來說，我們是面向創新生態的一個窗戶和橋樑。幫助他們連接到我們內部的各種資源。我們在3月份創新總路演的時候就出來了冠亞季軍，有的是和5G相關的，有的和大健康、大醫療相關，他們許多英特爾相關的技術支撐，包括我們產品部門的對接，我們就會把他們和我們的DCG等部門對接。我們會不斷創新。

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