4月17日,以“進擊?融合”為主題的《獵云網&AI星球2018年度人工智能產業(yè)峰會》,在深圳大中華希爾頓酒店隆重召開。此次峰會由獵云網&AI星球主辦,銳視角、獵云資本、獵云財經、創(chuàng)頭條、蜂巢協(xié)辦。上百位人工智能行業(yè)頂級專家、知名投資人和精英創(chuàng)業(yè)者到場,與會共同交流現(xiàn)今國內人工智能行業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新變革與機遇,旨在促進行業(yè)整體向前發(fā)展。峰會現(xiàn)場干貨滿滿,座無虛席。
現(xiàn)場,由松禾資本合伙人汪洋主持,愛啃蘿卜機器人CEO佘元博、極視角聯(lián)合創(chuàng)始人羅韻、SpeakIn勢必可贏科技COO易鵬宇、馭勢科技首席生態(tài)官邱巍,以及慧拓智能機器有限公司CEO曹東璞就“融合裂變,預見AI技術創(chuàng)新下一幕”的主題展開圓桌討論。
其中,佘元博認為,人工智能突然火起來,一方面是趨勢,另一方面是國家政策的推動,還有智能市場的推動。智能手機的發(fā)展帶動了其他產業(yè)的發(fā)展,像傳感器都變得微電子化,價格成本也降低了下來。種種因素結合在一起,導致智能機器人整體上游產業(yè)鏈非常健全。加上技術層面的因素,這就是智能機器人行業(yè)最近幾年爆發(fā)起來的主要原因。
另外,如今各行各業(yè)都在談AI,但是關于其具體細分應用以及是否解決剛需的問題仍待討論。在面對主持人提出“AI到底解決了哪些問題時”,佘元博回答道:要么是讓人機交互更自然,要么是讓機器人執(zhí)行任務更自主。現(xiàn)在人工智能的發(fā)展主要是兩條學術主導的線,一條線是計算機主導的線,還有自動化主導的線。
從交互的角度評判,AI如果與人的交互越自然,與環(huán)境的交互越自主,這個系統(tǒng)就越智能。從2010年到2014年,以美國為主,很多國家的新鮮技術都公開化。有了國內或者國際上這些技術平臺的支持,AI的進步速度飛快。
以下為圓桌論壇實錄,獵云網整理刪改:
汪洋:大家好!今天非常高興參加獵云網在深圳舉行的活動,我是松禾資本的汪洋。論壇的第一個環(huán)節(jié),我想請臺上的嘉賓各自介紹一下自己的公司和情況。
佘元博:大家好!我是愛啃蘿卜機器人CEO兼系統(tǒng)架構師佘元博,我們主要做應用于倉儲物流和工業(yè)自動化的移動機器人產品。我們未來希望能集成更多的人工智能技術,讓機器人在移動方面更加自主、智能,未來希望讓移動機器人變得無所不在。
汪洋:大家都知道人工智能這兩年特別火,人工智能不是新鮮的東西。人工智能的研究大概已經有60多年的歷史,從最早的文本研究到上世紀90年代,大家都知道當時IBM深藍機器人擊敗了國際象棋的大師。上世紀90年代之后到2015年之后,這20多年時間里面,人工智能并不是很活躍。也就是在2015年之后真的掀起了一波熱潮,所以我想問一下,人工智能為什么最近幾年一下子變得很活躍起來,變成風口上的豬?
佘元博:人工智能突然火起來,一方面是趨勢,另一方面是國家政策的推動,還有智能市場的推動。除了這幾個方面,我想重點說一下在技術和相關聯(lián)的產業(yè)上的進展。最近幾年,智能機器人領域的人工智能在技術層面有很大的進展。從2010年到2014年,尤其是以美國為主,很多新鮮的技術都公開化。國內或者國際上的很多技術有了國外平臺的加持,進步很快。
相關的產業(yè)領域,譬如說智能手機,它的發(fā)展帶動了一些產業(yè)的發(fā)展,像傳感器都變得微電子化,價格也變得非常便宜。所以,在整體智能機器人的供應鏈、產業(yè)鏈上會大大降低成本。再就是電動車產業(yè)、體感游戲等等,這導致智能機器人整體上游產業(yè)鏈非常健全,加上技術層面的因素,我覺得這是智能機器人行業(yè)最近幾年爆發(fā)起來的主要原因。
汪洋:我談談我對這個問題的看法,主要是三個因素:1)人工智能離不開數(shù)據,前十幾年互聯(lián)網發(fā)展給人工智能的數(shù)據做了很好的積累。這是人工智能今天能夠再次火起來的前提。2)算法和框架的完善,有了理論基礎。3)和硬件相關,大家都知道做訓練的時候有GPU,GPU的迅速發(fā)展,給人工智能解決了訓練的瓶頸。
第二個問題想問,最近幾年大家都講互聯(lián)網,互聯(lián)網本質解決的是連接和信息推送的問題,這是互聯(lián)網解決的問題。人工智能最終是要解決什么問題?
佘元博:現(xiàn)在的人工智能是兩條學術主導的線,一條線是計算機主導的線,還有自動化主導的線。
計算機以自然語言處理、計算機視覺、機器學習為主。在這三個領域,自然語言處理主要解決的問題是語音的識別、語音的合成以及目前難度比較大的語義理解。計算機視覺這條線,主要解決的是基于視覺的感知。以機器學習為主的領域是從大量數(shù)據里面學習出一些模型,應用數(shù)據學習出來的模型做分類、做預測。以自動化為主的線是和機器人相關,它最主要的是自主決策,讓機器人具備自主決策的功能、能力,以及自動化控制。
我們是想如何讓機器人越來越自主,不再像以前的自動化技術只是按照程序設定任務,而是代替更多的人。我們站在智能機器人的行業(yè)和產業(yè)上面思考:什么才是智能機器人呢?我們從交互的角度評判,一方面是我們認為,AI如果與人的交互越自然,與環(huán)境的交互越自主,我們就會覺得這個系統(tǒng)更加智能。所以我覺得人工智能所解決的問題,要么是讓人機交互非常自然,要么是在機器人執(zhí)行任務層面機器人非常自主。
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