4月27日，2017全球移动互联网大会（GMIC）在北京国家会议中心召开。当天下午，G-Summit全球科学创新峰会的圆桌论坛“当大佬们谈人工智能时他们在谈什么？”在大会议厅举行。
财视传媒CEO张刚担任议题主持人，谈话嘉宾有：地平线机器人创始人兼CEO 余凯、苏宁云商IT总部执行副总裁兼苏宁技术研究院院长向江旭、加州大学伯克利分校人类兼容人工智能中心执行总监Mark Nitzberg、瓜子二手车直卖网首席技术官张小沛、高通全球副总裁兼创投董事总经理沈劲。
甫一开场，张刚就提到，近几年人工智能非常火爆，《速度与激情8》就向人们展示了成千上万辆无人驾驶汽车失控的场面，那么人工智能结合场景，到底能带来哪些改变呢？
▎张刚：在各位的领域人工智能都会结合哪些场景来应用？
沈劲：我来自高通创投，过去一两年我们投了一些和人工智能相关的公司，包括自动驾驶，和在农业数字化领域运用了深度学习的两家公司，这是一个非常激动人心的领域。
张刚：高通已经不满足于为全球的10亿部手机提供骁龙的芯片？
沈劲：人工智能跟我们也是相关的，凡是从芯片引导出来的，都能够并用。这方面有手机、IOT万物互联的接入，手机还是很重要的一部分。
余凯：我们出来创业做地平线机器人，最核心的一件事情是希望成为撬动未来的力量，重构人工智能的算法处理器，去面向自动驾驶这些非常重要的未来应用场景。
向江旭：我是来自苏宁云商的向江旭。大家可能印象中苏宁是一家卖电器的公司，其实苏宁有六大业务板块，线上线下零售、地产、金融、文创、体育、投资，去年苏宁是中国第二大民企，第一大是华为。这么大的板块，对于人工智能是很好的应用场景，有很多可以值得探索、尝试、耕耘的沃土。
张小沛：大家好，我是张小沛，来自瓜子二手车。我们用了大量的算法和人工智能在探索车的残值怎么预估，出车间的图像怎么识别。
Mark Nitzberg：大家好，我来自人类兼容人工智能总监加州大学伯克利分校，是学术背景。我最近工作的公司是把计算机视觉运用到帮助盲人。
▎张刚：人工智能近几年大家谈到很多，我想知道所谓的AI、VR、AR、无人机、机器人，它们的商业化前景在什么地方吗？请几位嘉宾从商业化角度解读一下。
沈劲：作为投资人，我们比较关注这个问题。虚拟现实确实现在比较冷，应该是进入了一个最低的低谷。在VR方面，目前看到比较务实的是VR娱乐场，这个小业态中有几家公司做得不错。
在人工智能方面，几家公司还是不错的。有作为深度学习计算机视觉方面的，还有安防、身份证明，都是商业化的机会。离消费者更远的农业，数据化做得比较晚的领域，现在商业化也开始起来了。
余凯：讨论人工智能的商业化，首先要问人工智能本身是不是一个产业？现在人工智能发挥作用影响，应该有两种形态。
一种形态是已经很有价值的垂直业务领域，这个领域因为你用了人工智能，使得它的成本或者是效率发生一个本质的变化。比如搜索引擎，2015年的百度的广告收入已经超过中央电视台了。过去如果没有这种大数据的新技术应用，几乎是不可能去颠覆一个上百年的传统行业。最近就是今日头条，从完全不同的视角把推荐技术运用进来，使得个性化阅读获得跟以前完全不一样的体验，所以能够在巨头的围剿中冲出来。
我们首先看有没有这种垂直的行业，因为用了人工智能的一个技术，去替代其中的某个环节，使得这个产业的格局能够被重构。如果只是这个，我们觉得只是小机会，不是大机会。
另外，我们能够看到人工智能能不能成为一个平台性的服务，使得很多的行业都会发生本质的改变。比如说最近看到股票在过去的一年里面翻了五倍，从20块钱翻到100块钱，因为它使很多跟人工智能有关的产业都发生变化。所以从这两个角度看，人工智能的商业化已经发生了。
▎张刚：现在人工智能是不是类“互联网+”的东西，是“互联网+”还是“+互联网”？大家都认同互联网是一种基础设施，像水和电一样，这种趋势是不可逆的，人工智能是不是？
余凯：人工智能是一个发动机，但并不构成整个商业利益的完整闭环。人工智能本身技术去构建一个产业，这个挑战是非常大的，但是它可以帮助到产业。
向江旭：我从商业的角度来探讨一下，给大家举几个AI在泛零售领域的具体应用。
在苏宁的4000家门店，应用到安防，如何跟踪客户的动向，从而了解他们对哪一款商品感兴趣，这个实际上把线上的用户画像和用户浏览轨迹在线下实现，就有很多人工智能的技术。还有计算机视觉，图象识别，我们和这些公司也有合作，在门店里面装了很多摄像头做客流分析，甚至从面部识别知道他是谁，然后给他推荐他喜欢的商品。
包括人脸识别的金融认证，有的人拿一个照片或者一段视频来模拟登陆的注册过程，这就需要识别。还有聊商的应用，比如你在晚上饿的时候，只要说一句话，可能五六分钟有一架无人机把汤送到你面前。此人、此时、此地，他需要什么，零售商能够感知到，以最快的方式把商品和内容传递给他，这就是很多AI技术在后面帮助达成的场景。
张小沛：像余凯说先从技术角度切入之后找应用场景，瓜子二手车是非常典型的。已经有了垂直的应用场景，怎么用AI的技术去提高效率，降低成本，逐步做一些可能做不到的事，我也举一些例子。
一年想卖一百万辆车在中国是什么概念？想卖一百万，就需要下沉到很多县城，这个时候依靠专家预测跟在大城市是完全不一样的。就要有其他的技术去逼近车的真实价钱。
另外，我们是一家典型的O2O公司，一年卖60万辆车的时候有一万人，一年卖300万辆车的岂不是需要15万人？这是很可怕的。所以算法团队要做非常垂直的二手车行业里面的客服机器人。
Mark Nitzberg：我觉得这个问题并不是说它的商业价值在哪里，是什么时候实现。要考虑哪些部分是人工智能不会涉及到的？我们看到的是其实90%的500强的公司，都在思考和部署人工智能。应该怎么思考呢？只要去看一下哪些方面不会受到人工智能的影响就好了。
有巨大的人工智能商业化的机会，比如机器手抓一个东西，已经有三十年的研究，现在逼近突破了，一个好的机器手要六万美金或者以上，我们把这个成本技术上实现突破，成本降下来，增加产量，这方面的确是万亿美金级别的商机。
▎张刚：当我们决定投人工智能的时候，需要一个决心，还是需要一种勇气？大概多长时间能看到这样一个结果？
沈劲：对平台型的公司一定有风口这个概念。首先，大的互联网公司肯定是希望做平台型的，人工智能作为一种提供服务的角色。创业公司如果启动早一点，我觉得这个机会或者说风口是存在的。
余凯：一个平台型的公司需要有时间阶段，过了时间阶段恐怕就是下一波了。实际上垂直行业一直有机会。
我不是特别喜欢风口这个词，当这个事情大家都在说是风口的话，其实你已经晚了。所以一般说风口的人是不追风口的，是对未来很长时间的判断。12年我回中国做深度学习，当时没有一个高校跟公司知道深度学习是怎么回事儿。15年的时候开始做人工智能的处理器，大家都不会有这个胆子来投资这个方向。昨天我听说谷歌最开始做人工智能处理器的八个人都出去创业了。但是现在你再来追的话，好多基础的东西都没有具备，有些公司已经跑到前面去了。
说到垂直行业，这是地平线的一些思考。我们做人工智能处理器，认为最大的场景还是自动驾驶。这大家都会很关心自动驾驶什么时候到来，我从13年开始做自动驾驶，其实每一年都在改变对这个东西的看法，这个看法实际上是自动驾驶在不断地提前，不光是我们专门从事核心技术研发的，包括新的滴滴、优步这样的公司，事情不是线性的发展，一定刷新你的认知。
我的一个观点是，在很多场景中，全自动驾驶可能在2020年实现。
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