4月27日，2017全球移動互聯網大會（GMIC）在北京國家會議中心召開。當天下午，G-Summit全球科學創新峰會的圓桌論壇“當大佬們談人工智能時他們在談什么？”在大會議廳舉行。
財視傳媒CEO張剛擔任議題主持人，談話嘉賓有：地平線機器人創始人兼CEO 余凱、蘇寧云商IT總部執行副總裁兼蘇寧技術研究院院長向江旭、加州大學伯克利分校人類兼容人工智能中心執行總監Mark Nitzberg、瓜子二手車直賣網首席技術官張小沛、高通全球副總裁兼創投董事總經理沈勁。
甫一開場，張剛就提到，近幾年人工智能非常火爆，《速度與激情8》就向人們展示了成千上萬輛無人駕駛汽車失控的場面，那么人工智能結合場景，到底能帶來哪些改變呢？
▎張剛：在各位的領域人工智能都會結合哪些場景來應用？
沈勁：我來自高通創投，過去一兩年我們投了一些和人工智能相關的公司，包括自動駕駛，和在農業數字化領域運用了深度學習的兩家公司，這是一個非常激動人心的領域。
張剛：高通已經不滿足于為全球的10億部手機提供驍龍的芯片？
沈勁：人工智能跟我們也是相關的，凡是從芯片引導出來的，都能夠并用。這方面有手機、IOT萬物互聯的接入，手機還是很重要的一部分。
余凱：我們出來創業做地平線機器人，最核心的一件事情是希望成為撬動未來的力量，重構人工智能的算法處理器，去面向自動駕駛這些非常重要的未來應用場景。
向江旭：我是來自蘇寧云商的向江旭。大家可能印象中蘇寧是一家賣電器的公司，其實蘇寧有六大業務板塊，線上線下零售、地產、金融、文創、體育、投資，去年蘇寧是中國第二大民企，第一大是華為。這么大的板塊，對于人工智能是很好的應用場景，有很多可以值得探索、嘗試、耕耘的沃土。
張小沛：大家好，我是張小沛，來自瓜子二手車。我們用了大量的算法和人工智能在探索車的殘值怎么預估，出車間的圖像怎么識別。
Mark Nitzberg：大家好，我來自人類兼容人工智能總監加州大學伯克利分校，是學術背景。我最近工作的公司是把計算機視覺運用到幫助盲人。
▎張剛：人工智能近幾年大家談到很多，我想知道所謂的AI、VR、AR、無人機、機器人，它們的商業化前景在什么地方嗎？請幾位嘉賓從商業化角度解讀一下。
沈勁：作為投資人，我們比較關注這個問題。虛擬現實確實現在比較冷，應該是進入了一個最低的低谷。在VR方面，目前看到比較務實的是VR娛樂場，這個小業態中有幾家公司做得不錯。
在人工智能方面，幾家公司還是不錯的。有作為深度學習計算機視覺方面的，還有安防、身份證明，都是商業化的機會。離消費者更遠的農業，數據化做得比較晚的領域，現在商業化也開始起來了。
余凱：討論人工智能的商業化，首先要問人工智能本身是不是一個產業？現在人工智能發揮作用影響，應該有兩種形態。
一種形態是已經很有價值的垂直業務領域，這個領域因為你用了人工智能，使得它的成本或者是效率發生一個本質的變化。比如搜索引擎，2015年的百度的廣告收入已經超過中央電視臺了。過去如果沒有這種大數據的新技術應用，幾乎是不可能去顛覆一個上百年的傳統行業。最近就是今日頭條，從完全不同的視角把推薦技術運用進來，使得個性化閱讀獲得跟以前完全不一樣的體驗，所以能夠在巨頭的圍剿中沖出來。
我們首先看有沒有這種垂直的行業，因為用了人工智能的一個技術，去替代其中的某個環節，使得這個產業的格局能夠被重構。如果只是這個，我們覺得只是小機會，不是大機會。
另外，我們能夠看到人工智能能不能成為一個平臺性的服務，使得很多的行業都會發生本質的改變。比如說最近看到股票在過去的一年里面翻了五倍，從20塊錢翻到100塊錢，因為它使很多跟人工智能有關的產業都發生變化。所以從這兩個角度看，人工智能的商業化已經發生了。
▎張剛：現在人工智能是不是類“互聯網+”的東西，是“互聯網+”還是“+互聯網”？大家都認同互聯網是一種基礎設施，像水和電一樣，這種趨勢是不可逆的，人工智能是不是？
余凱：人工智能是一個發動機，但并不構成整個商業利益的完整閉環。人工智能本身技術去構建一個產業，這個挑戰是非常大的，但是它可以幫助到產業。
向江旭：我從商業的角度來探討一下，給大家舉幾個AI在泛零售領域的具體應用。
在蘇寧的4000家門店，應用到安防，如何跟蹤客戶的動向，從而了解他們對哪一款商品感興趣，這個實際上把線上的用戶畫像和用戶瀏覽軌跡在線下實現，就有很多人工智能的技術。還有計算機視覺，圖象識別，我們和這些公司也有合作，在門店里面裝了很多攝像頭做客流分析，甚至從面部識別知道他是誰，然后給他推薦他喜歡的商品。
包括人臉識別的金融認證，有的人拿一個照片或者一段視頻來模擬登陸的注冊過程，這就需要識別。還有聊商的應用，比如你在晚上餓的時候，只要說一句話，可能五六分鐘有一架無人機把湯送到你面前。此人、此時、此地，他需要什么，零售商能夠感知到，以最快的方式把商品和內容傳遞給他，這就是很多AI技術在后面幫助達成的場景。
張小沛：像余凱說先從技術角度切入之后找應用場景，瓜子二手車是非常典型的。已經有了垂直的應用場景，怎么用AI的技術去提高效率，降低成本，逐步做一些可能做不到的事，我也舉一些例子。
一年想賣一百萬輛車在中國是什么概念？想賣一百萬，就需要下沉到很多縣城，這個時候依靠專家預測跟在大城市是完全不一樣的。就要有其他的技術去逼近車的真實價錢。
另外，我們是一家典型的O2O公司，一年賣60萬輛車的時候有一萬人，一年賣300萬輛車的豈不是需要15萬人？這是很可怕的。所以算法團隊要做非常垂直的二手車行業里面的客服機器人。
Mark Nitzberg：我覺得這個問題并不是說它的商業價值在哪里，是什么時候實現。要考慮哪些部分是人工智能不會涉及到的？我們看到的是其實90%的500強的公司，都在思考和部署人工智能。應該怎么思考呢？只要去看一下哪些方面不會受到人工智能的影響就好了。
有巨大的人工智能商業化的機會，比如機器手抓一個東西，已經有三十年的研究，現在逼近突破了，一個好的機器手要六萬美金或者以上，我們把這個成本技術上實現突破，成本降下來，增加產量，這方面的確是萬億美金級別的商機。
▎張剛：當我們決定投人工智能的時候，需要一個決心，還是需要一種勇氣？大概多長時間能看到這樣一個結果？
沈勁：對平臺型的公司一定有風口這個概念。首先，大的互聯網公司肯定是希望做平臺型的，人工智能作為一種提供服務的角色。創業公司如果啟動早一點，我覺得這個機會或者說風口是存在的。
余凱：一個平臺型的公司需要有時間階段，過了時間階段恐怕就是下一波了。實際上垂直行業一直有機會。
我不是特別喜歡風口這個詞，當這個事情大家都在說是風口的話，其實你已經晚了。所以一般說風口的人是不追風口的，是對未來很長時間的判斷。12年我回中國做深度學習，當時沒有一個高校跟公司知道深度學習是怎么回事兒。15年的時候開始做人工智能的處理器，大家都不會有這個膽子來投資這個方向。昨天我聽說谷歌最開始做人工智能處理器的八個人都出去創業了。但是現在你再來追的話，好多基礎的東西都沒有具備，有些公司已經跑到前面去了。
說到垂直行業，這是地平線的一些思考。我們做人工智能處理器，認為最大的場景還是自動駕駛。這大家都會很關心自動駕駛什么時候到來，我從13年開始做自動駕駛，其實每一年都在改變對這個東西的看法，這個看法實際上是自動駕駛在不斷地提前，不光是我們專門從事核心技術研發的，包括新的滴滴、優步這樣的公司，事情不是線性的發展，一定刷新你的認知。
我的一個觀點是，在很多場景中，全自動駕駛可能在2020年實現。
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