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雷鋒網(wǎng)按：AI圈向來(lái)有個(gè)傳統(tǒng)，傾向?qū)⒉煌娜税唇绶诸?lèi)為工業(yè)界、學(xué)術(shù)界等。但真的要給肖京打標(biāo)簽時(shí)，我卻犯了糊涂。
“做人工智能，一定要尊重業(yè)務(wù)。”
你很難想到，上面這句話(huà)是從平安集團(tuán)首席科學(xué)家肖京口中說(shuō)出的。
他身上流著純正的AI學(xué)術(shù)派血統(tǒng)，至今已發(fā)表學(xué)術(shù)論文102篇，擁有美國(guó)授權(quán)專(zhuān)利101項(xiàng)、中國(guó)發(fā)明專(zhuān)利109項(xiàng)。
去年10月21日，他還獲得了第九屆吳文俊人工智能杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)，該獎(jiǎng)項(xiàng)被認(rèn)為是中國(guó)AI領(lǐng)域的最高榮譽(yù)。
但，肖京所說(shuō)的每一句話(huà)，卻與往日里AI的陽(yáng)春白雪模樣格格不入。
一場(chǎng)一個(gè)小時(shí)三十七分鐘的對(duì)話(huà)里，他總共提起了15次「價(jià)值」、20次「落地」。
本科畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)的肖京，碩士被保送至中科院自動(dòng)化研究所，師從原科技部副部長(zhǎng)馬頌德。
1999年碩士畢業(yè)后，肖京前往卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)系讀博，拜美國(guó)工程院院士金出武雄(Takeo Kanade)教授門(mén)下，主攻計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。
讀博時(shí)期的肖京，在美國(guó)AI圈就已站穩(wěn)腳跟。他所參與研發(fā)的AI技術(shù)被應(yīng)用于當(dāng)時(shí)美國(guó)的生物醫(yī)藥、電影特效、機(jī)器人等領(lǐng)域。
名校、名師、名人環(huán)繞的他，畢業(yè)之時(shí)自然也少不了名企們拋來(lái)的橄欖枝。
而后，他在一眾工作offer中翻了愛(ài)普生的牌子，領(lǐng)導(dǎo)其美國(guó)算法團(tuán)隊(duì)，從事包括醫(yī)療、輔助駕駛、3D打印等領(lǐng)域的算法開(kāi)發(fā)。
愛(ài)普生呆了八年后，如常人一樣，肖京也想體驗(yàn)下不同的人生，于是跳出來(lái)去了微軟，帶領(lǐng)一個(gè)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)微軟搜索引擎的算法研發(fā)。
微軟期間，他發(fā)覺(jué)AI經(jīng)過(guò)市場(chǎng)多年教育，落地環(huán)境已經(jīng)比較成熟，有比較多的方案可用于幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)降本增效。
出于對(duì)技術(shù)的理解和對(duì)產(chǎn)業(yè)的思考，他開(kāi)始考慮選擇一家大型的傳統(tǒng)公司，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)抱負(fù)。
2015年3月，他離職微軟，入職平安，任平安集團(tuán)首席科學(xué)家，集團(tuán)執(zhí)委。
過(guò)去五年多時(shí)間，肖京幫助平安集團(tuán)從無(wú)到有，建立起一支兩千余人的人工智能專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)，奠定了整個(gè)平安集團(tuán)人工智能底層技術(shù)和應(yīng)用的基石。
同時(shí)，他所主持研發(fā)的“平安腦”大數(shù)據(jù)智能引擎，融合了圖計(jì)算、對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等最新科研成果，在金融、醫(yī)療、智慧城市等領(lǐng)域已廣泛落地。
今天的肖京，像似一個(gè)身經(jīng)百戰(zhàn)、擒敵無(wú)數(shù)的軍師，深居幕布之后，手握技術(shù)權(quán)杖，指引著平安AI帝國(guó)日夜鏖戰(zhàn)、爭(zhēng)打江山。
故事好看，總因?yàn)楸澈笕宋锷砩仙l(fā)的無(wú)限弧光。
多年之后，肖京會(huì)如何評(píng)價(jià)他的兩位人生導(dǎo)師？他又如何管理一支兩千多人的AI研究團(tuán)隊(duì)，并平衡好AI學(xué)術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)系......太多問(wèn)題尚還無(wú)解。
藉由此，第五屆CCF-GAIR峰會(huì)期間，雷鋒網(wǎng)與肖京進(jìn)行了一次深度對(duì)話(huà)。本次訪談中，肖京談到了他的求學(xué)歷程、兩位導(dǎo)師，以及對(duì)AI的思考，對(duì)產(chǎn)業(yè)的洞見(jiàn)。
以下是訪談內(nèi)容：
雷鋒網(wǎng)：你是如何走上人工智能研究道路的？你求學(xué)的那個(gè)時(shí)期，人工智能的研究應(yīng)用應(yīng)該沒(méi)有今天這么地蓬勃。
肖京：我在部隊(duì)大院里面長(zhǎng)大，對(duì)于我來(lái)說(shuō)，部隊(duì)大院有一個(gè)特別好的地方在于，那時(shí)候雖然經(jīng)濟(jì)不是很發(fā)達(dá)，但我們每周都有電影看，甚至包括海外的大片。
我小時(shí)候最喜歡也是印象最深的一部電影叫做《未來(lái)世界》，它是《西部世界》的續(xù)集，當(dāng)中有非常多機(jī)器人的場(chǎng)景。也是從那時(shí)候起，我對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生了比較濃厚的興趣。
上了大學(xué)之后，我自然就選擇了中科大自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)，因?yàn)樗菣C(jī)器人領(lǐng)域非常重要的一個(gè)技術(shù)方向。
1995年，我本科即將畢業(yè)，已決定保送到中國(guó)科學(xué)院讀碩士，因此可以選擇到科學(xué)院做本科畢業(yè)設(shè)計(jì)。與時(shí)任自動(dòng)化所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任的馬頌德老師請(qǐng)教后，選擇了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別作為研究方向。
1999年，我碩士畢業(yè)后，去了美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)讀博士，在金出武雄(Takeo Kanade)老師教導(dǎo)下做計(jì)算機(jī)視覺(jué)，也就一直做到了現(xiàn)在。
雷鋒網(wǎng)：現(xiàn)在想想，興趣、天賦與職業(yè)剛好相匹配，是不是一件特別幸福的事兒？
肖京：也許我別的天賦更好呢，也許我更適合當(dāng)個(gè)喜劇演員呢，誰(shuí)知道呢。（笑）
雷鋒網(wǎng)：能否聊聊你的碩士導(dǎo)師馬頌德老師，他是一個(gè)什么樣的人？和他一起做AI研究，印象最深的一件事是什么？
肖京：馬頌德老師是那種工作特別嚴(yán)謹(jǐn)、特別細(xì)致的人。
我當(dāng)年讀碩士的時(shí)候，馬頌德老師已經(jīng)是中科院自動(dòng)化所所長(zhǎng)了，后面很快又到科技部當(dāng)副部長(zhǎng)。
那時(shí)候他要負(fù)責(zé)的工作其實(shí)挺多的，但他帶學(xué)生仍然很細(xì)致。我當(dāng)年研究的方向之一是航空?qǐng)D像中的線(xiàn)性目標(biāo)識(shí)別，比如公路、橋梁等。
有次他和我討論一個(gè)問(wèn)題：兩個(gè)線(xiàn)段如果隔開(kāi)了，如何判斷它們屬于同一條路還是不同的路？這看似簡(jiǎn)單，實(shí)際上是挺復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。
馬老師和我一起推導(dǎo)公式，討論角度應(yīng)該怎么計(jì)算，角度放到模型里怎么優(yōu)化等。這件事我印象特別深，很多專(zhuān)事教學(xué)的老師都不一定能夠做到這么細(xì)致。
同時(shí)，他也是一個(gè)特別熱愛(ài)學(xué)習(xí)的人。你應(yīng)該想不到，馬老師現(xiàn)在每天還在堅(jiān)持讀論文，并時(shí)常和學(xué)生們討論相關(guān)技術(shù)。他和張正友博士合著的《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》已經(jīng)成為視覺(jué)領(lǐng)域的經(jīng)典教材。
馬頌德老師對(duì)我個(gè)人的發(fā)展幫助特別大，他幫我找到了學(xué)習(xí)的路徑和方向，也正是因?yàn)樗?，讓我相信人工智能這個(gè)行業(yè)一定會(huì)有非常好的發(fā)展前景。
雷鋒網(wǎng)：你的博士導(dǎo)師金出武雄老師呢？2017年你在參加雷鋒網(wǎng)第二屆CCF-GAIR的時(shí)候，金出武雄老師已經(jīng)在前一天結(jié)束了演講安排，但第二天他還是來(lái)到了現(xiàn)場(chǎng)，站在后面看完你的演講，并不時(shí)嘴角上揚(yáng)，看到這一幕我還挺感動(dòng)的。
肖京：我知道這件事，這也是他一直保持的工作習(xí)慣和生活態(tài)度，他參加任何學(xué)術(shù)論壇，只要時(shí)間允許都會(huì)多聽(tīng)聽(tīng)、多看看。
和馬頌德老師一樣，金出武雄老師也是一個(gè)比較細(xì)致的人，同時(shí)他還是一個(gè)非常追求實(shí)用性的人。
他不是那種非常傳統(tǒng)的、偏理論研究的科學(xué)家，他會(huì)要求你把東西做出來(lái)。他經(jīng)常和學(xué)生說(shuō)，做技術(shù)、做系統(tǒng)一定要實(shí)用，發(fā)論文式的研究不可取。
我印象最深的一件事是，我那時(shí)候做一個(gè)通過(guò)三維重建實(shí)現(xiàn)人臉跟蹤的課題，但目標(biāo)對(duì)象總是跟著跟著就跟丟了，一直都找不到問(wèn)題的根源，也比較苦惱。
他后面和我說(shuō)，遇到問(wèn)題不要緊，沉下心來(lái)設(shè)計(jì)測(cè)試用例，從手工就能計(jì)算出結(jié)果的最簡(jiǎn)單用例開(kāi)始，一步步找到問(wèn)題。之后，他就和我一起設(shè)計(jì)用例、看代碼、找漏洞、做測(cè)試，熬了一個(gè)晚上，終于找到并解決了問(wèn)題。
問(wèn)題解決之后，他很開(kāi)心，那時(shí)候辦公室中間有個(gè)活動(dòng)區(qū)域，里面有個(gè)臺(tái)球桌，他和我打了一局臺(tái)球。（作為卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院機(jī)器人研究所的創(chuàng)始人兼所長(zhǎng)，臺(tái)球水平一般，被我險(xiǎn)勝了。）
金出武雄老師和我說(shuō)，很多人可以徹夜玩游戲打牌，但那只是純體力，不算什么。能夠長(zhǎng)時(shí)間不間斷地思考問(wèn)題，才是從事科研工作重要的能力，那叫智慧體力。他說(shuō)他最長(zhǎng)連續(xù)72個(gè)小時(shí)沒(méi)睡覺(jué)，持續(xù)思考當(dāng)時(shí)碰到的一個(gè)視覺(jué)研究問(wèn)題。對(duì)此我非常佩服。
我讀博士的那幾年，他已經(jīng)50多歲，基本每天早上2點(diǎn)才離開(kāi)辦公室，6~7點(diǎn)又在辦公室了，午飯都是他妻子送來(lái)的，這樣保證科研工作不被打斷。
雷鋒網(wǎng)：你覺(jué)得金出武雄老師一直這么拼的驅(qū)動(dòng)力是什么？
肖京：對(duì)科學(xué)的熱愛(ài)和對(duì)生活的態(tài)度。
有一年的圣誕節(jié)，我們?nèi)ニk公室開(kāi)會(huì)，旁邊辦公室有個(gè)日本訪問(wèn)學(xué)者在工作。老師夸獎(jiǎng)?wù)f每次來(lái)辦公室，不管什么時(shí)間，都看到他在那里工作。我隨口說(shuō)了一句，“這樣的人沒(méi)有生活了呀?！?/p>
金出武雄老師說(shuō)，你是科研人員，科研不就是你的生活嗎？
他覺(jué)得，你只要選擇了科研這條路，你就更應(yīng)該努力去學(xué)習(xí)，你來(lái)讀博士肯定是因?yàn)橛幸粋€(gè)問(wèn)題尚未解決，如果都沒(méi)問(wèn)題了，那就不會(huì)再來(lái)讀書(shū)了，早就畢業(yè)了。
還有一個(gè)特別有意思的事情，金出武雄老師還很擅長(zhǎng)做木工，他在日本蓋了個(gè)房子，里面很多設(shè)計(jì)或家具制作都是他參與設(shè)計(jì)甚至自己完成的。
雷鋒網(wǎng)：馬頌德老師、金出武雄老師身上有什么共性嗎？他們的AI研究方法論對(duì)現(xiàn)如今的行業(yè)發(fā)展都具哪些指導(dǎo)意義？
肖京：特別拔尖的人往往有相似的地方。
首先，他們對(duì)自己所做的事都非常熱愛(ài)，其次做事極其認(rèn)真、分析問(wèn)題特別縝密，考慮問(wèn)題也非常全面。
另外，他們都不是那種喜歡講大道理的人，他們都比較追崇實(shí)用性和動(dòng)手能力，不提倡單純?yōu)榱顺稣撐亩隹蒲小?/p>
雷鋒網(wǎng)：你跟馬頌德老師和金出武雄老師學(xué)習(xí)的是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，但現(xiàn)在從事的AI研究線(xiàn)，覆蓋范疇遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了視覺(jué)，這是怎么做到的？AI研究者如何才能把自己研究的邊界無(wú)限擴(kuò)大？
肖京：我本科學(xué)自動(dòng)控制，碩士、博士研究計(jì)算機(jī)視覺(jué)模式識(shí)別，底層其實(shí)都是優(yōu)化算法和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的技能。
畢業(yè)后我在愛(ài)普生做了8年，領(lǐng)導(dǎo)他們?cè)诿绹?guó)研究院的算法團(tuán)隊(duì)，這是日本一家大型綜合科技企業(yè)，相關(guān)業(yè)務(wù)包括打印機(jī)、投影儀、精密儀器、傳感器、機(jī)器手臂等，所涉及的知識(shí)領(lǐng)域包括各種傳感器信號(hào)的數(shù)據(jù)分析、檢測(cè)、識(shí)別、決策、及相關(guān)的應(yīng)用。
之后在微軟Bing做互聯(lián)網(wǎng)廣告搜索，又積累了不少互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析挖掘及應(yīng)用方面的經(jīng)驗(yàn)。
然后回國(guó)到了平安，平安業(yè)務(wù)場(chǎng)景非常多元，從金融到醫(yī)療到智慧城市等，目前我也做了快六年時(shí)間。
這么多年下來(lái)，基于底層的學(xué)術(shù)底子，我基本在各行各業(yè)都做過(guò)，也確實(shí)對(duì)人工智能技術(shù)在各個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用實(shí)踐都比較熟悉。
雷鋒網(wǎng)：所以一方面是經(jīng)歷足、一方面是天分好，對(duì)嗎？畢竟絕大部分人一輩子做好一個(gè)領(lǐng)域都比較吃力。
肖京：沒(méi)有沒(méi)有，主要還是機(jī)遇好，遇上了好時(shí)代。
雷鋒網(wǎng)：對(duì)于一些年輕的AI從業(yè)者們來(lái)說(shuō)，你是推薦他們?cè)谝恍凶錾钭鐾福€是趁著年輕多看看。
肖京：一開(kāi)始肯定要做深，基礎(chǔ)打好了、骨架硬實(shí)了，后面的事情都是觸類(lèi)旁通的，基礎(chǔ)理論和發(fā)現(xiàn)、分析、解決問(wèn)題的方法論都是相通的。
雷鋒網(wǎng)：這些年輕的AI從業(yè)者們?cè)趺幢３置翡J的技術(shù)嗅覺(jué)并堅(jiān)持下去？有時(shí)候方向走錯(cuò)了，還一直在錯(cuò)誤地堅(jiān)持著，是一件比較尷尬的事。
肖京：所以需要靠譜的導(dǎo)師。除了自己的天賦和努力外，還要善于借助外力，善于向別人學(xué)習(xí)。
我經(jīng)常跟年輕同事說(shuō)，我們老祖宗很多總結(jié)是非常有道理的。比如“三人行必有我?guī)熝伞?，即便這個(gè)人比你差，也有很多值得學(xué)習(xí)的地方，一定要善于發(fā)現(xiàn)別人的長(zhǎng)處并學(xué)習(xí)。再比如”吾日三省吾身“，要定期給自己留一些時(shí)間，反思過(guò)去這段時(shí)間的事情并總結(jié)、沉淀。
至于怎么堅(jiān)持，除了熱愛(ài)之外，有必要在每一個(gè)階段都設(shè)定一個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)，這個(gè)學(xué)習(xí)榜樣會(huì)督促引導(dǎo)你成長(zhǎng)。
雷鋒網(wǎng)：你現(xiàn)在的學(xué)習(xí)榜樣是誰(shuí)？
肖京：太多了。我現(xiàn)在所做工作的認(rèn)知水平和學(xué)習(xí)熱情，如果能夠達(dá)到馬頌德老師、金出武雄老師一半的高度，我就很知足了。
雷鋒網(wǎng)：你覺(jué)得自己在學(xué)術(shù)造詣或職業(yè)成就方面還沒(méi)有超過(guò)他們嗎？
肖京：差得太遠(yuǎn)，不是一個(gè)層級(jí)。
雷鋒網(wǎng)：有人說(shuō)，未來(lái)AI就像水電一樣無(wú)處不在，也有人說(shuō)它只是一個(gè)技術(shù)工具掀不起大風(fēng)浪，你怎么看？
肖京：我不太愛(ài)用這類(lèi)名詞比喻，做技術(shù)還是要?jiǎng)?wù)實(shí)，要以結(jié)果為導(dǎo)向。
人工智能未來(lái)會(huì)無(wú)處不在，整個(gè)社會(huì)肯定會(huì)走向數(shù)字化經(jīng)營(yíng)的大方向，數(shù)字化的底座就是人工智能。
雷鋒網(wǎng)：那么未來(lái)到底是“AI＋”，還是“＋AI”？技術(shù)公司好像比較信奉前者，傳統(tǒng)公司比較鐘意后面這種說(shuō)法。
肖京：其實(shí)我一直很好奇為什么有人會(huì)去爭(zhēng)論這個(gè)。只是不同的說(shuō)法，實(shí)際工作內(nèi)容有什么區(qū)別呢？
雷鋒網(wǎng)：在傳統(tǒng)行業(yè)做AI賦能這么多年，金融也好、醫(yī)療也罷，你遇到的最難解決的問(wèn)題是什么？
肖京：最大的挑戰(zhàn)還是怎么把業(yè)務(wù)和技術(shù)結(jié)合好，怎么把技術(shù)方案變成業(yè)務(wù)方案，真正做進(jìn)去，重構(gòu)業(yè)務(wù)生產(chǎn)或服務(wù)的流程。
有的問(wèn)題看上去很簡(jiǎn)單，比如業(yè)務(wù)中多年積累的大量寶貴經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，如何能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合好，并形成規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)制，實(shí)際上還沒(méi)有很有效的方法。
雷鋒網(wǎng)：為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況？
肖京：人工智能的發(fā)展可以分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能、和超人工智能三個(gè)階段。
目前人工智能處在弱人工智能階段，這意味著它只是某些方面比人強(qiáng)，而有些方面還差得很遠(yuǎn)，它的能力是有限的。
現(xiàn)階段的人工智能技術(shù)主要是基于聯(lián)結(jié)主義的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，在基于符號(hào)主義的因果推理方面能力還很弱，這樣就很難將基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的推理和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析挖掘結(jié)合好。
因此我認(rèn)為，如何將基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)分析和小數(shù)據(jù)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的表達(dá)及推理結(jié)合好，是現(xiàn)階段比較重要的研究方向。
雷鋒網(wǎng)：這么多年下來(lái)，技術(shù)的陽(yáng)春白雪和落地的下里巴人好像很難得到較好地平衡，這是個(gè)無(wú)解命題嗎？
肖京：是有解的，只是需要時(shí)間。
金出武雄老師曾經(jīng)和我們講過(guò)，學(xué)術(shù)或產(chǎn)業(yè)的科研創(chuàng)新應(yīng)該“像外行一樣思考，像專(zhuān)家一樣實(shí)踐”。
針對(duì)待解決的問(wèn)題，不要被自己的專(zhuān)業(yè)思維所束縛，而應(yīng)該跳出盒子去，在充分開(kāi)放的空間中自由探索思考。一旦發(fā)現(xiàn)并確定了創(chuàng)新的方向，就要像專(zhuān)家一樣通過(guò)專(zhuān)業(yè)的分析，制定縝密的落地方案，并高效嚴(yán)謹(jǐn)?shù)貙?shí)施。
從事AI技術(shù)研發(fā)及創(chuàng)新應(yīng)用多年，越發(fā)覺(jué)得這個(gè)說(shuō)法特別正確。
AI落地應(yīng)用，一定要尊重業(yè)務(wù)。技術(shù)人員要到一線(xiàn)去，深入了解業(yè)務(wù)、熟悉場(chǎng)景，明晰技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)與不足，讓技術(shù)和業(yè)務(wù)達(dá)到最優(yōu)的融合，才能形成行之有效的業(yè)務(wù)解決方案，產(chǎn)生實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。
雷鋒網(wǎng)：這個(gè)道理其他技術(shù)公司的專(zhuān)家不懂嗎？好像很多人都平衡得不太好。
肖京：一部分是真的不清楚。他們太過(guò)高估自己的技術(shù)能力，從而輕視了現(xiàn)實(shí)中落地的殘酷性。AI落地方案不止跟技術(shù)能力相關(guān)，還涉及到業(yè)務(wù)流程的重構(gòu)，往往需要具備良好的完整性。
如果某個(gè)業(yè)務(wù)流程的重構(gòu)需要解決100個(gè)技術(shù)問(wèn)題，你的方案覆蓋了其中98個(gè)，客戶(hù)仍大有可能不用你的方案。因?yàn)檫€有2個(gè)問(wèn)題你無(wú)法解決，客戶(hù)就必須再找其他供應(yīng)商。與其這么麻煩，倒不如直接找一家能夠解決全部問(wèn)題的廠商，省錢(qián)又省力。
還有一部分是缺乏條件，比如自身沒(méi)有業(yè)務(wù)，接觸了解業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)有限，久而久之就成了一家中間技術(shù)模塊提供商，沒(méi)有完整的業(yè)務(wù)方案，純技術(shù)產(chǎn)品看上去各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)都很好，但客戶(hù)既不能直接用，也不知道如何融入業(yè)務(wù)流程，成為“四不像”產(chǎn)品。
雷鋒網(wǎng)：這類(lèi)中小型AI初創(chuàng)公司的生存空間在哪里？
肖京：我的建議是不要做平臺(tái)。做平臺(tái)就意味著產(chǎn)品線(xiàn)要拉長(zhǎng)，覆蓋面要鋪廣，這樣必然做不深、做不透，對(duì)業(yè)務(wù)一知半解、對(duì)場(chǎng)景似懂非懂，用戶(hù)很難用你的東西。
建議找到一個(gè)好的垂直領(lǐng)域，做深做透、做厚做實(shí)，提供深入場(chǎng)景的、完整的技術(shù)＋業(yè)務(wù)解決方案。
雷鋒網(wǎng)：如果不做平臺(tái)，企業(yè)成長(zhǎng)就相對(duì)較慢，這也是一些高估值A(chǔ)I公司比較難取舍的問(wèn)題。
肖京：那就看他們選擇的垂直領(lǐng)域是不是夠大，能不能擴(kuò)展、復(fù)制。一步一個(gè)腳印來(lái)做，更加踏實(shí)。
雷鋒網(wǎng)：方不方便透露三個(gè)你覺(jué)得未來(lái)商業(yè)潛力較大的場(chǎng)景？
肖京：數(shù)字化經(jīng)營(yíng)是大勢(shì)所趨。金融、醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等都是有潛力的方向。
雷鋒網(wǎng)：醫(yī)療等領(lǐng)域不少AI公司也在做，但走得好像都挺辛苦的。
肖京：主要還沒(méi)有建立合適的商業(yè)模式，和目前醫(yī)療體系業(yè)務(wù)流程的融合做得也還不夠好，大多數(shù)方案還比較孤立，沒(méi)有真正成體系地做到診療等業(yè)務(wù)流程中去。
但這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展很快，在一些需求場(chǎng)景上AI技術(shù)已經(jīng)在發(fā)揮很好的效果，一系列結(jié)合業(yè)務(wù)流程的方案已經(jīng)得到有效的應(yīng)用。
雷鋒網(wǎng)：有技術(shù)沒(méi)場(chǎng)景、有場(chǎng)景不盈利，這會(huì)是未來(lái)AI應(yīng)用的通病嗎？
肖京：不能說(shuō)是通病，但人工智能的落地的確沒(méi)有那么容易。
技術(shù)上，數(shù)據(jù)、算法、算力都得到位，需要具備底層信息化能力；業(yè)務(wù)上，落地場(chǎng)景需要熟悉；其次，場(chǎng)景還在不斷迭代，很多有效方案上線(xiàn)之后還會(huì)遇到一堆各種各樣的問(wèn)題，這就要求方案也要能不斷地快速迭代。
另一方面，從技術(shù)到產(chǎn)品，再到平臺(tái)，到有用戶(hù)流量，到有收入，再到有利潤(rùn)，本來(lái)就有個(gè)發(fā)展過(guò)程，因此需要時(shí)間積累也是正常的。
雷鋒網(wǎng)：有人說(shuō)，2020年AI技術(shù)公司的分水嶺就會(huì)出現(xiàn)，強(qiáng)者會(huì)恒強(qiáng)，弱者會(huì)愈弱，你認(rèn)可這個(gè)觀點(diǎn)嗎？
肖京：這種現(xiàn)象其實(shí)從去年就已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)。
今明兩年，如果AI公司還沒(méi)有規(guī)模化業(yè)務(wù)落地，還不能產(chǎn)生實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值，那么生存空間就會(huì)比較有限，市場(chǎng)就不足以支撐目前這么多的AI公司。
AI的發(fā)展歷經(jīng)兩起兩落，目前迎來(lái)第三次興起。前兩次夭折的原因就在于期望過(guò)高泡沫過(guò)大，沒(méi)有產(chǎn)生足以支撐行業(yè)發(fā)展的商業(yè)價(jià)值。
雷鋒網(wǎng)：這一次夭折的概率大嗎？
肖京：這一次與前兩次最大的不同在于：AI已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)應(yīng)用等領(lǐng)域產(chǎn)生了非常大的商業(yè)價(jià)值，并且逐漸深入其它傳統(tǒng)行業(yè)，產(chǎn)生越來(lái)越重要的業(yè)務(wù)價(jià)值。數(shù)字化經(jīng)營(yíng)已成為市場(chǎng)共識(shí)。
目前AI的問(wèn)題在于，在金融、醫(yī)療、智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用價(jià)值能不能產(chǎn)生爆炸性的效果，從而可以支撐行業(yè)繼續(xù)保持高速發(fā)展。做不到的話(huà)，行業(yè)降溫是必然的，但不至于死掉。
雷鋒網(wǎng)：你在美讀博的那個(gè)時(shí)期，比較熱門(mén)的AI研究方向有哪些？
肖京：當(dāng)時(shí)我們卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院下分為好幾個(gè)研究所，包括機(jī)器人研究所、語(yǔ)言技術(shù)研究所、人機(jī)交互研究所、機(jī)器學(xué)習(xí)研究所等。
卡耐基梅隆計(jì)算機(jī)學(xué)院是全美最好的計(jì)算機(jī)學(xué)院之一，當(dāng)時(shí)設(shè)置的所有專(zhuān)業(yè)都是最核心或快速發(fā)展的研究方向。
雷鋒網(wǎng)：無(wú)論是從深度還是廣度上看，你求學(xué)時(shí)期的美國(guó)AI研究相較中國(guó)都遙遙領(lǐng)先。目前中美在人工智能這塊差距懸殊大嗎？
肖京：人工智能是非常大的領(lǐng)域，是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉學(xué)科。我們可以從三個(gè)方面看人工智能的發(fā)展：科學(xué)（Science）、技術(shù)（Technology）及應(yīng)用（Application）。
Science可以理解為基礎(chǔ)理論部分，比如腦科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等。歐美長(zhǎng)期保持領(lǐng)先，畢竟大部分工作都是他們發(fā)起并完成的。我國(guó)的基礎(chǔ)研究雖仍有差距，但正在努力追趕。
如近期丘成桐老師在北京成立的應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所、蒲慕明老師在上海從事的腦科學(xué)研究等，中國(guó)的基礎(chǔ)科研未來(lái)十年預(yù)期會(huì)有很大進(jìn)展。
Technology包括芯片、底層基礎(chǔ)軟件、及算法和算法框架的研發(fā)。這個(gè)領(lǐng)域我國(guó)整體上也是落后的，但近些年發(fā)展很快，與領(lǐng)先水平的差距在快速縮小中。
底層硬件和基礎(chǔ)軟件的研發(fā)是系統(tǒng)工程，需要更大規(guī)模的集中投入，一些中國(guó)企業(yè)在AI芯片和基礎(chǔ)軟件上努力攻關(guān)，取得了不錯(cuò)的進(jìn)展，當(dāng)然全面突破取得行業(yè)領(lǐng)先水平尚待時(shí)日。
在算法研發(fā)上國(guó)內(nèi)進(jìn)步很快，盡管還缺乏重大突破性的原創(chuàng)成果，改進(jìn)型的算法創(chuàng)新已經(jīng)具備相當(dāng)大的規(guī)模，比如相關(guān)領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文的數(shù)量已經(jīng)達(dá)到前列。
Application方面，我們做得非常好，在相當(dāng)一部分業(yè)務(wù)領(lǐng)域，可以說(shuō)中國(guó)在AI應(yīng)用上已經(jīng)名列前茅。人工智能是個(gè)賦能的工具，本身不構(gòu)成獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)，需要依托于其他產(chǎn)業(yè)去實(shí)現(xiàn)三提兩降，推進(jìn)這些行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)，從而產(chǎn)生額外的業(yè)務(wù)價(jià)值。這就需要人口、場(chǎng)景、生態(tài)等市場(chǎng)大環(huán)境的支持，而中國(guó)在這方面具有較好的優(yōu)勢(shì)。
總結(jié)來(lái)說(shuō)：我們開(kāi)創(chuàng)性的成果還比較欠缺，改進(jìn)型、應(yīng)用型的工作做得不錯(cuò)，差距仍然很大，處于努力高速追趕中。
雷鋒網(wǎng)：為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象？AI應(yīng)用方面，中國(guó)大膽一些、包容一些，歐美那邊審慎一些嗎？
肖京：我覺(jué)得不是審慎，是市場(chǎng)環(huán)境造成的。
西方很多傳統(tǒng)行業(yè)處于相當(dāng)成熟、穩(wěn)定的狀態(tài)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的壓力不大，因而他們沒(méi)有很大的動(dòng)力來(lái)推動(dòng)變革。而我們國(guó)家的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，企業(yè)面臨巨大的壓力與挑戰(zhàn)，具備較強(qiáng)的技術(shù)升級(jí)意愿，因而對(duì)科技賦能有強(qiáng)烈的需求。
以車(chē)險(xiǎn)續(xù)保為例，北美的頭部保險(xiǎn)公司的自然續(xù)保率往往可以達(dá)到90%以上，甚至95%以上。也就是說(shuō)，他們什么也不用做，客戶(hù)就會(huì)自行一年年續(xù)繳保費(fèi)。甚至有家公司提到，他們?cè)?jīng)嘗試研發(fā)移動(dòng)應(yīng)用去增強(qiáng)客戶(hù)黏度，結(jié)果發(fā)現(xiàn)續(xù)保率還下降了，原因在于客戶(hù)線(xiàn)上活躍后會(huì)更積極地比較不同公司的同類(lèi)產(chǎn)品，反而容易受廣告等影響換簽到其它公司。
國(guó)內(nèi)市場(chǎng)完全不一樣，市場(chǎng)平均續(xù)保率只有不到50%，競(jìng)爭(zhēng)極其激烈，必須積極利用科技從服務(wù)質(zhì)量、風(fēng)控水平、營(yíng)銷(xiāo)能力、運(yùn)營(yíng)效率等方面全方位提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。這無(wú)形之中驅(qū)動(dòng)中國(guó)企業(yè)不斷嘗試創(chuàng)新和變革，也為科技帶來(lái)了機(jī)遇。
雷鋒網(wǎng)：底層技術(shù)儲(chǔ)備不足、上層應(yīng)用全球領(lǐng)先，未來(lái)AI的發(fā)展到底更偏技術(shù)驅(qū)動(dòng)還是業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)？
肖京：兩個(gè)都需要。如果未來(lái)國(guó)際關(guān)系緩和，基本沒(méi)有太大問(wèn)題；如果未來(lái)國(guó)際關(guān)系趨緊，很多底層技術(shù)、框架用不了了，你的業(yè)務(wù)是難以進(jìn)行的。
另外說(shuō)一點(diǎn)，中國(guó)AI研發(fā)應(yīng)用的發(fā)展速度之快讓人驚訝，這是全球任何地方都不可比擬的。
1998年我第一次出國(guó)參加ICPR（國(guó)際模式識(shí)別大會(huì)），基本沒(méi)有中國(guó)人，吃飯間隙，旁邊一個(gè)日本人問(wèn)我來(lái)自哪里，當(dāng)他知道我是大陸人時(shí)，他驚訝不已：“中國(guó)大陸也有做這個(gè)領(lǐng)域研究的？”
現(xiàn)在再去看ICPR，可能一半以上的參會(huì)者都是中國(guó)人。
雷鋒網(wǎng)：這是好現(xiàn)象嗎？
肖京：不是沒(méi)有一點(diǎn)壞處，但一定是個(gè)好現(xiàn)象。
說(shuō)明我們很重視這個(gè)領(lǐng)域，發(fā)展速度比人家快，人才培養(yǎng)也多很多?？蒲协h(huán)境也越來(lái)越好。比如我在國(guó)內(nèi)讀碩士的時(shí)候，看論文大多通過(guò)訂閱雜志，審稿和出版周期很長(zhǎng)，一般看到的時(shí)候都已經(jīng)發(fā)表很長(zhǎng)時(shí)間了。
要知道計(jì)算機(jī)領(lǐng)域最新的工作一般是通過(guò)會(huì)議發(fā)表的，那時(shí)候國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)還不發(fā)達(dá)，我們又遠(yuǎn)不如國(guó)外同行可以參加那么多國(guó)際會(huì)議，因此對(duì)最新進(jìn)展的了解，我們比國(guó)外同行慢很多?，F(xiàn)在這個(gè)時(shí)間差已經(jīng)不存在了，只要勤奮努力就好，這方面我們不會(huì)有任何問(wèn)題。
雷鋒網(wǎng)：中國(guó)這些年在人工智能領(lǐng)域的確投入了不少心力，不少高校都開(kāi)始設(shè)立人工智能學(xué)院了。
肖京：我一直認(rèn)為，中國(guó)這些年發(fā)展這么快，一個(gè)重要原因在于我們的大學(xué)培養(yǎng)了大量的高素質(zhì)人才，并進(jìn)入各行各業(yè)使得我國(guó)勞動(dòng)力的整體素質(zhì)和能力水平得到大幅提升，從而推動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)快速向前發(fā)展。
人工智能領(lǐng)域也會(huì)是這樣。因此對(duì)于近期很多高校開(kāi)始設(shè)立的人工智能學(xué)院，我認(rèn)為是很好的事情。高校培養(yǎng)出來(lái)的不一定都是最頂級(jí)的精英或科學(xué)家，相反，高校應(yīng)該以教授廣大學(xué)生基礎(chǔ)科學(xué)技術(shù)知識(shí)以及培養(yǎng)他們發(fā)現(xiàn)、分析、解決問(wèn)題的能力為核心目標(biāo)。
這些學(xué)生畢業(yè)后，基于學(xué)到的知識(shí)和能力，在各自的崗位上將人工智能技術(shù)應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)中去，夯實(shí)各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化智能化經(jīng)營(yíng)的基礎(chǔ)，這對(duì)整個(gè)AI領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展是多有裨益的。
任何一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域或產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都不是靠幾個(gè)科學(xué)家、思想家去演演講就能推動(dòng)的。
雷鋒網(wǎng)：你覺(jué)得接下來(lái)有哪些重點(diǎn)學(xué)術(shù)理論或?qū)鹑凇⑨t(yī)療等行業(yè)產(chǎn)生比較大的影響。
肖京：前面提到過(guò)人工智能是多個(gè)學(xué)科的交叉，很多科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)展都會(huì)對(duì)金融、醫(yī)療等行業(yè)的智能化產(chǎn)生影響，比如腦科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、量子計(jì)算、AI算法、AI芯片等。
不過(guò)從學(xué)術(shù)理論到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用有其必要的發(fā)展歷程，不是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單就能一蹴而就的。就像設(shè)計(jì)師畫(huà)出一張?jiān)O(shè)計(jì)圖，還需要轉(zhuǎn)化成適用于施工的施工圖，才能實(shí)際落地實(shí)施。
比如最近的熱門(mén)話(huà)題GPT-3，展示了一系列令人興奮的AI技術(shù)能力和應(yīng)用潛力，但還不足以構(gòu)成實(shí)際有效的業(yè)務(wù)落地方案。
因此金融醫(yī)療行業(yè)的智能化，也需要技術(shù)人員和業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，將學(xué)術(shù)理論上的突破轉(zhuǎn)化成可以實(shí)際賦能業(yè)務(wù)的落地方案，才能真正實(shí)現(xiàn)價(jià)值。
除了AI基礎(chǔ)理論和技術(shù)上的突破，我覺(jué)得如何將基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的表達(dá)推理和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析挖掘結(jié)合好，是現(xiàn)階段很重要的研究方向，這方面的技術(shù)突破會(huì)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化產(chǎn)生很大的影響。
另一方面，學(xué)術(shù)研究也不是一定要追求爆炸性的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，往往是經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期積累沉淀，水到渠成。
雷鋒網(wǎng)：這個(gè)觀點(diǎn)還是蠻新穎的，那么對(duì)于一些正在學(xué)習(xí)人工智能或者未來(lái)想要從事這一塊的年輕人，你有什么經(jīng)驗(yàn)可以給到他們嗎？
肖京：認(rèn)認(rèn)真真學(xué)習(xí)，掌握基礎(chǔ)知識(shí)，培養(yǎng)技術(shù)能力；扎扎實(shí)實(shí)做事，有效積累產(chǎn)業(yè)落地的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
行業(yè)發(fā)展已經(jīng)逐漸進(jìn)入去粗求精的務(wù)實(shí)階段，但在人工智能相關(guān)話(huà)題仍常被熱炒的情況下，更要保持冷靜清醒認(rèn)真務(wù)實(shí)，不急于求成，踏實(shí)前行。
雷鋒網(wǎng)：你在平安主要負(fù)責(zé)的工作方向有哪些？
肖京：構(gòu)建并完善數(shù)據(jù)平臺(tái)、工具平臺(tái)、AI模型平臺(tái)等中后層平臺(tái)；賦能金融、醫(yī)療、智慧城市等集團(tuán)核心業(yè)務(wù)；創(chuàng)新孵化新科技業(yè)務(wù)模式。
雷鋒網(wǎng)：目前最大的工作重心放在哪一塊？
肖京：完善中后層平臺(tái)和賦能核心業(yè)務(wù)。
雷鋒網(wǎng)：平安現(xiàn)在的AI技術(shù)好像還是以服務(wù)內(nèi)部為主？
肖京：平安所有的技術(shù)一開(kāi)始都會(huì)在內(nèi)部場(chǎng)景中孵化、迭代、優(yōu)化，形成標(biāo)準(zhǔn)成熟的方案能力后，也會(huì)選擇性地對(duì)外輸出。
譬如，我們會(huì)通過(guò)金融壹賬通，將一些金融科技能力輸出給各級(jí)金融機(jī)構(gòu)，包括歐美東南亞等海外地區(qū)；通過(guò)智慧城市，將醫(yī)療科技或城市治理技術(shù)等能力輸出給各級(jí)政府、企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等單位。
雷鋒網(wǎng)：加入平安也有近六年時(shí)間了，這期間你覺(jué)得自己做出最自豪的產(chǎn)品是什么？
肖京：我們做了一個(gè)系統(tǒng)叫做平安腦智能引擎，它是整個(gè)平安智能化核心驅(qū)動(dòng)引擎，所有的業(yè)務(wù)應(yīng)用都會(huì)建立在這個(gè)引擎之上。
與絕大部分平臺(tái)不同，這是一個(gè)整體方案引擎，業(yè)務(wù)與技術(shù)是相互結(jié)合的，包括底層數(shù)據(jù)平臺(tái)、算法工具平臺(tái)、模型產(chǎn)品平臺(tái)、業(yè)務(wù)方案中臺(tái)、前端應(yīng)用方案等，形成了語(yǔ)音對(duì)話(huà)機(jī)器人、歐拉圖譜風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)、圖像識(shí)別車(chē)險(xiǎn)閃賠系統(tǒng)、多模態(tài)身份認(rèn)證系統(tǒng)、克瑞斯數(shù)字經(jīng)營(yíng)分析平臺(tái)、愛(ài)德服務(wù)機(jī)器人等一系列智能化產(chǎn)品，全面高效賦能集團(tuán)各業(yè)務(wù)單位完善智能化建設(shè)。
雷鋒網(wǎng)：這個(gè)平臺(tái)的能力后期會(huì)不會(huì)對(duì)外輸出，還是會(huì)一直服務(wù)平安內(nèi)部？
肖京：整個(gè)平安腦智能引擎目前應(yīng)該不會(huì)對(duì)外輸出。主要原因之一在于數(shù)據(jù)平臺(tái)是其中一個(gè)部分，而平安作為大型綜合金融機(jī)構(gòu)，保障核心系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的安全隱私是首要責(zé)任之一。
但是平安腦的一些能力和產(chǎn)品會(huì)通過(guò)金融壹賬通、智慧城市等單位對(duì)外輸出。同時(shí)我們也加入了一些開(kāi)放開(kāi)源聯(lián)盟，并且獲批了科技部新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新普惠金融平臺(tái)，積極向全行業(yè)和社會(huì)分享我們的智能化成果。
雷鋒網(wǎng)：對(duì)于平安腦智能引擎的構(gòu)建，你最上心的部分是哪一塊？
肖京：業(yè)務(wù)方案中臺(tái)。這是從技術(shù)研發(fā)成果和業(yè)務(wù)應(yīng)用流程有效融合的眾多方案中抽象濃縮得到的精華。有了它，我們的智能化能力就從小米加步槍升級(jí)到了火箭炮，可以規(guī)模化地快速覆蓋海量業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
雷鋒網(wǎng)：除了平安腦智能引擎，你覺(jué)得平安的人工智能研究相較其他科技巨頭有哪些優(yōu)勢(shì)？
肖京：首先是數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。平安是一家全牌照金融機(jī)構(gòu)，在數(shù)據(jù)廣度和深度上是一般互聯(lián)網(wǎng)或高科技公司無(wú)法比擬的；同時(shí)，相對(duì)互聯(lián)網(wǎng)或高科技企業(yè)，平安多年大規(guī)模的實(shí)際業(yè)務(wù)積累，形成了高度精準(zhǔn)和真實(shí)全面的數(shù)據(jù)，繼而能通過(guò)AI解決方案推出更符合客戶(hù)需求的產(chǎn)品和服務(wù)。
第二是專(zhuān)家優(yōu)勢(shì)。平安通過(guò)在金融、醫(yī)療領(lǐng)域的31年深耕，在各個(gè)領(lǐng)域都積累了大量的業(yè)務(wù)專(zhuān)家，具備獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。
第三是場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)。平安作為全牌照的綜合金融服務(wù)集團(tuán)，擁有全世界最豐富的金融和醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景。而絕大多數(shù)科技公司不具備這樣的應(yīng)用條件，需要通過(guò)第三方合作的模式來(lái)促進(jìn)應(yīng)用落地。
同時(shí)，集團(tuán)執(zhí)行力強(qiáng)，有利于高效迭代快速形成完善的解決方案。而大多數(shù)科技公司并不具備豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，要想驗(yàn)證技術(shù)效果，需要與業(yè)務(wù)公司磋商。從說(shuō)服他們合作到最后的應(yīng)用，需要經(jīng)歷很復(fù)雜的磨合過(guò)程，在得到甜蜜成果之前，這個(gè)過(guò)程會(huì)充滿(mǎn)辛酸，絕不是一件容易的事情。
實(shí)際上沒(méi)有豐富的類(lèi)似磨合經(jīng)歷的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，最后的落地能力是要打個(gè)巨大問(wèn)號(hào)的。
在技術(shù)層面，平安的綜合性?xún)?yōu)勢(shì)比較明顯，經(jīng)過(guò)多年的建設(shè)，平安擁有上萬(wàn)技術(shù)人才，搭建了強(qiáng)大的金融等級(jí)的基礎(chǔ)架構(gòu)及云平臺(tái)，包括深度學(xué)習(xí)集群的集團(tuán)大數(shù)據(jù)管理及分析平臺(tái)，及平安腦智能引擎。
當(dāng)然，金融和醫(yī)療是兩塊非常大的蛋糕，有極其眾多的技術(shù)應(yīng)用的機(jī)會(huì)。科技公司聚焦深耕某一垂直領(lǐng)域，會(huì)有機(jī)會(huì)形成獨(dú)特的差異化優(yōu)勢(shì)。
雷鋒網(wǎng)：平安的AI業(yè)務(wù)邊界在哪里？還是完全沒(méi)有邊界？
肖京：在技術(shù)能力上，盡管人工智能已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用并產(chǎn)生價(jià)值，但目前對(duì)人腦的功能結(jié)構(gòu)、認(rèn)知機(jī)理等方面了解尚淺，在認(rèn)知決策等智能領(lǐng)域能力尚弱，總體上仍處于“弱人工智能”的階段，僅在計(jì)算智能上占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，所以業(yè)務(wù)上肯定還是有邊界的，需要找到最符合自己的能力邊界的事情去做。
在智能技術(shù)的應(yīng)用上，更應(yīng)該有邊界，并不是只要技術(shù)能做到的地方就可以應(yīng)用，而是要制定完善的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，以合理管控人工智能技術(shù)應(yīng)用，避免其誤用、濫用、及惡用。
治理規(guī)范應(yīng)秉持以人為本、人類(lèi)自治、安全可控、公平公正、和公開(kāi)透明的倫理準(zhǔn)則。通過(guò)研發(fā)可信AI技術(shù)，從整體視角解釋AI的決策過(guò)程，判斷并糾正可能發(fā)生的錯(cuò)誤，讓AI技術(shù)變得更加可靠、安全、負(fù)責(zé)。在賦能行業(yè)服務(wù)生態(tài)的過(guò)程中，也應(yīng)該避免技術(shù)導(dǎo)致的偏見(jiàn)與歧視。
具體來(lái)說(shuō)，要做到底層管好數(shù)據(jù)，充分保護(hù)隱私和安全，中層實(shí)現(xiàn)算法可靠透明可解釋?zhuān)岸藨?yīng)用遵守遵循人類(lèi)的價(jià)值觀和倫理道德。
雷鋒網(wǎng)：目前平安的技術(shù)升級(jí)，最缺哪方面的AI人才？
肖京：最缺乏交叉學(xué)科的復(fù)合型人才，即既精通技術(shù)又了解業(yè)務(wù)的人；另外優(yōu)秀的中高層管理人員也比較缺乏。
雷鋒網(wǎng)：這樣的人很少嗎？
肖京：特別優(yōu)秀的比較難找。
雷鋒網(wǎng)：你怎么評(píng)價(jià)當(dāng)下的AI圈？
肖京：發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是國(guó)家戰(zhàn)略，企業(yè)的數(shù)字化經(jīng)營(yíng)是大勢(shì)所趨，而AI賦能是其成功的關(guān)鍵，相信人工智能技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)智能化一定會(huì)繼續(xù)保持迅猛發(fā)展的勢(shì)頭。
同時(shí)，據(jù)統(tǒng)計(jì)中國(guó)跟人工智能相關(guān)的公司已接近100萬(wàn)，最近一年就新增了21萬(wàn)，也存在一些炒作過(guò)熱的情況。
相比AI企業(yè)的規(guī)模，市場(chǎng)上真正在業(yè)務(wù)賦能方面看到的實(shí)際效果還較為有限。因此我們還是要保持冷靜清醒認(rèn)真務(wù)實(shí)，不急于求成盲目冒進(jìn)，而是踏實(shí)前行。
另外，AI賦能業(yè)務(wù)，算法、算力、數(shù)據(jù)、場(chǎng)景、業(yè)務(wù)理解都是非常重要的。其中算法能力和水平是核心競(jìng)爭(zhēng)力，僅依賴(lài)開(kāi)源軟件調(diào)調(diào)參數(shù)，難以達(dá)到行業(yè)的領(lǐng)先水平。
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