6位大咖深度解读,智能化如何赋能产业发展?
来源:信风智库   2019-12-02 14:24:49


信风智库CEO曹一方:


首先想请教启迪控股的陈文斌先生,大家都知道启迪控股是一家聚焦科技服务领域的投资控股集团,在重庆也设立了启迪科技园,聚集了大批优秀的大数据企业,助推了重庆和智能化的发展。陈总作为最了解科技创新企业的人,如何看待智能化和产业发展融合的趋势? 

 
启迪控股副总裁、启迪科技城董事长陈文斌:
 
各位嘉宾好个朋友们下午好,智能化赋能产业体现在国计民生的各个方面。去年,唐市长在答记者问时,已经从商业、政府和民生各个方面做了全面的回答。
 
我谈三点看法:首先,智能化本身就是一个创新,它依托互联网、大数据、云计算,以及区块链人,因此它本身就是一种技术创新,体现在生活的各个方面。无人驾驶、无人超市、包括银行都是智能化场景的技术体现。
 
其次,我认为智能化是产业发展的核心驱动力。按照启迪以往的发展经验,从20亿到1000多亿,一个很重要的理论就是「技术+资本+产业」。这里面的技术创新是离不开智能化的,智能化能够带来集群式创新。
 
最后,我认为智能化将带来一个万物互联的社会。我们应该在基础科研、智能制造、新能源、新材料方面发力。
 
信风智库CEO曹一方:
 
下面,有请联通大数据有限公司总经理赵越女士。联通大数据有着天然的丰富的数据资源和强大的数据管理运营平台,还在保险金融旅游等多个领域有着非常经典的这样的应用的案例。您是如何看待大数据在目前处于一个怎样的发展阶段? 

 
联通大数据有限公司总经理赵越:
 
我认为可以从三个方面来解读。
 
第一、我们国家在落实国家的大数据战略的路径上,已经从政策走向落地,从宏观走向微观。 
 
第二点从市场层面看。大数据整个产业已经达到近7000亿的规模。市场上出现了各种的服务商,包括软件商和大数据的运营商。 
 
第三个点就是对大数据的认知已经逐步走向了资产化、价值化,和场景化。 
 
信风智库CEO曹一方:
 
接下来有请来自硅谷的黄一文博士,您和您的R2.ai如何发挥技术优势对产业进行赋能?

 
R2.ai, Inc.创始人兼CEO黄一文:
 
非常高兴有这个机会,同大家一起分享。我们现在有非常多的数据,但是大部分数据的价值没有被使用,这个是非常可惜的一件事情。
 
把数据转化成价值的过程中,工具的选择非常重要。我们在全球做过一次调研,去了解人工智能企业在落地的过程中有哪些痛点,其中一个最主要的就是人工智能开发的流程和工具,限制了开发的速度。 
 
人工智能数据的挖掘、学习和建模的质量决定着项目的成功几率。我们看到的是,企业在项目落地的过程中面临很困难。我们的解决方案,就是做一个工具,把这些问题解决掉。这个工具可以自动的对机器学习的模型进行开发。那么这样一来的话,可以把数据的价值很快的很好地挖掘出来。这样也就变相解决了机器学习人才匮乏的问题。
 
对于开发效率来说,我们通过工具将整个开发流程从几个星期、几个月应该缩短到几天。那么第三质量,他应该可以把机器学习这个数据挖掘的价值最大化的体验出来,这是我们对新的工具的一个定义。
 
所以我们是打造一个核心的人工智能技术,打造一个智能的机器学习开发和运营的平台。然后这样的话跟所有的朋友们在一起,可以更快开发出更多更好的行业,得真正可以落地的机器学习的应用。
 
信风智库CEO曹一方:
 
接下来是我们请重庆在大数据领域的代表企业之一,誉存科技和创始人刘德彬先生。金融行业是跟大数据结合的天然的土壤,我们想请教刘总。大数据在金融行业里面的结合,这个过程当中有哪些经验技术和模式是值得其他行业学习的?


 
誉存科技创始人刘德彬:
 
誉存科技2015年从杭州然后搬到了重庆,从此以后就扎根在了重庆,得益于重庆政府的大数据智能化为引领的创新发展战略,我们深耕金融行业。
 
其实大数据并不是万能的,这么多年的发展过程中,我们深深地感受到专注是最重要的。经验方面,我认为要贴近业务,理解客户。大数据,一定不是空中楼阁。
 
理解用户的痛点,然后再通过一系列技术茶品给他提供价值。所以我们的经验就是一定要贴近用户,贴近业务方。我们是需要用一种开放的态度,用科技的力量去把它打通,所以这要求在技术上我们需要提供的是一站式的服务。
 
信风智库CEO曹一方:
 
可以说,汽车产业目前处在一个新旧动能转换的节点上,智能化无疑是产业下一个的增长点,那么如何看待自动驾驶技术跟汽车产业在下一步融合过程中,还要克服哪些困难?还有哪些不确定的变量?那么我们又如何应对?


 
佑驾创新科技创始人刘国清:
 
从2015年以后,自动驾驶确实非常热闹,有大量海外的人才回到国内,在政府和资本市场的推动下,过去几年诞生出了几家独角兽或者准独角兽企业。 
 
其实到了2018年底,我很高兴的看到了一件事情,就是自动驾驶慢慢回归到一个相对理性的一个发展路径上。大家不会再说我要2020年或者2021年量产,实现L1级的自动驾驶,而是慢慢认为除了一些限定场景实现之外,比如港口或者物流场景实现,更多的可能在未来的3到5年里,会集中在这个场景的研发上。 
 
这实际是一种行业普遍回归到理性的趋势。在这样一个阶段里,我们面对的一个非最大的问题是交付的问题,怎么样能够把产品交付给客户。
 
为什么交付是最大的挑战? 
 
很多自动驾驶企业选择传统汽车厂进行OEM代工,他们考虑的事情不是一开始创新,而是如何通过创新赚钱。另一种以google为代表,一开始不是选择如何去赚钱,而是如何做到技术创新这一件事。 
 
毕竟绝大部分公司不像google,有一个非常强大的现金支持,更多的公司像我们一样,要考虑这是一个生意,做的技术要考虑成本。我不可能完全从一个技术创新的角度来装备各种各样的传感器,而是需要考虑到底什么样的硬件,什么样的传感器,能够在满足客户需求的同时做到成本最低,我需要去考虑车规级,考虑整个功耗问题。 
 
所以,一旦我们做的事情不是一个完全追求技术突破,而是考虑一个产品如何交付给用户时,事情就变得复杂了。所以我经常跟我们公司一些科学工程师讲,你不要觉得我们做的是一个高级的东西,我们做的这些东西本质上和卖包子、卖火锅没有区别,都是一种通过满足一部分人的需求,来获取回报的方式。
 
到了现在这个阶段,我们要做的就是怎么样把吹过的牛实现,把我们的技术真正去落地到用户手里,这是我们现在主要做的事情。
 
很高兴的看到,在2018年以前,整个智能驾驶领域里面,国内的供应商前10名没有一家中国企业,但是我看到最新的数据显示,在中国排名前10的智能驾驶零部件工厂里,已经出现了两家中国企业的名字,其中一个就是我们。
 
信风智库CEO曹一方:
 
在智能化赋能产业过程当中,其实永远都是办法总比问题多,其实这都是一个创新的一个过程。
 
地平线是一家具备算法芯片以及云架构研发能力的企业,其核心也是基于边缘AI计算的平台,在智能驾驶和商业智能城市的一个应用。那么,地平线提供的基于边缘AI计算的解决方案有着怎样的独特之处? 


 
地平线多模交互产品总经理张宏志:
 
随着人工智能的发展,每一个单独的硬件所接触到的数据会越来越多。我们人类自己在面临更多的数据时会迷失自己,其实机器是一样,当你给它的数据越多,它就越难以掌握一个判断的标准。 
 
未来想要做到这一点,其实就需要更强的一个芯片去计算它。那么从当前角度来讲的话,人工智能的芯片核心受制于一点,那就是是它的计算架构要改变,因为以前的计算架构不太能够经受得住。
 
我们的数据应用和对计算的要求来讲,整个芯片的发展要符合摩尔定律,当前主流的解决方案就是什么样的场景需要什么样的功能,然后对应的算法,我们在走向未来成功的遥远过程中。无人驾驶也一样,它短期内难以规模化的走到我们生活中。
 
当前我们用人工智能解决AI的问题的时候,还是要从实实在在的点着手,我是什么行业?我面临的问题预示什么?我面临的数据情况如何?我用什么样的软件和硬件去支撑?把这几个问题都调优好,你才能得到一个在性价比上一个满意的答案。 
 
所以,地平线现在就是把自己的芯片做好,然后把芯片上能够支撑的AI的能力开放赋能给合作伙伴,队友合作伙伴比我们更加的理解他的场景和数据,然后也理解它的应用价值。
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