人工智能的发展正在使越来越多科幻电影里的场景成为现实,数字化、机器学习、物联网(IoT)、传感器和相机技术的进步正在推动汽车行业的巨大变革。“AI-CAR时代”,目前还只是对人工智能汽车的一种想象,那么,它到底是怎样一种存在?将会有怎样不同的体验?4月26日全球移动互联网大会(GMIC),小鹏汽车创始人及董事长何小鹏发表主题演讲《AI 改变汽车的源动力》。

 

 

我们正在改变的前夜

何小鹏是谁?2004年他创办了UC优视,打造出UC浏览器等产品,并入阿里后先后担任阿里移动事业群总裁、阿里游戏董事长、土豆总裁。去年开始从阿里辞职开始。互联网造车很多人问何小鹏,为什么从软件互联网跳到硬件而且是汽车这么重的一个硬件领域?何小鹏回答说:“我在思考,汽车是不是正在发生改变,而我们正在改变前夜。”

从互联网的发展趋势来看,从硬件、PC+软件、PC互联网、移动互联网,到如今AI时代下的互联网,从只能打电话的大哥大到如今几乎无所不能的智能手机,移动互联给所有人的生活带来翻天覆地的变化。同时,无数伟大的公司诞生,像IBM、微软、谷歌、苹果,那么下一个巨头将是谁?

如今的汽车与30年前的汽车相比,并没有太多的改变。从功能手机到智能手机,硬件、软件、零售和运营的模式变迁是否可以应用到汽车领域呢?汽车如今正在被自动驾驶改变,汽车的系统跟网络的体验能达到什么样的程度,才有可能让我们汽车上的产品,内容和服务产生变化?从汽油车、电动车是不是可以升级为AI Car -高智能互联网汽车?

于是,何小鹏站在了改变前夜。他出身科技互联网,而今更找到了一个新的连接节点,智能化电动汽车。“我们有个大的预测:在更多的大数据、更强的计算能力以及更好的算法组合情况下,AI将改变我们很多地方。所以我相信在未来除了搜索、信息流、摄像头、感知、语音交互、金融,教育等领域,AI巨大的市场将会在自动驾驶领域,互联网和整车的整合。这也是我重新二次创业出发,我想去看看一个互联网人,一个产品经理能不能做出一些不同的事情。”

 

定义“AI +互联网+汽车”

如何对“AI +互联网+汽车”这样的产品定义?何小鹏认为,“AI 能力”是互联网汽车的新标志,在未来判断一台汽车是不是智能汽车,核心在于汽车的自动驾驶和互联网是不是可变化会升级的。用户看到了什么,厂商获得了什么数据,如何利用数据指导汽车硬件和软件的更新迭代?这是互联网最擅长的。所以如何让一个车变成可升级、可运营并且符合这个体系,我认为是智能汽车在未来变化的一个最最基础的要求。

何小鹏在演讲中表示,小鹏汽车的理念是:面向中国年轻互联网用户,以自动驾驶和智能网联为核心差异化,造高智能进化、高颜值、高品质、高性价比的互联网汽车。不同于以销售为导向的定位,何小鹏从产品经理的视角将小鹏汽车“定位到中国最有年轻心态的互联网用户群,把自动驾驶中国化,把互联网中国化,把运营服务体系中国化这是我们最重要的。”

“我们选择了一个很苦、但是很稳健的道路。”4年设计研发,研发团队占比60%,完成小鹏汽车1.0–2.0 (G3) 的迭代升级。为了给消费者更好的产品体验,提供创新的产品功能,1.0量产车在设计、供应链、续航和制造工艺四大层面为G3提供了扎实的迭代基础,使得G3全面升级。

L2.5 级自动驾驶、全场景自动泊车、智能语音交互、手机APP远程控车、太空驾驶座舱、 15.6英寸智能大屏、420KM 等速续航、超级充电服务等一系列亮眼功能集G3于一身。值得一提的是,小鹏汽车将自建充电体系解决里程焦虑。小鹏汽车将在今年建150个超级充电站,未来三年目标做1000个,把北京、上海、广州、深圳一线城市和二线城市建起来,并且把国网、南网、慢充或者比较零散的充电站一起整合起来。这也是所有互联网造车公司里首次提出的一个前瞻性大格局的想法。

 

 

汽车界的小米模式 一体化闭环自主研发

不同于互联网的运营体系,在传统汽车领域的运营广度和深度要加强得多,对于这方面,何小鹏甘之如饴,他说汽车制造领域的挑战和难度真的是既有趣又很难。何小鹏提到,自己在做车的过程中发现两个很有趣的点:第一,做车的深度更广,要考虑供应链、品牌,考虑建点,小鹏汽车今年要在40多座城市设店;第二,挑战非常之高,在融资额、人力规模等各方面都有着非常高的要求。

在对公司未来发展的模式思考上,何小鹏表示小鹏汽车与小米非常相似。小米是在手机的生态里面,把硬件、软件,新的零售、新的运营体系组合在一起。而小鹏汽车想做的是“硬件+软件+数据”一体化闭环自主研发,“一定要把硬件、软件、数据、服务和整个的运营体系做到一体化,在未来才能实现这样一个变化。所以小鹏汽车在未来我们期望做全球的智慧出行运营商和大型的制造商,同时我们一定会把硬件、软件、新零售和运营体系放在一起。”

4月26日 – 28 日,GMIC 北京 2018 在北京国家会议中心召开,大会主题为 “AI”生万物。

 

作为大会的首场峰会,全球人工智能领袖峰会汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向标。这里有人工智能与人类未来的激变;有深度学习三巨匠的巅峰对话;有中美巨头 4 vs 4 的平台布局与战略头部碰撞;还有成长最快的新星公司,为我们揭示最具发展潜力的市场领域。

 

26日上午全球人工智能领袖峰会,创新工场董事长兼 CEO 李开复、Yann LeCun、Michael Jordan、高欣欣针对AI的现状与未来做了圆桌讨论。

 

雷锋网 AI 科技评论根据现场视频及速记内容做了「AI现状与未来」圆桌全文的精编和整理:

LeCun、Jordan、李开复圆桌全文:AI的现状与未来 | GMIC 2018

 

主持人:有请创新工场董事长兼 CEO 李开复、Yann LeCun、Michael Jordan、高欣欣,进行圆桌论坛。

 

主持人 高欣欣:大家好!今年的 GMIC 主题叫做「爱生万物」、「AI 生万物」。人工智能经历了六十多年的发展,随着计算力算法的突破,随着数据的积累。在近几年,在很多行业都激活了全新的场景,带来了全新的价值,引起了世界范围的投入和关注。

可是人工智能作为一个发展中的技术,其实还在演进的过程当中,有所能为,有所不能为,因此还有很多亟待解决的问题。

我们接下来这个环节叫做「AI 的现状和未来」。我们今天的嘉宾都是在人工智能领域,从学术界到产业界重量级的嘉宾。接下来就让我们一起和他们聊聊。

我第一个问题先请问开复老师,他是在 AI 产业界重量级的嘉宾,开复老师我要拜托你一件事,先给我们在场的来宾们一个整体的回答,在你看来,当前人工智能的技术,在一个什么样的现状;而我们中国又在一个什么样的位置和机遇之上呢?

 

创新工场董事长兼 CEO 李开复:谢谢,LeCun 刚才讲得非常精彩,他所描述的也是从学术的角度上来说。我们在过去的五年左右看到了深度学习和相关的技术渗透各种领域,尤其是计算机视觉。从应用的角度来看,我会把人工智能的应用归纳成为四波浪潮,这四波浪潮它应用的方式不太一样。其实在座的每一位每天都在用人工智能。

第一波浪潮就是互联网的 AI 浪潮,也就是说当你每次在淘宝点击的时候,每次在朋友圈点赞的时候,这些数据都被收集起来,成为巨头互联网公司能够更深度地的了解,然后为他提供更好的服务、更贴切的服务,还有变现,这是互联网 AI。

由于互联网的数据量是最大的,我们每天都像小白鼠一样,帮助这些巨头在标注数据,所以今天的 AI 巨头其实和互联网巨头是呈等号的。所以美国的 Google、Facebook、亚马逊、微软还有中国的 BAT 等公司引领第一波浪潮。

第二波浪潮就是谁有大量的价值,谁能把数据拿来变现或者提升商业价值。比如说一个银行用用户的数据降低信用卡的欺诈率或者贷款的还款率,或者是投资的回报率。当然在各种其他的应用,比如说供应链、医疗、学校,其实任何有数据的领域都可以把它商业化,商业化 AI 的浪潮现在正在发生,大部分 AI 公司都是做商业化 AI 的工作,也是一个 To B 的生意。

第三波浪潮就是要收集那些基于视觉、听觉或者其他传感器,收集过去不存在的数据,然后把这些数据变成一个新的应用,甚至是一个新的用户体验。比如说我们看到各种智能音响的语音交互。比如说我们看到更多的摄像头,比如在各个领域里面。比如说在创新工场的前台,我们就放着 Face++,实现了无前台自动开门的功能。当然我们可以把这样一个聪明的计算机视觉+传感器用在各个不同的领域。比如说在无人商店、工厂等等的应用。所以第三波浪潮已经来临,我们会看到更多的传感器、更多的芯片,更多的摄像头布置在周围的各个地方。

第四波浪潮我们叫做自主化、自动化的 AI,这也就是我们科幻片看到的机器人、无人驾驶,还有更聪明的无人飞机等等。那么这个浪潮会彻底颠覆我们出行的习惯,还有我们今天所有的物流系统。然后我们的工厂会慢慢变成熄灯工厂、无人工厂,我们的商店慢慢会变成无人商店,所以第四波浪潮会是非常巨大的。第四波浪潮已经有一些初级的应用出来了,比如说无人驾驶 L1 到 L4 的发展。

这四波浪潮会来得非常迅猛。我们每一天都在使用 AI,未来会应用的更多。

这四波浪潮也给中国带来更多的机会,尤其在互联网上,我们已经占了世界的半壁江山。在视觉方面和传感器方面的应用,我们也发展的非常快。因为我们有海量的数据。在那些比较深入的科技,像无人驾驶方面还是美国领先的。但是中国有数据的优势和强大的政策推动,所以中美两国在未来会保持人工智能领域领先的状况。

 

高欣欣:说的太好了,谢谢开复老师。聊了现状,我们必须要聊聊未来。首先我第一个问题要请教的是 Michael Jordan,大家可能不知道他在人工智能领域是绝对的奠基者和领袖。在最新的博客当中你提到了很多新的东西,你提到了以人为中心的工程科学等等方面的主题,你觉得人工智能的技术将来会是什么样发展的演化过程呢?

 

Michael Jordan:我非常高兴能够来到 GMIC 大会,也非常高兴能见到我的老朋友,LeCun。我是一个学术界的人士,我对整个产业发展也是有很多的关注,对我们来说,我们的原则就是要搭建一个体系,目前我们的原则并不是很多,在四十年代的时候,我们当时就有一个名为化学工程的学科。当时建立了很多的准则、原则,使得我们能够让很多的化工厂,能够以非常合理的规则来进行演化和发展。

但目前,这样一些原则并没有完全的建立,所以体系尚未成熟。现在我们奢望建立的是智能的自动化系统。其实无人驾驶或是其它的应用并不是我们最终的目标,包括我们的银行也好,或者是物流也好,并不是为了“完全自动”,我们真正的目的是要让它更好的实现连接。

现在如果要把这些智能系统称为 AI,我觉得这并不正确。我认为现在还没有出现真正的智能,或者说,我认为我们尚不清楚智能的真正含义。现在我们或许可以从数据中提炼模型实现一些功能。但是它的一些语义或者其他背后的背景和引申的含义等等,这样的智慧和智能还不存在。

因此我们需要每一个体系,每一个系统都达成这种智能。目前并没有这样一个智能的网络,所以我们要实现整个智能,需要整个体系的搭建,而不是单个个体的智能。其实在无人驾驶或者无人商店这些领域,需要它自己自主做出决策。并且一些决定可能还是有先后顺序和优先级别的。有的做决定是同时做出多个决定,在真实世界当中可能我们要做出成千上万个在经济、金融、商业方面的各种决策。

因此,我们可以想象一下,有这样一个提出专家建议的体系,看起来非常智能。它能够通过学习我的一些信息,推荐我看这本书、看这部电影,然后在全世界进行部署,就像今天的阿里巴巴、亚马逊等公司在做的事情。很多时候亚马逊向人们推荐一本书的时候,人们会感觉到“量身定制”的优越性。这些 AI 的技术正在不断的部署到各种日常应用中。

但这也会导致另一种极端:如果系统向所有人推荐了同一家餐厅,那么拥挤不堪的用餐体验并不能让每个人感到高兴;又比如说从机场到市区,系统会告诉所有查询的人哪条路不堵,结果反而让这条原本不堵的路变得拥挤;比如说大家都想去投资股票赚钱,向人们推荐同一个股票。很多时候在建立这个体系的时候,如果向人们推荐的都是同一种内容,可能这个体系就会出现问题,我们必须要负起责任来。我们在搭建这样一个体系的时候,我们考虑的并不是单个的个体智能,而是整个体系和网络。包括数据、决策,包括还有可能出现的错误都要考虑进去。

因此在这个研究当中,它有一些原则性的东西正在不断的涌现。但是这个过程并不完善,有很多概念还需要去完善。我想现有的问题是,我们似乎已经认为人工智能无处不在,但实际上整个体系还需要时间来建立。

比如无人驾驶汽车虽然没有人,但是它的驾驶要真的像人一样在驾驶,而不是说只是一个能做出反应的机器。所以建立一个自动化的体系,真的并不容易。人们可以用人工智能这样一个词来表述这种技术,这并没有问题,但是千万不要夸大。

 

高欣欣:下一个问题我想问一下 Yann LeCun。您曾经讲到过让机器来学常识,这样它能够预测一些问题,并做出可能的回答。您可以再进一步阐述下您的这个想法吗?它和监督式学习、无监督学习和增强学习,它的关联度在哪里呢?

 

Yann LeCun:其实我在整个人工智能的领域,在这方面有很多的想法和交流。当然从学术性的到实际的应用,也有很多路要走。

Facebook 有一些应用的初步尝试,我们希望机器有真正的智能,并搭建起这样一个体系架构。我们希望人工智能可以很好地实时的做相关的事情,很多技术现在还没有到位。很多研究工作实际上已经进行了几十年,但有些目标还没有达成。因为机器要获取大量的知识,它才能够真正实现像人类那样的智能和智慧,并做出很多的预测和判断来做很多的事情。

刚才我们也听到了 Jordan 教授所说的,我们需要建立很多基本的原则才能建立一个体系,让机器达到人类的智能水平。

在我的演讲当中,也强调了监督式和无监督式的学习。这个过程当中可以看到的是,机器它需要有预测能力,它需要通过从不同传感器的信息输入来进行自我的判断和预测,它从多种渠道获取相应的海量数据,来获取类似于人类的先验知识。而无监督式的学习,它给到机器的训练数据是非常少的,那么机器学习的能力就比较有限,因为它所获取的反馈和信息是不足够的。在这个过程当中,我们看到机器与人类的区别是很明显的,这个也是驱动我们下一步研究的动力。

 


 

高欣欣:非常感谢。刚才我们问了这么多技术的问题,我们要问一下关于人工智能产业相关的问题。

下一个问题要请教 Michael Jordan 教授,因为 Michael Jordan 在 2017 年 5 月有一个新的 title,即蚂蚁金服科学智囊团的主席,而且 AI 赋能产业也是今年特别重要的、大家关注的话题。所以我想请问一下 Michael Jordan 先生关于这方面的问题。

Michael Jordan 教授,我的问题是,您曾经讲过机器学习技术对整个产业发展和技术价值的生成有一些重要的作用,你能举例说明一下吗?

 

Michael Jordan:感谢 Yann 刚刚跟我们之间进行的一些交流,所以我们的讨论是非常有意义的。刚提到的一个词是「Red Herring(红鲱鱼) in AI」,但屏幕上的人工智能翻译,翻译的是「Red Hair in the eye」。可能是单词同音的关系,人工智能在语义的理解方面仍然会有一些问题。

的确,人工智能已经经历了六十年的发展,真的可以看到这是一个漫长的历程,包括媒体在内的高度关注也在共同推进它的发展。

其实很多时候,要搭建一个智能的体系,你并不需要对人工智能的所有方面都去了解。人工智能本身是一种计算机科学,但是它如果要与经济实体发生关联,可能会提出更多的要求。

如果在我们的生产者和消费者之间搭建一个体系,这样一种体系的搭建就会生成经济效益,也会与我们前面讲的这些问题相关联。

如果我们向所有的人都推荐同样一个餐厅,那么这个餐厅将会人满为患,大家都不想去太拥挤的餐厅了,那么它的价值在哪里呢?我们的计算机科学怎么样为经济服务?

我认为最好有一个相应的竞价系统。座位是一座一价的方式来进行相应的竞标。比如说我想吸引这里的人过来,我这里的餐厅座位就可以提供 20% 的折扣或者是多少的折扣。因此在这个过程当中,大家都可以去竞价,然后实现座位的合理分配。经过这样的方式,我的餐厅也有很好的上座率。我旁边的竞争对手可以看到这个餐厅已经开了,而且里面已经满座了。这个时候竞争对手就会想,如果我提供更多的折扣,也许能吸引到相应的客户来我这里就餐。

现在我们整个所谓的人工智能体系,并没有考虑这么多,它在做推荐的时候,还是有相应的局限。

我还可以举一些其他的例子,比如说音乐,现在整个音乐市场并不是很完整,虽然有各种各样的人和一起都在做音乐的创作,很多人也在听音乐,但是我们可以看到,很多人并不能从做音乐当中赚钱,它并没有真正的经济效益,怎样去解决这样的问题呢?如何用我们的人工智能技术,实现技术到市场化的转变,使它有商业的价值,能够从中赚钱,可以有相应的数据流,到底是哪些人在听。

比如说可能我的音乐在深圳很流行,因为那边的人既喜欢听我的音乐,又喜欢向他们的亲朋好友推荐我的音乐,这样数据流就很有价值。既然深圳的人很喜欢听我的歌,我就去深圳开一个音乐会,或者去别人的婚宴上唱歌,那么我可以把唱歌的爱好实现商业价值的转换。

通过这样一些数据能创造很多的商业价值,目前很多问题甚至都没有被深思熟虑,这个时候可以挖掘它们的商业价值,这就是我们的人工智能应该实现的一些功能。因此对我来说,这能更好地实现人工智能的价值,也就是让计算机科学更好地为人类造福。

因此,我们也需要一些商业上的人才、经济方面的人才共同跟科学家协作,让人工智能创造更多的商业价值,探索更多的无限可能。

 

高欣欣:刚才 Michael Jordan 谈了很多如何用 AI 建立全新市场,创造全新价值的过程。另外一个维度在 AI 里面,在 AI 产业和企业里面经常是产学研结合得特别好,有很多的 AI 企业都有自己的 AI 研究院,甚至有很多 AI 初创企业都有自己的 AI Lab,这是在人工智能领域特别常见的现象。这个问题我想请教一下 Yann LeCun,现在您在领导 Facebook 的 AI 研究团队,此外你在纽约大学依然有教授的职位,能否请教一下公司的 AI 研究到底该如何开展呢?

 

Yann LeCun:当四年半之前我们在 Facebook 开始相应的研究,之前我在 AT&T 和贝尔实验室工作过,通过开展一些研究,我们可以提前进行企业在 AI 领域的布局。然而,并不是所有的公司都可以做到这一点,对于人工智能而言,因为人工智能的研究会有很多限制,有很多问题仍然没有得到解决。我们必须不断的去进行研究,而且需要去研究自己解决问题。我们会让机器变得更加智能,可以更好的了解人的思想和人的思维的方式,但是,没有任何一家公司或者个人能够独立解决这样一个问题。

另外,企业可以非常容易地与大学进行实践研究方面的合作,比如说我依然在学术界保留职位。我认为在学术界所做的研究是不一样的,高校研究者并不是彼此竞争的关系,他们做的都是自己感兴趣的研究。双方的研究非常互补,我觉得学术界与产业的结合也很完美。大家会看到,在北美、欧洲、亚洲等地会出现越来越多这样的情况,高校的研究者或科学家会在企业或者在学术界都担任要职,这样可以更好的实现学术界和产业之间的交流,我觉得这是现在正在发生的、非常重要的一种变化。

关于产业界的实践研究,通过这种方式你可以吸引最好的科学家,但你必须告诉科学家他要做的是什么,趋势是什么,只有这样科学家他才愿意到这里来研究。科学家的职业发展,实际上也会影响到整个人工智能研究的发展方向,所以你必须让科学家知道你公司里面正在做的是什么,只有这样科学家才可以更好的参与这样的研究。

另外,像 Google、FaceBook 这样的公司,他们投入了很大的精力做人工智能的研发,对他们的品牌来说是好的,也可以吸引更多工程师的人才。我觉得在这方面的投入可以让企业变得更有吸引力,这就是他们为什么投入研究 AI 研究的原因,可以吸引到更多的人才参与到这方面的研究。

 


 

高欣欣:今天上午的最后一个问题,不管你们是做 AI 技术的发展或者是 AI 产业的发展,其实都离不开 AI 人才,其实 AI 人才特别稀缺。

最后开复老师做了一件事情,我觉得特别伟大,特别有意义。开复老师和教育部、北京大学一起发起了一个项目,预计在 2019 年培养数万名的学生。今天上午还有一个专门讲 AI 人才的环节,在这里我们先抛砖引玉,你可不可以先给我们介绍一下 AI 人才计划呢?

 

创新工场董事长兼 CEO 李开复:如果我们分析一下中美之间的优势和劣势,我觉得美国在教育方面有非常强的优势。比如说在座的 Yann LeCun 教授和 Michael Jordan 教授都出自非常优秀的大学,甚至美国前一百名的大学都有非常好的 AI 课程。在国内虽然有非常优质的计算机人才,如果进入了 BAT 他们能学到很好的 AI。但是如果我们要建立起人工智能的金字塔,必须从基层做起,也就是说我们需要在大学毕业的时候就有一定的 AI 基础,怎么做这个事情呢?我们分了三个步骤。

第一个事情,正如欣欣所说的,我们和教育部、北大做一个教师培训,这样不仅仅是中国的前十名大学可以有好的 AI 课程,中国的前一百甚至几百名的大学都能够有 AI 课程,这样学生在读本科的时候就可以接触到 AI 领域。

第二,我们会做一个针对性的培养,把最有潜质成为未来 AI 金字塔顶尖的研究者进行集中培训,我们会请国际大牛和国内大牛对他们进行帮助。我们今年会教 100 位老师,明年会更多,他们可以在三四年之内教几万名学生;除了这几万名学生,我相信有很多刚开始工作的朋友们,还有一些学校还没有开设 AI 的课程的人士,甚至他不是学计算机,而是学数理科或者是文科专业,我们跟公司成立了 AI Challenger的竞赛平台,去年有一万人参加,未来有几十万人参加,这样我们才能把 AI 教育做的更普及。

我觉得中国要从 AI 大国成为 AI 强国的道路上,在教育领域还有比较大的落差。

经过这几个步骤,我们希望这些同学无论是经过线上或者是线下,校内或者是校外的渠道,当他们毕业的时候就已经成为有一些经验的 AI 人才。

 

高欣欣:太有意义了,时间过的真快,我们这个环节要结束了。而技术的美好就是不断刷新着我们对美好生活的体验和想象,让我们永远保持好奇,永远脚踏实地,一起探寻这个美好的新世界,非常感谢李开复老师,谢谢两位教授。

4 月 26 – 28 日,GMIC 北京 2018 在北京国家会议中心召开,大会主题为 “AI”生万物。

作为大会的首场峰会,全球人工智能领袖峰会汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向标。这里有人工智能与人类未来的激变;有深度学习三巨匠的巅峰对话;有中美巨头 4 vs 4 的平台布局与战略头部碰撞;还有成长最快的新星公司,为我们揭示最具发展潜力的市场领域。

作为主会场的开场嘉宾,Facebook 首席 AI 科学家杨立昆( Yann LeCun)通过视频连线做了题为《AI 的最新技术趋势》的演讲。以下是演讲视频完整版:

 

雷锋网 AI 科技评论把演讲内容整理如下:

杨立昆:大家晚上好。我这边是晚上,你们那边应该是上午。非常抱歉我不能亲自到会场上来。我叫杨立昆,来自 Facebook 人工智能研究院以及纽约大学。今天我想讲一下关于深度学习的一些情况,同时也会提及深度学习的未来,以及我们所面临的关于深度学习方面的挑战,即如何让机器变得更加智能。

从监督学习开始

我们看一下今天的 AI 系统,如今所有的应用,不管是影像、声音或者是图像的识别,或者语言间的翻译等,这些内容 AI 都需要通过监督学习来获得。比如说向它展示一些车的图像,告诉它这些都是车,下次再向机器展示车的图像的话,它就会告诉你答案是车。所以你可以看到,监督学习,对于计算机的学习非常重要。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

我们现在的有监督学习,或者说深度有监督学习,就是组合起来一些可以训练的模块,形成端到端的一个学习过程,一端是原始的输入,另一端就可以得到结果。通过这种方式,计算机会更好地了解我们的世界。

实际上这个想法可以回溯到上个世纪八十年代的时候。当时提出的卷积神经网络可以识别图像,同时也有很多其他的应用,比如说可以用于语言处理和语言识别和其他很多的应用。这就是我们如今在使用的一些常见应用的模型雏形。

我们知道神经网络是非常庞大且复杂的,只有在算力很强的计算机上才可以运用。在深度学习变得普遍之前,我们需要确保机器学习的系统可以顺利应用,比如说我们在 2009 年、2010 年在纽约大学的一个合作项目,即利用 ConvNets 进行语义分割,我们可以看到,它能识别图像,能把马路上的建筑、天空以及路上的车和人等等在像素级别上分开。当时的识别技术还算不上非常完美。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

但在几年后,我们可以看到有一些公司利用上述技术做了一些工作,系统可以识别出道路上的车辆和行人,这也是实现智能驾驶的重要组成部分。随着深度学习的发展、网络的深度越来越深,越来越多的人相信深度学习是可以奏效的。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

大家可以看到几种常见的神经网络,比如 VGG、GoogLeNet、ResNet 还有 DenseNet 等,比如说有 100 层或者 180 层的一些人工神经网络。像在 Facebook 中我们会广泛使用深度神经网络来识别图像。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

随着网络深度的不断增加,识别 ImageNet 图像的错误率也在不断下降,现在已经表现得比人还要好。在 ImageNet 上的表现已经太好了,以至我们现在都已经不再把它作为首选的评价标准了 。我们现在也在研究更复杂的问题,不只是识别图像,还要能够进行本地化处理。

 

Mask R-CNN 是我们在 Facebook 人工智能研究院所做的研究,可以看到它的表现非常好,不仅仅可以识别出对应的物体是什么,还可以对图像进行精细的分割。只是部分可见的东西都可以分得清。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

大家可以看到,它可以识别电脑、酒杯、人、桌子,还可以统计它们的数量,而且也可以识别出道路、汽车等。

 

如果五年前让系统来解决这些问题的话,我们当时可能认为需要 10-20 年时间才能达到今天呈现的效果。这个模型也是我们开源的 Dectectron 物体检测平台的一部分,大家可以下载其中的代码,预训练好的模型可以检测 200 多种不同的类别。Facebook 在 AI 方面做研究的方式是,我们不仅仅发布了一些论文,同时连代码也开源出来,这样的话全世界都能更好了解这些成果。

 

当然还包括其他很多项目,在 Facebook,我们利用这样的技术设计了 DensePose,它在一个单一的 GPU 上运行,可以预测密集人体姿态估计,而且系统能够实时运行。这个系统可以追踪很多人的行为,生成视频,而且对姿势的判断也非常准确。此外,它可以实时地生成分片 3D 模型,相应的代码也是开源的。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

当然利用这样的技术不仅仅可以进行图像识别,也可以进行面部识别,还能识别人的行动,甚至可以用来翻译。FairSeq 是 Facebook 在加州所做的研究,我们可以用我们的系统进行翻译工作。在 Facebook 经常有各国语言,采用这种技术可以把一些文字从一种语言翻译到另外一种语言。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

我觉得对于行业来说,进行这样的开发研究将是会是一个非常有用的过程,对于我们研究团队来说,不仅仅要开发对我们公司来说非常有用的技术,同时我们也希望所开发的技术能够引导整个社区,能够解决我们所感兴趣的问题。我们认为 AI 不仅仅会帮助 Facebook 解决问题,同时还会帮助人类解决很多自己无法解决的挑战,所以我们会与我们的科学团队一起朝这方面努力。以下是在过去的几年里, 所发布的一些开源项目,包括像深度学习网络、深度学习框架,还有关于深度学习的应用。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

我刚才讲到,Facebook 每天都会有一些新的应用发布,比如医学影像分析、自动驾驶、语言翻译等等,在科学方面也有很多应用,我们也可以看到,深度学习的广泛应用会进一步推动科学方面的研究,在接下来几年里,我们会看到深度学习会发生更大的变革。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

这是一个 NVIDIA 训练的自动驾驶的 demo 视频,它是用卷积网络做模仿学习。模仿人类驾车。它会识别摄像头拍到的路况,然后把结果映射为方向盘的角度。它可以在郊外的路上连续开几分钟而不需要人的干预。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

可微分编程:深度学习与推理的联姻

我们再来看一下可微分编程。

 

实际上我们可以从另外一个角度来理解深度学习。深度学习并不是一定需要构建一个固定架构的神经网络然后训练,它也可以是写程序代码,但程序代码可以被解释为神经网络。这样的程序里会带有一些参数,然后可以通过训练来优化这些参数,这些参数的最终取值也就取决于训练数据。当然了我们也需要写第二个程序,计算输入关于参数的导数的梯度,就可以往正确的方式调整这些参数的值了,这样动态改变了最终网络的结构,它也就可以适应不同的任务。这就是可微分编程。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

这是几年前所开展的一项典型的工作,Facebook 和纽约大学一起合作的,用记忆模块增强神经网络,网络的结构也就是动态的。这样的做法也会影响未来我们用什么样的工具开发神经网络。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

这是另外一个关于动态计算的例子。如果你要建立一个系统能够回答复杂问题的话,比如下面的这副图中,红色的立方体,是不是要比别的大一些?或者立方体有没有比某个颜色的东西更多?这是几年前 Facebook 和斯坦福大学合作的研究,它的关键思想是,通过循环神经网络 LSTM 输入问题,问题会被编码成向量的形式,然后向量再被另一个网络解码,解码后的结果像是一种程序,程序解释后的结果是几个模块连接形成的计算图。这样最终我们就解答了这个问题。

 

比如对于问题「立方体有没有比黄色的东西更多」,我们首先需要一个立方体的检测器,然后需要检测黄色东西的检测器,分别数出来都有多少,最后对比两个数字得到了结果。动态计算就可以端到端地训练出执行这样任务的程序。决定它的组成结构的也就是用来训练它的数据。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

刚才看到的都是一些已经做到的深度学习成就,那么我们还需要看一下,距离达成「真正的 AI」我们还缺了什么。现在我们已经可以构建出更安全的车辆或者说自动驾驶车辆,我们有更好的医学影像分析、还不错翻译软件、差不多能用的聊天机器人,但我们还做不出来有「常识」的机器人、做不出真正有智慧的个人助理、做不出可以替代洗碗机的管家机器人。我们缺了一些重要的东西。

 

强化学习是我们缺的那块拼图吗?

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

有的人会说,答案就是强化学习。强化学习当然也很有力,但是它只能在游戏的、虚拟的环境里发挥。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

玩 DOOM、下围棋,都没有问题,但是因为强化学习需要很多的尝试,AlphaGo 甚至自我对局了上百万局,这些都是现实世界里做不到的。所以强化学习并不适合解决现实生活中的问题。玩 Atari 游戏需要上百个小时才能玩到人类玩几分钟的水平,学开车就更是要先撞坏很多车才能学会;现实世界里的尝试也没办法加速时间。这都是不可接受的。

 

所以确实我觉得人类和动物的那种学习方式,现在的机器并不具备。

 

机器需要学习常识

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

我们想想婴儿是怎么学习的呢?比如我们给婴儿看左上角的这张图,那个小车漂浮在空中,虽然没有下面没有任何支撑,但是并没有掉下来。不到 6 个月大的婴儿看到这张图片并不会觉得惊讶,但是更大的婴儿已经知道了没有东西支撑的话是会掉下来的,看到这张图片就会很惊讶,像左下角的图这样。我的一位朋友,她是在巴黎工作,她给我们展示了婴儿在每个月分别能学会哪些概念,而且他们也能够了解到一些物理最基本的原理。这是他们在生命的最初几个月学到的一些概念,也就有假说认为这就是「常识」萌芽的时期。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

动物也有一定程度的常识,比如这只幼年的猩猩。我们给它变了个魔术,在杯子里放了东西然后把它变没了。猩猩本来期待着东西还在里面的,当它看到不见了的时候就笑得躺在地上了。这只猩猩就对这个世界有着较为准确的认知模型。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

那么我们需要做的,也就是让机器具备对这个世界的模型,我把这个称作「自我监督学习」或者「预测学习」。机器要尝试预测自己看到的东西的各个方面,这也可能就是能让机器像人类一样高效地学习的关键。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

这种学习主要靠观察,没有监督,和世界只有很少的互动;它们除了接收,还要可以规划和行动。这正是构建自动化机器的关键。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

所以不管下次的变革在哪个点,我觉得它都不会是监督学习,当然也不会是纯强化学习的。它应该会有某种自我监督或者无监督学习。而且也会在这样的变革当中出现一些常识性的学习。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

我总结一下,这也就是我们近期在 Facebook 做的预测学习,学习如何预测、推理以及计划,也就是学习「常识」。它的核心思想是,自动的智能机器人应当有一个内部的世界模型,可以在它做出行动之前自己进行模拟,预知自己的动作的结果。这是一种最优控制中常见的方法,但在机器学习中就不那么常见了。这里我们遇到的问题也就是如何让人工智能学会对世界建模、从而用这个模型帮助自己规划现实世界中的行为。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

预测的时候还需要处理不确定性,在桌子上立一支笔,然后松手,它就会倒下来。我们只确定它会倒下来,但是不确定具体会倒向哪个方向。这种时候我们也就需要对抗性训练,训练模型不只给出一个答案,而是多个可能的答案。这里需要两个模型,一个模型做预测,另一个模型来评判哪些结果还不错、哪些结果是现实世界不太可能发生的。做预测的模型也就要尝试让自己的预测越来越好,让做评判的模型分不清哪些是真的会发生的,哪些只是预测出的结果。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

根据这样的思路,早几年的 GANs 就可以生成卧室的照片。今年 NVIDIA 也可以生成非常逼真的高清明星照片。这个结果非常有趣,下周开幕的 ICLR 会议上就会介绍这篇论文。

 

所以,对抗性训练也就是我们希望可以帮助建立预测机器的方法。预测应当是智慧的核心,我相信能训练出具有预测能力的模型也就能在未来几年中为我们带来大的进步。

 

AI 发展趋势的预测

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

我最后做一下总结。对于 AI 学术研究的趋势,监督学习和强化学习即便不会被取代,也会被自我监督学习和无监督学习大大地增强;学习具有预测能力的模型也会成为未来几年内的研究热点,这能让我们从无模型的强化学习来到基于模型的强化学习以及模仿学习,它们的效率都会提升很多,所需的尝试次数也会少很多。

 

另一件事是,让模型具有推理的能力,但同时还和深度学习是兼容的。就是让深度学习方法可以做符号表示方法可以做的事情,把符号换成了向量,把逻辑变成了可微分的程序操作。目前的固定结构的网络会变成动态的、由数据决定的网络结构。这也会需要在计算方法方面有新的探索,从而成为系统性的问题。深度学习本身我认为也会有一些进化,它们操作的不再是数值或者高维向量,而是操作图结构之类的复杂数据结构;更多的深度学习理论也可能会出现。

 

Yann LeCun图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018

 

在 AI 的技术应用方面,我认为监督学习会变少,更多的会是无监督特征学习、监督微调,这样可以在更多没有充足数据的场景下工作,比如小语种的翻译,只有很少的双语对照语料。我们也会看到新的深度学习框架出现,为动态网络提供编译器,PyTorch 就在尝试向这个方向发展;对于不同框架之间的可协作性,我们也和微软、亚马逊等公司一起合作设计了 ONNX。让神经网络在移动、低功耗设备上做推理也有很多研究,这已经成为了一个非常重要的问题,对于 Facebook 这样的公司来说,每天用户要上传 20 亿张照片,而且每张照片都需要被一系列卷积网络识别,分析不同的信息。这会消耗很多电力,尤其是想要拓展到处理视频等一些别的任务中的话。所以也就需要研究如何在低功耗设备上运行神经网络。现在手机上也已经出现了 GPU 之外的专用深度学习处理器。

 

感谢各位的倾听,我就讲这么多。谢谢。


(感谢雷锋网 AI 科技评论听译)

雷锋网报道链接:https://www.leiphone.com/news/201804/mlmeciEv6i0BGUxd.html

2018年2月8日 —— 人工智能泰斗级人物Geoffrey Hinton、Michael I. Jordan、Yann Lecun,基因测序教父Craig Venter,图灵奖获得者Shafi Goldwasser……这些都是GMIC北京2018大会的确认嘉宾。大咖云集的GMIC大会现已步入倒计时,这个被誉为行业风向标的创新者大会,和以往相比有什么不同,将带给我们怎样的震撼?对号入座,我们应该关注什么?今日,GMIC大会主办方长城会公布了GMIC北京2018大会的会场及展区规划。

 

会议:四大板块 三大支撑

 

GMIC北京2018会场规划

本届GMIC大会共设20个高峰论坛,包括主会场、邀请制会场、垂直分会场以及品牌专场四大板块。整个会议内容采用“1+2+N”的架构,其中“1”代表AI主论坛,体现本届大会全面拥抱AI的决心;“2”为两个前沿峰会,生命科学高峰论坛、全球区块链高峰论坛;“N”代表垂直会场和品牌专场,延续GMIC大会覆盖面广、与行业产业深度结合的优势。

在主论坛方面,GMIC大会一改往年单一主论坛的设置,特设两天不同关注重点、同样重磅的AI主论坛,从平台和算法到企业级AI应用,系列话题,多元探讨,场场精彩。此外,2018年正值GMIC大会十年,主办方还将邀请GMIC舞台十年间出现的商界大咖进行对话,令人备受期待。

垂直分会,GMIC大会的自办会场,今年大会设置十余个分会场,话题涵盖生命科学、区块链、全球化、移动营销、教育、医疗、大文娱、企业级服务、跨界投资等多个议题,与主论坛并行举办·,深度和高度兼顾。

高规格的品牌合作专场是GMIC大会多年来的一大特色。截止至目前,本届GMIC大会确认举办的品牌专场包括:Facebook企业专场、Twitter企业专场,以及“新餐饮,智未来——2018餐饮新连锁趋势峰会”。作为国际最受欢迎的两大社交平台,Facebook和Twitter选择在同一个会议上合作专场,这种情况非常罕见,而这一事实也再次印证了GMIC大会的影响力。

会场简介

全球人工智能领袖峰会:作为大会的首场峰会,全球业界顶尖领袖将在此汇聚,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见。这里有人工智能与人类未来的激辩,深度学习泰斗级人物的巅峰对话,中美巨头 4 vs 4的平台布局与战略头部碰撞,还有成长最快的AI新星公司,为我们揭示最具发展潜力的市场领域。

AI产业化领军者峰会:聚焦人工智能的产业化,邀请中国人工智能规划战略研究负责人,解读“全新一代人工智能发展规划”之下的全新产业机遇与挑战。不同领域的前端企业,将分别围绕互联网AI的平台与生态、企业AI之下的商业新互动、感知AI的技术裂变、自主AI的进阶机会等话题展开讨论。

十年英雄会顶级领袖对话“文谈”:《文谈》十年特别版,每场60分钟,由长城会创始人文厨与GMIC舞台上十年间出现的领袖大咖进行对话。在这里,回顾GMIC十年的历程,同时见证前沿科技领域最新锐、深刻、有趣的思想交锋。

G20闭门峰会:本届大会邀请制顶级峰会,20位来自全球顶尖科技企业的领军人物及世界级人工智能科学家出席,共同探讨、展望未来十年人工智能行业发展的重大机遇,引领时代变革。

生命科学高峰论坛:人工智能的相关技术发展将带动生命科学迈进全新的时代,也必将引爆一个巨大的市场。生命科学论坛将探讨关于精准医疗、基因编译技、癌症治疗、脑科学等相关的前沿话题。

全球区块链高峰论坛:共识机制、资产确权、智能合约等是区块链给人类本世纪最伟大的贡献。从8年前到现在,经过2次巨大更新,而未来的8年,区块链将全面与人类世界的所有商业组织融合。本次峰会将邀请全球顶尖区块链公司,未来的公链平台,给开发者带来区块链世纪的入门一课。

来自硅谷的洞见 (AI公开课):将邀请来自Facebook、英伟达、亚马逊、OpenAI、卡耐基梅隆大学、斯坦福大学、加州大学比克利分校、南加州大学的全球顶尖人工智能专家零距离授课。课程涵盖高含金量主题演讲以及实战演练培训,内容包括数据科学、机器学习、深度学习、数据挖掘、自动驾驶等,传播全球最领先的技术,破解学习路线。

全球创新硬件产品秀(Tech Show):汇聚世界级的前沿科技产品DEMO,涵盖了智慧城市、智慧家庭、AR/VR、机器人、医疗、教育、安防、农业、国防等众多领域。部分技术成果是在全球范围或全国范围内首次发布,突破未知,超越想象,带你走进未来。

全球化峰会:人工智能技术的发展为中国科技企业在全球竞争中弯道超车带来机遇。摩拜单车落地日本、抖音霸占日本app store视频下载排行榜首位,中国科技企业走出国门对外输出模式和技术的时代到来了。全球化峰会旨在帮助从业者洞悉海外市场需求的机会,解读海外用户特征,释放企业优势,提供一个与成功出海先行者交流经验的平台。

全球品牌数字营销峰会:新消费环境下以用户为本的新兴广告模式,融合了最新的技术,最潮最In的创意,以及包括大数据、人工智能等应用。此次峰会将汇聚企业品牌主、营销行业人士以及技术研究人员,共同探讨新技术颠覆传统营销的N种可能。

G-Startup创新创业大赛:长城会在GMIC期间举办的全球性创业大赛活动,旨在寻找、帮助最具创新力的早期创业项目迅速成长。自2010年至今,每年都会吸引上千来自全球各地的优秀创业团队参与,选出兼具全球视野和创新精神的早期团队,并为其提供超过100万美元的投资;并有来自全球的投资者,行业领军企业的指导,帮助创业者实现改变世界的梦想。

AI+企业级服务及应用峰会:重点聚焦云计算、云存储及企业级应用。技术迭代和经济结构的变化,正在引发巨大的变革。以云计算和SaaS为代表的互联网架构已经迅速解构了企业中依托于私有服务器的传统计算架构。强运算和大数据时代,如何利用好云与数据服务,助力企业更精准的决策、更高效的运营。

AI+未来大文娱高峰论坛:涉及游戏、音乐、IP、内容流量(娱乐、直播等)等相关产业。文娱产业是民众生活渗透率最高,市场规模最大,科技变革最快的领域,也是人工智能时代人类智慧的最后高地。本论坛强调人工智能时代下,技术如何驱动生产,变革娱乐的话题。

AI时代教育峰会:聚焦人工智能与教育的碰撞,基于计算机和互联网技术的“人工智能”开始加速发力,教育、学校、教学这些支撑人类素质成长的领域,应该如何改变才能应对新形势?伴随AI技术的爆发,又会产生哪些全新的教育产品、教育方式?AI将再次引爆巨大的教育市场,带来无限想象。

未来零售峰会:将展现新零售时代的变迁,不仅是线上线下的融合,更是以互联网和云计算、人工智能及大数据等技术为驱动的模式创新,创新技术把全球的“人、货、场”链接起来,重构消费体验,重塑零售价值,未来零售峰会将深入探讨新零售时代下,线上线下的融合、变革、消费升级、产业链构建、技术创新、场景革命等话题,探寻新消费时代的下一个万亿市场。

跨界投资峰会:跨界风险投资峰会是面向风险投资家、天使投资人和企业合伙人进行的一次邀请制会议。会上从业者将有机会与世界各国的投资人进行深入、坦诚的讨论。

海外热点市场洞察:依托GMIC全球平台,将海外市场先人一步送到中国投资家、企业家面前。本次大会设置以色列、印度、硅谷、日本四个全球最热点创新区域的项目对接专场。从各海外市场筛选出十大A轮以上优质代表项目,带到中国企业及投资人面签,加速推动企业发展和全球化脚步。

展区:22,000平方米,全新参展体验
GMIC展览区将设在国家会议中心一层,占地22,000平方米,与会议同时开放。作为GMIC大会的重要板块,展览区是中外参展品牌和企业集中展示的最佳平台。2017年,GMIC展区吸引了腾讯、高通、微博、滴滴出行、雷克萨斯、福田、Google、荣耀、华星光电、赤子城、努比亚、科大讯飞、有米科技、竹间智能、个推等行业巨擘和新锐企业代表参与,更有法国、韩国、以色列、美国等国家展团参与。

GMIC北京2018展区规划

与往届相比,今年的展览区按照主题进行划分,共设置11个主题展区,与会议内容相呼应,还设置了完善的商务洽谈区、互动展区和休息区,为观众提供更好的参展体验。主题展区包括:

 

GMIC 北京 2018发布会全程回顾视频

 

2018年1月17日 —— GMIC大会主办方长城会(GWC)今日在北京举办了以“我们的十年”为主题的GMIC北京2018启动发布会暨长城会十周年会员年会。长城会创始人兼董事长文厨奉献了一场与众不同的发布会,以12个GMIC的真实故事为线索,讲述了GMIC大会的“过去与未来”。文厨向全球吉米客(GMICer)及所有支持过长城会的人致以感谢,特别提及了包括俞永福、刘斌在内的8位创始会员,以及长城会前董事长雷军。GMIC北京2018大会将于年4月26日-28日在北京国家会议中心拉开帷幕。大会主题为:“AI”生万物,谐音爱生万物,寓意科学技术要有人文的温度,机器有爱,真“芯”英雄。

本届大会将全面拥抱人工智能,一改往年单一主论坛的设置,特设两天行业领袖峰会,从人工智能研究领域的最新进展到企业AI的应用与商业新互动探讨,全力打造人工智能发展的新高地。此外,还将同期举办近20个垂直论坛与品牌专场,以及为期三天、面积达22,000平方米的高新技术与产品展览区。

发布会上,长城会宣布了本届GMIC 大会的九大TOP合作伙伴,包括小鹏汽车、钉钉、小米、百度、新浪、腾讯、猎豹移动、滴滴出行、高通。长城会CEO郝义,与钉钉副总裁兼新来往负责人王强宇、小鹏汽车代表,共同启动GMIC北京2018大会。

 

图说:王强宇介绍钉钉与长城会合作由来

为打破时空的界限,实现永不落幕的GMIC,长城会携手阿里钉钉打造了“會神”——创新的移动端会议管理平台。“會神”取自“聚精会神”, 是GMIC认真打造会议品牌的精神内核。“會神”的出现,将助力GMIC实现两个重大的突破:“内容在线化”和“人员关系在线化”。

“内容在线化”,借助會神平台,GMIC过往十年的精品内容可以实现随时随地调取观看。“人员关系在线化”,这项功能使得“永不落幕的GMIC”成为可能。依托“會神”的“找人”功能,真正让所有参与GMIC的人,有需求的人能够找到彼此,建立真正的连接,线上的GMIC将永不落幕。

以下是文厨演讲全文记录:

GMIC北京2018启动发布会
演讲人 | 长城会创始人、董事长文厨

欢迎各位吉米客(GMICer)来到GMIC北京2018启动发布会!

2013年,我们的一位大学生志愿者给我们GMIC参与来宾起的名字。她说可以叫做吉米客,吉米客是地球上最酷的一群人,比黑客和极客更酷。所以我们今天在座的和线上通过直播观看的吉米客,我们这些最酷的人,正在通过最酷的方式改变世界!

GMIC大会创办已经十年了,发布会也做了十年了。今天我想做一些不一样的事情,做一次不一样的发布会,作为世界小邮差,我就讲故事吧!

GMIC10年的12个小故事
 

故事一
不取真经,不回东土大唐
 


十年前,也就是2008年,日本在全球移动互联网领域领先全球,已经出现了像GREE、DeNA和mixi这样的独角兽公司,我们深受鼓舞,很想去日本学习先进的经验。

2008年3月27日,我和几位朋友来去日本取真经,却遭到了闭门羹,连见面的机会都没有。我建议和业内其他有志的创业者一同发力,解决交流的问题,于是长城会横空出世了。

我们有8位创始会员。当时俞永福的UC Web刚刚拿到了100万美元的融资额。

最终,我们还是通过努力,成功翻过了中日互联网企业界的信任的高墙。

故事二
夏野刚:跨越长城,走向世界
 


后来我遇到了夏野刚,他在日本科技行业德高望重,他一手打造了iMode。他后来参加了我们在日本举办的交流会,愿意为我们做信任背书,还出任长城会日本会长。

情况几乎在一夜间发生了逆转,在当天晚上,日本互联网界最具影响力的企业家,包括GREE、DeNA和mixi的领导者都来到了我们的晚餐会上。夏野刚说告诉大家:“我被这个中国年轻人的诚意所打动,我决定帮助他“,他说,中日两国移动互联网行业需要多交流合作,而且要以大局为重,以发展的眼光看到国际交流合作。

故事三
硅谷故事
 


时间很快到了2011,那时,iPhone和谷歌安卓的诞生地硅谷成为了全球移动互联网的引领者,我希望可以敲开硅谷的大门,像在日本一样,向大咖们交流学习。结果,我的签证被拒三次,到了硅谷之后,情况更加艰难,我只能一家家去敲门。

最终,我还是成功地将GMIC大会办到了硅谷。结果DST Global的创始人Yuri Milner、YC联合创始人Paul Graham、LinkedIn的联合创始人Reid Hoffman、Snapchat联合创始人Evan Spiegel、Airbnb的联合创始人Brian Chesky都参加了我们在硅谷的活动,连Mark Zuckerberg也来了。

故事四
傅盛的GMIC
 


傅盛是我的好朋友,我们一起走过很多国家。

他很用心,在GMIC硅谷站,与做工具软件的开发者一家家聊,在交流中,他得到了灵感,于是开始琢磨:硅谷几十人的团队可以做出下载量很高的工具,如果会到国内组织200人做一款工具,也一定回火。回国之后,他做了清理大师,结果两年就在纳斯达克上市了。

傅盛2013年与我去硅谷的时候,还需要我给他做翻译,虽然我号称英语三板斧:“How are you”,“Thank you”,“Byebye”,如今他已经可以与前任美国副总统戈尔直接对话了。这个细节可以看出,他的国际化视野已经很高了。

这样的例子,在长城会的会员网络中还有很多很多,我们为我们的会员们感到自豪!

故事五
滴滴:第三名
 


滴滴现在是解决出行的世界级公司,当年可是长城会G-Startup Worldwide全球创新创业大赛的第三名。程维在与Uber合并之前,就要走全球化的道路,于是我带着他去了硅谷。

我们计划去硅谷拜访Elon Musk,结果他不在,后来有个VP说愿意见我们,结果临时也出差了。最后我们在特斯拉看了个样车就离开了。程维至今见到我,都拿这件事调侃我。

历史往往很幽默,现在滴滴的市值实际上已经超越了特斯拉,这也让长城会的会员们感到很自豪!

故事六
Behind China 5 Years
 


在GMIC上,也有很多国外的热血青年,有一次,一个叫做Vijay Sharma的印度年轻人抓住了我,我后来喜欢叫他维嘉。他对我说,他对GMIC大会的感情无法用言语表达。这是因为,他很早参与GMIC大会,听了时任阿里巴巴CTO王坚的演讲,受到很大启发,我们一位印度同事二话不说,就把他介绍给了王坚。

后来王坚直接把他送到了马云的面前,最终马云为他的创业项目Paytm投资了5亿美元,这个只有初中学历、连英语都是自学的年轻人从此一飞冲天,成为了印度版马云。他后来连续5年参与支持GMIC大会,并认为印度Behind China 5 years,他还在印度大力推动当地创业者参与GMIC,向中国学习先进的经验。

GMIC一直源源不断地向全世界输出中国的移动互联网成功经验。

故事七
刘斌:首任会长
 


刘斌是易查的创始人,长城会的创始与他的推动、支持密不可分。

当年,我是个无房产、无车、无存款的“三无人员“,想去日本,但苦于签证搞不下来。申请日本与美国签证的时候多次被拒。后来,刘斌为我出了商务签证。没有他的帮助,我就进不了日本,也就没有长城会后来的故事了。

现在本着对历史,对人民负责的态度,我向全世界宣布他是首任会长,我也非常感谢他在担任会长的一年内给到长城会的帮助。

故事八
雷军:5亿美金的价值
 


这张照片是林斌为我们俩拍的,当时我们在特斯拉的门口,等待钢铁侠马斯克的接见。与马斯克长谈之后,雷总感叹道:和Elon Musk比起来,我们干的好像都是别人能干的事情,但他干的别人想都想不到。

我特别感谢雷总,他是长城会第一任投资人,今天可以揭秘,他为我们投资了30万人民币,那是我人生中最大的一笔钱。在担任长城会会长三年期间,雷总为推介长城会付出了极大的心血。我们在硅谷期间,他曾累到在车上睡着。

雷总还是YY的董事长,当时YY价值5亿美金,但雷总告诉我,在长城会上付出的心血远远大于那5亿美金的价值。

十年过去了,我突然想到,雷总和小米的故事,是长城会十年历史中,最传奇的故事。雷总还在担任长城会会长期间,创立了小米,据媒体报道,小米今天的市值已经超过2000亿美金。我们非常感恩雷总一路的支持与厚爱!

故事九
大家的GMIC十年
 


回顾过去的十年,我有幸见证了一个又一个的传奇,以及移动互联网时代的波澜壮阔。我们也有几十万的参会者来到GMIC,GMIC的十年,不仅属于站在舞台中央的吉米客,GMIC也属于坐在舞台下,站在舞台边,在会场周围和外围的工作人员和志愿者,和我长城会的同事们。过去的十年,是大家共同打造了GMIC,共同成就了GMIC。

故事十
文心雕龙
 


站在10年的交汇口,我在思考下一个10年。“文心雕龙“是文学评论家刘勰的重要作品,这也与另外一个大神级人物——张小龙密不可分。

我曾南下广州与小龙夜谈,他建议,我应该把长城会的内容沉淀下来,每位GMIC大咖如果可以推荐一本书,这不是很好的内容吗?所以,我回来后马上做了一个微信公号:文心雕龙,文代表文厨,龙代表张小龙。

后来估计张小龙从中获得灵感,自己操刀做了微信读书,现在倒是很火。这个事情让我开始思考一个问题:GMIC的内容如何在线沉淀。

故事十一
永不落幕的GMIC
 


我平时比较喜欢写千字文,主要写我周游列国的故事。我的千字文有很多重量级的粉丝,比如陆奇、程维。有一次我思考之后,写了一篇千字文,思考如何做永不落幕的GMIC,当时的千字文标题就叫會神。

后来无招看到了这篇千字文后,说他可以帮助我,他是产品大神,我当然相信他的判断。后来我就在杭州隐居,经常与大神无招夜里聊到3点钟,深入、详细分析如何打造永不落幕的GMIC。于是我们现在推出了會神。

在會神里面,参与过GMIC的吉米客们重新连接在一起,他们在这里可以找到地球上任何一个参与GMIC大会的吉米客同伴,一同经历、体验GMIC北京2018大会,总之,会神将成为全球吉米客的新家。

故事十二
會神,聚精会神
 


转眼间,10年过去了,站在交叉口,我开始思考未来10年。于是,2015年,我为自己制定了一个探索小目标:找到世界上10位80多岁的长者去学习和请教。GMIC给了我这样的机会,让我不断开拓自己的认知边界。

通过GMIC台北大会,我有幸向已故著名诗人余光中请教,他告诉我不管是像丘吉尔那样的政治家,还是巴赫那样的音乐家,或者其他领域的伟人,都需要想象力来驱动。

2016年,在硅谷,我与TED大会的创始人Richard Wurman畅谈,他告诉了我,当你尊重内心的渴望,用心全身投入,聚精会神,才能办出穿透人心,打动人的会。

而与物理学家霍金的一席对谈让我又将自己做的事情提升到了全新的高度,他提醒我要站在全人类的高度做些事情了,所以我发起了“科学复兴“运动。

GMIC记录了全球移动互联网激荡人心的10年,未来會神会永久性记录未来。互联网的弄潮儿终究会被历史淹没,但我相信會神永生。

“AI”生万物
 


GMIC 2018大会的主视觉,它可大有来头。


现在我来揭晓谜底,左边是这张图的原图。右面是我们专门请人工智能画出来的图。

我们不怕机器像人一样思考,我们担心人像机器一样思考。所以我们选择了这样一幅充满人文气息的画,作为本次大会的主视觉。

真“AI”委员会
 


这是我们的重磅推出的顾问委员会,我们坚信,AI是未来的方向,未来属于AI。

春江水暖鸭先知
 


硅谷大咖Reid Hoffman、YC的Sam Altman等都在花大量时间研究AI。陆奇曾告诉了我他对AI领域,中国的机会的判断,未来中国在图像识别、无人驾驶、癌症攻克方面会迎来新的机会。

大神云集
 


全球顶尖的AI科学家,企业家,投资家,专家会云集在GMIC北京2018大会上,以全新的高度带来一次有关AI的激辩。

一夜之间,100,000吉米客空降GMIC
 

会神+GMIC大会=OMO
 


大部分的会,线上只有内容,线下又是传统的会。今年GMIC北京大会,通过跟会神结合,第一次实现了线上和线下融合的办会。Online Merges Offline。线上可以约人,可以看展,可以看直播,线下的来到大会的吉米客,通过人脸识别和关系链沉淀,可以整合到线上。

九大TOP合作伙伴
 


我们非常感谢我们的Top合作伙伴百度、猎豹移动、滴滴出行、高通、新浪、腾讯、小米,感谢你们对GMIC品牌的认可与大力支持。同时也非常感谢我们新晋的Top合作伙伴小鹏汽车、阿里巴巴/钉钉,感谢你们!

赠书
 


最后,我给大家每人赠送了一本书,这本书名叫《不東》,就是开头讲的不取真经,不回东土大唐的意思,它很特别,关键是买不到。这是十年来,我在世界各地办GMIC大会的故事,你今天听我讲的不过瘾,还可以回家继续读书里的故事。

2018年1月29日 —— 近日,GMIC全球移动互联网大会主办方长城会(GWC)在北京举办了以“我们的十年”为主题的GMIC北京2018启动发布会暨长城会会员年会。长城会CEO郝义发布了“科学复兴百城计划”,并与首批战略合作伙伴:前海科创投控股有限公司(简称前海科创投)、新兴集团、浦发硅谷银行、青岛国家高新技术产业开发区(简称青岛高新区)进行了现场签约。

签约现场:长城会携手四大战略合作伙伴推动“科学复兴”

成立于2008年,长城会致力于打造极具影响力的全球创新者平台。凭借遍布全球的会员网络和以GMIC为代表的行业会议平台,长城会积极推动移动互联网领域企业之间以及跨界的交流、分享与商务合作。

2018年,正值GMIC大会举办十年,同时也是长城会成立十周年。长城会创始人兼董事长文厨以“文谈”形式,邀请长城会会员分享自己在创业、投资方面的心得感悟,以及对互联网汽车、区块链等重点赛道的看法。

前海管理局副局长王焱侠、前海科创投董事长倪勇、新兴集团总经理刘昆、新兴集团战略科技发展部总经理刘卫、硅谷银行亚洲总裁、浦发硅谷银行行长蒋德Dave Jones、青岛高新区局长朴志刚、青岛掌控传媒总经理杨家波、阿里巴巴合伙人俞永福、小鹏汽车CMO熊青云、阿里巴巴钉钉副总裁&新来往负责人王强宇、荔枝FM创始人兼CEO赖奕龙、完美世界CEO萧泓、君联资本董事总经理刘泽辉、华平投资SVP林志红、红杉资本合伙人胡启林等近200名嘉宾及会员代表出席。作为长城会创始会员代表,俞永福,王强宇、赖奕龙、快拍物联董事长、溯源链创始人王鹏飞、当乐网CEO肖永泉荣获长城会十周年贡献奖。

从左到右:王鹏飞、文厨、俞永福,赖奕龙、王强宇
他们作为创始会员代表,荣获长城会十周年贡献奖

谈及未来十年的发展方向,长城会CEO郝义重点介绍了“科学复兴”战略的落地情况以及最新推出的“百城计划”,并代表长城会与四大战略合作伙伴举行了现场签约。作为“科学复兴百城计划”首批落地的重量级的合作伙伴,前海科创投、新兴集团、硅谷银行、青岛掌控传媒将共同推动科学成果转化和产业化。

“科学复兴”是长城会提出的战略计划,其核心在于让看似遥远、缥缈的科学落地,并快速实现产业化。同时,长城会希望通过倡导“科学复兴”,在商业过载的时代,用一种科学的价值观来面对未来的科技创新,用更纯粹的心态去引领科技,引领社会向前发展。

从2016年首届G-Summit全球科学创新峰会开始,长城会的“科学复兴”道路正式起步,到如今已经留下了一连串的足迹,这个概念被带到了以色列、东京、硅谷,得到了包括霍金、李开复、张宏江、张亚勤、Tom Mitchell、张首晟、鲁白、王坚在内的顶级科学家、企业家的支持。

经过一年时间的筹备,长城会正式推出了“科学复兴百城计划”。据郝义介绍,百城计划旨在连接全球的一百位顶尖的科学家,一百个顶尖的投资机构,一百个呼唤科学的城市和一百位市长、书记、领导,实现联动,创造强大的“科学复兴”力量。在计划推出后的半年时间内,“科学复兴百城计划”得到了社会各界的积极响应,并迎来了首批合作伙伴。

前海科创投董事长倪勇(右)与长城会CEO郝义(左)进行签约

前海科创投是深圳市前海管理局全资直属企业,通过聚焦科创产业空间运营、高端科技专业服务、科创及文创产业投资等核心业务,努力打造前海科创产业投资运营服务平台,快速推动前海科技创新产业集聚发展。

前海管理局负责前海深港现代服务业合作区(以下简称前海合作区)的开发建设、运营管理、招商引资、制度创新、综合协调等工作。前海合作区定位为未来整个珠三角的“曼哈顿”,粤港澳大湾区的核心引擎。前海合作区将侧重区域合作,大力加强科技创新,重点发展创新金融、现代物流、信息及科技服务和其他专业服务。

前海依托区位优势以及深港合作的未来发展亮点,在全方位发展的时期,与长城会战略合作。依托前海科创投公司,共同推动“科学复兴”,聚焦科学科技板块,极力促进科技带动产业、带动区域发展,打造科技及创新的桥头堡,吸纳创新人才和企业,搭建起中国与国际接轨的桥梁。

新兴集团战略科技发展部总经理刘卫(右)与长城会CEO郝义(左)进行签约

中国新兴(集团)总公司于1989年经国务院批准成立,为全军最大的企业集团。1998年底,新兴集团与军队脱钩重组,2009年10月,新兴集团战略重组整体并入中国通用技术(集团)控股有限责任公司,公司三大主营业务包括建筑地产、贸易物流、医药制造,为国家重点工程、国防军后勤、国防交通等领域的建设和发展做出了突出贡献。

新兴集团在国家和军队重点工程建设上具有独特的优势,具有国务院、中央军委授予的军需后勤装备出口专营权,是国家军援、军贸任务的重点承担单位、国家和军队特殊装备进口任务的重点承担单位、以及国家军事交通运输战略预备保障单位。

浦发硅谷银行行长Dave Jones(右)与长城会CEO郝义(左)进行签约

浦发硅谷银行(SSVB)是中国第一家中美合资银行,由美国硅谷银行与上海浦东发展银行合资建立,也是一家只为中国科创而集聚共享的新锐银行。作为中国首家科技银行,浦发硅谷银行沿袭了硅谷银行30多年来独一无二的经营模式——专注科技创新领域,通过贯穿创新领域价值链的服务降低投资创业风险,为不同阶段的科技创新企业提供差异化的银行服务、帮助企业拓展业务、管理资金、增长收益,并打造创新生态系统。

青岛高新区局长朴志刚(右)与长城会CEO郝义(左)进行签约

青岛高新区是1992年5月经国务院批准设立的国家级高新区。青岛高新区自成立以来坚持向高端聚焦、向国际化聚焦、向市场份额大的行业聚焦,进一步优化提升产业方向,实施软件信息产业工程、医疗医药产业工程、智能制造与新材料产业工程、金融业工程、互联网产业工程、高端服务业发展工程等六大产业发展工程。六大产业全部获批国家级特色产业示范基地,“新兴产业组织创新示范工程”被科技部列入“创业中国”行动计划。在创新创业领域,青岛高新区搭建了专业孵化平台、集成创新平台、研发服务平台、人才发展平台、科技金融平台等五个平台。

“科学复兴百城计划”的最终目标在全球100个城市里孵化出代表未来的100个超级独角兽。郝义表示,这个项目需要全社会的力量,不仅是政府机构,更需要全球的科学家,企业和资本的助力。“科学复兴百城计划”将是长城会一个全新的落地发展项目及发展方向,未来一年长城会将以GMIC大会的“AI”生万物主题为首,继续发展和拓宽“科学复兴”之路,引领科学成果的转化落地和产业化。

人工智能奠基人Geoffrey Hinton、Michael I. Jordan、
Yann Lecun,基因测序教父Craig Venter等顶级嘉宾确认

2018年2月9日 —— GMIC全球移动互联网大会将于2018年4月26日-28日在北京国家会议中心拉开帷幕。本届大会以“AI生万物”为主题,谐音爱生万物,寓意科学技术要有人文的温度,机器有爱,真“芯”英雄。

主办方近日公布了最新确认的嘉宾名单,共计9位,他们分别是(以下排名不分先后):

 

 

至此,已有39名顶尖科学家、企业领袖及投资人确认参加本届GMIC大会,全名单如下(以下排名不分先后):

 

 

部分嘉宾介绍

Geoffrey Hinton:人工智能三位奠基人之一

Geoffrey Hinton(杰弗里·辛顿),一位英国出生的计算机学家和心理学家,以其在神经网络方面的贡献闻名,是一位将“深度学习”从边缘课题变成现如今被网络巨头们仰赖的核心技术的伟大学者,被誉为人工智能领域的三位奠基人之一。Hinton是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者,目前任职于多伦多大学与Google。早在30年前,Hinton就已经在深度学习领域留下了自己的烙印。

Michael I. Jordan:人工智能领域“根目录”

Michael I. Jordan(迈克尔·欧文·乔丹)教授,是加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系和统计系杰出教授,是美国国家科学院、美国国家工程院、美国艺术与科学院三院院士,是机器学习领域唯一获此成就的科学家。2016年,他被Semantic Scholar评为“最具影响力的计算机科学家”。

Jordan教授在机器学习及统计学领域具有30年的研究经验,被誉为人工智能领域的“根目录”人物。他的学生桃李满天下,如深度学习领域权威Yoshua Bengio、贝叶斯学习领域权威Zoubin Ghahramani、前百度首席科学家吴恩达等。  2017年5月,他受邀成为蚂蚁金服科学智囊团主席、蚂蚁金服首位技术顾问,被中国媒体誉为“中国科技公司邀请到的‘最强外脑’”。

Yann Lecun:卷积神经网络发明者

当今世界人工智能领域,Yann LeCun(杨立昆)被业内奉为“神一样的人物”,他是卷积神经网络的发明者、Facebook首席AI科学家,纽约大学终身教授,与Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并成为“深度学习三巨头”。

LeCun在20世纪80年代提出“人工神经网络”,但后来该理论一度被认为过时,他本人甚至被拒绝参加学术会议。但LeCun一直坚持,他的导师Hinton曾评价说:“LeCun高举着火炬,冲过了最黑暗的时代。”

Lecun创立的卷积网络模型,被广泛地应用于计算机视觉和语音识别应用里,也因此他被称为卷积网络之父。LeCun在2013年加盟Facebook并组建FAIR,从此以后,深度学习才慢慢热起来。但是,LeCun仍像研究员一样工作,他不仅保留了纽约大学的教职,而且FAIR的整体研究也更偏学术化。

Craig Venter:他创造出了世上第一个人工合成的生命体

Craig Venter(克莱格.文特尔),生物学界的传奇人物,被誉为“科学狂人”、人类基因组计划之父。前半生还是学渣的他,后半生却组建公司挑战美国投资30亿美元、集合6国科学家的“人类基因组计划(HGP)”,率先提出一种全新的基因测序技术“霰弹枪法”,在一年内解开了10万个碱基的编码,速度远超其他人。后来Venter受邀加入HGP项目,短短3年内,人类基因组计划完成了90%的基因测定。2000年,原定于2005年完成的人类基因组计划基因草图完成。

2010年,Venter宣布创造出世界第一个完全由人类通过化学的方法合成的生命体,“辛西娅”(Synthia,意为“人造儿”),造成了生物学界的巨大轰动。该研究成果的重要意义与克隆羊“多莉”并肩,被认为是推动生命科学发展的两个标杆式里程碑事件。

Shafi Goldwasser:图灵奖获得者

Shafi Goldwasser(沙菲·戈德瓦塞尔),麻省理工机电工程与计算机科学系的RSA教授,密码学和信息安全小组的共同领导者,也是计算小组、计算机理论小组和人工智能实验室复杂性理论小组的成员之一。同时她还是以色列魏茨曼科学研究所(Weizmann Institute of Science)计的算机科学与应用数学教授。因在线交易安全性方面的开拓性成果,Goldwasser获得了2012年的图灵奖。ACM称,科学家Shafi Goldwasser和Silvio Micali被公认为 “奠定了现代密码学理论的基础”,而这引发了当今安全技术的发展,比如加密和数字签名。

何小鹏:摘掉行业“PPT造车”帽子的第一人

作为“造车新势力”之一的小鹏汽车,近期在香港宣布启动总额22亿元的B轮融资,并获得阿里巴巴集团、富士康和IDG资本的联合领投支持。至此,小鹏汽车从资本市场融得的资金已超过50亿元。

作为聚光灯下的宠儿,何小鹏所带领的小鹏汽车终于让互联网造车走出PPT阴影,完成从虚拟到现实,在中国近几年涌起的互联网造车新势力中正式登上汽车的大舞台。今年1月,小鹏汽车第一款量产上市车型G3举行了全球首发仪式。据悉,G3将在2018年上市,并计划于年内交付。

赵明:开启“AI手机”元年

不久前,荣耀发布了第一款面向全球的人工智能手机荣耀V10,将AI手机革命带到了欧美市场,使得人工智能手机成为业界热点。荣耀总裁赵明指出,人工智能在手机上的应用是继乔布斯发明智能手机之后,下一个具有里程碑意义的事件。作为第一个吃“AI”螃蟹的手机品牌,荣耀愿意冲在前面为整个行业破风,从而加快手机及互联网行业AI化的进程,带动整个生态链的发展。

第十届GMIC大会将全面拥抱人工智能,特设两天行业领袖峰会,从人工智能研究领域的最新进展到企业AI的应用与商业新互动探讨,全力打造人工智能发展的新高地。此外,本届大会还将同期举办生命科学高峰论坛、全球区块链高峰论坛、Facebook企业专场、Twitter企业专场等20个垂直论坛与品牌专场,以及为期三天、面积达22,000平方米的高新技术与产品展览区。

目前,GMIC 北京 2018的招商、演讲申请渠道已经开通,欢迎咨询,在这个连接世界的舞台上,和最有可能改变世界的人一起,为“AI”发声!

 

亲爱的吉米客(GMICer):

 

此时的我,在中国杭州西湖边写这封邀请信,于我而言,西湖和日本富士山脚下的河口湖、硅谷的湾区一样,都是这个世界上最美的地方。我总是假设,在最美的地方才能写出最美的文字,以最美的心情写这封信,这份邀请或许才美?

 

说起来,我在西湖“隐居”已过十日,除去硅谷和北京的家,这几年我很少在一个地方停留这么久。这次我们“科学复兴”百城宣言来杭州,我同时有一个重要任务,为我们明年十年大庆的GMIC 北京 2018 大会打造一个秘密武器“會神”。

 

事情缘起我的一篇千字文《會神》,谈得是我想聚精会神地办会,体验一种极致的状态。钉钉的CEO无招看到后对我说,文厨你应该让GMIC每天都开起来,而不是每年只集中在那几天开会,我可以帮助你。这话要是别人说说,我也就听听,但无招和我颇为投缘,我每次来杭州都是彻夜长谈,私交甚笃,他也是我心目中的国内顶尖几位产品经理之一。为此,我决定试一试,和钉钉团队一起开发为GMIC 北京 2018 大会度身打造的“會神”项目。

 

一、永不落幕的GMIC

自GMIC创办以来,有件事一直困扰着我们,大会的热度随着几天大会的结束而结束。现在我们想借助“會神”,让GMIC参会人员在线和会议内容在线。在此基础上,打造“永不落幕的GMIC”!

 

二、地球上每个人来一次GMIC

凡是组织过线下会议尤其是大型展会的人都知道,会议组织是个闹心的体力活,会议注册签到议程商务对接现场约见会中会后服务等等,都是相当牵扯人力物力。现在我们想借助“會神”,让人享受办会的乐趣。一般来说,会议的乐趣有:思想的乐趣,比如Ted;竞技的乐趣,比如奥运会;社交的乐趣,比如达沃斯论坛。

 

我也曾总结过会议有“三交”:交流、交易和交心,层层递进,相得益彰。会议要大“展”宏图,展览做大商业模式就立住了;会议要大会无“形”,把主办者追求的心意、善意和天意,在会里会外化为无形;会议要大道至“简”,简单粗暴,直接有效,过于复杂,大多无效。道理总结起来一箩筐,但归根究底,会议能延续自今,相聚在一起,一个物理空间,真实存在感,那种温度,那份体感,永远无法替代。

 

所以我们梦想“地球上每个人来一次GMIC”,今天GMIC全球九站,GMIC+有几十站,我们办得着实不易,现在我们打造“會神”,让我们更多享受办会的乐趣,每一天都有GMIC,实践“地球上每个人来一次GMIC”!

 

三、科学复兴

“永不落幕的GMIC”、”地球上每个人来一次GMIC”,So what?为此,我们决定赋予GMIC新的使命,如果说过去十年,GMIC仅是移动互联网行业的盛会,那么今天,在GMIC新十年的交汇口,我们将以人类五百年大周期为时间尺度。

 

五百年前,文艺复兴,群星璀璨,开启新文明五百年,惠及整个人类。自今往后,我们坚信,科学复兴,必将群星璀璨,惠及人类未来五百年!如果说,过去十年,雷军、马化腾、扎克伯格、霍夫曼、李彦宏、刘强东、程维、王兴等为代表更多地塑造了GMIC移动互联网特性;霍金、张首晟、张翔、李飞飞、吴恩达、Tom Mitchell、Alan Stern、李开复、张亚勤、张宏江、鲁白、杨培东等科学家刚刚开始为GMIC科学着色,我相信,假以时日,群贤毕至,百家争鸣,思想大成,承前启后,继往开来,科学复兴!

 

最后,我以长城会的名义,邀请过往十年来所有参加过GMIC的吉米客,加入“會神”,并亲临我们2018年4月26-28日召开的GMIC北京大会现场,我们每人赠票一张。我们GMIC 北京 2018主题为:“AI”生万物。谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真“芯”英雄。我们过去十年,提出过“移”生万物,移动互联网是一个时代;未来十年GMIC,科学复兴,“AI”生万物……

 

同时,我以个人的名义,最诚挚地邀请你,亲爱的吉米客,这个称谓是由我们GMIC的一位大学生志愿者提出来的,有道是来得都是客。但我个人想,从今往后,来得都是友,慢慢地随着岁月流逝,我渐渐懂得“我非我”,“子非鱼”,我想和每一位吉米客成为朋友,成为GMIC的朋友,成为时间的朋友,成为“科学复兴”时代的朋友……

 

文厨,2017年12月于杭州西湖

 

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(领票相关问题,请联系客服微信:15810658732)

GMIC 北京 2018 大会将于2018年4月26-28日在北京国家会议中心举行。新年伊始,迎来十周年的GMIC全新起航,聚焦“人工智能”。本届GMIC大会的主题为:“AI”生万物,谐音爱生万物,寓意科学技术要有人文的温度,机器有爱,真“芯”英雄。

 

1月5日,主办方公布了GMIC大会首批嘉宾名单,共计30位,包括:(以下排名不分先后)

李开复,创新工场创始人及首席执行官

张宏江,高山大学校董

张亚勤,百度总裁

任宇昕,腾讯集团COO

王高飞,微博CEO

林斌,小米总裁

沈南鹏,红杉资本全球执行合伙人

张磊,高瓴资本创始人兼CEO

刘庆峰,科大讯飞董事长

姚劲波,58同城创始人

徐立,商汤科技联合创始人&CEO

傅盛,猎豹移动CEO

程维,滴滴出行创始人兼CEO

俞敏洪,新东方教育集团董事长

宿华,快手创始人兼CEO

何小鹏,小鹏汽车董事长

余承东,华为消费者BG CEO、华为终端公司董事长

王坚,阿里巴巴集团技术委员会主席

彭志强,盛景网联创始人兼董事长

赖奕龙,荔枝FM创始人兼CEO

戴威,ofo创始人兼CEO

王小川,搜狗CEO

周航,易到创始人

姚文彬,掌趣科技创始人

周源,知乎创始人兼CEO

邵广禄,中国联通副总经理

Tom Mitchell,卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任

张首晟,斯坦福大学物理系教授

鲁白,著名神经学教授,清华大学教授

杨培东,加州大学伯克利分校教授

 

作为全球创新企业领袖的代表,他们将在GMIC北京2018盛会齐聚,共同探讨人工智能为人类当下和未来带来的各种机遇和挑战。

GMIC 北京 2018 演讲嘉宾申请现已开通,如果您是这个时代的真“AI”英雄,欢迎在这个连接世界的舞台上为“AI”发声。

2018年是GMIC大会的10周年。自2009年开始,GMIC就成为了创新的连接平台,一次次见证了移动互联网行业的历史性跨越,成为影响中国乃至全球互联网的权威行业大会。

2011年,海外巨头创业公司着手布局中国市场,GMIC的海外嘉宾也引来了爆发期,包括“愤怒的小鸟”开发商Rovio在内的多家厂商选择GMIC作为它们进军中国的第一站。

2013年,马化腾在GMIC大会上公开回应微信收费的谣言,并表示微信与手机QQ非互相替代的关系。

2014年,大阪大学石黑浩带来的情感机器人引爆全场,掀起了行业对机器人的关注和讨论热潮。

2015年,作为O2O合并大潮来袭,58同城与赶集网两位CEO合并后首次同台亮相,而这一历史性时刻亦被GMIC大会所记录。

2016年,GMIC大会首次尝试“四星联珠”,加入娱乐跨界、科技庙会元素,大会覆盖的广度进行了全面的拓展。

2017年,科学巨人霍金来到了GMIC大会,与全球科学迷共同探讨人工智能的未来趋势。

2018年,不仅是GMIC大会10周年,更是中国移动互联网飞跃式发展的10年。为表达感谢,长城会创始人、董事长文厨发起GMIC十周年全球吉米客答谢活动,邀请所有参加过GMIC的吉米客亲临GMIC 北京 2018大会现场,每人赠票一张,先到先得,送完即止。该优惠有效期至2018年1月15日。

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长城会创始人兼董事长文厨先生设下擂台,与八位大咖“煮茶论道”

4月29日,颇为神秘、限制人数、并直播收费的“小邮差看世界之文艺座谈会”在北京国家会议中心举行。在主持人、长城会创始人兼董事长文厨的“威逼利诱”之下,八位业界顶尖大咖纷纷脑洞大开,为大家呈现了满满的干货,或关于产品、创业,或关注商业模式和创新,同时阐述他们的心路历程,展现出他们鲜为人知的一面。长谈从4月29日上午9点持续到晚上6点,超长9小时,文厨独自“鏖战”八位大咖,整个战场可谓爆点十足、话题十足、掌声不断。

在谈到此次长谈的缘由时,文厨表示,他认为,有两个品质在交流中是非常重要的:一个是真诚,真诚让对方更加真实的对你;一个是热情,文厨自己天生是一个有热情的人。此次长谈,文厨希望借助这两个品质,以一种轻松的方式,与朋友们一起聊聊,让人们从回答中去了解、发现人和事不为人知道的一面,并和朋友们一同来挑战“双罗长谈9小时”的记录,做一件有趣的事。

参加“煮茶论道”的大咖依次是顺为资本合伙人周航,沪江创始人、董事长兼CEO阿诺(伏彩瑞),荔枝FM创始人兼CEO赖奕龙,杭州瑞德设计创始人兼董事长李琦,资深互联网人李明远,盛景网联创始人兼董事长彭志强,国家著名神经科学家、清华大学药学院教授鲁白和斯坦福大学物理系教授张首晟。

文厨对话周航

最想见的三个人是谁?
对话中,文厨有个堪称标配的问题,那就是基本都会问嘉宾想见的三个人是谁?各位大咖的回答也各不相同,有的希望见业界领袖,有的希望见跨界大咖,还有的希望见政府领导人。在文厨看来,这背后反映了大咖的一种当下心理状态。

周航想见的是张宏江、王郁洋和余华。理由是,张宏江是AI领域里将AI深入浅出讲得最明白的人。一般人都是雾里看花,基本上属于科普级别。艺术家王郁洋用很多智能化的东西来进行艺术创作,形成一种全新的思考和视角。在文学上,周航很想知道余华对当下的想法。

阿诺最想见的三个人是:周梅森、张小龙或者马化腾、陈宝生。想跟周梅森聊聊,《人民的名义》怎么做到老少通吃,连开会也那么精彩。见一下张小龙或者马化腾,因为想知道如果微信真的跟IOS苹果掐起来,胜算有多大?见陈宝生是因为他是现在的教育部长。

阿诺侃侃而谈

赖奕龙最想见扎克伯格、村上春树、段永平。想和村上春树聊一聊人生和生活上选择的东西,他是按自己方式生活的人。最想和段永平深聊,觉得他是一个非常优秀的却被忽略了的企业家,在网易最低谷时投了网易。在乔布斯去世时,大家都不看好苹果的股价,他却在苹果的股票上大赚。

文厨对话赖奕龙

大咖读书还是不读书?答案非同寻常
和想象中完全不一样,很多大咖表示自己不读书。周航甚至写了一篇文章,题目叫《我为什么不爱看书》。为什么?周航觉得中国人阅读不思考。中国人真正缺的不是阅读量,而是独立思考的精神。为什么不喜欢阅读?答案是,所有关于商业的书籍几乎不看,周航所希望的是:阅读不是一个别人告诉答案的过程,而是自己在某个领域建构一个重新理解这个事情的框架和逻辑。这是他看书或者在阅读的基本状态。

李琦谈人生、设计和科技

盛景网联创始人兼董事长彭志强的回答更直接:我不怎么读书,我专门写书。最近更是比较忙着写书,在盛景十周年,写点拿的出手的作品,把以前的思想和思考做一下梳理。

被大家亲切成为“院长”的彭志强

阿诺不看书的理由是,霍金说能干的人都要写书。他小时候爱看书,后来不怎么看,什么时候彻底不看书?从十几年前开始学互联网以来就不看。

只有李明远在看书。最近两本,一本是《八月炮火》,这是一个美国很有名的女历史学家写的书。主要讲第一次世界大战的事情:一战之前大家早就觉得有各种各样的问题,但是欧洲还是一片祥和,怎么走向战争的?作者从德皇威廉的视角看这个问题。另外一本书是《一百个人的十年》。这是中国作家冯骥才写的,反思中国历史上特别的十年的一本书。他也是从人的视角切入,通过一百个不同类型的人在这十年里的经历,思考制度建设上的一些问题。

文厨对话李明远

关于科技复兴,中国正在抵达这样的时代
今年,长城会特意发出了“科学复兴”的倡导。作为董事长,文厨还特别自驾1个月,纵横中原,去呼吁、体验和宣讲“科学复兴”。而今年的北京大会,长城会专门召开了全球科学创新峰会,还邀请到了包括霍金教授在类的顶尖科学家来一起畅谈“科学复兴”。

为此,斯坦福大学物理系教授张首晟对科学复兴的理解是,复兴就是复兴一个伟大的时代。人们看到希腊的雅典学院,当时人类所有的知识都是在大脑里面。由于信息大量集中,使得他们产生很多原创的思想,因此能有达芬奇这样的人存在,既是科学家又是艺术家。

张首晟教授谈科学复兴

大家认为牛顿是启蒙时代的开山鼻祖,然后到富兰克林(美国著名的科学家、哲学家、政治家,曾参与美国独立宣言的起草)用科学的方法治国。任何科学的思想总是有一个源头,它最终可以归纳显而易见的公理,从公理出发我们可以推出很多定理,这些公理是显而易见。富兰克林基本上把科学的思维方式带到了现实。张首晟认为中国达到了“科学复兴”这个时刻,国家已有一定的财富积累,下一个目标就是科学复兴和文化复兴。

鲁白教授的精彩发言引发现场热烈提问

清华大学药学院教授,国际著名神经科学家鲁白对科学复兴的看法是:科学是一种生活方式。当一个民族、一个国家把科学作为一种生活方式,就像我们喜欢音乐、艺术、足球一样。当大众、社会都觉得科学是一种人类智慧的追求时,都像追捧明星那样尊重科学家时,国家就有希望。所以鲁白觉得科学应该是一种大家都来参与和关心的一种生活方式。你在生活当中要是没有科学,生活就显得没有趣。

关于人工智能:机器人也会有道德观念?
人工智能究竟造福人类还是给人类带来很大的灾难?张首晟表示不赞同霍金教授的看法。后者认为人工智能会给人类带来更多的危机,张首晟却觉得机器人最终也会产生一个道德观念。张首晟认为,根本来讲人和机器人没有本质的差别。人是原子组成的,机器人也是原子组成的。人有道德观念,机器人为什么不能有?

他表示,人是原子组成也是细胞组成,其实每一个细胞都是非常自知的,知道自己活下来,自己的基因活下来,所以人有自知的细胞组成。人为什么有道德观念?人为什么有无私的行为?其实最终跟博弈有关,你利他可以利己。一旦想通这个之后,道德观念在人类社会就非常广泛。所以机器人继续往前走的时候,机器人就不是一个机器人了,只要它足够聪明。如果机器人懂数学,懂得博弈论,他就会发现利他也会利己。张首晟认为当机器人足够聪明的同时也会有道德观念。

鲁白则表示,脑科学对人工智能提供了一个理论。脑科学里有很多个理论,其中有一个理论,就是卷积神经网络。人工智能领域的几位大师把它用到人工智能里,就开发了深度学习。从此人工智能经历了第三个高峰,就是大家今天所见证的人工智能各种各样的应用。这两门学科原来是没有交互,现在这么一个小小的交互就产生这么大的发展,有没有必要让脑科学与人工智能有更多的交流?为此,清华专门开设了这样的课程。

现场提问踊跃

创业和失败不得不说的故事
周航认为,易到本身是成功还是失败,并不重要。没有永恒的成功。今天的成功可能就意味着明天失败的总和。人们十年前能想到如日中天的诺基亚的今天吗,不会。如果时间退回到2007年,人们会谈诺基亚的危机吗?没有人。包括在今天,有人会谈十年后苹果可能遇到的危机吗?也不敢谈。这就引发了一个很有意思的事情,一个企业的成败没有永恒的定论。为什么是如此呢?周航觉得对以创新为终极意义的商业而言,所谓的创新就是试错。只要是足够的创新,就意味着会有足够大的风险。像跳高比赛一样,只要不断的挑战,终极宿命可不就是失败吗?不管是全局的失败,还是一个点的失败。

中国只有摆脱了以成败论英雄,全社会对失败有足够的包容、理解,甚至尊重,这个社会才能真正走向一个以创新为导向的创新型的社会,所有的创业者才敢去做更多真正有创新意义的事情。

盛景网联创始人兼董事长彭志强作为投资人,把中国比较主流的创新创业平台都投了,包括创业帮、Daydayup。他认为,真正的中国创新创业要想发展,资本特别重要,比资本重要的是赋能。靠赋能就要靠服务,如果没有服务,就无法为中小新创企业去赋能。彭志强希望能服务和帮助更多的中小企业,而不是仅仅帮助一千到两千家企业。

谈及创业,彭志强回忆:“我07年创业,08年的时候把自己投的钱花完了,把天使投资人的钱花完了,把找哥们借的钱花完了,账上只有50万,那个时候很痛苦。现在倒过头复盘有客观原因,08年金融危机的时候确实没有办法。这是外因,真正最主要的还是内因。太乐观了太理想化了,摊子铺得太大,不聚焦,什么事儿都想干。”他分析到,当时他创业第一天团队就一百人。对于很多人来讲这很奢侈。可是,当时他自己不觉得奢侈,觉得这是必须的。现在回头来看如果复盘的话,他认为还是要从几个人开始干起。

彭志强表示比较享受现在的状态,这个事情足够大,可以做很久,就是巴菲特讲的滚雪球。如果用十年的时间阶段来说下一个目标,彭志强希望盛景网联的市值达到一千亿,盛景嘉成管理的基金规模达到一千亿。

瑞德设计的创始人和CEO李琦表示,人生分两个阶段,第一阶段十年非常安静的非常专注的当好CEO,要把企业带成有生命力的公司,目前状态是:七点去办公室,每个月月初有五天的例会;日常从七点半开会到晚上九点,中午睡45分钟,就像当年做一个项目,用十年完成对企业的打造。第二个阶段是十年后想干什么?李琦表示,最近在故宫找到了,就是做真正有意义的事情。比如修缮一个房子花十年,别人可以享受很久的时间。对于设计师来说非常美,因为设计师的美不在于自己今天用这个产品,而是更多人在用。

现场座无虚席

对于设计和科技,李琦认为,只有五个字:只为好产品。他表示,设计需要吸收外在的信息,这个能量是你对设计未来的把握度和趋势,影响着技术层面的嫁接能力大大改变。2015年下半年李琦把瑞德定位成科技+设计,做科技型的创意公司,而不是创意性的设计公司。李琦一直在思考,互联网下面的销售模型是怎样的?这种渠道怎么搭建的?李琦发现,应该进入这些有技术背景的互联网圈。科技圈让他发现很多东西,因为科技改变很多表达场景,比如说微信。改变就创造很多可能性,这种可能性则能发现新的东西。目前,瑞德设计一直做战略性布局,这个持续成长的一块,叫产业创新设计院。包括轻智能交通、机器人、构建自己和技术的关系。

9小时的车轮战,带给现场观众、网友、以及现场嘉宾们的,不仅仅是大咖们不为人知的体验和领悟的分享,更是为大家打开了一扇窗,用新的思考方式,从另一个角度来审视自己,站在巨人的肩上看世界。