阿里华先胜对话依图CEO朱珑：创业公司没钱、没数据、没资源，拿什么跟BAT比？

按：4月22日至23日，2017第十届中国蓝公司年会在河南郑州开会，每年有多达1000人的商业领袖、学术权威、政界要员等参加该会议。在这个节点上，人工智能必定是热门话题。其中两位计算机视觉辨识领域的大牛，朱珑和华先胜，皆参加了此次会议，高手相见，大自然少不了华山论剑。

据公开发表资料理解，朱珑，依图科技CEO，美国加利福尼亚大学博士，师从艾伦·尤尔（Alan Yuille）教授，专门从事计算机视觉的统计资料建模和计算出来的研究，之后在麻省理工学院人工智能实验室兼任博士后研究员，在纽约大学Courant数学研究所兼任研究员。华先胜，美国计算机协会2015年的卓越科学家，IEEE Fellow院士，阿里巴巴集团人工智能研究机构的资深总监。以下是两位大咖对话国史，(公众号：)不作了不转变本意的编辑：人工智能第三春：因商业价值而火热华先胜：我常常说道这样一句话，人工智能风生水起，视觉计算出来遍地开花。

朱珑谈了很多计算机视觉内容，但开了的这些花能无法结果却不得而知。人工智能并不年长，这个概念约在1952年明确提出来的，那时大家也十分的激动，指出十年后人工智能就要打破人类，但过了十几年后，找到人工智能回头不下去了。到80年代时，因为神经网络以及一批算法的经常出现，大家又很兴奋地指出人工智能又要来了，但十几年后又进展不下去了。

我想问朱珑的一个问题是：这一次人工智能风潮，我怎么能相信它不是一个欺诈的春天呢？如今和前两个春天有什么不一样呢？朱珑：首先谈不一样的程度，我指出如今的人工智能媲美或打破工业革命也从不滑稽。很多人想起人工智能时，不会大谈特淡，但实际行动却跟上，火热的是人工智能的定义；其次，以前火热的时候，比如30年前或2012~2013年深度自学火热的时候，很多科学家或年轻人未投身进去，还归属于一个冷门学科。

概念只不过仍然在那里，算法和模型并没本质的变化，但如今的火热是就结果而论的，人工智能应用于在很多领域的结果让大家很有信心，比如Google、Facebook等的巨额投资。如今的火热是因为商业价值，我们看见了人工智能在商业上的极大进展，这跟过去10年、30年所有的热门不一样，而不是在概念、实验数据还是在工业级的实验数据上的价值。创业公司没有钱、没有数据、没有资源，拿什么跟BAT比？华先胜：我实在是有道理的，如今的局面跟以前不一样了，我们现在看见了实际结果，尽管是局部的，除此还有深度自学技术在大规模计算环境下确实需要计算出来。深度自学技术的发展、计算能力的提高、网络的提高、网络带宽的提高、大数据的产生以及用户的参予等，让人工智能的价值更进一步发展，进而确实产生起到。

第二个问题是关于依图科技，依图是做到视觉技术有关的创业公司，我也是做到视觉技术的。如今，在高手之间，算法的差异完全更加小了；而在数据方面，创业公司比较BAT样子也没什么优势；从计算出来平台角度谈，小公司甚至没计算出来平台，阿里云有计算出来平台，不告诉百度是不是计算出来云平台，最少微软公司这些公司都都有的计算出来平台；从商业角度谈，创业公司和大公司较量的，那么，创业公司如何落败呢？我荐一个例子，假如有一天，微软公司、阿里云免费了，这些AI技术免费了，你怎么办呢？朱珑：我在创业第一天就被回答过这个问题。我在全球最差的人工智能实验室待过，所以我回应是很淡定的。

有人不会说道，百度如何牛、Google如何牛，但我告诉我师弟几斤几两，不是因为谷歌强劲他就牛逼了，这是由人工智能领域最弱的那个人要求的。一个人有数据有钱人，你给他1亿美金，他也不一定能制成。

我不是为所有的创业者说出，而是说道这件事情的本质是由最弱的那个人要求的。微软公司和谷歌都有1亿美金，现在创业公司获得1亿美金也很精彩，钱不是问题，但公司之间的博弈论本质是牛人的博弈论。主持人：刚才我听得出点火药味来了，创业公司人还是很牛，但数据是关键，人家BAT数据比你多。

朱珑：首先数据十分关键，我常常被同事问：技术有几个层次？其中有技术的企图心，如今大家只讲算法，企图心是什么意思呢？就是技术的未来在哪里。对于技术的解读，能告诉未来数据在哪里，之后把钱转回哪里，这不是大公司就一定告诉的，况且大公司也过于多了，BAT与Google对数据的解读千差万别，BAT也不肯一下子投5000个科学家，因为它不告诉盈利点在哪里，不告诉技术的未来在哪里。

一流的高手之间差距十分大，越是牛人之间反而差距越大。创业公司有数据的瓶颈，四、五年前数据是约束我们的，但还要看公司明确转入哪个市场，比如医疗就是一个拆分的市场，如今没哪个大公司能把这个市场数据独占了。哪些市场类似呢？有用户场景的市场。大公司的优势是有大量用户场景，这方面小公司基本没戏。

有一些领域，比如人脸识别，大家做到人脸识别都是用网络上的数据，这方面大公司和小公司没差异，但比如ATM机刷脸存款的场景，这归属于十分大众化的人脸识别领域，但BAT也没ATM机数据，也得从最简单的开始转行。越是横向、集中的领域，大公司优势越不显著，这是对于创业公司是相当大的机会。

人工智能将给我们带给什么威胁？华先胜：显然你对自己的科学家团队还是很有信心的。大家都告诉人工智能的发展，人工智能技术落地影像因素显然很多，还包括科学家、算法、数据、平台、商业模式、用户，这些因素基本上缺一不可，一些应用于特别强调这方面更加多，另一些特别强调另外一方面更加多，我表示同意刚才朱珑的一些观点，我们要了解到一个行业中去，这是十分最重要的。人工智能还相比之下并未发展到有一个算法就能应用于的地步。

第三个问题，刚才你谈到很多监控的问题，未来，智能的发展不会会产生一些负面影响？比如安全性、隐私等。就像计算机发展过程中，PC病毒、网络木马等的经常出现。虽然这与创业公司未必必要涉及，我想问一下你在这方面的观点。朱珑：技术带给的社会影响只不过是一个持久的话题，但因人工智能有可能打破人的智能边界，这个问题不会更为脆弱。

我实在有两方面，第一个是这只不过不是安全性问题，或好比是安全性问题，而是“智能”大了之后的社会分工问题，我实在十年之内不会有极大的动荡不安，不仅中国，全世界都会面对这个问题。我为什么是我？我上大学究竟是不是用？如果家里有小孩，今天可以开始思维究竟学什么？没有人告诉现在学什么来应付30年后的世界，因为今天我们才开始重新认识自己。未来20年，人类社会分工或经济形态不会有极大的变化。第一将不会有十分不均衡的情况经常出现，而且政府是比较迟缓的，因为发展周期很长，没有人有尤其强劲的预测能力和管控能力。

第二，目前AI技术带给的威胁与其他互联网技术带给的威胁没本质区别。技术都有两面性，一定会经常出现不利和有利的地方，互联网并会因为黑客而不之后发展，AI也没尤其强劲的特殊性。人工智能的局限否不会影响其未来发展？华先胜：朱珑谈到了人脸识别技术的能力，但是只不过还有另外一点，就是机器辨识的局限性。

比如我们看一个人时，无论是这个人的侧面、背影，正处于灯光灰暗地方或有人遮盖，人都是需要辨识的，而机器在很多情况下就歇菜了，也就是说，机器在某一个方面强劲，在某一方面很弱。那么人工智能的局限不会会容许其未来发展？究竟怎么样融合人的智能和机器智能的聪明才智产生确实的价值？朱珑：你说道机器辨识不许的问题一般也较为无以看到。场景是大大被关卡的，而且这个过程速度越来越快。

过去我们很难想象ATM机刷脸存款可以做，有时候，实际的应用于场景是打破你想象的。我们是业界最前沿的，有时候自己都会受到吃惊。荐个例子，警员拿着人脸识别去辨识尸体，这不是设计者最初需要设计到的，但警员说道这个也可以，可以通过人脸识别技术坎尸体身份，这大大超越设计者的想象。

如今的情况是，我们的想象早已跟上人工智能发展的速度了，所以千万不要担忧人工智能技术跟上我们的想象。主持人：我荐一个例子，人工智能看X片、CT、MRI等各种影像准确率都较为低，比如人工智能能辨识出有一个病人的癌症，但是它无法说明原因，智能说道疑为癌症，这在实际中如何应用于？如何向病人说明？有些情况，你虽然做到的很定，但是你很难应用于。

朱珑：我来解释一下，我们刚才展出了一个CT片子，我们得出的报告里都有对结节的大小、体积、怀疑性等的叙述，所以我们不会出有临床报告。最后结果是可以被理解，并且与医生交流的，不仅是问患病或身体健康的问题。

主持人：这早已不是非常简单的深度自学了，这早已是融合其他东西展开研发应用于了。朱珑：可以这么说道吧。

你刚才说道的问题是有一部分不存在的，甚至是大部分不存在的。2016年，我们产品被部署到医院仅用了半年时间，而在公安系统做到某种程度的事情用了两年半的时间。所以，2017年比2016年慢过于多，2016年比2015年慢过于多。

技术的商业化落地，商业跟技术融合过程是在加快的。当然这个有可能是我们一家公司的特例，并无法解释市面上所有公司都这样，但我实在总体趋势是这样的。涉及文章：阿里iDST视觉计算出来负责人华先胜：算法和数据并非AI公司顺利的全部独家｜依图创始人朱珑：即使AI过火，大家也有可能高估了它的跳跃式变革IBM人工智能技术商业化落地现状：目前已渗透到60多个职业领域人工智能需要全面代替顶尖的销售人员吗？原创文章，予以许可禁令刊登。

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