· 

中德人工智能谁能笑到最后? | 教授高管解读中德 AI 行业前沿

国内视频观看请点击:https://v.qq.com/x/page/d0942b41wlt.html


文章:Tina 相欣 | 校审:相欣 | 编排:陈雨欣 | 视频导演:相欣 Tina | 记者:张元子 | 场务:王漪潇 | 协调:杨诗雨 | 摄像:张震 | 后期:原璐欣 相欣


本文长度约为 4460 字,我们建议您阅读 10 分钟。


2020 年,新冠疫情开始在全球范围内蔓延。这引发了一系列社会与经济,消费与投资的巨大震荡。


在此特殊时期,借助互联网与新技术,越来越多的工作者从线下转为线上办公;越来越多的商家从线下转为各种“云销售”(例如云看病、云卖房、云签约)。更有互联网企业在疫情防控的关键期,为软件开发了新的功能,航旅纵横 App 就开发了“新冠病毒确诊患者同航班自主通知系统”。这一系统通过自动化的方式获取疫情航班信息,可以第一时间向该航班的所有旅客发送疫情通知,并劝导同机旅客采取相应的隔离措施,从而减少相关旅客二次传播的可能 [1];腾讯和阿里巴巴更是分别在微信和支付宝上推出了健康码的功能,助力政府、企业在疫情期间进行数字化管理。在疫情控制期间,“健康码”成为了出入社区、办公口、交通口的通行证 [2]。


甚至国家层面也在积极利用大数据,云服务等 IT 技术助力疫情防控,通过这些大数据的支撑,中国快速建立起疫情电信大数据分析模型,从而有益于预判疫情传播趋势,提升疫情防控的效率  [3]。


虽然我们暂时无法量化互联网技术最终能为这次疫情带来什么,但基于互联网运行的各种新科技,已成为我们的“得力帮手”,冲在抗疫防疫第一线。可以说互联网技术越来越多地渗透于各行各业中,对人们的生活、生产方式产生了广泛而深刻的影响。


麦肯锡在 2018 年发布的“人工智能 (AI) 前沿”报告中指出,AI 将有巨大的潜力来推动经济全球化的发展,并且对于经济的推动影响会随着时间地推进而逐渐显现出来。该报告还特别指出中国意在 2020 年前在国内创造出一个估值约 1500 亿美元左右的人工智能市场,并且致力于在 2030 年成为世界领先的人工智能中心 [4]。 与此同时,高德纳咨询公司在 2019 年首席信息官调研中发现,在 2018 到 2019 年间拥有人工智能部署的公司的营业额增长了 4% 到 14%  [5]。一系列的报告和数据都显现出一个事实:人工智能正成为当下 IT 领域内当之无愧的热门话题,也是各国竞相争取的科技突破点。


那么人工智能这个前沿技术将如何在德国发展?它在中国的发展又会有什么不同呢?


本期对话德国邀请到了四位相关领域的资深专家,让我们一起听听嘉宾们对于这个话题有什么独到的理解。



对话德国

什么是人工智能?


产业界、学术界和研究机构对于人工智能的定义有比较大的区别,各自从本行业及各自擅长的学术及实践延承各有侧重 [6]:


Stanford 大学(斯坦福大学)定义:“人工智能是致力于使机器智能化的活动,而智能就是使实体在其环境中能够适当地、预见性地发挥作用的性质”;


Accenture(埃森哲)定义:“多种技术可以以不同的方式结合起来感知、理解和或行动”;


Amazon(亚马逊)定义:“计算机科学领域致力于解决通常与人类智能相关的认知问题,如学习、解决问题和模式识别”。


虽然人工智能并没有一个统一的定义。在有一个重要的共识:“使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。”



对话德国

请问您怎么看待人工智能 (AI) /大数据在德国的长远发展?


李烨 博士

西门子交通集团

智能交通系统创新负责人

李烨博士,本科毕业于清华大学工业工程系,后就读于清华大学和德国亚琛工业大学获得管理科学与工程及生产系统工程双硕士学位,2014 年于德国曼海姆大学取得经济信息学的博士学位。2014 年至 2019 年 3 月,李烨博士就职于德国 SAP,担任资深商业咨询师,为制造业和汽车业的客户提供创新领域和数字化转型的咨询服务。现就职于西门子交通集团,任智能交通系统人工智能实验室创新负责人。


>

嘉宾回答提要

德国在创新领域这方面,一方面受到了已有固定资产的限制,很难实现跨越式升级;另一方面从企业文化,国家文化和民族特性来讲,也会更加规避风险、看起来(发展就)更慢一些;但与此同时,他们会考虑的更系统化,想的更广一些,比如从法律法规,从对整体社会伦理学的影响,都会归到科技转型的考量中。


我在中国和德国都做过一些和人工智能相关的创新工作。因为在中国,有关人工智能的创新是从零开始,从无到有,所以国内对于这些创新的新课题接受程度非常高。再加上有政府和高校的支持,从新闻报道中我们会看到人工智能在中国有非常陡的增长曲线。


与中国相比,德国具有非常深厚的历史因素,如果在德国的工厂里讨论工业 4.0 方面的话题,我会发现德国企业内存在很多自主研发的硬件,很难进行进一步的升级;德国企业内也有很多固有的资产,自己企业员工的技能等等,这些都导致很难实现一步式的跨越式升级。


所以短期内,大家从表面上看会觉得德国发展相对较慢,中国发展较快。但是德国是一个(更偏向于)做系统化工程的国家。比如说要用人工智能技术来实现在道路上的自动驾驶,就要(从)这个技术所造成的影响,比如说它会从法规角度上,从道路建设角度上,用系统化的思维来处理。那么最终,到底德国这种稳定的,但是较为缓慢的发展方式,是否会与中国快速的发展方式,在未来的某个地方交接?是否德国会超过中国?这个我并不好预测。


但是从目前情况来说,德国在创新领域这方面,确实从企业文化,国家文化和名族特性讲,会更加规避风险,看起来(发展就)更慢一些;但与此同时,他们会想得更广一些,比如从法律法规,从对整体社会伦理学的影响,都会归到科技转型的考量中。所以到底未来走向如何,我们可以对两边的市场多多了解,对于未来的发展拭目以待。


傅晓明 教授

欧洲科学院院士

哥廷根大学终身教授

傅晓明教授,主要研究方向涉及计算机网络、移动通信、云计算、社会网络及大数据等领域,作为总负责人领导 MobileCloud、CleanSky、GreenICN、ICN2020 等欧盟大型科研项目。



嘉宾回答提要

举例来说,中国是先上车再买票。而德国是先把票的各种细节都想好了,才开始去上车。(解释:“买票”是指把人工智能和大数据方面在具体应用过程中可能产生的限制,问题等提前考虑周全;“上车”是指对于人工智能和大数据领域的具体实际应用。)


在人工智能和大数据领域,德国在很多方面落后于中国。因为在德国有关于数据保护以及使用数据的道德问题,所以在这方面德国考虑的比中国多。因为毕竟德国是一个公民社会,公民的声音要首先被提取和关注,而且德国人本身也相对更为保守。具体体现在技术方面,德国在应用的时候会比中国会慢好几拍。


打个比方:中国是先上车再买票。而德国是先把票的各种细节都想好了,才开始去上车。所以上车的整个过程,可能会持续得比较长。但是如果德国人真正上路了以后,他就会尽可能地精致地做好。中国人有的时候(在人工智能和大数据方面)做的很好,就是因为没有约束,可以想做什么就做什么。像政府,企业,包括各种部门,可以忽略很多社会的因素,忽略不同团体的因素,直接做就行了。做完以后,再让麻烦找上门来。而在德国,需要把麻烦想周全了,再去实现一些技术。所以未来,我认为中国和德国两边都会做得很好,就是德国会起步晚一些。



对话德国

那您觉得德国会最后赶上中国的发展速度吗?


中国的速度是牺牲很多东西换来的。所以有可能这套体系在某方面做得很好,但是想要全方位的一直这么做下去,是无法持久的。德国会规范化一些,速度慢一些,但是我认为德国在某些方面的突破不会比中国差。中国在大部分的领域没有太多限制的往前走,但是持久性还有待观察。


蒋红权 博士

博世创业投资有限公司

合伙人

蒋红权博士在 2018 年出任全球首家 AI 领域数字资产交易所 (DeepToken) 首席顾问。10 多年来,蒋红权博士在欧洲、美国和中国完成了多次成功投资案例,投资领域分布于物联网、人工智能、增强现实、汽车和区块链等多个行业。



嘉宾回答提要

由于德国在数据采集和数据应用上的严格要求,目前的德国在 AI 方面并不占优势。但借助德国强大的工业基础,如果德国可以在(工业)行业内保持领先地位,就会有机会来引领并定义工业领域人工智能的发展。


人工智能目前在德国并不占优势,与美国和中国相比也是有一定落后,特别是在数据采集和数据应用的方面。这两方面在德国有更为严格的要求,也是人工智能非常重要的前提。


但是德国在人工智能领域也有优势。我们了解到,人工智能实际上已经进入了第二个阶段,不是尖端的科学发展,而是进入了应用阶段。德国具备很强的工业基础,如果人工智能将来的发展是在工业上,在汽车行业上,如果德国能够在这些行业内保持领先地位的话,(针对技术的)定义和应用技术发展,就是德国的机会。


那如果和中国相比呢?有人说中国的 AI 发展很快,但是德国的发展更为健全,但速度上没有中国没有那么快。那如果这两个国家比较,您觉得怎么样?


总体来讲中国(技术发展)的速度和投资力度,中国的人才方面是比德国要多的。但是的确在高深技术的领域方面,中国的耐心稍显不足,(容易)追求一些短期的成果。德国工业的积累比较深厚,如果德国利用本身的基础和技术上的优势来发力人工智能,还是有可能性与中国齐头并进的。


肖涵 博士

德中人工智能协会主席

腾讯 AI Lab 高级科学家

肖涵博士,德中人工智能协会主席,Linux Foundation AI 基金会董事,腾讯 AI 高级科学家。肖涵博士在德学习生活工作近 10 年,2009 年取得北京邮电大学信息通信学士学位后,于 2011 年与 2014 年先后获得德国慕尼黑工业大学计算机系硕士学位和博士学位;2014 年至 2018 年就职于德国 Zalando,担任高级数据科学家;2018 年加入腾讯 AI Lab;2019 年起代表腾讯在 Linux Foundation AI 开源基金会兼任董事。肖涵博士在深度学习算法及工程应用领域有丰富经验。



嘉宾回答提要

从 0 到 1 的硬核创新,实际上中国还是落后于美国的,甚至和欧洲差不多;而在从 1 到 N 的软核创新上,在人工智能的应用性,扩展性和复用性上,中国和美国是差不了多少的。


我们把 AI 发展分为有两种:从 0 到 1 的硬核创新,以及从 1 到 N 的软核创新,又或者说是工程化应用。


中国的优势领先在哪?是在从 1 到 N 的应用性,扩展性和复用性。从 1 到 N 的创新这个维度上讲,中国和美国差不了多少。那么为什么这方面中国和美国差不了多少?中美国家有什么相似的地方?第一有庞大的用户基数;第二有单一的市场,美国借助了全球的英文市场,中国有一个非常庞大的汉语市场。第三消费市场非常发达。各种娱乐产业链导致中美消费市场非常活跃。


回观中国和美国从 1 到 N 的 AI 创新,很多创新是消费市场里的创新。比如说在 QQ 里如何结合你的人脸和衣服来换皮肤。但是纵观从 0 到 1 的硬核创新,实际上中国还是落后于美国的,甚至会和欧洲是差不多的。


后记


在这个技术持续发展的时代,我们迎来一个万物互联的世界,也正在以加速度迎来一个更加智能化时代。在这日趋自动化,智能化的时代潮流中,也期待着大数据和人工智能技术进入更加丰富且成熟的,应用化阶段。




Reference

1.https://www.baidu.com/sf_baijiahao/s?id=1658041553653858924&wfr=spider&for=pc


2.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1659598672093984508&wfr=spider&for=pc


3.https://finance.sina.cn/2020-03-26/detail-iimxyqwa3239745.d.html


4.https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Artificial%20Intelligence/Notes%20from%20the%20frontier%20Modeling%20the%20impact%20of%20AI%20on%20the%20world%20economy/MGI-Notes-from-the-AI-frontier-Modeling-the-impact-of-AI-on-the-world-economy-September-2018.ashx


5.https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-on-the-gartner-hype-cycle-for-artificial-intelligence-2019/


6.引自君杰本钱创始合伙人高庆一博士创业邦 AI 报告演讲



本文视频、图片、文字均已经过各位嘉宾审阅并同意发表,未经许可,不得转载。


往期精选





在德国职场过关斩将的那些事儿!| 对话德国职场沙龙曼海姆站精华选集





职场人如何撕掉“身份”的标签 | 对话德国 2019 年会精彩回顾 (三)





他为何能连续 3 年获得花旗集团全球最佳公司客户管理总监?- 专访洪骏|金融专栏



对话德国 以访谈的形式分享中德精英们的行业见解和人生经验。这里有行业资深专家、企业高管、高校教授。让我们站在巨人的肩膀上,砥砺前行。


 

网站:www.dialogde.cn

微博:@对话德国

知乎:对话德国



欢迎大家对公众号提出建议,如果有特别关注的问题也欢迎回复公众号,我们将尽可能在今后的访谈中寻找答案。

Write a comment

Comments: 0