智源沙龙：人工智能的技术发展与投资

10月11日上午，百人齐聚北京创业大厦，聆听北京智源人工智能研究院理事长张宏江博士的主题培训《人工智能技术与投资》。

本次活动由北京智源人工智能研究院联合北京市科技金融促进会、北京首都科技发展集团、北京创业中心有限公司共同举办。

01

AI新潮流：算法+计算力+大数据

与前两次人工智能浪潮兴起相比，AI的第三次浪潮源于深度学习算法的兴起。过去十年，人工智能发展的根本变化为上亿用户、几十亿交互、海量数据和深度学习。

AI的支撑：计算的发展与数据量级的爆发。过去几十年，全球超级计算机的性能呈指数成长，随之计算的单位价格迅速降低，在高质量大数据与高性能计算资源的基础上，发展出了深度学习、强化学习、半监督学习等不断优化的算法，使得人工智能真正与产业实践应用实现更多结合。据OpenAI于2018年发布的统计数据显示，2012年至2018年期间，计算量扩大了30万倍，预计到2020年，AI所需的计算量还会继续增长12倍。

强AI(AGI) 依然道路漫长。类比于动物进化的规律，人工智能会随着智能计算能力增长而增长， 但要像人脑一样能够自主学习和进化，具有类人通用智能水平，依然有很长的路，即使未来能达到的话。

AI的应用与未来：辅助人，代替人，超越人。AI能做人力能做的事情，但需要以更快的速度和更大的规模训练模型；深度学习能做那些人类能做，但没法清晰表述的事情；未来只有三类人能勉强对抗AI的冲击，即资本家、明星和手艺人。

02

AI投资机会和陷阱

张宏江博士指出，从减员、提效、增能三个角度出发，各行业的诸多问题都有用AI来赋能的空间。只要有足够多并且结构化的数据支撑，来匹配合适的AI算法，AI能力终将成为新经济企业对水和电一样的基础需求。

AI（智能化）与PC（自动化）、互联网（信息爆炸）、移动互联网（大规模互联）时代的对比，AI更像PC及软件时代，生产率的提升来自于信息处理效率，而非信息连接质量，所以更多是在ToB的提升，杀手应用未必能出现，或者需要很长时间。

产业发展的三种方式为自主开发、咨询服务与人工智能即服务。自主开发：有数据和人才的企业大量投入AI用于自身的需求并力图成为AI平台；咨询服务：有数据或和AI技术的公司为需要AI能力的公司提供技术服务和解决方案；人工智能即服务（AI-aaS）：为了获得AI支撑能力，许多公司会选择利用基础AI服务而不是自己搭建。

AI企业的竞争门槛是数据和人才。AI企业竞争需要既懂算法也更懂应用的AI人才；数据是AI企业竞争的最终护城河之一。

03

中外AI投资比较

人工智能是中国创新的机会。中国在计算机视觉、语音识别、云计算服务上逐渐成熟。

中国和美国在人工智能的技术、人才、产业、投资等方面都存在差距。基础方面，核心差距在处理器和芯片上，这方面的人才数量美国是中国的 14 倍；技术方面，美国相关人才的数量是中国的2.3倍，差距在自然语言学习领域；美国拥有 5000 人以上大型团队的企业一共 5 家，而中国才开始。人才方面，70%美国 AI人才从业10年以上，相比之下，中国则仅有40%AI人才从业10年以上。产业方面，美国巨头全产业布局，中国巨头主要集中在应用层；投资方面，中国投资者更关注应用层，而美国投资者更关注基础层。

顶级嘉宾阵容，前沿全覆盖，多样交流形式

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10月31日–11月1日 | 国家会议中心

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