人工智能经历了哪些发展浪潮？人工智能创业如何在国内落地？如何利用人工智能和大数据进行人才管理？如何判断AI技术型公司的投资风向？如何通过数字智能将金融服务普及到三四线城市？我们又该如何在人工智能领域做职业选择和规划？为了让校友们更全面得了解人工智能的发展前沿, 我们有幸请到了工业界,学术界, 投资界的6位大咖与校友们展开了精彩的讨论。
1月23日下午6时（美西时间），期待已久的中国科大美西科技峰会人工智能专题论坛准时开始，本次论坛由Verizon media 工程副总裁陈培基（865）校友主持，嘉宾包括数百亿估值的云从科技创始人周曦校友（9923），美国罗格斯-新泽西州立大学教授，AAAS/IEEE Fellow 熊辉校友（9010），Amino Capital （丰元创投） 合伙人徐霄羽博士，eCreditPal创始人及CEO夏真博士，阿里巴巴达摩院硅谷分部高级研究员徐国洪校友（877）。诸位嘉宾都以自己行业为例分享了对于AI独到的理解, 并且畅谈了AI的创新应用和发展趋势。
Moderator: 陈培基(865)Verizon Media工程副总裁
首先，主持人陈培基（865）校友做了人工智能板块的开场致辞，并对与会的几位人工智能嘉宾分别做了介绍。
01
周曦：人机协同，智见未来
AI Keynote: 周曦(9923)云从科技创始人，中科院、上海交大博士生导师
周曦校友发表了“人机协同，智见未来”的人工智能主题演讲。他首先简单介绍了云从科技及其技术和产业的融合，强调了技术闭环和落地的重要性。接着，周曦通过类比移动通信的发展阐述了自己对人工智能产业的理解，提出来AI技术发展的三浪。第一浪是技术启蒙，单点技术解决客户的单点需求，在此阶段供大于求；第二浪是技术闭环，效率突破：形成感知、认知、决策的AI核心技术闭环，解决客户更多的核心需求；效率突破可以通过AI工程学来实现，此阶段会出现供需关系的转折；第三浪是技术平台，流量重构：通过AI技术平台化，全面向硬件、软件开放；建立丰富、强大的应用生态，颠覆现有的内容入口。随后，周曦通过类比安卓系统，介绍了人机协同操作系统的模块框架和工作逻辑：通过多模态收集各种数据进行分析；资深专家可以把知识和AI建模链接进行知识计算；把感知数据和专家数据融合形成AI数据湖，知识形成之后通过协同决策，人机交互和弹性业务流最终推向决策者和终端用户。 最后，周曦展望了AI的落地，举例说明了人机协同系统如何在金融服务领域实现赋能。
02
熊辉：人工智能以及人才管理
熊辉(9010)美国罗格斯-新泽西州立大学教授，Fellow of AAAS and IEEE
熊辉校友介绍了如何利用人工智能和大数据进行人才判断和管理。首先，他分享了对世界发展趋势和人的看法：随着一小部分人或组织掌握了大数据和分析方法，世界呈现快、准、狠的发展特点。人可以分为人员、人才、人物三类（人才：需要具备知识的深度和宽度，形成T字型结构；人物：首先是人才，其次是具备领导力）。在大数据识别人才上，他提到了技术、组织和文化三个方面的筛选。熊辉还介绍了从人才到人物的成长以及如何判断一个人有没有机会长成人物的要素：视野，团队管理，风险控制。熊辉最后建议科大校友培养人类管理的智慧，要学会团队的协同，要把自己从个人技术的迷思中拉出来，能够放到一个更大的picture去看事情，培养出终身学习的动态思维观。
03
徐霄羽：人工智能投资
徐霄羽Amino Capital (丰元创投) 合伙人
丰元创投(Amino Capital)合伙人徐霄羽博士分享了一些对AI技术型公司的早期投资。丰元创投是硅谷首家由科技巨头企业华人高管创办的创投基金，其投资领域涵盖了AI金融，无人商店，生鲜电商，生物科技等。徐霄羽博士着重介绍了丰元创投近两年的两个成功投资案例，血液活检公司Grail和在线银行Chime。Grail是一家致力于开发可及早发现和识别多种致命癌症类型的开创性技术来减轻全球癌症的治疗负担的公司, 该公司正在利用下一代测序，大规模的临床数据研究以及最新的AI技术来增强对癌症生物学的科学认识，并开发用于早期癌症检测的血液测试，其估值已经迅速增长到 80亿美金。Chime是完全的在线银行，通过AI技术为客户提供免费的个性化金融服务，推动了用户量的迅速增长，公司估值已达145亿。对于AI的未来发展趋势，徐霄羽博士看好自动驾驶领域，认为其有希望成为下一个风口。
04
夏真：数字智能和金融服务
夏真eCreditPal创始人及CEO
eCreditPal(排列科技）的创始人夏真博士分享了如何通过数字智能将金融服务普及到三四线城市以及农村市场。夏真博士介绍到，中国三四线城市以及农村有近十亿人口未能得到足够的金融服务。各地的农商银行潜力巨大但亟需金融科技支持。他创立的排列科技公司通过金融大数据平台和智能模型服务来实现精准营销获客，并建立城市信用体系，从成本、效率和准确性上帮助企业客户优化风险控制流程，为客户提供了完整的解决方案，进而推动了金融服务更大范围的普及。其中采用的AI智能技术，提高了建模效率达10倍之多。排列科技还依托在海外的合作伙伴，向亚非拉以及一带一路沿线国家输出技术和经验，目前已在印度和印尼完成落地。
徐国洪(877)阿里巴巴达摩院硅谷分部高级研究员
05
Panel Discussion
在嘉宾的专题演讲之后，人工智能版块进入Panel discussion 环节，主持人陈培基校友将预先收集的问题和线上实时的问题都与嘉宾们进行了详尽的讨论。以下是问题和要点的整理：
陈培基 Q1: 你现在所在的领域AI的trend是什么（最近一年）？
熊辉：AI普及化和工程化，5G布局和基于5G的物联网数据收集和服务
徐霄羽：TinyML 在edge computing的应用，比如远程医疗监测
徐国洪：从research角度看，NLP和unlabeled data training的应用
夏真：AI技术产品化，项目化； 越来越多的人将参与AI和其他行业的融合
陈培基 Q2: 模型会有bias，不同领域情景不一样，用同一模型会不会bias更严重？
熊辉：目标岗位描述明确，模型可以帮助候选人成长。Bias来源于训练的数据，要控制好数据。关于隐私，用到的数据一般不会是个性化，个人的数据。
陈培基 Q3: 基因测序中的伦理问题，数据的隐私问题
徐霄羽：
1. 有监管当然好，可以drive adoption；
2. 人工智能在往通用人工智能发展的趋势是必然的；
3. 要分清法律、媒体和公司自我审查，大公司会忌惮媒体自我监管会比较好，小公司没人管用户需要小心
陈培基 Q4: 理想中的AI人才是怎么样的？中美AI人才的分布和对比
熊辉：T字型人才（具有知识的深度和宽度）加上领导力；中国的AI人才成长非常快，特别是中低端，高端人才往学术界和工业界走的两国都有。
徐霄羽：有算法能力，有领导力；中国的优秀人才过去大都在学习经管，现在走向计算机，自动化专业
夏真：领导力和影响力，同时专业能力突出
徐国洪：中国企业的理想AI人才需要practical，对AI有比较好的理解；美国的AI人才很多时候需要追求极致
陈培基 Q5: 如何实现从学术研究往工业创业转变
夏真：跟自己的性格和对自己的定位有关系，可以先从学术界往工业界转变，工业界有偏学术但又有明确工业目的的岗位。
熊辉：内心的兴趣最重要，research本身需要的场景也很重要
徐国洪：创业风险大，需要综合考虑的因素更多，短时间内要看成果，timing很重要
徐霄羽：1. 导师支持技术产业化 2. 业余开发产品，有客户需求自然而然创业 3. 可以加入成长中的公司
中国科学技术大学（图片来源：中科大新闻网）
最后，主持人陈培基校友做了人工智能专题论坛总结。两个小时的专题版块分别从工业界、学术界和投资界对人工智能发展浪潮、人工智能的创业落地、国内外的投资趋势、数据隐私、人工智能人才需求以及职业发展等多方面进行了深刻的讨论，干货满满。线上与会观众近500人，提问积极，在这场内容丰富的专题讨论中与嘉宾们碰撞出了激烈的思想火花。
中国科大美西科技峰会筹委会(宣)
编辑：江施施(0719)，胡杏(0701)校对：陈财鹏(0709)，赵铁彪(0910)