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馬化騰清華詳解騰訊AI生態布局

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     來源:清華經管高管教育中心,騰訊研究院,筆記俠

  「清華-青騰未來科技學堂」9月8日在清華大學經管學院開課。在清華大學經濟管理學院「洞見論壇——-科技·驅動成長」上,馬化騰發表重要演講,第一次系統闡釋了騰訊的AI宏觀布局與戰略思考。馬化騰表示,騰訊希望加大對人工智慧、雲計算、大數據等幾個基礎性要素的投入,並且通過網際網路+等方式和各行各業、學界和研究界進行合作。馬化騰表示,未來所有企業基本的形態就是在雲端用人工智慧處理大數據,這是一個大方向。人工智慧將影響到日常生活、商業的方方面面,這是一個大趨勢。場景和市場是最重要的,只要有市場,技術、人才都會跟著走。對於騰訊來說,他們更加關注在AI方面能做什麼。

  9月8日,「清華-青騰未來科技學堂」開課:清華大學經濟管理學院「洞見論壇——-科技·驅動成長」舉行。論壇邀請到了2012年諾貝爾化學獎得主、美國國家科學院院士、斯坦福大學教授Brian K。 Kobilka,騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰,美國國家科學院院士、中國科學院外籍院士、斯坦福大學教授、清華大學教授張首晟,北京大學理學部主任、生命科學學院講席教授饒毅,中國科學院深圳先進技術研究院副院長、香港中文大學教授、商湯科技聯合創始人湯曉鷗,以及清華經管學院院長、教授錢穎一等來自國內外的頂尖科學家、學者和企業家共話科技·驅動成長話題,為現場觀眾帶來了一場「燒腦「的科技盛宴。了解科技前沿,通曉產業動態,論壇分為專題演講和圓桌會議兩個環節進行。

  新智元創始人楊靜作為清華-青騰未來科技學堂的學員與眾多知名創新者和科技企業家「同學」一起全程參與了本次論壇。

馬化騰清華詳解騰訊AI生態布局

  騰訊首席執行官馬化騰在演講中提到這次「清華-青騰未來科技學堂」的48位同學是從超過一千家黑科技企業創辦者裡面選出來的,錄取率4%,非常難。「清華-青騰未來科技學堂」是騰訊希望通過不斷地嘗試來促進科研和產業界結合與創新的一個努力。

  馬化騰在本次論壇上的演講被外界解讀為「最近馬化騰個人最實在的一次交流」,他在演講和互動環節上對最近大家比較關心的問題進行了解答,比如,站隊文化、開放、騰訊願意投入的幾大方向、騰訊怎樣做AI、騰訊與業界和研究界的合作以及為什麼會投資特斯拉等等。

  馬化騰首先談到了騰訊與產業和研究界的合作。他說,雖然說中國沒有像國外的斯坦福、哈佛這樣的私立學校,更多的還是公立學校,但是我們還是做了很多創新的嘗試。騰訊和清華很早就成立了一個聯合實驗室,近期也轉向研究AI。包括這一次,我們共同舉辦了「清華-青騰未來科技學堂」。我們希望通過不斷地嘗試來促進科研和產業界結合與創新。

  他說,現在全球市值最高的十家企業,前五家在短短的一年內成為了以科技,包括以網際網路、資訊科技為主的企業。騰訊和阿里巴巴也在其中。現在越來越感受到,隨著數字經濟的發展,科技越來越融入到各行各業,在數字化和智能化的大浪潮裡面,科技是我們所有產業界都必須要去關注的。

  騰訊會通過網際網路+等方式和各行各業、學界和研究界進行合作。

  馬化騰說,未來所有企業基本的形態就是,在雲端用人工智慧處理大數據,這是一個大方向。人工智慧還可以運用到金融等領域,還有我們所理解的機器人,以及日常生活中的、商業中的方方面面,我覺得這是一個大的趨勢和潮流。過去把用電量作為衡量一個工業社會發展的指標,未來,用雲量也會成為衡量數字經濟發展的重要指標。

  他在演講中還提到了為什麼會投資特斯拉,以及一個新的CXO——首席探索官,以下是馬化騰的現場演講全文:

  馬化騰演講全文 

馬化騰清華詳解騰訊AI生態布局

  非常榮幸來到清華的論壇。剛才聽Brian Kobilka教授的演講,感覺特別的渺小,因為我感覺我聽懂不到30%。我的感受是不明覺厲。

  剛剛我了解到,Brian教授其實也是一個企業家。在國外,科研和商業的結合是非常常見的。我也了解到,張首晟教授是物理學家,也是投資人,也有企業。前不久我在微信里向他祝賀了他們的團隊發現了天使粒子,也通過他的朋友圈直播了在美國的日全食,看到他在白板上解釋日全食的原理。給我的感受就是,不想成為科學家的投資人不是一個好的企業家。

  在座還有饒毅教授,我們知道在最近這一年,饒毅教授和我們的施一公教授、潘建偉教授、陳十一教授還有錢穎一教授一起創辦了一個西湖高等研究院。

  雖然在清華講這個不太對,但是我覺得教育和公益是不分彼此的,沒有門第之見。我們在清華的學者班的幾位同學也受到感召,雖然我們過去很想成為科學家,但是沒有這個機會。

  就像我剛才講的,不想成為科學家的投資人不是好的企業家一樣,我們也成為第一批捐助人之一。

  在座有我們與清華合辦的「清華-青騰未來科技學堂」的學員,也有騰訊過去青騰營的學員,更有我們清華的企業家與學者。與同學們在一起,探討科技的未來,我覺得是非常的榮幸。

  Brian Kobilka和張教授都來自斯坦福,大家知道斯坦福是矽谷創新的發源地,很大的特點就是把科技和商業完美有機地結合在一起,我覺得這個是非常值得全球尤其是中國去學習的。

  雖然說中國沒有像國外的斯坦福、哈佛這樣的私立學校,更多的還是公立學校,但是我們還是做了很多創新的嘗試。騰訊和清華很早就成立了一個聯合實驗室,近期也轉向研究AI。包括這一次,我們共同舉辦了「清華-青騰未來科技學堂」。我們希望通過不斷地嘗試來促進科研和產業界結合與創新。

  我了解到,這次我們學堂的48位同學是從超過一千家黑科技企業創辦者裡面選出來的,錄取率4%,非常難。可以看到,中國目前其實也在這方面做了很多的努力。

  具體到騰訊來說,我們怎麼看科技和商業的結合呢?我想分享幾個看法。

  第一,就像剛才程教授提到的,當今的社會在這一兩年有了很大的變化,全球市值最高的十家企業,前五家在短短的一年內成為了以科技,包括以網際網路、資訊科技為主的企業。過去前十大企業基本上都是能源和金融巨頭,在這一兩年內發生了翻天覆地的變化。騰訊和阿里巴巴也有幸成為了十大公司之一。十大公司之中有七家是網際網路和科技企業,這可能給大家帶來一個觸動。

  大家知道,高盛最近說它也是一個科技企業,說超過三分之一的人是科研研發人員,也說研發人員超過了Facebook的研發人員,我們還沒核實這個數字。但這給我的感受就是,各行各業都這麼努力,我們還有什麼理由不去努力呢?

  我們現在越來越感受到,隨著數字經濟的發展,科技越來越融入到各行各業,在數字化和智能化的大浪潮裡面,科技是我們所有產業界都必須要去關注的。

  第二,騰訊可以做什麼呢?騰訊過去的業務主要是社交、通訊、數字內容還有一些金融服務,其他的主要是投資以及與其他生態公司合作。對我來說,我感受有幾個基礎性的因素是我們願意大力投入的:

  第一是AI

  第二是雲計算;

  第三是大數據。

  我們會通過網際網路+等方式和各行各業、學界和研究界進行合作。

  我曾經說過,未來所有企業基本的形態就是,在雲端用人工智慧處理大數據,這是一個大方向。在這個方向上,對於騰訊來說,我們更加關注我們在AI方面能做什麼。

  去年阿爾法狗打贏了圍棋的人類世界冠軍,大家都在關注AI了。我們也快速投身於AI,在工程上實現了圍棋演算法可以打贏世界冠軍以外,我們最近還在醫療方面也推出了一個產品叫騰訊覓影,就是用人工智慧處理醫學影像,比如對食道癌進行早期篩查,還有肺的切片、乳腺癌,還有很多需要醫學影像分析的領域,和醫院專家進行合作。通過深度演算法,相信AI未來在醫療領域還是可以起到非常大的作用。

  人工智慧還可以運用到金融等領域,還有我們所理解的機器人,以及日常生活中的、商業中的方方面面,我覺得這是一個大的趨勢和潮流。

  另外一個是雲計算,「雲化」談了很多年,但是現在越來越清晰了。很多企業原來是很保守的,希望把數據放在自己的內網上,不想公開,不想放到外網去。但是我覺得這個狹隘的思想已經過時了。這跟過去發明了電一樣,不可能每一家不用公共的電網,而是在自己的家裡搞一個發電廠,這是絕對不可能的。

  過去把用電量作為衡量一個工業社會發展的指標,未來,用雲量也會成為衡量數字經濟發展的重要指標。大數據就更不用說了,一切有雲,有AI的地方都必須涉及大數據,這毫無疑問是未來的方向。

  在此基礎上,騰訊是希望大量地和各個產業界進行合作,也包括在這些研發處於前沿的這些高效科研機構,能夠展開充分的合作。我們在美國有一個特殊的團隊,David Wallerstein擔任高級副總裁,他的 Titile 是CXO,Chief Exploration Officer,首席探索官,很少有企業有這樣的職位。他現在看的很多的產品和投資方向都不是騰訊目前在做的事情,包括太空探索,衛星公司我們也投資了。比如我們投的阿根廷衛星公司,可以用小衛星拍攝近地面的實時或者是准實時的影像照片。另外生物醫藥的投資我們也很積極。

  當然包括我們也投資了特斯拉5%的股權,我們覺得特斯拉裡面的很多黑科技都會源源不斷的誕生,它是未來方向的一個代表。所有未來的科技都會和雲、AI和大數據是分不開的。當它們結合的時候,我們就有用武之地了,我們就可以幫上忙了。場景和市場是最重要的,只要你有市場,不管是技術還是人才,包括新的科技,都會跟著你走,這個是我們探討的未來。

  最後我想講在這種環境下,產學研需要有一些創新的生態。一年前我參加了香港的Hong Kong X,這是紅杉資本沈南鵬和香港科技大學李澤湘教授他們發起的組織。我們感覺到產學研結合應該是大有可為的。我們希望依託香港的國際化和高校資源,依託粵港澳大灣區有智能製造、人才和生產基地的大環境,做一些事情。

  他們的團隊跟我介紹說,國外在產學研方面有一些新的變化,比如說在波士頓附近有一個奧林工程學院,這個學院很特別的,學生一進來就打破傳統院系專業,通過跨界融合的方式與企業合作,讓學生通過做項目的方式把理論和實踐的學習得到結合。再比如加拿大的滑鐵盧大學也有很多跟企業合作的項目。另外,MIT最近也有一個叫「引擎」的計劃,通過一些學校的基金,鼓勵學生把想法變成一個現實,把一些樣品變成商品,這是個新的趨勢。

  李澤湘教授和港科大的校長希望說服我支持他們一些新的計劃。比如說能不能在香港按照剛才提到的一些新模式成立一個新型的教育機構,我們姑且叫做灣區科技大學,或者說科技中學,從頭培養創新人才,為整個粵港澳灣區做服務。這也是一個非常好的點子,我們還在探索。

  對騰訊來說,我們最近暑假做的一個事情,就是發起了騰訊粵港澳青年營。

  我們請了粵港澳三地大概一百名的青年,主要是高中生,參加夏令營,到深圳的騰訊、大疆等一些企業去接觸科技,在騰訊可以體驗AI,包括AR、VR等技術,以及無現金的消費體驗等;也包括到大疆去體驗無人機和機器人等。

  當然還有很多青年人特別喜歡的活動,像帆船、棒球,這些都是他們平時比較少接觸的活動。年輕人很興奮。這也促成了粵港澳三地青年人的融合。我們還開放了暑期實習崗位給粵港澳三地的大學生。這些方向都是我們努力在做的。

  最後希望我們產業界和學術界能夠去更加緊密地聯手起來,共同迎接未來整個產業數字化和智能化的浪潮,謝謝大家!

  人工智慧炙手可熱,現場嘉賓怎麼看?

  清華經管中國企業發展與併購重組研究中心主任程源教授:人機深入融合的時代已經拉開序幕

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  「數字化、智能化的浪潮正以指數級增長,如何應對這些變化,必然成為我們不可迴避的重大課題和嚴峻的挑戰。」清華經管中國企業發展與併購重組研究中心主任程源教授在致辭中表示,自2016年以來,從阿爾法狗到無人駕駛,從美國大選到量子計算,都與人工智慧有關。這些新技術正在幫助我們突破以前的能力限制,並引領我們進入新的領域。儘管不論是學術界還是產業界對人工智慧還沒有統一的認識,但是可以遇見的是人機深入融合的時代已經拉開序幕,將深刻影響人類文明和社會發展的進程。

  清華大學經濟管理學院院長錢穎一:今年清華電腦成為了最受追捧的專業

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  本場論壇主持人清華大學經濟管理學院院長錢穎一表示,「我作為清華經管學院的院長非常高興的看到,今年清華電腦成為了最受追捧的專業,顯然是跟人工智慧是非常相關的。」

  面對從產業界到高校的人工智慧熱,錢穎一援引愛因斯坦的名言說,「大學教育的價值不在於記住很多事實,而是訓練大腦會思考。我想這一點,大家都是非常的贊同。專業的知識不是那麼重要,至於什麼專業都不重要,更重要的是要訓練大腦會思考。」

  對於這次論壇不僅是科學的知識,科學的精神,而且更重要的是對未來的探索和對未來的思考。今天的論壇到這裡,期待清華-青騰未來科技學堂越辦越好,希望科技更多地造福人類。

  Brian K。 Kobilka:平均7-12年時間、花費25億美元、研製一種新葯的成功率可能只有15% 

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  2012年諾貝爾化學獎得主、美國國家科學院院士、斯坦福大學教授Brian K。 Kobilka以G蛋白偶聯受體與藥物發明發表主題演講。身處學界最前沿,Brian K。 Kobilka在演講中分享了他在藥品研發方面的經驗。他提到藥品研發的成本非常高,而且風險很大,耗時很長,通常來講,要開發出一個成功的新葯,需要花25億美元的投入,實現的周期是7-12 年左右,最終只有10%到15%的備選新葯能夠成功上市。如何對藥物發展過程產生影響,Brian K。 Kobilka教授指出研究的每一步發展都和科技的進步有關,對受體的結構有足夠的了解才可以使用電腦的幫助。他還以對鎮靜劑藥物的研究為例,來說明他的研究團隊如何讓藥物激活人體好的因素,但同時不激活壞的因素,從而減少鎮定類藥物的副作用。

  馬化騰:用雲量也會成為衡量數字經濟發展的重要指標

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  馬化騰表示,人工智慧還可以運用到金融等領域,還有我們所理解的機器人,以及日常生活中的、商業中的方方面面,我覺得這是一個大的趨勢和潮流。

  人工智慧之外,雲計算將是另一個大趨勢。馬化騰表示,「雲化」談了很多年,但是現在越來越清晰了。很多企業原來是很保守的,希望把數據放在自己的內網上,不想公開,不想放到外網去。但是我覺得這個狹隘的思想已經過時了。這跟過去發明了電一樣,不可能每一家不用公共的電網,而是在自己的家裡搞一個發電廠,這是絕對不可能的。

  在馬化騰看來,過去把用電量作為衡量一個工業社會發展的指標,未來,用雲量也會成為衡量數字經濟發展的重要指標。大數據就更不用說了,一切有雲,有AI的地方都必須涉及大數據,這毫無疑問是未來的方向。

  在回答湯曉鷗教授提出的困擾創業者的「BAT投資站隊」的問題,馬化騰說,對於站隊文化很無奈,也想打破。他認為,競爭還是不可避免的,一方面國內幾個商家的競爭促進了中國的移動網際網路的發展,比如很多O2O、移動支付、共享單車公司。另一方面也產生了惡性競爭,或者是讓創業者很無奈的(事情),比如要站隊,接受了這邊的投資,那邊就不行,其實他們也很無奈。

  他說:「所以你可以看到儘管我們有微信支付,但是你要知道我們其實並不排斥另外一家,反之就不是這樣的了。所以有時候在享受競爭帶來的高速發展的時候,的確我個人有時候也挺厭煩的,就覺得大家都在往科技、使用者體驗做不就好了嗎?為什麼要排他呢?這是一個很不健康的事情,其實我也很想打破,也希望大家共同努力。也希望業界生態,大家更加支持這個方向。」

  北京大學校務委員會副主任、理學部主任、生命科學學院講席教授饒毅教授:人工智慧模擬成人的,我認為百分之百的都是假的

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  在圓桌討論環節,北京大學校務委員會副主任、理學部主任、生命科學學院講席教授饒毅教授表示,當前神經科學受到廣泛重視,部分是因為人工智慧推動,但這並不意味著神經科學處在任何一個特殊時期,神經科學的研究會一直存在,而且神經科學永遠是最後的前沿,是無盡的前沿。

  饒毅認為,現在神經科學的研究是有一定的進步,主要的原因是用了所謂光遺傳學技術,這是一個重要的技術,這個技術重要到很多人在使用它。如果你要誠懇的評價的話,沒有帶來任何概念上的突破,是用於驗證和否認現在已經有人想過的一些事情。驗證和否認的時候,結果特別好看,所以很多人在比較誇張性的用它來做宣傳。

  對於人工智慧的發展速度, 饒毅預期較為謹慎,他認為,人工智慧的發展在我們有生之年都不可能達到科幻的程度,甚至「所有的高級的(人工智慧)對思維、認知和情感的都是瞎說的。我也認為人工智慧的進步是有限的,把人工智慧模擬成人的,我認為百分之百的都是假的。」

  中國科學院深圳先進技術研究院副院長、香港中文大學教授、商湯科技聯合創始人湯曉鷗教授:2011年是人工智慧的分水嶺未來將有三大突破點

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  2011年是一個分水嶺,為什麼會有這分水嶺呢?我想有四個方面的原因。

  第一,需求。之前手提電腦非常多,雖然這個電腦能移動,但是大部分的情況下我們不會拎著電腦去吃飯,出去旅遊拎著電腦拍照。後來手機出來了以後,手機上的攝像頭變成了人的第三隻眼睛,我們在微信上發的最多的就是照片或者是影片。一圖勝千言,這時候產生了大量的數據,這些數據需要智能地分析,所以有了實際應用的剛需,這是第一點。

  第二,數據的體量有了大幅的增加。原來數據是從電腦中產生的,有手提電腦的人還是很少的,因為要一萬多塊錢一台,但是手機紅米一出來,五六百塊錢一台,任何人都可以輕易的有兩台。原來幾億的使用者,一下子變成十億、二十億,體量出來了,也就產生了大量的訓練和應用數據。

  第三,硬體的訓練平台。原來我們用CPU的時候,用超算的時候,我們做人臉識別的時候,用了近千個核,要跑一兩個月才能把一個演算法跑出來。後來用GPU,10台機器,六個小時就跑出來了。所以給了大學實驗室和小公司一個可承受的硬體平台和能力來做訓練。

  有了前三個方面還是不夠的,最後深度學習的框架允許我們做端到端的學習,深度學慣用深度神經網路框架,允許我們用幾千個、幾萬個、幾億個參數,直接就覆蓋各種場景應用。就可以在一些單項的應用上超過人類。在個別的應用上超過人類,就是可以替人類來做這個單一的工作。這幾個原因加起來,是人工智慧取得了突破的主要的原因。

  近期和遠期有哪些地方是可以突破的呢?我覺得有三個方嚮應用的會比較多。一個是語音識別。這個是相對成熟,也是第一個突破的。緊接著就是視覺,現在的主戰場就是在視覺領域。我們先把人聽的能力解決了,第二個是看的能力。看的能力的場景是非常多的,這個是目前的主戰場。第三個就是自然語言的理解,這件事情是還沒有解決的。

  下面再講長遠的,人工智慧到底可能不可能控制人類,這個事情大家講的很多。你聽到的不是做人工智慧的名人和網紅講的事情,基本上是不可能的。我們做這個行業的人,在第一線的、離炮火最近的其實做得蠻苦的。過去幾十年一直沒有做出什麼來。我們以前每年的成長速度是每年提高1%,你算一下,剛開始ImageNet檢測的準確率只有22%,如果要達到100%,需要大概80年,這個活我們是準備干80年的。深度學習一出來,我們真的是幾年以內就做到了將近70%。所以進步是比原來快多了,但是機器的任務還是人類定義的,不可能控制人類,想多了!

  美國國家科學院院士、中國科學院外籍院士、斯坦福大學、清華大學教授張首晟教授在學校裡面做跨界也是非常不容易的

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  針對當前國內產業界流行的跨界現象和跨界思維,張首晟認為,「在學校裡面做跨界也是很不容易的,物理系的老師整天在物理系,商學院的老師在商學院,大家平時沒有什麼機會串門和聊天。我們三分之一的老師住在學校的校園裡面,我也住在校園裡面,通常只有在孩子們一起活動的時候,踢足球的時候,我才可以跟鄰居們聊起來。」

  張首晟在圓桌環節分享了他早期的投資案例,在一次非常偶然的機會跟鄰居聊天的過程中, 張首晟發現一位計算系的老師創辦了一個非常有意思的公司,這家公司的核心產品是在電腦裝入一個虛擬機,這個虛擬機包括三個部分,每個上面可以裝一個新的不同的操作系統,以解決Linux、微軟蘋果三個不同的操作系統難以在一台電腦上兼容的問題。

  「既然我們在斯坦福的老師始終會碰到那麼一個機會,為什麼不做一個系統的風險投資的機構。」張首晟這樣解釋他最終決定進入投資行業的初衷。

  在與新智元創始人楊靜的交流中,張首晟教授也提到了他對中國量子計算研發的觀點。他認為,從0到1的問題,很難靠資源,無論是錢還是人力,簡單量化去根本解決。還是需要嶄新的探索與方法論。

  (本文內容來自清華經管高管教育中心、騰訊研究院和筆記俠,發布時有編輯)

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