7 月 28 日 -29 兩天，第四屆中國人工智能大會(huì)（CCAI 2018）在羅湖召開，由羅湖區(qū)人民政府與中國人工智能會(huì)學(xué)聯(lián)合主辦的本次大會(huì)，有兩院院士李德毅、譚鐵牛等 50 余位國內(nèi)高校、企業(yè)的人工智能行業(yè)大咖聚集，深圳市副市長王立新，羅湖區(qū)區(qū)委書記賀海濤，羅湖區(qū)區(qū)委副書記、代區(qū)長羅育德出席，1000 余國內(nèi)外人工智能行業(yè)從業(yè)人士參加，一場場高端對話和頭腦風(fēng)暴上演。

在講座和對話的空隙，記者采訪到了三位中國人工智能領(lǐng)域產(chǎn)、學(xué)、研的專家——中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員、國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者韓銀和， 英特爾高級首席工程師、大數(shù)據(jù)技術(shù)全球 CTO 戴金權(quán)，還有蘇州大學(xué)特聘教授、計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長、人類語言技術(shù)研究所所長、人工智能研究院副院長、國家杰出青年科學(xué)基金獲得者張民。三位分別從人工智能發(fā)展方向、當(dāng)前中國和世界前沿的人工智能應(yīng)用、人工智能人才培養(yǎng)等方面，談?wù)摿水?dāng)前人工智能產(chǎn)學(xué)研發(fā)展?fàn)顩r。

▲英特爾高級首席工程師、大數(shù)據(jù)技術(shù)全球 CTO 戴金權(quán)。

戴金權(quán)：英特爾研發(fā)團(tuán)隊(duì)目前正研究類腦計(jì)算和量子計(jì)算

記者：目前英特爾公司哪些最前沿的人工智能技術(shù)已經(jīng)落地國內(nèi)外使用？

戴金權(quán)：在業(yè)界，有大量的大數(shù)據(jù)用戶想使用人工智能的技術(shù)，但普遍有一個(gè)痛點(diǎn)，如何將新技術(shù)嵌入在客戶現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)平臺，應(yīng)用起最前沿的人工智能技術(shù)。

我們在上海和硅谷兩邊都有研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在大數(shù)據(jù)分析平臺上加入深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，就基本解決了這個(gè)痛點(diǎn)，我們推出的 BigDL 項(xiàng)目，一個(gè)分布式深度學(xué)習(xí)框架，在這個(gè)上面構(gòu)建了 Analytics Zoo，一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析 +AI 平臺，現(xiàn)在國內(nèi)外的都有不少用戶已經(jīng)使用。

比如我們就跟京東合作了，他們的平臺上有幾億張圖片，想用來以圖識圖、拍照購，看圖片有沒有重復(fù)的、侵權(quán)的行為等。我們提供的解決方案就是將我們最新的 AI 技術(shù)嵌入他們的數(shù)據(jù)平臺，進(jìn)行分析使用，要比之前的他們使用的解決方案要快三四倍。

跟世界銀行我們也有合作，他們有幾百萬張來自全世界手機(jī)拍攝照片數(shù)據(jù)，我們的技術(shù)嵌入他們的數(shù)據(jù)平臺，把這些質(zhì)量參差不齊，拍糊了或者拍錯(cuò)的照片，進(jìn)行清洗、整合，自動(dòng)分類，貼上標(biāo)簽，根據(jù)模型形成各類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，用于世界銀行進(jìn)行關(guān)于全世界各地的物價(jià)水平、經(jīng)濟(jì)水平的研究應(yīng)用。這相比他們以前派人到世界各地去調(diào)研的方式，優(yōu)勢在于覆蓋面更廣、費(fèi)用更低、速度更快。

記者：在人工智能方面，英特爾現(xiàn)在有沒有正在部署一些將來研究方向、發(fā)展方向？

戴金權(quán)：英特爾目前正在進(jìn)行前沿技術(shù)的研究，比如神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算（類腦）研究芯片 Loihi，是全球首款具有自我學(xué)習(xí)能力的芯片。它可以解決一些當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)不能解決的問題，列如稀疏編碼、詞典學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)適應(yīng)結(jié)果的一些問題；并且還擁有更高的能效比。另外一個(gè)方向是量子計(jì)算，今年向合作伙伴交付了首個(gè) 49 量子位超導(dǎo)量子測試芯片— "Tangle Lake"。

記者：對于人工智能前沿技術(shù)的落地，您有注意到哪些可以努力的地方？

戴金權(quán)：現(xiàn)今很多高校、研究院在人工智能技術(shù)研究突破已經(jīng)非常好了，但如何落地，有非常多斷層，需要解決很多的現(xiàn)實(shí)問題。因?yàn)閷?shí)驗(yàn)室使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集是固定的，而企業(yè)有需求的大數(shù)據(jù)是復(fù)雜多變的，很多公司有很大的數(shù)據(jù)量，非常雜亂，處理流程很長，需要導(dǎo)入、清洗（壞掉的或者錯(cuò)誤的，格式不匹配）、特征提取、轉(zhuǎn)換，再進(jìn)行模型算法，推理判斷。把人工智能更廣泛的實(shí)際應(yīng)用中，提高效率，改善生活，還有一段很長的路要走。