近年来，人工智能一直是明星投资者们非常关注的一个话题。大家对它的发展路径开始有一些不清晰甚至怀疑的地方，但同时在某些垂直领域比如说安防、人脸识别，还有在防疫的过程中，人工智能也有很多创新。
12月3日在澳门威尼斯人金光会展中心，BEYOND组委会联合将门倾力打造“人工智能创新论坛”。人工智能创新论坛邀请到了来自IJCAI、澳大利亚悉尼科技大学、北京通用人工智能研究院、锘崴科技、智芯科微电子、北高峰资本及坤湛科技等行业的嘉宾出席，共同参与此次人工智能创新论坛。论坛将就人工基础技术创新、人工智能应用与产业创新等开展深入探讨。
将门创投创始合伙人兼CTO沈强认为，人工智能行业的发展需要建设繁荣、可持续发展的生态，同时领先企业的核心竞争力已不再单纯是产品技术和市场的竞争，更是生态系统的竞争。而将门致力于加速数智科技创新生态系统的发展，并以此赋能各行各业的领先企业打造其创新生态。围绕着智能技术的创新生态的核心要素，构建了以创业投资、创新服务和人才社区为核心的业务矩阵。将门认为机器智能、物联网、自然人机交互以及企业计算是数智技术演进进程中的核心力量，并围绕这些领域在核心技术及其在汽车交通、快消零售、企业服务、医疗健康、智能制造、能源科技等关键行业的应用进行了大量投资布局。在先进技术落地的过程中，他表示最关键的一点是找到正确的场景，并在场景中去定义和发展技术，形成互相推动的正反馈，从而加速推动人工智能相关技术体系的应用和创新。
人工智能基础技术创新的转向
随着人工智能与市场发展的深度融合，人工智能领域释放出了巨大的创新能量，但是目前在基础技术方面，感知智能、认知智能和行为智能的发展程度各不相同。
对此，澳大利亚悉尼科技大学副校长、人工智能领域杰出教授、国际人工智能联合会2024候任主席张成奇认为，人工智能只看结果，不看过程，所以人工智能解决各种问题，并不都是以人类解决问题的方法。“现在唯一模拟人的智能主要是认知智能，认知智能要用知识用推理，这一部分突破不大。而感知领域非常成功，像图像、视频、语音感知，都做出了一些创新，行为智能领域也有一些突破。”
他还表示智能产业互联网的搭建首先要完成数据的采集，所以传感器至关重要。“现在国内在传感器方面还有很大的进步空间，要么是收集数据不准，要么是寿命不够长，要么价格高昂，但是产业互联网离开传感器寸步难行，在数据收集过程中，很多的感知智能才能发挥作用。”他建议下一步人工智能发展尽量找到载体，并且资本要努力和产学研一起做成果转化，政策层面也要兼顾引才和引智。
北京通用人工智能研究院常务副院长兼副理事长、国际计算机协会（ACM）人工智能专业委员会中国区主席、ACM中国理事会常务理事董乐对张成奇的说法表示认同。从上世纪90年代到本世纪初，世界正经历着感知器的革命和互联网的革命，最后形成了大数据的模式。从现在的感知层的人工智能“大数据小任务”的范式为主，已经有了很多的创新，但是它非常依赖人类定义的任务。而“小数据大任务”的范式，不需要太多的数据训练，而是以完成任务为目标。因此她认为人工智能系统的三个关键要素架构、任务和数据，相比于传统大家强调的数据算力和模型，又往前演进了一步。
“范式的进化、场景的认知以及人才的构建，我觉得映射到国内，是对于认知智能的接受，包括北京通用人工智能研究院在这方面的建设也投入巨大，所以可能这是中国在认知智能发展方面的一个强烈信号。”董乐如是说，“当然范式的转换，并不是对深度学习和大数据本身的否定，而是由于从感知智能向认知智能跨越的时候，中间很多问题单靠数据可能解决不了，所以我觉得针对不同的任务去选择相应路径，而且有时候可以兼而有之，在不同的层面去解决不同的问题。”
2021年，资本市场对AI计算这个基础设施的重视，也是一个明显的信号。杭州智芯科微电子科技有限公司CEO张钟宣表示，从市场端、客户端有大量的AI应用已经在爆发期，对算力的要求也越来越高，因此他认为中国的投资界追逐算力市场的前沿技术不是偶然。
对于提高人工智能技术水平，张成奇认为只在应用层做创新还不够，原创的底层技术的创新尤为重要，“我们要走得快，也要走得远”。
人工智能应用与产业创新
大数据时代，数据从资源到要素的转变过程当中，数据面临很多的挑战。首先是合规方面的挑战，其次是数据不可控的问题，比如数据的转卖和滥用，所以由于这两个问题，数据没有办法实现它的要素的性质，因此需要一些新技术来帮助解决。来自杭州锘崴信息科技有限公司的团队其实一直在钻研相关技术，即隐私计算。
其董事长王爽表示这其实是一个较新的概念。“在不同的应用里面，不同场景下大家需要保护的信息可能不一样，有的需要保护输入到这个模型里面的数据信息或者查询条件，有的需要保护计算的过程不被篡改，有的要保护这个模型，有的是需要保护结果，甚至有的涉及到不同层面上的信息的保护，同时它也涉及到一些性能或者频次方面的不同要求。”
他告诉大家锘崴已经可以中立地提供安全的数据保护底层技术，同时打造的工业级的产品，提供丰富的底层算法模块，并支持第三方定义的这个算法，“能够在我们平台上实现隐私计算，同时我们有很多相关的逻辑场景，包括但不限于像这个Email、政务、金融等相关的领域”。
另外，隐私计算支撑带来的数据网络是赋能于整个数据价值的可信转化，当大家用到的所有AI的应用底层都是数据驱动的，那么就可以在无感的情况下，通过这个隐私计算支撑起来的数据网络为整个数字经济服务。
而北高峰资本及坤湛科技创始人兼CEO闵万里则认为在硬件和软件一体化之后，认知和行动，才是人工智能产业升级的阀门。“我们要把硬件软件做到更加节能，然后在功耗层面跟人脑相适应, 那么就有可能倒逼着学术界和工业界去独辟蹊径，而不是不断在神经网络的层次上做工程性的叠加。因为产业升级要的是颠覆性的重塑，这样才有可能把人工智能的多模态识别等技术水平带到真正的可实用的层面。
结语
近些年，有关于人工智能的话题掀起了新高潮。随着人工智能解决方案越来越广泛的应用，它已经在计算机、金融贸易、医疗、重工业、商业、运输、远程通讯等诸多领域改变着我们的生产生活方式，智能机器人、无人驾驶、无人机、AR/VR、大数据等智能服务，前所未有的替代了劳动力的速度、价值。
当前，人工智能在全球各国都受到了高度重视，中国关于人工智能发展相关研究已经取得了显著成果，然而目前还处于探索阶段，我们仍然存在很多技术壁垒，如何让技术创新，如何在未来生活中将人工智能最大化的应用，赋能产业，真正推动社会发展，解决实际问题是我们应该高度重视的问题。
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