不止是炫酷，上海人工智能在这些领域的想象空间巨大

编制人工智能重点产业发展路线图，为全国人工智能发展提供可复制推广的“上海方案”……人工智能已确定为上海优先发展战略。

继世界人工智能大会新闻发布会一周后，6月25日，人工智能领域高规格的国际化奖项——卓越人工智能引领者奖（SAIL）召开人工智能专家研讨会。中科院上海分院副院长张旭院士、上海交大人工智能研究院首席科学家徐雷教授、亚马逊上海人工智能硏究院院长张峥教授等10余位受邀参与SAIL推荐和评审的专家代表围绕最新的技术突破方向，行业应用前景和AI生态布局等话题进行了深入讨论。

做好基础性研究

中国人工智能学会副理事长、东华大学校长蒋昌俊认为，人工智能的发展尤其要重视基础研究。他以近期的热点5G技术为例指出，5G标准源于十多年前土耳其Arikan教授的一篇数学论文，论文发表两个月后，被华为团队发现，围绕论文研究各种专利，用十年时间一步步把这篇数学论文变成技术和标准。

麻省理工学院最近用10亿美元资金，成立全新计算与AI学院。该计划是美国的学术机构对计算和人工智能领域的最大一笔投资，外界认为，这将是为美国引领世界的计算和人工智能技术的快速发展做准备。“从这一系列过程来看，除了场景应用、技术研发、平台推进外，我们还应该做到更源头、更前瞻。现在不一定能看到很好的效果，但是我相信，长远来看会大有用处。”蒋昌俊说。

对于基础性研究的重要性，中科院上海分院副院长张旭院士也明确表示：“站在别人的肩膀上往前走是一种创新的方法，这种创新，远不如一个从基础研究，从一篇论文开始，在技术上实现真正意义的突破。”他进一步阐述，人工智能应该在基础研究和核心技术的早期研发上有所突破。

具体到上海人工智能的发展而言，张旭院士认为，上海在自身拥有的技术比较好的条件下，决定上海人工智能未来的是，能否核心技术研发上有所突破，这也与上海城市的定位和技术条件，以及上海资源的约束密切相关。如果在这方面不能有所突破，无论是在国内和国外的竞争中，可能都是不利的。

争取重大原创突破

亚马逊上海人工智能研究院院长张峥指出，在深度学习领域，中国整个学术环境和学术培养的习惯是：“挖坑”人少，而“填坑”人很多且“填坑”迅速，实际上两者是辩证的，缺一不可。

“挖坑就是原创，有新的领域占据，重大的原创性突破方面，尤其是深度学习领域几乎没有。”至于“挖坑”的原创点，张峥教授认为，首先应该跳出目前浅层次的人脸识别和物体识别，“一项技术要真正做好，是润物细无声的，隐藏在现象的背后，可能没有那么光鲜，没有那么酷炫，但是它确实产生了生产力。”他举例说，包括北大和人大法律系在内的八支队伍与机器PK翻译法律文本，结果显而易见，人需要20分钟才翻译完一份，机器以一秒的速度“秒杀”全场。

张峥认为，人工智能和人的智能之间的关系，可以用一个非常简单的方法去理解，就是人觉得很容易做的事情，也许机器很难做，比如识别人的情绪，懂人在说什么；但反过来，人觉得很难做的事，对人工智能来说可能小菜一碟，比如瞬间的高速运算。

至于如何真正让人工智能与人贴切共存，张峥教授与张旭院士的观点不谋而合——类脑科技的研究至关重要，如何理解语言、理解情绪、理解图像，要按照人是如何去理解的再去构造新的人工智能架构，否则只会带来问题。

这些领域上海重点突破

正如张峥教授反复提到的，人工智能不只是浅层次的、酷炫的人脸、语音识别，更是具有生产力的，能够产生实实在在效益的技术。

上海交大人工智能研究院首席科学家徐雷教授认为，上海有自身城市的底蕴，决定了适合它发展人工智能的几大领域：医疗、金融和制造业。上海是全国医疗资源最丰富的的区域之一，拥有庞大的医疗数据，借助人工智能将释放出巨大的能量，政府部门要认识到其中蕴藏的巨大价值，主动谋划，将其作为重点领域突破发展。

其次，在金融领域，作为金融中心的上海，股票、期货、外汇、黄金等金融市场从无到有、从小到大，交易规模位居世界前列，去年金融市场交易总额突破1600万亿元，“上海金”“上海油”等上海价格影响全球，上海成为全球金融要素市场最完备的城市之一。在人工智能催化下，智慧金融已成未来趋势。借助于海量数据、深度学习和超级计算能力，智能金融能在极短的时间内读取、整理和分析世界范围内的所有公开数据、图像乃至非结构化信息，并凭此作出投资、借贷与风险管理决策。对于上海而言，智慧金融的想象空间无限。

“在人工智能各场景应用中，制造业领域的应用和落地挑战最大。”上海市人工智能学会理事长张浩认为，一是制造过程复杂，智能制造面向产品的全生命周期，从设计、制造、服务各个领域都要涵盖；二是制造过程中的数据多、建模困难、变化大、约束强，而且要体现人机协同。不过，凭借上海在先进制造业领域的优势，人工智能的应用无疑将会率先在全国实现突破。