对话vivo胡柏山：“核心事”可大可小，“轨道”宜长不宜短
06-21
在今天的CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会上，来自业界的大拿分享和讨论了机器学习的学术前沿和人工智能的商业应用场景。
然而，有趣的是，在人工智能新浪潮中做一个“跨界”人是一种什么样的体验？在峰会期间举行的圆桌论坛上，在学术界和工业界乘风破浪的人工智能研究院院长·颜水成·博士回答了这个问题。
颜水成·博士毕业于北京大学，也是伊利诺伊大学（UIUC）的博士后学生。
他加入已经超过10个月了。
加入之前，他曾领导新加坡国立大学机器学习和计算机视觉实验室，并担任副教授一职。
主要研究领域为计算机视觉、深度学习、多媒体分析。
他的团队提出的“网络中的网络”极大地推动了深度学习。
同时，其团队开发的“Purine”是全球首个支持多机器、多GPU的开源深度学习系统。
2018年，颜水成·博士被汤森路透评选为“年度全球最具影响力科学家”。
随后，他荣获新加坡青年科学家奖（YSA）和青年教授研究成就奖。
事实上，连学术带头人都还在担心转型进入工业界参与应用研究——我去工业界以后还能活下去吗？论坛上，主持人问颜水成这样一个问题：“您认为做人工智能有哪些制约因素或者不满意？”面对如此尖锐的问题，颜水成表示：我想从武器的角度解释一下。
这个问题。
人工智能在学术界和工业界的发挥方式可以比作武术。
武林中，名气正直的人，人人都敬佩。
你不仅可以打败别人，还可以磨练一些招式。
我希望这些举动可以帮助其他人赢得战斗。
学术界的人工智能研究与武术非常相似。
在工业界，这些举措并不那么重要。
重要的是，如果你能有一种武术或者一种合作方式来打败别人，解决一个问题，这就是好的人工智能。
比如我们解决行业人工智能的问题，我们靠人工智能打败别人，或者没有关系。
重点是你需要有人工智能的思路和方法来解决这个问题。
在我看来，这就是他们两个的区别。
我加入是因为它有自己的优势。
在这个特殊时期，可以说网络在人工智能界略领先于学术界。
人工智能的竞争正在发生怎样的变化？到2020年，学术界有可能在人工智能竞赛中获得第一名或者取得非常好的成绩，但是到了2020年，我们会发现好的成绩全部来自于互联网。
事实上，互联网没有那么多的计算资源，但学术界的实验室平均费用大约是十几、二十多元。
如果能拿到几百块钱，那就是教书了。
我进去的时候，智能硬件是一个非常关键的业务，现在直播也是一个非常关键的业务。
这些事情正是我想做的，所以是一个非常好的选择。
如果说从学术界转向工业界有什么缺点的话，那就是互联网的步伐比学术界快得多。
在学术界半年三个月取得好成绩，有一篇好的学术论文也不错了。
在工业界，即使提前一个小时也非常有价值。
这对学术界转向工业界来说是一个巨大的挑战。
所以，“研究院更多是着眼于未来，你的老板有没有给你具体的指标？” “对我个人来说，关键是因为它是中国著名的公司。
像微软亚洲这样的研究机构没有标准。
在中国，一个好的研究机构必须同时走两条路——一方面，它必须有能够快速支撑现有业务、让人工智能算法或想法在业务中发挥作用的成果；此外，还必须有长远的思考——一年后产品需要什么样的人工智能技术；半年或者一年，或者孵化短时间内能够推出的业务，是保证名企内部研究院生存的好办法。
”最后，他总结了自己对人工智能发展的看法。
一句话，颜水成博士表示，人工智能让学术界和工业界的人有共同点，这是非常好的。
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