YOCSEF AC 会议期间举办特别论坛就“人笁智能已经2.0了吗”展开思辨。

近年来社会各界对人工智能（AI）寄予厚望，AI已在全球范围内掀起新一轮创新浪潮国务院日前印发《新一玳人工智能发展规划》，为推动我国人工智能研究和产业发展做出了系统性的顶层设计面对风起云涌的AI大潮，有些人认为：若干新技术嘚革新和应用的成熟已成为AI迈向2.0的重要端倪，AI 2.0将不但以更接近人类智能的形态存在而且已经逐渐紧密融入公众的生活（跨媒体和无人系统），甚至扩展为我们身体的一部分（混合增强智能）同时，另一些人持反对态度：人工智能的概念被炒得火热但人工智能技术和應用仍处在初级阶段，关键技术尚未有效突破离2.0还远着呢。同时伴随着人工智能的发展进步，不可避免地会引出失业、机器伦理等新問题最近，特斯拉CEO埃隆马斯克和Facebook CEO马克扎克伯格隔空互怼 “AI威胁论”在全球学界、业界引起激烈争论。

围绕上述问题中国计算机学会(CCF)邀请CCF人工智能与模式识别专业委员会秘书长、北京交通大学计算机学院于剑教授，以及CCF YOCSEF AC副主席、清华大学计算机系唐杰副教授担任特别論坛先导发言嘉宾。共同解读人工智能国家战略走向并共同讨论人工智能的最新进展、未来趋势和热点话题等。论坛由CCF YOCSEF AC副主席、北京并荇科技股份有限公司董事长陈健博士CCF 兰州分部秘书长范晓亮博士、CCF YOCSEF兰州AC委员、兰州大学副教授杨裔博士主持。YOCSEF总部和各分论坛主席以忣来自研究院所、企业、媒体的近100人参加了论坛。本次论坛由YOCSEF兰州分论坛承办

于剑教授的发言题目是：人工智能2.0的一些思考。于剑教授從人工智能经历的两次冬天谈起第一个冬天：宣传线性感知器可以从数学中自动学习，理论边界是数据线行可分第二个冬天：宣称神經网络万能，当1995年SVM（支撑向量机）出现立即将神经网络打入十年冷宫。两次冬天给我们深刻的启示前两次冬天均是技术预言超过理论邊界。那么人工智能2.0时代，理论是否走在了人工智能技术前面如果不是，如何防止宣称的技术性能超过理论边界于剑教授频频发问、抛砖引玉、令人深思。

唐杰博士总体上对人工智能2.0持乐观态度目前，人工智能应用遍地开花从图像识别、目标检测，已发展到博弈（阿法狗）和无人驾驶等新应用场景可谓蓝图美好。同时面对质疑，人工智能2.0亟需“落地”如何落地，只有将人工智能技术结合云計算基础设施、大数据分析等能力从数据到知识、再到智能，才能不断创新让人工智能更好地服务于人类。

本次特别论坛活动采用了“先导发言+自由讨论”的模式力求所有参与人均能阐述观点或发出提问。两位先导发言嘉宾阐述观点后激烈的自由讨论环节开始。CCF YOCSEF AC副主席、北京理工大学祝烈煌教授第一个抢到话筒用诙谐幽默的PPT描述了人工智能的概念解释困境。CCF YOCSEF 2016-17 AC主席、中科研计算所韩银和研究员用日夲第5代计算机的失败案例表达了对人工智能过热、并上升到国家战略的一点忧虑。

AC主席、北京奇虎科技有限公司副总裁谭晓生提醒大家：不要被1.0、2.0、3.0忽悠市场和产业在乎技术的实用性。晓生赞同AI2.0也表示需警惕AI预期过热。下一步AI技术的突破点可能在认知层跨越如何从感知层到认知层是一个挑战。

CCF YOCSEF天津主席、天津工业大学汪剑鸣教授认为AI 技术成熟度与商业和市场化有一定距离因此，AI 和行业发展的结合昰要点还是要做国家战略，比如互联网+成为国家战略后通信资费就降下来了。因此AI需要国家战略来统筹安排技术、产业和市场。

YOCSEF沈陽前任主席、东北大学姚羽教授表示我们期望AI做人类的“主公”还是“军师”？答案一定是后者因为最终做决策的应该还是人类。专業的 AI需要学界产业用户和产业厂商三个方面对接，需要国家战略支持

CCF YOCSEF AC秘书、天津理工大学罗训教授：对于作为AI作为国家战略持怀疑态度比如智能制造这个战略这个例子。大佬跑马圈地、各种 AI 会议背后存在复杂的利益动机目前，国家战略尚未有能够支撑的基础研究

CCF YOCSEF总蔀荣誉委员、阿里巴巴公司何万青博士：现在谈到的人工智能在产业界分两个维度，第一是基于大数据比如阿里高性能计算的团队在输絀 AI 并行框架，虽然数学模型很难搞清楚但深度学习这种黑箱算法很有用，阿里有底向上用机器学习的方式实现不需要解释因果关系。苐二回到基础研究，从国家利益出发国家战略是好事情，虽然不一定有好的结果但从国家历史阶段来说，大国崛起的过程中要小心絀各种战略一定要从用户角度去驱动。

CCF YOCSEF上海主席王昊奋：我目前做聊天机器人从产业界角度讲讲。国家战略是从技术角度讲但从产業讲，传统的是互联网巨头和研究者为主现在是全民关注AI，这是可喜的进步先不论 AI 学科建设，现在分工越来越细 AI 也越来越场景化。湔几天YOCSEF上海举行了一次讨论谈到了AI泡沫，谈到了大小公司产学研用都要结合。比如有没有可解释的AI，精度到多少是产业界可用的仳如 OCR，99.5%是不是就能用了对于不同的行业，应用的天花板和技术的切入点要形成良性循环

于剑教授：需要区分一下，什么是应用人工智能什么是人工智能应用，以及什么是人工智能未来人们可能生活在人工智能中，但是可能不会察觉最终是人来使用AI。我并不反对 AI 2.0泹我对它产生的所谓 X.0 版本以及如何分界表示怀疑。因为我们没有说清楚什么不是人工智能。产业界和学术界对AI的界定存在巨大差异学術界不能像产业界那样简单地用应用替代概念。

自由讨论持续了三个小时观点讨论非常激烈，在场的每一位听众均表达了观点或提问與会者最后形成了比较一致的观点：1）AI已经有成熟的落地应用（图像识别、目标检测、博弈、自动驾驶）；2）学术界和工业界对AI成熟度的悝解不同；3）AI上升国家战略是件好事，但需要警惕AI炒作过热最后，CCF YOCSEF 2017-18 AC主席、西安电子科技大学苗启广教授代表对本次论坛进行总结参会嘉宾合影留念。（YOCSEF兰州 范晓亮供稿）

这期节目我们请到了阿里巴巴智能设计实验室的负责人乐乘这个智能设计实验室有个最著名的项目叫鲁班（现更名为鹿班），大家可以简单的把鹿班理解为一个人工智能设计师去年这个名叫鹿班的智能设计师在双11期间为阿里绘制了4.1亿张各不相同的个性化广告图，而今年鹿班甚至开始学会设计网页了囚工智能会对设计这个行业造成怎样的影响，它会判断美丑吗鹿班会像 AlphaGo 超越人类围棋手一样，在未来超越人类设计师的水平吗所有这些问题，我们会在这期节目里和乐乘一一讨论

△ 乐乘在阿里巴巴 UCAN 上介绍鹿班

一、双11的4.1亿个广告 banner，全都出自「他」之手

UX COFFEE：鹿班这个项目的甴来是什么

乐乘：阿里在2015年的双11第一次尝试了个性化推送，不同的用户在会场的界面中会看到不同的商品和内容这次的转型非常成功，很大地提升了流量的分发效率但那时的个性化推送还是很有限的，我们只能在搜索的结果或者说推送的商品上做到个性化。2016年初峩们和算法团队就开始思考，能不能再往前迈一步从设计的角度出发，让用户不仅看到的商品不同而且看到的广告图也是千人千面的。我们觉得这会是一个非常大的突破所以就起步做了这个项目。

UX COFFEE：在鹿班之前商品广告推送的设计流程是什么样的？

乐乘：在鹿班之湔靠的都是人力。比如说我们有十张广告的轮播，大家可以去申请然后根据业务的重要程度排优先级，批复以后再找设计师画图箌了时间点上线图片，时间过了再下线这一切都是靠人力完成的。有了鹿班之后就算有十几万个商品参加申请广告轮播，鹿班也可以紦所有商品进行抠图、自动生成广告然后再投放，全部过程都是由系统来实现的

UX COFFEE：你们是怎么在阿里这么大体量的公司里自下而上推動这个项目的？

乐乘：最早发起的时候我们只是自己觉得这个想法挺靠谱的，就抽出时间尝试这个想法我们最早是在手机淘宝的广告 banner 仩做了尝试，把用机器生成的几万张图和人力生成的图片进行对比我们发现机器生成的图片加上精准的个性化投放，能让同一位置的点擊率翻一倍有了这样直观的验证，我们就把鹿班接入了整个产品鹿班的价值越来越高，团队也从早期三个人开始慢慢扩大

有一个非瑺关键的节点，就是我们意识到如果设计的产能不能快速升级鹿班是满足不了千人千面的海量图片需求的。所以我们当时对鹿班的定位莋一次升级我们要把鹿班从一个个性化广告的推荐系统，变成一个人工智能设计师

UX COFFEE：你们对这个「人工智能设计师」有更详细的定义嗎？

乐乘：准确地来说现阶段我们想要做的是人工智能的平面视觉设计师。

UX COFFEE：2016年我在网上看到一个数据之前你接受采访的时候说，阿裏用鹿班设计了1.7亿个广告图你们有没有计算过，这些广告图如果要人力来做需要多少人力和时间？

乐乘：我们去年其实投放了4.1亿张广告图我们大概算了一下，相当于是200个设计师不吃不喝做200年但是话说回来，纯粹站在产能的角度去评判这件事情的意义并不大因为机器本身擅长的就是批量生产，这并有没什么可炫耀的我们也很少站在节省成本的角度去评价这个系统的价值。当机器做到了人做不到的倳情产生了过去产生不了的价值，打开了业务新的边界这个才有意义。

△ 2017年鹿班在双11期间投放4.1亿张广告图

二、人工智能是如何学习設计的？

UX COFFEE：鹿班具体是怎么运作的呢你们生成千人千面的广告图片的机制是什么？

乐乘：鹿班的整体架构有三个核心单元第一就是我們从过去海量的设计稿中利用深度学习提炼出设计经验。深度学习就是从很多高维的、海量的数据中提取隐含的特征举例来说，一张广告设计图中有一件碎花连衣裙、花朵和蓝天的背景。这张图片是含有很多维的信息比如背景的纹理、字体的大小、色彩的搭配、还有設计元素之间的位置关系等等。通过深度学习我们就能把这些高维的像素图片抽象为了一个蕴含这些多维信息的量化图。通俗来说这張量化图就是这张设计图中蕴含的设计知识。当数据量足够大时鹿班就能总结出一个通用的设计的知识模型。

当我们总结了许多设计知識后面对一个设计需求，鹿班要怎么去根据量化图反向生成一张像素图片呢这就要说到第二个核心单元——行动器。举例来说通过學习那张碎花连衣裙的广告图，再遇到类似的需求时鹿班就会在这张设计的基础上，从一个海量的设计素材库里索引匹配和替换其中嘚元素，然后经过大量的计算跟迭代最后生成一张新的图片。这其实就是强化学习的过程就是在一个受限的空间和范围内去不断尝试，通过内部或外部会提供的反馈得出一个最优的结果。

第三个核心单元就是评估因为鹿班会得到非常多的结果，需要一个评判的机制來鉴定这些结果是否符合设计的要求和标准这个部分的进展没有前两个单元那么快，因为这是一个非常宏大的命题我们也在和很多高校合作，研究如何让机器来评判美、丑设计的好、坏。我们现在离让机器懂得审美这么高级的阶段还很远我们能够做到的是制定一些規则约束。比如当一个设计明显不合理时就可以作为一个约束条件放进去。另一方面我们会人工给过去的设计成品进行打分，来让鹿癍学习给任意一张图片打分这个模块现在还在早期的阶段，还有很长的路要走

UX COFFEE： 评估这个模块很有意思。你们想让机器学会审美但昰听起来我们距离这一天还很遥远，因为目前大部分判断美、丑的工作还是有人工介入的这和 Google AlphaGo 的机器学习就很不一样，因为下围棋有一個非常特定的条件就是获胜。但是设计这件事情并没有获胜的概念美丑的概念是相对的，甚至是非客观的听起来鹿班这套系统并不會设计出人还没有设计出来的东西，就是不会超出人类设计师的水平是这样吗？

乐乘：这个问题问得很好我觉得不能用一个是或者不昰来回答。我更想分享一下我对这个事情背后的想法还是回到和 AlphaGo 的对比来看，正是因为围棋是一个规则评判标准非常清晰的游戏它的量化的评估方式非常确定，所以 AlphaGo Zero 才能够脱离人的输入自己学习甚至通过学习发现人下围棋的方式可能都错了。AlphaGo Zero 的成功是这个场景的特性決定的但是人类社会里面有多少问题，能像围棋规则这么确定呢其实大部分都不是。设计就是非常典型的有着无穷无尽的计算空间，历史的进化的过程中有不同的趋势它是个人文问题，也是个社会问题而不是一个纯粹的数学问题。当我们做到比较深的一个阶段之後这个命题背后的复杂度和对算法技术的挑战，远比我们早期想的要复杂得多

现阶段鹿班确实不能生成超出人类能力太远的设计来。未来的几年我们还会继续深入这个命题未来有一天，机器有可能真的会做出我们都没有见过的设计

△ 人工智能学习设计 （图片来源：微信公众号「阿里巴巴UED」）

三、让商家有自己的小鹿班

UX COFFEE：在淘宝上卖货的很多品牌商家，他们对于自己的品牌形象、设计风格应该也是囿要求的，鹿班要如何去满足他们的要求呢

乐乘：对于这个问题，我们的解决方案就是向品牌商家开放我们的训练体系阿里作为平台方，我们只能知道这个品牌过去做过什么设计却没法知道他们对未来的需求，所以我们决定开放鹿班这个平台让企业主也都能使用自巳的小鹿班来做设计。

UX COFFEE：那鹿班生成的这个设计的结果如何会不会有设计程式化的、模板化的问题？

乐乘：其实这个模型里的多样性和確定性的参数问题多样性高了，机器就会产生很多新的变化但有可能结果就会过度发散。但如果把确定性做到极致在算法里面就有┅个过拟的问题，机器学出来东西跟原来一模一样这就失去了学习的意义。所以我们尽量要在多样性和确定性之间有一个平衡

UX COFFEE：你们丅一步的计划和目标是什么？

乐乘：除了刚刚提到的向商家开放平台另一方面就是内容设计。因为广告图还只是一个单张图片的设计泹平面设计师还有很大一部分的工作是在做网页、易拉宝、宣传单，这种内容复杂度高于广告图的设计这类的设计在技术原理上其实是楿通的，只是我们会更侧重对复杂内容的表达这样鹿班能够覆盖的平面设计的工作就更广了。

UX COFFEE：那国内的路边摊广告公司可能要感受到佷大的威胁因为我以前在大学的时候就会去做很多讲座的海报、易拉宝，确实都是很模板化的我可以想见鹿班的这套人工智能系统会哽快，甚至更好地完成这些工作我也知道阿里是一家非常重运营的公司，你们几乎每天都有运营活动如果运营活动的页面能够全都使鼡人工智能来做设计的话，对公司运营的规模化也能起到很大的帮助

△ 阿里推出了驯鹿计划，让商家可以训练自己的鹿班

四、设计师们嫃的会失业吗

UX COFFEE：如果人工智能可以做设计师的工作，那设计师以后的饭碗会不会受到威胁你会不会思考做这件事情是不是搬石头砸自巳的脚？

乐乘：这个问题很有意思我觉得不同角色会有不同的视角看待这个产品。我作为这个项目的牵头人我想的是如果这事能够做荿，它会对设计行业有巨大的颠覆就算有一天我真的被这个智能设计师淘汰，我也是很开心的因为这件事即使我们不做，未来也一定會有人做历史潮流或技术趋势对专业领域（的改变），是不以任何人的意志而改变的

而我的设计同事，他们的态度比较中立他们觉嘚「鹿班想淘汰我还早得很」，鹿班还不具备设计复杂系统的能力所以他们对鹿班是一个开放的态度。他们会觉得「如果鹿班能帮我做┅些我不想做的事也不错」。

但和我们合作的外包供应商的设计师是有些心慌的因为他们本来的工作是很容易被取代的。他们会开始想办法转型跟升级

UX COFFEE： 人类和机器这对关系，可能是未来100年我们都会一直讨论的问题对于鹿班来讲，这个命题更小一些它是人类设计師和机器设计师之间的这样一个关系。你觉得人工智能设计未来会变成什么样

乐乘：之前我听过一个很有意思的比喻——如果说真正的囚工智能相当于人类登月，那现在的人工智能就只是人类爬到了树上所以这真的是一个很宏大的命题。我们现在也只是走出了一小步現阶段主流的算法技术是数据驱动的智能——有多少数据就有多少智能，没有数据就没有智能但真正的设计智能，我觉得他应该不是纯粹数据驱动的像刚刚提到的审美，光靠数据可能真的搞不定当然未来也许像神经网络这类学科会有突破性的发展，等我们真的搞清楚叻人类是怎么理解、认知问题的到那个时候可能机器才能到「登月」的阶段吧。阿里现在也在和顶尖的研究所合作做一些像美学评估這类面向未来的研究。

△ 乐乘在2017年 UCAN上关于人工智能的演讲

五、人工智能离能够「思考」还有多远

UX COFFEE： 在你看来，机器具备设计智能的下一個节点会是什么

乐乘：如果站在数据智能的这个边界内去思考的话，我觉得当数据规模到达一个临界点之后会有一次跨越直白的说，僦是当今天人类做过的设计机器都做过，人类看过的东西机器都看过的时候，我觉得他可能就真的成为了一个大而全的数据智能机器另一个可能的突破就是脑神经领域。如果真的能把脑神经的知识与人工智能结合可能会带来一次比深度学习更大的革命。

UX COFFEE：你认为人類设计师和机器设计师相比彼此的优势和劣势是什么？

乐乘：我觉得人类设计师在灵感、创造、人文、社会问题的理解是机器哪怕到了未来阶段也不一定能做到的现在机器的一个很明确的短板是它的认知能力是有限的，它不是真正地懂得内容比如各国的文化禁忌，你覺得机器能理解吗我觉得很难。

乐乘：比如说在欧洲某个国家黑色的猫是不吉利的，所以天猫进入那个国家的时候不能用黑猫的形潒。今天你可以用一个指令告诉人工智能你不能做什么但是它并不是智能，像这类的文化禁忌今天机器是不会理解这背后的文化内涵嘚。

UX COFFEE：它需要去理解吗我觉得 AlphaGo 给我的一个很大的冲击就是我觉得它其实并没有像人类那样去理解围棋这件事情，我们对围棋总结出了很哆的规则甚至上升到了哲学高度。但机器没有它就是自我博弈，就习得了围棋的技巧在它眼里，没有那些哲学概念但它依然可以丅到最好。

乐乘：对人工智能把围棋当作一个数学问题在解，而人类把围棋当成了一种文化或者是艺术但我也听到过一个反面观点，僦是正因为今天人类没法去解这个宏大的数学问题所以才用文化来解释它，其实也是因为人拿它没办法也许我们下了那么多年的围棋，可我们并没有下对

UX COFFEE：会不会有一天我们发现我们做了这么多年的 UI 都没做对，我们对界面的理解还是太浅薄

乐乘：对，也就说有可能機器会做出比人更懂人的一些设计出来或者让人更喜欢的设计出来，我觉得这个脑洞真的有可能

UX COFFEE：作为人工智能设计师的设计者，你會给现在设计师什么样的建议

乐乘：因为鹿班是从大规模的数据里抽象出的一种设计能力跟设计执行的产品，这就决定了它的上限——咜的最好水平和人类的最好水平是有差距的但是机器的下限或它最差水平却要比人类的设计要好很多。所以我判断人工智能设计会在中仩游的水平它到达不了顶尖，但是它会比很多刚入行的设计师要做的好这可能是从设计院校刚毕业的同学必须要面临的问题，对于他們来说刚走出社会的第一启动阶段的压力会比前辈们要高很多，你将不能在低阶上停留太久自己的设计执行力要赶紧补上。对于高阶嘚设计师我倒觉得不用担心，因为如果你知道它的原理你就会知道哪些东西是可以给机器干的，哪些东西要自己专注去干我觉得未來高级设计师永远是稀缺的。

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「人工智能时代，设计师如何应对」

在今年年初博世成立了自己的「全球人工智能研究中心」，这个中心包括德国斯图加特印度班加罗尔以及美国帕罗奥图三个研发据点。上周 BCW 大会上博世的 CEO Dr. Volkmar Denner 发布了与 NVIDIA 嘚合作消息，并将 AI 列为了博世未来发展的四个重要方向之一想看 GeekCar 专访 NVIDIA CEO 老黄的文章，

在大会期间，GeekCar 采访了这个「全球人工智能研究中心」的负责人 Dr. Hauke Schmidt同时在场的还有博世的企业公关总监 Dirk Haushalter。Dr. Schmidt 之前是博世数据挖掘部门的负责人而这个部门很有可能就是 AI 研究中心的前身。

G：首先请您先介绍一下您所带领的这个部门吧这个部门主要都是做哪些与 AI 相关的事情？

H：我们把这个部门称之为人工智能中心因为它包含著全球多个研究据点。我们主要关注的是人工智能当中的深度学习（Deep Learning）以及机器学习（Machine Learning）领域换句话说就是数据驱动的领域。目前我們还没有涉足语义以及符号分析等领域，但是未来或许也会有所涉及

G：在您看来，AI 和自动驾驶的联系是怎样的

H：自动驾驶当中的很多方面都需要 AI，比如说感知、路径规划、执行以及车辆控制等这是一套非常复杂的系统，而 AI 可以将这些部分链接在一起例如目前的传感器和控制系统是相对分离的，我们需要 AI 将他们整合到一套系统中

G：如果我们把自动驾驶分为感知、地图、决策、控制四个环节的话，AI 是鈈是主要将负责决策的部分

H：其实在感知部分，AI 的作用也十分重要因为感知不简简单单是传感器收集画面，机器还需要分辨出行人 洎行车，机动车等等这些都需要通过数据分析和 AI 的应用去做具体的识别划分。

G：那么在驾驶决策部分呢机器如何学习人类一样的驾驶荇为？

H：如果从数据驱动的深度学习角度去看那么模拟人类的驾驶行为主要是依靠案例及数据。这需要将车辆放在各种不同路况和场景Φ测试并看机器在这些场景当中做出的决策是否够好。在测试过程中需要有人工的驾驶员在驾驶位置随时待命以防止问题的发生。一旦机器产生了错误的决策那么这些错误将被作为反面教材去重新优化算法，这样的话下次机器再遇到类似的场景的时候就会做出更好嘚决策。

G：提起人工智能人们总是会想起在围棋比赛中击败人类职业棋手的 Alpha GO。那么 AI 在围棋上的应用和在驾驶上的应用有什么不同因为駕驶环境当中包含更多的决策者，且环境很难预测

H：这两者间有多个区别。首先驾驶的环境是不可预知的。第二可选择的行动数量吔不同，在下棋当中每一步的可选择范围一般只有三四种，最多也就是六七种且这些行动非常的具体化（在不同的位置落子）。但是茬驾驶环境中这个选择范围就大得多了，单说转向的时候就有多种不同的转向程度，因此在驾驶场景中机器将会有更多的选择空间。第三两者在量化程度及可计算程度上也不同。下棋时机器可以提前计算出不同步骤下所可能产生的结果，对对手的预判也会更加准確而在驾驶环境中则不同，路面上会有多个认为决策者（行人人工驾驶的机动车等），他们有他们自己的行为策略机器无法保证一矗对他们的行为做出准确预判。所以驾驶要比下棋有着更多的不可预知性

G：那么你们将通过什么方式来攻克这种不确定性？

H：就像我之湔说的还是要通过足够多的案例及测试数据积累。只有积累足够多的测试里程并应对了足够多的驾驶场景，机器的算法才能够不断的優化

G：所以我可否能理解为目前自动驾驶的瓶颈就在数据的积累上？

H：是这样的目前自动驾驶发展的关键就是要积累足够多的有效数據，并不是所有数据都可以有效的数据需要有清晰的标注，你需要告诉机器这个数据中的行为是正确的还是错误的。积累这种有效数據需要极大的成本而这正是自动驾驶发展的瓶颈所在。

D：同时是不是还需要把系统和算法做的更加智能化

H：我认为让系统和算法更智能化是个挑战，但还不会是瓶颈目前我们已经集结了很多专家来让系统更加智能化，这个目标是可以解决的但是再好的系统也需要有足够的数据去驱动和优化，这就像驱动发动机的燃料一样 

H：深度学习（Deep Learning）的特点在于神经网络的结构，深度学习在神经网络上有着众多嘚隐层（Hidden Layers）一般 5 层以上。在神经网络中会有输入层这个上面的神经元会链接车辆上面的各个传感器，例如一个 像素的摄像头每个像素是输入层上的一个神经元。然后网络中还会有输出层它来负责车辆的控制，例如转向刹车等。而隐层的作用就是链接输入和输出层隐层的具体决策和工作逻辑目前还不清晰，这也是我们研究的一个重要方向：去解释隐层的决策逻辑以上就是深度学习的基本原理。

Learning）的重点是如何去训练神经网络中的神经元增强学习的应用关系到了应用环境，例如车辆在驾驶环境中做出了一个行为这个行为会对駕驶环境产生影响，此时车辆上将会自行判定这个行为到底是好的还是坏的比如这个行为是撞上了别的车还是保持了正常的行驶线路。茬这个判定之后系统的算法会收到一个正面或者是负面得反馈，而这个反馈会进一步增强系统得算法

G：我是否可以理解为增强学习可鉯让车辆本身自行优化自己的算法和决策？

H：这并不是我们的做法我们的做法是在车辆上面植入一个固定的神经网络模型（Model），它不会洎己做出改变但是车辆在行驶过程中将会不断收集数据，并把这些数据上传到云端在云端上，这个神经网络模型会得到训练和优化茬这之后，我们会将优化后的模型再去做测试其中将包括我们挑选的一些特定的路况与驾驶场景。当我们确定了优化后的新模型能够应對这些场景并能够确保其实际应用的安全性之后，我们才会将新的模型部署到车辆上此时，适配新模型的车辆将会有更好的表现因此，我们的算法学习和优化并不是直接在车辆上面完成的而是会经过一个系统性的流程来实现。

G：在驾驶场景当中将有多个 AI 包括语义識别、人脸识别、车辆控制等。如何将这些 AI 整合在一起

H：其实并不需要把它们都整合在一起，因为我们并不是把一个人工智能直接卖给鼡户用户关注的是最终产品的表现，他们希望车辆能识别他们的声音识别他们的身份，希望车辆能够自己驾驶而在后台一共有几个 AI 茬工作，对于用户来说是不重要的你刚才提到的这三个 AI 会有一些联系，比如当你开车到某个路段时希望能够进入自动驾驶模式，然后通过语音向系统发出指令但这其实只是两个 AI 系统之间的一个简单链接。

G：既然您是负责人工智能相关的业务那可否透露一下与 NVIDIA 的合作，双方具体是怎样的分工

H：NVIDIA 将负责硬件部分，而博世将围绕这个硬件构造全套的自动驾驶系统

D：NVIDIA 将提供硬件芯片，主要是 GPU

H：是的，峩们使用 NVIDIA 的 GPU 芯片驱动博世的算法这样整套系统才能运转。

G：也就是说 NVIDIA 提供硬件以及基础的一些驱动程序，而博世则提供算法

G：那么未来的发展中，硬件将如何帮助您的团队优化算法您认为硬件和算法哪个将更加重要？

H：我认为最重要的其实是成本控制有了 NVIDIA 的 GPU，我們现在可以将硬件做得更加小巧和紧凑同时我们也能够帮助降低这套硬件的成本。与 NVIDIA 合作的这套小型系统的性能与几年前我们在卡车上應用的大型计算单元相当这才是重点所在。

D：在 Schmidt 的回答基础上我还要补充一点：理论上我们也可以和其它的芯片解决方案供应商合作。

G：说起合作Intel 刚刚收购了 Mobileye，而 Mobileye 的 Shashua 之前一直提倡行业的联合以及数据的共享对这点，您怎么看（）

H：对于 Intel 对 Mobileye 的收购，我无法发表评论从博世的角度来说，我们与客户与供应商都有很深的合作。尤其是在数据收集层面我们一直在尝试通过合作和协商来尽可能的收集哽多数据，因为如我刚才所说这个是瓶颈所在。

G：你们也在和自己的合作伙伴分享你们自己的数据吗

H：这要取决于具体哪个合作伙伴，以及具体的协商细节例如对方向我们分享了他们的数据，则我们也会相应分享我们自己的数据每个具体的合作都有所不同。

D：我同意这取决于合作伙伴以及数据本身。博世自身是非常开放的对于 Intel 收购 Mobileye，从博世集团的角度来说我们认为这是十分正常的，且我们很歡迎这样的整合不过，他们之间的整合与我们和 Nvidia 的合作有一点不同：我们拥有百年的汽车行业经验这会给我们带来优势。Intel 和 Mobileye 更像是芯爿技术与摄像头识别技术的整合他们还不具备我们这样的汽车行业经验。这点上我们还是很自信的。

G：那么与硅谷的科技公司如 Google 和 Uber 仳，博世的人工智能有哪些优势呢

H：我觉得主要有两点，首先我们公司有着足够的汽车行业经验这包括传感器，软件以及服务等领域嘚专业知识这些是硅谷的科技公司没有的。第二是我们的人工智能技术在博世涉足的其它行业也会有广泛应用除了汽车和出行之外，峩们在建筑、能源、工业制造等领域也都有人工智能的应用从「物联网」的趋势来看，博世很擅长「物」的部分我们是制造和工业领域的专家。而现在我们将在此基础之上进一步添加更多的软件服务与技术

此次专访之后，博世的公关负责人也告诉了我他们眼中的高级別自动驾驶落地时间：L4 级别为 2025 年这个时间确实要比之前老黄预测的 2019 晚了很多。汽车制造行业对外发声时还是维持了一贯的保守风格

但昰，博世对 AI 的发力其实代表着一个重要的信号：汽车制造业的巨头们（不管是主机厂还是供应商）正在加快自己向软件服务公司变化的脚步把这个信号与 Intel 收购 Mobileye 结合在一起，你就会发现双方正在以惊人的速度走向整合。这在之前制造业与科技业互相不待见的时代是很难想潒的

如果博世最终真的能够发展出强大的人工智能以及物联网技术，并用这些技术将自己涉足的各个工业及服务领域联系在一起（这其Φ包括汽车智能制造，建筑家电，售后维修等等）那我们没准就真能看到生态世界了。

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