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霍金隔空對話李開複：超級AI將毀滅人類？AI 科學家還有什麽機會？

黑智 2017-04-27 17:47

4月27日，黑智（VR-2014）來到了今天開幕的全球移動互聯網大會（GMIC）北京站現場。今年的大會以“天·工·開·悟”為主題，用意是關註未來，著眼現在。因此，可以預料到，人工智能主題的討論，自然也是其中必不可少的環節。而今年的會議上，物理學家、劍橋大學教授斯蒂芬·威廉·霍金自然是最為引人註目的一位。

霍金一直提出的“人工智能威脅論”早已為人所知。而這次亮相，他自然也重申了這一點，提醒全世界，都要小心人工智能對人類的毀滅性威脅。他承認AI的巨大發展潛力以及對人類文明進步的推動，但他仍然表示，“人工智能是有根除疾患和貧困的潛力的，但是研究人員必須能夠創造出可控的人工智能”。

而創新工場創始人、CEO李開複表示，霍金提出的“超級智能”和“未來人工智能”碾壓人類這個狀況，並不是可根據今天科學推測出的必然結果。雖然關註它也是很必要的，但他更關心的，則是人工智能時代，科學家們即將面臨的機會和挑戰，以及當機器逐漸取代人類職業時，我們的教育問題。

同時，李開複提出，人工智能時代科學家創業會面臨3個問題：科學家的選題沒有往往過於冷僻、細微；科學家的選題跟主流創投關註的風口有巨大差距；科學家往往很不願意承認自己不具備把技術商業阿虎的洞察與能力。因此，想創業的科學家，應該問問自己是否克服這些“死穴”。

以下是霍金和李開複的演講主要觀點，黑智有編輯刪節。

霍金：人工智能的全方位發展可能將滅亡人類

在我的一生中，我見證了社會深刻的變化。其中最深刻的，同時也是對人類影響與日俱增的變化，是人工智能的崛起。簡單來說，我認為強大的人工智能的崛起，要麽是人類歷史上最好的事，要麽是最糟的。我不得不說，是好是壞我們仍不確定。但我們應該竭盡所能，確保其未來發展對我們和我們的環境有利。

文明所提產生的一切都是人類智能的產物，我相信生物大腦可以達到的和計算機可以達到的，沒有本質區別。因此，它遵循了“計算機在理論上可以模仿人類智能，然後超越”這一原則。但我們並不確定，所以我們無法知道我們將無限地得到人工智能的幫助，還是被藐視並被邊緣化，或者很可能被它毀滅。的確，我們擔心聰明的機器將能夠代替人類正在從事的工作，並迅速地消滅數以百萬計的工作崗位。

在人工智能從原始形態不斷發展，並被證明非常有用的同時，我也在擔憂創造一個可以等同或超越人類的事物所導致的結果：人工智能一旦脫離束縛，以不斷加速的狀態重新設計自身。人類由於受到漫長的生物進化的限制，無法與之競爭，將被取代。這將給我們的經濟帶來極大的破壞。未來，人工智能可以發展出自我意誌，一個與我們沖突的意誌。盡管我對人類一貫持有樂觀的態度，但其他人認為，人類可以在相當長的時間里控制技術的發展，這樣我們就能看到人工智能可以解決世界上大部分問題的潛力。但我並不確定。

2015年1月份，我和科技企業家埃隆·馬斯克，以及許多其他的人工智能專家簽署了一份關於人工智能的公開信，目的是提倡就人工智能對社會所造成的影響做認真的調研。在這之前，埃隆·馬斯克就警告過人們：超人類人工智能可能帶來不可估量的利益，但是如果部署不當，則可能給人類帶來相反的效果。比如，人工智能是有根除疾患和貧困的潛力的，但是研究人員必須能夠創造出可控的人工智能。

在過去的20年里，人工智能一直專註於圍繞建設智能代理所產生的問題，也就是在特定環境下可以感知並行動的各種系統。在這種情況下，智能是一個與統計學和經濟學相關的理性概念。通俗地講，這是一種做出好的決定、計劃和推論的能力。基於這些工作，大量的整合和交叉孕育被應用在人工智能、機器學習、統計學、控制論、神經科學、以及其它領域。共享理論框架的建立，結合數據的供應和處理能力，在各種細分的領域取得了顯著的成功。例如語音識別、圖像分類、自動駕駛、機器翻譯、步態運動和問答系統。

隨著這些領域的發展，從實驗室研究到有經濟價值的技術形成良性循環。哪怕很小的性能改進，都會帶來巨大的經濟效益，進而鼓勵更長期、更偉大的投入和研究。目前人們廣泛認同，人工智能的研究正在穩步發展，而它對社會的影響很可能擴大，潛在的好處是巨大的，既然文明所產生的一切，都是人類智能的產物；我們無法預測我們可能取得什麽成果，當這種智能是被人工智能工具放大過的。但是，正如我說過的，根除疾病和貧窮並不是完全不可能，由於人工智能的巨大潛力，研究如何（從人工智能）獲益並規避風險是非常重要的。

現在，關於人工智能的研究正在迅速發展。這一研究可以從短期和長期來討論。一些短期的擔憂在無人駕駛方面，從民用無人機到自主駕駛汽車。比如說，在緊急情況下，一輛無人駕駛汽車不得不在小風險的大事故和大概率的小事故之間進行選擇。另一個擔憂在致命性智能自主武器。他們是否該被禁止？如果是，那麽“自主”該如何精確定義。如果不是，任何使用不當和故障的過失應該如何問責。還有另外一些擔憂，由人工智能逐漸可以解讀大量監控數據引起的隱私和擔憂，以及如何管理因人工智能取代工作崗位帶來的經濟影響。

長期擔憂主要是人工智能系統失控的潛在風險，隨著不遵循人類意願行事的超級智能的崛起，那個強大的系統威脅到人類。這樣錯位的結果是否有可能？如果是，這些情況是如何出現的？我們應該投入什麽樣的研究，以便更好的理解和解決危險的超級智能崛起的可能性，或智能爆發的出現？

當前控制人工智能技術的工具，例如強化學習，簡單實用的功能，還不足以解決這個問題。因此，我們需要進一步研究來找到和確認一個可靠的解決辦法來掌控這一問題。

簡而言之，人工智能的成功有可能是人類文明史上最大的事件。但是人工智能也有可能是人類文明史的終結，除非我們學會如何避免危險。我曾經說過，人工智能的全方位發展可能招致人類的滅亡，比如最大化使用智能性自主武器。

現階段，我對災難的探討可能驚嚇到了在座的各位。很抱歉。但是作為今天的與會者，重要的是，你們要認清自己在影響當前技術的未來研發中的位置。我相信我們團結在一起，來呼籲國際條約的支持或者簽署呈交給各國政府的公開信，科技領袖和科學家正極盡所能避免不可控的人工智能的崛起。

然我們對潛在危險有所意識，但我內心仍秉持樂觀態度，我相信創造智能的潛在收益是巨大的。也許借助這項新技術革命的工具，我們將可以削減工業化對自然界造成的傷害。

我們還應該扮演一個角色，確保下一代不僅僅有機會還要有決心，在早期階段充分參與科學研究，以便他們繼續發揮潛力，幫助人類創造一個更加美好的的世界。我們站在一個美麗新世界的入口。這是一個令人興奮的、同時充滿了不確定性的世界，而你們是先行者。我祝福你們。

李開複：人工智能時代的科學家創業

霍金教授提出的“超級智能”和“未來人工智能”碾壓人類這個狀況，我個人認為並不是一個可根據今天科學推測出的必然結果。當然非必然事件不代表我們不要關註它，但我認為人工智能對於今天在座每一位來說，最重要的意義應該是下面四件事情：

第一，人工智能將創造巨大財富，讓人類第一次有機會脫離貧困。

第二，我們要擔心今天手中擁有巨大人工智能力量和數據的公司（壟斷性企業），他們是否會用數據來作惡。

第三，人工智能將要取代50%人的工作（在未來10-15年之間），這些人怎麽辦，更重要的是教育怎麽辦？

第四，科學家尤其是人工智能科學家的使命和機會是什麽？是不是都要出來創業？還是跟著霍金一起去尋找人類的未來？

我自己也是科學家創業。當年我在SGA公司做內部創業。當時我們做的是，能不能讓每一個網頁充滿了3D，3D的遊戲、動畫讓網頁更精彩，讓人們瀏覽的不是網頁而是一個一個房間，一定程度上和今天的VR非常相似，這次創業非常失敗，2000萬美元的投入，100個員工，幾乎全軍覆沒。從這個失敗里我得到了一些教訓，我想跟大家分享。

今天有一次在MIT演講的時候，要求每一位講者演講完後留下一句話，我留下的那句話是——“創新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創新”。

科學家們往往會被自己的研究、自己認為酷的東西所打動，也認為他所看到的酷的東西是全世界人類所需要的。但是事實可能並不是這樣。比如我當年做的是頂尖研究，進入的是頂尖公司，但曾經的那次內部創業，做出的產品依然遭遇了滑鐵盧。

人工智能科學家應該怎麽想？本質上，科學家和創業者有非常大的不同。科學家追求科研突破，創業者追求的是商業回報；科學家講究嚴謹，科學家講究速度；科學家要慢工出細活，而創業者要快速叠代。這六件事情往往是背道而馳的。而這6件事情中最重要的一件，是我深深體會到的，在科研領域里我們每次問的第一個問題往往是，這件事情別人是否做過，是不是全新的。如果有人做過，要看自己有沒有增加的價值，增加的價值不如突破的價值大。所以每個科學家不斷要求創新，創新就是做前人所未做過的工作。

但是一個創業者，或者一個VC，他更重視的是什麽？是怎麽樣打造產品，怎麽樣產生商業價值。在VC今天投資過程中，我們投每一個團隊都冒了人才的風險、商業的風險、競爭的風險、執行的風險，我們不想要再冒科技風險了，所以我們更寧願看一個團隊說：這個技術已經被證明了，只是把它應用在場景里。

這是科學家本質和創業者、VC本質截然的不同。科學家很聰明，每個人有好多點子，但一個創業公司每天出個點子公司會死掉，因為什麽都做。精益創業之父STEVE BLANK幫助科學家創業，總結是科學家必須要小心，因為他的選題往往是冷僻的，沒有多大市場；第二，選題跟風口有很大差異；第三，科學家不太願意承認自己很可能不具備把技術轉換成價值的洞察力和執行力。每個想創業的科學家都一定要真誠的問自己，會否面對這些問題。

今天，科學創業面臨了一個有史以來最好的時機，除了今天談的人工智能之外，在區塊鏈、生命科學、細胞擴增、基因編程，幾乎每個領域都是創業的機會。但是科學家創業的時候一定要想清楚。

互聯網時代註定是海歸創業，因為他們在國外看到了互聯網的崛起，把它帶到中國。移動互聯網應用方面註定是產品經理的創業，因為這個時代我們需要快速叠代產品。在O2O時代，把地面銷售和後臺技術整合起來，這是我們需要衡量的。美團、滴滴就是這樣的搭配。

但人工智能時代，最核心的、最需要的一定是AI科學家。今天AI技術還沒有進入主流，AI平臺還沒有產生，因此AI應用還不能井噴，只有少數手中掌握著如何把AI應用起來的科學家能夠創業。AI本身不是一個消費者應用，AI創業不能自帶流量，但做出來的AI還是給企業應用，所以公司需要企業銷售，需要懂AI的解決方案，這才是一個黃金搭配來解決AI創業。

AI擴張一定會經過下面三個階段。第一個階段，把已有的大數據用起來，BAT在用，今日頭條、快手、滴滴、美團都在用。另外，金融領域可以用，還有醫療。第二個階段是把數據收集起來並上傳。第三個是無人駕駛和機器人時代的來臨。這大概是未來五年、十年、十五年的藍圖。剛才霍金描述的未來是真實的，不太確定的是AI會否有意識、人類情感、掌控人類、做我們的工具、會否自我重新叠代、自我重新重寫等等，這些是未知的，但已知的可以推出這些應用，會產生巨大結果、產生巨大價值，取代大量的工作。

人工智能時代對經濟有巨大改變，50%的下崗的人該怎麽辦，未來教育該怎麽辦都是我們需要解決的問題。一份工作能不能取代很容易解釋，大數據可以針對一個目標函數做一個決策，比人更好的決策，那你就可以被取代了。大部分工作都是這樣的。現在人工智能還不能做的，包括藝術、人類學、管理者、決策者，更包括最大的發明家。AI時代的人才結構，我們看到有大量的服務型人才，再往上是會把人工智能當作工具的人，再上是發明每一個領域的新技術掌控者，再上是跨領域的工作者。當然最最頂尖的，就是發明新的AI，掌控AI的人。

與霍金的現場問答

創新工場CEO 李開複：

互聯網巨頭擁有巨量的數據，而這些數據會給他們各種以用戶隱私和利益換取暴利的機會。在巨大的利益誘惑下，他們是無法自律的。而且，這種行為也會導致小公司和創業者更難創新。您常談到如何約束人工智能，但更難的是如何約束人本身。您認為我們應該如何約束這些巨頭？

霍金：據我了解,許多公司僅將這些數據用於統計分析,但任何涉及到私人信息的使用都應該被禁止。會有助於隱私保護的是，如果互聯網上所有的信息，均通過基於量子技術加密，這樣互聯網公司在一定時間內便無法破解。但安全服務會反對這個做法。

獵豹移動CEO 傅盛：

靈魂會不會是量子的一種存在形態？或者是高維空間里的另一個表現？

霍金：我認為近來人工智能的發展，比如電腦在國際象棋和圍棋的比賽中戰勝人腦，都顯示出人腦和電腦並沒有本質差別。這點上我和我的同事羅傑·彭羅斯正好相反。會有人認為電腦有靈魂嗎？對我而言，靈魂這個說法是一個基督教的概念，它和來世聯系在一起。我認為這是一個童話故事。

百度總裁 張亞勤：

人類觀察和抽象世界的方式不斷演進，從早期的觀察和估算，到牛頓定律和愛因斯坦方程式， 到今天數據驅動的計算和人工智能，下一個是什麽？

霍金：我們需要一個新的量子理論，將重力和其他自然界的其它力量整合在一起。許多人聲稱這是弦理論，但我對此表示懷疑，目前唯一的推測是，時空有十個維度。

斯坦福大學物理學教授 張首晟：

如果讓你告訴外星人我們人類取得的最高成就，寫在一張明信片的背面，您會寫什麽？

霍金：告訴外星人關於美，或者任何可能代表最高藝術成就的藝術形式都是無益的，因為這是人類特有的。我會告訴他們哥德爾不完備定理和費馬大定理。這才是外星人能夠理解的事情。

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上海擬建94平方公里“張江科學城” 新增住宅全部用作租賃住宅

5月8日據“上海發布”消息，備受矚目的《張江科學城建設規劃》，目前正在公開征求意見。

本次規劃範圍總面積約94平方公里。為加強與龍陽路樞紐、國際旅遊度假區等周邊地區的協調和聯動發展，外擴形成銜接範圍，總面積約191平方公里。

在定位上，張江科學城將在張江高科技園區的基礎上，轉型發展成為中國乃至全球新知識、新技術的創造之地、新產業的培育之地，成為“科研要素更集聚、創新創業更活躍、生活服務更完善、交通出行更便捷、生態環境更優美、文化氛圍更濃厚”的世界一流科學城。

此外，根據征求意見稿，科學城範圍規劃擬通過增加居住用地、新增住宅全部用作租賃住宅，以及提高研發、工業用地人才公寓、宿舍配套比例等,滿足科學城就業人口居住需求。

（下附意見稿原文）

《張江科學城建設規劃》已經形成征求意見稿，上海市規土局、浦東新區正在公開征求意見。張江科學城將強化對外銜接，註重與市域、長三角乃至全球創新要素的網絡協作;強化內部整合，整體考慮水網、綠網、路網、軌交網和慢行網，構築“一心一核、多圈多點、森林繞城”的空間格局，努力實現科研要素更集聚、創新創業更活躍、文化氛圍更濃厚、交通出行更便捷、生活服務更完善、生態環境更優美。

規劃名稱：《張江科學城建設規劃》

一、現狀概況

張江科學城位於上海市中心城東南部。根據2011年市政府批複，張江高新區核心園的用地面積約75.9平方公里。考慮張江科學城對全市功能和城市空間的影響，本次規劃範圍確定為北至龍東大道、東至外環-滬蘆高速、南至下鹽公路、西至羅山路-滬奉高速，同時考慮範圍之外國家量子中心等重大科技基礎設施的功能和空間要求，總面積約94平方公里。為加強與龍陽路樞紐、國際旅遊度假區等周邊地區的協調和聯動發展，外擴形成銜接範圍，總面積約191平方公里。

目前科學城範圍內已集聚了一批高校、研發機構、公共服務設施、高新技術企業和創新創業人才，生物醫藥、信息通訊等主導產業優勢突出，高科技園區基本成形。但從現狀高科技園區要轉型發展為全球領先的科學城，還有較大的提升空間，主要包括：一是創新要素的集聚度和創新能級有待進一步提高，並需要強化產學研合作。二是城市功能相對滯後，產城融合程度有待進一步加強。三是對外交通聯系和內部交通支撐有待加強。四是城市品質內涵和創新創業環境氛圍有待進一步提升。

二、定位目標

通過對美國矽谷和紐約、新加坡瑋壹科技園、日本築波科學城等國際知名科技創新中心案例的分析，以及國際方案征集，進一步理清了科學城的發展內涵和基本特征，對張江科學城建設提出以下定位目標：

圍繞“上海具有全球影響力科技創新中心的核心承載區”和“上海張江綜合性國家科學中心”目標戰略，在張江高科技園區的基礎上，充分依托國家實驗室建設和高校、科研機構等，突出科技商務文化等創新要素複合(TBC)，集聚全球頂尖創新人才、集聚國家大科學設施、集聚高水平創新型大學、集聚科研機構和跨國企業研發中心，轉型發展成為中國乃至全球新知識、新技術的創造之地、新產業的培育之地;

成為以國內外高層次人才和青年創新人才為主，以科創為特色，集創業工作、生活學習和休閑娛樂為一體的現代新型宜居城區和市級公共中心;

成為“科研要素更集聚、創新創業更活躍、生活服務更完善、交通出行更便捷、生態環境更優美、文化氛圍更濃厚”的世界一流科學城。

三、規劃理念

強調開放、集聚，培育頂尖的科創能力。尊重科技創新區域集聚規律，匯集國家大科學設施、研究型大學、創新型企業與各類公共服務平臺，促進創新主體的開放協作與互動交流;

突出融合、多元，創造宜居的生活環境。尊重海外人才、科學家、青年人才等多樣化需求，提供便捷、人性化交通出行;國際社區、人才公寓等多樣化住宅選擇;多元、均等化公共服務配套等;

體現綠色、交流，營造持續的城市活力。尊重科學研究靈感瞬間性、方式隨意性、路徑不確定性的特點，提供更多步行化混合街區、社交聚會場所，營造優美自然生態環境和倡導綠色健康，培育創新文化氛圍。

四、總體格局

貫徹落實總體規劃明確的“網絡化、多中心、組團式、集約型”的發展導向，張江科學城強化對外銜接，註重與市域、長三角乃至全球的創新要素的網絡協作;強化內部整合，整體考慮水網、綠網、路網、軌交網和慢行網，構築“一心一核、多圈多點、森林繞城”的空間格局。

“一心”：依托川楊河兩岸地區並結合國家實驗室，集聚科創設施，並引入城市高等級公共服務和科技金融等生產性服務，形成以科創為特色的市級城市副中心，聯動南北、輻射周邊;

“一核”：結合南部國際醫學園區，增加城市公共服務功能，形成南部城市公共活動核心區;

“多圈”：依托以軌道交通為主的公共交通站點，基本實現步行600米(10分鐘)社區生活圈全覆蓋，強調多中心組團式集約緊湊發展;

“多點”：結合辦公樓、廠房改造設置分散、嵌入式眾創空間;

“森林繞城”：連接北側張家浜和西側北蔡楔形綠地、東部外環綠帶和生態間隔帶、南側生態保育區形成科學城繞城林帶。

五、目標願景

為實現高科技向科學、園區向城區的蛻變，科學城將不斷創新舉措，從培養頂尖科創能力、創造宜居的生活環境、營造持續的城市活力等方面入手，實現六個“更”目標。

科研要素更集聚——集中布局和規劃建設國家重大科技基礎設施，確保近期一批大科學設施項目建設實施，建設具有世界領先水平、高度集聚的先進光源設施群。通過產業用地轉型、規劃新增等方式提高教育科研用地比例，為大科學設施、頂尖科研機構和研究型大學等科創設施預留未來發展空間。

創新創業更活躍——推動產業結構向智力密集型轉變，加快創新產業高端化和集群化發展。打造多模式、多類型孵化器，匯聚各方人才，為創業團隊提供多樣化的發展可能。道路轉型為街道，企業打開圍墻，激活城市交流功能，結合川楊河、智慧河、未來島等重點地區，營造豐富的公共交往空間。

文化氛圍更濃厚——結合城市副中心和地區中心，補充完善公共服務設施，集中設置科學會堂、圖書館、博物館、體育場館等具有影響力的高能級文化體育設施。結合水泥廠改造建設文化創意園，保護張江老街、橫沔古鎮等歷史風貌，塑造具有科學城地域特色的文化格局。

交通出行更便捷——依托軌道交通，形成以公共交通為主體的交通出行結構。軌道交通站點覆蓋率達到中心城平均水平，實現張江科學城與對外交通樞紐、重點科研院所、城市中心形成45分鐘快速便捷軌交聯系。優化道路系統，實現外部銜接順暢，內部通達，分區域、分類型加密道路網及慢行通道。

生活服務更完善——科學城範圍規劃擬通過增加居住用地、新增住宅全部用作租賃住宅，以及提高研發、工業用地人才公寓、宿舍配套比例等,滿足科學城就業人口居住需求。結合軌交站點構建社區生活圈，強化社區級公共服務設施的均等化配置和差異化設置。

生態環境更優美——保護並恢複現狀水網肌理，形成“三縱多橫多網”水系網絡。構築以生態綠地為基底，以外環濕地公園為核心，以各級水系和濱河、道路綠帶為骨架的水綠生態系統。構建步行、騎行綠道網絡，滿足人們健身、遊憩、社交、戶外活動和慢行需求。

六、近期建設

聚焦近期戰略實施，落實4個一批重點建設項目。包括一批重大科學設施項目、一批公共設施配套項目、一批生態環境項目和一批基礎設施項目。

國家能源局局長：青海要科學有序開發水電、太陽能資源

近日，國家發改委副主任、國家能源局局長努爾·白克力到青海進行專題調研時表示，國家能源局將在青海創建國家清潔能源示範省等方面加大支持力度。

國家能源局官網5月12日掛出的一則消息顯示，5月7日至9日，努爾·白克力到青海進行專題調研時說，青海是西部能源大省，清潔能源資源蘊藏豐富，是國家重要的區域能源接續基地和清潔能源基地。

他還表示，青海要“發展壯大能源優勢產業，科學有序開發水電、太陽能資源，處理好能源開發和生態保護的關系”。

上述消息顯示，努爾·白克力此次調研青海，是“為深入學習貫徹習近平總書記系列重要講話精神，貫徹落實黨中央、國務院關於青海工作的決策部署，進一步推動青海能源發展改革工作，更好助力青海經濟社會發展”。

根據《青海日報》報道，在努爾·白克力在青海調研期間，在青海省委省政府與國家能源局召開的座談會上，青海省委書記王國生表示，青海能源資源富集，大力發展清潔能源，是習近平總書記視察青海時提出的明確要求，也是青海省資源稟賦的優勢所在。

根據《人民日報》報道，2016年8月22日—24日，中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席習近平來到青海調研，深入海西、海東、西寧等地，就貫徹落實“十三五”規劃、加強生態環境保護、做好經濟社會發展工作調研考察。

調研期間，習近平來到國家電投太陽能電力有限公司西寧分公司，考察青海省依托自然資源優勢發展清潔能源、推進光伏產業鏈發展情況。習近平走進太陽能電池生產車間，拿起一塊太陽能電池板仔細察看，了解電池板制造工藝、工作原理。習近平強調，青海要抓住人才、技術、資金等關鍵環節，發展好光伏一條龍全產業鏈，讓清潔能源更好造福人民。

努爾·白克力在此次調研過程中所到的能源項目和企業包括：龍羊峽水電站、共和生態太陽能發電園區、國網青海省電力公司調度控制中心、南川工業園、東川工業園等。

第一財經記者了解到，青海是中國太陽能最為豐富的地區之一，目前清潔能源產業正以每年100萬千瓦的速度遞增，並相繼建成柴達木、共和兩個百萬級大規模集中並網光伏發電基地，目前青海也是中國最大的光伏發電基地。

青海省經濟和信息化委員會主任姚琳姚琳此前介紹，青海光伏制造產業註重產業配套，拉晶切片、電池組件、逆變器、邊框玻璃等一批補鏈強鏈項目正順利推進，光伏制造產業鏈也在逐步完善。

國家電網青海電力公司已經公布的數據顯示，過去6年中(2011年至2016年底)，青海光伏累計發電量267.23億千瓦時，相當於減排二氧化碳818.77萬噸。與此同時，2016年青海匯集了國內外光伏發電設備生產廠商生產的不同型號的逆變器20多種，組件40多種，支架16種，通過在青海的試驗測試，為光伏發電產業的發展提供數據參考。

根據青海省經濟和信息化委員會此前的統計數據顯示，2016年青海4個千億元產業加快發展，新能源、新材料、裝備制造業增加值均保持30%以上增速。

“青海最大的優勢，就是打造清潔能源的戰略基地。”原青海省委副書記、省長郝鵬在2016年全國“兩會”期間說。

用科學理解傳統智慧

BAT人工智能人才爭奪戰繼續，計算機視覺科學家任小楓加入阿里巴巴

黑智 2017-06-28 15:20

近日，黑智獲悉，原亞馬遜資深主任科學家(Senior Principal Scientist)任小楓正式確認加入阿里巴巴，擔任人工智能核心團隊iDST的副院長和首席科學家。iDST是 阿里巴巴通過AI技術推動NASA計劃落地的核心團隊,通過阿里雲向各行業輸出技術及服務能力。

任小楓的個人主頁已經進行了更新。頁面顯示，他將繼續留在西雅圖工作,招募組建世界一流的計算機視覺團隊。任小楓將iDST稱為“阿里巴巴實現NASA計劃的先鋒”。

華盛頓大學官網上任小楓的個人主頁

任小楓先後獲浙江大學本科、斯坦福碩士及加州大學伯克利分校博士學位，其中博士導師為計算機視覺大師Jitendra Malik教授。他目前還在華盛頓大學擔任客座教授。相關論文被引用9000次以上。

加入阿里巴巴前，任小楓在Amazon擔任Sr. Principal Scientist，領導計算機視覺算法團隊，曾擔任過CVPR、ICCV（頂級計算機視覺會議）的領域主席，是亞馬遜級別最高的華人科學家，也是亞馬遜最年輕的資深資深主任科學家之一。作為資深主任科學家、計算機視覺算法負責人參與創建了Amazon Go。

阿里巴巴iDST對外回應，任小楓的加入對整個阿里巴巴有著非常重要的意義。在學術界和工業界，任小楓都有非常亮眼的成就。計算機視覺領域中，他對圖像分類，物體識別、跟蹤、檢測，事件檢測均有全面且深入的理解，這在圖像領域的專家中非常難得。

任小楓（左一）金榕（中間）華先勝（右一）合影

據介紹，任小楓將和另一位副院長華先勝一起，打造出世界領先的計算機視覺技術，並通過阿里雲向外提供服務。華先勝是機器視覺領域的權威學者，曾獲選國際電氣與電子工程協會院士(IEEE Fellow)、美國計算機協會ACM2015年度傑出科學家等榮譽。

目前iDST院長由金榕擔任，為美國密歇根州立大學終身教授，曾擔任NIPS、SIGIR等頂級國際會議領域主席，及KDD、AAAI、IJCAI等頂級會議高級程序委員會委員，還曾獲得過美國國家科學基金會NSF Career Award。

阿里巴巴正在快速推動NASA計劃，任小楓的加盟，顯然也是其中的一部分。這項計劃由馬雲提出，面向未來20年組建強大的獨立研發部門，建立新的機制體制，為服務近20億人的新經濟體儲備核心科技。為實現這一目標，阿里巴巴正在全球招募頂尖科研人才。

(註：資深主任科學家Senior Principal Scientist是Amazon的高級別技術職稱之一，僅次於最高級別的Distinguished Scientist，通常是領域研究團隊的負責人。)

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中國科學家厲害了！發明的這款產品可以用衣服給手機充電了！

22日，記者從東南大學獲悉，該校熊仁根教授團隊、遊雨蒙教授課題組與合作者在分子鐵電、壓電材料領域取得重要研究進展。相關研究結果於近日發表在國際頂尖學術雜誌《科學》(Science)上，受到全球學界關註。

22日，熊仁根教授在接受記者采訪時介紹，壓電性指的是材料在受擠壓或拉伸時可以產生電，或在材料兩端施加電壓後材料伸長或縮短的特性。而具有壓電性的材料也就被稱作為壓電材料，這類材料不但可以像馬達那樣，直接將電力轉換成驅動力，還可以用電產生聲波、超聲波，例如醫用B超探頭上就使用了壓電材料。不僅如此，借助其可以將壓力轉為電信號的能力，壓電材料也被用作超聲傳感、加速度傳感器等，現在智能手機上的“搖一搖”等功能的實現正是借助壓電加速度傳感器。“上到衛星火箭、下到漁船潛水艇，從軍用導彈到醫用B超，可以說壓電材料的使用已經深入到社會的每一個層面中。”

不過，隨著科技的發展，人們希望各類電氣設備的尺寸越來越小，這就需要對傳統壓電材料進行更大規模地“壓縮”，甚至成為織物，制成衣服穿戴在身上。

“這些需求對傳統壓電材料來說，就會出現很多問題。”熊仁根教授告訴記者，比如壓電陶瓷制作中需要上千度的高溫，在這種溫度下，大多數精密的電子器件與具有柔性的薄膜都無法耐受這種溫度；同時，陶瓷的高硬度在遇到對柔韌性的需求時反而成為缺點；另外不得不提到傳統壓電陶瓷中通常含有潛在的有毒金屬，不利於環境保護並對生物體有可能產生毒性。

這就不得不提到，除了傳統的陶瓷材料，還存在另一大類由分子組成的“分子材料”，這類特殊的材料由於其結構靈活多變、性質設計調控空間大、制作成本低、容易制成薄膜、柔韌性好、可降解、無毒害等優點一直以來都是材料研究領域的熱點之一。

“為了補充傳統壓電陶瓷在應用中存在的問題，研究者們近百年來一直在努力提升分子材料的壓電性能，希望能用分子材料來補足壓電陶瓷的短板，但收效甚微。”熊仁根教授介紹，因此他的科研團隊突破傳統的合成思路，另辟蹊徑，創新性的從提升鐵電極軸數量入手、利用相變前後對稱性的巨大變化，發現了一類具有優異壓電性能的分子鐵電材料。

據了解，這種新型分子鐵電材料不但秉承了分子材料的種種優勢，同時首次在壓電性能上達到了傳統壓電陶瓷的水平。雖然研究還僅存在於實驗室內，但隨著新型分子鐵電體的開發和進步，制作出具有實用性的柔性薄膜壓電元件不再是一件難以企及的夢想。

“未來，這種具有優良壓電特性的分子鐵電材料將會使計算機芯片的體積進一步縮小，使能像紙張一樣折疊彎曲的心率計、B超機成為可能，或者利用衣物的彎折對手機充電。同時憑借著分子材料的良好生物兼容性，人們將制作出更加安全的醫學植入器件。除此以外，分子壓電材料還在傳感器，人機交互技術，微機電系統，納米機器人以及有源柔性電子學等領域具有重大的應用前景。”熊仁根教授對該材料的未來應用充滿信心。

記者了解到，這一研究成果已於2017年7月21日被國際頂尖學術雜誌《科學》在線發表，標誌著中國在分子材料領域又一次走在了世界前列。

這一論文同時也是江蘇省“分子鐵電科學與應用”重點實驗室(前身為東南大學有序物質科學研究中心)的一項重要成果。論文的第一作者和共同通訊作者遊雨蒙教授以及合作作者廖偉強博士(共同第一作者)、熊仁根教授(共同通訊作者)、葉恒雲教授、張毅教授、付大偉教授、李鵬飛博士、王金蘭教授等均來自該實驗室。

（來源:中國新聞網 記者：申冉 原標題：中國發現新型發電材料：未來可用衣服給手機充電）

中國最會賺錢的一群科學家！這只獨角獸2年銷售2億元…

黑馬哥 2017-08-02 12:58

前記。黑馬哥研發一套『投資人盡調寫法』，計劃寫100個初創公司的商業模式，前面有網紅創業、媒婆婚戀平臺、共享充電樁、童話帝國、沙漠種水稻、高考知識變現……今天寫的是人臉識別模式，歡迎評論區怒懟。

【黑馬高調爆料】第9篇

文 | 黑馬哥

今年3月，李開複在三亞潑了風頭正盛的人工智能一瓢冷水，但唯獨看漲人臉識別領域，尤其是驚嘆這個產業“竟然能養活四只獨角獸”。

今天要爆料的是其中的一只獨角獸，重慶中科雲叢科技有限公司（以下簡稱雲從科技），它由一群頂尖的科學家創辦，甚至可以算得上是中國最會賺錢的一群科學家了。

創辦僅僅兩年，2016年銷售額近億元，2017年上半年就銷售過億元。黑馬哥專訪了雲從科技創始人周曦，為大家揭秘科學家創業的商業模式。

含著金鑰匙的科學家團隊

雲從科技創辦於2015年4月，是一家從中科院重慶研究院孵化的專註於計算機視覺與人工智能的企業。

這是一個典型的含著金鑰匙出生的技術團隊創業，擁有員工400余人，近300名研發人員，其中80%以上具備碩士學歷，30%以上擁有博士學歷。核心團隊均來自中科院各大研究所以及IBM、HP、Microsoft、華為、中興等國內外著名的互聯網企業，作為中國科學院戰略性先導研究項目的唯一的人臉識別團隊，他們還曾參與了新疆安防項目。

創始人兼CEO周曦曾帶領團隊曾在圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中７次奪冠；在國際頂級會議、雜誌上發表60余篇文章，文章被引用上千次。回國後，周曦入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。

首席專家黃煦濤教授（Thomas S. Huang），被全球IT界譽為“計算機視覺之父”。他還是四院院士（美國國家工程院院士、中國科學院/工程院雙外籍院士、臺灣中研院院士），IEEE第三千年獎章獲得者。

雲從科技搭建了三級研發架構：美國UIUC和矽谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室以及上海、成都、重慶三個研發中心。三級研發機構各司其職，各有使命。美國實驗室負責前沿科技研究，保持雲從科技對於最新知識的敏感度；國內高校聯合實驗室，負責將新技術快速地預演；研究中心結合著市場的實際需求，在預演基礎上將技術產品化。

2017年2月，國家發改委頒布了2017“互聯網+”重大工程擬支持項目名單，人工智能平臺僅有四家公司入圍，分別是百度，騰訊，科大訊飛和雲從科技。雲從科技也因此被稱為“人工智能產業化國家隊”。

“國家希望我們來做一個人工智能基礎信息公共服務平臺，從而服務各行各業，要求三年之內每日的使用量超過1億次（平臺提供服務的使用量），很高興國家信任我們”，周曦表示。

（咳咳，黑馬哥想說，這還真不是一個屌絲能涉足的領域。）

創立2年，融資2億，銷售2億

成立2年來，雲從科技已經獲得兩輪融資（全部為人民幣架構），天使輪融資6000萬元，A輪融資近2億元。

2016年，雲從科技銷售額將近1億元人民幣；2017年上半年銷售已經過億，周曦預計，今年將實現盈利。這意味著在人臉識別領域所有玩家當中，它是實現盈利最快的企業。

據爆料，這2億元銷售額主要來自3個B端市場的150家企業（多是政府、銀行和公安等）。其中，銀行貢獻了50%的收入，安防業30%，民航業20%。

在銀行領域，雲從科技投入了5條產品線，每條產品線平均貢獻收入1500萬元；在安防業，投入了3條產品線，每條產品線平均貢獻收入3000萬元；在民航業，這兩個數字分別是5、700萬元。

截至目前，雲從科技在銀行市場占有率達到一半以上，核心原因是其拿下了國內60%的總行訂單。總行所轄網點約有2萬-3萬個，每個網點的智能化改造費用約十幾萬元。網點改造還只是其中之一，雲從科技還會為客戶做機具改造，征信、精準營銷等其他後續服務。

雲從科技於2016年開始涉足安防業，目前已在全國90%以上的省、各級地市上線或試運營；在民航領域，已經和全國80%的樞紐機場建立合作關系。

值得一提的是，由於業務的實際操作需要，這些領域里的企業一旦選擇了某家公司合作，就不會再考慮其他企業。換言之，它們將成為雲從科技的持續不斷的“現金奶牛”。

戰略選擇 + 戰術執行

那麽，這群科學家究竟是如何做到的？

周曦將雲從科技現有布局概括為“一個平臺，三個板塊”。一個平臺指的是雲從科技，三個板塊就是上文提到的銀行業、安防業和民航業。板塊和平臺，相輔相成，相互成就。

其實，雲從科技炫目的成績以及眼花繚亂的布局背後，方法論並沒有想象當中的複雜。以下是黑馬哥從戰略、戰術兩個層面對其方法論的解讀：

1、戰略選擇：高維打低維

高維打低維是雲從科技戰略選擇的一大特點。比如說立足B端，由於業務等方面的原因，客戶更換的“菜單成本”極高，一旦取得先機，可一勞永逸。因此，B端專業市場的企業無異於“現金奶牛”，將為雲從科技提供更多的“現金彈藥”，雲從科技可以從容地開拓其他領域。

先B端市場後C端市場，除了“現金彈藥”優勢外，高質量的技術、服務將有利於C端市場的開拓。因為和C端市場相比，B端用戶對於技術、服務更加挑剔，技術、服務的門檻、難度更高。雲從科技將擁有技術、服務的“高維”。反之，如果從C端打B端，這些企業將面對先發優勢企業已經建立起來的“護城河”，其難度可想而知。

再比如深度沈浸，周曦認為，人臉識別有門檻，短期之內只要自己保持足夠快的進步速度，別人很難對你形成威脅；而且現階段人工智能還沒形成標準化，缺乏統一的標準，做不到讓所有的行業內都用你的標準，所以占據一個點是沒有意義的。

反推回來，如果要打造最好的產品，一定要做重度做全產業鏈，從0到1都要自己做，這樣才能給用戶最好的體驗。這背後更深層次的邏輯是，從全鏈條入手，抓住核心技術和客戶資源兩頭，產業鏈上下遊就會向自己靠攏。

“高維打低維”還體現在雲從科技利用國家隊身份以及中科院的信用背書（中科院是它的股東），和“公安部、民航總局、四大行總部”都設有聯合實驗室，並參與了多項國家標準的制定。而後它借力總部或者總局的推動，落實到下面各省市的支部或者支行。

2、戰術執行：技術 → 服務，產品 → 解決方案

每一次戰役勝利的背後，是針對市場的特點做出靈活的、符合規律的應對，“技術+服務”是雲從科技賴以成功的組合拳。核心技術是其一，重模式與售服團隊是其二。以金融行業為例，核心技術是雙層異構深度神經網絡，雲從科技團隊考察每一家銀行的具體需求，做了46套不同的解決方案。

再比如銀行采用直銷的方式，而在安防業則采用分銷的形式，和渠道商建立廣泛的合作。這是因為總行是單一法人，對支行有很強的控制力。雲從科技首先服務好總行，通過和總行建立聯合實驗室設立標準，然後在所有的系統里全面鋪開；

對於公安（安防業中主要的用戶是公安）來說，公安部是各省市公安的業務指導單位，各省市公安是獨立法人，所以和公安部設立聯合實驗室建立好標準以後，再參加各地的PK大賽，和各地的經銷商、渠道商建立起全面合作關系。

雲從科技並不滿足現有三個板塊，它也正“小心翼翼”地利用自身優勢，積極地開拓新領域，比如C端市場，如智能家居、智能門禁、手機等領域。下一個階段，雲從科技還將與廣州市政府建立合作關系，一起打造廣州的人工智能生態。

人臉識別的市場有多大？

事實上，這是一個讓李開複驚嘆，能孕育出四只獨角獸的巨大市場。

以下是黑馬哥整理的幾個小知識點，鑒於技術層面的複雜性，英文不好就不展示了，一些數據僅供大家參考。

1、未來5年50億元的市場

據前瞻數據庫數據顯示，2016年我國人臉識別行業市場規模已超過10億元。預計未來五年，我國人臉識別市場規模平均複合增長率將達到25%，到2021年，人臉識別市場規模將達到51億元左右。隨著技術奇點臨近，我國人臉識別市場處於爆發的前夜。

安防、民航、金融是人臉識別切入細分行業較深的三個領域。其中，想象力最大的是人臉識別+金融的智慧金融，尤其是整個銀行產業都在密切關註該項技術的突破，但前期改造費用（軟件+硬件）巨大，以校園銀行網店為例，少則幾十萬，多則上百萬。

人臉識別是安防行業的“剛需”。從側面粗估人臉識別+安防的市場規模，我國一線城市攝像頭平均71萬多，其中北京、上海的攝像頭數量均超過百萬。二線城市的攝像頭數量在5-10萬個，三線城市在5萬個以下（數據來自中國產業信息網）。

民航也成為了人臉識別的香餑餑。安檢口是人臉識別+民航的第一站。因為人臉識別的機器辨識率基本上在99%以上，人眼的辨識率只有70%，這一塊市場有多大呢？單個機場僅安檢口改造費用就有300萬元。據悉，我國現有的機場數量接近200個。

2、22個玩家，4只獨角獸

據不完全統計，這個體量可觀的市場除了孕育出四只獨角獸外，還有其他的18家人臉識別公司。下圖為 i 黑馬整理的部分人臉識別玩家，一共22家。切入市場的角度不同，它們的打法以及側重點也有所不同。

3、2B、2C與2G的三種模式

2B類公司的的打法就像蓋房子一樣，根據客戶的需求，建造一棟符合他們要求的“私人訂制”房子。它們的打法主要是用全鏈打法構建技術、產品、服務閉環。2C類公司既要研發技術，又要打磨產品，還要等待遲遲不起量的消費市場，考驗的是技術、產品以及存活能力。相比之下，2G類公司活得比較滋潤，但市場開放程度不高。

目前，隨著B端市場的飽和，過剩的B端生產力也開始出現外溢的現象。由於缺乏變現場景，C端市場玩家也開始探索B端業務。於是市場上出現了橫跨B端、C端兩個市場的公司，但是基本打法也各自遵照不同市場的規律。

黑馬哥點評

雲從科技，成立剛剛2年，已經躋身獨角獸級別，一方面是它的獨特國家背景以及新穎的打法，另一方面是兩年2億融資的資本推動。但這個商業模式究竟能走多遠，仍需市場進一步驗證驗證。以下是黑馬哥對它的點評：

1、科學家創業有天花板嗎？

雲從科技創始人周曦是典型的科學家創業。雖然科學家創業能夠為企業打下堅實的技術基礎，但是需要指出的是科學家和企業家的思維模式是不一樣的。科學家是認識世界的，企業家是改造世界的。

柳傳誌早前也曾發表過類似的觀點，他曾指出科學家創業的諸多弊端。比如有些科學家由於在管理上並不擅長，於是外聘人員管理公司，自己做CTO。科學家對公司事務依舊巨細皆顧，多頭管理讓企業陷入混亂。

2、關於轉型 To C 的可能性

從現階段的發展情況來看，雲從科技的用戶主要是B端用戶。對於如何觸達C端用戶，雲從科技給出的一個“曲線救國”的方式是“B2B2C”。但是這個方式觸達的用戶的規模以及可能性尚待實踐的檢驗。從黑馬哥有限的商業認知來看，通過“2B”觸達C端用戶，在現實中落地這一想法，並沒有想象中的那麽簡單。

3、人力成本與服務的平衡

雲從科技的模式的特點之一是定制化，是與之匹配的“重服務與售後服務”。這種模式在帶給用戶優質服務的同時，或許會導致雲從科技人力成本的居高不下。在不同發展階段，如何在人力成本與優質服務之間尋找利潤的平衡點，這或許是雲從科技需要思考的。

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中國最會賺錢的一群科學家！這只獨角獸2年銷售2億元…

黑馬哥 2017-08-02 12:58

前記。黑馬哥研發一套『投資人盡調寫法』，計劃寫100個初創公司的商業模式，前面有網紅創業、媒婆婚戀平臺、共享充電樁、童話帝國、沙漠種水稻、高考知識變現……今天寫的是人臉識別模式，歡迎評論區怒懟。

【黑馬高調爆料】第9篇

文 | 黑馬哥

今年3月，李開複在三亞潑了風頭正盛的人工智能一瓢冷水，但唯獨看漲人臉識別領域，尤其是驚嘆這個產業“竟然能養活四只獨角獸”。

今天要爆料的是其中的一只獨角獸，重慶中科雲叢科技有限公司（以下簡稱雲從科技），它由一群頂尖的科學家創辦，甚至可以算得上是中國最會賺錢的一群科學家了。

創辦僅僅兩年，2016年銷售額近億元，2017年上半年就銷售過億元。黑馬哥專訪了雲從科技創始人周曦，為大家揭秘科學家創業的商業模式。

含著金鑰匙的科學家團隊

雲從科技創辦於2015年4月，是一家從中科院重慶研究院孵化的專註於計算機視覺與人工智能的企業。

這是一個典型的含著金鑰匙出生的技術團隊創業，擁有員工400余人，近300名研發人員，其中80%以上具備碩士學歷，30%以上擁有博士學歷。核心團隊均來自中科院各大研究所以及IBM、HP、Microsoft、華為、中興等國內外著名的互聯網企業，作為中國科學院戰略性先導研究項目的唯一的人臉識別團隊，他們還曾參與了新疆安防項目。

創始人兼CEO周曦曾帶領團隊曾在圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中７次奪冠；在國際頂級會議、雜誌上發表60余篇文章，文章被引用上千次。回國後，周曦入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。

首席專家黃煦濤教授（Thomas S. Huang），被全球IT界譽為“計算機視覺之父”。他還是四院院士（美國國家工程院院士、中國科學院/工程院雙外籍院士、臺灣中研院院士），IEEE第三千年獎章獲得者。

雲從科技搭建了三級研發架構：美國UIUC和矽谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室以及上海、成都、重慶三個研發中心。三級研發機構各司其職，各有使命。美國實驗室負責前沿科技研究，保持雲從科技對於最新知識的敏感度；國內高校聯合實驗室，負責將新技術快速地預演；研究中心結合著市場的實際需求，在預演基礎上將技術產品化。

2017年2月，國家發改委頒布了2017“互聯網+”重大工程擬支持項目名單，人工智能平臺僅有四家公司入圍，分別是百度，騰訊，科大訊飛和雲從科技。雲從科技也因此被稱為“人工智能產業化國家隊”。

“國家希望我們來做一個人工智能基礎信息公共服務平臺，從而服務各行各業，要求三年之內每日的使用量超過1億次（平臺提供服務的使用量），很高興國家信任我們”，周曦表示。

（咳咳，黑馬哥想說，這還真不是一個屌絲能涉足的領域。）

創立2年，融資2億，銷售2億

成立2年來，雲從科技已經獲得兩輪融資（全部為人民幣架構），天使輪融資6000萬元，A輪融資近2億元。

2016年，雲從科技銷售額將近1億元人民幣；2017年上半年銷售已經過億，周曦預計，今年將實現盈利。這意味著在人臉識別領域所有玩家當中，它是實現盈利最快的企業。

據爆料，這2億元銷售額主要來自3個B端市場的150家企業（多是政府、銀行和公安等）。其中，銀行貢獻了50%的收入，安防業30%，民航業20%。

在銀行領域，雲從科技投入了5條產品線，每條產品線平均貢獻收入1500萬元；在安防業，投入了3條產品線，每條產品線平均貢獻收入3000萬元；在民航業，這兩個數字分別是5、700萬元。

截至目前，雲從科技在銀行市場占有率達到一半以上，核心原因是其拿下了國內60%的總行訂單。總行所轄網點約有2萬-3萬個，每個網點的智能化改造費用約十幾萬元。網點改造還只是其中之一，雲從科技還會為客戶做機具改造，征信、精準營銷等其他後續服務。

雲從科技於2016年開始涉足安防業，目前已在全國90%以上的省、各級地市上線或試運營；在民航領域，已經和全國80%的樞紐機場建立合作關系。

值得一提的是，由於業務的實際操作需要，這些領域里的企業一旦選擇了某家公司合作，就不會再考慮其他企業。換言之，它們將成為雲從科技的持續不斷的“現金奶牛”。

戰略選擇 + 戰術執行

那麽，這群科學家究竟是如何做到的？

周曦將雲從科技現有布局概括為“一個平臺，三個板塊”。一個平臺指的是雲從科技，三個板塊就是上文提到的銀行業、安防業和民航業。板塊和平臺，相輔相成，相互成就。

其實，雲從科技炫目的成績以及眼花繚亂的布局背後，方法論並沒有想象當中的複雜。以下是黑馬哥從戰略、戰術兩個層面對其方法論的解讀：

1、戰略選擇：高維打低維

高維打低維是雲從科技戰略選擇的一大特點。比如說立足B端，由於業務等方面的原因，客戶更換的“菜單成本”極高，一旦取得先機，可一勞永逸。因此，B端專業市場的企業無異於“現金奶牛”，將為雲從科技提供更多的“現金彈藥”，雲從科技可以從容地開拓其他領域。

先B端市場後C端市場，除了“現金彈藥”優勢外，高質量的技術、服務將有利於C端市場的開拓。因為和C端市場相比，B端用戶對於技術、服務更加挑剔，技術、服務的門檻、難度更高。雲從科技將擁有技術、服務的“高維”。反之，如果從C端打B端，這些企業將面對先發優勢企業已經建立起來的“護城河”，其難度可想而知。

再比如深度沈浸，周曦認為，人臉識別有門檻，短期之內只要自己保持足夠快的進步速度，別人很難對你形成威脅；而且現階段人工智能還沒形成標準化，缺乏統一的標準，做不到讓所有的行業內都用你的標準，所以占據一個點是沒有意義的。

反推回來，如果要打造最好的產品，一定要做重度做全產業鏈，從0到1都要自己做，這樣才能給用戶最好的體驗。這背後更深層次的邏輯是，從全鏈條入手，抓住核心技術和客戶資源兩頭，產業鏈上下遊就會向自己靠攏。

“高維打低維”還體現在雲從科技利用國家隊身份以及中科院的信用背書（中科院是它的股東），和“公安部、民航總局、四大行總部”都設有聯合實驗室，並參與了多項國家標準的制定。而後它借力總部或者總局的推動，落實到下面各省市的支部或者支行。

2、戰術執行：技術 → 服務，產品 → 解決方案

每一次戰役勝利的背後，是針對市場的特點做出靈活的、符合規律的應對，“技術+服務”是雲從科技賴以成功的組合拳。核心技術是其一，重模式與售服團隊是其二。以金融行業為例，核心技術是雙層異構深度神經網絡，雲從科技團隊考察每一家銀行的具體需求，做了46套不同的解決方案。

再比如銀行采用直銷的方式，而在安防業則采用分銷的形式，和渠道商建立廣泛的合作。這是因為總行是單一法人，對支行有很強的控制力。雲從科技首先服務好總行，通過和總行建立聯合實驗室設立標準，然後在所有的系統里全面鋪開；

對於公安（安防業中主要的用戶是公安）來說，公安部是各省市公安的業務指導單位，各省市公安是獨立法人，所以和公安部設立聯合實驗室建立好標準以後，再參加各地的PK大賽，和各地的經銷商、渠道商建立起全面合作關系。

雲從科技並不滿足現有三個板塊，它也正“小心翼翼”地利用自身優勢，積極地開拓新領域，比如C端市場，如智能家居、智能門禁、手機等領域。下一個階段，雲從科技還將與廣州市政府建立合作關系，一起打造廣州的人工智能生態。

人臉識別的市場有多大？

事實上，這是一個讓李開複驚嘆，能孕育出四只獨角獸的巨大市場。

以下是黑馬哥整理的幾個小知識點，鑒於技術層面的複雜性，英文不好就不展示了，一些數據僅供大家參考。

1、未來5年50億元的市場

據前瞻數據庫數據顯示，2016年我國人臉識別行業市場規模已超過10億元。預計未來五年，我國人臉識別市場規模平均複合增長率將達到25%，到2021年，人臉識別市場規模將達到51億元左右。隨著技術奇點臨近，我國人臉識別市場處於爆發的前夜。

安防、民航、金融是人臉識別切入細分行業較深的三個領域。其中，想象力最大的是人臉識別+金融的智慧金融，尤其是整個銀行產業都在密切關註該項技術的突破，但前期改造費用（軟件+硬件）巨大，以校園銀行網店為例，少則幾十萬，多則上百萬。

人臉識別是安防行業的“剛需”。從側面粗估人臉識別+安防的市場規模，我國一線城市攝像頭平均71萬多，其中北京、上海的攝像頭數量均超過百萬。二線城市的攝像頭數量在5-10萬個，三線城市在5萬個以下（數據來自中國產業信息網）。

民航也成為了人臉識別的香餑餑。安檢口是人臉識別+民航的第一站。因為人臉識別的機器辨識率基本上在99%以上，人眼的辨識率只有70%，這一塊市場有多大呢？單個機場僅安檢口改造費用就有300萬元。據悉，我國現有的機場數量接近200個。

2、22個玩家，4只獨角獸

據不完全統計，這個體量可觀的市場除了孕育出四只獨角獸外，還有其他的18家人臉識別公司。下圖為 i 黑馬整理的部分人臉識別玩家，一共22家。切入市場的角度不同，它們的打法以及側重點也有所不同。

3、2B、2C與2G的三種模式

2B類公司的的打法就像蓋房子一樣，根據客戶的需求，建造一棟符合他們要求的“私人訂制”房子。它們的打法主要是用全鏈打法構建技術、產品、服務閉環。2C類公司既要研發技術，又要打磨產品，還要等待遲遲不起量的消費市場，考驗的是技術、產品以及存活能力。相比之下，2G類公司活得比較滋潤，但市場開放程度不高。

目前，隨著B端市場的飽和，過剩的B端生產力也開始出現外溢的現象。由於缺乏變現場景，C端市場玩家也開始探索B端業務。於是市場上出現了橫跨B端、C端兩個市場的公司，但是基本打法也各自遵照不同市場的規律。

黑馬哥點評

雲從科技，成立剛剛2年，已經躋身獨角獸級別，一方面是它的獨特國家背景以及新穎的打法，另一方面是兩年2億融資的資本推動。但這個商業模式究竟能走多遠，仍需市場進一步驗證驗證。以下是黑馬哥對它的點評：

1、科學家創業有天花板嗎？

雲從科技創始人周曦是典型的科學家創業。雖然科學家創業能夠為企業打下堅實的技術基礎，但是需要指出的是科學家和企業家的思維模式是不一樣的。科學家是認識世界的，企業家是改造世界的。

柳傳誌早前也曾發表過類似的觀點，他曾指出科學家創業的諸多弊端。比如有些科學家由於在管理上並不擅長，於是外聘人員管理公司，自己做CTO。科學家對公司事務依舊巨細皆顧，多頭管理讓企業陷入混亂。

2、關於轉型 To C 的可能性

從現階段的發展情況來看，雲從科技的用戶主要是B端用戶。對於如何觸達C端用戶，雲從科技給出的一個“曲線救國”的方式是“B2B2C”。但是這個方式觸達的用戶的規模以及可能性尚待實踐的檢驗。從黑馬哥有限的商業認知來看，通過“2B”觸達C端用戶，在現實中落地這一想法，並沒有想象中的那麽簡單。

3、人力成本與服務的平衡

雲從科技的模式的特點之一是定制化，是與之匹配的“重服務與售後服務”。這種模式在帶給用戶優質服務的同時，或許會導致雲從科技人力成本的居高不下。在不同發展階段，如何在人力成本與優質服務之間尋找利潤的平衡點，這或許是雲從科技需要思考的。

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阿里巴巴成立“達摩院” 引入頂尖科學家3年研發投入將超千億

黑智 2017-10-11 11:12

10月11日上午，在2017杭州·雲棲大會上，阿里巴巴集團正式宣布成立承載“NASA計劃”的實體組織——“達摩院”，進行基礎科學和顛覆式技術創新研究。未來3年內，阿里巴巴在技術研發上的投入將超過1000億人民幣。

今年3月，馬雲在公司首屆技術大會上動員全球兩萬多名科學家和工程師投身“新技術戰略”，啟動了“NASA”計劃，要面向未來20年組建強大的獨立研發部門，建立新的機制體制，為服務20億人的新經濟體儲備核心科技。

“達摩院”的陣容可謂“星光熠熠”，首批公布的學術咨詢委員會十人中有三位中國兩院院士、五位美國科學院院士，包括世界人工智能泰鬥Michael I. Jordan、分布式計算大家李凱、人類基因組計劃負責人George M. Church等。作為最高學術咨詢機構，學術委員會對研究方向、重點發展領域、重大任務和目標等學術問題提供咨詢建議。

在阿里巴巴“達摩院”公布的前日，還有十三位頂級科學家前往阿里巴巴總部座談，包括中國唯一的圖靈獎獲得者姚期智院士、中國量子力學第一人潘建偉院士、定義了“計算思維”的哥倫比亞大學教授周以真、全球人臉識別技術“開拓者”和“探路者”湯曉鷗教授等。

阿里巴巴董事局主席馬雲曾在過去數年中多次提及阿里巴巴未來二十年的目標與路徑——構建世界第五大經濟體，為世界解決一億就業機會，服務跨國界的二十億人，為一千萬家企業創造盈利的平臺。“達摩院”正是為達到此目的解決問題而創立。馬雲表示：“解決社會問題”是阿里巴巴始終貫徹的技術研發邏輯，阿里巴巴已經不是一家普通的商業公司，我們在這個國家、在這個時代擔當有巨大的責任。阿里巴巴必須是一家創造未來的公司，要成為國家和社會乃至於世界創新的發動機。

在前日的座談會上，姚期智院士表示：“一家公司要做長遠的科研非常不容易。世界上很少有公司能夠做到。阿里巴巴能夠有此決心，不只是做跟阿里巴巴商業相關的東西，非常高瞻遠矚。”

“達摩院”首批公布的研究領域包括：量子計算、機器學習、基礎算法、網絡安全、視覺計算、自然語言處理、人機自然交互、芯片技術、傳感器技術、嵌入式系統等，涵蓋機器智能、智聯網、金融科技等多個產業領域。

目前，“達摩院”已經開始在全球各地組建前沿科技研究中心，包括亞洲達摩院、美洲達摩院、歐洲達摩院，並在北京、杭州、新加坡、以色列、聖馬特奧、貝爾維尤、莫斯科等地設立不同研究方向的實驗室，初期計劃引入100名頂尖科學家和研究人員。

“達摩院”將實行院長負責制，由阿里巴巴集團CTO張建鋒（花名行癲）擔任首任院長。張建鋒表示：“今天的阿里巴巴，有能力更有責任為驅動人類科技和生活進步，做出更大貢獻。在金庸小說中，達摩院代表最高武學機構。我們也希望阿里巴巴達摩院真正做到‘俠之大者、利國利民’。我們期望，下一個類似電和計算機的顛覆性技術創新，誕生在阿里巴巴達摩院。”

阿里巴巴一直是中國首屈一指的高科技公司，目前擁有2.5萬名工程師和科學家，研發投入居中國互聯網公司之首。在機制設立上，阿里巴巴達摩院更進一步體現這家公司在全球高科技領域的雄心。它將與阿里巴巴集團現有的研發體系保持相對獨立，專註於面向人類未來的前沿技術研究。

馬雲將“達摩院”視為阿里巴巴將留給世界最好的東西之一。他說：有一天即使阿里巴巴不在了，希望“達摩院”還能繼續存在。

附：達摩院學術咨詢委員會成員簡介

高文：北京大學數字媒體研究所所長、系統芯片研究所所長，中國工程院院士，多個國際標準委員會“中國代表團”團長

梅宏：

青鳥系統主要創始人、北京理工大學副校長、中國科學院院士

吳朝暉：

浙江大學校長，之江實驗室副理事長

黃如：

最年輕的中科院女院士，納米尺度新型半導體器件、工藝技術及相關應用技術領域權威學者，

Michael I. Jordan：

美國三院院士，人工智能領域世界級泰鬥，兩位根目錄人物之一，眾多知名AI科學家的導師

李凱：

美國工程院院士、普林斯頓大學教授，提出分布式存儲設計思想

周以真：

哥倫比亞大學數據科學研究院主任，定義了計算思維；

Henry M. Levy：

華盛頓大學計算機科學與工程學院院長、美國工程院院士

George M. Church：

“人類基因組計劃”領軍人物、哈佛大學醫學院教授、用新方法開創了“個人基因組”研究的時代

Avi Wigderson：

以色列數學家、計算機學家，美國科學院院士, 美國人文與科學院士

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阿里雲AI首席科學家閔萬里 我們是第一個把技術沈澱到車間中去的雲計算廠商

阿里雲人工智能ET亮相（資料圖）。（新華社記者 陳誠/圖）

2017年11月22日，在2017雲棲大會·廣東分會上，阿里雲宣布將在廣東建設其工業互聯網雲平臺，將全國工業雲總部定於廣州，未來要以“ET工業大腦”持續與廣東制造業融合，推動廣東制造業向智能化轉型升級。

一個多月前，阿里雲“ET工業大腦”承接了國家工業智能公共服務雲平臺的雲平臺體系建設任務，目標是服務全國10萬家制造企業。

目前，珠江啤酒、珠江鋼琴等廣東制造業企業已經開始使用阿里雲的雲計算和人工智能技術。

阿里雲AI首席科學家閔萬里認為，“ET工業大腦”是阿里雲與國內其他工業雲平臺最大的區別，也是最大的優勢。

“大腦是我們最核心的區別”

出現在中國的工廠和車間里的互聯網人，可能最先是阿里雲的人。阿里雲跟其他公司的打法不一樣，我們是從制造最核心的地方做起，深入到車間里去，看到工業生產最本質的制造環節，對那些機器的生產線加上神經網絡，改裝生產線的控制，就好比嫁接一個可以思考的“大腦”，讓它可以基於原材料的不同，動態調整加工參數。

工業制造和物聯網連接給我們提供了強健的神經網絡和健康的骨骼，讓我們能實時感知這些數據。

但是“感”了之後還要“動”，怎麽“動”？就需要一個大腦來思考。阿里雲首先就要把缺的“大腦”補上，兼容開放現有的做工業互聯網的傳感器、控制協議等，他們的廠商都會是我們的合作夥伴。他們采集數據，我們實現數據的對接，跟“大腦”對接形成一個完整的閉環，鏈接之後形成數據流，能夠形成智慧管控流。

當整個鏈路打通的時候，每一個傳感器的數據都能實時被中央控制系統感知，而且可以指揮接下來的操作流程。

所有的“大腦”有一個共性——消費的是數據。從這個層面講，我們用普惠的基礎降低了工業制造的準入門檻，不管是珠三角地區1990年代的生產線，還是上海張江地區2000年之後先進的生產線，只要數據能被采集，就有機會插上智慧制造的翅膀。所以“大腦”是我們最核心的區別。

監測是手段，控制才是目的

數據監測不是目的。搞很多傳感器把機床的振動、旋轉、切割、壓力這些數據全都整上去，放在大屏幕上看，又能怎麽樣？如果不能及時形成反饋，反應應該怎麽調、是否立刻終止，就沒有意義。監控作為手段，我們最後的目的一定是控制，反向控制。

今天，對流程制造來說，我們已經做到了各個環節的流動，形成了一個實時決策。比如“工業大腦”計算的算法是自動判斷基於第三個環節、第五個環節、第六個環節和第七個環節的關聯性，在第七個環節可能出現一種偏差，“大腦”會算，算了之後立即反饋到第七個環節的操作系統中，告訴你如果第七個環節要動，動多少？怎樣糾正？應該調整多少？它在生產過程中實現了數據的傳遞，而不是做事後統計報表的分析。

這一點現在有人理解了，以前他們都覺得不可能。數據采集之後看得多了，見多識廣，就能找出其中的竅門，固化到“大腦”中去，“大腦”能識別的模式越來越多，學的招數就越來越多，越來越聰明，將來可以反向控制系統，甚至可以告訴生產線原來的廠商，其實你這個參數設定有問題。

所以今天我堅信，只要你的數據能嫁接，通過“ET大腦”就可以把全鏈條的參數控制住，因為我們有消費者的行為數據、商品數據、物流數據，一打通就是全鏈條打通。

怎樣采到數據

珠三角地區的工業生產線起步較早，比長三角地區更早，因此也帶來一個問題——傳感器方面不夠多。我們走車間的時候先去了長三角地區比較新的德國生產線廠商，看看當阿里的數據采集完備後的最佳狀態是什麽。答案是可以，只要數據接上“工業大腦”之後，業務會有提升。現在對80、90年代的生產線來說，怎麽讓數據被采到，是最大的問題。

買傳感器有很大風險，太老的生產線壓根沒有預留空間，非侵入式的外掛型的感知網絡方可行，這一點恰恰成為物聯網器件市場的巨大商機。但是這些廠家下決心采集數據絕對不是為“感”買單，而是為了解決業務問題。問題是什麽？就是提高生產良品率、降低產品的方差、降本增效。

要解決珠三角地區年代久遠的生產線智能制造的問題，一定要兩個角色組隊，一個角色是物聯網夥伴，另一個是我們的角色——“大腦”，兩者在一起能給出一個業務解決方案，而不是把數據接上來放在大屏幕上供領導視察時看看。有了“大腦”，效率就提升了，良品率提升後價格就上升了，有效益，廠商就會上。

工業企業用戶對互聯網的接受程度有所開放

在去年6月份之前，傳統企業對互聯網的接受程度非常低。我們在蘇州地區接觸了幾十家工廠，都被拒絕，工廠覺得互聯網公司跑到我這兒能幹啥。當時我跟我的團隊說，這證明我們在做一件創新的事情，我們要堅持。

今天的情況比一年前好太多，因為有現實案例說話。我們在江蘇協助協鑫光伏、在浙江協助中策橡膠，做出了成果。協鑫光伏是個典型案例，它沒有任何的硬件投資，就是把現有的數據，比如車間濕度、溫度、砂漿上下部溫度，嫁接上雲計算的“大腦”，“大腦”對生產參數進行深度學習計算，分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，並搭建參數曲線，在生產過程中實時監測和控制變量，立刻就降本增效。

保利協鑫切片事業部副總裁劉建平在4月的江蘇省制造業創新發展論壇上說，隨著與阿里雲推進智能制造，保利協鑫切片事業部人均月產出已提升506%，生產周期縮短50%，直接人力成本下降45%。

今天，大家更多的在想怎麽接上這個“工業大腦”，而不是“工業大腦”能不能帶來效益。以前是對我們懷疑，現在是對他自己能不能加入有疑問。