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15億老富人張宏偉 東方新30年只談油和米

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張宏偉的創業史是從建築施工隊的手推車開始。

之後的20餘年, 從銀行、證券、建材、港口、地產、能源,幾乎都遍佈了他的足跡,張宏偉構建的資本帝國不斷在挑戰著市場的想像。早在1993年,《福布斯》首次對中國富豪進行排名,張宏偉便躋身前十。

然而在剛剛過去的2010年,素來低調的他突然活躍了許多,滔滔不絕的談起了能源和大米,他又想要做些什麼?

張宏偉最近很忙。

3月3日下午,全國政協會議開幕,他為此已經足足準備了好幾個月,從查閱大量資料瞭解政策到與專家學者溝通諮詢,全部親力親為。

張宏偉十分珍視自己政協委員的身份,在他工作的地方,第八屆政協會議以來的委員全體合影十分醒目。「響應政策號召」似乎已經成為了張宏偉的行事邏輯。

作為改革開放以來第一批民營企業家,張宏偉曾說過,自己這三十年來依然能夠「活著」,當然是天的保佑。天不僅指上天的天,還有政府那邊的天。

話雖讓青年人摸不著邊際,但確是這麼多年以來張宏偉能夠運籌帷幄的主要內容之一:高度敏感的政策嗅覺,制勝千里。

這次參會他帶來了3個提案,一是提出如何實現土地化規模經營以推動農業發展方式轉變的可行性建議;二是建議打造新的模式,以民營企業為先鋒,國有企業做後盾,更好推動國家海外併購「走出去」戰略的實現;三是建議國家出台更多政

策鼓勵國內企業去巴基斯坦投資,以促進中巴兩國的合作關係。

無關金融、無關建材,這一次的政協會議,張宏偉心心唸唸惦記的都是他的海外能源併購和糧油板塊發展計劃。

張宏偉的創業史是從建築施工隊的手推車開始,之後的20餘年,從銀行、證券、建材、港口、地產、能源,幾乎都遍佈了他的足跡,張宏偉構建的資本帝國不斷在挑戰著市場的想像。早在1993年,《福布斯》首次對中國富豪進行排名,張宏偉便躋身前十。

然而,調整期接踵而至,張宏偉曾經的光環逐漸黯淡。鮮少接受採訪的他也開始淡出人們的視線,曾被媒體稱為「四大神秘人物之一」的張宏偉面對諸多質疑和猜測,依然淡定不語。

然而在剛剛過去的2010年,素來低調的他突然活躍了許多,滔滔不絕的談起了能源和大米,他又想要做些什麼?

哨聲吹響,第二場競技即將開局。

糧油市場的不速之客

2010—2012年,東方集團準備建立五個稻米加工的核心園區,一個鐵海聯運的物流中心,一個具有國際稻米加工品種研發的研究所

2009 年7月23日,東方集團與黑龍江省五常市政府就共同規劃、開發、建設、運營、管理五常市安家稻穀加工園區及五常大米交易市場項目簽署了框架協議,正式進軍 農產品市場,並且高調宣佈,要在3-5年內,成為國內大米市場的領導品牌之一,同時以中高端帶動低端的方式,推進中國大米市場格局的規範和品牌格局的建 立。

所有人都在疑惑,一直在資本市場潛行的東方集團為何戀上了大米?

張宏偉的回答有些耐人尋味:「緊跟國家政策,支持地方發展,為農民增收。」

對 於一個企業家來說,大米的意義當然不限於此。據瞭解,我國為全球最大的稻穀生產國,也是全球最大的大米消費國。近年來,隨著人們生活品質的提高,對優質小 包裝米的需求也越來越大,小包裝米市場每年都在以超過50%的速度增長。而按照黑龍江省的發展規劃,將著力培育一批具有競爭力的龍頭企業示範基地,政策的 關照將為黑龍江的糧食產業帶來重要的發展便利,這恰是張宏偉一直以來看重的契機。

其實,東方集團對農業的關注由來已久,早在上世紀90年代,東方集團就在五常市啟動大豆蛋白項目,而這一次張宏偉顯然帶著更大的決心而來。

知情人士告訴理財週報記者,東方糧油是東方集團上市公司最近兩年內打算重點打造的產業板塊,大力開拓這一部分的業務,也是在為上市公司的下一步發展奠定堅實基礎。

於 是,從2009年開始,東方集團將更多的精力放在了農業之上。並且將目標鎖定在高端大米,東方集團首批上市的中高端大米,最高售價達到 99.9元一斤,中端產品價格為十幾至幾十元不等。除此之外,為了與低端產品的銷售方式區別開來,東糧正著力開拓專賣店、網購等新型渠道。

張宏偉在接受採訪時表示,「五常大米」只是既有的一個品牌產品,未來東方集團將遵循政府關於完善糧食加工體系、大力發展糧油食品加工業等產業發展政策,堅持走糧油加工新型工業化道路,構建稻米循環經濟加工體系。

截至目前,東方集團正在黑龍江五常、方正、肇源、通河等四地建立了生產基地,致力於加強糧食採購和銷售網絡的鋪設。東方集團財報顯 示,2010 年上半年實現營業收入18544萬元,營業成本17506萬元,淨利潤-1494萬元。虧損的主要原因在於公司糧油板塊尚處於組建初期,先期基礎建設投入 較大,但儘管如此,東方集團還是表示將繼續在園區建設上加大投資力度,決心可見一斑。

除了資金層面,東方集團作為第一大股東的錦州港未來三年也將開始為糧油板塊發展提供支持,實現北糧南運,發揮港口行業與糧油行業聯動的優勢,加快速度發展港口糧食貿易。據業內人士測算,糧食的鐵海聯運將比公路運輸節約15%左右的物流成本。

打 著「東方系」標籤的糧油產業發展圖景正在逐步清晰,按照張宏偉的規劃,2010—2012年,東方集團準備建立五個稻米加工的核心園區,一個鐵海聯運的物 流中心,一個具有國際稻米加工品種研發的研究所。而隨著東糧工業園區以及物流園建設的完成,未來大米產品將以京、津、滬為主要市場,之後進軍廣東,同時將 對一些中型城市進行覆蓋。

資本帝國的堅持與放棄

張宏偉不參與民生銀行的定向增發,跟其一貫的投資理念有關,最近一段時間,農業和能源應該是他關注的重點

儘管最近一段時間,與張宏偉牽連在一起的總是大米,但是提到他,誰也不會忘記民生銀行和東方家園。

民生銀行近期剛剛放棄了增發方案,變更為發行公司可轉債,市場嘩然。也許很多人不會再去注意,先前的那份作廢的方案中,一直處於民生銀行股東恩怨紛擾之中的張宏偉卻沒有出現。民生銀行之前數年,在張宏偉的棋局中至關重要,是次,他又緣何缺席?

知情人士透露,東方集團當初決定不參與民生銀行增發計劃,原因是基於整個集團整體未來發展戰略。這一說法也得到了另外一位市場人士的認同,他表示,張宏偉不參與定增,跟其一貫的投資理念有關,最近一段時間,農業和能源應該是他關注的重點。

上述知情人士的透露:「集中人力物力發展重點板塊是肯定的,但是遇到好的項目張宏偉不會放棄。」

這 讓人想起了同樣讓張宏偉陷入輿論漩渦的東方家園。一些市場分析人士將張宏偉缺席民生再融資,歸因為東方集團身陷旗下東方家園資金鏈危機。張宏偉當年「十年 千店」的規劃言猶在耳,如今東方家園的管理卻不斷惡化,屢遭詬病。有業內人士指出,東方家園前期擴張過快,土地成本相對太高,導致拿地以後,後期開發無以 為繼是發展陷入困局的重要原因。

擴張、堅持與放棄,是個問題。

不過今年初,一則公告調整了不少人的看法。

1月 13日,東方集團發佈公告稱,公司同意上海正大景成企業發展有限公司和深圳市中科宏易創業投資有限公司擬分別受讓公司子公司東方家園有限公司持有的東方家 園實業有限公司33%和32%股權,轉讓所得為4.8億元。此次轉讓後,東方家園有限公司仍持有東方家園實業有限公司35%的股權,為第一大股東。

東方證券研報認為,此舉是東方集團加快戰略聚焦的重要舉措。這也意味

著公司未來將會更多的把精力放在農業、金融和礦產這三大板塊上,而農業將是未來幾年公司的戰略重點。

而此前的10月20日至11月4日期間,東方集團母公司東方實業減持海通證券共計3.16億股, 套現超35億。

糧油板塊將成為張宏偉的下一個發力點已成共識。張宏偉逐步尋找平衡,在擴張的同時學會放棄也能夠預見。據說,幾年前,張宏偉曾對媒體表示,自己除了金融和礦產已經不想再關注其他領域,而今又涉足農業,未來其構建的龐大帝國格局又將發生怎樣的調整和改變,值得期待。

知情人士表示,在張宏偉的棋局中,金融、港口、建材、糧油、礦產、能源都是其重要棋子,這些短期內不會改變,只是每一個時期都有每一個時期發展的重點,未來一段時間,糧油產業和海外能源併購將是其重中之重。

能源投資的嗅覺與夢想

張宏偉將繼續在國際上物色能源項目,選擇內地或香港的平台進行收購和管理,資金來源可以是公司融資,也可以是張宏偉個人或東方集團投資控股有限公司注入資金

除了糧油板塊,張宏偉旗下的另一家香港上市公司聯合能源的最新力作是,以極低的價格悄悄吞下了英國石油公司(BP公司)在巴基斯坦全部上游油氣業務,成為中國首家收購BP公司能源資產的民營企業。

全球金融危機和墨西哥灣事件讓張宏偉嗅到了機遇的味道。

「我們不做,誰做?」

張宏偉一如往日的霸氣,只因為他是有備而來。

張宏偉在接受採訪時回憶稱,當時爭奪很激烈,我們只 用了1/10的價格拿下BP公司在巴基斯坦全部上游油氣業務。如果沒有做好準備,旗下沒有石油能源企業,即便機會來了,我們也抓不住,如果你是一個做飼料 加工的企業,人家怎麼可能把油田賣給你。而打造這個石油平台,我們用了整整7年的時間。資源領域很難進入,但是,難,不等於我們就進入不了。我這個人,只 要方向正確,怎麼進,那是方法問題。

據悉,張宏偉將繼續在國際上物色能源項目,根據項目的實際情況,選擇內地或香港的平台進行收購和管理, 資金來源可以是公司融資,也可以是張宏偉個人或東方集團投資控股有限公司注入資金。聯合能源正積極與美洲、南亞、中東等海外優良石油及天然氣項目談判,其 戰略規劃是進一步併購優秀項目。

聯合能源是張宏偉1998年以每股0.2港元的價格收購香港上市公司特時泰而來的,後更名為東潤拓展集團,2008年1月更為現名,張宏偉目前持有聯合能源68.1%的股份。

第一代富豪的生存法則

筆挺的西裝,紋絲不亂的頭髮,張宏偉永遠著裝正式,舉止嚴謹,對所有員工的要求也是如此

一位與張宏偉熟識的業內人士談及張宏偉時,再三突出了他的謹慎和自律。

「違法的事情,他從來不做,公司內部所有重要文件都要經過律師的審核。張宏偉常說做事一定要在法律和政策的框架之內,沒有說不允許的,就可以做,不允許的那就絕不能做。」

除此之外,不得不佩服的是張宏偉超凡的「嗅覺」

1994年1月6日,東方集團股票在上海證交所正式掛牌上市,成為國內第一家上市的民營企業。

張宏偉算過一筆賬:東方集團1990年以13家下屬企業的3000萬元資產,第一次發行內部股時融資3800萬元,上市時新發4000萬股票又融資2.6億元,三年兩大步,3000萬元淨資產變成了兩億多元,他嘗到了資本運作的甜頭。

「資產經營等於是在做加法,資本經營卻在做乘法。如果加法和乘法一同做,企業自然會像滾雪球般做大做強。」

在此思想指導下,張宏偉一直在努力用資本運營方式實現自身快速增值。從錦州港到民生銀行,從東方家園到海通證券,張宏偉也從曾經的實業家轉型成為資本運作高手,而且一直走在改變的路上,一個多元化經營的資本帝國在不斷挑戰投資者的想像。

「所謂百年老店,我養豬,就幾百年都養豬了?對我來講不是這樣的。我今天養豬,明天可能就養牛了。對我而言,什麼都是商品,企業就是商品。」這是圈中熟悉的張氏方法論。

除了商業嗅覺,還有政策嗅覺。

張宏偉,甚至整個東方,都會常常說起「響應國家號召」,這其實不是大而空的標語,而是張宏偉的運營邏輯。

緊抓政策帶來的機會,借力發威,是民營企業制勝的關鍵。

每天都要工作16-18個小時的張宏偉永遠有著做不完的工作,發現各種可以實現他心中夢想的機會。今天,他在政協會議上為農業和民企出海振臂一呼,明天又會在哪一新的領域中?


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中環在線:聯合能源張宏偉大茶飯終煲熟 李華華

2011-6-28  AD




 

大茶飯往往一煲 就要十幾年!唔信?不妨睇睇聯合能源(467)。十幾年前,東方集團暨民生銀行(1988)副董事長張宏偉接手絲質成衣公司特時泰,成為第一代南下買殼嘅 內地民營企業家,跟住,佢將特時泰變身聯合能源,進軍石油同天然氣業務,搞到家陣先叫做有聲氣,仲剛剛拜訪完巴基斯坦總統札爾達里、總理同石油部長等一眾 高級官員。

據聞,雙方就聯合能源收購英國石油喺巴基斯坦油氣項目傾掂數,石油部長侯賽因仲應承加快批聯合石油今次單收購。聯合能源收購嘅項目,初步有10億桶以上儲量,海上部份嘅油氣田規模仲有機會成為墨西哥灣第二……唔怪得巴基斯坦咁好招呼喇!


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張宏嘉與地產大亨聯手 演出十四年「王子復仇」大戲 三陽經營權變天 幕後還有更多盤算

2014-06-30  TWM
 
 

 

歷時四年之久的三陽工業經營權之爭,市場派透過電子投票制度與大量收購委託書策略奏效下成功進駐董事會,雖然市場派代表人物張宏嘉成功「王子復仇」,但他是否真能掌控公司經營,或許仍有討論空間。

撰文‧梁任瑋

六月十八日,引發市場高度關注的三陽工業股東會,在歷經八小時的馬拉松式議程,以豐群集團董事長張宏嘉為首的市場派,最後以過半的五席董事壓過以現任三陽董事長黃悠美代表的公司派四席,拿下董監改選勝利。

張宏嘉是前三陽總經理張國安的長子,張國安與現任董事長黃悠美的祖父黃繼俊共同創辦三陽,但在一九八六年被前任董事長黃世惠無預警撤換,當時已擔任三陽營業部經理的張宏嘉也跟隨父親離開公司。因此,市場大多以「王子復仇記」來形容這次以張宏嘉為首的張家勢力成功逼退黃家。但外界不知道的是,真正主導這次三陽經營權變天的幕後關鍵人物,是來自新竹的九鼎開發執行長、同時也是三陽董事的吳清源。

吳清源入主 動機備受質疑今年五十八歲,頂著一頭微捲白髮的吳清源,早年從事營造業,○四年成立九鼎開發,積極跨入市地重劃,主力放在新竹市政府積極開發的光埔重劃區,累積龐大資金實力,讓他在一一年就透過大量收購三陽股票拿下一席董事;但由於他的專業都在房地產業,入主三陽的動機,長期以來備受外界質疑。

不過,外界更好奇的是,已離開三陽董事會十四年的張宏嘉,怎麼會與吳清源結盟,甚至最後成為市場派的代表人物?而所謂的「王子復仇」,真的意味張宏嘉將在未來主導三陽經營嗎?

時間必須回到一一年三陽改選董監事結束後,代表市場派的吳清源與三陽前投資部經理高力川兩人已聯手取得兩席董事,但吳清源認為自己對於三陽的業務不熟悉,因此主動拜訪張宏嘉希望他加入市場派,「但張董與吳董素昧平生,並未立即同意,甚至觀察吳董的意圖與動機長達半年後,才答應加入陣營。」三陽股東權益促進會祕書長田人豪表示。

「接下來,張宏嘉就一直是我們的精神領袖。」田人豪說,近兩年半,張宏嘉一直與三陽股東權益促進會成員互動密切。舉例來說,一二年三陽股東會未通過前一年財報與盈餘分派等議案,一二年八月,張宏嘉的弟弟們張宏豪、張宏碩、張宏傑與妹妹張昭淳就已與吳清源、高力川共同去函三陽,要求召開股東臨時會,雖然最後未獲公司回應,但顯見張宏嘉與吳清源在當時,已有一定程度的結盟關係。

話雖如此,不過,仍有聲音質疑市場派推出張宏嘉為看板人物,其實是為了轉移焦點;畢竟,吳清源自三年前董監改選浮上枱面後,陸續傳出不少爭議,的確可能影響三陽股東對市場派的認同度。

對此,田人豪並未直接反駁,僅表示:「吳董認為成功不必在我,由張董出面或許比較好。」關於吳清源的爭議,最主要是近五年來大量賣出新竹關埔重劃區土地給全球人壽,短期之內讓吳清源賺進數十億元;全球人壽的唯一股東是中瑋一公司,該公司負責人彭騰德是美孚建設董事長彭誠浩之子,而美孚與三陽合建內湖總部園區案正因分屋比率問題喬不攏面臨卡關,加上全球人壽也曾持有三陽股權,種種巧合,讓外界有「美孚結合市場派覬覦三陽土地資產」的說法。

吳清源極力否認,全球人壽發言人王智應也澄清,全球人壽早在一二年已將三陽持股全部出清,與市場派無關。但直到三陽股東權益促進會推出張宏嘉為下屆董事長人選,市場焦點才算真正轉移。自稱四歲開始就在三陽工廠長大的張宏嘉,以「出社會後就在三陽從基層做到營業部主管,與老員工感情深厚」的正當性訴求,頓時成為三陽經營權之爭的焦點人物。

除了存在「轉移焦點」的動機,由於吳清源終究才是真正出錢出力拿下三陽經營權的老大,個人與投資公司對三陽持股將近七%,股權甚至高出張宏嘉家族,也讓外界質疑張宏嘉即使在市場派支持下重返董事會,甚至將坐上董事長大位,但不見得真能掌控公司營運。

土地價值高 開發利益驚人對此,負責替吳清源打贏經營權大戰的鼎力律師事務所主持律師田振慶反駁,「吳清源個性豪邁,是會充分授權的人,他認為張宏嘉有代表性,又會經營,可以幫公司賺錢,何樂而不為?」「究竟張宏嘉是不是神主牌,未來的經營實績就能證明他的能力。」至於張宏嘉本身,則至截稿前並未對此問題做出回應。

整體而言,爭議多時的三陽經營權大戰,在今年股東會結束後看似已成定局,但後續仍有必須觀察的變數。短期內,由於公司派代表莫詒文是董監改選最高票,有權決定召開董事會與推選董事長的時間;加上公司派在股東會中抨擊市場派汙衊公司對股東會場地的安排不當,似乎預留未來法律訴訟戰線。

長期而言,即使張宏嘉坐上大位,他的角色與立場是否符合股東期待?外界原先對市場派的質疑能否化解?種種疑問,都還待時間驗證。

開發利益驚人 三陽土地資產概況

名稱土地面積

(坪)土地市價

(億元)建物總銷

金額現況

新竹廠8.8萬88無三陽機車生產線新豐廠1.5萬12無三陽技術研發中心

內湖企業總部

園區1.1266萬106.58✽ 450億元興建中,五棟廠辦大樓資料來源:三陽工業網站 ✽2013年4月委託高力不動產估價師事務所重估

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張宏嘉重返三陽 人才殘局等著他

2014-06-30  TCW
 
 

 

希望未來大家要很合作、很和諧,更專注本業經營。」這是六月十八日下午五點,豐群集團董事長張宏嘉步出三陽工業股東會會場,以即將登上三陽董座的新身份,對場外守候近八小時的媒體,發表的談話。

短短幾句話說明了:今年成立屆滿六十週年的三陽工業,經營權確定易主,以黃世惠、黃悠美父女為主體的「三陽黃家」走入歷史;取而代之的,是和黃家鏖戰多年,市場派拉攏並結盟的「三陽張家」。

對張宏嘉來說,這幾句話擱在心頭上,也已兩個十四年。第一個十四年是一九八六年,同為三陽創辦人的父親張國安無預警遭黃世惠解除總經理職務,張家勢力淡出公司;第二個十四年是二○○○年,張宏嘉因反對黃世惠收購海外公司,雖是第二大股東,卻憤辭三陽董事職務迄今。

但以這樣的方式重返三陽,劇本一開始並非張宏嘉所寫。

父親心血競爭力漸失??決定蹚混水,四關立現眼前

自二○○八年二月,三陽與美孚建設共同開發內湖舊廠區,過去六年多來,三陽手上數百億元土地資產,所引來的經營權之爭,可謂高潮迭起。包括土地開發業者吳清源、迪化街金主、股市賈姓投資大戶等,多方市場派人馬,皆緊咬不放。

張宏嘉則是去年六月,應當時已進入三陽董事會的吳清源之邀,加入市場派陣營,以「王子復仇」的師出有名號召小股東,是今年董監改選前夕,市場派在電子投票一舉拿下過半股東支持的臨門功臣。

但若要說,張、黃兩家這道仇恨,糾結了二十八年,則言過其實。「早已復仇過!」張宏嘉在股東會前被市場派推舉為新董座時,即曾對外表示,如要說復仇,多年前,他所主持的豐群集團,事業規模已超越三陽。

如果不是復仇,那麼,被市場派拱出來的張宏嘉,圖的又是什麼?

從過去一年,張宏嘉向市場派發起的「三陽股東權益促進會」,發出的四封公開信內容看來,不忍見自己從四歲起就在這裡長大的廠區三陽,競爭力節節敗退,是他重返並改造這家公司的動念。「他認為,基於情感和道義,自己都有責任把三陽救起來。」一位張宏嘉的高爾夫球球友說,台北工專畢業念機械科的張宏嘉,是一個實事求是的人,沒有把握絕不會出手。

況且,以如今豐群集團的實力,手上有OK便利商店、喜年來食品,排名國內前三大的物流公司與資產開發等事業群;光旗下的豐群水產,一年處理五十萬噸遠洋鮪魚的冷凍魚產貿易,營收就達四、五百億元,比三陽一年總營收三百多億元還多,大可不必蹚這趟混水,為市場派打仗。

外界看,和吳清源等人跳起探戈,重返三陽是「王子復仇」;但對手上僅握三陽股權不到二%的張宏嘉來說,天下沒有白吃的午餐,更沒有白當的董事長。在董事會上,如何面對尚握有四董一監的黃家,滿足其所需?對老員工,如何兌現重返汽機車製造大廠的昔日輝煌,謀最大福利?對股東大眾,如何不失回歸實業經營的承諾?對自己,如何保全成功企業家的桂冠?每一關,都是眼前的難題。

團隊人才流失??二軍苦打一線品牌的仗

首先,他雖第一時間就向落難的黃家遞出橄欖枝,釋出合作善意,但雙方關係冰凍三尺非一日之寒。二○○○年張宏嘉請辭三陽董事之後,告發黃世惠涉嫌連續背信,官司纏訟近十年,雙方不只對簿公堂醜話講盡,也屢透過媒體指控對方不是,結下的樑子甚深,這也是直到此時此刻,黃家仍不願對張家開啟溝通大門的原因。

更棘手的是,由於高層陷入經營權之爭,近年來負責生產SYM品牌機車,與在台產銷南韓現代(Hyundai)汽車的三陽工業、南陽實業,經營團隊士氣也受到打擊,人才持續流失,「可說是用二軍、三軍的人才,打一線品牌的仗,」一位不願具名的日系車商主管評論,三陽代工的現代汽車,該品牌現已躋身全球前五大車廠,在台卻遲遲打不開市場,市佔率落在後段班,很大的原因是出在長年積弱不振的高階經營團隊。

才開跑的馬拉松??須成功重組經理人團隊

也因此,這回能否重組新經理人團隊,振興父親參與創辦公司的霸業,是斷論今年六十四歲的張宏嘉,經營能耐的試煉。如果比喻,「王子復仇」是一場擊倒對方便分出勝負的拳擊賽;那麼,「王子復興」則是一場他和對手比拚、也和自己比賽的馬拉松,而當張宏嘉成為三陽工業公司負責人那一刻,便是鳴槍起跑之時。

●王座之戰,還有下半場要打!

這一廂「王子復仇記」登台,那一廂則上演「公主落難記」。

頂著美國哥倫比亞大學企管碩士的漂亮學歷,也是黃世惠二女兒的黃悠美,今年三月十一日才出任三陽工業董事長,雖用盡一切計謀,改變股東會場地、變更進場動線,甚至三陽股票一度因此被打入全額交割股,但最後下場,董座任期不滿百日的她,仍被迫交出從祖父黃繼俊創立的家族事業,下台姿勢並不優美。

「沒有壞心,但一意孤行,字典裡沒有妥協」是黃家從當年和日本本田(Honda)拆夥,到這回經營權保衛戰失利,一路走來的行事作風。

就因為如此強硬,屢屢錯失尋求外援和與市場派和解,及化解危機的黃金時間。

即便,如今經營權易主已成事實,但黃家仍堅信「這場球,才上半場結束!」一位黃悠美核心幕僚回應。在股東會後十五天內召開董事會選出新董座前,黃家仍未放棄任何一絲反撲的可能。

 
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金山高管團隊“平均年齡40歲” 鄒濤接替張宏江任CEO

金山集團宣布現任CEO張宏江將於12月1日退休,由西山居CEO鄒濤繼任集團CEO,並將開啟高管團隊年輕化戰略。

此外,金山還宣布了一系列高管人事任命。其中,西山居CEO鄒濤將於12月1日出任金山集團CEO,並仍兼西山居CEO一職;集團副總裁、金山雲董事王育林出任高級副總裁兼金山雲CEO;西山居副總裁郭煒煒出任集團副總裁及西山居COO。

張宏江自2011年從微軟加盟金山,在金山移動互聯網戰略轉型中起到了至關重要的作用。據悉,張宏江主要由於個人家庭原因,做出了在合同期滿後引退的決定,於2016年12月1日正式退休。屆時,張宏江將不再擔任金山集團執行董事及附屬公司的所有職務,包括金山雲執行董事及CEO,獵豹董事等職務。張宏江將繼續主持金山日常運營至此退休生效,確保金山管理層的平穩過渡。卸任以後,張宏江將以顧問的形式,協助金山集團的業務發展。

至此,28歲的金山集團實現了高管團隊年輕化戰略,包括西山居鄒濤、金山雲王育林、獵豹傅盛、WPS葛珂等四塊核心業務的帶頭人,平均年齡40歲。

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金山集團高層大調整:鄒濤接替張宏江出任CEO

來源: http://www.iheima.com/zixun/2016/0913/158744.shtml

金山集團高層大調整:鄒濤接替張宏江出任CEO
張曉軍張曉軍

金山集團高層大調整:鄒濤接替張宏江出任CEO

雷軍表示,高管團隊的年輕化,對金山未來發展起到至關重要的作用。

i黑馬訊 9月13日消息,金山軟件今日宣布,公司執行董事及首席執行官張宏江博士將於12月1日退休,西山居CEO鄒濤繼任集團CEO,並將開啟高管團隊年輕化戰略。

張宏江退休後將繼續擔任本集團的顧問。張宏江已確認與董事會並無意見分歧。鄒濤仍繼續擔任本公司附屬公司Seasun Holdings Limited(西山居)執行董事及首席執行官。

同時,董事會宣布,任命本公司現任副總裁、金山雲現任董事王育林為公司高級副總裁,任命王育林自張博士退休生效之日起接替其擔任金山雲之首席執行官,任命現任西山居副總裁郭煒煒為西山居之首席運營官。

至此,28歲的金山集團實現了高管團隊年輕化戰略,包括西山居鄒濤、金山雲王育林、獵豹傅盛、WPS葛珂等四塊核心業務的帶頭人,平均年齡40歲。

張宏江自2011年從微軟加盟金山,在金山移動互聯網戰略轉型中起到了至關重要的作用。雷軍代表董事會和金山全體員工,對張宏江過去五年為金山所作出的貢獻,表示了感謝,並給予了極高的評價。 

雷軍表示,高管團隊的年輕化,對金山未來發展起到至關重要的作用,“這支高管團隊年富力強,又有創業精神,我相信一定能夠將金山帶到全新的高度。”

金山集團人事調整
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前金山軟件CEO張宏江加盟源碼資本,助力“智能+”投資

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0420/162702.shtml

前金山軟件CEO張宏江加盟源碼資本,助力“智能+”投資
黑智黑智

前金山軟件CEO張宏江加盟源碼資本,助力“智能+”投資

張宏江博士曾擔任微軟亞太研發集團首席技術官、微軟亞洲工程院院長、金山軟件CEO;是微軟亞洲研究院的創始人之一,之後又於2003年創立了微軟亞洲工程院(ATC)。

 4月20日消息,黑智(VR-2014)獲悉,源碼資本今日宣布,前微軟亞太研發集團首席技術官、微軟亞洲工程院院長、金山軟件CEO張宏江博士加盟源碼資本,任投資合夥人(Venture Partner)。

張宏江博士曾擔任微軟亞太研發集團首席技術官、微軟亞洲工程院院長、金山軟件CEO;是微軟亞洲研究院的創始人之一,之後又於2003年創立了微軟亞洲工程院(ATC)。他是世界多媒體研究領域一流的科學家之一,是計算機視頻檢索研究領域的“開山鼻祖”,獲得過IEEE(美國電氣和電子工程協會)和ACM(美國計算機協會)兩大計算機專業協會頒發的重大獎項,是第一位也是迄今為止唯一同時獲此殊榮的華人科學家。

源碼資本創始合夥人曹毅表示:“張宏江博士對信息行業的深刻理解、廣泛人脈和管理經驗將給源碼在信息科技領域的投資投後,尤其是‘智能+’投資方面提供強大資源與助力。”

2014年成立以來,源碼資本專註於“互聯網+”,包括:金融互聯網、產業互聯網、服務互聯網、“智能+”、“全球+”等創新領域投資。投資了包括趣店集團(趣分期)、格上財富、銀客網、智融集團(用錢寶)、隨手記、磁金融等金融互聯網企業;易酒批、壹米滴答、銷冠科技、銳錮等產業互聯網企業;美團、鏈家、蘑菇街、侃家等服務電商企業;以及今日頭條、車和家等“智能+”,Zenjoy、Mybo等“全球+”企業。

曹毅表示,接下來在持續加註“互聯網+”的同時,將增加“智能+”、“全球+”等創新領域投資。與此同時,源碼資本還將繼續吸引全球頂級優秀人才加盟,用最優秀的團隊助力信息科技企業創造持久真實價值。

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金山軟件
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張宏江:AI將讓90%的人成為閑人

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0428/162891.shtml

張宏江:AI將讓90%的人成為閑人
源碼資本源碼資本

張宏江:AI將讓90%的人成為閑人

AI的應用與未來:輔助人,代替人,超越人;機器將造成未來社會出現90%的閑人,但機器難以替代資本家、藝術家和手藝人

本文系源碼資本(ID:sourcecodecapital)對i黑馬投稿。

源碼資本在2017年碼會上宣布,前金山CEO張宏江博士加盟源碼資本任投資合夥人張宏江博士在2017年碼會上分享了重磅觀點“AI的本質與機遇”。

張宏江博士曾為前微軟亞太研發集團首席技術官、微軟亞洲工程院院長、金山軟件CEO,是世界多媒體研究領域一流的科學家,是計算機視頻檢索研究領域的“開山鼻祖”,獲得過IEEE(美國電氣和電子工程協會)和ACM(美國計算機協會)兩大計算機專業協會頒發的重大獎項,是第一位也是迄今為止唯一同時獲此殊榮的華人科學家。

張宏江博士在2017年碼會的演講全文:

今天,我們從AlphaGo講起。我們的議題包括這一波AI潮流的原因是什麽,機器學習的驅動燃料——大數據的發展,深度學習的基本原理,AI技術的發展給我們的日常生活,給我們的創意以及工作帶來什麽樣的影響。最後是投資AI領域有什麽樣的機會以及陷阱,尤其是陷阱我會多講。

1、從AlphaGo說起AI潮流:算法+計算力+大數據 

典型的深度學習算法就是深層的神經網絡;AlphaGo在一場比賽中消耗的能量是人的300倍;數據爆炸在過去十年改變了我們的生活。

這一波人工智能的熱潮其實是從去年AlphaGo與圍棋大師李石世對決開始的;雖然我從來不會下圍棋,但我下了賭註賭AlphaGo會贏。

為什麽我會下這個賭註?我們讀過關於AlphaGo的文章,其實它是一個典型的深度學習的系統,它用了深度的神經網絡,還用了深度學習里面的強化學習,半監督學習,還用了蒙特卡洛搜索的方法。

整體來說是經典的技術和新的機器學習算法結合在一塊,從而能夠提高算法的性能,使它的學習能力更強。通過增加深度學習網絡的隱層神經元數目從而建立起很好的學習能力,吸收知識的能力。這是算法上。

其實在這個背後還有非常重要的兩條,這是過去幾十年計算機發展帶來的結果。

第一條,互聯網過去20年的發展帶來了大數據,而且是高質量的大數據。以AlphaGo為例,在它跟李世石對局之前已經跟人類六到九段的棋手對決過一萬六千多次,這個中間他獲得了超過3000萬的布局點,這個對於它的能力提高非常重要。它跟自己下棋的過程中又獲得了3000多萬個布局點,同時形成它的決策網絡。這是我今天講的重點,就是高質量大數據這一塊。

第二條,高性能的計算資源。如果我們看一下最終AlphaGo拿出來跟李世石對局系統用了1920個CPUs,超過280個GPUs。這是什麽意思?我們知道一個衡量圍棋大師的標準是一到九段,而更細的平級是用ELO這個數。

用了1920個CPU,280個GPU以後AlphaGo的能力,ELO數,從一開始兩千多到了三千多,我們看李世石的數字是3500個,其實已經相當接近了。正是因為有了高質量的大數據,有了高性能的計算資源,有了新的學習方法,使得AlphaGo能夠輕松地戰勝了圍棋大師。而且我們說到一點是,當李世石艱苦贏了第四局之後,這個時候AlphaGo當天晚上又自己跟自己下了一百萬次。

為什麽這次AI的浪潮跟前兩次不太一樣?今天我們談的AI其實談的是大數據小的新的算法。計算資源這些年發展下來,隨著摩爾定律的指引,計算性能增加是快速的成指數的增加,同時計算的成本也是隨著指數往下走的,計算資源越來越強,價格越來越便宜,從而我們可以廉價地利用大量計算資源。

過去十年的另外一個根本性的變化,就是如果你自己不想買計算設備,你可以用雲計算。我們看雲那一塊,大數據的處理能力在雲計算的平臺上已經以標準雲服務的方式提供給大家,大家可以很方便低成本地使用。這是另外一個在計算方面的進步,根本改變了在機器學習只是在大公司來做的狀態,今天小公司可以用雲計算來做了。

回頭來講數據,這是我特別喜歡的題目。在AlphaGo之前,我就一直跟大家講大數據,當然心里面是想推廣金山雲。但是大數據確實在過去十年內改變我們的工作、改變了我們的生活,改變了我們的思考。

IDC有過一個報告指出,在2013年的人類產生數據是4.4個ZB,到了2020年的話這個數字將會增加到44個ZB,增加10倍,年增長率是40%。今天每4小時沃爾馬用戶產生數據超過2.5PB,每天Twitter產生推文有5億條,今天今日頭條的用戶請求超過60億次,每天頭條處理數據量超過6.3PB,這是每天人們產生的數據。假如說這些數據又有很好的跟蹤和標註,這些數據可以驅動人工智能,驅動人工智能的算法。

2、大數據:機器學習的驅動燃料 

人臉數據庫的進步大大提高了計算精度;Jim Grey的科研四範式:從觀察、實驗到計算模型,到數據推動的模型;大數據正在成為企業AI的標配。

講一個人臉識別的例子。

今天大家覺得人臉識別已經過關了,一系列的公司在人臉識別上做的比人的識別率還要高。這個功能在手機上也已經做的非常好。之前一個人拍了很多照片,開始找這些照片的時候就發現比較麻煩了,但現在你想找某一個人,可能需要記住什麽時候照的照片。但更方便的是記住了和哪些人照的照片,通過識別人臉能使得找照片變得非常容易。這種功能是我們20多年前的夢想,今天在手機上就可以做成了。

這是我手機上的一個屏幕,我自己的照片,我太太的照片,小孩的照片都在這兒。以前我工作的老板雷軍照片也在上面。我一點,所有雷軍照片全都出來了。我想看某一個具體的照片,這是雷軍和戴爾電腦創始人Michael Dell的合影,還有和Dell團隊的其他人的合影。我們看到手機把這些人名字自動標出來了,這個人是誰,那個人是誰,以後他所有的照片進來就全部能夠識別了。這個在今天的品牌手機上都提供了這種功能。

我20年前在惠普實驗室申請過一個美國專利。這個專利的內容恰恰就是我剛才所說的那個整個流程:拍了新的照片以後把它的數據庫照片進行比較,從而識別出這個人是誰。在20年前我們很清楚移動設備計算能力有限,我們覺得這個處理的能力應該是分布式的計算,今天我們叫做雲。20年過去,現在恰恰把20年前的事情變成現實,這個中間可以說是算法的進步,也可以說是計算資源的進步。

我實際上想跟大家說是人臉數據庫的進步。

在20年前做人臉的時候,我們手里面拿到幾百個標準的照片,今天我們拿到上億張的照片。最早90年代的時候你只有幾百個人,幾百張照片的數據庫,90年代末2000年的時候到了上千張、上萬張照片,從而可以看到識別率的提高。到了工業時代,也就是5、6年前谷歌、Facebook分別用深度學習的方法做人臉識別,做訓練的數據量比以前增加了非常多,使識別精度增加。

當用戶的數據大量增長的時候,同一個算法的識別的精度也在快速的成長。而且當我用的計算量,CPU用得多的時候。性能也有快速的提高。所以這再次證明了剛才的觀點,數據本身可能比算法還要重要。或者說沒有這麽多數據的時候根本不可能想象深度的神經網絡。

再難的事情到了中國人手里面就有改善,世界上沒有任何一個地方像中國有如此多的攝像頭,如此多的頭像和身份證的照片,就形成了中國的優勢。今天不是兩億張照片,是幾十億張的照片,上億被標註的人。只有有了大量數據之後你才可以用深度神經網絡,才可以把這些內容、這些信息提取出來。

今天人臉識別的這些公司已經遠遠超過了人眼識別率,而且在世界上走在前列。當你在一張照片跟數據庫進行比較這個人是不是你的時候,這種精度已經到了萬率級的誤差。基本上用攝像頭以及算法,在中國最好什麽壞事都不要做,哪怕在你的汽車里面,在加油站的時候拍了一張你的手放在不該放的地方,很快就會被傳播出來,識別精度如此之準確的。

一年多以前微軟亞洲研究院的孫劍帶領著團隊用了152層的神經網絡作出了超過人類的圖象識別精度的算法。再次想跟大家驗證的是,當我們模型複雜度剛剛開始增加,從8層到152層的時候,我們看到計算量增加,看到持續的訓練數據的增加。在2012年8層神經網絡的時候,相應的神經元超過65萬個,連接超過6億。152層網絡的時候神經元到了2200萬,因為有新的算法,但參數調整更加準確,因為它的連接可以看到有113億,我們大腦里面神經元的突觸鏈接應該是一百萬億的。

人工智能的進展在很大意義上是從原來的傳統建模、制定規則到今天依賴於數據機器學習的根本轉變。這種轉變恰恰是因為我們今天有了數據,覆蓋度越來越好,精度越來越高,從而我們對模型的依賴比較低了,或者是說再複雜的模型都有足夠數據訓練。

過去的傳統AI的算法或者是神經網絡之所以不能夠達到今天的精度,很大程度上是因為我們沒有非常好的數據,從而依賴於某種模型,依賴於某種算法。在今天,我們已經在很大程度上覆蓋整個樣板空間的時候,我們數據如此之大,從而使得我們原來非常困難的問題,今天解決的非常好。

不同的算法的性能會隨著數據量變化產生的變化,當數據量增加的時候它的精度也在迅速提高。但是你可能會問一個問題,是不是現在我們有足夠多的數據,從而我們人工智能就能夠覆蓋所有的場景?去年發生第一起特斯拉傷人的事件,說明即使特斯拉這樣每天有幾十萬輛車在路上跑,但是數據依然不夠,依然在有些情況下出現死人的事故。

如果做數據庫的人不知道Jim Grey,那基本上不應該跟別人說是做數據庫的。Jim Grey他在十多年前就提出了人類在做科研的四個不同的範式。過去最早的純粹基於觀察和實驗,百年前的理論模型,幾十年前開始的計算模型,到今天數據推動的模型。過去十年大數據進展非常快,大數據已經開始在企業里面大規模的進行運用了。

美國一個咨詢公司調查了300家3000人以上的公司,基本上60%的IT公司都在使用大數據了,只是說使用層次不一樣。最早期是統計發生了什麽,後來分析發生的事情,到今天預測怎麽樣發生。未來,大數據將洞察什麽樣的決策是好的商業決策,再進一步的認知真正落實到行動上,也就是自我學習的能力了。

英特爾這樣老牌的公司今天在瘋狂並購做AI或者創作數據的公司,比如說兩個月以前以天價並購了一家以色列公司Mobileye。原因很簡單,英特爾認為汽車其實是人類生活中能產生大量數據的設備,這些數據能夠幫助數據使用者給人畫像、判斷一些商業應用。而這一切產生的過程、處理的過程由英特爾控制,這意味著它控制了另外一個新的平臺,這是為什麽英特爾在這方面投入這麽大的資本。

講完了計算和大數據。再回到一開始的所說的算法的進展。

3、深度學習的基本原理

大數據驅動的深度學習方式,是機器自主學習;深度學習第三次浪潮的特征:大數據+強計算+新算法。

AI做了60年,終於迎來了第三次浪潮,這次浪潮看起來比前面兩次浪潮來得更猛烈,而且解決的問題比以前更多。很重要的是,我們用的深度學習的方式與傳統的專家系統方式有很大的不一樣。專家系統的方式是人總結規則,然後把規則交給機器,機器來開始利用這個規則面對使用場景。深度學習方式,大數據來驅動的是機器自己來學習的。好處是機器本身具有學習能力,所以可以較容易地從一個應用擴展到另外一個應用。

過去的十年,恰恰是深度學習迅速發展的十年。2006年Hinton在Nature發表文章,標誌了深度學習這個詞誕生。2010年隨著大數據的爆發,深度學習熱潮開始興起。2012年Hinton這個團隊用CNN模型以超過第二名10個百分點的成績奪得當年競賽冠軍。到了2016年的AlphaGo,人們對深度學習的能力沒有懷疑了,深度學習將會改變人類,這是一個新的時代的到來。

深度學習,到底是什麽樣的東西?神經網絡這件事其實在第二次浪潮(80-90年代)就已經開始了,大家已經用過了,80年代-90年代初,神經網絡泛濫的一塌糊塗。那個時候數據量不夠,就是輸入層、輸入層、隱含層。另外一個根本改變是今天的設備、速率如此之強大。

為什麽深度學習方法不一樣了?首先是一開始的原理就是神經網絡,類似大腦的思考原理。人類大腦大概有1000億個神經元,在這些神經元之間有超過一百萬億的連接。神經元的數字還有連接的數字,是人智力很重要的標誌。一個具體的神經元就是有一個核加上一個突觸鏈,我們根據這種原理做模擬神經元。並且將它跟別的神經元的連接。經過一個非線性的函數,從而轉成一個輸出。輸出的信號就是你所需要的結果。當神經元多了的時候,或者層數多的時候顯然需要的訓練數據就要更多。

為什麽大數據實際上是深度學習驅動力?以前模擬系統來做的神經元,用物理模擬機器來做這個複雜度,不可能做到一億的神經元,不可能做到一百萬億的連接。但是今天我們用計算機能夠做到。深度學習是什麽意思?很簡單,深度學習就是層數比較多的神經網絡。每一次訓練你輸出一系列的數據,當實際輸出和目標函數有一定的差距,這個差距反饋回去再進行訓練,這是整個循環的過程。

4、AI的發展與影響 

AI的應用與未來:輔助人,代替人,超越人;機器將造成未來社會出現90%的閑人,但機器難以替代資本家、藝術家和手藝人;

機器在感知上超越了人類,但在認知上還要5-10年。

講完深度學習,我們可以想像當神經網絡增加到152層的時候它的複雜性是什麽樣的增長。這種增長使得今天的AI,今天的機器學習不光是能夠輔助人,而且很大程度上會代替人,未來還會在很大程度上超過我們。也許這是我們今天不願意接受的。

未來AI會超過我們。到底怎麽樣超過?其實我們想象一下人工智能今天確實能夠做很多人類能夠做的事情。原因是為什麽?人類可以像AlphaGo一樣一晚上下一百萬盤棋嗎?能夠像特斯特收上百輛的車同時收集數據並進行同時學習嗎?這做不到。同樣今天人類不可能對遍布於全國各個火車站,各個機場的數據同時進行處理,也就是說規模你也比不上。

人工智能會代替人、超越人是時間問題。不光是這樣,機器學習在一些場景做的比人還好,因為人通過觀察、通過思考判斷出來的東西,人工智能通過學習很大程度上比你做得快。AlphaGo已經完全展示出了,人們在圍棋這一點上是已經被人工智能打敗了。

投資決策、政策、規劃、戰爭沙盤推演這些很大程度都是靠經驗的。今天從AlphaGo上看到的,人工智能在這些場景里都會超過人類,這是因為機器本身的自我學習的能力已經非常強大。像開車、滑雪、畫畫、拉提琴這些不可能通過看手冊就能學會的事情,人工智能也已經超過了人類。其實我們自以為很了不起的東西,人工智能看的比我們要透徹。

前一段AlphaGo隱姓埋名跟人類下棋,世界排名第一名的柯潔下輸了後感慨地說人類三千年的圍棋文化只是接觸了圍棋的皮毛。我們以前下圍棋,人類的思考實際上只是看到一個本地的最優解,不可能翻山越嶺去看,但是AlphaGo可以看到山外還有山。是因為它的數據處理能力比我們強,所以它學到了這一點。人類以後再也不可能贏AlphaGo了。這就是殘酷的現實。

舉一個微軟研究院的例子。在這個例子里,機器看到Stop Sign標誌,會描述出這是在一個城市邊上有這樣一個標誌,有紅色,立柱,與交通相關等等標簽。這個系統希望能看圖講故事,不是看圖識字,是識圖講故事。

這里有另外一個例子:這幅照片是一位婦女在廚房準備食物。第一個描述是一個婦女在廚房準備食物。第二個描述寫的是,一個婦女在廚房水臺邊上準備一份午餐或者早餐。第一個是機器學的,在這一點上機器已經超過了人。你可以說這個人不會講故事,但是至少機器能夠講出比他還好的故事。當然了,這還是屬於探索的階段。

據說在AI的浪潮下最安全是考古學家。可是這個社會上考古學家也不需要太多,工資也不會太高。男怕入錯行,女怕嫁錯郎。隨著這些的變化,未來哪些工作會被AI取代,社會將是什麽樣的?

全球化是在全球範圍內尋找最廉價完成某一項制造的過程,於是全球化導致了兩級分化,導致了跨國企業效率不斷提高,也導致了包括美國在內發達國家藍領工人的失業。AI是否會加劇這個趨勢?

未來可能會有兩種人,一種叫神人,一種叫閑人。問題是90%以上的是閑人,這怎麽辦?其實去年瑞士的國家有一個議員提出了,不管工作不工作每個人先發三千法郎,工作再拿另外的錢。瑞士人還是比較冷靜,全民公投沒有通過。未來可能只有三種人能夠對抗AI,資本家是沒有問題的,未來仍需要資本運作。另外就是藝術家和手藝人,這類技能機器暫時不能學過來的。當然大部分人很難做到這三種人。

人工智能的局限在哪兒?強AI(GAI)依然道路漫長。機器在感知上已經超過了人,但是認知可能還有5-10年甚至更長的路要走。

深度學習的方式,有沒有問題?其實有一個很大的問題,事實上是人們給自己創造出來的一個問題。人工智能或者機器智能是機器通過觀察體驗來學習,機器本身可以對自己進行編程,程序員不再需要寫命令解決問題,而程序會根據示例數據和期望輸出生成自己的算法。

今天在很多領域已經往這些目標行進,第一個案例,比如Nvidia無人駕駛車,不是靠程序員指令走的,完全靠觀察人的行為,觀察人們開車的行為來確定自己駕車方法。第二個案例,在紐約一家醫院開發了一套系統,叫做Deep Patient,醫院只給了它70萬個病例,然後這個系統從70萬的病例中學習,通過數據發現規律,總結出了非常強的疾病預測能力,尤其患精神分裂癥的預測能力遠遠超過了大夫。第三個案例,美國軍方大量投入機器學習,為車輛和飛行器導航確定攻擊目標,在大量數據中間挖掘出恐怖分子的一些信息,都已經遠遠超出了人們一開始的預期。深度學習已經具備了這樣的能力,但是深度學習依然沒有能夠解釋自己的行為。還是黑匣子。

人類歷史上從來沒有創造過這樣一個機器,這個機器的行為和判斷連人類都不能完全理解。今天我們創造了深度學習的機器不能判斷和解釋自己的行為,這就是今天我們感覺到不舒服的。人們反而問自己,我們自己作出了很多判斷我們自己能夠說清楚為什麽做的嗎?可是人類可以容忍自己的這種情況,但是不能容忍機器的這種情況。美國國防部就將機器學習的不可解釋性定性為“關鍵的絆腳石”。

當然未來一定是說,人們需要跟機器不斷合作。我們看動物到人的進化,其實智力進化的本質特征是進化到一個系統,這個系統連創造者都無法解釋。今天我不敢保證上帝理解我們今天做的這麽多的事情。為了這個擔心,研究人員已經開始在進行一些分析,來試圖理解或者跟蹤這種決策的過程。

終級目標,機器和人到底有什麽區別?

它比你來得快,比你大,某些能力比你還強。它和人類區別在哪兒?

求生本能,對於死亡的恐懼,這是機器沒有的,這是定義出人和機器一個根本性的區別。人和動物的演化速度,一系列的求生本能,被打了會跑,避免疼痛,會食色,會有歸屬感。人類做壞事也是因為對死亡的恐懼,對欲望的驅動。機器本身目前為止因為它不懼怕死亡,所以也沒有感情,沒有感情是不是就不能說有智能呢?這是一個宗教問題,不是一個科學問題。

講完了機器學習我們到此打住,我時間到了,很快講一下AI投資的判斷。

5、AI投資的機會與陷阱

在對AI投資的判斷中,產業鏈包含:基礎,技術,應用;基礎被巨頭控制,技術層面能否出來一些公司依然存疑應用層要尋找能夠大量產生數據的產業。

過去經驗也告訴大家,每一波科技浪潮中會有一些平臺性的公司。我們談AI投資,到底投什麽?就像我們談PC的投資,談互聯網的投資我們是談生態鏈。

在對AI投資的判斷中,產業鏈包含基礎、技術,應用。基礎這個層面已經被巨頭控制了,基礎層有兩大塊:基本計算能力和數據。基本計算能力無論是谷歌還是微軟,包括中國百度都已經把它作為SaaS服務提供出來了。技術這一塊,沒有數據能否成為一個平臺?。在SaaS這一塊,不是通用的SaaS,也許在SaaS應用這一塊能夠出來一些公司?這也是一個非常大的問號。

應用層中,AI其實是AI+這個場景,它是一種生產力提高的工具,會讓所有以前的應用變得更加有效,當然你要找比較容易突破的。顯然這個錢多和數據多的行業是最早發揮功效的地方。所以我們要找這個產業是不是大量產生數據,是否有這個數據能夠不斷拓展,不斷創造價值,從而使得我們能夠在這一里面把原有的生態進行改變。

如果說上一波是互聯網,這一波是AI。大家要註意AI跟互聯網的區別。最簡單的可以說,AI發展到一年多以後我們就發現實際上是智能+。AI技術驅動,更加從垂直開始。因為技術本身發展的太快了,而互聯網是商業模式創新,是全新的應用,贏家通吃在AI那一塊未必行得通。

根據這個觀察可以看一下今天AI投資的情景,今天AI顯然是有很多泡沫,最大的泡沫我覺得是在估值公司。你去你找一家公司談,每一家公司都說我自己是AI公司。真正看這家公司是不是AI公司,更重要的是它要有數據。能夠不斷有數據,它能夠不斷搶占數據的高低,這是我們的核心。

今日頭條這家公司,之所以能夠站穩,在過去五年之間突然出現,有它一個根本的原因,那就是信息的獲取這個大的需求。今日頭條在人工智能開始使用的時候迅速占領高地,它第一個用搜索的方法做了新聞推薦,從而它本身這個系統就是一個很大的學習網絡,使得今天能夠不斷的演化,推薦的能力不斷增強,從而在這個基礎上對核心的能力進行突破。我們完全可以預測未來的今日頭條就是一個超級的智能系統,同樣我們看到了它的數據量是如此之大,它已經遠遠超過了一開始的文字到今天走向圖象,走向論壇,走向直播,它其實所具備是不斷增加的數據。

最後,AI的投資。如果你記住我剛剛所說的話就是三個投資點,第一是“智能+”,所有公司都應該具備的一種能力,而這個能力是它核心競爭力。第二,AI產業,包括自主開發、咨詢服務、人工智能即服務AI-aas。第三,要有數據和人才。

人才、數據是核心,投算法本身就是投人,我前面談到深度學習的訓練需要人對於這個算法的理解並且掌握的訓練的技巧,懂算法還要懂應用的人才是非常有價值的。另外,數據實際上是AI公司最終的護城河。

最後一點,給大家一個信息,就是AI這個領域里面中國人才是非常多的。高盛的一個AI報告指出,在過去的五年里面發表的跟神經網絡和機器學習相關的文章里面,中國人作者的數量已經超過了美國,而且還持續增長。在引用的文章里面中國作者的數量也超過了美國,而且還在持續增長。所以至少我們在這個是里面中國人不少,數量多了之後以後自然就有強人。在人才這一塊中國不差。

另外,中國發生的數據如此的巨大。也就是說中國有人才、有數據。所以AI這一塊一定是中國創新和投資的新希望。謝謝大家。

AI人工智能張宏江
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李開複王小川張宏江對話:為什麽拿出200萬獎金打造中國版ImageNet?

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李開複王小川張宏江對話:為什麽拿出200萬獎金打造中國版ImageNet?
黑智黑智

李開複王小川張宏江對話:為什麽拿出200萬獎金打造中國版ImageNet?

ImageNet走了,AI Challenger來了。

ImageNet走了,AI Challenger來了。

8月14日,創新工場、搜狗和今日頭條聯合宣布,三方攜手發起 “AI Challenger全球AI挑戰賽”,並且,走在一起的三家確立的目標是:打造中國最大的科研數據集與世界級AI競賽平臺。

在人工智能領域,數據的質和量是科研與研發的核心。高質量訓練數據對機器學習模型的建立和優化有關鍵性的作用。建立大規模、高水準的標註數據集,是推動AI科研和技術前進的驅動力。在國際上,前有ImageNet挑戰賽,後有機器學習競賽平臺Kaggle,都吸引了全球將近百萬數據科學家和研究者。但就在上月,在舉辦了八屆後,ImageNet創始人之一李飛飛博士正式宣布其退出歷史舞臺。

現在,創新工場、搜狗和今日頭條走到一起,“我們希望更多的中國人才參與進來,改變世界。”創新工場CEO李開複博士如是說。

200萬獎金、規模最大的科研數據集

就在活動發布的8月14日當天,AI Challenger全球AI挑戰賽的報名通道也宣布開通,並邀請全球AI科研人才參與。

對各界科研人員而言,這次競賽中蘊藏著極大的吸引力。

首先就是數據。大賽第一年啟動,將開放超過1000萬條中英文翻譯數據、70萬個人體動作分析標註數據、30萬張圖片場景標註和語義描述數據,是國內迄今公開的規模最大的科研數據集。

11_副本

 

據發布會現場介紹,此次三方聯合開放的AI Challenger數據集涵蓋多個領域,包括最大規模的人體骨骼關鍵點數據集(用於無人駕駛、安防、體感遊戲等場景)、最大規模的圖像中文描述數據集(用於圖像和視頻內容理解、圖像標題自動生成等各類應用)、最大規模的口語領域英中翻譯數據集(用於同聲傳譯等自然語言處理的各類應用)等。

在獎金方面,首屆“AI Challenger 全球 AI 挑戰賽”將於9月4日正式拉開帷幕,各路高手展開為期三個月的比拼,並於12月中旬進行總決賽巔峰對決,這次競賽設置了共計200萬元人民幣的獎金池。

12

 

據悉,2017年競賽將區分為五個競賽任務,分別是:

英中機器童聲傳譯

英中機器文本翻譯

場景分類

人體骨骼關鍵點檢測

圖像中文描述

據賽事主辦方透露,本次挑戰賽有三大特點:

偏重為前沿科研,並將逐步涵蓋計算機視覺、 自然語言處理、 自動駕駛、 智慧醫療、 智慧金融等核心AI領域。

超大規模的高質量數據。首度公開的人體⻣骼關鍵點檢測、 圖像描述和口語類機器翻譯數據集, 均為國內迄今規模最大。

打造開放的世界級平臺。

不難看出,這次競賽,在科研之外,更大的側重點是前沿科技,以及和未來商業、生活領域密切相關。而促使三方走到一起,打造這樣一項賽事,細究緣起,無外乎兩點,那就是推動國內科研創新能力,以及挖掘更多的AI人才。

創新與人才的競爭

“之前的數據集已經遠遠不夠了。”李開複說。

李開複回憶,他之前去美國,在和很多美國頂尖的教授談話中,他們都在感嘆自己已經追不上美國互聯網巨頭了。“雖然這些教授能力絕對不比谷歌的工程師差,但是他們沒有數據、沒有大的計算力。”

同樣,這也是國內人工智能領域,所面對的問題。在科研領域,研發人員缺乏數據、缺乏機器,同樣也缺乏對前沿AI主流研究的課題。而對於擁有大量數據的商業公司而言,也更期待有更多的應用場景和研究成果可以挖掘。

在此之前,搜狗已經和清華大學共同做了9年的聯合研究。雙方在數據、人才、資金上進行不間斷的交流和互相輸送,在去年,更是聯合成立了天工智能計算研究院。但王小川仍在思考,是否可以把數據公開給更多的國內高校,共同推進研發。而李開複的建議,讓他感覺到,在這件事情上,其實可以做得更大。

“我們期待,高校和企業一樣做出更好的研究成果。當高校等的研究人員應用數據時,他們可能會打破企業的固有的慣性思維和路徑,做得更好、更深。”王小川說。

“我們是出於對數據的共識走在一起的。”張宏江說。“開放能夠讓更多的人加入進來,讓算法研發進展更快。我們也將從中受益。而我們把數據開放出來以後,更多的創業公司也能夠從中受益。它們可以應用數據更快地驗證和產生新的創意、新的應用場景。”

人才培養的缺口和瓶頸,同樣也在困擾著AI領域的創新創業公司。促使更多的人進入AI領域、為AI研發提供動力,同樣也是這次大賽的目標之一。

“依賴高校基礎上的人才供給,還是有缺口的。我有一段時間,非常擔心從互聯網時代走向AI時代時我們會掉隊。”王小川說,“但今天,我還是看到了希望。中國公司跑得非常快,也在反哺高校,推動中小創業公司的進步。今天我們做這件事情的意義就是,讓中國在AI領域里繼續得到推動。”

一個月前,張宏江來到斯坦福大學和伯克利學院交流,最大的感受是,在AI人才方面,中美之間,仍然存在著差距。在研究的領先性和創造性上,在新問題的提出和把握上,國內仍然還有很大的改善空間。“這能培養更多的人才。我希望我們今天做這件事促進中國在這方面的發展。”

而“人才”也是張宏江加入今日頭條後的一項主要工作。據他對黑智透露,在今年1月份成立的今日頭條AI實驗室已經有50人的規模,而在今年年底,則要達到200人的目標。而這次競賽,無疑將更加加強三方在人工智能領域的號召力和影響力,吸引更多的優秀AI才加入。

據悉,本次參賽的優秀選手還可獲得進入三家主辦方工作、實習或獲得投資的機會,並有機會在國際頂級學術會議上分享獲獎心得,得到如上海科技大學教授馬毅、曠視科技首席科學家孫劍、前Google研究院高級管理科學家林德康等十余位人工智能領域頂級專家評委的指導和評價。

2

 

以下是李開複、王小川、張宏江對話實錄,經黑智編輯:

蔣濤:是什麽機緣讓三方走到了一起?

李開複:我之前去美國見到了很多美國頂尖的教授,他們都在感嘆自己已經追不上美國互聯網巨頭了,雖然這些教授能力絕對不比谷歌的工程師差,但是他們沒有數據、沒有大的計算力,於是我就想到國內是不是也有類似的機會和挑戰,回來以後就跟王小川、張宏江、一鳴聊了下。

王小川:我們之前跟清華做了9年的聯合研究,不斷把數據輸送給一個機構,當時我們意識到可以把數據公開更多,我還思考給中國高校提供數據。跟李開複老師聊,我們可以做得更大,實現全球的開放,我覺得李開複老師很有號召力,能做的更好,我願意一起來做。

張宏江:我們三個人走在一起是對於數據共同的認識,對於人工智能進展最核心的因素,我們能夠開放出來,讓更多人加入進來,讓他們算法研發上進展更快。

李開複:一開始合作三方都有想法貢獻,我代表創新工場來描述一下。我們是感覺到 ImageNet 已經一年比一年參與的人越來越少,人氣越來越小,數據不夠。一方面我們非常認可李飛飛教授當年做的事情,現在數據已經遠遠不夠了,所以我們從創新工場作為投資者角度,覺得我們應該幫助創業者,怎麽樣盡快速度做一些數據集。

蔣濤:您怎麽看我們提出的數據集難度?

張宏江:當一個問題大面上解決的時候,我們應該認識到更加深入的,我們今年發布的數據更細分的領域,包括人體骨骼,包括其他的。我們希望這些數據能夠把我們AI算法研究帶到下一個高度,能夠分得更細。今日頭條之所以跟王小川、李開複走到一起,我們希望看到更多的學校,通過這些數據集能夠把更好的問題提出來,開發出更好的算法,我們也從中間受益,在學校能有新的解決方案。

王小川:我們有兩個期待。我們希望開放全球,尤其高校使用時,是否能像企業一樣做出很好的研究性成果。有些企業是有思維慣性、有自己路徑的,有可能學校用到數據有不同的方法,有比企業做的更好、更深,這是我的一個期待。

第二個期待,在數據里面發揮真實作用。我們的數據來自於我們自己的問題,給大家一點啟發,也許有更大的發揮。我們給他們的是真實的數據,企業在里面做的工作,有些對標,怎麽能做出不同的算法、產生不同的價值,這是我認為比賽會有難度地方。

蔣濤:對於參賽的選手有什麽樣的期待?他們從中除了獲得數據以外,還能獲得什麽?

王小川:很多學生真的很用心地要做好學術成果,但是缺乏條件,真的希望他們在參賽過程中,也許在一些局部里面做成出成果,甚至超過我們的工程師,反過來能對我們產生刺激。如果他們有想法,有動力,能夠比做出差異化或者更好,這就是非常有價值的。

張宏江:當我們企業自己做業務的時候,我們更聚焦於我們目前的業務,怎麽來服務我們的用戶,當我們把數據開放出來以後,給更多的人,包括學校,學生,另外希望更多創業公司,無論做算法、應用的,能夠看到數據以後對他們也有所幫助,從而對他們提出更新的算法、應用。

李開複:我希望全國每一個教AI的老師和學生都參加這個比賽。前一陣我見了一個老師跟我講,找課題多麽難。我就鼓勵他們,做AI研究還是要做主流的,他們說沒有數據,也沒有足夠的機器。這次我們也希望在AI Challenger能夠徹底解決、而且長期解決這個問題,如果真要做主流AI研究,至少知道自己能做到什麽程度,這樣的數據集一定要嘗試的。一定要鼓勵他們參加,要提升中國整個AI水平,一定要讓每位老師、研究組知道他們現在位置在什麽地方,有多大成長空間,如果基礎知識不夠可以學習,如果數據集不夠我們可以提供數據集等等,真的希望每一位老師、每一位學生都考慮參加。可能有的學生說,看起來很難我不會做怎麽辦?每個領域我們都會提供基礎的算法,比如你不需要從無到有打造完整口語翻譯引擎,是在我們基礎之上去做的。

蔣濤:一般公司會有自己的主研方向,但是還有很多新的場景可以挖掘是嗎?

張宏江:是,尤其當一個小公司開始考慮某一個方向時,很快用數據驗證或者是看到數據會產生新的創意、新的應用場景。

蔣濤:創新工場人工智能研究院的研究方向能分享嗎?

李開複:我們整體看好的方向還是基於大數據的AI,不用搜集更多信息,已有數據就可以產生價值,這些領域在互聯網的電商、廣告、金融、保險、貸款或者是信用卡、券商、量化交易這些領域是最快能夠看到效益的。長期的話我們還是認可無人駕駛作為重要行業發動引擎,再輻射到機器人領域。我們最近看了一些美國的公司。有的類型的公司中國還有欠缺,比如像IBM的Watson,針對企業需求開發數據,在醫療、零售、教育等等領域都會產生價值。

蔣濤:頭條是AI驅動的公司,您對AI人才,包括比賽怎麽看?

張宏江:剛才問到我們為什麽要做大數據、做比賽,對我本人有什麽意義,我覺得這就是一個水漲船高的事,當你有更多數據讓更多人用數據,就能提高他們的水平,就能培養更多的學生。一個月前我到斯坦福和伯克利花了一點時間,就像20年前讀博士一樣跟那邊的學生、老師,讓他們每個人講講他們做些什麽。我整體感覺還是非常非常受啟發的,他們博士平均的水平和他們對問題的把握,做出研究的領先性或者是創造性跟我們整體國內比起來的話,還是平均值要高很多。往外看的話整體水平跟美國還是有差距的,人才還是有差距的。

我認為新的問題把握,提出把握和解決上我們還是有很多很大空間去改善。我記得在以色列3月份去做過一個講座,提到以色列人才最好跟中國合作;那麽AI就像移動互聯網一樣,也要中國和美國雙贏。中國有人,中國有市場,在人才方面還是有事情要做,我希望我們今天做這件事促進中國在這方面的發展。

蔣濤:小川你們的AI戰略是什麽?

王小川:兩年前我們在討論一個事:中國在AI時代會不會落後?我當時有一個擔憂,2年前的數據互訓前10大公司里面中國已經有4家了,5年之後可能一半甚至超過5家都是中國公司。中國公司在互聯網公司,AI走出去我們是處於領先位置。但一旦說到高校,前100所學校只有只有2家,而且不在TOP50里面,高校里面相對落後。背後人才的儲備,不像谷歌這樣的,AI的人滿地都是,我們能夠撈幾個,國外引入幾個,都是很幸福的事情。依賴中國高校基礎人才供給上有差距的,總體上有巨大缺口的。但今天看起來我覺得還是有希望,中國公司跑得真的很快,現在公司都在反哺高校,讓小創業公司能夠有起步。今天做這件事情是有非常大意義的,中國在AI里面就可能繼續推動,5年後就會把美國壓在下面,如果做不到,我們好不容易建起來的全球領先領域又掉回去了。

剛才說到我們戰略來講,我內心有一個東西,今天隨著深度學習的發展,語音和圖像得到了跨越性的發展,語音圖像在深度學習時很快就達到一個新的高度。文字難度大一點,深度學習對文字解決非常有限。語言背後承載的抽象的東西,有知識和推理,語言的內涵更豐富。我們語音識別做了很多,用戶量最大,但我始終認為我們專註點在語言上。我們之前做搜索、輸入法都是以語言為核心的。翻譯在語言里面最簡單,之後還有對話問題、問答問題。所以我們說翻譯切入,我們背後做的是對話的機器和問答的機器,這是我們在AI里面所幹的活。

張宏江:我非常同意王小川說的,我們今天看AI的話,在識別人臉、識別人的行為、識別圖像接近人的精度,但在語言這塊差的很遠。翻譯這件事已經讓我們覺得很頭疼了,真正理解文本、理解對話,從簡單的幾句對話中間推演整體上下文的意義,這需要有更多的研究、更多公司來做的,這也是今日頭條一個重點,大家認為今日頭條是一個內容推薦引擎,其實更重要的是創作的平臺。今天你寫了一篇文章可以通過今日頭條來給你審一下,有沒有語法錯誤、前後歸置,如果都沒有問題的話,給你建議哪個題目比較合適,幫你找一下哪個圖文比較合適。這中間涉及到很深層語言理解,我們也希望跟同行一起,不光是把產品做好,而是AI上的研究。

蔣濤:挑戰賽針對全球的策略是什麽?

李開複:我們一開始希望針對全球,因為我們要讓它快速啟動,是對全球開放的,很多里面大部分參與者是來自中國,我們在美國沒有看到類似的活動,如果我們能夠作為拋磚引玉第一期活動,第二期希望有更多公司貢獻更多數據,我們大家拿出更多資源、金錢和標註,讓它成為真正改變全世界的數據庫。

在美國很多的領域,因為之後就沒有然後,語音、語料方面也就是到了一個極限,很多自然語言都說英文。我覺得有中國的元素讓大家知道世界最重要語言之一是中文,真正願意讓資源拿出來讓全世界參與,這是我們的目標。

蔣濤:會有更好的數據集發布是嗎?

李開複:我們已經在收集更多更有意思的數據。

王小川:我覺得之前是非常落後的,在科研精神、論文、數據分享上遠遠走在美國的後面,所以這個事情是需要改變的。國家提倡,企業不僅要響應,也要非常踴躍地做出自己的貢獻。真正讓數據分享走在前面之後,中國科研才能有一個超越。現在研究語音拿英語做實驗,研究語言也拿英語做實驗,我們國內寫論文,優先他們轉。現在我們要用自己的數據做貢獻,把研究能力提上去。

張宏江:開源這件事情已經做了很多年了,開源社區,各個公司、非盈利機構、盈利機構、大學、個人貢獻,大家已經形成一套規律,我們希望通過我們這次數據分享也能夠引領更多中國企業、中國的個人、中國學校參與進來,把開源的想法能夠真正變成我們的實踐,投入到我們日常工作中去。

(參賽選手可登入活動官網challenger.ai,了解比賽信息、評選細節)

黑智簽名檔

AIChallenger全球AI挑戰賽創新工場今日頭條搜狗
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[貼圖]張宏偉

1 : GS(14)@2011-06-28 22:09:42


聯合能源張宏偉(左)早前拜訪巴基斯坦總統札爾達里。
2 : GS(14)@2011-06-28 22:09:56

http://hk.apple.nextmedia.com/te ... 307&art_id=15382029

中環在線:聯合能源張宏偉 大茶飯終煲熟
2011年06月28日
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