微胖撰文

如何与AI创新和谐相处?四维透视上海政策之道

2009—2017,各省市出台的人工智能政策数量达到790多个。上海以四十多个的政策数量,领先全国。

如何介绍这些政策?媒体最常见也最粗暴的处理方式就是按照时间序列进行罗列,将读者淹没在一堆文件中。

本文尝试一种非时序框架,审视上海目前的人工智能政策。一方面,人工智能创新与创业只是诸多创新的一种,因此,我们可以提出一个更加普遍的问题:对于维护创新,政府应该从哪些方面着手。

我们认为,政府的治理理念转变、产权保护以及人口政策非常重要。上海正好也在这三个问题上率先进行了较为全面的探索。

另一方面,我们也需要承认人工智能具有自己的独特性,离开数据与场景,它就什么也不是。政府如何在这两个方面有所为,非常重要。上海一如既往率先试水并提供了自己的经验。

这一逻辑不仅可以帮助我们真正理解政策之所以然,还有利于借鉴者发现不足并思考其之应然。

撰文 | 微胖

「很多大国的兴起,都会完成这样的两步:举办奥运会和世博会。」加州大学历史学教授杰弗瑞·沃瑟斯多姆在《Global Shanghai, 1850-2010)》一书中写道。

北京完成了前者,上海在 2010 年实现了具有历史意义的第二步。

「这也代表着上海的新生与复兴。」

曾经的「中外观瞻之所系」一度犹如没落贵族,如今已然成为全国最大金融中心和跨国总部聚集地。

当时,一位毕业于上海交通大学、准确前往美国国家健康研究院(NIH)做博士后的朋友说,如果将来回国,首选上海。

我问为什么。他说在北京读了四年书,在这里读了五年,这里更开放,也更规范和平等。

去年 9 月,上海西岸举办了 2018 年世界人工智能大会。1950 年上海飞机制造厂曾设立于此,是近代民族工业的创新摇篮。

在西岸竖起一座国际人工智能中心,「是人工智能回归中国上海的创新原点。」徐汇区区长方世忠曾这样回答记者。

那位朋友做梦也没想到,几年后,一个与他研究领域(脑科学)密切相关的新兴技术——人工智能会成为这座城市未来重要经济引擎之一。

大政府的退、放、进

历史上,上海一直是国营企业重镇。上海天然的地理优势,造就了金融、重化工业、航运码头、地产等产业的强大,这些产业绝大多数属于国有资本密集之地。

上世纪九十年代,浦东开发和证交所的恢复,上海迅速复兴,也是基于政府的大力主导。

作为一名土生土长的上海人,上海交通大学媒体与设计学院教师魏武挥曾在一篇文章中这样写道:

「上海政府的推动力很大,而且带动经济发展的能量不小。」

这位活跃的科技创业观察家认为,虽然根据官方数字,非公经济已经在上海国民生产总值中的占比超过一半,但政府的推动力,不是这个比例数字能看出来的,比如自贸区。

创新首先需要一个稳定的制度环境,这正是上海的优势:政府运作成熟、规范。但我们也要注意一个数字:

2018 年,上海人均 GDP 升至 13.5 万元(人均 GDP 超 2 万美元),首次达到发达经济体标准。

当一个国家人均 GDP 低于 5000 美元时,创新主要表现为适应性创新;

当 GDP 超过这个数字时,一个国家想要成为高收入国家、一个城市想要成为高收入城市,前沿创新(包括学术创新、新技术和产品创新、商业模式创新等)将不可避免。

这样的创新具有什么特点呢?

以推动这一波人工智能浪潮的深度神经网络为例。一度被主流学界抛弃的悲惨境遇与战胜李世石那一刻震惊世人的鲜明反差,足以让你体会到创新是如此不确定、不可测;

即便是当下习以为常的苹果多点触控技术最初也被绝大多数人(包括微软)认为根本不可能。

创新,代表着未知的未来。这意味着不论是政府还是专家,都没办法确切知道它会从何而来、又会如何生长。相对于传统工业技术,互联网、移动、AI 技术创新,更加自发、不确定、难以预测、迭代更快。

用硅谷顶级投资人马克·安德森的一个投资理念来概括,那就是:并不存在一个有关点子和创意的预测模型。

这对政府监管来说意味着什么呢?

互联网激荡十年,放手和政策红利成就了华为、BAT 等世界级公司。

人工智能是新兴产业,政府部门过多干涉未必有利于行业发展。」几家人工智能公司相关负责人曾这样回答国内媒体的提问,虽然身处前沿产业,但是,他们既怕被「棒杀」,也怕被「捧杀」。

创新大多来源于初创企业,如何与创新的这种不确定性相处,更好服务这些高科技初创企业,成为上海政府(乃至全中国)一个极具挑战的新课题。

「科技创新不是管出来的,肯定是放出来的。

2015 年,时任上海市科委主任寿子琪在接受《解放日报》专访时提到了这个基本立场,具体来说,就是做好「退、放、进」。

通过「退」,政府减少对创新资源的直接分配。

比如,通过税收政策红利让市场发挥更大的配置资源作用。

从境外经验看,香港土地成本高,但其他税很低;新加坡政府对于认定技术先进的企业,可免征 5—10 年的企业所得税。企业可以用 20% 的应纳税款从事发展与研究,这实际是使从事发展和研究的企业享有 20% 的税收优惠。

目前在上海,不少人工智能创业公司已经享受到税收政策的红利。

作为云计算服务领域的「双创明星」,Ucloud CEO 季昕华曾表示,公司从成立开始已享受到税收政策的巨大红利。比如,营改增试点推开以来,仅进项销项优惠税率差一项就减轻税负 4000 万元。

获得上海科技小巨人项目的人工智能公司 Video++极链科技也特别强调了上海退税、返税政策力度较大。

笔者近期采访过的一家法律 AI 创业公司也曾表示,选择注册地,不仅要考虑市场环境,也要考虑当地产业政策中房租以及税收等优惠措施,他们将公司注册在上海也是因为政策力度比较大。

有数据显示,2017 年上半年,上海市有 2300 户企业享受高新技术企业税收优惠政策,减免金额 61 亿元。

媒体曾报道过一个很有趣的例子。

松江区某家机器人制造企业由于对软件产品税收优惠政策理解不够,一直将软件产品与硬件产品配套销售,同时简单地按照硬件产品对外开具发票和进行会计核算,相关收入 1 亿多元均未享受过软件销售收入即征即退的税收优惠政策。

上海税务部门不仅主动上门进行针对性宣传辅导,而且还结合企业实际经营情况,对企业成本及收入核算、合同签订以及发票开具等给出建议。

最后,企业根据实际经营情况进行重新测算,发现可享受退税 1000 万元以上。

至于「放」,其实就是指弱监管。

比如,新三板就是第一块没有审批制的「板」。政府要做的事情就是保证足够的信息披露,使得投资者可以判断这家企业的状况。

科创板落地上海可谓近一年最牵动人工智能产业的大事。最近,证券法修订草案三审稿已经提请全国人大常委会会议审议,最大亮点正是草案新增「科创板注册制的特别规定」专节。科创板+注册制有利于人工智能创业公司上市,降低 IPO 成本。

在回答微软亚洲研究院为何落户上海时,院长洪小文说,科创板注册制正是因素之一。

除此之外,上海还有专门针对人工智能的专项资金和补贴。

比如,上海设立 2 亿 人工智能创新发展专项资金,对符合条 件的项目(比如重点领域突出、贴补国内关键核心技术),给予总投资最高不超过总投资 50%、每年最高 2000 万元的补贴。

在新近的第二批名单中,笔者看到了许多熟悉的 AI 公司,比如,寒武纪地平线、云从等。

再比如,杨浦区对于人工智能产业领域的全国乃至全球标杆型机构,会给予高达 500 万的开办费补贴、租房补贴和高达 1000 万的购房补贴。

然而,公权力如何促进创新,从来没有一边倒的立场。

经济学家也发现,政府的产业政策似乎并不起作用。比如,扶持某些被认定有前提的领域。不少经济学家认为,民间投资在这方面会更高效。

政府促进创新的界限和度到底在哪里?是一个需要上海包括全中国继续探索的问题。至少,一如过往,这座城市又走在了最前列。

知识产权保护

先从一个真实案例说起。

2017 年,山东理工大学毕玉遂教授研究团队的无氟氯聚氨酯发泡剂专利,以 5 亿人民币的价格授权给了一家国内企业,创了记录。

然而,从 2002 年的选题到理论研究、实验、中试、专利保护、产业化,已然走过 16 年寒暑,历经不少险阻。

除了自掏腰包、举债做研究,让笔者印象最为深刻的是这位教授和儿子如何绞尽脑汁防止秘密被窃取,以及最终申请专利的精密设计。

「作为一个老师来讲,我的体会是,想把你的成果做到产业化应用,要具备一些必要的条件和能力。和企业怎么合作,工业化常识,工艺流程的设计,厂房的设计,简单的说如管线、设备、自动化控制等都要了解些,一个人什么都懂是不可能的,但你得什么都懂点。」毕玉遂说。

一些博士研究生感叹,即便将很有产业化前景的博士课题做成了学术创业项目,最大的问题仍然不懂是专利布局。

这个故事反应出三个科研与产业协调的难题:一个是原创研究经费的难;第二是,知识产权保护的难;第三个是成果转化的难题。

为什么这个故事对上海特别有意义呢?

一方面,上海非常注重(科研与产业的)协同效应。

应该说,这很符合上海特点。

坐拥复旦、交大、上科大等在计算机和统计领域科研实力强劲的大学,上海拥有全国一线的科研水平。与此同时,在产业成熟度和完备度方面,上海也一直走在全国的前列。如果将研究机构与产业结合,产生的化学反应可能演化为这轮竞争中的巨大优势。

另一方面,也现实存在这样的诉求。比如,张江创业的外籍高层次人才面临着技术入股难的问题。

那么,上海政府如何能够拿出一个科研机构搞科研,最后成果能够合法进入商业化的政策呢?不论政策如何设计,核心内容肯定是产权界定。

写道这里,不得不提美国的《拜杜法案》。

如果发明者不能拥有研究成果,没有商业化带来的巨大奖励,这些成果永远都不会被商业化,《拜杜法案》解决了这个最基础的问题:

谁能更好地管理新的发明?政府? 还是发明者自己?

据说,美国十年之内重塑了世界科技的领导地位,《拜杜法案》功不可没。它也被《经济学人》评为美国过去 50 年最具激励性的一个立法,是美国从「制造经济」转向「知识经济」的标志。

甚至连李克强总理也在国务院常务会议上建议好好研究一下这样的国际经验。

近几年,上海陆续发布了《关于本市推进研发与转化功能型平台建设的实施意见》《上海市建设闵行国家科技成果转移转化示范区行动方案》《上海市高新技术成果转化项目认定办法》等一系列措施,旨在激发人才活力。

今年年初,科教资源、人才资源得天独厚的上海市徐汇区科委等 5 部门印发了《徐汇区促进科技成果转化操作指导规程》,首次推出科技成果转化注册登记的清晰详细「路线图」(如下)。

然而,即使在成果转化过程中,科技成果的使用、处置、作价入股等环节已经很顺畅,成果转化后相关配套措施仍然不够。

比如,科技成果作价入股后,无形资产变成国有股权。因为是国有股,后续难以转让、交易。如果不是自己的「孩子」,这样的股权激励作用就大打折扣。

另外,在现行评价机制下,尤其在一些应用性较强的学科中,本应作为科技成果转化「生力军」的中青年科研人员,论文、项目和头衔仍是其职称职务晋升的主要考察指标。而科技成果转化又大都需要投入大量精力,难免让科研人员「分身乏术」。

「就我所在的工科领域而言,做实际的转化项目对于撰写高水平论文帮助有限,相对于其他学科而言,工科应当说是与实际应用联系最紧密的。但在当下,要求我们投入大量精力到成果转化方面,还有些两难。」北京林业大学工学院教师闫磊在接受国内媒体采访时,曾表达了这样的担忧。

人口与创新

先从一份八卦研究开始。

去年,美国一份研究圈定了 1910 年到 1925 年法国和美国艺术圈的 90 人,将艺术家的知名度、人际网络和创意能力尽量进行量化。

结果,这篇讨论 20 世纪初抽象艺术圈子的论文《成名的艺术》(The Art of Fame)发现了一个很有趣的结论:

艺术家的名气、声望和财富,更依赖于人脉和圈子,而与其异禀天赋和创意能力关系不大。对艺术家而言,交朋友也许比搞原创更重要。

将艺术家置换创新、创业者,这个结论同样适用。

创新不是一个个人的基因问题,而是场景问题。曾担任 U2 乐队的制作人的布莱恩·伊诺甚至创造了 Scenius 这个词用来表达群体,场所或「场景」偶尔会产生的极端创造力,与强调基因的天才 (geniuses) 区分开来。

其实,这就是指人才的聚集效应。

但是,「上海恰恰缺少一个扎堆文化。」魏武挥在前述文章中这样写道。

一位互联网创业者的回答更加感性,「上海互联网创业的氛围跟北京、深圳比有一定的差距,这个差距主要体现在缺少一个聚集的氛围。创业是一个很寂寞很孤独的旅程,缺乏同行者对创业者来说很难接受。」

反之,「在硅谷的夜晚,餐馆和咖啡厅里坐满了身穿休闲装的工程师,他们讨论着下一次的技术突破和创业机会。」梁建章在其《人口创新力:大国崛起的机会与陷阱》中描绘了另一幅画面。

如果说传统制造业的聚集效应源自相关上下游企业相互靠近,那么,高新技术企业的分布更倾向于创新人才的聚集。这也是为什么大量创新公司会集中在旧金山、特拉维夫和伦敦。

打造科技园区,制造一种「场」, 是一种手段,比如张江。

二十年前,这里因海归聚集而兴。

2000 年,张汝京回国创办中芯国际(Foundry) 成为标志性事件;

2001 年,武平和陈大同回国成立展讯(IC 设计);

2003 年,赵立新怀揣着 200 万美金成立格微科电子(CMOS);

2004 年,杨崇和创办自己的第二家公司澜起科技(IC 设计);

2005 年,尹志尧和几个志同道合的伙伴回到上海成立中微半导体设备公司。

......

如今,继「硅谷」、「药谷」、「医谷之后」,张江再添「智能谷」。除了涵盖人工智能的各个应用场景,还注重上下游产业全要素的链接,聚集了芯片、硬件、内容多领域人才。

而张江所在的浦东通过 20 多年的集聚,目前已经诞生了 100 多家孵化器和众创空间。

引进人才(海内外)是另一个重要手段。

对于中国最早进入老龄化社会的这座大型城市来说,这一手段,尤为重要。

梁建章研究发现,老龄化会带来的「阻挡效应」:

在老龄化社会中,年轻人的晋升机被老年人挡住,他们在组织中占有较低层级职位,所拥有的社会话语权和政治权利较少,掌握的劳动技能较低,可以支配的经济资源也有限。伴随着年轻人数量减少,创新精神和创业活力都会遭到削弱。

为此,除了积极促进人口生育,政府还要加大移民和人才引进。

人工智能企业最聚集的浦东为例。

浦东的「总部经济」效果卓著。最新发布的全球创新 100 强企业中,已有 76 家在浦东有投资,《财富》500 强企业也有 100 家在浦东设立了创新中心、研发中心,由此带来约 4 万左右的境外人才。

在领英平台上,上海拥有的本地外籍员工数量约是北京的 2 倍。

针对外籍高层次人才,浦东推出新政,符合条件的外籍高层次人才在上海自贸区创业可享受国民待遇。

这意味着很多手续将大为简化。比如,创办新公司由过去一、两个月的时间,缩短为不到一周。

另外,浦东还率先试点了上海自贸试验区顶尖科研团队外籍核心成员可直接申请在华永久居留。首次突破性地把永久居留推荐权下放给承担国家、市重点项目的科研团队负责人。

有数据显示,通过上海不同区域的人才政策,目前,在沪两院院士已达 175 人。此外,2018 年度组织实施引智项目近 100 个,引进外国专家 500 余人次。

其中,从 2013 年至 2016 年,毕业归国的人工智能人才平均年增长率达到 14%、有海外工作背景的归国人工智能人才平均增幅为 10%。

至于国内人才的流入,最近一则消息引发极大关注。

4 月 8 日,国家发改委发布《2019 年新型城镇化建设重点任务》,要求超大城市(比如上海)大幅增加落户规模。

实际上,基于吸引人才等因素,近期很多超大特大城市已在放开落户要求方面进行探索。比如,《2018 年非上海生源应届普通高校毕业生进沪就业申请本市户籍评分办法》增加了这样一条政策:

以北京大学、清华大学为试点,探索建立对本科阶段为国内高水平大学应届毕业生,符合基本申报条件即可直接落户的绿色通道。

有分析指出,虽然目前暂时以这两所中国最顶尖大学为「试点」,但不排除以后纳入更多学校毕业生的可能性。

然而,相比广州、深圳,上海(和北京)对人口控制一直较为严格。

「上海仍然比较谨慎,各类人才的引进要面临一系列实质性问题,包括子女就学、户口、高管退税。」一位上海创业者曾告诉记者。

京沪目前还是要严格控制人口总量,划定边界,即使略微放开,程度也是有限的。

领英平台数据显示,全球人工智能人才的需求量三年内增长近 8 倍,很多海外科技巨头为了提早争夺人才,已将目光瞄准高校。

目前,中国人工智能相 关人才仍存在巨大缺口,未来仍需超过 500 万人工 智能从业人员以满足产业发展需求。除了自己培养,如何降低落户门槛,吸引外来人口充足本地人才也是这些超大城市需要继续探索的问题。

数据与场景支撑

离开了数据和场景,人工智能什么都不是。

比如,对于那些深耕上海的医疗 AI 公司来说,上海拥有全国最好的医疗健康档案库,全市从三甲医院到二级医院再到地段医院,所有的诊疗数据全部汇聚在一个大数据库里。

不仅数据非常丰富,由于上海的医疗水平比较高,全国各地都有人来这里看病治病,数据种类也比较齐全。

除了医疗数据资源,这座拥有 2600 多万人口的超大城市人流、物流、车流、资金流、信息流密集,每天都在产生海量数据:

比如,上海拥有 4800 万张交通卡、每天 30GB 交通流量信息数据,亚洲第二的证券交易额,世界第一的货物和集装箱吞吐量。

从世界范围看,美国、英国、法国等多个国家均搭建了政府开放数据平台,新加坡已经开始向公众开放数据,支持人工智能应用的开 发和人工智能方面的研究,自 2011 年以来,新加坡政府开放的数据量提高了 60%。

但对于中国各级政府来说,政府数据如何释放(由谁来开放、开放哪些数据、是否收费,还有如何防范风险等)还是一个全新命题。

上海一如既往地走在了全国最前列。

上海已建成法人库、实有人口库和空间地理库三大基础数据库,并于 2012 年,率先启动政府数据资源开放试点工作。2014 年,全国首个政府数据服务网站「上海市政府数据服务网」上线,并在一年后进行 2.0 版的升级。

据报道,开放数据涵盖地理位置、道路交通、公共服务、经济统计、资格资质、行政管理等多个大领域。部分数据已被信息服务企业调取利用。比如,上海高德软件将 2 万余条地址数据应用到「高德地图」,为超过 1 亿用户提供服务。

2015 年,《21 世纪经济报道》根据学界通用的数据量、数据可机读性、数据时效性等指标,对目前已经开通政府数据开放平台的近 10 个城市做对比梳理,结果发现,上海领跑数据开放。

让人印象最为深刻的是,上海不仅率先实现管理体制突破,由专门部门负责数据开放,而且与其他城市比较,上海数据更新速度堪称少见。众所周知,不能及时更新的开放数据几乎没有意义,对于大数据产业来说,迭代速度是一个非常重要的指标。

如今,上海又设立大数据中心并颁布该市第一个相关管理办法,旨在打破信息壁垒,最大限度实现数据价值,释放数据红利。

中心已经归集全市近 1/3 的政务数据,尤其是各个部门应用最多的人口、法人、空间地理和电子证照等四大「基础库」已经完成全量归集,并于今年实现政务数据的全量归集。

归集只是工作的一方面,如何提升开放数据的数量、质量、形式和价值,是另一重要方面。

相较于制造业,随着市民生活越来越富裕,其对服务业的需求会增长。因此,医疗、旅游、金融、教育的创新和增长速度将快于制造业,发展服务比制造业更容易。

上海不仅会优先开放这些领域的高价值公共数据,还会建设文献语言、图像图形、环境传感、地图位置等行业大数据训练库,满足人工智能深度学习需求。

《中国地方政府数据开放平台报告》(以下简称「报告」)在 2017 中国国际大数据产业博览会期间发布。报告从数据集数量、开放授权协议、元数据覆盖率等方面评估地方政府的数据开放平台,发布了「开放数林指数」。

「上海处于『长三角』的龙头地位,使得它的行业基础最强,有厚重的商业沉淀,而人工智能一定要跟行业深度结合,上海可以做科技本质性的创新。」朱珑说,世界级课题造就世界级技术。

这正是场景之于 AI 的重大意义。

事实上,我们不难发现,较之北京,上海 AI 公司更加关注技术与产业的结合,很多初创企业从事企业服务,如七牛云、小 i 机器人。企业服务的投资频数和投资金额也高于其他领域。

「政府搭台,为人工智能企业提供了真实的应用场景。」云从科技创始人周曦在接受国内媒体专访时曾表示。

在牵线搭桥的工作上,上海又实现了一个首创:创新产品目录。

给具有创新性、尚没有积累很多资质但却具有广阔应用前景的人工智能产品,开辟政府以及专业用户推荐渠道,加速创新产品的应用和迭代。

去年年底,上海发布了首批应用场景,围绕学校、医院、社区、工厂、园区等 10 大领域,「揭榜挂帅」,吸引全球 170 多份解决方案同台竞技。

比如,作为需求方代表,第十人民医院希望 AI 能实现:AI 虚拟助理、智能影像诊断系统、增强现实科教系统等;市西中学希望能实现 AI 实验室教室建设、个性化 AI 教学系统以及 AI 学校管理系统。

市西中学希望能实现 AI 实验室教室建设、个性化 AI 教学系统、AI 学校管理系统。

结果,市肿瘤医院、第十人民医院等通过场景开放,与腾讯、依图、华为等达成深度合作,落地智能分诊、影像辅助、早期筛查等解决方案。

目前,上海正加紧征集第二批人工智能场景需求,重点围绕医疗、教育、城市管理,以及社区、村庄、商圈和文化旅游等 10 个领域,突出社会热点和城市治理,满足市民美好生活需要。

上海人智能发展联盟 25 日在沪成立,在上海市经济和信息化委员会的指导下,张江集团、临港集团、上海移动、上海电信、上海联通、百度腾讯科大讯飞微软亚洲研究院 (上海) 等 22 家单位,共同倡议发起成立上海人工智能发展联盟。

和过去农业、工业时代竞争自然资源不同,未来的竞争是人力资本竞争。国家和城市之间的创新竞争如同选美比赛,用公共服务、基础设施和环境、良好的生态环境等,来吸引人才。

创新,仍是将人放在第一位,不仅让其愿意来工作,更愿意安居乐业,繁衍后代。

最终,「每个政府就像物业公司,通过自己的政策和经济制度来争夺客户」,梁建章在书中写道。

产业应用场景
相关数据
微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面,智能多媒体,大数据与知识挖掘,人工智能,云和边缘计算,计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的研究,助力微软实现长远发展战略。通过与微软产品部门紧密合作,微软亚洲研究院将众多创新技术转移到了微软的核心产品中,如Office、Windows、Azure、Bing、Visual Studio、Xbox Kinect以及小冰、Cortana和Microsoft Translator等人工智能产品。

https://www.msra.cn/
华为机构

华为成立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为的主要业务分布在无线、网络、软件、服务器、云计算、人工智能与大数据、安全、智能终端等领域,发布了5G端到端解决方案、智简网络、软件平台、面向行业的云解决方案、EI企业智能平台、新一代FusionServer V5服务器、HUAWEI Mate等系列智能手机、麒麟系列AI芯片等产品。目前华为拥有18万员工,36所联合创新中心,14所研究院/所/室,业务遍及170多个国家和地区。

http://www.huawei.com/cn
科大讯飞机构

科大讯飞股份有限公司(SZ.002230)成立于1999年,是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究,软件及芯片产品开发,语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。科大讯飞的语音合成、语音识别、口语评测、机器翻译等智能语音与人工智能核心技术代表了世界最高水平。

http://www.iflytek.com/
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
寒武纪机构

寒武纪科技成立于2016年3月,是全球智能芯片领域的先行者,宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司创始人、首席执行官陈天石教授,在处理器架构和人工智能领域深耕十余年,是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家,曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。团队骨干成员均毕业于国内顶尖高校,具有丰富的芯片设计开发经验和人工智能研究经验,从事相关领域研发的平均时间达七年以上。寒武纪科技是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司,拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU,与特斯拉增强型自动辅助驾驶、IBM Watson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。目前公司与智能产业的各大上下游企业建立了良好的合作关系。在人工智能大爆发的前夜,寒武纪科技的光荣使命是引领人类社会从信息时代迈向智能时代,做支撑智能时代的伟大芯片公司。

http://www.cambricon.com/
地平线机构

地平线作为嵌入式人工智能全球领导者,致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。面向智能驾驶、智能城市和智能商业等应用场景,为多种终端设备装上人工智能“大脑”,让它们具有从感知、交互、理解到决策的智能,让人们的生活更安全、更便捷、更美好。

http://www.horizon.ai
云从科技机构

云从科技是从中国科学院孵化的人工智能企业,专注于人脸识别等计算机视觉技术研发。核心技术源于四院院士、计算机视觉之父——Thomas S. Huang 黄煦涛教授。研发团队曾于2007年到2016年7次斩获智能识别类世界大赛冠军。云从科技作为中国科学院战略性先导科技专项的唯一人脸识别团队,参与了人脸识别国标、部标、行标起草与制定; 2017年2月,云从科技入选国家发改委重大工程,与百度、腾讯、科大讯飞共同负责人工智能公共平台建设。

http://www.cloudwalk.cn/
洪小文人物

微软公司资深副总裁,微软亚洲研究院院长。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

增强现实技术

增强现实,是指透过摄影机影像的位置及角度精算并加上图像分析技术,让屏幕上的虚拟世界能够与现实世界场景进行结合与互动的技术。这种技术于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升,增强现实的用途也越来越广。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

极链科技机构

Video++极链科技2014年成立于上海,是一家以人工智能为核心,专注新文娱领域的AI科技公司,深耕以文娱为基础的计算机视觉技术的自主研发。经过多年的技术迭代升级,公司构筑了技术壁垒,实现了行业领先,其独立研发的文娱人工智能系统「VideoAI」与视频互动操作系统「VideoOS」已规模化商用,并成为新文娱领域的视频应用技术标准。

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百度机构

百度(纳斯达克:BIDU),全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。1999年底,身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力,抱着技术改变世界的梦想,他毅然辞掉硅谷的高薪工作,携搜索引擎专利技术,于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。 “百度”二字,来自于八百年前南宋词人辛弃疾的一句词:众里寻他千百度。这句话描述了词人对理想的执着追求。 百度拥有数万名研发工程师,这是中国乃至全球最为优秀的技术团队。这支队伍掌握着世界上最为先进的搜索引擎技术,使百度成为中国掌握世界尖端科学核心技术的中国高科技企业,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

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腾讯机构

腾讯科技股份有限公司(港交所:700)是中国规模最大的互联网公司,1998年11月由马化腾、张志东、陈一丹、许晨晔、曾李青5位创始人共同创立,总部位于深圳南山区腾讯大厦。腾讯由即时通讯软件起家,业务拓展至社交、娱乐、金融、资讯、工具和平台等不同领域。目前,腾讯拥有中国国内使用人数最多的社交软件腾讯QQ和微信,以及中国国内最大的网络游戏社区腾讯游戏。在电子书领域 ,旗下有阅文集团,运营有QQ读书和微信读书。

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