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人工智能|专访上海人工智能研究院CTO：探索新基建下的AI技术落地

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人工智能正像电力一般赋能各个产业 ， 深刻地改变人类社会 。 中国正处于全球人工智能发展第三次浪潮的时代潮头 。
7月8日 ， 2021世界人工智能大会在上海隆重举行 。 这场持续3天的世界级人工智能盛会以“智联世界 众智成城”为主题 ， 围绕“AI赋能城市数字化转型”方向 ， 探讨人工智能技术创新与产业落地的前沿进展 。
在大会召开之际 ， 澎湃新闻与上海人工智能研究院联合推出《算法周刊》 ， 将聚焦人工智能“上海高地”和中国新基建 ， 并持续关注全球AI最前沿 。 上海人工智能研究院是由上海交通大学、上海市闵行区人民政府、临港集团、商汤科技共同投资发起的新型研发机构 。 研究院承担上海市人工智能研发与转化培育建设任务 ， 重点开展人工智能领域基础与核心技术研发、关键与共性技术应用、成果转化与人才培养等工作 。
澎湃新闻采访人员就“数字化新基建背景下的人工智能技术落地”相关问题专访了上海人工智能研究院首席技术官王资凯 。 王资凯同时还担任上海交通大学融媒体中心特聘专家、交通运输部自动化码头行业研发中心技术委员会副主任 ， 拥有超过8年技术管理、科研成果转化经验 ， 长期从事科研早期项目评估和产业转化工作 ， 在基础研发、标准制定、产品定义等专业领域具有较丰富的经验 。

人工智能|专访上海人工智能研究院CTO：探索新基建下的AI技术落地
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上海人工智能研究院首席技术官王资凯
以下为澎湃新闻对上海人工智能研究院首席技术官王资凯的专访实录：
澎湃新闻：您如何看待在新基建建设大环境下人工智能技术落地面临的机遇与困难？
王资凯：目前我们经常听到的新基建指以技术驱动产业 ， 实现集成高效、经济实用、安全可靠、绿色环保的一系列现代化基础设施体系建设 ， 主要包括5G技术、大数据中心、人工智能、工业互联网、特高压、城际高铁和城市轨道交通、新能源汽车充电桩七大领域 。 其中我们可以看到 ， 5G技术、大数据中心、人工智能和工业互联网4个技术类新基建占到了总量的一半以上 ， 可见技术驱动已成为国家基础设施建设的重要特点 。
在此环境下 ， 人工智能技术落地可以说是遇到了前所未有的良机 ， 而新基建的核心 ， 远远超出它本身涵盖的七大领域 ， 辐射到了智能网联、智能安防、智慧城市、智慧交通、智慧医疗等多行多业 ， 究其本质是推动产业与城市实现一波智能化转型和模式升级 。 而人工智能技术凭借它赋能百业的特性 ， 可以实现与其他技术的联动和连携效应 ， 打开更为广阔的市场空间 ， 实现更加深度和快速的渗透与融合 。 不论是在医疗、制造、安防、教育等传统行业 ， 还是物联网、5G、机器人等新兴行业 ， 我们都见证了人工智能以惊人的速度进行赋能 。
但新技术的落地往往也会带来一些风险和隐患 ， 比较处在风口浪尖的就有人工智能带来的安全隐患和道德争议问题 。 其中包括数据泄露、算法偏见、个人隐私、伦理责任、技术滥用等等 ， 实际例子比比皆是 ， 比如自动驾驶车辆出现的事故问题 ， 人工智能换脸软件滥用问题 ， 商业贩卖用户资料、个人信息等 。 那么面对这些问题和困难 ， 我们应该做好更具体实际的人工智能规划 ， 完善人工智能方向立法 ， 加强行业监管和监测 ， 努力做好人工智能领域治理相关工作 ， 坚持“以人为本”的人工智能发展初心 ， 用具体完善的法律法规和伦理规则来引导人工智能的发展 ， 为人工智能技术的落地保驾护航 。
澎湃新闻：我们观察发现很多场景的兴起 ， 往往是因为底层技术的成熟与打通 。 在人工智能领域 ， 您认为底层突破的瓶颈在哪里 ， 需要做哪些？研究院有哪些布局？
王资凯：首先我非常同意技术的突破和进步是引领人工智能落地更多应用场景的源动力 ， 人工智能从上个世纪中叶起源发展至今 ， 经历了三次浪潮和两次低谷 ， 每次浪潮的兴起都是基于计算机领域新技术的出现或是其他领域技术进步带来的“嫁接”新技术或是新思路 。 每次经历低谷则是因为当前技术的限制 ， 包括硬件水平的限制、算法能力的限制、技术框架的先进性限制等等 。 那么此次人工智能浪潮与以往最大的不同点就是它已经从实验室渐渐走出来 ， 赋能各行各业 ， 在技术发展的同时 ， 探索真实场景落地的各种可能性 。 所谓底层技术 ， 可以理解为人工智能发展的几个基本要素：数据基础、算法技术和算力资源 ， 它们就像组成一个水桶的几块木板 ， 对人工智能发展的重要性不言而喻 。
现代人类社会从蒸汽时代、电气时代、信息时代 ， 再到我们现在所处的智能时代 ， 数据扮演着越来越重要的角色 ， 也是人工智能最重要的底层技术需求之一 。 那么目前我们面临的问题就是如何建立和维护各个场景下种类齐全、分布合理、标注准确、数量庞大、质量上乘的数据集 ， 这一定是一个长期努力的过程 ， 需要相当大力度的整合和积累 。 算法技术也同样不是一个一蹴而就的过程 ， 并不是一次技术突破就能解决所有问题 。 比如在自然语言处理方面 ， 一开始出现的RNN循环神经网络解决词编码前后关系问题 ， 到后来得到广泛应用的LSTM长短时记忆网络优化了RNN的梯度消失爆炸和词语间隔影响的问题 ， 再到后来加入attention注意力机制和预训练技术的transformer ， 还有现在各种功能强大、体量庞大的预训练模型 ， 可以说每一代算法技术都是站在前一代的肩膀上 ， 解决了上一代存在的痛点并进行优化 。 可以说瓶颈和痛点是一直存在的 。 每一代技术的革命和进步都是在新的起点上更进一步 ， 我们能做的就是在具体的领域里不断前行 ， 推动算法技术的突破和更新换代 。 算力资源的底层技术主要涉及到核心芯片的设计和工艺以及相关硬件的配套建设 ， 尤其是在当前的国际形势下 ， 这一行业更显得尤为重要 。 所谓的卡脖子技术也是因为我们起步晚、投入小等现实因素造成的 。 相关统计数据显示 ， 我国目前的人工智能企业布局主要集中在应用层 ， 而在算力资源相关的基础层 ， 不管是公司数量还是体量上都与以美国为首的人工智能强国存在巨大差距 ， 所以扶持该领域发展、整合相关资源、打造生态环境是我们可以为算力资源基础发展所做的努力 。
研究院目前在这方面正在参与或引导一系列的建设工作 ， 例如与上海交通大学、上海白玉兰开源开放研究院联手推进建设全球化的人工智能算法、算力、数据开源社区；和各细分领域代表企业、其他科研院所等建立联合实验室 ， 探索具体赛道下的算法应用与数据整合；与来自上海各大高校优势学科的教授学者合力挖掘人工智能落地的新场景；与上海市、区委等主管部门合作 ， 参与人工智能企业生态建设和设计布局等等 ， 以求坚持研究院“勇创新 ， 聚生态 ， 见未来”的初衷 。
澎湃新闻：作为人工智能新型研发机构 ， 上海人工智能研究院重点聚焦哪些领域 ， 解决哪些问题？
王资凯：目前研究院主要围绕三个方面展开工作 。 第一 ， 上海人工智能研究院作为上海市的新型研发机构 ， 承担了一些重要的智库和咨询的角色任务 ， 包括区级、市级以及国家层面上的咨询课题 。 既有战略层面上的远期规划和顶层设计 ， 也涉及战术层面上的咨询 ， 比如产业布局和促进条例的策划 。
第二 ， 研究院围绕人工智能的不同场景开展关键共性技术研究 。 比如我们最近聚焦的多模态高维异构化信息融合技术 。 简单的说 ， 就是通过各种维度的数据去描述一些特定的场景 ， 例如我们用多模态病历数据去描述一个人的健康状态；用浏览、消费等行为数据描述人物的画像；用各种源头的数据做企业的画像等等 。 这些画像能衍生出各种有意思的应用 ， 比如健康管理建议 ， 商品推送和竞品分析 。 再如 ， 各种工业场景下的时间序列数据的挖掘 。 比如在5G自动化码头运营场景中 ， 时间序列挖掘能处理好海量传感器的信息 ， 为现代码头做运转优化；在IT智能运维场景中 ， 可以做根因分析和未来运行状态预测 。
第三是产业转化 。 研究院面向真实场景、真实数据 ， 解决真实问题 ， 聚焦智能网联、智慧医疗、链网协同、智慧能源等关键新基建场景 ， 孵化先进技术 ， 推进AI落地 。 举一个比较典型的产业转化案例 ， 由研究院张希教授领导的智能网联事业群主要攻克两个方向：一个方向是V2X ， 即车和其他交通元素的交互和融合；另一个方向是新能源车的电池管理系统BMS 。 在过程中 ， 我们与政策制定者、监管方、供应商和终端用户紧密合作 ， 研发领先技术 ， 引领标准制定 ， 推动技术落地 。
澎湃新闻：国内新能源汽车爆发式增长 ， 带动动力电池的迅猛增长 ， 电池管理系统BMS可谓站在了风口之上 。 我们想了解这个项目背后的研发故事 ， 项目是如何启动的？研究院又如何发挥产学研的优势？
王资凯：当前新能源汽车爆发式增长 ， 电池安全以及电池状态的监控 ， 是生产方和使用方都非常重视的一个环节 。 我们捕捉到当前这样的市场需求 ， 与上海交通大学相关方向的学院和资深教授一起启动了BMS的相关研发项目 。 该项目主要聚焦于电池的本质 ， 包括电化学机理和材料的一些特征 ， 经过数学、材料、电化学以及车辆工程等方面的多学科交叉研发 ， 在研发过程中也借助了AI技术完成电化学建模、参数初始化、模式识别等工作 ， 突破了BMS算法层面上的一些瓶颈 ， 完成了电池寿命、安全状态等参数精准估计的飞跃式进展 ， 实现对电池热失控状态的提前预警 ， 另外我们可以在低温、低电量以及一些特殊的场景下保证BMS系统的正常运作 。
在技术突破的基础上 ， 研究院与相关团队对推进产品落地和产业布局工作进行了研究与设计 ， 承担了打通科研成果转化最后一公里的角色 ， 使项目具备了真正产业化的条件 。 BMS项目目前已经与上汽、华为等行业内的一些重点企业进行合作 ， 将形成一定的产业布局 。
澎湃新闻：根据您在科研成果转化一线的多年工作经验 ， 请您谈谈在人工智能公司产品孵化和业务成长过程中 ， 都有哪些重要环节和角色？
王资凯：无论是人工智能技术的落地或者是其它领域的技术转化 ， 我认为这里面都需要几类人：
第一类人就是我们最需要的技术专家 ， 也就是熟悉产业前沿、并非常清楚行业痛点的一群人 。
第二类人是产业界内的资深人士 ， 他们既需要商业上足够敏感 ， 也需要有丰厚的业界资源 ， 能带着团队找到商业上可行的切入点 。
第三类人是运营、产品等相关专业人士 ， 他们能够承担整个企业的运营、产品设计、供应链管理和营销推广等工作 ， 这类人员对企业的稳定运营、产品的定型和快速成长有很大的作用 。
第四类人是对人工智能技术、具体行业均有见地的规划人士 ， 他们能参与政府机关的设计布局工作、相关行业标准制定工作、行业报告编写工作 ， 在行业生态建设里扮演重要角色 。
第五类人是生态中的支持方 ， 包括政策制定者、投资人、人工智能社会治理的专家等 ， 他们对健康的技术生态建设具有非常重要的作用 。
关于人工智能技术落地的关键环节 ， 我认为主要有四个：
一是技术的突破：一家成功的人工智能公司必须有一定的技术积累和壁垒 。
二是场景的探索：找到一个商业上可行、可拓展性良好 ， 并且技术上可实现的场景是非常困难的 ， 很多优秀的技术公司都在这个环节投入了大量的精力 。
三是团队的建设和成长：起步阶段顶尖的技术和商业团队的搭建需要大量工作 ， 快速成长的过程中人员不断扩充也会带来各种问题 ， 如何增效降本、保持创新风气很关键 。
四是标准制定：对具体行业具体场景下的人工智能技术应用进行规范化、标准化 ， 保证整个行业的生态健康发展 。
与上面四点对应的是市场和资本的认可 。 这种认可可能体现在漂亮的业绩上 ， 也可能同时体现在稳健的融资上 。
澎湃新闻：上海对人工智能的发展特别强调场景 ， 上海市经信委也发布了一系列的场景 ， 对人工智能产业的发展起到了很好引领作用 。 你们特别强调场景中的标准制定 ， 能否举例说明？
王资凯：首先需要注意的是标准制定与场景非常相关 ， 比如说我们上海人工智能研究院最近协同上海软件中心推出了机器视觉测评评价标准 ， 与信通院共同推进的智能运维标准 ， 以及与全国信标委推进的机器学习标准 。 聚焦场景对我们探讨技术流程 ， 规范技术本身很重要 。 另外 ， 对监管方、治理方、终端用户等利益相关方也很重要 。 比如如何定义是否违背伦理 ， 性能上孰优孰劣等等 。 因此需要所有相关方都参与到人工智能技术相关标准的制定议程中 。
澎湃新闻：由于应用前景非常广 ， 人工智能等新基建底座性技术正在被加速 ， 在人工智能发展加速推进的同时 ， 怎么思考如何走得更远的问题？
王资凯：走得远靠技术和人才 ， 同时也要有耐心和容忍度 。 人工智能潮起潮落 ， 有高潮必定有低谷 ， 在技术赋能百业的同时 ， 不要寄希望于技术一夜之间解决所有问题 。 政策制定者、投资人、技术工作者、终端用户以及媒体应该合力营造一个健康的技术成长环境 。 澎湃新闻和上海人工智能研究院联合推出的《算法周刊》也承担着这样的使命 ， 希望它能建成一个人工智能相关人才与技术的小生态 ， 带给大家最新的技术和行业资讯 。 在此预祝这个小生态健康成长 。

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