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对话清华大学张亚勤:AI发展应遵循3R法则

AIR的科研一定要面向学术前沿、面向国家与社会需求,着眼长远发展,可能周期会长达5~10年,但还是要秉承初心、耐心去做。

划重点:

1、与亚马逊、谷歌等公司相比,国内在具备系统思维、架构能力方面的创新人才供给方面,确实存在差距。

2、自动驾驶的落地一方面需要解决技术方面的问题,另一方面也需要解决非技术层面的问题,需要逐步落地是能够理解的。

3、做科研时要勇于攀登高峰,这样即使无法最终完全到达目的地,但是过程中收获的东西,可能也是意想不到的。

在计算机科学及人工智能产业领域,清华大学教授、智能产业研究院(AIR)院长张亚勤有着充分的发言权。

作为电气电子工程师协会(IEEE Fellow)历史上获得会士称誉最年轻的科学家,张亚勤曾于1999年1月出任微软中国研究院(后升级成微软亚洲研究院)首席科学家,后一路出任微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席、微软亚洲研究院院长及微软(中国)有限公司董事长等职务。

2014年9月,他又以百度公司总裁的身份正式加盟百度,并一度成为百度主要的对外发言人之一,躬身入局推动国内人工智能产业及其技术的发展。

2019年10月,在宣布从百度退休之后,已进入知天命之年的张亚勤,并未就此决定过起清闲安逸的退休生活。2个月后,应清华大学校长邱勇邀请,他再次出任清华大学智能产业研究院院长,摇身一变成为驱动清华大学计算机与人工智能关键技术科研创新、人才培养的重要角色。

近日,新浪科技对张亚勤进行了专访,就国内计算机产业底层技术发展,细分领域运用及人才培养等方面话题,进行了交流。

国内缺乏系统、架构型人才

在PC与移动互联网时代,基于国外提供的底层系统以及硬件技术,国内紧赶慢赶终于初步追上国外技术水平。但在新的智能时代大门面前,与海外发达市场同时拿到门票的国内产业,却忽然面临着借鉴海外技术能力越来越缺乏参考坐标的窘境。

与此同时,随着行业发展的不断深入,以及国际间技术竞争格局的加剧。国内不仅面临进入无人区之后独自探索的风险,同时还需要做好强化根基,不断向下扎根稳健求生存的准备。

具备系统思维以及架构能力的技术型人才,正在成为时代的香饽饽,成为科技公司争抢的稀缺“资源”。然而,长期深耕产业一线,张亚勤看到的情况却是:“国内虽然在产品运用、市场占有以及算法数据等方面具有优势,但相比国外,核心技术人才的系统化思维、架构能力等相对欠缺”。

在计算与通信领域,摩尔定律、冯·诺依曼架构以及香农定理三大定律与体系,构建了当前计算机与通信产业最基本的发展规则,然而近年来,随着人工智能技术的不断深入发展,这些已有的定律与规则,正在遭遇新的发展瓶颈。

为了改变这一现状,“我们需要对信息做一个重新的定义,更多理论层面的模型更新;制定新的计算范式,采用量子计算以及类脑计算等技术;创新传感器类型,突破冯·诺依曼体系架构限制。”但张亚勤不得不承认,与亚马逊、谷歌等公司相比,“国内在具备系统思维、架构能力方面的创新人才供给方面,确实存在差距。”

自动驾驶不光要解决技术问题

目前,AIR主要聚焦智慧交通、智慧医疗以及智慧物联三大领域,致力于利用人工智能技术赋能产业升级,面向大学提供企业资源及产业经验,同时向企业提供人才输送以及中长期前沿科研成果合作,推动智能产业发展。

在张亚勤看来,企业与高校建立联系,其实他们最看重的是以下三点:1、希望接触并了解大学教授在做的科研成果和前沿探索,接收学校里的新思想。2、希望高校能够向自己的企业培养并输送一些高端人才。3、希望与高校达成科研成果合作,对企业的下一步发展带来帮助。

对应以上三点需求,张亚勤从创立AIR之初便制定了清晰的战略目标:一是推动关键核心技术的突破。二是培养具备国际视野的CTO和具备系统思维的架构师人才。三是打造产业技术战略的智囊团。

“我们希望技术能够走出去,在研究院之外进一步渗透到行业中,解决更多实际的问题并创造社会价值。”

他看到,进入智能时代,整个智能计算产业的底层技术架构,都正在变得越来越分散,分布式的云+边缘+端计算架构,正在成为智能时代的重要趋势。“随着智能时代计算系统底层架构的变化不断发生,第四次工业革命的序章已经开启,人工智能作为重要的赋能型技术和核心驱动力,将为各个产业创造出重大机遇。”张亚勤表示。

以自动驾驶行业为例,目前,张亚勤还担任Apollo联盟理事长一职。作为自动驾驶行业资深人士,他认为,即使在外界看来目前自动驾驶仍面临市场接受度、安全以及舆论等方面的考验,但是在送餐、园区配送、货运等场景下,在攀爬自动驾驶高峰过程中,这些自动驾驶技术降维使用产生的商业场景,已经能够看到许多非常可观的商业成果。

“自动驾驶的落地一方面需要解决技术方面的问题,另一方面也需要解决非技术层面的问题,需要逐步落地是能够理解的。”张亚勤表示。

在他看来,自动驾驶一定是可以实现的,因为技术在不断进步,它解决的是社会的真实需求,使得驾驶更安全,更环保,更舒适,也具有巨大的商业价值。如果一直在这个行业里耕耘便可以不断看到曙光。

鼓励团队挑战科研难题

在退出待了三十多年的产业一线后,张亚勤更多的时间花在了科研以及产业人才培养上,但这并不意味着他开始淡出了人们的视线。

在9月份刚结束的2021年世界互联网大会乌镇峰会上,张亚勤发表了对于看法AI赋能绿色计算、生物计算等方面的见解,更加注重人工智能技术在助力可持续发展、生物科学融合等方面的发展运用。

同样是在今年2月份,他首次提出了人工智能产业发展的3R法则:即Responsive(积极响应)、Resilient(适应发展)、Responsible(坚守价值),认为人工智能技术的发展,需要成为负责任的技术。

从曾经的产业一线,到如今的更多精力花在高校科研及人才培养上,他在谈论智能产业的时候,也越来越多地强调社会责任、可持续发展等话题。“现在我有了更多的时间思考更长远、但也更颠覆性的技术。”张亚勤表示。

在他的设定中,AIR的科研一定要面向学术前沿、面向国家与社会需求,着眼长远发展,可能周期会长达5~10年,但还是要秉承初心、耐心去做。因此,在带领学生做科研的时候,他往往也更愿意鼓励团队去做面向未来的重大创新技术突破。

张亚勤说,他时常鼓励自己的学生,做科研时要勇于攀登高峰,这样即使无法最终完全到达目的地,但是过程中收获的东西,可能也是意想不到的。“只有全力以赴之后,即使可能你成不了最终的奥运会冠军,但是获得亚运会的冠军也是有可能的。”

在他看来,目前自动驾驶技术在矿山、餐厅、园区等领域的成功落地,便是攀爬高峰途中获取的奖励。

本文来自微信公众号“新浪科技”(ID:techsina),作者:周文猛,编辑:韩大鹏,36氪经授权发布。

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