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学术|从“第一篇论文”到“最后一篇论文”，走好AI产研融合创新之路

学术|从“第一篇论文”到“最后一篇论文”，走好AI产研融合创新之路
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青年报·青春上海见习采访人员 陈嘉音
人工智能技术起源于高校 ， 但真正为大众所熟知并发光发热 ， 仍然依赖于阿尔法狗这样由企业引领的智能产品创新 。
作为2020世界人工智能大会——“全球人工智能传承与发展”论坛的重要议题 ， 7月11日下午举行的“工业与学术的旋转门：AI产研融合创新之路”圆桌讨论邀请了多为跨界发展的专家就工业与学术之间的关系、人才培养与成长等问题开展了深入的交流 。
讨论邀请到了优必选首席科学家、澳大利亚科学院陶大程院士 ， 明略科技集团首席科学家吴信东教授 ， 华为云人工智能首席科学家田奇博士 ， 商汤科技副总裁张少霆博士 ， 思必驰联合创始人兼首席科学家俞凯教授 ， 体素科技联合创始人兼CEO丁晓伟博士 。
丰元创投创始合伙人吴军博士担任了讨论的点评嘉宾 ， 讨论由上海交通大学人工智能研究院副院长王延峰教授主持 。
从认识世界到改变世界
学术与产业的分工合作
作为与实践紧密结合的工科领域技术 ， 学术界和工业界的互动引起了专家们的第一轮讨论热点 。他们不约而同地认为 ， 从目标来说 ， 学术研究关注如何认识世界 ， 是由好奇心驱动的探索 ， 而产业实践更关注如何改造世界 ， 由用户需求驱动 。
从考核指标来看 ， 学术界希望通过学术论文书写原创新成果 ， 产业界则关心如何快速实现商业价值变现 。两者在研究的周期与过程上的差异被张少霆创意地比喻成金庸武侠小说里的“气宗”和“剑宗”：高校可以用十年修炼内功再下华山 ， 用理论突破一鸣惊人 ， 企业则要快速响应商机 ， 如同武功唯快不破 。
虽然两者聚焦的结果不同 ， 但是从“深挖洞”到“广覆盖” ， 学术和产业之间也存在紧密的联系 。吴信东表示企业做产品要有“工匠之心” ， 在将一项技术做到极致的过程中 ， 还会发现科学问题 ， 反过来推动进一步的学术研究 。
陶大程表示 ， 历史上有很多研究受制于当时的技术水平、商业模式 ， 暂时不具备商业价值 ， 但是随着整体生产力水平的提升和新需求的出现 ， 会产生出巨大的商业价值 。例如5G核心技术中的OFDM（正交频分复用）技术发明于上世纪六十年代 ， 直到今天才在通信领域的商业运营中发挥巨大的作用 。
田奇表示 ， 华为有几句内部的口号可以借鉴 ， 一是“向上捅破天” ， 二是“向下扎到根” ， 还有一句“攀登珠峰的同时要沿途下蛋” ， 综合起来看即是在包括基础研究领域要做到最前沿 ， 在应用范畴上实现覆盖全栈、全场景 ， 而在对技术高峰的探索中不断产生对行业有用的技术 。
对此 ， 吴军在点评中谈到 ， 高校科研的任务是对人类的知识体系产生贡献 ， 做科研本质上是把金钱变成知识 ， 填充到人类的知识体系中去 ， 而企业创新、产品创新则是将知识再变回金钱 ， 最终形成了学术和产业的闭环 。
新AI人才的培养
赋予工科学生以产业思维
王延峰目前正在编写一本主题为“人工智能赋能数字经济”的新教材 ， 作为潘云鹤院士领衔的系列人工智能教材中的一本 ， 他表示这本书的主要目的就是培养工科学生的产业思维 。对此各位横跨学术和产业界的专家纷纷表示 ， 从学术研究投身产业实践 ， 如何将先进的技术和实际问题的背景融合起来是必要的思维转变 。
吴信东认为高校和企业中要解决的问题存在较大的差异 ， 高校和企业掌握的数据资源的体量不同 ， 数据范围、对象也大有不同 ， 在公司高达百亿的知识图谱中 ， 研发人员以解决问题为导向 ， 以用户的使用体验为检验标准 ， 在响应速度、处理结果方面的要求更高 。
俞凯将此总结为系统思维 ， 即“通过一个系统 ， 面对一个场景 ， 完成一个结果” 。从学术研究的一个“点” ， 到场景应用的一个面 ， 学生要学会从非典型案例中抽取典型模式和应用 ， 是学术成果贯穿到产业的核心环节 。同时 ， 从解决技术的先进性问题到服务社会 ， 企业比高校更关心成本和效率 ， 寻找到高效率、低成本的解决方案是企业的重要任务之一 。


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