十大应用场景落地北京亦庄

沈向洋：我先讲一下过去十几年在微软思考的几个大方向，再讲讲我个人的兴趣。微软是大公司，所以计算机科学的所有领域基本都有涉及，目前主要有三个方向。第一个是人工智能，微软我觉得，最重要的事情就是要做可解释的人工智能，如今深度学习发展很快，但可解释性这边进展较为缓慢。第二个是量子计算，这个路途还很遥远，微软从很早以前就走一条所谓的“拓扑量子计算”这样的路，但真正的量子计算器还有相当长的路要走。第三就是微软一直在推的混合现实。大家都很期待苹果之后发行的手机，到底AR是怎么样的，5G上来之后，会有什么样的变化。这些我都非常期待。

我自己则希望做一些AI和神经科学之间的研究，神经科学研究实际上还处在早期阶段，数据不够，也做不了太多实验。我们能否解决一些真正的问题，例如阿尔兹海默症，中年忧郁症，儿童自闭症，这些都是大脑出现了问题。目前AI在学人脑，那么AI是否能反过来去帮助解决人脑的问题？也许有机会，清华的学生也好、其他人也好，大家能一起做一些事情。
 

沈向洋：刚才程立讲的这一点，我觉得很到位，因为一个大企业在做产品时，不可能让每个人都发表自己的看法，不然产品就做不出来。但如果每个小团队能够像一个齿轮，卡在里面向前推动，那么局部创新也是值得鼓励的。表面看来，有些东西表面上看是重复制造，但本质是不同的。

这种创新精神在大企业里想要保持，其实很困难。因为技术这部分，是整个产品线很小的一部分，最后产品怎么流入市场？怎么营销？整个链条其实非常长。也就是说，技术的确可以有所创新，但从产品整体创新相当困难。

王超：沈向洋能不能分享一下，你在微软工作的时候，在保持创新的热情、和平衡工程效率之间，有没有什么心得？

沈向洋：程立刚才讲了，在企业达到一定规模以后，资源就足够做一些创新、甚至可以鼓励创新。每家公司不太一样，微软会选择做一些长期的大型原创工作，例如成立微软研究院。

微软七八万工程师中，大概有一千多位计算机科学家、工程师在微软研究院做原创工作，我们希望能10年、20年做量产，目前已经做了十几年，还处在早期发展中，但这些工作必须做。短期创新其实也简单，最难的是3到5年的时间里，什么东西又能创新、又能走向市场。做互联网产品其实比较幸运，因为周期短、见到用户的速度快，不像一些TO B的项目，相对要更难。

企业的下一个展望方向：AI

王超：我再问一个问题，大家当下最关注的技术前沿变化有哪些？

程立：我个人对AI的下一步发展比较感兴趣，当算力、整个数据量和复杂度再上一个量级之后，还会出现哪些新发现，这个我觉得还是非常值得关注的。每当这个行业在技术上到了平台期之后，我会特别关注。从企业来看，我们则会比较系统地梳理未来要关心的技术。

王超：阿里一直保持对技术前沿的关注，它有什么机制来确保自己对于前沿技术的敏感性？有CCF这样的组织，对于阿里实现这样的目标有哪些实质性的帮助吗？

程立：（CCF）会是我们非常重要的合作渠道，核心技术来源。阿里的技术生产有两条线路，一条线路是技术委员会，我是副主席，也是阿里集团的CTO，其他还有菜鸟的CTO，这是一个技术管理线。我们还有专业线，就是技术委员会下面有大概30个专业的技术小组，每个小组跟踪一个技术方向，负责对方向前沿做系统跟踪，并定期开会讨论，要不要投资部分重要方向，保证不会有大的技术落后。

王超：王小川你最近关注的技术，应该是最酷的吧。

王小川：如果说到具体的点，我比较关注医疗诊断和AI的结合。一来市场需求巨大，有着个性化的健康需求。另一点是，人的生命健康本质是复杂性系统，这个复杂性超越了数学物理这种简单的规矩，它的规律要怎么寻找，对于生命理解很有帮助。而且，人性中间有一种反弹，2016年下围棋的时候，越是懂围棋的人，越相信这个机器干不过人。因为他有另外一种身份，你机器干过我，是对自己人生意义的一个挑战和威胁。

其实医生通常也认为AI做不了诊断，这里也有人性本身的原因。我们经常提的诊断是，根据你的症状去猜你有什么样的疾病，医生不是这样，他的诊断是指你去验个血、拍个CT，最后确诊。但医生最大的误诊工作不是在确诊阶段，而是在之前的猜测阶段，如果方向猜错，在验证方面就会被带到沟里去。所以不管是利用对人生命的尊重，技术的深入思考，还是人性的产业理解，我对于医疗加上技术、尤其是诊断和AI化的事情很感兴趣。

王超：王海峰总介绍一下你最近在思考哪些问题，关注哪些前沿？

王海峰：我思考最多的也与人工智能有关，包括技术方面、产业方面，技术方面。从产业角度来说，我认为最重要的是人工智能技术与各行各业的深度融合。这是近期的，再往未来看，我们也关注未来方向。百度也有偏基础的研究院，研究院这几年成立了一些新的实验室，比如说量子计算实验室、生物实验室、认知计算实验室，以及安全实验室等等，从这些能看出来我们关注未来的方向。

（编辑：唐山站长网）

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