所以我們所謂的原創(chuàng)，就是從源頭掌握技術(shù)的核心鏈條，而不是說(shuō)只在一個(gè)產(chǎn)業(yè)方向上擁有自己的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。比如說(shuō)，現(xiàn)在可以用谷歌算法來(lái)做識(shí)別功能，也是有自己的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，也可以做商業(yè)模式，但是如果谷歌不推進(jìn)，自己的識(shí)別功能也到了瓶頸的話(huà)，那很可能就不能往下推進(jìn)了。所以我們所謂的原創(chuàng)是，從零開(kāi)始打造基礎(chǔ)，從基礎(chǔ)端往下擴(kuò)展。

有一組數(shù)據(jù)是中國(guó)投資和美國(guó)投資的對(duì)比。大家會(huì)發(fā)現(xiàn)很有意思，就是美國(guó)投資相對(duì)來(lái)說(shuō)比較平衡，也就是說(shuō)從基礎(chǔ)的操作系統(tǒng)、芯片端，到技術(shù)端再到到應(yīng)用端的投資，都是相互平衡的。但是中國(guó)的投資是不平衡的，對(duì)應(yīng)用的投入超過(guò)百分之八十，也就是中國(guó)人都喜歡看得到、離錢(qián)近的，但是對(duì)于基礎(chǔ)的架構(gòu)不太重視，大家會(huì)想干嘛不用別人呢？

這個(gè)情況下什么叫原創(chuàng)？我們認(rèn)為原創(chuàng)就是要把底層的東西補(bǔ)起來(lái)，現(xiàn)在芯片只是其中的一個(gè)內(nèi)容。

商湯的核心理解是，在中國(guó)很多人都覺(jué)得新出現(xiàn)了一個(gè)“快速迭代”的概念�？焖俚�代，其實(shí)就是拿來(lái)主義，所謂拿來(lái)就是拿來(lái)別人的東西自己用，然后獲得商業(yè)成功；商業(yè)成功之后，再去補(bǔ)自己的短板。這個(gè)模式是肯定可以行得通的，因?yàn)橹袊?guó)過(guò)去二十年來(lái)基本上都是這個(gè)模式。很多成功的企業(yè)都是以商業(yè)模式的成功，再倒推到技術(shù)成功。

但是現(xiàn)在有兩個(gè)核心點(diǎn)。第一是技術(shù)發(fā)展勢(shì)頭非常快，軟件的技術(shù)、算法的技術(shù)，都達(dá)到了摩爾定律的速度，在美國(guó)每十八個(gè)月性能甚至?xí)�翻一番。在這樣的情況下，算法本身可以帶來(lái)足夠的時(shí)間窗口去布局。

第二的話(huà)就是算法的通用性、實(shí)用性以及持續(xù)性，其實(shí)已經(jīng)漸漸顯示出端倪。這才是我們?cè)谶@個(gè)階段上為什么想要專(zhuān)注于把整個(gè)鏈條建立起來(lái)，這樣我們形成的壁壘就比較長(zhǎng)。所以我說(shuō)的“原創(chuàng)”不是說(shuō)別人沒(méi)有原創(chuàng)，只是強(qiáng)調(diào)我們從零開(kāi)始，搭建架構(gòu)擁有自主的能力。

虎嗅：你覺(jué)得AI時(shí)代最核心的技術(shù)應(yīng)該是什么？

徐立：首先，AI的技術(shù)是底層的技術(shù)，關(guān)鍵在于底層如何利用硬件形成一個(gè)平臺(tái)的訓(xùn)練系統(tǒng)。現(xiàn)在的AI是在“造生產(chǎn)力工具”，我們稱(chēng)之為“造腦”。

我們把人工智能分成兩個(gè)階段：2010年之前稱(chēng)為叫數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，就是大部分是人的知識(shí)去指導(dǎo)機(jī)器，專(zhuān)家系統(tǒng)也都是加了人的知識(shí)在里面；2010年之后就進(jìn)入到了純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的核心就是要造一個(gè)“大腦”，數(shù)據(jù)就相當(dāng)于他學(xué)習(xí)教材讀書(shū)，大腦聰明不聰明是關(guān)鍵。書(shū)就是數(shù)據(jù)，但是大腦的聰明程度決定了這個(gè)系統(tǒng)的能力性。

AI的核心能力在于，第一要有造腦的工具。造腦的工具如果都是別人的，那很難往新的方向去造腦。如果現(xiàn)有的造腦工具不合適，肯定就造不出來(lái)。舉例來(lái)說(shuō)，谷歌和Facebook都開(kāi)源了，他們都是造腦的工具；但是反過(guò)頭來(lái)，如果還用別人的造腦工具，造腦的能力和腦容量就受到了限制。

第二件事情就是造腦的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。就是即使有了工具，也需要有一個(gè)團(tuán)隊(duì)知道怎么去造腦。所以這兩點(diǎn)是AI領(lǐng)域的核心差異化，就是如何結(jié)合應(yīng)用去造出大腦。這個(gè)能力恰恰是需要厚積薄發(fā)的，不是說(shuō)AI突然間火了，隨便組建一個(gè)團(tuán)隊(duì)就能做的。

我們能夠做的就是在現(xiàn)有的大腦上面做應(yīng)用，把應(yīng)用做好，把產(chǎn)品化搞得更豐富。比如一個(gè)很好的人臉識(shí)別系統(tǒng)，既可以做門(mén)禁，也可以做簽到，甚至還可以做VIP識(shí)別，也可以做會(huì)場(chǎng)系統(tǒng)。

現(xiàn)在的行業(yè)，大家更關(guān)心有沒(méi)有創(chuàng)新產(chǎn)品，但是對(duì)于人臉系統(tǒng)算法是不是原創(chuàng)的并沒(méi)有那么關(guān)心，對(duì)于訓(xùn)練人臉大腦的引擎是不是原創(chuàng)的更不關(guān)心，對(duì)于底層的架構(gòu)和服務(wù)器是不是能夠原創(chuàng)地聯(lián)系起來(lái)、機(jī)器之間是否存在聯(lián)接、是不是獨(dú)創(chuàng)的，可能就更沒(méi)有人在意了。所以我們覺(jué)得造大腦的能力是關(guān)鍵，其次才是和行業(yè)結(jié)合的應(yīng)用。

虎嗅：AI這個(gè)技術(shù)下一步最大的突破，或者是最需要攻克的難關(guān)是什么？

徐立：其實(shí)每一波都有新浪潮。所謂的浪潮，這波帶來(lái)的還是智慧勞動(dòng)力。其實(shí)是希望AI在某些垂直行業(yè)能夠突破人本身的能力。在突破過(guò)程中，很核心的一點(diǎn)是，就算有了造腦的工具，但還是需要特別強(qiáng)的造腦工程師知道怎么去做。現(xiàn)在的突破是，可能不需要研究人員的能力，這個(gè)大腦可以自主學(xué)習(xí)，面對(duì)任何一個(gè)垂直的任務(wù)，都可以找到一個(gè)自有解決方案。這樣就可以知道每個(gè)任務(wù)中有沒(méi)有達(dá)到人的準(zhǔn)確率，如果達(dá)到的話(huà)就繼續(xù)推廣產(chǎn)品，如果沒(méi)有達(dá)到可能就是目的算法有一些缺陷。

目前來(lái)看，自動(dòng)的大腦生成系統(tǒng)在未來(lái)一到兩年內(nèi)成熟度會(huì)比較高�，F(xiàn)在的自動(dòng)系統(tǒng)是大腦的每個(gè)模塊相對(duì)固定，而其中模塊的擺放是渲染出來(lái)的；實(shí)際上未來(lái)可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)結(jié)構(gòu)都進(jìn)行顛覆的變化。

AI的發(fā)展，以前是目標(biāo)固定，然后是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)固定，但網(wǎng)絡(luò)參數(shù)是訓(xùn)練出來(lái)的。現(xiàn)在是目標(biāo)固定，就是結(jié)構(gòu)和參數(shù)都可以訓(xùn)練出來(lái)，再往后就是對(duì)整個(gè)行業(yè)的顛覆，就是目標(biāo)的確定性。

機(jī)器現(xiàn)在還是在指定目標(biāo)下完成特定任務(wù)，但是未來(lái)會(huì)在指定目標(biāo)下學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、結(jié)構(gòu)、參數(shù)這三個(gè)東西�，F(xiàn)在是參數(shù)學(xué)習(xí)，未來(lái)是結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，再以后是目標(biāo)學(xué)習(xí)，給出一些數(shù)據(jù)內(nèi)容之后，就會(huì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器可以學(xué)出某一種非指定的特定能力。

到了那個(gè)階段，機(jī)器可以figureout出來(lái)一些意料之外的能力。

作者：周超臣