以下为本次论坛的精华内容，由《我有嘉宾》整理：

  对话嘉宾

  问答：快速拼出智能汽车版图

吴婷：

面向未来，你现在最想向在座的哪位嘉宾提问？我们依次循环进行，看看有没有什么新的火花的碰撞。

钱勇：

想问黄总吧。讯飞其实在2015年的时候在这个汽车领域看到一个现象，就是手机在汽车上越来越取代汽车本身的操作系统。平时大家都觉得这种交互应该不是非常合适或者不是最好的，所以当时我们就基于语音的人工智能技术，跟奇瑞一起合作了一款叫艾瑞泽五的人工智能系统。我想跟黄总了解一下，关于奇瑞对于人工智能将来在汽车上的规划，以及对于我们之前合作的基础，以后是怎么样去考虑的？

黄勇：

奇瑞最近发布了智能品牌，成立了智能车事业部，就是积极拥抱和投入人工智能。我们深刻地认识到汽车作为一个终端，需要和很多如科大讯飞这样的企业合作。我们也在思考，传统的汽车是比较封闭的一个系统，现在怎么样联网，怎么样取代手机。

我们的目标是变成一个用户真正喜欢的移动终端，我们也很欣喜地看到，这几年科大讯飞在语音识别方面的优势，这也是人工智能在汽车应用里的第一个突破口。现在奇瑞的车里面已经用上了，我们也期待着更多、更智能的技术出现。

其实在人工智能时代，我觉得也可以利用很多人工智能的工具，去做更多的应用。其实在一些比较固定的场所下，在PC上也可以做很多的应用，包括我们最新的一些产品引入一些人工智能技术，它在输入方面，会根据上一步的一些输入，大概猜出你下一步可能需要输入的几种模式，提供给你做选择，这样的话，你在输入的时候就会相对容易一点，效率会高一点。

我们有很多客户有各种场景，包括图像识别方面技术很强的，语音识别技术很强的……所以，我们会有针对不同人工智能的算法，相对比较优化的一些基础架构的方案可以提供给我们的客户，让我们的客户在一定的算法基础上充分利用计算能力，再加上它自身的一些数据量，能够通过算法算理数据，这三者形成一个完美的结合，充分挖掘人工智能，可以给自己的业务下一步的发展或者规划带来很多好处。

所以，在这方面我们充分地利用了人工的智能技术，包括刚才讲到的计算和存储产品，它本身就具备人工智能的一些功能，可以帮助客户在算法运行的过程当中，对那些数据做相应的分析，可以提前预判你在哪些应用程序里面可能会更频繁地调用什么样的数据，然后提前把一些数据放在一定的缓存区，让你能够在调用这些数据的时候速度会更快，性能更好。

我想问一下方总，你对于下一步车联网业务和人工智能技术应用方面，能够提供哪些可能落地的方案？

方晓鲲：

我先提一下我们的期望。因为我们提供的是一个平台，然后我们提出各种场景需求，寻找有能力的合作伙伴一起把这些场景实现。

我举个例子，如果人工智能真正达到智能的阶段的话，早晨我得去开车，车里的摄像头看到我的表情可能有点严肃，然后它能够判断我今天心情是怎么样的，从而选取一首相应的音乐，达到舒缓我的情绪的效果。再比如，我平时都是7点半出门，今天7点45才上车，晚了15分钟，然后它和我手机闹钟信息取得联通，知道我今天定的7:15的闹钟，只有短短半个小时，那它可能判断我今天肯定没有用早餐，于是把这个信息下到后台，比如说星巴克，然后推荐我去就近的星巴克用餐；如果早晨我起来比较晚，那它会和交通网络、百度或者高德进行相连，知道今天路况，从而从不同路线里面给我推荐一条最合适的路线，并且告诉我应该采取怎么样一个驾驶行为等等。

从主机厂的角度来讲，我们希望人工智能能够把人、车、家里的设备和工作联系起来。前面听下来，科大讯飞的刘总提到在逻辑这一块，目前已经有了长足的进步。比如说在文本识别方面可以达到百分之九十几了，逻辑这一块也能做到大概百分之六十六，如果再往前进一步的话，我相信我刚才说的那些场景就比较容易实现了。

这样的话，我相信用户的体验就进入到跟智慧交通去结合的阶段了，这要涉及到对自动驾驶的思考。智慧交通不是一个单车智能解决得了的问题，它是跟整个社会、城市强相关联的，它的实现，需要社会的整体的技术协助才有可能发展下去。

我想问一下讯飞的钱总，讯飞是人工智能的代表企业，我们都是应用人工智能的企业，我有一个困惑，人工智能技术在应用的过程中，人类的期望进步太快，比如语音技术，我们2013年就可以把语音技术用到车类的时候，一片惊天动地，行业反响非常热烈，但是到了今天大家觉得这是应该的，自动驾驶的车辆也是一样。

我认为社会和行业对技术进步的期待太高了，第一眼看到新技术觉得很神奇，比如原来汽车还能自己开，但是看过几眼以后，就会觉得，怎么老是这么开，能不能够送我回家。钱总怎么看待这个问题？

钱勇：
我尝试着回答一下。人类的需求、欲望和技术的发展，往往中间会有一个gap，其实这个gap是正常的。因为只有当人类的欲望或者需求不断提高的时候，才能够反向促进技术的进步。那么，基于现有的技术，如何去适应或者满足人类的需求？

这里面存在着产品的设计，基于已经成熟的技术、应用，让它发挥在合理的刚需上，让用户能够解决问题。除了解决用户的痛点之外，再能解决一些痒点，让用户的满意度提升，这是逐步解决技术和人类需求关系的一个途径。

很难说技术发展到什么程度之后，一定能满足人类的欲望，因为欲望一定会超前于技术的发展。我觉得这是正常的，也是符合社会发展的规律的。但是对于整个产品的设计而言，如何在设计好之后，让它能够有一个很好的衔接和促进作用，其实不论对于人工智能企业还是汽车企业，都是一个循序渐进的过程。

我相信，我们大家都在朝这个方向努力。

  谈人才：人工智能企业如何获取人才资源？

吴婷：

马云说人工智能方面的人才，别说在全国了，在全世界都很难找。各位作为来自不同公司人工智能项目的负责人，你们都是怎么样去找人的？人才问题怎么样才能得到很好的解决？

曹志平：

这是一个很好的问题。如果要找跟人工智能相关的人才，确实不是那么容易。但是我们在业务推广方面是需要这方面的人才的，所以，我们一定要有自己的一些办法，去解决关于人才需求的问题。

我们的做法是：一部分从外面的市场上招聘，我们找一些相关技术领域里面有比较强的工作经验，或者是比较好的技术背景的人才；除此之外，我们也会想办法从自己的团队当中去挖掘这些具有潜力的人才。其实，我们现有的人才团队里面，有很多原来学习人工智能相关技术和专业的硕士、博士，只不过前几年，人工智能的产业应用前景没有今天这么火爆，从而导致一些人工智能专业的人才，在后来的实际工作当中与自己的专业发生了些许偏离。

我们会重新去找这样的人才，让他们重新专注于人工智能及相关技术领域，让他们去发挥更大的价值。

当然，我们还是需要去外面招聘。从培养人才的角度讲，我们并不那么着急，我们更愿意找一些刚刚毕业的大学生、硕士、博士加入到我们的团队，给他们一些时间，去慢慢熟悉一些项目和需要进一步开发的技术。通过一定的时间，我们把他们慢慢培养起来。通过这种方式，我相信也能够解决我们对于人工智能相关人才的需求。

方晓鲲：

我们在人工智能人才方面的需求，可能更加集中在分担这个层面，因为我们主要是提供一个平台和集成的端口。在每个模块的人工智能开发方面，会倒向科大讯飞这样的上下游供应链来进行合作。但是，主机厂的人工智能专家需要知道端口协议，以及整车的电器及执行器的协调等等。

所以在这一块，我们的人才目前可能是偏向于中高端的，目前在和美国的硅谷进行合作，从那里引进一部分人才。国内这方面的人才确实非常紧张，而且互联网企业对人才有更大的吸引力，作为传统制造业，在这方面是处于劣势的。但是我相信随着国家人工智能的发展，特别是把无人驾驶车辆提高到战略高度以后，制造业对于人才的吸引力会进一步上升。

然后，人才培养是需要一个梯队的，对于人工智能这一领域，背后最主要的就是数学。中国在理论数学、应用数学方面，在中学以及大学都是有不错的基础的，但是走到社会、产业以后，有时候可能会形成一些脱节，不能结合实际的产业形成一定的关联。

在这一方面，我觉得政府、企业等应该形成更多的支持。前面我看到科大讯飞有一个人工智能的开放平台非常好，因为它只提供一个平台，所有对人工智能有兴趣的人，都可以通过免费的开放源代码参与进来。经过这样1-3年的磨练，整个中国人工智能人才的能力和数量肯定会得到极大的提升。

李卫兵：

首先，什么是人才？回到人工智能这个话题来讲，如果我们把他理解为在人工智能方面卓有成效的研究者、学者的话，基于我对人工智能行业的理解，大部分在学术界有一定影响力的专家型人才，早就被挖掘一空。

如果说人工智能人才只是这些，那我们也没有能力去引进、使用好这些人才。如果说是原来学过一些统计数学、逻辑数学方面的大学生，那么我认为这部分人才也要考虑去应用。

第二个方面，人才从哪来？以我们对人工智能产业发展的了解，人工智能的三起三落造成了这个行业非常冷门。刚才庆峰总在讲1981年人工智能学会成立的时候，我不知道有多少会员，但肯定没有我们汽车工业类学会的会员多，所以人才从哪儿来是一个大问题。大家都需要人才，但是人才现在有没有，从哪里来是个问题。

第三个方面，人才来了，我们用人才干什么？人工智能的三大支柱，算法、算例、数据。如果真正要做人工智能的研究，这三个缺一不可。做为一个传统的汽车制造企业，我认为我们在数据方面准备得不够，如果引进研究型的人才，我觉得在汽车行业，他应该很难发挥研究型的特征。

为什么科大讯飞可以在语音识别方面国际领先，因为它有海量样本数据，可以去做人工智能算法研究的支撑。一个主机厂，我们联网应用语音技术的车辆100万辆，这个跟平台上的这些数据量来讲其实是微不足道的。

人工智能技术在今天，应该说取得了比较大突破，但是在语义理解方面来讲还有待发展。引申来讲，自动驾驶的人工智能技术我觉得还是处在一个科学问题层面，是需要突破的时候，而不是所有的企业都要去用这些研究科学问题的人才。

吴婷：

人才是现在热议的话题之一，各地都推出了很多政策抢人才。我看到美丽的西子湖畔有一块很大的广告牌，上面写着“成都欢迎人才落户”。我发表一下我的想法，人才其实不仅仅是要抢的，其实也可以通过合作去获取他们的价值，不知道奇瑞怎么看？

黄勇：

我也很赞同这个观点，其实不光是人工智能的人才需求，汽车等行业的专业人才也非常稀缺，我们非常欢迎有志之士加入奇瑞。

刚才主持人讲到了，不光要“抢”也要合作培养，我就想从这一点说起。我们也是在通过几种渠道，一个是和技术、战略合作伙伴一起推进项目，尤其像科大讯飞、百度、中国联通等公司合作，弥补自己的短板。另外一个，我们也有很多和高等院校、科研院所的合作项目，让学校的研究生参与到各种项目中，从而不断地招到人才，这是培养年轻人才的一个途径和角度。

最后，主要还是要在实践中学习。奇瑞位于芜湖，在吸引人才面有劣势，但最近我们在美国硅谷也开了公司，准备“走出去”，在国内各个一线城市部署。在上海，我们已经有四五百人的技术中心了，现在继续拓展，吸引有关方面的人才。

吴婷：

刚刚科大讯飞提到了你们的AI大学，那接下来就说一说这个大学的目标吧——你要培养什么样的人才，在多长的时间内达到什么样的效果，打算怎么样给大家输送人才？

钱勇：

还是要回归到人工智能本身。其实人工智能在不同的行业，它发挥的作用是不一样的。比如说在医疗、教育。人工智能的核心技术一样，但是服务于不同的行业，它需要的经验都不一样。在我们看来，可能分为两个方面，第一个是人工智能核心技术的研究人员，第二个是人工智能在各个行业的应用。

人工智能的核心研究人员包括讯飞与高校合作的人工智能学院在培养的人才。讯飞AI大学自然非常重要，但人工智能真正要落地在每个行业，应用型研究人员也是非常重要的。比如说人工智能要想解决汽车行业的问题，那么不仅要懂人工智能，还要能够理解汽车这个百年产业，这样才能真正解决汽车行业的根本问题。

如果一个算法只是放在实验室里，那它就没有起到任何作用。往往是市场的需求、行业的需求，才推动了人工智能技术一步步的发展，如果它脱离了这些应用，那人工智能本身只是长期存在的算法。

在这些人员的培养方面，我觉得人工智能技术公司和各个行业的标杆公司应该互相学习，比如我自己原来是做技术的，后来逐渐走向汽车领域，去把人工智能运用在汽车方向。所以汽车领域也可以反过来走，大家一起去往中间点，去理解人工智能怎么更好地落地和应用。

这里我有一个很好的例子。当时我们在跟江淮合作语音降噪时，李院长那边安排了一位年轻的女同事。她对智能语音技术进行深入的了解后，有一次我们开合作会，这位女同事开始发言讲技术、讲原理，现场很多人以为她是讯飞的。正是因为双方有这样的一些交流，有相关的人才融合模式，所以江淮推动语音平台化的速度非常快。

专业性、研究性人工智能人才一定会有专业性的机构去培养，我相信现在已经开始有了，以后会更多，大学也一定会越来越多地开设人工智能课程。但是行业融合这块，恰恰是我们人工智能企业和合作伙伴企业要共同去探索的，去思考怎样让人才快速成长起来。

吴婷：

谢谢各位的分享。一个人才的培养需要多方合力，需要有高校的教育、政府的推动，也需要企业的培养，同时也需要自己能够保持学习状态，紧随时代而动。我们都说“时来天地皆同力，运去英雄不自由”，其实在我们AI势头特别好的形势下，很多人才都纷纷进入这个领域，是一个特别好的现象，我们也期待在场各位能够带领你的团队改变世界，让人类进入更加美好的生活。