编者按：

　　2018年12月16日，由沪苏浙皖欧美同学会共同举办的“首届长三角海归青年创新创意创业高峰会议”开幕。此次峰会一站式网罗长三角区域人工智能、量子科学、生命科学、智慧能源等多领域海归青年才俊，展开了一场关于前沿科技的思想碰撞。

　　人工智能产业热潮已经看到泡沫了吗？

　　卢策吾，上海交通大学教授、博士生导师、青年AI科学家联盟执行理事，入选MIT“全球35位35 岁以下科技创新精英”（MIT TR35），科学中国人杰出青年科学家

　　现在这一轮人工智能热潮应该说是有泡沫的，但从长期的角度讲，这些科学红利最终会被消化

　　人工智能底层技术驱动是什么，有什么特点？有业界人士担心，这一轮人工智能热潮是不是已经看到泡沫，未来发展会不会进入瓶颈？

　　我不知道这波人工智能企业会变成先烈还是先驱，但是我知道科学红利就在那里，怎么消化红利，这只是一个时间问题。互联网产业在2002年有过一次泡沫，但是最后还是形成了一个很大的产业规模，这是为什么呢？我个人看法是，科学突破后，剩下的这些社会渗透、应用、商业、产品等，已经没有必然的障碍，但可能需要较长的时间去消化科学红利。人工智能同样如此，它也已经奠定了深度学习的科学根基，之后怎么消化红利只是时间问题。

　　现在人工智能在医疗器械领域的应用越来越多，已经可以做到读片子比医生更好了，但是为什么还没有落地？可能是收集数据有问题，医生很难去配合。再比如，自动网购从技术层面、从基础科学层面对于电商都不难做到了，但是人家不信任你，不愿意把钱交给你，所以还需要社会消化的过程。包括无人车、智能医疗，在科学上都是已经解决了的问题，只是存在商业上的问题。

　　这轮人工智能热潮基于深度学习，特别需要大数据、大计算，成本很高，但仍有很多资源不可达。深度学习有很大红利，如果这个红利吸收完了，后面的人工智能基础研究还没有继续跟上，那么可能会进入瓶颈。

　　未来机器会不会威胁人类？我认为不会，威胁人类的只会是人类。从目前研究层面讲，机器不会自己去定目标。人工智能基础研究能够帮助我们去认清本质，洞悉未来。

　　大学、研究机构的使命是思考者、远见者。我在斯坦福的导师就提出过“以人为中心的AI”，因此人才的培养非常重要。如果我们希望未来人工智能成为参天大树，今天就应该种下培养基础研究人才的种子。

　　人工智能革命完成的标志是智能制造智能。如果有一天智能能够制造智能，我们就会迎来一个指数级的发展。

　　物联网时代“端”的创新探索

　　曾晓东，蚂蚁金服创新科技事业部高级技术专家，入选MIT“全球35位35 岁以下科技创新精英”（MIT TR35）。他完成了中国首家无人超市落地展示，将无人超市打造成为零售行业标杆

　　IOT时代其实只是一个开端，我们坚信越来越多的新型设备终端会不断涌现。

　　我们团队内部有一句话：每一次信息时代的进化都伴随着“端”的变革。这里所说的“端”指的是硬件终端。很多人所接触到的第一个“端”——台式电脑，这个“端”的出现改变了我们获取信息的方式。到后来我们对便携性有了更多要求，于是有了新的“端”——笔记本电脑，再到后来有了越来越轻薄的平板电脑，以及目前人人都有的手机。我们会问，下一个“端”会是什么？

　　在2015年到2016年初的时候，出现了IOT，中文叫“物联网”。在物联网时代，会出现非常多的新型设备终端，万物皆可互联，从而衍生出来越来越多的“端”。近一两年来，出现了一些新型IOT的“端”，比如共享单车将我们的身份跟IOT的“端”绑连在一起，自动识别骑行了多久、自动扣费；智能音箱添加了语音技术，可以将这个“端”变成一个新的源头。

　　过去两年多的时间里，我们探索了很多的“端”，介绍其中两个比较有意思的。

　　第一个是个人“端”，我们叫它HMD，是一个头戴式的显示设备，可能是一个眼镜，也可能是一个头盔。最典型的是VR（虚拟现实），戴着VR眼镜可以进入到一个虚拟场景，比如不出门就可以去到国外的一个城市去游览，也可以用它玩过山车。还有一个叫AR（增强现实）。AR跟VR不一样的地方是，它将现实的物理世界与虚拟的世界结合起来，我们能够看到物理世界，但是会叠加一些虚拟物品，它对物理世界有更进一步的延展。简单来概括，VR叫做“白日做梦”，因为我们进入了一个新的场景。而AR叫做“活见鬼”，我们看到一个虚拟的人在里面。它们的共性就是需要佩戴一个新的“端”——头戴式显示设备。

　　在市面上可以看到有很多成熟的VR头盔、VR眼镜，在这个平台的基础上，可以衍生出来很多的应用，包括游戏、社交、直播、购物等等。我们关注的是支付，用它怎么样去完成支付呢？为此我们研发了VR Pay。VR Pay可以看成是VR里面的支付宝，有统一的解决方案，有统一的交互界面，可以进行手势交互。在购物的时候不需要摘下头盔也可以很顺畅地去完成支付，而且安全地完成支付，它包含了一些生物识别的技术，包括虹膜的识别。这样，用户戴着头盔就可以到世界五个地方实现购物，这是完全真实的购买体验。

　　第二个端是零售“端”的升级。它对普通的零售店铺添加了技术，是一个智能店铺。就像共享单车一样，加上了技术就变成了智能单车。传统的线下购物结算流程太繁琐，体验并没有那么好。我们用IOT的技术把零售店铺变成智慧门店，可以自动识别用户购买的商品是什么，然后自动完成结算。用户在进入到门店的时候，通过二维码、扫脸等方式进行绑定，进入店铺后，用户是一个行走的IP，时刻识别你的身份。如果你拿到一个商品，就知道你跟它的交互，动态推送信息；到结算的时候，你拿着商品走出门可以自动完成结算，让你有更好的购物体验。2017年淘宝“购物节”的时候，我们就第一次做了尝试。其实它背后有三个技术，包含了生物识别、传感和计算机视觉。因为我们很多基础的技术，包括硬件的技术、AI的技术、基础的网络连接的技术都非常成熟，已经不像以前那样有那么多的瓶颈，所以目前这个阶段是IOT最好的阶段，我非常期待。

　　互联网环境下，渠道的颠覆与创新

　　汪浩，好享家联合创始人之一，毕业于美国凯斯西储大学金融管理学系，带领企业成为国内舒适智能家居行业的首只“独角兽”

　　最终验证一个技术或者商业实践是否有价值，核心就在于“价值创造”。

　　这几年，新零售或者叫做智慧零售的变革，以及电商在整个消费领域中的渗透，不断地往供应链端在线化的输入，使渠道发生了颠覆性改变，走向了全渠道互联网模式。其原因有几个：

　　一是代际更迭所造成的。“80后”出生的我们碰到的是互联网浪潮从0到1的过程，互联网、物联网和AI技术等等，都会进一步驱动消费者需求体验的升级和不断迭代，像拼多多，不仅仅是消费升级，更多的是消费多元化。

　　二是商业的基础设施发生了变化。比如说原来用一块铁铸成一根根钢筋，最后造一座大厦。但是AI技术等出现后，可能是变成了基于数据的资料分析，对于数据的沉淀和利用才是“生产资料”。

　　三是生产者的角色发生了很大的变化。以前是多元协作，而互联网时代，生产者已经不只是一个群体，而慢慢变成了个人，比如说现在的大V，甚至我们每一个人，组织的功能也从原来的管理多人、提升生产效率变成了赋能每一个生产者。

　　这些颠覆最终导致什么呢？消费者不仅是在不断细化，同时也在不断社群化。同样是孕妇，但是有辣妈，也有三四线城市的一些宝妈，也有一些其他类别的社群，而这些社群的识别和针对性地给她们提供满意的服务，变成了我们商业组织最大的追求点。

　　另外一个颠覆性改变是需求的碎片化。其中一个表现轴是时间的碎片化，原来我们购物只能够去商场，但是现在每时每刻都有消费的机会。碎片化带来的是什么？是满足消费者需求的方式可以多样化，谁能抓住宣传的机会，谁就可以满足它。线上的时间碎片化后，就要抓住线下的流量和时间。我认为这是最重要的一点。

　　孙正义先生曾经讲过“道天地将法”，最终实体零售或者说整个全渠道零售的实践，它的本质不是在技术层面，最终的“道”是商业本质。商业本质是在一次次效率提升和体验升级的前提下，满足消费者需求并创造社会价值的过程。

　　人工智能这么火热，是否还需要研究大脑？

　　常乐，中科院上海生命科学研究院、神经科学研究所研究员，美国加州理工学院博士后。近年来利用fMRI（功能性磁共振）和电生理记录的手段研究面孔认知的神经机理，揭示了灵长类大脑对面孔编码的全新方式

　　在学习过程中，大脑有更强的关联能力和泛化能力，而机器是不具备的。

　　现在人工智能这么火热，很多人甚至我们自己也会问，有了人工智能系统以后，是否还需要研究我们大脑？我觉得有三点可以说明我们的大脑还是很值得研究的。

　　第一，大脑在某些层面上仍然强于人工智能。我们第一次看见一匹马，等到我们第二次看见一匹马时是可以识别出来的，但是人工智能需要海量的数据训练才可以达到这个目的。

　　第二，我们能够建立一个非常好的人工智能模型来解释我们大脑的反应，但是这不等同于我们就理解了大脑。因为人工智能系统本身就比较复杂，用一个复杂模型来解释另外一个复杂系统，这本身并不能构成一个理解。对于数学家来讲，你给他一个方程，他还是要需要理解这个结构，就是说解开了这个方程本身并不代表理解。

　　第三，我们讲人工智能，但是到底什么是智能？往往人工智能被认为这个系统能够实现某种任务，所以认为它其中是有一些智能的，但是对于智能到底是什么，仍然没有一个明确的回答。想要知道什么是智能，还是需要去研究大脑是怎样来完成各种各样的任务，只有这样，才能够帮助我们来设计真正类脑的人工智能，从而帮助我们让人工智能可以更好地为人类服务。

　　下一代手术机器人往哪里发展？

　　何超，上海微创医疗器械（集团）有限公司医疗机器人业务资深总监，天津大学机械电子工程博士，曾学习和工作于美国约翰·霍普金斯大学。国际IEC/SC62D JWG35手术机器人标准工作组中国专家，参与我国第一份手术机器人标准起草

　　下一代手术机器人往哪里发展，我想一定是自动手术。

　　目前，有一百万例手术是由机器人执行的，美国共有3000多台机器人在医院里，所以这是一个非常庞大、上百亿级的产业，需要长期推动。

　　手术机器人产业开始于上世纪80年代。整个产业最具标志性的产品是在2000年，美国的达·芬奇手术机器人，它获得了FDA批准之后用于衡量广阔的适应症。我国早在2003年开始一些比较简单的手术机器人尝试。到2007年，国家科技部开始资助手术机器人项目，2015年开始了相应的手术机器人投资创业的浪潮。上个月（2018年11月），我国第一个手术机器人行业标准通过审批，相信整个行业将会迎来非常大的发展。

　　到目前为止，腹腔镜手术是操作最复杂、临床最庞大的手术，我国在2007年开始相关的技术研究。在腹腔镜手术机器人发展之后，开始向整个适应症方向扩展，开发出各自方向的专业机器人，包括脊柱等各个方面。在医疗服务类方面，康复、放疗以及医院管理方面的机器人技术都在逐步发展。

　　从技术或者是临床收益的角度来看，我认为有以下几个趋势，一是降低手术创伤。例如眼科手术需要在5微米的血管上进行操作，而外科医生在显微镜的帮助下仍不可避免颤抖，手术机器人可以避免。二是手术机器人最大的一个价值，即实现外科手术的数字化。以前是医生看完手术片子后去完成手术，现在通过手术机器人，可以把CT、MRI与机器人结合，通过影像的方式更好地帮助医生看到肿瘤信息，让医生更安全地完成手术。

　　有了人工智能，还有软组织影像识别能力以后，最终机器人可以在手术中自动完成各种各样的操作。不过从法律的角度来讲，这一步还很漫长，技术和法律方面都有很大的问题，但我相信这一定会到来的，国外的研究认为大概需要50-100年。

　　量子力学、人工智能、科学大数据的结合，将不可思议地强大

　　江俊，中国科学技术大学教授、博导，瑞典皇家工学院化学博士，获量子器件领域专利5项，其中TBMD软件为多家企业创造产值近亿元

　　新材料之突破可能是量子力学新的范式所带来的。

　　材料是我们利用和改造物质世界的载体。我们从石器时代、青铜时代、铁器时代、化石能源时代，到现在以半导体材料为主体的微电子时代，材料的突破带来是社会的变迁。

　　要发展好的材料一直都不是简单的事情，因为材料中最重要的是构效关系，这是一个很复杂的关系。从量子力学的原点理解构效关系是一件很艰难的事情。量子力学规则很简单，但是从这里衍生到多姿多彩的世界，它的复杂度和演化的自由度是无限放大的，从这个原点出发到最后产品的设计，我们常常只能感叹“只在此山中，云深不知处”。

　　量子力学从100年前提出直到现在依然是我们的最高成就。今天人工智能是信息科技的巅峰成果，这二者都是非常强大的工具，他们背后最强大的支撑都是数据。因为数据连接了人类的智慧，就像围棋机器人“阿尔法狗”（AlphaGo），其实是把古往今来聪明的大脑进行融合。所以，如果把量子力学、人工智能、科学大数据结合起来，我相信它会不可思议地强大，会给我们带来新设计范式。

　　现在的大数据或者人工智能运用的更多的地方是在社会科学。然而社会科学的规则和数据演变非常快，比如说人脸识别，虽然会有很好的应用效果，但是防不住别人去整容。而自然科学的规则首要的就是收集数据，收集越来越多的知识模式，最后才能够达到越来越逼真的真相。物质世界的真相一旦得到，人们对这个世界的理解将会是非常有意义。

　　我们现在收集的数据是比较多的，有上千万的分子、30多万的计算库。这些知识成果收集了之后，就可以发展知识图谱，因为知识图谱可以让机器读懂数据背后的规律和文献。有了数据和知识图谱，接下来就需要预测，所以我们希望构建一个构效关系的函数，但是都失败了。因为真实的世界是多层次的，妄图以一个函数去概括其实是不自量力的。而人工智能帮我们建立了内在的关联性，而且它承认这个世界是复杂的，从而帮我们理解材料，最后做材料的设计。

　　所以我们把量子力学、人工智能、科学大数据三者结合起来，以量子力学为基础、基于科学大数据分析，给人工智能做训练，“喂养”人工智能，“喂饱”之后，那么人工智能就可以反过来指导量子力学的计算和设计。基于此，我认为量子力学、大数据、人工智能的融合不可避免。