對過去最好的尊重，就是對未來進行深刻思考。2018年9月16日，為賀清華大學計算機系60週年，“人工智慧 啟迪未來”論壇在清華大學舉辦。多位人工智慧的學者、企業家、創業者共同出席，探討人工智慧將如何啟迪未來。
論壇中，中國工程院院士、清華大學計算機系主任吳建平出席活動並致辭。啟迪控股董事長王濟武，日本工程院院士、歐盟科學院院士、中國人工智慧學會副理事長任福繼分別作主題分享。清華校友AI大資料專委會祕書長王霞，清華大學計算機系原黨委書記、清華科技園啟迪孵化器原董事長羅建北，崑崙資料CEO陸薇，瓜子二手車CTO張小沛，Face++ 創始團隊成員陳可卿，速感科技CEO陳震共同就話題“人工智慧與產業實踐”進行了討論。
來自清華、北大等高校的學子，創業公司CEO，投資人，人工智慧領域從業者等近300人來到現場，期待從幾位大咖的分享中一窺未來，瞭解人工智慧將對我們的生活帶來哪些影響。
以下，我們編輯整理了本次論壇中嘉賓分享的部分“乾貨”，希望能與更多人一起分享他們對於人工智慧思考的“閃光點”。用這些對未來的深刻思考，再次祝賀清華大學計算機系60週年。
中國工程院院士 清華大學計算機系主任吳建平
人工智慧之所以火熱，是因為遇到了兩個關鍵技術
首先我代表計算機系全體師生對大家參加本次論壇表示歡迎，也感謝大家對清華大學計算機系60週年系慶活動的支援。
1979年，我在清華計算機系讀研究生的時候，我們班的同學裡，三分之一都在做人工智慧相關研究。人工智慧為什麼這麼熱？一方面是人工智慧遇到了兩個對它有最大促進作用的技術，計算機技術和網際網路。這幾十年來，計算能力和儲存能力急速發展，伺服器體積大大降低，再加上網際網路，這使得我們獲得資訊的規模空前大，帶來了資料的升級。另一方面，人工智慧現在有了很多的應用場景，也是它今天這麼火熱的原因。
所以，我們現在舉辦這個論壇是趕上了好時候，任福繼、羅建北、王濟武等幾位嘉賓也都是人工智慧領域的積極推動者。大家一起探討，希望我們都在人工智慧大潮中找到自己的位置。
啟迪控股董事長王濟武
科技成果轉化在於 “為科技服務、用科技服務”
今天我重點分享科技成果轉化的規律。現在科技成果轉化可以說分成“一體兩面”。
一面是“為科技服務”。為科技服務，就是把科技轉化變成一個成果，在這個過程中，研發經濟非常重要，全球範圍來看研發經濟比重越來越高。
另一面是“用科技服務”。簡單來說，就是大家不能認為科技成果被研發出來以後，就一定會被廣泛應用，新技術在產業升級中實現應用，不是一蹴而就的。啟迪在技術轉化過程中創新的新模式是“技術+資本+產業鏈”。
政府、大學、企業，這是科技成果轉化早期的模型。美國、英國普遍都是採用這種模式，清華科技園也是如此，非常好的完成了為清華大學科研成果轉化，實現產學研一體化的任務。
但是我們將這種模型在全球推廣的時候對原來的三螺旋進行了升級，提出了“立體三螺旋模型”。從一個維度上升至多個維度。除了政府、大學、企業又加了技術、資本、產業，左手投技術、右手投產業，中間用資本連線。
啟迪在全球建了300個科技園和孵化器。怎麼招滿的？實際上啟迪沒有招商團隊，我們一邊建科技園，一邊投資新興產業，用自己的產業把自己園區帶動起來，同時建設孵化和培育體系，儲備優秀的企業。
不管是從啟迪控股的發展史，還是從理論研究和產業實踐的角度看，啟迪與清華計算機系都很有淵源。我們有一樣的清華傳統，有文化價值觀的一致性，還有感情紐帶。啟迪會積極跟計算機系、其他院系的清華同學展開深入合作。
日本工程院院士、歐盟科學院院士 任福繼院士
人工智慧的本質是什麼？我們必須要去直面這個問題
2016年AlphaGo在圍棋專案中打敗了李世石，今年6月在舊金山IBM的辦公室裡面，人工智慧在辯論中又贏了人類。這說明不僅在有邊界的問題上，在沒有邊界問題的上，計算機也有可能超過人類。
人工智慧由於背後挺立著雲端計算，大資料，深度學習，腦認知及認知腦，它將不以人類意志為轉移地發展，進化，突飛猛進，進而帶來“核爆力”般的影響。
最近30年，人工智慧是以資料驅動的，產業上有發展，理論上建樹不多，把人工智慧最基本最本質問題規避了。人工智慧的本質問題是什麼？簡言之，是理解。我們必須有一批人要去直面這個問題。
研究人工智慧的本質，我們一定要注意去除偽人工智慧、娛樂人工智慧和智慧人工。人工智慧的發展有不同的階段階層，感知、計算和認知。現在來看，感知方面有了解決方案，計算也已經超過了人類，但認知方面還有非常大的問題。真正的智慧，越到後面情感越重要。
對於人工智慧的發展，未來30年我們能做點什麼？我認為有以下幾點：產業上有效利用大資料，做好演算法，深挖場景。只有這樣，才可能研發出更好的人工智慧產品。這仍然是資料加演算法驅動。
資料是智慧機器人的糧食。就像人類沒有糧食就不能維持生命、就不能進化一樣，資料是智慧機器人必不可缺的要素。大資料驅動本身無可非議，今後仍將繼續發揮其強大能量。但大資料驅動本質上是迂迴了人工智慧的本質問題，即認知智慧、理解。未來30年人工智慧研究，應直面人工智慧的本質問題。
清華聚集著世界屈指可數的最強“頭腦”，應做正面攻克人工智慧本質難題的勇士。
圓桌論壇
目前人工智慧的機會：與產業結合，讓技術“落地”
在清華校友AI大資料專委會祕書長王霞的主持下，清華大學計算機系原黨委書記、清華科技園啟迪孵化器原董事長羅建北，崑崙資料CEO陸薇，瓜子二手車CTO張小沛，Face++ 創始團隊成員陳可卿，速感科技CEO陳震進行了對話。
四位來自不同領域的嘉賓，在對於人工智慧未來的趨勢分析中，不約而同的提到了一個關鍵詞：產業。以下是他們觀點的概要。
羅建北
在人工智慧領域，清華計算機繫有兩個方向可以努力。
一是突破型技術的研究。產業升級依賴的還是核心技術的突破，但突破型的技術研發一定要耐得住寂寞，希望有志在此的同學能夠在科學研究上做出貢獻。
二是把成熟的技術產業化。在應用層面，讓技術在生產發展中發揮作用，把技術產品化、市場化，讓它提升我們國家的經濟建設。
提升國力要看什麼？就看我們有沒有自主智慧財產權的產品和技術。因此我們要埋頭苦幹，在技術上實現突破。
我經常接觸很多創業者，看到他們把高新技術用到生產中去，我充滿了希望。我們中國市場大，只要你有好產品，投資不缺錢。我們需要好技術，然後把它們變成產品，變成生產力，變成推動國家發展的動力。
張小沛
人工智慧繼續發展肯定是跟產業界縱深結合，包括在健康、教育、醫療、出行等行業。
如果只盯著演算法本身向產業縱深走，是非常有挑戰的。資料獲取、資料關聯、資料清洗都是巨大的挑戰。淺層的東西都挺容易做了，再往下走只有把資料標準化、系統化傳到雲端，才可以“有米可炊”。
數字化不代表資料化，你要深刻理解產業邏輯本身的底層邏輯、商業邏輯，才能很好的標準化、結構化，才能走到智慧化。這是我看到的產業趨勢。
陸薇
崑崙資料是一家技術公司，技術很重要，但卻不是最重要的。我們認為有另外三個因素比技術更重要。
第一是場景。一定要從業界覺得非常痛，而你能解決這個痛點的場景出發。
第二是場景所在領域的專業知識。這一點在工業領域尤其重要。例如，對崑崙資料來說，在風力發電領域，我們需要有空氣動力學的原理，做石油管道要有流體力學原理。
第三是一定要有相關的資料，沒有資料就是巧婦難為無米之炊。
另外， 有相關的技術，還要有一個最適合它的演算法。最近最流行的深度學習的演算法，已經被髮明瞭很多年，但是把一個演算法應用到場景之後，還要結合這個場景做演算法的增強改進，使得它在這個場景下的應用能達到最優的結果。
陳可卿
我認為人工智慧有點像我們小時候看到的小說裡寫的魔法，這是一個“魔法的時代”。未來假如你想要成為出色的魔法師，當下有三點可以做。
第一是對理論的研究。去真正瞭解人工智慧使用的深度學習演算法本質是什麼？能夠把這一點研究出來的人，一定是站在這個時代的最頂尖的人。
第二是讓技術“落地”。與行業升級做結合，把已有的技術實現應用落地。Face++做AI+IOT的技術落地，是公司發展七年摸索出來的道路。我們也曾試圖直接把人工智慧應用到對應的To C的產品上，但最後我們發現最快把技術落地的方式是和現有的一些行業進行結合。
第三個要有錢。大家看到有技術，能看準行業機遇的，趕緊投錢。
陳震
走過O2O、走過資料、走過人工智慧演算法，我認為人工智慧未來應該從更基礎的學科角度去對技術進行更多的理解。
深度學習在今天更像是一個黑盒，我們使用它，但我們不知道這些高維特徵該如何去了解。如何去解讀它，就是把它從一個黑盒變成白盒的過程。這個過程中，應該把人工智慧與更多的學科和領域進行交叉，做更深度的研究。人工智慧與電子、機械、美術、設計、心理學等學科的結合會有很多的機會。
清華大學和啟迪控股都對這方面很關注，全球創新學院GIX、清華幸福實驗室都是他們努力和探索的成果。
王霞
清華大學計算機系過去60年培養了17000多名學生，他們都奮鬥在產學研的第一線。
未來的計算機系人，長遠來看，需要投身於理論研究、致力於人工智慧本質研究的勇士；中期來看需要紮根行業，深度與產業結合的問題解決者。既要攻克有挑戰的難題和演算法，做頂天的研究；更要與國家戰略結合，做立地的事情，幫助傳統產業轉型升級。因為產業中的實際問題往往受各種因素的制約，需要合適的演算法，科研中複雜度高的演算法不見得合適。在與產業深度融合的過程中，溝通是很重要的能力。我們不僅需要懂得與機器溝通，做好的演算法，還要與行業專家溝通，解決實際問題。
自1958年建系以來，清華大學計算機系人才輩出。60年中，中國計算機技術的進步，每一步都有清華計算機系校友的貢獻。在人工智慧對人類生活的影響越來越大的今天，清華大學計算機系培養出了大批人工智慧領域的優秀人才，他們將會用技術啟迪未來。再次祝賀清華大學計算機系60週年！