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「今年參加了1400場視訊會議，沒有交到一個朋友」

疫情對AI行業所帶來的最大影響，是什麼？
今年最令人興奮的AI新技術、新應用，有哪些？
甚至未來10年、20年，AI發展的方向，又該何去何從？

針對這幾點，前陣子做了個有點意思的 MEET2021 年度對話，也在這裡分享，原文來自「量子位」微信公眾號：
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站在2020年，如此不平凡一年的歲末，AI業界有太多諸如上述的問題急需回答。

要點
• 疫情帶來最大的影響，就是加快了資料化，加速了線上化和AI化。
• 疫情是巨大的災難，同時也極大推動了AI的進一步落地，這一年可能相當於三年的進程。
• 最讓人振奮的黑科技，是AlphaFold和GPT-3，後者對行業更具有潛在的顛覆力量。
• AI給社會帶來最大的價值，肯定不是黑科技。
• 擁抱AI是大家最大的機會，而且越早擁抱AI，就會擁有更大的競爭力。
• 大陸的新基建會進一步推動AI新經濟，這會是一個新的時代，一次新的文藝復興。
• AI從業者們需要記得：權力越大，責任越大。

▎疫情加速AI化，一年相當於三年

李根：再次感謝開復老師來幫我們總結這一年，與往年相比，今年最大的不同是什麼？

李開復：今年的工作節奏改變了，我一共參加了1400次線上會議，非常有效率，進行了特別多的開會和演講。但是1400次這樣的會議，沒有讓我交到一個朋友。所以我覺得線上會議雖然帶來了效率，但是還是要回歸面對面的本質交流。

李根：但受疫情影響的這個過程，也是線上化被加速的過程？

李開復：這是疫情帶來的最大的影響——加快了資料化、線上化和AI化。AI最重要的核心就是海量的資料，可以催化更多新的應用。
比如線上會議，我們並不見得那麼容易區分視訊會議中的那個人，是不是真人。所以有時候線上講座或者網路不穩定的時候，我們會選擇錄製，而且錄製一次，也可以用很多次。由此延伸，以後線上上，比如你做推銷，做客服，甚至做電視節目，其實都是可以用虛擬人來替代的。我們現在還無法造出一個讓你分不出來的3D虛擬人，但是在視頻裡完全可以。DeepFake不是一個向善的應用，但是把它的技術應用在建設性、有益的方向，我覺得可以帶來特別多的應用。而且有了資料，各行各業就可以評估哪些工作或者流程，可以進一步數位化。數位化以後，重複性的工作就可以被AI取代了。

此外，除了社交距離縮短，可以發現機器人出現的頻率越來越高。比如，我們去餐館時，會有機器人送餐到客人那裡。很多機器人產品遍佈很廣，無論是倉庫、工廠，甚至我住的公寓裡面，每次最後配送都是機器人了。在美國情況也很相近。美國以前也沒有支付寶，也沒有美團，現在都開始有了。所以總結起來，我覺得新冠疫情是巨大的災難，但與此同時，也極大推動了AI的進一步落地，帶來數位化、IT化，帶來AI化，可能這一年相當於過去的三年。

▎AI最大的經濟價值並非“黑科技”

李根：今年依然有令人興奮的技術進展？

李開復：今年最讓人振奮的技術是DeepMind的AlphaFold，還有OpenAI的GPT-3。其中，我認為可能對行業更有潛在顛覆力量的是GPT-3。不見得說是用它生成小說什麼的，而是用特別大的海量、自然語言資料，訓練一個預訓練模型，這個模型是可以應用到很多新領域，比如說寫詩、做對話，或者是寫小說等等。而且這個新技術一推出，其他公司很快就採用了，比如說搜尋引擎，因為這個技術已經能提高了好幾點的精確度；此外，OCR在提升，客服也在提升，微軟小冰也在繼續提升對話精確度。

所以我覺得這種預訓練語言模型，它可能帶來的就是一次性訓練一個巨大的模型，然後快速產生AI應用。當然，也存在很多的問題：
• 它做一個模型要花1200萬美金，一般的創業公司該怎麼辦？教授學者該怎麼辦？
• 此外，訓練一個模型就要燒掉好多能量，這對於我們節能的未來又怎麼辦？
• 還有，巨頭會不會產生壟斷，只有巨頭公司等才能做這麼巨大的模型。

當然，GPT-3本身還沒有驗證足夠多的商業價值，但毋庸置疑這是一個最大的科技創新。不過我想強調的是，AI給社會帶來最大的價值，或者帶來最大的經濟價值，肯定不是這種黑科技。黑科技會有很多，我們也在繼續投機器人等項目。但是，我覺得今天AI的技術已步入成熟，可以被傳統公司擁抱。比如剛成為AI獨角獸的創新奇智，就可以看到AI給傳統行業，無論是製造、健康、醫療、零售、金融、保險、物流等等，都可以帶來立竿見影的巨大效果。所以今天我在這裡呼籲一下，擁抱AI是大家最大的機會，而且越早擁抱AI，就會擁有更大的競爭力；越晚擁抱AI，生存的空間可能會被進一步壓縮。

李根：怎麼樣才能大家擁抱AI？

李開復：還是要有資料，說了這麼多打雞血的話，但是務實的來說，是不是今年傳統公司擁抱AI就會帶來價值？大部分是不會的。
因為AI是要吃資料的，所以就要求公司擁有海量的、結構化的、有標注的，達成商業目標的脫敏精確資料，而且最好是只有你有，別人沒有的，那你的機會就來了。

什麼樣的公司有呢？比如說銀行、保險公司天然就有，金融領域的資料必須要符合要求。而有些領域就會難一點，比如說做工業製造等等，需要先把你的工業製造替換成機械臂、替換成無人叉車，可能要放很多的感測器，才能瞭解機器出了什麼問題。所以對有些公司是很容易的，但一些公司卻是很難的。如果今天你有資料，趕快想怎麼去應用；如果你沒有資料，快想想怎麼把資料累積出來。
新基建推動AI新經濟

李根：剛才都在談這一年，而新基建被認為會奠定下一個十年的發展？

李開復：我們回顧中國人工智慧奇跡般地崛起之路，可以發現其中的創業者、移動互聯網、資料，還有大陸優秀高校培養的高科技人才，這些是最重要的。但其實，還有非常英明的政策。這不是一件容易的事。這在很多國家都有討論，例如美國，奧巴馬政府當時大力支持了一個新能源的公司結果沒有做成，受到了很多的垢病。
而中國就有很鮮明的對比，大陸的科技政策整體來說應該是讓民間、業界做他們擅長的事情，用市場經濟來競爭，而政府幫助他們做民間做不了的事情。比如說我們AI的崛起，很大的程度是因為各地有政府引導基金支持，這樣可以選擇性的去做LP，幫助早期的AI產業能夠創立起來。

另外，“新基建”政策的落實也是非常大的利好。新基建除了5G和大資料中心，還有IoT、人工智慧、智慧城市等多方面的落實，利好的政策會進一步的拉動中國經濟進一步地往數位化、智慧化方向轉型升級。所以，當政府把上述的事情做成並且形成一個平臺，讓創業公司以及大公司能用到，我覺得這就是非常明智的。

當然，新基建裡AI涵蓋的範圍有多大，一些新技術是否有機會納入？可能值得進一步探討。比如類似GPT-3等需要大量資源去做訓練，才能進一步推動起來的潛力新技術等。我們發現AI的訓練越來越貴了，已經不是一個教授團隊和創業公司可以承受的。對於這樣存在類似潛在爆發性成長的技術，是否能有機會能從更高的維度推動，值得期待。

李根：您最近也旗幟鮮明提出了“AI新經濟”，所以是時候用這個新概念來定義這個時代了嗎？

李開復：對，雖然很正面的描述，但是時候了，我最近在《紐約時報》寫了一篇專欄文章，裡面談到的就是說剛才講的疫情促進了資料化、IT化、AI化。疫情推動了各行業的數據化，其實一個隱憂就是“工作被資料化”了，可以被外包或者AI取代。當我們有這麼多機器人的時候，它也會取代很多藍領的工作，白領其實也是一樣的，很多後臺、BPO的工作，在做檔處理的，或者是做客服的，這些工作都會被挑戰。有些人會說我們要把技術發展的慢一點，但這些絕對不符合實際，因為沒有技術是會慢下來的。

AI新經濟一方面我們要擁抱這些技術進步，讓它儘快觸達每一個角落。但同時，它所帶來失業的問題，我們需要有一些針對性的應對措施。所以我的文章主要談的就是，怎麼樣能夠快速地讓社會認知，繁複的、無技巧的重複性的工作將會消失，然後如何重新訓練這一批人，幫助他們快找到新的方向，去做更有價值也更擅長的事情。與此同時，大家就能花寶貴的時間在我們更有價值、更熱愛的事情，比如藝術、公益等創意和決策類的工作，或者是多和親友相處，結交認識新朋友等等。

這將發揮人類的光芒，我把他稱為一個新的文藝復興，讓人可以再一次找到意義——人為什麼而存在？

▎全球化依然是必然之路，中國大陸軟體將占世界半壁江山

李根：上一次文藝復興伴隨著第一次全球化開端，但這幾年全球化進程似乎受阻？中國創業者想做80億人的生意，但事實證明很難。

李開復：全球化是必然之路，很多“美國至上”的人說中國是沒有創新的，只有中國人用中國的軟體，但是我們在座的每一位都知道，中國大陸過去10年發生了巨大了改變，這句話在今天是完全錯誤。因為中國的創新從TikTok到華為，到小米，到美團，還有很多創新的公司，包括我們AI四小龍，這些都是美國沒有的。所以我們應該非常的自豪，今天中國的創新至少在IT、AI的領域是有機會彎道超車的。有一些地方美國更強，技術更深，但是我們的商業化做得更快。在這種前提之下，我們自然也必然會走向全球。

我們怎麼樣走向全球呢？這裡我還要比較務實的說一下，其實很多國家的使用習慣和語言文化是有巨大差別的。如果今天要把中國所有好的產品都推到歐美，這其實不現實，因為歐美的使用習慣已經固化了。他們用的那一套無論是To C還是To B都很難去改變，但是我覺得其他的國家和地區，例如從東南亞到“一帶一路”所有的國家和地區，包括了中東、非洲、南美等，這些國家的用戶其實更像我們的年輕用戶。而且，他們使用美國產品的習慣還沒有固化，與此同時，美國公司不太重視這些市場，但是這些國家的經濟，我們認為未來都會起來的。

所以你剛剛說的“走向80億”，我覺得不現實，但是走向60億是可以的，應該是世界GDP的1/4，人口的3/4。我們的創業者是願意走出去的，所以我覺得出海會變得非常重要。我們的軟體出口、技術出口，人工智慧出口，這些一定會發生。在我寫的《AI·新世界》出版的時候我就說過，在10年之內，中國將占世界軟體的半壁江山。當時很多人也認為這是一個非常樂觀的預測，但是現在看來我們正在往這個方向去做，而且當時還沒有看到TikTok這樣的產品。但是我們要謹慎，不是說歐美這些國家還是相當牛，而是TikTok在歐美的成功，不是那麼容易複製的。
“+AI”會在各個行業開花結果

李根：剛才開復老師談到現在技術創業越來越難，您還會投技術公司嗎？

李開復：當然投技術公司，我剛剛講的每一句話，都是我們投資的策略，我講了那麼多對機器人看好，我講了對大語言模型特別看好，還會投的。只是說我們不能夠期待像過去出來那麼多，創新工場在過去的4年，我們的AI領域一共出了7家AI獨角獸；未來4年的小目標，先定個3家AI獨角獸公司吧。

李根：但AI深入傳統行業已是趨勢？最近創新工場還投了“農業”領域的公司，這是以前很難看到的。

李開復：你指的是極飛科技吧？但極飛不能按農業來定義，極飛科技的產品是很高科技的無人機和自動駕駛，場景是把農業工業化。
工業製造和農業生產大有不同，比如你想做智慧製造，用AI來做機器人，或者做一個iPhone，做衣服，做鞋子，場景不同要求是完全不同的。但是農業播種或者施肥等場景較容易標準化。比如棉花田、稻田等，較容易批量化大規模作業。

不但大陸是這樣，國外也是如此。目前，農業市場AI滲透率只有大約5%，我們對極飛本身不但非常認可，而且也認為這是非常好的國際化的產品。因為農業場景比如播種子等，在全球幾乎通用，沒有太多語言的障礙。

李根：可以解決80億人的吃飯問題。
李開復：是。（笑）

李根：剛才談論的都是傳統領域“+AI”的話題，不妨讓我們更發散一些，請您談談以下幾個領域可以如何“+AI”？比如今年最受關注的“線上教育”。

李開復：線上教育中國做的是非常好，互動化很強，而且是孩子真的很喜歡。但是一些課程，尤其是小朋友的，用一些卡通人物AI或許更有效果。我們可以想像，未來會是一些可愛的卡通人物作為孩子的老師，甚至可能有一些同學是虛擬同學。有氛圍，也更高效。
這種情況下，不但你的成本更低，而且小朋友考試分數更高，也提高了學習興趣。所以“＋AI”後的人機互動模式，不僅可以降本提效，還能提升孩子趣味性。

李根：這個領域聽起來對開復老師挑戰不是很大，我們出一個難的，我們說一個雞尾酒如何“+AI”？

李開復：其實雞尾酒肯定是機器調得比人好，因為雞尾酒有不同的成分，機器可以算得更准。但是，我們要考慮的是，如果去酒吧喝酒，可能醉翁之意不在酒，而是要有一個非常善解人意的酒保來跟你聊天。所以我覺得以後酒保跟你聊一聊就可以了，酒還是要機器來做，歸根結底，機器調酒師替代不了人之間的交流和陪伴。

▎找對象也能“+AI”，媒婆AI知道誰最適合你

李根：不知道在酒吧，能不能順便把找對象的問題，用“+AI”的方式解決了？
李開復：這可能會在下一代成真——不過不是我的下一代，我的下一代已經有對象了。你們的下一代找對象，可能會跟今天傳統的方式完全不同。就像今天美團比你更知道你想吃什麼，攜程比你更知道你想去哪裡，今日頭條更知道你想看什麼，未來你的媒婆AI一定知道誰最適合你。

每一個人這一輩子找對象，可能就是周圍認識的人裡面找，無論怎麼算都是幾萬人，最多幾十萬人。但是，以後AI可能會更瞭解你，瞭解你是什麼人，瞭解你會喜歡什麼物件，它幫你推薦的人，一定比你自己找的人，或者朋友幫你推薦的人更靠譜，更合適。也就是說，你選擇的範圍可能不是從幾萬人裡面選一個，可能是在80億人中幫你選。

當然，最後的選擇權在你手裡，今天你靠朋友幫你推薦5個對象你選一個；未來AI幫你推薦的5個對象，會來自於80億人，會更貼近於你的需求。所以你們孩子的未來，一定會更幸福！

▎AI從業者也得有“希波克拉底誓言”

李根：謝謝開復老師，今天時間也差不多了，最後再請您站在明天給一些建議吧？比如站在20年後（2041年）思考，我們該有怎樣的責任和使命？

李開復：對於AI的工作者，我們今天都低估了AI道德帶來的一些影響。我們可能看到網上說隱私問題、公平問題，或者大公司掌握太多資料左右我們思考問題。但隨著大公司對AI資料的掌控，其實這些問題越滾動越嚴重，我們去怎麼處理？我覺得我們一定要做AI的從業者，就像醫療的從業者有一個叫做希波克拉底誓言，作為一生我要把人的生命作為最神聖的事情，我一定要捍衛。

做AI工作者其實不是一個工程師，你要考慮到所做的每一個演算法，你的每一個貢獻都有可能造成因某一個人種或者性別帶來的不公平待遇；可能會帶來某一些人不能夠被公司雇傭；可能會造成某些人終身可能沒法往上爬；可能會造成一些醫療錯判傷害人、會造成無人駕駛撞到人。

所以每個工程師應該有一個神聖的誓言，應該認真的去用各種工具，來確保自己做出來的軟體帶給人類的是進步，而不是帶來各種的這種不好的後果。我覺得要特別認真的看待自己的責任，With great power, comes with great responsibility. 我非常認可 “權力越大，責任越大”這句話。

其實AI的工程師、AI的從業者，你們的權力是巨大的，一定要重視自己的責任。同時，確保以後的用戶得到的是幫助和福利，而不是被傷害。

▎One More Thing

最後的最後，還有一個小小小環節，來一次今年的快問快答。

李根：今年最成功的個人股票投資？
李開復：Zoom。

李根：今年最想推薦的一本書或者電影？
李開復：《皇后的棋局》（The Queen’s Gambit）。

李根：今年最有啟發的一次交流？
李開復：跟尤瓦爾·赫拉利，《未來簡史》作者的一對一交流。

李根：到底米其林靠譜還是黑珍珠靠譜？
李開復：中國黑珍珠靠譜，國外還是要靠米其林。

李根：為什麼從一開始就不看好馬斯克的2020年百萬RoboTaxi？
李開復：馬斯克有一句名言，我認為最貼近他的個性。他說他一切預測都會成真，只是時間上別聽他的。所以我相信他會成功，只是可能會需要5年或者10年。

DeeCamp2020結束了，特別驚喜地看到同學們今年的作品，跟以往線下合作在水準上基本沒有區別。今天的活動評選出了兩個總冠軍獎項，但學生們做的每一個作品都非常優秀、用心。也希望參與的200多名學生有真正的收穫。

本文來自創新工場微信公眾號
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創新工場DeeCamp2020完美落幕，兩團隊並列總冠軍獎金翻倍，共克真實世界難題

過去的2個月裡，200餘名來自全球高校的學生，聆聽了李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位AI學術界、產業界大師授課，透徹理解了科技與創投核心規律；分組挑戰開放命題AI創新大賽，用AI和創意向現在和未來人類世界面臨的真實難題問題發起挑戰。

2020年8月5日，DeeCamp2020人工智慧訓練營總冠軍答辯暨結營典禮，在創新工場北京總部隆重舉行。

經過節奏緊湊的立項、研發、測試，DeeCamp 2020開放命題AI創新大賽共37支團隊提交了振奮人心的AI Demo，其中6項入圍總冠軍答辯。他們現場展示了自己精彩的成果，角逐開放命題AI創新大賽的總冠軍和各賽道冠軍。

最終，兩支團隊並列奪得總冠軍，分屬自動駕駛賽道和創新賽道。總冠軍獎金翻倍，兩支隊伍各獲得10萬元獎勵，其餘五個項目獲得各賽道冠軍。

DeeCamp人工智慧訓練營是一項面向全球大學生的公益項目，專注培養應用型AI人才。自2017年暑期啟動以來已舉辦四屆，培養了上千名大學生。DeeCamp 2020 由創新工場聯合華為共同推出，在今年全球變局與挑戰的背景下，旨在召集科技領軍新人才，肩負時代新使命，用AI解決真實世界的難題。受蔓延全球的新冠疫情影響，DeeCamp2020大師課和開放命題AI創新大賽全部轉為線上進行。

創新工場董事長兼CEO李開復博士，創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛，創新工場運營合夥人黃蕙雯，華為雲首席戰略官餘虎，聯合國開發計畫署駐華代表白雅婷（Beate Trankmann），路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理党曉青等嘉賓出席典禮現場，予以專案點評，並為優勝隊伍頒獎。

華為雲首席戰略官餘虎表示：“華為一貫非常注重AI人才的培養，我們在2018年就發布了沃土人才培養計劃；通過華為雲線上的ModelArts AI訓練平台，以及端側的Hilens kit等算力平台，在高校，跟學校一起，聯合開展教材設計，課程設計；並且舉行無人車大賽，聯合創新創業及科研合作。目前已經和超過50所雙一流高校，形成了良好的合作，培養了上萬名學生。這次華為雲ModelArts平台很好支撐了創新工場DeeCamp大賽，幫助全國各地參賽學生隊伍的實戰項目挑戰AI難題。大家的作品和創意都非常好。期望後面大家能基於本次大賽作為良好開端，更好的掌握AI技能，發揮想像力，基於AI工程化落地的視角，用AI解決真實的產業和生活難題，給社會和生活帶來更多的改變。”

聯合國開發計劃署駐華代表白雅婷表示：“人工智能以及其他新興技術的發展會改變我們的生活，甚至可以為氣候變暖、新冠肺炎等全球性問題提供解決方案，然而它們也會擴大數字鴻溝並造成新的不平等現象。希望各位學員在日後的研究中可以運用所學，促進變革，通過自己的努力為人類創造更可持續的未來。”

路孚特（中國）科技有限公司董事長兼總經理黨曉青表示：“從2019年開始，路孚特成為DeeCamp合作夥伴，為學員分享金融行業深厚的業務知識和豐富的專業數據，並提供學習並實踐相關課題的資源。作為路孚特戰略研發運營中心之一，北京研發運營中心希望能夠吸引國內優秀的AI專業人才，增強AI專業人才儲備和研發技術能力。”

▌6支 AI Demo競逐總決賽，兩支並列總冠軍，10萬獎金翻倍

DeeCamp2020入圍總冠軍答辯的6支項目團隊，分別來自創新賽道、自動駕駛賽道、教育賽道、醫療與公共衛生賽道、商業賽道。8月5日上午，通過雲端連線的方式，6支團隊各自展示了激動人心的Demo作品。

經過評委打分、討論，自動駕駛賽道的Faster&Better團隊和創新賽道的方仔照相館團隊，最終共同奪得總冠軍。總冠軍獎金翻倍，兩個團隊分別獲得10萬元獎勵。另有五個項目獲得了各賽道冠軍。

為什麼最終選出兩個冠軍？評委之一、創新工場董事長兼CEO李開復博士解釋說，這兩個項目評委打分相同，難分伯仲。“Faster&Better”團隊的技術讓人震撼，這說明在今天，黑科技創業的空間仍然存在。而“方仔照相館”團隊則以商業取勝，讓我們驚訝於積木居然可以與AI結合。他們的“方頭仔”產品讓人充滿購買欲望，幾乎是一項可以直接拿到融資的項目。“我們認為這兩個組，任何一個單獨奪冠，都不能完整表達DeeCamp代表的精神，所以最終決定評選出兩個總冠軍。”

▍總冠軍：方仔照相館 BrickMeStudio
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：自動積木建模

AI+積木？聽起來如此跨界的兩件事，會有什麼奇妙的組合？

來自北京航空航太大學、清華大學、香港中文大學、奧地利科學技術研究所的同學們組成的“方仔照相館”團隊，用AI玩轉積木，為創意插上了翅膀。

他們打造了一個AI積木創作平臺“方仔照相館”，簡單上傳一張頭像照片，就可以生成個性化定制的方頭仔玩偶頭像。未來，只需一鍵下單，百變趣味的方頭仔就可以郵送到家。

怎麼實現呢？他們先根據輸入的圖像，抽取特徵向量，比如髮型、劉海、鬍子、眼睛、下巴、膚色、上衣款式、衣服圖案、鞋子顏色、手的擺放、褲子紋理等，匹配相應的積木零件，然後生成積木模型和拼裝步驟。

“方仔照相館”團隊希望將自己對積木的熱情，傳遞給更多人。積木不只是孩子們的玩具，更是創造力的源泉，“AI時代，更要注重創造力培養”。

▍總冠軍：Faster&Better
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

自動駕駛是人工智慧中最具挑戰、最具有應用前景的方向之一。對於需要大規模落地量產的車輛檢測場景，神經網路模型只能在較為廉價的晶片上運行，這為檢測模型的效率帶來了巨大挑戰和約束。

Faster&Better團隊在滿足嚴格算符算力的約束下，設計了一種極為高效的anchor-free車輛檢測模型。該模型採用了backbone、後處理策略，將物體看作點，使用輕量的head來預測物體位置、類別和bounding box，在保障性能的同時大幅提升了速度。
Faster&Better團隊對項目的商業價值也進行了思考。該車輛檢測模型能夠很容易地部署在低成本的晶片上，實現產品的落地，帶來商業回報。模型反覆運算速度快，可以使用更低的功耗訓練和維護。模型精度高，能夠為無人系統的安全性和穩定性保駕護航。

未來，該車輛檢測模型也有廣闊的應用空間。一是可以部署到行車記錄儀等傳統硬體上，使其智慧化，具備行車預警功能；二是可以部署到安防監控中，使用模型自動過濾篩選，將視頻中有車輛的場景加以保存，節省存儲空間，也節省人員重播視頻的時間。

▍教育賽道冠軍：Teched U
所屬賽道：用AI驅動的教育新工具和新方法
挑戰賽題：網路公開課聚類、檢索、評價和推薦工具

線上教育是未來趨勢，但錄播課的用戶體驗不佳。大量的錄播課僅將一段長視頻從線下直接搬運到線上，難以避免冗餘重複，造成學生積極性差、完課率低等問題。

來自卡內基梅隆大學和沃頓商學院的同學組成了Teched U團隊，希望用AI技術賦能線上教育。他們通過自研原創神經網路 TopicNet，實現長視頻切割、大綱提取、知識搜索三項功能。

通過視頻切割，尋找知識結構中斷點，可以將一小時的教育視頻切割成5-10分鐘的短視頻，讓使用者利用碎片化時間學習；通過大綱提取，借助整理好的知識大綱進行跳轉，讓使用者快速瞭解知識內容的結構；通過知識搜索，可以精確尋找到相關視頻和精確到秒的視頻跳轉位置。

目前，線上教育巨頭主要通過人工標注做視頻切分，但對於缺乏人才和技術的中小型線上公司，這項低成本的視頻切割自動標注技術，可以説明他們豐富視頻內容，實現精准推薦，從而提升用戶體驗和轉化率。

▍醫療賽道冠軍：心靈捕手
所屬賽道：用AI應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
挑戰賽題：通過深度學習識別生物電信號

在DeeCamp，AI+醫療也可以大顯身手！

由“心靈捕手”小組帶來的“聽醫聲AI 診斷專家”項目，是本屆DeeCamp項目中唯一一個軟硬結合的項目。硬體製作、小程式設計開發等工作，全部是在DeeCamp期間用兩個月的時間完成。

“聽醫聲”AI診斷專家通過電子聽診器採集心音、呼吸音、脈搏，並將電子化的信號傳遞給微信小程式及後臺雲端分析系統，進行定量分析判斷使用者的健康狀況，實現健康監護、疾病預警、輔助診斷。若檢測到身體異樣，可自動推薦附近的醫院。未來，“聽醫聲”既可以輔助醫生做疾病早期篩查、健康監測，也可以用在留守老人監護、殘疾人健康關愛等領域。

值得一提的是，“聽醫聲”的脈搏波資料集，通過與醫院、診所、體檢中心等工作單位合作，共採集了6000余例由中醫專家標定的脈象資料，把專家經驗轉化為臨床診斷量化標準，實現了中醫問診的客觀化、資訊化。

▍創新賽道冠軍：AI科幻世界
所屬賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
挑戰賽題：科幻小說自動/輔助生成

你能想像一個AI構建的科幻世界嗎？在DeeCamp2020，AI正在創造一個全新的寫作時代。

來自中科院、美國喬治梅森大學等高校的五位同學組成的“AI科幻世界”團隊，基於Open AI 的GPT-2模型，在百億級中文大規模語料上重新訓練，打造了一位神奇的“AI科幻小說作家”。

這位元“科幻作家”，可以根據設定好的故事主線、人物角色等，互動式生成科幻小說內容，不僅可以遣詞造句，還可以創作構思，讓普通人也可以化身“科幻文學大咖”。

“AI科幻世界”團隊在開發的過程中，借鑒作家創作小說的過程，受到認知心理學和文學理論啟發，提出情節大綱主導的、人機協同寫作的範式：用戶輸入第一句，機器輸出多個人稱一致、語句連貫、邏輯合理的下一句話候選，由用戶做篩選和修改，不斷重複形成情節閉環。

在人機協同的半自動模式下，AI科幻世界寫作故事大綱的速度每分鐘可達50-100字。而在無人干預的全自動模式下，可以在1秒鐘之內寫出一個曲折動人的兩千字故事，揭開了創作的神秘面紗。

未來，科幻小說自動/輔助生成可以應用在商業傳播場景中，提升內容的廣度和個性化，兼顧精准分發下的使用者需求和內容品質，滿足企業對海量資訊的搜集、分析、篩選、整理和發佈需求。

▍商業賽道冠軍：“Non-pretrain”
所屬賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
挑戰賽題：人工智慧在量化交易和投資中的決策輔助

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用電腦技術從龐大的歷史資料中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略。
來自南京大學、復旦大學的“Non-pretrain”團隊，針對外匯量化交易的歷史資料，提出了一種資料依賴的相似性度量方法。對每一個分類，分別使用所提出的層次注意力LSTM模型對未來匯率進行預測。最後對多個類的預測結果進行集成，並結合挖掘出來的典型pattern制定交易策略。

此外，聯合國開發計畫署一直非常關注高新科技與人工智慧在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

此外，DeeCamp還組織了學員互評，評選最受學員歡迎的作品，最終西天取經、You OnlyLook Us、AI科幻世界三個團隊獲此殊榮。

▍自動駕駛賽道冠軍：“西天取經”AwesomeDet
所屬賽道：自動駕駛的技術突破與前沿設計
挑戰賽題：算符算力約束下的無人駕駛車輛檢測

西天取經團隊由來自北理工、北航、新加坡國立、北大、麥吉爾大學的五位極客組成。他們希望在自動駕駛的漫漫長路上，經歷磨難，不斷成長探索。

團隊採用了業界先進的技術，從Backbone、Neck、Loss三個層面出發，設計了一系列滿足算符算符約束的目標檢測模型，並做出適配改進，進行算法針對性優化。

推理速度是衡量自動駕駛技術的關鍵指標，目前行業內對推理速度的最低要求是10fps, 而該團隊的產品推理速度最快達到了74.5fps。

同時，他們提出了基於數據分析提出特定的增強方法，改善了夜間難樣本的訓練。經過真實場景下的測試，無論側視、後視、前視、夜景，都表現出了良好的遷移效果，測速、性能表現較好，達到了簡單場景下的車輛檢測要求，滿足了商業落地的要求。

該項目另外一大亮點是在手機上集成了檢測產品，做到了產品級別的實時呈現。未來，產品將可以搭載到智能行車記錄儀車輛預警、車載手機預警APP、交通事故實時監測、實時治安情況監測等多個領域。

此外，聯合國開發計劃署（UNDP）一直非常關注高新科技與人工智能在可持續發展領域的應用，為了鼓勵各位學員積極探索用AI解決可持續發展問題，專門設立了“AI4SDG”獎項，頒發給西天取經團隊、AI倒爺團隊、Teched U團隊、Brainnova意念互聯團隊、心靈捕手團隊。

▌74所高校200余名學生參與，12位大師授課

DeeCamp2020採用開放報名+定向邀請的方式，通過激烈競爭，200余位學員最終入選。

他們來自清華大學、北京大學、中國科學院大學、南京大學、北京航空航太大學、復旦大學、中國人民大學等44所國內高校，以及卡內基梅隆大學、麻省理工學院、牛津大學、康奈爾大學等30所海外高校，分佈在86個國內城市及北美和歐洲的17個海外城市。

學員中，碩士生占比56%，本科生占比26%，博士生占比17%。另外還有1%的學員是優秀的高中生，他們的技術科研能力已經達到了大學本科生的水準。

DeeCamp2020獨創“大師課+開放命題AI創新大賽”模式，讓學員既可以近距離與科研及產業領域大師溝通交流，也可以與志同道合的小夥伴結隊，親身體驗 AI 技術如何轉化為產業應用、積累實踐案例經驗。

在大師課上，李開復、張亞勤、吳恩達、張宏江、俞敏洪、周志華等12位來自AI領域學術界、產業界的重量級嘉賓，為同學們分享了AI前沿理論、產業創新、行業發展、創業趨勢等領域的最新洞察，讓大家充分領略了學術大師的思維方式，感受知識的魅力。

不同於常見的 AI 領域競賽，DeeCamp2020 開放命題AI創新大賽不以完成某一具體指標為目的，而是讓同學們組隊完成一個完整的創新項目，鼓勵其用創意向現在和未來人類面臨的科技問題發起挑戰。

因此，在賽題的設置上，DeeCamp聚焦社會熱點，關注真實世界與人們生活，共設置五大賽道14個新穎賽題，允許學生自由組隊。五個賽道分別是：

•教育賽道：AI 驅動的教育新工具和新方法
•醫療賽道：用 AI 應對醫療和公共衛生領域的新挑戰
•創新賽道：人工智慧的創新思考與前沿設計
•商業賽道：AI 賦能的商業決策與商業流程優化
•自動駕駛賽道：自動駕駛的技術突破與前沿創新

據創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛介紹，這次的賽道賽題設計具有“更熱門”、“更真實”、“更接地氣”三大特點：

“更熱門”：2020年是特殊的一年，我們面對著最多的變化，最多的挑戰，也是最多的機會，因此賽題設置貼合當前社會最關注的熱點問題，如健康賽道關注仍在全球延燒的新冠疫情。

“更真實”：為了讓同學們最大限度地接觸真實世界，所有賽題提供的資料都來自各個合作企業的真實場景資料。例如在Momenta提供的自動駕駛賽道中，Momenta為同學們提供了一批獨家未公開的128線雷射雷達檢測資料集和十萬量級視覺資料集，希望同學們在科研人員帶領下一同解決行業中的各類技術問題。

“更接地氣”：賽題設置與同學們的學習生活息息相關。在教育賽道中，人工智慧對程式設計教育的應用占了很大的部分，因為參賽的同學大多來自數學、電腦專業，有自學程式設計的經歷，這能促使參加該賽題的同學發揮主觀能動性，更好的利用自身經驗提高項目完成品質。

最終，共有9支隊伍選擇了商業賽道，10支隊伍選擇了自動駕駛賽道，5支隊伍選擇了教育賽道，6支隊伍選擇了醫療賽道，7支隊伍選擇了創新賽道，向這些難題發起挑戰。

▌你想用AI改變什麼？——DeeCamp學員的AI願望

人工智慧是一項偉大的技術，我們有幸生活在這個時代，也應該努力讓人工智慧造福人類社會。

“你想用AI改變什麼？”在主辦方發起的一項徵集活動中，200多名同學用紙和筆，寫下了自己的AI願望：

o“我想用AI改變人們的出行方式”
o“我希望用AI改變人們的教育環境，為所有人帶來更加智慧化的教育方式”
o“我希望用AI解決量化投資及商業決策問題”
o“我想用AI改變遊戲設計”
o“我想用AI改變文學作品的表現方式，讓大家能更加淋漓盡致地表現所思所想”
o“我想用AI改變醫療診斷技術”
o“我想用AI改變我們觀察世界的方式”
………

創新工場人工智慧工程院執行院長王詠剛表示，DeeCamp是一個為學生服務、充分發揮學生自主精神的人工智慧訓練營，鼓勵所有來到DeeCamp的同學進行一段自我驅動的AI學習實踐之旅。

在專案期間，DeeCamp的同學們充分發揮了“自我組織、自我管理、自我表現”的精神：自發組織了13場分享會，涉及創業經驗、讀書感想、技術研討、項目交流。在官方組織的“飯？泛？FUN？”談會中，學員們積極與各位大師雲上約飯，探討AI產業發展、創業方向、職業選擇等話題。

DeeCamp人工智慧訓練營自誕生起，就以消弭中國AI應用人才鴻溝、培養和完善中國AI應用人才生態為初衷，堅持公益屬性，將知識課程與項目實踐相結合，引導學生體驗 AI 技術如何轉化為產業應用，積累實踐案例經驗。

自2017年暑期首次開辦以來，DeeCamp總計收到來全球 1000 餘所高校超過 20000 份報名申請，已有 1000 余名學員順利結業。

DeeCamp的最大期待，就是結業的學員們都能在方興未艾的 AI 產業浪潮中，真正解決來自真實世界的難題，將論文中的 AI 演算法打造成一個個成功的 AI 產品與解決方案，用AI創造更美好的人類未來！

未來，DeeCamp 將繼續砥礪前行，不遺餘力地在人工智慧人才培養上面挖掘新方法和新思路，為 AI 領域輸送最新鮮的血液、提供最堅實的力量。

【在家悶壞了嗎？不妨來點線上課，替自己的未來加值！】
#持續學習新知就不怕被壞景氣淘汰
隨著肺炎疫情在美國延燒，美國大學相繼宣布停止面對面授課，包括哈佛大學、史丹佛大學、柏克萊大學等學校，所有課程改為網路教學。
　
如果你是對學習「程式語言」有興趣的話，不妨參考《換日線》作者哈佛姊 Alice推薦、3 堂由美國名校開設的線上課。
　
課程涵蓋的知識點包括資料結構（Data Structure）、演算法（Algorithm）和現在當紅的資料科學（Data Science）、機器學習（Machine Learning）以及人工智慧（Artificial Intelligence）。
　
影片最後也會跟大家分享 2 堂有趣的線上課程，幫助大家排遣防疫期間的寂寞心情。
　
影片裡提到的課程，在 edX 和 Coursera 上均開放免費上課，祝福大家都能在非常時期保持健康，並且善用各種線上學習資源，持續充實自己！
　
▍認識哈佛姊
哈佛姐夢遊矽谷 Aliceinsiliconwonderland（https://youtu.be/qSFLaTmBMaM）
《換日線》專欄：https://bit.ly/2zbWwG0
延伸閱讀：
哈佛大學最「狂」的一門課→ https://bit.ly/2xF4hns
從純文科生到軟體工程師之路→ https://bit.ly/2XHQCXr
　　
▍影片中提到的課程連結：
哈佛大學 CS50→ https://bit.ly/3aeS99P
柏克萊大學 CS61B→ https://sp18.datastructur.es
柏克萊大學
Data100→ http://www.ds100.org
Data8→ http://data8.org/
哈佛大學 Science & Cooking→ https://bit.ly/2VmnbIV
耶魯大學 The Science of Well-Being→ https://bit.ly/2VhrjcU