2018-2023年中國人工智能技術應用行業深度分析及投資風險預測報告
與早期人工智能相比，新一代人工智能正在全新信息環境、海量數據基礎和持續演進、不斷豐富的戰略目標的引領下，依托于云計算、大數據兩大基礎平臺和機器學習、模式識別和人機交互三大通用技術，...
一邊是人工智能產業界最大巨頭谷歌，一邊是人工智能學術研究皇冠上的明珠斯坦福大學，李飛飛數度進出，完成了學術界和產業界的串聯。
《財經》：中國一些科技公司開始試圖探索基礎科學研究的無人區，比如華為、阿里，大型商業公司有能力建立自己的燈塔嗎?
李飛飛：企業替代不了高校，美國的科技公司有基礎研究的傳統，最著名的經典案例是貝爾實驗室，拿了那么多諾貝爾獎，今天，IBM、微軟、谷歌、臉書、亞馬遜都在做基礎研究。商業公司加大了基礎研究的力度，最大的作用是搭建了一座橋——可以更好地與學術界互動，雙方可以盡可能近地交流、合作。如果學術界只做技術研究，產業界只做產品開發，雙方很可能連話都說不上。比如，我作為斯坦福的研究者，我想和谷歌對話，我可以通過谷歌AI的研發團隊，這是一個橋梁。
我很鼓勵產業界有一部分基礎研究，但產業界的DNA會讓基礎研究更重視應用，他們也需要和學術界有更多互動。
這個時代，基礎研究越來越重要，但這需要耐心和定力，60年前學術界點燃的火花，今天才看到成果。
《財經》：作為斯坦福的教授，您可以休長達兩年的學術假到谷歌任職，有人說斯坦福是硅谷的沃土，也有人說硅谷帶給斯坦福靈感，您是如何看待的?
李飛飛：這是硅谷的文化，非常鼓勵學術界和產業界的互動，包括方方面面：作為教授，我們學術上的合作者，既來自產業界，也來自學術界;我們可以休學術假，可以像我一樣去谷歌，也鼓勵學生們創業，既可以和教授合作，也可以在工業界自己打拼。
《財經》：像一個成熟運轉的機器體系?
李飛飛：硅谷很自由，機器是嚴絲合縫，設計好了就不會改變的，我更愿意說它是一個“生態”。硅谷不斷推陳出新，是一個自由、有機的生態。這套生態體系下，我很幸運，短短兩年在谷歌，幾乎從零建立了一個幾百人的團隊，產品線體系也基本搭建起來了，既做了基礎研究，也推出了很多重要的產品。
硅谷的產業、高校、研究機構這些點自由、開放地連接起來，才能形成一個良好的生態。
《財經》：回到斯坦福大學會做什么?
李飛飛：一部分精力繼續AI醫療相關領域和AI基礎科學的研究。同時，斯坦福大學在籌備一個新的校級AI項目，將在不久的將來公諸于眾，我是這個項目的負責人。這個項目我們已經籌備了一年，接下來，這個項目和產業界包括谷歌也會有密切的合作。
深度研究 VS 落地前景
《財經》：我們事先找了很多人聊最想你談的話題，大家最關心AI的實際落地和應用。
李飛飛：這是國內外都關心的問題，我在谷歌最大的收獲，就是接觸了很多傳統行業，真正要讓AI滲透到生活的衣食住行，就要通過不同的垂直領域來進行。
我目前最看好的是醫療健康的AI落地。我給你舉一個例子。有一個數字大家不能忽略，在美國，GDP的15-16%花在醫療上，1%花在重癥監護室(ICU)，ICU的整個工作流程中，AI其實可以做很多事情。現在，大家在AI醫療的實踐上，主要集中在醫療影像和數據分析上，這是很基礎的應用。
比如人工智能在ICU領域可以做的一個項目，是減少院內感染。
醫療是一個非常復雜的過程，每一個環節都跟人命相關，稍微出一個錯，就是生與死。美國每年因為醫院感染死亡的人數是9萬，遠高于每年車禍死亡人數的3.3萬，看似小小的醫院感染這一個程序，不僅造成大量醫療事故，還導致大量醫療資源的浪費。
醫院感染的主要原因之一，是醫護人員手部消毒不規范。美國醫療系統如此發達，但依然沒有好的方式來實時監控手部消毒的問題，你可能完全不能相信，美國醫院要做院感的監控，很多情況下還是只能派一個人站在走廊里拿一個板子計數，這簡直是中世紀的方式。這是AI很快就可以做的一件事情。通過智能感應器和深度學習的算法，可以做到實時自動提醒醫護人員。
另一個人工智能可以切入的場景是健康，尤其是養老健康和醫療。
老齡化是很多國家都在面臨的社會問題，老人最關切的訴求是能在家自理生活，延續生活高質量。目前，老人日常生活的行為數據，醫護人員和家屬很難去全面了解，很多時候你不并知道老人在做什么，一不小心就出事了。
我看到有公司做了可穿戴式的設備，但是老人不愛戴，原因很簡單，這些可穿戴設備通常只能監控一兩個指標，有的是專門針對糖尿病人的，有的是報警器，那么問題來了，你要保證一個老人的安全，他(她)需要同時穿戴多少個設備?
我們在斯坦福大學正在做的一個研究，是把智能傳感器背后的算法加進來，對整個家庭生活場景進行全面聯網分析，打破一個設備一個功能的狀態。
不過，這個項目目前還在實驗室階段。目前的合作對象是舊金山的一個養老院，也有斯坦福大學。但是你可以想象，不久的將來，假設有老人的家庭有了這樣的一個裝備，會是另一個場景。我還要強調一下，這項目研究包括老人，但不僅限于老人，也包括慢性病的長期康復等。
《財經》：醫療健康之外的其他領域有沒有很快就落地的機會?
李飛飛：AI在其他領域也會有機會，比如無人車、金融業、制造業等。金融行業的數據量非常大，天然適合AI。
谷歌云已經與保險公司展開合作，用戶自己通過拍照就可以自動評估、車輛定損。這在美國已經相對成熟，整個流程變得輕了很多，金融還有很多應用的場景，比如金融反欺詐等。
不過還有一個方向讓我覺得很興奮，但是我目前還沒開始做，是農業。
AI會是人類公敵嗎?
《財經》：很多人在討論，人工智能技術發展的終極，是逐步取代人類。
李飛飛：說起AI，很多人聯想到第一個英文單詞就是Replace，我認為不是取代，而是助力(Enhance)。不管醫療、教育、制造業，協助工具至關重要。我們希望讓大家看到，做AI醫療是為了幫助人類，不是取代人類。
《財經》：但人們會簡單粗暴地認為，AI取代人力，本來醫院需要200個醫生，AI技術成熟后，就只需要100個了。
李飛飛：確實太簡單粗暴了。這個問題需要經濟學家和技術人士一起來討論，舉個例子，銀行的自動取款機出現之后，很多人說銀行會減少很多前臺工作人員，但是數據表示，ATM機增加的同時，前臺的工作人員也增加了，為什么呢?機器把簡單重復的工作減少之后，銀行可以把金融的產品做的更豐富了。
作為一個科學者，我特別不喜歡把一件事情說得很夸張，無限放大優點和缺點，我們需要準確、理性地去傳遞。
《財經》：我們看到很多科幻作品里，有機器人傷害、取代人類的場面。
李飛飛：這里有一個例子。我有一個人類學家朋友曾經跟我分享，現在的美國青少年，會經常嘲笑自己的父母，因為他們的父母在跟智能音箱聊天的時候，總是習慣性說“謝謝”。她很想跟我探討：AI會給人類的文化帶來什么影響?我們會不會教出一群不懂禮貌的孩子，反正AI不需要禮貌。
這是一個很小的點，甚至很多人不會在意。但是我的那位人類學家朋友提醒我：我們確實還不清楚AI會給人類社會帶來什么，會不會下一代的孩子都沒有禮貌了?
學術界有責任和使命，去結合經濟學、倫理學、法律學，甚至政治學等等，去了解AI會對人類產生的文化、倫理的影響。這個非常重要，就業是一個問題，還有AI的透明性，公平性，可解釋性，安全性等。
相比機器人會不會殺死人類，我們目前更應該注意到，AI技術是時候需要開始與其他領域的專業人士深度合作統籌研究了，他們包括但不僅限于社會科學家、人文主義者、律師、藝術家和政策制定者。
《財經》：提到公平性，有人提出，AI只會成為一小部分人的工具，而非全人類。
李飛飛：這個問題很好。這也是為什么我之前一直在強調AI的普世性。AI的普世性，也是人類的燈塔之一。我們需要重視怎么讓AI的可解釋性更好，這些都會促進它往更好的方向發展。如果你把技術做到完全可解釋，就很難把它做得不公平。
《財經》：現在全世界都在加強數據保護，這對AI的發展是好是壞?
李飛飛：AI是人類的一個工具，工具需要被良性、正面地應用，需要尊重人的需求，人的價值觀，現在歐盟出臺的GDPR也好，其他國家打擊數據隱私泛濫也好，都是短痛。短痛之后，是秩序。機器沒有獨立的價值觀，機器的價值觀是人類的價值觀。只有以人為本的科技才能真正地造福人類。
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