4月26日上午， 由長城會舉辦的“全球移動互聯網大會（GMIC）”在國家會議中心大會堂A正式開幕。 本屆大會主題是“AI生萬物”， 大會上， Facebook人工智慧團隊首席AI科學家Yann LeCun、小鵬汽車創始人何小鵬、榮耀總裁趙明分別從AI最新技術趨勢、新能源汽車、以及華為晶片麒麟970三個主題進行了演講， 並對AI現狀與未來、戰略與人才進行了圓桌論壇探討。
在AI戰略與人才的主題論壇上， 科大訊飛執行總裁胡郁、創新工廠董事長李開複、以及百度總裁張亞勤對“AI戰略與人才”問題進行了“激烈”探討。 其中， 對於中美戰略差異化， 胡鬱說：“越是有集中化、統一規劃的地方，
科大訊飛執行總裁胡郁談到， 科大訊飛創立於1999年， 同期的創業夥伴只是一群大學生， 那個時候不知道世界上人工智慧正處於第二次低潮， 就稀裡糊塗開了公司。 當時的人工智慧人才， 學人工智慧專業， 根本找不到工作， 不像現在在矽谷炙手可熱。 如果想學人工智慧， 去美國找教授， 但讀博士沒有經費， 所以人工智慧人才和時機有著非常緊密的結合。
胡鬱從自身經驗的角度， 提到AI人才的三個方面：
第一， 在中國， 有一批是真正掌握了人工智慧核心技術的人，
相對于胡郁對AI人才的企業需求定位式尋找， 李開複認為人才需要從教育培養上抓起， 培養目標人群也不局限于本科生、所有對AI感興趣的人士都可有機會參與到課程學習中。 李開複認為， 要建立起人工智慧的金字塔， 必須從底層做起， 也就是必須要在大學畢業的時候，
第一， 創新工廠和教育部、北大做了一個教師的培訓。 為學生提供接觸AI課程的機會。
第二， 針對性的培養。 目標選擇最有潛質成為未來AI金字塔頂尖的朋友。
第三， 創新工廠跟一些公司成立了競賽平臺。
李開複希望那些對AI感興趣的人士， 無論是經過線上或者是線下， 校內或者是校外管道， 當他們畢業的時候就已經成為有一些經驗的AI人才。
李開複談到， 目前BAT在中國應該是人才累積最多的企業。 他們不會像美國Google、Facebook一樣大量的從優秀高校裡選有多年AI科研能力經驗的人， 更多的是從Google、Facebook等高端企業去挖人。 中國的人才現狀， 就是以BAT為主， 其後滴滴、京東、頭條等公司也都會建立很強的AI團隊，
而百度總裁張亞勤從更專業的角度對人才進行了分類：
第一， 研發、演算法、理論方面的人才， 這些人才是當前社會比較缺的。
第二， 產品方面的人才， 包括集成設計類， 做各種不同的系統。 這一部分產業正在開發， BAT、TMD、小米京東等已經生產出來。
第三是使用AI的人， 這個方向的人才， 可能在大學、研究生、包括在中學， 就普及過AI的知識。
張亞勤提到， 從整體來講， 3、5年之後， 在應用人才、開發人才上國內基本會在同一個水準， 而在基礎研究、演算法理論方面差距可能會比較大。 在人才培養方面， 百度也和教育部成立了聯合的教育學院， 百度自己成立的雲智學院， 致力三年為國內打造數萬名AI方面的人才，
李開複首先從應用的角度， 把人工智慧的應用歸納成四波浪潮。
第一波浪潮就是互聯網的AI浪潮。
第二波浪潮就是價值變現或提升商業化價值。
第三波浪潮就是要收集那些基於視覺、聽覺或者其他感測器， 收集到過去不存在的資料， 然後把這些資料變成一個新的應用， 甚至是新的用戶體驗。
第四波浪潮是自主化、自動化的AI， 例如科幻片看到的機器人、無人駕駛、無人飛機等。
這四波浪潮也給中國帶來更多的機會， 尤其在互聯網上， 中國已經占了世界的半壁江山。 在視覺方面和感測器方面的應用也發展的非常快， 因為中國有海量的資料。 在那些比較深的科技方面，例如無人駕駛，還是美國領先。但是中國有資料的優勢和強大的政策推動，所以以後會是中美在人工智慧領域領先的狀況。
然後李開複分別將中美在互聯網AI、商業AI、以及視覺和語音辨識技術方面做了對比。商業AI因為美國資料庫和各種企業級分佈普及，中國五年內趕超不易，但在其他方面，今天的部分中國公司在市值、收入上都已經遠遠超過美國。李開複提到，第三波浪潮中國已經領先，並且在拉伸差距。而第四波浪潮中的無人駕駛，與政策有關。理論上應該是美國遙遙領先，但是實際上，美國對工作保護主義作為政策的主軸，這對科技的發展有很大限制。而國內浙江省政府近來在鋪一個智慧型的高速公路，設置感測器能夠幫助貨車和客車行駛的更安全。所以政策上來講，無人駕駛公司的產生，並有政府的推動來做基礎設施顛覆性的事情，都會讓中國有很大的優勢，而美國因為相關工作的影響反而會做出對推動技術不利的事情。因此中國在未來五年四個領域裡，三個會有趕超的機會。
相比于李開複對中美政策上的多方面對比陳述，張亞勤則對當前AI行業發展做了全面分類，更精細的談及中國政策。張亞勤提到，一個行業發展有五個大的因素，人才，技術、市場、資金、和政策。從人才和技術方面來看，中美還有差距，但是差距正在不斷縮小。而市場和資金中國在某些方面已經領先了，在AI方面資金的投入，不論VC、PE等基本上與美國相近。市場上，中國有人口、規模優勢、資料優勢。在政策上，中國有頂層的計畫，人工智慧晶片的藍圖，包括政府的基金。基金的短期效應如何並不確定，但是因為國家有大的戰略，所有的資源都向內樁傾斜，中國速度是全球都認可的。張亞勤認為，在AI時代，中美會共同發展。
最後胡鬱對中國國情有了更深刻的分析。胡郁談到，之前翻譯機發佈的時候，採訪有提到科大訊飛為什麼在國內和BAT不一樣？原因是中國的國情不一樣。因為東西方文化的差異，大家對整個社會的運行機構認識有差異。馬雲講，如果有了大資料，有了真正的人工智慧，計劃經濟其實可以做得更好。在中國，醫療、政法、安全、智慧城市等行業都是在國家規劃內來做，包括現在國家設計的四大人工智慧開放平臺，其中的資料和政策是在一個高度集中統一上面集體規劃。在大資料時代下，中國的城市治理、教育方面，因為有中間的統籌規劃，所以出現新技術快速應用的趨勢。
胡鬱說：“越是有集中化、統一規劃的地方，在資料問題上，反而有可能會取得它的相對優勢。資料的使用又反過來會增強這種中央控制體系的威力和能力，從而形成一種閉環的效果。”另一方面，中國的經濟體制是社會主義特色市場經濟，參與全球分工。所以，中國在很多方面都走到了世界的前面。
AI的戰略和人才問題，一直受到外界的廣泛關注，人才的稀缺與AI的進步緊緊掛鉤，現在的生活也與AI息息相關。大牛們對現在和未來的AI做了簡單的分析，讓我們的視野更開闊了，在未來，AI還會帶給我們什麼驚喜，讓我們敬請期待！
在那些比較深的科技方面，例如無人駕駛，還是美國領先。但是中國有資料的優勢和強大的政策推動，所以以後會是中美在人工智慧領域領先的狀況。然後李開複分別將中美在互聯網AI、商業AI、以及視覺和語音辨識技術方面做了對比。商業AI因為美國資料庫和各種企業級分佈普及，中國五年內趕超不易，但在其他方面，今天的部分中國公司在市值、收入上都已經遠遠超過美國。李開複提到，第三波浪潮中國已經領先，並且在拉伸差距。而第四波浪潮中的無人駕駛，與政策有關。理論上應該是美國遙遙領先，但是實際上，美國對工作保護主義作為政策的主軸，這對科技的發展有很大限制。而國內浙江省政府近來在鋪一個智慧型的高速公路，設置感測器能夠幫助貨車和客車行駛的更安全。所以政策上來講，無人駕駛公司的產生，並有政府的推動來做基礎設施顛覆性的事情，都會讓中國有很大的優勢，而美國因為相關工作的影響反而會做出對推動技術不利的事情。因此中國在未來五年四個領域裡，三個會有趕超的機會。
相比于李開複對中美政策上的多方面對比陳述，張亞勤則對當前AI行業發展做了全面分類，更精細的談及中國政策。張亞勤提到，一個行業發展有五個大的因素，人才，技術、市場、資金、和政策。從人才和技術方面來看，中美還有差距，但是差距正在不斷縮小。而市場和資金中國在某些方面已經領先了，在AI方面資金的投入，不論VC、PE等基本上與美國相近。市場上，中國有人口、規模優勢、資料優勢。在政策上，中國有頂層的計畫，人工智慧晶片的藍圖，包括政府的基金。基金的短期效應如何並不確定，但是因為國家有大的戰略，所有的資源都向內樁傾斜，中國速度是全球都認可的。張亞勤認為，在AI時代，中美會共同發展。
最後胡鬱對中國國情有了更深刻的分析。胡郁談到，之前翻譯機發佈的時候，採訪有提到科大訊飛為什麼在國內和BAT不一樣？原因是中國的國情不一樣。因為東西方文化的差異，大家對整個社會的運行機構認識有差異。馬雲講，如果有了大資料，有了真正的人工智慧，計劃經濟其實可以做得更好。在中國，醫療、政法、安全、智慧城市等行業都是在國家規劃內來做，包括現在國家設計的四大人工智慧開放平臺，其中的資料和政策是在一個高度集中統一上面集體規劃。在大資料時代下，中國的城市治理、教育方面，因為有中間的統籌規劃，所以出現新技術快速應用的趨勢。
胡鬱說：“越是有集中化、統一規劃的地方，在資料問題上，反而有可能會取得它的相對優勢。資料的使用又反過來會增強這種中央控制體系的威力和能力，從而形成一種閉環的效果。”另一方面，中國的經濟體制是社會主義特色市場經濟，參與全球分工。所以，中國在很多方面都走到了世界的前面。
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