马化腾、诺奖得主Brian、饶毅、汤晓鸥、张首晟、钱颖一激辩科技驱动成长

9月8日，在清华大学经济管理学院“洞见论坛——-科技·驱动成长”上，五位来自学界、产业界的大咖——2012年诺贝尔化学奖得主、美国国家科学院院士、斯坦福大学教授Brian K. Kobilka 教授；腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾先生；美国国家科学院院士、中国科学院外籍院士、斯坦福大学、清华大学教授张首晟教授；北京大学校务委员会副主任、理学部主任、生命科学学院讲席教授饶毅教授；中国科学院深圳先进技术研究院副院长、香港中文大学教授、商汤科技联合创始人汤晓鸥教授——激辩科技如何驱动成长。

这次论坛主题涉及的科技，很大程度上

就是当下最炙手可热的人工智能

“数字化、智能化的浪潮正以指数级增长，如何应对这些变化，必然成为我们不可回避的重大课题和严峻的挑战。”清华经管中国企业发展与并购重组研究中心主任程源教授在致辞中表示，自2016年以来，从阿尔法狗到无人驾驶，从美国大选到量子计算，都与人工智能有关。这些新技术正在帮助我们突破以前的能力限制，并引领我们进入新的领域。尽管不论是学术界还是产业界对人工智能还没有统一的认识，但是可以遇见的是人机深入融合的时代已经拉开序幕，将深刻影响人类文明和社会发展的进程。

今年清华计算机成为了

最受追捧的专业

本场论坛主持人清华大学经济管理学院院长钱颖一表示，“我作为清华经管学院的院长非常高兴的看到，今年清华计算机成为了最受追捧的专业，显然是跟人工智能是非常相关的。”

面对从产业界到高校的人工智能热，钱颖一援引爱因斯坦的名言说，“大学教育的价值不在于记住很多事实，而是训练大脑会思考。我想这一点，大家都是非常的赞同。专业的知识不是那么重要，至于什么专业都不重要，更重要的是要训练大脑会思考。”

对于这次论坛不仅是科学的知识，科学的精神，而且更重要的是对未来的探索和对未来的思考。今天的论坛到这里，期待清华-青腾未来科技学堂越办越好，希望科技更多地造福人类。

7年时间、花费25亿元

研制一种新药的成功率可能只有15%

2012年诺贝尔化学奖得主、美国国家科学院院士、斯坦福大学教授Brian K. Kobilka以G蛋白偶联受体与药物发明和探索科技创新新动态为题发表专题演讲。

身处学界最前沿，Brian K. Kobilka在演讲中分享了他在药品研发方面的经验。他提到药品研发的成本非常高贵，而且风险很大，耗时很长，通常来讲，要开发出一个成功的新药，需要花25亿美元的投入，实现的周期是7-12 年左右，最终只有10%到15%的备选新药能够成功上市。如何对药物发展过程产生影响，Brian K. Kobilka教授指出研究的每一步发展都和科技的进步有关，对受体的结构有足够的了解才可以使用电脑的帮助。他还提到了自己的对镇静剂药物的研究，他们试图让药物激活人体好的因素，不激活坏的因素，减少镇定类药物的副作用。

未来所有企业形态就是

“在云端用人工智能处理大数据”

在这次论坛上，马化腾在发表主题演讲时表示，未来所有企业基本的形态就是，在云端用人工智能处理大数据，这是一个大方向。在这个方向上，对于腾讯来说，我们更加关注我们在AI方面能做什么。去年阿尔法狗打赢了围棋的人类世界冠军，大家都在关注AI了。我们也快速投身于AI，在工程上实现了围棋算法可以打赢世界冠军以外，我们最近还在医疗方面也推出了一个产品叫腾讯觅影，就是用人工智能处理医学影像，比如对食道癌进行早期筛查，还有肺的切片、乳腺癌，还有很多需要医学影像分析的领域，和医院专家进行合作。通过深度算法，相信AI未来在医疗领域还是可以起到非常大的作用。

马化腾表示，人工智能还可以运用到金融等领域，还有我们所理解的机器人，以及日常生活中的、商业中的方方面面，我觉得这是一个大的趋势和潮流。

人工智能之外，云计算将是另一个大趋势。马化腾表示，“云化”谈了很多年，但是现在越来越清晰了。很多企业原来是很保守的，希望把数据放在自己的内网上，不想公开，不想放到外网去。但是我觉得这个狭隘的思想已经过时了。这跟过去发明了电一样，不可能每一家不用公共的电网，而是在自己的家里搞一个发电厂，这是绝对不可能的。

在马化腾看来，过去把用电量作为衡量一个工业社会发展的指标，未来，用云量也会成为衡量数字经济发展的重要指标。大数据就更不用说了，一切有云，有AI的地方都必须涉及大数据，这毫无疑问是未来的方向。

人工智能模拟成人的，

我认为百分之百的都是假的

在圆桌讨论环节，北京大学校务委员会副主任、理学部主任、生命科学学院讲席教授饶毅教授表示，当前神经科学受到广泛重视，部分是因为人工智能推动，但这并不意味着神经科学处在任何一个特殊时期，神经科学的研究会一直存在，而且神经科学永远是最后的前沿，是无尽的前沿。

饶毅认为，现在神经科学的研究是有一定的进步，主要的原因是用了所谓光遗传学技术，这是一个重要的技术，这个技术重要到很多人在使用它。如果你要诚恳的评价的话，没有带来任何概念上的突破，是用于验证和否认现在已经有人想过的一些事情。验证和否认的时候，结果特别好看，所以很多人在比较夸张性的用它来做宣传。

对于人工智能的发展速度， 饶毅预期较为谨慎，他认为，人工智能的发展在我们有生之年都不可能达到科幻的程度，甚至“所有的高级的（人工智能）对思维、认知和情感的都是瞎说的。我也认为人工智能的进步是有限的，把人工智能模拟成人的，我认为百分之百的都是假的。”

2011年是人工智能的分水岭

未来将有三大突破点

2011年是一个分水岭，为什么会有这分水岭呢？我想有四个方面的原因。

第一，需求。之前手提电脑非常多，虽然这个电脑能移动，但是大部分的情况下我们不会拎着电脑去吃饭，出去旅游拎着电脑拍照。后来手机出来了以后，手机上的摄像头变成了人的第三只眼睛，我们在微信上发的最多的就是照片或者是视频。一图胜千言，这时候产生了大量的数据，这些数据需要智能地分析，所以有了实际应用的刚需，这是第一点。

第二，数据的体量有了大幅的增加。原来数据是从电脑中产生的，有手提电脑的人还是很少的，因为要一万多块钱一台，但是手机红米一出来，五六百块钱一台，任何人都可以轻易的有两台。原来几亿的用户，一下子变成十亿、二十亿，体量出来了，也就产生了大量的训练和应用数据。

第三，硬件的训练平台。原来我们用CPU的时候，用超算的时候，我们做人脸识别的时候，用了近千个核，要跑一两个月才能把一个算法跑出来。后来用GPU，10台机器，六个小时就跑出来了。所以给了大学实验室和小公司一个可承受的硬件平台和能力来做训练。

有了前三个方面还是不够的，最后深度学习的框架允许我们做端到端的学习，深度学习用深度神经网络框架，允许我们用几千个、几万个、几亿个参数，直接就覆盖各种场景应用。就可以在一些单项的应用上超过人类。在个别的应用上超过人类，就是可以替人类来做这个单一的工作。这几个原因加起来，是人工智能取得了突破的主要的原因。

近期和远期有哪些地方是可以突破的呢？我觉得有三个方向应用的会比较多。一个是语音识别。这个是相对成熟，也是第一个突破的。紧接着就是视觉，现在的主战场就是在视觉领域。我们先把人听的能力解决了，第二个是看的能力。看的能力的场景是非常多的，这个是目前的主战场。第三个就是自然语言的理解，这件事情是还没有解决的。

下面再讲长远的，人工智能到底可能不可能控制人类，这个事情大家讲的很多。你听到的不是做人工智能的名人和网红讲的事情，基本上是不可能的。我们做这个行业的人，在第一线的、离炮火最近的其实做得蛮苦的。过去几十年一直没有做出什么来。我们以前每年的成长速度是每年提高1%，你算一下，刚开始ImageNet检测的准确率只有22%，如果要达到100%，需要大概80年，这个活我们是准备干80年的。深度学习一出来，我们真的是几年以内就做到了将近70%。所以进步是比原来快多了，但是机器的任务还是人类定义的，不可能控制人类，想多了！

在学校里面做跨界

也是非常不容易的

针对当前国内产业界流行的跨界现象和跨界思维，张首晟认为，“在学校里面做跨界也是很不容易的，物理系的老师整天在物理系，商学院的老师在商学院，大家平时没有什么机会串门和聊天。我们三分之一的老师住在学校的校园里面，我也住在校园里面，通常只有在孩子们一起活动的时候，踢足球的时候，我才可以跟邻居们聊起来。”

张首晟在圆桌环节分享了他早期的投资案例，在一次非常偶然的机会跟邻居聊天的过程中， 张首晟发现一位计算系的老师创办了一个非常有意思的公司，这家公司的核心产品是在计算机装入一个虚拟机，这个虚拟机包括三个部分，每个上面可以装一个新的不同的操作系统，以解决Linux、微软和苹果三个不同的操作系统难以在一台计算机上兼容的问题。

“既然我们在斯坦福的老师始终会碰到那么一个机会，为什么不做一个系统的风险投资的机构。”张首晟这样解释他最终决定进入投资行业的初衷。

洞察未来、预见发展，即谓洞见

“洞见论坛”的宗旨，就是希望通过思想碰撞，智慧引领，解构当下，探索未来。此次洞见论坛，以“科技驱动成长”为主题，由清华经管学院中国企业发展与并购重组中心发起，并联合高管教育中心及EMBA教育中心共同举办，本次论坛由清华经管学院院长助理、高管教育中心主任、EMBA教育中心主任王勇博士主持。

如果说“清华-青腾未来科技学堂”是一次成功的跨界探索，那么，清华学院高管教育中心后续研发推出的科技+项目将更强调无界融合，致力于帮助企业家和科技从业者建立全球视野，全力为他们搭建交流平台，做到无界共融，引导他们对未来趋势做出准确的判断，为中国科技进步和世界经济发展助力。