星河携手天津政府举办智能产业投融资论坛，所有演讲精华都在这里了
6月29日-6月30日，天津市政府与国家发改委、科学技术部、工业和信息化部等单位共同携手，在天津梅江会展中心举办了国内规格最高的世界智能大会。马云、李彦宏、柳传志、董明珠、“大数据第一人”维克托•迈尔•舍恩伯格、中国科学院院士张钹等国内外知名科研机构、领军企业的代表及专家学者都参加了此次会议。大家一起共同探讨智能科技发展趋势、分享产业创新合作成就、谋划经济社会应用前景。
6月29日下午，为进一步解读智能产业投资趋势，推动资本助力智能产业发展，创造智能产业全球合作机会，本次大会专门设立了一个重要议程——智能产业投融资论坛。该论坛由世界智能大会组委会主办，天津市金融工作局、星河集团等联合承办，天津股权投资基金协会、天津市创业投资协会等协办。
参会者在自由对接区查看各公司的联系人信息
参加完上午的主论坛后，聚焦在创业与投资领域的观众纷纷慕名而来，因为参加演讲的都是圈内的重量级大咖——
致辞嘉宾
天津市人大常委会副主任崔津渡
演讲嘉宾
清华智能技术与系统国家重点实验室主任、
北京市计算机学会副理事长朱小燕
英伟达全球副总裁兼中国区总经理张建中
红杉资本中国基金会专家合伙人车品觉
星河互联CEO傅淼
中国人工智能学会副理事长、
北京大学教授刘宏
物灵科技联合创始人、
前百度研究院首席人机交互师顾嘉唯
此外，还有清华经管iLive未来实验室、青橘资本创始联合国徐建、昆仲资本创始合伙人梁隽樟、顺为资本副总裁孟醒、旷视科技总裁付英波、联想集团副总裁徐飞玉、星河互联人工智能事业部合伙人刘玮玮、达言科技创始人兼CEO王荣波等十几位嘉宾参加了圆桌论坛演讲。
圆桌论坛
政府、学术机构、知名科技企业、投资机构、创业企业代表，大家围绕人工智能产业、商业化、人工智能领域投融资等问题继续展开了深入讨论。
现场座无虚席
此次会议由于报名人数太多，很多人未能获得现场参会的机会，因此为了满足大家的需要，我们整理了每位大咖的精彩观点，希望能够给大家带来新的思考和启发。
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天津市人大常委会副主任 崔津渡
希望中国成为第四次工业革命的领导者
天津市人大常委会副主任 崔津渡
今年是人工智能这个概念提出61周年，在过去的60年中，以计算机、互联网和人工智能为代表的第三次工业革命有力地推进了世界经济和社会的发展进程。
前两次工业革命都是用机器替代和延展人的体力，而第三次工业革命则是用机器替代和延展人的脑力，把人类从连续性、复杂性、程序性、重复性和危险性的脑力劳动中解放出来，达到人工不可企及的时空一体、逻辑推理、复杂运算、瞬时传输、过程控制和智能运行。
我们希望这次世界智能大会是人工智能概念提出以后第二个60年的开端，希望与会嘉宾成为智能发展的领军者，中国成为第四次工业革命的领导者。天津市将继续改善投资环境和政府服务，为国内外企业家和投资者提供良好的投资环境和发展条件。
2
智能技术与系统国家重点实验室主任
北京市计算机学会副理事长 朱小燕
现在是人工智能的秋天？
智能技术与系统国家重点实验室主任、
北京市计算机学会副理事长 朱小燕
人工智能曾经两起两伏，经历了两个冬天，那么，谁能肯定第三个冬天不会来呢？
2016年人工智能开启了新纪元，那么现在人工智能处于什么阶段？我个人认为是秋天。有人说秋天来了，冬天还会远吗？这是一个相对的概念，秋天也是一个收获的季节，目前我们最重要的、最要紧的问题就是如何利用这些果实延迟冬天的到来，或者说让大家过一个暖冬。
如果我们想过一个暖冬或者很快迎来第二个春天，现在要做的就是人工智能的“最后一公里”，人工智能必须落地。最后一公里的工作必须要个领域专家和人工智能专家无缝结合，才能把这件事做好。否则大家可能一起死。
我们必须做人工智能。举个例子，信息时代产生了大数据，大数据不是人造的名词，是时代产生的，但大数据+人人工智能才能有好的体验，否则大数据就变成大垃圾、大鸡肋，弃之可惜，继续下去只能不停的花钱，已经有很多的企业有这方面的感受了。
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红杉资本中国基金会专家合伙人车品觉
人工智能和大数据领域的好团队好产品
红杉资本中国基金会专家合伙人车品觉
每一次看项目或者我们自己在找团队的时候，我最担心的不是是否有足够的数据科学家，而是一个好的产品经理。这个产品经理能否明白我希望达到的商业目的，怎样平衡一个应用的大数据、人工智能、计算能力和用户交互。
我发现每次跟数据科学家合作的时候，往往出来的结果并不是那么理想。我们更想看的是这个数据科学家有没有能兼顾商业的能力，这一点更重要。
当我们看某一个数据的应用，我们怎么判断这个大数据应用呢？首先这个产品是否具备把数据吸进来的能力；第二这个场景是否能够帮我们进行算法试错；第三这个应用是否是普适度很高的应用。
我讲的应用大家千万不要想成APP。100年前，大部分的医疗都是非常单一的，25年前我们开发了很多诊疗手段和设备，今天我们发现很多在家里可以用的医疗设备。
最后我想说，其实今天我们数据的积累基本上人力已经没有办法进行有效处理了，所以人工智能技术在应用之外，还有一个非常关键的地方就是怎样帮我们处理这样大量的数据，以及这个数据可以让我们所用。
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NVDIA全球副总裁兼中国区总经理张建中
GPU性能每年提升50%
NVDIA全球副总裁兼中国区总经理张建中
看今天人工智能的发展趋势可以看到，几乎GPU的计算已经成为人工智能深度学习的一个标准平台。人工智能的三个要素数据、算法、计算力缺一不可，而真正让它爆发的就是这几年当中深度学习的进步。
我相信很多人可能不知道，为什么GPU在处理深度学习方面有那么强的优势。CPU的运行计算以前是做分行计算的，而GPU从它发明的第一天开始，它计算的方法就是并行计算，天生就是多核共享的计算平台。
半导体每年的性能提升大概在10%左右，换句话说，今天的CPU跟去年的CPU大概只有10%的性能提升，但是GPU能够保持在50%的性能提升，也就是说今年比去年快50%。如果按这个速度一直保持下去，到2025年的话，GPU的性能会提升1000倍。
GPU是因为它的计算力很强大吗？其实还有另外一个原因，它已经把现实的世界做了一个完全的数字化模拟，这些模拟效果加上AI技术可以产生另外一个世界，这个世界比现实世界更容易做科研。
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星河互联CEO傅淼
什么是智能商业？
什么样的企业能转型为智能企业？
星河互联CEO傅淼
计算机出现以后，在商业决策领域，大家一直希望通过计算机建立一个可高度依赖的决策支持系统，不同的方向做了很多的尝试，早期我们看到有OR、BI，还有多年之前的AI。但他们各自的尝试似乎都未能很好的建立起高度可依赖的商业决策支持系统，AI这一轮的发展与OR、BI的结合催生了新的商业决策模式，就是我们说的Intelligent Business的商业机会。
我们试图给它一个定义，什么叫智能商业？智能商业是AI-Enhanced决策支持系统，服务于组织中需要决策的各级人员，应该具备实时、闭环、自动进化、自动识别问题、全局优化等特征，目的在于提高企业决策的效率和质量，增强企业在数字经济时代的竞争力。
与传统决策支持系统相比，智能商业决策支持系统有几个特点：传统还是靠人决策，智能化是人机交互决策；从分析主题角度来讲，人往往是定义一个问题再去求解，人工智能发展到一定程度可以自己发现问题；传统数据还是靠企业内部的数据，现在的智能商业系统就是实时的、来源开放的系统；智能商业决策支持系统需要一个自动优化的模型，应用范围就是全产业链。
我们认为智能商业的演进从传统的DSS到现在AI-Enhanced DSS，到未来AI-Driven DSS。为构建一个支持决策的优化模型而做出的关于决策变量的决策，可能恰恰是AI-Enhanced DSS的核心所在。
什么样的企业会成为成功的智能企业？简单说，有充分的信息化和数据化，还有跟用户市场充分交互的服务载体，以及能够自动优化和进化的算法。
最后不能免俗地讨论一下AI和人类就业的关系。我认为最核心的问题是工作被人工智能代替后，并不意味着没有新工作出现，因为人的需求是无限的。300年前除了徐霞客以外根本没有人旅游，而现在全世界人都在旅游,未来还可能到月球旅游，这就创造了一个非常大的市场就业机会。还比如，25岁之前是最好的学习机会，过了25岁以后学习能力变慢，AI是否可以让人快速地学习和发生转变呢？所以新的工作肯定会有，可能还会有一些人类无法想象的岗位。
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中国人工智能学会副理事长
北京大学教授刘宏
对人工智能领域创投的几点建议
中国人工智能学会副理事长、北京大学教授刘宏
人工智能为什么那么热？因为它代表了人类工具发展的最高形态。对于人工智能能热多久？明白了前面一点这个问题就不是很重要了，因为它真真正正是更伟大的革命，比蒸汽机、互联网还要伟大，需要几代人、培养很多年才能够成熟起来。
人工智能产业的发展方向包括：1.人工智能和人机交互的结合；2.人工智能+大数据云计算；3.人工智能+智能监控；4.人工智能+服务机器人；5.人工智能+先进制造。
对人工智能领域创投的几点建议：
1.青年创业者不要被热情冲昏了头脑，这个领域水很深，成功率更低；
2.应用创新往往比技术创新更为重要，人工智能和机器人有很多技术其实已经比较成熟了，但缺乏创新性的应用；
3.真正竞争不在于功能，在于性能，在于长期积累能否在一个领域率先达到实用化的水平，把你的技术、创造性的进行应用和需求结合才是最关键的一点；
4.光环很容易骗人，一定要看内在；
5.我对创业有一个广泛的理解：把自己的本职工作做好，做到最优就是创业。
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物灵科技联合创始人
前百度研究院首席人机交互师顾嘉唯
人机交互领域的关键词——关系视角
物灵科技联合创始人、
前百度研究院首席人机交互师顾嘉唯
互联网已经下沉到了底层基础服务，像以前的路、以前的电一样，现在人工智能也上升到了这个阶段。
AI是行业最大的机会，你会发现不管是图象还是语音、还是模式识别，所有行业都被升级了，每一个行业效率都被极大提升，这是行业最大的工具，最大的价值所在。
我在人机交互领域提出了一个关键词是关系视角，以前不管是搜索引擎还是信息端的产品都是选择性的信息获取，到新时代有了场景选择以后，它会帮你连接关系需求。
关系型交互的深层逻辑分三层，第一层是情感计算，第二层是注意系统，第三层就是改变行为的交互方式。只有做到这三层的机器人才有可能从模拟型机器人跳到自主型或者说自驱型的机器人。
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