沈向洋 | 微软亚洲研究院20周年生日快乐！
这周在北京，我非常荣幸参加了微软亚洲研究院建院 20 周年庆典。
过去 20 年，微软亚洲研究院在各个领域取得了超乎想象的丰硕成果，这些成绩让我感到无比自豪。比尔·盖茨先生的一句话或许可以最贴切地表达我此时的感受：人们往往会高估自己在一年里能做到的事情，却又常常低估他们能在十年中取得的成就。后面也许可以再加上半句：人们完全无法想象他们在 20 年中能创造的奇迹！
微软人工智能及微软研究事业部负责人 沈向洋
计算机科学正在开启一个前所未有的新时代。世界正在变成一台计算机。在微软看来，世界上的所有应用都将依存于一个从云到边缘、无处不在的计算环境。就像萨提亚说的：由人工智能融合的智能云与智能边缘，将推动新一轮变革，创造出新的机遇。
在微软从事研究工作，最棒的体验就是我们有机会将我们在实验室中获得的新知，持续不断地应用到现实世界的场景中。我想分享两个研究推动业务数字化转型的案例：
在物联网时代，几乎每一台消费电子设备、家用电器、工业设备都要连接到网上。这些设备有个共同点，就是它们都拥有一块叫做微型控制芯片，或者叫做微控制器，它承载了设备的计算、存储、内存通信和操作系统。每年全球生产 90 亿个微控制器设备，但只有不到 1% 的设备互通互联。原因何在？
因为要保证物联网设备安全地互通互联，是极其困难的。2015 年，雷德蒙德的微软研究院的一个小组，开始着手探索如何确保这些微控制器设备的安全性。
这项研究发展成了今天的 Azure Sphere——业界第一个芯片级的云+端物联网安全互联管理方案。它将三个方面的安全保障整合在了一起：采用定制芯片技术跨级别的微控制器、融入了多层安全架构的操作系统，以及能够为每一台设备提供保护的“一站式”云服务。
第二个例子，我们与香港的大型船运公司东方海外在深度强化学习领域展开了研究合作。东方海外的需求，是希望在管理数百个港口的过程中，最大化地利用时间和资金。东方海外邀请微软亚洲研究院的科研人员加入他们的团队，帮助解决如何重新转运空货柜集装箱的行业难题。
我们开发了一套基于强化学习的全新解决方案，能够在货船抵达时就判断出需要装载或者卸载的空集装箱的数量。利用这个高效、可靠又灵活的方案，我们帮助东方海外，大幅度地降低了港口之间货柜短缺的情况。
这两个项目展现出了长期科研投入带来的好处。而微软最擅长的，恰恰就是放眼未来的长期投资。我们在 20 年前的投入，正在反哺今天公司的发展。而我们今天所做的投入，则是为了解决 2038 年可能会遇到的问题。
那么，我们用什么技术迎接未来？我们看到的三个最令人期待的领域分别是混合现实、量子计算和人工智能。利用 Kinect、HoloLens 这样的产品，今天已经能够体验到混合现实带来的震撼。
而对于量子计算，微软的努力始于十几年前创立的 “Station Q” 实验室。我们相信量子计算有潜力解决很多今天无法应对的难题。
微软的目标是开发出拓扑量子比特——这种方案在技术上极具挑战，但相比其它技术，可以更高效和连续地进行规模扩展。同时，我们也致力于将量子计算的惊人计算能力普及给每一个人，因此发布了免费的微软量子计算开发套件和 Q# 程序语言。
27 年前，比尔·盖茨先生创立微软研究院时，就提出了他对于创造通用人工智能的想法——让计算机能听会讲，能看会想。
我们已经为实现这一理想取得了很大进步，但仍然有从未面对过的全新挑战摆在眼前——除了技术上的难题，还有人工智能技术给道德、法律和社会带来的影响。在微软，我们在努力打造“负责任的人工智能”。在公司内部，我们成立了一个由微软研究院领导的 “Aether Committee” 伦理道德委员会（埃忒尔道德委员会），密切关注和应对这些挑战。
微软研究院着力于解决其中与技术相关的问题。比如说，偏见——有一个案例是，用来申领护照的软件拒绝了一位亚裔男子提交的照片，认为他没有睁开眼睛。我们发现，面部识别技术在辨认深肤色用户时会遇到困难。而语音识别有时不能辨析老年人或有口音的话语。之所以会有这些盲点，都是因为训练数据中存在缺漏。我们的研究员已经发表了一些论文，探讨如何发现训练数据中存在的盲点，进而减少偏见。
这仅仅是个开始，微软将持续在减少偏见等重要领域中加大投入，确保每个人都能获益于人工智能的发展。微软很自豪地成为 Partnership on AI（人工智能伙伴组织）的联合创始人，与全球超过 70 家企业共同分享人工智能的经验。我特别高兴的是，很多中国企业也正在加入进来。
微软公司的使命是予力全球每一人、每一组织，成就不凡。这正是我们今天一切努力的根本。我非常高兴能够回到北京，庆祝微软亚洲研究院 20 年的建院历程，以及我们为学术界、为微软、为中国所做的杰出贡献。20 年弹指一挥间，我已经等不及在期待下一个 20 年了。
本文转自 微软科技 微信公众平台。
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