【AI】余承东:手机AI芯片会不断普及；全球AI芯片战局诡谲,英特尔、AMD围攻NVIDIA；谷歌AI手机偷窥者无所遁形

1. 余承东 手机AI芯片会不断普及；

2. 自驾车AI芯片NVIDIA多获关注与掌声，英特尔认为产品被错误评比造成误解；

3. Google打造AI手机屏幕侦探，偷窥者无所遁形；

4. 亚马逊加快AI布局　巩固AWS的领导地位；

5. 全球AI芯片战局诡谲，英特尔、AMD围攻NVIDIA；

6. 谷歌高管：AI技术给各国监管机构带来了新挑战 ；

7. AI成互联网大会“爆款”话题 互联网巨头争相布局

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1. 余承东 手机AI芯片会不断普及
   

余承东

华为消费者业务CEO。他认为，技术进步必然会引起数据安全、用户隐私等问题，需要在国家层面对此立法。

　　打哭天才棋手柯洁的人工智能（AI），成为今年世界互联网大会的热词。似乎所有的公司都在努力变身AI公司。从用户角度看，手机是人机交互最为频繁的载体。AI将会如何改造手机，并因此改变人们的生活？第四届“世界互联网大会·乌镇峰会”期间，新京报记者采访了华为消费者业务CEO余承东。

　　让AI提升智能手机处理能力

　　新京报：现在很多手机厂商都做AI。未来手机的形态有可能被AI颠覆吗？

　　余承东：未来的手机也许会有多种形态出现，但短期内它是无法被替代的。人们的身边需要一种高速连接的更加智能的终端设备。AI技术的应用，会让手机拥有更多人工智能的能力。

　　新京报：有分析指出，2020年，市面上三分之一的手机都会使用AI芯片。它给智能手机带来的最大变化是什么？

　　余承东：处理能力的提升。AI的处理，并没说一定要全部在手机上完成，在云端完成也是可以的。如果传到云端处理，综合效能会更高。所以我们希望将手机和云端的人工智能处理结合起来，以实现更好性能与更低能耗的目的。

　　新京报：AI芯片在普及过程中会遇到什么阻力吗？

　　余承东：AI的发展不是跳跃式的，而是循序渐进持续发展的过程，不会有什么阻力。只是说达到什么样的性能，达到什么级别，不断学习，不断提升。

　　更多的智能手机芯片拥有AI处理器的能力，是发展的必然。主要是看以多快的速度在手机上普及AI芯片。未来大量的开发者，都会使用AI技术来开发各种应用及业务。这是一个加速的过程，需要手机商提供人工智能处理器的能力。

　　新京报：进入人工智能时代后，数据安全、用户隐私等问题会被放大。你们准备怎么解决这些问题？

　　余承东：技术进步必然会造成这样的问题，未来国家层面需要立法。对华为来说，我们非常重视安全保护意识。终端的AI是在本地处理，比起上传到云端的数据，隐私保护做得更好。

　　科学技术需要重金投入

　　新京报：中美两国为什么能在人工智能领域处于领先水平？

　　余承东：一是中国经济实力的提升，二是有一批大企业成长起来，三是政府比较重视。此外，这几年中国的教育也提升了很多，所以这是综合的因素。

　　越是领先的科学技术，越是需要重资金的投入和最优秀的人才。包括华为在内的大企业，配置能力比较强。我们每年的研发费用有一百多亿美元，科研投入在全球大公司里去年排第九位，今年还会上升。有这样一批科技实力强的大企业，中国才能在未来的技术上领先。

新京报：最近几年中国企业出海特别多，怎样才能在与海外品牌的竞争中胜出？

　　余承东：大量的低端制造业，袜子、鞋子这些，早已占领全球市场。但是中国高科技行业在全球市场占有领导地位的，其实并不多。很多企业到国外去都亏钱，甚至没有做起来。几个市值超过几千亿美元的公司，主要也以中国市场为主。如果只在中国市场取得成功，并不是真正的强大。出现更多世界级的大公司，才是中国强大的真正标志。

　　嘉宾语录

　　全球排名前十大的公司，石油、银行等等，越来越多被互联网企业、高科技企业所取代。我认为过去几年最大的变化就是价值转移的过程。大数据、云服务……互联网助力了传统行业的升级，促进了整个社会工作效率和生活方式的改变。

　　我们很多互联网企业，还主要是在中国市场，在全球还没有取得成果。中国的经济发展快，但是中国企业的市场规模和覆盖面，根本没有达到世界级水平。

　　采写/新京报记者 马婧

　　摄影/新京报记者 朱骏

2.自驾车AI芯片NVIDIA多获关注与掌声，英特尔认为产品被错误评比造成误解

英特尔(Intel)执行长Brian Krzanich在本届美国洛杉矶车展(AutoMobility LA)上，强调英特尔旗下由Mobileye所开发的自驾车芯片EyeQ 5，比NVIDIA近期新发表的Drive PX Xavier系统单芯片(SoC)在深度学习(DL)效能表现上高出1倍以上，对此英特尔自驾车解决方案架构长兼首席工程师Jack Weast表示，英特尔不是特别会夸耀自家芯片性能的公司，但随着近来在自驾车芯片性能比较的讨论战火升温，英特尔有必要为自家芯片性能做出说明，因英特尔对于被错误评比已感到厌倦。

根据科技网站EE Times及Auto Connected Car报导，Weast对于英特尔竞争对手及媒体经常不正确的将NVIDIA Drive PX与英特尔桌上型电脑(DT)PC芯片进行比较多有怨言，表示英特尔EyeQ5芯片以10瓦功耗即可达到每秒24兆次的运算(24 TOPS)水准，相比下NVIDIA DRIVE PX Xavier虽可提供30 TOPS的性能，但功耗消耗也达30瓦，由此显示英特尔EyeQ5芯片效率是NVIDIA该芯片的2.4倍。

针对NVIDIA如今强打、预计2018年交货的最新款自驾车芯片Pegasus SoC，Weast也表示虽然Pegasus SoC是全新产品，但其效率表现仍没有变得更好。NVIDIA宣称Pegasus SoC可达320 TOPS，但功耗也达500瓦，是由两颗NVIDIA Xavier SoC与两颗下一代独立绘图芯片(GPU)及硬件加速器所组成。

基于此，外界也好奇英特尔打算如何将Mobileye所开发的EyeQ5芯片与英特尔微处理器结合，开发适合自驾车的平台，对此英特尔至今仍守口如瓶，Weast则松口表示，英特尔计划不久后在2018年1月美国消费性电子展(CES 2018)上，揭露一款多芯片自驾车平台，这项解决方案将结合EyeQ 5 SoC、英特尔的低功耗Atom SoC，以及I/O和乙太(Ethernet)连网技术等其他硬件。

英特尔在2017年稍早曾揭露其“GO”自驾车开发平台，描述其“C3000”Atom处理器为可提供每瓦高性能、将实质运算结合低功耗设计的芯片。至于Atom SoC会如何与EyeQ 5芯片分摊处理任务，Weast指出，英特尔看的是自驾车必要的整套工作负载，再于多个芯片中分配及区分运算负载，现场可程式逻辑闸阵列(FPGA)也不会是英特尔这款自驾车多芯片解决方案的一部分。

Weast解释，自驾车需要不同层级的感知器融合，在深度学习加速上，部分感知器融合需要1颗芯片来处理高度并行的多执行绪代码块，对此EyeQ 5芯片即理想的解决方案，但同时对于更高层级、环境感知器融合也存有需求，此时中央处理器(CPU)即较适合执行这类任务的芯片。

因此Weast指出，英特尔认为要达到高度自驾的技术水准，无需将各项处理需求都塞进EyeQ 5这类单一SoC中，英特尔仍有很大的机会可研究应如何将不同的运算负载进行区分。Weast承诺，英特尔不久后将对外详述其专为自驾车所设计的多芯片平台，在这方面英特尔应能提供一个将NVIDIA Drive PX与英特尔解决方案进行比较的平台级对照。

值得注意的是，Krzanich同时也宣布英特尔将与华纳兄弟(Warner Brothers)共同开发自驾车车室内虚拟实境(VR)与扩增实境(AR)沉浸式娱乐体验，鉴于这类沉浸式体验需要庞大处理及感知需求，这也是为何Krzanich也提到其自驾车芯片解决方案深度学习性能效率优于NVIDIA主因。digitimes

3.Google打造AI手机屏幕侦探，偷窥者无所遁形

Google研究人员开发出一种人工智能(AI)工具，可以侦测偷窥手机屏幕的旁人，未来用户再也无须担心有人窥视。

据Quartz报导，这个新软件名为“e-screen protector”，目前仍处于研究阶段。其原理很简单，软件将手机前置相机和一些脸部、视线检测演算法结合，借以判断是否有他人正注视着手机屏幕。

Google研究人员Hee Jung Ryu和Florian Schroff将于近期在加州举行的“神经讯息处理系统”(Neural Information Processing Systems)大会中发表。

根据Ryu发布的影片，当有人窥视屏幕时，e-screen protector会中断用户正在使用的手机功能，转而显示由相机所拍摄的偷窥者影像。研究人员表示，e-screen protector可以在任何不同的光源状况下运作，而且反应相当快速，可在2毫秒之内侦测到异状，偷窥者即使匆匆看一眼也无所遁形。

目前尚不知Google是否计划将此功能置入未来的Android内，但这堪称是AI微调移动设备软件功能的一个很好的例子。在TensorFlow Lite的协助下，Google已经在进行愈来愈多的装置机器学习(machine learning)，并且新增简单的工具，自动侦测用户复制和剪贴内文的数字和地址，以便快速回覆来信。

类似这样的功能个别看来似乎微不足道，但结合起来力量将相当强大，机器学习和AI已成了智能手机优劣胜败的关键，可预见在不久的将来，更多采用这些技术的功能将会陆续问世。digitimes

4.亚马逊加快AI布局　巩固AWS的领导地位

亚马逊(Amazon)近日为Amaozn Web Services(AWS)推出一系列的新机器学习功能，进一步挑战其他硅谷科技巨擘，抢当人工智能(AI)领导者。

根据路透(Reuters)报导，亚马逊最近推出的新功能包括Amazon Sage Maker、Rekognition Video、Transcribe、Translate和Comprehend，目的是让AWS客户开发和迅速训练它们自己的AI演算，以打造即时语言翻译、分析影片、扫描内文或关键用语等各种应用软件。

AI指的是执行人类智能相关的机器，机器学习(machine learning)则是AI的一个类别，以精密的电脑演算法在大量的数据中辨识各种模式，继而独立解决问题。苹果(Apple)、Facebook、亚马逊和其他大型科技企业已经在产品中引用AI，AWS的技术主要是为新创企业，以及不太了解科技的企业提供更便利、便宜的解决方案。伦敦客户服务新创企业DigitalGenius共同创办人Mikhail Naumov表示，亚马逊总是为客户制造出简便方式来采用一种新的技术，现在则是协助企业在营运中利用强有力的机器学习工具。

虽然亚马逊主宰云端运算市场，AI领域仍落后对手微软(Microsoft)和Google。例如微软的Translator将会直接挑战亚马逊Translate，Google云端平台则在1年前推出Google Natural Language应用程式介面(API)，将是亚马逊Comprehend的一大对手。亚马逊近期发布的新AI服务，事实上微软和Google在过去1年已经相继推出。

旧金山AI企业解决方案供应商Skymind执行长Chris Nicholson表示，如果亚马逊的(AI)产品够好，则它可以善加利用在云端市场的领导地位。

勤业众信会计师事务所(Deloitte)云端专家Ken Corless亦认为，未来数年将可看到三大巨头激烈竞逐AI市场，AWS在云端市场有着领导地位，最近推出一系列新AI功能犹如对外宣称，AWS决不会把市场拱手让给微软或Google。digitimes

5.全球AI芯片战局诡谲，英特尔、AMD围攻NVIDIA

全球掀起人工智能(AI)应用热潮，2017年包括Google、苹果(Apple)、微软(Microsoft)及英特尔(Intel)等纷透过收购AI新创业者，全力布局AI应用市场，而近期PC业界热门的议题莫过于厮杀多年的英特尔与超微(AMD)，出乎预期地宣布将进行平台合作，加上前超微绘图技术事业操盘手Raja Koduri跳槽至英特尔，业者认为英特尔、超微近来动作连连，并非仅是为巩固电竞PC市场，而是企图全面提升AI战力，力阻NVIDIA在AI领域持续坐大。

业界传闻多时的英特尔与NVIDIA终止GPU授权，将另与超微合作的三角关系，近期终于正式揭晓，英特尔不仅牵手超微，给予授权金，且双方合作关系较预期更为紧密，业界解读此次英特尔、超微破天荒展开合作，完全是因应NVIDIA的强力战火而来。

根据英特尔的平台合作规划，将透过EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)封装技术，整合第八代Kaby Lake处理器、第二代高频宽存储器(HBM2)，以及超微Radeon GPU，业界传出包括华硕、惠普(HP)、联想、戴尔(Dell)与宏碁等笔记型电脑(NB)业者已收到英特尔平台工程测试样本，现正进行效能测试与开案效益评估。

另外，原本肩负超微绘图技术事业操盘的资深副总裁兼架构长Koduri，日前突然跳槽至英特尔，由于Koduri是全球绘图产业重量级大咖，擅长PC视觉运算体验，从内容创作到GPU系统架构设计，Koduri在超微时推动首款整合高频宽存储器(HBM)的绘图芯片，过去亦曾在苹果担任绘图架构总监，引领Mac产品系列绘图系统转型为视网膜电脑屏幕(Retina Display)。

尽管超微与英特尔展开合作，但也失去Koduri这位绘图领域的大将，业者认为超微应已评估与英特尔合作的利弊得失，不仅可取得可观的收益，改善获利能力，更重要的是，面对近年来NVIDIA在AI领域强势崛起，在敌人的敌人即是朋友的思维下，未来超微与英特尔的合作势将更为深广。

事实上，目前超微不论是在NB处理器或绘图芯片市场，全球市占率均远落后英特尔及NVIDIA，此次英特尔、超微愿意携手合作，主要是拥有共同的敌人NVIDIA，双方力图在电竞及AI应用市场，全面力阻NVIDIA势力扩张。

NVIDIA在全球电竞PC战场势力快速扩大，不仅掌控硬件产业发展，与英特尔平起平坐，冲击英特尔及超微生存空间与未来发展，亦影响产业竞争生态，供应链多乐见英特尔与超微的平台合作，期望能进一步牵制NVIDIA。

不过，NVIDIA在电竞PC市场已完全掌控绘图卡供货及议价优势，面对英特尔与超微结盟，绝对会展开反击。 另外，NVIDIA凭藉厚植多年的GPU技术，在AI芯片首战脱颖而出。

NVIDIA执行长黄仁勋先前表示，NVIDIA不断改善GPU设计方式、系统架构、编译器和演算法，仅花3年的时间便将训练深度神经网络速度提高50倍，比摩尔定律所提出的时间还要快，且未来几年还能将速度再提高10倍。

目前在全球每台PC、服务器、超级电脑中，或是亚马逊(Amazon)、IBM及微软的云端环境中，开发人员都可发现NVIDIA GPU，几乎所有重大AI发展架构皆采用NVIDIA GPU。其中，GeForce芯片可用于PC，Tesla用于云端和超级电脑，Jetson用于机器人和无人机，Drive PX则用于车辆，这些GPU采用相同架构，能加快深度学习的运算速度。

英特尔执行长Brian Krzanich则表示，展望未来，AI战略将成为企业生存的要件，企业需要立刻建立AI战略并予以执行，才能制胜未来。近年来英特尔全力发展AI软、硬件的完整解决方案与建构生态链，但在甚为关键的GPU平行运算能力，仍是不及NVIDIA，如今借由新战将Koduri加入，以及与超微合作，英特尔企图在新世代AI战局中，不再让NVIDIA专美于前。digitimes

6.谷歌高管：AI技术给各国监管机构带来了新挑战 

杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）

　　新浪科技讯 北京时间12月5日凌晨消息，Alphabet旗下谷歌部门副总裁、机器学习领域中的先驱人物杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）周一称，人工智能（AI）技术在金融服务、医疗保健、交通运输及其他领域中的扩张给各国政府带来了新的挑战，使其不得不对这些行业进行监管。

　　辛顿在路透社周一于多伦多主持召开的Reuters Newsmaker大会上表示：“这将是个大问题。”

　　在繁荣发展的深度学习领域中，辛顿是一位先驱人物，他曾领导多伦多大学的一个科学家团队开发出了一些关键算法，这些算法被神经网络系统用于海量数据的运算分析，借此自我训练以鉴别各种模式，从而模仿人类大脑处理某些任务的方式，如驾驶汽车、分析潜在的金融交易或利用医学图像来诊断疾病等。

　　他说道，自2012年以来，这个领域已经取得了繁荣的发展，当时神经网络的进步令谷歌得以为其Android移动设备增添了语音识别功能，研究人员则利用这种技术来降低光学识别的出错率。

　　辛顿还表示，神经网络可自我学习执行复杂操作，这就意味着其开发者不可能确切地告知政府监管机构这种系统是如何运作的。他说道：“你所需要的只是有关正确答案是什么的海量数据和信息，让后就可教会一个庞大的神经网络去做你想做的事情。”

　　深度学习还正接近于彻底改革某些疾病的诊断方式。辛顿表示，已经学习了以百万计算的医学图像的神经网络将可作出比一部分医师更精确的诊断。他预测，利用神经网络来检测皮肤损伤图像的移动应用将被开发出来，这种应用将可建议用户去看医生，以便在如有必要时做活组织检查。他说道：“我们想要让机器变得更好。”（唐风）

7.AI成互联网大会“爆款”话题 互联网巨头争相布局

[编者按]12月3日，为期三天的第四届世界互联网大会在浙江乌镇开幕。本届大会以“发展数字经济 促进开放共享——携手共建网络空间命运共同体”为主题，吸引了来自五大洲80多个国家和地区的政府代表、国际组织负责人、互联网企业领军人物、互联网名人、专家学者等共1500多名嘉宾参会。人工智能（AI）、5G技术、大数据、云计算等成为本届大会谈论频繁的话题，而人工智能（AI）堪称本届大会的绝对关键词。

　　每经记者 李卓 实习记者 许恋恋 王星平 每经编辑 魏文艺

　　人工智能（AI）再次成为“爆款”话题。在12月3日~5日在乌镇举行的第四届世界互联网大会上，和往届大会上互联网大佬各抒己见不同，包括阿里巴巴集团董事局主席马云、腾讯董事会主席兼CEO马化腾、百度董事长兼CEO李彦宏、谷歌CEO桑达尔·皮查伊、苹果CEO库克等科技圈大佬都谈到了人工智能，使得人工智能成为本届大会的绝对关键词。

　　人工智能被认为是继电力和互联网之后又一次对人类社会产生颠覆式影响的技术。《每日经济新闻》记者注意到，包括阿里、腾讯、谷歌在内的全球互联网公司过去一年在人工智能领域动作频繁，不仅斥巨资成立人工智能工作室，同时大手笔投资相关公司谋求全方位布局。新技术风口下，全球的科技公司展开了一场火热的人工智能“军备竞赛”，希望能在未来的竞争中用AI掌握更多话语权。

　　互联网巨头争相布局AI

　　据赛迪研究院预计，2018年，全球人工智能市场规模将达到2697.3亿元，增长率达到17%。同时，有媒体根据Wind数据粗略统计显示，国内有30余家上市公司布局人工智能产业链，主要包括软件算法核心系统、图像语音识别技术、计算机视觉及传感器等领域。

　　虽然乌镇互联网大佬的豪华饭局吸引了不少目光，然而人工智能才是主角。大会现场充满了各种人工智能元素，闻声“识”人的智能垃圾桶、AI机器人、人脸识别等等。12月4日，在互联网大会人工智能分论坛上，小米公司创始人、董事长兼CEO雷军表示，小米会把人工智能上的技能应用到下一代的手机上。

　　马云则在大会上发表演讲认为，未来制造业将不再是主要的雇主，人工智能和自动化将取代工人。李彦宏则认为，互联网人口红利的结束是所有互联网公司大力发展AI的原因，人工智能还处在一个非常早期的阶段，机会及成长空间巨大。

　　库克表示，“当很多人都在谈论AI，我并不担心机器人会像人一样思考，我担心人像机器一样思考。”对于人工智能威胁论，马云表示，人类对自己大脑的认识不到10%，所创造出来的机器不可能超越人类。“担心机器会威胁人类，会替代很多工作，不如拥抱技术解决新的问题。”

　　《每日经济新闻》记者注意到，与人工智能最为接近的互联网公司早已嗅到了AI的商机，以BAT为代表的互联网行业在人工智能研究和商业化探索上走得最早，以一种积极追赶的心态布局人工智能。百度在2017年初宣布了自己All in AI的战略，从2014年到2016年，在人工智能领域的研发投入逐年增加，三年的研发成本占总营收比分别为12.9%、14.2%和15.3%，李彦宏此前还表示将在2018年开始量产无人汽车。

　　腾讯和阿里在AI上的布局此前被认为比较保守，然而2017年，腾讯和阿里的布局明显加速。腾讯今年成立了公司级的人工智能实验室AI Lab，并在美国西雅图设立首个海外实验室，同时先后在美国投资超过5家AI技术公司。阿里则在今年3月份推出“NASA”计划，7月份成立人工智能实验室，主要研发消费级AI产品。在投资上，《每日经济新闻》记者根据公开信息统计，目前阿里也已经投资了包括商汤科技在内的5家AI公司。

　　《互联网进化论》作者、人工智能学者刘锋在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，巨头们在人工智能领域的布局是互联网进化的必然，他们在数据和人才技术储备上占据更大优势，由于人工智能涉及的面很广，因此巨头们不会选择什么都自己做而是会投资相关公司，这对创业公司来说也是机会。

　　用好人工智能成为关键

　　人工智能发展至今，公众对人工智能的期待已经不再局限于技术上。2017年被业界称为全球人工智能商业化、产品化运用元年。各大企业也都试图通过深厚的技术底蕴持续扩展应用场景。

　　“之所以近两年人工智能商业化会成为热议话题，主要是因为目前互联网发展到一定阶段，具备人工智能商业化的基础了。”刘锋告诉《每日经济新闻》记者，互联网的发展为人工智能提供了大数据基础，还提供了巨大的算力，这让人工智能有了快速发展的土壤。同时，互联网的触角广阔，为人工智能落地提供了丰富的应用空间。

　　在人工智能的发展中，与产业或者场景的结合成为其必然归宿。在刘锋看来，人工智能只是一个工具，人类如何用好人工智能，使其意义发挥到最大才是关键。

　　业内人士认为，以“智能语音操作系统”为核心的人机交互、以“人脸识别”为核心的智能图像识别、以“智能驾驶”为核心的机器大脑，以及他们背后所连接的家居场景、交易和身份识别场景、汽车场景等，将逐渐成为AI商业化落地的主战场。如果说之前AI角逐还是技术上的较量，现在起竞争点已转移到商业化的落地。

　　在此背景下，如何更快地将人工智能技术成果商业化落地成为企业需要思考的问题。中国新一代人工智能发展战略研究院副院长刘刚认为，任何一个新技术都要解决三个问题，第一是市场技术识别，第二是资源整合，第三是合法化。

　　而在刘锋看来，目前人工智能商业化推进相对缓慢，很大程度上是因为技术与应用场景的脱离。“很多AI公司拥有技术，但没有商业化场景，而很多传统大企业有着丰富的应用场景，但自身没有相应的人工智能技术，这种尴尬在一定程度上阻碍了AI商业化落地的进程。”刘锋说。

　　相比之下，BAT等互联网巨头在AI商业化方面表现较好，他们在今年互联网大会上所展示的AI科技成果尤为亮眼。阿里推出阿里云ET大脑用于交通系统，滴滴展示基于大数据的新一代移动出行平台服务出行，百度推出对话式人工智能系统Duer OS应用于日常生活场景……

　　“之所以互联网巨头企业在人工智能商业化方面步伐较快，主要是因为这类企业不仅拥有技术，还拥有丰富的大数据与应用场景。”刘锋说。

　　当然，目前人工智能发展火热，除了商业自身发展外，还有政策的助推。工业和信息化部副部长陈肇雄在4日的互联网大会上表示，正在组织编制促进新一代人工智能产业发展的行动规划。这充分表明国家对人工智能领域的重视和推动力。

　　产业发展和政策助推，让资金等大量的社会资源逐渐向人工智能领域倾斜，这也使得人工智能领域出现了鱼龙混杂和拔苗助长的不良现象。刘锋认为，商业化是人工智能的必然，但在此过程中，企业不能操之过急，应该用商业的力量来推动商业化，这样才能在转化技术成果上避免出现不必要的麻烦。

每日经济新闻

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