随着数字经济的发展，
人工智能越来越融入各行各业，
数据贯通、深度融合
给传统行业打开新机遇大门。
作为数字社会的“新能源”,
人工智能所承载的是新一代社会变革
……
10月12日，
国家人工智能基础资源公共服务平台发布会
暨第二届人工智能金融创新峰会
在北京开幕。
入驻两江新区数字经济产业园的重庆中科云丛科技有限公司在京发布国家人工智能基础资源公共服务平台，该平台至此正式投入运营，开放面向全行业人工智能基础资源公共服务应用。
大会上午，重庆市副市长李殿勋、国务院发展研究中心原副主任侯云春、中国科学院控股总经理索继栓、中科院重庆院党委书记韦方强、云从科技创始人周曦、中国信息通信研究院副总工程师史德年、浪潮集团副总裁张晖、金山云CEO王育林、中国联通大数据有限公司副总经理曹建民、中国金融电子化公司领导共同启幕了“国家人工智能基础资源公共服务平台”。
江小妹受邀来到了峰会现场
共同见证精彩瞬间！
此次大会共设有一场发布会、
一场联合签约仪式、两场圆桌论坛、
九场主题演讲、三场新品发布会。
可谓是干货满满哦！
跟江小妹一起来打探吧！
◆◆国家人工智能基础资源公共服务平台◆◆
2016 年 12 月，国家发改委发布《发展改革委实施新一代信息基础设施建设工程等的通知》。
明确人工智能基础资源公共服务平台建设：
搭建新型超大规模计算机集群，面向语音、图像、地理等信息，集成音频、视频、图片、三维模型、地理信息等格式数据，建设面向全行业应用的人工智能基础资源数据库，支持云端智能分析处理，具备数据自动标签、智能分类功能，能够提供人脸识别、文字识别、在线语音识别等辅助分析功能，为人工智能生态体系开发与建设提供基础性、公共性服务。
明确了数据及技术要求：
（1）平台数据容量不低于 5PB，形成不少于 500 万条的标准化数据资源，形成不少于 500 万条的标准化数据资源，基于图像、语音类应用日均调用次数超过 1 亿次。
（2）编制不少于 2 项智能化处理数据标签、智能分类标准，搭建资源入库的评测评价平台。
（3）图像识别率超过 93%，文字识别率（中文）达到 90%，在线语音识别率超过 95%。
该平台建设情况如何？
2017年3月，国家发改委确定云从科技参与承担“国家人工智能基础资源公共服务平台” 建设任务。
历经1年半时间的建设，云从科技建成国家人工智能基础资源公共服务平台。目前，该平台银行层面，为400 银行提供了平台服务，日均调用2.16亿次，同时为14.7万家社会网点提供服务。在公安领域，有5个部级平台的在建。机场领域，每天吞吐量达到6千万。
服务包括金融服务、公共安全、智能制造、智慧教育、社会服务等各领域。
为何要建设这个平台？
数据、智力以及算力是人工智能技术在各行业落地时必不可缺的基础资源，但这些资源通常又很稀缺，国家人工智能平台的发布就是为了解决这种基础资源稀缺的问题。
云从科技高级副总裁张立介绍说，云从科技在芯片、超算能力、以及云平台等方面着手解决算力稀缺的问题：与国内外头部芯片公司、超算公司及云计算平台达成了合作。
智力资源的本质是人才，云从拥有三层人才架构，还与海内外顶尖高校与科研机构进行产学研一体化合作，如中国科学院、上海脑科学与类脑研究中心、上海交通大学、UIUC等，以实现实验室技术的商业化。在承接国家人工智能平台之后的十八个月里，云从已经有了智力资源上的典型成果“跨境追踪”。
同时与行业标杆企业合作，联合挖掘数据价值，开发数据应用。
在整合算力、智力、数据等资源的基础上，在上层搭建技术平台，促进AI在金融、安防、交通、零售、教育等行业的落地。
建立全面智能生态，
需要以下五步：
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第一步（L1）：解决学术成果领先性的问题；
第二步（L2）：验证成果在行业里是不是能实战，解决在使用环境中的问题，这叫行业验证；
第三步（L3）：得到验证的核心技术要形成产品和解决方案，真正商业化落地，真正帮助行业；
第四步（L4）：搭建行业平台，提升整个行业智能化水平；
第五步（L5）：建立智能化生态体系。
其中，L1、L2基本上是技术研究落地问题。L1的关键是寻找一条核心技术的发展路径，L2的关键是落地性与实战性，研究的所有技术怎么落地，以及如何证明该技术能够解决实际产业问题。
L3、L4是行业研究落地的问题。在L3阶段，云从的解决思路是深入行业，跟行业专家在一起，解决行业关注的问题；L4就是打造行业平台，助推产业升级。
最难的是L5，L5则是智慧生态，即如何帮助整个AI产业链实现需求。
中小型AI企业通常面临三大难题：
1.技术难题。AI从核心技术开始研究，技术投资大、风险高。
2.产品难题。因为从核心技术做的产品，离最终市场距离很远，产品链条长、周期长。
3.市场落地难、门槛高。市场有准入的难题，有核心资源能不能获得的问题及能不能跟原有系统对接。
云从科技与行业龙头签订合作协议
江小妹打探到，大会上，云从科技与中国联通大数据有限公司、中国民航管理干部学院、金山云、浪潮集团、中国邮政集团公司软件开发中心举行了联合签约仪式，达成全面战略合作。
未来将结合各方优势，依托人工智能生态环境，电信、交通、云计算、物流等领域推动由点及面的产业规划整体向前。
江小妹注意到，中国联通大数据有限公司、浪潮集团等在两江新区已是早有布局。集聚这些行业龙头，两江新区建成了两江云计算产业园，总建筑面积超过80万平米，机柜设计总量82500个。利用这些数据中心，建立了重庆市电子政务云、腾讯云、宝信宝之云、华为云等十余个大型云平台，为视频、游戏、金融等领域的百余家客户提供服务。
打破行业壁垒助推两江新区打造国内人工智能发展高地
重庆市人民政府副市长李殿勋表示，中国科学院重庆绿色智能技术研究院、重庆中科云丛科技有限公司在京举行国家人工智能基础资源公共服务平台的发布会，是重庆着力培育高质量创新主体、引进创新平台，打造大数据智能化的重要环节，也是深入贯彻习近平总书记的要求，奋力实现总书记对重庆提出的定位和要求的重要举措。
李殿勋强调，希望合作的各方进一步加强在智能领域的研发创新和共享服务，积极推广智能化的应用，也希望更多专家、企业家，在和云从科技的合作当中抽空到重庆看一看，特别欢迎大家到重庆来创新创业，推动重庆经济的转型升级和社会治理变革，共同推动高质量发展，创造高品质生活。
“云从科技是人工智能技术企业，要完成人工智能国家平台，靠我们自己是远远不够的，要靠我们的合作伙伴，做硬件、软件、云平台、大数据、AI的很多同仁及脑科学核心技术等的全面提升，才有可能把我们真正人工智能产业做大做强。”周曦说。
作为国家级开发开放新区，依托已建成的重庆市最大数字经济产业园，两江新区正不断优化营商环境，加速数字经济与实体经济融合发展，已集聚了一批如云从科技一样的数字经济优质企业。此次国家人工智能基础资源公共服务平台的发布，将有助于进一步打破行业壁垒，通过全行业的基础资源的数据库为人工智能产业所有参与者服务，在公共安全、金融服务、未来的智能制造和智慧城市等全方位智能化领域，将提供人工智能有效的平台支撑，两江新区人工智能产业发展也再添加速器。
大咖齐聚共话云计算、大数据、人工智能未来
国务院发展研究中心副主任侯云春、中国科学院院士张旭、中国信息通信研究院副总工程师史德年、中国人民银行金电公司开发中心领导先后发表了演讲。中国科学院上海分院、云从科技、金山云、中国联通大数据有限公司、浪潮集团和中信建投证券研究发展部的专家和业界大咖围绕「云计算、大数据和人工智能未来发展方向及产业化发展探讨」展开了深刻讨论。
部分演讲内容回顾：
周曦：云从科技创始人
演讲主题：《未来，不只是人脸识别-云从科技的AI之路》
（向上滑动查看内容）
2006年我到美国，非常有幸跟Thomas S. Huang院士进行计算机视觉方面的研究工作，2006年—2011年，我们拿了6个计算机视觉方面的世界冠军。2011年重庆圆袁家虎院长也跟Thomas S. Huang谈落地事项，把先进技术引进回国。
2011年回到中科院，我们非常有幸的得到了我中科院以及重庆市政府的大力支持，在重庆这片土地上做到了开花结果，把核心的领先技术产品化、实用化。
2013年我们有幸到了中科院的重要专项里面。
2015年国家鼓励创新创业，我们看到这张照片上当时为我们科研团队鼓励送行的是李市长和韦书记，给我们每个科研人员带上大红花和发证书。有个电影《无问西东》有点像当时学子到大西北创造两弹一星的感觉，我们很高兴、很荣幸。我们从中科院走出来，把我们在院所里的科研成果运用到实践中，能真正为国家智能化产业技能服务，这也是我们的骄傲。
2017年国家发改委授予我们这个平台的定位，希望把以前散落的计算资源、数据资源、平台资源结合起来，通过人工智能整合升华，服务到各行各业实现全方位的产业升级，同时培育一系列的人工智能上下游企业，能够把整个智能化生态也建立起来。
在这个基础上，我们非常荣幸在2018年又承担了国家发改委和国家工信部的人工智能系统产业化应用平台和ICOC前端准确度的芯片平台，这么多任务给到云从，我们一方面感觉到非常荣耀，另外也是感觉到压力非常大。
人工智能是国家战略，是国家非常重要的使命，云从怎么做到从核心技术企业，要走到一个人工智能的平台企业，带动整个产业，建立整个生态，这个距离非常远，怎么完成国家的重任呢？每时每刻我们都在思考这个问题。
今天给各位领导汇报一下我自己思考的成果，我认为有五个步骤：
第一步，解决学术成果领先性的问题。
第二步，验证成果在行业里是不是能实战，解决在使用环境中的问题，这叫行业验证。
第三步，得到验证的核心技术要形成产品和解决方案，真正商业化落地，真正帮助行业。
第四步，提升整体行业水平不是单个问题，是整个行业平台，行业大佬的问题。
第五步，人工智能是中枢，像大厨一样，要带动整个产业上下游，带动整个智能生态，所以建立整个生态是第五步。
只有从L1实现到L5，才能把整个国家重托完美完成，交一份100分的答卷。
接下来跟各位汇报一下云从对这五步进一步的思考和基础工作，L1和L2这两层，基本上是技术研究落地问题，L3、L4是行业研究落地的问题，L5是生态的问题。
L1和L2关键点是，整个核心技术可以研究的范围非常广泛，人工智能是一个浩瀚的研究海洋，作为我们这个平台或者云从应该寻找一条核心技术的发展路径，到底应该研究什么东西？研究的宽度是怎么展开的？L2的大问题是说，研究的所有技术怎么落地，怎么证明是能够解决实际产业问题的。
云从科技初始来说就是人脸识别的公司就是人工智能的眼睛，有了眼睛下一步我们就要做五官，就是人机交互，我们叫感知。再往后做它的大脑，就是认知和决策，就是脑科学。我们为什么要是这样的发展路径呢？因为这个发展路径在L3、L4，可以看到形成了解决方案的闭环，能真正把产业里要解决的人工智能问题完整的解决掉。云从的这个发展路径跟有一些人工企业追求宽度的方法完全不一样，有些企业的思路是说，我把所有视觉里各种研究领域都研究一遍，但是我们真正研究产业问题得到产业中去，从产业中来，而不是一位追求宽度。
人脸识别是已经在各行各业落地的人工智能技术，是已经证明能够解决很多问题的关键技术。另外人脸识别是我们天然各场景的入口，人跟人打交道首先是看脸，我们经常讲百闻不如一见，如果长期大家不在一起感情都会生疏，一定要见面，这个见面就是人脸识别。所以人脸识别是个入口，我们搞互联网知道入口的重要性，所以它是应该率先研究的东西。第三人脸识别还是打通信息孤岛的关键技术，怎么把信息联动、分析、提取去精华呢？人脸就可以把信息整合起来，产生巨大的社会价值。
人机交互就是五官了，交互为什么这么重要呢？我举几个例子。从前没有图像操作系统，没有鼠标的时候，那时候电脑都是黑白机，都是专业人士用的。但是由于人机交互有了鼠标、图形界面，就带来了整个信息化的革命，男女老少都会用PC，我们就进入了信息时代。
乔布斯推出了手机的触屏，我们发现我们在手机上不仅可以按键，可以触屏，一定程度上把PC时代取代了，很多事情我们觉得没有必要再把电脑打开，我们就可以得到我们想得到的信息。
未来的时代会不断产生新的人机交互技术，人机交互技术会带来一次又一次的新的革命性变革，像钢铁侠一样，包括AI、VR、语音等等，是我们未来畅想的时代。
脑科学和智能分析是我们形成闭环的关键，人机交互是入口，就像我们现在到了银行，工作人员热情的跟我们交流，这是入口，做得很好。最终我们还是要解决问题，不管我是来取钱、贷款还是做什么业务，最终要完成我的业务需要，我才不虚此行。脑科学加入就形式了闭环，才能完整的帮助用户解决问题，这三个核心技术就形成了研究的闭环。
云从科技在这个研究方向上，首先我们自己搭建了我们三层研究架构，从美国前沿的阵地，有联合实验室，在国内中科院、上海交大有两个大的技术支点，还有五大技术中心，加起来有超过700人的研发团队。在这个基础上，我们从硅谷各个公司引进了一系列的顶级科学家，这些科学家能带给我们一些新的历年，带给我们最新的人工智能算法架构。虽然我们跟美国现在是竞争关系，但是我们还是要把领先的东西吸收回国，形成我们自己的知识产权。
在中科院、上海交大研究领域里，我们专注于交互的技术，我们在国家的脑计划南方中心，我们也是首批入驻，形成脑科学研究闭环。我们取得了一系列的成绩和突破，重点是两大方面：
1.闭环要解决的问题很多，可以非常快速的解决问题，快速的适应不同场景。
2.我们能做到跟专家交互，通过对脑科学的研究，不再是以前深度学习黑盒子的思维，可以把专家的知识、人的知识和大数据的能力整合到一起。这个的突破，就可以在产业应用得到极大的推广。
这是我们取得的基本成果，得到了学术的冠军，突破了新的技术，从人脸识别走到了人体各种行为、各种分析。
接下来更重要的事情就是我们讲L2，实战化方面我们就讲到了科学院的精神，一定要科学化。人工智能其实有很大的问题，早期普通的工业产品我们知道都有严格的测试条件，科学是什么？科学就是要可验证、可重现的东西。比如我们可以做100次碰撞实验，可以高温、振动、检测产品质量标准，但是人工智能呢？人工智能的环境，比如说视觉，光线角度、遮挡表情是不可控的。今天出太阳，光强是多少，明天阴天又不一样，测试环境变了怎么办？所以科学院花了数年时间，极大的努力，我们把这些因素全部科学化。我们做了可拆卸、可移动的毫秒级振动列同步，我们可以把所有的阵列拿到通道、马路、大厅里，实战中采集可重现的应用。
我们把所有的导轨建好，做出的每一个产品、技术才是完全可验证的，我只是跟大家强调一点，实战还是要有科学精神，要不怕麻烦解决科学问题。
最终这些科研成果怎么证明？实战中证明。所以云从这些年在科学院的熏陶下，我们自己的努力下，我们在实战中，在银行、公安、民航、商业各种现场测试里，158次获得POC第一，我们正确率接近75%，证明了技术的可用性，这是L2的阶段。
接下来我们在产业中应用的是L3、L4，L3就是我们怎么样能够真正帮行业解决问题，L4就是怎么全面助推产业升级。L3里云从的解决思路是什么呢？就是我们一定要进行业，跟行业专家在一起，解决行业关注的问题。第二我们提供核心技术真的能解决问题，我们在L1、L2的时候，解决方案是有延续的，感知、认知到决策，因此具备了解决整个方案闭环的核心技术能力。如果跟行业技术专家真正深入在一起，要拥抱行业专家，把黑盒子打开才能解决行业问题。
云从在这种思路下，我们跟四大行，公安部，民航总局、证券证通等等都有联合实验室，我们人工智能技术结合上下游产业能力形成完整解决方案。我这里举了一个例子，仅仅在银行业里的各个业务线，我们有52种解决方案，涵盖了存在的各个环节，有智慧安全、智慧风控、智慧营销等等。
助推整体行业的产业升级，就要更进一步把这50多种解决方案抽象出来，形成公共部分，定义好一个行业平台。同时在下层我们提供基础能力，最后连接在各个应用场景里的应用，全面连接起来。云从在这个思路下，我们在60多个机场有平台，商业里几百个平台。最终在国家平台整体布局上，把它拓展到各个行业平台，再向外扩展到各个场景的实际解决方案应用，再汇聚到上下游，形成整个产业平台的大布局。
接下来就是最后一个最难的L5，就是如何帮助整个人工智能产业链实现这样的要求。这个要求的难度也非常大，难点主要在于所有人工智能企业，尤其中小企业面临三大难题：
1.技术难题。人工智能是从核心技术开始研究的，它研究的周期长、投入大。
2.产品难题。因为从核心技术做的产品，离最终市场距离很远，链条很长，技术要实用，实用了还要理解还要推销等等。
3.市场落地难。市场有准入的难题，有核心资源能不能获得的问题及能不能跟原有系统对接等等。
搞人工智能的一些科研人员，相对来说市场能力不是特别强，去一家一家的推客户不是它的专长。所以之前的一些平台希望帮助到所有人工智能的平台，一般走的是开放平台的思路。开放平台基本上只是为了解决刚才三大问题中的第一个问题，解决技术难题。首先没有帮大家解决第二个和第三个大问题，产品和市场的问题。即使在技术问题里，也没有完全解决。我们想一想，一个企业要形成解决问题的方案，刚才我在L3、L4报告过，要形成能解决行业痛点的方案，需要技术闭环。如果是单个技术，不能形成解决行业痛点的闭环，所以光是这个技术该没有完全帮人家解决好，且不用说还有产品和市场。
因此我们看到大量的开放平台没有培养出来很强大的上台，周边很强大的人工智能企业。因此云从想要布局的生态，就是要做到能够闭环，能够实战，能够全面助推，解决全方位问题。
首先云从自己有自己的思考，我们技术的宽度是能帮助它形成闭环的。
第二个从产品上来说，云从的思路是利用云从现在有的一定行业地位，也在承接国家平台的任务，我们在打通产业上下游。从芯片开始，到供应链、算法、集成，形成了一套生态体系，反向把能力提供给人工智能企业，帮助它能快速缩短产品的实现周期。
第三个是市场，云从把行业平台很好的连接起来了，实际上解决了很多企业难以准入的问题。
基于国家平台我们有很好的技术和产品，可以通过这个平台快速进入到这些重要的行业。这个行业里很多核心资源，比如说核心大数据，这些行业数据一定要在国家部委的监管下，既保证隐私权又保证安全使用，今天我们就要跟联通大数据、邮政签约，我们可以很好的把资源汇聚到国家平台。
有了技术产品市场助推，我们就有信心打通这个产业链，真正实现从硬到软，从产品到解决方案，从一个行业到多个行业，最终形成整个人工智能产业共融的生态。我们也希望在云从的努力下，在政府、中科院支持下，所有合作伙伴配合下面，能够为国家2030人工智能伟大计划出力，谢谢大家！
史德年：中国信息通信研究院副总工程师
演讲主题：《预见，城市大脑与人工智能》
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在中国智慧城市建设目标是立足于我国信息化与城镇化发展实际，全面提升全面治理能力与现代化水平，新型智慧城市是贯彻落实创新协调绿色开放共享五位一体的发展理念，以信息化为引领的城市发展新形态。
党的十九大报告首次提出了智慧社会，是对智慧城市发展的明确新要求。新型智慧城市是党中央国务院立足我国信息化和新型城镇化发展实际做出的重大决策，是推进智慧社会发展的重要抓手。
截止到2016年底，全国智慧城市相关试点600个，提出智慧城市规划的城市超过500个，所有副省级以上城市89%地级及以上城市均提出建设智慧城市，各地方政府企业均探索智慧城市建设，数据资产登记，公众广泛参与等形成了一批特色亮点应用，中国已成为全球智慧城市技术产业创新发展的重要力量。但是整体上看，当前各地智慧城市建设仍然存在着条块分割，缺乏协同等问题，多种城市病还是没有得到很好的解决。
在此背景下，城市大脑这一概念应运而生，以弹性计算与大数据处理平台为基础，利用人工智能技术不断挖掘城市数据的价值，进而做出最佳反馈和解决方案，最终实现城市自我运行目标。大家都知道，人工智能技术近几年取得了突飞猛进的发展，主要得益于三个方面的应用：
1.海量数据的积累，由于互联网，特别是移动互联网的出现，数据量不仅剧增，而且相互关联。在很多领域，计算机将获得比人类更高的智能，可以说我们正经历一场由大数据带来的技术革命。
2.计算能力的提升，芯片能力的提升加上并行计算架构的发展，使得数据处理更加快速，为深度学习打下了良好的基础。
3.人工智能算法快速发展，减少了传统算法总结特征的不完备性，大幅提升算法有效性，加强了机器从识别到认证、推理的过程。
城市大脑将成为整个城市人工智能中枢，对城市进行全局分析，让数据帮助城市思考、决策和运营，目前在杭州、苏州等城市，城市大脑开始建设并已成为新的基础设施。相比传统智慧城市中大水漫灌的基础设施投资，城市大脑的核心是创新应用人工智能，大数据技术帮助城市实现深层次，全方位的数据分析与判断，并自动形成最佳的全局性城市管理与运转方案，构建现代化城市管理协调能力。
杭州目前每日交通数据达到百亿，城市大脑能够通过人工智能算法迅速在复杂道路下精准感知车辆运行轨迹，时点拥堵，交通事故等信息，动态实现区域性、全局性路网优化，降低拥堵。杭州萧山城市大脑运营后，车辆平均通行速度提升了15%，节省出行时间3分钟。
伴随城市规模和城市化水平的不断提升，面对交通拥堵、环境污染等一系列城市病，建设城市大脑能够实现城市治理、公共服务、产业发展等众多方面的突破。首先它实现了城市治理模式的突破，城市大脑以城市数据为资源，真正实现了向数据要人力，向数据要服务，真正实现创新的人性化治理模式。其次它实现了公共服务模式的突破，城市大脑是政府服务民生的重要信息化基础，交通、安防、环保等城市公共服务将进入精准和高效服务时代，进一步杜绝公共资源浪费。第三它实现了城市产业发展突破，开放城市数据资源是推动传统产业转型升级、创新产业发展的重要动力。城市大脑的发展推动，拉动传统产业智能升级。
各位朋友，利用人工智能技术等新型技术，为社会创造价值，让城市学会思考，以上是我为大家分享的内容，谢谢大家。
张旭：中国科学院院士、上海分院副院长
演讲主题：《脑科学与人工智能》
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不得不讲起这个话题，脑科学为什么与人工智能有这么强的相关性。大家知道，整个人体包括我们的大脑、皮肤、所有关节，建成了一个我们所知道的感受外界视觉到大脑中间对于信息处理的整个过程，包括学习记忆、决策，反馈到我们的行为。从宏观上来看，大脑是生命科学中里最复杂的处理体系。反过来今天讲的人工智能，实际上是在外部世界，人为制造产生的信息处理机器，不谋而合。
神经元的种类、连接、建立、衰退等等，人脑中这么多神经元是怎么组合成复杂的神经网络，形成我们感知、认知的？我们怎么参照它的原则来进行我们需要的人工智能设计，以及包括对机器的理解，对人工智能体系的设计，小到芯片、集成电路，一直到所谓的人工脑，都是我们感兴趣的地方。
中国科学院作为一个国家队，长期以来在神经科学、计算科学、自动化控制、机器人领域形成了一支不可忽略的，具有国际水平的研究团队。我们2012年做了一个先导项目，脑功能联结图谱计划，包含生物学、解剖、组织学、分子生物学、基因等，也包括来自计算所、自动化所等做计算科学，自动控制领域的，材料学，都参加了这样的计划以及拓展。2014年的时候，我们在上海市人民政府的支持下，联合大学、医院和企业，发起了上海脑智工程的计划，重点在于在脑科学领域特别是人工智能方面，是否能实现转化。交叉性团队如何跟产业发展相结合，如何建立相应的新的技术平台，是以前没有的，人员团队的综合性，以及如何牵引社会投资进入这个行业，这是我们当时很大的尝试，在2014年。
我们希望通过基础研究又有脑智工程体系建设，能使我们为脑科学、脑智能融合，使两者相互促进。一个理论的进步，无论是计算科学还是神经科学，如果不能在实践中，有大量信息处理的过程中发挥作用，怎么能知道我们学习、记忆、储存、意识、认识，未来是能够促进我们社会发展的，使我们真正进入智能世界呢？这也是很大的挑战。
我本人就是研究这个的，刺激、温度、冷觉等等，使我们知道外部世界发生了什么变化，温度变化是不是超过了三度。我们不仅仅能感受到外部世界的变化，还能引起情绪上的变化，长期沉痛可能会造成一些疾病，这是神经系统方面理解的。
2011年，特别是2012年，我们认为神经元可以分成几部分，我们做了一系列的基础研究。比如说在一个小的神经元里就有十多种类型，它组成了一些神经环路，我们敲动一个就会使其他做出反应，这就是我们现在开始理解整个神经系统组成，无论是动物上还是大脑皮层上，整个细胞图谱都有，这是简易的大脑组成和重要的连接区域。
我们发明了很多光电呈现技术，能看到大脑中神经元在组织细胞水平如何投射到大脑，形成神经网络，进行相互之间功能的连接。为国家脑计划也做很多准备工作，不仅是医疗上的装备，还有核磁共振其他软件，PET/MRI的准备，为我们实现国家脑计划人脑图谱坚定了基础。
为什么要研究人脑，为什么要在医院里做？我们在保护整个脑的过程中，如何选择正确的手术途径进行实验，就要做很多研究。能够看到一个大脑的功能区具体在哪里，比如说已经发现的，有实验证据英文处理和汉语处理是在不同的脑区域里的，语言脑区受到损伤还会建立新的脑区域，这是损伤性变化。
我们为什么要做这么多的脑科学，生物学神经网络上做理解，它的构成和如何发挥工程的原理？实际上1949年的时候，当时神经科学也是非常早期的发展阶段，赫布型学习啊这是最早的实验证据和理论。从1949年到1952年，一直到现在，这么长时间证明了基本的科学原理和基本算法上，两者结合是非常重要的。
中国科学院计算所的陈天石实验室里，最早模型就是深度学习处理器模型，从而成立了公司，把这个产品能够走向商业化，这个过程中也得到了很多合作伙伴，像华为这样的公司的支持。最早人工智能芯片在移动终端上大规模的使用就是这个时候，华为980芯片依然用的是寒武纪芯片，是双核的，他们自己也发布了自己的硬件产品。
科大讯飞是做语音的，但是在上海国际化的城市和需求，是多语种翻译、对外交流方面需求非常多。我们在上海也有应用，就是做多语种翻译的软硬件。从基础研究理论到技术实现，以及到产品的实现，在人工智能领域里要比生物医药快得多，它最大的魅力就是我们对神经网络基本操作原理功能化，以及原理上的简易和应用起到了很大的作用。
前面讲的是算法、软件开始的，还有仿生，某种意义上是想做仿生，包括仿生人脸，工程模型、电路模型、生理模型、智能机器人、仿生双眼都有应用。云从对于世界的理解，早期对语言的理解，到现在更加综合性的人工大脑的发展方向，实际上对以后未来的应用都起到了很大的支撑作用。
2012年中国科学院做了这么多努力，以及所谓的中科系企业的成立，在人工智能领域里，特别是早期的核心技术研发和原理开发上，产生新的变革性技术，是很领军的团队。初创公司也是很有价值的，新型高新技术企业，在此基础上，在张江这一块加上基础研究，包括集成电路研发，信息技术产业结合等等，能够作为支撑，这也是作为国家脑计划中研究基地，特别是南方研究网络以及平台网络中的中心节点，我们也希望更多的企业界和用户提供更好的科学需求、技术需求，我们在未来国家发展中，无论是张江实验室还是上海市，还是研究中心，都做出应有的贡献，谢谢大家。
圆桌论坛嘉宾：
浪潮集团张晖
中国联通大数据有限公司曹建民
云从科技创始人周曦
中国科学院上海分院院长张旭
金山云CEO王育林
中信建投证券研究发展部武泽超
研讨主题：「云计算、大数据和人工智能未来发展方向及产业化发展探讨」
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武泽超：非常荣幸能在上午时段跟各位大佬有个交流机会，上午各位领导也在各个方面，基本上都是市场上最热的，云计算、大数据、人工智能等等都做了分享。我想问各位大佬一个问题，现在互联网行业、科技行业创新已经进入到了符合创新的时代，不是单一技术，很多技术之间的融合和合作越来越多。不知道各位大佬怎么看接下来技术之间的相互助力，因为各位都是在某个垂直领域非常资深的专家，有没有可能给我们分享一下未来技术之间的交互所带来的火花，或者怎么能相互助力，能不能给我们讲讲相关案例，比如说大数据怎么跟云计算相融合等等，这是我想问的第一个问题。依次请各位领导给我们做一些分享，首先有请张晖总裁。
张晖：我是浪潮集团的，浪潮本身是做服务器的，做云计算的。这几年因为云计算越来越成为一个基础设施，前一段时间我们开了一个大会，做了一番调研。发现10年前全球排名前十的市值最高的十家公司，和今年市值最高的十家公司，发生了天翻地覆的变化。十年前有做金融的、石油的、能源的，今年我们做了一下统计，排名前十的有八家，正好是拥有服务器数量最多的八家公司，计算力基本上等同于生产力。所以说从今天来看，从浪潮的角度来看，要把计算做得非常好，上面把平台做好，会出现很多想象不到的事情。
AI我认为是题中应有之义，我个人这几年和合作伙伴一起做了很多尝试，我相信的是我家的洗衣机今后一定会自己知道它的洗衣液没了，自己会到京东、淘宝比价，物流给我送到家里。我坚信家里的洗衣机从一个自动化的洗衣机变成智能化的洗衣机，全球20亿的人现在有智能终端，淘宝有6.5亿这么高的市值，将来所有的设备都会变成少一些七情六欲的智能化用户，这是最大的变化。
武泽超：我理解更多的是AI会助力云计算，同样云计算也会成为AI时代的基础设施，是非常重要的底层能力，感谢。有请联通的曹总，大数据联通也践行了很久。
曹建民：大数据和人工智能之间密不可分，谁也离不开谁，否则就是无米之炊了。人工智能和大数据之间的合作，在联通大数据和中科云丛之间就有很好的体现，比如说我们一起在上海给金融业、银行客户进行风控管理，给客户的信用评价，包括人脸识别确认客户身份，包括客户信用等级评价等等，这些结合起来可以帮助银行降低风险，在应用上有很好的结合。
武泽超：实际上已经从技术走向了产业化的过程，今天是技术论坛，可能大家最关注的点就是怎么转化，接下来也请周曦总给我们分享一下云从，践行了技术加产业化的过程，您怎么看待这几大技术的融合呢？
周曦：刚才张总、曹总讲得都特别好，我想说洗衣机的问题。智能化洗衣机非常好，它可能还会跟你聊天，还有七情六欲，会问你昨天衣服洗得好不好，说不好，为什么不好？领子给洗软了等等。最终我们讲人机交互，不仅是我们自己可以有一个决定，关键是让我的用户满意。如果说到银行，未来银行是什么样的？原来很多银行叫智慧银行，实际上只是自助集聚。大家已经习惯了，到一个机器上有好几条可以选的，选某一条进去，再选一条，这是定死的流程。想一想，如果我们是跟人交互不是这么交互的，是交流式的，未来就会进化到这一步。不管你在银行内还是银行外，都是可以自然理解你，给你最好的服务，问你是不是要取钱，取钱干吗呢，我再为你做什么服务，是非常温馨的，所以AI是要颠覆服务业的。
那AI和大数据、云计算是什么关系呢？确实是巧妇难为无米之炊，连锅都没有的话米就不知道往哪放了。大数据实际上是原材料，AI确实是个厨子，整个资源炒了它。但是AI还缺一块，就是最终的用户。你炒这个东西好吃不好吃，好不好不是我们说了算，不是我们搞大数据说了算，不是搞云平台和AI，是客户说了算。所以他们要做的东西是什么？就是产品解决方案，就是要什么样的解决方案，我们就要有能力提供足够好的锅、足够好的原材料、足够好的厨艺，这就是帮行业客户解决问题。
武泽超：按照周总的说法，人工智能成为下一代大厨，把美味的菜端上桌给客户，这是产业化必经之路。接下来请张旭院长分享一下，从您的角度来看，这几个热门技术未来会有什么样的发展路径？他们之间的合作点会在哪里？
张旭：大家讲了很多终端应用，包括信息的来源、互动、产生，未来发展中可能就是中枢，无论是人工的还是搞研究的，都是中枢处理过程。比如说算力是简单的算力吗？还是智能算力，能不能有自我反馈能力或者联想能力、决策能力，脸虽然被刷了，但是我决策不给钱，包括互联网终端处理能力，是完全不同的，最终所有人都会获利，也是我们研发中最重要的环节。
武泽超：所以人工智能最多的是接下来大智能时代的大脑，怎么把肌肉秀出来，跑起来，人工智能在这里面可以起到核心决策的作用。最后请金山云的王总，不知道您怎么看跟各位垂直领域领军企业的合作。
王育林：今天几位嘉宾里除了张院长，另外三位都比较熟了，我们在业务上的合作挺多的，企业的管理，云计算、大数据、人工智能从技术上来说，云计算提供最基本的算力，无论是普通算力还是场景算力，提供基础的存储能力，高速的网络，我们跟浪潮、联通又是紧密的合作伙伴。从业务上来说，现在已经形成了一个闭环，就是云计算的普及使得产业中的信息化得以打通，数据得以打通，产生更多的数据，在这个基础上我们有了做人工智能训练对象，做场景应用的东西。无论是技术上还是业务上，我们都是这样的场景。
人工智能的能力产生出来之后，变成场景能力的时候，我们努力把它又变成云的能力。通过云的方式输出回给各个场景，这样闭环就形成了。在这个过程中，大脑的研究是我最陌生的，我还截了一张图给同事，觉得自己跟文盲一样。实际上人工智能就是研究人的大脑，计算模型也是跟人脑做比较的。反过来会推动数据的应用、云的场景更大的提升。
所以宏观上谈到云计算的竞争，其实竞争的根本结果是看市场有多大，目前的情况来看，按照全球或者中国云计算大数据，尤其人工智能发展速度来看，在我们从事的云上来说，发展应该是非常迅猛的，而事实上中国的云计算也是发展最快的市场。在这么大的场景下，我们今天还只做了一点点，所以这种竞争与其说是企业之间的竞争，更多的是要看哪个企业能真正把握住格局的发展，跟得上技术的潮流，做出满足用户和行业发展的应用出来，所以这种竞争看上去很激烈，但是不管怎么竞争对整个行业发展都是有好处的，都是一起做大的机会。
武泽超：感谢，我感觉王总把我第二个要问的问题直接回答了。刚刚我们谈了谈技术的融合，几大热门技术之间怎么有个复合创新的过程。我们观察企业的过程就发现一个问题，技术点融合越来越多之后，怎么建立企业边界？企业过去可能是做硬件的，现在往服务做，过去做软件的现在往云上做，做硬件的现在可能也要做云，比如说浪潮已经从硬件往云服务商走了。从您的角度来看，未来企业的边界在哪里？或者从金山的角度来看，我们会做什么不会做什么？
王育林：企业的边界是很模糊的，因为本身是新兴起的行业，所以很多东西还不够完善。一方面从业者来讲，比如说浪潮之前做服务器，联通做基础网络，那个边界是很清楚的。但是云行业兴起之后，在这个新行业里我能做什么。我们也提供大数据平台，也提供人工智能的基础服务，有些业务都是重叠的。我自己认为在企业发展的阶段，其实这是一种很好的事情。因为如果不同的环节中有断痕的话，大家没有办法形成一个完整的解决方案。彼此有重叠的情况是说，大家做业务的时候我们更着急把业务做好，所以我们会多做出一部分，这就使得我们彼此之间打造这个环境的时候没有断档，可以为客户提供服务。彼此之间谁多做了哪些，谁少做了哪些，随着市场的做大，我们自己会逐渐的磨合和清楚。
另外从现在整个产业中来看，自身也在变化。比如说洗衣机这些东西，智能硬件我们也做了很多，有了云之后，在产业的生态之间已经打通了。不仅是洗衣机，包括电视、吸尘器、仿真机器人，他们不是一家生产的，那怎么能把这些设备之间彼此的数据，家庭用户的ID连接起来，这也不是某一家企业能做成的，所以我们本身也需要一起协同把这个东西完成。所以我们做技术的公司，做平台的公司，才能支撑上游各个企业传统实体经济转型，提供更多增值服务，现在大家都在探索，所以彼此之间的界限有一点含糊其实是件好事。
武泽超：对于长期市场培育和成熟会有推进作用。
王育林：对，服务是能提供的，因为一旦中断服务就大不起来了，我们看到的是重叠，但是现在最大的问题不是重叠，是有太多的断层我们没搭起来，如果断层搭起来了，行业发展速度比现在还要快得多。
武泽超：感谢，不知道张总怎么看待这个问题，因为浪潮也是非常成功的，最早做服务器到现在的云领域、大数据，已经有飞快的发布在迈进了，包括华为，不知道您怎么看待这样产业界限的问题。
张晖：浪潮这几年也很纠结，一个企业要想做大做强，尊重我干过的所有事情，更尊重没干过的所有事情。浪潮有几件事是一定会干的，不管是做云、互联网企业，都希望自己能够有可定制硬件的能力，比如说谷歌都会自己做的服务器。我们之所以能走到现在，希望未来做世界第一，我们希望软件可以定义，能为客户提供更好的服务，这是浪潮一定会做的一件事情。另外就是云的平台，是三高产业：1.高投资，把网络连通起来。2.高技术，大量的计算存储，网络能力都是由服务器 软件重构的，这些架构是买不到产品和技术的，只有自己来，要把最底层的东西做好。3.建生态，在云的平台上一定要有各种各样的服务，包括AI服务，才能使我们开发者创新的能力得到增强，创新的速度可以加快，创新的成本可以下降，剩下的浪潮可能在政府领域会帮着政府授权经营，进行脱敏、隐私问题的解决。我们希望给越来越多的开发者提供一个创新的平台，让更多的创新可以快速激发起来，这样给最终用户、使用者带来好处，不管是企业客户还是普通老百姓。浪潮现在越来越大，速度非常快，我认为应该干一些比较沉、比较重、比较笨的事，其他的上合作伙伴做。
武泽超：浪潮会做好土壤，培育出来上面的大树。我们看到大数据无处不在，包括人工智能也一样。当然运营商过去是什么都做的，我不知道未来人工智能带来什么样图谱的变化，包括物联网等等全新的领域，下一个十年运营商会怎么定义自己产业的边界呢？
曹建民：因为我是在联通大数据公司，作为运营商发展战略我不好说太多，因为我原来也是在集团公司战略部门工作，可以简单谈点想法。我想运营商还是以网络连接为基础，提供服务，服务两个群体，一个是2C端的，这个大家日常接触得比较多，不用多讲。还有就是2B、2G端的，目前有几个方向，像大数据、物联网、云计算，这些应该说从运营商自身基因角度来讲，提供这些是比较顺理成章，比较自然能力的释放。
未来的发展方向，运营商也在坚持2C服务的基础上，进一步扩大2C领域的拓展，这是一个方向。对于联通大数据公司来说，我们就是专注于做数据的运营和服务，希望成为创新应用的引导者，产业方面的建设者，跟产业链合作，一起为国家大数据战略落地实施做出贡献，基本是这样一个考虑。
武泽超：感谢曹总，周总给我们分享一下，因为云从在这里是串联者，一个纽带，各位已经成为云从的合作伙伴。在您的角度，我们产业链也很长，从底层技术到应用，然后到终端，每个环节都有产品，您怎么看未来云从在产业里的定位呢？
周曦：一个企业选择自己定位的时候，要考虑两个大的方面。第一个重要的方面就是我们自己选择这个定位能不能帮助最终用户解决问题，就是我说的痛点。哪个关键环节影响了问题的解决，我们就要着手去做了。我们可以先看一下人工智能和原来的互联网的差别，我举一个例子。比如说现在大家解决出行困难，打不着车的问题，互联网公司解决这个问题的思路是什么呢？他觉得社会有闲置的车辆资源，同时大家有打车的诉求，因此我们应该建立平台，把资源嗯和起来。通过整合资源是干什么呢？就是信息的连通，把整个信息串联起来之后解决问题，互联网思维就是这么想，因为它的优势是搞互联互通，把信息连起来。
人工智能公司看到这个问题就想说，这可能是汽车的资源不够，可能是开车的司机人数不够，或者道路的要求各个方面的原因，所以我们应该搞无人驾驶，我们应该把整个出行的业态完全颠覆掉，做完全不一样的产品。这两个不同的思路导致一个什么样的局面呢？就是互联网公司特别快，解决问题的思路很轻，特别容易立刻出效果，人工智能公司一搞就特别重，比如说万物互联。人工智能公司会想怎么把衣领弄硬，哪些地方要特别加一点洗衣粉，人工智能公司要改变这个产品本身，加上交互，还要研究一下张总的微表情，你说这个产品不做三五年是做不好的，所以可能会让大家失望一点，不会像互联网这样的公司短时间内爆发出一个大平台，要十年磨一剑。
任何痛点里都需要很多前赴后继的人工智能解决，云从是做人机交互的和后面全链解决的，云从应该专注把人机交互能力做好，让用户的诉求和产品的解决能非常好的关联起来，所以我们做这件事情。第二个就是我们产业链不全，不是太重，因为不管银行、公安任何客户场景需求是没有人帮他把产品解决方案打通的，这个地方既然缺，云从就要往前走一步，做解决方案，在一个一个场景里解决问题。但是反过来说，我们要解决这些问题的时候，不光是个软件问题。像我们讲交互体验要好，所以前端里面的标准模组可能是芯片，这个云从也做。
总结起来说，云从就会基于自己人工智能技术感知认知决策的核心技术，在云平台这一块我们会一路向上做解决方案。我们不会做一个洗衣机，也不会做一个云平台，自己也不会做一个大数据公司，我们只做我们擅长的事，并且这些事情确实能解决用户痛点。
武泽超：非常清楚，做最擅长的，同时最能解决用户痛点的。当然我也很认同刚才周总讲的互联网公司和人工智能公司的关系，本质上是生产关系的优化，一个是生产力的再次发明，理论上生产力再次创造一定会经历更漫长的周期，但是对整个时代的贡献也会更大。
最后请张旭院长跟我们分享一下您怎么看待现在产业边界的问题，当然也还想问一下张旭院长，您是AI领域的领军者，现在我们看到这个领域也有非常多的创业公司，不知道未来从您的观察来看，作为一个AI时代的引领者要有什么样的素质，才有可能在下一代AI时代来临成为行业领军者。
张旭：整个智能社会、智能产业我们还处在早期阶段，某种意义上来讲，周老师这样年轻的科学家兼企业家，他们是非常复合型的人才，在中国已经开始出现这样的年轻人才，代表着一个大时代的开启。我们以前从来没有这么做企业过，而且中小企业，特别是轻创企业中间产生的速度和能量，跟我们刚才提到的边界融合，有空子可钻的最容易出新的东西。新的东西不用太多，大家现在都认为覆盖面不够，底层技术也缺少，所以对大家来说是个巨大的机会。这么多雨后春笋有成功者也有失败者，不断的创新，生长的速度和消亡速度可能也都是个平衡。在这个情况下，科技本身的力度，在早期知识产权上的独特性，能力在不在，未来企业发展能不能成大事，能不能跟大家互补融合都起着很大的作用。
你说什么样的人才在未来是最需要的，我觉得可能是教育会起到很大的作用。我一直在跟我们团队的人开玩笑，好像中科大好厉害，年轻才俊很多，在新一轮智能社会发展前沿是翩翩起舞者，跟本身的教育是非常有关系的。无论是本科教育、基础教育还是进到实验室里整个团队的养成，和周边环境对他们的影响，这就是真正的人才战略，缺的太多了，如果跟美国比的。
如果我们在这个层面培育的是成功的，能够把人才生态做得更好的话，我估计你讲的这个问题，谁来引领未来就可以看出来了。这堂课我们来补，人才教育还是方方面面，我们要剖析这只麻雀，为什么一个大学会是这样的生态，一搞一大堆，我觉得这是非常好做引领人才、科技研究发展重要的问题去解析。
武泽超：一个领域要想有大的发展，人才是百年大计，是要逐步培育和输出的。今天也机会难得，最后还要追问几个问题。一是问问张院长，接着您刚才说的，AI已来，但是AI要走的路还很长。今天我们看到AI的创业者非常多，在接下来的时段里，不知道您对他们有没有什么忠告和建议。
张旭：已经成熟的公司加油、赋能，大家都谈很多了。对于新创的企业，有几点还是很重要的。
第一个是你要找到真正的发现者，这不是科学法，因为前面讲了各种机会、能力、环境等等，如何找到最早发现他们的投资者，用什么东西来投资，什么的形式，这是做科研出身的人最希望搞清楚的事情。一开始不是他没有能力，而是因为商业模式不对就死掉了，而且没人知道他以前就死掉了，这种情况很多的。所以作为我们社会发展很重要的一员，就是发现者的培育，用卡去发现。
第二个商业者之间要互相认同它的专业互补性和合作能力，你可以做自己独特的公司，独特的技术，但是生态环境要不断的培育，在这个层面上科学的成分，技术早期投入的激情还不能丢掉，不然就不会形成竞争者。本来就没有生态，在这种情况下你凋谢了，这是很糟糕的一件事情。而且作为我们国家来讲，很多企业以国家生态为基础，老百姓能不能接受等等都是问题。为什么说它还有比较长的路，实际上从创业者和现有企业，社会结构和国民素质来说，方方面面都是很重要的。
这个生态环境刚刚开始，也许有争议，这也很正常，但是这个生态环境是靠大家来培育的，竞争是很有必要的，但是不能是恶性竞争。生态环境是要靠大家的，包括创业者本身，你要认识你的能力是十分有限的，大家互相支撑，在新的技术面前，建立新的生态环境是需要时间的，没有大家不能克服的障碍，因为你不懂所有的事情。
武泽超：要有资本活下去，又要保持创业者十年不变的激情走下去。最后也请金山云的王总，刚刚上来我们也谈了很多企业和技术的边界和交互问题，云计算更多是赋能企业的角色，金山和云从之间也有这样的战略合作，针对未来业务上的合作再跟我们分享几句吧。
王育林：云计算和人工智能的公司其实是天然的合作伙伴，这一点上我们来谈合作是非常清楚的。比如我们和浪潮之间有一些模糊，但是我们跟人工智能公司之间不存在这个问题，因为两边说互补都不足以了，是一起要携手做事情的合作伙伴。对于云计算来说，我们做到现在这个地步，更大的是来自整个行业和国民经济的需求，人工智能无疑是最大的带动者，我们也希望人工智能越做越好。
人工智能本身也需要底层的计算力，分布式存储资源、网络等等，这些本身又是我们的产品，云计算公司本身是我们的客户。
人工智能也是驱动者、带动者，他们需要哪些东西，包括我们没有的技术，我们很清楚。比如说人工智能需要的芯片和我们现在用到的传统算力芯片是不是有区别，它需要什么样的集群。大家提供产品服务的时候，是不是除了云之外还需要边缘计算的能力，云和终端的打通能力。从技术和能力上来说，我们是互相需要的。
另外从业务上来说也是要一起合作，因为我们也有很多云的客户，现在也需要能力升级，包括人机互动领域等等。我们加在一起，可能才会为客户解决某一个大的场景问题。另外包括在商务上，研发上，这种合作是比较全面的。所以在整个产业中，希望大家能把心态放好，因为这是场景、持久的事情，不要看太多短期的东西，也不要有一些恶性的竞争行为，如果这个能保持好的话，基本上大家就是一起携手把市场做大，这个对大家都是有好处的。
武泽超：非常清楚，感谢王总，张晖总也给我们总结一下吧，同样的问题。浪潮这样一家企业和云从的合作点，强强联合我们可以看到，另外刚才也提到了边缘计算一些很热的词，不知道您怎么看待它跟人工智能平台之间的关系，因为新的技术在不断演进，到底是一种互补、替代还是延续？
张晖：先回答你后面的问题，我认为真正在云上的AI，更多的是训练，它应该是个学校，学生出来都在边缘，车才是真正的智能终端，最后都是边缘，在端上，这是学校训练出来的学校，这是将来真正的AI发力的点。浪潮和云从的关系我觉得现在也很清楚了，浪潮的目标就是把云从的周总给服务好，服务舒坦，我们的服务器他在用，软件定义需要什么样的模块，什么样能力的，高IO的还是什么的，我们服务好。另外希望云从的AI能力也在浪潮上进行服务，服务开发者。不管怎么样让周总选择我们，我们要把我们的事情做好。
武泽超：其实是相互做大、相互成就的过程，曹总也给我们分享一下联通大数据和人工智能之间，跟云从之间的合作，包括应用的落地上可能会有一些什么样的场景。
曹建民：我们跟云从之间已经有了一些约定，刚才战略协议也签了，我们的合作未来无论是业务层面还是资本层面，都是有机会的。业务层面我们可以联合，把我们数据的资源、技术、应用开发的能力和云从人工智能的能力结合起来，一起为客户提供解决方案，我想可以更有效的满足客户的需求。在具体的场景里，我们可以联合开发一些产品，包括联合做一些市场推广活动。因为人工智能目前我们服务的还是2B的用户，运营商2B营销渠道体系上是有天然优势的，我们愿意分享给云从一起为B端客户提供更有效的，更有针对性的，包括结合大数据和人工智能这些优势在内的，更有效的解决方案。
武泽超：感谢曹总，最后请周总做重磅总结，我们今天聊了很多，各位大佬的智慧也谈出了很多火花。您本身也是有很成功的职业转型，现在云从也建立了人工智能平台，我理解未来是要建立一个人工智能的生态，我不知道这样一段一段的目标您是怎么给自己和给云从定位的？未来我们会给一个什么样的路径去实现这样的目标呢？
周曦：前面演讲的时候我也说到了，云从是人工智能技术企业，要完成人工智能国家平台，靠我们自己是远远不够的。因为单点人工智能技术根本不足以把产业升级任务做起来，L1—L4云从做了很多努力和尝试，有很多成果，但是真正要完成国家给的任务，做到L5，实现智能生态的话，完全要靠我们的合作伙伴，要靠在座的各位大佬，也有今天很多没有到场的，做硬件、软件、云平台、大数据、AI的很多同仁，张院长带领的脑科学核心技术的全面提升，才有可能把我们真正人工智能产业做大做强。
云从在这中间就像您说的，我们希望我们承接国家平台，成为一个纽带，把我们能做的，自己的一些思考，不管是科学家转型到企业，我们想帮助一些中小AI企业快速走过技术、市场、产品、落地的困难，同时我们也希望我们成为大数据、云平台硬件到最终用户的纽带，通过AI的技术去理解客户的需求，把这些需求带回来之后，变成我们到底需要什么样的数据，云平台需要提供什么样的新的技术架构、新的特点，我们的硬件，未来智能洗衣机、智能ATM机到底是什么硬件形式？最终决定权不在于我们在座的任何一位，在于最终用户他们想要什么，我们通过智能分析回馈到最基础的各个单元，大家一起共同建设这个生态。
总编：张黎 | 副总编：杜术林
主编：张科 | 编辑：操梅
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