為了更好地探索和了解人工智能發展現狀問題，來自江蘇電視臺，證券之星，創業邦和OFweek維科網的編輯利用“OFweek2019人工智能企業家晚宴”前短暫的時間，對徐雷和張建偉兩位院士進行群訪。

歐洲科學院院士徐雷（左）和德國漢堡科學院院士張建偉（右）

在采訪過程中，兩位院士謙和的態度、犀利的觀點，得到媒體朋友的一致好評！基于此，OFweek維科網編輯對本次群訪做出不改變原意的整理，群訪內容如下：

媒體：就目前而言，人工智能在落地應用中存在哪些主要的問題，以及哪些需要提升的方向？

張建偉：人工智能落地對于人工智能持續健康的發展來說是一個非常重要的話題，而這一過程中，困難主要集中在以下三個方面。

一、人才需求方面，由于人工智能并不是一個單方面的應用，其涉及多個行業與領域，對于人才的需求也很高，其不僅僅需要了解行業，還必須懂應用等，單純做理論或算法的人才，并不能非常完美的落地應用。就全球而言，對這類人才的需求量較大；

二、人工智能算法真正落地并應用的，只是人工智能中的一部分，很多人工智能并未實現真正落地。目前部分企業是拿現成的深度學習跑算法，而收集并整理、歸納數據、解決真正的難題，這些問題是非常難，并且很復雜；

三、如果要形成一套可靠的系統，其對軟／硬件的要求非常高，尤其是對系統整合方面，而這并不是在算法里跑一段時間就能解決。

徐雷：我建議其他地方可以學習一下上海市政府的舉措。

上海市政府在今年四月份建立首批“人工智能試點應用場景”，該試點由上海市經信委組織，通過甲方提出需求，乙方通過報名、選拔和評比，從而服務于甲方。首批12個場景以及評選完畢，并要求在一年后看到成效。

我個人認為這是一個很好的舉措，這是人工智能應用從頂向下的指導和設計，可以鼓勵很多單位及企業參與其中。通過這一方式，企業、園區、銀行、學校等甲方提出具體的需求，專家通過評審后，即可開始進行招商或投標。乙方（人工智能企業）在投標過程中，甲方可以充分了解乙方的能力，從而評選出第一批企業。而第二批“人工智能試點應用場景”現在正在評選中，經信委會進行協助和支持，已得出具體的乙方名單，將要最終評選。

這種“從上而下”的思路能有效加快人工智能落地應用，這一思路及模式在全球而言，是一種創新，我個人認為值得全國學習。

媒體：就現階段而言，人工智能技術和應用的投入和產出比是否存在不對等的一個問題呢？

徐雷：現在人工智能投入極高，而產出尚不了解。就目前而言，第一輪由資本驅動的人工智能熱潮已經過去。最新數據顯示，目前人工智能已經進入到盤整階段，而這種盤整，是人工智能轉向具體落地應用的過程。

這一過程，一定是需求主導產業。當需求方把問題羅列出來，人工智能企業根據自己的特點及能力參與其中的建設。

張建偉：深度學習能做什么？換臉、唱歌、刷臉，這些技術都已經實現，但這些技術的用途有多大？只有在需求方應用后，才是真正創造價值。人工智能本身并沒有價值，只有在解決問題的過程中，才能創造價值。

徐雷：目前人工智能的發展已經進入了瓶頸期，在這一市場中，如果能把甲方的需求總結并提出，這對于人工智能的發展和落地將是一個指導性的作用。上海市政府所做的“人工智能試點應用場景”，可以有效的把中國人工智能的優勢突顯出來。

媒體：人工智能和金融應該如何去結合？

張建偉：人工智能在發展的過程中，能為哪個行業減少工作量？金融是最為主要的領域。在金融發展的過程中，物理網點逐漸減少，更多的是在網上處理，從交易的自動化，到財富管理等內容，人工智能和很多算法都在不斷的被使用。由于其處理及運輸速度極快，在未來一段時間，可能會出現相關的人工智能財富顧問或實現財富管理等功能。

徐雷：從人工智能發展的每一次浪潮中，首先結合的一定是金融，可以說，金融與人工智能的發展緊密相連。而在人工智能的第三次浪潮中，金融為何相對落后？目前國內金融產業的發展，主要都是在“人臉識別”技術衍生出來的各種應用，并不是金融領域的特有問題。也有不少人工智能在“風控”方面的應用，可以算“半拉子”金融領域中的特有應用。

在美國華爾街，早已聚集了這一領域的人才，例如之前微軟首席人工智能科學家鄧力離職加盟Citadel。華爾街很重視人工智能應用在金融領域，但并未公開透露太多信息。

國內相關人才奇缺，大部分研發人員聚焦在“人臉識別”這一領域，對經濟和金融了解極少。這方面人才的缺失，也是全球人工智能發展面臨的重要問題。