6月12日，由北京师范大学新闻传播学院、微软、封面新闻主办，人工智能与未来媒体实验室承办的第八期“人工智能与未来媒体大讲堂”在京顺利举行。此次活动也是“360名校行”系列活动的一部分，360副总裁、人工智能研究院院长颜水成受邀开讲，他从学术界和工业界的不同视角对机器学习、AI技术的发展现状与实际应用进行了介绍，并与现场嘉宾一同对人工智能产业的发展前景进行了设想，现场气氛一度非常火爆。
图1：颜水成带来题为《人工智能杂谈》的分享
颜水成教授是国家千人计划特聘专家，IEEE Fellow，IARR Fellow及ACM杰出科学家。他的主要研究领域是计算机视觉、机器学习与多媒体分析，发表了500+篇高质量学术论文，2014、2015、 2016 三次入选全球高引用学者 ( TR Highly-cited researchers )。
自从出任360人工智能研究院院长以来，在颜水成的带领下，人工智能技术在360公司旗下360搜索、360儿童手表、360智能摄像头、360机器人、360行车记录仪等产品中得到了落地应用。目前，360人工智能有三大方向：泛安全智能，短视频智能，大数据智能，正在全面助推360的安全保护业务从网络空间向物理世界全面延伸。
近年来人工智能虽有进展 但现实仍十分骨感
在本次演讲中，颜水成首先从理想与现实的角度出发，分享了个人从学生到老师、从学术界到工业界的历程中看待人工智能的不同视角。他认为，目前每年与AI相关的研究与论文大量涌现，从学术的角度来看，可能模型的创新性、研究成果的稀缺性以及对精度极限的追求更为重要;而从工业的角度来看，如何将技术与现实场景结合、将不完美的算法转化为完美的用户体验则至关重要。
通过近年来发生的无人车驾驶事故、聊天机器人语境识别漏洞等案例，颜院长分析了AI技术能够处理的问题以及存在的现实问题。对于工业界来说，人工智能除了体现算法、算力和数据的三要素外，实际的应用场景正越来越受到重视，因为能落地的AI才有价值。
颜水成概括称：“人工智能技术近年来也的确取得了一些令人激动的进展。但是尽管表面上看起来风头正盛，现实其实还非常的骨感。”
图2：活动现场氛围火爆
深度学习可实现视频智能推荐与分发
在随后的介绍中，颜院长回顾了360团队八年来参与PASCALVOC和ImageNet竞赛并两次获得世界冠亚军的经历，并以此为背景介绍了从AlexNet，Network in Network, GoogleNet, Cyncle-GAN到STAR-GAN的深度学习模型发展历程。
在应用层面，他认为从图像识别、分类、转化到内容生成，机器深度学习精度提升已在实际应用中得以体现。我国目前的人脸识别技术在全球已达到先进水平，而这一进步得益于前沿技术与刚性需求及运用场景的结合。
随着5G时代的到来，网上的实时视频将会越来越多，深度学习将有助于转化、理解和判别此类内容，以便实现未来更加优化的网络实时视频智能推荐与分发。
此外，基于大数据的智能语音交互、金融风控管理等领域未来也具有很大的发展空间。
AI赋能360 力推”安全+安心“的解决方案
颜水成院长还从企业自身的角度，对360如何借力AI赋能安全的理念和业务场景进行了详细的介绍。
作为一家以安全为使命的公司，在“大安全”时代，360对用户提供的业务场景不仅涉及到网络安全(security)，还对应到物理世界的安全(safety)范畴。
鉴于此，360未来的人工智能布局将体现在泛安全智能、短视频智能和大数据智能三个方向。由于涉及到安全与智能的交叉，为此，360公司提出一个“智能体”的概念，智能体泛指与AI相关的代码、训练平台、服务系统、智能设备等。
一方面，智能体可以提高综合安全的能力，既包括网络空间的攻防能力，也包括物理世界人身安全的防护能力。另一方面，安全的能力可以帮助检测智能体存在的安全隐患，比如AI传感器/数据安全，AI软件安全，智能硬件安全等，以便为用户提供“安全+安心”的解决方案。
在谈到对未来产业的思考时，颜院长认为AI技术和任何软件、硬件或是应用一样都存在漏洞，因此人工智能的实际应用可能在很长一段时间内可能都还会存在不足。但是如何将前沿技术与具有刚性需求的应用场景进行更加优化的结合将是产业前进的不断追求。
在可预见的时间内，VR/AR眼镜极有可能会成为替代手机的新平台，成就更多的应用场景。通过AI+区块链的融合进行数据交易和共享也是很有发展前景的商业模式。
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