9月20日，由深圳市经济贸易和信息化委员会、深圳市福田区科技创新局指导、深圳市互联网学会、中国计算机学会青年计算机科技论坛深圳分论坛牵头主办、深圳市福田区供应链科技金融协会主办的“2018人工智能前沿技术可持续发展高峰论坛”在深圳开会。亿欧参予本次活动报导。在主题为“人工智能发展的趋势及困境”的圆桌论坛中，深圳福田区供应链科技金融协会继续执行会长刘向阳、中国计算机学会青年计算机科技论坛深圳分论坛副主席卢昱明、中国联通深圳分公司总经理顾笑春、直线高科技控股集团董事长樊小宁、碳云智能副总裁刘亚猛、南方科技大学研究副教授汪漪共计六位嘉宾就人工智能领域面对的机遇和挑战、人工智能发展趋势等热点话题公开发表了自己的观点。本次圆桌论坛由中国计算机学会青年计算机科技论坛深圳分论坛委员刘秀峰兼任主持人。
亿欧对本次圆桌内容做到了不改为本意的精华萃取、以飨读者。刘亚猛：利用数据协助人们管理自己的身体健康碳云智能只不过是一家基于基因科技面向大身体健康领域的企业。
我们期望用数字化的方式去记录个体的生命状态，使用人工智能技术，对人群的生命大数据展开分析。通过持续仿真生命本身的特质和规律，借此收集有关身体健康，疾病和凋亡的预警信号，协助每个人去管理自己的身体健康，构成自己身体健康的生活习惯。
这是其中一个层面。另一个层面，我们正在考虑到通过可穿着设备来收集人体数据。我们目前正在研发的一款手机壳，这是一个感官设备。
通过手机壳上的感知器，我们可以搜集到人体的心率数据，从而辨识出有人体的压力情况等。顾笑春：问题出有在哪，就去找哪个方向的责任方针对于无人车导致的交通事故由谁担责的问题，我实在这有可能是网络错误的问题、或者是车的问题，问题出有在哪里，就去找那个方向的责任方。
所有自动驾驶过程中牵涉到到的计算出来，还包括图像的计算出来，都必须在后台展开，这就牵涉到到网络传输的问题。5G将要来了，网络的响应时间比4G慢很多。这一点认同对自动驾驶技术有一定的提高起到。可以这么说道，在自动驾驶领域，人工智能与通讯是相辅相成的关系。
刘向阳：基金也在去找好的人工智能项目目前深圳市、福田区在企业科技创新等方面早已给与研发、人才、住房等大力支持政策，我们协会也在供应链、科技、金融、人工智能等领域向福田区、深圳市明确提出了多项行业扶植政策建议，同时我们还在思维如何利用产业基金来助力人工智能产业发展。我想要从行业基金的角度来给大家做到个共享，大多数企业跟上时都面对着前期投放过大、资金短缺问题，有些创始人甚至通过变卖自己的房子去保持企业的运转。但是如果有产业基金通过股权投资等方式协助初创企业解决问题资金问题，就能在关键时期协助企业度过难关。
人工智能是一个新的高科技领域，想获得好的发展更加必须大量资金的前期投放。通过对政策、经济、市场的分析，以及对基金行业的调研，目前很多产业基金和上市公司等也将人工智能作为重点投资行业之一，很多基金和上市公司在找寻好的人工智能项目。卢昱明：研究方向的集中更加不利于多样化人工智能前沿技术的产生和创意国内的人工智能企业和资本投资目前经常出现了扎堆的情况，不会过多注目某些领域，如自动驾驶、图像识别等。
不管是投资者也好，还是企业也好，人工智能应当是分层次的体系。我感觉国内的人工智能就这么几个亮点，除了这几个亮点，样子国内企业就没什么可做的了。说前沿技术的可持续的发展，我们的国家相当大，杰出的人才也很多，如果全都集中于去做到一个项目或者领域，那么人工智能方面的创意不致是一个很片面的情况。
相对而言，国外的研究，不会有很多人去做到较小众的东西。那么国内的企业否可以考虑到做到一些创意的领域？我指出，研究方向的集中只不过更加不利于多样化人工智能前沿技术的产生和创意。
樊小宁：多达90%的人工智能企业仍正处于亏损状态我指出产品研发最重要的是能跟终端的业务可以融合一起。如何构建商业落地，是每一家人工智能企业都必须思维且要去解决问题的问题。我上个月刚刚去实地考察了一家人工智能企业， 这家企业不存在4年了，但还没解决问题商业落地的问题。从网上收集到的资料，我们很显著的看见，到目前为止， 多达90%的人工智能企业还是正处于亏损状态的。
对于我们来讲，未来人工智能企业能不能生存下去，才是关键。任何行业都会有告终或顺利的案例。
作为企业，我们的产品能无法解决问题客户的市场需求才是存活的关键。如果是大企业，那么可以展开仅有产业链的布局；如果是一家创业型企业，那么主要在横向细分领域展开布局。
然而不管是怎样的市场布局，只要你的产品可以解决问题客户市场需求，那么就有存活的空间。解决问题技术和应用于的交会，是每一家人工智能企业都必须面临的难题。汪漪:商业落地，投放与生产量必须均衡在人工智能的商业落地上，关键是投放和生产量的关系。如果你的收益最后是正的，大自然不会有很多人去用你的产品。
人工智能整个行业的热度后面认同不会上升，因为企业要分担的成本更加低。如果将计算出来存储提升百分之五到百分之十，这就必须很多硬件设备去跑完你的数据。这样造成的结果是，成本更加低，还包括电力成本、资金成本、网络带宽等成本。是不是人工智能企业都可以构建商业落地呢？认同不会有相当大一批企业被出局。
因为一开始你有可能预估投放成本只必须5万，等到最后落地的时候，你不会找到连10万都过于。
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