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闲情居|特稿丨平安肖京：AI 的差距、边界、传承( 七 )


人工智能领域也会是这样 。 因此对于近期很多高校开始设立的人工智能学院 ， 我认为是很好的事情 。 高校培养出来的不一定都是最顶级的精英或科学家 ， 相反 ， 高校应该以教授广大学生基础科学技术知识以及培养他们发现、分析、解决问题的能力为核心目标 。
这些学生毕业后 ， 基于学到的知识和能力 ， 在各自的岗位上将人工智能技术应用到具体的业务中去 ， 夯实各行各业实现数字化智能化经营的基础 ， 这对整个AI领域的产业化发展是多有裨益的 。
任何一个技术领域或产业的发展都不是靠几个科学家、思想家去演演讲就能推动的 。
AI掘金志：你觉得接下来有哪些重点学术理论或对金融、医疗等行业产生比较大的影响 。
肖京：前面提到过人工智能是多个学科的交叉 ， 很多科学技术领域的进展都会对金融、医疗等行业的智能化产生影响 ， 比如脑科学、应用数学、量子计算、AI算法、AI芯片等 。
不过从学术理论到产业应用有其必要的发展历程 ， 不是简简单单就能一蹴而就的 。 就像设计师画出一张设计图 ， 还需要转化成适用于施工的施工图 ， 才能实际落地实施 。
比如最近的热门话题GPT-3 ， 展示了一系列令人兴奋的AI技术能力和应用潜力 ， 但还不足以构成实际有效的业务落地方案 。
因此金融医疗行业的智能化 ， 也需要技术人员和业务紧密结合 ， 将学术理论上的突破转化成可以实际赋能业务的落地方案 ， 才能真正实现价值 。
除了AI基础理论和技术上的突破 ， 我觉得如何将基于知识经验的表达推理和基于机器学习的分析挖掘结合好 ， 是现阶段很重要的研究方向 ， 这方面的技术突破会对传统产业的智能化产生很大的影响 。
另一方面 ， 学术研究也不是一定要追求爆炸性的产业应用 ， 往往是经过长期积累沉淀 ， 水到渠成 。
AI掘金志：这个观点还是蛮新颖的 ， 那么对于一些正在学习人工智能或者未来想要从事这一块的年轻人 ， 你有什么经验可以给到他们吗？
肖京：认认真真学习 ， 掌握基础知识 ， 培养技术能力；扎扎实实做事 ， 有效积累产业落地的实战经验 。
行业发展已经逐渐进入去粗求精的务实阶段 ， 但在人工智能相关话题仍常被热炒的情况下 ， 更要保持冷静清醒认真务实 ， 不急于求成 ， 踏实前行 。
平安的AI「野望」
AI掘金志：你在平安主要负责的工作方向有哪些？
肖京：构建并完善数据平台、工具平台、AI模型平台等中后层平台；赋能金融、医疗、智慧城市等集团核心业务；创新孵化新科技业务模式 。
AI掘金志：目前最大的工作重心放在哪一块？
肖京：完善中后层平台和赋能核心业务 。
AI掘金志：平安现在的AI技术好像还是以服务内部为主？
肖京：平安所有的技术一开始都会在内部场景中孵化、迭代、优化 ， 形成标准成熟的方案能力后 ， 也会选择性地对外输出 。
譬如 ， 我们会通过金融壹账通 ， 将一些金融科技能力输出给各级金融机构 ， 包括欧美东南亚等海外地区；通过智慧城市 ， 将医疗科技或城市治理技术等能力输出给各级政府、企业、医疗机构等单位 。
AI掘金志：加入平安也有近六年时间了 ， 这期间你觉得自己做出最自豪的产品是什么？
肖京：我们做了一个系统叫做平安脑智能引擎 ， 它是整个平安智能化核心驱动引擎 ， 所有的业务应用都会建立在这个引擎之上 。
与绝大部分平台不同 ， 这是一个整体方案引擎 ， 业务与技术是相互结合的 ， 包括底层数据平台、算法工具平台、模型产品平台、业务方案中台、前端应用方案等 ， 形成了语音对话机器人、欧拉图谱风险评估系统、图像识别车险闪赔系统、多模态身份认证系统、克瑞斯数字经营分析平台、爱德服务机器人等一系列智能化产品 ， 全面高效赋能集团各业务单位完善智能化建设 。
AI掘金志：这个平台的能力后期会不会对外输出 ， 还是会一直服务平安内部？


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