文/腾讯《一线》薛芳

2018年1月28日上午，《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China于北京国贸大酒店正式召开。

麻省理工科技评论中文版CCO Irene Chen掌管了圆桌论坛《云端上的AI风暴》，阿里巴巴技术委员会主席王坚和亚马逊AWS首席迷信家Animashree Anandkumar参与了这一话题。

单方就辨别就阿里巴巴的阿里云同亚马逊的AWS将来在私有云范畴的竞争宣布观念；同时王坚也谈到城市大脑的下一开展目的，Anandkumar对AI技术如何推行提出可行性建议。

以下访谈全文：

Irene Chen：我记得在麻省理工科技评论去年的文章当中，有一篇标题让我十分印象深入，讲到的事情是云端将会成为将来AI决胜的主战场。明天在台上两位，是来自阿里巴巴的王坚博士与来自亚马逊AWS的Anandkumar。毫无疑问这会是未来全世界最重要的两家私有云平台公司，甚至于可以说这会是两家将来最重要的AI公司。

第一个成绩想先讨教两位，怎样对待阿里巴巴的阿里云同亚马逊的AWS将来在私有云范畴的竞争？

王坚：其实，关于云和AI的关系，我觉得可以用另外一个角度重新描绘一下，我把云想象成Internet（互联网），由于Cloud（云）这个词有很多的歧义。实践上是说，未来整个Internet是AI十分重要的承载主体。

此外，AI与计算的关系也很有意义。云计算也是我们做城市大脑的缘由。AI，或许是我说的MI（机器智能），是耗费计算资源最多的使用场景。您讲的AI in the Cloud（全部在云端）在将来至多有两个事情是十分冲动人心的： 1）AI一定是在互联网上，虽然能够是在互联网的设备上，但也是在互联网上的；2）它所耗费掉的计算资源能够是史无前例的。

Animashree Anandkumar：我很赞同，方才我也听到有嘉宾说到AI是就像是新的电力，那么在我看来，云就是电网，可以让不同的硬件或许是构造都可以接入出去。因而，需求确保AI在不同的机器和设备上都可以运用。所以我十分赞同王博士的观念，我们需求有一种灵敏性的概念，云究竟是什么。

Irene Chen：如今我们看到很多的AI使用都是在终端，比方说智能手机、智能音箱，但AI需求很弱小的运算才能，所以云应该是AI的一个归属平台。可不可以谈一谈，在将来我们所谓的客户端跟云端上的AI要怎样开展：是要进一步整合、还是透过什么机制去衔接，才干够让AI或许是MI的效率更高？

Animashree Anandkumar：这个范畴开展很快，深度学习除了学习自身，使用场景也很重要。目前在云端和设备上所做的改良，在将来要思索一下如何在这两端之间停止资源的分配。我方才提到，大少数的计算都是发作在云端上的，但是它很昂贵，需求很多的数据。假如要把这个模型载入到终端设备上，我们如今还面临的一个应战就是如何紧缩模型，让它可以在适用不同体量的设备。

比方阿里在这个方面有很多经历可以分享，我们也有一个项目叫DeepLens，希望在不同的设备上都可以使用这些AI模型。装置好DeepLens之后，你可以直接运转这些模型停止不同的深度学习。我们看到，有很多物联网的设备都在运用不同方式的AI使用。

王坚：关于AI在终端上还是在云上，我觉得这不是十分精确的描绘。我本人的了解，AI一定会既在终端上，也在云上。如今哪怕是一个音箱，都一定是连在互联网上的。实践上，AI曾经散布在了互联网上，只不过最初需求一个终端来最终运用。

此外，从我本人做cloud company（云公司）的角度讲，相比于云还是终端，我都觉得 真正的中心还是计算，不管云端还是终端都需求分配计算资源。

但是，AI资源在云端和终端的需求是不一样的。假如在终端上需求一个晶体管的话，在云上一定会用到100个甚至1000个晶体管。也就是关于所谓的散布式AI来说，在云端用掉的计算才能一定会超越终端。 所以我觉得这是一个散布式AI的年代，AI无处不在，一同协同任务才会呈现真正的AI。

Irene Chen：谢谢博士，我接上去各自有两个比拟短的成绩，想讨教一下。过来两年您教育市场上很多人有关城市大脑的事情，接上去的两年，城市大脑的下一个阶段目的会是什么？

王坚：我以为下一个阶段的目的，就是让世界上每个城市都取消车辆的限行，也就是让如今一切的路途，由于无数据和大脑，发扬到最高的效率。我以为如今的路途资源是足够的，但没有停止优化。

而更久远的目的，应该不只是像波士顿一样把路途修到地下去。这个世界原本是不需求修那么多路的，我们如今不得不这么做，是由于资源的应用效率不高。明天的中国，每个城市大约都要拿出20%-25%的土地来修路，我们置信，假如经过城市大脑的努力，协助城市省下5%的土地资源，将为社会提供一笔宏大的财富，也会开启宏大的市场。

Irene Chen：我的接上去一个成绩想问Andandkumar，从一个迷信家的角度来说，AI要如何停止普及和推行？

Animashree Anandkumar：谈到这点，我以为可以有不同的方式。

其中一点是要确保每团体都可以取得AI。AI是没有国界的，我们想让每一个情愿从事AI研讨的人都可以接触到它。有很多的AI实验都需求少量的计算资源，在过来，这是需求超级计算机来完成的。但是如今，云端曾经成为了AI走向了群众的途径。所以我们有很多的项目用于研讨、教育或许是非营利机构以及初创企业，我们希望他们都可以十分随便地取得我们的AI研讨资源。

第二点就是要完成全球化。以后许多的研讨根本上都是运用英语的，比方说语音辨认次要是用英语及其各种口音来做实验。但我们希望可以进一步推行，确保不同的地域都无机会停止跨言语和跨文明的辨认和研讨。我们在输出这些数据的时分，要确保它的多样化和无成见，即消弭性别和任何方式的种族成见。有了这些数据，我们才干够确保它的输入。

由于，即使是言语这样输出都会有一些成见。我们把带有成见的文明输出到AI体系的时分，它会蔓延到整集体系中去，这是十分风险的事情。所以我们有一些全新的研讨，去探究公道关于人工智能的意义，以及我们又可以采用什么举动来确保数据的公道性，从而让每团体都能公道地运用资源。

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