18個月前，張亞勤宣布從百度退休，轉身學界，4個月前成立了清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)。
退休后，他變得更加忙碌了。
深入技術一線幾十載，張亞勤從學界到產(chǎn)業(yè)界，最終又回到了學界，憑借著獨特的技術理解和產(chǎn)業(yè)嗅覺，如今奔走于二者之間，他的目標是讓人工智能技術賦能產(chǎn)業(yè)，也像空氣(“AIR”研究院簡稱)一樣無處不在，推動社會進步。
網(wǎng)易科技全新升級推出的《新基建訪談》有幸與張亞勤教授進行了深入交流，話題涉及新基建的國家戰(zhàn)略、人工智能技術的中美新趨勢、人才培養(yǎng)等等。
他認為我們正在經(jīng)歷著5G+AI+深度學習的第一次大融合。“人工智能最近60年經(jīng)歷了幾代發(fā)展，走向了融合，5G所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是巨大的，我們可以用深度學習的算法利用這些數(shù)據(jù)”。
談及新基建，張亞勤表示，現(xiàn)在講的“新基建”和過去有很大的不同，“新基建”里面包括對基礎通信設施，包括對大型的數(shù)據(jù)中心、云計算，還有包括對于垂直行業(yè)的基礎設施。
“5G+邊緣計算+新的行業(yè)，比如說自動駕駛、智能交通，都是未來基礎設施建設的大機遇。我沒有算過規(guī)模，但是我想它所產(chǎn)生的對社會的效益、產(chǎn)生的商業(yè)機會，肯定是幾十萬億數(shù)量級。”他預測到。
在中美的對比中，張亞勤也給出了自己的判斷，美國目前所提的基建主要是公路、鐵路、機場等物理基礎設施的更新； 新基建包括通信和智能設施的建設，目前中國已經(jīng)超過美國，預計在未來10年，還會大幅度領先。
但并不意味著我們的“長征”已經(jīng)走完，人才問題還處于棘手階段。
這也是清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院的重點工作之一，張亞勤在采訪中指出，中國需要三個方面的人，一個是懂得AI、算法、架構的技術人才；一個是面向行業(yè)的應用型人才；一個是面向企業(yè)管理的決策性人才。
以下是網(wǎng)易科技等媒體對話張亞勤實錄（略有刪減）：
問：請問通信技術與人工智能的最佳融合點是否就是目前的5G+AI？接下來的發(fā)展是否會對行業(yè)應用、終端用戶等帶來劃時代的改變？
張亞勤：人工智能和整個通信基本上很多年都是并行發(fā)展的，人工智能從這60年開始，經(jīng)過了幾代發(fā)展，通信現(xiàn)在走向5G，馬上走向6G。原來在3G、4G的時候有一些融合，但這種融合度不是特別地緊密。真正大規(guī)模的應用或者開始就是在5G，不管是從接入側、從核心網(wǎng)，還是傳輸、終端，包括應用等等都有融合。還有很重要的就是5G所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是巨大的，我們現(xiàn)在用深度學習的算法，就可以利用這些大量的數(shù)據(jù)。
所以，5G、AI、深度學習是第一次大的融合、深的應用。5G產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，加上深度學習，它提供了另一個層次的飛躍。
問：請您談談中美人工智能技術的不同；以及在人才培養(yǎng)方面我們還需要做出哪些努力？
張亞勤：目前整個人工智能的算法體系，包括深度學習的算法體系、框架、理論，基本上都是西方提出的，有來自美國、有加拿大、也有歐洲。近幾年中國其實做得也相當不錯，如果從人才體系來講的話，有三個方面的人才可能需要更多地培養(yǎng)提高一下。
一個方面是對于人工智能這種核心的算法框架，包括芯片需要更多的人才；第二個方面是人工智能和垂直行業(yè)的融合人才，最終人工智能還是要應用到每個行業(yè)里面去，比如自動駕駛、智能互聯(lián)，包括教育、醫(yī)療、金融各個方面；第三是決策人才，早期有數(shù)字鴻溝，后面是數(shù)據(jù)鴻溝，現(xiàn)在是AI鴻溝，企業(yè)的決策者需要了解，他們要深刻理解AI對企業(yè)所帶來的變化，從而做出對未來的判斷。
問：請您談談與歐陽曄合作的《通信人工智能的下一個十年》的文章背景，也想請您談談對新基建國家戰(zhàn)略的理解？
張亞勤：清華成立的智能產(chǎn)業(yè)研究院和亞信科技成立了一個聯(lián)合實驗室，共同探討人工智能在通信方面的應用，這是合作的背景?！锻ㄐ湃斯ぶ悄艿南乱粋€十年》是歐陽曄牽頭的，我們有很多的交流，人工智能和無線通信的融合也是大家的共識，特別是在5G加強融合之后，這兩個產(chǎn)業(yè)很難分開。整體來講，我覺得這對于中國的產(chǎn)業(yè)是一次大的機遇。
現(xiàn)在的“新基建”和過去有很大的不同，“新基建”里面包括對基礎通信設施，包括對大型的數(shù)據(jù)中心、云計算，還有包括對于垂直行業(yè)的基礎設施?，F(xiàn)在是5G+邊緣計算+新的行業(yè)，比如自動駕駛、智能交通，都是未來基礎設施建設的大機遇。我沒有算過規(guī)模，但是我想它所產(chǎn)生的對社會的效益、產(chǎn)生的商業(yè)機會，肯定是幾十萬億這種數(shù)量級。
而美國的新基建，我覺得還是處于另外一個層次，美國目前所提的基建主要是公路、鐵路、機場等物理基礎設施的更新；新基建包括通信和智能設施的建設。我覺得未來大的基礎設施，一定是在大型的數(shù)據(jù)中心，5G甚至超5G，包括大量的邊緣智能的應用。這方面中國已經(jīng)超過美國了，在未來10年的時間，可能還會大幅度領先美國。
問：您最近談到了對未來10年的技術暢想，在這個過程中咱們可能會遭遇什么挑戰(zhàn)？
張亞勤：在新的數(shù)字化時代，整個數(shù)據(jù)量產(chǎn)生的方式、產(chǎn)生的規(guī)模，以及它的用途都完全和過去不一樣了。通信行業(yè)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，不管是應用的數(shù)據(jù)、邊緣的數(shù)據(jù)、終端的數(shù)據(jù)，還是核心網(wǎng)絡里面的通信本身的數(shù)據(jù)、通信網(wǎng)絡管理的數(shù)據(jù)，都是指數(shù)級的增加。
什么是人工智能？人工智能就是在管數(shù)據(jù)，就是把數(shù)據(jù)里面的模式，形成一個決策——當數(shù)據(jù)量太大的時候，你沒有辦法去用精確的模型，沒辦法用數(shù)學表述的時候，這個時候機器學習的算法就從數(shù)據(jù)里面自我學習，然后去找到知識，形成決策。
如果講挑戰(zhàn)的話，大家可能問這個問題，我為什么需要5G？到底核心應用在什么地方，如果光是看視頻快點，多送點圖片，可能不是它最核心的應用，從5G到6G可能也有同樣的問題，那到底應用在什么地方？我覺得更大的應用還是在工業(yè)的場景，比如無人駕駛里面，包括邊緣計算、低延時、低能耗的應用等等。
比如無人車一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是3T，這是一部車每天的數(shù)據(jù)，生物方面更不得了，我們基因測序的數(shù)據(jù)也差不多每天3T。這么大量數(shù)據(jù)在邊緣、終端如何做邊緣本身的決策？如何用最低能耗的方式、最有效的方式傳輸決策完成任務，這是一個很大的挑戰(zhàn)，也是未來的機遇。
問：5G智能化是一個新興的領域，它在理論研究和實踐應用方面，結合的程度目前到什么水平？
張亞勤：5G整個的智能化的設計、優(yōu)化、自動配置、網(wǎng)絡全域的管理，中國是相對比較領先的。其實現(xiàn)在智能化很重要的一點就是怎樣用大量的數(shù)據(jù)去優(yōu)化現(xiàn)在的網(wǎng)絡，以及預測未來的任務。
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