外媒Nature報道稱中國AI企業(yè)在人才競爭中尤為激烈。實際上隨著人工智能行業(yè)鼎盛時期的到來，人工智能企業(yè)除了人才競爭，還在學術產出、產品創(chuàng)新、市場份額等多個維度互相較量。近日，清華教授施一公就對我國論文數量多但整體質量堪憂的現象，公開發(fā)表意見：“有些文章，通俗點叫‘垃圾文章’，就是純粹為了發(fā)文而發(fā)文，這種情況太多了。”施一公認為，這主要源于評價體系，而且造成的負面影響非常大。那么，在當前炙手可熱的人工智能領域，情況會是如此嗎?
數量第一不代表質量第一
據全球最大的文摘和索引數據庫Scopus的數據，中國在人工智能領域的研究呈現井噴式發(fā)展，中國的研究人員在2011年至2015年創(chuàng)下了發(fā)表超過41000篇論文的記錄。發(fā)表量中國排名世界第一，但在加權引用影響力排行榜上僅名列第34位。在SCI 收錄的人工智能領域論文里，中國學者的論文數量從2014年就已經成為全球第一。然而數量第一并不代表質量第一，在論文全球引用量這個指標上，美國依然占據首位。
Scopus和SCI 的數據在一定程度上反映了在人工智能領域，來自中國學者的論文數量多但質量和影響力方面略遜一籌的事實。就這一問題，曾經投出過曠視科技Face++、第四范式、地平線等一批AI獨角獸的創(chuàng)新工場董事長李開復認為，“人工智能不只是寫論文的游戲，雖然我們的論文數字追上了，但專利是非常重要的。而在專利的背后還隱含著頂級的研究，如果看頂級期刊論文或看圖靈獎，這些特別頂級的科研專家排名，還是美國、歐洲、加拿大在前，然后才輪到中國。另外，AI工程師的數量和AI科學家的數量，中國也是不足的，所以教育方面的加強特別重要。”
一方面優(yōu)秀的AI人才供不應求，另一方面論文從每年暴漲。事實上AI領域和其他領域大體類似，真正能夠產生深遠影響、對實踐有指導價值的出色論文在數量上基本不會有大幅度變化，許多論文是在隨大流、挖坑灌水、解決細枝末節(jié)的問題，產生的真實價值并不大。針對目前中國學術論文爆發(fā)增長的局面，我們必須盡快實現從數量向質量的戰(zhàn)略轉移，對學術評價從簡單量化向品質評價轉移。要推動人工智能的發(fā)展，就要把基礎學術研究的品質提高上來，把技術研究的應用價值凸顯出來，把基礎研究與實踐緊密結合起來。
曠視科技：學術創(chuàng)新應服務于產業(yè)應用
李開復最早投資的一家計算機視覺領域的獨角獸——曠視科技Face++，就是基礎學術研究和實踐結合的一個典范。在推動人工智能過程產業(yè)化的實踐過程中，曠視科技Face++始終認為，理論創(chuàng)新、技術創(chuàng)新、工程創(chuàng)新和場景創(chuàng)新缺一不可。曠視目前所有基礎研究和產品規(guī)劃的最終目的都是為了實現產品和技術的協同創(chuàng)新，將數據價值最大化，促進人工智能技術的真正落地。
在基礎學術研究方面，曠視科技始終堅持與精度“較勁”，目前已累計獲得15項國際人工智能技術評測冠軍，擁有國內外在申及授權專利超過600件;在產業(yè)級應用和商業(yè)化落地方面，曠視已經相繼解鎖金融、安防、零售、手機智能、物流等領域的各個場景，是支付寶、滴滴、華為、小米等企業(yè)實現在線身份驗證和刷臉解鎖功能的主要技術提供商，且均收到了良好的商業(yè)效益。同時，為了促進科研成果更好地產品化和市場化，曠視與國內頂級學府西安交通大學、香港科技大學成立了聯合實驗室，分別針對智能芯片和3D感知領域展開深入研究。
論文數量不代表科研質量已是不爭的事實。人工智能領域，基礎學術研究固然重要，將學術成果和產業(yè)級應用緊緊綁定更為關鍵。對此，曠視科技負責人則表示，“學術研究是很嚴肅的事情，曠視研究院從不會為了寫而寫，所以曠視科技的所有的論文產出都是服務于業(yè)務需求。”
大力發(fā)展產業(yè)級人工智能，符合中國發(fā)展人工智能的特殊國情。中國擁有龐大的“數據養(yǎng)料”，在中國發(fā)展人工智能，要揚長避短，充分挖掘發(fā)揮數據經濟優(yōu)勢。中國政府也相繼出臺了一系列政策支持產業(yè)級人工智能的發(fā)展，上升到國家戰(zhàn)略高度。總之，發(fā)展人工智能的關鍵還是要看落地能力。
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