人工智能和深度學(xué)習(xí)是目前空間信息領(lǐng)域極受關(guān)注和探討的領(lǐng)域。本屆WGDC舉辦了以“空間大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)”為主題的圓桌討論。

圓桌討論的主持人為王昊，北京極?？v橫信息技術(shù)有限公司CEO；李方平，智慧神州（北京）科技有限公司工程院副院長；顧竹，北京佳格天地科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼產(chǎn)品副總裁、原NASA國家實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)科學(xué)家；宋常青，DigitalGlobe中國區(qū)負(fù)責(zé)人。(以下內(nèi)容均未經(jīng)過本人審核)

主持人(王昊)：神州數(shù)碼智慧研究院的院長李方平，多年來致力于智能研發(fā)。

第二位是顧竹，原NASA國家實(shí)驗(yàn)室書記科學(xué)家。

這一位是宋常青宋總，DigitalGlobe中國區(qū)負(fù)責(zé)人。DigitalGlobe我不用多說，咱們這個(gè)行業(yè)特別熟悉。DigitalGlobe這些年不僅是全球最大的商業(yè)衛(wèi)星、影像數(shù)據(jù)公司，不僅給政府提供數(shù)據(jù)，其實(shí)給互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也提供的數(shù)據(jù)也蠻多。大家看到網(wǎng)上特別多的數(shù)據(jù)影像和圖片大部分來自于DigitalGlobe。

選擇人工智能的話題，我覺得泰伯也不是找一個(gè)噱頭，泰伯也有義務(wù)，每次大會(huì)給大家找一個(gè)好的方向，讓大家關(guān)注一下。

前兩天去參加一個(gè)活動(dòng)，這個(gè)活動(dòng)也是講人工智能?；顒?dòng)的發(fā)言人是英美的全球副總裁，他提了一個(gè)觀點(diǎn)說AI-City，他認(rèn)為在將來這些年人工智能在垂直領(lǐng)域是最容易產(chǎn)生垂直應(yīng)用的行業(yè)，我覺得AI-City其實(shí)是做智慧城市領(lǐng)域的，城市的智能化。


今天李院長在這，這個(gè)問題問他，在現(xiàn)在的智慧城市建設(shè)中，人工智能或者是機(jī)器學(xué)習(xí)能真正解決那些原來不太好解決的問題，哪些已經(jīng)做到了，哪些是將來才能夠做到的?

李方平：給大家分享一下我們對人工智能在智慧城市領(lǐng)域?qū)嵺`的一些感受。我覺得智慧城市這個(gè)概念，其實(shí)是非常符合中國人特點(diǎn)的概念，就是可以意會(huì)，但不可以言談。什么是智慧城市?大家有各自的定義。從我們來講，應(yīng)該說上一個(gè)話題先從智慧城市本身它的目的來闡述一下，其實(shí)一個(gè)智慧城市應(yīng)該使生活在城市中的人們生活更加美好，這是智慧城市建設(shè)的一個(gè)目標(biāo)。

我們可能從目標(biāo)來理解智慧城市更容易，如果從技術(shù)的角度是這么理解的。其實(shí)剛才一位嘉賓也提到過，我們理解未來的智慧城市應(yīng)該是叫人機(jī)物三者有機(jī)的融合，所謂的人機(jī)物其實(shí)是指社群空間，物是物理事件，還有網(wǎng)易信息空間，當(dāng)這三個(gè)空間有機(jī)融合時(shí)，我們認(rèn)為智慧城市就達(dá)到非常理想的狀態(tài)。


這三者其實(shí)就是剛才講的，和大會(huì)有關(guān)系就是時(shí)空大數(shù)據(jù)支撐下的三個(gè)空間的有效融合。人工智能在里面起到什么作用呢?我們生活在今天的世界，物理的空間和信息空間融合越來越大，重合度越來越大，當(dāng)所有的數(shù)據(jù)匯集在一起時(shí)，我覺得人工智能就開始發(fā)揮它的作用。


其實(shí)人工智能就像無鹽之水，在數(shù)據(jù)的支撐之下，像剛才有一位嘉賓講的，也許我今天晚上要到廣州去，從我騎摩拜單車到坐公交坐地鐵到坐飛機(jī)，到本地預(yù)訂的賓館，可能所有的服務(wù)會(huì)因我的需求而動(dòng)，這其實(shí)就是我剛才講的在智慧城市下面人機(jī)物有機(jī)融合的直觀解釋。

主持人(王昊)：李院長的解釋里面重要的內(nèi)容一個(gè)是融合，一個(gè)是人機(jī)物表現(xiàn)出來的意會(huì)的概念。接下來一個(gè)問題給顧老師，到底什么是人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)?

顧竹：謝謝主持人提出的問題，我試著解釋我的淺見。我以前在美國航空局工作，在做深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)，在遙感領(lǐng)域應(yīng)用。其實(shí)深度學(xué)習(xí)解決的問題是可以訓(xùn)練更深層次更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)和模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)我們叫淺層學(xué)習(xí)，單層是上世紀(jì)80年代出來的，當(dāng)時(shí)限于模型的解讀能力，所以沒有加深去做。


現(xiàn)在計(jì)算能力到了這個(gè)層次，對于模型的認(rèn)識(shí)，對于數(shù)據(jù)學(xué)的解析認(rèn)識(shí)，可以控制更深層次的模型，把模型提高更好。在這個(gè)基礎(chǔ)上，我們是基于信息提取的能力，比如說單層的信息提取單獨(dú)的形狀，或者是味道。


比如說一個(gè)蘋果放在那，人都會(huì)說這是一個(gè)蘋果，你咬了一口人也會(huì)說這是一個(gè)蘋果，它在形狀上產(chǎn)生非常大的變化，但是人不會(huì)因?yàn)樽兓龀鲥e(cuò)誤的判斷。但是原來的淺層學(xué)習(xí)，會(huì)對這種維度做出錯(cuò)誤的判斷，深度學(xué)習(xí)會(huì)解決這一問題的。

增強(qiáng)學(xué)習(xí)是在深度學(xué)習(xí)出來之前，斯坦福大學(xué)、伯克利大學(xué)做了很多的研究。比如說斯坦福大學(xué)做的倒著飛的直升機(jī)，讓直升機(jī)學(xué)習(xí)我自己倒著飛，整個(gè)的流程是讓計(jì)算機(jī)去學(xué)的。我認(rèn)為它的意義不亞于深度學(xué)習(xí)計(jì)算，因?yàn)樗鼛椭鷻C(jī)器自主去學(xué)習(xí)了。


大家談人工智能談阿爾法狗多厲害，其實(shí)回過頭來想，人工智能其實(shí)是，比如說網(wǎng)上說是一個(gè)哲學(xué)的問題，人為什么聰明?如果是原始社會(huì)，我比你家聰明，我多打一頭野豬，我家就可以活下來。聰明是人的一個(gè)潛能和機(jī)制，為什么讓計(jì)算機(jī)發(fā)揮潛能聰明起來，這是主要的。


增強(qiáng)學(xué)習(xí)是讓機(jī)器自主學(xué)習(xí)，阿爾法狗自己跟自己下了兩億盤棋，這是增強(qiáng)學(xué)習(xí)的作用。它讓機(jī)器自主有動(dòng)力去發(fā)展自己，有這個(gè)基礎(chǔ)之后，深度學(xué)習(xí)是讓計(jì)算機(jī)如何去做?增強(qiáng)學(xué)習(xí)是讓計(jì)算機(jī)主動(dòng)去做?這兩者結(jié)合起來，是現(xiàn)代人工智能大的方向，這是我的一點(diǎn)認(rèn)識(shí)。

主持人(王昊)：我相信在座有很多年輕的從業(yè)者，大家也很想去學(xué)習(xí)這些知識(shí)，剛才陶總在幻燈片里也講，要成為這樣的專家還是挺難的。顧老師多年前就開始做遙感領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能走到今天肯定也是不容易的。無論是深度學(xué)習(xí)還是增強(qiáng)學(xué)習(xí)，原來都有這樣的算法。


為什么這些年火?是因?yàn)橛?jì)算力強(qiáng)，再有就是數(shù)據(jù)太多。數(shù)據(jù)是非常重要的環(huán)節(jié)，我們都特別羨慕DigitalGlobe公司，數(shù)據(jù)又好又海量。當(dāng)有數(shù)據(jù)肯定再求發(fā)展，我前兩天跟DigitalGlobe宋總交流過，下面這個(gè)問題請宋總回答，DigitalGlobe平臺(tái)到底能為平臺(tái)兩端提供什么樣的技術(shù)服務(wù)呢?

宋常青：像主持人剛才講的，美國數(shù)字地球公司，我們有業(yè)界最領(lǐng)先的商業(yè)遙感衛(wèi)星，隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步，實(shí)際從遙感影像無論從它的分辨率到光譜信息，實(shí)際上是越來越豐富的過程。

數(shù)據(jù)越來越豐富，對于從用戶端角度來看，是不是所有的用戶都需要從原始的數(shù)據(jù)去做處理分析才能得到他想要的分析，我覺得并不是。我認(rèn)為從這么多提供的遙感信息里面，能夠快速獲取結(jié)果，可能是大多數(shù)的用戶最主要的訴求。


整個(gè)的遙感市場在發(fā)生很深刻的變化，從原來專業(yè)用戶逐漸向行業(yè)內(nèi)的用戶擴(kuò)展，像行業(yè)用戶不具備、專業(yè)用戶具備的知識(shí)，怎么樣快速從遙感數(shù)據(jù)獲取到他想要的信息。近幾年人工智能技術(shù)的發(fā)展，如何應(yīng)用于遙感影像的處理?大家有了期待。從傳感的遙感影像來講，實(shí)際上很難做到快速、準(zhǔn)確、無誤的。我們也是借助新的技術(shù)，能夠讓我們更好的去獲取影像里的豐富信息，這是客戶端。

從開發(fā)者來講，作為這樣高質(zhì)量的遙感衛(wèi)星影像，實(shí)際上是空間大數(shù)據(jù)不可或缺的基礎(chǔ)信息。從開發(fā)者來說，希望有更快速更便捷的方式，能夠去訪問有用的信息。需要有一個(gè)公共的平臺(tái)，希望能夠更快速去獲取數(shù)據(jù)。同時(shí)，從人工智能、深度學(xué)習(xí)等等這樣的開發(fā)者來說，他們的一些算法，最佳的方式是跟數(shù)據(jù)在一起，在同樣網(wǎng)絡(luò)空間里面，同樣可以快速去調(diào)用，快速去分析、去利用海量的影像數(shù)據(jù)。

實(shí)際上DigitalGlobe公司做的叫GBDX大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)際上提供了公共的平臺(tái)，提供了這樣的生態(tài)系統(tǒng)，可以把我們海量的數(shù)據(jù)加載在平臺(tái)上，能夠把合作伙伴機(jī)器學(xué)習(xí)的算法加載到平臺(tái)上。所有的數(shù)據(jù)到平臺(tái)實(shí)現(xiàn)和完成，這樣提供了創(chuàng)新模式，可以把數(shù)據(jù)、開發(fā)者、用戶跟想要的成果和所需要的算法有機(jī)結(jié)合在一起，用戶不一定非要去買原始數(shù)據(jù)，才能夠得到相應(yīng)的結(jié)果。


我們的算法給開發(fā)者，可以把這樣的算法直接加載到平臺(tái)上面，直接向用戶提供他想要的做商業(yè)決策有效的信息，這是一種商業(yè)運(yùn)作的創(chuàng)新模式。

主持人(王昊)：謝謝宋總，我覺得有了數(shù)據(jù)就有了杠桿資產(chǎn)，可以撬動(dòng)很多的業(yè)務(wù)模式、商業(yè)模式和應(yīng)用方向。

說數(shù)據(jù)是黃金數(shù)據(jù)是鉆石怎么都不為過，對于我們這樣的創(chuàng)業(yè)者來說，能拿到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是特別有挑戰(zhàn)的事情。

下面請李院長講一講他們做智慧城市業(yè)務(wù)中，是怎么樣幫助這些政府把數(shù)據(jù)資源解放出來，用于應(yīng)用，從科技發(fā)展管理來講，地方政府是怎么做的?

李方平：我覺得這個(gè)問題非常好，大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)應(yīng)該分布在領(lǐng)域里，一個(gè)是大家都了解的互聯(lián)網(wǎng)公司，還有是大的央企，還有各級(jí)政府手里。因?yàn)槔习傩彰孔鲆患虑?，都需要在政府系統(tǒng)里進(jìn)行登記和處理，所以這些數(shù)據(jù)被鎖在原來政府大系統(tǒng)里。


應(yīng)該說數(shù)據(jù)的開放是從2002年開始的，那個(gè)時(shí)候中國政府推出數(shù)據(jù)開放和資源目錄的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，但是走了十幾年數(shù)據(jù)公開還局限在一定程度。我的理解是應(yīng)用的推動(dòng)還沒有到達(dá)那個(gè)程度。

今天隨著互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用越來越多，剛才講的人機(jī)物的融合越來越多，我覺得數(shù)據(jù)的開放會(huì)成為以后做的最基本事情。我們怎么樣去做這件事?我們提出了智慧城市的操作系統(tǒng)概念。


如果要個(gè)人的數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)都開放給社會(huì)的話，可能存在隱私保護(hù)和安全的問題，我們就把這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分裝，其實(shí)就是所謂的API經(jīng)濟(jì)，把所有的數(shù)據(jù)開放為服務(wù)。這些服務(wù)可以對任何的使用者所調(diào)用，這樣他可以不接觸數(shù)據(jù)，但是可以去接觸數(shù)據(jù)調(diào)用的服務(wù)。


服務(wù)分成幾類，一類是基本業(yè)務(wù)的服務(wù)，還有是模型的， 一些可能機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，還有一些行業(yè)領(lǐng)域的模型，分裝成服務(wù)。在此基礎(chǔ)之上，把它開放給所有的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者進(jìn)行使用，這實(shí)際上是我們最近剛才講到的智慧城市操作系統(tǒng)的概念。

原來的城市看到的是道路、樓宇、管網(wǎng)，但是在大數(shù)據(jù)云計(jì)算時(shí)代，未來看到的是城市里每個(gè)數(shù)據(jù)提供的服務(wù)，這個(gè)服務(wù)可能最基礎(chǔ)就是由政府提供的服務(wù)，還有商業(yè)企業(yè)提供的服務(wù)。


我們未來人們用城市里的數(shù)據(jù)，像我們使用操作系統(tǒng)來操作它的鍵盤，或者是任何外設(shè)、存儲(chǔ)一樣，這樣就會(huì)把數(shù)據(jù)開放。我們提出來一個(gè)理念是邏輯上是集中的，物理上是分散的數(shù)據(jù)管理策略。里面還有很多細(xì)的東西，在這里簡單介紹這些。

主持人(王昊)：政府的數(shù)據(jù)如果開放出來，先不說機(jī)器能做什么，人沖上去就能做很多的事情。說到這個(gè)話題我想起來，前些年馬航370時(shí)，DigitalGlobe做了很有意思的事情，把遙感影像分發(fā)出去，采用眾包的方式讓大眾去找飛機(jī)的殘留、骸品等。雖然沒有找到，但是這個(gè)方式非常好。宋總您預(yù)測一下，將來在遙感領(lǐng)域機(jī)器一定會(huì)超過人嗎?或者機(jī)器一定會(huì)成為遙感專家，在這個(gè)領(lǐng)域最大的挑戰(zhàn)是什么?

宋常青：從遙感影像的分析處理，這是非常復(fù)雜的事情。大家知道很多的行業(yè)遙感影像的軟件和解析算法，很難做到準(zhǔn)確和自動(dòng)。原因是因?yàn)檫b感影像本身包含的內(nèi)容很豐富，而且準(zhǔn)確的分析和判斷遙感影像所傳遞的信息，實(shí)際需要很多人為的經(jīng)驗(yàn)。


那么問題來了，如何把這些人的經(jīng)驗(yàn)跟人工智能跟機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)結(jié)合，把人的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成可以自動(dòng)化靠機(jī)器實(shí)現(xiàn)的分析算法，這可能是對于遙感影像的分析是非常大的突破和機(jī)會(huì)，我覺得這個(gè)是很重要的。

剛才主持人問的，在這個(gè)過程里面有哪些挑戰(zhàn)會(huì)碰到?我覺得第一個(gè)需要有足夠高質(zhì)量好的數(shù)據(jù)去做分析的基礎(chǔ)。比如說DigitalGlobe公司舉例子，我們除了提供0.5米、0.3米的遙感影像，還可以提供8個(gè)波段的衛(wèi)星遙感影像，目前還可以提供16個(gè)波段的衛(wèi)星遙感影像，技術(shù)不斷的發(fā)展和進(jìn)步，所有的衛(wèi)星采集到的最新影像可以在24-48小時(shí)之內(nèi)可以放在平臺(tái)上面，可以讓廣大的用戶去利用到。我覺得這個(gè)是不是足夠高足夠好足夠快獲取地球面貌的機(jī)器分析數(shù)據(jù)，這是一個(gè)大的挑戰(zhàn)。

另外一個(gè)挑戰(zhàn)，如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)算法更加準(zhǔn)確識(shí)別出想要識(shí)別的物體。我們最新做一個(gè)嘗試，推出了個(gè)叫共享的數(shù)據(jù)項(xiàng)目。它提供的東西是把我們分析好的高質(zhì)量影像樣本數(shù)據(jù)，通過亞馬遜云發(fā)布出來，這是我們跟一家公司共同合作的一個(gè)項(xiàng)目。目的是給一些公司提供高質(zhì)量的影像樣本數(shù)據(jù)，提高算法的準(zhǔn)確度和能力，這是我們做的嘗試。

主持人(王昊)：我覺得這件事情相當(dāng)長一段時(shí)間都是非常有難度的。說到這，有很多智庫的觀點(diǎn)認(rèn)為，在中國，人工智能這方面絲毫不比美國差，比如說前一段時(shí)間李彥宏出了一本書叫《百度革命》，很多方面都不比美國差，比如說智能駕駛這些。

接下來一個(gè)問題交給顧老師，因?yàn)轭櫪蠋煹募迅裼跋竦膶?shí)驗(yàn)在美國操作，我想問一下中美兩國商業(yè)化角度去看，中美兩國的差異是什么樣的?

顧竹：當(dāng)時(shí)我們從拉薩決定回國，也是有一些想法。因?yàn)槲覀儺?dāng)時(shí)在硅谷那兒，前后左右分別是谷歌、Facebook幾個(gè)大的互聯(lián)網(wǎng)公司，我們作為一名研究員天天看著他們開著特斯拉穿越在彎曲的大小道路，我在想我們做的模型、數(shù)學(xué)、工程也好，一點(diǎn)也不比他們差，甚至有一些都是非常頂尖級(jí)別的，為什么錢都被他們賺去了?


這讓我們覺得其實(shí)我們做的東西很多，這些產(chǎn)品也可以商業(yè)化去應(yīng)用，其實(shí)在這個(gè)層面上，美國并不比中國走的更遠(yuǎn)，或者走的更快，這也是大家剛剛才意識(shí)到的一個(gè)東西。我們現(xiàn)在處在遙感數(shù)據(jù)爆發(fā)的年代，我們有更高時(shí)間分辨率、空間分辨率的數(shù)據(jù)，我們可以做更多的事，我們還有人工智能支撐，其實(shí)這些應(yīng)用我認(rèn)為才剛剛開始。

比如說我們通過衛(wèi)星影像做全球原油儲(chǔ)備的總量統(tǒng)計(jì)，去看油罐的容量影子有多高，這樣的應(yīng)用才剛剛開始，但是我覺得面臨很多的問題。無論工程、科學(xué)上的問題很多，一旦可以解決把這條路走平了，會(huì)有很多的人去買數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)有興趣。

包括美國、歐洲、中國在內(nèi)，之前的應(yīng)用局限在政府的觀測和統(tǒng)計(jì)，針對于商業(yè)層面一片藍(lán)海，等待我們?nèi)ネ诰颉?br />

這一塊政府不會(huì)幫助我們?nèi)プ?，是我們自己想怎么去做。我們佳格從農(nóng)業(yè)做這件事，去商業(yè)轉(zhuǎn)換應(yīng)該是水到渠成，遙感影像高精準(zhǔn)的觀測為用戶提供服務(wù)，我們其實(shí)有在探討這件事。在美國也有這樣的公司去探索，但是數(shù)來數(shù)去競爭對手也不多，商業(yè)領(lǐng)域還是有很多的事情去探索。我們可以去做智能交通的堵塞統(tǒng)計(jì)，可以去做水資源的統(tǒng)計(jì)，可以去做各種各樣的統(tǒng)計(jì)，就看我們?nèi)绾稳ネ诰蜻@個(gè)事情。

宋常青：剛才講農(nóng)業(yè)，其實(shí)我們之前跟佳格公司剛做了一個(gè)非常有意義的嘗試，利用多波段衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合佳格機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，很成功的分析出同一個(gè)時(shí)期生長的玉米和大豆做了很精準(zhǔn)的分類，這也是很有意義的嘗試，非常有新意，我認(rèn)為對所有業(yè)內(nèi)的人士和創(chuàng)業(yè)者都是很好的啟發(fā)。

顧竹：關(guān)于這個(gè)項(xiàng)目，其實(shí)牽扯到的技術(shù)和數(shù)據(jù)要求壁壘是比較高的，很有幸我們能拿到高分辨率的光譜和空間上的數(shù)據(jù)，能做到玉米和大豆的區(qū)分，其實(shí)紋理差不多，但是你看不出來，但因?yàn)榧迅裎覀冇羞@樣的基礎(chǔ)，這對我們來說也是很好的機(jī)會(huì)進(jìn)行合作。

主持人(王昊)：因?yàn)榻裉斓臅r(shí)間不早了，最后請三位嘉賓對想致力于人工智能和大數(shù)據(jù)工作的年輕人，提一些建議。

李方平：我覺得如果要在人工智能領(lǐng)域做這件事情的話，首先還是要突破自己的思維限制。在十年前沒有人認(rèn)為，下圍棋機(jī)器能超過人，因?yàn)樗麄冇X得這件事情太復(fù)雜了。但是在十年之后，這件事情變得特別簡單，首先打破思維的限制。

第二，如果致力于把生活打造的更美好，我覺得一定要有無數(shù)新鮮創(chuàng)新的思維出來，我覺得應(yīng)用實(shí)際上是驅(qū)動(dòng)技術(shù)進(jìn)步重要的源泉。

第三，勇氣。當(dāng)你突破了自己思維限制，心懷理想，再有勇氣，我覺得事情就差不多了。

顧竹：我說一下我的感覺，一點(diǎn)建議的話我會(huì)說先練內(nèi)功，再練外功。內(nèi)功是你對于機(jī)器學(xué)習(xí)，里面的邏輯過程、數(shù)學(xué)過程，是否真正理解。另外練外功，一定要找到應(yīng)用的點(diǎn)，這個(gè)東西做出來干嘛用?大家會(huì)說谷歌可以做阿爾法狗，它可以下圍棋，有誰會(huì)買阿爾法狗，把它買回來陪我下圍棋，沒有人去買吧。


谷歌做這件事告訴大家我的實(shí)力或者人工智能可以做這件事，它可以做別的什么事不一定告訴你，到時(shí)候拿去賣錢。我覺得一定要找到真正的應(yīng)用點(diǎn)，讓它有驅(qū)動(dòng)力去做更好的應(yīng)用，發(fā)揮這個(gè)機(jī)器的效益。

宋常青：隨著技術(shù)的進(jìn)步，大家可以看到原先非常昂貴的高質(zhì)量遙感影像，它的使用門檻現(xiàn)在大幅度降低。這個(gè)對于創(chuàng)業(yè)者來說是非常好的機(jī)會(huì)，創(chuàng)業(yè)最缺資源，需要有各種好的資源，需要有積累下來的知識(shí)使用，現(xiàn)在都有了。


遙感影像的門檻降低了，機(jī)器學(xué)習(xí)的方式把人類的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成算法，應(yīng)用在各種各樣的領(lǐng)域里頭。如果把機(jī)器學(xué)習(xí)和遙感影像結(jié)合在一起，我認(rèn)為市場的潛力是非常廣闊。有太多的用戶和行業(yè)，現(xiàn)在傳統(tǒng)的技術(shù)還沒有更好的解決，太多這樣的例子。遙感影像實(shí)際上可以被非常多非常廣泛的用戶使用，這個(gè)里面欠缺的東西是跨行業(yè)的技能和知識(shí)，怎么樣去跨行業(yè)?


現(xiàn)在機(jī)遇就在這。影像的門檻降低，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以把對影像的分析，結(jié)合人類的經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域里頭，只要找準(zhǔn)一個(gè)領(lǐng)域找準(zhǔn)一個(gè)方向去把知識(shí)用在這個(gè)地方，就可以去做跨行業(yè)的人才。這在創(chuàng)業(yè)的環(huán)境下，是非常難得的機(jī)會(huì)，有非常好的資源去使用，這是一個(gè)建議。

主持人(王昊)：前兩天百度的總監(jiān)陸奇先生誤入幻燈片門，王思聰先生立刻跳出說的一句話點(diǎn)評，我當(dāng)時(shí)還在感慨，這個(gè)時(shí)代人類怎么反應(yīng)的這么快，機(jī)器也做不到。今天聽了陶總的演講，才知道很可能他也是一臺(tái)機(jī)器，王思聰?shù)臋C(jī)器，因?yàn)樗趺磿?huì)反應(yīng)那么快呢。


所以，有可能真是沒有想不到的只有做不到的;沒有做不到只有想不到的。財(cái)富雜志剛評出來今年的500強(qiáng)，市面做了一個(gè)調(diào)查讓這些CEO說一下他們心中的技術(shù)，答案是技術(shù)發(fā)展太快。又讓他們說哪些技術(shù)讓你們覺得擔(dān)憂，81%選擇了人工智能。當(dāng)下看，人工智能肯定是夠熱，基于是不是過熱，明年再來看。


但是有一個(gè)積極的期待，我相信今天經(jīng)過這樣的活動(dòng)，猜測也有臺(tái)下愿意在這方面從事工作的同行們，相信一定能做出來比包括我在內(nèi)臺(tái)上四位更大的成就，謝謝大家堅(jiān)持到現(xiàn)在，聆聽最后的精彩，也謝謝三位嘉賓!

主持人(王昊)：非常感謝，再次感謝四位。在這里有一個(gè)請求，雖然這是整個(gè)的大會(huì)最后一個(gè)環(huán)節(jié)，但是希望在座能夠與我們有一個(gè)非常好的結(jié)尾。今天聆聽了政府的領(lǐng)導(dǎo)、科學(xué)家、學(xué)者各個(gè)方面人士的精彩演講，像一位嘉賓提到的你有一個(gè)蘋果，我有一個(gè)蘋果，交換之后還只是一個(gè)蘋果。如果交換思想的話，至少有兩種思想。

在今天WGDC的舞臺(tái)，匯聚各方面的精英推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展，這是大會(huì)能夠提供給大家的價(jià)值。

今天是非常難忘的一天，希望大家可以記住WGDC每一個(gè)精彩的環(huán)節(jié)，而明天還有6個(gè)論壇等待著大家，希望大家明天見證更多的精彩，謝謝!