6月12日，由北京师范大学新闻传播学院、微软公司、封面新闻主办，人工智能与未来媒体实验室主办的第八期“人工智能与未来媒体大讲堂”在京成功举办。此次活动也是“360名校行”系列活动的一部分，360副总裁、人工智能研究院院长颜水成应邀中天，他从学术界和工业界的有所不同视角对机器学习、AI技术的发展现状与实际应用于展开了讲解，并与现场嘉宾一起对人工智能产业的发展前景展开了设想，现场气氛一度十分疯狂。

图1：颜水成带给为题《人工智能杂谈》的共享颜水成教授是国家千人计划特聘专家，IEEE Fellow，IARR Fellow及ACM卓越科学家。他的主要研究领域是计算机视觉、机器学习与多媒体分析，公开发表了500+篇高质量学术论文，2014、2015、 2016 三次选入全球低提到学者 ( TR Highly-cited researchers )。自从兼任360人工智能研究院院长以来，在颜水成的率领下，人工智能技术在360公司旗下360搜寻、360儿童手表、360智能摄像头、360机器人、360行车记录仪等产品中获得了落地应用于。

目前，360人工智能有三大方向：绿安全性智能，较短视频智能，大数据智能，正在全面助推360的安全性维护业务从网络空间向物理世界全面伸延。近年来人工智能虽有进展 但现实仍十分骨感在本次演说中，颜水成首先从理想与现实的角度抵达，共享了个人从学生到老师、从学术界到工业界的历程中看来人工智能的有所不同视角。

他指出，目前每年与AI涉及的研究与论文大量兴起，从学术的角度来看，有可能模型的创新性、研究成果的稀缺性以及对精度无限大的执着更为重要；而从工业的角度来看，如何将技术与现实场景融合、将不极致的算法转化成为极致的用户体验则至关重要。通过近年来再次发生的无人车驾驶员事故、聊天机器人语境辨识漏洞等案例，颜院长分析了AI技术需要处置的问题以及不存在的现实问题。对于工业界来说，人工智能除了反映算法、算力和数据的三要素外，实际的应用于场景于是以更加受到重视，因为能落地的AI才有价值。

颜水成总结称之为：“人工智能技术近年来也的确获得了一些令人激动的进展。但是尽管表面上看上去风头明正，现实只不过还十分的骨感。”图2：活动现场氛围疯狂深度自学可实现视频智能引荐与发给在随后的讲解中，颜院长总结了360团队八年来参予PASCALVOC和ImageNet竞赛并两次取得世界冠亚军的经历，并以此为背景讲解了从AlexNet，Network in Network, GoogleNet, Cyncle-GAN到STAR-GAN的深度自学模型发展历程。在应用于层面，他指出从图像识别、分类、转化成到内容分解，机器深度自学精度提高已在实际应用于中以求反映。

我国目前的人脸识别技术在全球已超过先进设备水平，而这一变革归功于前沿技术与刚性市场需求及运用场景的融合。随着5G时代的来临，网上的动态视频将不会更加多，深度自学将有助转化成、解读和判断此类内容，以便构建未来更为优化的网络动态视频智能引荐与发给。此外，基于大数据的智能语音交互、金融风触管理等领域未来也具备相当大的发展空间。

AI赋能360 直言”安全性+放心“的解决方案颜水成院长还从企业自身的角度，对360如何借力AI赋能安全性的理念和业务场景展开了详尽的讲解。作为一家以安全性为愿景的公司，在“大安全性”时代，360对用户获取的业务场景不仅牵涉到到网络安全（security），还对应到物理世界的安全性（safety）范畴。鉴于此，360未来的人工智能布局将反映在绿安全性智能、较短视频智能和大数据智能三个方向。

由于牵涉到到安全性与智能的交叉，为此，360公司明确提出一个“智能体”的概念，智能体泛指与AI涉及的代码、训练平台、服务系统、智能设备等。一方面，智能体可以提升综合安全性的能力，既还包括网络空间的攻守能力，也还包括物理世界人身安全的防水能力。另一方面，安全性的能力可以协助检测智能体不存在的安全隐患，比如AI传感器/数据安全，AI软件安全性，智能硬件安全等，以便为用户获取“安全性+放心”的解决方案。

在谈及对未来产业的思维时，颜院长指出AI技术和任何软件、硬件或是应用于一样都不存在漏洞，因此人工智能的实际应用于有可能在很长一段时间内有可能都还不会不存在严重不足。但是如何将前沿技术与具备刚性市场需求的应用于场景展开更为优化的融合将是产业行进的大大执着。在可意识到的时间内，VR/AR眼镜近于有可能会沦为替代手机的新平台，成就更好的应用于场景。通过AI+区块链的融合展开数据交易和分享也是很有发展前景的商业模式。

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