鄭宇微訪談：中國的人工智慧是否正在超越美國？

一個簡介：

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鄭宇博士，微軟亞洲研究院城市計算領域負責人，人工智慧國際頂級期刊ACM TIST主編，2016年被評為美國計算機學會傑出科學家。我們就「人工智慧的發展」、大數據在房價預測及推動「智慧城市」落地等方面問題，與鄭宇博士做了簡單的訪談。

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微軟亞研院鄭宇：我們在跟搜房網合作，用大數據探索房屋價值_騰訊視頻 https://v.qq.com/x/page/g0517xufaxz.html

我們還為月底沒流量的你，準備了完整的文字版採訪——貼不貼心？

以下為採訪全文（Q：通聯數據，A：鄭宇）

Q：在開發最先進的人工智慧技術上，研究者前面還有什麼鴻溝嗎？

A：人工智慧要跟行業結合才能真正解決行業裡面面臨的問題。因此，第一個鴻溝我覺得就是人工智慧的專家要對行業技術、行業背景進行了解，要知道這個行業已經有哪些技術，以及為什麼這個行業裡面已有的技術不能解決這樣的問題，從中可以提煉出很多知識幫助我們去選擇後面的數據和設計我們的模型。

另外一方面，就是是否能找到行業裡面高質量、精準的數據。有了數據，有了對行業知識的理解之後，人工智慧會有更大的發展。

Q：您有用人口或者房地產大數據來研究房價的探索嗎？

A：對。我們其實有一個工作是研究房屋價值的相對排序。這裡面用到了一些像搜房網的數據，也用到了人們的一些行為數據，比如說人們在出行方面的一些數據，使用計程車方面的數據，也用了周邊的一些POI-興趣點和路網的數據。

決定房屋的價值有很多因素，比如說周邊的配套怎麼樣，周邊的地鐵、公交的配套環境怎麼樣，以及周邊人的出行的規律怎麼樣，都決定了房屋的價值。把這些數據融合在一塊，可以對房屋的價值進行相對排序。

因為房屋的價格預測相對會比較困難，但是給定同樣一個市場，哪個房子在會這樣一個情況下漲得會比較快，跌得會比較慢，這個更多是由房屋的價值來決定的。所以這方面我們確實有研究，最近還跟搜房網有一些合作，在對城市的綜合商業體方面有一些探索。

Q：現在大城市的「城市病」比較嚴重，智慧城市在解決這些問題上有什麼好的案例？

A：城市計算涉及很多領域，包括規劃，包括環境、包括能源、包括商業。我可以舉兩個例子，一個是跟規劃相關的，現在在我們城市裡面修一條道路之後，到底對這個城市交通擁堵有沒有幫助，我們不得而知，規劃的評估和後期的驗證比較難於發現，而且哪些地方規劃得不好，需要重點改進，我們也沒有很好地探索。

所以我們有個工作就是利用人們出行的大數據來找出城市設計里不合理的地方。一方面可以給我們的城市規劃人員提供建議，在下一個版本做出改進；另外一方面，我們也可以通過對比兩年數據分析結果，來驗證我們實施的規劃是不是真正起到作用了。

再從環境方面舉個例子，我們的環境，空氣大家知道並不是很好，現在我們把各種各樣的大數據融合在一塊，把交通的、氣象的跟環境的數據進行結合，來預測、分析細粒度的空氣質量。

我們想知道明天環境會怎麼樣，我們想知道是什麼因素導致了空氣污染的存在。如果能夠找到這些污染源的話，對我們政府改進和治理環境污染是有很大幫助的。這兩個例子都很好的體現了城市計算在解決城市問題的一些場景。

Q：中國的人工智慧是否正在超越美國？中美兩國各自的優勢都在哪些方面？

A：目前來看，從中國整體的體量，比如說從事人工智慧研究的人數、學生的數量，以及我們在頂尖（刊物）、會議發表的論文篇數，這兩個國家的體量正在逐步接近，而且中國確實有在體量上超過美國的優勢和趨勢的。

但在尖端行業，中國雖然已經在個別行業出現了世界頂尖的學者，但是在其他行業里，美國還是有領先優勢。所以總量上面我覺得中國有接近和超越的趨勢，但是在頂尖行業裡面我們還是有一定的差距，但是我相信未來，中國的優勢會更加明顯一點。

中國的優勢在於中國的數據會比較豐富，因為人口基數比較大，各種環境也比較複雜，所以我們有大量的數據和問題去解決。另外中國的人才，從從事行業的人數來看，也會比美國更多。只要國家足夠重視，數據開發量比較大，投入人比較多，錢也比較多，在不久的將來，中國的人工智慧真的有可能有超越美國的那一天。

美國現在的優勢在於他們以前的教育和培養機制，特別是在研究生階段，對學生創造力的培養，以及他們早年間一些學者的積累，這個可能是因為中國的歷史原因導致美國有一定的優勢。但我覺得後期的話，中國很有希望。

Q：巨頭們紛紛開源自己的工具包？背後是什麼樣的邏輯？對人工智慧行業會有怎樣的影響？

A：很多行業巨頭都把他們的工具開源出來，我覺得可能有兩方面的原因，一方面，要形成一個生態環境的話，光靠一家公司，實力過於弱小。如果能夠把一些工具或者代碼開放出來，能夠讓更多的人來從事這個行業，能夠去創造更多的經濟增長點，其實可以把這個蛋糕整體做得更大，最後大公司也會從中受益。

另外一方面，大公司也可以通過共享代碼，來建立一種黏性和依賴度。因為如果很多公司都用自己的環境和系統，這樣大公司在推廣自己的代碼和工具時會遇到一定的阻力。那麼通過分享，在給別的公司提供便利的同時，也建立了黏度，使得以後推廣新產品時 ，可以很快基於自己的產品開發，涉及到更多領域，更多市場。

還有一個方面，就是學者為什麼要開放代碼，這個目的可能是不一樣的。學者像我們也會開放很多代碼，我們真的是希望能夠推動行業的進步，能夠讓更多的學生快速接觸到最前沿的科學，降低他們學習的成本，縮短學習的時間。

這個以後也可能被拿到商業應用，整體來說可以形成行業快速的迭代和推動，讓更多的人更快的投入進來，加速這個行業的發展。

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