对话清华大学张亚勤：AI发展应遵循3R法则

AIR的科研一定要面向学术前沿、面向国家与社会需求，着眼长远发展，可能周期会长达5~10年，但还是要秉承初心、耐心去做。

划重点：

1、与亚马逊、谷歌等公司相比，国内在具备系统思维、架构能力方面的创新人才供给方面，确实存在差距。

2、自动驾驶的落地一方面需要解决技术方面的问题，另一方面也需要解决非技术层面的问题，需要逐步落地是能够理解的。

3、做科研时要勇于攀登高峰，这样即使无法最终完全到达目的地，但是过程中收获的东西，可能也是意想不到的。

在计算机科学及人工智能产业领域，清华大学教授、智能产业研究院（AIR）院长张亚勤有着充分的发言权。

作为电气电子工程师协会（IEEE Fellow）历史上获得会士称誉最年轻的科学家，张亚勤曾于1999年1月出任微软中国研究院（后升级成微软亚洲研究院）首席科学家，后一路出任微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席、微软亚洲研究院院长及微软（中国）有限公司董事长等职务。

2014年9月，他又以百度公司总裁的身份正式加盟百度，并一度成为百度主要的对外发言人之一，躬身入局推动国内人工智能产业及其技术的发展。

2019年10月，在宣布从百度退休之后，已进入知天命之年的张亚勤，并未就此决定过起清闲安逸的退休生活。2个月后，应清华大学校长邱勇邀请，他再次出任清华大学智能产业研究院院长，摇身一变成为驱动清华大学计算机与人工智能关键技术科研创新、人才培养的重要角色。

近日，新浪科技对张亚勤进行了专访，就国内计算机产业底层技术发展，细分领域运用及人才培养等方面话题，进行了交流。

国内缺乏系统、架构型人才

在PC与移动互联网时代，基于国外提供的底层系统以及硬件技术，国内紧赶慢赶终于初步追上国外技术水平。但在新的智能时代大门面前，与海外发达市场同时拿到门票的国内产业，却忽然面临着借鉴海外技术能力越来越缺乏参考坐标的窘境。

与此同时，随着行业发展的不断深入，以及国际间技术竞争格局的加剧。国内不仅面临进入无人区之后独自探索的风险，同时还需要做好强化根基，不断向下扎根稳健求生存的准备。

具备系统思维以及架构能力的技术型人才，正在成为时代的香饽饽，成为科技公司争抢的稀缺“资源”。然而，长期深耕产业一线，张亚勤看到的情况却是：“国内虽然在产品运用、市场占有以及算法数据等方面具有优势，但相比国外，核心技术人才的系统化思维、架构能力等相对欠缺”。

在计算与通信领域，摩尔定律、冯·诺依曼架构以及香农定理三大定律与体系，构建了当前计算机与通信产业最基本的发展规则，然而近年来，随着人工智能技术的不断深入发展，这些已有的定律与规则，正在遭遇新的发展瓶颈。

为了改变这一现状，“我们需要对信息做一个重新的定义，更多理论层面的模型更新；制定新的计算范式，采用量子计算以及类脑计算等技术；创新传感器类型，突破冯·诺依曼体系架构限制。”但张亚勤不得不承认，与亚马逊、谷歌等公司相比，“国内在具备系统思维、架构能力方面的创新人才供给方面，确实存在差距。”

自动驾驶不光要解决技术问题

目前，AIR主要聚焦智慧交通、智慧医疗以及智慧物联三大领域，致力于利用人工智能技术赋能产业升级，面向大学提供企业资源及产业经验，同时向企业提供人才输送以及中长期前沿科研成果合作，推动智能产业发展。

在张亚勤看来，企业与高校建立联系，其实他们最看重的是以下三点：1、希望接触并了解大学教授在做的科研成果和前沿探索，接收学校里的新思想。2、希望高校能够向自己的企业培养并输送一些高端人才。3、希望与高校达成科研成果合作，对企业的下一步发展带来帮助。

对应以上三点需求，张亚勤从创立AIR之初便制定了清晰的战略目标：一是推动关键核心技术的突破。二是培养具备国际视野的CTO和具备系统思维的架构师人才。三是打造产业技术战略的智囊团。

“我们希望技术能够走出去，在研究院之外进一步渗透到行业中，解决更多实际的问题并创造社会价值。”

他看到，进入智能时代，整个智能计算产业的底层技术架构，都正在变得越来越分散，分布式的云+边缘+端计算架构，正在成为智能时代的重要趋势。“随着智能时代计算系统底层架构的变化不断发生，第四次工业革命的序章已经开启，人工智能作为重要的赋能型技术和核心驱动力，将为各个产业创造出重大机遇。”张亚勤表示。

以自动驾驶行业为例，目前，张亚勤还担任Apollo联盟理事长一职。作为自动驾驶行业资深人士，他认为，即使在外界看来目前自动驾驶仍面临市场接受度、安全以及舆论等方面的考验，但是在送餐、园区配送、货运等场景下，在攀爬自动驾驶高峰过程中，这些自动驾驶技术降维使用产生的商业场景，已经能够看到许多非常可观的商业成果。

“自动驾驶的落地一方面需要解决技术方面的问题，另一方面也需要解决非技术层面的问题，需要逐步落地是能够理解的。”张亚勤表示。

在他看来，自动驾驶一定是可以实现的，因为技术在不断进步，它解决的是社会的真实需求，使得驾驶更安全，更环保，更舒适，也具有巨大的商业价值。如果一直在这个行业里耕耘便可以不断看到曙光。

鼓励团队挑战科研难题

在退出待了三十多年的产业一线后，张亚勤更多的时间花在了科研以及产业人才培养上，但这并不意味着他开始淡出了人们的视线。

在9月份刚结束的2021年世界互联网大会乌镇峰会上，张亚勤发表了对于看法AI赋能绿色计算、生物计算等方面的见解，更加注重人工智能技术在助力可持续发展、生物科学融合等方面的发展运用。

同样是在今年2月份，他首次提出了人工智能产业发展的3R法则：即Responsive(积极响应)、Resilient(适应发展)、Responsible(坚守价值)，认为人工智能技术的发展，需要成为负责任的技术。

从曾经的产业一线，到如今的更多精力花在高校科研及人才培养上，他在谈论智能产业的时候，也越来越多地强调社会责任、可持续发展等话题。“现在我有了更多的时间思考更长远、但也更颠覆性的技术。”张亚勤表示。

在他的设定中，AIR的科研一定要面向学术前沿、面向国家与社会需求，着眼长远发展，可能周期会长达5~10年，但还是要秉承初心、耐心去做。因此，在带领学生做科研的时候，他往往也更愿意鼓励团队去做面向未来的重大创新技术突破。

张亚勤说，他时常鼓励自己的学生，做科研时要勇于攀登高峰，这样即使无法最终完全到达目的地，但是过程中收获的东西，可能也是意想不到的。“只有全力以赴之后，即使可能你成不了最终的奥运会冠军，但是获得亚运会的冠军也是有可能的。”

在他看来，目前自动驾驶技术在矿山、餐厅、园区等领域的成功落地，便是攀爬高峰途中获取的奖励。

本文来自微信公众号“新浪科技”（ID:techsina），作者：周文猛，编辑：韩大鹏，36氪经授权发布。

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