CENTI 导读
1月24日，“2019陆家嘴科创沙龙”启动仪式及首期活动在中国金融信息中心举行，特邀中科院计算所博导、信工所博导、上海证券交易所原总工程师白硕做题为“科技助力，智投未来”的主旨演讲；并邀阿里云、盛大云、小村资本、福盈集团、CENTI Group、链极科技、亮风台科技等高管代表同桌对话，探讨AI时代的行业前瞻和投资机遇。
（以下内容，根据【2019陆家嘴科创沙龙第一期：科技助力，智投未来】演讲实录整理）
中科院计算机博导、信工所博导、上海证券交易所原总工程师白硕
一、人工智能总览
把人工智能的历史和发展按照两个维度来展开，一个是表述难度的横轴，一个是表述清晰程度的竖轴，从这两个维度可以看出，人工智能走了一个从左上方到斜下方的一条路径。第一波，是学科起步也叫“玩具系统”。第二波，“专家系统”是其中贡献最突出的，但仍有一些概率性、模糊性、统计性等等的专家知识，进入了人工智能。在专家知识的范围内，人工智能表现的不错，但没有泛化能力，所以在第二波虽然取得了成功，但也遭受了挫折，沉寂了很长时间。第三波悄悄发生了一些变化，体现在语音识别、图像识别、浅层自然语言理解。目前人工智能处在第四波拐弯处，后续走势大概有两个方面，一是常识获取，机器很缺常识，但人类有大量的数据积累，如何通过大数据，再加上人工智能的一些手段，把人和机器建立起默契，这就是常识。二是情感与自我意识，怎么把实际发生的信息分析出来，比如舆情，有的是捧人，有的是骂人，这就是情感，对于进一步应用人工智能有很明确的价值。
第二张图是机器学习。人工智能之所以火起来，是因为有深度学习。深度学习当然是机器学习的一个最新表现形态。机器学习基本的原理就是上图九宫格，横的是问题空间，特征空间和解空间。纵的是三个阶段，建模、调参和运行阶段。
从横的看问题空间，比如说照相，图片就是图片的格式，最后变成点阵，上面有象素的基本信息，这是原来的问题空间。然后经过一系列的特征抽取，把它变成特征空间。解空间比较简单，“是”或“不是”，或是多选。目前机器学习，最擅长的就是端到端学习。纵的三个阶段，第一个阶段建模，就是问题长什么样，特征长什么样。第二个阶段调参或者叫训练或者叫学习，这个阶段要灌大量的数据，比如说“张三”很多的图片，一个一个往里灌，这个就是问题的实例。然后采样，内部形成一组参数，这个参数能够非常精准的代表“张三”长什么样。最后一个阶段运行，说“解”那个空间什么样。学习的本质就是要表示知识，然后在知识特定的表示上引入计算。机器学习的特征空间，一定是“欧式空间”，因为欧式空间能够动用的计算手段特别的多样化，代数的、矩阵的等等。
知识图谱，在安防，图象、图形和深度学习领域很受重视。但在金融领域需要更丰富的结构，仅仅一个欧式空间一个点表示不了。从元组空间再往上到知识图谱适应的框架空间，框架空间里面的范围更广了，字段有弹性，一些对象多一点，另一些对象少一点，除了知识图谱，目前还看不到其它更合适的表达方式。再看领域空间，比如围棋，最新版的AlphaGo Zero打败了最早AlphaGo，就是因为它已经在领域空间范围内，下棋的选择一共有多少，这是一个天文数字，但是真正的棋手不会在这样一个空间里面去选择。这个空间就是训练的相应参数，训练好了之后，在指数爆炸的情况下，把少数选出来，自己跟自己下无限盘的下棋，这样去积累。到了欧氏空间，用一种所谓的嵌入，弄到欧氏空间。
黑白双煞，所谓可理解性，就是学到的东西，能讲得清楚。但深度学习是有局限性的。可定点修复性，就是知道错了，但不知道怎么改。比如以前四川某县的政府对话机器人，在市民咨询有关事项的时候出现了一些很傲慢的表述，被市民投诉。但要让机器人改好很难，具体说不清是哪个参数，它就是一种高度分布式的表示，动哪个都不一定能改好，而且动哪个都有可能有副作用，它互相牵扯。人工智能的结构容纳到什么程度，自然语言处理的时候，容纳的结构就比语音、图象处理容纳的结构就要丰富得多。
讲到自然语言的应用，可分为分析类、生成类、交互类、建模与推理类。交互型，最典型的就是客服、投顾。分析型，最典型的是舆情分析。生成型，最典型的是自动写作。
AI的三种打开方式，如果用代词“你我他”来说，服务化，就像搜索引擎一样，把你想解决的问题，问这个平台，这个平台能告诉你他怎么样，对于那个对象来说，这个平台是第三人称。然后画像、推理、动态模拟就是投研，对于一个上市公司来说，研究员是一个“你”，客体化。主体化，就是一个企业运行过程中产生的数据，为了我企业更好地运行，我要进行智能化的分析决策，然后指导到一线，一线又进一步采集数据，构成一个闭环。这个事情发生在企业自己身上，这个就是“我”。
这三种模式是不一样的，且第三种是真正场景驱动的，也是比较难做的。当一个号称科创公司要提供人工智能服务的时候，用这个方式能较准确的给他定位，到底是“他”还是“你”还是“我”。其实最大的战场在“我”主体化的人工智能的落地场景。所以场景为王，场景是数据的顶层视图，会增加数据的可理解性，会增加数据的粘性，可吸附更多数据。然后通过场景对接应用，有利于应用连锁扩张。
数据与场景有几种，一是开源，扩大数据。二是聚流，把场景和场景合并，三是拓展，连锁。这是数字化的一条路，走上这条路的企业会越做越大，没有走上这条路，是被人兼并的企业。所以，数据的治理非常重要。如果还是说一个企业，数据是部门所有制的话，它的场景是无法打通的，真正建立第一人称的人工智能应用一定要打通数据，把场景建设起来。所以需要从治理结构上面，把外部数据、增量数据和基础数据用一种程序化的方式组成起来，由首席数据官统盘设计企业里面的数据。
二、金融应用大观
以金融的应用作为一个特例，看这个领域大概就知道以人工智能作为标签的科创企业，它应该具有什么样的特质。
智能客服，语音识别已成熟，对接固定资源，比如经常问到问题的汇总，可以进行单轮的无状态问答，这种问答就是变相的检索。这样的系统尚未全面取代声讯电话。智能客服正在突破的关键技术，一是能不能访问动态的信息，二是语言风格，三是语境建模，四是解释型，五是KYC。智能客服正在构建中的应用场景，比如说确定事项怎么进行导购，做个性化助手，对复杂变化环境当参谋，这些应用场景智能投顾也都能用。
智能投研的全景是怎么样的？里面有公司基本面的分析，产业链的传导，包括上下游的动向以及宏观政策的动向。然后是舆情动向，市场情绪的捕捉，最后是突发事件响应。这些捕捉能不能及时、到位，后面的分析能不能做得精准，这是在智能投研里要开展的事情。
智能投研产品的可能形态，智能投研有自然语言的理解，和全谱的知识图谱，然后输出是两个：一是快速研报，已经能做到读起来顺，且把原来的数据消化、分析了，把结果表示出来。覆盖A股全体个股，所有的细分行业，每周一个报告。这样的强度是任何一个个体分析师是做不到的。虽然的洞见不如个体分析师，但对于事实性，人类不如机器。另一个是机器可读新闻（MRN），这个概念需要一个比较高度的人工智能，能够从事实的流动中抽取出有价值的标签，将这些标签直接罐给机器。
智能投顾，是一边对产品和产品的组合进行画像，另一边是对客户进行画像，然后在这两个画像之间进行匹配。产品的画像对被选的这样一些资产进行智能化的筛选，然后再用超级算力进行各种组合的探索，最后得到一个相对精准的画像。
智能量化，这里也有人工智能直接去做量化，包括人工智能盯盘的基金，但人工智能的盯盘有明显超越传统量化模型的效益。
智能投教，这个模型对人工智能教育有通用性，要把教和学的东西分解成知识点，这些知识点的关联就是知识图谱。然后满分学生知识点的分布情况，有各种缺陷的学生另外一个分布情况，这两个情况之间的匹配，可以比较精准的给一个学生的现状进行画像，把一个学生从五六十分提高到七八十分，主攻哪些点，这是人工智能与教育的结合。
智能法务与合规助理，金融行业不能没有法律，不能没有合规，但人工智能和法律的结合，决不仅仅限于这个，这是一个更大的话题。
智能监管，深度的舆情分析，深度的关联分析和智能风险模型，都会涉及到人工智能技术，最终要及时的研判和响应。以2015股市波动为例，如果能够实现交易所之间交易数据的时时联动，能够对交易的行为数据进行一定的识别，把一些异常的情况识别出来，都能对股市的应对提供决策依据。
AI如何成为行家里手？有些大V在分析师行当里，号召力起了很大作用。但这些人，往往他们的知识是在他们的头脑里，在他们的笔记本里。当他们从证券公司离开时，这些东西都跟着他走了，机构没有留下什么。怎么样让机构有知识管理的手段，不管谁走，至少不低于平均水平，机器可以做这件事。再看大V的对手可能是中小券商，他养不起，怎么办？给他一个合适的起点靠什么？靠人工智能。
团队应该是懂专家，但不当专家；懂技术，但不唯技术；懂商业，但他自己不做商业，应该要寻求多赢合作。效果是要达到人无我有；人有我深；人深我快。
AI发展下去会给人类带来深刻的变化，最重要的一个变化是机器自主决策，尤其是在做自主投资决策的主体充斥在我们市场上的时候，公平性还存在吗？如果说不存在，怎么办？管怎么样，AI的出现对扫荡脏活累活、解放高端人才、升级知识管理还是起到很大作用的。
资本市场支持人工智能产业发展，从信任和成熟度这两个诉求来看，可以分成四类，科班原创、境外对标、企业转型、民间原创。
人工智能专家为资本市场提供独立专业判断。因为这些人工智能技术专业性强，普通投资者难以判断。领域跨度大，影响面广。
三、金融科技的外延与内涵
金融科技的内涵是分三个层级，一是科技进步推动的金融创新(1.0)，二是信息技术与金融业务融合(2.0)，三是科技引领的全新金融业态(3.0)。
最后讲讲距离，有心理、信息、物理、地理的距离。跨越地理的距离进行经营在过去是不可能的，没有手段跨越时候，只能是坐商。能够跨越的时候，就变成了行商，也就是物理的距离。信息的距离就是网商，只要有网，有电，发展大数据这个产业就够了。心理的距离是知商，认知的距离，把材料和人投资决策的距离拉近。信任的距离是信商，信任使距离缩短。距离由于新技术的引入而坍缩，缩短到必须有结构性的改变，科技改变生产力，生产力改变距离，距离改变生产关系。
圆桌论坛现场
中科院计算所博导、信工所博导、上海证券交易所原副总裁兼总工程师白硕，小村资本创始合伙人孙红伟，阿里云研究中心主任田丰，福盈集团首席投资策略官顾志荣，盛大云COO汤伯榕，亮风台创始人兼CEO廖春元，链极科技董事长、总裁、创始人庞引明围绕“AI时代的行业前景与投资机遇”主持展开圆桌讨论。圆桌对话由CENTI Group创始人宰承峰主持。
中科院计算所、信工所博士生导师、上海证券交易所原副总裁兼总工程师白硕
中科院计算所博导、信工所博导、上海证券交易所原副总裁兼总工程师白硕表示，政府在支持科创方面要避免同质化的思维和判断。另外目前可以看到各类基金对于人工智能企业的判断已经趋向于同质化，这也跟基金投资的本性不符。必须要撒开一个面，保持一定多样性，才能让新的黑马、独角兽崭露头角。投资这方面政府自身不能开展此类业务，但是告诫各类基金，甚至作为一个反向的补充，来保持多元化是可以有作为的。
白硕认为，资本市场服务实体经济是天然的，具体到科创这个命题上就会产生不同的表现形式。新技术概念的打法有超前性，加上一定时期内资本密集，这两点决定了培育传统独角兽企业的办法可能在培育AI方向的企业走不通，所以科创板是一定要具有跳出原有模式的制度优势。同时AI又是一个容易鱼目混珠的领域，大家都在争科创板的资源。对于这种局面，科创板急需专业的指导和专业的鉴别力，作为一个平台要给专家以足够的发言权和互动的权利。
盛大云COO汤伯榕
盛大云COO汤伯榕表示，支持AI产业发展是非常正确的，因为AI产业可以带动云计算、大数据、区块链等一系列底层技术的市场。汤伯榕认为，在这方面的投资不同于传统的互联网企业投资，投资的钱不应最后用于企业之间的价格战，应该更多的投入到研发当中，不管是产品的研发或者是技术的研发，甚至是场景应用的研发。
关于科创板，汤伯榕认为，科创板给未来更多的项目或者小企业提供了参与到资本市场的机会，以AI技术为例，汤伯榕表示，技术是被人使用的，其本身是中性的。比如智能客服就是一个很好的场景，妥善使用的话可以提升企业价值，给用户提供更好的服务。但另一方面也能注意到每天接到的推销和骚扰电话也是通过这种技术实现的。前者是提高价值的，而后者是毁灭价值的。如何在这个过程中，让企业专注于提升价值？
汤伯榕认为，人工智能未来发展的场景、实践和应用的主战场应该还是在国内。数据未来会成为石油以外的新能源，这对于国内环境而言有得天独厚的优势。但的确要走国际化，毕竟在人才和技术方面需要学习和引进的，当然国内自己发展目前也不错。数据未来也是可以用来作为和国外进行交流合作的领域。因此国际化是必须的，但还是要把最主要的重心放在国内。
小村资本创始合伙人孙红伟
小村资本创始合伙人孙红伟表示，人工智能作为若干种技术的叠加,未来有望能形成人工智能的时代。这种技术有望在更深层次上改变人类认识外部世界的方式，乃至成为时代的坐标。所以基于此，在这个领域的投资机会想象的空间非常大。孙红伟认为，技术是为了应用，中国弯道超车的机会短期内不在原创技术上，而是集中于基于巨大的市场带来的科技创新，例如在支付领域。孙红伟表示在“一带一路”的投资项目中很多项目都不可复制，因为当地没有相应的场景。没有场景，再好的技术也无用武之地。目前身处这个特别大的市场，剩下的就是创业者在各种的技术和叠加上找场景，而且尽快把场景落地。
谈到科创板，孙红伟认为，科创板肩负着走进新时代的使命，走进新时代就需要新的资本市场相匹配。解决新旧动能的转换、施行注册制深化改革，是科创板的使命，也是一个风向标。科创板有很强的时代烙印，而且有非常高瞻远瞩的顶层设计，这一点是之前新三板所不具备的。作为投资机构也将做好准备，坚决拥护。
阿里云研究中心主任田丰
本次沙龙的圆桌论坛，阿里云研究中心主任田丰就政府对AI的支持发表了看法，他认为政府是一个媒介，可以把一些大型的科技公司、大型的国有企业和科创企业对接起来。政府在基础性研究上的资本投入，会加速下一步的发展。如今很多科创公司融资较困难，政府的产业基金包括人工智能的专项基金会成为这些科技公司的救命稻草。
其次他提出了未来AI会对消费互联网和产业互联网的转型会从不同方面带来机遇。对于消费级的人工智能主要体现在三个方面，第一个是AI芯片，第二个是情绪识别，第三个是语音，下一代的人机交互界面是否为结合视频和音频。至于产业互联网，他提到第一个是房地产和零售领域的AI以及5G的运用，第二个是交通物流，第三个是医疗大健康，第四个是政府支持的公共服务。
他从阿里云的角度分析了阿里云可以如何帮助AI的未来发展。第一个，举办大赛如科创、人工智能类大赛，阿里云已经举办了四年的研究创业者大赛，在2018年创业者大赛的主题是AI+军事，发展更多的军事科技。第二个，帮助行业提供人工智能云的培训。第三个，阿里云有300万家以上的大中型企业可以为科创公司提供早起的产业客户群。
对于海外的合作机会，他从2018年与伦敦科技代表团的见面以及新加坡、韩国、泰国等区域的走访得出结论。第一点，合作机会，英国或者新加坡的科技公司愿意进入中国市场的，他们的技术加上中国的市场可以参加一些伟大的商业模式。第二点，人才的回流，基于大量的华人专家分散在海外，而且能力真正比较强的都有国际化的背景，在中美贸易战比较复杂的形势下，今年会有大量的人工智能中层或者高层的人才会回来。第三点，这种资本驱动下的商业模式之间的融合，因为人工智能虽然说是没有国界的技术，但实际上跟国界密切相关的。所以AI的产业应用由多元化的文化驱动的，中国好的产品，通过云市场直接出海。例如中国有一款产品，但因为中国的拉新成本较高，就可直接进入中东市场，或进入“一带一路”的市场，提升中国对外技术出口。最后他表示，所有的创新都要抓住政府的红利窗口，如科创板创立对创新技术的支持。
亮风台创始人兼CEO廖春元
亮风台创始人兼CEO廖春元从两方面分析了政府应该如何支持AI发展。 一方面是政府对人才的支持，人才对于人工智能来说是至关重要且要求非常高。他表示一个城市要很好的发展，不仅需要支持金字塔尖，腰部也是非常重要。对企业的发展，中层是最重要的，但在现在很多的人才引进政策对于中层的支持力度不够，领军企业应该起带头作用。如果有政府的支持政策来覆盖太高的人工成本是锦上添花。另外一方面，政府是市场的支持，人工智能还在初始阶段，需要一定量的成本花销，政府在鼓励企业采用新的技术的时候同事给予支持，这样可以激励技术迭代和加速寻找找应用场景。
在创新方面，他表示亮风台着重于增强现实（AR），而作为科技创新类公司AR技术是从军用到商用到民用。第一方面刚性很强，尤其是现在不只是经济方面，军工的利润等等，很多时候涉及到政治或国际形势，军事斗争。第二方面，军工的周期比较长，以四五年为计，并不是所有创业公司有足够的资金支持整个项目。最后科创板对于创新的意义，他认为对于科创板可能同股不同权的设计是对于科创企业量身定制的优质措施。
链极科技董事长、总裁、创始人庞引明
链极科技董事长、总裁、创始人庞引明在论坛中提出上海不仅要建设成为金融中心，还要成为科技中心。他认为，一项技术要有业务并且有政府的支持，才能真正地改变这项技术。他表示政府在政策上和补贴上对人工智能产业提供了大力支持，并且对未来产业的发展充满了信心。
金融的核心就是对风险的管控，风险往往与底层数据相关，数据收集得越准确，对风险的判断就能越准确。链极科技正在搭建一个中小企业平台，结合人工智能和区块链技术搜集全面、完整的数据。庞引明认为，人工智能+区块链技术的应用会产生革命性的变化，对上海金融中心的建设有着非常大的作用。
庞引明表示，纳斯达克在培育硅谷的新生企业中发挥了巨大的作业，上海科创板的推出为科创企业开辟了快速募集资金的直接融资方式。A股市场表现平平，回报率不理想，投资者丧失信心，庞引明认为，科创板的成立正是吸纳投资者闲余资金的途径之一。另外，科创板可以帮助科创企业走向大众，促进企业信息披露，有利于科创企业的长远发展。
在谈到国际化问题上，庞引明表示在上海这样国际化的大环境下，企业在做业务同时自然而然的会成为国际化的企业。作为中国港口协会第一家理事单位，链极科技是第一家进军港口的公司，利用区块链技术进行跨港口的清结算。他表示，国内港口存在诸多限制，不一定能进行跨港口的结算，有些业务就不得不国际化。
福盈集团首席投资策略官顾志荣
福盈集团首席投资策略官顾志荣表示，2018世界人工智能大会在上海召开，中国人工智能技术发展迅速，从人脸识别技术，到各种各样的机器人，到自动化应用等，这些都离不开政府的大力支持。他提出，目前高校学生可接触到的关于人工智能编程的教材非常匮乏，并且没有系统学习人工智能知识的方式，而西方国家从小学、中学以及职业或非职业的教育上都涉及到了编程。随着上海要建设成为具有全球影响力的科创中心，他表示期待政府能加强高校人工智能专业的人才培养。
顾志荣表示，中国是有着14亿人口的庞大应用市场，50.8%的年轻人愿意购买人工智能产品，而欧美地区只有12.5%。许多西方国家看到了中国人工智能和科技的蓬勃发展，希望在这一领域加强与中国的合作。顾志荣表示，全球化在某种意义上，就是人才、技术，包括生产力以及全球资本混合产生效果的过程。过去，中国人崇尚海外投资，投资美股以及外资公司，从2018年开始风向标不断转换，美国越来越多的PE、VC正在关注亚太市场，尤其是中国市场。
顾志荣表示，过去我们错过了阿里、京东，中国的资本市场也在不断地进行思考和完善。科创板放宽了对企业盈利性的要求，更多的注重企业自身的科技含量、专利以及在行业当中未来的发展潜力，未来会有更多的潜在独角兽能够在中国慢慢发展起来。他认为，科创板的成立让PE、VC投资者看到了中国真正意义上的纳斯达克，为他们提供了真正可以放心的退出渠道。
圆桌主持人：CENTI Group创始人 宰承峰
CENTI Group创始人宰承峰表示，上海已把加快发展人工智能作为优先战略，力争建设成为国家人工智能发展高地，在上海徐汇滨江、张江临港等区域建设了人工智能集聚的发展区。CENTI Group中欧科技创新网络创始人宰承峰认为，科技创新不能只局限于国家内，它是一个全球化的问题，上海要成为具有全球影响力的科技创新中心，具备全球视野。
CENTI Group宰承峰介绍，作为一家海外的类投行管理咨询机构，CENTI GROUP（中欧科技创新网络）聚焦以人工智能为主的高科技领域，寻找有发展潜力的海外科技企业来与中国资本市场做结合。团队在欧洲科技创投圈有着近五年宝贵的资源与经验，并一直致力于将发挥桥梁作用，创建跨国企业生态圈，服务国家战略，协助中国企业走向欧洲，助力国外优秀项目资源落地中国。另外，宰承峰表示，科创板的成立，以及试点注册制的推出，都代表着中国资本市场迈出了历史性的一步，同时可以预见，上海的国际化战略布局也将提升到一个全新的高度。
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