高通侯纪磊：无人驾驶商用时 AI会像水无处不在(3)

侯纪磊：不一定。如果把人工智能应用画成四个象限，横轴就代表数字跟物理世界，纵轴则代表从非关键型任务到关键型任务。如今，人工智能已经商用化并形成直接应用的领域是针对商业模式产生的数字类的非关键型任务。比如对电商的推荐，即使推荐错了一次，也不是很重要，因为从百分比的角度而言，只要整体数据反映出的趋势性有一定的有效性，有助于电商进行数据总结和提高用户体验，这项应用就是有用的。目前数字类的非关键型任务这个象限已经实现了商用。

这四个象限大体有两个发展方向：一个是非关键型任务，但是属于物理世界的方向。例如扫地机器人就属于物理世界的非关键型任务，因为即使扫地机器人走错地方，碰到你的脚或者宠物的排泄物，也不会造成灾难性的后果。这些人工智能方案如果能实现应用，人工智能家庭和社会的体验将得到提升。服务类机器人，特别是扫地类或者玩具类的机器人，都属于这一方向。另一类方向是关键型任务，但还是属于数字领域。这一方向体现为两个重要领域，一个是医疗，一个是金融，因为这两个行业对精准度要求比较高，数据的准确性对人的生命安全和投资理财都有直接影响。

今天有很多演讲主题谈到人工智能驾驶，也有很多厂家说，我能在现实和商业化领域实现智能驾驶，但要让这一技术真正落地，还需要解决很多社会和法规上的问题，比如怎样从心理的角度上让人把手从方向盘上拿下来。由此看来，智能驾驶的路还是比较长的，一方面因为这是关键型任务，直接影响人身安全；另一方面，智能驾驶是物理型世界的呈现，对生态链以及整个产业链有较高的要求和依赖性，很多环节需要一步一步实现，例如怎样让人们从法规上接受无人驾驶。

我跟我的朋友交流时曾提到，如果无人驾驶能大规模实现商用，人工智能就能像水一样无处不在，在很多环境里得到普及和发展。

网易：所以人工智能落地更多是按照这四个象限去实现的？

侯纪磊：对，我们现在处于第三象限，未来将向第二、第四象限发展，最后达到第一象限。这是我个人的观点。

网易：人工智能现在很火，但同时也出现了一个问题，就是人才短缺。比如，腾讯特意把人工智能实验室设置在西雅图，就是为了更方便地挖微软公司的人才。在您看来，人工智能更缺乏哪些领域的人才？高通在人工智能人才方面又有怎样的积累和构成？

侯纪磊：有两种类型的人工智能人才比较稀缺：第一种是具有原创性，以及有强烈好奇心驱动的人才和科学家。在人工智能领域，不是有最终目标，就能像耕地一样一步一步达成目标的。从数量上看，这种人才的确缺乏，但要解决或者拓展到真正的新的人工智能领域，最稀缺的并不是这种人才。对人工智能研发来说，最重要的还是那些具有发散性思维、受好奇心驱动，以及愿意解决0到1的问题的人才。第二种是交叉性人才。高通内部人员跟外界交流时曾发现，无论人工智能是作为一项技术还是一个产业的发展方向，最终的目的不仅仅是形成一种商业模式，而是在垂直领域实现落地。作为一种使能技术，人工智能会促使这些垂直领域产生新的体验或提升效率，比如手机、无人驾驶，以及别的应用方面，都体现了这一特性。在这一过程中，有些人专注于自己的研究，有些人更重视垂直市场。对于高通而言，我们需要的是交叉人才，他们既明白垂直领域的特点是什么，也知道人工智能技术的优势在哪儿，以及怎样才能使得人工智能在商业环境中更好地发挥出它作为使能技术的作用。因此，复合型人才是非常重要的。

此外，高通是全球最大的芯片公司之一，也是在移动端、IoT方面全球出货量最大的公司，因此人工智能当仁不让地成为高通重要的战略发展方向。从人力的投入和技术发展的方向来看，高通具有非常强的驱动性，也会驱使更多的人才投入其中。未来，高通将对整个产业链的发展提供更好的支持。