FUS獵云網2020年度人工智能產業峰會在北京金茂萬麗酒店隆重舉行，近百位知名資本大咖，獨角獸創始人、創業風云人物及近千位創業者共聚一堂。

在由峰瑞資本副總裁劉鵬琦主持、以《后疫情時代，人工智能落地應用何處所在》為議題的高峰論壇上，埃睿迪合伙人&副總裁趙華偉、睿帆科技聯合創始人&CTO王雪、云跡科技戰略合作副總裁楊子和賓果智能CEO閔海波就論壇議題發表了精彩觀點。

閔海波表示，2020年是疫情影響深刻的一年，但也因此看到了更多機會，比如線上化、無人化，讓人工智能實現了快速的應用和落地。

同時他強調要辯證的看待人工智能落地發展的速度問題，短期內保持謹慎的態度。目前人工智能技術，是遠遠不及人們預期的，仍需要構建一個非常大的常識庫，基于這個常識庫不斷探索邊界。而產業落地方面，能做的是在局限性中，找好自己的邊界，切入一個特別具體的特定的場景，解決一些行業痛點。另外從長期來看，還是要保持樂觀的。因為目前人工智能技術仍然在飛速發展，希望創業者、投資人都能給人工智能技術發展多一些耐心。

商業模式對于人工智能的落地非常重要，閔海波認為確定產品采取的交付形式，可以是產品交付、也可以是服務交付，但核心是摸清客戶的訴求。在機器人服務領域，將機器人服務化是一個比較好的思路，服務到達的方式可以是ToB、TOC，也可以是TO B再TO C，主要看是否有實現基礎。

賓果智能創立于2015年，致力于將人工智能和機器人技術引入幼教，主要輸出信息化服務和課程服務兩種產品，其核心客戶為幼兒園、教培機構等。賓果智能希望通過采集分析孩子學習行為等大數據，最終實現大數據驅動，因人施教。目前其覆蓋了近5000家幼兒園，預計2020年底將達到6000家，其中包括500家教育部課題示范園。創立至今，賓果智能已完成了六輪融資，投資方包括奇虎360、中以智教、馳星創投等。

本次峰會由獵云網主辦，獵云資本、企業管家、獵云財經、銳視角協辦。峰會以“AI UP！”為主題，聚焦人工智能產業的應用，通過展示多領域多維度人工智能技術和產品以及分享討論AI在不同場景中最新落地應用，展現人工智能產業落地應用的最新成就；并圍繞人工智能產業的“進擊”與“破圈”，探討AI技術如何為產業賦能。

以下為圓桌論壇分享實錄：

劉鵬琦：2020年是很特殊一年，在疫情、新基建、中美關系等大背景下，國家層面對于很多新技術，尤其是以人工智能為代表的新技術非常支持，同時很多地方政府也都投入了大量資源支持這類型公司的發展。從人工智能企業自身的微觀情況來看，今年有哪些切身的體會，在疫情期間，產品、業務對比往年有哪些變化和新的亮點？

閔海波：今年我們深刻的體會是“危”與“機”的辯證關系。疫情沖擊了我們的業務，卻激發出了團隊的斗志。我們線下面向幼兒園的業務，上半年基本停擺。幼兒園不開學，我們就幾乎沒有線下業務收入。自2月2日起，團隊基本上就進入戰時狀態，一方面探索線上業務，另一方面為疫情后業務做準備。整個團隊在今年2月到6月期間所做的工作，比去年半年時間都還要多。我們周一到周六工作，每天早上8點半堅持開一個晨會，大家精神飽滿，斗志昂揚，真的是我們清華校訓中“自強不息，厚德載物”的狀態。

業務的變化首先是積極擁抱線上化。我們之前所做業務主要是線下，圍繞信息化和課程服務兩個部分，疫情開始后逐步向線上延伸，與教培機構合作。比如AI多維度兒童評測，原來是針對線下課堂中機器人攝像頭所采集的數據，分析孩子的情緒、專注度、活躍度，我們把相關技術搬到線下，賦能教培機構。結果服務了幾家大型教培機構，成為我們業務新的增長點。

第二點是在信息化層面，我們看到一個機會——非接觸式快速測溫。疫情初期，我們就著手調研了多種測溫方案，后來確定了兩種：一種是利用熱電堆器件的單點測量，一種是紅外熱像測溫。團隊利用我們清華實驗室圖像超分的算法，提升紅外熱像器件性能，大幅提高了紅外測溫性價比。研發出來之后，產品非常受歡迎。

另外在疫情之后，我們觀察到的趨勢是，政府的新基建進程在加速。近幾個月新基建，尤其是智慧教育、智慧幼教方案落地方面，我們實現營收已經超過去年全年。總之，疫情這只黑天鵝對我們影響有限，反而在各方面激發出一些閃光點。

劉鵬琦：過去幾年，人工智能的發展沒有像大家預期發展那么快的原因和挑戰是？

閔海波：我認為需要辯證地看這個問題。借用比爾蓋茨反復講的一句話，“人們總是高估一兩年內技術帶來的變化，低估了未來十年的變革。”

我們所在的“人工智能+教育”領域就非常典型，我有兩個深刻的體會。一是對于人工智能技術，短期內我是相對謹慎的。目前人工智能之所以沒有達到人們的預期，主要由于之前預期太高，技術實際還沒有突破瓶頸，泡沫化嚴重，Gartner曲線還是很說明問題的。泡沫消退的這兩年，反而讓我們比較靜心地看邊界。現在的人工智能，遠遠沒有到達三歲小孩的智力程度，因為缺乏常識，缺乏真正的泛化自學習能力。這是我們在學界和業界共同要解決的課題——如何讓機器人自學習，或者構建一個海量的常識庫，基于這個常識庫再去自己探索世界，解決問題。

此外，我們所做的用人工智能賦能兒童教育，實際上是高度跨學科，跨領域的，并非單一人工智能技術可解。我們的效果可能沒有那么明確，比如立刻能為客戶節約多少成本，增加多少效益？因為教育領域，“因人施教”效能相對主觀，是相對比較難做的。

實際上，不光我們“人工智能+學前教育”領域，整個服務機器人領域都處于一個比較尷尬的境地，尤其前幾年，找不到剛需，也引來投資人大量質疑。沒有剛需的事情憑什么說能推得動，憑什么說市場化做的很好？因此我們要在目前技術局限性內保持謹慎，找好自己的邊界，切入一個特別具體的場景，找到一個解決方案，解決一些行業痛點。

二是從長期看，要對人工智能技術前景保持樂觀。目前人工智能技術的確還在飛速發展，雖然深度學習是到了一個瓶頸，但深度學習只是人工智能的一個流派，不代表其他流派短期內沒有突破的可能。例如最近清華大學施路平教授課題組在《Nature》上發文，提出類腦人工智能的嶄新思路，可能就是通用人工智能的曙光。作為產業界，我非常期待，而且非常看好其下一步的發展。無論任何一個流派，只要出了很好的成果，我們都可以實現應用。同時，我也特別呼吁在行業中的人，在創業時期多一份耐心，投資人也能給人工智能企業和技術發展一些耐心。

劉鵬琦：對于人工智能企業落地而言關鍵在于商業模式，我們是否會在相當長的時間內我維持現有模式，這其中是否有一些新的可能性？

閔海波：的確商業模式在這個領域非常重要，我們前三年所走的彎路絕大多數是商業模式上的彎路。在這個方面，我們有一個很深的體會，服務機器人領域，把機器人服務化（RAAS，Robot As A Service）是一個非常好的路徑。在To B方面，我們并不要求客戶一次性花費很多成本把機器人買下來，而是選擇類租賃的合作模式。不管是產品還是服務，核心還是滿足好客戶的需求。

我們的商業模式是典型的2B2C，當下to B，但未來核心是to C。具體而言，將機器人輸入到幼兒園，鏈接幼兒、家長和老師，最終形成數據閉環。在這個過程中，通過深入服務與運營，形成全體系數據支撐，2C是有基礎的。

劉鵬琦：疫情期間，在服務過程中，與客戶溝通中，是否產生新的思路和需求，哪些是我們認為非常有價值的？

閔海波：主要是兩個方面：無人化和基于AI的線上化，這是極為明顯的趨勢。無人化的優勢在于非接觸，降低風險，提升效率。而基于AI的線上化則在教育領域解決了兩個根本問題——教育的標準化和個性化問題，也包含交互與體驗問題。這一特征，使得教育突破地域，既能大規模復制，又能因人施教，而且還變得很有趣。

劉鵬琦：未來五到十年AI將有哪些發展的可能性？

閔海波：我認為未來十到十五年可能會出現“人機共融”的社會。我們正在實施科技部一個重大專項課題，關于“機器人擬人化社會交互理論與方法”，里邊涉及“人機交互”、“機器人倫理”等核心問題。實際上，目前“人機共融”已經呈現出一些趨勢，只是現在的機器人智能化還欠缺，情感性也沒有那么強，缺乏“人情味”，不過不代表未來不能實現。
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