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本期访谈人物：
深兰科技创始人 陈海波
“在我看来，挣钱是容易的，做基础研究才最难。当下过早、过度追求AI产业化，让不少科技公司无法真正的专心在基础研究上投入。”
▍个人介绍
深兰科技创始人、董事长，深兰科学院创始院长，中国管理科学院学术委员，国家智慧城市工作委员会副秘书长，上海市长宁区政协委员、新沪商联合会轮值主席。曾获EEEISI world cup20I9最佳导师、第四届上海市工商业领军人物、2018上海领军人才。曾出版《与领导千部谈AI》《与领导干部谈量子科技》《元宇宙与社会治理新范式》等著作。
▍第一标签
坚持基础研究和应用开发并重的人工智能“深耕者”
▍企业简介
深兰科技是人工智能领先企业、独角兽企业、国家专精特新“小巨人”企业；深度布局自动驾驶、机器人、工业智能化、AI医疗等领域，主要为B端用户提供智能产品；在计算机视觉、生物智能、自动驾驶、认知智能等方面拥有核心技术，已申请专利1000多项，在众多计算机科学和人工智能领域世界顶级赛事上获得40多项冠军。
身着一件带有公司标志的马甲，搭配简单的蓝白格子衬衫，深兰科技创始人、董事长陈海波在上海办公室接受了记者的采访。
在交流过程中，陈海波难掩对基础科学研究的强烈兴趣，更笑言从小就有科学家的梦想。
随着人工智能行业的发展，近年来AI应用慢慢从虚无走向现实，相关产业正加速落地。这也促使“盈利”，成为了当前每家AI企业的主课题。
于2014年创立深兰科技的陈海波，更是切身体验了国内人工智能浪潮的发展起伏。而他向记者表达了对AI产业化风潮的不同看法。
“在我看来，中国不缺少企业家，中国缺少科学家。挣钱是容易的，潜心做基础研究才最难。当下过早、过度追求AI产业化，让不少科技公司无法真正的专心在基础研究上投入。事实上，任何一门科学都需要长期积累，越是前沿技术，越需要长期布局，商业化产业化周期越长，投资回报周期就会越长。我们应该要给人工智能产业化发展更多耐心，给具备基础研发能力的AI企业更多的时间。”
01
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AI产业化不宜过早
近期，AIGC已成为了人工智能领域的新宠。究其原因，是在深度学习模型方面有了长足进步。相较之下，国内的模型训练与产业链由于尚不成熟，迄今没有非常“拿得出手”的竞品。
陈海波认为，任何一门科学都需要长期积累，人工智能也不例外。“要想基础研究做得好，势必对底层技术花费的时间越多，走向应用市场化的周期，就会越长，虽然这不一定符合资本的回报周期的要求。”
据了解，人民币基金的设立期限一般是“3+2”年，最多或是“5+2”， 而美元基金多为“10+2”。其中， “3+2”意味着投资期为3年，退出期为2年。显然，后者给予了基金管理者与企业家更高的时间成本，能够容忍其有更长的研发周期把底层框架做实做好，更加具备技术壁垒和未来竞争力。
“近一两年，国内特殊的经济周期，投资市场低迷，很多资本更加关注退出，给被投企业商业化更大压力。很多被投企业放弃基础研究转向市场化，快速烧钱在细分赛道占领份额，快速上市资本退出。当然，从资本投资的逻辑无可厚非，但这对于很多具备基础研究能力的高科技企业的基础科学研究会有损害；毕竟，大国竞争是科技竞争，企业核心竞争力还是靠有壁垒的核心科技，不是靠商业模式。”
另外，关于创业者，陈海波认为，人尽其才，物尽其用，资源的合理配置是人类为之奋斗的重要主体，企业家和科学家是不同的两类人，社会、资本、媒体尽量不要鼓励科学家或教授离岗创业。
“鼓励科学家离岗创业、鼓励教授离岗创业，我个人觉得这是不对的。真正的科学家是不能创业的，创业的也不是真正的科学家。中国真的不缺企业家，缺的是潜心做基础研究的科学家。”
02
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国内不能错失人工智能的发展窗口期
在这场全球人工智能浪潮中，中国已展现出与发达国家同步的可喜态势。陈海波认为，由于天然拥有数据大国的优势，中国有希望在人工智能领域的发展上有更多的突破。
“当前人工智能所处的深度学习阶段，最大特点是对大数据有依赖，用大样本解决小问题。中国正是发挥市场应用场景大、数据大国的优势，人工智能取得了快速发展，和世界领先国家并驾齐驱。但是它的缺陷也是显而易见的。黑盒算法、缺乏可解释性，依赖于大量数据、算力等等，将严重影响人工智能在经济建设和社会发展中的作用，甚至会导致新一轮的寒冬。因此，我们有必要和义务去探索新一代可解释、小样本学习的人工智能框架，为经济社会发展提供新的动能，这也是我国在抓住人工智能发展机遇和引领世界科技进步的必然选择。”
陈海波认为，人工智能的下一个阶段将是认知智能，是小样本解决大问题，对数据的依赖会大大降低。突破小样本条件下的快速有效的学习方法，来探索机器学习模型的可解释性机理。
“需要通过研究深度神经网络的可解释性表达及可解释性模型的构建，采用图网络的方法，让深度学习实现因果推理，用深度学习方法处理图谱，实现模型的可解释性。”
同时，视觉推理和认知智能的发展对人工智能算法演进也提出了更高更新的要求。实现机器对空间和语义的视觉推理，基于常识库和实现视觉场景的智能化语义描述，是自动驾驶和智慧城市等AI应用领域智能升级的关键技术之一。
“这些，都还需要长时间的研发和积累，我的意思是，基于大数据优势的时代很快会过去，留给中国的时间不多了。”陈海波说。
在7年多的创业过程中，在加大研发和尽早盈利的取舍上，陈海波也曾面临了多次挣扎和转型。
“我们先做软件，后做硬件，现在也不得不走向规模化和证券化的道路。虽然应用开发和商业落地做得不错，起码不太亏钱。但心里总有一种被裹挟的感觉，有很多想做的事情没有办法干。”
据了解，陈海波创建的“深兰科学院”，其全职的高学历研发人员规模曾一度超过千人，但近年来为了商业化和应用落地，不得不忍痛缩减。
“我们仍保持了人工智能重要领域的基础研究科研体系，包括人工智能研究院、科学计算研究院、智能汽车研究院、自动化研究院、生命科学院、前沿科学研究院六个院系。我们希望能两条腿走路，一方面保留基础研发的初心和力量，一方面还能尽量挣到钱，毕竟，在当下，能够活下来还是最重要的。”
03
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造车是未来理想
在产业化落地方面，深兰科技基于计算机视觉的技术演进，主要在自动驾驶、机器人、工业智能化、AI医疗四大领域布局。
其中，2019年常州机器人制造基地开业，已研发和生产多款商业服务机器人，未来也将进军家用服务机器人市场。
“我们的机器人采取了先攻国外，再攻国内的策略。目前已获得韩国LG数亿订单，并拿到了环太平洋13国认证，产品出口美国韩日。”
在工业智能化方面，深兰没有采用“卖视觉检测算法”的传统模式，而是以软硬件一体化交付的“合同增效管理”的商业模式进入市场。
“我们与传统制造企业，是长期共生态的伙伴关系，而并非单纯的买卖关系。我们为企业免费提供软硬件设备，帮助其降本增效，节省下来的费用由双方进行分成。”
当前汽车行业的新能源化、智能化、网联化、共享化的大势不可阻挡，而陈海波心里很早就有了造车梦。
“我们2017年就进入整车设计领域，2018年推出6米新能源自动驾驶移动零售车和12米新能源自动驾驶智能公交。”
2019年，熊猫智能巴士在四个城市上路测试并拿到上海自动驾驶测试牌照。2020年，熊猫智能公交先于6月通过深圳自动驾驶测试，商业运行坪山高铁站线；又在7月上路武汉，和百度一起获得自动驾驶商用牌照，服务武汉市中心CBD线路，成为中国首个商业运行线路。
目前，深兰科技是唯一拥有“4+1”大型车自动驾驶牌照的企业，持有上海、广州、长沙、武汉测试牌照和武汉商用牌照。近期，深兰科技还通过并购一汽凌源汽车制造有限公司、湖南加立减新能源科技有限公司的动力电池业务等部署人工智能汽车生态。
陈海波认为，“靠出售自动驾驶技术是没有前途的，未来自动驾驶一定是车的标配，是核心命脉技术，没有一个车厂会选择不自己干。现在没做是因为他们认为时机还没到。
所以，深兰组建了熊猫汽车集团，以及旗下十多家公司，就是本着对人工智能技术的现在和未来的全面理解来设计人工智能整车。
“目前还没有一个人工智能头部企业同时具备自动驾驶技术、正向设计能力、整车资质、供应链、销售渠道和动力电池生态支持。而深兰想试试，为此团队一直在努力。当然这很难，但车到山前必有路。人要有理想，万一就实现了呢？”陈海波最后说道。
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