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科技大跨界：3位《麻省理工科技评论》“IU35”共议科技跨界及创新

百家作者：DeepTech深科技 2018-10-29 07:52:41

10 月 27 日，由《麻省理工科技评论》、DeepTech 深科技联合主办，梅赛德斯-奔驰特别呈现的“全球科技青年论坛”在北京举行。论坛集结了海内外 30 余名顶尖科学家、企业家与研究者，为现场超过 600 名关注新兴科技、热爱科学事业的参会者开启了接触前沿领域专家的机会。

在“科技大跨界”圆桌会议上，WafaGames 联合创始人兼 CEO 龚晓思，蚂蚁金服技术实验室高级技术专家曾晓东，微软亚洲研究院资深研究员/ 研究经理韦福如，分别就各自领域技术应用方面发表了自己的看法。值得一提的是，他们三位都是《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新 35 人”（Innovators Under 35 Reunion）获得者。

（来源：DT 君）

韦福如表示，目前自然语言处理技术已经应用很广泛，但是人的期望与技术的能力目前可能有些方面还是没有完全达到，所以还有更多的机会。

曾晓东认为，将多种技术导入到一个行业当中，需要建立一个三角形模型，首先是目标问题的设定，最底层有两个方面做支撑，一个是技术的壁垒，另外是工程化做得足够优秀。

龚晓思表示，技术创新，包括产品本身，都不是一个完美的系统，它本身就是一个混沌的系统，是共同进化的过程。

之后，他们三位对各自的领域接下来跨界创新提出了自己的展望。

以下为当天论坛该环节的对话内容（经基于原意的删改）：

图丨韦福如（来源：DT 君）

问：韦博士认为，下一个阶段 NLP 的里程碑大概是什么样子的？会以什么样的形式走入人们的生活？

韦福如：第一个是搜索引擎，第二个是推荐，像头条这种咨询类的推荐，我觉得非常多自然语言处理的技术都已经应用起来了。说到这些应用的时候，我觉得人的期望与技术的能力目前可能有些方面还是没有完全达到，所以还有更多的机会。

图丨曾晓东（来源：DT君）

问：第二个问题，我想问一下曾博士，如何将多种技术导入到一个行业当中？

曾晓东：我从另外一个角度来看一下这个问题，一切回归到问题本身，在定义问题之前，我们会把所有的像技术、工程实现包括一些业务的问题全部抛开，我们先找到我们要解决什么样的问题。举一个例子，刚才博士说的翻译可能解决的是沟通问题，我们先定义我们要解决什么样的问题，在定义问题和分析的过程里，会衍生出来我们要做什么跨界创新的业务或者产品，也有可能会融合多种技术。

所以，我认为问题的设定是最关键的一步，问题设定之后，我们才会考虑我们要用什么样的技术，我们要搭建技术的壁垒，因为只有技术做到足够深的时候，我们才可以谈怎么进行商业结合。还有一点，我们通常会很忽视工程化，因为真正一个很好的技术进入到真正的商业，应该用到很多产品的。前提是我们的工程化要做得足够好，要很普适，很适合地在不同应用场景里铺开。

所以，有一个三角形的模型是最核心的，首先是目标问题的设定，最底层有两个东西做支撑，一个是技术的壁垒，另外是工程化做得足够优秀。

视频丨WafaGames 联合创始人兼 CEO龚晓思在该环节的讲话（来源：DT君）

问：在技术转换过程中，包括技术和工程怎么与商业结合方面，龚总能否分享一两点经验吗？

龚晓思：因为我一直在创业的领域，也算是一个连续创业者。我上一家公司是做法律的人工智能，现在这家公司是用人工智能做定制化的游戏，让每一个玩家在玩游戏的过程中，通过机器学习的方式，体验不同的定制化剧情。

有时候我觉得游戏是很有意思的领域，比如刚才曾博士说的定义问题，我们做游戏时的问题是什么，其实就是怎么样让游戏更好玩，但这是一个没有边界的问题，什么叫更好玩？

为什么我觉得我们是一个科技公司，科技是一种赋能，这是创业者可以跨界的原因，尤其这是一个特别好的时代，能够让你所有的知识和技能能够运用到别的场景。

图丨圆桌会议（来源：DT君）

有时候我们会关心一个产品的生命周期，产品的 LTV 是 3 年还是 5 年。但往往我们会忽略了前 5 分钟，这前 5 分钟用户的留存是什么样，用户的行为数据是什么，它会告诉你很多去改进的产品，不管你用技术实现的方式或者你从产品设计的角度，它会告诉你很多的信息。

我想说跨界也好，创新也好，包括产品本身也好，它不是一个完美的系统，它本身就是一个混沌的系统，是共同进化的过程中，并没有说一个很明确的方法论或者很明确的一个，它本身就是一个复杂系统。

问：三位在各自的领域，对于接下来跨界创新值得期待的地方有哪些？

韦福如：我可能把跨界理解窄一点的话，它在不同学科之间技术上或者方法上、思路上相互的借鉴启发，包括最近和以后，我觉得在自然语言处理这样一个领域里，包括很多训练模型，其实在图像里和其他领域之前都做过，我觉得某种意义上来讲这也是一种借鉴和跨界。

曾晓东：因为我现在在 IoT 领域（就是物联网领域），我比较看好的方向是现象物理世界的数据化，怎么理解它？我可以将制定空间，比如一个线下零售店铺或者会场，里面的人、物体包括场地，是自动信息的收集包括分析、推理等等，这是我非常看好的领域。

这个方向会衍生出来一个融合的创新，就是你刚刚说的跨界创新，因为它需要大量 IoT 的传感器，包括我要采集什么样的数据进行分析 AI 的技术，甚至于我们要保证数据不可更改性，有可能会用到区块链。所以，我非常看好这个方向和领域。

图丨龚晓思（来源：DT 君）

龚晓思：我非常期待像 AR、VR 这种技术，游戏好像是一个虚拟世界中的，但如何让这些技术，让虚拟和现实、物理的世界能够打通，这是可以预期的。第二个我想说的是，游戏并不是我们手机上玩的游戏，游戏化是每个人的好奇心。

我说这个的原因是因为，在 2013 年，当时有一个病毒在非洲地区每年致死三万多人，它涉及到蛋白质的排序，那时候蛋白质排序相对计算能力比较复杂。后来他开发了一款小游戏，让所有的玩家不需要专业的生物学家像解题一样排序，大概在 40 天之后，就被破解了。所以，我觉得游戏化其实是更大的想象空间，它如何能够应用到其他的领域。

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