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  • 我说我的情况,女,32岁,小孩2岁,目前在中部省会城市通信国企嵌入式软件开发,我本科是电子信息工程,2010年毕业到一家小私企工程相关,工作中发现自己对软件编程很感兴趣,开始发狠学习linux嵌入式开发,...

    点击上方蓝字关注「中产之路

    读者微信咨询,经同意,隐去敏感信息,发在这里。

    读者:

    京杭君你好,看了你的经历,很佩服,你的眼界和执行力都非常好。

    我之前只埋头苦干,不抬头看天,现在处境尴尬。

    我说下我的情况,女,32岁,小孩2岁,目前在中部省会城市通信国企做嵌入式软件开发,我本科是电子信息工程,2010年毕业到一家小私企做工程相关,工作中发现自己对软件编程很感兴趣,开始发狠学习linux嵌入式开发,2012年跳到现在公司做研发,到现在快7年。

    目前我在一个舒适区,工作基本能搞定,问题是虽然项目不同底层基本相通,我就限入一种类似重复性开发;

    我所在的嵌入式部门流动性不大,升职概率很小;

    对公司通信产品来说,核心在业务,底层驱动只是边缘,我要向产品侧走系统工程师的话,那要转业务部(会很忙)。

    总之,要么看不到出路,要么走出舒适区花很大力气。

    研发加班是不可避免,我们部门加班算少的了,现在有个岗位制造代表可以转,不怎么加班但是向上基本也无望。

    另外,从2016年我开始考证,16.17.18三年过了3个证,可以增加1w收入,今天打算再考1个,但是这些证毕竟是挂靠,以后也不好说。

    我现在很犹豫,不知道该怎么办,一方面我又想多点时间陪娃,可是要我放弃研发我又不舍,一是花了心血二是还比较喜欢,但是已看到天花板,又总是在一线解决问题也挺烦的,另一方面又渴望职业上有所发展,但是又下不决心多投入...

    我现在挺后悔在16年的时候放弃一个机会,当时公司开始做服务器,我入职时的师傅接了,问我有没有兴趣加入他,我因为别的原因拒绝了,后来公司成立了子公司。还有年前有个同事(也是女的)去了一个外企,说招有经验的女程序员,工资翻倍,我也犹豫错过了...

    说了这么多,可否请京杭君给点建议?我该怎么走...

    岳京杭:

    1. 考证那件事做得挺好,一次付出,之后都是源源不断的睡后输入。

    2. 错过的就错过了,都是经历,以后有机会,勇敢面对,别在错过了。

    3. 通篇描述,前怕狼后怕虎,但又这也要那么要,哈哈哈。看你优柔寡断,还是选择家庭吧,成熟的标准之一就是接受自己的平庸,不知道干啥,就啥也不干,保持现状。

    4. 今天太累,我要下班去汗蒸馆放松一下,听听读者们的建议吧。

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  • 围绕大数据标准化,下一步将重点开展以下工作:一是推动标准体系建设,推进数据格式接口、开放共享、数据质量、数据安全、大数据平台等重点标准的研制;二是加强标准验证和应用试点示范,建立标准符合性评估体系,...

    目前,大数据产业和应用发展迅猛,已经存在各种各样的解决方案。这个阶段,急需通过标准化的途径整合资源,固化现有成果,促进各方达成共识,形成统一的数据格式、接口、安全、开放等规范,为我国数据开放共享提供基础,为数据安全应用提供保障,促进数据交易等新兴服务模式规范发展。

    在工信部和国标委的领导下,2014年12月2日全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组正式成立,统筹开展我国大数据标准化工作,大数据工作组组长由上海交通大学副校长梅宏院士担任。目前,工作组包括了北京大学、阿里、华为、京东、国家信息中心等近150家申请单位,共同形成了“大数据标准体系”,正在研制的国家标准有10项,其中《信息技术大数据术语》和《信息技术大数据技术参考模型》等8项国家标准已经完成草案,《信息技术数据质量评价指标》、《信息技术通用数据导入接口规范》2项国家标准完成草案大纲。工作组下设了7个专题组,分别开展专项领域的标准化研究制定工作。

    大数据分析标准化是信息技术领域的新热点,也处于刚刚起步阶段。我国作为核心成员,和美、英、韩国等国家合作推动了国际大数据标准化工作。国际标准化组织ISO/IEC JTC1于2014年成立了专门负责大数据国际标准化的大数据工作组(ISO/IEC JTC1 WG9),目前正在研制《信息技术大数据概述和术语》和《信息技术大数据参考架构》系列国际标准。我国专家承担了《信息技术大数据概述和术语》的联合编辑工作。

    围绕大数据标准化,下一步将重点开展以下工作:一是推动标准体系建设,推进数据格式接口、开放共享、数据质量、数据安全、大数据平台等重点标准的研制;二是加强标准验证和应用试点示范,建立标准符合性评估体系,推动标准对产业和应用的支撑作用;三是继续积极参与国际标准化制定工作。

     

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  • That's gonna be you by the end of this journey本文将引导您完成一个过程,... 我们将借鉴托尼斯塔克也就是钢铁侠的灵感,以及学习他如何制造东西而做到这一点。 我还将分享一些我个人遵循的技巧,以始终保持在100...
    475d6659aa5f747c71b27063572a6bf9.gif

    That's gonna be you by the end of this journey

    本文将引导您完成一个过程,在此过程中,您可以开始项目,打破无休止的学习周期,也可以在编码时更改方式并改善工作流程和效率,以使您不再觉得这不是适合您的事情,然后决定学习Excel。 我们将借鉴托尼斯塔克也就是钢铁侠的灵感,以及学习他如何制造东西而做到这一点。 我还将分享一些我个人遵循的技巧,以始终保持在100%的状态。

    这些天来,编写出色的代码并不是真正的问题。 一切都不过是Google搜索而已,只需找到Stackoverflow的第一个链接,找到投票次数最多/可接受的答案,然后开心的复制粘贴!

    我看到大多数人如今面临的真正挑战是下一步该去哪里,或者如何真正地使用他们所学到的东西。 我们都在最新框架上观看视频的完整播放列表,这比所有人似乎都在使用但又抱怨的其他框架要好。 好吧,大多数人只是看一下,留下一些评论,这就是结束。 几天后,遇到的下一个播放列表也是如此。

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    人们以惊人的速度消费这些播放列表。 学习新事物并没有错,但是真正的错误是没有在视频用来演示框架的演示应用程序/服务之外的任何地方使用它们。

    如果是React或Vue之类的东西,它的典型演示是待办事项列表应用。 如果是与Tensorflow或keras等机器学习相关的东西,它十之八九将表现为MNIST数据集(识别手写数字)。

    我明白了,除了扩展提供的示例代码外,很难提出一个将这些技术应用于其中的项目。 我们大多数人都会在待办事项应用中添加2个或更多按钮,并每天调用一次,然后更新您的简历。 如果您选择播放列表,会更容易,因为您想学习新的东西来处理您的项目,因为您知道从那里开始。 大多数人不采取下一步措施,因为他们要么确信自己已经从一门课程中掌握了框架,并且能够在需要时使用它(大错特错),要么他们对如何把各种框架放在一起使用并不十分自信,因为它们缺乏经验(这是很普遍的,而且没有错)。 然后,您可以将自己与之前的人进行比较,后者是在车库中的一台简单计算机上利用Google编码,并且感到更加不安全。

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    顺便说一句,我有一个便捷的的指南,可以帮助您决定在考虑某个项目时选择哪种语言,框架和方法。

    每个程序员都必须在某个或多个阶段经历这些阶段。 好吧,所以我们知道您的目的。 您已经学到了很多东西,但却无法用它做出任何东西,这可能这会让您觉得自己更像一个骗子。 那么我们该怎么办 ?

    好吧,这里有一些对于生活的建议:陷入困境时,请始终寻找灵感,最终找到出路。

    在这种情况下,我们将从漫威电影宇宙的一张面孔,钢铁侠-托尼斯塔克中汲取灵感。

    因此,让我们开始吧,我们将逐步探索托尼(Tony)在《钢铁侠》(Iron Man)11年的职业生涯中,的一些主要的盔甲的创建过程。

    马克1型(Hacking Together)

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    This was the suit that was literally built in a cave, with materials salvaged from missiles.

    在早期阶段,当您只是学习编码或使用框架时,您自己完成所有工作,用谷歌搜索所有的内容,以某种方式将代码拼凑在一起,以便可以加载一些HTML页面或消息。 得到结果。

    您可以对Stackoverflow答案中的所有内容进行Debug,并在需要时返回。

    这类似于托尼在山洞中用残骸和打捞物将他的战服拼凑起来。

    马克2型(美学和质量控制)

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    马克1型令人讨厌,它仍然笨拙,容易被黑客入侵,无法精确飞行,必须手动配置。 就像您第一次尝试构建某些东西一样,大多数代码都足以显示某些东西并达到您的基本目的。 点击90年代时代风格的按钮,打开一个弹出窗口,提示" Hello World",这非常酷,但这真的是您要放入"投资组合"的东西吗?

    当然不是。 就像马克2型(从美学到自动组装和飞行功能)的全面升级一样,您的代码也需要第二次迭代,否则,它并不能真正打动您房间外的任何人。

    因此,您可以从在线选择一些设计,然后尝试重新创建它们。 在这里,您可以找到一些设计灵感来激发您的创造力:

    • Behance
    • Reddit / r /Design
    • Reddit / r /userexperience
    • Reddit / r / UI_Design

    有了灵感之后,下一步就是弄清楚如何将设计变为现实。 好吧,如果您要构建一个网站/网络应用程序,这很简单。 您可以使用预先设置了所有必需组件的工具包/ UI框架,然后从此处开始进行自定义。 与其从头开始,不如从头开始(建议大多数想要构建东西的人,如果您确实喜欢设计,那么可以随时尝试从头开始构建)。 可以使用的一些工具箱/ UI框架是:

    • Bootstrap(大部分用于我个人,我喜欢它!)
    • Bulma
    • Daemonite’s Material(基于Google的材料设计)

    您可以阅读Google关于UI / UX的案例研究,以及有关设计适合大多数设备和用例的用户界面的指南。

    马克3型(测试和错误修复)

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    现在Mark 2看上去与其前任完全不同(您可以说两者之间形成了鲜明的对比)Mark 2在各个方面都领先一步,但它有其自身的缺陷。 这是我们的第三课。 经常测试!

    托尼完成设计并穿上Mark 2后,他开始进行测试,他直接跳上了飞行测试,而这套西装飞得惊人。 由于结冰,它无法在更高的海拔下生存。 如果他没有考虑到结果,直接参加战斗,那么他就不会那么优雅地获胜。

    因此,请始终尽可能地测试您的代码。 以下是一些针对Python和JavaScript(目前2种最常用/成对的语言)编写测试的链接。

    • Python单元测试
    • JavaScript单元测试
    • 另外测试React(是的,非常需要!)

    只需查找视频即可找到您选择的武器。

    您编写的测试越多,对代码的信心就越大,尤其是在演示或部署代码时。

    与Mark 2相比,Mark 3可能是次要的增量更新,但是有必要,您知道为什么。 因此,请勿跳过测试。

    马克5型(可移植性)

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    Mark 5是一套着重于便携和易于装备的西装。

    这是一个很小的问题,但是在某些时候,您必须意识到项目文件夹中的源文件太大,无法进行演示,因此您并不总是希望在舒适的笔记本电脑/ PC上进行演示。 因此,请考虑将项目打包到可执行文件中或部署到服务器,以使您在旅途中更易于访问。

    马克6型(重大的重新设计和规格更改)

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    现在,从外观上看,Mark 5可能再次看起来像是一个轻微的设计调整,但这还不是全部。 它带有一个新的Arc Reactor,该反应堆完全由一个新元素重建,直到那时才真正存在。 他之所以决定这样做,是因为从长远来看,以前的核心并不好。

    找出无法解决的问题。

    有时,您会在工作时意识到,由于工作环境,所选框架等的限制,投入的努力并没有真正实现。 这就是托尼面临的同样的问题。 因此,当诸如您的PHP脚本(请不要使用PHP)之类的核心组件无法满足您的需求时,就该更换工具了。

    这是我早年作为程序员尝试构建自己的JARVIS时遇到的事情。 大约6年前我刚开始工作时,我决定将Windows Forms与C#结合使用(是的,我这样做并不是我引以为傲的事情,但一定会因为您看到的原因而感到满意)。 那时提供了我设计所需的一切。 通过.Net进行语音识别,易于拖放的UI构建器(当时我选择它的主要原因)。 我能够构建自己的第一个版本,并使其可供下载。

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    Please ignore that horrible Obviously PowerPoint ripped background

    那不是最好看的东西,但我为此感到自豪。 但是很快我意识到WinForms太旧了并且已经过时了,所以我决定将另一种Windows UI技术切换到WPF来进行UI设计,该技术提供了更精细的控制(与WinForms相比)

    它附带了对XAML的支持,从根本上来说,这是一种通过添加标签,属性,同时仍然保留拖拽来创建类似HTML UI的一种出色方法。 在这一点上,我开始欣赏HTML之类的控件所具有的控制水平,我可以制作动画,自定义主题以及使我不感兴趣,并让我想了解更多东西的事实。 在这一点上,我开始喜欢Material Design,并继续前进。

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    This was the last iteration I made for desktop, then I switched to web technologies

    如您所见,在SAM(现为Braggi)的开发过程中,我多次更改了核心平台。 不断更改平台是一个巨大的痛苦,而从WinForms到WPF的转换仍在C#上,一旦我转换到React,那就是JavaScript。 当然,所有代码都变得毫无用处,但是这些更改使我今天成为了FullStack开发人员。

    因此,在本节的最后,我想说的是,要大胆地考虑更改不再适用的规范和框架。 更改速度越快,头痛就越少。 我永远不会喜欢Web技术,然后再切换到React,然后如果我没有切换到WPF,那就先Flutter,尽管知道要从头开始重新设计多少UI,并且我几乎没有经验。 。

    托尼也同样经历了大起大落。 务必保留旧工作的备份,以防万一事情无法按计划进行,至少可以展示一些东西。

    马克7–50(部署)

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    所有西装的共同点是,它们变得非常容易装备,Mark 7将作为一个完整的包装提供,而Mark 42可能会以微小的碎片和组装形式出现。

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    对于Web开发人员而言,这里的关键要点是必不可少的。

    当您的产品依靠用户的互联网连接来满足他们的要求时,至关重要的是,尽可能有效地压缩/组织来回传输的每个字节数据。

    让我们看看将网站部署到托管服务时必须执行的一些操作。

    • Minify您的JS和CSS。 Minify可从代码中删除必要和冗余的数据,以节省空间。 当额外文件空间的每个字节都可能影响网站加载时间和服务器加载时,这至关重要。
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    Left: Regular CSS | Right: Minified CSS

    • 使用CDN。 CDN(内容交付网络)存储经常需要的文件,例如图像和视频(例如,您的徽标或在网站上加载的促销视频),因为这些文件通常比整个网站大,并且总是按需添加, 这给您的服务器带来了沉重的负担,因此,使用CDN是一个很好的策略,CDN是为您托管媒体的分布式服务器,可以使它们立即可用。 这些服务器通常比托管服务快得多,故障率也更低。
    • 使用打包软件,例如Webpack for WebApps:打包软件本质上会将您的所有源文件粘合在一起,就像React Apps一样,并使它们协同工作,以便可以通过服务器提供它们。 所有文件都根据您的规范进行链接,定义了入口点和出口点,该页面设置为何时显示等。 捆绑再次减少了磁盘上和Web上的加载时间和最终空间利用率,从而节省了带宽和用户的等待时间。

    Mark 50–85(模块化,自动化和混合方法)

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    Mark 50–85基本上就是使西装适应环境,制造武器,支持各种情况,这是一种非常混合和模块化的方法。

    现在,在这些装甲到达之前,每种装甲都只有这么灵活,每个装甲都有一套武器和自己的用途,并不是所有人都可以进入太空,并打败绿巨人。

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    为某些用例编写自定义模块虽然很好,但您希望能够重用尽可能多的代码。 当然,您拥有的过渡动画很酷,为它们提供动力的100行CSS是一件真正的艺术品,但是如果它们只适合主页上的滑块,那有什么用呢?

    在编写代码时,应牢记可以在哪里重用某些组件。

    像React这样的框架都集中在重用组件上。 您的登录表单中几乎有三分之二可以重复使用来制作您的注册表单。

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    尽量减少重写相同组件和逻辑的需要,并尽可能重用。 准备条件,以便在检测到状态更改时,表单的某些元素将被禁用和隐藏。 就像在这种情况下,如果表单状态设置为"登录",则密码确认和全名字段将不可见,并且必须在需要的地方将文本更改为"登录"。 请记住,避免使用冗余代码可以节省空间,并且最重要的是可以提高性能!

    在电子表格或Adobe XD(这是免费的而且令人惊奇的也是专业的展示产品)上逐步规划设计。 随着时间的流逝,您将养成在纸上进行设计计划,然后将代码一起修改的习惯。

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    另一个有用的技巧是为自己创建样板模板,以便您可以从这些模板开始用于新项目,而无需再次使用Google谷歌搜索所有内容。 因此,即使您已完成此项目,也可以立即启动一个新项目。

    我可以建议关注一些好的启动代码库:

    • 基本React
    • 高级React(使用Router,Redux,Express Backend)
    • Django,Flask和其他一些人带有自己的Boilerplate,它们是很好的起点。
    • 对于静态网站,请查找一些免费模板,然后尝试通过混合和匹配它们来修改它们以满足您的要求。

    写下您的要求,分析使梦想项目变为现实所需的更多知识,并学习它们。 学习完后,将它们集成到您的项目中,修改,并重复直到您有一个充满信心的版本为止。

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    请记住,您作为码农的旅程将是一个连续的过程,需要大量的学习,再学习和重新学习。 所有的框架/语言都不一样,每个框架/语言都有自己的学习曲线和优缺点。 在做出决定之前,请务必始终考虑所有这些因素。

    正如我之前说的,我花了很长时间才意识到我真正想把我的项目带到哪里,最终的规格(现在)只是在经历了多次拆除之后才开始出现。 因此,不要担心如果您发现自己过于频繁地将事情分开。 最后,它使您更习惯于构建事物。 因此,请继续构建疯狂的东西,破坏它们,修复它们并对其进行重新加工。

    这就是我的全部,请确保在below下面的评论中让我知道您的想法。 很想听听您的经验和建议。

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    (本文翻译自Sushrit Pasupuleti的文章How to Build Software like Tony Stark)

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  • “人工智能下一步如何改变商业与影响人类生活”的论坛非常精彩,大数据文摘编辑根据现场速记,整理对话中精华如下。 俞志晨问:什么是真正的人工智能,各自公司在这个领域了什么,为什么这些事情? 微软亚洲...

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    20151122日,周日,北京大雪纷飞,但国家会议中心3层会场早已人满为患,因为虎嗅FM创新节在此召开。“人工智能下一步会如何改变商业与影响人类生活”的论坛非常精彩,大数据文摘编辑根据现场速记,整理对话中精华如下。


    俞志晨问:什么是真正的人工智能,各自公司在这个领域做了什么,为什么做这些事情?


    微软亚洲研究院副院长芮勇


    我先要感谢虎嗅给我们提供这么好的机会,刚才的演讲嘉宾王坚(阿里CTO)是我在微软的同事,连主持人都是微软加速器第一期的创业者,谢谢给我这么好的机会。


    智能分以下4点:


    聚众智能:举个微软小冰的例子,我相信各位朋友跟小冰也都聊过天。小冰的第一个智能就是聚众智能,它其实是在几亿的语调上面提炼人类的智能,最后才是人工的智能,最后才能跟人交流。刚发布的时候,小冰跟一个媒体朋友聊了一个晚上,聊的都非常好。


    自适应的智能小冰会帮助刚失恋的人心情更加愉快。


    隐含的无所不在的智能,它不仅有IQ,还有EQ,知道你的喜怒哀乐。


    增强型的智能,刚才王坚也提到人和机器,把人的智能和机器的智能结合在一起。人在有些事情上非常非常强大,有的时候及其的薄弱。比如说,我们谁能把π后面的小数点背一千多位?对机器来说不是事。动物、植物、食物,机器分的比我们都很好,但人类有天外神来之笔的想象力,所以人脑+智能,这是我们对AI另外一个理解。


    地平线机器人技术创始人兼CEO于凯


    人工智能我感觉在今天这个时代有冰火两重天的感觉。


    1956年,几个人工智能先驱,第一次提出AI人工智能这个词。一个是MIT的联合创始人,另外一个是斯坦福的联合创始人。他们相信机器、计算机能够控制很多智能的能力。另外,如果找到一群非常好的智慧,然后再聚合在一起,基本上其中绝大部分的问题都会被解决。


    首先,他们认为机器能够控制人类的智能,另外过于的乐观,乐观到找这么一群人,两三个月时间内就能够把人工智能绝大部分给解决。


    1956年到现在,这些问题都没有解决。所以,今天学者对这件事情是存有敬畏之心的,而是重点解决今天能解决什么事情。像印奇一样,天天研究怎么把人脸识别做的更好,怀着敬畏的心态来做这个事情。


    谈到今天的人工智能,实际我们认为有两个人工智能:一个是公众眼里的人工智能。非常的浪漫主义,比如想象机器人跟自己谈恋爱。第二个是科技工作者中的人工智能。


    讲到人工智能,大家还是应该更加现实主义。尤其互联网行业,人工智能已经发挥了巨大的产业价值。


    2000-2010年这十年,互联网领域,人工智能已经在润物细无声。而今天到2020年,人工智能会在有些方面突破,会逐步渗透。


    英特尔中国研究院院长吴甘沙


    我对人工智能的理解,如果一个机器能够像人一样去感知、思考、运动、说话,可能它就具有了类似的人工的智能。


    但是我想说的,这个盒子里面未必是像人这样的构造和机制。因为,机器本身有它的优势,机器智能也可以达到非常高的程度。我一直拿电影《超体》做比较,里面说人的智能只开发到了10%,一旦开发到百分之百的时候就不是人类的智能,是上帝的智能。而那些能力可以通过物联网、大数据的方式获得。所以,人工智能并不是人类智能的最高峰,我们可以把人工智能和其它很多技术结合起来,达到所谓的上帝智能。


    2000年我加入研究院的时候,就是做人工智能,那时候做语音识别、自然语言理解、计算机视觉。但碰到两个问题:第一,因特尔是做CPU的,我们需要计算,但当时的这些算法根本不需要计算,一个奔三的处理器就能处理的很好。第二,我们当时获取一点数据要给人钱,让人打电话进来,读一段语音,才能采集到语料。因此,很自然我们研究院就进入人工智能的冬天了,非常幸运的是,这十几年来我们还宝来了人工智能的血脉,我们在计算机视觉理解上还一直做了下来,现在也取得了不错的成绩,尤其现在在从两维向三维发展,在应用领域上取得了不错的进展。


    现在我们主要的发展领域跟机器人相关,因为机器人是史上第一种带有人类情感的机器。所以,我们现在在机器人的情商方面,取得了一些不错的进展。现在世界上有一个专门针对情感识别的竞赛,11月份刚刚出来结果,我们的团队拿到了第一名,70几支团队参加我们拿到了第一名,相当不错。我们的目标就是让机器具有类似人的情商,这是蛮有趣的研究方向。


    第二个研究方向跟计算相关,机器人领域有个非常有趣的悖论,像成年人才拥有的认知能力,像规划、推理、下棋,计算机实现起来非常容易。而一两岁小孩就能够处理的非常好的,感知啊、运动啊等等方面,机器没办法处理的非常好,这就是一个悖论。这就涉及到现在计算机处理架构,是不是适合这类计算的问题。非常模糊的,需要大量并行性的,需要容错的,这可能需要一个新的架构。天河二号再次拿到了计算能力第一,跟人的能力相比相差极大,我们一定需要一些新的计算架构处理机器智能的计算,这是我们想要研究的第二个方向。


    俞志晨问:两周前Google发布了开源的深度学习的平台。与此同时,微软也发布了一个开源的分布式继续学习工具包。这些巨头们,为什么在这个时间点争相发布开源的工具包?背后是什么样的逻辑?会对人工智能行业和移动互联网行业,会有怎样的影响?我想请各位针对这个话题发表一些自己的观点。


    芮勇:为什么在同一天几家公司一起发布了一个看似都跟人工智能有关的工具包?我的观点是这样,88号发现有很多人结婚,这样来想,每个公司都有自己的流程,刚好到那天,刚好都走完了,同时发布。这个事情,其实也从侧面反映了人工智能业界的各个巨头也好、创业公司也好,都是非常看好的,觉得人工智能是今后整个产业发展的巨大引擎。


    既然俞志晨提到Google的工具包和微软的工具包,我就稍微提一下,我可能不会太做对别的公司的看法,聊一聊这个方向。


    首先,开源工具包它是在单机上跑还是在分布式的机群上跑,这个很重要。因为,单机上的运算能力等等有一些限制。


    第二,开发工具只针对一种算法,比如深度学习算法去做,还是有不同的算法去做。


    俞志晨:所以,微软是多机并行、分布式的?


    芮勇:对,这有什么好处呢?


    俞志晨:这是在Windows上的还是其它平台上的?


    芮勇:很多平台都可以跑。其中有个算法叫LDA,我们有办法把它做成在线性时间内把问题解出来。原来可能需要上千台一起去做的,现在8台机器就可以做了。从单机到多机分布,这是个非常非常难的事情。有时候你加了更多的机器,反而会更慢了,上面的调度算法反而非常有用。


    俞志晨:比如其它创业公司想用微软的这套开发工具包,我们可以在自己的服务器上,或者在本地可以使用,还是一定要在微软的云平台上使用?


    芮勇:我觉得这是个完全Free的工具。


    俞志晨:很多公司是没有环境运行继续学习工具的能力的,因为我知道要运行这么一个好的算法需要很多云平台来支撑。


    芮勇:我觉得各种方式都可以,如果你自己的机群比较大,就可以自己在机群上跑,如果你不想投资上千台服务器,就可以在云平台上跑?


    俞志晨:是推荐在微软云上跑吗?


    芮勇:大家都可以去试一试,哪个好用哪个。


    俞志晨:为什么微软做这个事情?出于什么考虑?


    芮勇:我觉得,人工智能各个公司都觉得是今后发展的趋势,大家比谁的BUG少的日子已经过去了,以后大家都会涉入人工智能领域。


    吴甘沙:大公司开源无非几种原因:一种,这个项目在大公司做不下去了,还不如扔出去,当然微软和Google不在此列。第二个目的,就是构建生态和护城河。Google和微软,是不是有这个目的?Google有云计算这样的基础设施,未来都会在他们的开源环境中做,对他们的云计算是个重大利好。


    另外一个很重要的原因,开源事实上是一种开放式创新,在上世纪所有的创新都是封闭式的,因为这些大公司拥有所有的人才。而现在,一个开源软件运动的先驱说,公司再牛,世界上的最牛人才并不都是为你工作的,那就要通过开源的方式让很多很多的聪明人一起工作。我觉得,这可能是大公司做开源的三个逻辑。


    芮勇:吴院长讲的非常非常好。


    余凯:Google这次发布的是Google继续学习训练平台的第二个版本,第一个版本在做这件事情的时候磕磕绊绊做的并不成功,因为第一个版本沿袭了Google大牛的一贯思想,他认为用最便宜、通用的PC服务器可以解决所有问题。他认为,面向深度学习的计算,在2012年觉得面向深度学习未来的计算方式,以前的想法也是可以的。但经过三年的实践,他们意识到一定要走继续学习的道路,X86的平台和GPU的平台一定要一起用。


    这样就给了大家一个思考,我自己在百度负责的深度学习项目,我们在2012年其实走的就是运动计算的道路,我们是世界上第一个用GPU做深度学习计算的。


    大家可以看到,今天的创新跟2000年或者十年前的创新生态很不一样的是,这个世界比以前更加的扁平。面向未来,有可能在硅谷的这些公司并不比北京的公司更先进在什么地方。特别是,具体到Google的第一个版本很多深度学习的玩家对它做了一些评测,发现它跟现在开源的工具效率还差一些。而且,它目前还是一个单机版本,并不是多机并行的,刚才芮勇也讲到了。这样的话,大公司一起来做这个事情,绝对是个好事,因为会繁荣这个生态,让公众注意。


    另外,在这件事情上大公司、小公司、美国公司、中国公司,其实是相对扁平的状态,未来会发展成什么样子,我们还可以观察。


    俞志晨:微软和Google的这么一套体系,运行和研发的门槛我觉得不低,他是不是希望第三方把数据导到他的平台做处理?因为开源背后的目的在于最有价值的数据,这个观点你认不认可?


    余凯:开源这个事情,它最重要是做生态,因为如果所有的开发者都是在这个平台上做事情,你未来会更有机会,因为他们都会变成你的朋友,所以你的护城河会无比的壮大。


    至于谈到你说的这个门槛设的多高,我觉得这个要探讨一下,这个世界上小团队干大事是越来越有可能了。比如,现在最成功的开源的深度学习的系统,开发者叫做贾中青(音),是我的实习生跟一些人一起搞的事情,今天被所有人所用,他搞的时候其实Google都搞过。


    再比如说语音识别,也有大公司和小公司在做,现在也有一个人在做,很多公司投入几十人、上百人的团队做,跟他一起做。


    印奇:我刚从美国回来,参加技术开发者大会,我们知道微软、Google发布了深度学习的这个工具,对这个行业都有很大帮助。另外,我们作为行业内部人士,很期盼这些工具的性能,还是没有令人失望的。


    俞志晨:四位嘉宾,两位是科技巨头来自微软和因特尔,两位是科技领域最受人关注的两位创业者。从未来的发展来看,机会更多属于巨头还是属于创业者?巨头已经有很多资源了,新的创业者怎么玩儿?有没有机会?


    芮勇:其实我觉得,大家都有机会,整个生态链里面,从战略制定到基础科研,到孵化基础,到产品开发,每个方面,大公司也好、小公司也好,都有机会去做。


    具体哪个方向呢?如果你就是做人工智能项目,余凯和印奇,生态链中的每个部分你都可以去做。


    还有一些别的创业者,比如你本身不是做人工智能的,你是做一些O2O的东西,但是你有很多数据,而大公司,因特尔也好、微软也好,其实你可以调用他的API,就能算出你需要的数据。



    微软前阵儿发布了一个平台“牛津计划”,半年以前红遍大江南北的一个APP“你几岁了”,这就是个只写了20行的源代码,套了微软的API就做出来了,很多数据分析、人工智能、语音识别、OCR技术都会被利用起来。


    俞志晨:印奇总,你的第一视觉目前在行业里应该排第一。


    印奇:还不错。


    俞志晨:好吧。你们在这个领域里领跑,有没有什么心得可以分享?


    印奇:首先,大公司跟小公司在巨大新机会面前的决策一定都有自己的优势。我先说一个大的结论,我认为人工智能2B最终的巨头一定是新兴公司。对于我们来说,因为大公司往往看的是比较宏观的,小公司需要比较关注,我们就相当于走了专注的路。


    俞志晨:过去几年你们抓住了哪几个关键点和时间点?


    印奇:我们公司2011年开始做,那时候人工智能还是无人问津的态势,至少在风投圈,所以具有一定先发优势。公司的历史真正做对了就两步:第一,2011年的时候我们推出了云平台,坦白说当时做了这个技术但不知道应该在哪用,就开放出来,让大家都试一试,给我们一些指引。第二,今年年初我们把这个技术用在了金融和安防两个比较传统的领域,大家说今年是刷脸的一年,无论是阿里还是一些巨头。其实,这两个选择对大公司可能都不是特别好的巨头,我们做了,所以抓住了机会。


    俞志晨:先行者在巨头没有做的时候做,很重要的一点,另外通过开放平台以开放的方式抓住机会,第三是在金融和安防行业的应用。因特尔在芯片领域是一个巨头,而余凯提出要做机器人行业的因特尔,这个你们怎么看?


    余凯:首先,我们喊出这个口号是表达我们对因特尔的敬意。有时候,我们会看一个公司市值多少或估值多少,但还有一种思维看待这个公司,就是这个世界上没有这个公司会怎么样?对因特尔来说,过去的二三十年中,如果这个世界没有因特尔会受极大的影响,有些公司挣多了钱,但并没有影响世界,而因特尔影响了世界。


    我觉得,对于未来,新兴公司会更有机会,因为有一句话叫做创新者的窘境,在大公司往往很难成为新兴的业务,因为一个大公司之所以伟大,就是因为有个非常成功的业务,这个业务每年有上百亿美金的收入,选择其中的关键点,如果对其加大力气,会翻几倍。而对新业务,可能获得的很少。这样就会导致,大公司会趋于保守,而新的公司会从小长大。IOT和机器人时代,我觉得是因特尔面临的挑战。


    吴甘沙:我个人认为,余凯兄的地平线机器人公司是个值得尊重的竞争者。第二,在现在的脑启发计算,至少有十条技术路径,而因特尔只能尝试其中的3-4条技术路径。所以,整个产业一起去探索,一定是非常好的事情。


    原文发布时间为:2015-06-24

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